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유전체학 AI 시장 - 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 : 컴포넌트별, 기술별, 기능별, 용도별, 최종 용도별, 지역별 경쟁(2021-2031년)

AI In Genomics Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Component, By Technology, By Functionality, By Application, By End Use, By Region & Competition, 2021-2031F

발행일: | 리서치사: 구분자 TechSci Research | 페이지 정보: 영문 180 Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




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세계의 유전체학 AI 시장은 2025년 7억 3,303만 달러에서 2031년까지 13억 1,498만 달러로 확대되어 CAGR은 10.23%를 나타낼 것으로 예측됩니다.

이 분야는 머신러닝 알고리즘과 계산 지능을 활용하여 복잡한 유전자 데이터 세트를 해독하는 데 중점을 두고 있으며, 이를 통해 정밀의료, 임상 진단, 신약 개발의 진보를 촉진하고 있습니다. 주요 성장 요인으로는 DNA 시퀀싱 비용의 대폭적인 하락과 함께 생물학적 데이터의 신속한 분석이 필요한 개인 맞춤형 헬스케어 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있다는 점을 꼽을 수 있습니다. Global Alliance for Genomics and Healthcare(Global Alliance for Genomics and Healthcare)에 따르면, 2024년까지 이 단체의 파트너 네트워크는 3백만 개 이상의 유전체을 관리하고, 강력한 고성능 모델 훈련에 필수적인 방대한 양의 표준화된 데이터를 생성할 것이라고 합니다. 강력한 고성능 모델 훈련에 필수적인 방대한 양의 표준화된 데이터를 생성했습니다. 이는 이 부문의 급속한 발전을 뒷받침하는 기반이 되고 있습니다.

시장 개요
예측 기간 2027-2031년
시장 규모 : 2025년 7억 3,303만 달러
시장 규모 : 2031년 13억 1,498만 달러
CAGR : 2026-2031년 10.23%
가장 성장이 현저한 부문 머신러닝
최대 시장 북미

그러나 시장 확대를 가로막는 가장 큰 문제는 데이터 프라이버시 및 윤리적 거버넌스에 대한 엄격한 규제 환경입니다. 유전체 데이터는 본질적으로 기밀성이 높기 때문에 국제적인 데이터 보호 프레임워크를 엄격하게 준수해야 하며, 그 결과 국경을 초월한 협력을 저해하는 정보의 사일로화가 발생하는 경우가 많습니다. 이러한 복잡한 법적, 윤리적 장벽은 알고리즘 검증에 필요한 데이터 공유를 어렵게 하고, 다양한 헬스케어 시스템에서 AI 도구의 상용화와 도입을 지연시킬 수 있습니다.

시장 성장 촉진요인

전통적인 약리학 연구에 따른 비용 상승과 높은 실패율로 인해 신약 개발 및 연구 개발 가속화의 요구는 시장 확대의 주요 촉매제로 작용하고 있습니다. AI 기술은 표적 발굴과 검증을 효율화하기 위해 점점 더 많이 도입되고 있으며, 새로운 치료제를 임상시험에 진입하는 데 필요한 시간을 크게 단축하고 있습니다. 이러한 추세는 AI 네이티브 생명공학 기업에 대한 대규모 자본 유입으로 상징되며, 이러한 계산적 접근 방식의 상업적 타당성을 뒷받침하고 있습니다. 예를 들어, Xaira Therapeutics는 2024년 4월, 생성형 AI 모델을 통해 신약개발에 혁명을 일으키기 위해 10억 달러의 약정 자본을 조달하고 사업을 시작한다고 발표했습니다. 이는 효과적인 의약품을 개발하기 위한 표준적인 방법으로 업계가 계산생물학으로 전환하고 있음을 강조하는 것입니다.

동시에 AI 및 머신러닝 능력의 급속한 발전으로 기존의 기술적 장벽이 제거되어 멀티모달 유전체 데이터 세트의 정확한 해석이 가능해졌습니다. 생성형 AI와 전문 마이크로서비스의 등장으로 연구자들은 복잡한 생물학적 상호작용을 전례 없는 속도와 정확도로 모델링할 수 있게 되었으며, 단순한 염기서열 정렬을 넘어 예측적 기능 유전체학으로 나아가고 있습니다. 2024년 3월, 엔비디아는 신약 개발 및 유전체학 워크플로우를 가속화하기 위해 특별히 설계된 약 25개의 새로운 생성형 AI 마이크로 서비스를 발표했습니다. 또한, 알고리즘의 고도화로 예측 정확도가 향상되고 있습니다. 2024년 5월, 구글 딥마인드는 자사의 알파폴드 3 모델이 기존 방식에 비해 단백질-리간드 상호작용 예측 정확도가 50% 이상 향상되었다고 보고했습니다. 이는 정밀의료 용도에서 유전체 분석의 스케일업을 위한 근본적인 도약을 의미합니다.

시장의 과제

데이터 프라이버시와 윤리적 거버넌스를 둘러싼 엄격한 규제 환경은 세계 유전체학 AI 시장의 성장에 큰 장벽으로 작용하고 있습니다. AI 알고리즘은 희귀한 유전적 상관관계를 파악하고 정밀의료 모델을 검증하기 위해 방대하고 다양한 데이터 세트를 필요로 하지만, 국제적으로 상이한 데이터 보호법으로 인해 조직은 정보를 고립된 사일로에 보관할 수밖에 없습니다. 이러한 단편화는 보편적으로 적용 가능한 모델을 학습하는 데 필요한 국경 간 데이터 통합을 방해하고, 그 결과 다양한 인구통계학적 그룹에서 AI 도구의 진단 정확도를 제한하고 있습니다.

또한, 이러한 다양한 프레임워크를 준수해야 하는 복잡성으로 인해 운영 비용이 증가하고 개발 기간이 길어지며, 결과적으로 유전체 혁신의 상용화가 사실상 지연되고 있습니다. 컴플라이언스 위반과 데이터 악용에 대한 우려는 시장 확대에 필수적인 의료 종사자들의 기술 채택을 크게 저해하고 있습니다. 미국 의사협회(AMA)에 따르면, 2024년에는 의사의 87%가 AI 기반 도구를 임상 진료에 도입하기 전에 데이터 프라이버시 보장을 가장 중요한 요구 사항으로 꼽았습니다. 규제의 복잡성으로 인한 이러한 광범위한 소극적 태도는 개인화된 헬스케어 솔루션의 도입을 직접적으로 지연시키고 시장의 확장성을 제한하고 있습니다.

시장 동향

대규모 유전체 기반 모델의 등장은 특정 작업에 특화된 알고리즘에서 다양한 생물학적 영역에 걸쳐 생명의 근본적인 코드를 해석할 수 있는 범용 아키텍처로의 결정적인 전환을 의미합니다. 좁은 용도에 국한된 기존 모델과 달리, 이러한 'DNA 언어 모델'은 주석이 없는 방대한 서열 코퍼스에 대한 자가 학습을 활용하여 명시적인 라벨링 없이도 복잡한 진화 패턴과 비코드 영역의 기능을 해독합니다. 이러한 아키텍처의 발전은 전례 없는 예측 정확도로 새로운 유전체 서열을 생성적으로 설계할 수 있게 함으로써 합성생물학의 획기적인 발전을 촉진하고 있습니다. Arc Institute에 따르면, 2025년 2월 이 단체는 128,000개 이상의 유전체에서 얻은 9조 3,000억 개의 DNA 염기쌍으로 학습시킨 'Evo 2' 모델을 발표하여 돌연변이의 영향 예측 및 합성 생물학 시스템 설계에 있어 최첨단 정확도를 달성했다고 합니다.

동시에 AI를 활용한 정밀 종양학 도구의 보급으로 임상 진단의 빠른 상용화가 진행되면서 유전체 분석은 연구실에서 일상적인 환자 치료로 옮겨가고 있습니다. AI 네이티브 진단 기업들은 다양한 형태의 임상 데이터와 분자 데이터를 통합하여 사업을 확장하고 있으며, 시퀀싱 능력과 실용적인 치료 지식 사이의 간극을 효과적으로 메우고 있습니다. 이러한 도입 급증은 의료 서비스 제공업체들이 복잡한 암 환자의 치료 방침을 결정하는 데 있어 컴퓨팅 인텔리전스에 대한 의존도를 높이고 있으며, 이는 확장 가능한 임상적 유용성을 향한 시장의 움직임을 뒷받침합니다. Tempus AI의 2025년 8월 결산 보고서에 따르면, 회사의 유전체학 관련 매출은 전년 대비 115.3% 증가한 2억 4,180만 달러로, AI를 활용한 종양학 검사 포트폴리오의 처리량 증가가 가속화되고 있음을 입증했습니다.

자주 묻는 질문

  • 세계 유전체학 AI 시장의 규모는 어떻게 변할 것으로 예상되나요?
  • 유전체학 AI 시장의 주요 성장 요인은 무엇인가요?
  • 유전체학 AI 시장의 가장 큰 도전 과제는 무엇인가요?
  • AI 기술이 신약 개발에 미치는 영향은 무엇인가요?
  • 유전체학 AI 시장에서 머신러닝의 역할은 무엇인가요?
  • AI 기반 도구의 임상 진료 도입에 대한 의사들의 우려는 무엇인가요?

목차

제1장 개요

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 고객의 소리

제5장 세계 유전체학 AI 시장 전망

제6장 북미 유전체학 AI 시장 전망

제7장 유럽 유전체학 AI 시장 전망

제8장 아시아태평양 유전체학 AI 시장 전망

제9장 중동 및 아프리카 유전체학 AI 시장 전망

제10장 남미 유전체학 AI 시장 전망

제11장 시장 역학

제12장 시장 동향과 발전

제13장 세계의 유전체학 AI 시장 : SWOT 분석

제14장 Porter's Five Forces 분석

제15장 경쟁 구도

제16장 전략적 제안

제17장 회사 소개 및 면책조항

JHS 26.06.09

The Global AI in Genomics Market is projected to expand from USD 733.03 Million in 2025 to USD 1314.98 Million by 2031, registering a CAGR of 10.23%. This sector centers on the utilization of machine learning algorithms and computational intelligence to decode intricate genetic datasets, thereby fostering advancements in precision medicine, clinical diagnostics, and drug discovery. A primary growth engine is the substantial decrease in DNA sequencing costs coupled with the urgent demand for personalized healthcare solutions that necessitate the rapid analysis of biological data. According to the Global Alliance for Genomics and Health, in 2024, their partner network managed over 3,000,000 genomes, creating a massive volume of standardized data essential for training robust, high-performance models, which serves as a foundational pillar for the sector's accelerated development.

Market Overview
Forecast Period2027-2031
Market Size 2025USD 733.03 Million
Market Size 2031USD 1314.98 Million
CAGR 2026-203110.23%
Fastest Growing SegmentMachine Learning
Largest MarketNorth America

Nevertheless, a major challenge hindering broader market scalability is the strict regulatory environment regarding data privacy and ethical governance. The inherent sensitivity of genomic data demands rigorous adherence to international data protection frameworks, often resulting in informational silos that impede cross-border collaboration. These complex legal and ethical obstacles complicate the data sharing required for algorithmic validation, potentially delaying the commercialization and deployment of AI tools across diverse healthcare systems.

Market Driver

The imperative to accelerate drug discovery and development acts as a primary catalyst for market expansion, driven by the escalating costs and high failure rates associated with traditional pharmacological research. AI technologies are increasingly deployed to streamline target identification and validation, significantly reducing the time required to advance novel therapies to clinical trials. This trend is exemplified by substantial capital inflows into AI-native biotech firms, which confirm the commercial viability of these computational approaches. For instance, Xaira Therapeutics announced in April 2024 that it launched with $1 billion in committed capital to revolutionize drug development through generative AI models, underscoring the industry's pivot toward computational biology as a standard modality for creating effective medicines.

Simultaneously, rapid advancements in AI and machine learning capabilities are dismantling previous technical barriers, enabling the precise interpretation of multimodal genomic datasets. The emergence of generative AI and specialized microservices allows researchers to model complex biological interactions with unprecedented speed and fidelity, moving beyond simple sequence alignment to predictive functional genomics. In March 2024, NVIDIA introduced roughly 25 new generative AI microservices specifically designed to accelerate workflows in drug discovery and genomics. Furthermore, algorithmic sophistication is enhancing predictive precision; in May 2024, Google DeepMind reported that its AlphaFold 3 model demonstrated at least a 50% improvement in prediction accuracy for protein-ligand interactions compared to traditional methods, marking a fundamental leap for scaling genomic analysis in precision medicine applications.

Market Challenge

The stringent regulatory landscape surrounding data privacy and ethical governance constitutes a formidable barrier to the growth of the Global AI in Genomics Market. While AI algorithms require vast, diverse datasets to identify rare genetic correlations and validate precision medicine models, varying international data protection laws compel organizations to store information in isolated silos. This fragmentation prevents the cross-border data aggregation necessary for training universally applicable models, thereby limiting the diagnostic accuracy of AI tools across different demographics.

Furthermore, the complexity of adhering to these divergent frameworks increases operational costs and extends development timelines, effectively slowing the commercialization of genomic innovations. The fear of non-compliance and data misuse significantly stalls the adoption of these technologies among practitioners who are essential for market expansion. According to the American Medical Association, in 2024, 87% of physicians cited data privacy assurances as a critical requirement before they would integrate AI-driven tools into their clinical practices. This widespread reluctance, driven by regulatory complexities, directly delays the deployment of personalized healthcare solutions and restricts the market's scalability.

Market Trends

The emergence of Large Genomic Foundation Models marks a pivotal shift from task-specific algorithms to generalized architectures capable of interpreting the fundamental code of life across diverse biological domains. Unlike earlier models limited to narrow applications, these "DNA language models" utilize self-supervised learning on vast corpora of unannotated sequences to decipher complex evolutionary patterns and non-coding region functions without explicit labeling. This architectural advancement enables the generative design of novel genomic sequences with unprecedented predictive fidelity, facilitating breakthroughs in synthetic biology. According to the Arc Institute, in February 2025, the organization introduced its Evo 2 model, trained on 9.3 trillion DNA base pairs from over 128,000 genomes, achieving state-of-the-art accuracy in predicting mutation effects and designing synthetic biological systems.

Concurrently, the proliferation of AI-enhanced precision oncology tools is driving the rapid commercialization of clinical diagnostics, transitioning genomic analysis from research laboratories to routine patient care. AI-native diagnostic firms are scaling their operations by integrating multimodal clinical and molecular data, effectively bridging the gap between sequencing capabilities and actionable therapeutic insights. This surge in adoption demonstrates that healthcare providers are increasingly relying on computational intelligence to guide treatment decisions for complex cancer cases, validating the market's move toward scalable clinical utility. According to Tempus AI's August 2025 earnings report, the company's genomics revenue increased 115.3% year-over-year to $241.8 million, underscored by accelerating volume growth in its AI-enabled oncology testing portfolio.

Key Market Players

  • IBM Corp.
  • Deep Genomics Inc.
  • Nvidia Corporation
  • Data4Cure, Inc.
  • Illumina, Inc.
  • Thermo Fisher Scientific Inc.
  • Sophia Genetics S.A.
  • Freenome Holdings, Inc.
  • BenevolentAI Ltd.
  • Genentech, Inc.

Report Scope

In this report, the Global AI In Genomics Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:

AI In Genomics Market, By Component

  • Hardware
  • Software
  • Services

AI In Genomics Market, By Technology

  • Machine Learning
  • Computer Vision

AI In Genomics Market, By Functionality

  • Genome Sequencing
  • Gene Editing
  • Others

AI In Genomics Market, By Application

  • Drug Discovery & Development
  • Precision Medicine
  • Diagnostics
  • Others

AI In Genomics Market, By End Use

  • Pharmaceutical and Biotech Companies
  • Healthcare Providers
  • Research Centers
  • Others

AI In Genomics Market, By Region

  • North America
    • United States
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • France
    • United Kingdom
    • Italy
    • Germany
    • Spain
  • Asia Pacific
    • China
    • India
    • Japan
    • Australia
    • South Korea
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Colombia
  • Middle East & Africa
    • South Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE

Competitive Landscape

Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global AI In Genomics Market.

Available Customizations:

Global AI In Genomics Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

  • Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Product Overview

  • 1.1. Market Definition
  • 1.2. Scope of the Market
    • 1.2.1. Markets Covered
    • 1.2.2. Years Considered for Study
    • 1.2.3. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

  • 2.1. Objective of the Study
  • 2.2. Baseline Methodology
  • 2.3. Key Industry Partners
  • 2.4. Major Association and Secondary Sources
  • 2.5. Forecasting Methodology
  • 2.6. Data Triangulation & Validation
  • 2.7. Assumptions and Limitations

3. Executive Summary

  • 3.1. Overview of the Market
  • 3.2. Overview of Key Market Segmentations
  • 3.3. Overview of Key Market Players
  • 3.4. Overview of Key Regions/Countries
  • 3.5. Overview of Market Drivers, Challenges, Trends

4. Voice of Customer

5. Global AI In Genomics Market Outlook

  • 5.1. Market Size & Forecast
    • 5.1.1. By Value
  • 5.2. Market Share & Forecast
    • 5.2.1. By Component (Hardware, Software, Services)
    • 5.2.2. By Technology (Machine Learning {Deep Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Others}, Computer Vision)
    • 5.2.3. By Functionality (Genome Sequencing, Gene Editing, Others)
    • 5.2.4. By Application (Drug Discovery & Development, Precision Medicine, Diagnostics, Others)
    • 5.2.5. By End Use (Pharmaceutical and Biotech Companies, Healthcare Providers, Research Centers, Others)
    • 5.2.6. By Region
    • 5.2.7. By Company (2025)
  • 5.3. Market Map

6. North America AI In Genomics Market Outlook

  • 6.1. Market Size & Forecast
    • 6.1.1. By Value
  • 6.2. Market Share & Forecast
    • 6.2.1. By Component
    • 6.2.2. By Technology
    • 6.2.3. By Functionality
    • 6.2.4. By Application
    • 6.2.5. By End Use
    • 6.2.6. By Country
  • 6.3. North America: Country Analysis
    • 6.3.1. United States AI In Genomics Market Outlook
      • 6.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.1.1.1. By Value
      • 6.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.1.2.1. By Component
        • 6.3.1.2.2. By Technology
        • 6.3.1.2.3. By Functionality
        • 6.3.1.2.4. By Application
        • 6.3.1.2.5. By End Use
    • 6.3.2. Canada AI In Genomics Market Outlook
      • 6.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.2.1.1. By Value
      • 6.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.2.2.1. By Component
        • 6.3.2.2.2. By Technology
        • 6.3.2.2.3. By Functionality
        • 6.3.2.2.4. By Application
        • 6.3.2.2.5. By End Use
    • 6.3.3. Mexico AI In Genomics Market Outlook
      • 6.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 6.3.3.1.1. By Value
      • 6.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 6.3.3.2.1. By Component
        • 6.3.3.2.2. By Technology
        • 6.3.3.2.3. By Functionality
        • 6.3.3.2.4. By Application
        • 6.3.3.2.5. By End Use

7. Europe AI In Genomics Market Outlook

  • 7.1. Market Size & Forecast
    • 7.1.1. By Value
  • 7.2. Market Share & Forecast
    • 7.2.1. By Component
    • 7.2.2. By Technology
    • 7.2.3. By Functionality
    • 7.2.4. By Application
    • 7.2.5. By End Use
    • 7.2.6. By Country
  • 7.3. Europe: Country Analysis
    • 7.3.1. Germany AI In Genomics Market Outlook
      • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.1.1.1. By Value
      • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.1.2.1. By Component
        • 7.3.1.2.2. By Technology
        • 7.3.1.2.3. By Functionality
        • 7.3.1.2.4. By Application
        • 7.3.1.2.5. By End Use
    • 7.3.2. France AI In Genomics Market Outlook
      • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.2.1.1. By Value
      • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.2.2.1. By Component
        • 7.3.2.2.2. By Technology
        • 7.3.2.2.3. By Functionality
        • 7.3.2.2.4. By Application
        • 7.3.2.2.5. By End Use
    • 7.3.3. United Kingdom AI In Genomics Market Outlook
      • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.3.1.1. By Value
      • 7.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.3.2.1. By Component
        • 7.3.3.2.2. By Technology
        • 7.3.3.2.3. By Functionality
        • 7.3.3.2.4. By Application
        • 7.3.3.2.5. By End Use
    • 7.3.4. Italy AI In Genomics Market Outlook
      • 7.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.4.1.1. By Value
      • 7.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.4.2.1. By Component
        • 7.3.4.2.2. By Technology
        • 7.3.4.2.3. By Functionality
        • 7.3.4.2.4. By Application
        • 7.3.4.2.5. By End Use
    • 7.3.5. Spain AI In Genomics Market Outlook
      • 7.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 7.3.5.1.1. By Value
      • 7.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 7.3.5.2.1. By Component
        • 7.3.5.2.2. By Technology
        • 7.3.5.2.3. By Functionality
        • 7.3.5.2.4. By Application
        • 7.3.5.2.5. By End Use

8. Asia Pacific AI In Genomics Market Outlook

  • 8.1. Market Size & Forecast
    • 8.1.1. By Value
  • 8.2. Market Share & Forecast
    • 8.2.1. By Component
    • 8.2.2. By Technology
    • 8.2.3. By Functionality
    • 8.2.4. By Application
    • 8.2.5. By End Use
    • 8.2.6. By Country
  • 8.3. Asia Pacific: Country Analysis
    • 8.3.1. China AI In Genomics Market Outlook
      • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.1.1.1. By Value
      • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.1.2.1. By Component
        • 8.3.1.2.2. By Technology
        • 8.3.1.2.3. By Functionality
        • 8.3.1.2.4. By Application
        • 8.3.1.2.5. By End Use
    • 8.3.2. India AI In Genomics Market Outlook
      • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.2.1.1. By Value
      • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.2.2.1. By Component
        • 8.3.2.2.2. By Technology
        • 8.3.2.2.3. By Functionality
        • 8.3.2.2.4. By Application
        • 8.3.2.2.5. By End Use
    • 8.3.3. Japan AI In Genomics Market Outlook
      • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.3.1.1. By Value
      • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.3.2.1. By Component
        • 8.3.3.2.2. By Technology
        • 8.3.3.2.3. By Functionality
        • 8.3.3.2.4. By Application
        • 8.3.3.2.5. By End Use
    • 8.3.4. South Korea AI In Genomics Market Outlook
      • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.4.1.1. By Value
      • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.4.2.1. By Component
        • 8.3.4.2.2. By Technology
        • 8.3.4.2.3. By Functionality
        • 8.3.4.2.4. By Application
        • 8.3.4.2.5. By End Use
    • 8.3.5. Australia AI In Genomics Market Outlook
      • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
        • 8.3.5.1.1. By Value
      • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
        • 8.3.5.2.1. By Component
        • 8.3.5.2.2. By Technology
        • 8.3.5.2.3. By Functionality
        • 8.3.5.2.4. By Application
        • 8.3.5.2.5. By End Use

9. Middle East & Africa AI In Genomics Market Outlook

  • 9.1. Market Size & Forecast
    • 9.1.1. By Value
  • 9.2. Market Share & Forecast
    • 9.2.1. By Component
    • 9.2.2. By Technology
    • 9.2.3. By Functionality
    • 9.2.4. By Application
    • 9.2.5. By End Use
    • 9.2.6. By Country
  • 9.3. Middle East & Africa: Country Analysis
    • 9.3.1. Saudi Arabia AI In Genomics Market Outlook
      • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.1.1.1. By Value
      • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.1.2.1. By Component
        • 9.3.1.2.2. By Technology
        • 9.3.1.2.3. By Functionality
        • 9.3.1.2.4. By Application
        • 9.3.1.2.5. By End Use
    • 9.3.2. UAE AI In Genomics Market Outlook
      • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.2.1.1. By Value
      • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.2.2.1. By Component
        • 9.3.2.2.2. By Technology
        • 9.3.2.2.3. By Functionality
        • 9.3.2.2.4. By Application
        • 9.3.2.2.5. By End Use
    • 9.3.3. South Africa AI In Genomics Market Outlook
      • 9.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 9.3.3.1.1. By Value
      • 9.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 9.3.3.2.1. By Component
        • 9.3.3.2.2. By Technology
        • 9.3.3.2.3. By Functionality
        • 9.3.3.2.4. By Application
        • 9.3.3.2.5. By End Use

10. South America AI In Genomics Market Outlook

  • 10.1. Market Size & Forecast
    • 10.1.1. By Value
  • 10.2. Market Share & Forecast
    • 10.2.1. By Component
    • 10.2.2. By Technology
    • 10.2.3. By Functionality
    • 10.2.4. By Application
    • 10.2.5. By End Use
    • 10.2.6. By Country
  • 10.3. South America: Country Analysis
    • 10.3.1. Brazil AI In Genomics Market Outlook
      • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.1.1.1. By Value
      • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.1.2.1. By Component
        • 10.3.1.2.2. By Technology
        • 10.3.1.2.3. By Functionality
        • 10.3.1.2.4. By Application
        • 10.3.1.2.5. By End Use
    • 10.3.2. Colombia AI In Genomics Market Outlook
      • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.2.1.1. By Value
      • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.2.2.1. By Component
        • 10.3.2.2.2. By Technology
        • 10.3.2.2.3. By Functionality
        • 10.3.2.2.4. By Application
        • 10.3.2.2.5. By End Use
    • 10.3.3. Argentina AI In Genomics Market Outlook
      • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
        • 10.3.3.1.1. By Value
      • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
        • 10.3.3.2.1. By Component
        • 10.3.3.2.2. By Technology
        • 10.3.3.2.3. By Functionality
        • 10.3.3.2.4. By Application
        • 10.3.3.2.5. By End Use

11. Market Dynamics

  • 11.1. Drivers
  • 11.2. Challenges

12. Market Trends & Developments

  • 12.1. Merger & Acquisition (If Any)
  • 12.2. Product Launches (If Any)
  • 12.3. Recent Developments

13. Global AI In Genomics Market: SWOT Analysis

14. Porter's Five Forces Analysis

  • 14.1. Competition in the Industry
  • 14.2. Potential of New Entrants
  • 14.3. Power of Suppliers
  • 14.4. Power of Customers
  • 14.5. Threat of Substitute Products

15. Competitive Landscape

  • 15.1. IBM Corp.
    • 15.1.1. Business Overview
    • 15.1.2. Products & Services
    • 15.1.3. Recent Developments
    • 15.1.4. Key Personnel
    • 15.1.5. SWOT Analysis
  • 15.2. Deep Genomics Inc.
  • 15.3. Nvidia Corporation
  • 15.4. Data4Cure, Inc.
  • 15.5. Illumina, Inc.
  • 15.6. Thermo Fisher Scientific Inc.
  • 15.7. Sophia Genetics S.A.
  • 15.8. Freenome Holdings, Inc.
  • 15.9. BenevolentAI Ltd.
  • 15.10. Genentech, Inc.

16. Strategic Recommendations

17. About Us & Disclaimer

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