솔루션 구축: 머크, AI와 ML에 일률적 접근 대신 맞춤형 전략 선택
## 머크의 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 접근 방식
머크앤코(Merck & Co.)는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 단일한 해법이나 일괄 적용 방식으로 사용하지 않습니다. 회사의 접근 방식은 각 의료 R&D 단계, 치료 분야, 데이터 환경 등에 따라 다양한 맞춤형 솔루션을 개발하고 적용하는 데 중점을 둡니다. 이는 '모두에게 맞는 하나의 해답(one-size-fits-all)'이 아닌, 실제 업무와 필요에 최적화된 AI/ML 적용의 필요성에서 출발합니다.
### 맞춤형 AI/ML 플랫폼 구축
머크는 Amazon SageMaker와 AWS DataSync와 같은 최신 클라우드 및 데이터 인프라를 기반으로, 각 사업 영역의 특성에 맞는 AI/ML 플랫폼을 구축하고 있습니다. 이런 맞춤화된 플랫폼은 여러 연구소와 제조 현장의 데이터(예: 검사 장비의 결함 이미지 등)를 통합하고, 각기 다른 요구에 최적화된 분석과 의사결정 지원을 가능하게 합니다[1].
### 다각적 활용 사례
- **신약 개발 및 최적화:** AI와 ML을 활용해 신약 후보 물질의 생물학적 활성, 타깃 선택성, 독성 가능성 등 다양한 특성을 분석하고 최적화합니다. 이를 통해 후보 물질의 발굴부터 개발까지의 시간을 단축하고 효율을 높이고 있습니다[3].
- **데이터 기반 의사결정:** 실제 임상 데이터, 환경 정보, 시뮬레이션 등을 통합 분석해 의약품과 백신의 안전성·효과를 검증하고, 개발 초기 단계부터 성공 가능성을 예측합니다[2].
- **제조 및 규제 대응:** 데이터 분석과 ML을 통해 제조 공정의 효율을 높이고, 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 활용해 규제 문서 검토 및 관리도 자동화합니다. 그 결과, 운영 비용 감소와 시장 출시 시간 단축 등 실질적 효과를 보고 있습니다[4].
- **AI 에이전트 도입:** 개발 워크플로우, 예를 들어 메디컬 라이팅이나 분자 설계 아이디어 창출 등에서 이미 AI 에이전트를 적용하고 있습니다. 이는 연구 과정의 속도와 품질 향상에 기여하며, 인간 연구진의 역량을 AI와 결합해 혁신을 가속화하는 역할을 합니다[5].
### 결론: 표준화 대신 유연하고 맞춤형 전략
머크는 AI와 ML이 신약 개발, 제조, 규제 대응 등 모든 단계에서 큰 기회를 제공한다고 보고 있지만, 각 부서와 상황별로 필요한 기능과 목표가 다르다는 점을 인식하고 있습니다. 이에 따라 모든 현장에 동일한 AI/ML 솔루션을 적용하는 대신, 문제 유형과 목적에 맞는 맞춤형 전략을 세우고 있습니다. 이러한 접근법은 혁신 속도를 높이고 실질적인 성과를 낼 수 있는 기반이 되고 있습니다.
