Pfizer의 사례: 생성형 AI를 활용해 생명 과학 분야에서 환자 중심 혁신 선도

Pfizer는 1849년 창립 이래 과학적 혁신을 핵심 가치로 삼아 왔습니다. “기술의 속도를 따라잡으려면 누군가는 AWS에서 출시한 기술을 끊임없이 배워야 합니다.” Vijay Bulusu(Pfizer's Head, Data and Digital Innovation for Pharmaceutical Sciences Small Molecule)는 말합니다. “Pfizer는 AWS와의 협력을 통해 과학에 계속 집중하면서 포괄적이고 깊이 있는 AWS의 신기술을 활용하고 있습니다.

2021년 Pfizer의 PSSM 그룹과 AWS와 함께 PACT를 출범하여 분석, ML, 컴퓨팅, 스토리지, 보안 및 클라우드 데이터 웨어하우징 등 다양한 AWS 기능을 Pfizer 연구실, 임상 제조 및 임상 공급망 업무에 적용했습니다. Pfizer의 제약 개발 및 임상 제조 부문 팀이 유망한 아이디어를 제시하고, AWS는 솔루션스 아키텍트와 AWS Prototyping and Cloud Engineering 팀을 통해 기술 전문 지식을 제공합니다.

Pfizer 팀은 진행 중인 기술 프로젝트에 집중하고, PACT는 프로토타이핑에 필요한 자원 문제를 해결합니다. Bulusu는 “이번 협업을 통해 AWS 프로토타이핑 팀이 비즈니스 팀 및 IT 팀과 직접 협력하여 관련 문제를 해결합니다.”라고 말합니다. “그 결과 우리는 빠르게 배우고 정보를 얻으며 실패를 빠르게 반복하는 과정을 통해 신속하게 프로토타입을 제작할 수 있었습니다.”

성공적인 프로토타입은 AWS를 기반으로 원하는 비즈니스 성과를 실현하도록 지원하는 글로벌 전문가 팀인 AWS Professional Services의 안내에 따라 최소 기능 제품(MVP) 단계로 이동하고 가능하다면 프로덕션 단계까지 이어집니다. Bulusu는 “심층적인 기술 지식이 많이 요구되는 평가 및 프로토타이핑을 위해 내부 자원을 사용하지 않아도 된다는 점이 큰 장점이었습니다.”라고 말합니다. “AWS와 협력하면 우리가 사용하지 않을 수도 있는 다양한 기술에 대한 전문 지식이 없어도 새로운 기술을 테스트하여 문제를 해결하고 솔루션의 규모를 조정할 수 있습니다.”

PACT를 통해 Pfizer는 프로토타입이 MVP에 도달하는 데 걸리는 시간을 크게 단축했습니다. Bulusu는 이렇게 말합니다. “충분한 자원을 갖추고 적절한 기술을 익힌 사람이 있다는 가정 하에 Pfizer 단독으로 이 작업을 진행할 경우, 최소 3개월이 걸릴 것입니다.” “일반적으로, PACT 프로토타입의 개발 기간은 6주를 넘지 않았습니다.” PACT는 내부 비즈니스 전반의 문제에 집중하면서, 예상되는 혁신의 비즈니스 가치를 기준으로 사용 사례를 선정합니다.

첫 번째 사용 사례는 1,500명의 PSSM 과학자가 데이터 발견에 소요되는 시간을 최대 80%까지 줄이는 것을 목표로 했습니다. 약물 하나를 개발하면 약 20,000개의 문서가 생성될 수 있고, 과학자들은 과거 데이터를 찾기 위해 다양한 도구를 사용하여 수동으로 데이터를 찾아야 하는 경우가 많습니다. 초기 실험을 통해 새로운 AWS 서비스인 Amazon Kendra가 개발되었습니다. 이 서비스는 내장 커넥터를 사용하여 다양한 콘텐츠 리포지토리를 검색할 수 있도록 도와주는 지능형 엔터프라이즈 검색 서비스입니다.

검색 기능의 효율성을 높이기 위해, PACT 팀은 이제 Amazon Bedrock을 통해 Anthropic의 Claude 2.1에 접속하여 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 완전관리형 서비스인 Amazon Bedrock은 선도적인 AI 기업의 고성능 기반 모델을 다수 제공합니다. 과학자들은 Vox라는 내부 플랫폼을 통해 Amazon Bedrock에 접속하여 음성 명령과 챗봇을 활용해 문서를 검색하고 자연어로 질문합니다. Pfizer는 과학자들이 매년 데이터를 검색하고 추출하는 데 걸리는 시간을 최대 16,000시간까지 절감할 수 있다고 추정합니다. 또한 인프라 비용이 55% 줄어들 것으로 예상됩니다.

또 다른 PACT 프로토타입은 고체 경구용 의약품 생산을 위한 연속 제조 공정인 Pfizer의 휴대용 연속 미니어처 및 모듈러(PCMM) 제조에서 이상 징후를 감지합니다. 엔지니어들은 거의 모든 사용 사례에서 고성능, 저비용 ML을 위한 다양한 도구를 통합 제공하는 완전관리형 서비스인 Amazon SageMaker를 사용하여 PCMM 이상 탐지 프로토타입을 구축했습니다.

Pfizer 과학자들은 AWS에 구축된 이 솔루션의 ML 기능을 통해 PCMM 제조에서 발생하는 이상 현상을 실시간으로 감지하고, 유지 관리 요구 사항을 예측하며, 장비의 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 이 솔루션은 비정상적인 장비 동작을 감지하여 대응하고 예상치 못한 가동 중지 시간을 방지할 수 있도록 하는 ML 산업용 장비 모니터링 서비스인 Amazon Lookout for Equipment와 함께 지표 내의 이상 현상을 자동으로 감지하고 근본 원인을 파악하는 Amazon Lookout for Metrics를 함께 활용합니다. 결과적으로 이 작업을 통해 시계열 데이터를 전문으로 하는 제조 분석 도구가 구현되었습니다. “Pfizer의 Larger Molecule Group도 이제 이 기술을 사용하고 있습니다.”라고 Bulusu는 말합니다. “PACT 프로젝트에서 얻은 교훈으로 인해 여러 Pfizer 그룹과 비즈니스 부문 전반에서 혁신이 일어났습니다.”

PACT는 Pfizer 팀의 아이디어가 아직 생산 단계에 이르지 않았더라도 팀의 열정을 북돋아줍니다. 예를 들어, Pfizer 그룹은 가상 현실과 증강 현실을 교육에 활용하는 방안을 모색했습니다. Bulusu는 “프로토타입을 빠르게 제작한 결과 사용자들이 아직 이 기술을 받아들일 준비가 되지 않았다는 사실을 알게 된 좋은 사례였습니다.”라고 말합니다. “이러한 프로토타이핑 실험을 통해 빠르게 배우고 빠르게 실패할 수 있습니다. 이것이 바로 우리에게 큰 이점입니다.”

PACT의 초기 프로젝트 14개 목록에서 지금까지 5개 아이디어가 프로덕션에 적용되었습니다. Bulusu는 “현재 프로토타이핑 작업 중이고 AWS에 즉각적인 수익이 되지는 않지만 AWS는 항상 최고의 팀을 지원합니다.”라고 말합니다. “우리는 함께 일하는 AWS의 뛰어난 인재들을 보며 늘 감탄합니다.”

PACT 이니셔티브를 통해 PSSM 그룹은 이전에는 불가능하다고 생각했던 아이디어를 제안할 수 있게 되었습니다. Bulusu는 “AWS의 인재와 기술을 활용하여 우리는 혁신 문화를 변화시켰고 매우 짧은 시간에 많은 성과를 거두었습니다.”라고 말합니다. “사람들은 우리가 다른 그룹과 공유한 사례 연구를 보고 AWS 팀과의 협업 사례를 들으면서, 과거에는 제기하지 않았던 문제에 대해서 우리에게 이야기하기 시작했습니다. PACT 프로그램은 사람들이 더 대담한 사고를 하도록 이끌었습니다. 이것이 가장 중요한 이점이라고 생각합니다.”