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시장보고서
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정밀의료 분야 인공지능 시장 - 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 : 기술별, 구성요소별, 치료 응용별, 지역별 경쟁(2021-2031년)Artificial Intelligence In Precision Medicine Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Technology, By Component, By Therapeutic Application, By Region & Competition, 2021-2031F |
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세계의 정밀의료 분야 인공지능(AI) 시장은 대폭적인 확대가 전망되고 있어 2025년 17억 8,000만 달러에서 2031년까지 31억 2,000만 달러로 성장하여 CAGR 9.81%로 견고한 성장을 나타낼 것으로 예측됩니다.
이러한 성장은 복잡한 생물학적 데이터와 임상 데이터를 분석하기 위해 머신러닝과 딥러닝과 같은 고도의 계산 알고리즘이 활용되고 있기 때문입니다. 이를 통해 각 환자의 고유한 유전적 구성, 라이프스타일, 환경적 요인에 따라 의료 개입, 의료적 판단 및 치료를 정밀하게 맞춤화할 수 있게 됩니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 17억 8,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 31억 2,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 9.81% |
| 가장 성장이 현저한 부문 | 하드웨어 |
| 최대 시장 | 북미 |
주요 시장 성장 촉진요인으로는 대규모 유전체 데이터의 급속한 보급, 고가의 신약 개발 비용 절감에 대한 경제적 필요성, 표적 치료가 필요한 만성 질환의 전 세계 유병률 증가 등이 있습니다. 예를 들어, 미국 의사협회(AMA)는 2025년에 2024년 기준 의사의 66%가 의료용 인공지능(AI)을 활용하고 있다고 보고하여 도입이 크게 증가하고 있음을 알 수 있습니다. 그러나 이러한 긍정적인 모멘텀에도 불구하고 시장은 특히 데이터 프라이버시 및 보안과 관련하여 큰 문제에 직면해 있습니다. 기밀성이 높은 환자 정보를 다루기 위해서는 시장 침투를 방해할 수 있는 복잡한 규제 장벽을 넘어야 하기 때문입니다.
정밀의료 분야에서 인공지능의 도입을 촉진하는 주요 요인은 의료 서비스 제공 시스템 내에서 비용 절감과 효율성 향상이 시급히 요구되고 있기 때문입니다. 재정적 압박에 직면한 의료기관은 관리 업무의 자동화와 자원 배분 최적화를 위해 AI 솔루션을 도입하는 사례가 늘고 있습니다. 이러한 기술은 업무 효율화를 통해 의료진이 환자 치료에 더 집중할 수 있도록 도와줄 뿐만 아니라, 지출을 크게 줄일 수 있습니다. 엔비디아가 지난 3월 발표한 '헬스케어 및 생명과학 분야의 AI 현황' 보고서에 따르면, 73%의 조직이 AI 도입의 주요 이점으로 운영 비용 절감을 꼽았으며, 이러한 효율성은 진단 결과 검증, 환자 위험의 보다 효과적인 계층화 등 임상 현장 업무에까지 확대되고 있습니다. 현장 업무에도 영향을 미치고 있습니다.
또한, 신약 개발 및 개발 일정의 가속화는 기존의 제약 연구개발에 내재된 비효율성을 해결함으로써 정밀의료의 근본적인 변화를 가져오고 있습니다. 기존 방식으로는 새로운 치료제를 시장에 출시하는 데 10년 이상 걸리는 반면, AI 기반 플랫폼은 유망한 약물 타겟을 빠르게 찾아내고 성공 가능성이 높은 신규 분자를 설계할 수 있습니다. 예를 들어, 인실리코 메디신(Insilico Medicine)이 2025년 2월 발표한 '전임상 신약개발 벤치마크'에 따르면 전임상 후보물질 선정까지 평균 13개월이 소요되는 것으로 나타나 기존 2.5년에서 4년이 걸리던 프로세스에 비해 크게 개선된 것으로 나타났습니다. 개선된 것으로 나타났습니다. 이러한 기술 발전은 실제 적용 사례를 통해 더욱 입증되고 있습니다. 2025년 3월 유럽폐암학회에서 발표된 아스트라제네카의 연구 결과에 따르면, AI를 활용한 흉부 엑스레이 진단 도구가 54.1%의 양성 예측치를 달성한 것으로 나타나 AI가 진단 정확도와 임상시험의 스크리닝 효율을 향상시킬 수 있는 능력을 가지고 있음을 강조했습니다.
세계 정밀의료 분야 인공지능 시장 성장의 가장 큰 걸림돌은 데이터 프라이버시와 보안을 둘러싼 복잡한 문제입니다. 정밀의료은 복잡한 AI 알고리즘을 효과적으로 훈련시키기 위해 유전체 서열, 전자 건강 기록, 실시간 환자 모니터링 데이터 등 방대하고 다양한 데이터 세트를 통합하는 데 본질적으로 의존하고 있습니다. 그러나 이러한 정보는 매우 민감한 정보이기 때문에 엄격한 규제 프레임워크를 엄격하게 준수해야 하며, 이로 인해 데이터 사일로화가 빈번하게 발생합니다. 이러한 사일로화로 인해 조직은 다양한 인구통계학적 그룹에서 AI 모델을 검증하는 데 필수적인 다양한 데이터 세트를 합법적으로 공유하는 데 어려움을 겪게 되고, 그 결과 보편적으로 적용 가능한 알고리즘 개발을 방해하고, 편견을 최소화하고 임상적 정확성을 보장하는 데 필요한 광범위한 데이터에 대한 접근을 제한합니다. 위해 필요한 광범위한 데이터에 대한 접근이 제한되고 있습니다.
사이버 공격 위협 증가는 이러한 어려움을 더욱 심화시키고 있으며, 많은 의료 서비스 제공업체들이 클라우드 기반 AI 솔루션 도입을 주저하는 원인이 되고 있습니다. 2025년 보건의료정보관리시스템학회(HIMSS)의 조사에 따르면, 헬스케어 사이버 보안 전문가의 75%가 향후 헬스케어 분야에서의 인공지능 통합과 관련하여 데이터 프라이버시를 가장 중요한 관심사로 꼽았다고 합니다. 이러한 광범위한 우려로 인해 의료 기관은 혁신적인 AI 통합보다 방어적인 보안 조치에 우선순위를 두게 되고, 그 결과 중요한 투자가 분산되고 있습니다. 그 결과, 데이터 유출과 그에 따른 잠재적 법적 영향에 대한 우려는 운영 비용 증가와 신기술의 상용화에 필요한 기간의 장기화로 이어져 시장의 성장 궤도를 직접적으로 제약하고 있습니다.
정밀의료 분야의 AI 시장은 진단 워크플로우를 근본적으로 변화시키고 있는 AI 기반 방사성동위원소 및 컴퓨터 병리학의 채택 확대로 인해 크게 형성되고 있습니다. 이러한 첨단 기술을 통해 인간의 주관적인 평가로는 간과하기 쉬운 복잡한 조직 특성을 정량적으로 평가할 수 있습니다. 딥러닝 알고리즘을 도입하여 디지털화된 조직 표본과 의료 영상을 면밀히 분석함으로써 바이오마커의 정량화를 표준화하고, 표적 치료를 위한 환자 계층화의 정확도를 높일 수 있습니다. 이 접근법은 종양 미세환경 내 미세하고 육안으로 포착하기 어려운 패턴을 밝혀내어 관찰자 간 편차를 줄이고 보다 정확한 치료 결정을 내릴 수 있게 합니다. 예를 들어, Proscia가 2025년 6월 발표한 'ASCO 2025의 디지털 병리학 및 AI 하이라이트' 보고서에서는 AI를 활용한 분석을 통해 HER2 저발현 유방암의 병리학자 간 진단 일치율을 86.4%로 향상시킨 다기관 공동연구를 상세하게 설명하고 있습니다. 기존 수동 평가법에 비해 크게 개선된 것으로 나타났습니다.
동시에 바이오제약 기업과 기술 기업 간의 전략적 제휴가 급증하고 탄탄한 생태계가 형성되면서 시장 성장을 가속화하고 있습니다. 제약사들은 광범위한 실제 데이터와 자체 계산 플랫폼에 대한 액세스를 확보하기 위해 전문 AI 기업과의 제휴를 확대되고 있습니다. 이러한 전략적 제휴를 통해 종단적 임상 데이터 세트와 유전체 정보를 효율적으로 통합하고, 신약 개발의 가속화와 정밀의료 가설 검증을 촉진하는 강력한 생태계를 구축할 수 있게 되었습니다. 바이오 제약업계의 리더는 내부 역량을 처음부터 구축하는 대신 이러한 외부 기술 스택을 활용하여 멀티오믹스 데이터의 복잡성과 규제 준수에 효율적으로 대응하고 있습니다. 이러한 추세를 보여주는 증거로 Tempus AI가 2026년 1월에 발표한 '2025년도 잠정 실적'을 들 수 있습니다. 이번 발표에 따르면, 총 계약 금액이 11억 달러를 넘어섰으며, 70건 이상의 데이터 계약이 체결된 것으로 보고되어, 협업형 데이터 생태계에 대한 빠른 상업적 평가와 사업 운영의 높은 의존도가 부각되고 있습니다.
The Global Artificial Intelligence in Precision Medicine Market is poised for significant expansion, projected to grow from USD 1.78 Billion in 2025 to USD 3.12 Billion by 2031, demonstrating a robust 9.81% Compound Annual Growth Rate. This growth is driven by the application of advanced computational algorithms, notably machine learning and deep learning, to analyze complex biological and clinical data. Such applications enable the precise customization of healthcare interventions, medical decisions, and treatments, tailoring them to each patient's unique genetic makeup, lifestyle, and environmental factors.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 1.78 Billion |
| Market Size 2031 | USD 3.12 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 9.81% |
| Fastest Growing Segment | Hardware |
| Largest Market | North America |
Key market drivers include the rapid proliferation of large-scale genomic data, the urgent economic need to curtail high drug discovery costs, and the rising global incidence of chronic diseases demanding targeted therapies. For example, the American Medical Association reported in 2025 that 66% of physicians were utilizing healthcare artificial intelligence in 2024, marking a substantial increase in adoption. However, despite this positive momentum, the market faces considerable challenges, particularly concerning data privacy and security, as the handling of sensitive patient information necessitates navigating complex regulatory hurdles that could impede broader market penetration.
Market Driver
A primary force propelling the adoption of artificial intelligence in precision medicine is the urgent need for cost containment and enhanced efficiency within healthcare delivery systems. Faced with escalating financial pressures, healthcare organizations are increasingly implementing AI solutions to automate administrative tasks and optimize resource allocation. These technologies not Monly streamline operations, allowing providers to concentrate more on patient care, but also significantly reduce expenditures. As evidenced by NVIDIA's March 2025 "State of AI in Healthcare and Life Sciences" report, 73% of organizations identified reductions in operating costs as a key benefit of AI integration, with this efficiency extending to clinical settings for tasks such as validating diagnostic results and more effectively stratifying patient risks.
Furthermore, the acceleration of drug discovery and development timelines is fundamentally reshaping the precision medicine landscape by addressing the inherent inefficiencies of traditional pharmaceutical research and development. While conventional methods often require over a decade to bring a new therapy to market, AI-driven platforms can swiftly identify viable drug targets and design novel molecules with a higher probability of success. Insilico Medicine's February 2025 "Preclinical Drug Discovery Benchmarks" announcement, for instance, highlighted their average 13-month timeline to nominate preclinical candidates, a substantial improvement over the traditional 2.5 to 4-year process. Real-world applications further validate these technological advancements, with AstraZeneca's March 2025 findings at the European Lung Cancer Congress showcasing an AI-powered chest X-ray tool that achieved a 54.1% positive predictive value, underscoring AI's capacity to enhance diagnostic precision and clinical trial screening efficiency.
Market Challenge
A significant impediment to the growth of the Global Artificial Intelligence in Precision Medicine Market is the intricate challenge surrounding data privacy and security. Precision medicine inherently relies on aggregating vast, diverse datasets-including genomic sequences, electronic health records, and real-time patient monitoring data-to effectively train complex AI algorithms. Yet, the extremely sensitive nature of this information mandates strict adherence to rigorous regulatory frameworks, which frequently result in data silos. These silos make it difficult for organizations to legally share the varied datasets essential for validating AI models across different demographic groups, thereby hindering the development of universally applicable algorithms and limiting access to the broad data spectrum needed to minimize bias and ensure clinical accuracy.
The escalating threat of cyberattacks further compounds these difficulties, leading many healthcare providers to hesitate in adopting cloud-based AI solutions. According to the Healthcare Information and Management Systems Society in 2025, a notable 75% of healthcare cybersecurity professionals identified data privacy as a paramount concern regarding the future integration of artificial intelligence in healthcare settings. This widespread apprehension compels institutions to prioritize defensive security measures over innovative AI integration, effectively diverting crucial investment. Consequently, the apprehension surrounding data breaches and their potential legal ramifications directly constrains the market's trajectory by increasing operational costs and extending the timelines required for the commercial deployment of new technologies.
Market Trends
The market for AI in precision medicine is significantly shaped by the expanding adoption of AI-driven radiomics and computational pathology, which are fundamentally transforming diagnostic workflows. These advanced technologies enable the quantitative assessment of complex tissue characteristics that are often imperceptible through subjective human review. By deploying deep learning algorithms to meticulously analyze digitized histological slides and medical images, these tools standardize biomarker quantification and enhance the precision of patient stratification for targeted therapies. This approach uncovers subtle, sub-visual patterns within the tumor microenvironment, thereby reducing inter-observer variability and facilitating more accurate treatment decisions. Proscia's June 2025 "Digital Pathology and AI Highlights from ASCO 2025" report, for instance, detailed a multi-center study where AI-assisted analysis boosted diagnostic agreement among pathologists to 86.4% for HER2-low breast cancer scoring, marking a substantial improvement over traditional manual assessment methods.
Concurrently, a surge in strategic biopharma-tech partnerships and the formation of robust ecosystems are accelerating market growth. Pharmaceutical companies are increasingly collaborating with specialized AI firms to gain access to extensive real-world data and proprietary computational platforms. These strategic alliances streamline the integration of longitudinal clinical datasets with genomic information, fostering resilient ecosystems that both expedite drug discovery and validate precision medicine hypotheses. Rather than building internal capabilities from the ground up, biopharma leaders are leveraging these external technology stacks to efficiently navigate the complexities of multi-omics data and regulatory compliance. Evidence of this trend is seen in Tempus AI's January 2026 "Preliminary 2025 Financial Results" announcement, which reported a total contract value exceeding $1.1 billion and the establishment of over 70 data agreements, underscoring the rapid commercial validation and operational reliance on these collaborative data ecosystems.
Report Scope
In this report, the Global Artificial Intelligence In Precision Medicine Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Artificial Intelligence In Precision Medicine Market.
Global Artificial Intelligence In Precision Medicine 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: