최근 오마다 헬스(Omada Health)가 새로운 영양소 분류 도구인 밀 맵(Meal Map)을 출시했다. AI 기반 즉각적인 피드백과 전문 의료진의 지원을 결합하여 심혈관대사 프로그램 참여자들이 자신이 선택하는 음식의 영양소 품질을 이해할...

FDA는 애플 워치(Apple Watch)용 고혈압 탐지 기능을 공식 승인했습니다. 2025년 9월 애플의 아이폰 이벤트에서 공개된 주요 헬스케어 기능 중 하나였으며, 심장마비나 뇌졸중의 원인이 되는 고혈압 징후를 탐지하여 사용자에게 알립니다....

신약 하나를 시장에 출시하는 데 평균 10년과 14억 달러의 직접 비용이 소요된다. 이 중 약 80%가 임상 개발과 관련된 비용이다. 임상 개발은 잠재적 약물의 안전성과 효능을 사람을 대상으로 엄격히 검증해 실험실 단계에서 환자 치료 단계로 옮겨가는 과정이다. 이 과정은 긴 임상 시험 기간과 까다로운 규제 요건으로 특징 지어진다. 이 과정을 줄일 수 있다면 신약 개발 기간을 단축할 수 있을 것이다. Source: McKinsey & Company 생성형 AI는 임상 개발 전 과정에서 효율성을 높여 세 가지 차원에서 경제적 가치를 창출한다. 임상 시험 프로세스 간소화 및 시험 문서 자동 작성으로 최대 50% 비용 절감 시험 수행 기간 12개월 이상 단축 규제 당국과의 소통, 품질 관리 개선 등을 통해 순현재가치(NPV) 최소 20% 상승 세 가지 축을 기준으로 임상 개발 과정에서 생성형 AI를 활용해 단기간 내 의미 있는 영향을 낼 수 있는 4가지