기술 강조 [머신러닝(딥러닝, 지도 학습, 강화 학습, 비지도 학습, 기타), 기타 기술]; 구성 요소 (소프트웨어, 서비스); 응용 분야 (약물 최적화 및 재창출, 전임상 시험, 기타); 치료 분야 (심혈관 질환, 감염성 질환, 대사 질환, 신경 퇴행성 질환, 종양학, 기타); 약물 유형 (저분자, 고분자); 최종 사용자 (CRO, 제약 및 생명공학 회사, 연구 센터 및 학술 및 정부 기관); 지역 및 국가.
신약 개발 분야의 인공 지능은 의료 산업에 엄청난 기회를 제공합니다. AI의 적용은 약물 생산 과정에서 R&D 격차를 줄이고 연구자들이 목표로 하는 약물 생산을 지원합니다. 신약 개발 분야의 인공 지능은 많은 투자자들의 신약 개발에 대한 관심을 끌고 있습니다. 예를 들어, Deloitte에 따르면 2020년에 중국은 지난 몇 년 동안 미국 내 생명공학 회사에 주요 투자자였습니다. 이러한 투자는 2019년에 크게 증가하여 미국 기반 생명공학 및 제약 회사에 14억 달러가 투자된 반면, 2018년에는 1억 2,550만 달러에 불과했습니다. 또한, 약물 가격 인하에 대한 약물 개발 회사의 압력이 증가하는 것도 예측 기간 동안 신약 개발 시장에서 AI를 촉진할 것으로 예상되는 또 다른 요인입니다.
더욱이, 데이터 마이닝, 표적 단백질 구조 및 사용자 정의 기능과 같은 인공 지능 플랫폼에서 제공하는 수많은 옵션은 제약 및 생명 공학 산업에서 AI 채택을 확실히 증가시킬 것입니다. 머신 러닝 및 딥 러닝의 도움을 받은 이러한 발전은 제약 회사가 약물의 분자 결합 특성을 매우 정확하게 인식할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 2018년에 다국적 제약 회사인 GlaxoSmithKline plc는 유전자 검사 회사인 "23 and Me"에 3억 달러를 투자했습니다. 이 거래는 회사가 유전자와 질병 간의 관계에 대한 특정 정보를 생성할 수 있도록 데이터베이스에 액세스하는 데 도움이 되었으며, 이는 희귀 질환에 대한 새로운 약물 개발에 도움이 되며 전 세계적으로 신약 개발 분야에서 인공 지능의 성장하는 시장에 기여하는 주요 요인입니다.
또한 Covid-19에 대처하기 위한 약물 개발은 전 세계적인 우선 순위이며, 감염 확산에 대처하기 위해 커뮤니티가 함께 모여야 합니다. 예를 들어, 2020년 4월 27일 MIT에서 기계 학습 및 생명 과학 분야의 배경을 가진 연구원들이 협력하여 데이터 세트와 도구를 공유하여 Covid-19에 대한 새로운 치료법을 식별하는 기계 학습 방법을 개발했습니다.
신약 개발 분야의 인공 지능에 대한 글로벌 자금 조달, 2012-2020(USD Mn)
IBM Corporation, Microsoft, Google, NVIDIA Corporation, Atomwise, Inc., Insilico Medicine, BIOAGE, BenevolentAI, Numerate 및 NuMedii는 글로벌 신약 개발 시장에서 인공 지능 분야에서 활동하는 주요 기업 중 일부입니다. 이러한 업체들은 고객에게 첨단 기술과 혁신적인 제품을 제공하기 위해 여러 M&A와 파트너십을 진행해 왔습니다.
보고서에 제시된 통찰력
"기술 중 머신 러닝 부문이 주요 점유율을 차지합니다."
기술을 기준으로 시장은 머신 러닝과 기타 기술로 양분됩니다. 머신 러닝 부문은 2020년에 시장을 지배했습니다. 무선 기술, 소형화 및 머신 러닝 아키텍처를 사용한 컴퓨팅 성능의 발전은 더욱 정교하고 강력한 AI 도구의 개발을 촉진하고 있습니다.
"구성 요소 중 소프트웨어 부문은 분석 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다."
구성 요소를 기준으로 시장은 소프트웨어와 서비스로 양분됩니다. 소프트웨어 부문은 2020년에 주요 수익 부분을 차지했습니다. 소프트웨어를 사용하는 회사는 비용이 저렴하고 실패율이 낮아 약물을 시장에 출시하는 데 시간이 덜 걸립니다.
"약물 유형 중 소분자 부문은 분석 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다."
약물 유형을 기준으로 시장은 소분자와 거대 분자로 양분됩니다. 소분자 부문은 2020년에 주요 수익 부분을 차지했습니다. 크기가 작기 때문에 활성 물질이 혈류로 즉시 흡수되어 신체의 어느 곳으로든 이동할 수 있는 위장관에서 쉽게 섭취할 수 있으므로 향후 몇 년 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
"응용 분야 중 약물 최적화 및 용도 변경 부문이 주요 점유율을 차지합니다."
응용 분야를 기준으로 시장은 약물 최적화 및 용도 변경, 전임상 시험 및 기타로 양분됩니다. 약물 최적화 및 용도 변경 부문은 2020년에 주요 수익 부분을 차지했습니다. AI 플랫폼은 제약 회사가 제품 컬렉션을 확장하고 제약 제품의 용도 변경을 통해 대체 요법을 생산하는 데 도움이 될 수 있는 기존 의약품에 대한 대체 응용 프로그램을 식별하는 데 도움이 됩니다.
"치료 분야 중 종양학 부문은 분석 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다."
치료 분야를 기준으로 시장은 심혈관 질환, 전염병, 대사 질환, 신경 퇴행성 질환, 종양학 및 기타로 양분됩니다. 종양학 부문은 2020년에 주요 수익 부분을 차지했습니다. AI는 암의 조기 식별에 중요한 역할을 합니다. 더욱이 암 치료는 환자마다 다를 수 있으며 맞춤형 의학이 실제 대안으로 입증되었습니다.
"최종 사용자 중 제약 및 생명 공학 회사 부문이 주요 점유율을 차지합니다."
최종 사용자를 기준으로 시장은 계약 연구 기관, 제약 및 생명 공학 회사, 연구 센터, 학술 및 정부 기관으로 양분됩니다. 제약 및 생명 공학 회사 부문은 수익성 있는 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그들은 약물 발견 과정에 생물 정보학, 전산 엔지니어링, 나노 기술 및 약물 유전체학 방법을 통합하는 데 더 많은 경향이 있으며 이는 약물 발견의 다음 단계의 발전으로 이어질 것입니다.
"북미는 신약 개발 시장에서 인공 지능의 가장 큰 시장 중 하나를 의미합니다."
신약 개발 시장에서 인공 지능의 시장 역학에 대한 더 나은 이해를 위해 북미(미국, 캐나다 및 북미 나머지 지역), 유럽(독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 영국 및 유럽 나머지 지역), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 호주 및 APAC 나머지 지역), 세계 나머지 지역을 포함하여 전 세계 여러 지역에 걸쳐 자세한 분석이 수행되었습니다. 북미는 인공 지능 산업의 주요 시장을 구성하며 세계에서 가장 높은 지출이 있는 주요 회사와 의료 인프라의 존재로 인해 2020년에 최대 수익을 창출했습니다. 그러나 유럽 지역도 예측 기간 동안 같은 속도로 성장할 것입니다.
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신약 개발 시장의 인공 지능은 요구 사항 또는 기타 시장 세그먼트에 따라 추가로 사용자 정의할 수 있습니다. 이 외에도 UMI는 귀하가 자체 비즈니스 요구 사항을 가질 수 있음을 이해하므로 귀하의 요구 사항에 완전히 적합한 보고서를 얻기 위해 주저하지 말고 저희에게 연락하십시오.
글로벌 신약 개발 분야의 인공지능 시장의 역사적 시장 분석, 현재 시장 추정, 미래 시장 예측은 주요 지역 전반에 걸쳐 신약 개발 분야에서 인공지능 도입을 분석하고 생성하기 위해 수행된 세 가지 주요 단계였습니다. 역사적 시장 수치를 수집하고 현재 시장 규모를 추정하기 위해 광범위한 2차 조사가 수행되었습니다. 둘째, 이러한 통찰력을 검증하기 위해 수많은 결과와 가정이 고려되었습니다. 또한, 신약 개발 분야의 인공지능 가치 사슬 전반에 걸쳐 업계 전문가와 함께 광범위한 1차 인터뷰도 수행되었습니다. 1차 인터뷰를 통해 시장 수치를 가정하고 검증한 후, 완전한 시장 규모를 예측하기 위해 하향식/상향식 접근 방식을 사용했습니다. 그 후, 시장 세분화 및 데이터 삼각 측량 방법을 채택하여 산업과 관련된 세그먼트 및 하위 세그먼트의 시장 규모를 추정하고 분석했습니다. 자세한 방법론은 아래에 설명되어 있습니다.
역사적 시장 규모 분석
1단계: 2차 출처에 대한 심층 연구:
연례 보고서 및 재무 제표, 실적 발표, 보도 자료 등 회사 내부 자료와 저널, 뉴스 및 기사, 정부 간행물, 경쟁사 간행물, 부문 보고서, 제3자 데이터베이스 및 기타 신뢰할 수 있는 간행물을 포함한 외부 자료를 통해 신약 개발 분야의 인공지능의 역사적 시장 규모를 얻기 위해 상세한 2차 연구가 수행되었습니다.
2단계: 시장 세분화:
신약 개발 시장에서 인공지능의 역사적 시장 규모를 확보한 후, 주요 지역에 대한 다양한 세그먼트에 대한 역사적 시장 통찰력과 점유율을 수집하기 위해 상세한 2차 분석을 수행했습니다. 보고서에 포함된 주요 세그먼트는 기술, 구성 요소, 약물 유형, 애플리케이션, 치료 분야 및 최종 사용자입니다. 모든 지역에서 신약 개발 분야의 인공지능의 전반적인 도입을 평가하기 위해 추가 국가 수준 분석이 수행되었습니다.
3단계: 요인 분석:
다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트의 역사적 시장 규모를 확보한 후, 신약 개발 분야에서 인공지능의 현재 시장 규모를 추정하기 위해 상세한 요인 분석을 수행했습니다. 또한, 드문 질병의 발병 증가와 임상 시험 실패 위험을 낮춤으로써 R&D 활동 비용을 절감하는 것과 같은 종속 변수 및 독립 변수를 사용하여 요인 분석을 수행하여 신약 개발 분야에서 인공지능에 대한 수요를 급증시킬 것입니다. 전 세계 신약 개발 분야의 인공지능 산업에서 최고의 파트너십, 합병 및 인수, 사업 확장 및 제품 출시를 고려하여 수요 및 공급 측면 시나리오에 대한 철저한 분석이 수행되었습니다.
현재 시장 규모 추정 및 예측
현재 시장 규모 측정: 위의 3단계에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 바탕으로 신약 개발 시장에서 인공지능의 현재 시장 규모, 주요 업체 및 세그먼트의 시장 점유율에 도달했습니다. 필요한 모든 백분율 점유율 분할 및 시장 세분화는 위에서 언급한 2차 접근 방식을 사용하여 결정되었고 1차 인터뷰를 통해 검증되었습니다.
추정 및 예측: 시장 추정 및 예측을 위해 이해 관계자가 사용할 수 있는 동인 및 추세, 제약 및 기회를 포함한 다양한 요인에 가중치가 할당되었습니다. 이러한 요인을 분석한 후, 관련 예측 기술, 즉 하향식/상향식 접근 방식이 적용되어 주요 시장 전반에 걸쳐 다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 2027년경의 시장 예측에 도달했습니다. 시장 규모를 추정하기 위해 채택된 연구 방법론은 다음을 포함합니다.
시장 규모 및 점유율 검증
1차 연구: 주요 지역 전반에 걸쳐 최고 경영진(CXO/VP, 영업 책임자, 마케팅 책임자, 운영 책임자 및 지역 책임자, 국가 책임자 등)을 포함한 핵심 오피니언 리더(KOL)와 심층 인터뷰가 수행되었습니다. 그런 다음 1차 연구 결과를 요약하고 통계 분석을 수행하여 명시된 가설을 증명했습니다. 1차 연구의 입력은 2차 결과와 통합되어 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환했습니다.
다양한 지역의 1차 참가자 분할
시장 엔지니어링
신약 개발 시장에서 인공지능의 각 세그먼트 및 하위 세그먼트의 정확한 통계 수치에 도달하고 전체 시장 추정을 완료하기 위해 데이터 삼각 측량 기술이 사용되었습니다. 기술, 구성 요소, 약물 유형, 애플리케이션, 치료 분야 및 신약 개발 시장에서 인공지능의 최종 사용자 영역에서 다양한 매개변수와 추세를 연구한 후 데이터를 여러 세그먼트 및 하위 세그먼트로 분할했습니다.
신약 개발 시장 연구에서 인공지능의 주요 목표
신약 개발 분야에서 인공지능의 현재 및 미래 시장 동향이 연구에서 정확히 지적되었습니다. 투자자는 연구에서 수행된 질적 및 양적 분석에서 투자를 위한 재량에 따라 전략적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 현재 및 미래 시장 동향은 지역 수준에서 시장의 전반적인 매력을 결정하여 산업 참가자가 미개척 시장을 활용하여 선점자 이점을 누릴 수 있는 플랫폼을 제공했습니다. 연구의 다른 양적 목표는 다음과 같습니다.
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