제공(소프트웨어, 서비스), 기술(머신 러닝, 컴퓨터 비전), 기능(게놈 시퀀싱, 유전자 편집, 유전자 매핑), 지리적 범위 및 예측에 따른 게놈 시장 규모에 대한 글로벌 인공지능

인공지능 유전체학 시장 규모 및 예측

인공지능 유전체학 시장 규모는 2024년에 6억 5,531만 달러로 평가되었으며, 2031년까지 7,365.31만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024년에서 2031년까지 CAGR 41.23%로 성장할 것입니다.

• 유전체학은 유전자를 연구하는 과학의 한 분야로, 유전자의 역할, 구조, 진화, 다양한 유기체에서의 유전체 매핑을 연구합니다. 이 분야에는 구조 및 기능 분석, DNA 시퀀싱, 그리고 DNA 판독 및 재조합 기술에 대한 생물정보학의 적용이 포함됩니다.
• 게놈학에서 인공 지능(AI)을 사용하면 게놈 매핑과 같은 복잡한 작업을 보다 효율적으로 실행할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만들어 이 분야를 혁신하고 있습니다.
• AI는 인간 노동만으로는 불가능한 구조, 진화, 기능의 검사를 가속화하여 유전 물질 연구를 크게 개선합니다.
• AI 알고리즘은 일반적으로 인간의 지능을 모방하려고 하지만, 게놈 주석, 변이 호출, 표현형-유전자형 상관 관계, 포괄적인 게놈 주석과 같은 작업을 위해 임상 게놈학에서도 중요합니다.
• 또한 AI 접근 방식을 사용하면 최소한의 수동 기능 엔지니어링으로 단백질 구조와 DNA 데이터를 정확하게 예측할 수 있습니다.
• 게놈 통찰력은 개인화된 의료 분야에서 매우 중요하며, 인공 지능은 이러한 발전에 중요한 역할을 합니다. AI는 게놈 의학 역량을 개선하여 맞춤형 의약품 생산을 간소화합니다.
• 게놈학의 AI는 온프레미스, 클라우드 또는 웹 기반 플랫폼을 통해 제공될 수 있는 도구와 서비스의 모음입니다.
• AI 통합은 게놈 시퀀싱, 게놈 편집, 약물유전체학 및 유전자 검사를 포함한 다양한 기능 영역에서 게놈학에 상당한 영향을 미쳤습니다.
• AI는 게놈학의 용도를 확대하여 약물 발견 및 개발, 정밀 의학, 진단, 약리학 및 동물 건강 분야의 발전을 촉진했습니다.
• 이러한 기술적 발전을 통해 AI는 더 빠르고 정확한 게놈 연구 및 응용 프로그램을 가능하게 하여 현대 건강과 혁신의 풍경을 바꾸고 있습니다.

글로벌 게놈 시장 역학의 인공 지능

글로벌 게놈 시장 역학의 인공 지능을 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.

주요 시장 동인

• 데이터 증가는 기하급수적입니다. 게놈 시퀀싱 기술은 전례 없는 속도로 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있습니다. AI는 방대하고 복잡한 데이터 세트를 평가하는 데 능숙하여 게놈 데이터에서 유용한 통찰력을 추출하는 효과적인 도구입니다. 이 기술은 질병 진단, 약물 발견 및 개인화된 치료에 상당한 진전을 가져올 수 있는 잠재력이 있습니다.
• 개선된 분석 정확도 게놈 데이터를 평가하는 기존 방법은 시간이 많이 걸리고 인간의 실수가 발생하기 쉽습니다. 그러나 AI 시스템은 데이터를 더 빠르고 정확하게 검사하여 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 정밀도는 질병과 관련된 유전적 변이를 탐지하고 치료에 대한 개인의 반응을 예측하는 데 중요합니다.
• 숨겨진 패턴 잠금 해제 인간의 뇌는 대규모 데이터 세트 내에서 복잡한 패턴을 발견하는 데 한계가 있습니다. AI는 미묘한 것을 식별할 수 있습니다. 기존 접근 방식은 유전 데이터 내의 패턴과 연관성을 탐지하지 못할 수 있습니다. 이 기술은 새로운 질병 관련 유전자를 발견하고 더 효과적인 치료 전략을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 맞춤형 의학의 발전인공지능은 각 개인의 고유한 게놈을 평가하고 이에 따라 의료 치료를 맞춤화할 수 있습니다. 이 맞춤화된 전략은 부작용을 최소화하면서 치료 결과를 높이는 데 큰 도움이 됩니다. AI는 또한 특정 질병에 걸릴 가능성을 추정하고 예방 조치를 제안할 수 있습니다.
• 약물 발견 및 개발 가속화 기존 약물 발견은 느리고 비쌉니다. AI는 방대한 게놈 데이터 및 화합물 라이브러리를 조사하여 가능한 약물 표적을 찾아 새로운 치료법 개발을 가속화할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 부작용이 적은 더욱 타겟팅된 효과적인 약물을 구성할 수 있습니다.

주요 과제

• 제한된 고품질 데이터유전 데이터가 풍부함에도 불구하고 데이터 품질과 접근성의 차이로 인해 문제가 있습니다. 일관되지 않은 데이터 형식, 개인 정보 보호 문제, 기관 간 분산된 데이터 세트는 모두 게놈 분석에서 AI 알고리즘의 유용성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
• AI 결과의 설명 가능성 및 해석 가능성 딥 러닝 알고리즘과 같은 복잡한 AI 모델은 종종 블랙박스 역할을 하여 의사 결정을 이해하기 어렵게 만듭니다. 정확한 해석이 의학적 결정에 중요한 게놈학에서 AI가 생성한 데이터의 투명성 부족은 유효성과 신뢰성에 대한 의문을 제기합니다.
• 윤리적 고려 사항 및 데이터 개인 정보 보호 게놈학에 AI를 적용하면 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 윤리적 문제가 발생합니다. 환자 데이터 프라이버시와 유전 정보의 잠재적 악용에 대한 보다 엄격한 제한은 AI가 게놈 연구와 임상 실무에서 책임감 있게 개발되고 배포되도록 하기 위해 해결되어야 합니다.
• 숙련된 직원 부족게놈학에서 AI를 효과적으로 사용하려면 게놈학과 AI에 대한 경험이 있는 전문 직원이 필요합니다. 그러나 현재 이러한 통합된 기술 세트를 갖춘 개인이 부족하여 게놈 연구와 임상 응용 분야에서 AI의 주류 사용이 제한되고 있습니다.
• 높은 계산 비용 유전 데이터 처리를 위한 고급 AI 알고리즘을 교육하고 배포하려면 상당한 계산 리소스가 필요한 경우가 많습니다. 이는 컴퓨팅 및 재정 리소스가 제한된 소규모 연구 기관이나 의료 시설에 상당한 장애물이 될 수 있습니다.

주요 추세

• 설명 가능한 AI(XAI)에 집중 해석 가능하고 투명한 AI 모델을 만드는 데 더 많은 중점을 둘 것입니다. 설명 가능 AI(XAI)에 대한 이러한 초점은 연구자와 의사가 AI 알고리즘이 유전 데이터를 평가하는 동안 어떻게 결정을 내리는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 투명성은 AI 기반 결과에 대한 신뢰를 구축하고 교육받은 의학적 결정을 내리는 데 중요합니다.
• 전자 건강 기록(EHR)과의 통합AI와 EHR의 통합이 보다 일반화되어 환자 데이터에 대한 완전한 연구가 가능해질 것입니다. 임상의는 유전체 데이터와 병력, 라이프스타일 요인, 환경 노출을 결합하여 환자의 건강에 대한 보다 포괄적인 지식을 얻을 수 있습니다. 이러한 통합된 접근 방식은 보다 정확한 진단, 개별화된 치료 전략, 궁극적으로 더 나은 환자 결과를 가져올 수 있습니다.
• AI 기반 약물 발견 플랫폼의 부상AI는 유전체 데이터베이스, 화학 라이브러리, 임상 시험 데이터를 사용하여 약물 개발 플랫폼을 개발하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. AI는 고급 분석을 수행하여 흥미로운 치료 표적을 식별하고 약물 개발 파이프라인을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 가속화는 약물 발견 프로세스를 간소화하고 새로운 약물의 출시를 가속화할 잠재력이 있습니다.
• 비침습적 산전 검사(NIPT)를 위한 AI NIPT 데이터 분석의 정확성을 개선하기 위해 인공 지능(AI) 기술이 개발되고 있습니다. AI 기술을 사용하여 의료 서비스 제공자는 아기의 유전적 문제를 일찍 발견하여 더 나은 산전 관리와 임산부를 위한 더 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• AI 기반 예방적 건강 관리 개인의 유전체 데이터를 분석하여 특정 질병에 걸릴 위험을 파악합니다. 조기에 발견하고 개인화된 위험 프로필에 따라 예방 조치를 실행하면 건강 결과를 개선하는 동시에 장기적인 의료비를 잠재적으로 낮출 수 있습니다.

글로벌 게놈학 분야의 인공지능 시장 지역 분석

글로벌 게놈학 분야의 인공지능 시장에 대한 보다 자세한 지역 분석은 다음과 같습니다.

북미

• 북미는 게놈학 시장에서 인공지능을 상당히 지배하고 있습니다.
• 북미는 세계적으로 유명한 연구소와 대학이 AI 및 게놈학 연구에 적극적으로 참여하면서 강력한 연구 인프라를 갖추고 있습니다.
• 이는 게놈 분석을 위한 AI 기술을 개발하고 구현하는 동안 협업과 혁신을 장려합니다.
• 또한 이 지역은 초기 기술 도입 문화를 가지고 있어 의료 분야에서 AI 기반 게놈학 도구를 위한 비옥한 토대를 제공합니다. 정부, 특히 미국은 AI 및 유전체학 연구에 대한 주요 자금을 제공하여 진전을 촉진하고 발견을 실제 응용 프로그램으로 전환합니다.
• 북미는 IBM Watson Health 및 Deep Genomics와 같은 주요 산업 거인이 있는 곳으로, AI 기반 제품에 적극적으로 투자하고 있습니다.
• 맞춤형 의료에 대한 이 지역의 강조점은 개별 유전체 데이터를 기반으로 치료 프로그램을 맞춤화하는 AI의 능력과 잘 결합되며, 이는 전자 건강 기록(EHR)과 통합되어 더욱 지원됩니다.
• AI를 약물 발견 및 비침습적 산전 검사에 활용하면 정확도가 향상되고 진단 속도가 빨라집니다.
• 또한 유전체 데이터를 분석하여 질병 위험을 예측하고 조기 개입을 가능하게 하는 AI 기반 예방 의료 솔루션이 이 지역에서 인기를 얻고 있습니다.

아시아 태평양

• 아시아 태평양은 예측 기간 동안 유전체학 시장에서 인공 지능이 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.
• 인구가 증가하고 의료 요구 사항이 확대되고 있는 아시아 태평양(APAC) 지역은 유전체학에서 AI를 구현하기에 이상적인 환경을 제공합니다.
• 이 기술은 진단을 개선하고, 맞춤형 치료를 제공하고, 예방 치료를 강화하여 혁신적인 의료 솔루션에 대한 증가하는 수요를 충족시킬 수 있는 잠재력이 있습니다.
• 특히 중국, 인도, 한국을 비롯한 이 지역의 정부는 AI 연구 개발에 상당한 투자를 하고 있으며, 혁신을 자극하고 시장을 가속화하고 있습니다.
• 의료를 포함한 다양한 산업에서 AI 기술 수용이 증가함에 따라 APAC 지역에서 유전체학 솔루션에 AI를 원활하게 통합할 수 있는 길이 열렸습니다.
• 정밀 의학에 대한 강조가 커지면서 치료 접근 방식을 개인화하기 위해 개별 유전체 데이터를 평가하는 데 AI가 관여하는 것은 이 지역의 의료 우선순위와 일치합니다.
• 또한 시퀀싱 기술의 발전으로 인해 아시아 태평양 지역에서 유전체 데이터가 과잉 생산되어 AI 알고리즘이 게놈 분석.
• 전자 건강 기록(EHR)과의 통합은 AI 기능으로 뒷받침되는 APAC 지역에서 개인화된 의학과 향상된 환자 치료에 엄청난 가능성을 제공합니다.
• 또한 약물 개발 및 비침습적 산전 검사에 AI를 사용하면 정확도가 향상되고 태아의 유전적 문제를 조기에 진단할 수 있습니다.
• 예방 의료에서 AI 기반 게놈 데이터 분석은 사전 질병 위험 평가를 제공하여 조기 치료와 개별 요구 사항에 맞는 정교한 예방 치료 방법을 제공합니다.

게놈 시장에서의 글로벌 인공 지능세분화 분석

게놈 시장에서의 글로벌 인공 지능 시장은 제공, 기술, 기능 및 지역을 기준으로 세분화됩니다.

제공 항목별 게놈 시장에서의 인공 지능

• 소프트웨어
• 서비스

제공 항목을 기준으로 시장은 소프트웨어와 서비스로 나뉩니다. 소프트웨어 부문은 게놈 시장에서 인공 지능을 상당히 지배하고 있습니다. 유전 데이터가 더욱 복잡해짐에 따라 연구자들은 중요한 패턴을 탐지하기 위해 인공 지능과 머신 러닝에 점점 더 의존하고 있으며, 특정 상황에서 인간을 능가하고 있습니다. 이러한 급증은 약물 발견 및 개발 프로젝트의 연구 개발 단계에서 AI 기반 기술의 사용이 증가함에 따라 촉진되고 있습니다. 또한, 선도적인 제약 회사와 수많은 계약 연구 기관의 확산과 데이터 수집, 저장 및 분석을 위한 소프트웨어 채택 증가로 인해 글로벌 AI in Genomics 시장에서 소프트웨어 부문의 성장이 촉진되었습니다.

기술에 따른 게놈 시장의 인공 지능

• 머신 러닝
• 컴퓨터 비전

기술에 따라 시장은 머신 러닝과 컴퓨터 비전으로 나뉩니다. 머신 러닝 부문은 게놈 시장에서 인공 지능에서 상당한 지배력을 보이고 있습니다. 제약 회사, 계약 연구 기관 및 생명 공학 기업은 약물 게놈 응용 프로그램에 머신 러닝을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 얻어내는 머신 러닝의 능력은 유전 연구의 속도를 높여줍니다. DNA 시퀀싱 및 기타 생물학적 기술이 데이터 세트의 양과 복잡성을 증가시키면서, 유전체학 연구자들은 이러한 대규모 데이터 세트에 숨겨진 귀중한 정보를 관리, 추출 및 해독할 수 있는 AI/ML 기반 계산 도구가 필요합니다.

기능성별 유전체학 시장의 인공 지능

• 게놈 시퀀싱
• 유전자 편집
• 유전자 매핑

기능성을 기준으로 시장은 유전체 시퀀싱, 유전자 편집 및 유전자 매핑으로 나뉩니다. 유전자 매핑 세그먼트는 유전체학 시장에서 인공 지능에서 상당한 성장을 보이고 있습니다. 유전자 치료의 발전은 전통적인 수술과 제약을 대체하여 의사가 유전자를 환자의 세포에 삽입하여 질병을 치료할 수 있게 할 것으로 예상됩니다. 유전자 편집의 출현은 섬세하면서도 강력한 조합을 반영합니다. 면밀한 조사와 논란에도 불구하고 여전히 흥분과 혁신의 원천입니다. 과학자들은 유기체와 바이러스의 유전적 구성을 해독하기 위해 게놈 시퀀싱을 사용합니다. 연구자들은 다양한 샘플의 바이러스 시퀀스를 비교함으로써 바이러스의 분포를 추적하고, 변화를 분석하고, 공중 보건에 미치는 잠재적 영향을 추정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

지리적 측면에서 본 게놈 시장의 인공 지능

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 나머지 세계

지리적 측면에서 본 글로벌 게놈 시장의 인공 지능 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 기타 세계로 분류됩니다. 북미는 게놈 시장에서 인공 지능을 상당히 지배하고 있습니다. 북미는 세계적으로 유명한 연구소와 대학이 AI 및 게놈 연구에 적극적으로 참여하는 강력한 연구 인프라를 갖추고 있습니다. 이를 통해 게놈 분석을 위한 AI 기술을 개발하고 구현하는 동안 협업과 혁신이 촉진됩니다. 또한 이 지역은 초기 기술 도입 문화를 가지고 있어 의료 분야에서 AI 기반 게놈 도구를 위한 비옥한 토양을 제공합니다. 정부, 특히 미국은 AI 및 유전체학 연구에 주요 자금을 제공하여 진전을 이끌고 발견을 실제 세계 응용 프로그램으로 전환합니다.

주요 참여자

"유전체학 시장에서의 글로벌 인공지능" 연구 보고서는 글로벌 시장에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공합니다. 주요 참여자로는 글로벌 Microsoft, Deep Genomics, Cambridge Cancer Genomics, BenevolentAI, Verge Genomics, MolecularMatch, Inc., Fabric Genomics Inc., Empiric Logic, Freenome Holdings, Inc., Freenome Holdings, Inc.

또한 당사의 시장 분석에는 이러한 주요 참여자에게만 전념하는 섹션이 포함되어 있으며, 당사 분석가는 모든 주요 참여자의 재무 제표와 제품 벤치마킹 및 SWOT 분석에 대한 통찰력을 제공합니다. 경쟁 환경 섹션에는 또한 위에 언급된 글로벌 기업의 주요 개발 전략, 시장 점유율 및 시장 순위 분석이 포함됩니다.

게놈 시장에서의 인공 지능최근개발

• 2023년 1월, Caris Life Sciences는 인공지능 소프트웨어 회사 ConcertAI와 협력하여 생물제약 사업에서 분자 암 R&D를 제공하는 전환 및 임상 개발 연구 플랫폼을 구축한다고 발표했습니다. 재무 세부 정보는 제공되지 않았습니다. Caris는 종양 생물학 및 분자 바이오마커에 대한 다중 오믹 연구를 ConcertAI의 종양학 및 혈액학에서 다중 모달 임상 데이터 수집과 통합하여 새로운 징후, 표적 및 치료법을 식별하기 위한 통합 플랫폼을 제공할 것입니다.
• 2022년 12월, 생물정보학 사업인 Envisagenics는 런던 퀸 메리 대학교와 Cancer Research UK의 기술 이전 부서와 협력하여 조혈암에서 "대체" 스플라이싱의 기능을 조사한다고 발표했습니다. 2014년 콜드 스프링 하버 연구소에서 분사한 회사인 엔비사제닉스는 AI와 머신러닝을 활용해 RNA 스플라이싱 질환에 대한 치료법을 개발하고 있습니다. Einstein이 만나기 위해 업로드 중입니다.

보고서 범위

시장 조사의 조사 방법론