[AI] FAIR-able, AI-accessible 데이터와 신약 개발
Why the future of Pharma data can only be FAIR
https://www.digital-science.com/blog/future-of-pharma-data-can-only-be-fair/
1. FAIR 데이터와 지식 그래프(Knowledge Graphs)의 정의
- FAIR 원칙: 데이터의 Findable(찾을 수 있고), Accessible(접근 가능하며), Interoperable(상호 운용 가능하고), Reusable(재사용 가능한) 특성을 의미합니다.
- 지식 그래프의 역할: RDF, OWL, SKOS 등 오픈 표준을 기반으로 정교한 의미론적 레이어(Semantic Layer)를 제공합니다. 이를 통해 기업의 데이터 환경을 '디지털 트윈'으로 구현하여 FAIR 원칙을 충족시킵니다.
2. 신약 개발 및 AI 신뢰성 확보
- 신약 개발 기간 단축: AI 기술 적용으로 기존 5~7년이 걸리던 신약 개발 대기 시간을 12~18개월 수준까지 대폭 줄일 수 있습니다.
- AI 환각(Hallucination) 방지: LLM(대형 언어 모델) 단독 사용 시 발생하는 출처 불분명 문제를 FAIR 데이터와 지식 그래프 기반 검증을 통해 해결함으로써, 투명하고 추적 가능한 결론을 도출합니다.
3. 데이터 실로(Silo) 해소 및 연구 효율화
- 통합적 데이터 활용: 연구실, 시스템, 언어가 다른 파편화된 연구 데이터를 의미론적 레이어로 연결하여 복잡한 데이터 이관 작업 없이 효율적으로 통합합니다.
- 성공 사례: 베링거인겔하임(Boehringer Ingelheim)은
metaphactory
4. 규제 준수 및 데이터 거버넌스 강화
- 추적 가능한 감사 기록: 머신이 읽을 수 있는 감사 트레일(Audit Trail)을 생성하여 복잡해지는 글로벌 제약 규제 및 컴플라이언스 요구사항에 유연하게 대응할 수 있습니다.
- 보안 및 공유:
Dimensions Knowledge Graph
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