인공지능은 이제 암 치료제 후기 임상시험에서 상당한 효율성과 비용 절감을 창출하며, 초기 단계 신약 개발을 넘어 그 역할을 확장하고 있습니다. AI 기반 도구는 환자 모집, 모니터링, 데이터 해석과 같이 시간이 많이 소요되는 임상시험 측면을 줄여, 더 많은 연구를 위한 자원을 확보하고 신약 실패율을 낮출 잠재력을 가지고 있습니다. Tufts Center for the Study of Drug Development의 분석에 따르면, AI 에이전트는 암 신약 개발을 약 10주 단축하고 후기 임상시험에서 직접 운영 비용을 최대 560만 달러까지 절감할 수 있습니다. 이러한 효율성은 신약이 가진 종양 표적 수에 따라 상당히 증가하며, 다용도 치료제의 경우 수억 달러의 잠재적 순이익을 보여줍니다.이 분석은 Medable의 임상 모니터링 에이전트를 종양학 신약 프로그램에 적용하여, 현장 방문 감소, 신속한 시험 등록, 빠른 데이터 잠금과 같은 효율성을 도출했습니다. 이는 실제 사용 및 벤치마크 데이터를 기반으로 한 예측 모델링이 신약 개발에서 에이전트형 AI 솔루션의 재정적 영향을 정량화한 최초의 사례입니다. 전문가들은 AI 에이전트가 3~5년 안에 임상시험에서 표준이 되어, 자율주행 자동차처럼 필수적인 기록 관리 업무를 처리할 것으로 예상합니다. 효율성 외에도 AI는 시험 대상 집단의 다양성을 추적하고 신약의 안전성과 효능을 조기에 이해할 수 있도록 하여, 대규모 모니터링 예산을 가진 복잡한 암 신약 시험에 매우 중요합니다. 그러나 AI가 환자 동의 및 신약 유통과 같은 과제를 해결하지 못하면 시험 성공을 보장하지는 못합니다. 또한, AI 작업에 대한 인간의 검증은 시간 절감을 부분적으로 상쇄할 수 있습니다.