세계의 예측 독성학 분야 AI 시장 규모 조사 : 구성요소별, 기술별, 독성 엔드포인트별, 최종사용자별, 지역별 예측(2022-2032년)

Global AI in Predictive Toxicology Market Size study, by Component by Technology by Toxicity Endpoints by End User and Regional Forecasts 2022-2032

US $ 4,950 ￦ 6,877,000

Unprintable PDF (Single User License)

PDF 보고서를 1명만 이용할 수 있는 라이선스입니다. 인쇄 불가능하며, 텍스트의 Copy&Paste도 불가능합니다.

US $ 6,250 ￦ 8,683,000

Printable PDF (Enterprise License)

PDF 보고서를 동일 기업의 모든 분이 이용할 수 있는 라이선스입니다. 인쇄 가능하며 인쇄물의 이용 범위는 PDF 이용 범위와 동일합니다.

한글목차

세계 예측 독성학 분야 AI 시장은 2023년 약 3억 6,406만 달러로 평가되며, 2024년부터 2032년까지 예측 기간 동안 29.56% 이상의 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

예측 독성학 분야 AI는 고급 기계학습 알고리즘과 계산 모델을 활용하여 다양한 화학제품이 생물학적 시스템에 미치는 독성 영향을 예측합니다. 화학적 특성과 생물학적 반응을 포괄하는 광범위한 데이터 세트를 처리함으로써 AI는 패턴을 식별하고 정확한 독성 예측을 제공함으로써 대규모 동물 실험과 인체 실험에 대한 의존도를 최소화할 수 있습니다. AI 기반 예측 독성학의 통합은 신뢰할 수 있고 확장 가능한 솔루션을 제공함으로써 이 분야에 변화를 일으키고 있으며, 기존 접근 방식에 대한 보다 빠르고 비용 효율적이며 윤리적인 대안을 제시합니다.

세계 예측 독성학 분야 AI 시장 성장은 주로 기계 학습 및 예측 모델링과 같은 첨단 기술의 개발 및 배포를 촉진하는 제약 AI 스타트업에 대한 투자 증가에 기인합니다. 이러한 발전은 화합물의 독성 평가를 크게 개선하고 효율적인 의약품 개발 프로세스에 대한 수요 증가에 대응할 수 있습니다. 또한, 화합물의 효과적인 스크리닝에 대한 수요 증가와 화학제품의 안전성에 대한 우려가 높아지면서 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 그러나 예측 모델의 정확성을 떨어뜨릴 수 있는 데이터 부족과 품질 저하, AI 모델 통합에 따른 복잡성 등의 문제는 시장 성장을 저해하는 주요 요인으로 작용하고 있습니다.

세계 예측 독성학 분야 AI 시장 조사에서 고려된 주요 지역으로는 아시아태평양, 북미, 유럽, 중남미 및 기타 지역이 포함됩니다. 2023년 북미가 가장 큰 매출 점유율을 차지했는데, 이는 이 지역의 탄탄한 제약 산업이 예측 독성학 분야에서 AI 기술 채택을 촉진하고 있기 때문입니다. 북미 제약사들은 효율적인 의약품 개발 프로세스의 필요성을 점점 더 많이 인식하고 있습니다. AI 기술을 도입함으로써 신약 개발을 가속화하고, R&D 노력을 최적화하며, 전체 비용을 절감할 수 있습니다. 제약 부문의 경쟁 환경과 혁신적 솔루션에 대한 끊임없는 추구는 북미의 예측 독성학 분야에서 고급 AI 애플리케이션에 대한 수요에 크게 기여하고 있습니다. 또한, 아시아태평양 시장은 2024년부터 2032년까지 예측 기간 동안 가장 빠른 속도로 발전할 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 예측 독성학 분야 AI 세계 시장 주요 요약

• 예측 독성학 분야 AI 세계 시장 규모와 예측(2022-2032년)
• 지역별 개요
• 부문별 개요
  • 구성요소별
  • 기술별
  • 독성 엔드포인트별
  • 최종사용자별
• 주요 동향
• 불황의 영향
• 애널리스트의 결론과 제안

제2장 예측 독성학 분야 AI 세계 시장 정의와 조사 가정

• 조사 목적
• 시장 정의
• 조사 가정
  • 포함과 제외
  • 제한사항
  • 공급측 분석
    • 입수 가능성
    • 인프라
    • 규제 환경
    • 시장 경쟁
    • 경제성(소비자의 관점)
  • 수요측 분석
    • 규제 프레임워크
    • 기술의 진보
    • 친환경
    • 소비자 의식과 수용
• 조사 방법
• 조사 대상 연도
• 통화 환산율

제3장 예측 독성학 분야 AI 세계 시장 역학

• 시장 성장 촉진요인
  • 제약 AI 스타트업에 대한 투자 증가
  • 효율적인 의약품 개발에 대한 수요 상승
  • AI 기술의 진보
  • 화합물의 효율적인 스크리닝에 대한 요구 상승
  • 화학물질의 안전성에 관한 우려 고조
• 시장 과제
  • 예측 모델의 정확도를 떨어뜨리는 불충분하거나 낮은 품질의 데이터
  • AI 모델 통합의 복잡성
• 시장 기회
  • 제약 기업과 AI 기술 프로바이더와의 협업 증가
  • 예측 독성학 분야 AI 적용을 다른 산업 분야로 확대
  • AI를 통한 독성 평가를 위한 표준화된 프로토콜 개발

제4장 예측 독성학 분야 AI 세계 시장, 산업 분석

• Porter's Five Forces 모델
  • 공급 기업의 교섭력
  • 구매자의 교섭력
  • 신규 참여업체의 위협
  • 대체품의 위협
  • 경쟁 기업 간의 경쟁 관계
  • Porter's Five Forces 모델로의 미래지향적 접근법
  • Porter's Five Forces의 영향 분석
• PESTEL 분석
  • 정치
  • 경제
  • 사회
  • 기술
  • 환경
  • 법률
• 주요 투자 기회
• 주요 성공 전략
• 파괴적 동향
• 업계 전문가의 관점
• 애널리스트의 결론과 제안

제5장 예측 독성학 분야 AI 세계 시장 규모와 예측 : 구성요소별, 2022-2032년

• 부문 대시보드
  • 솔루션
  • 서비스

제6장 예측 독성학 분야 AI 세계 시장 규모와 예측 : 기술별, 2022-2032년

• 부문 대시보드
  • 머신러닝
  • 자연어 처리
  • 컴퓨터 비전
  • 기타

제7장 예측 독성학 분야 AI 세계 시장 규모와 예측 : 독성 엔드포인트별, 2022-2032년

• 부문 대시보드
  • 유전 독성
  • 간 독성
  • 신경 독성
  • 심장 독성
  • 기타

제8장 예측 독성학 분야 AI 세계 시장 규모와 예측 : 최종사용자별, 2022-2032년

• 부문 대시보드
  • 제약·바이오테크놀러지 기업
  • 화학·화장품
  • 계약 연구기관
  • 기타

제9장 예측 독성학 분야 AI 세계 시장 규모와 예측 : 지역별, 2022-2032년

• 북미
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 스페인
  • 이탈리아
  • 기타 유럽
• 아시아태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 한국
  • 기타 아시아태평양
• 라틴아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 기타 라틴아메리카
• 중동 및 아프리카
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카공화국
  • 기타 중동 및 아프리카

제10장 경쟁 정보

• 주요 기업 SWOT 분석
• 주요 시장 전략
• 기업 개요
  • Benevolent AI
    • 주요 정보
    • 개요
    • 재무(데이터 가용성에 따라 다름)
    • 제품 개요
    • 시장 전략
  • Berg Health
  • Biovista
  • Celsius Therapeutics
  • Chemaxon Ltd.
  • Cyclica
  • Exscientia PLC
  • Insilico Medicine
  • Instem plc
  • Lhasa Limited
  • Recursion Pharmaceuticals

제11장 조사 과정

• 조사 과정
  • 데이터 마이닝
  • 분석
  • 시장 추정
  • 검증
  • 출판
• 조사 속성

ksm

영문 목차

영문목차

Global AI in Predictive Toxicology Market was valued at approximately USD 364.06 million in 2023 and is expected to experience a significant growth rate of over 29.56% during the forecast period from 2024 to 2032. AI in Predictive Toxicology utilizes advanced machine learning algorithms and computational models to anticipate the toxic effects of various chemical substances on biological systems. By processing extensive datasets encompassing chemical properties and biological responses, AI can discern patterns and offer precise toxicity predictions, thereby minimizing the reliance on extensive animal testing and human trials. This methodology enhances the efficiency of drug development and safety evaluations, presenting a faster, cost-effective, and more ethical alternative to conventional approaches. The integration of AI-driven predictive toxicology is transforming the field by providing reliable and scalable solutions.

The Global AI in Predictive Toxicology Market growth is primarily driven by rising investments in pharmaceutical AI startups, which facilitate the development and deployment of cutting-edge technologies such as machine learning and predictive modeling. These advancements significantly improve the toxicological assessments of chemical compounds, meeting the increasing demand for efficient drug development processes. Additionally, the growing need for effective screening of chemical compounds and rising concerns about chemical safety further propel market growth. However, challenges such as insufficient or poor-quality data, which can compromise the accuracy of predictive models, and the complexity involved in integrating AI models pose significant restraints to the market.

The key regions considered for the Global AI in Predictive Toxicology Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, North American region held largest revenue share attributed to the robust presence of the pharmaceutical industry in the region, which drives the adoption of AI technologies in predictive toxicology. Pharmaceutical companies in North America are increasingly recognizing the need for efficient drug development processes. By embracing AI technologies, these companies can expedite drug discovery, optimize research and development efforts, and reduce overall costs. The competitive landscape and the relentless pursuit of innovative solutions in the pharmaceutical sector significantly contribute to the demand for advanced AI applications in predictive toxicology within North America. Furthermore, the market in Asia Pacific is anticipated to develop at the fastest rate over the forecast period 2024-2032.

Major market players included in this report are:

• Benevolent AI
• Berg Health
• Biovista
• Celsius Therapeutics
• Chemaxon Ltd.
• Cyclica
• Exscientia PLC
• Insilico Medicine
• Instem plc
• Lhasa Limited
• Recursion Pharmaceuticals

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Component

• Solution
• Services

By Technology

• Machine Learning
• Natural Language Processing
• Computer Vision
• Others

By Toxicity Endpoints

• Genotoxicity
• Hepatotoxicity
• Neurotoxicity
• Cardiotoxicity
• Others

By End User

• Pharmaceutical & Biotechnology Companies
• Chemical & Cosmetics
• Contract Research Organizations
• Others

By Region:

• North America
• U.S.
• Canada
• Europe
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• ROE
• Asia Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• RoAPAC
• Latin America
• Brazil
• Mexico
• RoLA
• Middle East & Africa
• Saudi Arabia
• South Africa
• RoMEA

Years considered for the study are as follows:

• Historical year - 2022
• Base year - 2023
• Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

• Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
• Competitive landscape with information on major players in the market.
• Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
• Analysis of competitive structure of the market.
• Demand side and supply side analysis of the market

Table of Contents

Chapter 1. Global AI in Predictive Toxicology Market Executive Summary

• 1.1. Global AI in Predictive Toxicology Market Size & Forecast (2022-2032)
• 1.2. Regional Summary
• 1.3. Segmental Summary
  • 1.3.1. By Component
  • 1.3.2. By Technology
  • 1.3.3. By Toxicity Endpoints
  • 1.3.4. By End User
• 1.4. Key Trends
• 1.5. Recession Impact
• 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global AI in Predictive Toxicology Market Definition and Research Assumptions

• 2.1. Research Objective
• 2.2. Market Definition
• 2.3. Research Assumptions
  • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
  • 2.3.2. Limitations
  • 2.3.3. Supply Side Analysis
    • 2.3.3.1. Availability
    • 2.3.3.2. Infrastructure
    • 2.3.3.3. Regulatory Environment
    • 2.3.3.4. Market Competition
    • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
  • 2.3.4. Demand Side Analysis
    • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
    • 2.3.4.2. Technological Advancements
    • 2.3.4.3. Environmental Considerations
    • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
• 2.4. Estimation Methodology
• 2.5. Years Considered for the Study
• 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global AI in Predictive Toxicology Market Dynamics

• 3.1. Market Drivers
  • 3.1.1. Rising investments in pharmaceutical AI startups
  • 3.1.2. Increased demand for efficient drug development
  • 3.1.3. Advancements in AI technologies
  • 3.1.4. Growing need for efficient screening of chemical compounds
  • 3.1.5. Rising concerns about chemical safety
• 3.2. Market Challenges
  • 3.2.1. Insufficient or poor-quality data compromising the accuracy of predictive models
  • 3.2.2. Complexity in the integration of AI models
• 3.3. Market Opportunities
  • 3.3.1. Increasing collaborations between pharmaceutical companies and AI technology providers
  • 3.3.2. Expansion of AI applications in predictive toxicology to other industries
  • 3.3.3. Development of standardized protocols for AI-driven toxicity assessments

Chapter 4. Global AI in Predictive Toxicology Market Industry Analysis

• 4.1. Porter's 5 Force Model
  • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
  • 4.1.3. Threat of New Entrants
  • 4.1.4. Threat of Substitutes
  • 4.1.5. Competitive Rivalry
  • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
  • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
• 4.2. PESTEL Analysis
  • 4.2.1. Political
  • 4.2.2. Economical
  • 4.2.3. Social
  • 4.2.4. Technological
  • 4.2.5. Environmental
  • 4.2.6. Legal
• 4.3. Top investment opportunity
• 4.4. Top winning strategies
• 4.5. Disruptive Trends
• 4.6. Industry Expert Perspective
• 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global AI in Predictive Toxicology Market Size & Forecasts by Component 2022-2032

• 5.1. Segment Dashboard
• 5.2. Global AI in Predictive Toxicology Market: Solution Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
  • 5.2.1. Solution
  • 5.2.1. Services

Chapter 6. Global AI in Predictive Toxicology Market Size & Forecasts by Technology 2022-2032

• 6.1. Segment Dashboard
• 6.2. Global AI in Predictive Toxicology Market: Machine Learning Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
  • 6.3.1. Machine Learning
  • 6.3.2. Natural Language Processing
  • 6.3.3. Computer Vision
  • 6.3.4. Others

Chapter 7. Global AI in Predictive Toxicology Market Size & Forecasts by Toxicity Endpoints 2022-2032

• 7.1. Segment Dashboard
• 7.2. Global AI in Predictive Toxicology Market: Genotoxicity Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
  • 7.3.1. Genotoxicity
  • 7.3.2. Hepatotoxicity
  • 7.3.3. Neurotoxicity
  • 7.3.4. Cardiotoxicity
  • 7.3.5. Others

Chapter 8. Global AI in Predictive Toxicology Market Size & Forecasts by End User 2022-2032

• 8.1. Segment Dashboard
• 8.2. Global AI in Predictive Toxicology Market: Pharmaceutical & Biotechnology Companies Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Million)
  • 8.3.1. Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • 8.3.2. Chemical & Cosmetics
  • 8.3.3. Contract Research Organizations
  • 8.3.4. Others

Chapter 9. Global AI in Predictive Toxicology Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

• 9.1. North America AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.1.1. U.S. AI in Predictive Toxicology Market
    • 9.1.1.1. By Component
    • 9.1.1.2. By Technology
    • 9.1.1.3. By Toxicity Endpoints
    • 9.1.1.4. By End User
  • 9.1.2. Canada AI in Predictive Toxicology Market
• 9.2. Europe AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.2.1. UK AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.2.2. Germany AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.2.3. France AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.2.4. Spain AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.2.5. Italy AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.2.6. Rest of Europe AI in Predictive Toxicology Market
• 9.3. Asia-Pacific AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.3.1. China AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.3.2. India AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.3.3. Japan AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.3.4. Australia AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.3.5. South Korea AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.3.6. Rest of Asia Pacific AI in Predictive Toxicology Market
• 9.4. Latin America AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.4.1. Brazil AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.4.2. Mexico AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.4.3. Rest of Latin America AI in Predictive Toxicology Market
• 9.5. Middle East & Africa AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.5.1. Saudi Arabia AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.5.2. South Africa AI in Predictive Toxicology Market
  • 9.5.3. Rest of Middle East & Africa AI in Predictive Toxicology Market

Chapter 10. Competitive Intelligence

• 10.1. Key Company SWOT Analysis
• 10.2. Top Market Strategies
• 10.3. Company Profiles
  • 10.3.1. Benevolent AI
    • 10.3.1.1. Key Information
    • 10.3.1.2. Overview
    • 10.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
    • 10.3.1.4. Product Summary
    • 10.3.1.5. Market Strategies
  • 10.3.2. Berg Health
  • 10.3.3. Biovista
  • 10.3.4. Celsius Therapeutics
  • 10.3.5. Chemaxon Ltd.
  • 10.3.6. Cyclica
  • 10.3.7. Exscientia PLC
  • 10.3.8. Insilico Medicine
  • 10.3.9. Instem plc
  • 10.3.10. Lhasa Limited
  • 10.3.11. Recursion Pharmaceuticals

Chapter 11. Research Process

• 11.1. Research Process
  • 11.1.1. Data Mining
  • 11.1.2. Analysis
  • 11.1.3. Market Estimation
  • 11.1.4. Validation
  • 11.1.5. Publishing
• 11.2. Research Attributes

관련자료