AI in Biotechnology Market by Function and End User - Global Forecast to 2035
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리서치사:MarketsandMarkets
발행일:2025년 11월
페이지 정보:영문 596 Pages
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한글목차
세계의 바이오테크놀러지 분야 AI 시장 규모는 2025년 41억 5,690만 달러에서 예측 기간 중 18.5%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 확대되어 2035년에는 227억 1,650만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
이 시장은 의약품의 안전성 및 유효성 예측 분석에 대한 AI 도입 확대, 실험실 프로세스에서 AI를 통한 자동화 활용 증가, 비용 효율성 및 연구 파이프라인 가속화에 대한 수요 증가를 배경으로 꾸준히 성장하고 있습니다.
조사 범위
조사 대상 기간
2024-2035년
기준 연도
2024년
예측 기간
2025-2035년
단위
금액(달러)
부문
제공 구분, 기능, 도입 구분, 최종사용자, 지역
대상 지역
북미, 유럽, 아시아태평양, 중동 및 아프리카, 라틴아메리카
또한, 대규모 생물학적 데이터 세트의 가용성 확대, 클라우드 컴퓨팅 인프라의 발전, 생명과학 분야의 AI 도입을 촉진하기 위한 정부 지원책 등도 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. AI와 신흥 바이오테크놀러지의 융합은 더 빠른 혁신, 더 나은 의사결정, 더 개인화된 의료 솔루션을 가능하게 하고 있습니다.
"기능별로는 R&D 부문이 예측 기간 동안 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다."
기능별로는 연구개발 부문이 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 향후 몇 년 동안 그 우위를 유지할 것으로 예측됩니다. 이러한 우위는 신약 개발 가속화, 분자 설계 최적화, 화합물의 효능 및 안전성 예측을 위한 AI 활용 증가로 인해 더욱 가속화되고 있습니다. AI를 활용한 툴을 통해 연구자들은 대규모 유전체, 프로테옴, 임상 데이터 세트를 보다 효율적으로 분석할 수 있으며, 실험 기간과 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 머신러닝 알고리즘과 하이스루풋 스크리닝, 자동화 실험 플랫폼의 통합으로 연구개발 프로세스의 정확성과 확장성을 향상시키고 있습니다. 생명공학 기업들이 새로운 치료제 시장 출시를 가속화하는 가운데, R&D 분야에서의 AI 도입은 계속해서 주요 성장 동력이 될 것입니다.
"최종 사용자별로는 제약 회사 부문이 예측 기간 동안 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다."
이러한 성장은 신약 개발 가속화, 임상시험 설계 최적화, 약효 및 안전성 프로파일 예측을 위한 AI 도입 증가에 의해 촉진되고 있습니다. 제약사들은 AI를 활용해 대규모 생물학적 임상 데이터 세트 분석, 신약 타겟 발굴, R&D 워크플로우의 효율화를 통해 시간과 비용을 절감하고 있습니다. 또한, AI를 활용한 예측 모델링과 가상 스크리닝 도구는 데이터에 기반한 의사결정 지원, 성공률 향상, 새로운 치료법의 효율적인 시장 출시에 기여하고 있습니다. 개인 맞춤형 의료에 대한 수요 증가와 빠른 혁신에 대한 압박도 제약 분야의 AI 도입을 더욱 촉진하고 있습니다.
"아시아태평양이 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상"
이러한 급속한 확장은 기술 발전과 연구 우수성에 대한 강한 집중에 의해 추진되고 있습니다. 역내 각국은 인프라 강화, 산학협력, 국경을 초월한 협력관계를 통해 혁신 생태계를 강화해 나가고 있습니다. 정밀의료, 데이터 기반 의료, 지속 가능한 바이오 제조에 대한 관심이 높아지면서 시장 발전의 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 또한, 지원적인 규제 프레임워크와 민관 협력 증가로 아시아태평양은 차세대 생명공학 발전의 세계 허브로서 입지를 다지고 있습니다.
세계의 바이오테크놀러지 분야 AI 시장을 조사했으며, 시장 개요, 시장 성장에 영향을 미치는 각종 영향요인 분석, 기술 및 특허 동향, 법 및 규제 환경, 사례 분석, 시장 규모 추이 및 예측, 각종 부문별/지역별/주요 국가별 상세 분석, 경쟁 구도, 주요 기업 개요 등의 정보를 정리하여 전해드립니다.
목차
제1장 서론
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 프리미엄 인사이트
제5장 시장 개요
시장 역학
성장 촉진요인
성장 억제요인
기회
과제
미충족 요구와 화이트 스페이스
관련 시장 및 타업종과의 분야의 횡단적 기회
Tier1/2/3 기업의 전략적 움직임
제6장 산업 동향
바이오테크놀러지 분야에서 AI의 진화
Porter의 Five Forces 분석
거시경제 지표
밸류체인 분석
생태계 분석
가격 분석
주요 컨퍼런스 및 이벤트
고객 사업에 영향을 미치는 동향과 혼란
투자 및 자금조달 시나리오
사례 연구 분석
미국 관세가 시장에 미치는 영향
제7장 기술, 특허, 디지털, AI 도입에 의한 전략적 파괴적 변화
주요 신기술
자연언어처리(NLP)
예측 분석
보완적 기술
클라우드 컴퓨팅
빅데이터 애널리틱스
기술/제품 로드맵
특허 분석
바이오테크놀러지 부문 AI 특허 공개 동향
특허 출원 지역 및 주요 출원자 분석
향후 응용
AI를 활용한 정밀 발견과 멀티 오믹스 통합
생성 생물학과 분자, 단백질, 유전자 시스템 자동 설계
바이오테크놀러지 시장 AI/생성형 AI의 영향
주요 이용 사례와 시장 가능성
인접 에코시스템과의 제휴 및 참여 기업에 대한 영향
바이오테크놀러지 분야 생성형 AI 도입에 대한 고객 준비 상황
AI/생성형 AI 도입 사례 : 사례 연구
제8장 규제 상황
지역 규제와 컴플라이언스
북미
유럽
아시아태평양
라틴아메리카
중동 및 아프리카
규제기관, 정부기관, 기타 조직
업계표준
제9장 고객 상황과 구매 행동
의사결정 프로세스
이해관계자 영향과 구매 기준
채택 장벽과 내부 과제
각종 최종사용자 산업의 미충족 요구
최종사용자 기대
제10장 바이오테크놀러지 분야 AI 시장 : 제공 구분별
엔드 투 엔드 솔루션
니치 솔루션
기술
서비스
컨설팅 서비스
구현 서비스 및 지속적 IT 지원
연수 및 교육 서비스
애프터서비스 및 유지관리 서비스
제11장 바이오테크놀러지 분야 AI 시장 : 기능별
연구개발
Drug Discovery
임상 개발
규제 준수
제조 및 공급망
공급망 계획
재고 관리
물류 최적화
수요 예측
예측 유지관리
기타
발매 및 상업화
론치 조정
환자 참여
마케팅 오퍼레이션
예측 가격 결정
시판 후 조사 및 환자 지원
복약 준수
유해사례 보고
환자 모니터링
컴플라이언스 모니터링
환자 지원 프로그램
코퍼레이트 기능
리스크 관리
컴플라이언스 모니터링
영업 부문 최적화
기타
제12장 바이오테크놀러지 분야 AI 시장 : 도입 구분별
클라우드 기반 솔루션
퍼블릭 클라우드
프라이빗 클라우드
멀티클라우드
하이브리드 클라우드
On-Premise 솔루션
제13장 바이오테크놀러지 분야 AI 시장 : 최종사용자별
제약회사
바이오테크놀러지 기업
연구기관 및 연구소
의료 제공업체
CRO
제14장 바이오테크놀러지 분야 AI 시장 : 지역별
북미
거시경제 전망
미국
캐나다
유럽
거시경제 전망
독일
영국
프랑스
이탈리아
스페인
기타
아시아태평양
거시경제 전망
일본
중국
인도
한국
호주
기타
라틴아메리카
거시경제 전망
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카
중동 및 아프리카의 거시경제 전망
GCC 국가
기타
제15장 경쟁 구도
주요 기업의 전략/유력 기업
매출 분석
시장 점유율 분석
기업 평가 매트릭스 : 주요 기업
기업 평가 매트릭스 : 스타트업/중소기업
기업 평가와 재무 지표
브랜드/제품 비교
경쟁 시나리오
제16장 기업 개요
주요 기업
NVIDIA CORPORATION
ILLUMINA, INC.
RECURSION
SCHRODINGER, INC.
BENEVOLENTAI
DATA4CURE, INC.
QIAGEN
INSILICO MEDICINE
DNANEXUS, INC.
TEMPUS
SOPHIA GENETICS
PREDICTIVE ONCOLOGY
DEEP GENOMICS
NUMEDII, INC.
XTALPI INC.
IKTOS
BPGBIO, INC.
EUROFINS DISCOVERY
기타 기업
VERISIM LIFE
LIFEBIT BIOTECH INC.
VALO HEALTH
VERGE GENOMICS
LOGICA
AMERICAN CHEMICAL SOCIETY
AGANITHA AI INC.
제17장 부록
LSH
영문 목차
영문목차
The global AI in biotechnology market is projected to reach USD 22,716.5 million by 2035 from USD 4,156.9 million in 2025, at a high CAGR of 18.5% during the forecast period. The market is progressing steadily, driven by the growing adoption of AI for predictive analytics in drug safety and efficacy, the increasing use of AI-powered automation in laboratory processes, and the rising demand for cost-efficient and accelerated research pipelines.
Scope of the Report
Years Considered for the Study
2024-2035
Base Year
2024
Forecast Period
2025-2035
Units Considered
Value (USD million)
Segments
Offering, Function, Deployment Mode, End User, and Region
Regions covered
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, Latin America
Moreover, the expanding availability of large-scale biological datasets, advancements in cloud computing infrastructure, and supportive government initiatives promoting AI in life sciences further propel market growth. The convergence of AI with emerging biotechnologies is enabling faster innovation, improved decision-making, and more personalized healthcare solutions.
"The research & development segment of the AI in biotechnology market is the largest segment during the forecast period."
Based on function, the research & development (R&D) segment accounted for the largest share of the AI in biotechnology market and is projected to maintain its lead in the coming years. This dominance is driven by the increasing use of AI to accelerate drug discovery, optimize molecular design, and predict compound efficacy and safety. AI-powered tools enable researchers to analyze large-scale genomic, proteomic, and clinical datasets more efficiently, reducing experimental timelines and costs. Additionally, the integration of machine learning algorithms with high-throughput screening and automated laboratory platforms is enhancing the precision and scalability of R&D processes. As biotech companies strive to bring novel therapeutics to market faster, the adoption of AI in R&D continues to be a key growth driver.
"Based on the end user, the pharmaceutical companies segment accounted for the largest share of AI in biotechnology market during the forecast period."
The pharmaceutical companies segment accounted for the largest share of the AI in biotechnology market during the forecast period. This growth is driven by the increasing adoption of AI for accelerating drug discovery, optimizing clinical trial design, and predicting drug efficacy and safety profiles. Pharmaceutical firms are leveraging AI to analyze large-scale biological and clinical datasets, identify novel drug targets, and streamline R&D workflows, reducing time and cost. Additionally, AI-enabled predictive modeling and virtual screening tools help companies make data-driven decisions, enhance success rates, and bring new therapies to market more efficiently. The rising demand for personalized medicine and the pressure to innovate rapidly further reinforce the adoption of AI within the pharmaceutical sector.
"Asia Pacific is projected to witness the highest growth rate during the forecast period."
The Asia Pacific region is projected to witness the highest growth rate in the AI in biotechnology market during the forecast period. This rapid expansion is driven by a strong focus on technological advancement and research excellence. Countries across the region are strengthening their innovation ecosystems through enhanced infrastructure, academic-industry partnerships, and cross-border collaborations. The growing emphasis on precision medicine, data-driven healthcare, and sustainable biomanufacturing is also creating new opportunities for market development. Moreover, supportive regulatory frameworks and increasing public-private initiatives position Asia Pacific as a global hub for next-generation biotechnological progress.
In-depth interviews have been conducted with chief executive officers (CEOs), Directors, and other executives from various key organizations operating in the AI in biotechnology marketplace. The breakdown of primary participants is as mentioned below:
By Company Type - Tier 1: 34%, Tier 2: 46%, and Tier 3: 20%
By Designation - C-Level: 35%, Director Level: 25%, and Others: 40%
By Region - North America: 30%, Europe: 45%, Asia Pacific: 20%, Latin America: 3%, Middle East & Africa: 2%
Key Players in the AI in Biotechnology Market
The key players operating in the AI in biotechnology market include NVIDIA (US), Illumina, Inc. (US), Recursion (US), Schrodinger, Inc. (US), BenevolentAI (UK), Data4Cure, Inc. (US), Qiagen (Germany), Insilico Medicine (US), DNAnexus, Inc. (US), Tempus (US), SOPHiA GENETIC (Switzerland), Predictive Oncology (US), Deep Genomics (Canada), NuMedii, Inc. (US), XtalPi Inc. (China), Iktos (France), BPGbio, Inc. (US), Eurofins Discovery (US), VeriSIM Life (US), Lifebit (UK), Verge Genomics (US), Logica (US), American Chemical Society (US), and Aganitha AI Inc. (India).
Research Coverage
The report analyzes the AI in biotechnology market and aims to estimate the market size and future growth potential of various market segments, based on offering, function, deployment mode, end user, and region. The report also provides a competitive analysis of the key players operating in this market, along with their company profiles, product offerings, recent developments, and key market strategies.
Reasons to Buy the Report
This report will benefit established firms as well as new entrants and smaller firms in gauging the market pulse, which in turn will help them capture a greater share of the market. Firms purchasing the report could use one or a combination of the below-mentioned strategies to strengthen their positions in the market.
This report provides insights into the following:
Analysis of key drivers (growing cross-industry collaborations and partnerships, growing need to reduce time and cost of drug discovery and development, rising adoption of AI in precision medicine, improving computing power and declining hardware cost), restraints (high implementation costs of AI limit adoption in biotechnology, especially for SMEs and emerging economies, data privacy risks and compliance challenges for AI in biotechnology), opportunities (integrating AI and big data in precision medicine for biotechnology advancement, surge in biotechnology investments enhances opportunities for AI to accelerate drug discovery innovations, innovation across healthcare, agriculture, and environmental science for global growth) challenges (data quality and interpretability issues that hinder AI integration and trustworthiness, AI deployment in biotechnology hindered by talent shortages and evolving regulatory challenges) influencing the growth of the AI in biotechnology market
Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in biotechnology market
Market Development: Comprehensive information on the lucrative emerging markets, offering, function, deployment mode, end user, and region
Market Diversification: Exhaustive information about the product portfolios, growing geographies, recent developments, and investments in the AI in biotechnology market
Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, product offerings, and capabilities of the leading players in the AI in biotechnology market, like NVIDIA (US), Illumina, Inc. (US), Recursion (US), Schrodinger Inc. (US), and BenevolentAI (UK)
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
1.1 STUDY OBJECTIVES
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 STUDY SCOPE
1.3.1 MARKETS COVERED & REGIONAL SCOPE
1.3.2 INCLUSIONS & EXCLUSIONS
1.3.3 YEARS CONSIDERED
1.3.4 CURRENCY CONSIDERED
1.4 RESEARCH LIMITATIONS
1.5 STAKEHOLDERS
2 RESEARCH METHODOLOGY
2.1 RESEARCH DATA
2.1.1 SECONDARY DATA
2.1.1.1 Key data from secondary sources
2.1.2 PRIMARY DATA
2.1.2.1 Key data from primary sources
2.1.2.2 Insights from primary experts
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION
2.3 DATA TRIANGULATION
2.4 MARKET SHARE ESTIMATION
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS
2.6 RESEARCH LIMITATIONS
2.6.1 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS
2.6.2 SCOPE-RELATED LIMITATIONS
2.7 RISK ASSESSMENT
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 PREMIUM INSIGHTS
4.1 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET OVERVIEW
4.2 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY REGION
4.3 NORTH AMERICA: AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY OFFERING AND COUNTRY
4.4 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET: GEOGRAPHIC SNAPSHOT
4.5 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET: DEVELOPED VS. EMERGING ECONOMIES
5 MARKET OVERVIEW
5.1 INTRODUCTION
5.2 MARKET DYNAMICS
5.2.1 DRIVERS
5.2.1.1 Growing cross-industry collaborations and partnerships
5.2.1.2 Increasing need to reduce time and cost of drug discovery & development
5.2.1.3 Rising adoption of AI in precision medicine
5.2.1.4 Increasing investments in semiconductor chipsets
5.2.2 RESTRAINTS
5.2.2.1 High implementation costs
5.2.2.2 Data privacy risks and compliance challenges
5.2.3 OPPORTUNITIES
5.2.3.1 Rise of advanced analytics and predictive modeling
5.2.3.2 Surge in biotechnology investments
5.2.3.3 Innovations across healthcare, agriculture, and environmental science
5.2.4 CHALLENGES
5.2.4.1 Data quality and interpretability issues
5.2.4.2 Shortage of qualified experts and evolving regulatory challenges
5.3 UNMET NEEDS AND WHITE SPACES
5.4 INTERCONNECTED MARKETS AND CROSS-SECTOR OPPORTUNITIES
5.5 STRATEGIC MOVES BY TIER 1/2/3 PLAYERS
6 INDUSTRY TRENDS
6.1 EVOLUTION OF AI IN BIOTECHNOLOGY
6.2 PORTER'S FIVE FORCES ANALYSIS
6.2.1 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS
6.2.2 BARGAINING POWER OF BUYERS
6.2.3 THREAT OF SUBSTITUTES
6.2.4 THREAT OF NEW ENTRANTS
6.2.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY
6.3 MACROECONOMICS INDICATORS
6.3.1 INTRODUCTION
6.3.2 GDP TRENDS AND FORECAST
6.3.3 TRENDS IN GLOBAL HEALTHCARE IT INDUSTRY
6.4 VALUE CHAIN ANALYSIS
6.5 ECOSYSTEM ANALYSIS
6.6 PRICING ANALYSIS
6.6.1 INDICATIVE PRICING ANALYSIS FOR AI IN BIOTECHNOLOGY, BY OFFERING, BY KEY PLAYERS (2024)
6.6.2 INDICATIVE PRICING OF AI IN BIOTECHNOLOGY, BY REGION
6.7 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2025-2026
6.8 TRENDS AND DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS' BUSINESSES
6.9 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO
6.10 CASE STUDY ANALYSIS
6.10.1 CASE STUDY 1: RAPID TRAINING OF PROTEIN MODELS USING NVIDIA DGX CLOUD
6.10.2 CASE STUDY 2: IMPROVED END-TO-END NGS WORKFLOW FOR EFFICIENT GENETIC VARIANT DETECTION
6.10.3 CASE STUDY 3: ACCELERATED DRUG DISCOVERY WITH GENERATIVE AI AND STREAMLINED WORKFLOWS
6.11 IMPACT OF 2025 US TARIFF ON AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET
6.11.1 INTRODUCTION
6.11.2 KEY TARIFF RATES
6.11.3 PRICE IMPACT ANALYSIS
6.11.4 IMPACT ON COUNTRIES/REGIONS
6.11.4.1 North America
6.11.4.2 Europe
6.11.4.3 Asia Pacific
6.11.5 IMPACT ON END-USE INDUSTRIES
6.11.5.1 Pharmaceutical companies
6.11.5.2 Biotechnology companies
6.11.5.3 Research institutes and labs
6.11.5.4 Healthcare providers
6.11.5.5 Contract Research Organizations (CROs)
7 STRATEGIC DISRUPTION THROUGH TECHNOLOGY, PATENTS, DIGITAL, AND AI ADOPTIONS
7.1 KEY EMERGING TECHNOLOGIES
7.1.1 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)
7.1.2 PREDICTIVE ANALYTICS
7.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES
7.2.1 CLOUD COMPUTING
7.2.2 BIG DATA ANALYTICS
7.3 TECHNOLOGY/PRODUCT ROADMAP
7.4 PATENT ANALYSIS
7.4.1 PATENT PUBLICATION TRENDS FOR AI IN BIOTECHNOLOGY
7.4.2 JURISDICTION AND TOP APPLICANT ANALYSIS
7.5 FUTURE APPLICATIONS
7.5.1 AI-ENABLED PRECISION DISCOVERY AND MULTI-OMICS INTEGRATION
7.5.2 GENERATIVE BIOLOGY AND AUTOMATED DESIGN OF MOLECULES, PROTEINS, AND GENETIC SYSTEMS
7.6 IMPACT OF AI/GEN AI ON AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET
7.6.1 INTRODUCTION
7.6.2 TOP USE CASES AND MARKET POTENTIAL
7.6.3 INTERCONNECTED ADJACENT ECOSYSTEM AND IMPACT ON MARKET PLAYERS
7.6.3.1 Drug discovery and development market
7.6.3.2 Genomics and bioinformatics market
7.6.3.3 Medical imaging & diagnostics market
7.6.4 CLIENTS' READINESS TO ADOPT GENERATIVE AI IN AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET
7.6.4.1 User readiness
7.6.4.1.1 Pharmaceutical companies
7.6.4.1.2 Biotechnology companies
7.6.4.2 Impact assessment
7.6.4.2.1 User A: Pharmaceutical companies
7.6.4.2.1.1 Implementation
7.6.4.2.1.2 Impact
7.6.4.2.2 User B: Biotechnology companies
7.6.4.2.2.1 Implementation
7.6.4.2.2.2 Impact
7.6.5 CASE STUDY ON AI/GENERATIVE AI IMPLEMENTATION
7.6.5.1 Case Study 1: Enhanced operations and revenue using AI-driven real-world data analytics
7.6.5.2 Case study 2: Advance AI-powered target discovery with proprietary AI platform
8 REGULATORY LANDSCAPE
8.1 REGIONAL REGULATIONS AND COMPLIANCE
8.1.1 NORTH AMERICA
8.1.2 EUROPE
8.1.3 ASIA PACIFIC
8.1.4 LATIN AMERICA
8.1.5 MIDDLE EAST & AFRICA
8.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS
8.3 INDUSTRY STANDARDS
9 CUSTOMER LANDSCAPE & BUYER BEHAVIOR
9.1 DECISION-MAKING PROCESS
9.2 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA
9.2.1 BUYING CRITERIA
9.3 ADOPTION BARRIERS AND INTERNAL CHALLENGES
9.4 UNMET NEEDS FROM VARIOUS END-USE INDUSTRIES
9.5 END-USER EXPECTATIONS
10 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY OFFERING
10.1 INTRODUCTION
10.2 END-TO-END SOLUTIONS
10.2.1 GROWING USE OF ADVANCED ALGORITHMS FOR BETTER PRECISION AND EFFICIENCY TO BOOST MARKET GROWTH
10.3 NICHE SOLUTIONS
10.3.1 ABILITY OF NICHE SOLUTIONS TO ADDRESS SPECIFIC CHALLENGES WITHIN DRUG DISCOVERY TO SUPPORT ADOPTION
10.4 TECHNOLOGIES
10.4.1 ADOPTION OF ADVANCED TECHNOLOGIES FOR DRUG DISCOVERY, PERSONALIZED MEDICINE, AND DATA ANALYTICS TO FUEL GROWTH
10.5 SERVICES
10.5.1 CONSULTING SERVICES
10.5.1.1 Increasing efficiency of research processes and cost savings to boost adoption
10.5.2 IMPLEMENTATION SERVICES & ONGOING IT SUPPORT
10.5.2.1 Increasing precision and efficiency in IT support services to boost demand
10.5.3 TRAINING & EDUCATION SERVICES
10.5.3.1 Need for skilled talent for better training & education services to drive market
10.5.4 POST-SALES & MAINTENANCE SERVICES
10.5.4.1 Complexity of AI systems and need for improvement in AI algorithms to boost market
11 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY FUNCTION
11.1 INTRODUCTION
11.2 RESEARCH & DEVELOPMENT
11.2.1 DRUG DISCOVERY
11.2.1.1 Molecular design & optimization
11.2.1.1.1 Increased efficiency in drug discovery with molecular design & optimization to drive market
11.2.1.2 Biomarker discovery
11.2.1.2.1 Ability to analyze large data sets with AI-enabled biomarker discovery to boost demand
