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세계의 유전체학 분야 인공지능(AI) 시장
Artificial Intelligence (AI) in Genomics
상품코드 : 1656212
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 02월
페이지 정보 : 영문 210 Pages
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한글목차

유전체학 분야 인공지능(AI) 세계 시장은 2030년까지 87억 달러에 달할 전망

2024년에 11억 달러로 추정되는 유전체학 분야 인공지능(AI) 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 40.6%로 성장하여 2030년에는 87억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 유전체학 AI 소프트웨어는 CAGR 43.7%를 기록하고, 분석기간 종료까지 46억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 유전체학 AI 서비스 분야의 성장률은 분석기간 동안 CAGR 39.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 3억 1,940만 달러로 추정, 중국은 CAGR 37.4%로 성장 예측

미국의 유전체학 분야 인공지능(AI) 시장은 2024년에 3억 1,940만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 12억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석기간인 2024-2030년 CAGR은 37.4%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석기간 동안 CAGR은 각각 36.5%와 33.7%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 25.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 유전체학 분야 인공지능(AI) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

인공지능(AI)은 유전체학에 혁명을 일으켜 유전체 시퀀싱과 유전자 분석의 정확성과 속도를 크게 향상시키고 있으며, AI를 유전체학에 통합함으로써 연구자와 의료진이 유전 물질을 더 빨리 해독하고 개인의 유전자 프로필에 맞는 치료 계획을 수립할 수 있게함으로써 맞춤형 의료의 발전을 촉진하고 있습니다. 맞춤형 의료의 진보를 촉진할 수 있습니다. 전자 의료 기록에서 얻은 방대한 데이터세트를 처리할 수 있는 AI의 능력은 의료, 농업, 환경 과학에 적용 범위를 넓혀 보다 정밀한 질병 관리와 치료법 선택에 기여하고 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 환자의 건강 상태 궤적을 분석하고 기존 방법보다 더 높은 정확도로 결과를 예측할 수 있기 때문에 개인화된 의료 접근 방식과 치료법 개발에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

AI는 복잡한 유전자 데이터를 분석하여 효과적인 개입을 설계할 수 있는 도구를 제공함으로써 유전자 치료에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. RNA 시퀀싱 기술, 특히 RNA-Seq는 유전자 발현과 돌연변이를 보다 정확하게 정량화하여 생물학적 과정과 잠재적 질병 메커니즘에 대한 더 깊은 인사이트를 제공함으로써 AI의 도움을 받아 질병을 유전자 수준에서 이해하고 치료하는 데 필수적입니다. 이러한 발전은 연구 속도를 가속화할 뿐만 아니라 치료와 유전자 치료의 질과 효과를 개선하고 현대 의학 및 과학적 이해의 한계를 뛰어넘는 데 있어 AI가 중요한 역할을 하고 있음을 강조합니다.

그러나 AI를 유전체학에 통합하는 것은 특히 유전자 데이터 보호와 프라이버시, 유전자 편집의 도덕적 의미와 같은 중대한 도전과 윤리적 고려 사항을 제기하고, AI와 유전체학의 결합이 강화됨에 따라 민감한 유전 정보의 보안을 보장하고 엄격한 규제 표준을 준수하는 것이 가장 중요합니다. 또한, 디자이너 유전자를 만들 수 있는 가능성에 대한 윤리적 논의는 이러한 기술을 어떻게 적용할 것인지에 대한 신중한 검토가 필요함을 강조하고 있습니다. 유전체학 분야에서 AI의 성장은 AI와 머신러닝 기술의 발전, 유전체 데이터의 급격한 증가, 정밀의료에 대한 관심 증가의 요인도 뒷받침하고 있습니다. 또한, 시퀀싱 비용의 감소, 의약품 개발에 대한 수요, 전략적 제휴, 민관 투자 증가 등이 모두 유전체 분야에서의 AI 적용 확대에 기여하고 있으며, 이는 이 분야를 더욱 발전시키고 헬스케어 및 의료의 다양한 측면에 미치는 영향을 확대할 것으로 예상됩니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어, 서비스, 하드웨어), 기술(머신러닝, 기타 기술), 기능(유전체 시퀀싱, 유전자 편집, 기타 기능), 애플리케이션(신약개발, 정밀의료, 진단, 기타 애플리케이션), 최종사용자(제약 및 생명공학 기업, 병원 및 의료 서비스 제공자, 연구센터, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례(주목 23개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence (AI) in Genomics Market to Reach US$8.7 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI) in Genomics estimated at US$1.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$8.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 40.6% over the analysis period 2024-2030. Genomics AI Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 43.7% CAGR and reach US$4.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Genomics AI Services segment is estimated at 39.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$319.4 Million While China is Forecast to Grow at 37.4% CAGR

The Artificial Intelligence (AI) in Genomics market in the U.S. is estimated at US$319.4 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 37.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 36.5% and 33.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 25.8% CAGR.

Global Artificial Intelligence (AI) in Genomics Market - Key Trends and Drivers Summarized

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing genomics, significantly enhancing the accuracy and speed of genome sequencing and genetic analysis. By integrating AI with genomics, researchers and healthcare providers can more quickly decode genetic material, facilitating advancements in personalized medicine where treatment plans are tailored to individual genetic profiles. AI's capacity to handle vast datasets gleaned from electronic medical records has expanded its applications across healthcare, agriculture, and environmental science, contributing to more targeted disease management and therapy options. For instance, AI algorithms can analyze patient health trajectories and predict outcomes with greater precision than traditional methods, profoundly impacting the development of personalized medical approaches and treatments.

In gene therapy, AI plays a pivotal role by providing tools to design effective interventions by analyzing complex genetic data. This capability is vital in enhancing the understanding and treatment of diseases at the genetic level. RNA sequencing technologies, especially RNA-Seq, benefit from AI by offering more accurate quantifications of gene expressions and their variations, thus providing deeper insights into biological processes and potential disease mechanisms. These advancements are not only accelerating the pace of research but also improving the quality and effectiveness of medical treatments and gene therapies, underscoring the critical role of AI in pushing the boundaries of modern medicine and scientific understanding.

However, the integration of AI into genomics raises significant challenges and ethical considerations, particularly concerning the protection and privacy of genetic data and the moral implications of genetic editing. Ensuring the security of sensitive genetic information and adhering to strict regulatory standards are paramount as AI and genomics become more intertwined. Moreover, ethical debates surrounding the potential for creating designer genes highlight the need for careful consideration of how these technologies are applied. The growth of AI in genomics is also driven by factors such as advancements in AI and machine learning technologies, the exponential increase in genomic data, and the growing emphasis on precision medicine. Additionally, reduced sequencing costs, the demand for drug development, strategic collaborations, and increased public and private investment all contribute to the expansion of AI applications in genomics, promising to further advance the field and expand its impact on various aspects of healthcare and medicine.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence (AI) in Genomics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software, Services, Hardware); Technology (Machine Learning, Other Technologies); Functionality (Genome Sequencing, Gene Editing, Other Functionalities); Application (Drug Discovery & Development, Precision Medicine, Diagnostics, Other Applications); End-User (Pharma & Biotech Companies, Hospitals & Healthcare Providers, Research Centers, Other End-Users)

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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