인공지능(AI) SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)
Biotechnology 시장의 글로벌 AI는 가치있는 것으로 추정됩니다. 2024년 USD 2.10 Bn 견적 요청 USD 7.11 Bn 로 2031, 합성 연간 성장률 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 19 %· AI는 약 발견 및 개발과 같은 생명 공학에서 다양한 프로세스를 혁신하는 잠재력이 있습니다. 그것은 농업, 건강 관리, 법의학 및 환경 보호와 같은 많은 생물 공학 영역에서 사용됩니다.
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생명 공학의 AI에 대한 민간 및 공공 조직에서 자금 조달은 예측 기간 동안 시장 성장을 구동 할 수 있습니다. 더 진보 된 알고리즘 개발과 결합 된 하드웨어 및 처리 비용은 생명 공학 응용 분야에서 AI 기술의 채택을 높일 수 있습니다. 비싸고 시간이 많이 걸리는 실험실 테스트 및 시험도 시장 성장을 구동할 수 있습니다.
약 발견 및 정밀 의학 상승
약물 발견 및 정밀 의학의 인공 지능의 응용은 진행 상황을 가속화 생명 공학 연구 개발. AI로, 연구원은 지금 인간에게 가지고 갈 것이다 시간의 분수에 있는 silico에 있는 잠재적인 약 화합물의 수백만을 검열할 수 있습니다. 강력한 기계 학습 알고리즘은 유전 정보, 분자 구조, 전자 건강 기록 및 임상 시험 결과를 포함하는 광대한 데이터 세트에 훈련됩니다. 이 AI는 새로운 약물 표적을 식별하고 새로운 분자 디자인을 제안하고 환자가 독특한 생물학적 프로필을 기반으로 다른 치료에 반응 할 수있는 방법을 예측 할 수 있습니다. AI 기술은 전체 약물 개발 파이프라인의 변형 충격을 가지고 있습니다. 바이오매스 데이터셋을 분석하기 위한 깊은 학습을 이용하며, 수동으로 감지할 수 없는 생체인식 또는 질병을 발견할 수 있습니다. Benevolent AI와 같은 시작은 체계적으로 잠재적 인 분자의 수십억을 스크리닝하여 경화 질병을위한 새로운 약물 후보를 발견했습니다. 약제 거인은 또한 AI에서 preclinical와 임상 시험에 있는 bottlenecks를 해결하기 위하여 크게 투자하고 있습니다. 예를 들어, 11 월 2022에서 XtalPi Inc.는 CK Life Sciences와 제휴했습니다. 이 파트너십은 최첨단 AI 종양 백신 연구 및 개발 플랫폼을 만들기 위해 각 분야의 전문성을 활용하여 종양 백신을 발견하고 디자인할 수 있는 능력을 향상시키고 새로운 백신 유형의 개발을 추진합니다. Amgen의 R & D 및 과학자들은 6 월 2022의 관계를 설립했습니다. 파트너십은 AI 및 기계 학습을 활용하여 새로운 단백질 치료를 생성하는 약물 발견 및 개발에 대한 새로운 접근 방식을 보여줍니다.
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임상시험 채용 및 보유
임상시험의 복잡성 증가는 생명 공학 시장 성장에 AI를 구동할 수 있습니다. 환자를 모집하고 전체 임상 시험 과정을 통해 유지 바이오 테크 회사에 도전합니다. AI는 환자 데이터 세트의 고급 분석을 통해 더 많은 후보자를 식별하여 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 그것은 의료 역사, 인구 통계, 습관 및 병원과 같은 매개 변수를 활용하여 개인화 된 접근을 타겟팅 할 수 있습니다. AI를 이용한 이 집중된 채용은 참가자의 다양성을 개선하고 심사 실패율을 감소시킵니다. 한 번 등록하면 임상 시험에 종사하는 환자는 중요한 수동 노력이 필요합니다. 치료 의정서에 비합리 또는 조기에 충격 시험 timelines 및 결과. 따라서 AI는 디지털 기술을 통해 참가자를 지속적으로 모니터링합니다. 모바일 앱, 웨어러블 및 원격 모니터링 장치와 같은 기술은 실시간 기반에 중요한 징후, 약물 섭취 세부 사항 및 기타를 제공합니다. AI 도구는 데이터 패턴에서 anomalies를 스럽게하여 disengagement 또는 non-adherence의 초기 징후를 식별 할 수 있습니다. 상담 세션 또는 추가 관리와 같은 적시 개입은 보존을 높일 수 있습니다. 예측 모델링에 대한 AI의 사용은 또한 위험 환자의 견적을 돕습니다.
Analyst의 주요 Takeaways:
글로벌 AI in biotechnology 시장은 향후 몇 년 동안 성장할 수 있습니다. 디지털 생물학의 유전자 sequencing 및 상승의 결정 비용은 AI 및 기계 학습 기술을 채택하기 위해 더 많은 생명 과학 실험실을 가능하게합니다. 연구자들은 약물 발견, 더 나은 이해 질병을 가속화하고 개인화 된 치료를 개발하는 깊은 학습을 사용합니다. 이것은 biotech 기업을 변형했습니다.
데이터 개인 정보 보호 및 규제는 시장의 성장에 hamper 할 수 있습니다. Biomedical data는 민감한 개인 정보를 포함, 따라서, 회사는 AI가 책임을 지지하고 환자 프라이버시를 보류하는 방법을 찾아야 합니다. 규제 승인은 더 많은 AI 기반 의료 기술은 임상 시험 및 임상 사용을 입력합니다.
북미는 현재 미국과 캐나다의 제약 회사 및 연구 기관에 의해 AI의 무거운 투자로 인해 시장을 지배합니다. 그러나 Asia Pacific은 가장 빠른 성장을 목격할 것으로 예상됩니다. 중국과 인도와 같은 국가는 생명 공학에 대한 AI를 향해 발전하고, 발전하는 컴퓨팅을 적용하기 위해 이니셔티브를 기울입니다. Biomanufacturing Base는 싱가포르와 한국과 같은 장소에서 확장되어 AI 솔루션 제공업체를 위한 이 지역 최고 대상을 만듭니다.
시장 도전:높은 제조 비용
Biotechnology 응용 분야의 고급 AI 기술을 개발하는 데 관련된 높은 제조 비용은이 분야에서 성장을위한 주요 도전을 포즈합니다. 정교한 신경망 개발, 복잡한 알고리즘 및 의료 이미징 분석, 약물 발견, 정밀 농업 및 기타 분야에서 필요한 전문 컴퓨팅 하드웨어는 연구 및 개발에 큰 투자를합니다. 그것은 종종 몇 년 동안 고도로 숙련 된 엔지니어, 데이터 과학자 및 연구원의 작업을 포함한다. 이 중요한 상륙 자본 지출은 시장 진입 및 혁신을 상업화하기 위해 창업 및 중소기업이 어려운 것입니다. 큰 법인조차도 실질적인 수익률이 없는 그런 높은 개발 비용을 정당화할 수 있습니다. 전문 지식과 인프라를 위한 필요성에 따라 비용 절감 Genomic sequencing, 단백질 구조 예측 및 전염병 모델링과 같은 작업을위한 고급 AI 솔루션은 찾기가 어렵습니다. 또한 최첨단 프로세서, 대형 저장 용량 및 빠른 네트워킹 기능을 갖춘 고성능 컴퓨팅 시설을 갖추고 있습니다. 이러한 리소스를 유지하면 운영 비용을 절감합니다. 유엔 교육, 과학 및 문화기구 (UNESCO)의 데이터에 따르면 전세계 거의 60 %의 바이오 기술자 및 데이터 과학 전문가의 심각한 부족을 직면합니다. 인적 자본의 제한된 가용성은 급여 및 교육 비용을 구동합니다. 전체, 광범위한 R & D 투자 및 주요 자원의 부족의 조합은 조직을위한 매우 높은 진입 장벽으로 이어집니다.
시장 기회: 맞춤 의학의 성장 초점
개인화 의약품의 성장 초점은 생명 공학 시장에서 글로벌 AI의 성장 기회를 제공 할 수 있습니다. 맞춤 의학은 각 환자의 개별 특성에 맞춤 의학 치료를 포함합니다. 인공 지능과 기계 학습 기술의 도움으로, 질병의 예측, 탐지 및 발진은 개인적인 환자의 임상, 게놈 및 분자 특성으로 더 정확한 복용 할 수 있습니다. AI 및 기계 학습 알고리즘은 분자, 임상 및 이미징 데이터를 분석하여 개인 수준에서 질병을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 기술은 특정 개인에게 더 심한 질병을 만드는 게놈 변화를 식별 할 수 있습니다. genomes, 건강 기록 및 수천 명의 환자의 결과가 포함 된 대형 데이터 세트를 활용하여 AI는 질병 예측, 조기 탐지, 치료 선택 및 개별 수준에서 치료 응답 모니터링을 제공합니다. 예를 들어, AI 도구는 암 위험을 예측하고 유전자를 기반으로 한 높은 위험 개인에 대한 표적 예방을 권장합니다.
세계 보건기구 (World Health Organization)가 발표 한 보고서에 따르면, 국가 정밀 의학 이니셔티브의 수는 2020-2021에서 게놈 약을 구현하고 데이터 공유를 촉진하기위한 60 개 이상의 국가 개발 정책을 두 배로 늘렸다.
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구성 요소로 - 사용자 정의 드라이브 소프트웨어 세그먼트에 대한 Rising 필요
구성 요소의 관점에서 소프트웨어 세그먼트는 조직 전반에 걸쳐 커스터마이징에 필요한 상승에 2024 %의 49.1 %의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 제약 및 생명 공학 회사는 복잡하고 높은 규제 산업에서 작동합니다. 소프트웨어 솔루션은 다른 구성 요소가 일치할 수 없는 개인화 수준을 허용합니다. 기업은 인터페이스를 사용자 정의하고, 작업 흐름을 정확한 요구와 도전에 적응할 수 있습니다. 해당 이용 후기에 달린 코멘트가 없습니다. 소프트웨어는 또한 정기적으로 업데이트를 통해 개선을위한 기회를 제공합니다. 새로운 데이터가 등장하고 방법 진화함에 따라 소프트웨어는 개선의 비분해적 통합을 촉진합니다.
응용 프로그램 - Targeted Technology는 약물 디스커버리 및 개발에서 정밀 잠금 해제
응용 프로그램의 관점에서, 약물 발견 및 개발 세그먼트는 새로운 AI 도구를 적용하여 2024에서 35.12%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 추정됩니다. 과학 문학과 임상 시험 자료의 광대한 양을 활용해서, 표적 AI 기술은 efficacy와 독성을 예측하기 위하여 급속하게 스크린 화합물 도서관 할 수 있습니다. 이 가속 대상 식별에서 리드 최적화. 기계 학습은 질병 통로의 모델링을 통해 가장 유망한 표적을 피할 수 있습니다. 인간 전문가, AI streamlines preclinical 연구 및 임상 시험 디자인. 효율성과 효율성을 개선함으로써 AI는 새로운 약물이 환자에게 더 나은 역할을 수행하고 테스트하는 방법을 변화시킵니다. 공간은 점점 더 정밀하게 요구되므로 AI는 발견 및 개발 전반에 걸쳐 더 정확한 접근 방식을 지속적으로 강화할 것입니다.
최종 사용자 - 파트너십의 새로운 품종 Propel Pharmaceutical Leadership
최종 사용자의 관점에서, 제약 회사 세그먼트는 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 추정된다 40.1% 에서 2024, owing to 소설 협력. Biotech 탄생 혁신적인 과학, 약국은 대규모 상업화 챔피언. 지금, 연구와 실제적인 충격 사이 죽음의 골짜기는 unprecedented 협력을 요구합니다. 제약 거대는 점점 자금을 지원하지만 통합 AI 솔루션 및 데이터 기반 컨설팅. 이 생물공학은 hypothesis 세대의 전문성에 초점을 맞추고 있습니다. 반환에서, pharma는 그들의 사업 목표에 맞추는 절단 가장자리 프로그램의 파이프라인을 얻습니다. Multi-party 파트너십은 norm이 되고, 제약 스폰서는 업계와 학계 전반에 걸쳐 동적 동맹을 중개하여 리더십을 유지합니다.
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북미는 2024 년 41.2%의 예상 시장 점유율을 가진 생명 공학 시장에서 글로벌 AI를 지배합니다. 이 지역은 Pfizer, Merck 및 Johnson & Johnson과 같은 선도적인 플레이어의 존재와 강력한 제약 및 바이오 기술 산업을 자랑하고 있습니다. NIH와 같은 조직을 통해 R & D에 투자하는 미국 정부의 본사가 AI와 같은 신흥 기술의 혁신과 채택을 위해 고도로 교육 환경을 만들었습니다. 약 발견 및 개발을위한 AI 응용 분야에서 일하는 많은 시작은 미국에 본사를두고 중요한 벤처 캐피탈 펀드를 유치합니다. Harvard 및 MIT와 같은 선도적 인 대학은 단백질 모델링 및 게놈 분석과 같은 영역을위한 기계 및 깊은 학습 기술을 포함하는 연구의 최전선에 있습니다.
아시아 태평양 지역은 생명 공학에서 AI를 위한 가장 빠른 성장 시장으로 출범했습니다. 중국과 인도와 같은 국가는 국내 혁신을 촉진하는 정부 이니셔티브를 가진 그들의 biotech 기업에 있는 exponential 성장을 목격하고 있습니다. 서양 제약 회사는 큰 제조 기지를 가지고 있지만, 아시아 회사는 점점 기본 연구에 투자하고있다. AI 도구의 내부 개발 활동과 통합을 높였습니다. 예를 들어, Alibaba 및 Baidu, 중국 기반 기업은 질병 진행을 예측하기위한 AI 조수에 크게 투자하고 있습니다. 프로그래밍 재능의 운영 비용과 가용성을 감소시켜 글로벌 바이오 기술 선수가 아시아에서 AI 부서를 설정하여 연구 생산성을 향상시킵니다. 이 지역은 계약 연구 및 제조를위한 중요한 허브 역할을합니다. AI를 사용하여 더 나은 분석.
Biotechnology Market Report Coverage의 인공지능(AI)
| 공지사항 | 이름 * | ||
|---|---|---|---|
| 기본 년: | 2023년 | 2024년에 시장 크기: | 장바구니 US$0.00 |
| 역사 자료: | 2019년 ~ 2023년 | 예측 기간: | 2024에서 2031 |
| 예상 기간 2024년에서 2031년 CAGR: | 19% 할인 | 2031년 가치 투상: | 장바구니 US$0.00 |
| 덮는 Geographies: |
| ||
| 적용된 세그먼트: |
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| 회사 포함: | AstraZeneca, Bristol-Myers Squibb, Gilead Sciences, Inc., Sanofi, Abbott Laboratories, Biogen, Pfizer, Inc., Novo Nordisk A/S, Amgen, Inc., Merck KGaA, Johnson & Johnson Services, Inc., F. Hoffmann-La Roche Ltd., Novartis AG, Deep Genomics, NVIDIA Corporation, Verge Genomics, Recursion Pharmaceutical | ||
| 성장 운전사: |
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| 변형 및 도전 : |
| ||
Uncover Macros and Micros Vetted on 75+ Parameters: Get Instant Access to Report
* 정의: Biotechnology Market의 글로벌 AI는 제약 및 생명 공학 회사, 학술 및 연구 기관, 임상 연구 기관 및 생명 과학 스타트업과 같은 다양한 산업 분야의 인공 지능 기술과 기술을 활용합니다. AI는 복잡한 생물학적 및 화학적 상호 작용 및 새로운 약물 후보자와 치료 메커니즘을 식별하는 데이터의 엄청난 양을 분석하여 약물 발견 및 개인화 의학을 가속화합니다.
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Manisha Vibhute
Manisha Vibhute is a consultant with over 5 years of experience in market research and consulting. With a strong understanding of market dynamics, Manisha assists clients in developing effective market access strategies. She helps medical device companies navigate pricing, reimbursement, and regulatory pathways to ensure successful product launches.
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