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세계의 제약 및 바이오테크놀러지 인공지능(AI) 시장
Artificial Intelligence (AI) in Pharma and Biotech
상품코드 : 1799105
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 142 Pages
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한글목차

세계의 제약 및 바이오테크놀러지 인공지능(AI) 시장은 2030년까지 90억 달러에 이를 전망

2024년에 31억 달러로 추정되는 제약 및 바이오테크놀러지 인공지능(AI) 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 19.2%로 성장하여 2030년에는 90억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 Drug Discovery & Development 용도는 CAGR 17.9%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 26억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 임상시험＆최적화 용도 분야의 성장률은 분석 기간중 CAGR 17.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 8억 2,280만 달러로 추정, 중국은 CAGR 18.3%로 성장 예측

미국의 제약 및 바이오테크놀러지 인공지능(AI) 시장은 2024년에 8억 2,280만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 14억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 18.3%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 17.5%와 16.8%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.3%를 보일 전망입니다.

세계의 제약 및 바이오테크놀러지 인공지능(AI) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI는 신약개발 라이프사이클에 어떤 혁명을 가져올 것인가?

인공지능은 전체 신약개발 프로세스를 가속화하고 최적화함으로써 제약-바이오 산업을 획기적으로 재편하고 있습니다. 기존의 의약품 개발은 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 작업으로, 하나의 신약을 출시하는 데 10년 이상 소요되는 경우가 많으며, 수십억 달러의 비용이 소요됩니다. AI는 유전체학, 단백질체학, 임상시험 기록 등 방대한 데이터 세트를 신속하게 분석하여 실행 가능한 신약 타겟을 식별하고 화합물의 거동을 예측함으로써 이러한 패러다임을 바꾸고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 수천 개의 잠재적 분자를 선별하고, 예측된 효능, 독성, 생체 이용률에 따라 순위를 매길 수 있어 전임상 스크리닝 단계를 간소화할 수 있습니다. AI에 의한 생성 모델은 지정된 치료 요건을 충족하는 새로운 분자 구조를 설계할 수도 있습니다. 또한, AI는 바이오마커의 선택과 검증을 개선하고, 연구자들이 보다 효과적으로 적절한 환자 집단에 약물을 적용할 수 있도록 돕고 있습니다. 이러한 기술 혁신은 초기 단계의 연구개발 속도를 높일 뿐만 아니라, 비용이 많이 드는 후기 임상시험의 실패 위험도 줄일 수 있습니다. 자연어 처리 도구는 과학 문헌, 특허, 임상 데이터베이스를 분석하는 데 사용되어 지금까지 간과되었던 통찰력을 밝혀내고 있습니다. AI는 실제 증거와 과거 데이터를 통합하여 예측 모델링을 강화하고, 가설 생성을 지원하며, 개발 과정에서 더 많은 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 그 결과, 보다 민첩하고 데이터에 기반한 신약 개발 모델을 구현하여 시장 출시 시간을 단축하고 임상 성공 가능성을 높일 수 있습니다. 의약품 개발에서 AI의 역할은 더 이상 실험적인 것이 아닙니다. AI는 제약 혁신에 필수적인 도구가 되고 있으며, 기업이 환자에게 새로운 치료법을 보다 신속하고 효율적으로 제공할 수 있도록 돕고 있습니다.

임상시험, 맞춤형 의료, 규제준수에서 AI의 역할은?

AI는 임상시험 관리, 개인 맞춤형 의료, 규제 당국의 워크플로우에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 분야는 전통적으로 복잡성, 가변성, 비효율성을 내포하고 있습니다. 임상시험에서는 임상시험 수행의 가장 큰 병목현상 중 하나인 환자 모집을 최적화하기 위해 AI가 도입되고 있습니다. AI 시스템은 전자의무기록, 유전자 데이터, 건강의 사회적 결정 요인을 분석하여 적격 환자를 더 빨리 식별하고, 치료 순응도 및 반응 가능성을 예측할 수 있습니다. AI는 또한 적응형 시험 설계를 지원하며, 입력 데이터에 따라 실시간으로 프로토콜을 수정하여 시험의 효율성과 통계적 검출력을 향상시킵니다. 개인 맞춤형 의료에서 AI는 환자 개개인의 생물학적 고유성을 해독하고 표적 치료와 매칭하는 데 있어 매우 중요합니다. 알고리즘은 유전체 서열, 단백질 발현, 마이크로바이옴 프로파일을 분석하여 약물 반응을 예측하고 부작용을 최소화함으로써 보다 맞춤화된 치료 계획을 수립할 수 있는 길을 열어줍니다. 규제 관련 업무에서 AI는 가이드라인 업데이트, 안전 경고, 다양한 시장에 걸친 표시 요건 모니터링을 자동화하여 규정 준수를 보장하는 데 도움을 주고 있습니다. 지능형 문서 처리 도구는 제출 서류 준비, 불일치 확인, FDA 및 EMA와 같은 규제 기관과의 원활한 소통을 위해 사용됩니다. 파마코비젼 역시 AI의 혜택을 받고 있는 분야로, 소셜 미디어, 임상 기록, 시판 후 보고와 같은 이종 데이터 소스에서 부작용 신호를 감지하기 위해 머신러닝 시스템이 사용되고 있습니다. 이러한 기능을 통해 수작업을 줄이고 안전성 평가의 정확성과 적시성을 높일 수 있습니다. AI는 임상, 개인화, 규제 환경을 변화시킴으로써 실험실에서 환자까지의 여정을 가속화할 뿐만 아니라, 치료가 더 안전하고, 더 효과적이며, 더 개인에게 적합한 치료를 보장합니다.

제약사 및 바이오 기업은 AI를 비즈니스 모델과 연구개발 인프라에 어떻게 접목하고 있는가?

제약 및 생명공학 기업들은 혁신이 주도하는 상황에서 경쟁력을 유지하기 위해 AI를 핵심 사업 전략 및 R&D 인프라에 통합하려는 움직임을 강화하고 있습니다. 주요 제약사들은 AI 스타트업 및 하이테크 기업들과 전략적 파트너십을 맺고 표적 식별, 화합물 스크리닝, 시험 최적화를 위한 플랫폼을 공동 개발하고 있습니다. 이러한 제휴를 통해 전문 지식과 고유한 데이터 세트에 대한 접근이 가능해져 연구 개발 기간을 크게 단축할 수 있습니다. 또한, 많은 기업들이 사내에 AI 우수 센터를 설립하고 데이터 사이언스자, 생물정보학자, 계산 화학자를 고용하여 AI 역량을 부서 간 통합하고 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼과 고성능 컴퓨팅은 유전체학, 임상 연구, 디지털 헬스 용도에서 생성되는 대량의 데이터를 처리하기 위해 채택되고 있습니다. AI 기반 플랫폼은 포트폴리오의 우선순위를 정하는 데 활용되며, 의사결정권자가 예측 분석을 기반으로 어떤 자산을 진행할지 또는 보류할지를 평가할 수 있도록 돕고 있습니다. 제조 측면에서는 AI가 공정 최적화, 품질 관리, 예지보전을 지원하여 일관된 제품 품질을 보장하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 영업 및 마케팅 분야에서는 AI 툴이 시장 동향, 처방 패턴, 고객 피드백을 분석하여 의료진과 환자를 위한 개인화된 참여 전략을 수립합니다. 또한, AI는 디지털 치료제 및 동반 진단 의약품 분야에서도 그 역할이 확대되고 있으며, 기존 의약품과 소프트웨어 기반 모니터링 및 행동 중재를 결합한 통합 치료 솔루션을 개발할 수 있게 해줍니다. AI 중심의 비즈니스 모델로의 전환은 비단 대기업에만 국한된 것이 아닙니다. 신생 생명공학 기업들은 차별화를 꾀하고, 낭비 없는 경영을 구축하며, 투자를 유치하기 위해 첫날부터 AI를 활용하고 있습니다. AI가 성숙해짐에 따라, AI는 제약 가치사슬의 각 단계에 걸쳐 전략적 원동력이 되고 있으며, 혁신, 속도, 정확성의 문화를 조성하고 있습니다.

제약-바이오 시장에서 AI의 지속적인 세계 성장 동력은 무엇인가?

제약 및 생명공학 시장에서 인공지능의 성장은 헬스케어 수요 증가, 데이터 세트의 확대, 기술 혁신, 유리한 규제 및 투자 환경의 조합에 의해 이루어지고 있습니다. 암, 알츠하이머병, 희귀 유전성 질환 등 만성적이고 복잡한 질병에 대한 세계적 부담은 보다 신속하고 효과적인 치료 솔루션에 대한 긴급한 수요를 창출하고 있습니다. AI는 신약개발을 가속화하고 치료의 정확성을 향상시킴으로써 이러한 요구에 부응할 수 있습니다. 전자의무기록, 유전체 시퀀싱, 웨어러블 헬스 디바이스의 보급으로 AI 모델의 원동력이 되는 정형/비정형 데이터가 방대하게 축적되고 있습니다. 자연어 처리, 머신러닝, 신경망 등의 기술 발전으로 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 데이터를 분석할 수 있게 되면서 의약품 개발, 임상 의사결정, 시장 진출 전략에 도움이 되는 통찰력을 얻을 수 있게 되었습니다. 생명과학 분야의 AI 혁신을 촉진하기 위한 정부의 이니셔티브와 민관 파트너십도 연구 및 개발을 위한 자금 지원과 정책적 지원을 통해 성장을 뒷받침하고 있습니다. AI에 초점을 맞춘 바이오 벤처기업에 대한 벤처캐피털 투자가 급증하고 있으며, 이는 AI를 활용한 의약품 개발 시장 개척 가능성에 대한 강한 자신감을 반영하고 있습니다. 정밀의료의 등장과 환자 중심 의료의 추진은 개인 맞춤형 치료 전략을 가능하게 하는 AI 도구에 대한 수요를 더욱 강화시키고 있습니다. 전 세계 제약사들도 비용 절감과 R&D 효율성 향상에 대한 압박을 받고 있으며, AI는 혁신을 지속하기 위한 유력한 솔루션이 되고 있습니다. AI가 발견한 신약 후보물질이 임상시험에 진입하는 등 성공사례가 늘어남에 따라 생명과학 분야에서 AI의 신뢰성과 채택은 계속 확대되고 있습니다. 이러한 요인들이 결합되어 제약 및 생명공학 분야의 AI 시장의 견고하고 지속적인 확장을 촉진하고 있으며, 데이터 중심의 기술 기반 헬스케어 혁신의 새로운 시대가 도래할 조짐을 보이고 있습니다.

부문

용도(Drug Discovery & Development 용도, 임상시험 및 최적화 용도, 예측 유지보수 및 품질관리 용도, Drug Discovery 표적 식별 용도, 질병 진단·예후 용도, 기타 용도), 최종사용자(제약 기업 및 바이오테크놀러지 기업 최종사용자, 학술기관 및 연구기관 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence (AI) in Pharma and Biotech Market to Reach US$9.0 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI) in Pharma and Biotech estimated at US$3.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$9.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 19.2% over the analysis period 2024-2030. Drug Discovery & Development Application, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 17.9% CAGR and reach US$2.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Clinical Trials & Optimization Application segment is estimated at 17.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$822.8 Million While China is Forecast to Grow at 18.3% CAGR

The Artificial Intelligence (AI) in Pharma and Biotech market in the U.S. is estimated at US$822.8 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 18.3% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 17.5% and 16.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.3% CAGR.

Global Artificial Intelligence (AI) in Pharma and Biotech Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Revolutionizing the Drug Discovery and Development Lifecycle?

Artificial Intelligence is dramatically reshaping the pharmaceutical and biotechnology industries by accelerating and optimizing the entire drug discovery and development process. Traditional drug development is an expensive, time-consuming endeavor that often takes over a decade and costs billions of dollars to bring a single new drug to market. AI is changing this paradigm by enabling the rapid analysis of massive datasets, such as genomics, proteomics, and clinical trial records, to identify viable drug targets and predict the behavior of chemical compounds. Machine learning algorithms can sift through thousands of potential molecules and rank them based on predicted efficacy, toxicity, and bioavailability, thereby streamlining the preclinical screening phase. Generative AI models are even capable of designing novel molecular structures that meet specified therapeutic requirements. Moreover, AI is improving the selection and validation of biomarkers, helping researchers match drugs to the right patient populations more effectively. These innovations not only speed up early-stage R&D but also reduce the risk of failure in costly late-stage trials. Natural language processing tools are being used to analyze scientific literature, patents, and clinical databases to uncover previously overlooked insights. By integrating real-world evidence and historical data, AI enhances predictive modeling, supports hypothesis generation, and allows for more informed go/no-go decisions during development. The net result is a more agile and data-driven drug discovery model, reducing time to market and improving the chances of clinical success. AI’s role in drug development is no longer experimental; it is becoming an essential tool for pharmaceutical innovation, helping companies bring new treatments to patients faster and more efficiently.

What Role Is AI Playing in Clinical Trials, Personalized Medicine, and Regulatory Compliance?

AI is making a profound impact on clinical trial management, personalized medicine, and regulatory workflows, areas that are traditionally laden with complexity, variability, and inefficiency. In clinical trials, AI is being deployed to optimize patient recruitment, one of the biggest bottlenecks in trial execution. By analyzing electronic health records, genetic data, and social determinants of health, AI systems can identify eligible patients faster and predict their likelihood of adherence and response to treatment. AI also supports adaptive trial designs, where protocols are modified in real-time based on incoming data, improving trial efficiency and statistical power. For personalized medicine, AI is crucial in deciphering the biological uniqueness of individual patients and matching them with targeted therapies. Algorithms analyze genomic sequences, protein expressions, and even microbiome profiles to predict drug response and minimize adverse effects, paving the way for more customized treatment plans. In regulatory affairs, AI helps ensure compliance by automating the monitoring of guideline updates, safety alerts, and labeling requirements across different markets. Intelligent document processing tools are being used to prepare submissions, identify inconsistencies, and streamline interactions with regulatory agencies such as the FDA and EMA. Pharmacovigilance is another area benefiting from AI, where machine learning systems are used to detect adverse event signals from disparate data sources, including social media, clinical notes, and post-marketing reports. These capabilities reduce manual workload and enhance the accuracy and timeliness of safety assessments. By transforming the clinical, personalized, and regulatory landscape, AI is not only accelerating the path from lab to patient but also ensuring that treatments are safer, more effective, and more tailored to individual needs.

How Are Pharma and Biotech Companies Integrating AI into Their Business Models and R&D Infrastructure?

Pharma and biotech companies are increasingly embedding AI into their core business strategies and R&D infrastructure to stay competitive in an innovation-driven landscape. Large pharmaceutical firms are forming strategic partnerships with AI startups and tech companies to co-develop platforms for target identification, compound screening, and trial optimization. These collaborations enable access to specialized expertise and proprietary datasets that can significantly accelerate R&D timelines. Many companies are also establishing internal AI centers of excellence, hiring data scientists, bioinformaticians, and computational chemists to integrate AI capabilities across departments. Cloud-based platforms and high-performance computing are being adopted to handle the massive volume of data generated from genomics, clinical studies, and digital health applications. AI-driven platforms are being used for portfolio prioritization, helping decision-makers assess which assets to advance or shelve based on predictive analytics. On the manufacturing side, AI supports process optimization, quality control, and predictive maintenance, ensuring consistent product quality and reducing operational costs. In sales and marketing, AI tools analyze market trends, prescription patterns, and customer feedback to develop personalized engagement strategies for healthcare providers and patients. Additionally, AI is playing a growing role in digital therapeutics and companion diagnostics, enabling the development of integrated treatment solutions that combine traditional drugs with software-driven monitoring and behavioral interventions. This shift toward AI-centric business models is not limited to large enterprises. Emerging biotech firms are using AI from day one to differentiate themselves, build leaner operations, and attract investment. As AI matures, it is becoming a strategic enabler that cuts across every phase of the pharmaceutical value chain, fostering a culture of innovation, speed, and precision.

What Is Driving the Sustained Global Growth of AI in the Pharma and Biotech Market?

The growth in the artificial intelligence in pharma and biotech market is driven by a combination of rising healthcare demands, expanding datasets, technological innovation, and a favorable regulatory and investment environment. The global burden of chronic and complex diseases such as cancer, Alzheimer’s, and rare genetic disorders is creating an urgent need for faster and more effective therapeutic solutions. AI helps meet this need by accelerating drug discovery and improving treatment precision. The widespread adoption of electronic health records, genomic sequencing, and wearable health devices has created a vast and growing pool of structured and unstructured data that fuels AI models. Technological advancements in natural language processing, machine learning, and neural networks have made it possible to analyze this data in ways that were previously unimaginable, unlocking insights that guide drug development, clinical decision-making, and market access strategies. Government initiatives and public-private partnerships aimed at fostering AI innovation in life sciences are also supporting growth, providing funding and policy support for research and deployment. Venture capital investment in AI-focused biotech startups continues to surge, reflecting strong confidence in the market potential of AI-driven drug development. The emergence of precision medicine and the push for patient-centric healthcare are further reinforcing the demand for AI tools that enable personalized treatment strategies. Global pharmaceutical companies are also under pressure to reduce costs and improve R&D efficiency, making AI a compelling solution for sustaining innovation. As more success stories emerge, such as AI-discovered drug candidates entering clinical trials, the credibility and adoption of AI in the life sciences continue to grow. These factors are collectively fueling a robust and sustained expansion of the AI market within the pharma and biotech sectors, signaling a new era of data-driven, technology-enabled healthcare innovation.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Application (Drug Discovery & Development Application, Clinical Trials & Optimization Application, Predictive Maintenance & Quality Control Application, Drug Target Identification Application, Disease Diagnosis & Prognosis Application, Other Applications); End-User (Pharma & Biotech Companies End-User, Academic & Contract Research Organizations End-User, 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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