GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) 제약 시장에서 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)
제약 시장에서의 글로벌 인공 지능 (AI)는 평가 될 것으로 예상된다 2024년 USD 1,108.1 Mn 견적 요청 7,776.2 원 으로 2031, 연간 성장률을 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 32.1%의.
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시장은 AI 기술의 핵심 제약 플레이어에 의한 투자로 인한 성장의 증언입니다. AI는 약 발견 과정과 정밀도 약을 가속하는 약제 회사를 돕습니다. 기계 학습 및 딥러닝 알고리즘은 질병의 더 나은 이해를 위해 대형 의료 및 임상 데이터 세트의 분석에도 도움이 됩니다. 또한, 라이프 스타일 변경 및 목표 치료 개발에 초점을 증가하는 만성 질환은 제약 산업에서 AI에 대한 수요를 높일 수 있습니다. AI를 사용하여 환자의 유전 메이크업을 기반으로하는 치료의 개인화는 가까운 미래에 시장 선수를위한 새로운 기회를 제공 할 수 있습니다.
AI를 가진 약 발견 타임라인을 가속
제약 산업은 항상 immense 압력에서 새로운 약물을 시장에 내놓고 전 세계 환자의 요구를 성장시키기 위해 더 빠른 속도로 왔습니다. 그러나, 전통적인 약물 발견 방법, 인간적인 격리 및 실험에 의존, 이 수요로 유지 하기 위해 입증 된 비효율. 과학 문학 및 임상 자료의 petabytes를 통해 이동하여 새로운 약물 대상을 식별하고 새로운 분자를 설계하는 것은 종종 노동 연구의 년이 걸립니다. AI는 고급 컴퓨팅력과 탁월한 데이터의 다량을 분석할 수 있는 능력으로 인류의 역량을 강화함으로써 변화하는 역할을 합니다. 기계 학습과 깊은 학습 알고리즘은 수 시간 내에 알려진 약물 대상에 대한 잠재적 인 약물 후보의 수백만의 실리코 상영을 수행하는 데 사용됩니다. 자연적인 언어 가공 모형 분석 문학은 협회를 찾아내고 결코 탐구한 통찰력을, 수동 자료 scrutiny에 보인 중대한 시간을 저장하지 않습니다. AI 도구는 또한 초기 단계에서 약물 속성 및 부작용을 정확하게 예측하여 히-to-lead 최적화 프로세스를 지원합니다. 제약 거인은 AI가 제공하는 이러한 기능을 활용하기 시작했습니다. 예를 들어, Bayer는 AI 스타트업과 협력하여 암에 대한 약물 발견을 가속화하기위한 단백질 구조에 기계 학습을 적용했습니다. 심장 혈관 질병· Pfizer는 IBM의 Watson과 협력하여 인지 컴퓨팅을 사용하여 R&D 생산성을 향상시킵니다. 이러한 전략적 AI 통합은 전통적인 발견 시간 동안 슬래시 년의 잠재력을 발휘합니다. 이 추세가 계속되면 AI는 pharma 워크플로우에 완전히 삽입되어 대상 식별에서 임상 시험에 이르기까지 모든 단계를 가속화 할 수 있습니다.
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특화된 Biologics 및 Targeted Therapies의 발전
제약 회사에 의해 인공 지능에 투자는 제약 시장에서 인공 지능 (AI)을 구동 할 수 있습니다. 제약 거인은 점점 AI 시스템을 활용하여 약물 발견 프로세스를 가속화하고 더 효율적으로 만듭니다. AI는 의료 데이터의 거대한 쓰레기를 더 빠르게 분석하고 인간이 놓칠 수있는 소설 통찰력을 발견 할 수 있습니다. 이 도움말 제약 회사는 약물 발견 비용 및 AI 보충제로 시간. 예를 들어, Pfizer, Merck, GSK 및 AstraZeneca와 같은 많은 최고 제약 회사는 최근 몇 년 동안 AI 투자를 기울였습니다. 2022 년 유엔 세계 지적재산권기구 (United Nations World Intellectual Property Organization)가 발표 한 데이터에 따르면 AI와 관련 된 약국 특허 출원은 2020 년 ~ 2021 년 사이에 30 % 증가했으며 정밀 의약품 및 임상 시험 분야에서 적용되었습니다. 약물 제조 업체는 AI를 사용하여 유전자 데이터를 분석하고 개인화 된 치료를 개발하고 임상 시험 채용 및 약물 안전을 모니터링합니다. AI 알고리즘은 또한 새로운 분자의 잠재적 인 부작용을 예측할 수 있습니다. 약 발견 과정의 초기에 엄청난 화학 및 생물학 데이터베이스에서 종종 수백만 달러와 몇 년의 연구를 저장하는 빨간 조각 일찍. AI의 응용 프로그램은 세계 보건기구 (World Health Organization)의 2021 보고서에 따르면 향후 5 년 동안 약물 발견, 질병 심사, 치료 권고 및 원격 환자 모니터링을 변환하는 것으로 예상됩니다. 이것은 새로운 치료의 발견을 가속화하고 치료 효과를 높일 것입니다. AI는 또한 데이터 개인 정보 보호, bias 및 규제 준수에 대한 중요한 과제를 제기하여 전체 혜택을 실현할 수 있습니다. 이 변혁 기술에 대한 투자는 혁신과 효율성을 위한 immense 기회를 제공 할 수 있습니다 제약 산업의 혁신과 효율성은 전 세계의 더 나은 건강 결과에 대한 의미.
Analyst의 주요 Takeaways:
As Drug discovery and Clinical Trials 점점 큰 복잡 한 데이터 세트 분석에 의존, 인간보다 더 빠른 분자 라이브러리와 의료 기록을 통해 이동할 수 있는 AI 도구 인기를 얻을. 제약 회사는 AI / 기계 학습을 간소화하여 약물 발견 프로세스를 간소화하고 생산성을 극대화했습니다. AI의 능력은 데이터의 다량을 구출하고 인간의 미묘한 패턴을 식별하는 것은 새로운 약물이 개발되는 방법을 혁명 할 수 있습니다.
북미는 현재 AI-powered Drug discovery 플랫폼을 개발하기 위해 지역 주요 시장 플레이어에 의해 무거운 투자로 인해 시장을 지배합니다. 그러나 아시아 태평양 지역은 중국과 인도 시장으로 인해 제약 산업의 AI 도구의 가장 빠른 채택을 목격 할 것으로 예상됩니다. 이 국가는 급속하게 성장하는 연구 및 개발 expenditure 및 burgeoning 의료 분야를 목격하고 있습니다.
지식의 데이터 보안과 부족은 시장의 성장에 hamper 할 수 있습니다. AI 모델은 학습하는 데이터로만 좋습니다. 환자 개인 정보 보호 및 데이터 보호는 사용자의 신뢰를 얻기 위해 기적 될 것입니다. 약국은 AI 모델과 해석 결과를 훈련 할 때 기술 격차를 브리핑하는 기존 노동 풀에 투자해야합니다.
시장 도전: 기계 학습을 위한 curated pharma 자료 세트의 Lack
curated pharma 자료 세트의 부족은 약제 시장 성장에 있는 인공 지능 (AI)를 hamper 할 수 있습니다. 제약 회사는 의약품 발견의 다양한 단계에서 광범위한 데이터를 수집, 임상 시험 그리고 포스트 마케팅. 그러나, 이 자료의 대부분은 사일로에 남아 있고 상호 작용할 수 없으며 표준화되지 않습니다. 이 분리된 데이터를 기계 학습 애플리케이션을 위해 특별히 디자인된 통합된 잘 구조화된 형식으로 변환하는 것은 매우 도전적입니다. 포괄적인 고품질 레테르를 붙이는 datasets 없이, AI 산법은 약물 발견과 정밀도 약 노력을 가속할 수 있는 진보된 모형을 개발하기 위하여 제한된 훈련 자료가 있습니다. AI는 질병, 약 목표 및 치료에 대한 소설 통찰력을 공개하지 않은 데이터의 petabytes를 통해 이동 할 수있는 힘이 있습니다. 그것은 또한 glean 미묘한 패턴 인간의 분석가 놓칠 수 있습니다. 그러나 상호 운용의 부족, 태그 데이터 세트는 AI 모델의 능력을 제한하여 실제 증거에서 학습합니다. 결과, 예측 독성, 암 분비 및 개인화 된 치료 권고와 같은 AI 응용 프로그램을 촉진하는 것은 산업 수준에서 구현하기 어렵습니다. 이 도전은 AI의 통합을 주류 약물 개발 workstreams로 느립니다. AI 기반 접근법은 교육에 대한 충분한 제약 데이터 액세스로 인해 약 10 %의 조기 검사 시간을 줄일 수있었습니다. 다양한 소스의 포괄적 인 데이터 세트 공유 정보는 알고리즘이 훨씬 더 큰 효율성을 달성 할 수 있습니다.
시장 기회 : 타겟 식별 및 검증을위한 인공 지능의 채택
타겟 식별 및 검증을위한 인공 지능의 채택은 제약 시장에서 글로벌 인공 지능의 큰 기회를 제공합니다. AI는 제약 회사를 돕고 새로운 약물 표적을 더 효율적으로 검증하여 약물 발견을 혁명시키는 잠재력이 있습니다. 대상 식별 및 검증은 종종 전통적인 연구 방법을 사용하여 몇 년 걸리는 중요한 과정입니다. 기계 학습과 같은 AI 기술은 생물학적 및 화학적 데이터의 엄청난 양을 분석하여 잠재적 인 약물 표적과 그 특성이 훨씬 빠릅니다. 이것은 크게 초기 약물 발견 노력을 가속화하고 환자에게 더 빨리 새로운 치료를 가져올 수 있습니다. 몇몇 제약 회사는 이미 AI가 표적 ID를 변환하는 방법을 탐구하기 시작했습니다. 예를 들어, Bristol Myers Squibb는 Anthropic과 협력하여 암과 같은 질병에 대한 새로운 목표를 제시하기 위해 생물학적 데이터 세트에 자기 감독 학습 모델을 적용했습니다. AstraZeneca, Pfizer 및 Janssen과 같은 다른 많은 큰 약국 회사는 또한 genome sequencing 및 단백질 구조 자료에 기계 학습을 적용하는 시작된 협력을 통해 소설 대상을 생성합니다. 실제 건강 데이터 증가의 사용으로, AI는 또한 협회를 발견하고 환자 데이터 세트에 있는 질병 결과에 근거를 둔 잠재적인 약 표적을 식별하기 위하여 이용됩니다. 대상 식별을위한 AI의 광범위한 채택은 향후 몇 년 동안 약물 발견 성공률을 크게 개선 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 개발을위한 Financing의 유엔 Inter-Agency Task Force의 2021 보고서에 따르면 기존 약물 발견 방법은 현재 약 5 %의 낮은 성공률을 가지고 있으며 제약 회사에 대한 높은 비용으로 결과합니다.
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Deployment Mode - 제약 AI의 Cloud Deployment의 가용성 및 확장성 연료 성장
배포 모드의 관점에서 클라우드 세그먼트는 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상된다 58.1% 에서 2024, 그것의 감당성 및 확장성. 제약 회사, 특히 시작 및 중소 기업에 작은, 일정한 압력에 따라 비용을 제어하고 투자 수익을 극대화합니다. AI 솔루션 배포하기 전에는 하드웨어 조달, 인프라 유지 보수 및 관리를위한 IT 직원 고용을위한 대형 상륙 자본이 필요합니다. 클라우드 모델은 유료 구독 기반 AI 서비스를 제공함으로써 이러한 비용을 제거합니다. 기업은 무거운 인프라 투자를 만들 필요없는 그들의 필요로 신속하게 역량을 확장 할 수 있습니다. Cloud는 지속적인 업데이트와 업그레이드를 통해 AI 기술의 최신 개발의 최고에 머물 수 있습니다. 이 장점은 작은 분자 약 발견, 생물 공학 개발, 임상 시험 및 개인화 된 약을 통해 제약 AI 응용 프로그램의 배포에 대한 선호한 선택을 만들었습니다.
Technology- Deep Learning은 AI 기술을 지배합니다.
기술 측면에서 딥러닝 세그먼트는 2024 년 42.12%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상되며, 크고 복잡한 데이터셋에서 직접 학습할 수 있는 능력으로 빚지고 있습니다. 약제 연구 및 개발은 다량 genomic, 화상 진찰, 화학물질 및 환자 자료에 약 기계장치와 질병의 표적을 몰기 위하여 크게 의존합니다. 전통적인 AI 기술은 이러한 기생충 및 비편성 풀에서 의미있는 통찰력을 추출하는 투쟁. Deep Learning 알고리즘은 인간 개입 없이 분자, 생물학적 및 임상 데이터의 복잡한 패턴을 직접 인식하기 위한 자동화된 기능을 제공합니다. 이 각자 학습 기능은 표적 ID, 화합물 검열, 생물지식 탐지 및 약제 기업에 있는 임상 시험 participant 채용의 맞은편에 신청을 위해 극단적으로 잘 적응시킵니다. 그 도미니즘은 생명의학 데이터셋이 의료의 신흥 omics 기술과 디지털화로 크기와 범위에서 확장될 것입니다.
제공 - Software Dominates as Pharma AI가 상용화로 이동
제안의 관점에서, 소프트웨어 세그먼트는 2024년에 54%의 가장 높은 시장 점유율에 기여하기 위하여, 상업적으로 배치된 해결책으로 약제 AI의 성숙에 owing. 초기 실험적 구현은 전문 AI 하드웨어에 더 의존했습니다. 그러나 AI의 핵심 알고리즘 안정화 및 규제 신뢰로 인해 pharma 회사는 기존 IT 인프라 및 규제 준수 워크플로우에 완벽하게 통합 될 수있는 독립 소프트웨어 도구를 선호했습니다. 소프트웨어 프로그램은 하드웨어보다 더 많은 비용 효율적인 옵션을 제공하여 임상 및 상용 수명주기 전반에 걸쳐 AI 기술을 확장합니다. 이 제품은 기계 학습 및 데이터 처리 작업을 원활하게 처리하면서 다양한 사용자 기능을 위한 구성 가능한 인터페이스를 제공합니다. AI 소프트웨어의 이 독립 아직 상호 운용성 성격은 pharma 회사가 검증 및 문서에 따라 AI 산출의 가득 차있는 통제를 가지고 가는 것을 허용합니다. 상업적인 소프트웨어의 이동은 R&D 실험실을 pharmacovigilance와 의학 affairs 같이 지역에 있는 실제적인 결정에 AI의 더 넓은 배치를 촉매화하고 있습니다.
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북아메리카는 2024년에 41.2%의 추정된 시장 점유율을 가진 약제 시장에서 인공 지능 (AI)를 지배합니다. 미국은 AI 기술에 크게 투자 한 많은 대형 제약 회사에 집입니다. 회사보기 AI 약 발견에 대 한 중요 한, 비용 절감 및 시장 시간. Pfizer, Johnson & Johnson, Merck 및 기타와 같은 대형 기업들은 자동 약물 발견 프로세스에 중점을 둔 전용 AI 부서 및 실험실을 설정했습니다. 이 분야에서 현지 창업자는 강력한 펀딩 지원을 받고 혁신적인 솔루션에 기여할 수 있습니다. 이 지역은 컴퓨터 과학, 데이터 과학 및 의료와 같은 도메인의 전문성을 갖춘 고도로 숙련 된 인력을 보유하고 있습니다. 이 인재 풀은 기술적인 도전과 효율성을 활용하여 AI-powered 도구를 배포합니다.
아시아 태평양은 제약에서 인공 지능 (AI)에 가장 빠르게 성장하는 시장으로 등장했습니다. 중국과 인도와 같은 국가는 AI 연구 센터를 수립하기 위해 글로벌 제약 회사에 대한 저비용베이스를 제공합니다. 국가 모두는 또한 burgeoning 국내 시장 필요 비용 효과적인 약 발달 기능이 있습니다. 중국의 정부는 "중국 2025"운동의 일환으로이 부문을 적극적으로 추진합니다. 재정적 인 인 인센티브는 외국 직접 투자를 유치하기 위해 제공됩니다. 여러 Sino-American Joint Ventures는 아시아에서 독점적으로 복잡한 의료 문제에 대한 깊은 학습을 적용하기 위해 왔습니다. 인도에서 정부는 AI를 적용하는 공공 민간 파트너십을 통해 일반 의약품 제조 및 디지털 의료를 증가시키는 것을 목표로합니다.
Global Artificial Intelligence (AI) 제약 시장 보고서 적용
| 공지사항 | 이름 * | ||
|---|---|---|---|
| 기본 년: | 2023년 | 2024년에 시장 크기: | US$ 1,108.1 만 |
| 역사 자료: | 2019년 ~ 2023년 | 예측 기간: | 2024에서 2031 |
| 예상 기간 2024년에서 2031년 CAGR: | 11.6% 할인 | 2031년 가치 투상: | 장바구니 US$0.00 |
| 덮는 Geographies: |
| ||
| 적용된 세그먼트: |
| ||
| 회사 포함: | NVIDIA Corporation, IBM Corporation, Exscientia, Insilico Medicine, Atomwise, Inc., Cloud Pharmaceuticals, Inc., Cyclica Inc., Envisagenics, Inc., Numerate, Inc., Schrödinger, Inc., Standigm, 터빈. ai, BenevolentAI, 반복 제약, Owkin, Inc., XtalPi Inc., Valo 건강, Absci | ||
| 성장 운전사: |
| ||
| 변형 및 도전 : |
| ||
Uncover Macros and Micros Vetted on 75+ Parameters: Get Instant Access to Report
* 정의: 제약 시장에서 인공 지능 (AI)는 고급 기계 학습 및인지 기술을 사용하여 새로운 약물 후보를 발견하고 치료 계획을 개인화하고 임상 시험을 가속화합니다. AI는 약제 회사가 연구, 임상 시험, 전자 건강 기록 및 과학적인 문학에서 자료의 광대한 양을 분석하는 것을 돕고 질병 기계장치를 더 잘 이해하고 더 효과적인 표적 약물을 빨리 개발합니다. AI는 반복적인 작업을 자동화하여 약물 발견 및 개발 프로세스를 크게 발전시키는 잠재력을 가지고 있으며 인간이 혼자 볼 수있는 통찰력을 밝혀냅니다. 이 약제 회사가 비용을 삭감하고 환자에게 더 빨리 혁신적인 새로운 처리를 가져올 것을 도울 수 있습니다.
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About Author
Ghanshyam Shrivastava
Ghanshyam Shrivastava - With over 20 years of experience in the management consulting and research, Ghanshyam Shrivastava serves as a Principal Consultant, bringing extensive expertise in biologics and biosimilars. His primary expertise lies in areas such as market entry and expansion strategy, competitive intelligence, and strategic transformation across diversified portfolio of various drugs used for different therapeutic category and APIs. He excels at identifying key challenges faced by clients and providing robust solutions to enhance their strategic decision-making capabilities. His comprehensive understanding of the market ensures valuable contributions to research reports and business decisions. Ghanshyam is a sought-after speaker at industry conferences and contributes to various publications on pharma industry.
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