올해 바이오헬스 산업은 인공지능(AI)을 기반으로 한 신약개발과 바이오의약품 생산 패러다임의 전환점이 될 것이라는 분석이 나왔다.

한국바이오의약품협회는 6일 발간한 '2026 BioHealth Industry Trends' 보고서를 통해 올해 바이오헬스 산업이 △바이오의약품 생산 패러다임의 전환 △AI 기반 신약 개발의 가속화 등의 트렌드를 보일 것이라고 밝혔다. 

보고서에 따르면 올해 바이오헬스 산업에서 R&D 경쟁력은 단순히 AI 기술의 보유 여부가 아니라, 연구개발 전 과정에 대해 AI 활용을 전제로 설계한 'AI-Native' 운영 구조를 갖추었는지에 따라 결정될 것으로 전망된다.

협회 측은 "AI 기반 시장은 올해 약 25억 달러에서 연평균 27%의 성장을 보이며, 2034년에는 약 165억달러 규모에 이를 것으로 전망된다"며 "신약 개발 전주기에 걸쳐 시간과 비용 절감 효과를 창출하고, 타깃 발굴, 후보물질 설계, 전임상∙임상 전략 수립 등 각 단계에서 상이한 방식으로 개발 기간 단축에 기여할 것"이라고 설명했다.

AI가 신약 개발 전주기에 미치는 영향도 비교됐다. 체감 효과가 가장 높은 분야는 '품질관리/시판 후 안전성(PMS)' 업무였으며 △제조/CMC(높음) △전임상/임상시험/후보물질 설계(중간) △표적 발굴(낮음) 순으로 적었다. 

또한 협회는 "바이오의약품 산업은 AI와 자동화 기술을 중심으로 생산 패러다임이 근본적으로 전환되는 추세를 보이고 있는 것으로 나타났다"며 "증가하는 바이오의약품 및 개인맞춤형 치료제 수요에 대응하기 위해 기존 제조 방식의 한계를 넘어 효율성·확장성·품질을 동시에 고도화하는 방향으로 재편되고 있다"고 분석했다.

보고서에서는 AI와 자동화가 적용된 바이오의약품 생산에서 가장 큰 장점으로 '공정 최적화'를 꼽았다. 그 예시로, AI 기반 예측 분석과 머신러닝 모델은 병목 현상을 식별 및 해소해 전반적인 공정 효율 향상에 기여할 수 있고 연속공정(Continuous Manufacturing)은 배치 공정 대비 공정 효율성, 품질의 일관성, 실시간 공정 제어 측면에서 강점이 있다고 소개됐다. 

뿐만 아니라 AI 활용으로 안정적인 고품질 유지와 규제 기준을 충족하는 품질 일관성 확보에도 기여할 수 있는 것으로 나타났다. AI 기반 품질 관리 시스템은 실시간 데이터 분석을 통해 생산 과정의 이상 징후를 조기에 탐지하고, 자동화된 이미지 분석 및 머신러닝 기술은 세포 배양 상태와 불순물을 정밀하게 검출할 수 있다.

협회는 이 외에도 올해 바이오헬스 산업이 ①비만 치료제의 고도화 ②의료데이터 활용의 새로운 해법 ③지정학이 재편하는 바이오의약품 공급망 등 트렌드도 예상된다고 분석했다.

한국바이오의약품협회 정책팀 최정민 이사는 "2026년은 바이오헬스 산업에서 '기술을 도입하는 단계'를 넘어 '산업 구조에 내재화하는 단계'로 진입하는 전환점이 될 것"이라며 "협회는 올해 트렌드를 통해 AI 기반 신약개발, 차세대 바이오의약품 제조, 의료데이터 활용 구조, 그리고 지정학이 재편하는 공급망 이슈가 개별 주제가 아닌 하나의 흐름으로 수렴하고 있음을 확인했다"고 전했다.

이어 "특히 AI와 자동화 기술은 더 이상 보조 수단이 아니라 연구개발과 생산 전 과정의 기본 전제로 작동하고 있으며, 제조 공정과 품질 관리, 의사결정 구조 전반을 재설계하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 덧붙였다. 

최 이사는 산업 내에서 기술 경쟁력과 함께 '규제 대응 역량'과 '산업 신뢰성'이 동시에 요구되는 환경이 본격화되고 있다고 설명했다.   

그는 "글로벌 공급망 재편과 생물보안 이슈, 데이터 보호 규제 강화는 바이오 산업에 새로운 제약 조건으로 작용하는 동시에, 이를 선제적으로 대응하는 국가와 기업에게는 기회 요인이 될 수 있다"며 "협회는 이러한 변화 속에서 국내 바이오 산업이 기술 개발과 더불어 제조 역량, 데이터 활용 구조, 글로벌 규제 대응 능력을 균형 있게 강화해야 할 것"이라고 강조했다.