세계의 예측 독성학용 인공지능(AI) 시장 : 기회와 전략(-2034년)
Artificial Intelligence (AI) In Predictive Toxicology Global Market Opportunities And Strategies To 2034
상품코드 : 1895264
리서치사 : The Business Research Company
발행일 : 2025년 12월
페이지 정보 : 영문 340 Pages
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한글목차

세계의 예측 독성학용 인공지능(AI) 시장 규모는 2024년에 약 4억 9,544만 달러에 달하며, 2019년 이후 30.62%의 CAGR로 계속 성장하고 있습니다. 이 시장은 2024년 4억 9,544만 달러에서 2029년에는 17억 8,849만 달러로, 29.27%의 성장률로 확대할 것으로 예측됩니다. 향후 2029년 이후에도 CAGR 27.61%로 계속 성장하며 2034년에는 60억 5,134만 달러에 달할 전망입니다.

예측독성학용 인공지능(AI)은 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석을 활용하여 화학물질, 의약품, 환경물질이 인체 건강 및 생물학적 시스템에 미치는 독성 작용을 예측하는 것을 말합니다. 예측 독성학용 인공지능(AI)의 주요 목적은 독성 평가의 속도, 정확성, 효율성을 향상시키는 동시에 윤리적, 재정적 부담을 줄이는 데 있습니다. 이를 통해 유해 화합물을 조기에 식별하여 보다 안전한 의약품 및 화학물질 개발을 지원하고, 데이터베이스 독성 예측을 통해 규제 의사결정을 개선할 수 있습니다.

정밀의료에 대한 수요 증가

지난 기간 중 예측 독성학 분야의 인공지능(AI) 시장은 정밀의료에 대한 수요 증가로 인해 크게 성장했습니다. 정밀의료는 개인의 유전자 프로파일을 기반으로 한 개인별 맞춤 치료를 중시하고 있으며, 정확한 진단과 개인별 맞춤 치료 전략을 위한 첨단 기술이 요구되고 있습니다. AI를 활용한 예측 독성학 툴은 이 패러다임에서 필수적인 존재가 되어 방대한 데이터세트 분석을 통해 유해한 약물 반응을 예측하고 의약품 개발 프로세스를 최적화할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 2022년 10월 과학자, 환자, 의료 프로바이더를 대표하고 환자와 의료 시스템의 이익을 위해 맞춤의료에 대한 이해와 채택을 촉진하는 미국 단체인 맞춤의료연합(Personalized Medicine Coalition)은 여러 유형의 암, 유전성 희귀질환, 다양한 만성질환 및 감염성 질환을 앓고 있는 사람들을 위한 75,000개 이상의 75,000개 이상의 유전자 검사 제품과 300개의 맞춤의료가 시장에 나와 있다고 추정했습니다. 따라서 정밀의료에 대한 수요 증가는 칩 설계에서 인공지능(AI) 시장의 성장을 가속했습니다.

의약품 안전성 예측을 강화하는 AI 기반 리스크 평가 플랫폼 출시

예측 독성학 분야의 인공지능(AI) 시장의 주요 기업은 초기 단계의 의약품 안전성 예측의 정확성을 높이기 위해 AI 기반 위험성 평가 툴 개발에 집중하고 있습니다. 이러한 혁신 기술은 동물실험 의존도 감소, 임상시험으로의 전환 가속화, 신약개발 과정에서의 의사결정 고도화를 목표로 하고 있습니다. 예를 들어 2025년 9월, 신약개발 혁신을 추구하는 미국 기술 기업 GATC Health는 Fierce Biotech Week 2025에서 AI 기반 플랫폼 'Derisq'를 발표했습니다. 본 플랫폼은 정확한 독성 예측을 제공함으로써 의약품 개발 초기 단계의 효율화를 목표로 하고 있습니다. 이 플랫폼은 안전성 위험과 표적 외 위험을 조기에 파악하여 기존의 비임상시험에 소요되는 시간, 비용, 불확실성을 줄여줍니다. GATC Health는 AI 분석에 기반한 실용적인 지식을 제공함으로써 국내외 시장에서 연구자, 투자자, 제약 개발자에게 예측 정확도와 효율성 향상을 통한 지원을 목표로 하고 있습니다.

예측 독성학 분야의 세계 인공지능(AI) 시장은 다수의 소규모 업체들이 진입하면서 상당히 세분화되어 있습니다. 2024년 기준, 시장 상위 10개 경쟁사가 전체 시장의 17.72%를 점유하고 있습니다.

목차

제1장 개요

제2장 목차

제3장 표 리스트

제4장 도표 리스트

제5장 리포트 구성

제6장 시장의 특징

제7장 주요 시장 동향

제8장 예측 독성학용 인공지능(AI)의 세계 성장 분석 및 전략적 분석 프레임워크

제9장 세계의 예측 독성학용 인공지능(AI) 시장 : 세분화

제10장 예측 독성학용 인공지능(AI) 시장 : 지역·국가별 분석

제11장 아시아태평양 시장

제12장 서유럽 시장

제13장 동유럽 시장

제14장 북미 시장

제15장 남미 시장

제16장 중동 시장

제17장 아프리카 시장

제18장 경쟁 구도와 기업 개요

제19장 기타 대기업과 혁신적 기업

제20장 경쟁 벤치마킹

제21장 경쟁 대시보드

제22장 합병·인수

제23장 예측 독성학용 인공지능(AI) 최근 동향

제24장 기회와 전략

제25장 예측 독성학용 인공지능(AI) 시장 : 결론과 제안

제26장 부록

KSA
영문 목차

영문목차

Artificial intelligence (AI) in predictive toxicology refers to the use of machine learning, deep learning, and data analytics to predict the toxic effects of chemicals, drugs, and environmental substances on human health and biological systems. The primary purpose of artificial intelligence (AI) in predictive toxicology is to enhance the speed, accuracy, and efficiency of toxicity assessment while reducing ethical and financial burdens. It enables early identification of hazardous compounds, supports safer drug and chemical development, and improves regulatory decision-making through data-driven toxicity prediction.

The global artificial intelligence (AI) in predictive toxicology market reached a value of nearly $495.44 million in 2024, having grown at a compound annual growth rate (CAGR) of 30.62% since 2019. The market is expected to grow from $495.44 million in 2024 to $1,788.49 million in 2029 at a rate of 29.27%. The market is then expected to grow at a CAGR of 27.61% from 2029 and reach $6,051.34 million in 2034.

Rise In Demand For Precision Medicine

During the historic period, the artificial intelligence (AI) in predictive toxicology market was significantly driven by the rise in demand for precision medicine. Precision medicine emphasizes tailored treatments based on individual genetic profiles, necessitating advanced technologies for accurate diagnostics and personalized therapeutic strategies. AI-powered predictive toxicology tools have become integral in this paradigm, enabling the analysis of vast datasets to predict adverse drug reactions and optimize drug development processes. For instance, in October 2022, the Personalized Medicine Coalition, a US-based organization that represents scientists, patients and providers, promoting the understanding and adoption of personalized medicine to benefit patients and the healthcare system, estimated that more than 75,000 genetic testing products and 300 personalized medicines are on the market for people with multiple types of cancers, genetic rare diseases and a range of chronic and infectious diseases. Therefore, the rise in demand for precision medicine propelled the growth of the artificial intelligence (AI) in chip design market.

Launch Of AI-Driven Risk Assessment Platform To Enhance Drug Safety Predictions

Major companies in the artificial intelligence (AI) in predictive toxicology market are focusing on the development of AI-driven risk-assessment tools aimed at improving early-stage drug safety predictions. These innovations aim to reduce dependency on animal testing, accelerate the transition to clinical trials, and enhance decision-making in drug discovery. For instance, in September 2025, GATC Health, a US based technology company revolutionizing drug discovery and development, unveiled Derisq, an AI-driven platform introduced at Fierce Biotech Week 2025, that is designed to streamline the early stages of drug development by providing accurate toxicity predictions. The platform seeks to identify safety and off target risks early, thereby reducing the time, cost, and uncertainty associated with traditional preclinical testing. By offering actionable insights grounded in AI analysis, GATC Health aims to empower researchers, investors, and pharmaceutical developers with enhanced predictive confidence and efficiency in both domestic and global markets.

The global artificial intelligence (AI) in predictive toxicology market is fairly fragmented, with a large number of small players operating in the market. The top 10 competitors in the market made up 17.72% of the total market in 2024.

Artificial Intelligence (AI) In Predictive Toxicology Global Market Opportunities And Strategies To 2034 from The Business Research Company provides the strategists; marketers and senior management with the critical information they need to assess the global artificial intelligence (AI) in predictive toxicology market as it emerges from the COVID-19 shut down.

Reasons to Purchase

Where is the largest and fastest-growing market for artificial intelligence (AI) in predictive toxicology? How does the market relate to the overall economy; demography and other similar markets? What forces will shape the market going forward? The generative artificial intelligence (AI) in predictive toxicology market global report from The Business Research Company answers all these questions and many more.

The report covers market characteristics; size and growth; segmentation; regional and country breakdowns; competitive landscape; market shares; trends and strategies for this market. It traces the market's history and forecasts market growth by geography. It places the market within the context of the wider artificial intelligence (AI) in predictive toxicology market; and compares it with other markets.

The report covers the following chapters

Markets Covered:

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Table Of Contents

3 List Of Tables

4 List Of Figures

5 Report Structure

6 Market Characteristics

7 Major Market Trends

8 Global Artificial Intelligence (AI) In Predictive Toxicology Growth Analysis And Strategic Analysis Framework

9 Global Artificial Intelligence (AI) In Predictive Toxicology Market Segmentation

10 Artificial Intelligence (AI) In Predictive Toxicology Market, Regional and Country Analysis

11 Asia-Pacific Market

12 Western Europe Market

13 Eastern Europe Market

14 North America Market

15 South America Market

16 Middle East Market

17 Africa Market

18 Competitive Landscape And Company Profiles

19 Other Major And Innovative Companies

20 Competitive Benchmarking

21 Competitive Dashboard

22 Mergers And Acquisitions

23 Recent Developments In Artificial Intelligence (AI) In Predictive Toxicology

24 Opportunities And Strategies

25 Artificial Intelligence (AI) In Predictive Toxicology Market, Conclusions And Recommendations

26 Appendix

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