제약 시장에서의 생성 AI - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 2018-2028 약물 유형(소분자, 대분자), 응용 분야(임상 시험 연구, 약물 발견, 연구 및 개발, 기타), 기술(심층 학습, 자연어 처리, 쿼리 방법, 컨텍스트 인식 처리, 기타) 지역 및 경쟁에 따라 세분화됨

시장 개요

제약 분야의 글로벌 생성 AI 시장은 2022년에 19억 6천만 달러의 가치를 지녔으며 2028년까지 27.62%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 제약 분야의 글로벌 생성 AI 시장은 인공 지능(AI)이 제약 산업에 계속해서 혁명을 일으키면서 변혁의 물결을 겪고 있습니다. AI의 하위 집합인 생성 AI는 고급 알고리즘과 모델을 활용하여 새롭고 가치 있는 콘텐츠를 생성하며 제약 분야에서 게임 체인저가 되고 있습니다. 이 시장은 약물 발견, 분자 설계 및 다양한 제약 공정 최적화에 생성 AI를 적용하는 것이 특징입니다. 이 시장의 주요 동인 중 하나는 혁신적인 약물 개발에 대한 절실한 필요성과 약물 발견 프로세스를 가속화해야 하는 시급성입니다. 생성적 AI는 잠재적인 약물 후보를 예측하고, 분자 구조를 최적화하며, 기존 방법과 관련된 시간과 비용을 크게 줄여 약물 발견에 전례 없는 효율성을 제공합니다. 제약 회사는 새로운 치료 표적을 발견하고 리드 화합물을 식별하는 데 생성적 AI의 잠재력을 점점 더 인식하고 있습니다. 생물학적 및 화학적 정보를 포함한 방대한 데이터 세트를 분석하는 이 기술의 능력은 연구자가 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있도록 하여 약물 개발의 전반적인 성공률을 향상시킵니다.

또한 제약 시장의 글로벌 생성적 AI는 제약 회사와 AI 기술 공급업체 간의 협업과 파트너십을 목격하고 있습니다. 이러한 협업은 두 부문의 강점을 활용하여 제약 전문 지식과 고급 AI 기능을 결합하여 약물 발견 및 개발의 복잡한 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 시장은 또한 제약을 위한 생성적 AI 응용 프로그램을 전문으로 하는 신생 기업의 등장으로 특징지어지며, 산업에 혁신과 민첩성을 제공합니다. 규제 기관에서 약물 개발 프로세스를 개선하는 데 있어 생성 AI의 잠재력을 점점 더 인정함에 따라, 이 시장은 더욱 성장할 가능성이 높습니다.

그러나 데이터 프라이버시 문제, 윤리적 고려 사항, AI에서 생성된 결과의 해석 가능성과 같은 과제는 업계가 광범위한 채택을 촉진하기 위해 해결해야 할 문제입니다. 제약 회사가 빠르게 변화하는 환경에서 경쟁력을 유지하려고 하면서 제약 시장의 글로벌 생성 AI는 상당한 확장을 앞두고 있습니다. 더 빠른 약물 발견, 개발 비용 절감, 임상 시험에서 성공률 향상을 약속하는 생성 AI는 제약 연구 및 개발의 미래를 재편하고 있습니다.

주요 시장 동인

가속화된 약물 발견 및 개발

가속화된 약물 발견 및 개발은 제약 시장의 글로벌 생성 AI의 놀라운 성장을 위한 촉매로 등장했습니다. 기존의 약물 발견 방법은 종종 장기적이고 리소스 집약적이며, 상당수의 잠재적인 약물 후보가 다양한 개발 단계를 거치지 못하고 있습니다. 생성적 AI는 고급 알고리즘의 힘을 활용하여 방대한 데이터 세트를 신속하게 분석하여 이러한 병목 현상을 해결합니다. 이러한 가속화는 특히 생성적 AI 모델이 잠재적인 약물 후보를 예측하고 놀라운 속도와 정밀도로 분자 구조를 최적화하는 약물 발견의 초기 단계에서 두드러집니다. 생성적 AI는 광범위한 생물학적 및 화학적 데이터를 효율적으로 탐색하여 제약 연구자가 기존 방식을 사용하는 경우보다 훨씬 짧은 시간 내에 유망한 화합물을 식별할 수 있도록 합니다. 이러한 가속화는 전반적인 약물 발견 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 관련 비용을 크게 줄여 빠르게 변화하는 산업에서 효율성과 경쟁력을 위해 노력하는 제약 회사에 생성적 AI를 도입하는 것을 매력적인 제안으로 만듭니다.

생성적 AI는 약물 개발 가속화에 기여하는 것이 초기 단계를 넘어 전체 약물 개발 수명 주기에 걸쳐 최적화와 개선을 포함합니다. 이 기술은 임상 시험 설계에 도움이 되어 연구자가 최적의 환자 집단을 식별하고 포함 기준을 개선하며 성공적인 시험 결과의 가능성을 높이는 데 도움이 됩니다. 생성적 AI 통찰력을 활용함으로써 제약 회사는 모든 단계에서 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있어 임상 개발에 필요한 시간과 리소스를 줄일 수 있습니다. 이러한 가속화는 특히 시급한 의료적 요구 사항을 해결하고 효과적인 치료법에 대한 적시 접근이 가장 중요한 새로운 건강 문제에 신속하게 대응하는 데 매우 중요합니다.

또한 생성적 AI가 약물 개발에서 도입한 속도와 효율성은 업계의 개인화된 의학에 대한 탐구와 일치합니다. 개별 환자 프로필에 맞게 치료를 맞춤화하려면 복잡한 생물학적 상호 작용에 대한 섬세한 이해가 필요하며, 생성적 AI는 방대한 데이터 세트 내에서 이러한 복잡한 관계를 해독하는 데 탁월합니다. 이 기능은 개인화된 치료 옵션의 식별을 가속화할 뿐만 아니라 치료법이 각 환자의 고유한 특성에 맞게 미세하게 조정되는 정밀 의학의 발전에 기여합니다.

약물 제형 및 제조 공정 최적화

제약 시장에서 글로벌 생성적 AI는 약물 제형 및 제조 공정 최적화에서 중요한 역할을 하기 때문에 상당한 추진력을 얻고 있습니다. 전통적으로 약물 제형 및 제조는 신중한 실험과 반복적 개선이 필요한 복잡한 프로세스였습니다. 생성적 AI는 고급 알고리즘을 사용하여 제약 제형 내의 복잡한 상호 작용을 분석함으로써 이러한 환경을 바꾸고 있습니다. 이 기술을 사용하면 전례 없는 속도와 정확도로 약물 제형을 예측하고 최적화할 수 있습니다. 생성적 AI 모델은 다양한 변수와 매개변수를 탐색하여 약물 안정성, 용해도 및 생물학적 이용 가능성을 향상시키는 제형을 제안할 수 있습니다. 이는 제형 프로세스를 가속화할 뿐만 아니라 보다 효과적이고 환자 친화적인 약물 제품 개발에도 기여합니다.

제조 프로세스에서 생성적 AI는 생산 조건을 최적화하고 일관성을 보장하며 변동을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 기술은 원자재, 제조 장비 및 프로세스 매개변수에 대한 정보를 포함한 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있는 기능을 통해 최적의 제조 설정을 식별할 수 있습니다. 이러한 최적화를 통해 제약품 생산의 효율성이 향상되고 비용이 절감되며 전반적인 제조 품질이 향상됩니다. 생성적 AI는 또한 스케일업과 관련된 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 실험실 규모의 성공적인 제형을 대규모 생산 규모로 원활하게 전환할 수 있도록 보장합니다.

또한 생성적 AI는 나노기술 및 개인화된 약물 전달 시스템을 포함한 혁신적인 약물 전달 메커니즘의 탐색을 용이하게 합니다. 생성적 AI는 환자 특성과 치료제의 특성을 기반으로 가장 효과적인 전달 방법에 대한 통찰력을 생성하여 맞춤형 약물 전달 솔루션 개발에 기여합니다. 이러한 개인화된 접근 방식은 환자의 준수와 결과를 개선할 뿐만 아니라 제약 산업에서 정밀 의학에 대한 증가하는 추세와도 일치합니다.

생성적 AI가 주도하는 약물 제형 및 제조 공정의 최적화는 약물 개발에서 효율성, 비용 효율성 및 품질을 지속적으로 추구하는 제약 산업과 일치합니다. 새롭고 개선된 제약 제품에 대한 수요가 증가함에 따라 생성 AI는 제형 및 제조 관행을 간소화하고 개선하는 강력한 도구를 제공합니다.

약물 재활용 및 복합 요법

약물 재활용 및 복합 요법에 대한 탐색은 제약 시장에서 글로벌 생성 AI를 추진하는 주요 동인이 되었습니다. 생성 AI는 방대한 데이터 세트를 분석하고 잠재적인 치료적 용도를 예측하는 기능을 활용하여 기존 약물의 새로운 응용 분야인 약물 재활용을 식별하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 접근 방식은 승인된 약물, 표적 및 관련 생물학적 경로에 대한 풍부한 정보를 활용하기 때문에 기존 약물 개발에 비해 비용 효율적이고 시간 효율적인 대안을 제공합니다. 생성적 AI 모델은 기존 약물에 대한 새로운 적응증을 발견하여 재사용 가능한 후보를 신속하게 식별하고 임상적 검증에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다.

또한, 시장에서는 효능을 높이거나 부작용을 줄이기 위해 여러 약물을 전략적으로 결합하는 복합 요법에 대한 탐색이 급증하고 있습니다. 생성적 AI는 생물학적 시스템 내의 복잡한 상호 작용을 기반으로 시너지 효과가 있는 약물 조합을 예측하여 기여합니다. 이 기술은 약물 상호 작용, 분자 경로 및 환자별 데이터와 관련된 광범위한 데이터 세트를 분석하여 향상된 치료 효과를 나타낼 수 있는 조합에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 생성적 AI가 개별 환자 프로필에 맞게 복합 요법을 조정하여 치료 결과를 최적화할 수 있으므로 개인화된 의학으로의 전환과 일치합니다.

약물 재활용 및 복합 요법의 장점은 다면적이며 생성적 AI는 이러한 모든 잠재력을 최대한 활용하는 데 앞장서고 있습니다. 기존 약물에 대한 새로운 치료적 용도를 식별함으로써 약물 재활용은 완전히 새로운 화합물을 개발하는 데 따른 위험을 완화하고, 종종 약물이 시장에 출시되는 데 걸리는 시간을 단축합니다. 반면 복합 요법은 단일 요법으로는 완전히 해결할 수 없는 질병의 복잡성을 해결하여 환자 치료에 대한 보다 포괄적인 접근 방식을 제공합니다. 이러한 분야에 생성적 AI를 적용하면 약물 재활용 및 복합 요법 전략의 효율성과 성공률이 향상되어 혁신적이고 효과적인 치료 솔루션을 찾는 제약 회사에 더욱 매력적입니다.

주요 시장 과제

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제

제약 시장에서 글로벌 생성적 AI는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제라는 형태로 상당한 장애물에 부딪히고 있습니다. 제약 회사가 약물 발견 및 개발 프로세스를 가속화하기 위해 생성적 AI 기술을 점점 더 활용함에 따라 관련 데이터의 민감한 특성이 중요한 과제가 되고 있습니다. 이 산업은 환자 데이터, 독점적 분자 구조, 임상 시험 결과를 포함한 광범위한 기밀 정보를 다룹니다. 이 데이터에 대한 잠재적인 오용 또는 무단 액세스는 상당한 위협을 초래하여 제약 연구에 생성 AI를 원활하게 통합하는 데 방해가 됩니다.

데이터 프라이버시와 관련하여 가장 중요한 우려 사항 중 하나는 실수로 데이터가 침해될 위험입니다. 생성 AI 모델에서 사용하는 방대한 데이터 세트에는 개인 및 건강 관련 정보가 포함될 수 있으므로 사이버 공격의 매력적인 대상이 됩니다. 이러한 정보에 대한 무단 액세스는 환자 프라이버시를 위협할 뿐만 아니라 제약 회사를 법적 및 규제적 결과에 노출시킵니다. 결과적으로 생성 AI 애플리케이션에서 사용되는 민감한 데이터의 무결성과 기밀성을 보호하기 위한 강력한 사이버 보안 조치에 대한 필요성이 커지고 있습니다.

또한 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 미국의 건강보험 양도성 및 책임법(HIPAA)과 같은 데이터 보호 규정을 준수하면 복잡성이 한층 더 커집니다. 제약 분야의 생성 AI 애플리케이션은 이러한 엄격한 규제 프레임워크를 탐색하여 민감한 데이터의 수집, 처리 및 저장이 확립된 지침을 준수하도록 해야 합니다. 이러한 규정을 준수하고 유지하려면 AI 기술과 데이터 보호법의 복잡성을 모두 종합적으로 이해해야 합니다.

AI 생성 결과의 해석성

생성 AI, 특히 딥 러닝 모델은 종종 블랙박스 특성이 특징입니다. 즉, 알고리즘의 내부 작동이 복잡하고 인간 운영자가 쉽게 이해할 수 없다는 의미입니다. 의사 결정이 환자 건강, 규정 준수 및 비즈니스 결과에 중대한 영향을 미칠 수 있는 제약 분야에서 AI의 블랙박스 특성은 상당한 과제를 제기합니다. 연구자, 임상의 및 규제 기관을 포함한 이해 관계자는 이러한 알고리즘에서 생성된 결과를 신뢰하고 해석하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

제약 산업은 규제가 엄격하며 규제 기준을 준수하는 것이 가장 중요합니다. 그러나 AI에서 생성된 결과의 해석성 부족으로 인해 규제 요구 사항을 충족하는 데 대한 우려가 제기됩니다. 규제 기관은 의사 결정이 윤리 지침 및 안전 기준과 일치하도록 하기 위해 AI 모델이 결론에 도달하는 방식을 이해해야 합니다. AI가 생성한 결과를 해석할 수 없으면 새로운 약물과 치료법에 대한 규제 승인을 얻는 과정이 복잡해져 제약 연구 및 개발에서 Generative AI가 광범위하게 채택되는 것을 방해합니다.

신뢰는 모든 성공적인 기술 통합의 초석이며, 해석 가능성의 과제는 이해 관계자가 AI가 생성한 결과에 두는 신뢰에 직접적인 영향을 미칩니다. 연구자, 임상의 및 의사 결정권자는 시스템이 어떻게 결론을 도출하는지 이해할 수 없다면 AI 기반 통찰력에 의존하는 것을 주저할 수 있습니다. 이러한 제한된 신뢰는 투명성과 책임이 성공에 필수적인 약물 발견과 같은 중요한 분야에서 생성적 AI의 도입을 방해할 수 있습니다.

주요 시장 동향

맞춤형 의학에 대한 집중 증가

글로벌 제약 시장은 개인화된 의학에 대한 집중 증가로 인해 혁명적인 변화를 겪고 있으며, 이러한 추세는 생성적 인공 지능(Generative AI)의 도입을 크게 촉진하고 있습니다. 제약 산업이 모든 사람에게 맞는 치료법의 한계를 인식함에 따라 고유한 유전적 구성, 병력 및 특정 특성에 따라 개별 환자에게 치료법을 맞춤화하는 데 중점을 두고 있습니다.

생성적 AI는 이러한 패러다임 전환에서 핵심적인 요소로 등장하여 방대하고 다양한 데이터 세트를 분석하여 개인화된 치료 옵션을 생성할 수 있는 고급 알고리즘을 제공합니다. 생성적 AI를 활용함으로써 제약 연구자들은 개별 환자의 특정 유전적 및 생물학적 표지자와 일치하는 최적의 약물 후보를 식별할 수 있습니다. 이러한 추세는 치료 효능을 향상시킬 뿐만 아니라 잠재적인 부작용을 최소화하여 보다 타겟팅되고 효율적인 치료적 개입을 가능하게 합니다.

생성적 AI와 개인화된 의학의 교차점은 치료가 환자의 개별적인 요구를 충족하도록 정밀하게 맞춤화되어 전례 없는 수준의 효과와 환자 치료를 제공하는 새로운 시대의 의료를 위한 길을 열고 있습니다. 개인화된 의학에 대한 집중이 강화됨에 따라 제약 시장의 글로벌 생성적 AI는 지속적인 성장을 향해 나아가고 있으며, 기존 약물 개발의 과제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공하고 미래의 의료를 위한 초석으로 자리 매김하고 있습니다.

약물 재활용에 생성적 AI 통합

생성적 인공 지능(Generative AI)을 약물 재활용에 통합하는 것은 제약 시장에서 글로벌 생성적 AI를 크게 추진하는 역동적인 추세입니다. 약물 재활용 또는 기존 약물을 새로운 치료적 응용 분야로 재배치하는 것은 다양한 질병에 대한 치료법 개발을 가속화하는 전략으로 각광받고 있습니다. 생성 AI는 임상 시험 결과, 분자 구조, 생물학적 경로를 포함한 광범위한 데이터 세트를 분석하는 능력을 활용하여 이 프로세스에서 핵심적인 역할을 합니다. 생성 AI는 정교한 알고리즘을 활용하여 재활용을 위한 잠재적인 약물 후보를 식별하여 기존의 약물 발견 방법에 비해 더 효율적이고 비용 효율적인 대안을 제공합니다. 이러한 추세는 특히 긴급한 의료적 요구 사항을 해결하고 기존 제약 자원의 활용을 최적화하는 데 중요합니다. 생성 AI가 방대한 양의 데이터를 빠르게 걸러내고 잠재적인 약물 상호 작용을 예측하고 새로운 치료적 응용 분야를 제안하는 능력은 약물 개발의 풍경을 재편하고 있습니다. 이러한 통합은 실행 가능한 후보의 식별을 촉진할 뿐만 아니라 제약 연구 및 개발의 전반적인 지속 가능성에도 기여합니다. 제약 산업이 새로운 건강 문제를 해결하기 위해 기존 약물을 재활용하는 것의 가치를 인식함에 따라 약물 재활용에 생성 AI를 통합하면서 혁신, 효율성 및 리소스 최적화의 분위기가 조성되고 있습니다. 이러한 추세는 제약 연구의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보이며, 복잡한 의료 문제에 대한 새로운 솔루션을 제공하고 제약 부문에서 글로벌 생성 AI 시장의 지속적인 성장에 기여할 것입니다.

세그먼트별 통찰력

약물 유형 통찰력

약물 유형을 기준으로 소분자가 글로벌 제약 시장에서 지배적인 세그먼트로 부상했습니다.

응용 통찰력

응용을 기준으로 약물 발견이 2022년 글로벌 제약 시장에서 글로벌 생성 AI 시장의 지배적인 세그먼트로 부상했습니다.

지역별 통찰력

북미는 2022년 글로벌 제약 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 지배적인 플레이어로 부상했습니다. 북미, 특히 미국은 매우 진보된 기술 인프라를 보유하고 있습니다. 이 지역에는 Generative AI를 포함한 최첨단 기술을 일찍 도입한 수많은 제약 및 생명공학 기업이 있습니다. 잘 확립된 연구 및 개발 시설이 있어 제약 공정에 Generative AI와 같은 혁신적인 솔루션을 통합하는 데 있어 북미가 선두를 달리는 데 기여합니다. 북미 제약 회사는 종종 Generative AI를 전문으로 하는 기술 공급업체를 포함한 기술 공급업체와 전략적 협업 및 파트너십을 맺습니다. 이러한 협업은 전문 지식, 리소스 및 기술의 교환을 용이하게 하여 혁신을 촉진하고 약물 발견, 개발 및 제조에 고급 AI 솔루션을 통합합니다.

최근 개발

• 2022년 1월, Sanofi와 Exscientia는 Exscientia의 AI 기반 플랫폼을 활용하여 암 및 면역 질환을 표적으로 하는 최대 15개의 새로운 소분자 후보를 공동으로 개발하는 것을 목표로 하는 라이선스 및 연구 파트너십 계약을 체결했습니다. 업계 리더들이 추진하는 이니셔티브는 예측 기간 동안 이 부문에서 상당한 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.
• 2023년 6월, Sumitomo Pharma Co., Ltd.는 생성 AI로 구동되는 대화형 도구를 공개했습니다. OpenAI Inc.의 "ChatGPT"와 유사한 이 대화형 온라인 도구는 OpenAI의 AI 엔진을 사용하며, OpenAI가 다른 목적으로 데이터를 활용하지 못하도록 제한하는 특정 매개변수가 있습니다. 이 도구는 회사 내 모든 직원이 사용하도록 지정되어 있습니다.

주요 시장 참여자

• AstraZenecaPlc
• Nvidia
• Baidu
• Johnson& Johnson
• Sanofi
• Adaptyv Bio