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세계의 환자 매칭을 위한 인공지능(AI) 기반 임상시험 솔루션 시장
Artificial Intelligence-based Clinical Trial Solutions for Patient Matching
상품코드 : 1644162
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 142 Pages
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한글목차

환자 매칭을 위한 인공지능(AI) 기반 임상시험 솔루션 세계 시장, 2030년까지 24억 달러 규모에 달할 전망

2024년 6억 4,160만 달러로 추정되는 환자 매칭을 위한 인공지능(AI) 기반 임상시험 솔루션 세계 시장은 2024-2030년간 24.8%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2030년에는 24억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 종양학 용도는 CAGR 25.3%를 기록하여 분석 기간 동안 6억 4,890만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 대사성 질환 용도 부문은 분석 기간 동안 CAGR 24.5%의 성장률을 나타낼 것으로 추정됩니다.

미국 시장은 1억 6,870만 달러로 추정, 중국은 CAGR 23.5%로 성장 전망

미국의 환자 매칭을 위한 인공지능(AI) 기반 임상시험 솔루션 시장은 2024년 1억 6,870만 달러 규모에 달할 것으로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2024-2030년의 분석 기간 동안 23.5%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 2030년까지 3억 6,920만 달러 규모에 도달할 것으로 예측됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 분석 기간 동안 각각 22.7%와 21.4%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다. 유럽에서는 독일이 약 17.1%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 환자 매칭을 위한 인공지능(AI) 기반 임상시험 솔루션 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 요약

AI는 임상시험에서 환자 매칭에 어떤 혁명을 가져올 것인가?

인공지능(AI)은 임상시험 참여자 확인의 속도, 정확성, 효율성을 크게 향상시킴으로써 임상시험의 환자 매칭을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 기존의 임상시험 환자 모집 방식은 시간이 오래 걸리고 오류와 지연이 발생하기 쉬운 수작업에 의존하는 경우가 많았는데, AI 기반 솔루션은 고급 머신러닝 알고리즘을 활용하여 전자건강기록(EHR), 유전자 데이터베이스, 병력 등 방대한 양의 환자 데이터를 분석합니다. 이러한 알고리즘은 임상시험의 특정 기준을 충족하는 적격 참가자를 식별하여 보다 타겟팅되고 효과적인 모집 프로세스를 보장합니다.

의사의 메모나 영상진단 결과와 같은 비정형 데이터를 처리할 수 있는 AI의 능력은 환자 매칭에 있어 또 다른 획기적인 변화입니다. AI 시스템은 관련 정보를 추출하고 임상시험 요건과 대조하여 다른 방법으로는 간과될 수 있는 후보자를 발견할 수 있습니다. 또한, AI는 임상시험 프로토콜의 발전에 따라 환자 자격을 동적으로 업데이트할 수 있어 일관되고 최적화된 모집 프로세스를 보장할 수 있습니다. 이러한 효율성은 임상시험의 지연을 줄이고 성공 가능성을 높여 임상시험 생태계에서 AI는 필수 불가결한 요소로 자리 잡고 있습니다.

임상시험 환자 매칭에 AI를 도입하는 원동력은 무엇인가?

임상시험의 복잡성과 개인화된 의료에 대한 수요가 증가하면서 환자 매칭에 AI 기반 솔루션이 도입되고 있습니다. 정밀 의학이 확산됨에 따라 임상시험에는 매우 구체적인 유전적, 인구 통계학적, 임상적 프로파일을 가진 참가자가 필요하며, AI는 대규모 데이터 세트를 선별하고 이러한 정확한 기준을 충족하는 개인을 식별하는 데 탁월하여 현대 임상 연구의 주요 과제를 해결하고 있습니다. 현대 임상연구의 중요한 과제를 해결하고 있습니다. 이러한 능력은 적격 참가자를 찾기가 특히 어려운 희귀질환 임상시험에서 특히 가치가 있습니다.

또한, 임상시험의 비용과 기간이 증가함에 따라 제약사들은 효율성을 높이기 위해 AI를 활용한 솔루션을 도입하고 있습니다. 환자 모집은 임상시험 과정에서 가장 큰 병목 현상으로, 이 단계의 지연은 큰 재정적 손실로 이어질 수 있으며, AI는 이 과정을 간소화하고 모집 기간을 단축하여 임상시험을 더 빠르게 진행할 수 있도록 돕습니다. 규제 당국의 헬스케어 분야에서의 AI 활용에 대한 지원은 데이터 상호운용성 향상과 함께 이러한 기술의 채택을 더욱 촉진하고 있습니다. 이러한 요인들을 종합하면, 임상시험에서 환자 매칭 문제를 해결하는 데 있어 AI가 점점 더 중요해지고 있다는 것을 알 수 있습니다.

AI가 임상시험의 공정성과 접근성을 개선할 수 있을까?

AI 기반 임상시험 솔루션은 임상시험의 공정성과 접근성을 개선하는 데 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 역사적으로 임상시험에서 특정 인구통계학적 집단의 과소 대표성은 심각한 문제로, 편향된 결과를 초래하고 연구 결과의 일반화 가능성을 제한해 왔으며, AI는 임상시험 자격 기준을 충족하는 다양한 환자 집단을 식별하고 보다 폭넓게 대표성을 확보함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 수 있습니다. AI 시스템은 임상 정보와 함께 사회 인구 통계학적 데이터를 분석함으로써 실제 환자 집단의 다양성을 반영하는 보다 종합적인 모집 과정을 촉진할 수 있습니다.

또한, AI 기반 플랫폼은 원격 및 분산형 임상시험 모델을 가능하게 하여, 의료 서비스가 부족한 지역이나 지리적으로 멀리 떨어진 지역의 참가자들에게 더 많은 접근성을 제공할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 원격 의료 및 모바일 헬스 솔루션을 활용하여 환자를 참여시키고, 임상시험 시설로 자주 이동해야 하는 불편함을 줄여줍니다. 이는 거동이 불편하거나 전문 의료 시설에 접근하기 어려운 사람들에게 특히 유용합니다. 이러한 격차를 해소함으로써 AI는 임상시험 참여를 민주화하고, 포용성을 촉진하며, 의학 연구의 혜택이 더 널리 퍼질 수 있도록 돕고 있습니다.

AI 기반 임상시험 솔루션 시장의 성장을 이끄는 요인은 무엇일까?

환자 매칭을 위한 인공지능(AI) 기반 임상시험 솔루션 시장의 성장은 몇 가지 중요한 요인에 의해 주도되고 있으며, 이는 임상연구의 과제를 극복하기 위해 인공지능에 대한 의존도가 높아지고 있음을 반영합니다. 임상시험 설계의 복잡성과 만성질환 및 희귀질환의 확산은 환자 모집을 효율화하는 AI 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 임상시험의 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 AI의 능력은 제약회사와 임상시험수탁기관(CRO)으로부터 많은 투자를 이끌어내고 있습니다.

데이터 통합 기술의 발전과 고품질의 대규모 헬스케어 데이터 세트의 가용성이 증가함에 따라 AI 기반 도구의 채택이 더욱 가속화되고 있습니다. 웨어러블 헬스케어 기기 및 환자 포털 사용 증가와 같은 소비자 행동 트렌드는 환자 매칭에 활용될 수 있는 귀중한 실시간 데이터를 생성하고 있습니다. 임상연구의 혁신을 촉진하기 위한 규제적 노력도 AI 기반 솔루션의 성장을 가속하고 있습니다. 이러한 요인들과 AI 알고리즘 및 클라우드 컴퓨팅의 지속적인 발전이 결합되어 AI가 임상시험의 미래를 위한 초석으로 자리 잡으면서 시장의 급속한 확장을 주도하고 있습니다.

부문

용도(종양학 용도, 대사성 질환 용도, 신경질환 용도, 감염성 질환 용도, 순환기 질환 용도, 기타 용도), 최종 용도(제약회사 최종 용도, 학술기관 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 예시(36개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence-based Clinical Trial Solutions for Patient Matching Market to Reach US$2.4 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence-based Clinical Trial Solutions for Patient Matching estimated at US$641.6 Million in the year 2024, is expected to reach US$2.4 Billion by 2030, growing at a CAGR of 24.8% over the analysis period 2024-2030. Oncology Application, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 25.3% CAGR and reach US$648.9 Million by the end of the analysis period. Growth in the Metabolic Diseases Application segment is estimated at 24.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$168.7 Million While China is Forecast to Grow at 23.5% CAGR

The Artificial Intelligence-based Clinical Trial Solutions for Patient Matching market in the U.S. is estimated at US$168.7 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$369.2 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 23.5% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 22.7% and 21.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 17.1% CAGR.

Global Artificial Intelligence-Based Clinical Trial Solutions for Patient Matching Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Revolutionizing Patient Matching in Clinical Trials?

Artificial Intelligence (AI) is transforming patient matching in clinical trials by significantly improving the speed, accuracy, and efficiency of participant identification. Traditional methods of recruiting patients for clinical trials are often time-consuming and rely on manual processes that are prone to errors and delays. AI-based solutions leverage advanced machine learning algorithms to analyze vast amounts of patient data from electronic health records (EHRs), genetic databases, and medical histories. These algorithms identify eligible participants who meet the specific criteria for trials, ensuring a more targeted and effective recruitment process.

AI’s ability to process unstructured data, such as physician notes and imaging results, is another game-changer in patient matching. By extracting relevant information and cross-referencing it with trial requirements, AI systems can uncover candidates who might otherwise be overlooked. Furthermore, AI enables dynamic updates to patient eligibility as trial protocols evolve, ensuring a consistent and optimized recruitment process. This efficiency reduces trial delays and enhances the likelihood of success, making AI indispensable in the clinical trial ecosystem.

What Drives the Adoption of AI in Clinical Trial Patient Matching?

The increasing complexity of clinical trials and the growing demand for personalized medicine are driving the adoption of AI-based solutions in patient matching. As precision medicine gains traction, trials require participants with highly specific genetic, demographic, and clinical profiles. AI excels at sifting through large datasets to identify individuals who meet these precise criteria, addressing a critical challenge in modern clinical research. This capability is especially valuable for rare disease trials, where finding eligible participants can be particularly difficult.

Additionally, the rising cost and duration of clinical trials are prompting pharmaceutical companies to adopt AI-driven solutions to improve efficiency. Patient recruitment is a major bottleneck in the trial process, and delays in this phase can lead to significant financial losses. AI streamlines this process, reducing recruitment timelines and enabling trials to proceed faster. Regulatory support for the use of AI in healthcare, combined with advancements in data interoperability, is further boosting the adoption of these technologies. These factors collectively highlight the growing importance of AI in addressing the challenges of patient matching in clinical trials.

Can AI Improve Equity and Accessibility in Clinical Trials?

AI-based clinical trial solutions are playing a pivotal role in enhancing equity and accessibility in clinical research. Historically, underrepresentation of certain demographic groups in clinical trials has been a significant issue, leading to biased outcomes and limiting the generalizability of findings. AI can address this challenge by identifying diverse patient populations that align with trial eligibility criteria, ensuring broader representation. By analyzing socio-demographic data alongside clinical information, AI systems can facilitate more inclusive recruitment processes that reflect the diversity of real-world patient populations.

Moreover, AI-based platforms enable remote and decentralized trial models, expanding access to participants in underserved and geographically remote areas. These platforms leverage telehealth and mobile health solutions to engage patients, reducing the need for frequent travel to trial sites. This is particularly beneficial for individuals with limited mobility or access to specialized healthcare facilities. By bridging these gaps, AI is democratizing participation in clinical trials, fostering inclusivity and ensuring that the benefits of medical research are more widely distributed.

What’s Driving the Growth of the AI-Based Clinical Trial Solutions Market?

The growth in the Artificial Intelligence-Based Clinical Trial Solutions for Patient Matching market is driven by several critical factors, reflecting the increasing reliance on AI to overcome the challenges of clinical research. The escalating complexity of trial designs, coupled with the growing prevalence of chronic and rare diseases, is fueling demand for AI solutions that streamline patient recruitment. AI’s ability to enhance trial efficiency and reduce costs is also attracting significant investments from pharmaceutical companies and contract research organizations (CROs).

Advancements in data integration technologies and the increasing availability of large, high-quality healthcare datasets are further enabling the adoption of AI-driven tools. Consumer behavior trends, such as the increasing use of wearable health devices and patient portals, are generating valuable real-time data that can be leveraged for patient matching. Regulatory initiatives aimed at fostering innovation in clinical research are also supporting the growth of AI-based solutions. These factors, combined with continuous advancements in AI algorithms and cloud computing, are driving the market’s rapid expansion and positioning AI as a cornerstone in the future of clinical trials.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence-based Clinical Trial Solutions for Patient Matching market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Application (Oncology Application, Metabolic Diseases Application, Neurological Diseases or Conditions Application, Infectious Diseases Application, Cardiovascular Diseases Application, Other Applications); End-Use (Pharmaceutical Companies End-Use, Academia End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 36 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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