제약 및 생명공학 분야의 AI 시장 규모, 점유율, 산업 분석, 기술별(딥 러닝, 머신 러닝, 자연어 처리, 머신/컴퓨터 비전 등), 애플리케이션별(약물 발견 및 개발, 임상 연구 및 최적화, 정밀) 의약품, 제약 제조 및 기타), 최종 사용자별(제약 회사, 생명 공학 회사 및 기타) 및 지역 예측(2024~2032년)

제약 및 생명공학 분야의 인공지능(AI)은 제약 및 생명공학 산업의 다양한 단계에 AI 및 머신러닝(ML) 기술을 적용하는 것을 의미합니다. 제약 및 생명공학 분야의 AI는 약물복제, 임상시험, 맞춤형 의학에 혁명을 일으키고 있습니다. 분자 식별을 가속화하고 제조를 최적화하며 방대한 데이터 세트를 분석하여 약물 효능과 환자 반응을 예측합니다. 또한 효과적인 임상시험을 설계하고, 환자를 선택하고, 개인에 맞는 치료법을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.

연구, 환자 기록, 환경 요인을 포함한 생물 의학 데이터를 처리하고 해석하는 AI의 능력은 혁신을 가속화하고 치료 옵션을 개선하고 있습니다. 이러한 방식으로 제약 및 생명공학 기업의 효율성, 정확성, 효율성을 향상시키는 인공지능(AI)의 이점은 향후 몇 년간 도입을 가속화할 것으로 예상됩니다.

시장 성장은 주로 신속한 약물 disc오버 및 개발에 대한 수요 증가에 기인합니다. AI 알고리즘은 제약 및 생명공학 기업에서 화합물 스크리닝, 실험 설계 최적화 등의 작업을 자동화하여 신약 출시와 관련된 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 채택을 촉진하여 향후 시장 성장을 주도할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어 2024년 3월 미국 식품의약국(FDA)은 약물 개발 주기 전반에 걸쳐 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 채택이 증가했다는 사실을 인정했습니다.

또한, 맞춤형 의료에 대한 수요가 증가함에 따라 질병 진단 및 예후에 AI가 도입되는 추세입니다. AI 알고리즘은 대량의 환자 데이터를 분석하여 맞춤형 치료 옵션을 식별하고 환자 결과를 개선할 수 있습니다. 이로 인해 예측 기간 동안 시장 성장이 급증할 것으로 예상됩니다.

게다가 인공 지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전이 가속화되면서 연구 개발 프로세스의 효율성이 향상되고 있습니다. AI 알고리즘은 실험 설계를 지원하고, 약동학 및 독성을 예측하고, 납 화합물을 최적화하여 광범위하고 비용이 많이 드는 테스트의 필요성을 줄여줍니다. 인공 지능(AI)의 발전과 관련된 이러한 이점은 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

코로나19 팬데믹은 제약 및 생명공학 시장의 AI에 상당한 영향을 미쳤습니다. 팬데믹으로 인해 의료, 약물 개발, 임상 시험 등 다양한 영역에서 AI의 사용이 가속화되었습니다. 더욱이, 전염병으로 인해 사람들이 의료 요구를 위해 온라인 플랫폼으로 전환하면서 e-제약 서비스의 채택이 급증했습니다. 이는 AI 사용을 촉진하여 2020년 시장 성장을 주도했습니다.

• 예를 들어 2020년 8월 Google DeepMind의 AlphaFold 시스템은 코로나19와 관련된 단백질을 포함하여 연구가 덜 진행된 여러 단백질의 구조를 예측했습니다.

게다가 기업들이 경쟁력을 유지하고 혁신을 주도하기 위해 AI 기술을 통합하는 것의 이점을 인식하면서 팬데믹 이후에도 시장은 계속해서 증가해 왔습니다.

세분화

주요 통계

보고서에서는 다음과 같은 주요 정보를 다룹니다.

• 주요 업체의 신제품 출시


• 개요: 제약 및 생명공학 분야의 AI 발전


• 제약 및 생명공학 분야의 인공지능(AI) 사용을 위한 지침/고려사항


• 주요 산업 발전(합병, 인수, 파트너십)


• COVID-19가 시장에 미치는 영향

애플리케이션별 분석

응용 분야에 따라 시장은 약물 disc오버리 및 개발, 임상 연구 및 최적화, 정밀 의학, 의약품 제조 등으로 분류됩니다. 약물 disc오버리 및 개발 부문은 예측 기간 동안 제약 및 생명공학 시장에서 글로벌 AI의 상당 부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 성장은 다양한 질병과 상태를 해결하기 위한 새로운 치료법에 대한 수요 증가, 약물 처리 과정에서 시간과 비용을 절감해야 하는 필요성 등 여러 요인에 기인합니다. AI는 실험을 최적화하고, 영향력 있는 목표를 식별하고, 가상 검사를 활성화함으로써 이러한 비용을 크게 줄이고 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 또한 AI는 연구자와 임상의 사이의 협업을 촉진하여 약물 개발 과정 전반에 걸쳐 의사소통과 의사결정을 개선할 수 있습니다. 이러한 이점은 주요 업체들이 전 세계적으로 약물 ##791852에 대한 AI 제품의 가용성을 보장하도록 고무하고 있으며, 이는 향후 몇 년 동안 부문 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어 2023년 6월 현재 Insilico Medicine은 질병 표적 식별, 새로운 분자 데이터 생성, 임상 시험 결과 예측을 포함하여 약물 개발 및 개발의 세 가지 영역을 가속화하기 위해 PHARMA.AI를 제공하고 있습니다.
  

반면, 정밀 의학 부문은 예측 기간 동안 상당한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. AI는 원하는 복용량, 방출 매개변수 및 기타 필수 측면을 갖춘 맞춤형 약물 개발을 지원하여 더 나은 환자 결과를 가져올 수 있습니다. 이로 인해 AI 솔루션의 채택이 증가하여 향후 몇 년 동안 해당 부문의 성장이 촉진될 것으로 예상됩니다.

지역 분석

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글로벌 시장은 지리적으로 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카로 구분됩니다. 북미는 예측 기간 동안 제약 및 생명공학 시장에서 AI의 상당 부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 주로 Pfizer Inc., Novartis AG, Johnson & Johnson Services, Inc.와 같은 주요 제약회사가 이 지역의 비즈니스 성장을 촉진하기 위해 존재했기 때문입니다. 또한 제약회사는 수익성 있는 거래를 확보하고 업계 발전의 선두에 서서 부문 전반에 걸쳐 혁신을 주도하기 위해 AI에 전략적 투자를 하고 있습니다. 이는 향후 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 첨단 제약 소프트웨어 회사인 P360이 2022년 1월에 게시한 데이터에 따르면 Pfizer Inc.는 지난 몇 년 동안 AI를 사용해 약물 disc과정과 프로토콜을 발전시켜 왔습니다.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 상당한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 지역적 성장은 주로 인도와 중국과 같은 국가에서 제약 및 생명공학 기업의 수가 증가했기 때문입니다. 이들 기업은 업계를 돕고 AI 채택을 선도하기 위해 토착 발명품을 개발할 수 있는 방대한 기회를 모색하고 있습니다. 이는 예측 기간 동안 지역 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

대상 주요 플레이어

시장은 Merck KGaA, BenevolentAI, Insilico Medicine, Recursion, Atomwise Inc., BPGbio, Inc., Cloud Pharmaceuticals, IBM, Exscientia plc 및 AstraZeneca와 같은 주요 업체로 구성됩니다.

주요 산업 발전

• 2023년 12월, Merck KGaA는 약물 개발 속도를 높이고 신약의 성공률을 높이는 약물 discovery 소프트웨어인 AIDDISON을 출시했습니다.


• 2023년 9월, Merck KGaA는 BenevolentAI 및 Exscientia와 제휴하여 약물 disc오버리 프로세스를 더 높은 성공 확률로 강화했습니다.


• 2023년 5월, Google Cloud는 제약 및 생명공학 기업이 약물 과잉 및 정밀 의학 발전을 가속화하는 데 도움이 되는 두 가지 새로운 AI 기반 기기를 출시했습니다.