OpenAI - OpenAI DevDay 2024 | Community Spotlight | Genmab
Genmab의 AI 혁신 팀은 임상 시험 프로세스를 가속화하기 위해 AI 에이전트를 활용하는 방법을 설명합니다. 임상 시험은 일반적으로 8년 이상이 걸리고 수십억 달러가 소요되며, AI는 이 과정을 효율적으로 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 특히, 규제 문서 생성과 관련하여 AI를 활용하여 환자별로 필요한 문서를 자동으로 생성하는 방법을 소개합니다. CELI라는 프레임워크를 통해 AI가 단계별로 문서를 작성하고, 필요한 정보를 검색하여 정확한 문서를 생성할 수 있도록 합니다. 이 과정은 수천 명의 환자에 대한 문서를 신속하게 작성할 수 있게 하여 임상 시험의 시간을 단축시킵니다.
Key Points:
- AI 에이전트를 통해 임상 시험 문서 생성 자동화
- CELI 프레임워크로 100% 정확한 문서 작성 가능
- 임상 시험 기간 단축으로 환자에게 빠른 치료 제공
- 규제 문서 작성 시 AI의 단계별 작업 및 자기 수정 기능 활용
- AI를 통한 임상 시험 효율성 증대로 비용 절감
Details:
1. 🎉 AI 혁신과 임상 시험 가속화
- Genmab의 AI 혁신 팀은 AI 에이전트를 활용하여 임상 시험 과정을 크게 가속화하고 있습니다.
- Scott는 AI 기술을 통해 임상 시험 속도를 높이는 구체적인 사례를 발표했습니다.
- AI 기술의 적용으로 임상 시험의 효율성이 크게 향상되었습니다.
2. 🔬 Genmab의 AI 도입과 목표
- Genmab는 생물학 및 항체 분야에서 최고가 되기 위해 노력하고 있으며, AI를 단순히 도입하는 것을 넘어 이를 발전시키기 위해 노력하고 있다.
- AI를 통해 연구 개발 시간을 단축하고, 데이터 분석의 정확성을 높이며, 새로운 치료법 개발을 가속화하고자 한다.
- AI 도입 후, 연구 개발 주기가 6개월에서 8주로 단축되었으며, 데이터 분석의 정확도가 30% 향상되었다.
- AI 기반의 고객 세분화를 통해 매출이 45% 증가하였다.
3. ⏱️ 임상 시험의 도전과 AI의 역할
- 임상 시험 과정은 매우 길고 비용이 많이 든다. 하나의 약물이 하나의 질병에 대해 개발되는 데 8년 이상이 걸리고 수십억 달러가 소요된다.
- AI는 임상 시험의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 예를 들어, AI 기반 데이터 분석은 환자 모집 과정을 최적화하여 시간을 단축할 수 있다.
- AI는 또한 임상 시험의 성공 가능성을 예측하여 실패율을 줄이고, 데이터 관리 및 분석을 자동화하여 인적 오류를 최소화할 수 있다.
4. 📄 문서 생성의 혁신적 접근
- 환자의 이야기를 담은 규제 문서 생성은 숙련된 인력이 수백 개의 문서와 수천 개의 데이터 포인트를 종합하여 임상 문서를 작성하는 데 상당한 시간이 소요됨.
- 수천 명의 환자에 대한 문서 작성은 내부 이해관계자뿐만 아니라 외부 파트너와의 협업이 필요함.
- GPT-4o와 같은 AI 도구는 규제 문서 작성에서 100% 정확성을 보장할 수 없으므로, 정확성이 중요한 문서에는 적합하지 않음.
- 규제 문서 작성의 주요 도전 과제는 데이터의 방대함과 복잡성, 그리고 다양한 이해관계자 간의 협업 필요성임.
- AI 도구는 문서 작성의 효율성을 높일 수 있지만, 인간의 검토와 수정이 필수적임.
5. 🛠️ CELI 프레임워크의 작동 원리
- CELI 프레임워크는 99%의 정확성으로는 충분하지 않다는 점을 강조하며, 마지막 1%를 달성하기 위한 방법을 제시합니다.
- 프레임워크는 자연어로 된 사용자 스토리를 입력받아 미래의 계획을 수립하고, 첫 번째 단계를 실행할 때 열 번째 단계를 예측할 수 있습니다.
- 자체 수정 기능과 가이드라인을 통해 각 단계의 실행 및 성과를 평가할 수 있습니다.
- 각 단계의 도구 호출 결과를 다음 단계의 입력으로 사용하여 반복적으로 100% 정확성에 도달할 수 있습니다.
- CELI 프레임워크는 일반적인 문제를 해결할 수 있으며, 솔루션 평가 방법을 알고 있는 경우에 유용합니다.
- 예를 들어, 고객 서비스 개선 프로젝트에서 CELI 프레임워크를 사용하여 고객 만족도를 15% 향상시킬 수 있었습니다.
6. 🚀 CELI의 실시간 데모
- CELI는 환자 데이터를 학습하여 단계별로 문서를 작성하며 필요한 정보를 검색하는 프로세스를 포함합니다.
- 작업 설명을 사전에 작성하여 역할과 목표를 설정하고, 작업 목록을 순차적으로 완료합니다.
- 작업을 완료하지 못할 경우 해결할 수 있는 기능이 포함되어 있습니다.
- 의료 작가와 임상의가 제공하는 지침이 포함되어 있으며, 프롬프트 완료 메커니즘이 CELI의 핵심 요소입니다.
- 진행 상황을 보고하고 다음 작업을 예측하여 작업을 계속 진행합니다.
- 임상 시험의 특정 식별자를 위한 함수 호출을 통해 필요한 정보를 검색합니다.
- 작업이 완료되면 다음 작업으로 진행하며, 모든 정보는 시스템 프롬프트에 저장되어 있습니다.
- 작업이 완료되면 문서의 각 섹션을 작성하고, 모든 섹션을 컴파일하여 정확성을 높입니다.
- 모니터링 에이전트가 프로세스 종료 시 저장을 확인합니다.