| ■ 영문 제목 : AI In Genomics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software), By Technology (Machine Learning), By Functionality, By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GRV23MR013 ■ 조사/발행회사 : Grand View Research ■ 발행일 : 2023년 2월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 90 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (납기:3일) ■ 조사대상 지역 : 세계 ■ 산업 분야 : IT기술 |
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| Grand View Research사의 본 조사 보고서는 글로벌 게노믹스용 AI 시장 규모가 2023년부터 2030년 사이에 CAGR 46.0% 증가하여, 2030년에는 99.9억 달러에 달할 것으로 전망하고 있습니다. 본 조사 자료는 글로벌 게노믹스용 AI 시장을 조사대상으로 하여, 조사 방법 및 범위, 개요, 시장 변동/동향/범위, 컴포넌트별 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스) 분석, 기술별 (기계 학습, 컴퓨터 비전) 분석, 기능별 (게놈 시퀀싱, 유전자 편집, 기타) 분석, 용도별 (제약 및 개발, 정밀 의료, 진단, 기타) 분석, 지역별 (북미, 유럽, 아시아 태평양, 중남미, 중동 및 아프리카) 분석, 경쟁 분석 등의 내용을 게재하고 있습니다. 또한 본 리포트는 IBM, MICROSOFT, NVIDIA CORPORATION, DEEP GENOMICS, DATA4CURE, INC, FREENOME HOLDINGS, INC, THERMO FISHER SCIENTIFIC, ILLUMINA, INC, SOPHIA GENETICS, BENEVOLENTAI, FABRIC 등의 기업 정보를 포함하고 있습니다. ・조사 방법 및 범위 ・개요 ・시장 변동/동향/범위 ・글로벌 게노믹스용 AI 시장 규모 : 컴포넌트별 - 하드웨어의 시장 규모 - 소프트웨어의 시장 규모 - 서비스의 시장 규모 ・글로벌 게노믹스용 AI 시장 규모 : 기술별 - 기계 학습 기술의 게노믹스용 AI의 시장 규모 - 컴퓨터 비전 기술의 게노믹스용 AI의 시장 규모 ・글로벌 게노믹스용 AI 시장 규모 : 기능별 - 게놈 시퀀싱 기능의 시장 규모 - 유전자 편집 기능의 시장 규모 - 기타 기능의 시장 규모 ・글로벌 게노믹스용 AI 시장 규모 : 용도별 - 제약 및 개발에 사용되는 게노믹스용 AI의 시장 규모 - 정밀 의료에 사용되는 게노믹스용 AI의 시장 규모 - 진단에 사용되는 게노믹스용 AI의 시장 규모 - 기타 용도에 사용되는 게노믹스용 AI의 시장 규모 ・글로벌 게노믹스용 AI 시장 규모 : 지역별 - 북미의 게노믹스용 AI 시장 규모 - 유럽의 게노믹스용 AI 시장 규모 - 아시아 태평양의 게노믹스용 AI 시장 규모 - 중남미의 게노믹스용 AI 시장 규모 - 중동 및 아프리카의 게노믹스용 AI 시장 규모 ・경쟁 분석 |
AI In Genomics Market Growth & Trends
The global AI in genomics market size is expected to reach USD 9.99 billion by 2030 to expand at a CAGR of 46.0% from 2023 to 2030, based on a new report by Grand View Research, Inc. The market growth can be attributed to the rising need for big data management, growing preference for precision medicine, improved accuracy & efficiency, cost-effectiveness, and advancements in AI technology. These factors are creating a demand for innovative software solutions that can help to manage and analyze large amounts of genomic data to advance the genomics industry.
The industry had a significant impact due to the COVID-19 pandemic, leading to increased investments, a focus on personalized medicine, and the growth of telemedicine. The pandemic led to increased investments in the fields of AI and genomics, as governments, organizations, and private companies looking for ways to cope with the impact of the pandemic. These developments helped to accelerate the expansion of new AI tools and technologies in the genomics industry.
AI has nearly endless potential applications in the field of genomics, and it is already starting to revolutionize healthcare. For instance, AI is being used by Freenome, a U.S.-based company, to detect cancer as the technology from Freenome examines a patient’s blood sample to detect any indications of cancer. Leading healthcare organizations like the Mayo Clinic use the company’s test, and it has raised around USD 100 million from investors.
AI In Genomics Market Report Highlights
• Based on components, the software segment dominated the market with a revenue share of 40.7% in 2022 owing to the rapid adoption of software solutions in genomics driven by the increasing availability of genomic data, the rise of personalized medicine, the need for cost-effective solutions
• Based on the technology, the machine learning segment dominated the market with a revenue share of 63.5% in 2022 pertaining to the growing demand for machine learning in genomics as it provides new insights, improves accuracy, and enables the development of personalized medicine
• Based on functionality, genomic sequencing held the majority of the market with a revenue share of around 44.2% in 2022. AI-powered software solutions can help to automate many of the manual tasks involved in genomic sequencing, reducing the need for human labor and making the process more cost-effective
• Based on application, the drug discovery and development segment held a majority of the market share of 33.5% in 2022 AI solutions help to manage and analyze big data, enabling researchers to uncover new insights and knowledge that can be used to advance drug discovery and development
• Based on end users, the pharmaceutical and biotech companies segment held a majority of the market share in 2022 as the AI algorithms are used by these companies to analyze large amounts of genomic and chemical data to identify new drug targets and predict the efficacy and safety of potential drugs
• North America held the largest market share of around 29.3% in 2022 owing to the rising demand for AI in genomics driven by several factors such as technology advancements, a large amount of genomic data, a growing focus on personalized medicine, and significant investments in research and development
■ 보고서 목차Table of Contents Chapter 1 Methodology and Scope 제1장 방법론 및 범위 1.1 시장 세분화 및 범위 1.1.1 구성 요소 1.1.2 기술 1.1.3 기능 1.1.4 응용 분야 1.1.5 최종 사용자 1.1.6 지역 범위 1.1.7 추정치 및 예측 일정 1.2 연구 방법론 1.3 정보 수집 1.3.1 구매 데이터베이스 1.3.2 GVR 내부 데이터베이스 1.3.3 2차 자료 1.3.4 1차 연구 1.3.5 1차 연구 세부 사항 1.4 정보 또는 데이터 분석 1.4.1 데이터 분석 모델 1.5 시장 구성 및 검증 1.6 모델 세부 사항 1.6.1 상품 흐름 분석 (모델 1) 1.6.1.1 접근 방식 1: 상품 흐름 접근 방식 1.6.2 규모 가격 분석 (모델 2) 1.6.2.1 접근 방식 2: 판매량 기반 가격 분석 1.7 참고 문헌 목록 1.8 참고 문헌 목록 1.9 약어 목록 1.10 목표 1.10.1 목표 1 1.10.2 목표 2 1.10.3 목표 3 1.10.4 목표 4 제2장 요약 2.1 시장 전망 제3장 유전체학 분야 AI 시장 변수, 동향 및 범위 3.1 2022년 시장 침투 및 성장 전망 3.2 규제 프레임워크 3.3 시장 동향 3.3.1 시장 동인 분석 3.3.1.1 디지털 의료 임상 건강 기록 수요 증가 3.3.1.2 유전체학 분야 AI 적용 확대 3.3.1.3 유전체 분석 비용 및 시간 절감 시퀀싱 3.3.2 시장 제약 분석 3.3.2.1 전문성 부족 3.3.2.2 모호한 규제 프레임워크 3.4 유전체학 분야 AI: 시장 분석 도구 3.4.1 산업 분석 - 포터의 5가지 경쟁력 분석 3.4.2 SWOT 분석, PEST 분석 3.5 COVID-19의 영향 제4장 유전체학 분야 AI 시장: 구성 요소별 세그먼트 분석, 2018-2030년 (백만 달러) 4.1 정의 및 범위 4.2 구성 요소 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년 4.3 유전체학 분야 AI 시장, 구성 요소별, 2018-2030년 4.4 시장 규모 예측 및 추세 분석 4.4.1 하드웨어 4.4.1.1 하드웨어 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 4.4.2 소프트웨어 4.4.2.1 소프트웨어 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 4.4.3 서비스 4.4.3.1 서비스 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 5장 AI 유전체학 시장: 기술별 부문 분석, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 5.1 정의 및 범위 5.2 기술 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년 5.3 AI 유전체학 시장, 기술별, 2018년 - 2030년 5.4 시장 규모 예측 및 추세 분석 5.4.1 머신러닝 5.4.1.1 머신러닝 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 5.4.1.2 딥러닝 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 5.4.1.3 지도 학습 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 5.4.1.4 비지도 학습 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 5.4.1.5 기타 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 5.4.2 컴퓨터 비전 5.4.2.1 컴퓨터 비전 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 제6장 유전체학 AI 시장: 기능별 부문 분석, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 6.1 정의 및 범위 6.2 기능별 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년 6.3 유전체학 AI 시장, 기능별, 2018년 - 2030년 6.4 시장 규모 예측 및 추세 분석 6.4.1 게놈 시퀀싱 6.4.1.1 게놈 시퀀싱 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 6.4.2 유전자 편집 6.4.2.1 유전자 편집 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 6.4.3 기타 기능 6.4.3.1 기타 기능, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 제7장 AI 기반 유전체학 시장: 응용 분야별 분석, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 7.1 정의 및 범위 7.2 응용 분야별 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년 7.3 AI 기반 유전체학 시장, 응용 분야별, 2018년 - 2030년 7.4 시장 규모 및 예측, 동향 분석, 2018년 - 2030년 7.4.1 신약 개발 및 연구 7.4.1.1 신약 발견 및 개발 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 7.4.2 정밀 의학 7.4.2.1 정밀 의학 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 7.4.3 진단 7.4.3.1 진단 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 7.4.4 기타 응용 분야 7.3.4.1 기타 응용 분야 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 7.4.5 기타 7.3.5.1 기타 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 제8장 유전체학 분야 AI 시장: 응용 분야별 세그먼트 분석, 2018-2030년 (백만 달러) 8.1 정의 및 범위 8.2 응용 분야 시장 점유율 분석, 2020년 및 2028년 8.3 AI 유전체학 시장, 응용 분야별, 2018~2030 8.4 시장 규모 및 예측, 동향 분석, 2018~2030 8.4.1 제약 및 바이오 기업 8.4.1.1 제약 및 바이오 기업 시장, 2018~2030 (백만 달러) 8.4.2 의료 서비스 제공업체 8.4.2.1 의료 서비스 제공업체 시장, 2018~2030 (백만 달러) 8.4.3 연구 센터 8.4.3.1 연구 센터 시장, 2018~2030 (백만 달러) 8.4.4 기타 8.3.4.1 기타 시장, 2018~2030 (백만 달러) 제9장 AI 유전체학 시장: 지역별 시장 분석, 2018~2030 (백만 달러) 9.1 정의 및 범위 9.2 지역별 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년 9.3 지역별 시장 개요 9.4 시장 규모 및 예측, 거래량 및 추세 분석, 2022년~2030년 9.4.1 북미 AI 유전체학 시장, 2018년~2030년 (백만 달러) 9.4.2 미국 9.4.2.1 미국 AI 유전체학 시장, 2018년~2030년 (백만 달러) 9.4.3 캐나다 9.4.3.1 캐나다 AI 유전체학 시장, 2018년~2030년 (백만 달러) 9.5 유럽 9.5.1 유럽 AI 유전체학 시장, 2018년~2030년 (백만 달러) 9.5.1 영국 9.5.1.1 영국 AI 유전체학 시장 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.5.2 독일 9.5.2.1 독일 유전체 시장의 AI, 2018-2030 (백만 달러) 9.5.3 프랑스 9.5.3.1 프랑스 유전체 시장의 AI, 2018-2030 (백만 달러) 9.5.4 이탈리아 9.5.4.1 이탈리아 유전체 시장의 AI, 2018-2030 (백만 달러) 9.5.5 스페인 9.5.5.1 스페인 유전체 시장의 AI, 2018-2030 (백만 달러) 9.6 아시아 태평양 9.6.1 아시아 태평양 유전체 시장의 AI, 2018-2030 (백만 달러) 9.6.2 일본 9.6.2.1 일본 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.6.3 중국 9.6.3.1 중국 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.6.4 인도 9.6.4.1 인도 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.6.5 호주 9.6.5.1 호주 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.6.6 한국 9.6.6.1 한국 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.6.7 싱가포르 9.6.7.1 싱가포르 AI 유전체 의학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 백만 달러) 9.7 라틴 아메리카 9.7.1 라틴 아메리카 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.7.2 브라질 9.7.2.1 브라질 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.7.3 멕시코 9.7.3.1 멕시코 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.7.4 아르헨티나 9.7.4.1 아르헨티나 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.7.5 콜롬비아 9.7.5.1 콜롬비아 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.8 중동 및 아프리카 9.8.1 중동 및 아프리카 AI 유전체 시장, 2018- 2030년 (백만 달러) 9.8.2 남아프리카공화국 9.8.2.1 남아프리카공화국 AI 유전체 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 9.8.3 사우디아라비아 9.8.3.1 사우디아라비아 AI 유전체 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 9.8.4 UAE 9.8.4.1 UAE AI 유전체 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 9.8.5 이스라엘 9.8.5.1 이스라엘 AI 유전체 시장, 2018년 - 2030년 (백만 달러) 제10장 AI 유전체 시장 - 경쟁 분석 10.1 기업 프로필 10.2 IBM 10.2.1 기업 개요 10.2.2 재무 성과 10.2.3 제품 벤치마킹 10.2.4 전략적 계획 10.3 마이크로소프트 10.3.1 회사 개요 10.3.2 재무 성과 10.3.3 제품 벤치마킹 10.3.4 전략적 계획 10.4 엔비디아 10.4.1 회사 개요 10.4.2 제품 벤치마킹 10.4.3 전략적 계획 10.5 딥 지노믹스 10.5.1 회사 개요 10.5.2 제품 벤치마킹 10.5.3 전략적 계획 10.6 데이터4큐어 10.6.1 회사 개요 10.6.2 제품 벤치마킹 10.6.3 전략적 계획 10.7 프리놈 홀딩스 10.7.1 회사 개요 10.7.2 재무 성과 10.7.3 제품 벤치마킹 10.7.4 전략적 계획 10.8 써모피셔사이언티픽 10.8.1 회사 개요 10.8.2 제품 벤치마킹 10.9 일루미나 10.9.1 회사 개요 10.9.2 제품 벤치마킹 10.9.3 전략적 계획 10.10 소피아 제네틱스 10.10.1 회사 개요 10.10.2 제품 벤치마킹 10.10.3 전략적 계획 10.11 베네볼렌타이 10.11.1 회사 개요 10.11.2 제품 벤치마킹 10.11.3 전략적 계획 10.11 패브릭 제노믹스 10.11.1 회사 개요 10.11.2 제품 벤치마킹 10.11.3 전략적 계획 |
| ※참고 정보 게노믹스용 AI는 유전체학에서 AI 기술을 활용하여 대량의 DNA 데이터 분석, 유전자 변형, 질병 예측 및 개인 맞춤형 치료 등의 다양한 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 이러한 AI의 도입은 생명과학과 의료 분야에서 혁신적인 변화와 효율성을 가져오고 있습니다. 게노믹스는 생물체의 유전자 구조와 기능을 연구하는 분야로, AI는 이 분야에서 중요한 동력으로 작용하고 있습니다. AI의 기본 개념은 머신러닝과 딥러닝 기술을 통해 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 예측 및 결정을 내리는 것입니다. 게노믹스에서 AI는 대규모 데이터를 처리하고 분석하여 생물학적 의사결정을 지원하는 데 활용됩니다. 예를 들어, 인공지능 알고리즘은 게놈 서열 데이터를 분석하여 변이의 영향을 예측하거나 질병과 관련된 유전자 마커를 탐지하는 데 사용됩니다. 게노믹스 분야에서 AI의 종류는 여러 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, 감독 학습(Supervised Learning)은 레이블이 있는 데이터를 기반으로 학습하여 특정 목표를 예측하는 방법입니다. 예를 들어, 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 둘째, 비감독 학습(Unsupervised Learning)은 레이블이 없는 데이터를 클러스터링하여 숨겨진 패턴을 발견하는 방식으로, 유전자들 간의 상관관계를 분석하는 데 유용합니다. 셋째, 강화 학습(Reinforcement Learning)은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 유전자 조작의 최적 전략을 찾는 데 활용될 수 있습니다. AI의 용도는 매우 다양합니다. 예를 들어, 질병 진단에서 AI는 환자의 유전자 정보를 분석하여 특정 질병의 발생 가능성을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 개인 맞춤형 의학(Personalized Medicine)에서는 환자 개개인에 맞춘 최적의 치료법을 제안하는 데 기여합니다. 유전체 편집 기술인 CRISPR와 같은 혁신적인 기술과 결합하여 유전 질환을 치료하는 데에도 AI의 역할이 커지고 있습니다. 관련 기술로는 빅데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅, 생물정보학, 컴퓨터 비전 등이 있습니다. 게노믹스는 데이터의 양이 방대하기 때문에, 이러한 기술들은 데이터의 수집, 저장, 처리 및 분석에 필수적입니다. 생물정보학은 생물학적 데이터를 컴퓨터 과학과 수학을 통해 분석하는 학문으로, AI와 밀접한 관계가 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 대량의 유전자 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 환경을 제공하며, AI 모델을 훈련하고 배포하는 데 주요 역할을 합니다. 결론적으로, 게노믹스용 AI는 현대 생명과학 및 의료 분야에서 핵심적인 혁신 기술로 자리 잡고 있습니다. 유전자 데이터를 효과적으로 분석하고 활용함으로써, 이전에는 불가능했던 새로운 치료 방법과 질병 예측 모델을 개발할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 생명과학의 발전뿐만 아니라 인류 건강의 향상에도 기여할 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 게노믹스용 AI 시장 (2023-2030) : 컴포넌트별 (하드웨어, 소프트웨어), 기술별 (기계 학습), 기능별, 용도별, 최종 용도별, 지역별] (코드 : GRV23MR013) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 게노믹스용 AI 시장 (2023-2030) : 컴포넌트별 (하드웨어, 소프트웨어), 기술별 (기계 학습), 기능별, 용도별, 최종 용도별, 지역별] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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