실제 증거의 AI 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 구성 요소별(소프트웨어/플랫폼 및 서비스), 배포별(클라우드 기반, 온프레미스 및 하이브리드), 기술별(기계 학습 및 딥 러닝, NLP/생성 AI), 애플리케이션별(코호트 검색 및 환자 계층화, 엔드포인트 추출 및 NLP, 비교 효과 및 결과 연구, 안전 감시 및 신호 감지, 규제 및 HTA 증거 세대), 최종 사용자별(제약 및 생명공학 회사, CRO/실제 데이터 공급업체, 지불자, 의료 서비스 제공업체) 및 지역 예측, 2026~2034년

실제 증거의 글로벌 AI 시장 규모는 2025년에 20억 9천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 27억 달러에서 2034년까지 210억 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 29.22%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

RWE(Real-World Evidence)의 AI에 대한 글로벌 시장은 EHR, 청구, 등록, 실험실, 웨어러블 및 환자 보고 입력의 실제 데이터를 실용적인 임상, 규제 및 비즈니스 통찰력으로 변환하는 소프트웨어 솔루션 및 서비스를 포함합니다. 시장은 더 빠른 증거 생성에 대한 필요성 증가, 규제 및 지불자 선택 시 실제 데이터 사용 증가,제약기업은 임상 연구를 넘어 제품 가치를 선보일 것입니다.

글로벌 시장의 주요 시장 참가자로는 IQVIA Inc., Oracle, Datavant 및 Komodo Health, Inc.가 있습니다. 대규모 RWD 액세스, AI 지원 분석 플랫폼, EHR 및 청구 데이터 통합, 종양학 관련 데이터세트, 규제 등급 증거 기능, 제약회사, 지불인, CRO 및 의료 서비스 제공업체와의 파트너십은 이들 회사가 시장 입지를 강화하기 위해 수행하는 전략 중 일부입니다.

실제 증거 시장 동향에 등장하는 AI

AI 기반 의료 분석의 채택 증가는 중요한 시장 추세입니다.

생명 과학 기업이 수동, 사례별 증거 생성에서 더 빠른 데이터 중심 분석 접근 방식으로 전환함에 따라 AI 기반 의료 분석의 사용이 증가하는 것은 글로벌 시장에서 중요한 추세가 되고 있습니다. AI 도구는 방대한 양의 EHR, 청구, 등록, 실험실 및 환자 수준 데이터를 분석하여 코호트를 정의하고, 종료점을 검색하고, 치료 결과를 평가하고, 안전 신호를 보다 신속하게 식별할 수 있습니다. 이는 제약회사, 지불인 및 규제 기관이 임상 개발, 시장 접근 및 출시 후 의사 결정을 지원하기 위해 즉각적인 실제 통찰력을 요구하기 때문에 매우 중요합니다. 의료 데이터 세트가 확장되고 단편화됨에 따라 AI 기반 분석은 데이터 큐레이션 시간을 줄이고 증거 생성의 일관성을 높이는 데 도움이 됩니다. 클라우드 기반 RWE 플랫폼, 생성적 AI 보조자, 규제 품질 분석을 위한 자동화된 프로세스의 활용도가 증가함에 따라 이러한 추세는 더욱 강화됩니다. 결과적으로 AI 기반 RWD 및 분석 솔루션을 제공하는 기업은 제약 회사, CRO, 데이터 공급업체 및 지불 기관 사이에서 더 큰 수용을 경험하고 있습니다. 이러한 요소는 예측 기간 동안 실제 증거 시장 성장에서 전반적인 글로벌 AI를 지원하고 있습니다.

• 예를 들어, 2024년 10월 IQVIA는 사용자가 고품질 건강 데이터에서 통찰력을 생성할 수 있도록 의료 등급 AI를 기반으로 하는 IQVIA AI 도우미를 발표했습니다.고급 분석, 생명 과학 및 의료 워크플로우 전반에 걸친 IQVIA Connected Intelligence.

시장 역학

시장 동인

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증거 기반 의사결정에 대한 수요 증가가 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

증거 기반 의사 결정에 대한 수요 증가는 제약 회사, 지불자, 규제 기관 및 의료 서비스 제공자가 실제 인구를 대상으로 치료 안전성, 효과 및 가치에 대한 명확한 증거를 점점 더 필요로 하기 때문에 글로벌 시장의 주요 동인입니다. 전통적인 증거 생성은 느리고 비용이 많이 들고 수동 데이터 검토로 인해 제한되는 경우가 많습니다. 따라서 조직은 AI 지원 RWE 플랫폼을 채택하여 EHR, 청구, 등록 및 실험실 데이터를 의사 결정에 적합한 통찰력으로 변환하고 있습니다. 이를 통해 기업은 임상 개발 계획, 라벨 확장, 상환 협상, 시판 후 안전 모니터링 및 건강 기술 평가 제출을 지원할 수 있습니다. 또한 AI는 코호트 식별, 엔드포인트 추출, 비교 결과 분석을 개선하여 증거 생성을 더 빠르고 일관되게 만듭니다. 약품 가격 책정 압력과 가치 기반 치료 모델이 증가함에 따라 의사 결정자는 치료법을 승인, 적용 또는 처방하기 전에 더 강력한 실제 증거가 필요합니다. 따라서 생명 과학 및 의료 조직 전반에서 AI 지원 증거 워크플로우에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 모든 요소가 누적되어 전체 시장 성장을 주도합니다.

• 예를 들어, 2025년 5월 Komodo Health는 자사의 실제 증거 플랫폼이 ISPOR 2025에서 발표된 31개의 환자 여정 연구를 지원한다고 발표했습니다. 이 연구는 종양학, 신경학, 심혈관, 대사 및 희귀 질환을 다루고 의료 의사 결정을 위한 주요 증거 격차를 해결하는 데 도움이 됩니다.

시장 제약

시장 성장을 제한하는 고품질 구조화된 의료 데이터의 제한된 가용성

AI 모델에는 신뢰할 수 있는 증거를 생성하기 위해 깨끗하고 완전하며 표준화되고 정확하게 레이블이 지정된 데이터가 필요하기 때문에 고품질의 구조화된 의료 데이터의 제한된 가용성은 글로벌 시장의 주요 제한 사항으로 작용합니다. 실제로 귀중한 임상 데이터의 대부분은 구조화되지 않은 의사 기록, 스캔한 파일, PDF, 실험실 설명, 영상 보고서, 흩어져 있는 EHR 필드에 포함되어 있어 코호트 검색, 엔드포인트 추출 및 결과 분석을 복잡하게 만듭니다. 부재 값, 일관되지 않은 코딩, 중복 항목, 제한된 종단적 추적 등을 포함한 데이터 품질 문제로 인해 AI가 생성한 RWE 결과에 대한 신뢰가 떨어질 수 있습니다. 이로 인해 데이터 정리, 검증,토큰화규제, 지불인 또는 임상 결정에 대한 증거를 활용하기 전에 매핑합니다. 또한 검증 가능하고 적절한 증거가 필요한 제약 회사, 계약 연구 기관, 보험사 및 의료 서비스 제공업체의 채택을 방해합니다. 결과적으로 공급업체는 데이터 정규화, NLP 추출, 거버넌스 및 품질 보증에 상당한 리소스를 할당해야 하며, 이는 빠른 시장 성장을 제한할 수 있습니다.

• 예를 들어, 2024년 7월 미국 FDA는 규제 의사 결정을 위한 EHR 및 의료 청구 데이터 평가에 대한 지침을 발표했으며, 스폰서는 데이터 관련성, 신뢰성, 완전성 및 추적성을 포함하여 실제 데이터가 사용에 적합한지 평가해야 한다고 강조했습니다.

시장 기회

수익성 있는 기회를 제공하기 위해 약물 개발 및 규제 프로세스에서 실제 데이터 활용 증가

의약품 개발 및 규제 활동에서 실제 데이터의 사용이 증가함에 따라 제약 회사는 시험 설계, 외부 대조 그룹, 라벨 확장, 시판 후 안전 및 상환 문서를 지원하기 위해 RWD를 점점 더 많이 활용하면서 글로벌 시장에 중요한 기회를 창출하고 있습니다. 전통적인임상 시험제한된 환자 다양성과 연장된 일정을 자주 나타내므로 EHR, 청구, 등록 및 실험실의 RWD는 회사가 더 넓은 실제 그룹에서 치료 효능을 파악하는 데 도움이 됩니다. AI는 코호트 식별, 엔드포인트 추출을 자동화하고, 누락된 데이터를 관리하고, 광범위한 데이터 세트에서 결과를 비교함으로써 이러한 기회를 강화합니다. 이는 증거 생성 프로세스를 가속화하고, 확장성을 향상시키며, 규제 및 HTA 대화에 대한 유용성을 높입니다. 규제 당국이 제출 시 RWE 사용을 점차 공식화함에 따라 투명하고 감사 가능하며 의사결정 품질 증거를 생성할 수 있는 AI 플랫폼에 대한 수요가 증가할 가능성이 높습니다. 결과적으로 AI 기반 RWE 분석, NLP 추출 및 규제 준수 데이터 큐레이션을 제공하는 공급업체는 이러한 전환을 효과적으로 활용할 수 있는 위치에 있습니다. 이러한 모든 요소는 향후 몇 년 동안 시장 성장을 주도할 것입니다.

• 예를 들어, 2024년 12월, 미국 FDA의 약물 평가 및 연구 센터는 약물에 대한 규제 의사 결정에서 실제 데이터와 실제 증거의 사용을 조정, 발전 및 촉진하기 위해 실제 증거 혁신 센터를 만들었습니다.

시장의 과제

규제 복잡성 문제시장 성장에 대한 두드러진 도전

AI가 생성한 RWE는 규제 의사결정을 지원하기 전에 데이터 품질, 투명성, 추적성 및 방법론적 타당성에 대한 엄격한 표준을 준수해야 하기 때문에 규제 복잡성은 글로벌 시장에 계속해서 중요한 과제를 제기하고 있습니다. 제약회사와 RWE 제공업체는 데이터 소스가 의도한 용도에 적합하고, AI 모델이 이해 가능하며, 연구 설계가 편향, 교란 요인, 누락된 데이터 및 코딩 불일치를 효과적으로 관리한다는 점을 입증해야 합니다. 이로 인해 규제 기관이 준비할 수 있는 검증, 문서화, 감사 추적 및 증거 패키지에 필요한 시간과 비용이 증가합니다. 개인 정보 보호 및 규제 규정이 다양한 여러 국가의 다양한 EHR, 청구, 등록 및 실험실 데이터 세트에서 데이터가 생성되면 어려움이 증가합니다. 결과적으로, 수많은 기업은 특히 결과가 구조화되지 않은 임상 정보 또는 NLP에서 파생된 종료점에 달려 있는 경우 규제 적용을 위해 AI 기반 RWE를 계속해서 신중하게 채택하고 있습니다. 이러한 요구는 플랫폼 채택을 방해하고 AI 기반 RWE 솔루션의 빠른 상용화를 제한할 수 있습니다. 모든 요소가 시장 성장에 누적적으로 영향을 미칩니다.

• 예를 들어, 2025년 1월 미국 FDA는 의약품 및 생물학적 제품에 대한 규제 의사 결정을 지원하기 위해 AI 사용에 대한 지침 초안을 발표하여 안전성, 효율성 또는 품질 결정을 지원하는 데 사용되는 AI 모델 출력의 신뢰성을 평가할 필요성을 강조했습니다.

세분화 분석

구성요소별

확장 가능한 RWE 생성을 위한 AI 플랫폼의 광범위한 사용으로 인해 소프트웨어/플랫폼 부문이 지배적

구성 요소 측면에서 시장은 소프트웨어/플랫폼과 서비스로 구분됩니다.

실제 증거의 AI는 주로 EHR, 청구, 등록, 실험실 및 환자 수준 데이터 세트를 통합할 수 있는 클라우드 기반 및 엔터프라이즈 플랫폼을 통해 제공되므로 소프트웨어/플랫폼 부문은 2025년 실제 증거의 AI 시장 점유율에서 가장 큰 글로벌 AI를 차지했습니다. 또한 소프트웨어 플랫폼은 반복 가능한 분석을 통해 여러 연구, 치료 영역, 지역 및 증거 워크플로에 배포할 수 있으므로 더욱 강력한 확장성을 제공합니다. 또한 이 부문은 더 빠르고 감사 가능하며 비용 효율적인 RWE 생성에 대한 제약 회사, CRO, 지불자 및 데이터 공급업체의 수요 증가에 의해 지원됩니다.

• 예를 들어, 2025년 3월 Aetion은 AWS Marketplace에서 Aetion Evidence Platform을 출시한다고 발표했습니다. 이를 통해 고객은 확장 가능한 클라우드 조달 및 배포 채널을 통해 RWE 기술에 액세스할 수 있습니다.

서비스 부문은 예측 기간 동안 CAGR 24.91%로 성장할 것으로 예상됩니다.  

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배포별

대규모 RWD 및 AI 분석 워크플로에 대한 확장 가능한 액세스로 클라우드 기반 세그먼트 우위 확보

배포를 기준으로 시장은 온프레미스, 클라우드 기반 및 하이브리드로 구분됩니다.

클라우드 기반 부문은 2025년 글로벌 시장을 지배했습니다. 클라우드 배포를 통해 제약 회사, CRO, 지불인 및 데이터 공급업체는 과도한 내부 인프라 투자 없이 AI 분석 플랫폼에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. 또한 다중 소스 데이터 연결, 원격 협업, 자동화된 모델 업데이트, 치료 영역 및 지역 전반에 걸친 보다 빠른 확장을 지원합니다. 또한 이 부문은 2026년에 70.1%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2024년 10월 Oracle은 CancerMPact 및 멀티오믹스를 포함하여 지속적으로 업데이트되는 실제 데이터 소스를 갖춘 AI 기반 분석 플랫폼인 생명 과학용 Oracle Analytics Intelligence를 출시하여 생명 과학 기업, 의료 시스템 및 연구 기관이 질병 및 환자 영향에 대한 통찰력을 생성할 수 있도록 지원합니다.

하이브리드 부문은 예측 기간 동안 CAGR 25.42% 성장하고 있습니다.  

기술별

NLP/생성 AI 세그먼트는 구조화되지 않은 임상 데이터에서 더 빠른 증거 추출로 인해 가장 높은 CAGR로 성장하고 있습니다.

기술을 기반으로 시장은 다음과 같이 분류됩니다.기계 학습& 딥 러닝, NLP/생성 AI 등.

NLP/생성 AI 부문은 실제 증거의 상당 부분이 구조화되지 않은 임상 기록, 병리학 보고서, 의사 서술, 퇴원 요약 및 영상 보고서에 숨겨져 있기 때문에 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 부문은 수동 차트 추상화를 줄이고 확장성을 개선하며 종양학, 희귀 질환 및 특수 치료법 전반에 걸쳐 더 빠른 증거 생성을 지원하기 때문에 채택 속도가 빨라지고 있습니다. 제약 회사와 RWE 공급업체가 환자 수준의 심층적인 통찰력을 추구함에 따라 LLM 지원 추출 및 검증 도구에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.

• 예를 들어, 2025년 7월 Flatiron Health는 AI 기반 암 진행 추출에 대한 연구를 발표하여 종양학의 실제 증거와 예측 모델링을 지원하기 위해 LLM 생성 데이터 및 검증 프레임워크를 사용하는 방법을 보여주었습니다.

머신 러닝 및 딥 러닝 부문은 예측 기간 동안 CAGR 28.72%로 상승할 것으로 예상됩니다.  

애플리케이션별

임상 계획 및 타겟 증거 생성에 대한 사용 증가로 인해 코호트 발견 및 환자 계층화 부문이 지배적입니다.

적용을 기준으로 시장은 코호트 발견 및 환자 계층화, 종점 추출 및 NLP, 비교 효과 및 결과 연구, 안전성 감시 및 신호 감지, 규제 및 HTA 증거 생성 등으로 구분됩니다.

코호트 발견 및 환자 계층화 부문은 실제 증거 워크플로에서 AI를 가장 초기에 가장 빈번하게 사용하는 분야 중 하나이기 때문에 2025년 글로벌 시장에서 가장 높은 점유율을 차지했습니다. 더욱이, 정확한 환자 식별은 신뢰할 수 있는 결과 분석 및 증거 생성의 기초이기 때문에 거의 모든 RWE 연구에서 코호트 발견이 사용됩니다. 이 부문은 수요 증가로도 뒷받침됩니다.정밀 의학, 희귀 질환 연구, 종양학 연구 및 치료 분야별 환자 여정 분석. 또한 이 부문은 2026년에 21.0%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2025년 9월 BostonGene은 AI 기반 다중오믹스 플랫폼이 발견, 환자 계층화 및 임상 시험 최적화를 지원하는 것으로 인정받았다고 발표했습니다. 회사는 자사의 플랫폼이 분자 및 임상 데이터를 통합하여 환자 하위 그룹을 식별하고 정밀 의학 연구를 지원한다는 점을 강조했습니다.

엔드포인트 추출 및 NLP 부문은 예측 기간 동안 CAGR 30.78%로 상승할 것으로 예상됩니다.  

최종 사용자별

의약품 개발 및 시장 접근 전반에 걸쳐 AI-RWE 사용 증가로 인해 제약 및 생명 공학 회사 부문이 지배적

최종 사용자 측면에서 시장은 제약 및 생명공학 회사, CRO/실제 데이터 공급업체, 지불업체, 의료 서비스 제공업체 등으로 분류됩니다.

2025년에는 제약 및 생명공학 기업 부문이 글로벌 시장에서 선두 자리를 차지했습니다. 이들 회사는 임상 개발, 규제 전략, 시판 후 감시, 라벨 확장 및 보상 계획을 위한 AI 지원 실제 증거의 최대 사용자입니다. 또한 제약 및 생명공학 회사는 더 강력한 예산, 더 큰 약물 파이프라인, 제품 수명주기 전반에 걸쳐 지속적인 증거 요구 사항을 갖고 있습니다. 또한 이 부문은 시험 설계 개선, 환자 모집 가속화, 제품 차별화 입증, 실제 결과에 대한 지불인 논의 지원에 대한 압력이 커지면서 뒷받침됩니다. 또한 이 부문은 2026년에 46.4%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2025년 5월 Datavant와 Boehringer Ingelheim은 ​​Boehringer Ingelheim의 성장하는 RWE 이니셔티브를 지원하기 위해 협력을 확대했습니다.

또한 CRO/실제 데이터 공급업체 부문은 예측 기간 동안 30.76%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

실제 증거 시장의 AI 지역 전망

지역에 따라 시장은 북미, 라틴 아메리카, 아시아 태평양, 유럽, 중동 및 아프리카로 구분됩니다.

북아메리카

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북미 시장은 2024년 8억 1천만 달러로 글로벌 시장을 주도했다. 2025년에도 이 지역은 10억 2천만 달러로 계속해서 선두를 유지했습니다. 지역 성장은 제약회사와 산업체의 AI 지원 RWE 플랫폼 채택에 힘입어 이루어졌습니다.생명공학회사.

실제 증거 시장의 미국 AI

미국 시장은 북미 시장을 장악했으며 분석적으로 추정하면 2026년 약 12억 달러로 글로벌 시장의 약 44.4%를 차지합니다.

유럽

유럽 ​​시장 규모는 예측 기간 동안 CAGR 27.97%로 성장할 것으로 예상됩니다. 유럽의 성장은 의료 기술 평가, 상환 결정 및 시판 후 증거 생성을 위한 실제 데이터의 사용 증가로 뒷받침됩니다. 이 지역은 또한 국경 간 건강 데이터 이니셔티브, 데이터 표준화에 대한 집중 강화, 개인정보 보호 증거 플랫폼에 대한 수요 증가 등의 혜택을 받고 있습니다.

실제 증거 시장의 영국 AI

영국 시장은 2026년 약 1억 3천만 달러로 추정되며, 이는 전 세계 매출의 약 4.7%를 차지합니다.

실제 증거 시장의 독일 AI

독일 시장 규모는 2026년 약 1억 5천만 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 전 세계 매출의 약 5.5%에 해당합니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 시장은 2026년까지 6억 달러의 가치에 도달할 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양은 디지털 의료 인프라 확장, EHR 채택 증가, 중국, 일본, 인도, 한국 및 호주 전역의 임상 연구 활동 증가로 인해 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.

실제 증거 시장에서의 일본 AI

일본 시장은 2026년 약 1억 3천만 달러로 추정되며, 이는 전 세계 매출의 약 4.7%를 차지합니다.

실제 증거 시장에서의 중국 AI

중국 시장은 2026년에 약 1억 9천만 달러의 매출을 달성할 것으로 예상되며, 이는 전 세계 매출의 약 6.9%를 차지합니다.

실제 증거 시장에서의 인도 AI

인도 시장은 2026년 약 6억 달러로 추산되며, 이는 전 세계 매출의 약 2.1%를 차지합니다.

라틴 아메리카, 중동 및 아프리카

중동 및 아프리카와 라틴 아메리카 지역은 예측 기간 동안 적당한 성장을 보일 것으로 보입니다. 라틴 아메리카 시장은 2026년까지 1억 1천만 달러의 가치를 달성할 것으로 예상됩니다. 두 지역의 성장은 의료 디지털화 개선, 전자 의료 기록 사용 증가, 증거 기반 치료 및 상환 결정에 대한 수요 증가로 뒷받침됩니다.

실제 증거 시장에서의 GCC AI

GCC 시장은 2026년까지 약 3억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 전 세계 매출의 약 1.1%를 차지합니다.

경쟁 환경

주요 산업 플레이어

시장 입지 강화를 위한 강력한 RWD 자산, AI 분석 플랫폼 및 제약 파트너십

실제 증거 시장의 글로벌 AI는 IQVIA Inc., Oracle, Datavant 및 Komodo Health, Inc.와 같은 회사가 AI 지원 RWE 플랫폼 공간에서 강력한 위치를 차지하면서 적당히 통합되었습니다. 이들 회사는 대규모 EHR 및 청구 데이터 네트워크, 종양학 관련 데이터 세트, 클라우드 기반 분석 플랫폼, 개인 정보 보호 데이터 연결, 제약 회사, CRO, 지불인 및 의료 서비스 제공업체와의 파트너십을 통해 입지를 유지합니다.

추가 주요 기여자에는 TriNetX, ConcertAI 및 HealthVerity가 포함됩니다. 이들 회사는 예측 기간 동안 입지를 강화하기 위해 AI 기반 분석, 실제 데이터 파트너십, 클라우드 배포, 규제 등급 연구 도구 및 치료별 증거 솔루션에 중점을 둘 것으로 예상됩니다.

• 예를 들어, 2025년 1월 ConcertAI와 Foundation Medicine은 생명 과학 연구를 위한 임상 및 게놈 실제 데이터 자산을 결합하여 정밀 종양학 증거 생성 및 치료법 개발을 지원하는 협력을 발표했습니다.

보고서에 소개된 실제 증거 회사의 주요 AI 목록

• 아이큐비아(주)(우리를.)
• 오라클(미국)
• 데이터반트(우리를.)
• 코모도 헬스, Inc.(우리를.)
• 트라이넷X, LLC(우리를.)
• ConcertAI(미국)
• HealthVerity Inc.(미국)
• Veradigm LLC(미국)
• 템퍼스(미국)
• 트루베타(미국)

주요 산업 발전

• 2026년 5월:Tempus는 Bristol Myers Squibb와의 전략적 협력을 확장하여 AI, 다중 모드 실제 데이터 및 데이터 과학 기술을 사용하여 임상 시험 설계를 최적화하고 5개의 초기 임상 개발 프로그램 전반에 걸쳐 기술 및 규제 성공 가능성을 높였습니다.
• 2026년 4월:Truveta는 생명 과학, 공중 보건 및 의료 조직을 위해 지속적으로 업데이트되는 실제 데이터에서 실시간 통찰력을 제공하는 AI 기반 솔루션인 Truveta Intelligence를 출시했습니다.
• 2026년 3월:IQVIA는 생명 과학 분야의 임상, 상업 및 실제 영역 전반에 걸쳐 의사 결정을 지원하기 위해 NVIDIA가 지원하는 통합 에이전트 AI 플랫폼인 IQVIA.ai를 공개했습니다.
• 2026년 1월:오라클은 Oracle Life Sciences AI 데이터 플랫폼을 출시했습니다.생성 AI, 에이전트 인텔리전스, 공개 및 소유 데이터, Oracle Health Real-World Data를 통해 R&D, 시험, 시판 후 안전, 상용화 및 규제 워크플로우를 지원합니다.
• 2025년 10월:Flatiron Health는 혈액암에 대한 실제 증거 생성을 지원하기 위해 LLM 지원 데이터 추출 및 검증을 사용하여 6개의 새로운 혈액학 AI 기반 종단적 데이터 세트를 출시했습니다.

보고서 범위

실제 증거 시장 분석의 글로벌 AI는 보고서에 등장하는 모든 시장 부문에 대한 시장 규모 및 예측에 대한 광범위한 조사를 포함합니다. 예측 기간 동안 시장을 추진할 것으로 예상되는 시장 역학 및 추세에 대한 정보를 제공합니다. 이는 제품 혁신, 규제 환경, 신제품 출시와 같은 중요한 요소에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한 글로벌 시장 보고서는 시장 내 업계의 중요한 발전과 함께 협업, 인수 합병을 간략하게 설명합니다. 글로벌 시장 예측 보고서는 시장 점유율 및 주요 활동 참가자 프로필에 대한 세부 정보가 포함된 포괄적인 경쟁 환경을 추가로 제공합니다.

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보고서 범위 및 세분화