세계의 Drug Discovery 분야 인공지능(AI) 시장, 시장 동향, 성장 촉진요인, 산업 동향 분석 및 예측(2024-2032년)
Artificial Intelligence in Drug Discovery Market, Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis and Forecast, 2024-2032
상품코드:1577080
리서치사:Global Market Insights Inc.
발행일:2024년 08월
페이지 정보:영문 242 Pages
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세계의 Drug Discovery 분야 인공지능(AI) 시장은 2023년 19억 달러 규모에 달했고, 예측 기간 동안 연평균 29.6%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.
이 같은 성장을 주도하는 것은 벤처캐피털, 제약사, 정부 기관의 투자 증가로, 신약개발을 가속화하고 의료 수요를 충족시키는 AI 기술에 대한 신뢰가 반영된 결과입니다. 기업들이 상호보완적인 전문 지식과 자원을 활용하면서 협업이 증가하고 있습니다. 유전체 및 임상시험 데이터와 같은 헬스케어 데이터의 가용성이 신약 개발에 AI 도입을 촉진하고 있습니다. 만성질환의 유행과 혁신적인 치료법의 필요성이 제약회사들의 AI 기술 투자에 박차를 가하고 있습니다.
구성 요소별로 시장은 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. 소프트웨어 부문은 2023년 68.3%의 매출 점유율을 차지하며 29.4%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 제약업계의 고급 분석 및 머신러닝 도구에 대한 수요가 이러한 성장의 원동력이 되고 있으며, AI 소프트웨어는 효율성을 높이고, 신약 개발 단계를 자동화하며, 시간과 자원을 절감할 수 있습니다. 클라우드와 고성능 컴퓨팅의 발전도 AI 소프트웨어의 채택을 촉진하고 있습니다.
기술별로 시장은 머신러닝과 기타 기술로 분류됩니다. 머신러닝 분야는 분석 기간 동안 159억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 머신러닝은 방대한 데이터 세트를 분석하여 의약품 후보물질을 식별하고, 효능과 안전성을 예측하고, 임상시험을 최적화함으로써 의약품 개발에 혁명을 불러일으키고 있습니다. 이러한 성장을 뒷받침하는 것은 컴퓨팅 파워, 데이터 가용성, 알고리즘 개발의 발전입니다. 또한, 의료를 개인화하고 개별 환자의 유전자 프로파일에 맞게 치료를 조정하는 머신러닝의 능력은 제약 산업에서 머신러닝의 채택을 더욱 촉진하고 있습니다.
북미는 2023년 47.4% 시장 점유율을 차지하며 큰 폭의 성장이 예상됩니다. 이 지역의 강력한 제약 산업, 주요 AI 기술 제공업체, 우호적인 규제 환경이 이러한 우위를 뒷받침하고 있습니다. 학계, 산업계, 기술 제공업체 간의 협업은 AI 신약개발 분야에서 북미의 입지를 더욱 강화시키고 있습니다. 미국 시장은 2023년 8억 2,360만 달러 규모로 연평균 29.1% 성장할 것으로 예상됩니다. 정밀의료를 촉진하기 위한 정부의 이니셔티브와 연구 자금 증가, 주요 제약사들의 연구개발을 위한 AI 도구 채택이 성장을 견인하고 있습니다. 미국의 첨단 의료 인프라는 AI 기술의 조기 도입을 지원하여 시장에서 큰 입지를 확보하고 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 조사 범위
제2장 주요 요약
제3장 업계 인사이트
생태계 분석
업계에 대한 영향요인
성장 촉진요인
업계의 잠재적 리스크＆과제
잠재 성장력 분석
규제 상황
Drug Discovery 분야 AI 스테이지별·치료 분야별 의약품
Drug Discovery 분야 AI 자금, 2018년-2020년
Porter's Five Forces 분석
PESTEL 분석
제4장 경쟁 구도
서론
투자 및 제휴 상황
투자 상황
파트너십 상황
기업 매트릭스 분석
주요 시장 기업 - 경쟁 분석
경쟁 포지셔닝 매트릭스
전략 대시보드
제5장 시장 추산·예측 : 컴포넌트별, 2018년-2032년
주요 동향
소프트웨어
서비스
제6장 시장 추산·예측 : 기술별, 2018년-2032년
주요 동향
머신러닝
딥러닝
지도 학습
비지도 학습
기타 머신러닝 기술
기타 기술
제7장 시장 추산·예측 : 용도 유형별, 2018년-2032년
주요 동향
분자 라이브러리 스크리닝
표적 식별
약제 최적화 및 재이용
신약 설계
전임상시험
제8장 시장 추산·예측 : 치료 영역별, 2018년-2032년
주요 동향
종양학
신경퇴행성 질환
염증성 질환
감염증
대사성 질환
희귀 질환
심혈관 질환
기타 치료 영역
제9장 시장 추산·예측 : 최종사용자별, 2018년-2032년
주요 동향
제약 기업 및 바이오테크놀러지 기업
CRO(의약품 임상시험수탁기관)
기타 최종사용자
제10장 시장 추산·예측 : 지역별, 2018년-2032년
주요 동향
북미
미국
캐나다
유럽
독일
영국
프랑스
스페인
이탈리아
기타 유럽
아시아태평양
중국
일본
인도
호주
한국
기타 아시아태평양
라틴아메리카
브라질
멕시코
기타 라틴아메리카
중동 및 아프리카
남아프리카공화국
사우디아라비아
기타 중동 및 아프리카
제11장 기업 개요
Alphabet Inc.(DeepMind)
Atomwise Inc.
BenevolentAI
Cyclica
Deep Genomic
Deargen Inc.
Exscientia
International Business Machines Corporation
Microsoft Corporation
NVIDIA Corporation
LSH
영문 목차
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The Global Artificial Intelligence In Drug Discovery Market was valued at USD 1.9 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of 29.6% during the forecast period. This growth is driven by increased investments from venture capital firms, pharmaceutical companies, and government agencies, reflecting confidence in AI technologies to expedite drug discovery and address medical needs. Collaboration is rising as companies leverage complementary expertise and resources. The availability of healthcare data, such as genomics and clinical trial data, fuels AI adoption in drug discovery. The prevalence of chronic diseases and the need for innovative therapies push pharmaceutical companies to invest in AI technologies.
The overall artificial intelligence in drug discovery industry is classified based on the component, technology, application type, therapeutic area, end use , and region.
By component, the market is segmented into software and services. The software segment held a 68.3% revenue share in 2023 and is expected to grow at a 29.4% CAGR. The demand for advanced analytics and machine learning tools in the pharmaceutical industry drives this growth. AI software enhances efficiency and automates drug discovery stages, reducing time and resources. Advancements in cloud and high-performance computing also boost AI software adoption.
By technology, the market is classified into machine learning and other technologies. The machine learning segment is expected to reach USD 15.9 billion during the analysis period. Machine learning revolutionizes drug development by analyzing vast datasets to identify drug candidates, predict efficacy and safety, and optimize clinical trials. Growth is supported by advancements in computational power, data availability, and algorithm development. Additionally, machine learning's ability to personalize medicine and tailor treatments to individual patients' genetic profiles further drives its adoption in the pharmaceutical industry.
North America held a 47.4% market share in 2023 and is set for substantial growth. The region's strong pharmaceutical industry, leading AI technology providers, and supportive regulatory environment drive this dominance. Collaborations between academia, industry, and tech providers further bolster North America's position in AI drug discovery. The U.S. market was valued at USD 823.6 million in 2023 and is projected to grow at a 29.1% CAGR. Increased government initiatives promoting precision medicine, research funding, and the adoption of AI tools in R&D by major pharmaceutical companies propel growth. The advanced healthcare infrastructure in the U.S. supports early AI technology adoption, ensuring a significant market presence.
Table of Contents
Chapter 1 Methodology and Scope
1.1 Market scope and definitions
1.2 Research design
1.2.1 Research approach
1.2.2 Data collection methods
1.3 Base estimates and calculations
1.3.1 Base year calculation
1.3.2 Key trends for market estimation
1.4 Forecast model
1.5 Primary research and validation
1.5.1 Primary sources
1.5.2 Data mining sources
Chapter 2 Executive Summary
2.1 Industry 360° synopsis
Chapter 3 Industry Insights
3.1 Industry ecosystem analysis
3.2 Industry impact forces
3.2.1 Growth drivers
3.2.1.1 Growing number of cross industry collaboration and partnership
3.2.1.2 Artificial intelligence reduces cost and time utilized in the drug discovery and development process
3.2.1.3 Rising prevalence of chronic and infectious diseases
3.2.2 Industry pitfalls and challenges
3.2.2.1 Lack of data sets in the field of drug discovery
3.2.2.2 Limited understanding and expertise
3.3 Growth potential analysis
3.4 Regulatory landscape
3.5 AI in drug discovery - drugs by stage and therapeutic area
3.6 Funding received for AI in drug discovery, 2018-2020
3.7 Porter's analysis
3.8 PESTEL analysis
Chapter 4 Competitive Landscape, 2023
4.1 Introduction
4.2 Investment and partnership landscape
4.2.1 Investment landscape
4.2.2 Partnership landscape
4.3 Company matrix analysis
4.4 Competitive analysis of major market players
4.5 Competitive positioning matrix
4.6 Strategy dashboard
Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2018 - 2032 ($ Mn)
5.1 Key trends
5.2 Software
5.3 Services
Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Technology, 2018 - 2032 ($ Mn)
6.1 Key trends
6.2 Machine learning
6.2.1 Deep learning
6.2.2 Supervised learning
6.2.3 Unsupervised learning
6.2.4 Other machine learning technologies
6.3 Other technologies
Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Application Type, 2018 - 2032 ($ Mn)
7.1 Key trends
7.2 Molecular library screening
7.3 Target identification
7.4 Drug optimization and repurposing
7.5 De novo drug designing
7.6 Preclinical testing
Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Therapeutic Area, 2018 - 2032 ($ Mn)
8.1 Key trends
8.2 Oncology
8.3 Neurodegenerative diseases
8.4 Inflammatory diseases
8.5 Infectious diseases
8.6 Metabolic diseases
8.7 Rare diseases
8.8 Cardiovascular diseases
8.9 Other therapeutic areas
Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By End-Use, 2018 - 2032 ($ Mn)
9.1 Key trends
9.2 Pharmaceutical and biotechnology companies
9.3 Contract research organization (CROs)
9.4 Other end-users
Chapter 10 Market Estimates and Forecast, By Region, 2018 - 2032 ($ Mn)
