세계 생명과학 분야 AI 시장 : 시장 점유율 분석, 산업 동향·통계, 성장 예측(2024년-2029년)
AI in Life Sciences - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
상품코드:1444852
리서치사:Mordor Intelligence
발행일:2024년 02월
페이지 정보:영문
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한글목차
세계 생명과학 분야 AI 시장 규모는 2024년에 28억 8,000만 달러로 추정되며, 2029년에는 88억 8,000만 달러에 이르고, 예측 기간 중(2024년-2029년) CAGR 25.23%로 성장할 것으로 예상됩니다.
COVID-19의 발생은 건강과 생명과학 산업에 심각하고 영구적인 영향을 미칩니다. 이러한 유행으로 생명과학 관련 기업은 공급망이나 임상개발의 중단, 이전에는 생각할 수 없었던 재무상의 과제에 적응할 필요가 생겼습니다. 단기적으로, 건강 관리 기관은 위기에 대응하기 위해 혁신을 가속화할 것입니다. 이러한 투자를 통해 COVID-19 이후의 건강 관리 기관은 케어 제공과 자금 조달을 재검토할 수 있게 되어 생명과학 업계에서 AI 도입의 성장이 촉진될 전망입니다.
주요 하이라이트
게다가 업계는 비용 압력 증가, 생산성 요구 증가, 새로운 혁신적인 시장 기업의 혼란으로 인해 변화를 목격하고 있습니다. 인공지능(AI)의 신흥 분야, 특히 대상 시스템별 소규모 데이터 세트 분석은 의약품 개발 및 맞춤형 의료를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
Science Translational Medicine에 게재된 연구에 따르면 AI 플랫폼인 Quadratic Phenotypic Optimization Platform(QPOP)은 보르테조밉 내성 다발성 골수종의 병용 요법을 크게 개선할 수 있습니다. 이것은 개별 다발성 골수종 환자에게 최적의 약물 조합을 확인하는 데 사용됩니다.
게다가, 암과 같은 복잡한 질병에서는 치료에 큰 영향을 미치기 위해 효과적인 약물 조합이 필요할 수 있습니다. 이러한 병용 요법에서 약물이 분자 표적에 점점 특이해짐에 따라 효과적인 약물 조합을 설계하고 적절한 환자에게 적합한 약물 조합을 선택하는 것이 더욱 어려워지고 있습니다. 평균 개발비가 높아(새로 승인된 치료법으로 약 20억 달러), 임상시험에서의 약의 성공률이 낮고(12% 미만), 헬스케어비 삭감에 의한 투자 수익률(ROI)이 낮고, 희귀질환에 중점을 두고 있기 때문에 약물은 점점 비효율적입니다.
임상시험 연구는 광범위한 진보를 이루고 있으며 AI의 도움으로 다양한 방법으로 줄일 수 있습니다. 하나는 광범위한 데이터에 대한 고급 예측 분석을 사용하여 대상 집단에 대한 임상시험 후보자를 신속하게 확인하는 것입니다. 또한, 머신러닝 애플리케이션은 이상적인 샘플 크기 계산, 환자 모집 촉진, 데이터 오류를 최소화하기 위해 의료 기록 사용과 같은 작업을 용이하게함으로써 임상시험을보다 효율적으로 할 수 있습니다.
인공지능(AI)은 생명과학 산업에 가장 유망하고 변화를 일으킬 수 있는 기회 중 하나를 제공합니다. AI는 향후 수년간 주요 투자 대상이 되어 무수한 조직이 그 가능성을 활용하고자 합니다. 출원 건수는 앞으로도 증가할 것으로 예상되고 있으며 투자자들은 조기에 AI 업계에 진출할 것으로 예상됩니다.
생명 과학 분야 AI 시장 동향
임상시험에서 인공지능의 사용 증가가 시장을 견인
임상시험은 생명 과학 업계에서 가장 많은 데이터를 필요로 하는 작업 중 하나입니다. 그들은 매일 방대한 데이터 세트를 생성하고 관찰 중인 여러 환자 변수를 모니터링합니다. 이러한 데이터 세트를 지능형 AI 알고리즘에 적용하면 연구자가 느슨하게 결합된 데이터 간의 의미 있는 상관 관계를 스크리닝하는 데 도움이 됩니다.
이를 통해 많은 제약 회사와 임상 연구 기관이 인공지능과 같은 기술에 투자하게 되었습니다. 현재의 시장 시나리오에서는 AI의 급속한 도입이 제약 업계에서 널리 보이고 있으며 매년 세계에서 실시되는 임상시험의 거의 50%를 담당하고 있습니다.
게다가 세계적으로 임상시험의 수가 증가하고 있기 때문에 공용 도메인에서 사용할 수 있는 엄청난 양의 데이터가 생성되었습니다. 예측 기간 동안 이러한 수치는 적어도 11% 증가할 것으로 예상되며, 특히 유럽과 북미에서 임상시험 용도에서 AI의 새로운 기회가 창출됩니다.
이러한 임상시험의 급속한 성장과 데이터 공개는 많은 연구기관이 기존 소프트웨어 솔루션보다 AI를 선호하게 되었으며, 전체 시험 절차를 거치지 않고 공개 도메인에서 사용 가능한 데이터에서 확인의 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 중국, 미국, 유럽 등 여러 국가가 임상시험 데이터를 공개 도메인에서 사용할 수 있게 하여 세계 AI 솔루션의 성장을 지원합니다.
미국이 시장에서 큰 점유율을 잡을 것으로 예상
미국은 미국의 거의 모든 생명 과학 응용 분야에서 AI 솔루션에 대한 높은 수요가 있기 때문에 생명 과학 분야 시장 AI 솔루션의 가장 큰 시장입니다. 게다가 제약회사의 큰 존재감과 미국의 의약품 수출에 대한 세계 수요에 의해 기업이 R&D 활동에 투자하는 동기가 점점 높아지고 있습니다.
게다가 미국 제약업계의 연구개발 신청 중인 미국 제약조사제조업체(PhRMA) 보고서에 따르면 전년도 총 수익에 차지하는 비율은 21.2%였습니다.
PhRMA는 또한 국내 대부분의 제약회사들이 평균적으로 총 수익의 19% 이상을 연구개발 활동에 소비하고 있음을 밝혔습니다. 또한 PhRMA의 R&D 투자는 2021년 과거 최고의 1,023억 달러에 달할 예정입니다.
Pfizer, Johnson & Johnson과 같은 많은 제약 회사와 일부 임상 연구 기관은 AI 솔루션에 대한 지출을 늘리고 있습니다. ClinicalTrials.gov에 따르면, 2024년까지 Johnson & Johnson은 제약 회사에서 가장 많은 연구 개발 지출을 할 것으로 예상됩니다. 또한 Pfizer와 같은 기업은 여러 AI 공급업체와 협력하고 있음에도 불구하고 진행 중인 여러 약물 치료 및 환자 모니터링 프로세스를 지원하기 위해 사내 AI 운영 업데이트에 투자합니다.
생명 과학 업계의 AI 개요
생명 과학 시장에서 인공지능은 경쟁이 심하고 여러 주요 기업으로 구성되어 있습니다. 시장은 적당히 집중되어 있습니다. 시장에서 높은 점유율을 자랑하는 대기업은 해외로의 고객 기반 확대에 주력하고 있습니다. 이러한 기업들은 시장 점유율을 확대하고 수익성을 높이기 위해 전략적 협력 이니셔티브를 활용합니다. 시장에서 사업을 전개하고 있는 기업은 제품 기능을 강화하기 위해 생명과학 기술의 인공지능에 임하는 신흥기업도 인수하고 있습니다.
2022년 11월, XtalPi Inc.는 CK Life Sciences와의 전략적 파트너십을 기대하고 있다고 발표했습니다. 종양 백신의 발견과 설계 기술을 강화하고 새로운 유형의 백신 개발을 가속화하기 위해, 이 제휴는 각각의 전문 지식을 활용하여 혁신적인 AI 종양 백신 연구 개발 플랫폼을 확립합니다. 2022년 6월, Amgen의 연구개발 부문은 The Scientist와의 제휴를 발표했습니다. 이 공동 연구에서는 인공지능(AI)과 머신러닝을 사용하여 완전히 새로운 단백질 요법을 만드는 최첨단 창약 및 개발 기술을 고려합니다.
기타 혜택
엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
3개월의 애널리스트 서포트
목차
제1장 서론
조사의 전제조건과 시장의 정의
조사 범위
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 역학
시장 개요
업계의 매력 - Porter's Five Forces 분석
신규 참가업체의 위협
구매자의 협상력
공급기업의 협상력
대체 제품의 위협
경쟁 기업간 경쟁 관계의 격렬
시장 성장 촉진요인
연구개발 영역에서의 AI 도입 증가
정밀의료와 개별화 의약품의 개발을 중시
창약에서의 AI 수요 증가
임상시험에서 인공지능의 사용 증가
시장 성장 억제요인
고액의 초기 비용과 인원의 대체에 대한 우려
기술의 스냅샷
COVID-19의 업계에 대한 영향
제5장 시장 세분화
용도
창약
의학적 진단
생명공학
인체실험
정밀·맞춤형 의료
환자 모니터링
지역
북미
미국
캐나다
유럽
독일
영국
프랑스
기타 유럽
아시아태평양
중국
일본
인도
한국
기타 아시아태평양
기타 지역
제6장 경쟁 구도
기업 프로파일
IBM Corporation
NuMedii Inc.
Atomwise Inc
AiCure LLC
Nuance Communications Inc.
Sensely Inc.
Sophia Genetics SA
Insilico Medicine Inc.
Enlitic Inc.
Apixio Inc.
Zebra Medical Vision
twoXAR Inc.
제7장 투자 분석
제8장 시장의 미래
JHS
영문 목차
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The AI In Life Sciences Market size is estimated at USD 2.88 billion in 2024, and is expected to reach USD 8.88 billion by 2029, growing at a CAGR of 25.23% during the forecast period (2024-2029).
The COVID-19 outbreak has made profound and lasting impacts on the health and life sciences industry. The outbreak has caused life sciences organizations to adjust to supply chain and clinical development disruptions and financial challenges that would have previously been unthinkable. In the near term, healthcare organizations will accelerate innovation to respond to the crisis. These investments would enable healthcare organizations post-COVID-19 to rethink care delivery and financing, thereby stimulating the growth in the adoption of AI for the life sciences industry.
Key Highlights
Further, the industry is witnessing a transformation owing to increasing cost pressure, a greater need for productivity, and disruption caused by new and innovative market players. An emerging area of artificial intelligence (AI), specifically the analysis of small systems-of-interest-specific datasets, can be utilized to improve drug development and personalized medicine.
According to a study published in Science Translational Medicine, Quadratic Phenotypic Optimization Platform (QPOP), an AI platform, can substantially improve combination therapy in bortezomib-resistant multiple myeloma, which is used to identify the best drug combinations for individual multiple myeloma patients.
Furthermore, complex diseases, such as cancer, often require effective drug combinations to make any significant therapeutic impact. As the drugs in these combination therapies become increasingly specific to molecular targets, designing effective drug combinations and choosing the right drug combination for the right patient becomes more difficult. With the high average development costs (around USD 2 billion for a newly approved treatment), low clinical trial drug success rate (below 12%), low return-on-investment (ROI) due to reduced healthcare expenditure, and focus on rare diseases, drug discovery is becoming more inefficient.
Clinical trial research is extensive progress, which can be reduced with the help of AI in numerous ways. One is using advanced predictive analytics on a broad range of data to quickly identify candidates for clinical trials for target populations. Additionally, machine learning applications can make clinical trials more efficient by facilitating tasks such as calculating ideal sample sizes, facilitating patient recruitment, and using medical records to minimize data errors.
Artificial Intelligence (AI) presents one of the most promising and potentially transformative opportunities for the life sciences industry. AI will be a key investment target in the coming years, with myriad organizations hoping to capitalize on its potential. The number of applications is expected to continue to increase, and investors are expected to enter the AI industry early.
AI in Life Sciences Market Trends
Increasing Use of Artificial Intelligence in Clinical Trials is Driving the Market
Clinical trials are one of the most data-intensive tasks in the life sciences industry. They generate vast sets of data every day, monitoring several patient variables under observation. Subjecting these data sets to intelligent AI algorithms can help researchers screen meaningful correlations between loosely coupled data.
This encourages many pharmaceutical companies and clinical research organizations to invest in technologies like artificial intelligence. In the current market scenario, the rapid adoption of AI is widely seen in the pharmaceutical sector, which is responsible for almost 50% of the clinical trials conducted globally every year.
Furthermore, the increasing number of clinical trials worldwide produces colossal amounts of data available in the public domain. Over the forecast period, these numbers are expected to increase by at least 11%, creating new opportunities for AI in clinical trial applications, especially in Europe and North America.
Such rapid growth in clinical trials and public availability of data is helping and encouraging many research institutes to prefer AI over traditional software solutions so that they can obtain specific results from data available in the public domain without having the entire trial procedure. Additionally, many countries, like China, the United States, and several European countries, are making clinical trial data available in the public domain supporting the growth of AI solutions globally.
The United States is Expected to Hold a Major Share in the Market
The United States is the largest market for A.I. solutions in the life sciences market, owing to the high demand for A.I. solutions from almost all the life sciences applications in the United States. In addition, the significant presence of pharmaceutical companies and the global demand for U.S. pharmaceutical exports are increasingly motivating companies to invest in R&D activities.
According to the Pharmaceutical Research and Manufacturers of America (PhRMA). Moreover, according to the report of PhRMA pending of the U.S. pharmaceutical industry for research and development, the percentage of total revenues in the previous year was 21.2%.
PhRMA also revealed that, on average, most pharmaceutical companies in the country spent over 19% of their total revenues on R&D activities. Moreover, PhRMA R&D investments will reach a record high of USD 102.3 billion in 2021.
Many pharmaceutical companies, such as Pfizer, Johnson & Johnson, and several clinical research organizations, are increasingly spending on A.I. solutions. According to ClinicalTrials.gov, it is projected that by 2024 Johnson & Johnson will have the most significant research and development spending among pharmaceutical companies. Also, companies, like Pfizer, despite collaborating with several A.I. vendors, are investing in updating their in-house A.I. operations to support their ongoing several drug discovery and patient monitoring processes.
AI in Life Sciences Industry Overview
Artificial intelligence in the Life Sciences Market is highly competitive and consists of several major players. The market is moderately concentrated. The major players with prominent shares in the market are focusing on expanding their customer base across foreign countries. These companies are leveraging strategic collaborative initiatives to increase their market share and increase their profitability. The companies operating in the market are also acquiring start-ups working on artificial intelligence in life sciences technologies to strengthen their product capabilities.
In November 2022, XtalPi Inc. announced that the company is looking forward to a strategic partnership with CK Life Sciences. In order to enhance the discovery and design skills of tumor vaccines and speed up the creation of new vaccine kinds, this collaboration will take advantage of their individual expertise to establish a revolutionary AI tumor vaccine R&D platform. In June 2022, Amgen's R&D announced the partnership with The Scientist; this collaboration examines cutting-edge drug discovery and development methods that use artificial intelligence (AI) and machine learning to create brand-new protein therapies.
Additional Benefits:
The market estimate (ME) sheet in Excel format
3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Overview
4.2 Industry Attractiveness - Porter Five Forces
4.2.1 Threat of New Entrants
4.2.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.2.3 Bargaining Power of Suppliers
4.2.4 Threat of Substitute Products
4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry
4.3 Market Drivers
4.3.1 Increasing Adoption of AI in the Domain of R&D
4.3.2 High Emphasis on the Development of Precision Medicine and Personalized Drugs
4.3.3 Increasing Demand for AI in Drug Discovery
4.3.4 Increasing Use of Artificial Intelligence in Clinical Trials
4.4 Market Restraints
4.4.1 High Initial Costs and Concerns over the Replacement of Human Workforce
