재료 발견 (Materials discovery) 및 생물 의학적 전환 (biomedical translation)은 조성 (composition), 공정 (processing), 구조 (structure), 생물학적 반응 (biological response), 제조 가능성 (manufacturability), 안전성 (safety), 그리고 거버넌스 제약 조건 (governance constraints) 전반에 걸쳐 추론할 수 있는 모델을 점점 더 많이 요구하고 있습니다. 기존의 재료 및 생물 의학 데이터 생태계는 강력하지만, AI 유도 발견 (AI-guided discovery)을 위해서는 여전히 결합도가 낮습니다. 본 논문에서는 재료의 출처 (materials provenance), 생물 의학적 맥락 (biomedical context), 지식 그래프 (knowledge graphs), 불확실성 인지 머신러닝 (uncertainty-aware machine learning), 그리고 인간 참여형 능동 학습 (human-in-the-loop active learning)을 연결하는 AI 네이티브, FAIR, 거버넌스 인지 의사결정 계층을 위한 개념적 프레임워크인 AIMBio를 제시합니다. 이 프레임워크는 생물 의학-재료 발견을 불확실성 하에서의 제약 조건이 있는 다목적 최적화 (constrained multi-objective optimization) 문제로 정식화하며, 메타데이터 (metadata), 모델 문서화 (model documentation), 위험 단계별 거버넌스 (risk-tiered governance), 평가 지표 (evaluation metrics), 그리고 단계적 구현 (phased implementation)에 대한 실질적인 요구 사항을 도입합니다. 로드맵의 테스트 가능성을 확보하기 위해, 최소 기능 프로토타입 (minimum viable prototype) 사양과 약물 전달을 위한 AI 유도 나노 재료 (AI-guided nanomaterials for drug delivery)에 대한 실제 파일럿 사례를 추가합니다. AIMBio는 탐색적 및 전임상 발견 인프라로 포지셔닝되며, 임상 의사결정 지원 소프트웨어가 아닙니다. 모든 임상 또는 규제 대상 의료기기 사용에는 별도의 검증, 변경 제어 (change control) 및 규제 검토가 필요합니다. 핵심 기여는 파편화된 재료 및 생물 의학 기록을 감사 가능하고 (auditable), 실험적으로 실행 가능하며 (experimentally actionable), 전환적으로 책임 있는 (translationally responsible) 발견 워크플로로 변환하기 위한 출판 가능한 플랫폼 청사진을 제공하는 것입니다.