| ■ 영문 제목 : Artificial Intelligence in Life Sciences Market Report by Offering (Software, Hardware, Services), Deployment (On-premises, Cloud-based), Application (Drug Discovery, Medical Diagnosis, Biotechnology, Clinical Trials, Precision and Personalized Medicine, Patient Monitoring), and Region 2024-2032 | |
 | ■ 상품 코드 : IMA05FE-Z2314 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 8월 ■ 페이지수 : 137 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 헬스케어 |
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■ 보고서 개요
생명과학 분야의 글로벌 인공지능 시장 규모는 2023년에 미화 24억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC 그룹은 2024~2032년 동안 22.4%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년까지 시장이 154억 달러에 달할 것으로 예상하고 있습니다. 복잡한 질병의 유병률 증가, 의료 영상 분석에서 AI 채택 증가, 유전체학 연구 및 분석에 AI의 통합, AI와 신흥 기술의 융합이 시장을 추진하는 주요 요인 중 일부입니다.
생명 과학 시장 분석의 인공 지능:
– 주요 시장 동인: 생명 과학 분야의 인공 지능은 주로 게놈 서열 및 전자 건강 기록에서 생체 의학 데이터의 양이 증가함에 따라 효과적인 관리 및 분석을 위해 강력한 AI 도구를 통합해야하는 데 의해 주도됩니다. 이에 따라 인공지능은 신약 발견 및 개발 프로세스를 가속화하여 시간과 비용을 크게 절감하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 임상 환경에서의 AI 통합에 대한 규제 지원과 머신러닝 및 계산 알고리즘의 발전은 생명과학 분야의 인공지능 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
– 주요 시장 동향: 생명과학 분야 인공지능의 주요 시장 동향으로는 클라우드 컴퓨팅 및 사물인터넷(IoT) 디바이스와 인공지능의 통합으로 데이터 접근성 및 실시간 분석이 더욱 향상되는 것을 들 수 있습니다. 또한 질병의 진행과 환자 결과를 예측하여 임상 의사결정을 개선하는 인공지능 기반 예측 모델 개발이 활발히 이루어지고 있습니다. 이에 따라 주로 신약 개발과 환자 모니터링에 AI를 활용하는 것을 목표로 하는 AI 기술 기업과 제약 회사 간의 협업이 증가하고 있습니다. 환자 데이터 보안과 개인정보 보호 규정 준수를 보장하기 위해 윤리적 AI와 투명한 알고리즘에 대한 관심이 높아지고 있는 것도 주목할 만한 추세입니다. 또한, 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 AI를 도입하여 의료 분야의 관리 업무를 간소화함으로써 생명과학 분야의 인공지능 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
– 지리적 동향: 지리적으로 북미는 첨단 기술 인프라, 인공지능 및 의료 분야에 대한 막대한 투자, 규제 기관의 강력한 지원에 힘입어 인공지능 및 생명과학 시장을 주도하고 있습니다. 유럽은 의료 시스템에서의 인공지능 도입 증가와 인공지능 연구 및 데이터 보호에 관한 정부 정책의 지원으로 인해 상당한 성장세를 보이며 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 의료 수요 증가, 기술 발전, 중국, 일본, 인도 등의 국가에서 AI를 장려하기 위한 정부의 이니셔티브에 힘입어 상당한 성장을 경험하고 있습니다.
– 경쟁 환경: 생명 과학 산업에서 인공 지능의 주요 시장 참여자 중 일부는 AiCure LLC, Apixio Inc. (Centene Corporation), Atomwise Inc, Enlitic Inc. 소피아 제네틱스 SA 등이 있습니다.
– 도전과 기회: 인공지능 및 생명과학 시장은 높은 구현 비용, 더 숙련된 인공지능 전문가의 필요성, 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려 증가 등 다양한 도전 과제에 직면해 있습니다. 생물학적 데이터의 복잡성으로 인해 보다 정교한 인공지능 모델이 필요하며, 이는 개발하기 어려울 수 있습니다. 기회 측면에서 인공지능은 신약 개발 효율성 향상, 비용 절감, 환자 개인 맞춤형 치료 분야에서 잠재력을 보여줍니다. 또한, AI가 의료 서비스의 격차를 해소할 수 있는 신흥 시장에서도 상당한 성장 잠재력이 있습니다.
생명과학 분야의 인공 지능 시장 동향/동인:
신약 발견 및 개발 가속화
전통적인 신약 개발 프로세스는 길고 비용이 많이 들며 종종 비효율적인 노력으로, 신약을 시장에 출시하는 데 10년 이상이 걸립니다. AI는 신약 개발의 다양한 단계를 가속화하여 이러한 환경을 변화시킵니다. 예를 들어, 2023년에 코그니잔트는 핵심 AI 연구, 혁신, 첨단 AI 시스템 개발에 집중하기 위해 샌프란시스코에 고급 AI(인공지능) 연구소를 설립했습니다. 전담 AI 연구원과 개발자로 구성된 이 연구소는 이미 75건의 특허를 출원 및 출원 중이며 연구 기관, 고객, 스타트업과 협력할 예정입니다. 머신러닝 알고리즘은 생물학적 및 화학적 정보, 임상시험 데이터, 기존 약물 데이터베이스 등 방대한 데이터 세트를 분석하여 전례 없는 속도와 정확성으로 잠재적인 약물 후보를 식별합니다. 이를 통해 연구자들은 유망한 화합물을 정확히 찾아내고, 효능을 예측하고, 특성을 최적화하여 신약 개발에 필요한 시간과 비용을 크게 절감함으로써 생명과학 시장의 인공지능 성장을 촉진할 수 있습니다.
개인 맞춤형 의료 및 헬스케어
기존의 의료 치료는 광범위한 인구 평균을 기준으로 약물과 치료법을 처방하는 획일적인 접근 방식을 따르는 경우가 많습니다. AI는 빅데이터와 머신러닝의 힘을 활용하여 개인의 유전적 구성, 임상 이력, 생활 습관, 실시간 건강 데이터를 분석하여 고도로 맞춤화된 치료 계획을 개발합니다. 2023년에 OM1은 풍부한 의료 데이터 세트와 AI 기술을 활용하여 개인 맞춤형 의료를 위한 AI 기반 플랫폼인 PhenOM을 출시했습니다. 종단적 건강 기록 데이터를 사용하여 보정된 PhenOM은 질환과 관련된 고유한 디지털 표현형을 식별하여 대규모로 개인화된 의료 인사이트를 제공합니다. 만성 질환에 중점을 둔 OM1은 혁신적인 RWE 연구를 개척하여 환자 결과에 개인화된 영향을 제공하고 최첨단 AI 솔루션을 통해 의료 서비스를 발전시키고 있으며, 이러한 수준의 개인화는 환자가 더 효과적일 뿐만 아니라 부작용을 유발할 가능성이 적은 치료를 받을 수 있도록 보장합니다. 또한 AI 기반 예측 모델은 특정 질병에 걸릴 위험이 높은 환자를 식별하여 조기 개입 및 예방 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다. 또한 종양학 분야에서 AI는 환자의 암을 유발하는 특정 유전자 변이를 정확히 찾아내어 종양 전문의가 성공 가능성이 높은 표적 치료법을 추천할 수 있도록 지원합니다.
질병 진단 및 바이오마커 발견
AI 알고리즘은 엑스레이, MRI, CT 스캔과 같은 의료 이미지, 환자 전자 건강 기록, 게놈 프로필 등 다양한 의료 데이터 소스를 탁월한 정확성과 효율성으로 분석할 수 있습니다. 영상의학 분야에서 AI 기반 이미지 분석은 방사선 전문의가 미묘한 이상을 감지하고 잠재적인 건강 문제를 표시하여 조기 진단 및 치료를 지원할 수 있습니다. 2024년 Rad AI는 AI 기술을 활용하여 영상의학 보고를 개선하고, 방사선 전문의의 시간을 절약하고, 소진을 줄이고, 환자 치료의 질을 개선하기 위해 Google과 파트너십을 맺었습니다. 이 협업은 워크플로우를 간소화하고 반복적인 작업을 자동화하며 방사선 보고의 효율성과 정확성을 향상시킬 것입니다. 또한, AI는 질병 바이오마커를 발견하는 데 중요한 역할을 하며, 이는 질병의 초기 단계를 식별하고 진행 상황을 모니터링하는 데 매우 중요합니다. 머신러닝 모델은 분자 데이터의 미묘한 패턴을 감지하여 암, 알츠하이머, 심혈관 질환 등 다양한 질병과 관련된 특정 바이오마커를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 바이오마커는 조기 경고 신호 역할을 하며 임상의가 환자 치료에 대해 적시에 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 안내합니다.
생명과학 산업 세분화의 인공 지능:
IMARC Group은 2024-2032년 글로벌, 지역 및 국가 수준에서의 예측과 함께 생명 과학 분야의 글로벌 인공 지능 시장 보고서의 각 부문의 주요 동향에 대한 분석을 제공합니다. 이 보고서는 오퍼링, 배포, 애플리케이션을 기준으로 시장을 분류했습니다.
오퍼링별 분류:
– 소프트웨어
– 하드웨어
– 서비스
소프트웨어가 시장을 지배하다
이 보고서는 오퍼링에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 소프트웨어, 하드웨어, 서비스가 포함됩니다. 보고서에 따르면 소프트웨어가 가장 큰 비중을 차지했습니다.
AI와 관련된 소프트웨어는 생명과학 연구에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 처리, 분석 및 해석하도록 특별히 설계된 다양한 도구, 플랫폼 및 애플리케이션을 포괄합니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 머신러닝 알고리즘, 자연어 처리, 딥러닝 및 기타 AI 기술을 활용하여 복잡한 생물학적 데이터 세트를 선별하고 유전체학, 프로테오믹스 및 임상 데이터를 이해합니다. AI 소프트웨어의 다양한 기능 덕분에 연구자들은 신약 개발, 질병 진단, 환자 치료의 다양한 측면을 전례 없는 정밀도와 효율성으로 탐구할 수 있습니다. 또한, AI 소프트웨어의 확장성과 적응성은 생명과학 분야에서 활동하는 조직에서 선호하는 선택입니다. 연구자들은 약물 표적 식별, 바이오마커 발견, 임상시험을 위한 환자 계층화 등 특정 연구 요구에 맞게 AI 알고리즘을 사용자 지정하고 미세 조정할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 과학자들은 진화하는 연구 목표에 적응하고 의료 및 생명과학 분야의 새로운 과제에 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한, AI 소프트웨어 제품은 업계에서 가장 시급한 문제를 해결하는 데 앞장서고 있습니다.
배포 유형별 분류:
– 온프레미스
– 클라우드 기반
클라우드 기반이 시장을 지배하다
이 보고서는 배포 방식에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 온프레미스와 클라우드 기반이 포함됩니다. 보고서에 따르면 클라우드 기반이 가장 큰 비중을 차지했습니다.
클라우드 기반 배포는 탁월한 확장성과 유연성을 제공하며, 이는 리소스 집약적인 생명과학 분야 AI 애플리케이션의 특성에 매우 중요한 요소입니다. 연구자와 조직은 처리하는 데이터의 복잡성과 양에 따라 필요에 따라 클라우드 리소스를 확장 또는 축소하여 활용할 수 있습니다. 이러한 동적 확장성은 온프레미스 솔루션에서 발생할 수 있는 활용도 저하나 리소스 병목 현상을 방지하여 컴퓨팅 리소스를 최적으로 할당할 수 있도록 합니다. 또한 클라우드 기반 배포를 사용하면 하드웨어 및 인프라에 대한 막대한 초기 투자가 필요하지 않습니다. 이러한 비용 효율성은 막대한 자본 지출에 대한 부담 없이 AI를 활용하고자 하는 연구 기관, 제약 회사, 의료 서비스 제공업체에게 특히 매력적입니다. 클라우드 서비스는 종량제 요금 모델을 제공하므로 조직은 사용한 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불할 수 있으므로 비용 관리를 최적화할 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 배포는 접근성 및 협업의 이점을 제공합니다. 연구원과 과학자는 인터넷이 연결된 곳이라면 어디서나 AI 도구와 애플리케이션에 액세스할 수 있으므로 지리적 경계를 넘어 협업을 촉진하고 실시간 데이터 공유 및 분석이 가능합니다.
애플리케이션별 분류:
– 신약 개발
– 의료 진단
– 생명공학
– 임상 시험
– 정밀 및 개인 맞춤형 의료
– 환자 모니터링
신약 개발이 시장을 지배하다
이 보고서는 애플리케이션에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 신약 개발, 의료 진단, 생명 공학, 임상 시험, 정밀 및 맞춤 의학, 환자 모니터링이 포함됩니다. 보고서에 따르면 신약 개발이 가장 큰 부분을 차지했습니다.
AI 기반 신약 개발은 표적 식별에만 국한되지 않습니다. AI 모델은 잠재적 약물의 약동학 및 독성 프로파일을 예측하여 연구자가 개발 파이프라인 초기에 안전성과 효능을 평가할 수 있게 해줍니다. 이러한 위험 완화는 시간을 절약할 뿐만 아니라 제약 업계의 일반적인 과제인 비용이 많이 드는 후기 단계의 실패 가능성도 줄여줍니다. 또한, AI는 기존 약물의 새로운 치료 용도를 모색하는 약물 용도 변경에서도 중추적인 역할을 합니다. AI 알고리즘은 생물학적 데이터를 분석함으로써 약물과 질병 사이의 간과된 연관성을 파악하여 잠재적으로 새로운 치료 옵션을 발견할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 다양한 질병에 대한 치료법의 가용성을 가속화할 뿐만 아니라 기존의 지식과 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다. 또한 개인 맞춤형 의학 혁명은 AI 기반 신약 개발과 밀접한 관련이 있습니다. AI 모델은 환자의 유전자 프로필, 임상 이력, 실시간 건강 데이터를 분석하여 약물 반응에 영향을 미치는 특정 유전자 마커와 돌연변이를 식별할 수 있습니다.
지역별 분석
– 북미
o 미국
o 캐나다
– 아시아 태평양
o 중국
o 일본
o 인도
o 대한민국
o 호주
o 인도네시아
o 기타
– 유럽
o 독일
o 프랑스
o 영국
o 이탈리아
o 스페인
o 러시아
o 기타
– 라틴 아메리카
o 브라질
o 멕시코
o 기타
– 중동 및 아프리카
북미는 생명과학 분야에서 가장 큰 인공 지능 시장 점유율을 차지하며 확실한 우위를 보이고 있습니다.
이 시장 조사 보고서는 북미(미국, 캐나다), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석도 제공했습니다. 보고서에 따르면 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
북미는 AI 연구 개발에 대한 투자가 활발합니다. 정부 이니셔티브, 민간 부문 자금, 벤처 캐피탈 투자가 AI 프로젝트와 스타트업에 쏟아져 혁신과 기술 발전에 박차를 가하고 있습니다. 이러한 재정적 지원은 신약 개발과 유전체학에서 의료 분석 및 개인 맞춤형 의료에 이르기까지 AI 기반 솔루션의 성장을 가속화했습니다. 또한 북미의 강력한 규제 프레임워크와 지적 재산권 보호는 AI 개발과 상용화에 유리한 환경을 조성합니다. 여러 규제 기관은 AI 기반 의료 기기 및 치료에 대한 명확한 가이드라인과 승인 프로세스를 확립하기 위해 AI 개발자와 적극적으로 협력하고 있습니다. 이러한 규제의 명확성은 기업이 AI 프로젝트에 투자할 수 있는 자신감을 줍니다. 또한, 북미의 의료 인프라는 전 세계에서 가장 선진적인 수준이기 때문에 AI 애플리케이션의 주요 시험장이 되고 있습니다. 이 지역의 많은 환자 인구, 광범위한 전자 건강 기록 시스템, 잘 정립된 제약 및 생명공학 산업은 AI 기반 의료 솔루션이 그 효과와 영향력을 입증할 수 있는 충분한 기회를 제공합니다.
경쟁 환경:
이 시장의 수많은 기업이 AI를 사용하여 신약 개발 프로세스를 가속화하는 데 주력하고 있습니다. 이들은 새로운 치료법을 더 빠르고 효율적으로 시장에 출시하기 위해 생물학적 데이터를 분석하고, 잠재적인 약물 후보를 식별하고, 약물 상호 작용을 예측하고, 약물 설계를 최적화하는 AI 알고리즘과 플랫폼을 개발합니다. 또한 생명과학 분야의 AI 기업들은 게놈 분석 솔루션을 개발합니다. 이들은 유전 정보를 해독 및 해석하고, 질병 마커를 식별하고, 질병 위험을 예측하고, 개인의 유전적 프로필에 따라 맞춤형 치료를 제공하여 개인 맞춤형 의학을 실현할 수 있는 도구를 개발합니다. 또한, 기업들은 방사선 전문의와 병리학자가 엑스레이, MRI, CT 스캔과 같은 의료 이미지를 해석하는 데 도움을 주는 AI 기반 솔루션을 개발하고 있습니다. 이러한 도구는 질병과 이상 징후를 더 일찍, 더 정확하게 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 기업들은 AI를 활용하여 질병 바이오마커를 식별하고, 환자 결과를 예측하고, 임상시험을 위해 환자를 계층화하는 등 예측 분석에 적극적으로 참여하고 있습니다. 이러한 AI 기반 인사이트는 치료 결정에 정보를 제공하고 환자 치료를 개선할 수 있습니다.
이 보고서는 시장의 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공했습니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다:
– AiCure LLC
– (센텐 코퍼레이션)
– 아톰와이즈 Inc
– Enlitic Inc.
– 국제 비즈니스 머신 코퍼레이션
– 인실리코 의학 Inc.
– Nuance Communications Inc.
– NuMedii Inc.
– Sensely Inc.
– 소피아 제네틱스 SA
(이것은 회사의 일부 목록 일 뿐이며 전체 목록은 보고서에 제공되었습니다.)
생명 과학 시장의 인공 지능 최근 개발:
– 2024년 아톰와이즈의 AIMS 이니셔티브는 318개의 표적 중 235개의 새로운 화학 물질을 발견하는 데 성공한 아톰넷 AI 플랫폼을 선보이며 고처리량 스크리닝의 대안으로서의 잠재력을 입증했습니다. 네이처 사이언티픽 리포트에 게재된 이 연구는 다양한 단백질 클래스에서 적중을 식별하는 AtomNet의 능력을 강조하며 신약 개발에서의 폭넓은 적용 가능성을 강조했습니다.
– 2024년 IBM은 캐나다 정부 및 퀘벡 주정부와 협력하여 캐나다 반도체 산업을 강화하기 위해 약 1억 8,700만 캐나다 달러를 투자하여 칩 패키징 역량을 발전시키고 IBM 캐나다 브로몽 공장의 R&D를 강화하는 데 중점을 둔 협약을 체결했습니다. 이 이니셔티브는 저스틴 트뤼도 총리와 업계 리더들이 강조한 대로 고임금 일자리를 창출하고 공급망을 강화하며 캐나다가 반도체 혁신의 선두에 서는 것을 목표로 합니다.
이 보고서의 주요 질문에 대한 답변
1. 생명과학 분야의 글로벌 인공지능 시장 규모는 얼마나 될까요?
2. 2024-2032 년 동안 생명 과학 시장에서 글로벌 인공 지능의 예상 성장률은 얼마입니까?
3. 생명 과학 시장에서 글로벌 인공 지능을 이끄는 주요 요인은 무엇입니까?
4. COVID-19가 생명 과학 분야의 글로벌 인공 지능 시장에 미친 영향은 무엇입니까?
5. 오퍼링에 따라 글로벌 생명 과학 인공 지능 시장의 세분화는 무엇입니까?
6. 배포를 기반으로 한 글로벌 생명 과학 인공 지능 시장의 세분화는 무엇입니까?
7. 응용 프로그램에 따라 생명 과학 시장에서 글로벌 인공 지능의 분류는 무엇입니까?
8. 생명 과학 시장에서 글로벌 인공 지능의 주요 지역은 어디입니까?
9. 생명 과학 시장에서 글로벌 인공 지능의 주요 업체 / 회사는 누구입니까?
■ 보고서 목차
1 머리말 표 1: 글로벌: 생명과학 시장의 인공 지능: 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 생명과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 오퍼링별 세분화(백만 US$), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 생명과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 배포별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 4 : 글로벌 : 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 애플리케이션별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 5 : 글로벌 : 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 지역별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 6 : 글로벌 : 생명 과학 시장의 인공 지능: 경쟁 구조 표 7 글로벌 : 생명 과학 시장의 인공 지능: 주요 기업 그림 1: 글로벌: 생명과학 시장의 인공 지능: 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 생명 과학 시장의 인공 지능: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(미화 10억 달러), 2024-2032년 그림 4: 글로벌: 생명 과학 시장의 인공 지능: 오퍼링별 세분화(%), 2023년 그림 5 : 글로벌 : 생명 과학 시장의 인공 지능: 배포별 분류(%), 2023년 그림 6 : 글로벌 : 생명 과학 시장의 인공 지능: 애플리케이션 별 분류 (%), 2023 년 그림 7 : 글로벌 : 생명 과학 시장의 인공 지능: 지역별 분류 (%), 2023 년 그림 8 : 글로벌 : 생명 과학 (소프트웨어) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 달러), 2018 및 2023년 그림 9: 글로벌: 생명 과학 분야의 인공 지능(소프트웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 10 : 글로벌 : 생명 과학 (하드웨어) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 11: 글로벌: 생명 과학 분야의 인공 지능(하드웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 12 : 글로벌 : 생명 과학 (서비스) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 13 : 글로벌 : 생명 과학 (서비스) 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 14: 글로벌: 생명 과학(온프레미스) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 15 : 글로벌 : 생명 과학 분야의 인공 지능 (온 프레미스) 시장 예측: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 16 : 글로벌 : 생명 과학 (클라우드 기반) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 17 : 글로벌 : 생명 과학 분야의 인공 지능 (클라우드 기반) 시장 예측: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 18 : 글로벌 : 생명 과학 (신약 발견) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 19 : 글로벌 : 생명 과학 (신약 개발) 시장의 인공 지능 시장 예측: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 20 : 글로벌 : 생명 과학 (의료 진단) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 21 : 글로벌 : 생명 과학 (의료 진단) 시장의 인공 지능 시장 예측: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 22: 글로벌: 생명 과학(생명공학) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 23 : 글로벌 : 생명 과학 (생명 공학) 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 24 : 글로벌 : 생명 과학 (임상 시험) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 25: 글로벌: 생명 과학 분야의 인공 지능 (임상 시험) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 26: 글로벌: 생명 과학(정밀 및 개인 맞춤 의학) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 27: 글로벌: 생명 과학 분야의 인공 지능(정밀 및 개인 맞춤 의학) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 28: 글로벌: 생명 과학(환자 모니터링) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 29: 글로벌: 생명 과학 분야의 인공 지능(환자 모니터링) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 30: 북미: 생명 과학 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 31: 북미: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 32: 미국: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 33: 미국: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 34: 캐나다: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 35: 캐나다: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 36: 아시아 태평양: 생명 과학 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 37: 아시아 태평양: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 38: 중국: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 39: 중국: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 40: 일본: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 41: 일본: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 42: 인도: 생명 과학 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 43: 인도: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 44: 대한민국: 생명 과학 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 45: 대한민국: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 46: 호주: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 47: 호주: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 48: 인도네시아: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 49: 인도네시아: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 50: 기타: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 51: 기타: 생명 과학 시장의 인공 지능 시장 예측: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 52: 유럽: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 53: 유럽: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 54: 독일: 생명 과학 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 55: 독일: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 56: 프랑스: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 57: 프랑스: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 58: 영국: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 59: 영국: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 60: 이탈리아: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 61: 이탈리아: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 62: 스페인: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 63: 스페인: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 64: 러시아: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 65: 러시아: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 66: 기타: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 67: 기타: 생명 과학 시장의 인공 지능 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 68: 라틴 아메리카: 생명 과학 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 69: 라틴 아메리카: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 70: 브라질: 생명 과학 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 71: 브라질: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 72: 멕시코: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 73: 멕시코: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 74: 기타: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 75: 기타: 생명 과학 시장의 인공 지능 시장 전망: 판매 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 76: 중동 및 아프리카: 생명 과학 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 77: 중동 및 아프리카: 생명 과학 시장의 인공 지능: 국가별 비중(%), 2023년 그림 78: 중동 및 아프리카: 생명 과학 분야의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 79: 글로벌: 생명 과학 산업의 인공 지능: SWOT 분석 그림 80: 글로벌: 생명 과학 산업의 인공 지능: 가치 사슬 분석 그림 81: 글로벌: 생명 과학 산업의 인공 지능: 포터의 5가지 힘 분석 The global artificial intelligence in life sciences market size reached US$ 2.4 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 15.4 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 22.4% during 2024-2032. The rising prevalence of complex diseases, the increasing adoption of AI in medical imaging analysis, the integration of AI into genomics research and analysis, and the convergence of AI with emerging technologies are some of the major factors propelling the market. Artificial Intelligence in Life Sciences Market Analysis: • Major Market Drivers: Artificial intelligence in life sciences is mainly driven by the increase in the volume of biomedical data from genomic sequences and electronic health records which necessitates the incorporation of powerful AI tools for effective management and analysis. In line with this, artificial intelligence is instrumental in accelerating drug discovery and development processes thereby significantly reducing time and costs. Moreover, regulatory support for AI integration in clinical settings and advancements in machine learning and computational algorithms further propel artificial intelligence in life sciences market growth. • Key Market Trends: Key market trends in artificial intelligence in the life sciences sector include the integration of artificial intelligence along with cloud computing and Internet of Things (IoT) devices further enhancing data accessibility and real-time analysis. There is also a significant trend toward the development of AI-driven predictive models that forecast disease progression and patient outcomes improving clinical decision-making. In line with this, collaborative efforts between AI tech firms and pharmaceutical companies are on the rise mainly aimed at leveraging AI for drug development and patient monitoring. The growing focus on ethical AI and transparent algorithms to ensure patient data security and privacy compliance is another notable trend. Furthermore, the use of AI in robotic process automation (RPA) is a streamlining administrative task in healthcare further driving artificial intelligence in life sciences market growth. • Geographical Trends: Geographically, North America leads the artificial intelligence and life sciences market mainly driven by its advanced technological infrastructure, substantial investment in artificial intelligence and healthcare, and strong support from regulatory bodies. Europe follows closely, with significant growth because of the increase in the adoption of AI in healthcare systems and support from government policies regarding AI research and data protection. Asia Pacific is experiencing significant growth mainly fueled by increasing healthcare demands, technological advancements, and government initiatives to promote AI in countries like China, Japan, and India. • Competitive Landscape: Some of the major market players in the artificial intelligence in life sciences industry include AiCure LLC, Apixio Inc. (Centene Corporation), Atomwise Inc, Enlitic Inc., International Business Machines Corporation, Insilico Medicine Inc., Nuance Communications Inc., NuMedii Inc., Sensely Inc. Sophia Genetics SA., among many others. • Challenges and Opportunities: The artificial intelligence and life sciences market faces various challenges, which include high implementation costs, a need for more skilled artificial intelligence professionals, and growing concerns over data privacy and security. The complexity of biological data requires more sophisticated AI models, which can be difficult to develop. On the opportunity side, artificial intelligence shows potential in improving drug development efficiency, reducing costs, and in personalized patient care. Furthermore, there is also significant potential for growth in emerging markets where AI can address the gaps in healthcare services. Artificial Intelligence in Life Sciences Market Trends/Drivers: Drug Discovery and Development Acceleration The traditional drug development process is a lengthy, costly, and often inefficient endeavour, taking over a decade to bring a new drug into the market. AI transforms this landscape by expediting various stages of drug development. For instance, in 2023, Cognizant launched an Advanced Artificial Intelligence (AI) Lab in San Francisco to mainly focus on core AI research, innovation, and development of cutting-edge AI systems. The lab, staffed by a team of dedicated AI researchers and developers, has already produced 75 issued and pending patents and will collaborate with research institutions, customers, and startups. Machine learning algorithms analyse vast datasets, including biological and chemical information, clinical trial data, and existing drug databases, to identify potential drug candidates with unprecedented speed and accuracy. This enables researchers to pinpoint promising compounds, predict their efficacy, and optimize their properties, significantly reducing the time and cost required for drug discovery, thereby propelling the artificial intelligence in life sciences market growth. Personalized Medicine and Healthcare Traditional medical treatments often follow a one-size-fits-all approach, with medications and therapies prescribed based on broad population averages. AI harnesses the power of big data and machine learning to analyze an individual's genetic makeup, clinical history, lifestyle factors, and real-time health data to develop highly tailored treatment plans. In 2023, OM1 introduced PhenOM, an AI-powered platform for personalized medicine, leveraging enriched healthcare datasets and AI technology. Calibrated using longitudinal health history data, PhenOM identifies unique digital phenotypes associated with conditions, enabling personalized healthcare insights at scale. With a focus on chronic conditions, OM1 pioneers innovative RWE research, delivering personalized impact on patient outcomes and advancing healthcare through cutting-edge AI solutions.This level of personalization ensures that patients receive treatments that are not only more effective but also less likely to cause adverse side effects. Also, AI-driven predictive models can help identify patients at higher risk of certain diseases, allowing for early intervention and preventive measures. Additionally, in oncology, AI assists in pinpointing the specific genetic mutations driving a patient's cancer, enabling oncologists to recommend targeted therapies that are more likely to be successful. Disease Diagnosis and Biomarker Discovery AI algorithms can analyze diverse medical data sources, including medical images, such as X-rays, MRIs, and CT scans, patient electronic health records, and genomic profiles, with exceptional accuracy and efficiency. In radiology, AI-powered image analysis can assist radiologists in detecting subtle abnormalities and flagging potential health issues, aiding in early diagnosis and treatment. In 2024, Rad AI has partnered with Google to enhance radiology reporting by leveraging AI technology, aiming to save radiologists time, reduce burnout, and improve patient care quality. This collaboration will streamline workflows, automate repetitive tasks, and advance the efficiency and accuracy of radiology reporting. Moreover, AI is instrumental in the discovery of disease biomarkers, which are crucial in identifying diseases at their earliest stages and monitoring their progression. Machine learning models can detect subtle patterns in molecular data, helping to identify specific biomarkers associated with various diseases, including cancer, Alzheimer's, and cardiovascular conditions. These biomarkers serve as early warning signs and can guide clinicians in making timely and informed decisions about patient care. Artificial Intelligence in Life Sciences Industry Segmentation: IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the global artificial intelligence in life sciences market report, along with forecasts at the global, regional, and country levels for 2024-2032. Our report has categorized the market based on offering, deployment, and application. Breakup by Offering: • Software • Hardware • Services Software dominates the market The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the offering. This includes software, hardware, and services. According to the report, software represented the largest segment. Software in the context of AI encompasses a wide array of tools, platforms, and applications specifically designed to process, analyze, and interpret the immense volume of data generated in life sciences research. These software solutions utilize machine learning algorithms, natural language processing, deep learning, and other AI techniques to sift through complex biological datasets, making sense of genomics, proteomics, and clinical data. The versatility of AI software allows researchers to explore various aspects of drug discovery, disease diagnosis, and patient care with unprecedented precision and efficiency. Additionally, the scalability and adaptability of AI software make it a preferred choice for organizations operating in the life sciences domain. Researchers can customize and fine-tune AI algorithms to meet their specific research needs, whether it involves drug target identification, biomarker discovery, or patient stratification for clinical trials. This flexibility empowers scientists to adapt to evolving research objectives and swiftly respond to emerging challenges in healthcare and life sciences. Furthermore, AI software offerings are at the forefront of addressing some of the most pressing issues in the industry. Breakup by Deployment: • On-premises • Cloud-based Cloud-based dominate the market The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the deployment. This includes on-premises and cloud-based. According to the report, cloud-based represented the largest segment. Cloud-based deployment offers unparalleled scalability and flexibility, which are crucial for the resource-intensive nature of AI applications in life sciences. Researchers and organizations can tap into cloud resources as needed, scaling up or down depending on the complexity and volume of data being processed. This dynamic scalability ensures that computational resources are optimally allocated, avoiding underutilization or resource bottlenecks, which can occur with on-premises solutions. Additionally, cloud-based deployment eliminates the need for significant upfront hardware and infrastructure investments. This cost-effectiveness is particularly attractive for research institutions, pharmaceutical companies, and healthcare providers looking to leverage AI without the burden of substantial capital expenditures. Cloud services provide pay-as-you-go pricing models, allowing organizations to pay only for the computing resources they consume, thus optimizing cost management. Moreover, cloud-based deployments offer the advantage of accessibility and collaboration. Researchers and scientists can access AI tools and applications from anywhere with an internet connection, facilitating collaboration across geographic boundaries and enabling real-time data sharing and analysis. Breakup by Application: • Drug Discovery • Medical Diagnosis • Biotechnology • Clinical Trials • Precision and Personalized Medicine • Patient Monitoring Drug discovery dominates the market The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the application. This includes drug discovery, medical diagnosis, biotechnology, clinical trials, precision and personalized medicine, and patient monitoring. According to the report, drug discovery represented the largest segment. AI-driven drug discovery is not limited to target identification alone. AI models can predict the pharmacokinetics and toxicity profiles of potential drugs, allowing researchers to assess their safety and efficacy earlier in the development pipeline. This risk mitigation not only saves time but also reduces the likelihood of costly late-stage failures, a common challenge in the pharmaceutical industry. Additionally, AI plays a pivotal role in drug repurposing, where existing drugs are explored for new therapeutic applications. By analyzing biological data, AI algorithms can identify overlooked connections between drugs and diseases, potentially unveiling novel treatment options. This approach not only accelerates the availability of treatments for various medical conditions but also leverages existing knowledge and resources more efficiently. Furthermore, the personalized medicine revolution is closely linked to AI-driven drug discovery. As AI models analyze patients' genetic profiles, clinical histories, and real-time health data, they can identify specific genetic markers and mutations that influence drug response. Breakup by Region: • North America o United States o Canada • Asia Pacific o China o Japan o India o South Korea o Australia o Indonesia o Others • Europe o Germany o France o United Kingdom o Italy o Spain o Russia o Others • Latin America o Brazil o Mexico o Others • Middle East and Africa North America exhibits a clear dominance, accounting for the largest artificial intelligence in life sciences market share The market research report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America accounted for the largest market share. North America boasts significant investments in AI research and development. Government initiatives, private sector funding, and venture capital investments have poured into AI projects and startups, fueling innovation and technological advancements. This financial backing has accelerated the growth of AI-driven solutions, from drug discovery and genomics to healthcare analytics and personalized medicine. Moreover, North America's robust regulatory framework and intellectual property protection create a conducive environment for AI development and commercialization. Several regulatory agencies have been proactive in engaging with AI developers to establish clear guidelines and approval processes for AI-based medical devices and treatments. This regulatory clarity gives businesses confidence to invest in AI projects. Furthermore, North America's healthcare infrastructure is among the most advanced globally, making it a prime testing ground for AI applications. The region's large patient population, extensive electronic health record systems, and well-established pharmaceutical and biotech industries provide ample opportunities for AI-driven healthcare solutions to demonstrate their efficacy and impact. Competitive Landscape: Numerous companies in this market are focused on using AI to accelerate drug discovery processes. They develop AI algorithms and platforms that analyze biological data, identify potential drug candidates, predict drug interactions, and optimize drug design, all with the goal of bringing new therapies to market faster and more efficiently. Also, AI companies in the life sciences sector work on solutions for genomic analysis. They develop tools that can decipher and interpret genetic information, identify disease markers, predict disease risk, and enable personalized medicine by tailoring treatments based on an individual's genetic profile. Moreover, companies are developing AI-driven solutions that assist radiologists and pathologists in interpreting medical images such as X-rays, MRIs, and CT scans. These tools can help detect diseases and anomalies earlier and with greater accuracy. Companies are also actively engaged in predictive analytics, utilizing AI to identify disease biomarkers, predict patient outcomes, and stratify patients for clinical trials. These AI-driven insights can inform treatment decisions and improve patient care. The report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape in the market. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include: • AiCure LLC • Apixio Inc. (Centene Corporation) • Atomwise Inc • Enlitic Inc. • International Business Machines Corporation • Insilico Medicine Inc. • Nuance Communications Inc. • NuMedii Inc. • Sensely Inc. • Sophia Genetics SA (Kindly note that this only represents a partial list of companies, and the complete list has been provided in the report.) Artificial Intelligence in Life Sciences Market Recent Developments: • In 2024, Atomwise's AIMS initiative showcased the AtomNet AI Platform's success in discovering novel chemical matter for 235 out of 318 targets, demonstrating its potential as an alternative to high-throughput screening. The study, published in Nature Scientific Reports, highlighted AtomNet's ability to identify hits across various protein classes, emphasizing its broad applicability in drug discovery. • In 2024, IBM, in collaboration with the Government of Canada and Quebec, signed agreements to enhance Canada's semiconductor industry with a significant investment of around CAD 187 million, focusing on advancing chip packaging capabilities and boosting R&D at IBM Canada's Bromont plant. This initiative aims to create high-paying jobs, strengthen supply chains, and position Canada at the forefront of semiconductor innovation, as emphasized by Prime Minister Justin Trudeau and industry leaders. Key Questions Answered in This Report 1. How big is the global artificial intelligence in life sciences market? 2. What is the expected growth rate of the global artificial intelligence in life sciences market during 2024-2032? 3. What are the key factors driving the global artificial intelligence in life sciences market? 4. What has been the impact of COVID-19 on the global artificial intelligence in life sciences market? 5. What is the breakup of the global artificial intelligence in life sciences market based on the offering? 6. What is the breakup of the global artificial intelligence in life sciences market based on the deployment? 7. What is the breakup of the global artificial intelligence in life sciences market based on the application? 8. What are the key regions in the global artificial intelligence in life sciences market? 9. Who are the key players/companies in the global artificial intelligence in life sciences market? |
| ※본 조사보고서 [세계의 생명 과학 시장의 인공 지능 : 제공 (소프트웨어, 하드웨어, 서비스), 배포 (온 프레미스, 클라우드 기반), 애플리케이션 (신약 발견, 의료 진단, 생명 공학, 임상 시험, 정밀 및 맞춤 의학, 환자 모니터링) 및 지역 2024-2032 별] (코드 : IMA05FE-Z2314) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 생명 과학 시장의 인공 지능 : 제공 (소프트웨어, 하드웨어, 서비스), 배포 (온 프레미스, 클라우드 기반), 애플리케이션 (신약 발견, 의료 진단, 생명 공학, 임상 시험, 정밀 및 맞춤 의학, 환자 모니터링) 및 지역 2024-2032 별] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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