생명 과학 분석 시장의 AI – 구성요소별(서비스, 소프트웨어, 하드웨어), 애플리케이션별(영업 및 마케팅 지원, 공급망 분석, 연구 및 개발), 배포(클라우드 기반, 온프레미스), 최종 사용 및 예측, 2024년~2032년

AI in Life Science Analytics 시장 규모

생명 과학 분석 시장 규모에서 AI는 2023년 USD 1.3 억에 달했으며 2024년에서 2032년까지 11.5%의 CAGR에 대한 성장을 전시할 것으로 예상됩니다. AI 기술에 의해 구동되는 생명 과학 분석 시장은 제약 및 생명 공학 연구 및 개발 프로세스를 최적화하기 위해 고급 데이터 분석에 대한 수요 증가로 인해 상당한 성장을 경험하고 있습니다.

AI 기반 분석은 더 정확한 데이터 해석을 가능하게함으로써 생명 과학 분야를 변화시키고, 약물 발견 프로세스를 강화하고 임상 시험을 최적화합니다. 예를 들어, 자동화된 기계 학습 알고리즘은 환자의 결과를 예측하고 잠재적 약물 후보를보다 효율적으로 식별하는 데 사용됩니다. 또한, 자연적인 언어 처리 (NLP) 도구는 과학 문학과의 통합 된 데이터를 분석하고 있습니다. 전자 건강 기록, 소설 biomarkers 및 치료 대상의 식별에 동의.

생명 과학의 AI의 채택은 genomics에서 생성 된 데이터의 증가 볼륨에 의해 더 연료, 사이트 맵, 그리고 다른 omics 기술, 정교한 분석 도구가 더 효과적인 통찰력을 필요로. 제약 회사는 AI에서 폭발성 약물 개발 적시에 투자하고 임상 시험과 관련된 비용을 줄일 수 있습니다.

또한, AI는 다른 치료에 환자 응답을 예측하여 약을 개인화하는 데 사용됩니다. 환자의 결과를 개선하고 부작용을 감소시킵니다. FDA와 같은 규제 기관은이 기술의 큰 채택을 촉진하는 그것의 사용에 대한 지침을 제공함으로써 약물 개발 프로세스에서 AI의 통합을 격려하고 있습니다.

생명 과학 분석의 AI는 생명 과학 분야에서 광대하고 복잡한 데이터 세트를 분석하는 인공 지능 기술의 응용을 나타냅니다. 이것은 기계 학습, 자연적인 언어 가공 및 다른 AI 공구를 사용하여 약 발견을 강화하고, 임상 시험을 낙관하고, 환자 결과를 예측하고, 게놈과 proteomic 자료를 분석합니다 포함합니다. AI 기반 분석은 제약 연구 및 의료 분야에서보다 정확하고 효율적이며 비용 효율적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI in Life Science Analytics 시장 동향

효율적인 약물 발견을위한 놀라운 수요는 생명 과학 분석 시장에서 AI의 채택을위한 주요 드라이버입니다. 전통적인 약 발견 과정은 시간 소모 및 비싸고, 종종 수십 년 동안 복용하고 새로운 약을 시장에 가져 오는 수십억 달러의 비용이 절감됩니다. 질병의 증가와 개인화 된 의약품의 필요성으로 더 효율적이고 비용 효율적인 약물 발견 방법을 위해 성장 수요가 있습니다.

• AI 기술, 특히 기계 학습 및 깊은 학습, 이 공간에서 변형 도구로 등장했습니다. Genomic data, Chemical libraries 및 임상시험 데이터를 포함한 광대한 데이터셋의 급속한 분석이 가능하여 잠재적인 약물 후보를보다 빠르고 정확하게 식별할 수 있습니다.
• 최근 인스턴스는 약물 발견에 AI의 중요한 영향을 강조합니다. 예를 들어, 2023에서 Insilico Medicine, AI 기반 약물 발견 회사 인 Insilico Medicine은 AI-discovered Drug 후보를 임상 시험으로 Idiopathic pulmonary fibrosis에 대해 전진했으며 AI의 잠재적 인 AI의 약물 개발에 대한 이정표를 표시합니다. 마찬가지로, Ex Scientia, 또 다른 AI-focused 회사, obsessive-compulsive 무질서에 대한 AI-designed 약이 12 개월 미만의 임상 시험에 도달했다고보고, 4-6 년의 업계 평균보다 훨씬 빨리. 이 예제는 AI의 짧게 약물 발견 시간을 단축하고 관련 비용을 줄일 수 있으며 제약 산업에서 가장 큰 도전 중 하나입니다.
• AI는 복잡한 생물학 자료를 분석하는 능력, 약 표적 상호 작용을 예측하고, 임상 결과를 가장하는 것은 현대 약 발견을 위한 불가결한 공구를 만듭니다. 기업은 AI 플랫폼에 투자하여 약 발견 파이프라인을 강화하고 중요한 협업 및 파트너십에 의해 입증되었습니다. 예를 들어, Pfizer는 IBM Watson과 협력하여 면역 종양학 연구에 대한 AI를 활용했습니다. Bayer는 Recursion Pharmaceuticals와 협력하여 섬유질의 새로운 치료법을 발견하기 위해 AI를 활용했습니다.

AI in Life Science Analytics 시장 분석

구성 요소에 따라 시장은 서비스, 소프트웨어 및 하드웨어로 분류됩니다. 서비스 부문은 2023 년 USD 571.6 백만의 가장 높은 수익을 창출했습니다.

• 이 성장은 AI 구현 및 통합 서비스, AI 기술의 복잡성 및 사용자 정의 및 개인화 된 솔루션을위한 수요에 의해 구동됩니다. 많은 조직은 AI의 이점을 점점 인식하고 운영 효율성을 개선하고, 고객 참여를 강화하고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나, 이러한 조직의 대부분은 사내 전문 지식을 효과적으로 구현하고 AI 솔루션을 통합합니다. 그 결과, 컨설팅, 구현, 사용자 정의 및 통합 서비스를 제공하는 AI 서비스 제공 업체의 성장 수요가 있습니다. 예를 들어, IBM Watson과 같은 기업들은 AI-as-a-Service 플랫폼을 제공하고, 예측 분석 및 가상 조수와 같은 다양한 응용 프로그램에 대한 비즈니스 액세스 권한을 부여합니다. 이 플랫폼은 AI를 채택하기 위해 기업에 쉽게 만들 수 있습니다.
• 또한, 기업은 특정한 필요와 기업 기준에 맞추는 AI 해결책을 찾고 있습니다. AI 서비스 제공 업체는 회사의 목표, 워크플로우 및 규제 요건을 준수하는 맞춤형 서비스를 제공합니다. 그 결과, 서비스 제공 업체는 AI 기술과 그 실용적인 응용 사이의 격차에 중요한 역할을하고, 시장의 성장을 더 연료.

응용 프로그램에 기반하여 생명 과학 분석 시장에서 AI는 판매 및 마케팅 지원, 공급망 분석, 연구 및 개발 및 기타 응용 프로그램에 분류됩니다. 판매 및 마케팅 지원 세그먼트는 2023 년에 USD 516.4 백만의 가장 높은 수익을 창출했습니다.

• 이 성장은 생명 과학 분야의 영업 효과, 고객 참여 및 시장 인텔리전스를 향상시키는 AI 기반 솔루션의 상승 채택에 의해 구동됩니다. AI는 개인 취향, 행동 및 과거 데이터를 활용하여 고객 상호 작용 및 전략을 맞춤화 할 수 있습니다. 고객 프로파일, 구매 패턴 및 시장 동향을 포함한 광대 한 데이터 세트 분석 및 AI 알고리즘은 관객 세그먼트 및 높은 타겟 마케팅 캠페인의 생성을 촉진합니다.

배포를 기반으로, AI의 생명 과학 분석 시장은 클라우드 기반 및 온-프레미스로 비스듬합니다. 클라우드 기반 세그먼트는 2023 년에 시장을 지배하고 2032 년까지 2 억 달러에 도달 할 것으로 예상됩니다.

• 이 성장은 클라우드의 확장성, 유연성, 비용 효과에 의해 구동됩니다. 클라우드 서비스 제공 업체는 생명 과학 부문의 기계 학습 모델의 개발, 훈련 및 배포를 단순화하는 AI-specific 도구 및 서비스를 제공합니다. 이 플랫폼은 AI 라이프사이클 관리 프로세스를 더 효율적으로 만들기 위해 사전 제작된 AI 알고리즘, 모델 개발 프레임 워크 및 자동화 워크플로우에 대한 액세스를 제공합니다.
• 예를 들어, Microsoft Azure는 AI 기반 분석 및 기계 학습 도구를 포함한 생명 과학에 적합한 AI 솔루션을 제공합니다. Azure의 유연한 가격 및 포괄적 인 클라우드 서비스는 조직이 연구 예산을 최적화하고 확장 가능한 AI 배포를 통해 운영 효율성을 향상시킵니다.

생명 과학 분석 시장에서 AI는 제약 및 생명 공학 회사, 의료 기기 제조업체, 계약 연구 조직 및 기타 최종 사용자로 구분됩니다. 제약 및 생명 공학 회사 세그먼트는 2023 년에 시장을 지배하고 2032 년까지 USD 1.7 억에 도달 할 것으로 예상됩니다.

• AI는 제약 회사가 환자 데이터, 유전 프로필 및 바이오 마커를 분석하여 정밀 의학을 채택하여 개별 특성과 질병의 복잡성에 근거한 개인 치료 계획을 만들 수 있습니다. 예를 들어 Insilico Medicine은 AI를 사용하여 새로운 약물 후보를 발견하고 분자 구조를 최적화하고 약물 발견 과정을 가속화합니다.
• AI 기반 플랫폼은 유망한 화합물, 유선 전임 검사를 확인하고, unmet 의학 필요를 충족시키기 위하여 협력적인 연구 공동체정신을 촉진하고 환자 결과를 개량합니다. 또한, 다양한 정부 조직은 제약 산업에서 AI의 안전한 사용을 보장하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, 3 월 2024에서 WHO는 백신 및 의약품 개발 및 생산의 모든 단계에서 AI의 증가 사용을 탐구하는 토론 논문을 발표했습니다.

북아메리카 생명 과학 분석 시장의 AI는 2023 년에 USD 490.0 백만 시장의 매출을 차지했으며 2024 및 2032 사이에 10.8%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다.

• 이 성장은 AI의 증가된 채택에 의해 주로 약 발견, 임상 시험 및 개인화한 약을 강화하기 위하여 몰고 있습니다. 기업은 AI를 활용하여 광대한 datasets, uncover 통찰력을 분석하고 연구 및 개발을 가속화합니다. 예를 들어, Pfizer는 AI를 사용하여 잠재적 인 약물 상호 작용을 예측하고 임상 시험 디자인을 최적화하고 시간과 비용을 줄입니다.
• 또한, IBM Watson Health와 Pfizer 간의 협력과 같은 기술 회사와 제약 회사 간의 파트너십은 AI 도구를 연구 프로세스에 통합하는 것이 더 흔해지고, 시장에서 시장의 확장을 더욱 밀어줍니다.

생명 과학 분석 시장의 미국 AI는 2023 년에 USD 449.2 백만 시장의 매출을 차지했으며 2024에서 2032 사이의 실질적인 공유를 보유 할 것으로 예상됩니다.

• 미국의 생명 과학 시장에서 AI는 생명 과학의 다른 영역에서 AI의 상승 응용에 인해 성장하고 있습니다. 예를 들어, 3 월 2023에서 NVIDIA는 AI 기반 모델을 강화하기 위해 새로운 유전자 AI 클라우드 서비스를 도입했습니다.
• 이 서비스는 genomics, chemistry, biology 및 molecular dynamics와 같은 분야에서 연구의 발전을 추진하면서 단백질 및 치료제의 개발을 가속화하는 것을 목표로합니다.

생명 과학 분석 시장에서 영국 AI는 앞으로 몇 년 동안 주목할만한 성장할 것으로 예상됩니다.

• AI의 사용은 조직이 혁신을 구동하기 위해 고급 분석 활용을 추구하는 것입니다. 예를 들어, Benevolent AI는 AI를 사용하여 새로운 약물 후보자와 복잡한 질병으로 통찰력을 식별합니다. 또한 영국 국립 보건 서비스 (NHS)는 환자 관리 및 간소화 임상 워크플로우를 향상시키는 AI 기반 도구를 구현하고 있습니다.
• AstraZeneca와 IBM Watson의 협업과 같은 기술 기업과 생명 과학 회사 간의 파트너십은 AI를 연구 및 개발 공정으로 통합하여 성장을 가속화하고 있습니다.

일본은 생명 과학 분석 시장에서 아시아 태평양 AI의 지배적인 위치를 보유하고 있습니다.

• 일본 시장은 급속한 성장을 목격하고, 기술의 발전에 의해 몰고 연구에 있는 투자를 증가합니다. 기업은 약물 개발, genomics 연구 및 임상 시험을 강화하기 위해 AI를 통합하고 있습니다. 예를 들어, Takeda Pharmaceutical은 AI를 사용하여 약물 발견을 가속화하고 임상 시험 과정을 최적화합니다.
• 또한, 일본 기술 회사 및 글로벌 생명 과학 회사 간의 파트너십은 Fujitsu와 Astellas Pharma 간의 협력과 같은 확장되어 환자의 결과를 개선하고 혁신적인 치료법을 개발하기 위해 AI를 활용합니다. 이 트렌드는 AI 혁신을 통해 생명 과학 연구를 추진하는 일본의 약속을 강조합니다.

AI in Life Science Analytics 시장 공유

시장은 몇 가지 핵심 플레이어의 존재와 기술 혁신과 전략적인 파트너십에 중점을두고 있습니다. 회사는 생명 과학에 대한 깊은 통찰력을 제공하는 AI 기반 분석 플랫폼에 투자하고 있습니다.

AI in Life Science Analytics 시장 기업

생명 과학 분석 업계에서 AI에서 작동하는 Prominent 플레이어는 다음과 같습니다.

• 아이큐어 LLC
• 사이트 맵
• 사이트맵
• 데이터블릭
• IBM 회사
• 연구분야
• 관련 기사
• Nuance 커뮤니케이션
• 인기 카테고리
• Oracle 기업
• 사마
• SAS 연구소
• 사이트맵
• 사이트맵
• 임시 직원 AI

생명 과학 분석 산업 뉴스의 AI :

• 6월 2024일, Medidata는 Clinical Data Studio를 도입하여 Medidata와 외부 소스에서 데이터를 통합하는 종합적인 플랫폼을 도입했습니다. 이 기술은 데이터 품질을 효과적으로 관리하고, Expedite Trial 프로세스를 관리하고, 데이터 및 위험 전략의 전체보기를 제공함으로써 빠른 결정을 내릴 수 있습니다. AI는 잠재적인 문제 및 안전 신호를 검출하는 중요한 역할을 합니다.
• 2023년 9월 SAS는 SAS 건강, 새로운 AI 및 분석 플랫폼을 출시했습니다. 건강 보험, 공급자 및 공공 보건 기관. 이 솔루션은 건강 혁신을 촉진하기 위해 필요한 유연성과 민첩성을 갖춘 이러한 조직을 제공합니다. 이 솔루션은 건강 결과 및 환자 경험을 향상시키는 데 도움이됩니다.