Stratistics MRC에 따르면 세계 임상시험용 인공지능(AI)(AI in Clinical Trials) 시장은 2023년에 19억 달러를 차지하고 예측 기간 동안 CAGR은 27.6%로 성장하고 2030년에는 105억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
임상시험용 인공지능(AI)이란 인공지능(AI) 기술을 활용하여 환자 모집 및 데이터 분석부터 시험 설계, 의약품 개발에 이르기까지 임상시험 과정의 다양한 측면을 강화하는 것을 말합니다. 머신러닝 알고리즘과 데이터 분석을 활용함으로써 AI는 프로세스를 간소화하고, 적절한 후보자를 식별하고, 결과를 예측하며, 테스트 프로토콜을 최적화할 수 있습니다. 이러한 AI 통합은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 궁극적으로 의료 산업에서 새로운 치료법과 치료법 개발을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
골드만삭스 리서치의 추계에 따르면 세계 제약업계는 2023년에 약 7,000억 달러를 연구개발 및 기타 사업 인수에 소비했습니다.
환자 모집 및 유지 개선 가능성
AI 기술은 적절한 후보자를 식별하기 위한 예측 분석과 정착률을 향상시키기 위한 개별화 개입을 활용하여 환자 참여를 위한 맞춤형 접근법을 제공합니다. 고급 알고리즘을 통해 AI는 환자 선정 과정을 간소화하고 위험한 개인을 파악하여 탈락률을 줄이고 실시간 데이터 분석을 기반으로 테스트 프로토콜을 최적화할 수 있습니다. 이러한 기능은 임상시험을 보다 효율적이고 성공적으로 이끌고, 궁극적으로 의학연구를 진전시키고 환자의 결과를 개선할 것으로 기대됩니다. 이것이 시장 성장의 촉진요인이 되었습니다.
데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려
엄청난 양의 민감한 환자 정보가 수집되고 분석되기 때문에 데이터 유출 및 무단 액세스에 대한 견고한 안전 조치를 보장하는 것이 가장 중요합니다. 개인 의료 데이터의 악용이나 악용의 가능성은 윤리적·법적 문제를 제기하고 엄격한 규제 프레임워크을 요구합니다. AI 기술의 통합은 데이터의 익명화 및 동의 관리에 복잡성을 가져오고, 테스트 프로세스 전반에 걸쳐 프라이버시 및 보안 프로토콜을 신중하게 고려해야 합니다. 따라서 데이터의 프라이버시와 보안에 대한 우려가 시장 성장을 억제하는 요인이 되고 있습니다.
AI 기반 플랫폼 이용 확대
AI 시스템은 머신러닝과 데이터 분석을 활용하여 환자 모집, 시험 설계 및 데이터 분석을 개선합니다. 제약기업과 연구기관은 광범위한 정보를 관리하고 환자의 반응을 예측하는 능력으로 의약품 개발을 가속화하고 시험 결과를 향상시키기 위해 AI 탑재 플랫폼을 활용하고 있습니다. 시장이 확대되고 있는 것은 AI가 받아들여지고 있어 임상 연구 개발의 전망을 바꾸는 획기적인 능력이 있기 때문입니다.
높은 도입 비용
전문 인프라, 고급 AI 알고리즘, 데이터 관리 시스템, 규정 준수 조치의 필요성 등 다양한 요인들로부터 비용이 발생합니다. 임상시험 프로세스의 효율성과 정확성 향상과 같은 잠재적인 이점이 있음에도 불구하고 기업은 임상 연구에 AI 기술을 채택하는 재무적 영향을 신중하게 검토해야 합니다. 따라서 임상시험용 인공지능(AI)의 통합은 높은 도입 비용으로 인해 큰 과제가 되고 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 임상시험용 인공지능(AI)의 채택을 크게 가속시켰습니다. 전통적인 연구가 중단되는 동안 AI는 원격 모니터링, 데이터 분석 및 환자 모집 솔루션을 제공했습니다. 이로써 효율성 향상, 비용 절감, 시험 완료 시간 단축이 실현되었습니다. AI는 가상 시험, 원격 환자 모니터링, 예측 분석을 용이하게 하고 연구자가 새로운 상식에 적응할 수 있게 했습니다. 또한 엄청난 양의 데이터를 다루는 인공지능의 능력은 패턴을 확인하고 치료법을 개발하는 데 매우 중요했습니다. 따라서 COVID-19는 임상시험용 인공지능(AI) 성장의 촉매 역할을 했습니다.
예측 기간 동안 딥러닝 부문이 최대가 될 전망
예측 기간 동안 딥러닝 부문이 최대가 될 것으로 예상됩니다. 딥러닝 알고리즘을 활용함으로써 연구 개발자들은 방대한 의료 데이터로부터 의미 있는 통찰력을 끌어낼 수 있어 보다 효율적인 시험 설계, 보다 신속한 의약품 개발, 환자 결과의 개선으로 이어집니다. 제약회사나 연구기관이 시험의 유효성과 비용대비효과를 높이기 위해 이러한 기술을 채택하는 경우가 늘어나고 있기 때문에 이 시장에서의 딥러닝 시장은 큰 성장을 이루고 있습니다.
예측기간 동안 감염증 분야의 CAGR이 가장 높을 것으로 예측
감염증 분야는 효율적이고 정확한 솔루션의 필요성으로 인해 예측 기간 동안 CAGR이 가장 높을 것으로 예상됩니다. AI 기술은 고급 분석, 예측 모델링 및 데이터 분석을 제공하여 의사 결정 프로세스를 강화합니다. 이 시장 부문의 특징은 혁신적인 AI 알고리즘, 견고한 데이터 통합 기능, 치료의 안전과 효과를 보장하기 위한 규정 준수에 주력하는 것입니다.
북미는 기술 진보와 헬스케어의 효율적이고 데이터 중심 솔루션에 대한 수요 증가로 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. AI 기술은 환자 모집, 데이터 분석, 맞춤형 의료 등 임상시험의 다양한 측면에 혁명을 가져왔습니다. 주요 제약 회사의 존재, 견고한 헬스케어 인프라, 지지적인 규제 환경 등 주요 요인은 이 지역의 이 시장 확대에 더욱 기여하고 있습니다.
아시아 태평양은 인구 증가, 고령화, 만성 질환 부담 증가 등 요인에 따라 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 유지할 것으로 예측됩니다. 이로 인해 임상시험의 효율성과 성과를 개선하기 위한 헬스케어 인프라와 AI를 포함한 기술에 대한 투자가 증가했습니다. 이 지역에서는 헬스케어 및 생명과학에 특화된 수많은 AI 신흥기업의 출현을 볼 수 있었습니다. 이 지역에서는 AI, 머신러닝 및 데이터 분석 기술이 빠르게 발전하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI in Clinical Trials Market is accounted for $1.9 billion in 2023 and is expected to reach $10.5 billion by 2030 growing at a CAGR of 27.6% during the forecast period. AI in clinical trials refers to the utilization of artificial intelligence (AI) technologies to enhance various aspects of the trial process, from patient recruitment and data analysis to trial design and drug development. By leveraging machine learning algorithms and data analytics, AI can streamline processes, identify suitable candidates, predict outcomes, and optimize trial protocols. This integration of AI aims to improve efficiency, reduce costs, and ultimately accelerate the development of new therapies and treatments within the healthcare industry.
According to estimates by Goldman Sachs Research, the global pharmaceutical industry will have about $700 billion in 2023 to spend on R&D and acquisitions of other businesses.
Potential for improved patient recruitment and retention
AI technologies offer tailored approaches for patient engagement, utilizing predictive analytics to identify suitable candidates and personalized interventions to improve retention rates. Through advanced algorithms, AI can streamline patient selection processes, mitigate dropout rates by identifying at-risk individuals, and optimize trial protocols based on real-time data analysis. These capabilities hold promise for more efficient and successful clinical trials, ultimately advancing medical research and improving patient outcomes. These are the factors propelling the growth of the market.
Data privacy and security concerns
With vast amounts of sensitive patient information being collected and analyzed, ensuring robust safeguards against data breaches and unauthorized access is paramount. The potential for misuse or exploitation of personal health data raises ethical and legal questions, demanding stringent regulatory frameworks. The integration of AI technologies introduces complexities in data anonymization and consent management, necessitating careful consideration of privacy and security protocols throughout the trial process. Hence, data privacy and security concerns are the factors restraining the growth of the market.
Growing usage of AI-based platform
AI systems improve patient recruitment, trial design, and data analysis by utilizing machine learning and data analytics. Pharmaceutical businesses and research institutions are utilizing AI-powered platforms to accelerate medication development and enhance trial outcomes, owing to its capacity to manage extensive information and forecast patient reactions. The market is expanding because of the growing acceptance of AI and its revolutionary ability to change the clinical research and development landscape.
High implementation costs
The costs arise from various factors, including the need for specialized infrastructure, sophisticated AI algorithms, data management systems, and regulatory compliance measures. Despite the potential benefits, such as improved efficiency and accuracy in trial processes, organizations must carefully weigh the financial implications of adopting AI technologies in clinical research. Therefore, the integration of AI in Clinical Trials presents substantial challenges due to high implementation costs.
The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of AI in clinical trials. With traditional research disrupted, AI offered solutions for remote monitoring, data analysis, and patient recruitment. This led to increased efficiency, reduced costs, and faster trial completion times. AI facilitated virtual trials, remote patient monitoring, and predictive analytics, enabling researchers to adapt to the new normal. Furthermore, AI's ability to handle vast amounts of data became crucial in identifying patterns and developing treatments. Thus, COVID-19 acted as a catalyst for the growth of AI in the clinical trials market.
The deep learning segment is expected to be the largest during the forecast period
The deep learning segment is expected to be the largest during the forecast period. By leveraging deep learning algorithms, researchers can extract meaningful insights from vast amounts of medical data, leading to more efficient trial designs, faster drug development, and improved patient outcomes. The market for deep learning in the market is witnessing significant growth as pharmaceutical companies and research institutions increasingly adopt these technologies to enhance the efficacy and cost-effectiveness of their trials.
The infectious diseases segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The infectious diseases segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period driven by the need for efficient and accurate solutions. AI technologies offer advanced analytics, predictive modeling, and data interpretation, enhancing decision-making processes. This market segment is characterized by innovative AI algorithms, robust data integration capabilities, and a focus on regulatory compliance to ensure the safety and efficacy of treatments.
North America is projected to hold the largest market share during the forecast period driven by technological advancements and increasing demand for efficient and data-driven solutions in healthcare. AI technologies are revolutionizing various aspects of clinical trials, including patient recruitment, data analysis, and personalized medicine. Key factors such as the presence of major pharmaceutical companies, robust healthcare infrastructure, and supportive regulatory environment further contribute to the expansion of this market in the region.
Asia Pacific is projected to hold the highest CAGR over the forecast period driven by factors such as population growth, aging demographics, and the growing burden of chronic diseases. This increased investment in healthcare infrastructure and technology, including AI, to improve clinical trial efficiency and outcomes. The region was witnessing the emergence of numerous AI startups specializing in healthcare and life sciences. The region has seen rapid advancements in AI, machine learning, and data analytics technologies.
Key players in the market
Some of the key players in AI in Clinical Trials market include Antidote Technologies, Inc.,m Innoplexus, Symphony AI, Saama Technologies, Intelligencia, Median Technologies, Paradigm Health Inc., Halo Health Systems, Trials.Ai, Pharmaseal, Koneksa Health, GNS Healthcare, Google- Verily, AstraZeneca, AiCure, LLC, BioSymetrics, Euretos and Ardigen.
In November 2023, AstraZeneca announced the opening of Evinova, a health technology firm whose goal is to provide patients, clinical research organizations (CROs), trial sponsors, care teams, and other stakeholders with access to digital health solutions that the pharmaceutical giant already uses on a worldwide scale.
In January 2023, Paradigm Health Inc., a US-based healthcare technology company, acquired Deep Lens Inc. for an undisclosed amount. The acquisition aims to provide Paradigm with Deep Lens's platform, which enables equal access to trials for all patients while enhancing trial efficiency and reducing the barriers to participation for healthcare providers.