제약과 바이오 / 신약 개발
AstraZeneca: 임상과 규제 데이터 조회
- 기업
- AstraZeneca
- 국가
- 영국
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
AstraZeneca의 임상시험 프로그램은 여러 나라에서 동시에 돌아간다. 그만큼 시스템이 흩어져 있어 분석과 의사결정에 병목이 생겼다. 임상 담당자들은 성과가 좋은 시험 기관이 어디인지 같은 질문에 답하려고 자료를 몇 시간씩 손으로 모았다.
적용한 기술과 데이터
AstraZeneca는 AWS와 함께 Development Assistant를 만들었다. Amazon Bedrock Agents를 써서 관리자 역할 agent가 자연어 질문을 알맞은 전문 agent로 보낸다. 전문 agent에는 제약 약어를 푸는 용어 agent, 임상 데이터 agent, 규제 agent, 데이터베이스 작업 agent가 있다. 입력 자료는 사내 Drug Development Data Platform, 줄여서 3DP가 공급하는데 3DP는 임상, 규제, 품질, 안전 시스템의 데이터를 모아 공통 어휘로 맞춘 데이터 상품으로 만든다. 질문이 들어오면 시스템이 도메인 용어를 덧붙이고 SQL을 만들어 실행한 뒤 결과를 돌려준다. 어떤 데이터 테이블을 썼고 결과가 어떻게 나왔는지도 함께 보여준다.
성과
AstraZeneca는 구상에서 운영까지 6개월이 걸렸다고 밝혔다. 이 기간에 보안 점검과 AI 거버넌스 검토도 함께 마쳤다고 했다. 회사 R&D IT 담당 임원은 예전에 몇 시간 걸리던 정보 확인이 이제 몇 분 만에 나온다고 말했다. 사용 범위는 1,000명이 넘는 사용자로 넓히고 있다고 밝혔다.
한계와 남은 과제
이 사례는 정보 확인 속도에 관한 것이며 신약 승인이나 임상 성공률이 나아졌다는 수치는 없다. 1,000명이 넘는 사용자는 확대 중인 목표를 포함한 값이다.
출처
- Using Amazon Bedrock Agents to Accelerate Decisions Across Drug Development at AstraZenecaaws.amazon.com, 확인
- Highlights from the 2025 AWS Life Sciences Symposium’s Clinical Trials track | AWS for Industriesaws.amazon.com.cdn.amazon.com, 확인
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.