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인공지능 기반 마케팅 커뮤니케이션

생명 과학 인공 지능 시장 규모는 2026년까지 3억 2,420만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.

Sep 8, 2021 3:00 PM ET

글로벌 생명 과학 인공 지능 시장 규모는 2021년부터 2026년까지 예측 기간 동안 13.1% 이상의 CAGR로 2026년까지 3억 2,420만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 생명과학 인공지능은 의료 시스템을 개선할 수 있는 잠재력을 제공합니다. AI의 구현으로 의료 조직은 혁신을 주도하고 하이퍼 개인화 된 경험, 새로운 성장 원천 및 새로운 수준의 효율성을 포함하여 다양한 결과를 달성 할 수있게됩니다. 2019년에는 AI와 같은 기술의 채택이 생명과학 산업을 재편했습니다. 생명 과학 산업의 혁신은 또한 의료 조직에 대한 성장 잠재력을 제공 할 것입니다. 인공 지능은 생명 과학 산업을 재편하는 고급 도구로 입증되었습니다. 신약 개발 및 개발을 위한 응용 분야가 증가함에 따라 생명과학 AI 산업의 필요성이 높아지고 있습니다.

생명과학 인공지능(AI) 시장 부문 분석 – 프로세스별

현재 인공지능(AI)은 성장세를 보이고 있지만, 신약 개발 의 출원이 증가함에 따라 향후 생명과학 산업의 큰 성장을 보이고 있다. 특히 세 번째 파 공정에 중점을 둡니다. 생명 과학은 고급 프로세스로 가득차 있으며 인공 지능은 구조화되고 구조화되지 않은 모든 데이터를 관리, 수집 및 매우 잘 활용하는 데 사용됩니다. 생명 과학 산업을 통해 인공 지능을 구현하는 것은 빠르게 성장하고 있으며, 이제 발견, 향상, 제조 및 규제를 통해 오래된 프로세스를 전송하여 환자에게 즉시 약을 복용 할 수있는 기회를 제공합니다. AI의 영향을 받는 매우 힘든 약물 발견 및 전산 바이오 및 화학 모델링은 약물의 작동에 대한 초기 통찰력을 제공할 수 있는 상당한 잠재력을 지니고 있습니다. 이것은 임상 연구 및 약물 개발에 관해서 특히 비즈니스 성과와 다운스트림 노력을 자동으로 향상시킵니다.

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생명과학 인공지능(AI) 시장 부문 분석 – 응용 프로그램별

신약 발견은 시장을 지배하고 예측 기간을 통해 14.8 %의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 충족되지 않은 의료 요구, 표적 식별, 개인화 된 의학, 납 최적화 등을 식별하기위한 약물 발견의 응용 프로그램은 생명 과학 AI 시장을 추진할 것입니다. 힘든 약물 계시와 전산 바이오 및 과학 시연은 AI의 영향을 매우 받고, 약물의 활동에 지식의 초기 비트를 전달하는 중요한 잠재력을 보유. 따라서 비즈니스 실행 및 다운스트림 노력이 향상됩니다. 또한 생명과학은 고급 공정으로 가득차 있기 때문에 인공 지능을 사용하여 모든 구조화 및 비정형 데이터를 관리, 수집 및 매우 잘 활용하여 약물 개발 프로세스를 향상시킵니다.

생명과학 인공지능(AI) 시장 – 지리별

북미 지역은 2020년 현재 글로벌 생명 과학 AI 시장을 지배했습니다. 그것은 중요한 선수의 존재 에 기인 즉 TwoXAR 제약, NuMedii, Numerate, Inc.와 IBM 공사. 이 플레이어들은 생명 과학 산업을 위한 고급 플랫폼의 제공에 집중하고 있습니다. 고급 AI 플랫폼은 향상된 신약 개발 프로그램을 구축하여 생명 과학 산업을 재편합니다. 제약 회사들은 또한 생명 과학 시장에서 AI 기반 기술의 배포를 강화하기 위해 AI 신생 기업과의 파트너십, 협력 및 합작 투자를 모색하고 있습니다.

생명과학 인공지능(AI) 시장 동인

고급 진단 및 약물 개발 가속화

생명 과학 산업에 AI의 배치와 함께 헬스케어는 널리 선도하는 향상되고있다약물 개발의 가속화, 환자 진단을 위한 첨단 기술의 추가 고용. 조직병리학 적 이미지 분석 및 자동화된 진단의 구현과 모든 미세배율을 허용하는 디지털화와 같은 기술 프로세스가 생명과학 AI 시장을 널리 가속화하고 있습니다. 또한, 패턴 인식을 위한 AI의 사용이 증가하고 있으며, 복잡한 알고리즘 및 자동화된 면역조직 화학적 측정 시스템과 결합되어 병리학자가 보다 중요한 환자의 사례를 분석하고 향상된 맞춤형 의학을 제공할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 환자 건강의 중요한 진단을 위한 AI의 이 참여는 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치기 위하여 증명할 것입니다. 최신 환자 치료의 개발, 제조 및 출시에 걸린 시간 단축을 위한 AI 및 머신 러닝의 발전이 증가하고 있으며, 전반적인 제품 개발의 일정을 줄이는 것도 생명과학 AI 시장을 주도하고 있습니다. 최근 과학자들은 연구 데이터, 실험실 데이터 및 임상 데이터를 통합하고 있으며, 약물 개발 과정에 대한 소셜 미디어 및 웨어러블을 포함하는 새로운 정보 소스와 약물 개발 후보의 전체적인 그림을 만들고 있습니다. 따라서 과학자들에게 실시간으로 데이터를 수집하고 추출하는 개선된 방법이 필요하면 AI와 기계 학습이 광범위하게 사용됩니다. 과학자들에 의한 AI와 머신 러닝의 채택은 또한 신약 개발에 대한 결정을 더욱 개선하고 더 빠르게 만들어, 이는 제품 개발 및 확장 과정을 가속화하여 생명 과학 AI 시장을 더욱 강화할 것입니다.

환자 식별의 가속화와 함께 새로운 기계 학습 및 임상 사이트 선택

헬스케어 산업의 기계 학습은 의료에 사용되는 제품의 안전에 대한 최신 정보를 제공하는 중요한 도구가 되었습니다. 대부분의 생명 과학 회사는 특히 개인화 된 의학을 제공하는 데 안전 정보를 전달하는 중요한 방법으로 제약 라벨 (예 : 패키지 삽입, 환자 정보 전단지)을 향상시키기를 기대하고 있습니다. 또한 이 요인은 안전상의 이유로 필요한 업데이트된 참조 라벨의 요구 사항으로 이어지며, 해당 보건 당국에 현지 제품 라벨을 제출하기 위한 아트워크 인쇄, 생산 실행 날짜 등과 같은 여러 가지 고려 사항을 포함합니다. 또한, 기업의 SOP 일정은 보건 당국이 요구하는 것보다 더 엄격한 제출 기한을 관리하며, 워크로드와 비용을 증가시합니다. 따라서, 기계 학습과 함께 회사가 수집한 데이터 포인트의 조합으로 제품에 대한 최적의 제출 날짜를 결정하고 제품의 안전으로 이어지는 데 도움이 된다.

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생명과학 인공지능(AI) 시장 과제

숙련된 인력 및 데이터 문제 부족

최근 기술이 숙련된 인력의 필요성을 업그레이드함에 따라 숙련된 인력의 필요성도 증가하고 있지만, 산업 의 대부분은 숙련인력 부족으로 신기술 도입에 뒤쳐지고 있습니다. 생명 과학 산업은 또한 AI 및 기타 혁신적인 기술의 채택에 어려움을 겪고있는 산업 중 하나이며, 고도로 숙련 된 AI 개발자의 대부분은 삶의 과학 산업에서 일하는 데 관심이 없어 시장의 성장을 더욱 방해합니다. 이러한 핵심 요소는 또한 AI 인재를 유치하고 유지하기 위해 제약 회사가 채택한 보다 창의적인 전략의 요구 사항으로 이어지고 있습니다. 생명 과학 산업에서 기계 학습과 AI의 채택을 방해하는 또 다른 주요 과제는 데이터 액세스이며 이는 시장 성장에 영향을 미치는 가장 큰 장벽으로 간주됩니다. 피스토이아 얼라이언스에 따르면, 2019년 과학자들은 응답자의 24% 이상이 정보에 대한 액세스를 AI 채택에 대한 가장 큰 시험이라고 답했으며, 30%는 AI 기반 기계 학습 및 딥 러닝을 수행하기 위한 기술이 없다고 밝혔습니다. 이러한 장애에도 불구하고, 존재 과학분야에서 AI의 활용도는 지난 2년 동안 확대되었으며, 응답자의 70%가 AI와 심오한 학습을 포함한 AI를 2018년 44%에서 일부 한도로 활용하고 있다고 답했습니다.

시장 풍경

제품 출시, 인수 및 R&D 활동은 생명과학 AI 시장의 플레이어들이 채택한 핵심 전략입니다. TwoXAR, 누메레이트, 누메디, IBM, 엔비사제닉스 등은 생명과학 AI 시장의 핵심 기업으로 간주됩니다.

인수/기술 출시/파트너십

2021년 1월, 할로우에 기반을 둔 코로케이션 제공업체인 Kao Data는 고성능 컴퓨팅(HPC) 고객 명단에 인공 지능(AI)에 초점을 맞춘 스타트업 InstaDeep를 추가했습니다.

2021년 1월, 임상 생명 과학 및 기술 전문 지식 솔루션 제공업체인 Bioclinica는 실리콘 밸리에 기반을 둔 Saliency를 인수했습니다. Bioclinica는 회사의 AI 기술을 이미징 플랫폼에 통합하여 증가하는 제약 및 의료 기기 고객 포트폴리오를 지원할 것입니다.

주요 테이크아웃

자동화 될 수있는 것은 자동화 될 것입니다 – 처음에는 매우 비용이 많이 드는 약물 개발 및 임상 연구가 있었고 시간이 걸렸고 노동이 요구되었습니다. 제약 회사가 자동화와 함께 다른 단계를 시작하면 자동으로 비용을 절약하고 시간과 성공률이 높아집니다.

통합 모델을 구축하면 복잡한 임상 시험에서 화합물의 향후 행동과 성능의 추정을 지원합니다. 주로, 접근 할 수있는 2 단계가 있습니다 : 독성을 추정하고 결합 된 치료의 효능을 추정.

개인화된 약의 상승은 환자에게 제공된 배려를 강화하기 위하여 AI를 위한 기회를 만들었습니다.

관련 보고서 :

A. 헬스케어의 인공 지능 시장

https://www.industryarc.com/Report/17910/artificial-intelligence-market-in-healthcare.html

B. 헬스케어 및 생명 과학 시장을 위한 자연어 처리

https://www.industryarc.com/Report/16324/natural-language-processing-market.html

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