Dataintelo의 최신 발표 보고서에 따르면, 2023년에 130억 달러 규모였던 글로벌 신약 개발 및 발견을 위한 인공 지능 시장은 2032년까지 429억 5천만 달러라는 상당한 시장 규모에 도달하여 인상적인 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 2024년부터 2032년까지의 기간 동안 성장률(CAGR)은 14.2%입니다.
이 시장의 이례적인 급증은 글로벌 시장에서 눈에 띄게 만드는 신속하고 비용 친화적인 약물 개발 프로세스에 대한 필요성이 증가했기 때문일 수 있습니다. 마찬가지로 주목할만한 것은 정교한 분석 기능을 필요로 하는 게놈 데이터의 기하급수적인 증가이며, 이는 약물 개발 및 발견에서 AI의 인상적인 시장 성장에 기여하고 있습니다.
흥미롭게도 이 보고서는 블록체인 기술의 채택이 증가했음을 나타냅니다. 이는 약물 개발 프로세스에 정교한 투명성과 추적성을 확실히 추가했습니다. 이 새로운 통합을 통해 이해관계자 간에 공유되는 데이터가 안전하게 모니터링되므로 데이터 침해 가능성이 줄어들고 확립된 규제 표준 준수가 크게 향상됩니다.
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이것은 가장 상세한 보고서 중 하나이며 다음 세그먼트를 다룹니다.
약물 개발 및 발견 시장을 위한 인공 지능은 다음을 기준으로 분류되었습니다.
애플리케이션
● 대상 식별
● 약물 설계 및 최적화
● 약물검사,
● 데이터 마이닝
● 전임상 및 임상 테스트
● 기타 애플리케이션
AI 기술
● 머신러닝
● 자연어 처리
● 상황 인식 처리
● 컴퓨터 비전
● 기타
헌금
● 하드웨어
● 소프트웨어
● 서비스
약물 유형
● 소분자
● 생물학제제
● 기타
최종 사용자
● 제약회사
● 생명공학 기업
● 학술 및 연구 기관
치료분야
● 종양학
● 신경퇴행성 질환
● 심혈관 질환
● 대사질환
● 전염병
● 기타
전개
● 온프레미스
● 클라우드 기반
지역
● 아시아 태평양
● 북미
● 라틴 아메리카
● 유럽
● 중동 및 아프리카
주요 선수
● 아이티아
● 알파벳(주)
● (주)아톰와이즈
● 자비로운AI
● 생물나이
● 클라우드 제약
● 시클리카
● 심층 유전체학
● 엑스사이언티아
● IBM
● 인실리코의학
● 마이크로소프트
● 계산하다
● 엔비디아 주식회사
세그먼트 분석:
신약 개발 및 발견에 인공 지능이 다양하게 적용되면서 각 부문은 글로벌 시장에서 중요한 역할을 합니다. 응용 기반 부문 중에서는 표적 식별, 약물 설계 및 최적화, 데이터 마이닝이 약물 개발 프로세스 속도를 높이는 효율성으로 인해 선두를 달리고 있습니다. AI 기술에서는 머신러닝이 선두를 달리고 있으며 자연어 처리와 컴퓨터 비전도 주목을 받고 있습니다. 하드웨어, 소프트웨어에서 서비스에 이르기까지 다양한 제품이 제약 및 생명공학 회사는 물론 학계 및 연구 기관에 의해 신속하게 통합되어 약물 발견 프로세스에 혁신을 일으키고 있습니다.
약물 유형에 따라 소분자가 시장을 지배하지만 생물학적 제제도 증가하고 있습니다. 이 시장의 중요한 최종 사용자는 제약 회사, 생명 공학 회사, 학술 및 연구 기관입니다. 치료 분야 측면에서 보면 종양학, 심혈관 질환, 신경퇴행성 질환이 AI 애플리케이션의 대부분을 목격하고 있지만 감염성 질환 및 대사성 질환과 같은 다른 영역에서도 이러한 기술을 활용하고 있습니다. 배포 측면에서 온프레미스 및 클라우드 기반 솔루션은 업계 전반에서 볼 수 있지만 클라우드 기반 솔루션이 제공하는 용이성과 유연성으로 인해 수요가 증가하고 있습니다.
지역 분석:
지역적으로 북미는 기술적으로 발전된 의료 인프라, R&D에 대한 집중, AI에 대한 상당한 투자로 인해 약물 개발 및 발견을 위한 인공 지능 시장을 지배해 왔습니다. 그러나 아시아태평양 지역은 헬스케어 인프라의 발전과 AI 연구에 대한 투자 증가로 유망 시장으로 급부상하고 있다. 유럽은 신약 발견을 위해 점점 더 AI를 수용하고 있는 강력한 제약 산업 덕분에 시장 점유율 측면에서 북미를 바짝 뒤쫓고 있습니다.
중남미 시장 역시 생명공학 분야의 성장으로 급등세를 보이고 있으며, 중동 및 아프리카 지역은 의료 인프라에 대한 투자 증가와 만성질환 유병률 증가로 인해 상당한 성장이 예상됩니다. 전반적으로 모든 지리적 부문은 신약 개발 및 발견을 위한 인공 지능 시장에서 기하급수적인 성장을 목격하여 경쟁이 치열하고 혁신적으로 주도되는 글로벌 시장 영역을 육성할 예정입니다.
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시장 동인:
1. 정밀 의학 채택 증가: 정밀 의학은 유전자 검사와 데이터 분석을 결합하여 개별화된 치료 계획을 개발하는 의료 분야의 새로운 개척지입니다. AI 기술은 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 이 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
2. 만성 질환의 유병률 증가: 만성 질환의 유병률이 증가함에 따라 새롭고 효과적인 약물에 대한 필요성이 높아지고 있습니다. 신약 발견에 있어 인공지능은 약물 실험의 시간, 비용, 실패 가능성을 크게 줄일 수 있습니다.
3. 약물 발견 비용 절감: 기존 약물 발견 프로세스는 시간과 비용이 많이 듭니다. AI는 프로세스를 간소화하고, 신약의 잠재적 목표를 식별하고, 약물의 효과를 예측하여 비용을 절감하고 생산성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
4. 헬스케어 빅데이터: 헬스케어에는 환자 기록, 과학 연구, 유전 정보 등 엄청난 양의 데이터가 있습니다. AI는 이 데이터를 분석하여 신약 발견으로 이어질 수 있는 패턴과 통찰력을 찾아낼 수 있습니다.
5. 유전체학 연구의 발전: AI는 유전 데이터를 분석하여 유전 변이와 질병 사이의 연관성을 식별하고 새로운 치료법 개발 과정을 가속화할 수 있습니다.
기회:
1. 조기 약물 발견: AI 기술은 약물 발견 초기 단계에 활용되어 잠재적인 약물 후보를 식별함으로써 신약 출시에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
2. 임상 시험에서의 AI: AI는 임상 시험을 위한 환자 선택을 개선하고, 약물에 대한 환자 반응을 예측하고, 시험 중 환자 건강을 모니터링하는 데 사용될 수 있으므로 일반적으로 임상 시험과 관련된 높은 비용과 시간 지연을 피할 수 있습니다.
3. 약물 용도 변경의 AI: 기존 약물은 AI를 통해 새로운 치료 용도로 용도 변경될 수 있으며 잠재적으로 일반적인 약물 개발 일정을 수년 단축할 수 있습니다.
4. 맞춤형 의학: AI는 환자의 유전 데이터를 분석하여 맞춤형 치료 계획을 개발하고 치료 효과와 환자 결과를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
5. 파트너십 및 협업: AI 기업과 제약회사 간의 파트너십은 신약 발견 및 개발 속도를 높이고 비용을 절감하며 치료 효과를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
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