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생명과학 분석용 AI 시장 : 제공별, 배포 방식별, 용도별, 최종사용자별, 국가별, 지역별 - 산업 분석, 시장 규모, 점유율, 예측(2025-2032년)
AI In Life Science Analytics Market, By Offering, By Deployment Mode, By Application, By End User, By Country, and By Region - Global Industry Analysis, Market Size, Market Share & Forecast from 2025-2032
상품코드 : 1927696
리서치사 : AnalystView Market Insights
발행일 : 2026년 01월
페이지 정보 : 영문 310 Pages
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한글목차

생명과학 분석용 AI 시장 규모는 2024년에 21억 530만 달러로 평가되며, 2025-2032년에 CAGR 11.45%로 확대할 전망입니다.

생명과학 분석용 AI 시장은 주로 AI(머신러닝, 자연 언어 처리, 각종 생성형 AI 툴 등)를 활용하여 생명과학 기업이 직면한 방대한 데이터를 처리하고 보다 효율적으로 정보에 입각한 의사결정을 내리는 것을 목표로 합니다. 제약사 및 바이오테크 기업은 유전체/오믹스 연구, 실험실 테스트, 임상시험, 안전성 보고서, 과학 논문, 전자건강기록(EHR), 보험 청구 데이터 등 다양한 곳에서 데이터를 수집합니다. 문제는 이러한 데이터가 산재되어 있고 구조화되어 있지 않은 경우가 많다는 점입니다(의사의 메모, 의학 문헌 등). AI는 패턴 발견, 결과 예측, 사람이 처리하는데 시간이 많이 걸리는 분석 작업의 자동화를 통해 지원합니다. 따라서 신약개발, 임상시험 계획 및 환자 모집, 약물감시(부작용 감지), RWE(Real World Evidence) 연구, 정밀의료, 나아가 판매 예측 및 공급망 분석 등 다양한 분야에서 AI의 활용이 진행되고 있습니다.

생명과학 분석용 AI 시장 역학

정부 주도의 연구개발 자금의 급증과 임상시험 증가로 생명과학 분석 분야에서의 AI 도입이 가속화되고 있습니다.

생명과학 분석용 AI 시장의 큰 촉진요인 중 하나는 정부의 생물의학 연구개발에 대한 자금 투입 증가입니다. 동시에 수행 및 추적되는 임상연구의 수가 지속적으로 증가함에 따라 연구자들이 다루는 데이터의 양이 방대해지면서 AI 분석은 '있으면 편리한 것'에서 '실용적인 필요성'으로 변화하고 있습니다. 미국 국립보건원(NIH)에 따르면 2023년 NIH의 예산 권한은 475억 달러였으나, 2024년에는 486억 달러로 증가했습니다. 이를 통해 첨단 분석이 필요한 복잡한 데이터세트(유전체 데이터, 임상 데이터 등)를 생성하는 많은 대규모 연구 프로그램을 지원하고 있습니다. 또한 미국 감사원(GAO)에 따르면 NIH의 AI 관련 연구에 대한 지출 의무는 2018년 회계연도 약 15억 달러에서 2022 회계연도에는 약 23억 달러로 증가하여 정부 주도의 의료 및 과학 분야에서의 AI 활동이 확대되고 있으며, AI 툴의 실제 이용 사례가 증가하고 있음을 보여주고 있습니다. 증가하고 있습니다. 임상연구 분야에서는 미국 국립의학도서관(미국 정부기관)의 ClinicalTrials.gov(미국 국립의학도서관, 미국 정부)에 따르면 2023년에는 등록 연구 수가 약 47만 7천 건을 넘어섰고, 2024년에는 약 50만 건에 달할 것으로 예상하고 있습니다. 이는 임상연구가 빠르게 확대되고 있다는 것을 의미하며, 이렇게 많은 연구를 수행하는 조직에서는 환자 데이터 분류, 안전성 신호 모니터링, 신속한 인사이트 발견과 같은 작업을 처리하기 위해 AI 분석이 필요합니다. 전반적으로 2022-2024년 정부가 보고한 이 수치들은 분명한 추세를 보여주고 있습니다. 즉, 자금 지원을 받는 연구 증가와 임상시험 증가는 더 많은 데이터를 생성하고, 이는 AI 기반 생명과학 분석에 대한 수요를 직접적으로 증가시키고 있습니다.

생명과학 분석용 AI 시장 : 세분화 분석

임상시험과 클라우드 기반 배포는 생명과학 분석용 AI 시장 수요를 강력하게 지원하는 두 가지 부문입니다. 이는 모두 급증하는 데이터 양과 확장 가능한 컴퓨팅의 필요성과 직결되어 있기 때문입니다. 임상 연구 활동은 지속적으로 확대되고 있으며, 이로 인해 청소, 모니터링 및 보고가 필요한 구조화 및 비구조화 시험 데이터의 양이 직접적으로 증가하고 있습니다. 미국 국립의학도서관 ClinicalTrials.gov에 따르면 2024년 등록 건수는 50만 건을 돌파했다(2023년 40만 건대 후반에서 증가). 이는 임상시험 기록 및 관련 문서가 꾸준히 증가하고 있으며, AI 분석은 타당성 평가, 환자 매칭, 프로토콜 모니터링, 신속한 지식 창출에 널리 활용되고 있음을 보여줍니다. 의약품 안전성 모니터링은 임상시험 및 시판 후 조사와 관련된 또 다른 대규모 데이터 스트림을 추가합니다. 미국 식품의약국(FDA)에 따르면 FDA 부작용 보고 시스템(FAERS)은 2020년대 들어 연간 200만 건 이상의 부작용 보고를 받고 있으며, 규모 관리를 위한 AI 기반 사례 처리, 중복 감지, 신호 감지에 대한 지속적인 수요를 창출하고 있다고 합니다.

동시에 클라우드 기반 배포는 대규모 데이터세트 및 모델 훈련을 위한 유연한 스토리지와 컴퓨팅을 제공하므로 생명과학 분석에 적합합니다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)에 따르면 연방 정부의 클라우드 가이드라인과 정의(SP 800-145 및 관련 클라우드 보안 지침과 같이 2020-2024년 적극적으로 참조되는 간행물 포함)는 클라우드 사용 및 보안에 대한 기본 요구 사항을 지속적으로 공식화하고 있으며 클라우드 사용 및 보안에 대한 기본 요구사항을 지속적으로 공식화하고 있으며, 규제 대상 분석 워크로드에서 클라우드 환경을 보다 광범위하게 채택할 수 있도록 지원하고 있습니다. 전반적으로 임상시험 증가, 높은 수준의 안전성 보고, 표준화된 클라우드 프레임워크가 결합되며, 2020-2025년까지 생명과학 워크플로우 전반에 걸쳐 AI 분석의 활용이 강화될 것으로 예측됩니다.

생명과학 분석용 AI 시장 - 지역별 분석

북미는 높은 연구비 지출, 대규모 임상 연구 활동, 규제 대상 의료 데이터에 대한 성숙한 디지털 인프라를 갖추고 있으며, 생명과학 분석용 AI에 있으며, 가장 매력적인 지역 중 하나입니다. 미국 국립보건원(NIH)에 따르면 NIH의 예산은 429억 달러(2021년)에서 450억 달러(2022년), 475억 달러(2023년), 486억 달러(2024년)로 증가하여 일반적으로 자동화와 첨단 분석이 필요한 방대한 데이터를 생성하는 생물의학 연구를 지원하고 있습니다. 생성하는 생물의학 연구를 지원하고 있습니다. 임상 연구 건수 역시 분석 수요가 높다는 것을 보여주는 명확한 지표입니다. 미국 국립의학도서관 ClinicalTrials.gov에 따르면 2024년까지 등록 연구 수가 50만 건을 돌파할 것으로 예상되며, AI 툴이 타당성 분석, 환자 식별 지원, 모니터링, 보고에 활용되는 임상시험 관련 데이터세트의 규모가 더욱 커질 것으로 전망하고 있습니다. 시판 후 및 안전성 데이터는 분석 워크플로우에 추가적인 부담을 가중시킵니다. 미국 식품의약국(FDA)에 따르면 FDA 부작용 보고 시스템(FAERS)은 2020년대 들어 연간 200만 건 이상의 부작용 보고를 받고 있으며, AI 기반 사례 처리 및 신호 검출에 대한 필요성이 증가하고 있습니다.

미국 생명과학 분석용 AI 시장 - 국가별 분석

미국은 정부 지원 지출과 규제된 데이터 스트림이 특히 크고 안정적이기 때문에 이 시장에서 가장 유력한 단일 국가로서 기회로 여겨지고 있습니다. 미국 국립보건원(NIH)에 따르면 예산 권한은 2024 회계연도에 486억 달러에 달하며, 2022 회계연도 450억 달러에서 계속 성장할 것으로 예측됩니다. 이를 통해 대규모 임상 데이터와 오믹스 데이터세트를 생성하는 연구 네트워크를 지원하고 있습니다. 연구 활동은 임상시험의 규모에도 반영되어 있습니다. ClinicalTrials.gov에 따르면 2024년 등록되는 임상시험은 총 50만 건을 돌파하여 임상시험 계획, 운영 모니터링, 결과 분석에 대한 분석 수요의 지속적인 증가를 지원할 것으로 예측됩니다. 안전 보고 건수 증가는 자동화의 비즈니스 사례를 더욱 강화하고 있습니다. FDA에 따르면 FAERS(의약품 및 의료기기 안전성 보고 시스템)는 2020년대에 연간 200만 건 이상의 보고를 접수하고 있으며, 사례 분류, 기술 텍스트내 패턴 발견, 안전 신호의 신속한 감지를 지원할 수 있는 AI에 대한 지속적인 수요를 창출하고 있다고 합니다.

목차

제1장 생명과학 분석용 AI 시장 개요

제2장 개요

제3장 생명과학 분석용 AI의 주요 시장 동향

제4장 생명과학 분석용 AI 시장 : 산업 분석

제5장 생명과학 분석용 AI 시장 : 높아지는 지정학적 긴장의 영향

제6장 생명과학 분석용 AI 시장 구도

제7장 생명과학 분석용 AI 시장 : 제공별

제8장 생명과학 분석용 AI 시장 : 배포 방식별

제9장 생명과학 분석용 AI 시장 : 용도별

제10장 생명과학 분석용 AI 시장 : 최종사용자별

제11장 생명과학 분석용 AI 시장 : 지역별

제12장 주요 벤더 분석 : 생명과학 분석용 AI업계

제13장 AnalystView의 전방위적 분석

KSA
영문 목차

영문목차

AI in Life Science Analytics Market size was valued at US$ 2,105.3 Million in 2024, expanding at a CAGR of 11.45% from 2025 to 2032.

The AI in Life Science Analytics market primarily involves utilizing AI (such as machine learning, NLP, and various generative AI tools) to process the vast amount of data that life science companies encounter and to make informed decisions more efficiently. Pharma and biotech companies collect data from a lot of places like genomics/omics research, lab experiments, clinical trials, safety reports, scientific papers, and real-world data such as EHRs and insurance claims. The problem is that this data is messy and spread out, and a lot of it is unstructured (for example, doctor notes or medical literature). AI helps by finding patterns, predicting outcomes, and automating parts of analysis that would take humans way longer. That's why it's being used more in things like drug discovery, clinical trial planning and patient recruitment, pharmacovigilance (detecting side effects), real-world evidence studies, precision medicine, and even sales forecasting and supply chain analytics.

AI In Life Science Analytics Market- Market Dynamics

Surging Government-Backed R&D Funding and Clinical-Trial Volume Are Accelerating AI Adoption in Life Science Analytics

One big driver for the AI in Life Science Analytics market is that governments are putting more money into biomedical R&D, and, at the same time, the number of clinical studies being run and tracked keeps increasing so the amount of data researchers have to deal with is getting huge, and AI analytics becomes a practical need rather than a "nice to have." According to the U.S. National Institutes of Health (NIH), the NIH budget authority was $47.5 billion in FY2023 and increased to $48.6 billion in FY2024, which supports a lot of large research programs that generate complex datasets (like genomics and clinical data) that typically require advanced analytics. Also, according to the U.S. Government Accountability Office (GAO), NIH obligations for AI-related research rose from about $1.5 billion in FY2018 to about $2.3 billion in FY2022, showing that government-backed AI activity in health and science is expanding and creating more real use cases for AI tools. On the clinical research side, According to ClinicalTrials.gov (U.S. National Library of Medicine, U.S. government), there were over ~477,000 registered studies in 2023, and this went above ~500,000 studies by 2024, which basically shows how fast clinical research is scaling up; with that many studies, organizations need AI analytics to handle tasks like sorting patient data, monitoring safety signals, and finding insights faster. Overall, these 2022-2024 government-reported numbers point to a clear trend: more funded research plus more trials equals more data, and that directly boosts demand for AI-based life science analytics.

AI In Life Science Analytics Market- Segmentation Analysis:

Clinical trials and cloud-based deployment are two segments that strongly support demand in the AI in Life Science Analytics market because both are tied to fast-growing data volumes and the need for scalable computing. Clinical research activity keeps expanding, and that directly increases the amount of structured and unstructured trial data that must be cleaned, monitored, and reported. According to ClinicalTrials.gov (U.S. National Library of Medicine), the registry crossed 500,000+ registered studies in 2024 (rising from the high-400,000s in 2023), which signals a steady increase in trial records and related documentation where AI analytics is commonly used for feasibility, patient matching, protocol monitoring, and faster insight generation. Drug-safety monitoring adds another large data stream connected to trials and post-market surveillance; according to the U.S. Food and Drug Administration (FDA), the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) has been receiving over 2 million adverse event reports per year in recent years across the 2020s, creating ongoing demand for AI-driven case processing, duplicate detection, and signal detection to manage scale.

At the same time, cloud-based deployment fits life science analytics because it provides flexible storage and compute for large datasets and model training; according to the U.S. National Institute of Standards and Technology (NIST), federal cloud guidance and definitions (including publications actively referenced through 2020-2024, such as SP 800-145 and related cloud security guidance) continue to formalize baseline expectations for cloud usage and security, supporting broader adoption of cloud environments for regulated analytics workloads. Overall, rising clinical study counts, high safety-report volumes, and standardized cloud frameworks together support stronger use of AI analytics across life science workflows between 2020 and 2025.

AI In Life Science Analytics Market- Geographical Insights

North America remains one of the most attractive regions for AI in life science analytics because the region combines high research spending, large clinical research activity, and mature digital infrastructure for regulated health data. According to the U.S. National Institutes of Health (NIH), NIH budget authority increased from $42.9 billion (FY2021) to $45.0 billion (FY2022), then to $47.5 billion (FY2023) and $48.6 billion (FY2024), which supports a huge amount of data-producing biomedical research that typically needs automation and advanced analytics. Clinical research volume is also a strong signal of analytics demand; according to ClinicalTrials.gov (U.S. National Library of Medicine), the registry exceeded 500,000+ studies by 2024, highlighting the scale of trial-related datasets where AI tools are used for feasibility analytics, patient identification support, monitoring, and reporting. Post-market and safety data add even more pressure on analytics workflows; according to the U.S. Food and Drug Administration (FDA), the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) receives more than 2 million adverse event reports per year in the 2020s, which increases the need for AI-driven case processing and signal detection.

United States AI in Life Science Analytics Market- Country Insights

The United States is typically viewed as the strongest single-country opportunity in this market because government-backed spending and regulated data streams are unusually large and consistent. According to the NIH, budget authority reached $48.6 billion in FY2024, continuing growth from $45.0 billion in FY2022, and supporting research networks that generate large-scale clinical and omics datasets. Research activity is also reflected in clinical trial scale; according to ClinicalTrials.gov, total registered studies crossed 500,000+ in 2024, which supports steady demand for analytics across trial planning, operational oversight, and outcome analysis. Safety reporting volumes further strengthen the business case for automation; according to the FDA, FAERS receives 2 million+ reports annually in the 2020s, creating ongoing demand for AI that can triage cases, find patterns in narrative text, and support faster detection of safety signals.

AI In Life Science Analytics Market- Competitive Landscape:

The competitive landscape is shaped by the ability to manage regulated data at scale, connect multiple life science datasets, and deploy AI models in production with audit-ready governance. Major vendors typically referenced in this space include SAS (strength in statistical analytics and governance for regulated environments), IBM (strength in enterprise AI and NLP for unstructured text analytics), Oracle (strength in life-science data systems and scalable cloud infrastructure), Microsoft (strength in enterprise cloud and AI services with security controls), AWS (strength in elastic compute and data services for large-scale analytics), Google Cloud (strength in data engineering and AI/ML tooling at scale), IQVIA (strength in real-world data/real-world evidence and commercial analytics), and Veeva (strength in life-sciences workflows and commercial content/data management). Strong public indicators reported between 2020-2025 including rising NIH funding according to NIH, growing trial registration totals according to ClinicalTrials.gov, and high annual safety-report inflow according to FDA tend to favor vendors that can deliver compliant analytics, support high-volume pipelines, and integrate across clinical, safety, and R&D environments.

Recent Developments:

In December 2025, Medicus Pharma Ltd., a precision-guided biotech/life sciences company, announced a non-binding letter of intent (LOI) with Reliant AI Inc., a life-sciences decision-intelligence company focused on generative AI, to work on an AI-powered data analytics platform aimed at improving clinical trial execution using data-driven insights, with planned capabilities such as dynamic site selection, patient stratification, and enrollment forecasting, and an initial focus on dynamic site selection and targeted stratification for an upcoming Teverelix clinical study expected to begin in 2026.

In June 2025, IQVIA, a global provider of clinical research services, commercial insights, and healthcare intelligence for life sciences, unveiled new custom AI agents at GTC Paris built using NVIDIA technology to improve workflows and speed up insights, with use cases highlighted across target identification, clinical data review, literature review, market assessment, and HCP engagement, following a strategic collaboration announced in January to develop custom foundation models and agentic AI workflows to support research, clinical development, and treatment access.

In February 2025, Medidata (Dassault Systemes), a clinical development solutions provider for biopharma, reaffirmed its plan to expand AI and virtual-twin capabilities across the clinical development process, describing how generative experiences using synthetic data can simulate virtual patient cohorts to improve trial performance and reduce exposure to experimental therapies, and noting that Medidata works with 19 of the top 20 pharmaceutical companies while leveraging a large patient-level historical clinical trial dataset to support patient-centric trial and post-trial outcomes programs.

In June 2025, the U.S. Food and Drug Administration (FDA), the U.S. federal regulator for drugs and medical products, announced an agency-wide expansion of its internal generative AI tool Elsa by June 30, 2025, stating that the system runs in a secure GovCloud environment to help staff with clinical protocol assessments, safety evaluations, and internal workflow efficiency, and adding that Elsa does not train on regulated-industry-submitted data to protect confidential and proprietary information.

SCOPE OF THE REPORT

The scope of this report covers the market by its major segments, which include as follows:

GLOBAL AI IN LIFE SCIENCE ANALYTICS MARKET KEY PLAYERS- DETAILED COMPETITIVE INSIGHTS

GLOBAL AI IN LIFE SCIENCE ANALYTICS MARKET, BY OFFERING- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL AI IN LIFE SCIENCE ANALYTICS MARKET, BY DEPLOYMENT MODE- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL AI IN LIFE SCIENCE ANALYTICS MARKET, BY APPLICATION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL AI IN LIFE SCIENCE ANALYTICS MARKET, BY END USER- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL AI IN LIFE SCIENCE ANALYTICS MARKET, BY REGION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

Table of Contents

1. AI In Life Science Analytics Market Overview

2. Executive Summary

3. AI In Life Science Analytics Key Market Trends

4. AI In Life Science Analytics Industry Study

5. AI In Life Science Analytics Market: Impact of Escalating Geopolitical Tensions

6. AI In Life Science Analytics Market Landscape

7. AI In Life Science Analytics Market - By Offering

8. AI In Life Science Analytics Market - By Deployment Mode

9. AI In Life Science Analytics Market - By Application

10. AI In Life Science Analytics Market - By End User

11. AI In Life Science Analytics Market- By Geography

12. Key Vendor Analysis- AI In Life Science Analytics Industry

13. 360 Degree AnalystView

14. Appendix

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