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임상시험용 AI 시장 : 시장 분석 및 예측 - 유형별, 제품별, 서비스별, 기술별, 컴포넌트별, 용도별, 최종 사용자별, 스테이지별(-2034년)
AI in Clinical Trials Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Services, Technology, Component, Application, End User, Stage
상품코드 : 1838435
리서치사 : Global Insight Services
발행일 : 2025년 10월
페이지 정보 : 영문 336 Pages
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한글목차

임상시험용 AI 시장은 2024년 24억 달러로 평가되었고, 2034년 111억 달러로 확대될 전망이며, 약 16.5%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예측되고 있습니다. 임상시험용 AI 시장은 임상연구의 효율 및 정밀도를 높이기 위한 인공지능 기술의 통합을 포함합니다. 이 시장은 임상시험 과정을 간소화하기 위한 AI 주도 데이터 분석, 환자 모집 최적화, 예측 모델링을 포함합니다. 신약 개발의 가속화에 대한 수요가 높아짐에 따라 비용 절감 및 결과 개선에서 AI의 역할이 점점 중요해지며, 임상시험의 설계와 시행에 있어서 혁신이 촉진되고 있습니다.

임상시험용 AI 시장은 임상시험의 효율성 및 정확성을 높이기 위한 AI 기술의 채용이 증가하고 있는 것을 배경으로 강력한 성장을 이루고 있습니다. 데이터 관리 분야는 대규모 데이터 세트를 신속하게 처리하고 정확한 환자 선택 및 모니터링을 가능하게 하는 AI의 능력을 통해 최고의 성과를 올리고 있습니다. 이 부문에서는 예측 분석 도구가 매우 중요하며 더 나은 테스트 결과를 예측할 수 있어 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 이 부문에서 AI 주도 플랫폼은 참가자 식별 및 참여를 간소화하고 임상시험의 가장 어려운 측면 중 하나를 해결합니다. 첨단 머신러닝 알고리즘이 이 분야에서 도움이 되며 참가자의 어드히어런스를 향상시키는 맞춤형 커뮤니케이션 전략을 제공합니다. 또한 임상시험 설계 최적화에 있어서 AI의 용도가 기세를 늘리고 있어 유연성 및 새로운 데이터에 대한 대응력을 높이는 적응적인 임상시험 설계를 가능하게 하고 있습니다. 이러한 분야에서 AI의 통합은 상당한 효율성을 추진하고, 비용을 절감하며, 새로운 치료법의 개발을 가속화하고, 이해관계자에게 유리한 기회를 제공할 것으로 기대됩니다.

시장 세분화
유형별 예측 분석, 머신러닝, 자연 언어 처리, 컴퓨터 비전
제품별 소프트웨어, 플랫폼, 도구
서비스별 데이터 관리, 컨설팅, 배포, 지원, 유지보수
기술별 딥러닝, 신경망, AI 통합 시스템
컴포넌트별 하드웨어, 소프트웨어, 서비스
용도별 환자 모집, 임상시험 설계, 위험 기반 모니터링, 창약, 데이터 분석
최종 사용자별 제약회사, 생명공학기업, 계약연구기관, 학술연구기관
무대별 전임상시험, 페이즈 I, 페이즈 II, 페이즈 III, 페이즈 IV

시장 현황

임상시험 AI 시장은 기존 기업과 신흥기업이 격렬하게 경쟁하고 시장 점유율이 역동적으로 변화하고 있습니다. 가격 전략은 각 회사가 기술 혁신과 저렴한 가격의 양립을 목표로 진화하고 있습니다. 급속한 기술 진보와 시험의 효율성 및 정확성 향상을 반영하여 신제품 출시도 자주 진행되고 있습니다. 이 경쟁 구도는 신약 시장 출시까지의 시간을 단축하고 환자의 결과를 개선할 필요성에 의해 형성됩니다. 경쟁 벤치마킹에 따르면 경쟁업체 간의 적대관계는 치열하며 주요 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 연구개발에 많은 투자를 하고 있습니다. 특히 북미와 유럽의 규제 당국의 영향은 매우 크며 임상시험용 AI 통합의 지침이 되는 엄격한 기준을 설정하고 있습니다. 이러한 규제는 안전과 효능을 보장하며 시장 역학에 큰 영향을 미칩니다. 이 시장은 혁신과 컴플라이언스의 융합을 특징으로 하며, 데이터 프라이버시에 대한 우려와 숙련된 인재의 필요성과 같은 과제에도 불구하고, AI 기술은 의약품 개발 프로세스에 혁명을 가져오는 태세를 갖추고 있습니다.

주요 동향 및 성장 촉진요인 :

임상시험용 AI 시장은 의약품 개발의 효율 향상 및 비용 절감의 요구를 배경으로 급성장하고 있습니다. 주요 동향 중 하나는 환자 모집을 간소화하기 위한 AI 알고리즘의 통합으로 적절한 후보자를 식별하는 데 소요되는 시간과 자원을 크게 줄입니다. 이것은 임상시험의 타임라인을 가속화하는데 매우 중요합니다. 또 다른 동향은 AI를 예측 분석에 활용하여 보다 정확한 시험 결과를 예측할 수 있게 하여 의사 결정 프로세스를 개선하는 것입니다. 또한 AI 주도 도구는 임상시험 설계를 최적화하기 위해 활용되고 있으며, 자원을 보다 적절하게 배포하고 성공 가능성을 높입니다. 맞춤형 치료에는 고급 데이터 분석이 필요하기 때문에 맞춤형 의료의 시작이 AI 도입을 더욱 뒷받침하고 있습니다. 게다가 규제기관은 임상시험의 안전성 및 효율성을 높일 가능성을 인식하고 AI 용도를 점점 더 지지하고 있습니다. 확장 가능하고 유연한 솔루션을 제공하는 AI 기술에 투자하는 기업은 혁신적인 임상시험 방법에 대한 수요 증가에 대응할 수 있는 기회가 풍부합니다.

성장 억제요인 및 과제 :

임상시험용 AI 시장은 현재 몇 가지 심각한 억제요인 및 과제를 극복하고 있습니다. 주요 억제요인은 엄격한 규제 환경입니다. 규제 기관은 엄격한 검증을 요구하기 때문에 시간과 비용이 증가하고 AI 도입이 지연됩니다. 데이터 프라이버시에 대한 우려도 과제가 되고 있습니다. 기밀성이 높은 환자 데이터의 보호는 가장 중요하며 위반이 있으면 심각한 법적 영향이나 신뢰의 실추로 이어질 수 있습니다. 또 다른 과제는 AI와 기존 시스템의 통합입니다. 많은 임상시험 인프라는 시대에 뒤떨어져 AI 기술을 효과적으로 도입하기 위해서는 많은 투자가 필요합니다. 또한 숙련된 전문가가 부족합니다. 업계에는 기술과 임상시험의 복잡성을 모두 이해하는 AI 전문가가 충분하지 않아 효율적인 도입을 방해하고 있습니다. 마지막으로 의료계에는 회의적인 관점이 있습니다. 일부 이해관계자들은 AI의 신뢰성과 정확성에 대해 신중한 자세를 무너뜨리지 않았으며, 이는 AI의 수용과 임상 과정에 대한 통합을 늦추고 있습니다.

주요 기업

Exscientia, BenevolentAI, Atomwise, Insilico Medicine, Owkin, PathAI, Tempus, Recursion Pharmaceuticals, CureMetrix, BioSymetrics, Zebra Medical Vision, AiCure, Deep Genomics, NuMedii, BERG

목차

제1장 임상시험용 AI 시장 개요

제2장 주요 요약

제3장 시장에 관한 중요 인사이트

제4장 임상시험용 AI 시장 전망

제5장 임상시험용 AI 시장 전략

제6장 임상시험용 AI 시장 규모

제7장 임상시험용 AI 시장 : 유형별

제8장 임상시험용 AI 시장 : 제품별

제9장 임상시험용 AI 시장 : 서비스별

제10장 임상시험용 AI 시장 : 기술별

제11장 임상시험용 AI 시장 : 컴포넌트별

제12장 임상시험용 AI 시장 : 용도별

제13장 임상시험용 AI 시장 : 최종 사용자별

제14장 임상시험용 AI 시장 : 스테이지별

제15장 임상시험용 AI 시장 : 지역별

제16장 경쟁 구도

제17장 기업 프로파일

AJY
영문 목차

영문목차

AI in Clinical Trials Market is anticipated to expand from $2.4 billion in 2024 to $11.1 billion by 2034, growing at a CAGR of approximately 16.5%. The AI in Clinical Trials Market encompasses the integration of artificial intelligence technologies to enhance the efficiency and accuracy of clinical research. This market involves AI-driven data analysis, patient recruitment optimization, and predictive modeling to streamline trial processes. As the demand for accelerated drug development rises, AI's role in reducing costs and improving outcomes becomes increasingly pivotal, fostering innovation in trial design and execution.

The AI in Clinical Trials Market is experiencing robust growth, fueled by the increasing adoption of AI technologies to enhance trial efficiency and accuracy. The data management segment is the top performer, driven by AI's ability to process large datasets rapidly, ensuring precise patient selection and monitoring. Within this segment, predictive analytics tools are pivotal, enabling better forecasting of trial outcomes and reducing time to market. The second highest performing segment is patient recruitment and retention, where AI-driven platforms streamline participant identification and engagement, addressing one of the most challenging aspects of clinical trials. Advanced machine learning algorithms are instrumental in this segment, offering personalized communication strategies that improve participant adherence. Additionally, AI applications in trial design optimization are gaining momentum, allowing for adaptive trial designs that enhance flexibility and responsiveness to emerging data. The integration of AI in these areas is expected to drive significant efficiencies, reduce costs, and accelerate the development of new therapies, presenting lucrative opportunities for stakeholders.

Market Segmentation
TypePredictive Analytics, Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision
ProductSoftware, Platforms, Tools
ServicesData Management, Consulting, Implementation, Support and Maintenance
TechnologyDeep Learning, Neural Networks, AI-Integrated Systems
ComponentHardware, Software, Services
ApplicationPatient Recruitment, Clinical Trial Design, Risk-Based Monitoring, Drug Discovery, Data Analysis
End UserPharmaceutical Companies, Biotechnology Companies, Contract Research Organizations, Academic Research Institutes
StagePreclinical, Phase I, Phase II, Phase III, Phase IV

Market Snapshot:

The AI in Clinical Trials market is experiencing dynamic shifts in market share, with established firms and emerging startups competing vigorously. Pricing strategies are evolving as companies aim to balance innovation with affordability. New product launches are frequent, reflecting rapid technological advancements and the quest to enhance trial efficiency and accuracy. This competitive landscape is shaped by the need to reduce time-to-market for new drugs and improve patient outcomes. Competition benchmarking reveals a robust rivalry, with key players investing heavily in R&D to maintain their competitive edge. Regulatory influences, particularly in North America and Europe, are pivotal, as they set stringent standards that guide AI integration in clinical trials. These regulations ensure safety and efficacy, impacting market dynamics significantly. The market is characterized by a blend of innovation and compliance, with AI technologies poised to revolutionize drug development processes, despite challenges such as data privacy concerns and the need for skilled personnel.

Geographical Overview:

The AI in clinical trials market is witnessing rapid growth, with distinct trends across various regions. North America is at the forefront, propelled by substantial investments in AI technologies and a robust healthcare infrastructure. The region's leading pharmaceutical companies are leveraging AI to enhance clinical trial efficiency and accuracy. Europe follows closely, with a strong emphasis on regulatory frameworks and ethical considerations in AI applications. This focus fosters a supportive environment for AI integration in clinical trials. Meanwhile, the Asia Pacific region is emerging as a significant growth pocket, driven by increased investments in healthcare AI and a burgeoning pharmaceutical industry. Countries such as China and India are particularly noteworthy, with significant advancements in AI research and development. Latin America and the Middle East & Africa are also gaining momentum. These regions are recognizing the potential of AI in transforming clinical trials, thereby driving investments and fostering innovation in the healthcare sector.

Key Trends and Drivers:

The AI in Clinical Trials Market is experiencing rapid growth, driven by the need for enhanced drug development efficiency and cost reduction. One key trend is the integration of AI algorithms to streamline patient recruitment, significantly reducing the time and resources spent on identifying suitable candidates. This is crucial in accelerating trial timelines. Another trend is the use of AI for predictive analytics, which enables more accurate forecasting of trial outcomes, thereby improving decision-making processes. Additionally, AI-driven tools are being leveraged to optimize clinical trial design, ensuring better allocation of resources and increased likelihood of success. The rise of personalized medicine is further propelling AI adoption, as tailored treatments require sophisticated data analysis. Moreover, regulatory bodies are increasingly supportive of AI applications, recognizing their potential to enhance trial safety and efficacy. Opportunities abound for companies investing in AI technologies that offer scalable, flexible solutions, positioning themselves to capitalize on the growing demand for innovative clinical trial methodologies.

Restraints and Challenges:

The AI in Clinical Trials Market is currently navigating through several significant restraints and challenges. A primary restraint is the stringent regulatory environment. Regulatory bodies demand rigorous validation, which increases time and costs, delaying AI adoption. Data privacy concerns also pose a challenge. Protecting sensitive patient data is paramount, and any breaches could lead to significant legal repercussions and loss of trust. Another challenge is the integration of AI with existing systems. Many clinical trial infrastructures are outdated, requiring substantial investments to incorporate AI technologies effectively. Moreover, there is a scarcity of skilled professionals. The industry lacks sufficient AI experts who understand both the technology and clinical trial intricacies, hindering efficient implementation. Finally, there is a degree of skepticism within the medical community. Some stakeholders remain cautious about AI's reliability and accuracy, which slows down its acceptance and integration into clinical processes.

Key Players:

Exscientia, BenevolentAI, Atomwise, Insilico Medicine, Owkin, PathAI, Tempus, Recursion Pharmaceuticals, CureMetrix, BioSymetrics, Zebra Medical Vision, AiCure, Deep Genomics, NuMedii, BERG

Research Scope:

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: AI in Clinical Trials Market Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: AI in Clinical Trials Market Outlook

5: AI in Clinical Trials Market Strategy

6: AI in Clinical Trials Market Size

7: AI in Clinical Trials Market, by Type

8: AI in Clinical Trials Market, by Product

9: AI in Clinical Trials Market, by Services

10: AI in Clinical Trials Market, by Technology

11: AI in Clinical Trials Market, by Component

12: AI in Clinical Trials Market, by Application

13: AI in Clinical Trials Market, by End User

14: AI in Clinical Trials Market, by Stage

15: AI in Clinical Trials Market, by Region

16: Competitive Landscape

17: Company Profiles

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