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세계의 임상시험용 인공지능 시장
Artificial Intelligence in Clinical Trials
상품코드 : 1644166
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 180 Pages
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한글목차

세계의 임상시험용 인공지능 시장은 2030년까지 35억 달러에 도달

2024년에 16억 달러로 추정되는 세계의 임상시험용 인공지능 시장은 분석 기간인 2024-2030년에 CAGR 14.0%로 성장하며, 2030년에는 35억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 임상시험 AI 소프트웨어는 CAGR 13.3%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 19억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 임상시험 AI 서비스 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 14.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 4억 2,060만 달러로 추정, 중국은 CAGR 13.2%로 성장 예측

미국의 임상시험용 인공지능 시장은 2024년에 4억 2,060만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR을 13.2%로 견인하며 2030년까지 5억 4,500만 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 12.8%와 12.1%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 10.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 임상시험용 인공지능 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI가 임상시험을 어떻게 변화시킬 것인가?

인공지능(AI)은 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 결과를 개선함으로써 임상시험 환경을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. AI는 머신러닝 알고리즘, 자연 언어 처리(NLP), 예측 분석을 활용하여 임상시험 프로세스를 간소화함으로써 이러한 문제를 해결하고, 시간과 비용, 환자 모집 및 데이터 수집 지연과 같은 비효율적인 문제를 해결할 수 있습니다.

환자 모집에서 AI 시스템은 전자건강기록(EHR), 유전자 데이터 및 기타 데이터세트를 분석하여 임상시험 기준을 충족하는 적격 후보자를 식별합니다. 또한 AI는 과거 데이터를 분석하여 가장 효과적인 프로토콜, 평가변수 및 연구 방법을 예측함으로써 임상시험 설계를 최적화하고, 모집 일정을 단축하고 보다 다양하고 대표성 있는 참가자 풀을 확보할 수 있도록 돕습니다.

임상시험 중 AI 기반 플랫폼은 환자 반응 모니터링을 자동화하고 이상 징후를 실시간으로 파악하여 데이터 수집 및 분석을 강화합니다. 이러한 툴을 통해 신속한 의사결정을 내릴 수 있으며, 의뢰자는 프로토콜을 조정하고 시험 효율성을 향상시킬 수 있습니다. AI는 임상시험 워크플로우의 주요 병목현상을 해결함으로써 임상 연구 및 개발에 변화를 가져오고 있습니다.

임상시험에서 AI 도입의 원동력은 무엇인가?

임상시험의 복잡성은 이 분야에서 AI 도입의 큰 원동력이 되고 있습니다. 정밀의료와 개인 맞춤형 치료의 부상으로 임상시험은 보다 상세한 데이터와 피험자 모집 및 모니터링에 대한 개별화된 접근 방식을 필요로 하고 있으며, AI 시스템은 이러한 복잡한 데이터세트를 관리하고 해석하는 데 필요한 컴퓨팅 및 분석 능력을 제공함으로써 임상시험의 성공을 보장합니다. 성공할 수 있도록 도와줍니다.

의약품 개발 비용 증가도 중요한 요인 중 하나입니다. 평균적으로 제약업계에서 임상시험은 R&D 비용의 상당 부분을 차지하는데, AI 기반 툴은 임상시험 기관 선정, 데이터 분석, 규제 당국 보고 등 노동집약적인 작업을 자동화하여 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 효율성을 통해 스폰서는 자원을 보다 효과적으로 배분하고 의약품을 더 빨리 시장에 출시할 수 있습니다.

또한 AI 툴은 환자 등록 및 청구 데이터베이스와 같은 실제 데이터를 분석하여 치료법의 장기적인 안전성과 효능을 평가하기 위해 시판 후 임상시험 및 관찰 연구에 AI를 도입하는 등 실제 증거에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 기능은 근거에 기반한 의사결정을 강조하는 규제 동향과 일치하며, 임상시험에 AI를 통합하는 것을 더욱 촉진하고 있습니다.

AI가 임상연구의 다양성과 접근성을 개선할 수 있는가?

AI는 고급 데이터 분석과 예측 모델링을 활용하여 다양성 및 접근성과 같은 임상 연구의 오랜 난제를 해결하고 있습니다. 기존 임상시험은 불특정 다수로부터 참가자를 모집하는 데 어려움을 겪어 인구통계학적으로 일반화되지 않는 편향된 결과를 초래할 수 있는데, AI 시스템은 임상 정보와 함께 사회인구학적 데이터를 분석하여 다양한 참가자를 식별하고 모집함으로써 보다 종합적인 임상시험을 가능하게 합니다. 임상시험을 실현합니다.

AI를 활용한 툴은 분산형 및 가상 임상시험 모델을 가능하게 함으로써 임상시험에 대한 접근성을 확대하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 참가자들이 임상시험을 위해 임상시험 기관을 방문해야 할 필요성을 줄여주고, 지방이나 의료 서비스가 부족한 지역 주민들도 임상시험에 쉽게 접근할 수 있도록 하며, AI는 원격 모니터링과 데이터 수집을 용이하게 하여 참가자들이 집에서 편안하게 임상시험에 참여할 수 있도록 돕습니다. 이 기능은 모집률을 향상시킬 뿐만 아니라 전반적인 환자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

또한 AI는 임상시험 데이터를 실시간으로 분석할 수 있으므로 스폰서가 참여의 장벽을 파악하고 해결할 수 있도록 돕습니다. 모집 전략을 조정하고 물류 문제를 제거함으로써 AI는 보다 공평한 임상 연구 전망을 조성하고 있습니다. 이러한 발전은 보다 대표성 있고 영향력 있는 임상시험을 위한 길을 열어주고 있습니다.

임상시험에서 AI 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

임상시험 분야의 인공지능(AI) 시장 성장은 임상연구의 혁신과 효율성에 대한 수요 증가를 반영하는 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되고 있습니다. 만성질환 유병률 증가와 개인 맞춤형 치료의 필요성 증가는 복잡한 임상시험 설계 및 수행에 AI를 도입하는 데 박차를 가하고 있으며, AI 기반 플랫폼은 모집을 가속화하고, 프로토콜을 최적화하며, 데이터 분석을 강화함으로써 현대 임상연구의 주요 과제를 해결하고 있습니다.

의약품의 신속한 승인과 임상시험 과정의 투명성 향상과 같은 소비자 행동 동향은 제약회사들이 AI 솔루션을 채택하도록 유도하고 있으며, AI 툴은 실시간 보고 및 모니터링을 통해 이해관계자들이 임상시험의 수명주기 전반에 걸쳐 정보를 얻을 수 있도록 돕습니다.

또한 FDA와 같은 기관은 임상시험의 효율성과 규정 준수를 개선하기 위해 AI의 도입을 장려하고 있으며, 임상연구에 첨단 기술을 사용하는 것에 대한 규제 당국의 지원도 시장 성장을 가속하고 있습니다. 이러한 요인들은 AI 알고리즘, 데이터 통합, 웨어러블 기술의 발전과 함께 임상시험에서 AI 시장의 급속한 성장을 가속하고 있으며, 의약품 개발 및 임상 연구 분야의 미래 혁신의 핵심으로 자리매김하고 있습니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어 컴포넌트, 서비스 컴포넌트);애플리케이션(의약품 개발 애플리케이션, Drug Discovery 애플리케이션, 임상시험 관리 애플리케이션, 기타 애플리케이션);최종 용도(제약·바이오테크놀러지 기업 최종 용도, 학술·연구기관 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업의 예(총 48건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence in Clinical Trials Market to Reach US$3.5 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence in Clinical Trials estimated at US$1.6 Billion in the year 2024, is expected to reach US$3.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 14.0% over the analysis period 2024-2030. Clinical Trials AI Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 13.3% CAGR and reach US$1.9 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Clinical Trials AI Services segment is estimated at 14.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$420.6 Million While China is Forecast to Grow at 13.2% CAGR

The Artificial Intelligence in Clinical Trials market in the U.S. is estimated at US$420.6 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$545.0 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 13.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 12.8% and 12.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 10.3% CAGR.

Global Artificial Intelligence in Clinical Trials Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Transforming Clinical Trials?

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the clinical trials landscape by enhancing efficiency, reducing costs, and improving outcomes. Traditional clinical trials are often time-consuming, expensive, and fraught with inefficiencies, such as delays in patient recruitment and data collection. AI addresses these challenges by leveraging machine learning algorithms, natural language processing (NLP), and predictive analytics to streamline trial processes.

In patient recruitment, AI systems analyze electronic health records (EHRs), genetic data, and other datasets to identify eligible candidates who meet trial criteria. This accelerates recruitment timelines and ensures a more diverse and representative participant pool. AI also optimizes trial design by analyzing historical data to predict the most effective protocols, endpoints, and methodologies.

During trials, AI-powered platforms enhance data collection and analysis by automating the monitoring of patient responses and identifying anomalies in real time. These tools enable faster decision-making, allowing sponsors to adjust protocols and improve trial efficiency. By addressing critical bottlenecks in trial workflows, AI is transforming clinical research and development.

What Drives the Adoption of AI in Clinical Trials?

The increasing complexity of clinical trials is a significant driver of AI adoption in this domain. With the rise of precision medicine and personalized therapies, trials require more granular data and tailored approaches to recruitment and monitoring. AI systems provide the computational power and analytical capabilities needed to manage and interpret these complex datasets, ensuring trial success.

The growing cost of drug development is another key factor. On average, clinical trials account for a substantial portion of R&D expenditures in the pharmaceutical industry. AI-powered tools reduce costs by automating labor-intensive tasks, such as site selection, data analysis, and regulatory reporting. This efficiency allows sponsors to allocate resources more effectively and bring drugs to market faster.

Additionally, the demand for real-world evidence is driving the adoption of AI in post-market trials and observational studies. AI tools analyze real-world data, such as patient registries and claims databases, to assess the long-term safety and effectiveness of therapies. These capabilities align with regulatory trends emphasizing evidence-based decision-making, further supporting AI’s integration into clinical trials.

Can AI Improve Diversity and Accessibility in Clinical Research?

AI is addressing longstanding challenges in clinical research, such as diversity and accessibility, by leveraging advanced data analysis and predictive modeling. Traditional clinical trials often struggle to recruit participants from underrepresented populations, leading to biased results that may not generalize across demographics. AI systems analyze socio-demographic data alongside clinical information to identify and recruit diverse participants, ensuring more inclusive trials.

AI-powered tools are also expanding access to clinical trials by enabling decentralized and virtual trial models. These approaches reduce the need for participants to travel to trial sites, making research more accessible to those in rural or underserved areas. AI facilitates remote monitoring and data collection, allowing participants to engage from the comfort of their homes. This capability not only improves recruitment rates but also enhances the overall patient experience.

Moreover, AI enables real-time analysis of trial data, allowing sponsors to identify and address barriers to participation. By tailoring recruitment strategies and removing logistical challenges, AI is fostering a more equitable clinical research landscape. These advancements are paving the way for more representative and impactful clinical trials.

What’s Driving the Growth of the AI in Clinical Trials Market?

The growth in the Artificial Intelligence in Clinical Trials market is driven by several key factors, reflecting the increasing demand for innovation and efficiency in clinical research. The rising prevalence of chronic diseases and the growing need for personalized therapies are spurring the adoption of AI to design and execute complex trials. AI-powered platforms accelerate recruitment, optimize protocols, and enhance data analysis, addressing critical challenges in modern clinical research.

Consumer behavior trends, such as the demand for faster drug approvals and greater transparency in trial processes, are pushing pharmaceutical companies to adopt AI solutions. AI tools enable real-time reporting and monitoring, ensuring that stakeholders remain informed throughout the trial lifecycle.

Furthermore, regulatory support for the use of advanced technologies in clinical research is boosting market growth. Agencies such as the FDA are encouraging the adoption of AI to improve trial efficiency and compliance. These factors, combined with advancements in AI algorithms, data integration, and wearable technologies, are driving the rapid expansion of the AI in Clinical Trials market, positioning it as a cornerstone of future innovation in drug development and clinical research.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence in Clinical Trials market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software Component, Services Component); Application (Drug Development Application, Drug Discovery Application, Clinical Trial Management Application, Other Applications); End-Use (Pharma & Biotech Companies End-Use, Academic and Research Institutes 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.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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