AI가 표적 발굴과 후보물질 설계를 넘어 합성·실험, 임상시험 설계, 인허가까지 신약개발 전 과정으로 활용 범위를 넓히고 있다. 공개·합성 데이터의 오류 가능성이 커지면서 AI 결과물의 생물학적·임상적 타당성을 검증할 전문인력 확보가 산업 경쟁력의 핵심 요소로 지목됐다. 26일 열린 'AI 기반 신약개발 동향 및 활성화를 위한 미래 전략 세미나'에서는 AI 기술 성능뿐 아니라 학습 데이터 품질, 검증 체계, 융합인재 양성이 함께 필요하다는 의견이 제시됐다. 경희대학교 이화진 교수 등이 발표자로 참여했다.
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