LG CNS가 금융·제조·공공·방산을 넘어 제약·바이오 영역으로 AX(AI 전환) 사업을 본격 확장하며 가시적인 성과를 내고 있습니다. 정부 신약 개발 사업에 참여한 데 이어, 제약사의 품질 관리 업무를 AI로 자동화하는 프로젝트까지 잇달아 성과를 냈습니다.

21일 LG CNS는 보건복지부가 추진하는 'K-AI 신약 개발 전임상·임상 모델 개발 사업(R&D)'에 용역기관으로 참여한다고 밝혔습니다. 이 사업은 4년 3개월간 총 371억원의 정부 지원이 투입되는 대형 국가 연구 과제로, AI를 활용해 신약 개발의 효율성과 성공률을 끌어올리는 것이 목표입니다.

LG CNS는 이 가운데 'AI 기반 신약 개발 임상시험 설계·지원 플랫폼' 구축을 맡았습니다. 개별 기관이 개발하는 신약 개발용 AI 모델을 에이전틱 AI 방식으로 유기적으로 연결해, 하나의 통합 관리 체계로 운영하는 것이 핵심입니다. 여러 AI가 역할을 나눠 자율적으로 협업하는 구조를 통해 임상 설계와 분석 효율을 높이겠다는 구상입니다.

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특히 의료기관과 임상연구소 등이 데이터를 외부로 이전하지 않고도 공동 학습이 가능하도록 연합학습(Federated Learning) 기술을 적용합니다. 민감한 의료 데이터를 안전하게 보호하면서도 AI 학습 효과를 극대화해, 신약 개발 과정의 병목을 줄이겠다는 전략입니다.

신약 개발은 평균 10~15년의 시간과 막대한 비용이 들고, 임상 단계에서의 실패 확률이 90%에 달하는 고위험 산업입니다. LG CNS는 단백질 구조 분석·설계 등 제약·바이오 특화 역량에 최신 AI 기술을 결합한 자체 바이오 AI 플랫폼을 통해, 신약 개발의 불확실성을 낮춘다는 방침입니다.

민간 제약사와의 협업 성과도 이어지고 있습니다. LG CNS는 최근 종근당의 연간 품질 평가 보고서(APQR) 작성 업무를 에이전틱 AI로 자동화하는 시스템 구축을 완료했습니다. 기업용 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'를 활용해 약 30개의 AI 에이전트가 데이터 수집부터 분석, 검증, 보고서 작성까지를 분담 수행하는 멀티 에이전트 구조를 구현했습니다.

그 결과 기존에는 제품 1건당 상당한 시간이 소요되던 APQR 문서 작성 시간이 90% 이상 단축됐습니다. 종근당은 절감된 시간을 최종 검증과 품질 고도화에 집중할 수 있게 됐다는 설명입니다.

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김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장(부사장)은 "정부와 제약사 프로젝트를 통해 LG CNS의 제약·바이오 AX 역량이 실제 성과로 이어지고 있다"며 "에이전틱 AI 기술을 선도해 국내 제약·바이오 산업의 경쟁력을 높이는 동시에 차별화된 고객 가치를 제공하겠다"고 말했습니다.