정밀 의학 시장에서의 인공 지능 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 2018-2028, 기술별 세분화(딥 러닝, 쿼리 방법, 자연어 처리, 컨텍스트 인식 처리), 구성 요소별 세분화(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 치료 응용 프로그램별 세분화(종양학, 심장학, 신경학, 호흡기, 기타), 지역별 세분화, 경쟁 예측

시장 개요

글로벌 인공 지능 정밀 의학 시장은 2022년에 12억 4천만 달러의 가치를 지녔으며 2028년까지 21.13%의 CAGR로 예측 기간 동안 인상적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 끊임없이 진화하는 의료 환경에서 인공 지능(AI)과 정밀 의학 사이에 강력한 융합이 일어나고 있습니다. 이 획기적인 시너지는 의료 치료가 개발, 제공 및 개인화되는 방식을 변화시킬 잠재력이 있습니다. 글로벌 인공 지능 정밀 의학 시장은 이 패러다임 전환의 최전선에 있으며 의료 혁신의 미래를 엿볼 수 있는 기회를 제공합니다. 각 환자의 개별적 특성에 맞게 치료 및 개입을 맞춤화하는 것을 특징으로 하는 정밀 의학은 최근 몇 년 동안 상당한 인기를 얻었습니다. 이 접근 방식은 유전학, 환경 및 라이프스타일과 같은 요소를 고려하여 환자 간의 고유한 다양성을 인정합니다. 한편, 머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 AI 기술은 방대한 양의 데이터를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 놀라운 역량을 보여주었습니다. 이 두 도메인의 결합은 진단, 치료 선택 및 환자 결과를 최적화하는 데 엄청난 가능성을 제공합니다.

전통적인 단일 의료 접근 방식은 점차 개인화된 치료를 위한 길을 만들고 있습니다. 환자와 의료 서비스 제공자 모두 AI가 개별 건강 프로필의 복잡성을 밝혀내고 맞춤형 치료를 가능하게 하는 잠재력을 인식하고 있습니다. 게놈 시퀀싱 비용이 감소함에 따라 유전 데이터가 폭발적으로 증가했습니다. AI 알고리즘은 이 정보를 신속하게 걸러내 질병과 관련된 유전적 마커를 식별하고 표적 개입의 길을 열 수 있습니다. 의료 기록의 디지털화와 웨어러블 기기의 확산으로 인해 전례 없는 양의 환자 데이터가 생성되었습니다. AI는 이러한 다양한 데이터 소스를 집계, 분석 및 통합하여 이전에는 얻을 수 없었던 포괄적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. AI는 잠재적인 약물 후보를 예측하고, 약물 상호작용을 시뮬레이션하고, 전임상 시험을 신속히 진행함으로써 약물 발견 프로세스에 혁명을 일으키고 있습니다. 이를 통해 비용을 절감할 뿐만 아니라 혁신적인 치료법을 시장에 출시하는 속도도 빨라집니다.

주요 시장 동인

만성 질환은 종종 비전염성 질환(NCD)이라고 하며, 심혈관 질환, 당뇨병, 암, 호흡기 질환과 같은 광범위한 건강 상태를 포함합니다. 이러한 질환은 장기간 지속되고, 진행이 느리며, 지속적인 치료와 관리가 필요하다는 특징이 있습니다. 세계보건기구(WHO)에 따르면, 만성 질환은 전 세계 사망자의 약 71%를 차지하며, 이러한 사망자의 무려 85%가 저소득 및 중소득 국가에서 발생합니다. 만성 질환의 사회경제적 영향은 엄청나서 의료 시스템에 부담을 주고, 노동력 생산성을 떨어뜨리고, 개인과 그 가족의 삶의 질을 떨어뜨립니다. 인공 지능, 특히 머신 러닝과 딥 러닝 기술은 의료 산업에서 변혁의 원동력임이 입증되었습니다. AI는 방대한 데이터 세트를 처리하고 분석하고, 복잡한 패턴을 인식하고, 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 정밀 의학에 적용하면 AI는 유전적 구성, 질병 감수성 및 치료 결과 간의 복잡한 관계를 파악하여 보다 정확한 진단과 개인화된 치료적 개입으로 이어질 수 있습니다. 정밀 의학에서 AI의 중요한 응용 분야 중 하나는 유전체학 연구입니다.

AI 알고리즘은 환자의 유전 정보를 신속하게 분석하고 특정 질병과 관련된 특정 돌연변이 또는 바이오마커를 식별할 수 있습니다. 이 정보는 임상의가 치료 전략에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되며, 더 효과적일 가능성이 높고 부작용을 최소화하는 약물을 선택할 수 있습니다. AI 기반 도구는 또한 의료 영상 분석에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 도구는 X선, MRI 및 CT 스캔과 같은 이미지를 빠르게 해석하여 암, 심장병 및 신경 퇴행성 질환과 같은 다양한 질환의 조기 발견 및 진단을 지원합니다. 또한 AI 기반 예측 모델은 질병 진행을 예측하여 의사가 사전에 개입하고 그에 따라 치료 계획을 맞춤화할 수 있습니다. AI와 정밀 의학의 융합으로 시장이 빠르게 확대되고 있습니다. 시장 조사 보고서에 따르면, 정밀 의학 분야의 글로벌 인공지능 시장은 향후 몇 년 동안 상당한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 연구 개발 자금 증가, AI와 의료 회사 간의 파트너십 확대, 개인화된 치료에 대한 수요 증가와 같은 요인이 이러한 추세를 주도하고 있습니다.

기술이 계속 발전함에 따라 정밀 의학 분야에서 AI의 적용이 더욱 확대될 가능성이 높습니다. 전자 건강 기록, 웨어러블 기기, 실시간 모니터링을 통합하면 AI 알고리즘이 분석할 수 있는 지속적인 데이터 스트림이 제공되어 적시에 개입하고 치료 계획을 조정할 수 있습니다. 게다가 AI는 새로운 약물 표적을 발견하고 혁신적인 치료 개입을 개발하는 데 도움이 되어 정밀 의학의 새로운 시대를 열 수 있습니다.

약물 발견 및 개발 분야는 항상 복잡하고 시간이 많이 걸리는 과정이었습니다. 연구자들은 잠재적인 약물 후보를 식별하고 안전성과 효능을 테스트한 다음 환자에게 도달하기 전에 긴 규제 승인 절차를 거치는 데 수년을 보냅니다. 그러나 최근 기술, 특히 인공지능(AI) 분야의 발전은 약물을 발견하고 개발하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 이는 정밀 의학 분야에서 AI에 대한 글로벌 시장이 성장하는 데 특히 두드러집니다. 개인화된 의학이라고도 하는 정밀 의학은 각 개인의 유전자, 환경 및 라이프스타일의 개별적 다양성을 고려하는 혁신적인 의료 접근 방식입니다. 각 환자의 고유한 특성에 맞게 치료 및 개입을 맞춤화함으로써 정밀 의학은 더 나은 결과를 달성하고 부작용을 줄이며 궁극적으로 환자 치료를 개선하는 것을 목표로 합니다. 인공 지능은 정밀 의학 시장을 주도하는 데 중요한 역할을 했습니다. AI 알고리즘은 유전 정보, 병력 및 라이프스타일 요인을 포함한 방대한 양의 환자 데이터를 분석하여 잠재적인 약물 표적을 식별하고 환자가 다양한 치료에 어떻게 반응할지 예측할 수 있습니다. 이를 통해 약물 발견 프로세스가 가속화되어 더 빠르고 효율적으로 진행됩니다.

AI가 상당한 영향을 미치는 한 분야는 잠재적인 약물 후보를 식별하는 것입니다. 기존의 약물 발견 방법은 종종 많은 시간과 비용이 소요될 수 있는 대규모 화합물 라이브러리를 스크리닝하는 것을 포함합니다. 반면 AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하여 잠재적인 약물 표적을 식별하고 어떤 화합물이 치료 효과가 있을 가능성이 있는지 예측할 수 있습니다. 또한 AI는 환자가 다양한 치료에 어떻게 반응할지 예측하는 데에도 사용되고 있습니다. AI 알고리즘은 환자 데이터를 분석하여 특정 치료에 반응할 가능성이 더 높은 환자를 예측하는 데 도움이 되는 바이오마커를 식별하여 보다 타겟팅되고 개인화된 개입을 가능하게 할 수 있습니다.

이러한 성장의 주요 원동력 중 하나는 분석을 위해 발견되는 데이터 양의 증가입니다. 게놈 시퀀싱 기술의 발전으로 유전 데이터가 폭발적으로 증가하여 연구자에게 질병의 근본 원인에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다. AI 알고리즘은 이 데이터를 걸러내어 잠재적인 약물 표적을 식별하고 환자 반응을 예측할 수 있습니다. 또한 제약 회사와 기술 회사 간의 협업은 정밀 의학 시장에서 AI의 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 이러한 파트너십은 약물 발견 및 개발 프로세스를 가속화할 수 있는 혁신적인 AI 기반 도구 및 플랫폼의 개발을 가능하게 합니다.

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주요 시장 과제

AI 기반 정밀 의학 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 고품질, 다양하고 포괄적인 의료 데이터의 필요성입니다. AI 알고리즘은 정확한 예측과 권장 사항을 내리기 위해 대규모 데이터 세트에 크게 의존합니다. 그러나 의료 데이터는 종종 전자 건강 기록, 게놈 데이터, 웨어러블 기기 등 다양한 소스에 분산되어 있습니다. 정확성과 보안을 보장하면서 이러한 분산된 데이터 소스를 통합하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.

정밀 의학의 AI 애플리케이션은 민감한 환자 데이터에 액세스해야 하므로 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려가 대두되었습니다. AI 기반 통찰력의 이점과 환자 기밀 유지 및 데이터 보호 규정의 균형을 맞추는 것은 상당한 장애물입니다. 연구 목적으로 데이터를 공유하고 환자의 신뢰를 유지하는 것 사이에서 적절한 균형을 찾는 것은 시장의 지속 가능한 성장을 위해 매우 중요합니다.

AI를 정밀 의학에 통합하려면 여러 출처의 복잡한 데이터를 통합하고 분석 알고리즘을 개발해야 합니다. 의료 시스템과 기관 간에 표준화된 데이터 형식과 상호 운용성 표준이 부족하면 원활한 데이터 공유 및 협업에 상당한 장벽이 됩니다. 공통 데이터 표준을 수립하려는 노력은 정보 교환을 용이하게 하고 혁신을 촉진하는 데 필수적입니다.

AI 알고리즘은 훈련 데이터에 존재하는 편향을 의도치 않게 영속화하여 의료 결과에 차이를 초래할 수 있습니다. 정밀 의학에서 편향된 알고리즘은 특히 소외 계층의 경우 부정확한 진단이나 치료를 초래할 수 있습니다. 또한 일부 AI 모델의 "블랙박스" 특성은 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 이해하는 데 어려움을 주어 임상적 수용을 제한합니다. 투명하고 해석 가능한 AI 모델을 위해 노력하는 것은 의료 서비스 제공자와 환자 간의 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다.

AI 기반 정밀 의학 솔루션이 널리 수용되려면 엄격한 임상 검증을 거쳐 안전성, 효능 및 신뢰성을 입증해야 합니다. AI 기반 의료 제품에 대한 규제 승인을 받는 것은 진화하는 지침을 탐색하고 실제 영향을 입증해야 하는 복잡한 과정입니다. 혁신과 환자 안전의 균형을 맞추는 것은 AI 기반 정밀 의학 기술을 시장에 출시하는 데 있어 여전히 큰 장애물입니다.

기존 임상 워크플로에 AI 솔루션을 구현하는 것은 어려울 수 있습니다. 의료 전문가는 이미 정보에 압도당하고 있으며, 기존 프로세스를 방해하지 않고 새로운 기술을 원활하게 통합하는 것이 중요합니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하고, 최소한의 방해를 보장하고, 실질적인 이점을 입증하는 것이 채택을 장려하는 데 필수적입니다.

정밀 의학에서 AI의 잠재적인 장기적 이점은 상당하지만 기술 구현 및 교육에 필요한 초기 투자가 상당할 수 있습니다. 특히 자원이 제한된 환경에 있는 많은 의료 기관은 AI 이니셔티브에 자금을 할당하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 경제적 가치와 투자 수익을 입증하는 것은 이러한 비용 관련 장벽을 극복하는 데 중요합니다.

주요 시장 동향

전통적으로 의료 치료와 개입은 단일화된 접근 방식을 따랐으며, 종종 유전적 구성, 라이프스타일 및 환경 요인의 개인 차이로 인해 최적이 아닌 결과가 나왔습니다. 반면 정밀 의학은 각 환자의 고유성을 수용하여 특정 특성에 따라 의료 결정과 개입을 맞춤화합니다. 이러한 접근 방식은 유전체학, 분자 생물학 및 개인화된 진단의 발전으로 가능해졌습니다. 유전 정보, 병력 및 라이프스타일 요인을 포함한 방대한 양의 환자 데이터를 분석하는 복잡성에는 이러한 데이터를 효율적으로 걸러내고 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있는 도구가 필요합니다. 여기서 인공 지능이 개입하여 복잡한 환자 정보의 망을 이해하는 데 필요한 계산 능력과 알고리즘 지능을 제공합니다. 정밀 의학의 AI는 기계 학습 알고리즘과 딥 러닝 기술을 활용하여 대규모 데이터 세트 내에서 패턴, 상관 관계 및 연관성을 식별하는 것을 포함합니다. 이러한 패턴은 질병 위험, 치료 반응, 약물 상호 작용 등과 관련이 있을 수 있습니다. AI 알고리즘이 노출되는 데이터가 많을수록 인간의 분석을 피할 수 있는 미묘한 연결을 식별하는 데 더 능숙해집니다.

의료 기록의 디지털화와 웨어러블 기기 및 의료 센서의 폭발적 증가로 인해 전례 없는 양의 환자 데이터가 생성되었습니다. AI 알고리즘은 데이터를 기반으로 번창하며, 이러한 풍부한 정보를 통해 보다 정확한 예측과 권장 사항을 내릴 수 있습니다. 유전체학 분야는 인간 유전체를 해독하고 질병의 유전적 기초를 이해하는 데 있어 놀라운 진전을 이루었습니다. AI는 이 방대한 유전 정보를 해석하고 임상 결과와 연결하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 시뮬레이션과 가상 약물 스크리닝은 약물 발견 및 개발을 촉진하여 환자의 고유한 유전적 프로필에 맞는 표적 치료법을 만들 수 있습니다. AI 기술은 의료 데이터 분석을 가속화하여 더 빠른 진단, 최적화된 치료 계획 및 더 짧은 입원 기간을 가져올 수 있습니다. 이는 환자 결과를 개선할 뿐만 아니라 의료비도 절감합니다.

세그먼트 인사이트

기술을 기반으로 딥 러닝 세그먼트는 2022년 정밀 의학 분야의 인공 지능 글로벌 시장에서 지배적인 플레이어로 부상했습니다. 이는 정밀 의학이 개별 특성에 맞게 치료 및 개입을 맞춤화하여 보다 효과적이고 개인화된 치료를 제공하는 것을 목표로 한다는 사실에 기인할 수 있습니다. 머신 러닝의 하위 집합인 딥 러닝은 이 분야에서 복잡한 문제를 해결하는 데 매우 적합한 것으로 입증되었습니다. 정밀 의학에는 유전체학, 단백체학, 의료 이미지, 전자 건강 기록 등 방대한 양의 이질적 데이터를 분석하는 것이 포함됩니다. 특히 신경망인 딥 러닝 모델은 다양하고 고차원적인 데이터 유형에서 복잡한 패턴과 표현을 학습하는 데 탁월합니다. 딥 러닝의 주요 장점 중 하나는 원시 데이터에서 관련 기능을 자동으로 추출하는 기능입니다. 의미 있는 기능이 명확하게 정의되지 않을 수 있는 정밀 의학에서 딥 러닝 모델은 질병 진단, 예후 및 치료에 기여하는 미묘한 관계와 기능을 식별할 수 있습니다. 많은 질병은 다양한 수준의 복잡성으로 작동하는 복잡한 기본 메커니즘을 가지고 있습니다. 여러 층의 상호 연결된 뉴런을 갖춘 딥 러닝의 계층적 아키텍처는 이러한 복잡한 패턴과 관계를 포착할 수 있어 복잡한 질병 과정을 모델링하는 데 적합합니다.

소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 급속한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 정밀 의학은 유전체, 임상 및 라이프스타일 정보를 포함하여 방대한 양의 환자 데이터를 분석하는 데 크게 의존합니다. AI 알고리즘은 이러한 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 처리하고 추출할 수 있습니다. 소프트웨어 애플리케이션을 사용하면 이러한 알고리즘을 개발하고 배포할 수 있으므로 의료 전문가는 수동으로는 불가능한 규모와 복잡성으로 환자 데이터를 분석할 수 있습니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 모델과 같은 AI 알고리즘은 정밀 의학 데이터를 이해하는 데 핵심적입니다. 이러한 알고리즘에는 학습, 미세 조정 및 검증을 위해 방대한 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 소프트웨어 플랫폼은 연구자와 데이터 과학자가 이러한 AI 모델을 효과적으로 설계, 개발 및 교육할 수 있는 인프라를 제공합니다.

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지역 통찰력

북미는 2022년 글로벌 정밀 의학 인공지능 시장에서 주도적인 역할을 하며 가치 측면에서 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 북미는 잘 정립된 전자 건강 기록(EHR) 시스템을 포함한 첨단 의료 인프라를 자랑하며, 정밀 의학을 위한 AI 알고리즘을 교육하고 검증하는 데 사용할 수 있는 풍부한 환자 데이터를 제공합니다. 고품질 데이터에 대한 액세스는 정확한 AI 모델을 개발하는 데 필수적입니다. 이 지역은 정밀 의학 분야에서 일하는 AI 스타트업과 회사에 상당한 투자와 자금 지원을 목격했습니다. 벤처 캐피털 회사와 투자자는 AI를 의료와 결합하여 시장에서 혁신과 성장을 주도할 수 있는 잠재력에 매료되었습니다. 북미, 특히 미국은 AI와 의학 모두에서 연구와 혁신을 위한 강력한 생태계를 갖추고 있습니다. 이 지역의 주요 연구 대학, 의료 기관 및 기술 회사는 정밀 의학 응용 프로그램을 위한 AI 기술 개발의 최전선에 서 있습니다. 북미는 의료 및 기술 부문 간 협업의 전통을 가지고 있습니다. 이 협업은 AI 솔루션을 의료 실무에 통합하는 것을 용이하게 했습니다. 병원, 연구 기관 및 기술 회사 간의 파트너십은 AI 기반 정밀 의학 도구의 개발 및 도입을 가속화했습니다.

최근 개발

• 2023년 6월, Dartmouth는 Center for Precision Health and Artificial Intelligence(CPHAI)를 개원했습니다. 이 센터의 목적은 인공 지능(AI)과 생물의학 정보를 활용하여 정밀 의학과 건강 결과를 개선하는 협력 연구를 촉진하는 것입니다. CPHAI의 설립은 Dartmouth의 Geisel School of Medicine과 Dartmouth Cancer Center의 초기 기금 200만 달러로 지원되었습니다. 이 센터 연구의 주요 초점은 공중 보건과 의료 서비스 제공을 개선하는 것이며, 동시에 건강 AI에 대한 강력한 윤리적 기준을 고수하는 것입니다.
• 2023년 5월, Google Cloud는 생명 과학 분야를 위한 두 가지 새로운 AI 기반 솔루션을 출시했습니다. 이러한 솔루션은 생명공학 기업, 제약 회사 및 공공 부문 기관을 위한 새로운 약물 발견 및 정밀 의학 발전 과정을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 4월, Fujitsu Limited와 Barcelona Supercomputing Center는 개인화 의학 및 양자 컴퓨팅 연구를 진행하기 위해 파트너십을 맺었습니다. 이 공동 협업은 임상 데이터 활용과 양자 컴퓨터 시뮬레이션에 초점을 맞춘 이니셔티브의 발전을 촉진하는 것을 목표로 합니다.

주요 시장 참여자

• Glanbia Plc
• BioXcel Therapeutics, Inc.
• Sanofi SA
• NVIDIA Corp.
• Alphabet Inc.(Google Inc.)
• IBM Technology corporation
• Microsoft Corporation
• Intel Corp.
• AstraZeneca plc
• GE HealthCare
• Enlitic, Inc.