MDDI 연설문 · 2025-08-26
AI4Life Summit 2025에서 개최된 SPS Goh Hanyan의 개회사
요점
- • AI 기반 엔드투엔드 파이프라인은 전통적으로 단 하나의 의약품이 환자에게 도달하기 전까지 10년을 초과하고 수십억 달러의 비용이 소요되던 신약 개발 일정을 단축시키고 있습니다.
- • Nanyang Biologics의 약물-표적 상호작용 그래프 신경망(Drug-Target Interaction Graph Neural Network)은 AI가 미충족 의료 수요에 대한 신약 발굴 일정을 단축하고, 비용을 절감하며, 치료 가능성을 확대할 수 있음을 보여줍니다.
- • AI 기반 ADMET 플랫폼과 가상 분자 스크리닝은 연구자들이 약물 흡수, 독성, 거동을 조기에 예측하여 개발 파이프라인의 후속 단계로 진입하기 전에 위험 화합물을 걸러낼 수 있도록 합니다.
- • A*STAR 및 학술의료센터(Academic Medical Centres)에 대한 지속적인 투자를 기반으로 하는 싱가포르의 바이오메디컬 생태계는 연합학습(federated learning)을 활용하여 민감한 환자 데이터를 이전하지 않고도 다기관 AI 모델 개발을 가능하게 합니다.
- • Nanyang Biologics, NVIDIA, Hewlett Packard Enterprise, Equinix는 이번 정상회담에서 싱가포르에 세계 최대 규모의 AI 기반 천연 화합물 라이브러리를 구축하기 위한 MoU를 체결하였습니다.
- • Workforce Advancement Federation은 신흥 AI-바이오메디컬 분야 직무에 대비하여 싱가포르인들이 데이터 과학, 분자 모델링, 임상 전환 분야에서 다학제적 역량을 갖출 수 있도록 개발 프로그램을 운영하고 있습니다.
전체 번역
MDDI 영어 원문의 번역 · 번역일: 2026-06-21
Nanyang Biologics 회장 Roland Ong 박사,
NVIDIA에서 오신 귀빈 여러분,
Hewlett Packard Enterprise, Equinix, 그리고 Workforce Advancement Federation 관계자 여러분,
신사 숙녀 여러분,
안녕하십니까,
오늘 AI4Life 이니셔티브 출범식에 함께할 수 있어 매우 기쁩니다. 이는 AI를 활용하여 인류 건강을 위한 새로운 해법을 발견하고자 하는 중요한 이니셔티브입니다.
더 나은 생명의학 과학을 위한 AI 혁신
신약 발굴은 전통적으로 비용이 많이 들고 불확실한 과정이었습니다. 하나의 신약이 환자에게 도달하기까지 흔히 10년 이상의 시간과 수십억 달러의 비용이 소요됩니다. 도움이 절실한 사람이 있다는 점을 감안하면, 정말 긴 시간입니다.
그러나 AI가 이러한 환경을 바꾸기 시작하며 초기 성과를 거두고 있습니다. 엔드투엔드 AI 기반 파이프라인은 임상시험 단계에 도달하는 데 걸리는 시간을 대폭 단축한 신약 후보 물질을 만들어 내고 있습니다. Nanyang Biologics의 Drug-Target Interaction Graph Neural Network와 같은 플랫폼은 AI가 발굴 일정을 단축하고, 비용을 절감하며, 미충족 의료 수요에 대한 치료 가능성을 확장하는 방법을 보여줍니다. 기술 자체는 매우 복잡하지만, 진정으로 중요한 것은 그것이 우리의 삶에 어떠한 영향을 미치고 삶을 개선하느냐 하는 점입니다. 이처럼 놀라운 여정에 나서 주셔서 진심으로 감사드립니다.
AI는 유전체학(genomics)에서 단백체학(proteomics), 임상적 통찰에 이르기까지 생물학적 데이터의 여러 계층을 결합함으로써 과학자들에게 질병 경로에 대한 보다 깊은 이해를 제공합니다. 또한 AI는 과학자들이 오랫동안 해결하지 못했던 병목 현상을 극복하는 데도 도움을 줍니다. 실험실에서 수백만 개의 화합물을 일일이 스크리닝하는 대신, 가상 분자 스크리닝을 통해 연구자들은 가장 유망한 화합물에 집중할 수 있게 되었으며, 이를 통해 소중한 시간과 비용, 그 밖의 자원을 절약할 수 있습니다.
스크리닝을 넘어, AI는 신약 개발의 안전성을 높이는 데도 기여하기 시작하고 있습니다. 머신러닝 기법은 개발 중인 신약이 체내에서 어떻게 작용하는지를 예측할 수 있으며, AI 기반 ADMET 플랫폼—신약이 체내에서 흡수·대사되는 방식과 독성 여부를 예측하는 플랫폼—은 파이프라인의 지나치게 늦은 단계로 진행되기 전에 위험한 화합물을 조기에 걸러낼 수 있습니다. 이는 안전성을 높이고 필요한 비용과 자원을 절감해 줍니다.
AI가 인류 건강을 다루는 방식을 혁신하는 측면에서 우리는 이제 막 출발선에 서 있습니다. 아직 채워야 할 공백이 많습니다. 예를 들어, AI가 설계한 분자는 합성하기가 여전히 매우 어려울 수 있으며, 데이터 부족 문제도 존재합니다.
그렇다고는 하나, 방향성은 우리 모두에게 분명합니다. AI는 신약 발굴에서 임상시험에 이르기까지 이미 엄청난 변화를 만들어 내고 있습니다. 일상적인 의료 결과에 있어서도 AI는 더욱 개인화된 의료, 질병의 조기 발견, 그리고 웨어러블 기기나 모바일 건강 앱과 같은 도구를 통한 더 나은 환자 참여를 가능하게 할 것입니다.
글로벌 헬스케어 혁신 허브로서 싱가포르의 역할 강화
AI4Life는 싱가포르가 혁신에 접근하는 방식, 즉 오늘 이 자리에 계신 여러분 한 분 한 분과의 파트너십을 통한 방식을 잘 보여줍니다. 이 이니셔티브는 학계, 연구자, 글로벌 기술 기업 등 다양한 이해관계자를 한데 모아, 대규모로 헬스케어 혁신을 가속화하는 모델을 제시합니다.
싱가포르는 이러한 선도적 역할을 수행하기에 충분한 위치에 있다고 생각합니다. 우리는 수년에 걸쳐 생명의학 과학 생태계에 대규모 투자를 지속해 왔으며, 이는 A*STAR와 학술의료센터(Academic Medical Centres)에 대한 지속적인 투자에 의해 뒷받침되고 있습니다. 이들 센터는 환자 치료, 교육, 연구를 통합함으로써 수준 높은 의료 서비스 제공뿐 아니라 싱가포르의 연구 최전선을 개척하는 역할도 담당하고 있습니다. 이에 더해, 우리의 신뢰할 수 있는 디지털 인프라는 의료 서비스 제공 및 중개 연구 지원 양 측면에서 대규모 AI 응용을 위한 강력한 기반을 제공합니다. 예를 들어, 연합 학습(federated learning) 방식을 활용하면 연구자들이 민감한 환자 데이터를 이전하지 않고도 여러 병원에 걸쳐 AI 모델을 공동으로 개발할 수 있습니다. 이는 프라이버시를 보장하면서도 질병 예측과 개인화 의료 분야의 혁신을 가속화합니다.
이러한 맥락에서, Nanyang Biologics, NVIDIA, Hewlett Packard Enterprise, Equinix 간의 MoU 체결을 목도하게 되어 매우 기쁩니다. 이는 바로 이 싱가포르에서 세계 최대 규모의 AI 기반 천연 화합물 라이브러리를 구축하기 위한 4자 동맹입니다. 이번 협력은 딥테크, 첨단 인프라, 생명과학 전문성을 결합하여 치료제 발굴과 생명의학 혁신을 가속화할 것입니다.
대규모로 헬스케어 혁신을 가속화하기 위한 협력 방안을 지속적으로 모색하는 것이 무엇보다 중요합니다. 국제적으로, 그리고 산업 전반에 걸쳐 협력함으로써 싱가포르는 귀중한 전문성을 유입하고 글로벌 발견 성과를 활용하는 동시에, 역량 개발과 지식재산권 창출을 통해 부가가치를 확보할 수 있습니다. 이를 통해 장기적 경쟁력을 확보하고 싱가포르를 AI 기반 신약 개발의 허브로 자리매김할 수 있을 것입니다.
이달 초, 정부는 경제 청사진을 수립하기 위한 Economic Strategy Review를 출범시켰습니다. AI4Life와 같은 이니셔티브와 함께, 이러한 노력은 AI의 혁신이 환자, 싱가포르의 폭넓은 경제, 그리고 우리 사회에 실질적인 영향으로 이어지도록 보장합니다. 기술 그 자체를 위한 기술이 아니라는 점에서, 이 모든 것이 더욱 의미 있다고 생각합니다.
미래 대비 생명의학 인력 양성
마지막으로, 기술만으로는 목표에 도달할 수 없다는 점을 말씀드리고 싶습니다. AI와 바이오기술의 융합은 데이터 과학, 분자 모델링, 임상 전환 분야에서 새로운 역할을 창출하고 있습니다. 이러한 기회를 포착하기 위해 싱가포르는 다학제적 인재, 즉 AI, 생물학, 신약 개발을 연결할 수 있는 인재에 투자해야 합니다. 이러한 역량은 강력한 AI 알고리즘의 예측 결과를 실제 치료제로 전환하는 데 필수적입니다.
이를 실현하기 위한 제도적 장치가 마련되어 있으며, 앞으로도 지속적으로 개선해 나갈 것입니다. Workforce Advancement Federation의 인력 개발 프로그램은 싱가포르 국민들이 이러한 신흥 역할을 수행하는 데 필요한 역량을 갖출 수 있도록 지원하고 있습니다. 이를 통해 우리의 인재 개발이 산업 변화의 속도에 발맞추고, 싱가포르인, 싱가포르, 나아가 전 세계에 더 나은 성과로 이어질 수 있는 혁신을 뒷받침할 미래 대비 인력을 확보할 수 있습니다.
맺음말
끝으로, 헬스케어 분야에서 AI가 지닌 가능성은 무궁무진하며, 오늘 이 자리에 함께하신 것은 우리 모두가 이 목표를 지지하고 있다는 증거라고 생각합니다. AI4Life는 이 가능성을 현실로 전환하는 방법을 보여주는 강력한 사례입니다.
자, 이제 이 기세를 이어 나가십시다. 학문 분야, 산업 부문, 기업, 이해관계자 그룹을 아울러 함께 협력하여, 싱가포르가 단순히 발맞추는 데 그치지 않고 헬스케어 혁신의 미래를 선도하는 국가가 될 수 있도록 합시다.
대단히 감사합니다.
영어 원문
MDDI 공식 웹사이트 원문 · 수집일: 2026-06-21
Dr. Roland Ong, Chairman of Nanyang Biologics,
Distinguished Guests from NVIDIA,
Hewlett Packard Enterprise, Equinix, and the Workforce Advancement Federation,
Ladies and Gentlemen,
A very good afternoon,
It is my pleasure to join you today at the launch of the AI4Life initiative. This is a significant initiative to harness AI to discover new solutions for human health.
AI Innovation for Better Biomedical Science
Drug discovery has traditionally been costly and uncertain. It often takes more than 10 years and billions of dollars before a single medicine reaches patients. That is really long when someone is in need of help.
However, AI is beginning to change this landscape and yield early success. End-to-end AI-driven pipelines have produced drug candidates that take a fraction of the time to reach clinical trials. Platforms like Nanyang Biologics’ Drug-Target Interaction Graph Neural Network show how AI can cut discovery timelines, reduce costs, and expand treatment possibilities for unmet medical needs. The technology is really complex but what really matters is how it affects and improves our lives. So I am very grateful that you are embarking on such an amazing journey.
AI offers scientists a deeper understanding of disease pathways by combining multiple layers of biological data — from genomics to proteomics to clinical insights. AI also helps scientists to overcome long-standing bottlenecks. Instead of screening millions of compounds in the lab, virtual molecular screening has enabled researchers to focus on the most promising ones, therefore saving precious time, money and other types of resources.
Beyond screening, AI is also starting to make drug development safe. Machine learning methods can predict how a drug in development behaves in the body, while AI-powered ADMET platforms – which predict how a drug is absorbed, processed, and whether it might be toxic. These platforms can filter out risky compounds early on, before they move too far down the pipeline. Again, it makes it safer and reduces the cost and resources required.
We are just at the starting block on how we see AI revolutionising the way we address human health. There are still many gaps to be filled. For example, AI-designed molecules can still be really hard to synthesise, and data scarcity is a problem.
That said, the trajectory is clear all of us. AI is already making a huge difference from drug discovery to clinical trials. Even in day-to-day healthcare outcomes, AI will enable more personalised medicine, earlier detection of disease, and better patient engagement through tools such as wearables and mobile health apps.
Strengthening Singapore’s Role as a Global Healthcare Innovation Hub
AI4Life also reflects how Singapore approaches innovation – and that is through partnerships with each and every one of you in the room. This initiative brings together many stakeholders: academics, researchers, global technology players, all here to offer a model for accelerating healthcare innovation at scale.
We believe that Singapore is well positioned to play this leading role. Over the years, we have invested heavily in our biomedical science ecosystem, which is anchored by sustained investments in A*STAR and our Academic Medical Centres. These centres integrate patient care, education, and research, enabling not just high-quality healthcare but also pushing the frontiers of research into Singapore. This is also then coupled with our trusted digital infrastructure, which provides a strong foundation for large-scale AI applications in both the provision of healthcare services and supporting translational research. For example, using federated learning approaches, researchers can then collaborate to develop AI models across multiple hospitals without having to transfer sensitive patient data. This ensures privacy while accelerating innovation in disease prediction and personalised medicine.
To this end, I am very pleased to witness the MoU signing between Nanyang Biologics, NVIDIA, Hewlett Packard Enterprise, and Equinix. This is a four-party alliance to build the world’s largest AI-powered natural compound library, right here in Singapore. The collaboration combines deep tech, advanced infrastructure, and life sciences expertise to accelerate therapeutic discovery and biomedical innovation.
It is crucial that we continue to find ways to collaborate and accelerate healthcare innovation at scale. By collaborating internationally and across industries, Singapore can bring in valuable expertise and leverage global discoveries, while also capturing value through skills development and creation of intellectual property. This will then ensure our long-term competitiveness and position Singapore as a hub for AI-enabled drug discovery.
Earlier this month, the Government launched the Economic Strategy Review to chart an economic blueprint. Together with initiatives like AI4Life, they ensure that breakthroughs in AI translate into real impact, for patients, for Singapore’s wider economy and for our society. I think that makes it all meaningful that it is not just technology for technology’s sake.
Building a Future-Ready Biomedical Workforce
And finally, I want to say that technology alone will not get us there. The convergence of AI and biotechnology is creating new roles in data science, molecular modelling, and clinical translation. To capture these opportunities, Singapore must invest in multidisciplinary talent - people who can bridge AI, biology, and drug development. These skillsets are essential in turning predictions from powerful AI algorithms into real-world therapies.
We have schemes in place to make this happen and will continue to improve. Workforce development programmes by the Workforce Advancement Federation are equipping Singaporeans with these skills to take on these emerging roles. This ensures that our talent development keeps pace with industry evolution, and that we have a future-ready workforce that can support innovation that can lead to better outcomes for Singaporeans, Singapore and the world at large.
Conclusion
In conclusion, the promise of AI in healthcare is immense, and I believe all of us are behind this cause, which is why we are here today. AI4Life is a powerful example of how we translate this promise into reality.
So now, let us build on this momentum. Let us work together across disciplines, sectors, companies, stakeholder groups, to ensure that Singapore not only keeps pace, but leads in shaping the future of healthcare innovation.
Thank you so much.