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약물 재창출용 인공지능 시장 : 치료 분야별, 약제 종류별, 최종사용자별, 전개 방식별, 국가별, 지역별 - 세계 산업 분석, 시장 규모, 시장 점유율, 예측(2025-2032년)
Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market, By Therapeutic Area, By Drug Type, By End User, By Deployment Mode, By Country, and By Region -Global Industry Analysis, Market Size, Market Share & Forecast from 2025-2032
상품코드 : 1944411
리서치사 : AnalystView Market Insights
발행일 : 2026년 02월
페이지 정보 : 영문 374 Pages
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한글목차

약물 재창출용 인공지능(AI) 시장 규모는 2024년에 9억 9,098만 달러로 평가되었으며, 2025년부터 2032년까지 CAGR 20.10%로 확대될 전망입니다.

약물 재창출용 인공지능은 대규모의 복잡한 생물의학 데이터세트를 분석하여 기존 의약품의 새로운 치료 용도를 찾아내는 지능형 계산 시스템을 적용하는 것을 말합니다. 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등 인공지능 기술을 활용하여 의약품, 표적, 질병 간의 숨겨진 연관성을 밝혀냅니다. 이러한 AI 기반 툴은 신약 개발 프로세스를 가속화하고 개발 비용을 절감하며, 유망한 치료 후보물질 발굴 성공률을 높이는 데 기여합니다. 데이터 분석 및 가설 생성의 자동화를 통해 제약 및 생명공학 기업의 의사결정 및 R&D 효율성을 향상시킵니다. 또한, 미충족 의료 수요에 대한 신속한 대응을 지원하여 보다 접근성이 높고, 데이터 기반의 비용 효율적인 의약품 개발 전략을 실현할 수 있도록 지원합니다.

약물 재창출용 인공지능 시장 역학

제약 R&D에 AI 및 머신러닝 도입 확대

의약품 연구개발에서 AI와 머신러닝의 도입 확대는 연구 효율과 성과 향상을 위해 신약개발 프로세스에 고도의 계산모델을 통합하는 추세를 의미합니다. 이를 통해 유전체 데이터, 임상시험 결과, 과학 문헌 등 방대하고 복잡한 바이오메디컬 데이터세트를 분석하여 새로운 약물과 질병 간의 관계를 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 인공지능을 활용한 신약 전환에 있어서는 예측 모델링, 표적 분자 식별, 기존 약물 라이브러리의 새로운 치료 용도를 위한 신속한 스크리닝을 지원합니다. 그 결과, 제약기업은 개발 기간 단축, 연구개발 비용 절감, 초기 단계 연구에서의 의사결정 개선이 가능해집니다. 또한, AI와 머신러닝은 디지털 연구 플랫폼 간의 연계를 강화하여 여러 소스로부터의 원활한 데이터 통합을 가능하게 합니다. 또한, 실제 데이터와 실험 데이터를 통해 모델의 지속적인 개선과 학습을 지원합니다. 전반적으로 AI와 머신러닝의 활용 확대는 현대 제약 R&D 생태계에서 약물 전환 전략의 확장성, 신뢰성, 효과성을 강화하고 있습니다. 예를 들어, 미국 식품의약국(FDA) 의약품평가연구센터(CDER)에 따르면, 의약품 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 인공지능을 접목한 의약품 신청 건수가 눈에 띄게 증가하고 있으며, 2016년부터 2023년까지 500건 이상의 AI 관련 신청이 기록되었습니다. 또한, FDA는 2025년 의약품 및 생물학적 제제의 규제 판단을 지원하는 AI의 책임감 있는 활용에 대한 권고안을 담은 가이던스 초안을 발표했습니다. 이러한 움직임은 AI를 활용한 의약품 개발에서 안전성과 유효성에 대한 엄격한 기준을 유지하면서 혁신을 촉진하는 FDA의 적극적인 태도를 잘 보여줍니다. 이는 제약 R&D에 첨단 AI 및 머신러닝 툴을 통합하는 것에 대한 확고한 규제 및 제도적 지원을 뒷받침하는 것입니다. 또한, 데이터 기반 기술이 약물 재사용 촉진, 분석 정확도 향상, R&D 의사결정 최적화를 위해 점점 더 많이 채택되고 있는 광범위한 업계 추세를 반영하고 있습니다. 그 결과, AI를 활용한 접근 방식은 새로운 치료 용도를 발굴하고 미충족 의료 수요를 충족시키는 데 있어 효율적이고 비용 효율적인 전략으로 부상하고 있습니다.

약물 재창출용 인공지능 시장 : 세분화 분석

세계 약물 재창출용 인공지능 시장은 치료 영역, 약물 유형, 최종사용자, 배포 방식, 지역별로 세분화됩니다.

시장은 치료 영역에 따라 암 치료, 신경학, 심혈관질환의 세 가지 범주로 나뉩니다. 암 치료 분야는 기존 암 치료제의 새로운 치료 용도 발굴을 가속화할 수 있는 능력으로 인해 약물 리파패싱 인공지능 시장에서 중요한 비중을 차지하고 있습니다. 암 치료 분야에서 신약개발을 가속화하기 위해서는 대규모 데이터세트, 임상시험 결과, 분자간 상호작용 분석을 통해 효과적인 암 치료법을 찾아내는 데 필요한 시간을 단축하는 첨단 기술의 활용이 필수적입니다. 이 과정에서 AI 탑재 알고리즘, 예측 모델링, 머신러닝을 활용하여 후보물질의 선택을 최적화하고 연구 워크플로우를 효율화합니다. 발견까지의 기간을 단축함으로써 연구개발의 효율성을 높이고, 개발 비용을 절감하며, 생명을 구할 수 있는 치료법을 신속하게 제공할 수 있습니다. AI 기반 약물 전환은 컴퓨터 스크리닝, 표적 예측, 데이터 기반 인사이트를 통해 이러한 가속화를 실현하여 연구자들이 유망한 종양학 약물 후보를 신속하게 식별, 검증, 우선순위를 정할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 세계보건기구(WHO)의 2024년 세계 암 부담 보고서에 따르면, 2022년에는 전 세계적으로 약 2,000만 건의 신규 암 발병과 970만 건의 암 관련 사망이 발생할 것으로 예상되며, 약 5,350만 명이 암 진단 후 5년 이내에 생존할 것으로 예상됩니다. 이러한 수치는 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있는 암 부담을 강조하며, 의료 시스템 전반에 걸쳐 예방, 조기 발견 및 치료 서비스 개선이 시급하다는 것을 보여줍니다.

본 시장은 약물의 종류에 따라 저분자 의약품과 생물학적 제제의 두 가지 범주로 분류됩니다. 저분자 의약품 부문은 광범위한 적용 가능성과 잘 입증된 안전성 프로파일에 힘입어 약물 재창출용 인공지능 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 풍부한 역사적 및 임상 데이터의 가용성은 AI 알고리즘이 분자 구조를 효율적으로 분석하고, 표적 상호 작용을 예측하고, 유망한 재사용 기회를 식별할 수 있는 AI 알고리즘을 통해 이러한 우위를 뒷받침합니다. 이 분야는 신약개발에 비해 신속하고 비용 효율적인 의약품 개발을 가능하게 하고, 임상 적용으로의 조기 전환을 지원합니다. 또한, 저분자 의약품은 확장 가능한 AI 기반 워크플로우, 여러 치료 영역에 대한 적용성, 재사용 이니셔티브의 일관된 성과 등의 이점을 가지고 있어 시장의 주요 관심사로 떠오르고 있습니다. 예를 들어, '의료 분야의 빅데이터가 큰 변화를 주도한다'에 따르면, 생의학 및 임상 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, PubMed에는 2,300만 개 이상의 생의학 논문이 색인화되어 있고, 그 해에만 약 100만 개의 새로운 논문이 추가되었습니다. 이는 연구 및 임상 정보의 가용성이 빠르게 증가하고 있음을 반영합니다. 이 기사는 또한 의료 데이터의 80% 이상이 임상 기록과 기술 기록을 포함한 비정형 데이터라는 점을 강조하며, 조사, 분석, 데이터 기반 의사결정을 위해 생성 및 활용되는 의료 데이터의 규모, 다양성, 복잡성을 강조하고 있습니다. 이러한 광범위한 채택은 디지털 제약 및 생물의학 연구 인프라의 성숙도를 뒷받침합니다. 이는 AI 기반 기술이 임상 및 분자 데이터에 대한 확장 가능한 접근을 가능하게 하고, 연구 플랫폼 간의 상호운용성을 향상시키며, 약물 재사용 및 신약 개발에서 AI 기반 솔루션의 활용을 확대하는 보다 광범위한 추세를 반영합니다.

약물 재창출용 인공지능 시장 - 지역별 분석

약물 재창출용 인공지능 시장은 의약품 연구개발 인프라, 의료 시스템, 인공지능 기술 도입의 차이에 영향을 받아 지역별로 뚜렷한 차이를 보이고 있습니다. 북미 지역, 특히 미국과 캐나다의 탄탄한 생명공학 및 제약 연구 네트워크, AI 기반 약물 전환 플랫폼의 광범위한 활용, 혁신적 치료법에 대한 높은 수요에 힘입어 북미에서는 활발한 움직임이 계속되고 있습니다. 유럽에서는 제약 연구에 대한 투자 확대, AI 기반 의약품 개발에 대한 규제적 지원, 상호 운용 가능한 임상 및 분자 데이터 시스템 통합을 배경으로 꾸준한 성장세를 이어가고 있습니다. 아시아태평양에서는 중국, 인도, 일본, 한국 등의 국가에서 의약품 연구 이니셔티브의 증가, 대규모 환자 집단, 지원적인 정부 정책, 생명공학 기업과 학계와의 협력으로 인해 시장 모멘텀이 두드러지게 나타나고 있습니다. 한편, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카에서는 임상 연구 인프라 강화, 분자 및 임상 데이터세트에 대한 접근성 향상, AI를 활용한 약물 전환 솔루션에 대한 인식이 높아짐에 따라 시장에서의 존재감을 점차 강화하고 있습니다.

미국 약물 재창출용 인공지능 시장 - 국가별 분석

미국 내 약물 재창출용 인공지능 시장은 탄탄한 제약 및 생명공학 기반과 AI 기반 신약개발 플랫폼의 보급 확대에 힘입어 꾸준히 발전하고 있습니다. 연구기관, 생명공학 기업, 제약회사는 기존 약물의 새로운 치료용도 발굴, R&D 워크플로우 최적화, 임상 개발 프로세스 가속화를 위해 AI를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 주요 기술 제공업체의 진입과 규제 당국의 AI 기반 의약품 개발에 대한 지원은 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 또한, 효율성 향상, 개발 비용 절감, 치료제의 신속한 시장 출시에 대한 강조가 미국 제약 업계 전반에 걸쳐 AI를 활용한 약물 전환 솔루션의 도입을 가속화하고 있습니다.

영국 정부가 발표한 AI 기반 신약개발 추진 계획에 따르면, 영국은 OpenBind 컨소시엄을 지원하여 5년간 50만 건 이상의 실험적 단백질-리간드 복합체 구조 및 친화도 측정값을 생성하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 지난 50년 동안 생성된 전체 공개 데이터의 20배에 해당합니다. 이번 사업은 정부 지원금과 전략적 제휴를 통해 추진되며, 양질의 생물의학 데이터셋을 확충하고 국내 AI를 활용한 의약품 연구개발을 가속화하기 위해 추진됩니다.

목차

제1장 약물 재창출용 인공지능 시장 개요

제2장 주요 요약

제3장 약물 재창출용 인공지능의 주요 시장 동향

제4장 약물 재창출용 인공지능 시장 : 산업 분석

제5장 약물 재창출용 인공지능 시장 : 높아지는 지정학적 긴장의 영향

제6장 약물 재창출용 인공지능 시장 구도

제7장 약물 재창출용 인공지능 시장 : 치료 분야별

제8장 약물 재창출용 인공지능 시장 : 약제 종류별

제9장 약물 재창출용 인공지능 시장 : 최종사용자별

제10장 약물 재창출용 인공지능 시장 : 전개 방식별

제11장 약물 재창출용 인공지능 시장 : 지역별

제12장 주요 벤더 분석 : 약물 재창출용 인공지능 산업

제13장 AnalystView의 전방위적 분석

KSM
영문 목차

영문목차

Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market size was valued at US$ 990.98 Million in 2024, expanding at a CAGR of 20.10% from 2025 to 2032.

Artificial Intelligence in Drug Repurposing refers to the application of intelligent computational systems that identify new therapeutic uses for existing drugs by analyzing large, complex biomedical datasets. It leverages artificial intelligence technologies, such as machine learning, deep learning, and natural language processing, to uncover hidden relationships among drugs, targets, and diseases. These AI-driven tools help accelerate drug discovery timelines, reduce development costs, and improve the success rate of identifying viable treatment candidates. By automating data analysis and hypothesis generation, they enhance decision-making and research efficiency within pharmaceutical and biotechnology organizations. Artificial intelligence in drug repurposing also supports faster responses to unmet medical needs and enables more accessible, data-driven, and cost-effective drug development strategies.

Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market- Market Dynamics

Increasing adoption of AI and machine learning in pharmaceutical R&D

Increasing adoption of AI and machine learning in pharmaceutical R&D refers to the growing integration of advanced computational models within drug discovery and development processes to improve research efficiency and outcomes. It enables the analysis of vast and complex biomedical datasets, including genomic data, clinical trial results, and scientific literature, to identify novel drug disease relationships with greater accuracy. In artificial intelligence driven drug repurposing, this adoption supports predictive modeling, target identification, and rapid screening of existing drug libraries for new therapeutic applications. As a result, pharmaceutical companies are able to reduce development timelines, lower R&D costs, and improve decision-making in early-stage research. Moreover, AI and machine learning enhance collaboration across digital research platforms, enabling seamless data integration from multiple sources. They also support continuous model refinement and learning through real-world and experimental data. Overall, the increasing use of AI and machine learning strengthens the scalability, reliability, and effectiveness of drug repurposing strategies in modern pharmaceutical R&D ecosystems. For example, according to the U.S. Food and Drug Administration's Center for Drug Evaluation and Research (CDER), the number of drug application submissions incorporating artificial intelligence has risen markedly across the drug development lifecycle, with over 500 AI-related submissions recorded between 2016 and 2023. In addition, the FDA released draft guidance in 2025 providing recommendations on the responsible use of AI to support regulatory decision-making for drug and biological products. This development highlights the FDA's proactive approach to encouraging innovation while maintaining rigorous standards for safety and efficacy in AI-enabled drug development. This underscores solid regulatory and institutional backing for the integration of advanced AI and machine learning tools within pharmaceutical research and development. It also reflects wider industry trends where data-driven technologies are being increasingly adopted to accelerate drug repurposing, enhance analytical accuracy, and optimize R&D decision-making. Consequently, AI-enabled approaches are emerging as efficient and cost-effective strategies for identifying new therapeutic applications and addressing unmet medical needs.

Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market- Segmentation Analysis:

The Global Artificial Intelligence in Drug Repurposing Market is segmented by Therapeutic Area, Drug Type, End User, Deployment Mode, and Region.

The market is divided into three categories based on Therapeutic Area Oncology, Neurology, and Cardiovascular Diseases. The Oncology segment represents a significant portion of the Artificial Intelligence in Drug Repurposing market due to its capacity to speed up the discovery of new therapeutic uses for existing cancer drugs. Accelerating drug discovery in oncology involves using advanced technologies to reduce the time required to identify effective cancer treatments by analyzing extensive datasets, clinical trial outcomes, and molecular interactions. This process leverages AI-powered algorithms, predictive modeling, and machine learning to optimize candidate selection and streamline research workflows. Shortening discovery timelines improves R&D efficiency, lowers development costs, and enables faster delivery of potentially life-saving therapies. In AI-driven drug repurposing, this acceleration is achieved through computational screening, target prediction, and data-driven insights, allowing researchers to rapidly identify, validate, and prioritize promising oncology drug candidates. For instance, according to the World Health Organization's 2024 report on the global cancer burden, an estimated 20 million new cancer cases and 9.7 million cancer-related deaths occurred worldwide in 2022, with approximately 53.5 million people living within five years of a cancer diagnosis. These figures underscore the rapidly increasing global cancer burden and highlight the urgent need for improved prevention, early detection, and treatment services across healthcare systems.

The market is divided into two categories based on Drug Type: Small Molecule Drugs and Biologics. The Small Molecule Drugs segment accounts for the largest share of the Artificial Intelligence in Drug Repurposing market, driven by its extensive applicability and well-documented safety profiles. Its dominance is supported by the availability of rich historical and clinical data, which allows AI algorithms to efficiently analyze molecular structures, predict target interactions, and identify promising repurposing opportunities. This segment enables faster and more cost-effective drug development compared with new drug discovery, supporting quicker clinical translation. Additionally, small molecules benefit from scalable AI-driven workflows, applicability across multiple therapeutic areas, and consistent outcomes in repurposing initiatives, making them a key focus in the market. For instance, according to the Big Data in Medicine is Driving Big Changes, the volume of biomedical and clinical data has grown exponentially, with over 23 million biomedical articles indexed in PubMed, and nearly one million new publications added that year alone, reflecting the rapidly increasing availability of research and clinical information. The article also highlights that more than 80 % of healthcare data is unstructured, including clinical notes and narrative records, underscoring the scale, diversity, and complexity of medical data now being generated and leveraged for research, analysis, and data-driven decision-making. This extensive adoption underscores the maturity of digital pharmaceutical and biomedical research infrastructure. It reflects broader trends in which AI-driven technologies are enabling scalable access to clinical and molecular data, improved interoperability across research platforms, and the expanded use of AI-based solutions for drug repurposing and discovery.

Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market- Geographical Insights

The Artificial Intelligence in Drug Repurposing market demonstrates significant regional variation, influenced by differences in pharmaceutical R&D infrastructure, healthcare systems, and AI technology adoption. North America continues to exhibit strong activity, supported by robust biotech and pharmaceutical research networks, widespread use of AI-driven drug repurposing platforms, and high demand for innovative therapeutics, particularly in the U.S. and Canada. Europe is witnessing consistent expansion, backed by growing investments in pharmaceutical research, regulatory support for AI-based drug development, and integration of interoperable clinical and molecular data systems. In Asia Pacific, increasing pharmaceutical research initiatives, large patient populations, supportive government policies, and partnerships between biotech firms and academic institutions are contributing to notable market momentum in countries such as China, India, Japan, and South Korea. Meanwhile, Latin America, the Middle East, and Africa are gradually strengthening their market presence through enhanced clinical research infrastructure, improved access to molecular and clinical datasets, and growing awareness of AI-enabled drug repurposing solutions.

United States Healthcare Virtual Assistant Market - Country Insights

The United States Artificial Intelligence in Drug Repurposing market is advancing steadily, fueled by a strong pharmaceutical and biotech infrastructure and the growing adoption of AI-powered drug discovery platforms. Research institutions, biotech firms, and pharmaceutical companies are increasingly using AI to uncover new therapeutic applications for existing drugs, optimize R&D workflows, and accelerate clinical development timelines. Engagement from leading technology providers, along with regulatory support for AI-driven drug development, is further promoting market growth. Moreover, the emphasis on improving efficiency, reducing development costs, and bringing therapies to market faster is accelerating the uptake of AI-enabled drug repurposing solutions across the U.S. pharmaceutical sector.

According to a UK Government announcement on advancing AI-driven drug discovery, the UK aims to support the OpenBind consortium in generating over 500,000 experimental protein-ligand complex structures and affinity measurements over five years, marking a 20-fold increase compared with all public data produced over the past 50 years. This effort is backed by government funding and strategic collaborations to expand high-quality biomedical datasets and accelerate AI-enabled drug research and development across the country.

Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market- Competitive Landscape:

The Artificial Intelligence in Drug Repurposing market is moderately concentrated, with a number of leading pharmaceutical, biotech, and AI-focused technology companies driving competition. Prominent players include IBM Watson Health, Exscientia, Insilico Medicine, Healx, BenevolentAI, Recursion Pharmaceuticals, Atomwise, Evotec, BioAge Labs, Cyclica, Schrodinger, and In Silico Trials. These companies compete by providing AI-powered platforms that identify new therapeutic applications for existing drugs, streamline R&D processes, predict drug-target interactions, and accelerate clinical development timelines. They differentiate themselves through capabilities such as deep learning-driven drug discovery, large-scale biomedical data analytics, integration with research databases, and cloud-based computational platforms, enabling faster, more efficient, and cost-effective drug repurposing.For example, in 2023, Exscientia entered a multi-target collaboration with Merck KGaA, leveraging its AI-powered drug discovery platform to accelerate the design of novel therapeutics, with an upfront payment of USD 20 million and potential milestone payments exceeding USD 670 million. By 2024, Exscientia further expanded its platform capabilities through a partnership with Amazon Web Services (AWS), enabling cloud-based computational drug design and large-scale data analytics. The market is driven by rising demand for efficient, data-driven, and AI-enabled drug repurposing solutions, particularly in oncology and rare diseases. Additionally, companies are enhancing their platforms with predictive modeling, deep learning algorithms, and cloud-based deployments to meet the growing need for faster, cost-effective, and precise identification of new therapeutic applications for existing drugs.

Recent Developments:

In November 2024, Recursion Pharmaceuticals completed a business combination with Exscientia, creating a unified AI-powered drug discovery platform that integrates both companies' technologies and pipelines to advance drug discovery and development with enhanced computational capabilities. This combined entity features more than 10 clinical and preclinical programs and aims to reduce discovery timelines and costs through iterative AI-driven research loops.

In July 2024, Insilico Medicine announced a collaboration with Inimmune to leverage its proprietary AI platform, Chemistry42, to accelerate the discovery and development of future immunotherapeutics, marking a strategic expansion of its AI-based drug design capabilities into novel therapeutic areas and reinforcing the role of AI in identifying and optimizing drug candidates.

SCOPE OF THE REPORT

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

GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG REPURPOSING MARKET KEY PLAYERS- DETAILED COMPETITIVE INSIGHTS

GLOBALARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG REPURPOSING MARKET, BY THERAPEUTIC AREA- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG REPURPOSING MARKET, BY DRUG TYPE- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG REPURPOSING MARKET, BY END USER- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG REPURPOSING MARKET, BY DEPLOYMENT MODE- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG REPURPOSING MARKET, BY REGION- MARKET ANALYSIS, 2019 - 2032

Table of Contents

1. Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market Overview

2. Executive Summary

3. Artificial Intelligence In Drug Repurposing Key Market Trends

4. Artificial Intelligence In Drug Repurposing Industry Study

5. Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market: Impact of Escalating Geopolitical Tensions

6. Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market Landscape

7. Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market - By Therapeutic Area

8. Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market - By Drug Type

9. Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market - By End User

10. Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market - By Deployment Mode

11. Artificial Intelligence In Drug Repurposing Market- By Geography

12. Key Vendor Analysis- Artificial Intelligence In Drug Repurposing Industry

13. 360 Degree AnalystView

14. Appendix

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