제약사, AI 도입 속도…"활용중이거나 도입 계획"
등록 2026.07.31 10:16:43
한국제약바이오협 AI신약연구원, 44개 기업·연구기관 대상 조사
후보물질 발굴부터 모달리티까지 활용, 교육·인력양성 요구 높아
![[서울=뉴시스] AI 활용분야 조사 (사진=한국제약바이오협회 제공) 2026.07.31. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지](https://img1.newsis.com/2026/07/31/NISI20260731_0002200898_web.jpg?rnd=20260731100123)
[서울=뉴시스] AI 활용분야 조사 (사진=한국제약바이오협회 제공) 2026.07.31. [email protected] *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스]황재희 기자 = 국내 제약바이오기업과 AI기업, 학계, 연구기관 등이 AI를 연구에 활용하고 있거나 도입을 계획하고 있는 것으로 파악됐다. 반면 현장의 AI 전문인력은 여전히 부족한 것으로 나타났다.
한국제약바이오협회 AI 신약연구원은 최근 AI 신약개발에 대한 인식과 교육 수요를 파악하기 위해 AI 신약개발전문위원회 중심의 국내 제약바이오기업과 AI전문기업, 학계, 연구기관 44곳, 55명을 대상으로 표본조사를 실시했다고 31일 밝혔다.
AI 활용 여부에 대한 질의에 대해 응답자 55명 중 26명이 현재 AI를 신약개발에 활용하고 있다고 답했다. 활용하고 있다고 답한 이들은 활용 방식에 대해 ▲내부에서 직접 활용(10명 ) ▲외부 아웃소싱 (9명) ▲두 방식 병행(7명) 이라고 답했다.
또 AI도입을 검토하거나 계획 중이라는 응답은 23명, 활용 계획이 없다는 응답은 6명으로 집계됐다.
AI를 활용 중인 26명이 꼽은 AI 적용 분야는(복수응답) ▲후보물질 식별(15명) ▲후보물질 최적화(15명)가 가장 많았다.
이어 ▲화합물 식별(11명) ▲작용기전(9명) ▲표적 식별 및 검증(8명) ▲전임상(6명) ▲임상(4명) ▲약물 재창출(4명) 순으로 나타났다.
향후 개발을 희망하는 분야로는 합성의약품이 27명 (49.1%)으로 가장 많았다. 다음으로 ▲바이오의약품 및 항체(12명, 21.8%) ▲표적단백질분해(TPD)(6명, 10.9%) ▲항체-약물접합체 (ADC)(5명, 9.1%) ▲약물전달시스템(DDS)(3명, 5.5%) 등이 뒤를 이었다.
AI 활용도와 도입 의지에 비해 AI 전문인력은 부족한 것으로 나타났다. 신약개발 부서 내 AI 전문인력 현황을 조사한 결과, AI 인력이 없다는 응답이 37명(67.3%)으로 가장 많았다.
이어 ▲4명 이상 보유(10명, 18.2%) ▲1명 보유(4명, 7.3%) ▲2명 보유(3명, 5.5%) ▲3명 보유(1명, 1.7%) 순으로 응답했다.
인력이 없는 이유로는(복수응답) ▲인력 확보를 위한 자금 및 리소스 부족(26명) ▲내부인력의 AI 기술 이해 부족(19명) ▲AI 신약개발 필요성에 대한 인식 부족(11명) 등을 꼽았다.
이에 따라 정부와 유관기관이 지원해 주길 바라는 사항으로는( 복수응답) ▲AI 전문인력 양성이 37명으로 가장 많았다.
이어 ▲데이터 공유 플랫폼 구축(25명) ▲투자·자금 지원(23명) ▲실증·검증 기회 제공(22명) ▲인허가 가이드라인 마련(15명 ) ▲글로벌 진출 지원(9명) 순으로 나타났다.
AI 교육에 관한 필요성도 높게 나타났다. 응답자의 91.0%(50 명)는 AI 신약개발 교육이 필요하다고 답했다.
세부 교육으로는 ▲ AI 알고리즘 및 모델링 프로그래밍(17명, 30.9%) ▲데이터 분석 및 시각화(16명, 29.1%) ▲생물정보학·화학정보학 데이터 활용 교육(13명, 23.6%) ▲소프트웨어 및 프로그래밍 기술(5명, 9.1%) 순으로 수요가 높았다.
SDL(자율 실험실)에 대해선 38%(21명)가 용어만 들어봤다고 답했으며, 36%(20명)는 전혀 모른다고 응답했다. 이어 ‘개념은 이해함'(13명, 24%) 순으로 나타나 SDL에 대한 이해도는 아직 낮은 것으로 조사됐다.
SDL은 AI와 실험 자동화 로봇을 결합한 것으로, 연구자의 목표에 따라 AI가 실험 조건을 설계·수행하고, 데이터 분석과 후속 실험까지 자동화하는 체계를 의미한다.
2018년 인공지능신약개발지원센터로 첫 발을 뗀 AI신약연구원은 이 같은 산업계의 교육 수요에 대응하기 위해 지난 2021년부터 AI 신약개발 전문 교육 플랫폼 LAIDD(Learning AI for Drug Discovery)를 운영하며 AI 전문인력 양성에 힘써왔다.
LAIDD는 ▲2021년 32개 ▲2022년 51개 ▲2023년 31개 ▲2024년 30개 ▲2025년 22개 등 총 166개의 교육과정을 운영해 왔다. 최근 5년간 총 2275명의 교육 이수자를 배출하며 국내 AI 신약개발 전문인력 양성에 기여하고 있다 . LAIDD 가입자는 2026년 현재 누적으로 1만3823명에 달한다.
노연홍 한국제약바이오협회장은 "국내 기업들도 AI 도입 의지는 높지만 전문인력 부족이라는 현실적인 한계에 직면해 있다"며 "산업계와 정부가 함께 AI 전문인력 양성, 데이터 인프라 구축, 실증 환경 조성 등을 체계적으로 지원한다면 우리나라 AI 신약개발 경쟁력은 한 단계 더 도약할 수 있을 것"이라고 말했다.
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