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생명과학 분석 분야 AI 시장, 기회, 성장 촉진요인, 산업 동향 분석 및 예측(2024-2032년)AI in Life Science Analytics Market, Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis and Forecast, 2024-2032 |
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생명과학 분석 분야 AI 세계 시장 규모는 2023년 13억 달러로 2024년부터 2032년까지 연평균 11.5% 성장할 것으로 예상됩니다.
AI 기술이 주도하는 이 시장은 제약 및 바이오테크놀러지의 R&D 프로세스를 강화하기 위한 고급 데이터 분석에 대한 수요 증가로 인해 성장하고 있습니다.
AI 기반 분석은 정확한 데이터 해석을 용이하게 하고, 신약 개발을 간소화하며, 임상시험을 개선함으로써 생명과학 분야에 혁명을 불러일으키고 있습니다. 자동화된 머신러닝 알고리즘은 환자 결과를 예측하고 잠재적인 신약 후보를 식별합니다. 자연어 처리(NLP) 도구는 과학 문헌과 전자 의료 기록에서 비정형 데이터를 분석하여 새로운 바이오마커와 치료 표적을 발견합니다.
생명과학 분야에서의 AI 도입이 급증하는 배경에는 유전체학, 단백질체학 및 기타 오믹스 기술에서 나오는 데이터의 양이 급증하면서 실용적인 인사이트를 위한 고급 분석 도구의 필요성이 대두되고 있습니다. 제약사들은 의약품 개발 속도를 높이고 임상시험 비용을 절감하기 위해 AI에 많은 투자를 하고 있습니다.
AI는 환자의 치료 반응을 예측하고, 치료 결과를 개선하고, 부작용을 최소화함으로써 의료를 개인화하며, FDA를 포함한 규제 기관은 사용 가이드라인을 발표하여 의약품 개발에 AI의 통합을 촉진하고 기술 채택을 가속화하고 있습니다.
2023년에는 영업 및 마케팅 지원 분야가 5억 1,640만 달러의 매출로 선두를 달렸습니다. 이러한 성장은 생명과학 분야에서 영업 효과, 고객 참여 및 시장 인텔리전스를 강화하는 AI 기반 솔루션의 채택으로 인한 것으로, AI는 개인의 선호도, 행동 및 과거 데이터를 기반으로 기업이 대화와 전략을 맞춤화할 수 있게 해줍니다. AI 알고리즘과 고급 분석은 고객 프로필, 구매 패턴, 시장 동향에 이르기까지 광범위한 데이터 세트를 분석하여 정확한 고객 세분화와 타겟팅된 마케팅 캠페인을 가능하게 합니다.
클라우드 기반 부문은 2023년에 선두를 달리고 2032년에는 20억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장의 원동력은 클라우드의 확장성, 유연성 및 비용 이점입니다. 클라우드 서비스 제공업체들은 생명과학 분야의 머신러닝 모델 개발, 훈련 및 배포를 효율화하기 위해 AI를 중심으로 한 도구와 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 사전 구축된 AI 알고리즘, 모델 개발 프레임워크, 자동화된 워크플로우를 제공하여 AI의 라이프사이클 관리를 간소화합니다. 예를 들어, 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)는 AI 기반 분석 및 머신러닝 툴 등 생명과학을 위한 예산에 맞는 AI 솔루션을 제공하며, 애저의 유연한 가격 정책과 종합적인 클라우드 서비스를 통해 조직이 확장 가능한 AI 구현을 통해 연구 연구 예산을 극대화하고 업무 효율성을 높일 수 있도록 지원합니다.
북미 생명과학 분석 분야 AI 시장은 2023년 4억 9,000만 달러 규모에 달했으며, 2024년부터 2032년까지 10.8%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 이러한 성장은 이 지역에서 신약 개발, 임상시험 및 개인 맞춤형 의료에 AI를 도입하고 있기 때문인 것으로 분석됩니다. 기업들은 AI를 활용해 방대한 데이터 세트를 분석하고, 인사이트를 도출하고, 연구개발을 가속화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 예를 들어, 화이자는 AI를 사용하여 약물 상호작용을 예측하고 임상시험 설계를 개선하여 시간과 비용을 절감하고 있으며, IBM Watson Health와 화이자와 같은 협업은 하이테크와 제약사 간의 파트너십을 강조하고 이 지역의 시장 성장을 더욱 촉진할 것으로 보입니다. 시장 성장을 촉진할 것입니다.
목차
제1장 조사 방법과 조사 범위
제2장 주요 요약
제3장 업계 인사이트
- 생태계 분석
- 업계에 대한 영향요인
- 성장 촉진요인
- 효율적인 Drug Discovery에 대한 수요 상승
- 맞춤형 의료 솔루션
- AI 알고리즘과 계산 능력의 진보
- 복잡한 헬스케어 데이터 증가
- 업계의 잠재적 리스크와 과제
- 데이터 프라이버시와 보안에 관한 우려
- 높은 초기 투자 비용
- 성장 촉진요인
- 성장 가능성 분석
- 규제 상황
- 혁신 상황
- Porters 분석
- PESTEL 분석
- 향후 시장 동향
- 격차 분석
- 생명과학의 인공지능의 영향
제4장 경쟁 상황
- 소개
- 기업 매트릭스 분석
- 주요 주요 기업 경쟁 분석
- 경쟁 포지셔닝 매트릭스
- 전략 대시보드
제5장 시장 추정과 예측 : 구성요소별, 2021-2032년
- 주요 동향
- 서비스
- 소프트웨어
- 하드웨어
제6장 시장 추정과 예측 : 용도별, 2021-2032년
- 주요 동향
- 영업·마케팅 지원
- 공급망 분석
- 연구개발
- 기타 용도
제7장 시장 추정과 예측 : 전개별, 2021-2032년
- 주요 동향
- 클라우드 기반
- 온프레미스
제8장 시장 추정과 예측 : 최종 용도별, 2021-2032년
- 주요 동향
- 제약·바이오 기업
- 의료기기 제조업체
- 수탁연구기관
- 기타 최종사용자
제9장 시장 추정과 예측 : 지역별, 2021-2032년
- 주요 동향
- 북미
- 미국
- 캐나다
- 유럽
- 독일
- 영국
- 프랑스
- 스페인
- 이탈리아
- 네덜란드
- 기타 유럽
- 아시아태평양
- 중국
- 일본
- 인도
- 호주
- 한국
- 기타 아시아태평양
- 라틴아메리카
- 브라질
- 멕시코
- 아르헨티나
- 기타 라틴아메리카
- 중동 및 아프리카
- 남아프리카공화국
- 사우디아라비아
- 아랍에미리트
- 기타 중동 및 아프리카
제10장 기업 개요
- AiCure LLC
- Atomwise
- Axtria
- Databricks
- IBM Corporation
- Indegene
- Lexalytics
- Nuance communications
- NuMedii
- Oracle Corporation
- Saama
- SAS Institute, Inc.
- Sisense
- Sorcero
- Tempus AI
The Global AI in Life Science Analytics Market was valued at USD 1.3 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of 11.5% from 2024 to 2032. The market, driven by AI technologies, is growing due to the rising demand for advanced data analytics to enhance pharmaceutical and biotechnology R&D processes.
AI-driven analytics revolutionize the life sciences sector by facilitating precise data interpretation, streamlining drug discovery, and refining clinical trials. Automated machine learning algorithms predict patient outcomes and identify potential drug candidates. Natural language processing (NLP) tools analyze unstructured data from scientific literature and electronic health records, discovering novel biomarkers and therapeutic targets.
The surge in AI adoption within life sciences is driven by the escalating data volumes from genomics, proteomics, and other omics technologies, necessitating advanced analytical tools for actionable insights. Pharmaceutical firms invest heavily in AI to hasten drug development and reduce clinical trial costs.
AI personalizes medicine by forecasting patient responses to treatments, enhancing outcomes, and minimizing adverse effects. Regulatory bodies, including the FDA, promote AI's integration in drug development by issuing usage guidelines, accelerating technology adoption.
The overall AI in life science analytics industry is classified based on component, application, deployment, end-use, and region.
In 2023, the sales and marketing support segment led with a revenue of USD 516.4 million. This growth is due to the adoption of AI-driven solutions that enhance sales effectiveness, customer engagement, and market intelligence in life sciences. AI enables companies to customize interactions and strategies based on individual preferences, behaviors, and historical data. By analyzing extensive datasets-ranging from customer profiles and purchasing patterns to market trends-AI algorithms and advanced analytics enable precise audience segmentation and targeted marketing campaigns.
The cloud-based segment led in 2023 and is projected to reach USD 2 billion by 2032. This growth is driven by the cloud's scalability, flexibility, and cost benefits. Cloud service providers offer AI-centric tools and services, streamlining the development, training, and deployment of machine learning models in life sciences. These platforms provide pre-built AI algorithms, model development frameworks, and automated workflows, streamlining AI lifecycle management. For instance, Microsoft Azure offers budget-friendly AI solutions for life sciences, including AI-driven analytics and machine learning tools. Azure's adaptable pricing and comprehensive cloud services help organizations maximize research budgets and enhance operational efficiency through scalable AI implementations.
North America AI in life science analytics market accounted for USD 490.0 million in 2023, with a projected CAGR of 10.8% from 2024 to 2032. This growth is due to the region's heightened AI adoption for drug discovery, clinical trials, and personalized medicine. Companies use AI to analyze vast datasets, derive insights, and expedite R&D. Pfizer, for example, uses AI to predict drug interactions and refine clinical trial designs, reducing time and costs. Collaborations like the one between IBM Watson Health and Pfizer highlight the trend of tech-pharma partnerships, further driving the region's market growth.
Table of Contents
Chapter 1 Methodology and Scope
- 1.1 Market scope and definitions
- 1.2 Research design
- 1.2.1 Research approach
- 1.2.2 Data collection methods
- 1.3 Base estimates and calculations
- 1.3.1 Base year calculation
- 1.3.2 Key trends for market estimation
- 1.4 Forecast model
- 1.5 Primary research and validation
- 1.5.1 Primary sources
- 1.5.2 Data mining sources
Chapter 2 Executive Summary
- 2.1 Industry 360° synopsis
Chapter 3 Industry Insights
- 3.1 Industry ecosystem analysis
- 3.2 Industry impact forces
- 3.2.1 Growth drivers
- 3.2.1.1 Rising demand for efficient drug discovery
- 3.2.1.2 Personalized medicine solutions
- 3.2.1.3 Advancements in AI algorithms and computational capabilities
- 3.2.1.4 Increasing volume of complex healthcare data
- 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
- 3.2.2.1 Data privacy and security concerns
- 3.2.2.2 High initial investment costs
- 3.2.1 Growth drivers
- 3.3 Growth potential analysis
- 3.4 Regulatory landscape
- 3.5 Innovation landscape
- 3.6 Porter's analysis
- 3.7 PESTEL analysis
- 3.8 Future market trends
- 3.9 Gap analysis
- 3.10 The impact of artificial intelligence in life sciences
Chapter 4 Competitive Landscape, 2023
- 4.1 Introduction
- 4.2 Company matrix analysis
- 4.3 Competitive analysis of major key players
- 4.4 Competitive positioning matrix
- 4.5 Strategy dashboard
Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($ Mn)
- 5.1 Key trends
- 5.2 Services
- 5.3 Software
- 5.4 Hardware
Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($ Mn)
- 6.1 Key trends
- 6.2 Sales and marketing support
- 6.3 Supply chain analytics
- 6.4 Research and development
- 6.5 Other applications
Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Deployment, 2021 - 2032 ($ Mn)
- 7.1 Key trends
- 7.2 Cloud-based
- 7.3 On-premises
Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By End-use, 2021 - 2032 ($ Mn)
- 8.1 Key trends
- 8.2 Pharmaceutical and biotech companies
- 8.3 Medical device manufacturers
- 8.4 Contract research organizations
- 8.5 Other end-users
Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($ Mn)
- 9.1 Key trends
- 9.2 North America
- 9.2.1 U.S.
- 9.2.2 Canada
- 9.3 Europe
- 9.3.1 Germany
- 9.3.2 UK
- 9.3.3 France
- 9.3.4 Spain
- 9.3.5 Italy
- 9.3.6 Netherlands
- 9.3.7 Rest of Europe
- 9.4 Asia Pacific
- 9.4.1 China
- 9.4.2 Japan
- 9.4.3 India
- 9.4.4 Australia
- 9.4.5 South Korea
- 9.4.6 Rest of Asia Pacific
- 9.5 Latin America
- 9.5.1 Brazil
- 9.5.2 Mexico
- 9.5.3 Argentina
- 9.5.4 Rest of Latin America
- 9.6 Middle East and Africa
- 9.6.1 South Africa
- 9.6.2 Saudi Arabia
- 9.6.3 UAE
- 9.6.4 Rest of Middle East and Africa
Chapter 10 Company Profiles
- 10.1 AiCure LLC
- 10.2 Atomwise
- 10.3 Axtria
- 10.4 Databricks
- 10.5 IBM Corporation
- 10.6 Indegene
- 10.7 Lexalytics
- 10.8 Nuance communications
- 10.9 NuMedii
- 10.10 Oracle Corporation
- 10.11 Saama
- 10.12 SAS Institute, Inc.
- 10.13 Sisense
- 10.14 Sorcero
- 10.15 Tempus AI
