임상 시험에서의 AI 시장 규모 및 점유율, 통계 보고서 2032

임상시험에서의 AI 시장 규모

임상 시험의 AI 시장 규모는 2023년에 13억 달러로 평가되었으며 2024년에서 2032년 사이에 14% 이상의 CAGR을 등록할 것으로 예상됩니다. AI 기술은 생물학 연구, 임상 연구 및 의료 기록의 방대한 데이터 세트를 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 잠재적인 약물 후보를 식별하고 프로세스 초기에 효과를 예측하여 약물 발견 및 개발에 필요한 시간을 단축합니다.

AI 는 전자 건강 기록(EHR) 및 기타 데이터 소스를 선별하여 임상시험의 특정 기준을 충족하는 잠재적 후보를 식별할 수 있습니다. 이러한 표적화된 접근 방식은 채용 효율성을 높입니다. 예를 들어, 2024년 4월 템퍼스(Tempus)는 기존 방법보다 50% 더 빠르게 암 임상시험에 적합한 후보를 식별하는 AI 기반 플랫폼을 발표했습니다. 이 기능은 모집 프로세스를 개선하여 임상시험 엔드포인트에 도달하는 시간을 단축합니다.

임상시험을 진행하는 데는 비용이 많이 듭니다. AI는 모니터링, 데이터 관리, 규정 준수와 같은 임상시험 프로세스의 다양한 측면을 자동화하여 이러한 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 유전자 및 분자 데이터를 분석하는 AI의 기능을 통해 개별 환자의 요구에 맞는 맞춤형 치료 계획을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 6월 노바티스(Novartis)는 AI를 사용하여 유방암 임상시험 환자를 위한 맞춤형 치료 요법을 설계했습니다. AI 모델은 유전자 프로필을 기반으로 치료를 맞춤화하는 데 도움이 되어 더 높은 반응률과 더 나은 환자 결과로 이어졌습니다.

시장은 성장을 방해할 수 있는 몇 가지 함정과 과제에 직면해 있습니다. AI 알고리즘이 효과적으로 작동하려면 주석이 잘 달린 고품질 데이터가 대량으로 필요합니다. 그러나 임상시험 데이터는 단편화되고 일관성이 없으며 불완전할 수 있어 AI 모델에서 잠재적인 편향과 부정확성으로 이어질 수 있습니다. AI 시스템을 EHR 및 임상 데이터 관리 시스템과 같은 기존 임상시험 인프라와 통합하는 것은 기술적으로 까다롭고 리소스 집약적일 수 있습니다. 또한 AI 모델은 훈련 데이터에 존재하는 기존 편향을 의도치 않게 영속화할 수 있습니다. 임상시험에서 이는 부정확한 결과와 다양한 인구통계학적 그룹 간에 불평등한 치료 결과로 이어질 수 있습니다.

임상시험에서의 AI 시장 동향

FDA 및 EMA와 같은 규제 기관은 임상시험에서 AI를 사용하는 것을 점점 더 수용적으로 받아들이고 있습니다. AI 기술을 통합하기 위한 프레임워크와 지침을 개발하는 동시에 환자의 안전과 데이터 무결성을 보장하기 위한 노력이 진행 중입니다. 웨어러블 장치 및 원격 모니터링 기술의 사용이 증가함에 따라 임상 환경 밖에서 지속적인 데이터 수집이 가능해지고 있습니다. AI 알고리즘은 이 데이터를 처리하여 실시간으로 환자 건강을 모니터링하고 부작용을 즉시 감지합니다.

AI 기반 예측 분석은 치료에 대한 환자의 반응 및 잠재적 부작용을 예측하고 의사 결정 프로세스를 최적화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 자연어 처리(NLP) 기술은 임상 노트, 연구 논문 및 환자 기록과 같은 비정형 데이터 소스에서 귀중한 정보를 추출하는 데 사용되고 있습니다. AI는 참가자들이 웨어러블 기기와 원격 의료 서비스를 통해 집에서 데이터를 제공할 수 있는 분산형 임상시험으로의 전환을 촉진하고 있습니다. 고급 AI 알고리즘은 임상 시험에서 더 나은 진단 및 모니터링을 위해 의료 이미지를 분석하는 데 사용되고 있습니다.

임상시험 시장 분석의 AI

구성 요소를 기준으로 시장은 소프트웨어와 서비스로 나뉩니다. 소프트웨어 부문은 2023년에 8억 달러 이상으로 평가되었습니다. AI 소프트웨어는 대량의 임상 데이터를 효율적으로 처리 및 해석할 수 있는 정교한 도구를 제공하여 데이터 입력, 모니터링 및 보고와 같은 반복적인 작업을 자동화하여 인적 오류를 줄입니다. 게놈 데이터, 의료 이미지 및 환자 기록을 포함한 다양한 데이터 소스를 통합하고 웨어러블 장치 및 원격 모니터링 기술과 함께 작동하여 임상 환경 밖에서 지속적인 데이터 수집을 가능하게 합니다.

AI를 통해 임상시험 데이터 및 환자 건강 지표를 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 유전, 표현형 및 생활 방식 정보를 기반으로 개인화된 치료 계획을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 4월 BioXcel은 신경과학 약물 후보에 대한 임상시험 데이터를 분석하는 데 AI 기반 플랫폼이 성공했다고 발표했습니다. AI 소프트웨어는 패턴과 바이오마커를 식별하는 데 도움이 되어 보다 정확한 환자 계층화를 가능하게 하고 임상시험 결과를 개선했습니다.

응용 프로그램을 기반으로 임상 시험 시장의 AI는 약물 개발, 약물 발견, 임상 시험 관리 등으로 분류됩니다. 신약 개발 부문은 2024년부터 2032년까지 12% 이상의 CAGR을 등록할 것으로 예상됩니다. AI는 데이터 분석, 표적 식별 및 임상 시험 설계와 같은 작업을 자동화하여 개발 시간을 단축하고 신약의 출시 시간을 단축함으로써 약물 개발을 가속화합니다. 또한 노동 집약적인 프로세스를 자동화하고, 임상시험 설계를 최적화하고, 환자 모집 및 모니터링을 개선하여 비용을 절감하여 약물 개발을 보다 실현 가능하고 매력적으로 만듭니다.

새롭게 떠오르고 있는 생성형 AI는 새로운 약물 화합물을 만들어 기업의 R&D 프로세스를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 2024년 6월 Recursion은 NVIDIA의 DGX AI 기술로 구동되는 슈퍼컴퓨터인 BioHive-2의 출시를 발표했습니다. 이 새로운 인프라는 신약 개발 프로세스를 가속화하는 더 크고 더 발전된 AI 모델을 훈련하여 AI 기반 약물 개발에 대한 Recursion의 기능을 크게 향상시킵니다.

북미는 2023년 40% 이상의 주요 점유율로 임상 시험 시장에서 글로벌 AI를 지배했습니다. 북미, 특히 미국에는 선도적인 제약 및 바이오 제약 회사가 다수 입주해 있으며, 이들은 임상시험을 간소화하기 위해 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다.

이 지역은 강력한 인프라와 고급 AI 도구에 대한 높은 채택률을 갖추고 있습니다. 이 지역 내에서는 임상시험을 위한 혁신적인 AI 솔루션을 개발하기 위한 R&D에 상당한 투자가 이루어지고 있습니다. 이는 정부 및 민간 부문의 자금 지원으로 더욱 지원되어 최첨단 임상 연구를 위한 지역의 역량을 강화합니다. 예를 들어, 2024년 1월 액센츄어(Accenture)는 AI를 사용하여 클라우드에서 임상 시험을 설계하고 수행하는 퀀트헬스(QuantHealth)에 투자하여 약물 개발 프로세스를 크게 가속화하고 비용을 절감했습니다.

유럽의 임상시험 시장의 AI는 몇 가지 요인으로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 호라이즌 유럽(Horizon Europe) 프레임워크와 같은 프로그램은 AI 및 디지털 헬스 프로젝트에 자금을 제공합니다. 유럽은 디지털 인프라가 발전하고 의료 분야에서 AI 기술이 널리 채택되고 있습니다. 유럽의약청(EMA)은 데이터 품질, 투명성 및 윤리적 사용에 중점을 두고 임상시험 사용 지침과 AI 통합을 적극적으로 추진하고 있습니다.

아시아 태평양 지역에서는 만성 질환의 증가와 인구 고령화로 인해 효율적인 임상시험에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 중국과 인도와 같은 국가는 만성 질환의 부담을 줄이기 위해 AI 기술과 의료 혁신에 막대한 투자를 하고 있습니다. 낮은 운영 비용과 대규모 환자 풀로 인해 아시아 태평양 지역은 임상시험을 위한 매력적인 목적지입니다.

임상시험 분야의 AI 시장 점유율

IBM, NVIDIA Corporation 및 Insilico Medicine은 2023년에 10% 이상의 시장 점유율로 상당한 시장 점유율을 차지했습니다. 주요 업체들은 기술 전문성과 방대한 자원을 활용하여 약물 개발 프로세스의 혁신과 효율성을 주도하고 있습니다. IBM 및 NVIDIA와 같은 회사는 고급 머신 러닝 알고리즘 및 데이터 분석을 활용하여 환자 모집을 개선하고, 데이터 관리를 간소화하고, 더 정확하게 임상 시험 결과를 예측하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 임상시험 설계의 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 일정을 단축할 수 있으며, 이를 통해 신약 개발 프로세스를 보다 효과적이고 새로운 의료 서비스 요구에 신속하게 대응할 수 있습니다.

또한 이러한 회사는 실제 증거 및 게놈 데이터를 분석하기 위한 정교한 AI 기반 도구를 개발하여 환자 계층화 및 치료 개인화를 개선하고 있습니다. IBM과 브리스톨 마이어스(Bristol Myers)의 최근 파트너십과 같은 전략적 파트너십 및 인수를 통해 이러한 주요 업체들은 역량을 확장하고 포트폴리오를 강화하고 있습니다.

임상시험 시장 기업에서의 AI

임상시험 산업에서 AI를 사용하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

• Exscientia 주식 회사
• 국제 비즈니스 머신 코퍼레이션(IBM)
• 인실리코 메디슨, Inc.
• IQVIA 홀딩스 Inc.
• 메디데이터 솔루션, Inc.
• 뉘앙스 커뮤니케이션즈, Inc.
• NVIDIA 주식회사
• 오킨 주식회사
• 사마 테크놀로지스, Inc.
• 센신 헬스 plc
• 트라이얼트로브 Inc.
  

임상시험에서의 AI 산업 뉴스

• 2024년 6월, 메디데이터 솔루션즈(Medidata Solutions)는 임상시험의 실시간 분석 및 의사 결정 강화를 목표로 하는 새로운 AI 기반 플랫폼인 '메디데이터 AI 인사이트(Medidata AI Insight)'의 출시를 발표했습니다.
  
• 2024년 4월, IBM Watson Health는 Bristol Myers Squibb과 전략적 파트너십을 체결하여 Watson의 AI 기술을 임상 시험 프로세스에 통합함으로써 환자 모집을 가속화하고 데이터 분석을 개선하는 데 중점을 두었습니다.
  

임상 시험의 AI 시장 조사 보고서에는 다음 부문에 대한 2021년부터 2032년까지 수익($Bn) 측면에서 추정 및 예측과 함께 업계에 대한 심층적인 적용 범위가 포함되어 있습니다.

시장, 구성 요소별

• 소프트웨어
  • 단계 I
  • 제2단계
  • 3단계
• 서비스
  • 단계 I
  • 제2단계
  • 3단계

기술별 시장(Market, By Technology)

• 기계 학습
• 자연어 처리(NLP)
• 컴퓨터 비전
• 상황별 봇
• 다른

응용 프로그램별 시장

• 신약 개발
• 신약 개발
• 임상시험 관리
  • 환자 모집
  • 임상시험 모니터링
  • 임상 데이터 관리
  • 위험 기반 모니터링
• 다른

최종 사용자별 시장

• 제약 및 생명 공학 회사
• 임상시험수탁기관(CRO)
• 학술 및 연구 기관
• 다른

위의 정보는 다음 지역 및 국가에 대해 제공됩니다.

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 러시아
  • 북유럽
  • 유럽의 다른 지역
• 아시아 태평양
  • 중국
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  • 오스트레일리아
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  • 아시아 태평양 지역의 나머지 지역
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  • 멕시코
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  • 사우디아라비아
  • MEA의 나머지 지역