기술, 협력, 지리적 측면에서 변화 필요
딜로이트
[의학신문·일간보사=김자연 기자] 갈수록 떨어지고 있는 제약 R&D 투자 효율을 개선시키기 위해 기술, 협력, 지리 분야에 있어서 변화가 필요하다고 딜로이트가 지목했다. 이에 따르면 R&D 생산성의 폭발적 개선을 위한 촉매인 기술에 있어서 로봇 처리 등 자동화, 자연 언어 처리(NLP), 인지기술을 더욱 이용하면 보다 경제적으로 속도, 정확도를 향상시키고 반복·관리적 업무의 질을 높일 수 있다. 이는 곧 인력을 결과 해석 등 더욱 부가 가치가 있는 작업을 할 수 있도록 풀어주며 사업 가치의 가능성을 현실화시켜 준다.
특히 품질 및 편집 점검 등 반복적 표준화 작업 중 30%는 판단을 요하지 않으므로 자동화가 가능해 대부분의 회사들은 기계학습 적용을 탐색하기에 앞서 규칙에 근거한 반복적 처리에 자동화부터 시작하고 있다. 아울러 자동화가 가능한 표준화 작업의 예로 임상시험 마스터 파일 등 문서 제출, 규제당국에 제출, 임상시험 및 안전보고 서술 산출, 부작용 보고 처리, 임상시험 보고 데이터 표의 제작 및 품질 점검 등이 지목됐다. 또한 NLP는 전자건강기록(EHR) 등 실세계 데이터로부터 통찰을 풀어내 데이터를 근거로 전환시키는데 사용될 수 있다. 이에 따라 딜로이트의 조사 결과에 의하면 업체의 95%가 앞으로 실세계 데이터 분석 지원을 위해 기계학습을 활용할 계획이라고 응답했다.
단 인지분석의 가치는 기계가 분석하는 데이터 세트에 달린 만큼 제약사들은 급증하는 환자 건강관리 데이터에 접근하기 위해 보험, 환자단체 등 기존의 이해관계자나 소비자 기술 업체와 새로운 방식으로 제휴를 맺을 필요가 있다. 특히 소비자들은 학계 의료센터, 환자단체, 특수 및 의학회를 제약사보다 더 신뢰하는 경향으로 개인 건강정보를 더욱 기꺼이 공유하는 만큼 이들과의 협력이 필요하다.
이와 같은 변화를 위해선 비전통적인 협력과 데이터 주도적 의사결정, 빠른 혁신 주기를 가능케 하는 경영 모델도 필요하다. 또 더 이상 업계 내에서 여러 해 동안 경험을 갖춘 인재를 고용하는 것만으로는 충분치 않고 분석적 기술과 적응력 및 빠른 학습능력이 있는 인재를 찾아야 한다. 이미 여러 제약사들은 전사적 디지털 변신을 위해 최고디지털경영자(CDO) 둥의 경영진에 소매나 패션 등 더욱 소비자 중심적 산업의 경력자들을 채용했다. 덧붙여 인터넷을 통해 아이디어를 얻고 이를 기업 활동에 활용하는 클라우드 소싱 및 임시직을 통해서도 새로운 통찰을 제공받거나 인력을 보조할 수 있는 등 회사 밖의 인력을 통해서도 상당한 작업이 가능하다.
아울러 기계학습 기술 등은 R&D 의사결정과 임상시험 디자인을 지원하고 개선시키는데도 쓰일 수 있으며 신약발굴과 사업개발을 변혁시킬 수 있다. 단, 이를 수행하려면 기술 세트를 변환시켜야 하고 새로운 인력자원 및 시작 시점에 관한 전략이 필요하다. 협력 측면에서도 환자에 대한 접근을 넓히고 신뢰를 높이며 새로운 더욱 혁신 연구 네트워크 지원 확대를 위한 운영 모델을 만들려면 기존의 파트너십 그룹을 뛰어넘어야 한다.
특별히 협력적인 적응적 임상시험 작업을 통해 동일한 시험구조로 동시에 여러 치료제들을 평가하면 복잡한 시험 지형에 있어서 환자 등의 관계자에 대해 도움이 될 수 있다. 또한 장소 없는 임상시험이나 마스터 프로토콜 등 새로운 종류의 임상시험에 가능성을 최대화하기 위해 제약사들은 기존의 관리 구조 및 경영 모델을 발전·혁신시킬 필요도 있다. 일례로 완전히 임상현장 밖에서 실시되는 가상임상시험은 네트워크에서 EHR 스크리닝을 통해 환자를 찾고 참가자는 스스로 약물을 투여, 디지털 툴로 그 결과를 추적하며 연구자와의 원격의료를 통해 점검받는다.
뿐만 아니라 지리적으로는 클러스터가 외부 인재 및 아이디어에 대한 접근을 증대시켜 주며 제약 R&D를 개선시켜줄 수 있는 서비스 및 제품 작업을 하는 기술 업체 및 스타트업과의 연결을 확실하게 맺게 해 줄 수 있다. 기술 업체들과의 파트너십뿐만 아니라 주요 대학, 다른 제약사, 의료기기 및 디지털 헬스 기술 업체 등과의 협력도 유익하다.
마지막으로 딜로이트는 디지털 형질전환이 수년은 걸리는 과정인 만큼 아직도 시작하지 않은 회사는 이미 새로운 업무 방식을 도입한 곳과의 경쟁에서 고전하고 뒤처질 것이라며 새로운 종류의 인재를 활용해 시험적인 접근을 시작해야 한다고 조언했다.