세계의 임상시험 AI 시장 (2030년까지) : 제품별 (메타크릴 (메타크릴 에스테르 공중합체), 변성 방향족 (브롬화 방향족 매트릭스), 기타), 유형, 공정, 용도
스트래티스틱스 MRC에 따르면, 글로벌 임상시험 AI 시장 규모는 2023년 19억 달러에 달하며 예측 기간 동안 27.6%의 연평균 성장률로 2030년에는 105억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 임상시험에서의 AI는 환자 모집 및 데이터 분석부터 임상시험 설계 및 약물 개발에 이르기까지 임상시험 과정의 다양한 측면을 개선하기 위해 인공지능(AI) 기술을 활용하는 것을 말합니다. AI는 머신러닝 알고리즘과 데이터 분석을 활용하여 프로세스를 간소화하고, 적합한 후보자를 식별하고, 결과를 예측하고, 시험 프로토콜을 최적화할 수 있습니다. 이러한 AI의 통합은 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 궁극적으로 의료 산업에서 새로운 치료법과 치료법 개발을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
골드만 삭스 리서치의 추정에 따르면, 전 세계 제약 업계는 2023년에 R&D 및 다른 기업 인수에 약 7,000억 달러를 지출할 것으로 예상됩니다.
시장 역학:
동인:
환자 모집 및 유지율 향상 가능성
AI 기술은 예측 분석을 활용하여 적합한 후보자를 식별하고 개인화된 개입을 통해 유지율을 개선함으로써 환자 참여를 위한 맞춤형 접근 방식을 제공합니다. AI는 고급 알고리즘을 통해 환자 선정 프로세스를 간소화하고, 위험에 처한 개인을 식별하여 중도 탈락률을 완화하며, 실시간 데이터 분석을 기반으로 임상시험 프로토콜을 최적화할 수 있습니다. 이러한 기능은 보다 효율적이고 성공적인 임상시험을 가능하게 하여 궁극적으로 의학 연구를 발전시키고 환자 치료 결과를 개선할 수 있는 가능성을 제시합니다. 이것이 바로 시장의 성장을 촉진하는 요인입니다.
제약:
데이터 프라이버시 및 보안 문제
방대한 양의 민감한 환자 정보가 수집되고 분석되기 때문에 데이터 유출 및 무단 액세스에 대한 강력한 안전장치를 마련하는 것이 무엇보다 중요합니다. 개인 의료 데이터의 오용 또는 악용 가능성은 윤리적, 법적 문제를 야기하며 엄격한 규제 프레임워크를 요구합니다. AI 기술의 통합으로 데이터 익명화 및 동의 관리가 복잡해지면서 임상시험 프로세스 전반에 걸쳐 개인정보 보호 및 보안 프로토콜에 대한 신중한 고려가 필요합니다. 따라서 데이터 프라이버시 및 보안 문제가 시장의 성장을 제약하는 요인으로 작용하고 있습니다.
기회:
AI 기반 플랫폼의 사용 증가
AI 시스템은 머신러닝과 데이터 분석을 활용하여 환자 모집, 임상시험 설계, 데이터 분석을 개선합니다. 제약 기업과 연구 기관은 방대한 정보를 관리하고 환자 반응을 예측할 수 있는 AI 기반 플랫폼을 활용하여 의약품 개발을 가속화하고 임상시험 결과를 향상시키고 있습니다. AI에 대한 수용도가 높아지고 임상 연구 및 개발 환경을 변화시키는 혁신적인 능력으로 인해 시장이 확대되고 있습니다.
위협:
높은 구현 비용
전문 인프라, 정교한 AI 알고리즘, 데이터 관리 시스템, 규제 준수 조치 등 다양한 요인으로 인해 비용이 발생합니다. 임상시험 프로세스의 효율성 및 정확성 향상과 같은 잠재적 이점에도 불구하고 조직은 임상시험에 AI 기술을 도입하는 데 따른 재정적 영향을 신중하게 검토해야 합니다. 따라서 임상시험에 AI를 통합하는 데는 높은 구현 비용으로 인해 상당한 어려움이 따릅니다.
코로나19의 영향:
코로나19 팬데믹은 임상시험에서 AI의 도입을 크게 가속화했습니다. 기존 연구가 중단된 상황에서 AI는 원격 모니터링, 데이터 분석, 환자 모집을 위한 솔루션을 제공했습니다. 그 결과 효율성이 향상되고 비용이 절감되었으며 임상시험 완료 시간이 단축되었습니다. AI는 가상 임상시험, 원격 환자 모니터링, 예측 분석을 촉진하여 연구자들이 새로운 표준에 적응할 수 있도록 지원했습니다. 또한 방대한 양의 데이터를 처리하는 AI의 능력은 패턴을 파악하고 치료법을 개발하는 데 결정적인 역할을 했습니다. 따라서 코로나19는 임상시험 시장에서 AI의 성장을 촉진하는 촉매제 역할을 했습니다.
예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상되는 딥 러닝 부문
딥 러닝 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다. 연구자들은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 방대한 양의 의료 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출함으로써 보다 효율적인 임상시험 설계, 신속한 약물 개발, 환자 치료 결과 개선으로 이어질 수 있습니다. 제약 회사와 연구 기관이 임상시험의 효능과 비용 효율성을 높이기 위해 이러한 기술을 점점 더 많이 채택함에 따라 딥러닝 시장은 크게 성장하고 있습니다.
전염병 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 가질 것으로 예상됩니다.
전염병 부문은 효율적이고 정확한 솔루션에 대한 필요성으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. AI 기술은 고급 분석, 예측 모델링 및 데이터 해석을 제공하여 의사 결정 프로세스를 향상시킵니다. 이 시장 부문은 혁신적인 AI 알고리즘, 강력한 데이터 통합 기능, 치료의 안전성과 효능을 보장하기 위한 규제 준수에 중점을 두는 것이 특징입니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 기술 발전과 의료 분야의 효율적이고 데이터 기반 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. AI 기술은 환자 모집, 데이터 분석, 개인 맞춤형 의료 등 임상시험의 다양한 측면을 혁신하고 있습니다. 주요 제약회사의 존재, 강력한 의료 인프라, 지원적인 규제 환경과 같은 주요 요인은 이 지역의 시장 확대에 더욱 기여하고 있습니다.
CAGR이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 인구 증가, 인구 고령화, 만성 질환의 부담 증가와 같은 요인으로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이에 따라 임상시험의 효율성과 결과를 개선하기 위해 AI를 비롯한 의료 인프라 및 기술에 대한 투자가 증가했습니다. 이 지역에서는 의료 및 생명과학을 전문으로 하는 수많은 AI 스타트업이 등장했습니다. 이 지역은 AI, 머신러닝, 데이터 분석 기술이 빠르게 발전하고 있습니다.
주요 개발 현황:
2023년 11월, 아스트라제네카는 환자, 임상시험수탁기관(CRO), 임상시험 의뢰자, 의료진 및 기타 이해관계자에게 이 거대 제약회사가 이미 전 세계적으로 사용하고 있는 디지털 의료 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하는 의료 기술 회사 Evinova의 설립을 발표했습니다.
2023년 1월, 미국에 본사를 둔 의료 기술 회사인 패러다임 헬스는 공개되지 않은 금액으로 딥 렌즈를 인수했습니다. 이번 인수는 모든 환자가 임상시험에 동등하게 접근할 수 있도록 하는 동시에 임상시험 효율성을 높이고 의료 서비스 제공자의 참여 장벽을 낮추는 Deep Lens의 플랫폼을 Paradigm에 제공하는 것을 목표로 합니다.
인수 대상 제품
– 소프트웨어
– 서비스
지원 기술
– 감독
– 딥 러닝
– 머신 러닝
– 자연어 처리
– 컴퓨터 비전
– 예측 분석
– 기타 기술
지원 대상 애플리케이션
– 신경학
– 심혈관
– 대사
– 종양학
– 감염성 질환
– 면역학 질환
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상:
– 제약 및 생명공학 기업
– 계약 연구 기관
– 학술 기관
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 진입자를 위한 전략적 권장 사항
– 2021년, 2022년, 2023년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁적 경쟁
5 임상 시험 시장의 글로벌 AI, 오퍼링 별
5.1 소개
5.2 소프트웨어
5.2.1 임상 시험 관리 시스템 (CTMS)
5.2.2 전자 데이터 캡처 (EDC) 시스템
5.2.3 통계 분석 소프트웨어
5.3 서비스
5.3.1 데이터 관리 및 분석
5.3.2 규제 컨설팅
6 임상시험 시장의 글로벌 AI, 기술별 현황
6.1 소개
6.2 감독
6.3 딥 러닝
6.4 기계 학습
6.5 자연어 처리
6.6 컴퓨터 비전
6.7 예측 분석
6.8 기타 기술
7 임상시험 시장의 글로벌 AI, 애플리케이션별 현황
7.1 소개
7.2 신경 학적
7.3 심혈관
7.4 대사
7.5 종양학
7.6 감염성 질환
7.7 면역학 질환
7.8 기타 애플리케이션
8 최종 사용자 별 임상 시험 시장의 글로벌 AI
8.1 소개
8.2 제약 및 생명 공학 회사
8.3 계약 연구 기관
8.4 학술 기관
8.5 기타 최종 사용자
9 임상시험 시장의 글로벌 AI, 지역별 현황
9.1 소개
9.2 북미
9.2.1 미국
9.2.2 캐나다
9.2.3 멕시코
9.3 유럽
9.3.1 독일
9.3.2 영국
9.3.3 이탈리아
9.3.4 프랑스
9.3.5 스페인
9.3.6 기타 유럽
9.4 아시아 태평양
9.4.1 일본
9.4.2 중국
9.4.3 인도
9.4.4 호주
9.4.5 뉴질랜드
9.4.6 대한민국
9.4.7 기타 아시아 태평양 지역
9.5 남미
9.5.1 아르헨티나
9.5.2 브라질
9.5.3 칠레
9.5.4 남미의 나머지 지역
9.6 중동 및 아프리카
9.6.1 사우디 아라비아
9.6.2 아랍에미리트
9.6.3 카타르
9.6.4 남아프리카 공화국
9.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
10 주요 개발 사항
10.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
10.2 인수 및 합병
10.3 신제품 출시
10.4 확장
10.5 기타 주요 전략
11 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
