딜리네이트 vs 템퍼스

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.

템퍼스 장단점

• 유전체 데이터뿐만 아니라 진료 기록, 영상 데이터 등 다중 모달 데이터를 통합 제공하므로 환자의 상태를 입체적으로 파악하고 정밀한 치료 계획을 세울 수 있습니다. Epic, Cerner와 같은 주요 전자의무기록(EHR) 시스템과 매끄럽게 연동되어 의료진의 행정 업무 부담을 줄여주며, 대화형 AI 비서를 통해 필요한 정보를 수 초 내에 추출할 수 있어 진료 효율성이 높습니다. 또한 세계 최대 규모의 라이브러리를 보유하고 있어 희귀 변이 환자에게도 적합한 임상 시험을 제안할 확률이 높다는 평가를 받습니다.

• 고도화된 유전체 분석(특히 xT와 같은 광범위한 패널)은 비용이 매우 높고 모든 보험이 적용되지 않아 환자에게 경제적 부담이 될 수 있습니다. 수백 페이지에 달하는 방대한 데이터를 해석하는 과정이 전문의가 아닌 일반 진료진에게는 여전히 복잡하게 느껴질 수 있으며, 시스템 도입 시 기술적 장벽이 존재합니다. 또한 현재 서비스와 데이터셋이 주로 미국 시장과 인종에 맞춰져 있어 한국을 포함한 글로벌 시장에서의 보편적 적용이나 인종 간 유전적 차이에 따른 정확도 검증은 여전히 과제로 남아 있습니다.

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

템퍼스 주요 기능

• Tempus One: 생성형 AI 기반 임상 어시스턴트
• Tempus Next: AI 기반 케어 경로 및 가이드라인 준수 모니터링
• 멀티모달 데이터 융합(유전체·임상기록·영상)
• Pixel: 디지털 병리 슬라이드 AI 진단
• MRD(최소 잔존 질환) 검사 및 재발 조기 감시
• Epic·Cerner 등 주요 EHR 시스템 연동