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동물 건강용 인공지능(AI) 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 리포트 : 솔루션별, 용도별, 동물별, 지역별, 부문 예측(2025-2033년)
Artificial Intelligence In Animal Health Market Size, Share & Trends Analysis Report By Solution, By Application, By Animal, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1888713
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 11월
페이지 정보 : 영문 50 Pages
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한글목차

동물 건강용 인공지능(AI) 시장 요약

세계의 동물 건강용 인공지능(AI) 시장 규모는 2024년에 15억 7,000만 달러로 추정되며, 2033년까지 69억 8,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

2025-2033년 연평균 18.49%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예측됩니다. 이러한 시장 성장은 수의학 산업의 여러 분야에서 AI의 빠른 도입 및 통합, 수의학 AI 솔루션에 대한 투자 및 협업 확대, 축산 관리 시스템에 대한 AI 통합에 의해 촉진되고 있습니다.

최근 인공지능(AI)은 수의학 분야에 큰 변화를 가져왔으며, 의약품 및 제품 개발, 진단, 동물 추적, 건강 모니터링, 예측 분석, 워크플로우 최적화 등 다양한 측면을 개선하고 있습니다. AI 기반 솔루션은 정확성, 속도, 고객 참여도 향상을 통해 수의학 업무를 혁신하고 있습니다. 지능형 시스템은 방사선 진단 및 디지털 병리 해석을 가속화하는 것부터 실시간 건강 모니터링 및 데이터베이스 예측 분석을 실현하는 것까지 임상 효율성과 의사결정을 향상시킵니다. 또한 자동화된 기록 관리는 사무 프로세스를 간소화하고, 지능형 시스템 탑재 어시스턴트는 고객과의 커뮤니케이션을 향상시킵니다. 챗봇과 가상 비서는 고객과의 상호작용을 강화하고, 최적화된 마케팅 전략은 개인화된 타겟팅 컨텐츠 제작을 가능하게 합니다. 이러한 발전은 수의학 서비스 제공 및 관리 방식을 변화시키고 있으며, 수의학의 새로운 시대를 열어가고 있습니다.

수의학 분야에서 인공지능(AI)의 통합이 진행 중인 가운데, 특히 수의약학 분야에서의 변화가 기대되고 있습니다. 지능형 시스템은 신약개발 과정의 가속화, 유망한 약물 후보물질 예측, 치료 표적 부위 식별을 통해 신약개발 과정을 최적화하고 있습니다. 이 기술은 유망한 약물 후보를 예측하고 치료 표적 부위를 찾아내어 신약 개발 과정을 효율화하는 데 필수적입니다. 이를 통해 제약사는 개발 기간과 관련 비용을 절감할 수 있습니다.

또한 맞춤형 의료를 통한 치료 계획의 최적화에 도움을 주며, 임상의가 환자 데이터를 분석하여 약물 반응을 예측하고 부작용을 최소화할 수 있도록 돕습니다. 이 기술은 유해 약물 반응의 감지 및 약물 사용 상황의 모니터링을 지원함으로써 약물감시(pharmacovigilance)에도 혁명을 가져올 수 있습니다. 또한 기존 약물의 새로운 용도를 파악하여 약물의 재사용을 촉진하고, 약물의 효능과 독성에 대한 예측 모델링을 발전시킵니다. 결론적으로이 통합은 동물의 건강 상태와 복지 향상을 약속합니다.

AI 기술이 축산 관리 시스템에 통합되어 동물의 건강 증진에 기여하면서 시장 성장을 가속하고 있습니다. 머신러닝 알고리즘과 예측 모델을 통해 가축의 건강상태를 실시간으로 모니터링하고 질병을 조기에 발견하며 정밀한 사료 공급이 가능합니다. 예를 들어 2025년 9월 바닥베니는 Hutzper Inc.와 공동으로 스마트폰으로 소의 체중을 추정하는 지능형 시스템을 탑재한 iOS 앱 'BeecoProgram 3D 스캐너'를 출시했습니다. 본 앱은 정확한 결과를 제공하며, 업계 데이터베이스와 연동하여 성장 추적 기능을 강화합니다. 이를 통해 농가와 생산자들은 AI 기반 솔루션을 활용하여 가축군 관리 개선, 경제적 손실 최소화, 생물학적 보안을 강화할 수 있게 되었습니다.

또한 대규모 투자, 파트너십, 제품 발표가 잇따르면서 동물의료 분야에서의 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 수의기술 스타트업과 주요 기업이 협업하여 지능형 진단 플랫폼, 예측 분석 시스템, AI 기반 영상 분석 툴을 개발하고 있습니다. 예를 들어 2025년 10월 독립동물병원협회(IAHA)는 ScribbleVet과 제휴하여 650개 이상의 독립동물병원에 AI 기반 기술에 대한 액세스를 제공했습니다. 이를 통해 진료 기록의 효율성과 환자 진료의 질을 높일 수 있게 되었습니다. 또한 2025년 6월에는 Absci와 Invetx가 제휴하여 동물의료 분야에 생성형 AI를 활용한 신약개발 기술을 도입합니다. 특히 반감기 연장(HLE) 플랫폼 개발에 집중하여 수의학 발전을 도모하고 있습니다. 정부 및 연구기관도 질병 감시 강화 및 규제 효율성 향상을 목적으로 동물의료 분야의 지능형 시스템 혁신을 지원하고 있습니다. 이러한 노력은 기술 발전을 촉진하고, 수의학 분야 전반에 걸쳐 확장성과 통합성을 보장함으로써 장기적인 시장 확대와 동물 헬스케어 시스템의 현대화에 기여하고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 개요

제3장 시장 변수의 동향과 범위

제4장 동물 건강용 인공지능(AI) 시장 : 솔루션별 추정·동향 분석

제5장 동물 건강용 인공지능(AI) 시장 : 용도별 추정·동향 분석

제6장 동물 건강용 인공지능(AI) 시장 : 동물별 추정·동향 분석

제7장 동물 건강용 인공지능(AI) 시장 : 지역별 추정·동향 분석

제8장 경쟁 구도

KSA
영문 목차

영문목차

Artificial Intelligence in Animal Health Market Summary

The global artificial intelligence in animal health market size was estimated at USD 1.57 billion in 2024 and is projected to reach USD 6.98 billion by 2033, growing at a CAGR of 18.49% from 2025 to 2033. The market growth is propelled by the rapidly rising adoption & integration of AI into multiple sectors of the veterinary industry, growing investments and collaborations in veterinary AI solutions, and the integration of AI in livestock management systems.

In recent years, artificial intelligence (AI) has significantly transformed the veterinary landscape, enhancing multiple facets such as drug and product development, diagnostics, animal tracking, health monitoring, predictive analytics, and workflow optimization. AI-driven solutions are transforming veterinary operations by improving precision, speed, and client engagement. Intelligent systems enhance clinical efficiency and decision-making, from accelerating radiology and digital pathology interpretations to enabling real-time health monitoring and data-driven predictive insights. In addition, automated record management simplifies administrative processes, along with intelligent systems powered assistants that elevate client communication. Chatbots and virtual assistants enhance client communication, while optimized marketing strategies enable the creation of personalized and targeted content. These advancements reshape how veterinary services are delivered and managed, marking a new era in veterinary medicine.

The growing integration of Artificial Intelligence (AI) into the veterinary sector is poised to transform it, particularly within veterinary pharmacology. Intelligent systems are optimizing the drug development process by accelerating drug discovery, predicting potential drug candidates, and identifying therapeutic target sites. This technology is essential in streamlining drug discovery through potential drug candidate prediction and identifying therapeutic target sites. This ultimately enables drug manufacturers to reduce development time and associated costs.

It is also helpful in optimizing treatment regimens through personalized medicine, assisting the clinician in analyzing patient data to predict drug responses and minimize side effects. The technology can also revolutionize pharmacovigilance by helping detect adverse drug reactions and monitoring drug utilization. Furthermore, it facilitates drug repurposing by identifying novel applications for existing drugs and advances predictive modeling for drug efficacy and toxicity. In conclusion, this integration promises improved animal health outcomes and well-being.

The increasing integration of AI technologies into livestock management systems to enhance animal health is driving market growth. Machine learning algorithms and predictive models enable real-time monitoring of livestock health, early disease detection, and precision feeding. For instance, in September 2025, Marubeni, in collaboration with Hutzper Inc., launched the BeecoProgram 3D Scanner, an intelligent systems-powered iOS app that estimates cattle weight with a smartphone. The app offers high-precision results and integrates with industry databases for enhanced growth tracking. Thus, farmers and producers utilize AI-driven solutions to improve herd management, minimize economic losses, and enhance biosecurity.

Moreover, significant investments, partnerships, and product launches are accelerating the adoption of AI in the animal health industry. Veterinary technology startups and key players are collaborating to develop intelligent diagnostic platforms, predictive analytics systems, and AI-based imaging tools. For instance, in October 2025, the Independent Animal Hospital Association (IAHA) partnered with ScribbleVet to provide over 650 independent veterinary hospitals with access to AI-driven technology, improving medical record efficiency and enhancing patient care. Furthermore, in June 2025, Absci and Invetx partnered to bring generative AI drug creation to animal health, focusing on developing Half-Life Extension (HLE) platforms to advance veterinary care. Governments and research institutions are also supporting the innovation of intelligent systems in animal health to enhance disease surveillance and improve regulatory efficiency. These initiatives promote technological advancement and ensure scalability and integration across veterinary practices, thereby contributing to long-term market expansion and the modernization of animal healthcare systems.

Global Artificial Intelligence in Animal Health Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the artificial intelligence in animal health market report based on solution, application, animal, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Market Variable Trends & Scope

Chapter 4. Artificial Intelligence In Animal Health Market: By Solution Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. Artificial Intelligence In Animal Health Market: By Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. Artificial Intelligence In Animal Health Market: By Animal Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Artificial Intelligence In Animal Health Market: By Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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