| ■ 영문 제목 : AI In Genomics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software), By Technology (Machine Learning), By Functionality, By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GRV23MR013 ■ 조사/발행회사 : Grand View Research ■ 발행일 : 2023년 2월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 90 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (납기:3일) ■ 조사대상 지역 : 세계 ■ 산업 분야 : IT기술 |
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| 미국 Grand View Research (그랜드뷰리서치)의 본 조사 보고서는 세계의 게노믹스용 AI 시장 규모가 2023년부터 2030년 사이에 CAGR 46.0% 증가하여, 2030년에는 99.9억 달러에 달할 것으로 전망하고 있습니다. 본 조사 자료는 세계의 게노믹스용 AI 시장을 조사대상으로 하여, 조사 방법 및 범위, 개요, 시장 변동/동향/범위, 컴포넌트별 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스) 분석, 기술별 (기계 학습, 컴퓨터 비전) 분석, 기능별 (게놈 시퀀싱, 유전자 편집, 기타) 분석, 용도별 (제약 및 개발, 정밀 의료, 진단, 기타) 분석, 지역별 (북미, 유럽, 아시아 태평양, 중남미, 중동 및 아프리카) 분석, 경쟁 분석 등의 내용을 게재하고 있습니다. 또한 본 리포트는 IBM, MICROSOFT, NVIDIA CORPORATION, DEEP GENOMICS, DATA4CURE, INC, FREENOME HOLDINGS, INC, THERMO FISHER SCIENTIFIC, ILLUMINA, INC, SOPHIA GENETICS, BENEVOLENTAI, FABRIC 등의 기업 정보를 포함하고 있습니다. ・조사 방법 및 범위 ・개요 ・시장 변동/동향/범위 ・세계의 게노믹스용 AI 시장 규모 : 컴포넌트별 - 하드웨어의 시장 규모 - 소프트웨어의 시장 규모 - 서비스의 시장 규모 ・세계의 게노믹스용 AI 시장 규모 : 기술별 - 기계 학습 기술의 게노믹스용 AI의 시장 규모 - 컴퓨터 비전 기술의 게노믹스용 AI의 시장 규모 ・세계의 게노믹스용 AI 시장 규모 : 기능별 - 게놈 시퀀싱 기능의 시장 규모 - 유전자 편집 기능의 시장 규모 - 기타 기능의 시장 규모 ・세계의 게노믹스용 AI 시장 규모 : 용도별 - 제약 및 개발에 사용되는 게노믹스용 AI의 시장 규모 - 정밀 의료에 사용되는 게노믹스용 AI의 시장 규모 - 진단에 사용되는 게노믹스용 AI의 시장 규모 - 기타 용도에 사용되는 게노믹스용 AI의 시장 규모 ・세계의 게노믹스용 AI 시장 규모 : 지역별 - 북미의 게노믹스용 AI 시장 규모 - 유럽의 게노믹스용 AI 시장 규모 - 아시아 태평양의 게노믹스용 AI 시장 규모 - 중남미의 게노믹스용 AI 시장 규모 - 중동 및 아프리카의 게노믹스용 AI 시장 규모 ・경쟁 분석 |
전 세계 AI 유전체학 시장 규모는 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 46.0%를 기록하며 2030년까지 99억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 시장 성장의 주요 원인은 빅데이터 관리의 필요성 증가, 정밀 의학에 대한 선호도 증가, 정확성과 효율성 향상, 비용 효과성, 그리고 AI 기술의 발전 등입니다. 이러한 요인들은 대량의 유전체 데이터를 관리하고 분석할 수 있는 혁신적인 소프트웨어 솔루션에 대한 수요를 창출하고 있습니다.
COVID-19 팬데믹은 산업에 상당한 영향을 미쳤으며, 개인 맞춤형 의학에 대한 관심이 증가하고 원격 의료의 성장을 촉진했습니다. 팬데믹으로 인해 정부, 조직, 민간 기업들이 팬데믹의 영향을 극복하기 위해 AI와 유전체학 분야에 대한 투자를 늘리면서 새로운 AI 도구와 기술의 발전이 가속화되었습니다.
AI는 유전체학 분야에서 거의 무한한 잠재적 응용 프로그램을 가지고 있으며, 이미 헬스케어 혁신을 이루고 있습니다. 예를 들어, 미국의 Freenome은 환자의 혈액 샘플을 분석하여 암을 감지하는 기술을 개발하였으며, Mayo Clinic과 같은 주요 헬스케어 기관에서 이 테스트를 사용하고 있습니다. Freenome은 약 1억 달러의 투자를 유치했습니다.
2022년 기준으로, 시장 구성 요소별로는 소프트웨어 부문이 40.7%의 수익 점유율로 시장을 지배하고 있으며, 이는 유전체학에서의 소프트웨어 솔루션의 빠른 채택과 증가하는 유전체 데이터, 개인 맞춤형 의학의 부상, 비용 효과적인 솔루션에 대한 필요성 덕분입니다. 기술별로는 머신러닝 부문이 63.5%의 수익 점유율을 기록하며 시장을 주도하고 있으며, 이는 머신러닝이 유전체학에서 새로운 통찰력을 제공하고 정확성을 개선하며 개인 맞춤형 의학 개발을 가능하게 하기 때문입니다.
기능별로는 유전체 시퀀싱이 약 44.2%의 수익 점유율로 시장의 대부분을 차지하고 있으며, AI 기반 소프트웨어 솔루션이 유전체 시퀀싱에 포함된 많은 수작업을 자동화하여 인력 의존도를 줄이고 비용 효과성을 높이고 있습니다. 응용 분야별로는 약 33.5%의 시장 점유율을 가진 약물 발견 및 개발 부문이 AI 솔루션을 통해 대량의 데이터를 관리하고 분석하여 새로운 통찰력과 지식을 발견하는 데 기여하고 있습니다.
최종 사용자별로는 제약 및 생명공학 기업 부문이 2022년 시장 점유율의 대부분을 차지하고 있으며, AI 알고리즘을 활용하여 대량의 유전체 및 화학 데이터를 분석하고 새로운 약물 표적을 식별하며 잠재 약물의 효능과 안전성을 예측하는 데 사용되고 있습니다. 북미 지역은 약 29.3%의 시장 점유율을 보유하고 있으며, 이는 기술 발전, 대량의 유전체 데이터, 개인 맞춤형 의학에 대한 증가하는 관심, 연구 및 개발에 대한 상당한 투자 등 여러 요인에 의해 촉진되고 있습니다.
■ 보고서 목차목차 제1장 방법론 및 범위 1.10.3 목표 3 1.10.4 목표 4 제3장 유전체학 분야 AI 시장 변수, 동향 및 범위 3.1 2022년 시장 침투 및 성장 전망 3.2 규제 프레임워크 3.3 시장 동향 3.3.1 시장 동인 분석 3.3.1.1 디지털 의료 임상 건강 기록 수요 증가 3.3.1.2 유전체학 분야 AI 적용 확대 3.3.1.3 유전체 분석 비용 및 시간 절감 시퀀싱 4.1 정의 및 범위 4.2 구성 요소 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년 4.3 유전체학 분야 AI 시장, 구성 요소별, 2018-2030년 4.4 시장 규모 예측 및 추세 분석 4.4.1 하드웨어 4.4.1.1 하드웨어 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 4.4.2 소프트웨어 4.4.2.1 소프트웨어 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 4.4.3 서비스 4.4.3.1 서비스 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 5.1 정의 및 범위 5.2 기술 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년 5.3 AI 유전체학 시장, 기술별, 2018년 – 2030년 5.4 시장 규모 예측 및 추세 분석 5.4.1 머신러닝 5.4.1.1 머신러닝 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 5.4.1.2 딥러닝 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 5.4.1.3 지도 학습 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 5.4.1.5 기타 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 5.4.2 컴퓨터 비전 5.4.2.1 컴퓨터 비전 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 6.1 정의 및 범위 6.2 기능별 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년 6.3 유전체학 AI 시장, 기능별, 2018년 – 2030년 6.4 시장 규모 예측 및 추세 분석 6.4.1 게놈 시퀀싱 6.4.2 유전자 편집 6.4.2.1 유전자 편집 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 6.4.3 기타 기능 6.4.3.1 기타 기능, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 7.1 정의 및 범위 7.2 응용 분야별 시장 점유율 분석, 2022년 및 2030년 7.3 AI 기반 유전체학 시장, 응용 분야별, 2018년 – 2030년 7.4 시장 규모 및 예측, 동향 분석, 2018년 – 2030년 7.4.1 신약 개발 및 연구 7.4.2 정밀 의학 7.4.2.1 정밀 의학 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 7.4.3 진단 7.4.3.1 진단 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 7.4.4 기타 응용 분야 7.3.4.1 기타 응용 분야 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 7.4.5 기타 7.3.5.1 기타 시장, 2018-2030년 (백만 달러) 8.1 정의 및 범위 8.2 응용 분야 시장 점유율 분석, 2020년 및 2028년 8.4 시장 규모 및 예측, 동향 분석, 2018~2030 8.4.1 제약 및 바이오 기업 8.4.1.1 제약 및 바이오 기업 시장, 2018~2030 (백만 달러) 8.4.2 의료 서비스 제공업체 8.4.2.1 의료 서비스 제공업체 시장, 2018~2030 (백만 달러) 8.4.3 연구 센터 8.4.3.1 연구 센터 시장, 2018~2030 (백만 달러) 8.4.4 기타 8.3.4.1 기타 시장, 2018~2030 (백만 달러) 제9장 AI 유전체학 시장: 지역별 시장 분석, 2018~2030 (백만 달러) 9.1 정의 및 범위 9.3 지역별 시장 개요 9.4 시장 규모 및 예측, 거래량 및 추세 분석, 2022년~2030년 9.4.1 북미 AI 유전체학 시장, 2018년~2030년 (백만 달러) 9.4.2 미국 9.4.2.1 미국 AI 유전체학 시장, 2018년~2030년 (백만 달러) 9.4.3 캐나다 9.4.3.1 캐나다 AI 유전체학 시장, 2018년~2030년 (백만 달러) 9.5 유럽 9.5.1 유럽 AI 유전체학 시장, 2018년~2030년 (백만 달러) 9.5.1 영국 9.5.1.1 영국 AI 유전체학 시장 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.5.2.1 독일 유전체 시장의 AI, 2018-2030 (백만 달러) 9.5.3 프랑스 9.5.3.1 프랑스 유전체 시장의 AI, 2018-2030 (백만 달러) 9.5.4 이탈리아 9.5.4.1 이탈리아 유전체 시장의 AI, 2018-2030 (백만 달러) 9.5.5 스페인 9.5.5.1 스페인 유전체 시장의 AI, 2018-2030 (백만 달러) 9.6 아시아 태평양 9.6.1 아시아 태평양 유전체 시장의 AI, 2018-2030 (백만 달러) 9.6.2 일본 9.6.4 인도 9.6.5 호주 9.6.6 한국 9.6.6.1 한국 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.6.7 싱가포르 9.6.7.1 싱가포르 AI 유전체 의학 시장, 2018-2030 (백만 달러) 백만 달러) 9.7.3 멕시코 9.7.4 아르헨티나 9.7.5 콜롬비아 9.7.5.1 콜롬비아 AI 유전체 시장, 2018-2030 (백만 달러) 9.8 중동 및 아프리카 9.8.4 UAE 9.8.5 이스라엘 9.8.5.1 이스라엘 AI 유전체 시장, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 10.1 기업 프로필 10.2 IBM 10.2.1 기업 개요 10.2.2 재무 성과 10.2.3 제품 벤치마킹 10.7.1 회사 개요 10.7.2 재무 성과 10.11.2 제품 벤치마킹 10.11.3 전략적 계획 Table of ContentsChapter 1 Methodology and Scope 1.1 Market Segmentation and Scope 1.1.1 Component 1.1.2 Technology 1.1.3 Functionality 1.1.4 Application 1.1.5 End Use 1.1.6 regional scope 1.1.7 Estimates and forecast timeline 1.2 Research Methodology 1.3 Information procurement 1.3.1 Purchased database 1.3.2 GVR’s internal database 1.3.3 Secondary sources 1.3.4 Primary research 1.3.5 Details of primary research 1.4 Information or Data Analysis 1.4.1 Data analysis models 1.5 Market Formulation & Validation 1.6 Model Details 1.6.1 Commodity Flow Analysis (Model 1) 1.6.1.1 Approach 1: Commodity Flow Approach 1.6.2 Volume price analysis (Model 2) 1.6.2.1 Approach 2: Volume price analysis 1.7 List of Secondary Sources 1.8 List of Primary Sources 1.9 List of Abbreviations 1.10 Objectives 1.10.1 Objective 1 1.10.2 Objective 2 1.10.3 Objective 3 1.10.4 Objective 4 Chapter 2 Executive Summary 2.1 Market Outlook Chapter 3 AI in Genomics Market Variables, Trends & Scope 3.1 Penetration & Growth Prospect Mapping, 2022 3.2 Regulatory Framework 3.3 Market Dynamics 3.3.1 Market driver analysis 3.3.1.1 Increase demand for Digital Healthcare Clinical Health Records 3.3.1.2 Increasing application of AI in genomics 3.3.1.3 Reduction in cost and time for genome sequencing 3.3.2 Market restraints analysis 3.3.2.1 Lack of expertise 3.3.2.2 Ambiguous regulatory framework 3.4 AI in Genomics: Market Analysis Tools 3.4.1 Industry analysis - Porter’s 3.4.2 SWOT analysis, By PEST 3.5 Impact of COVID-19 Chapter 4 AI in Genomics Market: Segment Analysis, By Component, 2018 - 2030 (USD Million) 4.1 Definitions & Scope 4.2 Component Market Share Analysis, 2022 & 2030 4.3 AI in Genomics Market, by Component, 2018 to 2030 4.4 Market Size Forecasts and Trend Analysis 4.4.1 Hardware 4.4.1.1 Hardware market, 2018 - 2030 (USD Million) 4.4.2 Software 4.4.2.1 Software market, 2018 - 2030 (USD Million) 4.4.3 Services 4.4.3.1 Services market, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 5 AI in Genomics Market: Segment Analysis, By Technology, 2018 - 2030 (USD Million) 5.1 Definitions & Scope 5.2 Technology Market Share Analysis, 2022 & 2030 5.3 AI in Genomics Market, by Technology, 2018 to 2030 5.4 Market Size Forecasts and Trend Analysis 5.4.1 Machine Learning 5.4.1.1 Machine learning market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4.1.2 Deep learning market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4.1.3 Supervised learning market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4.1.4 Unsupervised learning market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4.1.5 Others market, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4.2 Computer Vision 5.4.2.1 Computer Vision market, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 6 AI in Genomics Market: Segment Analysis, By Functionality, 2018 - 2030 (USD Million) 6.1 Definitions & Scope 6.2 Functionality Market Share Analysis, 2022 & 2030 6.3 AI in Genomics Market, by Functionality, 2018 to 2030 6.4 Market Size Forecasts and Trend Analysis 6.4.1 Genome Sequencing 6.4.1.1 Genome Sequencing market, 2018 - 2030 (USD Million) 6.4.2 Gene Editing 6.4.2.1 Gene Editing market, 2018 - 2030 (USD Million) 6.4.3 Other Functionalities 6.4.3.1 Other Functionalities, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 7 AI in Genomics Market: Segment Analysis, By Application, 2018 - 2030 (USD Million) 7.1 Definition and Scope 7.2 Application Market Share Analysis, 2022 & 2030 7.3 AI in Genomics Market, by Application, 2018 to 2030 7.4 Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2018 to 2030 7.4.1 Drug Discovery & Development 7.4.1.1 Drug discovery & development market, 2018-2030 (USD Million) 7.4.2 Precision Medicine 7.4.2.1 Precision medicine market, 2018-2030 (USD Million) 7.4.3 Diagnostics 7.4.3.1 Diagnostics market, 2018-2030 (USD Million) 7.4.4 Other Applications 7.3.4.1 Other applications market, 2018-2030 (USD Million) 7.4.5 Others 7.3.5.1 Others market, 2018-2030 (USD Million) Chapter 8 AI in Genomics Market: Segment Analysis, By Application, 2018 - 2030 (USD Million) 8.1 Definition and Scope 8.2 Application Market Share Analysis, 2020 & 2028 8.3 AI in Genomics Market, by Application, 2018 to 2030 8.4 Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2018 to 2030 8.4.1 Pharmaceutical and Biotech Companies 8.4.1.1 Pharmaceutical and biotech companies market, 2018-2030 (USD Million) 8.4.2 Healthcare Providers 8.4.2.1 Healthcare providers market, 2018-2030 (USD Million) 8.4.3 Research Centers 8.4.3.1 Research Centers market, 2018-2030 (USD Million) 8.4.4 Other 8.3.4.1 Other market, 2018-2030 (USD Million) Chapter 9 AI in Genomics Market: Regional Market Analysis, 2018 - 2030 (USD Million) 9.1 Definition & Scope 9.2 Regional Market Share Analysis, 2022 & 2030 9.3 Regional Market Snapshot 9.4 Market Size, & Forecasts, Volume and Trend Analysis, 2022 to 2030 9.4.1 North America AI in genomics market, 2018-2030 (USD Million) 9.4.2 U.S. 9.4.2.1 U.S. AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.4.3 Canada 9.4.3.1 Canada AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.5 Europe 9.5.1 Europe AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.5.1 U.K. 9.5.1.1 U.K. AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.5.2 Germany 9.5.2.1 Germany AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.5.3 France 9.5.3.1 France AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.5.4 Italy 9.5.4.1 Italy AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.5.5 Spain 9.5.5.1 Spain AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.6 Asia Pacific 9.6.1 APAC AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.6.2 Japan 9.6.2.1 Japan AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.6.3 China 9.6.3.1 China AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.6.4 India 9.6.4.1 India AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.6.5 Australia 9.6.5.1 Australia AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.6.6 South Korea 9.6.6.1 South Korea AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.6.7 Singapore 9.6.7.1 Singapore AI in genomics medicine market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.7 Latin America 9.7.1 Latin america AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.7.2 Brazil 9.7.2.1 Brazil AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.7.3 Mexico 9.7.3.1 Mexico AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.7.4 Argentina 9.7.4.1 Argentina AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.7.5 Colombia 9.7.5.1 Colombia AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.8 Middle East and Africa 9.8.1 MEA AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.8.2 South Africa 9.8.2.1 South Africa AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.8.3 Saudi Arabia 9.8.3.1 Saudi Arabia AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.8.4 UAE 9.8.4.1 UAE AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) 9.8.5 Israel 9.8.5.1 Israel AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 10 AI in Genomics Market - Competitive Analysis 10.1 Company Profiles 10.2 IBM 10.2.1 Company overview 10.2.2 Financial performance 10.2.3 Product Benchmarking 10.2.4 Strategic initiatives 10.3 MICROSOFT 10.3.1 Company overview 10.3.2 Financial performance 10.3.3 Product benchmarking 10.3.4 Strategic initiatives 10.4 NVIDIA CORPORATION 10.4.1 Company overview 10.4.2 Product Benchmarking 10.4.3 Strategic initiatives 10.5 DEEP GENOMICS 10.5.1 Company overview 10.5.2 product benchmarking 10.5.3 Strategic initiatives 10.6 DATA4CURE, INC 10.6.1 Company overview 10.6.2 Product benchmarking 10.6.3 strategic initiatives 10.7 FREENOME HOLDINGS, INC 10.7.1 Company overview 10.7.2 Financial performance 10.7.3 Product Benchmarking 10.7.4 Strategic initiatives 10.8 THERMO FISHER SCIENTIFIC 10.8.1 Company overview 10.8.2 Product benchmarking 10.9 ILLUMINA, INC 10.9.1 Company overview 10.9.2 Product benchmarking 10.9.3 Strategic initiatives 10.10 SOPHIA GENETICS 10.10.1 Company overview 10.10.2 Product benchmarking 10.10.3 Strategic initiatives 10.11 BENEVOLENTAI 10.11.1 Company overview 10.11.2 Product benchmarking 10.11.3 Strategic initiatives 10.11 FABRIC GENOMICS 10.11.1 Company overview 10.11.2 Product benchmarking 10.11.3 Strategic initiatives |
| ※참고 정보 게노믹스용 AI는 생물학적 데이터를 분석하고 해석하는 데 사용되는 인공지능 기술을 말한다. 유전체학(Genomics)은 생물의 유전자 염기서열, 구조, 기능 및 진화에 관한 연구로, 이를 통해 질병의 원인, 유전적 변이, 생물체의 특성 등을 이해할 수 있다. 게노믹스용 AI는 이러한 높은 차원의 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 데 필수적인 도구로 자리잡고 있다. AI의 기본 개념은 기계 학습(machine learning)과 딥러닝(deep learning) 등 알고리즘을 통해 데이터를 학습하고, 패턴을 발견하며, 예측을 수행하는 것이다. 유전체학 분야에서는 대량의 분자 생물학적 데이터를 다루기 때문에, AI 기술이 특히 유용하다. 예를 들어, AI는 DNA 시퀀싱 데이터에서 변이를 식별하고, 유전적 질병의 위험을 평가하며, 개인 맞춤형 의료를 지원하는 데 중요한 역할을 한다. 게노믹스 AI의 종류는 다양하다. 기계 학습 기반의 방법론은 유전자 변이 분류, 표현형 데이터와의 연관 분석에 사용되며, 주로 지도학습(supervised learning) 알고리즘이 활용된다. 딥러닝 모델은 특히 이미지 인식, 유전자 간의 관계 분석, RNA 시퀀스 데이터의 해석에 적합하다. 또한, 강화 학습(reinforcement learning)을 적용하여 실험적인 조건에서 최적의 결과를 탐색하는 연구도 진행되고 있다. 용도는 매우 광범위하다. 첫째, 질병 예측 및 진단에서 AI는 환자의 유전자 정보를 기반으로 개인 맞춤형 건강 관리 및 치료 방안을 제시할 수 있다. 둘째, 유전자 편집 기술(예: CRISPR)과 결합하여 특정 유전자를 타겟으로 하는 혁신적인 치료법 개발에 기여하고 있다. 셋째, 새로운 약물 개발 과정에서도 AI는 유전자 프로파일에 따라 개별적으로 반응할 가능성이 높은 후보 약물을 찾는 데 도움을 준다. 마지막으로, 게놈 데이터를 활용한 농업에서의 응용도 증가하고 있으며, 작물의 유전자 특성을 분석하여 새로운 품종 개발에 기여할 수 있다. 관련 기술로는 데이터 처리 및 저장 기술, 생물정보학(bioinformatics), 컴퓨터 비전(computer vision), 자연어 처리(natural language processing) 등이 있으며, 이들은 AI가 게노믹스 데이터를 효과적으로 분석하는 데 필수적이다. 클라우드 컴퓨팅 또한 중요하다. 대량의 데이터를 처리하기 위해서는 강력한 컴퓨팅 자원이 필요하며, 클라우드 플랫폼을 통해 이를 확장을 용이하게 할 수 있다. 결론적으로, 게노믹스용 AI는 생명 과학 분야에서 중요한 혁신을 가져오고 있으며, 인간 건강, 질병 치료, 농업 생산성 향상 등 다양한 영역에서 그 가능성을 보여주고 있다. 앞으로의 발전이 나아갈 방향은 데이터 정확성 및 신뢰성을 높이고, 더욱 정교한 알고리즘 개발을 통해 인류의 삶에 긍정적인 영향을 미치는 방향으로 이어질 것이다. 이러한 기술적 진보는 과학자와 의사, 연구자들 간의 협업을 통해 더 나은 결과를 창출하고, 나아가 인류의 건강과 복지에 크게 기여할 것으로 기대된다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 게노믹스용 AI 시장 (2023~2030) : 하드웨어, 소프트웨어] (코드 : GRV23MR013) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 게노믹스용 AI 시장 (2023~2030) : 하드웨어, 소프트웨어] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |