AI 신약개발의 패러다임 전환과 미래 융합 생태계은 신약 표적 발굴부터 임상 검증과 규제까지 인공지능을 연결하는 방법을 다룬 전자책입니다. 이 책은 파운데이션 모델, 다중 오믹스, 단백질 구조 예측, 생성형 후보물질 설계, ADMET 예측, 디지털 임상시험를 한 흐름 안에서 설명합니다. 독자는 기술 이름을 나열하는 데서 멈추지 않고, 자료가 어디에서 나오고 어떤 판단으로 이어지는지 살펴볼 수 있습니다. AI 신약 설계, 바이오의약품, 천연물 데이터, 나노의학, 정밀 종양학, 규제 과학, 알고리즘 형평성, 자율화 연구소은 서로 떨어진 주제가 아닙니다. 현장의 기록, 분석 모델, 사람이 내리는 결정이 이어질 때 실제 효과가 생깁니다. 책은 방대한 생명과학 데이터를 바탕으로 후보물질을 고르는 계산이 환자 안전, 임상 검증, 규제 책임과 어떻게 만나야 하는가라는 질문을 붙잡습니다. 알고리즘의 예측은 현장의 경험을 지우지 않으며, 자료의 품질과 비용, 통신 환경, 개인정보와 소유권 문제를 함께 살펴야 합니다. 그래서 이 책은 기술의 장점만 말하지 않고 적용 범위와 한계를 함께 적었습니다. 제약·바이오 연구자와 종사자, 의료와 데이터 분야 실무자, 신약개발의 구조를 이해하려는 독자에게 필요한 개념과 사례를 쉬운 말로 연결해, 각자의 업무와 연구에서 어떤 질문부터 확인해야 하는지 판단할 근거를 제공합니다.
