제약 및 생명 공학 시장 규모, 점유율 및 산업 분석의 AI 기술 (딥 러닝, 머신 러닝, 자연 언어 처리, 기계/컴퓨터 비전 등), 응용 프로그램 (약물 발견, 임상 연구 및 최적화, 제약 제조, 기타), 제약 회사, 생물 기술 회사 및 기타, 2025-2022, 지역 예측.

제약 및 생명 공학의 인공 지능 (AI)은 AI 및 머신 러닝 (ML) 기술을 제약 및 생명 공학 산업의 다양한 단계에 적용하는 것을 말합니다. 제약 및 생명 공학의 AI는 약물 발견, 임상 시험 및 개인화 된 의약품에 혁명을 일으키고 있습니다. 분자 식별을 가속화하고 제조를 최적화하며 방대한 데이터 세트를 분석하여 약물 효능 및 환자 반응을 예측합니다. 또한 효과적인 시험을 설계하고 환자를 선택하고 개인에게 맞춤형 치료를 도와줍니다.

연구, 환자 기록 및 환경 적 요인을 포함한 생의학 데이터를 처리하고 해석하는 AI의 능력은 혁신을 가속화하고 치료 옵션을 개선하는 것입니다. 이러한 방식으로, 제약 및 생명 공학 회사의 효율성, 정확성 및 효율성 향상에있어 인공 지능 (AI)의 이점은 향후 몇 년 동안 채택을 촉진 할 것으로 예상됩니다.

시장 성장은 주로 빠른 약물 발견 및 개발에 대한 수요 증가에 기인합니다. AI 알고리즘은 복합 스크리닝과 같은 작업을 자동화하고 제약 및 생명 공학 회사의 실험 설계 최적화와 같은 작업을 자동화하여 신약 출시와 관련된 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 이것은 향후 몇 년 동안 시장 성장을 주도하여 그들의 채택을 촉진 할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2024 년 3 월 식품의 약국 (FDA)은 약물 개발주기 동안 인공 지능 (AI)/머신 러닝 (ML)의 채택이 증가 함을 인식했습니다.

또한, 개인화 된 의약품에 대한 수요가 증가함에 따라 질병 진단 및 예후에서 AI의 채택을 주도하고 있습니다. AI 알고리즘은 대량의 환자 데이터를 분석하여 개인화 된 치료 옵션을 식별하고 환자 결과를 향상시킬 수 있습니다. 이는 예측 기간 동안 시장 성장이 급증 할 것으로 예상됩니다.

또한 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)의 진보가 증가함에 따라 연구 개발 프로세스의 효율성이 증가하고 있습니다. AI 알고리즘은 실험 설계를 지원하고, 약동학 및 독성을 예측하며, 납 화합물을 최적화하여 광범위하고 비용이 많이 드는 테스트의 필요성을 줄일 수 있습니다. 인공 지능 (AI)의 발전과 관련된 이러한 이점은 시장 성장을 촉진 할 것으로 예상됩니다.

Covid-19 Pandemic은 제약 및 생명 공학 시장에서 AI에 큰 영향을 미쳤습니다. 전염병은 의료, 약물 개발 및 임상 시험과 같은 다양한 영역에서 AI의 사용을 가속화했습니다. 또한, 전염병은 E-Pharma 서비스의 채택을 급증했으며 사람들은 의료 요구를 위해 온라인 플랫폼으로 전환했습니다. 이로 인해 AI의 사용이 촉진되어 2020 년 시장 성장을 이끌었습니다.

• 예를 들어, 2020 년 8 월, Google Deepmind의 Alphafold 시스템은 Covid-19와 관련된 단백질을 포함하여 여러 가지 언더 단백질의 구조를 예측했습니다.

또한, 기업들이 경쟁력을 유지하고 혁신을 주도하기 위해 AI 기술을 통합하는 이점을 인식함에 따라 시장은 헛간 후 시절에 계속 증가했습니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 주요 플레이어가 신제품 출시
• 개요 : 제약 및 생명 공학의 AI의 발전
• Pharma & Biotech에서 인공 지능 (AI) 사용에 대한 지침/고려 사항
• 주요 산업 개발 (합병, 인수, 파트너십)
• Covid-19가 시장에 미치는 영향

응용 프로그램 별 분석

응용 프로그램을 기반으로 시장은 약물 발견 및 개발, 임상 연구 및 최적화, 정밀 의학, 제약 제조 및 기타로 분류됩니다. 약물 발견 및 개발 부문은 예측 기간 동안 제약 및 생명 공학 시장에서 글로벌 AI의 상당 부분을 설명 할 것으로 예상됩니다. 이 부문의 성장은 다양한 질병과 상태를 해결하기위한 새로운 치료제에 대한 수요 증가와 약물 발견 과정의 시간과 비용을 줄여야 할 필요성과 같은 여러 요인에 기인합니다. AI는 실험을 최적화하고 영향력있는 목표를 식별하며 가상 스크리닝을 가능하게하여 이러한 비용을 크게 줄이고 프로세스를 가속화 할 수 있습니다. 또한 AI는 연구원과 임상의 간의 협력을 촉진하여 약물 개발 과정 전체에서 의사 소통 및 의사 결정을 개선 할 수 있습니다. 이러한 이점은 핵심 플레이어에게 전 세계의 약물 발견을위한 AI 제품의 가용성을 보장하여 향후 몇 년 동안 세그먼트 성장을 촉진 할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2023 년 6 월 현재, Insilico Medicine은 Pharma.ai를 제공하여 질병 표적 식별, 새로운 분자 데이터 생성 및 임상 시험 결과를 포함하여 약물 발견 및 발달의 세 가지 영역을 가속화하고 있습니다.

반면, 정밀 의학 세그먼트는 예측 기간 동안 상당한 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. AI는 원하는 용량, 방출 매개 변수 및 기타 필요한 측면으로 개인화 된 약물의 개발을 도울 수 있으며, 이는 더 나은 환자 결과를 초래할 수 있습니다. 이는 AI 솔루션의 채택을 증가시켜 향후 몇 년 동안 세그먼트 성장을 추진할 것으로 예상된다.

지역 분석

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글로벌 시장은 지리적으로 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카 및 중동 및 아프리카로 분류됩니다. 북미는 예측 기간 동안 제약 및 생명 공학 시장에서 AI의 상당 부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 성장은 주로 Pfizer Inc., Novartis AG 및 Johnson & Johnson Services, Inc.와 같은 주요 제약 회사의 존재로 인해이 지역의 비즈니스 성장을 자극하기 때문입니다. 또한 제약 회사는 AI에 전략적 투자를하고 있으며, 유리한 거래를 확보하고 산업 발전의 최전선에서 자신을 배치하여 부문 전체의 혁신을 주도하고 있습니다. 이것은 향후 몇 년 동안 시장 성장을 늘릴 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2022 년 1 월 고급 제약 소프트웨어 회사 인 P360에서 게시 한 데이터에 따르면 Pfizer Inc.는 지난 몇 년 동안 AI를 사용하여 약물 발견 프로세스 및 프로토콜을 발전 시켰습니다.

아시아 태평양은 예측 기간 동안 상당한 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 지역 성장은 주로 인도 및 중국과 같은 국가의 제약 및 생명 공학 회사의 수가 증가함에 따라 발생합니다. 이 회사들은 업계를 돕고 AI 채택의 길을 이끌 기 위해 토착 발명품을 개발할 수있는 방대한 기회를 모색하고 있습니다. 이는 예측 기간 동안 지역 시장 성장을 늘릴 것으로 예상됩니다.

주요 플레이어는 다루었습니다

시장은 Merck Kgaa, Benevolentai, Insilico Medicine, Recursion, Atomwise Inc., Bpgbio, Inc., Cloud Pharmaceuticals, IBM, Exscientia PLC 및 Astrazeneca와 같은 중요한 플레이어로 구성됩니다.

주요 산업 개발

• 2023 년 12 월, Merck Kgaa는 약물 개발 소프트웨어 인 Aiddison을 출시하여 약물 개발 속도를 높이고 신약의 성공률을 높였습니다.
• 2023 년 9 월, Merck Kgaa는 Benevolentai 및 Exscientia와 파트너십을 맺어 약물 발견 과정을 더 높은 성공 확률로 향상 시켰습니다.
• 2023 년 5 월, Google Cloud는 제약 및 생명 공학 회사가 약물 발견을 가속화하고 정밀 의학을 발전시킬 수 있도록 두 개의 새로운 AI 기반 장치를 출시했습니다.