인공 지능 (AI) 약 발견 시장 크기 및 공유, 유형 (Preclinical and Clinical Testing, Molecule Screening, Target Identification, De Novo Drug Design and Drug Optimization), 응용 프로그램 (Neurology, Infectious Disease, Oncology, 기타), 약물 유형 (Small Molecules, Large Molecules), 제공 (소프트웨어, 서비스), 기술), 최종 사용자), 지역 예측, 산업 선수, 성장 통계 보고서 2024-2032

시장 전망:

인공지능 약 디스커버리 마켓은 2023년 2억 달러를 넘었으며, 2024년과 2032년 사이에 21.4% 이상의 CAGR을 목격한 해 2032년 말까지 9,81억 달러를 초과하는 것으로 예상됩니다.

• Base Year Value (2023): USD 1.72 billion
• CAGR (2024-2032): 21.4%
• Forecast Year Value (2032): USD 9.81 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

시장 역학:

성장 운전사와 기회:

인공 지능 (AI)의 주요 성장 드라이버 중 하나는 약 발견 시장에서 개인화 된 약에 대한 수요가 증가합니다. AI 기술은 환자 데이터의 광대한 양을 분석하여 특정 유전자 및 생화확적인 요소를 식별할 수 있습니다. 이 기능은 연구원과 제약 회사는 약물 개발에서 치료 결과 및 효율성을 크게 개선하는 개별 환자의 고유한 요구에 맞게 표적 치료법을 개발할 수 있습니다.

또 다른 중요한 운전사는 약제 기업에 일어나는 비용 압력입니다. 전통적인 약 발견 과정은 종종 비싸고 시간 소모, 혁신적인 기술의 채택을 necessitated. AI는 표적 ID에서 임상 시험에 각종 단계를 자동화해서 연구와 개발 과정을 간소화합니다. 그것은 약물 상호 작용과 효능을 예측할 수 있습니다, 따라서 시장에 새로운 약을 가져 오는 데 필요한 시간과 리소스를 감소. 이 효율성은 급속한 진화 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 필수적입니다.

기계 학습 및 데이터 분석의 급속한 발전은 또한 약 발견 시장에서 AI를 밀어주는 중요한 역할을합니다. genomic 연구 및 임상 시험에서 큰 데이터 세트의 가용성으로, 기계 학습 알고리즘은 높은 정확도로 패턴을 확인하고 결과를 예측할 수 있습니다. 이 발전은 약물 후보의 더 효과적인 상영을 가능하게하고 새로운 치료 옵션의 발견을 가속화합니다. 기술이 진화함에 따라 AI의 잠재력은 약물 발견이 제한되지 않습니다.

Report Scope

Report Coverage	Details
Segments Covered	Artificial Intelligence In Drug Discovery Type, Application, Drug Type, Offering, Technology), End User)
Regions Covered	• North America (United States, Canada, Mexico) • Europe (Germany, United Kingdom, France, Italy, Spain, Rest of Europe) • Asia Pacific (China, Japan, South Korea, Singapore, India, Australia, Rest of APAC) • Latin America (Argentina, Brazil, Rest of South America) • Middle East & Africa (GCC, South Africa, Rest of MEA)
Company Profiled	NVIDIA CORPORATION, Microsoft, JNSILICO MEDICINE INC., Schrödinger, EXSCIENTIA, Cloud Pharmaceuticals, CLOUD PHARMACEUTICAL, TOMWISE, INC

Industry Restraints:

그것의 성장 잠재력에도 불구하고, 약물 발견 시장의 인공 지능은 상당한 억제를 직면, 특히 규제 문제. AI 기술의 통합은 약 발견 과정으로 AI-generated 통찰력 및 규제 기관의 검증에 대한 질문을 제기합니다. 가이드 라인을 수립하십시오. AI 보조 약 개발의 효능과 안전성을 뛰어넘어 제약 산업에서 AI 기반 솔루션의 승인 프로세스와 세터 투자를 느리게 할 수있는 엄격한 scrutiny를 necessitate합니다.

또 다른 키 익스텐트는 데이터 프라이버시 및 보안 문제입니다. 약 발견에 AI의 사용은 종종 GDPR 및 HIPAA와 같은 데이터 보호 규정 준수에 대한 우려를 제기 민감한 환자 데이터에 대한 액세스를 요구합니다. 제약 회사는 환자 데이터가 안전하고 윤리적으로 처리된다는 것을 보장하기 위해 복잡한 법적 프레임 워크를 탐색해야합니다. 모든 위반이나 위반은 중요한 금융 처벌과 기업 명성에 대한 손상을 일으킬 수 있으며, 회사가 약물 개발 프로세스에서 AI 기술을 완전히 채택하는 것을 증명합니다.

지역예보:

북아메리카

약 발견에 AI를 위한 북미 시장은 미국에 의해 지배되고, 이는 생명 공학 회사 및 연구 기관의 상당한 수를 점점 AI 기술을 채택하는. 의료 및 제약 분야의 광범위한 투자는 강력한 디지털 인프라와 결합되어 약물 개발 프로세스에서 AI 통합을 지원합니다. 캐나다는 또한 이 시장에 있는 중요한 선수로, academia와 기업 사이 혁신 그리고 협력에 그것의 강한 초점과 부상합니다. 이 지역은 AI 기반 연구 역량을 강화하기위한 수많은 파트너십과 자금 조달 이니셔티브가 특징입니다.

아시아 태평양

아시아 태평양, 특히 중국, 일본, 한국, 마약 발견 시장에서 AI의 급속한 성장을 목격하고 있습니다. 중국은 AI 기술에 실질적인 투자를 하고, biotech 발전을 위한 정부 지원 및 훈련 AI 체계를 위한 자료의 큰 수영장. 일본은 고급 기술 인프라와 연구 우수성을 활용하고, AI의 응용에 초점을 맞춘 맞춤 의학 및 효율적인 약물 개발. 한국은 기술회사와 제약회사간의 전략적 이니셔티브와 협업을 통해 AI 역량을 개발하고 있으며, 약물 발견에 혁신을 주도하고 있습니다.

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유럽에서는 영국, 독일, 프랑스와 같은 국가들은 약물 발견에서 AI를 구현합니다. 영국은 제약 연구에 대한 허브이며 AI 애플리케이션의 혁신을 촉진하는 활기찬 시작 생태계가 있습니다. 독일은 연구 우수성 및 기술 발전을 강조하며 AI의 중요한 투자로 약물 개발 관행을 강화합니다. 프랑스는 또한 AI를 통합하는 공동 연구 및 개발 프로젝트에 초점을 맞추고 약물 발견 효율과 효능을 향상시키기 위해 핵심 선수로 자리 잡고 있습니다. 유럽 시장은 의료 분야에서 AI 기술의 윤리적 응용을 지원하는 강력한 규제 프레임 워크가 특징입니다.

세분화 분석:

디스커버리 시장에서 글로벌 인공지능(Global Artificial Intelligence In Drug Discovery) 시장은 약 Discovery Type, Application, Drug Type, Offering, Technology), End User를 기반으로 분석됩니다.

제품정보

약물 발견의 인공 지능 시장은 Preclinical 및 Clinical Testing, Molecule Screening, Target Identification, De Novo Drug Design 및 Drug Optimization에 따라 구분됩니다. Preclinical and Clinical Testing은 AI를 사용하여 의약품 평가 프로세스의 정확도와 속도를 높이는 기반 단계입니다. Molecule Screening은 잠재적인 약 후보자의 능률적인 ID를 위한 AI 알고리즘을 고용합니다, 따라서 발견적인 타임라인을 가속하십시오. Target ID 레버리지 약물 상호 작용을 위한 적당한 생물학 표적을 인식하기 위하여 AI는, 약 발달의 초기 단계를 흐르는. De Novo Drug Design는 유전자 모델을 사용하여 소설 화합물을 만들 수 있으며, 약물 최적화는 기존 약물 후보를 정제하여 효능 및 안전 프로파일을 개선하고 약물 발견의 발전에 중요한 모든 유형을 만듭니다.

제품 설명

시장은 Neurology, Infectious Disease, Oncology 및 기타를 포함한 응용 프로그램에 의해 더 분류됩니다. Neurology는 복잡한 neurodegenerative 질병을 위한 치료의 발달에 있는 AI 원조로 급속하게 성장하는 세그먼트입니다. 감염성 질환 응용 프로그램은 발발에 대한 급속한 약물 개발에 대한 글로벌 초점과 prominence를 얻고, AI를 사용하여 병원성 행동 및 치료 효능을 예측합니다. Oncology는 Biomarker discovery 및 환자 stratification에 대한 AI를 사용하여 표적 치료법을 개발하기 위해 제약 산업의 노력으로 인해 상당한 초점 영역을 유지합니다. 다른 카테고리는 심혈관 질환, 대사 장애 및 드물게 질병의 응용을 우회하고 다양한 치료 영역에서 AI의 다양성을 강조합니다.

약 유형

약물 유형의 관점에서 AI 약물 발견 시장은 작은 Molecules와 큰 Molecules로 나뉩니다. 작은 분자는 종종 전통적인 치료제의 광범위한 사용과 AI 기술에 의해 촉진 된 수정의 용이성 때문에 중요한 공유를 구성합니다. biologics를 포함하여 큰 분자 세그먼트는 AI로 큰 파도를 목격하고 복잡한 매크로 분자 상호 작용의 더 정교한 모델링을 가능하게하므로 새로운 치료 옵션을위한 방법을 포장합니다. 이 세분화는 다양한 약물 형태와 다양한 치료 요구 사항을 충족하는 AI의 적응성을 강조합니다.

제품정보

제안 세그먼트는 소프트웨어 및 서비스를 포함합니다. 소프트웨어는 약물 발견에 AI 애플리케이션의 백본을 형성하고 데이터 분석, 시뮬레이션 및 예측 모델링을 제공하여 다양한 워크플로우를 간소화합니다. 서비스 부문은 컨설팅, 사용자 정의 소프트웨어 솔루션 및 데이터 관리, AI 역량을 약 개발 프로세스에 통합하는 조직에 필수적입니다. 소프트웨어 및 서비스 모두의 성장은 AI 기술에 대한 증가를 반영하여 약물 발견의 효율성과 생산성을 향상시킵니다.

기술 정보

기술 세그먼트를 분석, 시장은 기계 학습, 자연 언어 처리 및 기타를 우회합니다. Machine Learning은 데이터 중심 통찰력과 약물 발견에 대한 예측 분석에 널리 사용되는 지배적 기술로 등장합니다. Natural Language Processing은 과학 문학 및 임상 시험 자료의 광대한 양을 처리하는 피벗 역할을 합니다. 다른 카테고리에는 딥러닝 알고리즘과 컴퓨팅 화학 방식과 같은 기술이 포함되어 있으며, 모든 약물 발견의 정확성과 혁신을 강화하고, AI 솔루션에 통합되는 다양한 기술 접근 방식을 보여줍니다.

끝 사용자

최종 사용자 구분에는 제약 회사, 생명 공학 회사, 학술 및 연구 기관 및 계약 연구 기관 (CROs)이 포함됩니다. 제약 및 생명 공학 회사는 가장 큰 공유를 대표하며 AI를 활용하여 약물 개발 파이프라인을 최적화하고 RandD 효능을 향상시킵니다. 교육 및 연구 기관은 교육 연구 및 협업 프로젝트를 위해 AI를 활용하고 과학 발전에 기여합니다. CROs는 더 많은 AI 기술을 채택하여 제약 및 생명 공학 회사에 전문 서비스를 제공 할 수 있습니다. 이 세그먼트는 약물 발견 생태계의 다양한 이해 관계자를 통해 AI의 광범위한 응용성을 강조하고 혁신과 효율성을 구동합니다.

경쟁 구도:

약물 디스커버리 시장에서 인공지능(AI)의 경쟁력 있는 풍경은 급속한 기술 발전과 연구 및 개발 투자 증가에 의해 특징입니다. 기업은 AI 알고리즘과 기계 학습 기술을 활용하여 약물 발견 프로세스를 강화하고 전통적인 방법론과 관련된 시간과 비용을 절감합니다. 시장은 제약 거인과 혁신적인 스타트업 둘 다에서 항목을 목격하고 있습니다. 학술 기관 및 기술 회사 간의 협력은 상승, 운전 혁신 및 분야에서 AI의 잠재적 응용 프로그램을 확장하는 것입니다. 효율적인 약물 발견 프로세스의 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, 조직은 전략적 파트너십과 합병에 중점을두고 역량과 시장 진출을 강화합니다.

상위 시장 선수

1. 명세 IBM의

2. 명세 구글 DeepMind

3. 명세 사이트 맵

4. 베보렌시아

5. Insilico 약

6. 명세 Recursion 제약

7. 과학

8. 명세 Schrödinger, 영국

9. 명세 이름 *

10. · 사이트맵 제품정보