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SK플라즈마, 복약 편의성 개선한 고용량 저혈소판치료제 국내 최초 출시

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댓글 0건 조회 6회 작성일 26-09-05 13:31

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SK플라즈마는 지난 8월 저혈소판증 치료제 레볼팍 25·50㎎을 출시한 데 이어 고용량 품목인 ‘레볼팍정 75㎎’의 국내 공급을 본격화한다고 1일 밝혔다.
레볼팍은 엘트롬보팍올라민 성분의 저혈소판증 전문의약품으로, 국내에서 75㎎ 함량 제품이 출시된 것은 이번이 처음이다. 엘트롬보팍올라민은 골수에서 혈소판 생성을 촉진해 혈소판 수를 늘리는 기전을 지닌 성분으로 만성 면역성 혈소판감소증, 중증 재생불량성 빈혈 치료 등에 사용된다.
엘트롬보팍올라민 제제는 환자의 혈소판 수치와 치료 반응에 따라 투여 용량을 조절하는 약물이다. 지금까지 이 성분 제품은 25·50㎎으로만 나와 있어 치료 과정에서 용량을 단계적으로 높이거나 고용량 복용이 필요할 경우 여러 정을 함께 복용해야 하는 불편함이 있었다.
실제 중증 재생불량성 빈혈의 1차 치료에서 성인 및 만 12~17세 청소년에 사용하는 용법·용량은 1일 1회, 75㎎을 투여하도록 하고 있다. 기존에는 25·50㎎을 각각 하나씩 복용해야 했지만 75㎎ 제형이 출시됨에 따라 하루 1정만 복용이 가능해지면서 약제비도 1일 8만3586원에서 6만8985원으로 약 17.5% 낮아지게 됐다.
SK플라즈마는 알부민, 면역글로불린 등 혈액 관련 질환에 대한 노하우를 바탕으로 용량, 제형의 다양화를 통해 치료의 편의성을 높이는 노력을 추진해 나간다는 전략이다.
김승주 SK플라즈마 대표는 “실제 처방과 복용이 이뤄지는 현장에서의 의료진과 환자의 의견을 반영해 고용량 치료제를 개발·출시하게 됐다”며 “혈장유래 의약품을 비롯해 혈액 문제로 발생하는 영역 전반에서의 전문성과 포트폴리오를 강화하고 환자에게 실질적 도움이 될 수 있는 현장의 의견을 적극 반영해 나갈 것”이라고 말했다.
변호사·금융인·과학자 등 전문직이 자신의 업무 노하우를 인공지능(AI) 학습용으로 판매하는 시장이 빠르게 커지고 있다. 공개데이터만으로 얻기 어려운 실무 판단이 AI의 새 학습재료로 떠오른 영향이다. 다만 AI를 잘 가르칠수록 같은 수준의 전문인력 수요가 줄어드는 ‘자기잠식직’ 노동이 될 수 있다는 우려도 나온다.
2일 IT 업계에 따르면, 미국 AI 학습데이터 업체 머코르(Mercor)는 지난달 엔비디아 등과 200억달러 기업가치를 기준으로 신규 투자 유치를 논의 중인 것으로 알려졌다. 지난해 2월 20억달러였던 기업가치와 비교하면 투자 협상 기준 1년 반 만에 10배로 뛴 셈이다. 현재 연환산 총매출도 올해 2월 10억달러에서 6월 20억달러로 두 배 증가했다.
대학·초년생 채용플랫폼으로 출발해 AI 학습데이터 사업을 확대한 핸드셰이크도 사업 초기 500만~1000만달러 수준이던 AI 학습사업 연환산 총매출이 지난 4월 약 10억달러로 100배 이상 불어났다.
이들은 변호사·의사 등 전문직을 모집해 실제 업무와 비슷한 문제와 모범답안, 평가 기준인 ‘루브릭’을 만든다. 주요 AI 개발사들이 이 루브릭을 사 AI 학습 기준과 성과 평가에 쓴다. 기존 인터넷 환경에서 찾기 어려운 전문가의 ‘판단 기준’이 거래 대상이 된 것이다.
보수도 높은 편이다. 일부 전문직에는 시간당 100~200달러를 제시다. 모집 분야도 빠르게 넓어지고 있다. AI 학습 일자리 집계업체 와이오 AI랩스에 따르면 지난달 28일 기준 머코르·마이크로1·핸드셰이크 등 7개 플랫폼에 공개된 관련 일자리는 2818개로, 금융·회계와 법률·의료·소프트웨어 등 다양한 전문 분야를 넘나들었다.
국내에서도 관련 사업이 확대되고 있다. 크라우드웍스는 법률·노무·금융·의료 등 16개 분야에서 자격증 등으로 검증된 전문가가 작성한 350만건 이상의 질의응답 데이터셋을 AI 학습용으로 판매하고 있다. 번역 플랫폼에서 AI 데이터업체로 사업을 확장한 플리토도 다국어·전문분야 학습데이터를 공급하고 있다.
한 업계 관계자는 “인터넷 정보가 고갈돼 가는 상황에서 AI 기업들이 전문지식 영역으로 눈을 돌리고 있다”면서 “단순 데이터 학습만으로는 AI가 엉뚱한 답을 하는 ‘환각’을 막기 어려워 인간의 판단이 들어간 학습 데이터는 고부가가치 영역”이라고 말했다.
일각에서는 이런 AI 학습데이터 비즈니스가 불안정안 노동환경을 만들 수 있다는 우려도 있다. 전문가가 AI를 가르칠수록 같은 전문가에 대한 필요성이 줄어들 수 있기 때문이다. 전문가의 노하우는 ‘일회성 보상’을 받고 AI에 이전되는 반면, 기업은 이를 데이터로 축적해 반복해서 활용할 수 있다. 지식 제공자가 수익을 얻으려면 계속 더 높은 수준의 판단을 제공해야 하는 셈이다.
럿거스대 연구진 등은 지난 6월 논문에서 “AI 학습데이터 시장이 인간의 전문성을 전문가와 분리해 ‘추출 가능한 자원’처럼 취급하는 구조를 만들고 있다”면서 화이트칼라 지식노동자 전반으로 불안정성을 확산시킬 수 있다고 지적했다. 고숙련 전문직도 필요한 만큼 단기 계약으로 활용되는 ‘긱 노동’으로 재편될 가능성이 있다는 뜻이다.
업계 관계자는 “번역 같은 경우 특히 그런 위협을 많이 받는 것 같다”면서 “품질 기준이 높아지기 때문에 전문 데이터 수요 자체는 사라지지 않겠지만 특정 지식은 이전되면 그 순간 값어치가 떨어질 수 있다”고 말했다.

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