[조사 보고서] 세계의 임상시험 분야 AI 시장 (~2030년) : 기능별 (환자 모집, 시설 최적화, 데이터 관리, 품질, 규제), 단계별 (I, II, III), 질환별 (암, CNS, CVS), 툴별, 최종 사용자별 (제약/바이오테크놀로지, CRO, 병원), 지역별

■ 영문 제목 : AI in Clinical Trials Market by Function (Patient Recruitment, Site Optimization, Data Management, Quality, Regulatory), Phase (I, II, III), Indication (Cancer, CNS, CVS), Tool, End-User (Pharma/Biotech, CRO, Hospitals) & Region - Global Forecast to 2030
	■ 상품코드 : HIT 9229 ■ 조사/발행회사 : MarketsandMarkets ■ 발행일 : 2024년 12월 ■ 페이지수 : 373 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : Email (주문후 24시간내 납품) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 의료용 IT

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■ 보고서 개요

“임상시험 분야 AI 시장은 2024년 13.5억 달러에서 2030년에는 27.4억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률은 12.4%” 유효성 향상, 더 짧은 기간에 환자 모집, 데이터의 정확한 분석에 대한 수요 증가가 임상시험에서 AI 시장을 부추기는 주요 요인이 되고 있습니다. AI를 활용한 솔루션은 임상시험의 다양한 단계에서 기간 단축을 지원하고 예측 모델링과 참여 전략을 통해 환자 유지 수준을 향상시킵니다. 또한 웨어러블과 EMR 시스템의 사용이 증가하면서 코스의 모든 단계에서 모니터링이 용이해져 임상시험에서 AI의 적용이 강화되고 있습니다. 그렇지만 규제 기준, 법적으로도 지나치게 높은 도입 비용, 데이터 유출의 우려 등 몇 가지 장애물이 임상시험에서 AI의 본격적인 이용을 방해하는 제약으로 작용하고 있습니다.

“임상시험 AI 시장에서 예측 기간 동안 적응증별 성장률이 가장 높았던 것은 감염증”
AI 기술을 응용하여 임상시험을 실시하는 분야에서는 모든 적응증 중 감염증이 가장 빠른 성장을 이룰 것으로 생각됩니다. 팬데믹(세계적 대유행)과 같은 질병의 유행에 대해 보다 신속하고 우수한 해결책을 요구하는 세계적인 요구에 따라 이러한 발전은 매우 빠릅니다. AI는 환자 등록 과정을 신속하게 하고 예측을 강화하며 임상시험을 보다 적절하게 구성합니다. 감염증 대책 캠페인의 증가로 인해 첨단 기술, 특히 AI의 이용이 크게 증가하고 있습니다.

“최종 사용자별로 보면 제약 및 바이오 제약 기업이 2023년에 최대 시장 점유율을 차지할 것”
최종 사용자별로 보면 임상시험 분야 AI 시장은 제약 및 바이오 제약 기업, 연구 기관, 의료 서비스 제공자, 위탁 연구 기관, 의료기기 제조업체로 나뉩니다. 시장 점유율의 대부분은 제약 및 바이오 제약 기업이 차지하고 있습니다. 이는 연구개발비가 매우 크기 때문이며, 그 결과 더 신속한 의약품 개발 프로세스, 더 우수한 임상시험 설계, 환자 모집 강화를 위한 AI의 적용이 기업에 증가합니다. 이러한 AI 시스템은 대규모 데이터 세트의 복잡한 분석을 지원하고, 시장 출시를 가속화하며, 제약 분야의 경쟁에서 살아남기 위해 필수적인 계속 증가하는 비용을 억제하기 위해 이러한 기업을 위해 설계되었습니다.

“아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 추정”
임상시험 분야 AI 시장은 지리적으로 북미, 유럽, 아시아 태평양 지역, 중남미, 중동 및 아프리카로 구분됩니다. 아시아 태평양 지역의 임상시험 분야 AI 시장은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역은 빠르게 발전하는 의료 인프라, AI 기술의 진보, 임상연구의 확대를 통해 혜택을 받고 있습니다. 중국, 인도, 일본 등의 국가들은 대규모의 다양한 집단을 용이하게 하고 임상시험을 보다 효율적으로 조직하기 위해 의료 분야에서 AI의 사용을 장려하고 있습니다. 또한 유리한 정부 정책, 개발업무수탁기관(CRO)의 증가, 서구지역에 비해 저렴한 운영 비용으로 인해 많은 다국적 제약기업들이 이 지역에서 AI 임상시험에 투자하는 것을 사업으로 하고 있습니다.

공급측 1차 면접 기업 유형별, 호칭별, 지역별 내역:
– 기업 유형별 티어 1(40%), 티어 2(35%), 티어 3(25)
– 직책별 관리직(40%), 이사(35%), 기타(25)
– 지역별 북미(40%), 유럽(30%), 아시아 태평양(20%), 중남미(5%), 중동 아프리카(5%)

보고서 게재 기업 목록
o IQVIA Inc. (미국)
o Saama. (미국)
o Dassault Systèmes (Medidata) (프랑스)
o Phesi (미국)
o PathAI, Inc. (미국)
o Unlearn.ai, Inc. (미국)
o Deep6.ai (미국)
o Microsoft (미국)
o IBM (미국)
o NVIDIA Corporation (미국)
o Insilico Medicine (미국)
o ConcertAI. (미국)
o AiCure. (미국)
o Median Technologies. (프랑스)
o Lantern Pharma Inc. (미국)
o Citeline, a Norstella Company (미국)
o Tempus AI, Inc. (미국)
o TriNetX, LLC (미국)
o ReviveMed Inc. (미국)
o Euretos. (미국)
o VeriSIM Life. (미국)
o Triomics (미국)
o Ardigen (폴란드)
o QuantHealth Ltd. (미국)
o DEEP GENOMICS. (캐나다)

조사 범위
이 조사 보고서는 임상시험 분야 AI 시장을 제공(엔드투엔드 솔루션, 틈새 솔루션, 기술 제공업체 및 서비스), 기능(환자 모집, 시험 설계 최적화, 데이터 관리 및 품질 관리, 부작용 예측 및 탐지, 약물 재활용, 규제 준수), 단계(단계 I, 단계 II, 단계 III, 단계 IV), 전개 형태(클라우드 기반 솔루션, 온프레미스 솔루션), 적응증(종양학, 신경질환 심혈관 질환, 대사성 질환, 감염성 질환, 면역 질환, 기타(소화기, 호흡기, 생식기), 기술(기계 학습, NLP, 컴퓨터 비전, 로봇을 통한 프로세스 자동화, 기타), 응용 프로그램(바이오마커, 세포 및 유전자 치료, 재생 의료, 의료 기기 및 진단), 최종 사용자(제약 및 생명공학 기업, 연구 기관 및 연구소, 의료 제공자, 의약품 개발 업무 수탁 기관(CRO), 의료 기기 제조업체), 지역. 임상시험 AI 시장의 성장에 영향을 미치는 촉진 요인, 저해 요인, 과제, 기회 등 주요 요인에 대한 상세 정보를 망라하고 있습니다. 주요 업계 플레이어를 철저히 분석하여 사업 개요, 제품 및 임상시험에서 AI 시장의 인수, 제휴, 파트너십, 합병, 제품/서비스 출시 및 강화, 승인 등 주요 전략에 대한 통찰을 제공합니다. 임상시험에서 AI 시장의 생태계에 있는 향후 신흥 기업의 경쟁 분석도 본 보고서에서 다룹니다.

보고서 구매 이유
본 보고서는 임상시험에서 AI 시장 전체 및 하위 세그먼트의 수익 수에 대한 가장 근접한 근사치에 대한 정보를 제공함으로써 본 시장의 시장 리더/신규 진입자를 지원합니다. 본 보고서는 이해관계자가 경쟁 상황을 이해하고 더 깊은 통찰력을 얻음으로써 자사의 비즈니스를 더 잘 포지셔닝하고 적절한 시장 진입 전략을 계획하는 데 도움이 됩니다. 또한 본 보고서는 관계자가 시장의 맥박을 이해하고 주요 시장 촉진 요인, 저해 요인, 과제, 기회에 대한 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.

본 보고서는 다음 사항에 대한 통찰력을 제공합니다.
임상시험에서 AI 시장의 성장에 영향을 미치는 주요 추진 요인(보다 신속하고 효율적인 의약품 개발에 대한 수요 증가), 억제 요인(AI 솔루션 도입에 따른 높은 비용), 기회(정밀의료에 대한 관심 증가), 과제(기존 임상시험의 틀에 AI를 통합하는 복잡성) 분석.
– 제품 개발/혁신: 임상시험에서 AI 시장의 향후 기술, 연구개발 활동, 신제품 및 서비스 출시와 관련한 심층적인 통찰력.
– 시장 개발: 유리한 시장에 대한 포괄적인 정보 – 이 보고서는 다양한 지역의 임상시험에서 AI 시장을 분석합니다.
– 시장 다각화: 임상시험 AI 시장의 신제품 및 서비스, 미개척 지역, 최근 개발, 투자에 대한 자세한 정보.
– 경쟁사 평가: IQVIA Inc. (미국), Dassault Systèmes (Medidata) (프랑스), Tempus AI, Inc. (미국), Insilico Medicine (미국), ConcertAI. (미국), AiCure. (미국) PathAI, Inc. (미국) 등.

■ 보고서 목차

1 서론
1.1 조사 목적
1.2 시장의 정의 33
1.3 조사 범위 34
1.3.1 고려한 세그먼트 34
1.3.2 포함하는 것과 포함하지 않는 것 35
1.3.3 고려한 연수 37
1.3.4 고려한 통화 37
1.4 이해관계자 37
2 조사 방법 39
2.1 조사 데이터 39
2.1.1 2차 데이터 40
2.1.1.1 2차 데이터의 주요 정보원 40
2.1.1.2 2차 데이터의 주요 정보원 41
2.1.2 1차 데이터 41
2.1.2.1 1차 데이터의 주요 정보원 42
2.1.2.2 1차 조사의 목적 42
2.1.2.3 1차 자료에서 추출한 주요 데이터 43
2.1.2.4 1차 전문가의 주요 통찰 44
2.2 시장 규모 추정 45
2.2.1 공급측 수익 점유율 분석 45
2.2.2 모시장 접근법 45
2.2.3 기업 프레젠테이션과 1차 인터뷰 45
2.2.4 시장 세분 평가 46
2.2.5 지리적 시장 평가 47
2.3 데이터 삼각측량 49
2.4 시장 점유율 추정 50
2.5 조사 전제 50
2.6 조사 한계 50
2.6.1 방법론에 대한 한계 50
2.6.2 범위에 대한 한계 50
2.7 위험 평가 51
3 요약 52
4 프리미엄 인사이트 59
4.1 임상시험 분야 AI 시장 개요 59
4.2 임상시험 분야 AI 시장: 지역별 60
4.3 북미: 임상시험 분야 AI 시장: 최종 사용자 및 국가별 61
4.4 임상시험 분야 AI 시장: 지리적 스냅샷 62
4.5 임상시험 분야 AI 시장: 선진국 vs. 신흥 시장 63
5 시장 개요
5.1 서론 64
5.2 시장 역학 64
5.3 시장 역학 65
5.3.1 추진 요인
5.3.1.1 개별화 치료에 대한 수요 증가 65
5.3.1.2 비중앙집권적이고 글로벌한 시험 지원 67
5.3.1.3 규제 준수 및 윤리적 고려 67
5.3.1.4 의약품 규제 준수 향상을 위한 문서 검토 자동화 68
5.3.1.5 실시간 데이터 관리 및 분석에 주력 68
5.3.2 제약 사항 69
5.3.2.1 데이터의 프라이버시와 보안에 대한 우려 69
5.3.2.2 레거시 시스템과의 통합의 과제 및 의료 종사자의 저항 70
5.3.2.3 높은 도입 비용과 숙련된 AI 전문가의 필요성 71
5.3.3 기회 71
5.3.3.1 임상시험에서의 예측 분석의 이용 71
5.3.3.2 보다 신속한 임상시험을 위한 가상 대조군의 개발 72
5.3.3.3 데이터 추출을 위한 임상시험에 자연어 처리의 통합 73
5.3.4 과제 73
5.3.4.1 알고리즘 편향과 공정성에 대한 대응 73
5.3.4.2 AI 기반 솔루션의 기술적 전문성 부족 74
5.4 업계 동향 74
5.4.1 탈중앙화 임상시험의 채용 증가 74
5.4.2 AI를 활용한 환자 모집 및 유지에 대한 관심 증가 74
5.5 생태계 분석 75
5.6 사례 연구 분석 75
5.6.1 IPF 의약품 개발의 과제를 극복하는 AI를 활용한 접근 방식 75
5.6.2 고도의 매칭 네트워크를 통한 임상시험 등록의 혁신 76
5.6.3 FDA의 1상 임상시험 승인을 통한 암 치료의 돌파구 77
5.7 가치사슬 분석 77
5.8 포터의 5가지 힘 분석 79
5.8.1 공급자의 협상력 80
5.8.2 구매자의 협상력 80
5.8.3 대체품의 위협 81
5.8.4 신규 진입의 위협 81
5.8.5 경쟁의 격렬함 81
5.9 주요 이해관계자와 구매 기준 82
5.9.1 구매 프로세스에 있어서의 주요 이해관계자 82
5.9.2 주요 구매 기준 83
5.10 규제 현황 83
5.10.1 규제 기관, 정부 기관, 기타 조직 84
5.10.2 규제 프레임워크 84
5.11 특허 분석 87
5.11.1 임상시험 분야 AI 특허 공개 동향 87
5.11.2 관할 지역과 상위 출원인 분석 88
5.12 기술 분석 90
5.12.1 주요 기술 90
5.12.1.1 기계 학습 90
5.12.1.2 자연어 처리 90
5.12.1.3 컴퓨터 비전 90
5.12.2 보충 기술 90
5.12.2.1 사물 인터넷 90
5.12.2.2 클라우드 컴퓨팅 90
5.12.3 인접 기술 91
5.12.3.1 첨단 유전체학 91
5.13 가격 분석 91
5.13.1 주요 AI 소프트웨어 지표 가격(주요 플레이어별, 2023년) 91
5.13.2 주요 AI 소프트웨어 가격 동향(지역별)(2022~2024년) 92
5.14 주요 컨퍼런스 및 이벤트(2024~2025년) 92
5.15 고객의 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드와 혼란 93
5.16 충족되지 않은 니즈와 최종 사용자의 기대 94
5.16.1 충족되지 않은 니즈 94
5.16.2 최종 사용자의 기대 95
5.17 투자와 자금 조달 시나리오 95
5.18 임상 시험 AI 시장에서 AI/Gen AI의 영향 96
5.18.1 주요 사용 사례 97
5.18.2 상호 연결된 인접 생태계에 대한 AI/Gen AI의 영향 97
5.18.2.1 사례 연구 97
5.18.2.2 임상 시험 시장 98
5.18.2.3 e-임상 솔루션 시장 98
5.18.2.4 생명공학 분야의 AI 시장 99
5.18.3 사용자 준비 및 영향 평가 99
5.18.3.1 사용자 준비 상황 99
5.18.3.1.1 제약 및 바이오 제약 기업 99
5.18.3.1.2 위탁 연구 기관 99
5.18.3.2 영향 평가 99
5.18.3.2.1 사용자 A: 의료 제공자 99
5.18.3.2.2 사용자 B: 연구기관 및 연구소 100
6 임상시험 분야 AI 시장(서비스별) 101
6.1 도입 102
6.2 엔드투엔드 솔루션 102
6.2.1 비용 효과성, 효율성 향상, 인적 오류 감소가 임상시험에서의 채용을 촉진 102
6.3 틈새 솔루션 103
6.3.1 높은 임상시험 실패율과 합리화된 프로세스의 필요성이 시장 성장을 촉진 103
6.4 기술 제공자 104
6.4.1 의약품 개발 프로세스 가속화의 필요성과 개별화 의약품에 대한 높은 수요가 시장 성장을 촉진 104
6.5 서비스 105
6.5.1 컨설팅 서비스 106
6.5.1.1 시험 설계 최적화, 환자 모집 강화, 데이터 관리 개선을 목적으로 한 컨설팅 서비스 106
6.5.2 구현 서비스 및 지속적인 IT 지원 107
6.5.2.1 AI 기술의 원활한 통합과 최적화가 세그먼트 성장을 뒷받침 107
6.5.3 훈련 및 교육 서비스 108
6.5.3.1 복잡한 AI 시스템을 관리하는 숙련된 인재의 수요가 세그먼트 성장을 촉진 108
6.5.4 판매 후 및 유지보수 서비스 109
6.5.4.1 복잡한 AI 시스템 개발과 AI 알고리즘의 지속적인 개선 요구가 세그먼트 성장을 촉진 109
7 임상시험 분야 AI 시장(기능별) 111
7.1 도입 112
7.2 환자 모집 112
7.2.1 환자 식별 및 스크리닝 114
7.2.1.1 환자 스크리닝 시간 단축과 인간 임상 의사보다 우수한 정확성이 시장을 견인 114
7.2.2 환자 참여 및 유지 115
7.2.2.1 보다 개인화된 커뮤니케이션과 임상시험 지원이 시장 성장을 촉진 115
7.2.3 사이트 최적화 116
7.2.3.1 비용 대비 효과가 높고, 참가자 모집 및 유지가 향상되며, 세그먼트 성장을 촉진 116
7.3 임상시험 설계 최적화 117
7.3.1 워크플로 관리 118
7.3.1.1 효과적인 실시간 추적, 자동화된 보고, 마일스톤 모니터링을 통한 세그먼트 성장 촉진 118
7.3.2 예측 모델링 119
7.3.2.1 시험 설계를 최적화하고, 위험을 예측하며, 효과적인 치료 프로토콜을 식별하는 능력 119
7.3.3 위험 관리 120
7.3.3.1 환자의 안전과 데이터의 완전성을 향상시키는 위험 예측을 위한 AI 주도형 솔루션 120
7.4 데이터 관리 및 품질 관리 121
7.4.1 임상시험에서 데이터의 정확성과 완전성 유지에 중점을 두어 채용이 증가 121
7.5 유해사례 예측 및 탐지 122
7.5.1 AI를 활용한 위험 감소와 유해사례 탐지가 시장 성장을 촉진 122
7.6 의약품 재사용 123
7.6.1 희귀질환에서 실시간 환자 데이터에 대한 가설 검증을 위한 약물 재사용 123
7.7 규제 준수 124
7.7.1 세계 규제 환경의 복잡성과 의약품 승인 가속화가 시장 성장을 촉진 124
8 임상시험 분야 AI 시장(단계별) 126
8.1 서론 127
8.2 제1상 임상시험
8.2.1 신속한 환자 식별과 모집이 AI의 채용을 촉진 127
8.3 제2상 임상시험 128
8.3.1 제2상 임상시험에서 최적 투여량의 정확한 예측이 AI의 이용을 촉진 128
8.4 제3상 임상시험 129
8.4.1 약효 확인과 부작용 모니터링의 필요성이 시장 성장을 촉진 129
8.5 제4상 임상시험 130
8.5.1 제4상 임상시험에서는 더 많은 환자 집단에서 치료의 안전성과 장기적 결과를 AI로 평가 130
9 임상시험 분야 AI 시장: 전개 모드별 132
9.1 도입 133
9.2 클라우드 기반 솔루션 133
9.2.1 퍼블릭 클라우드형 솔루션 135
9.2.1.1 고비용 온프레미스 인프라의 필요성 감소와 규제 준수 개선이 보급을 촉진 135
9.2.2 프라이빗 클라우드형 솔루션 136
9.2.2.1 기밀 데이터의 보안 강화와 개인화가 세그먼트 성장을 촉진 136
9.2.3 멀티 클라우드형 솔루션 137
9.2.3.1 환자 모집 및 사이트 성능 최적화를 위한 고급 예측 모델링 활용이 시장을 견인 137
9.2.4 하이브리드 클라우드형 솔루션 138
9.2.4.1 데이터 관리의 유연성 향상으로 임상시험의 리소스 요구사항 감소 138
9.3 온프레미스 솔루션 139
9.3.1 기밀 데이터 관리와 복잡한 알고리즘 실행에 안전한 환경을 제공하는 온프레미스 솔루션 139
10 임상시험 분야 AI 시장, 적응증별 140
10.1 도입 141
10.2 암 분야 141
10.2.1 암 발병률의 높이와 효과적인 약물의 부족이 세그먼트의 성장을 촉진 141
10.3 신경질환 142
10.3.1 신경퇴행성질환의 복합성과 파킨슨병 치료제의 부족이 시장 성장을 촉진 142
10.4 순환기질환 144
10.4.1 신규 심혈관 치료제에 대한 수요 증가가 세그먼트를 견인 144
10.5 대사성질환 145
10.5.1 당뇨병과 비만의 유병률 상승이 시장 성장을 뒷받침 145
10.6 감염증 146
10.6.1 최근 유행병이 감염증 신약 개발 활동을 뒷받침 146
10.7 면역 질환 147
10.7.1 면역 질환을 대상으로 한 의약품 파이프라인의 증가가 시장 성장을 촉진 147
10.8 기타 질환 148
11 임상시험 분야 AI 시장(기술별) 150
11.1 도입 151
11.2 기계학습 151
11.2.1 딥러닝 153
11.2.1.1 임상시험에서의 오류 가능성 감소와 데이터의 일관성 강화가 세그먼트의 성장을 촉진 153
11.2.2 교사 학습 155
11.2.2.1 효과적인 환자층별화, 질병진행예측, 바이오마커 동정에 주력하는 교사 학습 155
11.2.3 교사 없는 학습 156
11.2.3.1 복잡하고 구조화되지 않은 데이터 세트의 효과적인 취급을 통해 시험 설계와 실시에 채용을 지원 156
11.2.4 강화학습 157
11.2.4.1 개별화 의료와 정밀 종양학에 채용을 지원하는 동적 학습 기능 157
11.2.5 기타 기계학습 기술 158

11.3 자연어 처리 159
11.3.1 임상연구에서 비구조화 데이터의 증가가 시험 관리의 성장을 촉진 159
11.4 컴퓨터 비전 160
11.4.1 임상 엔드포인트에서 재현 가능한 분석 니즈의 증가가 시장을 견인 160
11.5 로봇에 의한 프로세스 자동화 161
11.5.1 관리 워크플로우의 자동화로 업무 효율을 높이는 로봇 프로세스 자동화
관리 워크플로우 자동화를 통한 업무 효율성 향상 161
11.6 기타 기술 162
12 임상시험 분야 AI 시장: 용도별 163
12.1 도입 164
12.2 바이오마커 164
12.2.1 개별화 의료 솔루션 개발을 지원하는 AI 기반 혁신에 대한 투자 증가 164
12.3 세포 및 유전자 치료 165
165 12.3.1 유전자 질환의 높은 유병률과 차량 탑재 치료 기술의 진보가 성장을 견인 165
12.4 재생 의료 166
12.4.1 정확한 모니터링의 필요성 증가와 줄기세포 연구의 진보가 시장 성장을 촉진 166
12.5 의료 기기 및 진단 167
12.5.1 임상시험 중 실시간 모니터링과 원격 데이터 취득의 니즈가 시장 성장을 가속화 167
13 임상시험 분야 AI 시장: 최종 사용자별 169
13.1 서론 170
13.2 제약 및 바이오 제약 기업 170
13.2.1 고액의 연구개발 투자와 규제 준수 강화가 시장 성장을 촉진 170
13.3 연구기관 및 연구소 171
13.3.1 정부 보조금의 증가와 제약기업과의 공동연구가 시장 성장을 뒷받침 171
13.4 의료기관 172
13.4.1 정밀의료의 발전과 임상연구에서의 리얼월드 증거의 필요성이 시장을 견인 172
13.5 위탁연구기관 173
13.5.1 제약기업의 임상시험 활동 아웃소싱 수요 증가가 시장 성장을 촉진 173
13.6 의료기기 제조업체 175
13.6.1 원격 치료를 위한 AI 구동 진단 및 모니터링 기기에 대한 수요가 시장 성장을 촉진 175

14 임상시험 분야 AI 시장(지역별) 176
14.1 서론 177
14.2 북미 177
14.2.1 북미의 거시경제 전망 178
14.2.2 미국 183
14.2.2.1 조사 기간 중 북미 임상시험 AI 시장은 미국이 지배적 183
14.2.3 캐나다 188
14.2.3.1 데이터 표준화 수요 증가와 의료비 증가가 시장 성장을 뒷받침 188
14.3 유럽 192
14.3.1 유럽의 거시경제 전망 192
14.3.2 영국 197
14.3.2.1 정부 기관의 높은 연구개발 투자가 시장 성장을 촉진 197
14.3.3 독일 202
14.3.3.1 제약 및 생명공학 기업의 연구 활동과 전략적 개발에 대한 집중력 증가
제약 및 생명공학 기업이 시장을 견인 202
14.3.4 프랑스 206
14.3.4.1 정부의 강력한 지원과 국내 의약품 연구에 대한 집중이 시장 성장을 촉진 206
시장 성장을 촉진 206
14.3.5 이탈리아 211
14.3.5.1 제약기업의 연구개발 투자 증가와 승인까지의 시간 단축이 시장 성장을 촉진 211
14.3.6 스페인 215
14.3.6.1 민간 조직의 기술 투자 증가와 통합 의료 시스템이 시장 성장을 촉진 215
14.3.7 기타 유럽 219
14.4 아시아 태평양 223
14.4.1 아시아 태평양 지역의 거시경제 전망 223
14.4.2 일본 229
14.4.2.1 정비된 임상시험 인프라와 고도의 생물 의학 연구가 시장 성장을 뒷받침한다 229
14.4.3 중국 233
14.4.3.1 저비용 임상시험과 미치료 인구 확보가 시장 성장을 촉진한다 233
14.4.4 인도 238
14.4.4.1 정부의 우호적인 정책과 인도 제약기업의 높은 연구개발비가 시장 성장을 촉진 238
14.4.5 기타 아시아 태평양 지역 242
14.5 라틴아메리카 246
14.5.1 라틴아메리카의 거시경제 전망 246
14.5.2 브라질 251
14.5.2.1 기술혁신에 대한 정부지원 증가와 생명공학 분야의 성장이 시장을 견인 251
14.5.3 멕시코 256
14.5.3.1 AI 응용에 대한 강력한 기술력과 연구역량이 시장 성장을 촉진 256
14.5.4 기타 라틴아메리카 260
14.6 중동 및 아프리카 264
14.6.1 중동 및 아프리카 거시경제 전망 265
14.6.2 GCC 국가 269
14.6.2.1 기술혁신과 정밀의료에 대한 집중으로 시장 성장 확대 269
14.6.3 기타 중동 및 아프리카 지역 274
15 경쟁 환경 279
15.1 도입 279
15.2 주요 기업의 전략/승리권 279
15.2.1 임상시험에서 AI 시장에서 주요 기업이 채택한 전략의 개요 280
15.3 수익 분석, 2019년~2023년 281
15.4 시장 점유율 분석, 2023년 282
15.4.1 주요 시장 플레이어 랭킹 284
15.5 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어, 2023년 285
15.5.1 스타 기업 285
15.5.2 신흥 리더 285
15.5.3 침투형 플레이어 285
15.5.4 진입 기업 285
15.5.5 기업 풋프린트: 주요 플레이어, 2023년 287
15.5.5.1 기업 풋프린트 287
15.5.5.2 지역별 풋프린트 288
15.5.5.3 오퍼링의 풋프린트 289
15.5.5.4 기능별 풋프린트 290
15.5.5.5 최종 사용자 풋프린트 291
15.6 기업 평가 사분면: 신흥 기업/중소기업(2023년) 292
15.6.1 진보적 기업 292
15.6.2 대응력 있는 기업 292
15.6.3 역동적인 기업 292
15.6.4 스타트업 블록 292
15.6.5 경쟁 벤치마킹: 신흥 기업/SM(2023년) 294
15.7 기업 평가와 재무 지표 296
15.8 브랜드/제품 비교 297
15.9 경쟁 시나리오 298
15.9.1 제품/서비스/솔루션 출시 298
15.9.2 거래 299
15.9.3 기타 개발 300
16 기업 프로필 301
16.1 주요 기업 301
IQVIA Inc. (미국)
Saama. (미국)
Dassault Systèmes (Medidata) (프랑스)
Phesi (미국)
PathAI Inc. (미국)
Unlearn.ai Inc. (미국)
Deep6.ai (미국)
Microsoft (미국)
IBM (미국)
NVIDIA Corporation (미국)
Insilico Medicine (미국)
ConcertAI. (미국)
AiCure. (미국)
Median Technologies. (프랑스)
Lantern Pharma Inc. (미국)
Citeline a Norstella Company (미국)
Tempus AI Inc. (미국)
TriNetX LLC (미국)
ReviveMed Inc. (미국)
Euretos. (미국)
VeriSIM Life. (미국)
Triomics (미국)
Ardigen (폴란드)
QuantHealth Ltd. (미국)
DEEP GENOMICS. (캐나다)
17 부록 363
17.1 토론 가이드 363
17.2 지식스토어: Marketsandmarkets 구독 포털 369
17.3 맞춤 옵션 361
17.4 관련 보고서 361
17.5 저자 상세 정보 372

1 INTRODUCTION 33
1.1 STUDY OBJECTIVES 33
1.2 MARKET DEFINITION 33
1.3 STUDY SCOPE 34
1.3.1 SEGMENTS CONSIDERED 34
1.3.2 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 35
1.3.3 YEARS CONSIDERED 37
1.3.4 CURRENCY CONSIDERED 37
1.4 STAKEHOLDERS 37
2 RESEARCH METHODOLOGY 39
2.1 RESEARCH DATA 39
2.1.1 SECONDARY DATA 40
2.1.1.1 Key sources for secondary data 40
2.1.1.2 Key data from secondary sources 41
2.1.2 PRIMARY DATA 41
2.1.2.1 Key sources for primary data 42
2.1.2.2 Objectives of primary research 42
2.1.2.3 Key data from primary sources 43
2.1.2.4 Key insights from primary experts 44
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 45
2.2.1 SUPPLY-SIDE REVENUE SHARE ANALYSIS 45
2.2.2 PARENT MARKET APPROACH 45
2.2.3 COMPANY PRESENTATIONS AND PRIMARY INTERVIEWS 45
2.2.4 MARKET SEGMENT ASSESSMENT 46
2.2.5 GEOGRAPHIC MARKET ASSESSMENT 47
2.3 DATA TRIANGULATION 49
2.4 MARKET SHARE ESTIMATION 50
2.5 STUDY ASSUMPTIONS 50
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 50
2.6.1 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS 50
2.6.2 SCOPE-RELATED LIMITATIONS 50
2.7 RISK ASSESSMENT 51
3 EXECUTIVE SUMMARY 52
4 PREMIUM INSIGHTS 59
4.1 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET OVERVIEW 59
4.2 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY REGION 60
4.3 NORTH AMERICA: AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY END USER AND COUNTRY 61
4.4 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET: GEOGRAPHICAL SNAPSHOT 62
4.5 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET: DEVELOPED VS. EMERGING MARKETS 63
5 MARKET OVERVIEW 64
5.1 INTRODUCTION 64
5.2 MARKET DYNAMICS 64
5.3 MARKET DYNAMICS 65
5.3.1 DRIVERS 65
5.3.1.1 Increasing demand for personalized treatments 65
5.3.1.2 Support for decentralized and global trials 67
5.3.1.3 Regulatory compliance and ethical considerations 67
5.3.1.4 Automated document review for better regulatory compliance 68
5.3.1.5 Focus on real-time data management and analysis 68
5.3.2 RESTRAINTS 69
5.3.2.1 Data privacy and security concerns 69
5.3.2.2 Integration challenges with legacy systems and resistance from healthcare professionals 70
5.3.2.3 High implementation cost and need for skilled AI professionals 71
5.3.3 OPPORTUNITIES 71
5.3.3.1 Use of predictive analytics in clinical trials 71
5.3.3.2 Development of virtual control arms for faster trials 72
5.3.3.3 Integrating natural language processing into clinical trials for data extraction 73
5.3.4 CHALLENGES 73
5.3.4.1 Addressing algorithm bias and fairness 73
5.3.4.2 Insufficient technical expertise in AI-based solutions 74
5.4 INDUSTRY TRENDS 74
5.4.1 INCREASING ADOPTION OF DECENTRALIZED CLINICAL TRIALS 74
5.4.2 RISING FOCUS ON AI-POWERED PATIENT RECRUITMENT AND RETENTION 74
5.5 ECOSYSTEM ANALYSIS 75
5.6 CASE STUDY ANALYSIS 75
5.6.1 AI-POWERED APPROACH TO OVERCOME CHALLENGES IN IPF DRUG DEVELOPMENT 75
5.6.2 REVOLUTIONIZING CLINICAL TRIAL ENROLLMENT WITH ADVANCED MATCHING NETWORKS 76
5.6.3 BREAKTHROUGH IN CANCER TREATMENT WITH FDA APPROVAL FOR PHASE 1 TRIALS 77
5.7 VALUE CHAIN ANALYSIS 77
5.8 PORTER'S FIVE FORCES ANALYSIS 79
5.8.1 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 80
5.8.2 BARGAINING POWER OF BUYERS 80
5.8.3 THREAT OF SUBSTITUTES 81
5.8.4 THREAT OF NEW ENTRANTS 81
5.8.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 81
5.9 KEY STAKEHOLDERS & BUYING CRITERIA 82
5.9.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 82
5.9.2 KEY BUYING CRITERIA 83
5.10 REGULATORY LANDSCAPE 83
5.10.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 84
5.10.2 REGULATORY FRAMEWORK 84
5.11 PATENT ANALYSIS 87
5.11.1 PATENT PUBLICATION TRENDS FOR AI IN CLINICAL TRIALS 87
5.11.2 JURISDICTION AND TOP APPLICANT ANALYSIS 88
5.12 TECHNOLOGY ANALYSIS 90
5.12.1 KEY TECHNOLOGIES 90
5.12.1.1 Machine learning 90
5.12.1.2 Natural language processing 90
5.12.1.3 Computer vision 90
5.12.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 90
5.12.2.1 Internet of things 90
5.12.2.2 Cloud computing 90
5.12.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 91
5.12.3.1 Advanced genomics 91
5.13 PRICING ANALYSIS 91
5.13.1 INDICATIVE PRICE OF KEY AI SOFTWARE, BY KEY PLAYER, 2023 91
5.13.2 INDICATIVE PRICE TREND OF KEY AI SOFTWARE, BY REGION, 2022–2024 92
5.14 KEY CONFERENCES & EVENTS, 2024–2025 92
5.15 TRENDS AND DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER’S BUSINESS 93
5.16 UNMET NEEDS AND END-USER EXPECTATIONS 94
5.16.1 UNMET NEEDS 94
5.16.2 END-USER EXPECTATIONS 95
5.17 INVESTMENT & FUNDING SCENARIO 95
5.18 IMPACT OF AI/GEN AI ON AI IN CLINICAL TRIALS MARKET 96
5.18.1 KEY USE CASES 97
5.18.2 IMPACT OF AI/GEN AI ON INTERCONNECTED AND ADJACENT ECOSYSTEMS 97
5.18.2.1 Case study 97
5.18.2.2 Clinical trials market 98
5.18.2.3 eClinical solutions market 98
5.18.2.4 AI in biotechnology market 99
5.18.3 USERS READINESS AND IMPACT ASSESSMENT 99
5.18.3.1 User readiness 99
5.18.3.1.1 Pharmaceutical & biopharmaceutical companies 99
5.18.3.1.2 Contract research organizations 99
5.18.3.2 Impact assessment 99
5.18.3.2.1 User A: Healthcare providers 99
5.18.3.2.2 User B: Research institutes & laboratories 100
6 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY OFFERING 101
6.1 INTRODUCTION 102
6.2 END-TO-END SOLUTIONS 102
6.2.1 COST-EFFECTIVENESS, IMPROVED EFFICIENCY, AND REDUCED HUMAN ERRORS TO DRIVE ADOPTION IN CLINICAL TRIALS 102
6.3 NICHE SOLUTIONS 103
6.3.1 HIGH FAILURE RATES OF CLINICAL TRIALS AND NEED FOR STREAMLINED PROCESSES TO FUEL MARKET GROWTH 103
6.4 TECHNOLOGY PROVIDERS 104
6.4.1 NEED TO ACCELERATE DRUG DEVELOPMENT PROCESSES AND HIGH DEMAND FOR PERSONALIZED MEDICINES TO AID MARKET GROWTH 104
6.5 SERVICES 105
6.5.1 CONSULTING SERVICES 106
6.5.1.1 Consulting services to optimize trial design, enhance patient recruitment, and improve data management 106
6.5.2 IMPLEMENTATION SERVICES & ONGOING IT SUPPORT 107
6.5.2.1 Need for smooth integration and optimization of AI technologies to boost segment growth 107
6.5.3 TRAINING & EDUCATION SERVICES 108
6.5.3.1 Need for skilled talent for managing complex AI systems to augment segment growth 108
6.5.4 POST-SALES & MAINTENANCE SERVICES 109
6.5.4.1 Development of complex AI systems and need for continuous improvement in AI algorithms to drive segment growth 109
7 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY FUNCTION 111
7.1 INTRODUCTION 112
7.2 PATIENT RECRUITMENT 112
7.2.1 PATIENT IDENTIFICATION & SCREENING 114
7.2.1.1 Reduced patient screening time and better accuracy than human clinicians to drive market 114
7.2.2 PATIENT ENGAGEMENT & RETENTION 115
7.2.2.1 Better personalized communication and support for clinical trials to propel market growth 115
7.2.3 SITE OPTIMIZATION 116
7.2.3.1 Cost-effective and improved participant recruitment and retention to fuel segment growth 116
7.3 TRIAL DESIGN OPTIMIZATION 117
7.3.1 WORKFLOW MANAGEMENT 118
7.3.1.1 Effective real-time tracking, automated reporting, and milestone monitoring to spur segment growth 118
7.3.2 PREDICTIVE MODELING 119
7.3.2.1 Ability to optimize trial design, predict risks, and identify effective treatment protocols to drive segment 119
7.3.3 RISK MANAGEMENT 120
7.3.3.1 AI-driven solutions for risk prediction to improve patient safety and data integrity 120
7.4 DATA MANAGEMENT & QUALITY CONTROL 121
7.4.1 FOCUS ON MAINTAINING DATA ACCURACY AND INTEGRITY IN CLINICAL TRIALS TO BOOST ADOPTION 121
7.5 ADVERSE EVENT PREDICTION & DETECTION 122
7.5.1 MITIGATING RISKS AND HARNESSING AI-DRIVEN ADVERSE EVENT DETECTION TO SPUR MARKET GROWTH 122
7.6 DRUG REPURPOSING 123
7.6.1 DRUG REPURPOSING TO VALIDATE HYPOTHESES AGAINST REAL-TIME PATIENT DATA IN RARE DISEASES 123
7.7 REGULATORY COMPLIANCE 124
7.7.1 COMPLEXITY OF GLOBAL REGULATORY ENVIRONMENTS AND NEED FOR FASTER DRUG APPROVALS TO AID MARKET GROWTH 124
8 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY PHASE 126
8.1 INTRODUCTION 127
8.2 PHASE I CLINICAL TRIALS 127
8.2.1 FASTER PATIENT IDENTIFICATION AND RECRUITMENT TO PROPEL ADOPTION OF AI 127
8.3 PHASE II CLINICAL TRIALS 128
8.3.1 NEED FOR ACCURATE PREDICTION OF OPTIMAL DOSAGE IN PHASE II TRIALS TO BOOST USE OF AI 128
8.4 PHASE III CLINICAL TRIALS 129
8.4.1 NEED TO CHECK DRUG EFFICACY AND MONITOR ADVERSE REACTIONS TO AUGMENT MARKET GROWTH 129
8.5 PHASE IV CLINICAL TRIALS 130
8.5.1 AI TO ASSESS SAFETY AND LONG-TERM OUTCOMES OF TREATMENT IN LARGER PATIENT POPULATION UNDER PHASE IV TRIALS 130
9 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY DEPLOYMENT MODE 132
9.1 INTRODUCTION 133
9.2 CLOUD-BASED SOLUTIONS 133
9.2.1 PUBLIC CLOUD-BASED SOLUTIONS 135
9.2.1.1 Reduced need for costly on-premises infrastructure and better regulatory compliance to fuel adoption 135
9.2.2 PRIVATE CLOUD-BASED SOLUTIONS 136
9.2.2.1 Better security and personalization for sensitive data to propel segment growth 136
9.2.3 MULTI CLOUD-BASED SOLUTIONS 137
9.2.3.1 Use of advanced predictive modeling for patient recruitment and site performance optimization to drive market 137
9.2.4 HYBRID CLOUD-BASED SOLUTIONS 138
9.2.4.1 Better flexibility in data management to reduce resource requirements in clinical trials 138
9.3 ON-PREMISES SOLUTIONS 139
9.3.1 ON-PREMISES SOLUTIONS TO OFFER SECURE ENVIRONMENT FOR MANAGING SENSITIVE DATA AND RUNNING COMPLEX ALGORITHMS 139
10 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY INDICATION 140
10.1 INTRODUCTION 141
10.2 ONCOLOGY 141
10.2.1 HIGH PREVALENCE OF CANCER AND SHORTAGE OF EFFECTIVE DRUGS TO DRIVE SEGMENT GROWTH 141
10.3 NEUROLOGICAL DISEASES 142
10.3.1 COMPLEXITY OF NEUROGENERATIVE DISORDERS AND SHORTAGE OF DRUGS FOR PARKINSON’S DISEASE TO SPUR MARKET GROWTH 142
10.4 CARDIOVASCULAR DISEASES 144
10.4.1 RISING DEMAND FOR NOVEL CARDIOVASCULAR DRUGS TO DRIVE SEGMENT 144
10.5 METABOLIC DISEASES 145
10.5.1 RISING PREVALENCE OF DIABETES AND OBESITY TO SUPPORT MARKET GROWTH 145
10.6 INFECTIOUS DISEASES 146
10.6.1 RECENT EPIDEMIC OUTBREAKS TO BOOST DRUG DISCOVERY ACTIVITIES FOR INFECTIOUS DISEASES 146
10.7 IMMUNOLOGY DISEASES 147
10.7.1 GROWING DRUG PIPELINE FOR IMMUNOLOGICAL DISORDERS TO FAVOR MARKET GROWTH 147
10.8 OTHER DISEASES 148
11 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY TECHNOLOGY 150
11.1 INTRODUCTION 151
11.2 MACHINE LEARNING 151
11.2.1 DEEP LEARNING 153
11.2.1.1 Reduced chance of errors in clinical trials and enhanced data consistency to augment segment growth 153
11.2.2 SUPERVISED LEARNING 155
11.2.2.1 Supervised learning to focus on effective patient stratification, disease progression prediction, and biomarker identification 155
11.2.3 UNSUPERVISED LEARNING 156
11.2.3.1 Effective handling of complex and unstructured datasets to aid adoption in trial design and execution 156
11.2.4 REINFORCEMENT LEARNING 157
11.2.4.1 Dynamic learning capabilities to aid adoption in personalized medicine and precision oncology 157
11.2.5 OTHER MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES 158

11.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 159
11.3.1 ABUNDANCE OF UNSTRUCTURED DATA IN CLINICAL RESEARCH TO PROPEL GROWTH IN TRIAL MANAGEMENT 159
11.4 COMPUTER VISION 160
11.4.1 RISING NEED FOR REPRODUCIBLE ANALYSIS IN CLINICAL ENDPOINTS TO DRIVE MARKET 160
11.5 ROBOTIC PROCESS AUTOMATION 161
11.5.1 ROBOTIC PROCESS AUTOMATION TO ENHANCE OPERATIONAL EFFICIENCY
BY AUTOMATING ADMINISTRATIVE WORKFLOWS 161
11.6 OTHER TECHNOLOGIES 162
12 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY APPLICATION 163
12.1 INTRODUCTION 164
12.2 BIOMARKERS 164
12.2.1 INCREASING INVESTMENTS IN AI-BASED INNOVATION TO AID DEVELOPMENT OF PERSONALIZED HEALTHCARE SOLUTIONS 164
12.3 CELL & GENE THERAPY 165
12.3.1 HIGH PREVALENCE OF GENETIC DISORDERS AND TECHNOLOGICAL ADVANCEMENTS IN CAR-T THERAPIES TO DRIVE GROWTH 165
12.4 REGENERATIVE MEDICINES 166
12.4.1 INCREASED NEED FOR PRECISE MONITORING AND ADVANCEMENTS IN STEM CELL RESEARCH TO SPUR MARKET GROWTH 166
12.5 MEDICAL DEVICES & DIAGNOSTICS 167
12.5.1 NEED FOR REAL-TIME MONITORING AND REMOTE DATA ACQUISITION DURING TRIALS TO ACCELERATE MARKET GROWTH 167
13 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY END USER 169
13.1 INTRODUCTION 170
13.2 PHARMACEUTICAL & BIOPHARMACEUTICAL COMPANIES 170
13.2.1 HIGH R&D INVESTMENTS AND INCREASED REGULATORY COMPLIANCE TO AUGMENT MARKET GROWTH 170
13.3 RESEARCH INSTITUTES & LABORATORIES 171
13.3.1 INCREASED GOVERNMENT GRANTS AND COLLABORATIONS WITH PHARMACEUTICAL COMPANIES TO SUPPORT MARKET GROWTH 171
13.4 HEALTHCARE PROVIDERS 172
13.4.1 ADVANCEMENTS IN PRECISION MEDICINES AND NEED FOR REAL-WORLD EVIDENCE IN CLINICAL RESEARCH TO DRIVE MARKET 172
13.5 CONTRACT RESEARCH ORGANIZATIONS 173
13.5.1 RISING DEMAND FOR OUTSOURCING CLINICAL TRIAL ACTIVITIES BY PHARMACEUTICAL COMPANIES TO AID MARKET GROWTH 173
13.6 MEDICAL DEVICE MANUFACTURERS 175
13.6.1 DEMAND FOR AI-DRIVEN DIAGNOSTICS AND MONITORING DEVICES FOR REMOTE CARE TO PROPEL MARKET GROWTH 175

14 AI IN CLINICAL TRIALS MARKET, BY REGION 176
14.1 INTRODUCTION 177
14.2 NORTH AMERICA 177
14.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 178
14.2.2 US 183
14.2.2.1 US to dominate North American AI in clinical trials market during study period 183
14.2.3 CANADA 188
14.2.3.1 Rising need for data standardization and increasing health expenditure to support market growth 188
14.3 EUROPE 192
14.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 192
14.3.2 UK 197
14.3.2.1 High R&D investment by government organizations to augment market growth 197
14.3.3 GERMANY 202
14.3.3.1 Increased focus on research activities and strategic developments
by pharma & biotech companies to drive market 202
14.3.4 FRANCE 206
14.3.4.1 Strong government support and focus on domestic drug research
to propel market growth 206
14.3.5 ITALY 211
14.3.5.1 Increased R&D investments from pharmaceutical companies and reduced time for drug approvals to fuel market growth 211
14.3.6 SPAIN 215
14.3.6.1 Increased technological investments by private organizations and integrated healthcare systems to spur market growth 215
14.3.7 REST OF EUROPE 219
14.4 ASIA PACIFIC 223
14.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 223
14.4.2 JAPAN 229
14.4.2.1 Well-established clinical trial infrastructure and advanced biomedical research to support market growth 229
14.4.3 CHINA 233
14.4.3.1 Low cost of clinical trials and availability of treatment-naïve population to propel market growth 233
14.4.4 INDIA 238
14.4.4.1 Favorable government policies and high R&D expenditure by Indian pharmaceutical companies to spur market growth 238
14.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 242
14.5 LATIN AMERICA 246
14.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR LATIN AMERICA 246
14.5.2 BRAZIL 251
14.5.2.1 Increasing governmental support for innovation and growing biotechnology sector to drive market 251
14.5.3 MEXICO 256
14.5.3.1 Strong technological and research capabilities in AI applications to fuel market growth 256
14.5.4 REST OF LATIN AMERICA 260
14.6 MIDDLE EAST & AFRICA 264
14.6.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR MIDDLE EAST & AFRICA 265
14.6.2 GCC COUNTRIES 269
14.6.2.1 Technological innovations and focus on precision medicines to augment market growth 269
14.6.3 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 274
15 COMPETITIVE LANDSCAPE 279
15.1 INTRODUCTION 279
15.2 KEY PLAYER STRATEGY/RIGHT TO WIN 279
15.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY KEY PLAYERS IN AI IN CLINICAL TRIALS MARKET 280
15.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 281
15.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 282
15.4.1 RANKING OF KEY MARKET PLAYERS 284
15.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 285
15.5.1 STARS 285
15.5.2 EMERGING LEADERS 285
15.5.3 PERVASIVE PLAYERS 285
15.5.4 PARTICIPANTS 285
15.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 287
15.5.5.1 Company footprint 287
15.5.5.2 Region footprint 288
15.5.5.3 Offering footprint 289
15.5.5.4 Function footprint 290
15.5.5.5 End-user footprint 291
15.6 COMPANY EVALUATION QUADRANT: STARTUP/SMES, 2023 292
15.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 292
15.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 292
15.6.3 DYNAMIC COMPANIES 292
15.6.4 STARTING BLOCKS 292
15.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 294
15.7 COMPANY EVALUATION & FINANCIAL METRICS 296
15.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 297
15.9 COMPETITIVE SCENARIO 298
15.9.1 PRODUCT/SERVICE/SOLUTION LAUNCHES 298
15.9.2 DEALS 299
15.9.3 OTHER DEVELOPMENTS 300
16 COMPANY PROFILES 301
16.1 KEY PLAYERS 301
16.1.1 IQVIA INC. 301
16.1.1.1 Products/Services/Solutions offered 303
16.1.1.2 Recent developments 303
16.1.1.2.1 Solution launches 303
16.1.1.2.2 Deals 304
16.1.1.3 MnM view 304
16.1.1.3.1 Right to win 304
16.1.1.3.2 Strategic choices 305
16.1.1.3.3 Weaknesses & competitive threats 305
16.1.2 DASSAULT SYSTÈMES (MEDIDATA) 306
16.1.2.1 Business overview 306
16.1.2.2 Products/Services/Solutions offered 307
16.1.2.3 Recent developments 307
16.1.2.3.1 Solution launches 307
16.1.2.3.2 Deals 308
16.1.2.4 MnM view 308
16.1.2.4.1 Right to win 308
16.1.2.4.2 Strategic choices 308
16.1.2.4.3 Weaknesses & competitive threats 308
16.1.3 INSILICO MEDICINE 309
16.1.3.1 Business overview 309
16.1.3.2 Products/Services/Solutions offered 309
16.1.3.3 Recent developments 310
16.1.3.3.1 Other developments 310
16.1.3.4 MnM view 310
16.1.3.4.1 Right to win 310
16.1.3.4.2 Strategic choices 310
16.1.3.4.3 Weaknesses & competitive threats 311
16.1.4 TEMPUS AI, INC. 312
16.1.4.1 Business overview 312
16.1.4.2 Products/Services/Solutions offered 312
16.1.4.3 Recent developments 313
16.1.4.3.1 Solution launches 313
16.1.4.3.2 Deals 313
16.1.4.3.3 Other developments 315
16.1.4.4 MnM view 315
16.1.4.4.1 Right to win 315
16.1.4.4.2 Strategic choices 315
16.1.4.4.3 Weaknesses & competitive threats 315

16.1.5 NVIDIA CORPORATION 316
16.1.5.1 Business overview 316
16.1.5.2 Products/Services/Solutions offered 317
16.1.5.3 Recent developments 318
16.1.5.3.1 Product and service launches 318
16.1.5.3.2 Deals 319
16.1.5.4 MnM view 321
16.1.5.4.1 Right to win 321
16.1.5.4.2 Strategic choices 321
16.1.5.4.3 Weaknesses & competitive threats 321
16.1.6 SAAMA 322
16.1.6.1 Business overview 322
16.1.6.2 Products/Services/Solutions offered 322
16.1.6.3 Recent developments 323
16.1.6.3.1 Solution launches 323
16.1.6.3.2 Deals 324
16.1.7 PHESI 325
16.1.7.1 Business overview 325
16.1.7.2 Products/Services/Solutions offered 325
16.1.7.3 Recent developments 326
16.1.7.3.1 Solution launches 326
16.1.7.3.2 Deals 327
16.1.8 PATHAI, INC. 328
16.1.8.1 Business overview 328
16.1.8.2 Products/Services/Solutions offered 328
16.1.9 UNLEARN.AI, INC. 329
16.1.9.1 Business overview 329
16.1.9.2 Products/Services/Solutions offered 329
16.1.9.3 Recent developments 331
16.1.9.3.1 Solution launches 331
16.1.9.3.2 Deals 331
16.1.9.3.3 Other developments 332
16.1.10 DEEP6.AI 333
16.1.10.1 Business overview 333
16.1.10.2 Products/Services/Solutions offered 333
16.1.10.3 Recent developments 334
16.1.10.3.1 Solution launch 334
16.1.10.3.2 Deals 334
16.1.11 MICROSOFT 335
16.1.11.1 Business overview 335
16.1.11.2 Products/Services/Solutions offered 337
16.1.11.3 Recent developments 337
16.1.12 IBM 340
16.1.12.1 Business overview 340
16.1.12.2 Products/Services/Solutions offered 341
16.1.12.3 Recent developments 342
16.1.12.3.1 Deals 342
16.1.13 CONCERTAI 343
16.1.13.1 Business overview 343
16.1.13.2 Products/Services/Solutions offered 343
16.1.13.3 Recent developments 344
16.1.13.3.1 Solution launches 344
16.1.13.3.2 Deals 344
16.1.13.3.3 Other developments 345
16.1.14 AICURE 346
16.1.14.1 Business overview 346
16.1.14.2 Products/Services/Solutions offered 346
16.1.14.3 Recent developments 347
16.1.14.3.1 Service launches 347
16.1.14.3.2 Deals 347
16.1.15 MEDIAN TECHNOLOGIES 349
16.1.15.1 Business overview 349
16.1.15.2 Products/Services/Solutions offered 350
16.1.16 LANTERN PHARMA INC. 351
16.1.16.1 Business overview 351
16.1.16.2 Products/Services/Solutions offered 351
16.1.16.3 Recent developments 352
16.1.16.3.1 Deals 352
16.1.17 CITELINE, A NORSTELLA COMPANY 353
16.1.17.1 Business overview 353
16.1.17.2 Products/Services/Solutions offered 353
16.1.17.3 Recent developments 354
16.1.17.3.1 Solution launches 354
16.1.17.3.2 Deals 354
16.1.18 TRINETX, LLC 355
16.1.18.1 Business overview 355
16.1.18.2 Products/Services/Solutions offered 355
16.1.18.3 Recent developments 356
16.1.18.3.1 Deals 356
16.2 OTHER PLAYERS 357
16.2.1 REVIVEMED INC. 357
16.2.2 EURETOS 358
16.2.3 VERISIM LIFE 359
16.2.4 TRIOMICS 359
16.2.5 ARDIGEN 360
16.2.6 QUANTHEALTH LTD. 361
16.2.7 DEEP GENOMICS 362
17 APPENDIX 363
17.1 DISCUSSION GUIDE 363
17.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 369
17.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 371
17.4 RELATED REPORTS 371
17.5 AUTHOR DETAILS 372

※본 조사보고서 [세계의 임상시험 분야 AI 시장 (~2030년) : 기능별 (환자 모집, 시설 최적화, 데이터 관리, 품질, 규제), 단계별 (I, II, III), 질환별 (암, CNS, CVS), 툴별, 최종 사용자별 (제약/바이오테크놀로지, CRO, 병원), 지역별] (코드 : HIT 9229) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요.

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세계의 의료 기기 수탁 제조 시장 (~2027년)
MD7111-23 / MarketsandMarkets / 2023년 1월 / 마켓츠앤마켓츠 (MarketsandMarkets)는 세계의 의료 기기 수탁 제조 시장 규모가 2022년 712억 달러에서 2027년 1,189억 달러에 이르며, 예측 기간 동안 연평균 10.8%로 성장할 것으로 예측하고 있습니다. 본 조사 리포트는 세계의 의료...“The global medical device contract manufacturing market is projected to reach USD 118.9 billion in 2027 from USD 71.2 billion in 2022, at a CAGR of 10.8%.”The rapid advancements in technology related to medical devices and automation of manufacturing are factors driving the market. Additionally, increasing expenditure on healthcare infrastructure...

세계의 치과용 로봇 시장 (~2028년) : 제품 및 서비스별 (독립형 로봇, 로봇 보조 시스템, 소프트웨어, 서비스), 용도별 (임플란트, 근관 치료), 최종 용도별 (치과 병원, 진료소, 치과 학술, 연구 기관), 지역별
MD8761-23 / MarketsandMarkets / 2023년 8월 / "세계의 치과용 로봇 시장은 2023년 4억 달러에서 2028년 10억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 17.3%의 성장률을 기록할 것으로 예상" 충치와 같은 치과 문제의 발생률과 개발 도상국의 치과...1. 소개 2. 조사 방법 3. 개요 4. 프리미엄 인사이트 5. 시장 동향 6. 치과용 로봇 시장 : 제품 및 서비스별 7. 치과용 로봇 시장 : 용도별 8. 치과용 로봇 시장 : 최종 용도별 9. 치과용 로봇 시장 : 지역별 10. 경쟁 현황 11. 기업 정보 12. 부록...

세계의 항체 치료제 시장 (~2028년) : 형식별 (단일 클론, 다 클론, 항체 단편, 이중 특이성), 질환 영역별 (종양학, 자가 면역 및 염증, 신경학, 혈액학, 감염), 공급원별 (인간, 키메라), 경로별 (IV, SC)
PH8876-24 / MarketsandMarkets / 2023년 12월 / "글로벌 항체 치료제 시장은 2023년 2,473억 달러에서 2028년 4,790억 달러로 예측 기간 동안 연평균 14.1%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다."항체 치료제 시장의 성장을 촉진하는 주요 요인으로는 지난 5년간의 제품 승인 건수...1. 서론 2. 조사 방법 3. 개요 4. 프리미엄 인사이트 5. 시장 개요 6. 세계의 항체 치료제 시장 규모 : 형식별 7. 세계의 항체 치료제 시장 규모 : 질환 영역별 8. 세계의 항체 치료제 시장 규모 : 공급원별별 9. 세계의 항체 치료제 시장 규모 : 투여 경로별 10. 세계의 항체...

세계의 연골 수복/연골 재생 시장 (~2028년) : 치료 방법별 (세포 기반 (연골 세포 이식, 줄기 세포, 성장인자), 비세포계 (조직 스캐폴드)), 용도별 (유리체 연골, 섬유 연골), 부위별, 지역별
BT4781-24 / MarketsandMarkets / 2023년 12월 / "글로벌 연골 수복/연골 재생 시장은 2023년 13억 달러에서 2028년 28억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 17.2%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다."연골 세포 이식, 성장 인자 및 줄기 세포와...1. 서론 2. 조사 방법 3. 개요 4. 프리미엄 인사이트 5. 시장 개요 6. 세계의 연골 수복/연골 재생 시장 규모 : 치료 방법별 7. 세계의 연골 수복/연골 재생 시장 규모 : 부위별 8. 세계의 연골 수복/연골 재생 시장 규모 : 용도별 9. 세계의 연골 수복/연골 재생 시장 규모 : 지역별...

세계의 카프노그래피 장치 시장 (~2029년) : 제품별 (장치 : 멀티파라미터, 독립형, 핸드헬드, 소프트웨어, 부속품), 기술별 (마이크로스트림), 용도별 (심장 케어, 외상, 응급, 호흡기), 최종 사용자별 (병원, ASC, 재택)
MD 6607 / MarketsandMarkets / 2024년 11월 / ...“카프노그래피 장치의 세계 시장은 2024년 3억 7,420만 달러에서 2029년에는 4억 5,880만 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 성장률은 4.2%로 성장할 것으로 전망” 성장 요인으로는 천식, COPD, 수면 무호흡증 등 만성 호흡기 질환의 높은 유병률이 호흡기 측정 장치 시장을 크게 견인하고 있습니다. 재택 의료의 급증으로 비침습적 모니터링 솔루션이 필요해짐에...

※당 사이트에 없는 보고서도 취급 가능한 경우가 많으니 문의 주세요!