제약 시장에서의 머신 러닝 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(솔루션, 서비스), 기업 규모(중소기업, 대기업), 배포(클라우드, 온프레미스), 지역, 경쟁별로 세분화 2019-2029

시장 개요

제약 분야의 글로벌 머신 러닝 시장은 2023년에 20억 8천만 달러로 평가되었으며, 2029년까지 30.19%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 예상합니다.

제약 분야의 머신 러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터에서 학습하고 적응할 수 있도록 하는 인공 지능(AI) 기술을 적용하는 것을 말합니다. 이러한 맥락에서 머신 러닝은 약물 발견, 개발, 개인화된 의학을 포함한 제약 분야의 다양한 측면을 혁신하는 데 중요한 역할을 합니다. 유전 정보, 임상 시험 결과, 환자 기록으로 구성된 방대한 데이터 세트를 분석함으로써 머신 러닝 알고리즘은 패턴을 식별하고 결과를 예측하며 의사 결정 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

신약 발견에서 머신 러닝은 잠재적인 약물 후보를 신속하게 식별하고, 실험 설계를 최적화하며, 안전 프로필을 예측합니다. 또한 유전적 구성과 병력에 따라 개별 환자에게 치료를 맞춤화하여 개인화된 의학을 용이하게 합니다. 제약 산업은 머신 러닝을 활용하여 연구 개발 생산성을 높이고, 임상 시험 효율성을 개선하며, 규정 준수를 보장합니다.

전반적으로 제약 시장의 머신 러닝은 기존 접근 방식에 혁명을 일으켜 복잡한 과제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공하고 약물 개발 및 의료 제공을 위한 보다 효율적이고 데이터 중심적이며 환자 중심적인 패러다임을 촉진합니다.

주요 시장 동인

ML을 통한 약물 발견 및 개발 가속화

머신 러닝(ML)은 제약 시장에서 혁신적 힘으로 등장하여 기존 약물 발견 및 개발 프로세스에 혁명을 일으켰습니다. 제약 시장에서 글로벌 머신 러닝 도입의 첫 번째 동인은 약물 발견을 크게 가속화하는 능력에 있습니다. 역사적으로 약물 개발은 실패율이 높은 시간 소모적이고 비용이 많이 드는 작업이었습니다. ML 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 기존 방법보다 더 효율적으로 잠재적인 약물 후보를 예측하는 데 능숙합니다.

ML을 활용함으로써 제약 회사는 유망한 약물 후보의 식별을 간소화하고, 임상 시험 설계를 최적화하고, 약물 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 이러한 가속화는 신약의 출시 시간을 단축할 뿐만 아니라 전체 개발 비용을 낮추는데, 이는 신약을 시장에 출시하는 데 리소스 집약적인 프로세스가 필요한 산업에서 중요한 요소입니다.

또한 ML 모델은 개발 프로세스 초기에 잠재적인 안전 문제를 예측하여 부작용 위험을 최소화하고 환자 안전을 높일 수 있습니다. 이러한 가속화와 향상된 효율성은 글로벌 시장에서 제약 회사의 경쟁력과 지속 가능성에 크게 기여합니다.

맞춤형 의학 및 표적 치료

제약 산업에서 머신 러닝이 널리 채택되는 원동력 중 하나는 맞춤형 의학 및 표적 치료로의 전환입니다. 약물 치료에 대한 기존의 단일 접근 방식에는 한계가 있습니다. 각 환자의 약물 반응이 크게 다를 수 있기 때문입니다. 유전 정보, 환자 병력 및 임상 결과를 포함한 방대한 데이터 세트를 분석할 수 있는 ML은 각 환자에게 맞는 치료를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.

ML 알고리즘은 바이오마커, 유전자 돌연변이 및 개인의 특정 치료에 대한 반응에 영향을 미치는 기타 요소를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 더 효과적일 뿐만 아니라 부작용이 적은 표적 치료를 개발할 수 있습니다. 제약 산업이 개인화된 의학의 잠재력을 점점 더 인식함에 따라 머신 러닝은 혁신을 주도하고 보다 정확하고 환자 중심적인 의료 솔루션을 제공하는 데 중요한 도구가 되고 있습니다.

향상된 R&D 생산성 및 비용 효율성

제약 산업은 연구 개발(R&D)에서 생산성과 비용 효율성을 유지하는 데 엄청난 과제에 직면해 있습니다. ML 애플리케이션은 이 딜레마에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다. ML은 데이터 분석을 자동화하여 잠재적인 약물 후보를 신속하게 식별하고, 성공률을 예측하고, 실험 설계를 최적화함으로써 R&D 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

또한 머신 러닝은 새로운 약물 표적을 식별하고 기존 약물을 다양한 적응증에 맞게 재활용하는 데 도움이 되므로 기존 리소스의 유용성을 극대화합니다. 이러한 발전은 상당한 비용 절감에 기여하고 제약 회사의 R&D 프로세스를 보다 지속 가능하게 만들어 주는데, 특히 혁신적인 치료법을 개발하는 복잡성을 헤쳐 나갈 때 더욱 그렇습니다.

약물 안전 및 약물 안전 개선

약물 안전을 보장하는 것은 제약 산업에서 가장 중요하며, ML 기술은 약물 안전 노력을 강화하는 데 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 제약 시장에서 글로벌 머신 러닝 채택의 네 번째 동인은 실제 데이터 분석을 통해 약물 안전을 개선하는 능력에 있습니다.

ML 알고리즘은 전자 건강 기록, 소셜 미디어 및 기타 의료 데이터베이스를 포함한 다양한 출처에서 방대한 양의 정보를 처리하여 특정 약물과 관련된 잠재적인 부작용 및 안전 문제를 식별할 수 있습니다. 안전 문제를 조기에 감지하면 제약 회사는 약물 제형을 수정하거나 권장 복용량을 조정하는 등 사전 조치를 취해 환자 안전과 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

전 세계 규제 기관이 시판 후 감시를 점점 더 강조함에 따라 약물 안전의 복잡한 환경을 탐색하려는 제약 회사에 약물 안전 감시에서 머신 러닝의 역할이 필수적이 되고 있습니다.

최적화된 임상 시험 및 환자 모집

임상 시험은 약물 개발에서 중요한 단계이며, 성공 여부는 효율적인 환자 모집 및 시험 설계에 달려 있습니다. 머신 러닝은 임상 시험의 이러한 측면을 최적화하여 제약 산업에서 다섯 번째 원동력이 됩니다.

ML 알고리즘은 환자 데이터를 분석하여 특정 기준에 따라 임상 시험에 적합한 후보자를 식별하여 모집 프로세스를 가속화하고 지연을 최소화할 수 있습니다. 또한 머신 러닝은 보다 효율적이고 적응적인 임상 시험 프로토콜을 설계하고, 리소스 할당을 최적화하며, 성공적인 시험 결과의 가능성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

임상 시험에서 ML을 활용함으로써 제약 회사는 연구 설계의 견고성을 높이고, 환자 모집과 관련된 비용을 절감하고, 전반적인 약물 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

규정 준수 및 품질 관리

제약 시장에서 머신 러닝의 여섯 번째 동인은 규정 준수 및 품질 관리에 중점을 둡니다. 규정 요구 사항이 점점 더 엄격해짐에 따라 규정 준수를 보장하고 고품질 표준을 유지하는 것은 제약 회사에 필수적입니다.

ML 애플리케이션은 문서 분석, 부작용 보고 및 품질 관리 프로세스를 포함하여 규정 준수의 다양한 측면을 자동화하고 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 머신 러닝은 일상적인 작업을 자동화하고 대규모 데이터 세트를 분석함으로써 규제 제출의 정확성과 효율성을 향상시키고 오류 위험을 줄이며 적시에 승인을 보장할 수 있습니다.

또한 ML은 제조 공정을 모니터링하고, 이상을 감지하고, 제품 품질에 영향을 미치기 전에 잠재적 문제를 예측하여 품질 관리에 기여합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 환자 건강을 보호할 뿐만 아니라 제약 회사가 시장에서 긍정적인 평판을 유지하는 데 도움이 됩니다.

제약 시장에서 머신 러닝을 도입하는 것은 약물 발견을 가속화하고, 개인화된 의학을 가능하게 하고, R&D 생산성을 향상시키고, 약물 안전을 개선하고, 임상 시험을 최적화하고, 규정 준수를 보장할 수 있는 잠재력에 의해 주도됩니다. 이러한 동인은 더욱 혁신적이고 효율적이며 환자 중심적인 제약 산업 환경에 기여하여 궁극적으로 업계 이해 관계자와 글로벌 의료 결과 모두에게 이롭습니다.

정부 정책이 시장을 촉진할 가능성이 높음

협력 연구를 위한 데이터 공유 촉진

급변하는 제약 산업 환경에서 첫 번째 중요한 정부 정책은 협력 연구를 위한 데이터 공유를 촉진하는 것을 목표로 합니다. 약물 발견 및 개발에서 머신 러닝(ML)의 혁신적인 잠재력을 인식한 전 세계 정부는 제약 회사, 연구 기관 및 의료 서비스 제공자가 관련 데이터를 공유하도록 장려하는 정책을 시행하고 있습니다.

데이터 공유는 강력한 ML 모델을 훈련하여 다양한 데이터 세트를 분석하고 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 필수적입니다. 정부는 협업을 촉진하고 데이터 사일로를 분해함으로써 더욱 효율적이고 가속화된 약물 발견 프로세스에 기여합니다. 이러한 정책에는 종종 환자 개인 정보 보호 및 지적 재산권 보호, 개방적 협업과 민감한 정보 보호 간의 균형 유지를 위한 지침이 포함됩니다.

정부는 이해 관계자가 데이터를 공유하도록 동기를 부여받는 환경을 조성하는 데 중요한 역할을 하며, 그들의 기여가 제약 산업의 발전을 함께 이끌 것이라는 것을 알고 있습니다. 이 정책은 혁신을 지원할 뿐만 아니라 새롭고 효과적인 치료법의 개발을 촉진하여 공중 보건을 증진한다는 더 광범위한 목표와 일치합니다.

AI 기반 약물 승인을 위한 규제 프레임워크

두 번째 핵심 정부 정책은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝을 사용하여 개발된 약물의 승인에 특별히 맞춤화된 규제 프레임워크의 필요성을 다룹니다. 기존 규제 경로는 종종 AI 기반 약물 발견 및 개발의 복잡성을 평가하기에 적합하지 않습니다.

정부는 제약 산업에서 ML 애플리케이션이 제시하는 고유한 과제와 기회를 수용하는 명확한 지침과 규제 프레임워크를 수립하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 여기에는 규제 기관, 산업 전문가, 데이터 과학자 간의 협업이 포함되어 ML 알고리즘 검증, 의사 결정 프로세스의 투명성 보장, AI 개발 약물의 안전성 및 효능 확립을 위한 표준을 만듭니다.

강력한 규제 프레임워크를 개발함으로써 정부는 산업에 대한 신뢰를 육성하고, 위험을 완화하며, 혁신적인 ML 기반 치료법이 엄격한 안전 기준을 유지하면서도 효율적으로 시장에 진입할 수 있도록 합니다. 이 정책은 글로벌 규제 관행의 조화에 기여하여 AI 기반 제약 혁신의 국제적 수용을 용이하게 합니다.

AI 및 ML 연구 개발에 대한 인센티브

제약 산업의 혁신을 촉진하기 위해 정부는 인공 지능 및 머신 러닝 연구 개발(R&D)에 대한 재정적 인센티브를 제공하는 정책을 시행하고 있습니다. 이러한 기술이 약물 발견에 혁명을 일으킬 잠재력을 인식한 정부는 AI 및 ML R&D에 투자하는 회사에 세액 공제, 보조금 및 기타 인센티브를 제공하고 있습니다.

이러한 인센티브는 제약 회사가 최첨단 기술을 도입하고, 데이터 과학 및 머신 러닝 분야의 숙련된 전문가를 고용하고, 이러한 기술을 효과적으로 활용하는 데 필요한 인프라에 투자하도록 장려하는 것을 목표로 합니다. 정부는 혁신에 유리한 환경을 조성함으로써 제약 산업이 기술 발전의 최전선에 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

또한 이러한 정책에는 종종 AI 및 ML 연구에 참여하는 신생 기업과 중소기업(SME)을 지원하는 조치가 포함되어 제약 부문 내에서 다양한 혁신 생태계를 조성합니다. 목표는 업계에 도움이 될 뿐만 아니라 대중의 의료 결과를 개선하는 지속 가능한 프레임워크를 만드는 것입니다.

의료 분야의 AI에 대한 윤리 지침

의료 데이터의 민감한 특성과 AI와 ML이 환자 결과에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 감안하여 정부는 제약 산업에서 이러한 기술을 사용하는 것을 규제하는 포괄적인 윤리 지침을 개발하고 있습니다. 이 네 번째 정책은 의료 환경에서 AI 애플리케이션을 개발, 배포 및 모니터링하기 위한 명확한 윤리 기준을 수립하는 데 중점을 둡니다.

윤리 지침에는 환자 개인 정보 보호, 정보 제공 동의, 알고리즘 투명성 및 편견 완화와 같은 문제가 포함됩니다. 정부는 업계 이해 관계자, 윤리학자 및 의료 전문가와 협력하여 AI 및 ML 기술이 책임감 있게 배포되고 가장 높은 윤리 기준을 준수하도록 하고 있습니다.

정부는 명확한 윤리 지침을 설정하여 의료 분야에서 AI 사용에 대한 대중의 신뢰를 구축하고, 이를 통해 제약 산업에서 머신 러닝 기술의 광범위한 채택을 촉진하고자 합니다. 이 정책은 AI의 이점이 환자의 권리나 안전을 해치지 않고 실현되도록 혁신과 윤리적 고려 사항의 균형을 맞추는 것의 중요성을 인식합니다.

건강 데이터 보호를 위한 사이버 보안 표준

제약 산업이 상호 연결된 디지털 시스템과 민감한 건강 데이터 교환에 점점 더 의존함에 따라 정부는 데이터 침해와 무단 액세스로부터 보호하기 위해 사이버 보안 정책을 구현하고 있습니다. 이 다섯 번째 정책은 특히 머신 러닝 애플리케이션과 관련하여 의료 데이터의 무결성과 기밀성을 보호하기 위한 강력한 사이버 보안 표준을 수립하는 데 중점을 두고 있습니다.

정부는 방대한 양의 환자 데이터를 처리하는 데 AI와 ML을 사용하는 것과 관련된 잠재적 위험을 인식합니다. 따라서 그들은 머신 러닝 애플리케이션을 지원하는 디지털 인프라가 안전하도록 제약 회사와 의료 서비스 제공업체에 대한 엄격한 사이버 보안 표준과 요구 사항을 설정하고 있습니다.

정부는 사이버 보안을 우선시함으로써 제약 산업에서 머신 러닝 기술을 배포하기 위한 회복성 있고 안전한 기반을 구축하고자 합니다. 이 정책은 민감한 환자 정보를 보호할 뿐만 아니라 의료 혁신을 발전시키는 데 중요한 연구 개발 프로세스의 무결성도 보호합니다.

인력 개발을 위한 교육 및 훈련 이니셔티브

최종 정부 정책은 제약 시장에서 머신 러닝의 잠재력을 활용할 수 있는 숙련된 인력의 필요성을 다룹니다. 전 세계 정부는 데이터 과학, 머신 러닝 및 인공 지능에 필요한 기술을 갖춘 인재 풀을 개발하기 위한 교육 및 훈련 이니셔티브에 투자하고 있습니다.

이 정책은 제약 산업이 머신 러닝을 완전히 활용하려면 이러한 기술을 이해하고, 구현하고, 발전시킬 수 있는 인력이 있어야 한다는 것을 인식하고 있습니다. 이니셔티브에는 학술 프로그램, 직업 훈련, 업계 전문가와의 파트너십이 포함되어 제약 산업 전반의 전문가가 AI 기반 약물 발견 및 개발의 진화하는 환경을 탐색하는 데 필요한 기술을 보유하도록 보장합니다.

정부는 인력 개발에 투자함으로써 제약 산업의 장기적 지속 가능성과 경쟁력에 기여합니다. 이 정책은 머신 러닝 기술을 책임감 있고 효과적으로 사용하여 혁신, 경제 성장, 개선된 의료 결과를 촉진한다는 더 광범위한 목표와 일치합니다.

주요 시장 과제

머신 러닝의 데이터 프라이버시 및 보안 문제

제약 산업에서 머신 러닝(ML)의 글로벌 통합이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 복잡한 데이터 프라이버시 및 보안 환경입니다. 제약 회사가 약물 발견, 개인화된 의료 및 기타 응용 프로그램을 위해 방대한 데이터 세트를 분석하기 위해 ML 알고리즘을 점점 더 많이 활용함에 따라 민감한 환자 정보를 책임감 있게 처리해야 할 필요성이 가장 중요해졌습니다.

제약 산업은 환자 기록, 유전체 정보 및 임상 시험 데이터를 포함한 건강 관련 데이터의 보고를 다룹니다. 머신 러닝 모델은 의미 있는 통찰력을 생성하기 위해 이러한 데이터에 크게 의존하지만 이 정보를 활용하면 상당한 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 전 세계 정부와 규제 기관은 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 미국의 건강 보험 양도성 및 책임법(HIPAA)과 같이 환자 개인 정보를 보호하도록 설계된 엄격한 규정을 가지고 있습니다.

데이터 중심 혁신에 대한 필수성과 개인 개인 정보를 보호해야 하는 의무 사이의 균형을 맞추는 것은 엄청난 과제입니다. 데이터의 익명화 및 익명화는 필수적인 단계이지만 완벽하지는 않으며 항상 재식별 위험이 있습니다. 게다가 ML 모델이 점점 더 정교해짐에 따라 이러한 모델에서 얻은 패턴과 통찰력을 통해 민감한 정보가 실수로 공개될 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다.

제약 회사와 이해 관계자는 강력한 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하고 최첨단 암호화 기술을 채택하며 진화하는 개인 정보 보호 규정을 준수하여 이 복잡한 환경을 헤쳐 나가야 합니다. ML의 힘을 활용하고 환자 개인 정보를 보호하는 섬세한 균형을 맞추려면 업계, 규제 기관 및 데이터 보안 전문가 간의 지속적인 협업을 통해 모범 사례를 수립하고 시행해야 합니다.

이 과제는 법적 준수와 기술적 보호 조치를 넘어섭니다. 대중의 신뢰를 구축하고 유지하는 것도 마찬가지로 중요합니다. ML 애플리케이션이 의료 분야에서 더욱 보편화됨에 따라 데이터 사용, 보안 조치 및 환자에게 제공되는 실질적인 이점에 대한 투명한 커뮤니케이션이 필수적이 됩니다. 이러한 개인정보 보호 문제를 효과적으로 해결하지 못하면 대중의 반발, 규제 기관의 제재로 이어질 수 있으며, 제약 산업에서 ML 애플리케이션의 진행을 방해할 가능성이 있습니다.

기계 학습 모델의 해석 가능성 및 설명 가능성

제약 시장에서 기계 학습을 전 세계적으로 도입하는 데 있어 두 번째 주요 과제는 ML 모델의 해석 가능성 및 설명 가능성입니다. ML 알고리즘이 점점 더 복잡해지고 복잡한 데이터 세트를 처리하고 매우 정확한 예측을 할 수 있게 되면서 이러한 모델의 "블랙박스" 특성이 상당한 장애물이 됩니다.

기계 학습 모델이 특정 예측이나 결정에 도달하는 방식을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 특히 결정이 환자 건강에 중대한 영향을 미치는 약물 발견 및 개발의 맥락에서 더욱 그렇습니다. 규제 기관, 의료 종사자 및 최종 사용자는 책임, 윤리적 사용을 보장하고 기술에 대한 신뢰를 구축하기 위해 ML 모델의 의사 결정 프로세스에서 투명성을 요구합니다.

ML 모델은 비선형적이고 복잡한 특성으로 인해 해석하기 어렵습니다. 딥 뉴럴 네트워크와 같은 모델은 특히 불투명성으로 유명하여 특정 예측이 이루어진 이유를 설명하기 어렵습니다. 이러한 해석 가능성의 부족은 ML 기반 의사 결정의 신뢰성과 안전성에 대한 우려를 불러일으키며, 특히 환자 진단이나 치료 선택과 같은 중요한 영역에 적용될 때 더욱 그렇습니다.

규제 승인이 개발 프로세스의 이해와 정당화에 달려 있는 제약 산업에서 해석 가능성의 부족은 상당한 장애물이 됩니다. 규제 기관은 모델이 결론에 도달하는 방식을 명확하게 이해해야 하며, 특히 임상 시험, 개인 맞춤 의료 및 약물 안전 분야의 응용 분야에서 그렇습니다.

특징 중요도 분석, 모델에 독립적인 기술 및 해석 가능한 모델의 통합을 포함하여 ML 모델을 설명하고 해석하는 방법을 개발하기 위한 노력이 진행 중입니다. 그러나 모델 복잡성과 해석 가능성 간의 균형을 이루는 것은 여전히 지속적인 과제입니다.

이 과제를 해결하려면 데이터 과학자, 도메인 전문가 및 규제 기관 간의 협업을 통해 제약 산업에서 모델 해석 가능성에 대한 표준을 수립해야 합니다. 고급 ML 모델의 예측 능력과 투명성에 대한 필요성 간의 적절한 균형을 찾는 것은 제약 분야에서 머신 러닝의 광범위한 수용과 책임감 있는 배포에 필수적입니다. 업계가 이러한 과제를 계속 헤쳐 나가면서 해석 가능한 ML 모델과 규제 프레임워크의 발전은 머신 러닝 기술의 윤리적이고 효과적인 통합을 보장하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

세그먼트별 통찰력

구성 요소 통찰력

2023년 제약 시장의 머신 러닝 부문에서 솔루션이 주도하는 부문이 선두 주자로 부상했으며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 맥락에서 솔루션은 제약 기업 내에서 머신 러닝 프로세스를 용이하게 하도록 맞춤화된 소프트웨어 기반 애플리케이션과 플랫폼을 말합니다. 이 부문의 지배력은 약물 발견, 개발, 개인화된 의료, 임상 시험 최적화를 포함한 제약 산업의 다양한 측면에서 혁신적인 발전을 주도하는 데 머신 러닝 솔루션이 수행하는 중요한 역할에서 비롯됩니다. 이러한 솔루션을 통해 제약 회사는 의료 생태계에서 발견되는 방대한 양의 데이터를 활용하여 귀중한 통찰력을 추출하고 잠재적인 약물 후보를 식별하고 치료 프로토콜을 최적화하고 환자 결과를 개선할 수 있습니다. 게다가 제약 연구 및 개발의 복잡성이 증가하고 진화하는 의료 과제를 해결하기 위한 혁신적인 치료법에 대한 절실한 필요성이 결합되어 운영 효율성을 높이고 신약의 출시 시간을 단축하며 규정 준수를 보장하는 데 있어 머신 러닝 솔루션의 중요성이 더욱 부각됩니다. 제약 회사가 경쟁 환경에서 앞서 나가기 위해 첨단 기술에 대한 투자를 계속 우선시함에 따라 강력한 머신 러닝 솔루션에 대한 수요가 지속적으로 증가하여 제약 시장에서 머신 러닝의 지배적인 부문으로서의 입지를 굳건히 할 것으로 예상됩니다.

배포 통찰력

2023년에 클라우드 기반 솔루션이 주도하는 배포 부문이 제약 시장에서 머신 러닝의 지배적인 세력으로 부상했으며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 배포는 인터넷에 호스팅된 원격 서버를 활용하여 데이터를 저장, 관리 및 처리하여 제약 기업에 비교할 수 없는 확장성, 유연성 및 접근성을 제공합니다. 제약 부문에서 클라우드 기반 배포의 우세는 여러 요인에 의해 주도됩니다. 첫째, 클라우드 기반 솔루션은 제약 회사에 진화하는 연구 및 개발 요구 사항에 따라 컴퓨팅 리소스를 빠르게 확장할 수 있는 민첩성을 제공하여 약물 발견 및 개발 주기를 가속화합니다. 또한 클라우드 기반 플랫폼은 원활한 협업 기능을 제공하여 지리적으로 분산된 팀이 복잡한 머신 러닝 프로젝트에서 실시간으로 협업하여 혁신과 기능 간 시너지를 촉진합니다. 또한, 종량제 가격 책정 모델과 사전 인프라 투자 감소가 특징인 클라우드 배포의 고유한 비용 효율성은 운영 효율성을 최적화하고 투자 수익을 극대화하려는 제약 회사에 어필합니다. 또한 제약 산업 내에서 데이터 보안 및 규정 준수에 대한 집중도가 높아짐에 따라 선도적인 클라우드 서비스 제공업체가 고수하는 강력한 보안 조치와 규정 준수 표준이 강조되어 제약 이해 관계자에게 신뢰와 확신을 심어줍니다. 제약 기업들이 디지털 혁신 이니셔티브를 계속 수용하고 운영에서 민첩성, 협업 및 비용 효율성을 우선시함에 따라 제약 시장에서 머신 러닝의 클라우드 기반 배포가 우세해지고 있으며, 이는 산업의 미래 궤적을 형성할 것입니다.

지역 통찰력

북미, 특히 미국의 제약 산업 환경은 혁신으로 유명한 선도적 기업들로 구성되어 있습니다. 이러한 기업들은 머신 러닝과 같은 최첨단 기술을 도입하여 약물 발견, 개발 및 개인화된 의료 이니셔티브를 혁신하는 데 앞장서고 있습니다. 강력한 의료 인프라로 뒷받침되는 북미는 광범위한 전자 건강 기록(EHR) 시스템, 임상 데이터베이스 및 세계적 수준의 의료 연구 시설의 이점을 누리고 있습니다. 이 풍부한 데이터 환경은 머신 러닝 모델을 훈련하고 약물 재활용, 환자 계층화 및 임상 시험 최적화의 발전을 위한 비옥한 토양 역할을 합니다. 명문 학술 및 연구 기관 간의 협업은 이 지역의 생물의학 연구 및 계산 생물학 노력을 더욱 촉진합니다. 제약 거대 기업과의 시너지적 파트너십을 통해 이러한 기관은 약물 발견, 표적 식별 및 예측 모델링과 같은 중요한 작업에 대한 머신 러닝 알고리즘의 개발 및 적용을 주도합니다. 국립보건원(NIH)과 같은 이니셔티브로 대표되는 정부 지원은 제약 분야의 혁신을 촉진하려는 북미의 의지를 강조합니다. 머신 러닝을 활용한 연구 프로젝트에 대한 상당한 자금 지원은 약물 발견, 질병 모델링 및 정밀 의학에 대한 노력을 증폭합니다. 북미의 잘 확립된 규제 프레임워크는 약물 승인 프로세스와 의료 표준의 엄격성을 보장합니다. 제약 회사는 머신 러닝을 능숙하게 활용하여 규정 준수를 간소화하고, 약물 개발 일정을 신속히 처리하고, 환자 결과를 개선합니다. 데이터 과학, 계산 생물학 및 생물의학 공학 분야에서 최고 수준의 인재를 끌어들이는 이 지역의 매력은 혁신 엔진을 더욱 강화합니다. 머신 러닝에 정통한 수많은 숙련된 전문가를 보유한 제약 회사는 전문 지식을 활용하여 정교한 알고리즘을 개발하고 배포하여 약물 발견 및 개발에서 획기적인 진전을 이룹니다. 북미 제약 회사, 기술 회사, 스타트업 및 연구 기관 간의 협력적 벤처는 이 지역의 혁신에 대한 헌신을 보여줍니다. 이러한 파트너십을 통해 업계는 머신 러닝 기술의 도입을 가속화하여 지속적인 발전을 위한 역동적인 생태계를 육성합니다.

최근 개발

• 2022년 12월 Cyclica Inc와 SK Chemicals Co., Ltd.는 AI 기반 약물 발견 및 개발에 중점을 둔 전략적 파트너십을 구축했습니다. 이 협력은 다양한 질병 영역에 걸쳐 획기적인 치료법을 개척하는 것을 목표로 합니다. Cyclica의 고급 독점 약물 발견 플랫폼을 활용하여 이 제휴는 상호 식별된 치료 분야에서 복잡한 생물학적 마커를 타겟팅하는 혁신적인 약물 후보를 정확히 찾아내고자 합니다.
• 2022년 10월 Deerfield Management와 BioSymetrics는 심혈관 및 신경계 질환에 집중하여 새로운 치료법 개발을 가속화하는 것을 목표로 하는 5년 합작 투자를 시작했습니다. 이 파트너십은 BioSymetrics의 AI 기반 타겟 발견 및 검증 플랫폼과 Deerfield의 약물 발견 및 상업 모델링 전문 지식을 결합하여 새로운 약물 발견 이니셔티브를 식별하는 데 앞장설 것입니다.

주요 시장 참여자

• International Business Machines Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Amazon.com, Inc.
• NVIDIA Corporation
• Intel Corporation
• Oracle Corporation
• SAS Institute Inc.
• Accenture plc
• PricewaterhouseCoopers International Limited