제약 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (소프트웨어, 서비스 및 하드웨어), 응용 프로그램 (약물 발견, 임상 시험, R & D 및 진단) 및 지역 통찰력 및 2033 년 예측의 인공 지능 (AI)

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제약 시장 개요의 인공 지능 (AI)

제약 시장 규모의 글로벌 인공 지능 (AI)은 2025 년에 35 억 5 천만 달러였으며 2033 년까지 17.21 억 달러를 터치 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR이 21.86%를 나타 냈습니다.

제약 산업의 인공 지능 (AI)은 완전한 약물 발견 및 개발 수명주기를 통해 장치 마스터 링, 심도있는 지식 및 자연 언어 처리와 함께 우수한 계산 기술 및 알고리즘의 유용성으로 되돌아갑니다. 여기에는 유전자, 단백질 및 과학적 사실의 방대한 데이터 세트를 분석하는 것부터 새로운 약물 표적을 인식하고 새로운 화합물을 설계하고, 전임상 시험을 최적화하고, 임상 시험에서 영향을받는 사람 모집을 간소화하고, 생산 효율성을 향상시키고, 약물 안전을 향상시키고, 마약 안전을 향상시키는 광범위한 사용을 통합하고, 새로운 약물 표적을 인식하고 새로운 화합물을 설계하고, 전임상 테스트를 최적화하고, 영향을받는 사람 모집을 간소화하고, 약물 안전을 향상시킵니다. 복잡한 작업을 자동화하고, 결과를 예측하고, 대규모 통계량으로부터 통찰력을 추출함으로써, AI는 전통적으로 길고 높은 가격으로 새로운 의약품을 마켓 플레이스로 가져 오는 방법을 높이고 궁극적으로 환자를위한 추가 효과적이고 개인화되고 접근 가능한 치료법에 주된 주제를 높이기 위해 추구합니다.

Covid-19 영향

제약 산업의 인공 지능 (AI)

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로 돌아 오는 수요.

Covid-19 Pandemic은 제약 시장에서 인공 지능의 채택을 인식했습니다. 소설 코로나 바이러스에 반대하는 빠른 백신 및 약물 개선에 대한 압박 필요성은 목표 식별, 약물 재구성 및 연구 시뮬레이션을 가속화하는 것과 같은 분야에서 AI의 능력을 강조했다. 제약 기업은 들어 본 적이없고 스트레스와 글로벌 협업을 다루고, 바이러스 구조를 조사하기 위해 AI 장비를 활용하고, 단백질 폴딩 (예 : Google Deepmind 's alphafold)을 기대하고 있으며 빠르게 진화하는 과학적 기록의 규모를 제어합니다. 이 재난은 더 이상 가장 간단한 AI의 능력을 보여주지 않았지만 추가로 투자와 교차 입학자 파트너십을 추가로 촉발시켜 전염병 대비 및 운명 제약 혁신에서 중요한 기능을 강화했습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기위한 약물 발견 및 설계를위한 생성 AI 사용 증가

제약 시장의 AI 내에서 실질적인 추세는 약물 발견 및 설계를위한 생성 AI 패션의 사용이 증가하고 있다는 것입니다. 이러한 고급 AI 알고리즘은 현재를 읽는 것과는 달리 원하는 거주지를 갖는 새로운 분자 시스템을 개발할 수 있습니다. GANS (Generative Adverse Networks) 및 큰 언어 패션과 같은 기술을 활용함으로써, 연구원들은 거대한 화학 영역을 신속하게 발견하고 새로운 화합물이 어떻게 생물학적 목표에 관여 할 것인지를 기대하고 있으며, 약물 후보를 효율성, 보호 및 제조 가능성을 최적화 할 수 있습니다.

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제약 시장 세분화의 인공 지능 (AI)

유형별

유형을 기준으로 글로벌 시장은 소프트웨어, 서비스 및 하드웨어로 분류 할 수 있습니다.

• 소프트웨어 :이 세그먼트는 제약 산업을 위해 특별히 설계된 다양한 AI 알고리즘, 플랫폼 및 응용 프로그램을 포함합니다. 여기에는 기계 학습 프레임 워크, 딥 러닝 모델, 과학 문헌 분석을위한 자연 언어 처리 (NLP) 도구, 약물 효능 및 독성을위한 예측 분석 소프트웨어, 계산 화학 플랫폼 및 현미경 또는 병리학을위한 AI 구동 이미지 분석 소프트웨어가 포함됩니다. 이 소프트웨어는 제약에서 AI 운영의 핵심 인텔리전스를 형성합니다.

• 서비스 :이 부문은 AI 솔루션 제공 업체가 제약 회사에 제공하는 전문 서비스를 말합니다. 여기에는 AI 컨설팅, 시스템 통합, 데이터 관리 및 준비 서비스, 알고리즘 개발 및 사용자 정의, 유지 관리 및 지원, AI 플랫폼을위한 관리 서비스가 포함됩니다. 이러한 서비스는 제약 회사가 AI 투자에서 가치를 구현, 최적화 및 도출하는 데 도움이됩니다.

• 하드웨어 :이 세그먼트에는 복잡한 AI 모델을 실행하고 방대한 제약 데이터 세트를 처리하는 데 필요한 전력 및 기능을 제공하는 물리적 인프라 및 특수 컴퓨팅 구성 요소가 포함되어 있습니다. 이것은 주로 고성능 컴퓨팅 (HPC) 시스템, 그래픽 처리 장치 (GPU), TPU (Tensor Processing Units) 및 약물 시뮬레이션, 분자 모델링 및 빠른 데이터 분석과 같은 작업을 위해 설계된 기타 특수 AI 가속기로 구성됩니다.

응용 프로그램에 의해

응용 프로그램을 기반으로 글로벌 시장은 약물 발견, 임상 시험, R & D 및 진단으로 분류 할 수 있습니다.

• 약물 발견 : 약물 발견에서 AI는 새로운 약물 표적의 식별을 가속화하고, 새로운 분자 화합물을 설계하고, 약물-표적 상호 작용을 예측하며, 잠재적 후보를위한 방대한 화학 라이브러리를 분석하고, 납 화합물을 최적화하는 데 사용됩니다. AI는 대규모 데이터 세트를 살펴보고 전통적인 방법보다 복잡한 시뮬레이션을보다 빠르게 수행함으로써 약물 개발의 초기 단계를 크게 단축시킵니다.

• 임상 시험 : 임상 시험에서 AI는 시험 설계 최적화, 예측 분석을 통한 환자 모집 및 유지 개선, 환자 안전 모니터링, 시험 통찰력에 대한 실제 데이터 분석, 데이터 관리 및 분석 자동화에 중점을 둡니다. 이는 시험 비용을 줄이고 타임 라인을 가속화하며 임상 연구의 성공률을 향상시키는 데 도움이됩니다.

• R & D (Research & Development) : 이것은 AI를 적용 할 수있는 제약 연구 및 개발의 모든 단계를 포함하는 광범위한 응용 부문으로, 종종 약물 발견과 겹칩니다. 여기에는 목표 식별, 리드 최적화, 전임상 개발, 계산 생물학, 약물 제형을위한 재료 과학, 단지 약물 분자 생성을 넘어서는 실험실 실험 및 데이터 분석과 같은 영역이 포함됩니다. 새로운 제약 제품을 만드는 것을 목표로하는 전체 과학 조사 과정을 다룹니다.

• 진단 : 진단에서 AI는 의료 이미지 해석 (예 : X- 레이, MRI, CT 스캔)을 해석하여 질병을보다 정확하게 감지하여 개인화 된 진단을위한 게놈 데이터를 분석하고, 질병 진행을위한 예측 바이오 마커를 개발하기 위해 복잡한 환자 데이터의 해석을 지원하기 위해 진단 및 속도를 향상시키는 데 도움이됩니다. 이 응용 프로그램은보다 정확하고시기 적절한 진단을 가능하게하여 환자 치료에 직접적인 영향을 미칩니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

시장을 늘리기 위해 약물 발견 및 개발의 비용과 타임 라인에 대한 증가

제약 시장 성장에서 인공 지능 (AI)의 추진 요인은 기존의 약물 발견 및 개선 방법과 관련된 가격과 확장 된 타임 라인입니다. 아이디어에서 마켓 플레이스로 신약을 가져 오는 것은 과도한 실패 가격으로 10 년을 초과하고 수십억 달러를 차지할 수 있습니다. AI는 수많은 학위를 가속화함으로써 매력적인 솔루션을 제공합니다. 예기치 않게 좋은 양의 유기 및 화학 데이터를 분석하여 용량의 약물 지원자를 발견하고, 효능과 독성을 기대하고, 적절한 환자를 파악함으로써 과학적 시험 설계를 최적화하고, 실험실 프로세스를 자동화 할 수 있습니다. 좋은 크기의 수수료 감소와 더 빠른 시장 진입 능력은 제약 기업이 AI를 수행 할 수있는 효과적인 인센티브입니다.

시장 확장을위한 빅 데이터의 확산 및 고급 계산 능력

제약 시장에서 AI의 증가를 추진하는 또 다른 중요한 요소는 계산 전기 및 클라우드 기술의 개선과 함께 라이프 스타일 과학의 큰 사실을 크게 확산시키는 것입니다. 현대 약물 발견은 유전체학, 프로테오믹스, 임상 시험 및 실제 증거로 큰 데이터 세트를 생성합니다. AI 알고리즘은 이러한 상당한 양의 사실에서 번성하여 복잡한 패턴을 선택하고 예측을하고 사람들이 수동으로 식별 할 수없는 통찰력을 생성 할 수 있습니다. 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 인프라의 가용성은 마찬가지로 제약 조직이 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리하고 분석 할 수 있도록하여 AI 프로그램을보다 이용 가능하고 효과적으로 만듭니다.

구속 요인

데이터 개인 정보 보호, 보안 문제 및 시장 성장을 방해 할 수있는 고품질 데이터 부족

제약 시장에서 인공 지능에 대한 놀라운 구속 구성 요소는 정보 민간성 및 안전 문제를 사용하여 표준화 된 통계의 큰 상실과 함께 정보를 제공하는 훌륭한 크기의 임무입니다. 제약 R & D는 민감한 환자 통계, 유전자 정보 및 독점 약물 화합물 시스템에 크게 의존하여 GDPR 및 HIPAA와 같은 정책을 엄격하게 준수해야합니다. AI 교육 및 배치에 대한이 데이터를 안전하게 대처하고 도덕적으로 사용하는 것은 복잡합니다. 더욱이, 사일로 된 정보, 일관성이없는 형식 및 특별한 의료 시스템 및 연구 시설에서 상호 운용성이 부족하면 종종 "더러운"또는 불충분 한 기록이 발생하여 AI 패션의 정확성과 효과를 크게 방해 할 수 있습니다.

시장에서 제품을위한 기회를 창출하기위한 정밀 의학 및 개인화 된 요법 개발

기회

제약 시장에서 인공 지능을위한 대규모 기회는 정밀 의학 및 개인화 된 치료 계획을위한 변형 능력에 있습니다. AI는 남성 또는 여성 환자의 특정 유전자 구성, 임상 기록, 실물 스타일 사실 및 이전 치료에 대한 반응을 분석하여 장애 개발을 예측하고 이상적인 약물 복용량을 식별하며 뚜렷하게 맞춤형 치유 중재를 권장 할 수 있습니다.

이 능력은 "일장-슈트-모두"기술을 지나서 고유 한 환자 인구에 훨씬 더 강력한 의약품 및 치료 계획의 개발에 대한 허용을 제공하며, 장기적으로 환자 결과가 높아지고 개인화 된 건강 관리를 통해 발생하는 완전히 새로운 약물 시장의 도입으로 이어집니다.

레거시 시스템과의 통합 및 숙련 된 AI 전문가 부족은 소비자에게는 어려움이 될 수 있습니다.

도전

제약 시장에서 인공 지능의 주요 사명은 기존 레거시 IT 인프라와 전문 AI 전문가의 광범위한 부족과 새로운 AI 답변을 통합하는 복잡성입니다. 많은 제약 조직은 수년간의 정보 시스템 및 마운트 워크 플로에서 기능하여 최첨단 AI 구조의 완벽한 통합을 기술적으로 어려워지고 고가의 사업으로 만들었습니다.

또한, 레코드 과학자, 엔지니어에 대한 지식을 얻는 장치 및 AI 및 제약 기술 노하우에 대한 전문 지식을 갖춘 전산 생물 학자들을 포함하여 전문 AI 역할에 널리 퍼져있는 국제 인재 구멍이 있습니다. 이 부족으로 인해 대행사는 AI 이니셔티브를 성공적으로 확장, 설치 및 제어하기가 어렵고 광범위한 채택을 방해합니다.

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제약 시장 지역 통찰력의 인공 지능 (AI)

• 북아메리카

북아메리카, 미국의 인공 지능 (AI) 제약 시장에서는 일반적으로 강력한 생명 공학 및 제약 부문을 통해 AI 연구 및 개선에 대한 대규모 투자와 함께 밀려났습니다. 미국은 주로이 도메인의 강국이며, 주요 제약 사업, 최첨단 AI 시대 회사 및 AI 중심의 약물 발견 및 개선 스타트 업으로 유입되는 대형 프로젝트 자본 자금의 과도한 집중이 있습니다. 우수한 의료 인프라의 존재와 정밀 의약 약물에 대한 견고한 강조는 제약 수수료 체인 전체에서 AI 답변의 채택을 더욱 가속화합니다.

• 유럽

유럽은 강력한 연구 및 개선 환경과 제약 자이언트와 AI 세대 회사 간의 다양한 협력을 통해 특징 지어지는 처방약의 AI에 대한 성숙하고 다양한 시장을 제공합니다. 영국, 독일 및 스위스와 같은 국가는 약물 발견을 간소화하고 과학적 시험을 최적화하며 개인화 된 의약품 전략을 아름답게하는 프로젝트를 통해 AI 채택의 선봉에 있습니다. 북미와 비교할 때 추가 복잡한 규제 파노라마를 다루는 동안 유럽 국제 지역은 경쟁력을 유지하고 혁신적인 치료 옵션의 개발을 향상시키기 위해 AI에 대한 투자를 많이하고 있습니다.

• 아시아

아시아 태평양은 제약 시장 점유율에서 가장 빠르게 발전하는 지배적 인 인공 지능 (AI)이며, 의료 인프라, 급격한 제약 기업에 대한 투자 증가, 특히 중국과 인도와 같은 경제학에서 기술 발전을 추진하는 지원을받는 데 도움이되었습니다. 이 국가들은 약물 발견 및 개선을 중심으로 한 AI 신생 기업의 급증을 목격하고 있으며, 종종 거대한 환자 데이터 세트와 점점 더 많은 전문 AI 전문가 풀을 활용합니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

제약 시장의 인공 지능의 주요 업체는 혁신, 정교한 AI 시스템 개발, 제약 파노라마를 본질적으로 재 작업하는 전략적 파트너십을 위조하는 데 중요한 역할을합니다. 세대 거인부터 전문화 된 AI 신생 기업 및 설립 된 제약 기업에 이르기 까지이 그룹은 약물 발견을 가속화하고 임상 시험을 최적화하며 약물 재생 노력을 아름답게하며 치료법을 개인화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 그들은 연구 개발에 많은 투자를하고 있으며, 알고리즘을 연구하고, 모델을 깊이 알게되며, 잠재적 인 약물 지원자를 인식하고 효능 및 안전 프로파일을 예측하기 위해 많은 양의 유기적, 화학적 및 임상 사실을 조사 할 수있는 예측 분석 도구를 만들고 있습니다.

제약 회사의 최고 인공 지능 (AI) 목록

• IBM (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Google (U.S.)
• Atomwise (U.S.)
• BenevolentAI (U.K.)
• Exscientia (U.K.)
• Numerate(U.S.)
• Schrödinger (U.S.)
• Cyclica (Canada)
• Insilico Medicine (U.S.)

2024 년 1 월: Eli Lilly and Company는 AI 기반의 약물 발견 고용주 인 이성 실험실과의 광범위한 다중 골 전략 연구 협력을 발표하여 공개되지 않은 목표에 대한 새로운 소분자 치료제를 발견했습니다. 이 파트너십은 전문 AI 기업을 통해 진화 한 현대 AI 시스템을 활용하여 약물 발견 파이프 라인을 가속화하고 약물 후보자를 파악하고 최적화하는 데 도움이되는 인공 지능의 도움으로 제공되는 성능 및 예측 강점을 활용하기 위해 현대 AI 시스템을 활용하는 기존의 제약 그룹의 추세를 강조합니다.

보고서 적용 범위

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장을위한 잠재적 영역을 식별합니다.

제약 시장의 인공 지능 (AI)은 건강 인식, 식물 기반식이의 인기가 높아지고 제품 건강 관리의 혁신을 증가시켜 지속적인 붐을 겪고 있습니다. 제한되지 않은 직물 가용성과 더 나은 비용을 포함한 도전에도 불구하고, 제약 대안의 임상 인공 지능 (AI)에 대한 수요는 시장 확장을 지원합니다. 주요 업계 플레이어는 기술 업그레이드 및 전략적 시장 성장을 통해 발전하여 제약에서 인공 지능 (AI)의 공급과 매력을 향상시킵니다. 고객의 선택이 국내 옵션으로 전환함에 따라 제약 시장의 인공 지능 (AI)은 번성 할 것으로 예상되며, 혁신 혁신과 데스티니 전망에 대한 광범위한 명성이 높아질 것으로 예상됩니다.