Stratistics MRC에 따르면 세계의 인공지능(AI) 신약 개발 시장은 2025년에 26억 달러로 추정되고, 예측 기간 동안 CAGR 31.7%로 성장할 전망이며, 2032년에는 178억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
인공지능(AI) 신약 개발이란 신약 개발 프로세스를 가속 및 최적화하기 위한 머신러닝과 데이터 구동형 알고리즘의 용도를 가리킵니다. AI는 분자구조부터 임상시험 결과까지 방대한 데이터셋을 분석해 유망한 약제 후보 동정, 약제 및 표적의 상호작용 예측, 나아가 신규 화합물 설계를 할 수 있습니다. AI는 기존 의약품 개발 기법에 따른 시간, 비용, 실패율을 줄입니다. 생물학적 시스템을 시뮬레이션하고 기존 데이터에서 학습함으로써 AI는 연구자가 패턴을 발견하고 보다 정확한 의사결정을 할 수 있도록 지원합니다.
WHO의 추계에 따르면, 2022년에는 세계에서 새롭게 2,000만 명의 암 환자가 발생해, 970만 명이 사망했다고 보고되고 있습니다.
연구개발 비용 상승 및 시간적 압력
연구 개발 비용의 상승과 시간적 압력은 인공지능(AI) 신약 개발의 채용을 가속화하고 혁신의 촉매로서 작용하고 있습니다. 이러한 과제로 제약기업들은 표적 동정을 합리화하고 임상시험을 최적화하며 비용이 많이 드는 실패를 줄이는 AI 주도 솔루션을 도입해야 합니다. 그 결과 AI는 연구개발의 생산성을 높이고 개발 기간을 단축하며 성공률을 향상시킵니다. 이러한 시급성은 지능형 기술에 대한 투자를 촉진하여 기존의 워크플로우를 변혁하고 증대하는 헬스케어 수요에 대응하기 위해 보다 신속하고 비용 효율적인 의약품 개발을 가능하게 합니다.
표준화된 고품질 데이터 부족
표준화된 고품질 데이터의 부족은 의약품에서 AI의 효능을 현저하게 저해합니다. 일관성 없는 형식, 불완전한 주석, 편향된 데이터 세트는 모델의 정확성과 재현성을 손상시킵니다. 이러한 데이터 문제는 예측 오류, 개발 비용 증가 및 타임라인 지연으로 이어집니다. 조화로운 데이터 없이는 AI는 실행 가능한 약물 후보의 확인과 결과의 확실한 예측에 고전하고, 그 변화의 가능성을 제한하고, 연구 혁신 및 실세계에서의 의약품 용도와의 격차를 넓혀 버립니다.
생물 의학 데이터의 폭발적 증가
생물 의학 데이터의 폭발적인 증가는 인공지능(AI) 신약 개발의 변혁적 도약에 박차를 가하고 있습니다. 유전체학, 단백질체학, 임상 기록에서 얻은 방대한 데이터 세트는 AI 모델이 숨겨진 패턴을 발견하고 약물과 표적의 상호 작용을 예측하고 리드 화합물의 식별을 가속화할 수 있게합니다. 이 풍부한 데이터는 정확성을 높이고 시행 착오를 줄이고 맞춤형 의료를 지원합니다. 그 결과, 의약품의 연구개발은 보다 빠르고 효율적이며 비용 효율적입니다. 빅데이터와 AI의 시너지 효과로 의약품 개발은 보다 스마트하고 데이터를 구사한 프론티어로 다시 태어나려고 합니다.
높은 도입 비용
특히 중소규모의 제약기업에서는 높은 도입 비용이 인공지능(AI) 신약 개발의 채용을 크게 방해하고 있습니다. 이러한 비용에는 고급 인프라, 숙련된 인력, 지속적인 시스템 유지보수가 포함됩니다. 이러한 금전적 장벽은 통합을 늦추고 혁신을 제한하며 대기업과 신흥 기업 간의 격차를 넓힙니다. 그 결과, AI의 잠재력이 충분히 활용되지 않고, 보다 빠르고 비용 효율적인, 맞춤 치료 솔루션의 개발이 지연되고 있습니다.
COVID-19의 영향
COVID-19의 대유행은 제약회사가 보다 신속하고 비용 효율적인 해결책을 긴급하게 요구했기 때문에 인공지능(AI) 신약 개발의 채용을 대폭 가속시켰습니다. AI 도구는 치료 표적의 특정, 약제의 재사용, 백신 개발의 최적화에 매우 중요한 역할을 했습니다. 이러한 수요 급증은 투자, 공동 연구, 연구 개발 파이프라인 전체의 AI 플랫폼 통합 증가로 이어졌습니다. 팬데믹은 궁극적으로 AI의 변혁 가능성을 부각시키며 미래 의약품 혁신과 위기 대응의 중요한 자산으로 자리 잡았습니다.
예측 기간 동안 암 영역이 최대가 될 전망
정확하고 개별화된 암 치료에 대한 긴급 수요로 예측 기간 동안 암 분야가 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. AI는 특히 폐암이나 유방암과 같은 복잡한 암에서 바이오마커 탐색을 가속해 치료 반응을 예측하고 임상시험 디자인을 강화합니다. AI 신약 투자의 최대 점유율을 차지하는 암 영역에서는 표적요법 및 면역종양학의 혁신이 촉진됩니다. 이 상승효과로 성공률이 향상되고 연구개발 기간이 단축되며 AI는 암 연구와 치료에 있어 변혁의 힘으로 자리매김할 수 있습니다.
예측 기간 동안 딥러닝 분야의 CAGR이 가장 높아질 전망
예측 기간 동안 딥러닝 분야는 복잡한 생물 의학 데이터를 신속하게 분석할 수 있기 때문에 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 복잡한 생물학적 상호작용을 모델링하는 능력은 표적 동정을 가속화하고 화합물 스크리닝을 최적화하며 denovo 약물 디자인을 강화합니다. 딥러닝은 예측 정확도를 높이고 시험 실패를 최소화함으로써 개발 시간과 비용을 줄입니다. 제약 기업이 이러한 모델을 채용할 기회가 증가함에 따라 스케일러블하고 데이터 구동형의 혁신이 실현되어 창약이 보다 신속하고 정확하며 비용 효율적인 프로세스로 변화해 갑니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 견고한 연구개발 생태계, 정부 지원, 바이오 신흥 기업의 급증으로 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가들은 임상 시험을 가속화하고 비용을 절감하며 정밀 의료를 강화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 방대한 게놈 데이터 세트와 디지털 인프라를 가진 이 지역은 종양학, 면역학, 희귀 질환의 혁신을 촉진하고 있습니다. 이 기세에 의해, 아시아태평양 지역은 의약품 개발을 보다 빠르고, 보다 스마트하고, 보다 이용하기 쉬운 프로세스로 변혁해, 세계 리더로서의 지위를 확립하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이는 탄탄한 제약 인프라와 선진적인 기술 혁신자로 이 지역이 세계 도입을 선도하고 있기 때문입니다. AI는 신속한 화합물 스크리닝, 예측 모델링, 개별화 의료 개발을 가능하게 합니다. 생명공학 기업과 AI 신흥 기업의 전략적 제휴가 혁신을 촉진하고 규제 당국의 지원이 성장을 촉진하고 있습니다. 이러한 시너지 효과로 북미는 AI를 활용한 의약품의 비약적 진보 강국으로 자리매김하여 시장의 급성장이 예측되고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI in Drug Discovery Market is accounted for $2.6 billion in 2025 and is expected to reach $17.8 billion by 2032 growing at a CAGR of 31.7% during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) in drug discovery refers to the application of machine learning and data-driven algorithms to accelerate and optimize the process of developing new drugs. AI can analyze vast datasets-from molecular structures to clinical trial results-to identify promising drug candidates, predict drug-target interactions, and even design novel compounds. It reduces the time, cost, and failure rate associated with traditional drug development methods. By simulating biological systems and learning from existing data, AI helps researchers uncover patterns and make decisions with greater precision.
According to the estimates by WHO, in 2022, 20 million new cancer cases and 9.7 million deaths were reported globally.
Rising R&D Costs and Time Pressure
Rising R&D costs and time pressure are accelerating the adoption of AI in drug discovery, acting as catalysts for innovation. These challenges push pharmaceutical companies to embrace AI-driven solutions that streamline target identification, optimize clinical trials, and reduce costly failures. As a result, AI enhances R&D productivity, shortens development timelines, and improves success rates. This urgency fosters investment in intelligent technologies, transforming traditional workflows and enabling faster, more cost-effective drug development to meet growing healthcare demands.
Lack of Standardized, High-Quality Data
The lack of standardized, high-quality data severely hampers AI's effectiveness in drug discovery. Inconsistent formats, incomplete annotations, and biased datasets compromise model accuracy and reproducibility. These data issues lead to flawed predictions, increased development costs, and delayed timelines. Without harmonized data, AI struggles to identify viable drug candidates or predict outcomes reliably, limiting its transformative potential and widening the gap between research innovation and real-world pharmaceutical application.
Explosion of Biomedical Data
The explosion of biomedical data is fueling a transformative leap in AI-driven drug discovery. With vast datasets from genomics, proteomics, and clinical records, AI models can now uncover hidden patterns, predict drug-target interactions, and accelerate lead identification. This data abundance enhances precision, reduces trial-and-error, and supports personalized medicine. As a result, pharmaceutical R&D becomes faster, more efficient, and cost-effective. The synergy between big data and AI is reshaping drug development into a smarter, data-powered frontier.
High Implementation Costs
High implementation costs significantly hinder the adoption of AI in drug discovery, especially among small and mid-sized pharmaceutical firms. These expenses include advanced infrastructure, skilled personnel, and ongoing system maintenance. Such financial barriers delay integration, limit innovation, and widen the gap between large corporations and emerging players. As a result, the full potential of AI remains underutilized, slowing progress in developing faster, cost-effective, and personalized therapeutic solutions.
Covid-19 Impact
The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of AI in drug discovery, as pharmaceutical companies urgently sought faster, cost-effective solutions. AI tools were pivotal in identifying therapeutic targets, repurposing drugs, and optimizing vaccine development. This surge in demand led to increased investments, collaborations, and integration of AI platforms across R&D pipelines. The pandemic ultimately highlighted AI's transformative potential, establishing it as a critical asset in future pharmaceutical innovation and crisis response.
The oncology segment is expected to be the largest during the forecast period
The oncology segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to the urgent demand for precise, personalized cancer treatments. AI accelerates biomarker discovery, predicts therapeutic responses, and enhances clinical trial design, especially in complex cancers like lung and breast cancer. With oncology accounting for the largest share of AI drug discovery investments, it fosters innovation in targeted therapies and immuno-oncology. This synergy improves success rates, reduces development time, and positions AI as a transformative force in cancer research and treatment.
The deep learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the deep learning segment is predicted to witness the highest growth rate as it enables rapid analysis of complex biomedical data. Its ability to model intricate biological interactions accelerates target identification, optimizes compound screening, and enhances de novo drug design. Deep learning reduces development time and costs by improving prediction accuracy and minimizing trial failures. As pharmaceutical companies increasingly adopt these models, they unlock scalable, data-driven innovation-transforming drug discovery into a faster, more precise, and cost-effective process.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to robust R&D ecosystems, government support, and a surge in biotech startups. Countries like China, India, and Japan are leveraging AI to accelerate clinical trials, reduce costs, and enhance precision medicine. With vast genomic datasets and digital infrastructure, the region fosters innovation in oncology, immunology, and rare diseases. This momentum positions Asia Pacific as a global leader, transforming drug development into a faster, smarter, and more accessible process.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to robust pharmaceutical infrastructure and leading tech innovators, the region leads global adoption. AI enables rapid compound screening, predictive modeling, and personalized medicine development. Strategic collaborations between biotech firms and AI startups are fueling innovation, while regulatory support fosters growth. This synergy is driving a projected market surge, positioning North America as a powerhouse in AI-driven pharmaceutical breakthroughs
Key players in the market
Some of the key players profiled in the AI in Drug Discovery Market include Atomwise, Inc., BenevolentAI, Insilico Medicine, Exscientia Ltd., Recursion Pharmaceuticals, BioXcel Therapeutics, Deep Genomics, Cloud Pharmaceuticals, Numerate, Inc., Cyclica Inc., Iktos, Evaxion Biotech, BERG LLC, Verge Genomics, Healx, PathAI, NVIDIA Corporation, IBM Watson Health, Google DeepMind and Schrodinger, Inc.
In August 2022, Atomwise and Sanofi have launched a strategic, exclusive collaboration to harness Atomwise's AtomNet(R) AI platform for structure-based drug discovery targeting up to five molecular targets.
In March 2020, Atomwise and Bridge Biotherapeutics struck potential $1 billion research collaboration, aiming to develop up to 13 AI-driven small-molecule programs targeting inflammation-related proteins, especially Pellino E3 ubiquitin ligases.