요약생성
바쁠 때는 리얼라이즈가 내용을 요약해 드려요.
2024년 5월 23일 오후 3시 8분
출처: VentureBeat, Midjourney 제작
개인 맞춤형 실제 데이터 기반 증거 생성에 주력하는 의료 기술 기업 아토포스 헬스는 오늘 시리즈 B 펀딩 라운드에서 3,300만 달러를 유치했다고 발표했습니다. 이번 라운드에는 의료 대기업인 맥케슨, 머크, 센코라 벤처스가 전략적 투자에 참여하면서 환자 치료 결정에 자동화된 고품질 증거를 제공한다는 아토포스의 미션에 대한 업계의 높은 관심을 보여주고 있습니다.
실리콘밸리에 본사를 둔 이 스타트업은 이번에 조달한 자금을 바탕으로 운영을 확장하고 생명 과학 분야 진출, 가치 기반 치료 및 종양학 분야의 채널 파트너십 확대, 데이터 파트너의 증거 네트워크 확장과 같은 주요 사업에 박차를 가할 계획입니다.
“우리는 전 세계 모든 사람에게 개인 맞춤형 치료 증거를 제공한다는 사명을 가지고 있습니다. 이번 투자 유치는 그 여정의 또 다른 발걸음입니다.'라고 아토포스 헬스의 CEO이자 공동 설립자인 브리검 하이드 박사는 VentureBeat와의 인터뷰에서 말했습니다. “특히, 이번 투자금은 생명 과학 분야 진출을 지속하고 이 분야에서 얻은 큰 성과를 바탕으로 전략적 이니셔티브를 강화하고, 가치 기반 치료 및 전문 종양 치료 분야를 중심으로 채널 파트너를 확대하는 데 사용될 것입니다.”
AI 기반 임상 증거 생성으로 의료 서비스의 미래를 만들어나가다
아토포스의 핵심 기술인 Geneva OS는 AI와 자동화를 사용하여 실제 데이터에서 임상 등급의 증거를 빠르게 생성합니다. 스탠포드 대학교에서 거의 10년에 걸쳐 연구 개발된 Geneva OS는 아토포스의 생성형 AI 비서인 ChatRWD와 같은 애플리케이션을 지원합니다. 이 플랫폼을 통해 임상의, 연구원, 기타 의료 관계자는 특정 환자 집단에 맞춤화된 신뢰할 수 있는 임상 증거에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 아토포스는 이러한 기능이 오늘날 의료 서비스에서 부족하다고 말합니다.
“우리는 '증거 격차'라는 개념에 대해 이야기합니다.'라고 하이드는 설명했습니다. “우리가 가지고 있는 통계에 따르면 매일 이루어지는 의료 결정의 약 14%만이 질 높은 증거를 기반으로 합니다. 의료 분야에 종사하지 않는 사람들에게는 다소 충격적인 일입니다. 하지만 그 이유는 이미 알려져 있습니다. 의학 문헌에 실린 출판물은 임상 실험을 기반으로 하지만, 우리는 충분한 실험을 하지 않습니다... 질 높은 데이터를 정확하게 분석하여 이러한 증거 격차를 메울 수 있다면 어떨까요?”
증거 격차 해소: 더 나은 환자 결과를 위한 개인 맞춤형 인사이트
이러한 “증거 격차”를 해소하는 것이 아토포스의 핵심 목표입니다. 아토포스는 임상의에게 눈앞에 있는 환자와 유사한 환자를 기반으로 한 개인 맞춤형 증거를 쉽게 이용할 수 있도록 하면 더 나은 결과를 얻을 수 있다고 믿습니다. 하이드는 심부전 환자를 치료하는 의사의 예를 들었습니다.
“우리는 다양한 환자 집단을 가지고 있으며, 이들은 종종 동반 질환과 다른 병력을 가지고 있습니다.'라고 그는 말했습니다. “정말로 필요한 것은 이러한 하위 집단에 대한 명확한 증거, 즉 문헌이나 임상 실험에 아직 존재하지 않을 수 있는 증거입니다... 모든 심부전 환자를 똑같이 치료해서는 안 됩니다. 특정 하위 집단에 대해 더 나은 결과를 생성하고 이러한 환자의 비용을 관리할 수 있는 증거를 찾아야 합니다.”
실제 데이터 자동화로 제약 R&D 가속화
아토포스 기술의 적용 분야는 진료 시점의 임상 결정을 넘어섭니다. 아토포스는 얀센과 같은 제약 대기업과 파트너십을 맺고 임상 실험 설계, 환자 모집 등에 대한 정보를 제공하는 증거를 생성하여 신약 개발을 가속화하고 있습니다. 하이드는 이 플랫폼을 사용하여 임상 실험을 시뮬레이션할 수도 있다고 제안했습니다.
“훌륭한 증거와 인사이트를 조기에 확보하여 임상 실험 설계 및 개발을 가속화할 수 있다면 어떨까요?'라고 하이드는 VentureBeat에 말했습니다. “그러한 정보를 가지고 있어서 더 효과적으로 환자를 모집하고 더 많은 임상 실험을 성공적으로 이끌 수 있다면 어떨까요? 임상 실험을 시뮬레이션하여 어떤 실험이 성공할지, 실패할지 미리 알 수 있다면 어떨까요? 이 모든 것은 R&D의 주기 시간을 단축하고 임상 실험의 위험을 줄이는 것입니다.”
아토포스의 시리즈 B 투자 유치는 의료와 같은 특수 분야에 생성형 AI를 적용하는 데 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 이루어졌습니다. 하지만 하이드는 방법론적 엄격성과 투명성을 통해 신뢰를 쌓는 것이 성공의 열쇠라고 믿습니다.
“LLM에 대한 기대가 높지만, 솔직히 말해서 대부분은 환각 비율 때문에 우려스럽습니다.'라고 그는 말했습니다. “Geneva는 환각이 없고, 임상 등급의 품질을 제공하며, 매우 투명합니다. 10년 동안의 연구 결과를 통해 어떻게 만들어졌는지 알 수 있으며, 사용자는 그 결과를 신뢰할 수 있습니다.”
새로운 자본과 스타급 전략적 투자자들을 확보한 아토포스는 개인 맞춤형 자동 임상 증거를 전 세계 의료 서비스에 제공한다는 비전을 실현할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 하지만 하이드는 이것이 시작에 불과하다고 강조했습니다.
“저는 증거가 의료 서비스에서 가치의 통화라고 생각합니다... 만약 의사들에게 더 많은 증거를, 더 개인화된 증거를 제공하여 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 한다면 어떨까요?'라고 하이드는 반문했습니다. “근본적으로 우리는 모든 환자와 모든 의료 제공자가 양질의 개인 맞춤형 증거를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 세상을 바꾸려고 노력하고 있습니다.”