약물 발견 팀에 모든 세션에서 연구를 이어주는 AI 제공
지난 달 조사한 약물 메커니즘은 오늘 진행 중인 임상 시험 쿼리에 영향을 미쳐야 합니다. MemoryLake는 세션 간 제약 연구를 연결하고, 안전성 데이터의 충돌을 자동으로 표면화하며, 수동 업로드 없이 40M+ 학술 논문과 2M+ 약물 기록에 AI가 접근할 수 있도록 합니다.
기억 문제
제약 연구는 본질적으로 누적적입니다 — 각 발견은 이전 작업에 기반합니다. 그러나 AI 세션은 누적적이지 않습니다. 연구자가 새로운 채팅을 열 때마다 동일한 화합물 배경을 붙여넣고, 메커니즘 가설을 다시 설명하며, 세 번의 세션 전에 설정된 규제 맥락을 재구성합니다. 두 출처의 안전성 데이터가 모순될 때, 자동 플래그가 없으며, 단지 조용한 덮어쓰기가 발생합니다.
MemoryLake의 차별점
40M+ 논문 및 2M+ 약물 기록에 대한 내장된 접근
MemoryLake는 PubMed, arXiv 및 bioRxiv 학술 문헌, 500K+ 임상 시험 및 2M+ FDA/DrugBank 약물 기록을 기본 데이터 세트로 포함합니다. AI 세션에서 직접 쿼리할 수 있으며, 업로드나 전처리 단계가 필요 없습니다.
모순된 안전성 데이터에 대한 충돌 감지
두 출처가 약물 상호작용, 독성 또는 메커니즘에 대해 다른 발견을 제공할 때, MemoryLake의 사실 기억가 두 출처에 대한 귀속과 함께 충돌을 플래그합니다. 모순은 하류 분석에 영향을 미치기 전에 표면화됩니다.
전체 연구 생애 주기에서의 연구 연속성
이벤트 기억는 임상 이정표, 규제 제출 및 시험 단계 전환을 순서대로 추적합니다. 대화 기억는 모든 AI 연구 세션을 영구적으로 저장합니다. 마지막 세션을 진행한 팀원이 누구인지에 관계없이 프로젝트를 정확히 그 지점에서 이어갈 수 있습니다.
영구 무료 · 신용카드 불필요
작동 방식
- 연결 — 내장된 제약 데이터 세트에 직접 접근하거나 REST API, Python SDK 또는 문서 업로드를 통해 내부 연구를 가져옵니다. MemoryLake의 D1 엔진은 복잡한 PDF 연구 논문과 임상 문서를 자동으로 파싱합니다.
- 구조화 — 약물 사실, 규제 발견, 시험 이벤트 및 세션 연구는 적절한 기억 유형에 저장되며, 전체 출처 추적이 이루어집니다. 저장된 모든 사실은 그 출처를 가지고 있습니다.
- 재사용 — 지원되는 모든 AI 모델 — Claude, ChatGPT, Gemini 또는 내부 모델 엔드포인트 — 는 동일한 지속적인 연구 기억에서 데이터를 가져옵니다. 다른 작업을 위해 모델을 전환할 때 맥락을 재구성할 필요가 없습니다.
전과 후
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Continuing a compound investigation | Re-paste prior research into every session | Full research history loads automatically |
| Contradictory safety findings | May go undetected until review stage | Conflict detection flags discrepancies with sources |
| Literature review | Manual search and upload of papers | 40M+ papers queryable directly in-session |
| Cross-researcher continuity | Context lives in one researcher's session | Shared memory accessible across the team |
대상
MemoryLake는 문헌 검토, 화합물 분석, 임상 시험 추적 및 규제 준비를 포함한 긴 연구 주기를 통해 작업하는 제약 연구 팀과 약물 발견 과학자를 위해 설계되었습니다. 지속적이고 감사 가능한 안전성 발견 및 제출 이력 기록이 필요한 임상 과학자와 규제 업무 팀에게도 유용합니다.
이 사용 사례를 내 계정에서 직접 실행하기
한 제약사는 2상 임상시험 프로토콜을 공유 메모리에 저장합니다: 용량, 병용 금지 약물, 간 안전성, 선정 기준, 방문 허용 기간, 중대한 이상사례 보고에 관한 6페이지입니다. 임상시험 어시스턴트는 MemoryRouter를 통해 이 내용으로 연구팀에 답합니다. 규칙 자체를 물으면 정확히 답합니다. 그 규칙을 참여자에게 적용하라고 하면("오늘 아침 93kg, 오늘 용량은?"), 올바른 페이지가 프롬프트에 붙어 있어도 자주 틀립니다: 상한이 160mg인데 "180mg", 상한이 75세인데 76세에게 "적격", ALT가 투약 보류 기준을 넘었는데 "No record". 문제는 검색이 아닙니다. 규칙을 한 글자도 바꾸지 않고 인용한 뒤 한 줄에 한 단계씩 계산하게 하면 대부분 고쳐지고, 남은 오류는 사람이 확인할 수 있는 한 줄에 드러납니다.
보게 될 것
- 프로토콜 6페이지를 MemoryLake에 가져오기;
search --types document --top-k 1은 프로토콜이 다루는 13개 질문 모두에서 규칙이 적힌 페이지를 찾고, 앱이 그 페이지를 프롬프트에 붙입니다 - 질문 15개(규칙을 묻는 6개, 참여자에게 적용하는 7개, 프로토콜에 없는 2개)를 gpt-4o-mini로 각 3번씩, 총 8회 실행: 올바른 페이지가 프롬프트에 있을 때 규칙 자체는 144번 중 144번 정답, 같은 규칙의 적용은 168번 중 90번
- 규칙을 인용한 뒤 계산하게 하면: 적용 질문 168번 중 131번 정답; 인용된 규칙은 168번 모두 페이지와 글자 그대로 일치했고, 남은 오답마다 틀린 단계가 보입니다("Day 32 (6 November 2026)")
- 그 밖에 첫 번째 설정인
router chat --boundary, 질문 하나를 단계별로 푸는ask하위 명령, 로컬 웹 UI
필요한 것: MemoryLake API 키 · memorylake CLI · Python 3.9+
실행
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/rule-application-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
실행 영상 보기 · 실제 녹화, 편집 없음
관련 사용 사례
자주 묻는 질문
내장된 제약 데이터는 얼마나 최신인가요?
내장된 제약 데이터는 얼마나 최신인가요?
MemoryLake의 내장 데이터 세트에는 PubMed, arXiv 및 bioRxiv의 40M+ 학술 논문, 500K+ 임상 시험 및 2M+ FDA/DrugBank 약물 기록이 포함되어 있습니다. 이들은 유지 관리되는 데이터 세트이며, 언제든지 내부 연구 데이터를 보충할 수 있습니다.
규제 목적을 위한 기억 출처는 어떻게 작동하나요?
규제 목적을 위한 기억 출처는 어떻게 작동하나요?
MemoryLake에 저장된 모든 사실은 전체 출처를 가지고 있습니다 — 출처 문서, 이를 생성한 세션 및 모든 수정의 완전한 감사 추적. Git과 유사한 버전 관리 기능을 통해 저장된 발견의 이력을 검토할 수 있으며, 이는 규제 문서 요구 사항과 특히 관련이 있습니다.
민감한 화합물 및 시험 데이터는 안전한가요?
민감한 화합물 및 시험 데이터는 안전한가요?
예. 모든 데이터는 AES-256으로 종단 간 암호화됩니다. MemoryLake는 ISO 27001 인증을 받았으며, SOC 2 Type II 준수 및 GDPR 및 CCPA 요구 사항을 충족합니다. 내부 연구 데이터는 귀하의 조직 계정 내에 유지되며 외부에서 사용되지 않습니다.