생명 과학 분야의 인공 지능 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 로봇 공학 및 사물 인터넷), 애플리케이션별(표적 발견, 신약 발견, 개발 및 승인 후) 및 2035년 지역 예측

생명 과학 시장 보고서 개요의 인공 지능

전 세계 생명과학 인공지능 시장 규모는 2026년 4억 1억 2,784만 달러로 추산되며, 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 28.34%로 성장해 2035년까지 8억 7억 2,586만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

AI의 사용은 아직 중년이지만 이미 연구, 진단 및 치료 전략을 강화하여 기존 과학을 더 높은 수준으로 변화시켰습니다. 연구에서 AI 알고리즘은 게놈 서열, 단백질 구조, 심지어 모바일 사진과 같은 대량의 유기 데이터를 최단 시간 내에 처리할 수 있습니다. 이 기능에 대한 지식은 약리학적 목표를 발견하고 개별화된 치료법을 향상시키는 속도를 높입니다. AI 기반 신뢰성은 예측을 촉진하고 예상되는 질병 발생, 치료 결과 및 치료에 대한 환자의 반응을 포함합니다. 이는 복잡한 생물학적 시스템에 대한 사람들의 이해를 향상시킬 뿐만 아니라 의료 문제에 대한 친환경적이고 효율적인 솔루션을 발전시키고 있습니다.

 진단에서는 결과의 정확성과 진단 속도를 높이기 위해 의료 영상 및 병리학에 인공 지능 솔루션이 점차 도입되고 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 임상 사진을 평가하여 종양이나 골절과 유사한 측면을 많은 시간 동안 뛰어난 정확도로 찾아낼 수 있으며, 심지어 일반적으로 인간의 효율성을 능가할 수도 있습니다. 또한, 질병을 초기 단계에 도달하는 정확도가 높은 진단 테스트를 만드는 데 인공지능을 적용하여 환자의 진단을 향상시키는 진전이 있습니다. 치료에서 AI는 의사가 치료를 강화하고 환자의 특성을 고려하여 명시적인 치료 계획을 설계하여 치유 태그를 강화하고 부작용을 줄일 수 있도록 지원합니다.

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코로나19 영향: 신속하고 정확한 테스트 증가로 인해 팬데믹으로 인한 시장 성장 촉진

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

팬데믹 기간 동안 AI는 바이러스의 게놈 서열을 포함하는 대규모 데이터 세트의 빠른 평가 내에서 중요한 기능을 수행했으며, 이는 돌연변이 및 전개에 대한 지식에 필수적이었습니다. AI 알고리즘을 활용해 능력 있는 약물 후보와 백신 제형을 예측해 개선 과정을 가속화했다. 또한 AI 기반 역학 모델은 바이러스의 확산과 공공 적합성 개입의 영향을 예측하는 데 도움이 되었으며, 더 많은 정보를 바탕으로 선택하고 지원을 할당하는 데 도움이 되었습니다.

진단 분야에서 팬데믹은 빠르고 정확한 테스트의 필요성을 강조했습니다. 이를 통해 AI 구조는 과학적 사진을 분석하고 매우 정밀하게 코로나19 사례를 식별하는 기능을 확립했습니다. AI 기반 진단 장비는 환자에게 흉부 엑스레이 및 CT 스캔 사용을 표시하도록 발전되어 코로나19 감지 속도와 정확성을 향상시켰습니다. 또한 AI는 환자 통계의 추적 및 제어를 용이하게 하여 의료 서비스 제공자가 질병 진행을 추적하고 영향을 받은 사람의 결과를 보다 효율적으로 기대할 수 있도록 했습니다. 팬데믹은 또한 AI가 개인 환자 프로필을 기반으로 맞춤형 치료법을 지원함으로써 치료 전략을 최적화하는 등 맞춤형 약물 치료의 중요성을 강조했습니다. 생명 과학의 글로벌 인공 지능 시장 성장은 전염병 이후 가속화 될 것으로 예상됩니다.

최신 트렌드

"시장 성장을 촉진하기 위해 신약 발견을 가속화하는 AI"

진단에서는 이미지 해석 속도는 물론 정확성을 높이는 AI의 발전이 잘 기록되어 있다. MRI, CT, 엑스레이 등 의료영상을 통해 방사선사들이 심혈관질환, 신경질환 등 암 이외의 질병을 진단할 수 있도록 돕는 지능형 장비가 도입되고 있다. 이러한 장비는 인간의 눈에 의존할 때 간과될 수 있는 이상 현상에 초점을 맞출 수 있습니다. 따라서 조기 진단이 달성됩니다. 또한, AI 병리학 기술의 발전으로 세포 수준에서 조직 샘플을 검사할 수 있게 되어 질병 발병에 대한 이해가 향상되고 더욱 정확한 치료 개입을 강화하는 데 도움이 되었습니다.

 또 다른 최고 발전은 개인 치료에 인공 지능을 적용한 것입니다. 이 또 다른 발전은 또 다른 차원의 완벽함을 가져옵니다. 대량의 환자 데이터, 게놈, 단백질체학, 임상 및 개별화된 치료법을 분석하는 데 기계 학습이 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 이 방법은 환자의 유전자형과 건강 상태에 따른 부작용을 최소화하면서 잠재적인 치료 결과를 긍정적으로 만들려는 의도가 필요합니다. 더욱이, 디지털 도구로 수집할 목표 측정 가능한 생리적 및 행동 매개변수가 될 수 있는 가상 바이오마커를 향상시키기 위해 AI가 점점 더 많이 적용되고 있다는 점도 주목됩니다.

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생명과학 시장 세분화의 인공지능

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 로봇 공학 및 사물 인터넷으로 분류될 수 있습니다.

• 기계 학습(ML): ML은 컴퓨터 시스템이 예측을 위해 통계를 학습하고 사용할 수 있도록 하는 제조 학습 알고리즘 분야를 나타냅니다. 이는 지도 학습, 비지도 학습, 어렵고 다양한 문제를 해결하기 위한 강화 학습과 같은 다양한 접근 방식으로 구성됩니다.

• 딥 러닝(DL): 딥 러닝 또는 DL은 더 많은 레이어가 있는 신경 네트워크(딥 네트워크라고 함)를 사용하여 방대한 데이터 세트에서 복잡한 패턴의 새로운 변형을 학습하는 ML 카테고리입니다. 이미지나 음성 식별, 감정 분석, 자율 주행 등의 작업에 가장 적합합니다.

• 자연어 처리(NLP): NLP는 자연어를 통해 사람과 Com Puter 시스템 간의 상호 작용에 관여하는 AI의 한 부분입니다. 이는 장비가 인간의 의사소통을 이해하고 분석하고 해결할 수 있는 언어 해석, 감정 분석, 텍스트 콘텐츠 생성과 같은 의무를 포함합니다.

• 로봇 공학 및 사물 인터넷(IoT): 로봇 공학은 소유자의 직접적인 개입 없이 전체 또는 부분적으로 특정 작업을 수행할 목적으로 로봇을 설계하거나 개발하는 관행입니다. IoT는 장치와 웹 사이의 파트너십으로, 사물이 인터넷에 도달하여 기록을 수집하거나 기록을 공유할 수 있도록 함으로써 가정 조직, 산업 기술과 같은 다양한 계획에서 시스템을 더욱 정교하고 더욱 공감하게 만듭니다.

애플리케이션별

적용에 따라 글로벌 시장은 표적 발견, 신약 발견, 개발 및 승인 후로 분류될 수 있습니다.

• 대상 검색: 이 초기 섹션에는 다음 사항을 파악하는 내용이 포함됩니다.본질적인질병 과정에 관여할 수 있는 유전자나 단백질로 구성된 목표입니다. 연구자들은 능력 캡슐을 통해 조절될 수 있는 목표를 정확히 찾아내기 위해 유전체학과 단백질체학으로 구성된 다양한 전략을 사용합니다.

• 약물 발견: 이 단계에서는 진단된 목표와 상호 작용하는 화합물을 찾고 최적화합니다. 높은 처리량 스크리닝, 전산 모델링 및 의약 화학을 사용하여 선호하는 치유 효과가 있는 후보 분자를 인식하고 개선합니다.

• 개발: 이 부문에는 안전성, 효능 및 약동학을 평가하기 위해 약물 후보에 대한 전임상 및 과학적 확인이 수반됩니다. 여기에는 인간을 대상으로 한 두 단계의 과학적 실험을 통해 실험실 및 동물 연구에서 엄격한 확인이 포함됩니다.

• 승인 후: 규제 정부를 통해 약품이 인증된 후 장기적인 보호 및 효능을 보장하기 위해 지속적인 추적 및 평가가 수행됩니다. 이 섹션에는 출판 시판 감시, 추가 연구, 해로운 결과 또는 새로운 경고 신호의 관리가 포함됩니다.

추진 요인

"시장 활성화를 위한 빅데이터 가용성"

유전체학, 전자 피트니스 기록, 웨어러블 장치와 같은 소스에서 발생하는 생물학 및 임상 데이터의 폭발적인 증가는 AI 알고리즘이 통찰력을 연구하고 도출할 수 있는 풍부하고 유용한 리소스를 제공합니다. 심층 연구와 학습 강화를 포함한 최첨단 알고리즘의 지속적인 개선을 통해 복잡한 생물학적 시스템을 모델링하고 결과를 높은 정확도로 예측하는 능력이 향상됩니다. 맞춤형 의료를 향한 추진은 개인의 유전적, 환경적, 생활 방식 요소를 완전히 기반으로 맞춤 치료를 제공하는 AI 채택을 촉진하여 치료 효능을 높이고 부정적인 결과를 줄입니다.

"시장 확대를 위한 컴퓨팅 성능의 발전"

GPU 및 클라우드 컴퓨팅 사용을 포함한 향상된 계산 능력을 통해 대규모 데이터 세트를 처리하고 복잡한 AI 모델을 성공적으로 교육할 수 있습니다. AI는 약물 발견 및 개선 접근 방식을 가속화하고, 임상 시험과 관련된 비용을 절감하며, 진단 절차를 간소화하여 의료 서비스 제공을 보다 효율적이고 저렴하게 만듭니다. 규제 기관의 지원 증가와 제약 기업 및 의료 서비스 제공업체의 대규모 투자로 인해 연구, 진단 및 치료 전략을 꾸미기 위해 기존 과학에 AI를 혼합하는 것이 촉진되고 있습니다.

억제 요인

"잠재적으로 시장 성장을 방해하는 높은 구현 비용"

AI 기술을 개발하고 배포하는 데는 비용이 많이 들 수 있으며 인프라, 전문 기술 및 지속적인 보호에 대한 상당한 투자가 필요할 수 있으며 이는 중소기업에게는 불가능할 수 있습니다. 라이프스타일 과학의 AI 개발, 검증 및 통합을 위한 표준화된 프로토콜 및 프레임워크가 없으면 특수 구조 및 조직 전반에 걸쳐 불일치가 발생하고 상호 운용성이 방해됩니다. 의료 분야에서 AI에 대한 복잡한 규제 환경을 탐색하는 것은 어려울 수 있습니다. 현대의 프레임워크는 AI 기반 솔루션을 평가하고 승인할 수 있는 장비가 완벽하게 갖춰져 있지 않아 도입 속도가 느려질 수 있기 때문입니다.

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생명 과학 시장 지역 통찰력의 인공 지능

시장은 주로 유럽, 라틴 아메리카, 아시아 태평양, 북미, 중동 및 아프리카로 분류됩니다.

"강력한 연구 및 개발 생태계로 인해 시장을 지배하는 북미 지역"

북미는 여러 요인으로 인해 전 세계 생명 과학의 인공 지능 시장 점유율에서 가장 지배적인 지역으로 부상했습니다. AI와 생명공학 분야에는 민간 및 공공 부문 모두에서 광범위한 자금 지원이 이루어지고 있습니다. 특히 AI 스타트업과 과제에 대한 벤처캐피탈 자금, 당국, 기업 투자가 높다. 이 곳은 AI와 라이프스타일 과학 분야의 발전을 선도하는 여러 주요 대학, 연구 기관, 생명공학 기업을 갖춘 강력한 R&D 인프라를 갖추고 있습니다.

주요 산업 플레이어

"혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어"

생명 과학 시장의 인공 지능은 시장 역학을 주도하고 소비자 선호도를 형성하는 데 중추적인 역할을 하는 주요 업계 참가자의 영향을 크게 받습니다. 이들 핵심 기업은 광범위한 소매 네트워크와 온라인 플랫폼을 보유하고 있어 소비자가 다양한 옷장 옵션에 쉽게 접근할 수 있습니다. 이들의 강력한 글로벌 입지와 브랜드 인지도는 소비자의 신뢰와 충성도를 높이고 제품 채택을 촉진하는 데 기여했습니다. 또한 이들 업계 거대 기업은 연구 개발에 지속적으로 투자하여 생명 과학 인공 지능의 혁신적인 디자인, 재료 및 스마트 기능을 도입하여 진화하는 소비자 요구와 선호도에 부응하고 있습니다. 이러한 주요 업체들의 공동 노력은 시장의 경쟁 환경과 미래 궤도에 큰 영향을 미칩니다.

프로파일링된 시장 참가자 목록

• 시냅스 [미국]
• 매사추세츠 공과대학(MIT) [미국]
• 인텔 [미국]
• Flatiron Health [미국]
• XtalPi [미국]

산업 발전

2021년 7월: DeepMind는 생명 과학 시장의 인공 지능에서 상당한 노력을 기울였습니다. 그들은 최근 AlphaFold 2를 개발했습니다. 단백질 접힘의 오랜 임무를 수정함으로써 AlphaFold 2는 유기 연구와 약물 발견을 상당히 가속화하여 과학자들이 단백질의 구조를 빠르고 효과적으로 이해할 수 있게 해줍니다. 이 획기적인 발전은 질병에 대한 이해와 최신 치료법의 개선을 포함하여 생명과학의 수많은 영역에 큰 영향을 미칩니다.

보고서 범위

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 철저한 분석을 제공하기 위해 질적 및 양적 연구 방법을 모두 활용하여 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무적, 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한 이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적인 공급 및 수요 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제공합니다. 주요 경쟁사의 시장 점유율을 포함하여 경쟁 환경이 세심하게 자세하게 설명되어 있습니다. 이 보고서에는 예상 기간에 맞춰 맞춤화된 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로 이는 공식적이고 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 시장 역학에 대한 가치 있고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.