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시장보고서
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세계의 제약 및 바이오테크놀러지용 AI 시장 조사 보고서 : 산업 분석, 규모, 점유율, 성장, 동향, 예측(2024-2032년)Global AI in Pharma and Biotech Market Research Report - Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends and Forecast 2024 to 2032 |
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제약 및 바이오테크놀러지용 AI 시장의 세계 AI 수요는 2023년 24억 3,000만 달러에서 2032년 거의 118억 8,000만 달러에 달할 것으로 추정되며, 2024-2051년 연평균 19.28%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
제약 및 바이오테크놀러지용 AI는 인공지능을 활용하여 신약 개발, 개발 및 제조의 다양한 측면을 강화하며, AI 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 분석하여 잠재적인 의약품 후보를 식별하고, 임상시험 결과를 예측하고, 제조 공정을 최적화하는 데 사용됩니다. 이 기술은 연구 일정을 단축하고 비용을 절감하며 예측 모델의 정확도를 높입니다. 응용 사례로는 AI가 개인 유전자 프로필에 맞는 치료를 지원하는 개인 맞춤형 의료와 정형화된 업무의 자동화를 통해 제약 및 생명공학 산업의 효율성과 혁신을 향상시킬 수 있습니다.
제약 및 바이오테크놀러지용 AI 시장은 생물의학 데이터의 복잡성과 양이 증가함에 따라 효율적인 처리와 해석을 위한 고급 분석 도구의 필요성이 증가함에 따라 큰 성장세를 보이고 있습니다. 머신러닝과 딥러닝을 포함한 AI 기술은 잠재적 약물 후보를 식별하고, 효능을 예측하며, 임상시험 설계를 최적화함으로써 신약 개발 및 약물 개발을 촉진할 수 있습니다. 또한, 개인 맞춤형 의료에 AI를 접목하면 개인의 유전자 프로필과 병력을 기반으로 맞춤형 치료 계획을 개발할 수 있어 환자 치료에 혁명을 불러일으키고 있습니다. 제약 및 생명공학 분야에서 AI를 도입하는 것은 신약 개발의 비용 절감과 시장 출시 시간 단축의 필요성에 따른 것으로, AI 기반 솔루션은 생산성과 의사결정 능력을 향상시키고 R&D에 따른 재정적 위험을 줄일 수 있습니다. 또한, 점점 더 많은 규제 기관들이 AI가 의약품 승인 프로세스의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있다는 점을 인식하고 있으며, 이는 제약사들이 AI 기술에 투자하는 것을 촉진하고 있습니다. 첨단 기술 기업과 제약사의 협업은 혁신을 촉진하고, 의약품 개발 및 질병 관리의 다양한 단계에서 AI의 적용을 확대하고 있습니다. 정밀의료와 효율적인 헬스케어 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 제약 및 바이오테크놀러지용 AI 도입은 계속 증가할 것으로 예상되며, 이는 시장 확대를 촉진할 것으로 전망됩니다. 그러나 높은 도입 비용과 데이터 프라이버시에 대한 우려는 향후 몇 년간 시장 성장에 걸림돌이 될 수 있습니다.
조사 보고서는 Porter's Five Forces 모델, 시장 매력도 분석, 밸류체인 분석을 다루고 있습니다. 이러한 도구는 산업 구조를 명확하게 파악하고 세계 수준에서 경쟁의 매력을 평가하는 데 도움이 됩니다. 또한, 이러한 도구는 제약 및 생명공학 AI 세계 시장 내 각 부문을 포괄적으로 평가할 수 있습니다. 제약 및 바이오테크놀러지용 AI 산업 성장과 동향은 이 조사에 대한 전체적인 접근 방식을 제공합니다.
이 섹션에서는 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카의 제약 및 바이오테크놀러지용 AI 시장의 현재와 미래 수요를 파악할 수 있는 지역별 전망을 다룹니다. 또한, 이 보고서는 모든 주요 지역의 개별 응용 부문의 수요, 추정 및 예측에 초점을 맞추고 있습니다.
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The global demand for AI in Pharma and Biotech Market is presumed to reach the market size of nearly USD 11.88 Billion by 2032 from USD 2.43 Billion in 2023 with a CAGR of 19.28% under the study period 2024-2051.
AI in pharma and biotech uses artificial intelligence to enhance various aspects of drug discovery, development, and manufacturing. AI algorithms analyze vast datasets to identify potential drug candidates, predict clinical trial outcomes, and optimize production processes. This technology accelerates research timelines, reduces costs, and increases the accuracy of predictive models. Applications include personalized medicine, where AI helps tailor treatments to individual genetic profiles, and automation of routine tasks, improving efficiency and innovation in the pharmaceutical and biotech industries.
The AI in the pharma and biotech market is witnessing significant growth attributed to the escalating complexity and volume of biomedical data, necessitating advanced analytical tools for efficient processing and interpretation. AI technologies, including machine learning & deep learning, trigger drug discovery & development by identifying potential drug candidates, predicting their efficacy, and optimizing clinical trial designs. Additionally, the integration of AI in personalized medicine is revolutionizing patient care by allowing the development of tailored treatment plans based on individual genetic profiles and medical histories. The push for cost reduction in drug development and the need for faster time-to-market for new therapies also propel the adoption of AI in Pharma and Biotech. AI-driven solutions enhance productivity and decision-making capabilities, reducing the financial risks associated with R&D. Furthermore, regulatory bodies are increasingly recognizing the potential of AI to enhance the accuracy & efficiency of drug approval processes, encouraging pharmaceutical companies to invest in AI technologies. Collaborations between tech companies and pharmaceutical firms are fostering innovation and expanding the application of AI in various phases of drug development and disease management. As the demand for precision medicine and efficient healthcare solutions grows, the adoption of AI in pharma and biotechs is expected to continue rising, driving further market expansion. However, high implementation costs and data privacy concerns may challenge the market growth in the coming years.
The research report covers Porter's Five Forces Model, Market Attractiveness Analysis, and Value Chain analysis. These tools help to get a clear picture of the industry's structure and evaluate the competition attractiveness at a global level. Additionally, these tools also give an inclusive assessment of each segment in the global market of AI in Pharma and Biotech. The growth and trends of AI in Pharma and Biotech industry provide a holistic approach to this study.
This section of the AI in Pharma and Biotech market report provides detailed data on the segments at country and regional level, thereby assisting the strategist in identifying the target demographics for the respective product or services with the upcoming opportunities.
This section covers the regional outlook, which accentuates current and future demand for the AI in Pharma and Biotech market across North America, Europe, Asia-Pacific, Latin America, and Middle East & Africa. Further, the report focuses on demand, estimation, and forecast for individual application segments across all the prominent regions.
The research report also covers the comprehensive profiles of the key players in the market and an in-depth view of the competitive landscape worldwide. The major players in the AI in Pharma and Biotech market include BenevolentAI SA, Insilico Medicine, Recursion Pharmaceuticals, Atomwise Inc., Berg LLC, Cloud Pharmaceuticals, Deep Genomics, Exscientia, SchroDinger, TwoXar Inc. This section consists of a holistic view of the competitive landscape that includes various strategic developments such as key mergers & acquisitions, future capacities, partnerships, financial overviews, collaborations, new product developments, new product launches, and other developments.
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