맞춤형 의료가 포트폴리오의 차세대 대박주로 부상하나

환자 개인의 질병 특성에 맞춰 치료하는 맞춤형 의료는 의학계의 성배로 여겨지고 있다. 하지만 현재 이 접근법의 실행에는 상당한 장애물이 존재한다.
BofA 증권은 정밀의료 접근법이 현재 비용과 인력, 시간이 많이 소요된다고 지적했다.
애널리스트 알렉 스트라나한과 마이클 라이스킨은 특히 복잡한 생물학적 데이터 처리와 치료 결정에 상당한 수작업이 필요해 지연이 발생한다고 강조했다.
실무적 과제를 넘어서면 정밀의료는 데이터 검증 문제에도 직면해 있다. 생물학의 무한한 복잡성과 생물학적 시스템 간의 수많은 상호작용으로 인해 연구자들은 질병 진행이나 치료 반응과 관련된 유전자나 경로의 영향을 검증하는 데 어려움을 겪고 있다.
이러한 본질적인 과제에도 불구하고, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 통합은 정밀의료 발전의 핵심 동력으로 널리 인정받고 있다.
이에 따라 여러 기업들이 이러한 기술을 적극 활용해 정밀의료 분야에서 혁신을 추구하며, 맞춤형 치료를 보다 접근성 있고 효율적이며 효과적으로 만들기 ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................