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세계의 의약품 재이용용 AI 시장 : 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 - 컴포넌트별, 기술별, 최종 용도별, 용도별, 지역별 전망 및 장래 예측(2025-2032년)
Global AI In Drug Repurposing Market Size, Share & Industry Analysis Report By Component, By Technology, By End Use, By Application, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드 : 1871326
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 11월
페이지 정보 : 영문 600 Pages
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한글목차

세계의 의약품 재이용용 AI 시장 규모는 예측 기간 동안 19.7%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장할 전망이며, 2032년까지 41억 1,000만 달러에 달할 것으로 예상되고 있습니다.

주요 하이라이트 :

제약 업계는 AI가 의약품 재이용(의약품 리퍼 패싱 : 기존 화합물의 새로운 치료 용도 식별)에 혁명을 일으켜 큰 변화를 경험하고 있습니다. 기존 의약품 재이용은 딥러닝, 그래프 기반 모델, 머신러닝을 활용한 체계적이고 데이터 중심의 접근 방식으로 발전했습니다. 단백질체학, 임상 기록, 유전체학를 포함한 방대한 생물의학 데이터 세트를 활용함으로써 AI는 지금까지 명백하지 않은 복잡한 약물과 질병의 관계를 밝혀냈습니다. 이러한 진보로 AI 기반 의약품 재이용은 실험적 아이디어에서 기술 공급자와 제약 회사의 강력한 파트너십을 뒷받침하는 주류 연구개발 전략으로 전환되었습니다. AI는 보다 효율적인 라이프사이클 관리, 충족되지 않은 의료 요구에 대한 타겟팅 강화, 창약 기간 단축을 가능하게 합니다.

의약품 재이용용 AI 시장은 많은 동향에 견인되어 성장이 예상되고 있습니다. 전환은 이전에는 효과가 없었던 분자의 구제 프로그램과 희귀질환에 대한 용도로 확대되어 전략적 및 인도적 이점을 제공합니다. 적응 학습 시스템을 통해 새로운 데이터의 발생에 맞게 모델을 지속적으로 업데이트할 수 있어 장기적인 가치 및 정확성이 향상됩니다. 또한 AI 시스템은 주로 멀티모달 데이터를 관리하고 설명 가능성에 중점을 두고 있으며 임상적으로 신뢰되고 규제 당국의 신뢰를 구축하는 메커니즘에 대한 인사이트를 제공합니다. 시장 기업은 수직 파트너십, 하이브리드 비즈니스 모델 및 확장 가능한 AI 플랫폼을 구축하여 혁신을 지원합니다. 시장은 치열한 경쟁에 직면하고 있으며, 제약 파이프라인에 연결된 여러 통합 AI 바이오에코시스템을 중심으로 정세가 통합될 것으로 예측되며, 기업은 희귀질환 및 특정 치료법에 중점을 둡니다.

COVID-19의 영향 분석

COVID-19 팬데믹은 기존 의약품 재이용용 AI의 활용을 크게 가속화하고 의약품 연구개발에서 AI의 중요성을 보여주었습니다. 기업은 즉시 치료가 필요했기 때문에 AI를 활용하여 기존 화합물을 신속하게 스크리닝했습니다. 이로 인해 신약을 발견하는 데 걸리는 시간이 몇 년에서 몇 주로 단축되었습니다. SARS-CoV-2에 대한 사용 가능한 데이터가 증가함에 따라 AI 모델은 보다 정확한 예측을 수행할 수 있었습니다. 예비적인 성공 사례는 투자자와 업계의 자신감을 높였습니다. 민간 파트너십과 공동 데이터 공유 프로젝트를 통해 AI 데이터세트를 추가하여 하이브리드 모델링 접근 방식을 위한 새로운 아이디어로 이어졌습니다. 그 결과, AI 전용은 테스트 프로젝트에서 현대 의약품 개발의 중요한 부분으로 이동하여 유행 후에도 AI가 어떻게 변화하는지를 보여주었습니다. 이와 같이 COVID-19 팬데믹은 시장에 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

기술 전망

기술을 기반으로 시장은 머신러닝 및 딥러닝, 자연 언어 처리(NLP), 지식 그래프, 네트워크 기반 AI, 생성형 AI, 대규모 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전으로 분류됩니다. 자연 언어 처리(NLP) 부문은 2024년 의약품 재이용용 AI 시장에서 20%의 수익 점유율을 기록했습니다. 자연언어처리는 조사 논문, 특허, 임상시험 보고서 등 비구조화 생물의학 정보로부터 인사이트를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. NLP 알고리즘은 수백만 개의 문서를 스캔하고 과학적 언어를 문맥적으로 해석함으로써 잠재적인 약물 표적 및 약물과 질병의 관련성을 확인할 수 있습니다.

최종 용도 전망

최종 용도에 따라 시장은 제약 및 생명 공학 기업, 개발 업무 조사 기관(CRO), 학술 및 연구 기관 및 기타 최종 용도로 분류됩니다. 조사 업무 수탁기관(CRO) 부문은 2024년 의약품 재이용용 AI 시장에서 20%의 수익 점유율을 기록했습니다. 조사 업무 수탁기관은 의약품 재사용을 위한 AI 기반 플랫폼을 도입하여 제약회사의 데이터 처리, 임상적 지견, 실험 검증을 지원하고 있습니다. CRO는 AI 툴을 사용하여 효율적인 시험 프로토콜을 설계하고, 재사용할 수 있는 의약품 후보를 확인하고, 환자의 반응을 모델링합니다.

지역 전망

지역별로 살펴보면 의약품 재이용용 AI 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, LAMEA에서 분석되고 있습니다. 북미 부문은 2024년 의약품 재이용용 AI 시장에서 42%의 수익 점유율을 기록했습니다. 의약품 재이용용 AI 시장은 북미와 유럽에서 크게 성장할 것으로 예측됩니다. 이는 제약업계의 연구개발에 대한 엄청난 투자, CRO 및 주요 제약회사와 제휴하는 AI 스타트업 기업의 확립된 생태계, 광범위한 생물의학 데이터 세트(리얼 월드 에비던스, EHR, 유전체학) 때문입니다. 또한 유럽 시장에는 강력한 트랜스레이셔널 조사 네트워크, 확립된 생명공학 및 제약 클러스터가 있어 AI 기반 도구에 대한 규제 당국의 관심이 높아져 수요가 견조합니다. 또한 유럽은 데이터 프라이버시의 도입과 규제의 무결성에 중점을 두고 있으며, 그 결과 재활용 후보의 임상 검증이 급증하고 있습니다.

아시아태평양 및 LAMEA 지역에서는 의약품 재이용용 AI 시장이 대폭 확대될 것으로 예상되고 있습니다. 이는 인도, 한국, 중국에서 연구개발 비용의 급속한 증가, 지역의 의료 및 AI 이니셔티브, 바이오메디컬 데이터의 가용성 향상, 세계 제약 기업 및 지역 AI 제공업체와의 수많은 제휴에 의해 견인되고 있습니다. 또한, LAMEA 지역은 임상시험 활동 증가와 정부의 디지털 헬스 프로그램의 확대에 의해서도 성장하고 있습니다. 세계 협력과 민간 투자는 특히 헬스케어 인프라가 개발된 국가에서 지역별 수요를 목표로 하고 있습니다.

목차

제1장 시장의 범위 및 분석 수법

제2장 시장 개관

제3장 시장 개요

제4장 시장 동향 : 의약품 재이용용 AI 시장

제5장 경쟁 구도 : 의약품 재이용용 AI 시장

제6장 밸류체인 분석 : 의약품 재이용용 AI 시장

제7장 제품 수명주기(PLC) : 의약품 재이용용 AI 시장

제8장 시장 통합 : 의약품 재이용용 AI 시장

제9장 주요 고객 기준 : 의약품 재이용용 AI 시장

제10장 세계의 의약품 재이용용 AI 시장 : 컴포넌트별

제11장 세계의 의약품 재이용용 AI 시장 : 기술별

제12장 세계의 의약품 재이용용 AI 시장 : 최종 용도별

제13장 세계의 의약품 재이용용 AI 시장 : 용도별

제14장 세계의 의약품 재이용용 AI 시장 : 지역별

제15장 기업 프로파일

제16장 의약품 재이용용 AI 시장의 성공 필수 조건

AJY
영문 목차

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The Global AI In Drug Repurposing Market size is expected to reach $4.11 billion by 2032, rising at a market growth of 19.7% CAGR during the forecast period.

Key Highlights:

The pharmaceutical sector is experiencing a transformative shift as AI revolutionizes drug repurposing-identifying new therapeutic uses for existing compounds. Drug repurposing has developed into a systematic and data-driven approach powered by deep learning, graph-based models, and machine learning. By deploying vast biomedical datasets-including proteomics, clinical records, and genomics, AI now unveils complex drug-disease relationships that were not evident previously. This development has shifted AI-based repurposing from an experimental idea to a mainstream R&D strategy, supported by a strong partnership between technology providers and pharmaceutical companies. AI allows more efficient lifecycle management, enhanced targeting of unmet medical requirements, and faster drug discovery timelines.

The AI in Drug Repurposing market is anticipated to grow, driven by numerous trends. Repurposing is expanding into rescue programs and rare diseases for previously failed molecules, offering strategic as well as humanitarian advantages. Adaptive learning systems now allow continued model updates as new data emerges, improving long-term value and accuracy. Also, AI systems largely manage multimodal data and focus on explainability, providing mechanistic insights that clinical trust and build regulatory confidence. Market players deploy vertical partnerships, hybrid business models, and scalable AI platforms to support innovation. The market is witnessing intensive competition as the landscape is predicted to consolidate around a few integrated AI bio-ecosystems connected to pharma pipelines, with players emphasizing on rare conditions or specific therapeutic.

COVID 19 Impact Analysis

The COVID-19 pandemic sped up the use of AI in drug repurposing a lot, showing how important it is for pharmaceutical R&D. Organizations used AI to quickly screen existing compounds because they needed treatments right away. This cut the time it took to find new drugs from years to weeks. AI models were able to make better predictions because there was more data available on SARS-CoV-2. Preliminary success stories also made investors and the industry more confident. Public-private partnerships and collaborative data-sharing projects added to AI datasets, which led to new ideas for hybrid modeling approaches. As a result, AI repurposing went from being a test project to a key part of modern drug development, showing how it could change things even after the pandemic. Thus, the COVID-19 pandemic had a positive impact on the market.

Technology Outlook

Based on Technology, the market is segmented into Machine Learning/Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Knowledge Graphs & Network-Based AI, Generative AI & Large Language Models (LLMs), and Computer Vision. The natural language processing (NLP) segment witnessed 20% revenue share in the AI In drug repurposing market in 2024. Natural language processing plays a vital role in extracting insights from unstructured biomedical information such as research papers, patents, and clinical trial reports. NLP algorithms can scan millions of documents to identify potential drug-target or drug-disease connections by interpreting scientific language contextually.

End Use Outlook

Based on End Use, the market is segmented into Pharmaceutical & BioTechnology Companies, Contract Research Organizations (CROs), Academic & Research Institutes, and Other End Use. The contract research organizations (CROs) segment recorded 20% revenue share in the AI In drug repurposing market in 2024. Contract research organizations are increasingly adopting AI-based platforms for drug repurposing to support pharmaceutical clients with data processing, clinical insights, and experimental validation. CROs use AI tools to design efficient trial protocols, identify drug candidates with repurposing potential, and model patient responses.

Regional Outlook

Region-wise, the AI In Drug Repurposing Market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America segment recorded 42% revenue share in the AI In Drug Repurposing Market in 2024. The AI in Drug Repurposing market is anticipated to grow at a significant rate in North America and Europe. This is due to large investment in pharma R&D, well-established ecosystem of AI startups collaborating CROs and big pharma, and extensive biomedical datasets (real-world evidence, EHRs, and genomics). Furthermore, the European market has strong translational research networks, well-established biotech and pharmaceutical clusters, and growing regulatory interest in AI-based tools, resulting in strong demand. Also, Europe focuses on data privacy deployments and regulatory alignment, which result in surging clinical validation of repurposing candidates.

In the Asia Pacific and LAMEA regions, the AI in Drug Repurposing market is expected to experience substantial expansion. This is driven by rapidly growing R&D spending in India, South Korea, and China, regional health/AI initiatives, rising biomedical data availability, and numerous partnerships between global pharma and regional AI providers. Moreover, the LAMEA region is also witnessing growth due to the rising clinical trial activity and increasing government digital health programs. The global collaborations and private investments target region-specific demands, particularly in nations with strong healthcare infrastructure.

List of Key Companies Profiled

Global AI In Drug Repurposing Market Report Segmentation

By Component

By Technology

By End Use

By Application

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Market Trends - AI In Drug Repurposing Market

Chapter 5. State of Competition - AI In Drug Repurposing Market

Chapter 6. Value Chain Analysis of AI In Drug Repurposing Market

Chapter 7. Product Life Cycle - AI In Drug Repurposing Market

Chapter 8. Market Consolidation - AI In Drug Repurposing Market

Chapter 9. Key Customer Criteria - AI In Drug Repurposing Market

Chapter 10. Global AI In Drug Repurposing Market by Component

Chapter 11. Global AI In Drug Repurposing Market by Technology

Chapter 12. Global AI In Drug Repurposing Market by End Use

Chapter 13. Global AI In Drug Repurposing Market by Application

Chapter 14. Global AI In Drug Repurposing Market by Region

Chapter 15. Company Profiles

Chapter 16. Winning Imperatives of AI In Drug Repurposing Market

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