딜리네이트 vs 페이즈

딜리네이트 장단점

• 가장 큰 장점은 수작업으로 수개월이 걸리던 임상 데이터 수집 및 구조화 작업을 약 15배 이상 빠르게 처리할 수 있다는 점입니다. 특히 논문 속 그래프(Plots)에 숨겨진 수치를 정확하게 복원하는 능력이 뛰어나, 데이터가 소실된 과거 연구 결과도 다시 활용할 수 있게 해줍니다. 글로벌 Top 10 제약사들과 협업하며 검증된 높은 데이터 품질과 품질 관리(QC) 프로세스를 제공하며, 이를 통해 임상 설계 단계에서 하루만 앞당겨도 발생하는 수백만 달러의 기회비용을 절감하는 데 실질적인 도움을 줍니다.

• 제약 및 바이오 전문 엔터프라이즈 솔루션 특성상 일반 사용자가 접근하기 어려운 폐쇄적인 가격 정책을 가지고 있으며, 도입 비용이 상당히 높을 것으로 예상됩니다. AI가 추출한 데이터라 할지라도 임상 시험이라는 특수성 때문에 최종 단계에서는 반드시 전문가의 검토가 필요하다는 인적 리소스 부담이 여전히 존재합니다. 또한 현재는 영어권 기반의 연구 자료 처리에 최적화되어 있어, 한국어 등으로 작성된 국내 특허나 로컬 임상 자료에 대한 처리 정확도는 상대적으로 낮을 수 있다는 한계가 있습니다.

페이즈 장단점

• EMR 연동과 AI 음성 인터뷰를 하나의 플랫폼에서 통합 제공하여 연구팀의 수작업을 크게 줄여줍니다. 24/7 운영으로 업무 시간 외 문의도 놓치지 않고, 음성 대화 품질이 실제 사람과 유사해 환자 수용성이 높다는 평가입니다. 임상시험별 맞춤 스크리닝 로직 적용이 가능해 다양한 적응증 시험에 유연하게 대응할 수 있습니다.

• 공개된 가격 정보가 없어 도입 전 별도 견적을 받아야 하며, 소규모 기관이나 단일 시험에는 비용 부담이 클 수 있습니다. 한국 의료법 및 개인정보보호법과의 연동 검증에 대한 공개 사례가 부족해 국내 도입 시 규제 컴플라이언스 확인이 별도로 필요합니다. 또한 아직 대중적인 사용자 리뷰가 거의 없어 신규 도입 시 벤더와의 긴밀한 검증 과정이 필수적입니다.

딜리네이트 주요 기능

• AI 에이전트 기반 체계적 문헌 고찰 자동화
• 컴퓨터 비전을 활용한 그래프·도표 수치 추출(plot digitization)
• 100% 감사 가능한 데이터 출처 추적
• 특정 약물 계급에 특화된 대규모 데이터셋 구축
• 비구조화 문서(PDF·특허)의 구조화 변환
• 멀티소스 파라미터 추출 및 생물학적 메커니즘 탐색

페이즈 주요 기능

• Polly AI 에이전트 기반 24/7 환자 스크리닝
• 60초 이내 EHR 데이터베이스 실시간 스캔 및 매칭
• 음성·텍스트·이메일 통합 다중 채널 인터뷰
• 환자 방문 스케줄링 및 교통편 예약 자동화
• 임상시험별 맞춤 적격성 평가 로직 설정