AI 기반 약물 발견의 데이터 루프를 닫는 방법에 대한 논의
AI를 활용한 약물 발견은 고비용과 고위험의 작업으로, 시장의 첫 번째 우위가 결정적으로 작용하고 있다. 1950년대 이후 새로운 약물을 개발하는 비용은 약 9년마다 두 배로 증가해 왔으며, 신약 시장에 출시하는 데 평균 10-15년이 소요된다. 이 기사는 이러한 복잡한 과정에서 데이터 루프를 효율적으로 닫고자 하는 노력에 대해 논의하고 있다.
Discussion on closing the data loop in AI-driven drug discovery.
AI-driven drug discovery is a high-cost, high-risk process increasingly influenced by first-mover advantage in the market. Since the 1950s, the cost of developing new pharmaceuticals has doubled roughly every nine years, and on average, it takes 10-15 years to bring a new drug to market. This article discusses efforts to effectively close the data loop within this complex process.