제약바이오업계가 최근 디지털로 전환하는 과정에서 다양한 기술 부족을 드러내고 있다는 지적이 나왔다. 

업계는 자동화 및 사이버 보안 관련 분야에서는 나름의 노하우를 구축했지만 여전히 원시 데이터에서 유용한 정보를 추출할 수 있는 데이터 전문가 모색에 어려움을 겪고 있으며 여러 분야에서 아직 데이터 과학 기술 실력이 부족하다는 지적이다.

인공지능, 의학, 생명공학 등을 주로 다루는 전문매체 ‘GEN’에 따르면 제약바이오업계는 자동화, 사이버 보안, 센서 등 특정 영역에서는 소기의 성과를 달성 중이지만 데이터 과학 등 일부 영역에서는 특정 전문 지식이 부족하다.

특히 부족함이 가장 두드러지는 데이터 과학 분야는 통합, 분석, 통계 모델링, 머신러닝 분야라는 게 이 매체 설명이다.

이 매체는 해당 분야의 전문인력 부족을 강조했다. 2018년 이후 매년 40%의 머신러닝 활용이 증가하면서 관련 전문가 수요가 높아졌기 때문. 

급증하는 수요로 제약사들은 바이오프로세싱 시스템 간 데이터 교환 인프라를 이해하는 인력을 구하는 게 쉽지 않은 상황이다.  

바이오제약 채용 전문가인 에볼루션 서치 파트너스의 전무이사 제이슨 베크위트 박사는 “실시간 빅데이터 처리 도구인 Apache Spark와 같은 기술을 사용하는 전문 지식이 다른 산업에 비해 상대적으로 부족한 것을 보면 데이터 과학 관련 기술 격차가 분명하다”고 전했다.

이어 “상대적으로 새로운 데이터베이스 관리 도구인 NoSQL도 상당히 부족한 분야.라고 덧붙였다.

문제는 머신러닝 사용 증가로 상황이 점점 더 악화하고 있다는 것. 베크위트 박사에 따르면 머신러닝 사용 증가로 지원 벡터 머신(SVM) 기술 같은 관련 지식을 갖춘 직원 수요가 증가하고 있다. SVM은 미생물 분류, 단백질 서열 분류, 단백질 간 상호작용 예측, 제품 품질 및 결함 감지 시스템에 적용할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 말한다.

부족한 건 이 뿐만이 아니다. 제약바이오업계는 생물공정 시스템을 데이터로 교환하는 데 사용하는 인프라를 이해할 수 있는 직원 유치에 심혈을 기울이고 있다.

베크위트는 “가장 널리 사용 중인 클라우드 플랫폼 AWS는 가장 큰 기술 격차 중 하나를 차지하고 있으며, 마이크로소프트 Azure 지식을 갖춘 전문가 수요도 증가하고 있다”고 전한 뒤 “공급이 부족한 다른 시스템으로는 Jenkins와 Docker가 있다”고 언급했다.

베크위트는 디지털 제조 기술 제어 시 사용하는 언어에 능숙한 프로그래머 고용도 어렵다고 말했다.

베크위트는 “한 예로 파이썬은 다른 부문의 관련 인재 시장에서 가장 많이 사용할 수 있는 기술 중 하나임에도 제약바이오업계는 타 업계와 가장 큰 격차를 보인다”고 지적한 뒤 “이는 다른 산업이 기꺼이 더 많은 비용을 지불할 의향이 많기 때문”이라고 설명했다. 

베크위트 박사는 “데이터 과학 기술 부족 문제를 해결하기 위해서는 무엇보다 제약바이오 생태계 전반의 개선 노력이 필요하며, 제약사들은 인재를 무형의 지적 자산으로 인식하고, 전문 채용기관을 활용하는 등의 방안을 모색해야 할 것”이라고 해결책을 내놨다.

아울러 기술 공급업체도 더 나은 교육 프로그램을 제공해 인력들의 전문성을 높일 필요가 있다고 강조했다.