세계의 임상시험 분야 AI 시장 (~2030) : 환자 모집, 시설 최적화, 데이터 관리, 품질, 규제

1 서론
1.1 조사 목적
1.2 시장의 정의 33
1.3 조사 범위 34
1.3.1 고려한 세그먼트 34
1.3.2 포함하는 것과 포함하지 않는 것 35
1.3.3 고려한 연수 37
1.3.4 고려한 통화 37
1.4 이해관계자 37
2 조사 방법 39
2.1 조사 데이터 39
2.1.1 2차 데이터 40
2.1.1.1 2차 데이터의 주요 정보원 40
2.1.1.2 2차 데이터의 주요 정보원 41
2.1.2 1차 데이터 41
2.1.2.1 1차 데이터의 주요 정보원 42
2.1.2.2 1차 조사의 목적 42
2.1.2.3 1차 자료에서 추출한 주요 데이터 43
2.1.2.4 1차 전문가의 주요 통찰 44
2.2 시장 규모 추정 45
2.2.1 공급측 수익 점유율 분석 45
2.2.2 모시장 접근법 45
2.2.3 기업 프레젠테이션과 1차 인터뷰 45
2.2.4 시장 세분 평가 46
2.2.5 지리적 시장 평가 47
2.3 데이터 삼각측량 49
2.4 시장 점유율 추정 50
2.5 조사 전제 50
2.6 조사 한계 50
2.6.1 방법론에 대한 한계 50
2.6.2 범위에 대한 한계 50
2.7 위험 평가 51
3 요약 52
4 프리미엄 인사이트 59
4.1 임상시험 분야 AI 시장 개요 59
4.2 임상시험 분야 AI 시장: 지역별 60
4.3 북미: 임상시험 분야 AI 시장: 최종 사용자 및 국가별 61
4.4 임상시험 분야 AI 시장: 지리적 스냅샷 62
4.5 임상시험 분야 AI 시장: 선진국 vs. 신흥 시장 63
5 시장 개요
5.1 서론 64
5.2 시장 역학 64
5.3 시장 역학 65
5.3.1 추진 요인
5.3.1.1 개별화 치료에 대한 수요 증가 65
5.3.1.2 비중앙집권적이고 글로벌한 시험 지원 67
5.3.1.3 규제 준수 및 윤리적 고려 67
5.3.1.4 의약품 규제 준수 향상을 위한 문서 검토 자동화 68
5.3.1.5 실시간 데이터 관리 및 분석에 주력 68
5.3.2 제약 사항 69
5.3.2.1 데이터의 프라이버시와 보안에 대한 우려 69
5.3.2.2 레거시 시스템과의 통합의 과제 및 의료 종사자의 저항 70
5.3.2.3 높은 도입 비용과 숙련된 AI 전문가의 필요성 71
5.3.3 기회 71
5.3.3.1 임상시험에서의 예측 분석의 이용 71
5.3.3.2 보다 신속한 임상시험을 위한 가상 대조군의 개발 72
5.3.3.3 데이터 추출을 위한 임상시험에 자연어 처리의 통합 73
5.3.4 과제 73
5.3.4.1 알고리즘 편향과 공정성에 대한 대응 73
5.3.4.2 AI 기반 솔루션의 기술적 전문성 부족 74
5.4 업계 동향 74
5.4.1 탈중앙화 임상시험의 채용 증가 74
5.4.2 AI를 활용한 환자 모집 및 유지에 대한 관심 증가 74
5.5 생태계 분석 75
5.6 사례 연구 분석 75
5.6.1 IPF 의약품 개발의 과제를 극복하는 AI를 활용한 접근 방식 75
5.6.2 고도의 매칭 네트워크를 통한 임상시험 등록의 혁신 76
5.6.3 FDA의 1상 임상시험 승인을 통한 암 치료의 돌파구 77
5.7 가치사슬 분석 77
5.8 포터의 5가지 힘 분석 79
5.8.1 공급자의 협상력 80
5.8.2 구매자의 협상력 80
5.8.3 대체품의 위협 81
5.8.4 신규 진입의 위협 81
5.8.5 경쟁의 격렬함 81
5.9 주요 이해관계자와 구매 기준 82
5.9.1 구매 프로세스에 있어서의 주요 이해관계자 82
5.9.2 주요 구매 기준 83
5.10 규제 현황 83
5.10.1 규제 기관, 정부 기관, 기타 조직 84
5.10.2 규제 프레임워크 84
5.11 특허 분석 87
5.11.1 임상시험 분야 AI 특허 공개 동향 87
5.11.2 관할 지역과 상위 출원인 분석 88
5.12 기술 분석 90
5.12.1 주요 기술 90
5.12.1.1 기계 학습 90
5.12.1.2 자연어 처리 90
5.12.1.3 컴퓨터 비전 90
5.12.2 보충 기술 90
5.12.2.1 사물 인터넷 90
5.12.2.2 클라우드 컴퓨팅 90
5.12.3 인접 기술 91
5.12.3.1 첨단 유전체학 91
5.13 가격 분석 91
5.13.1 주요 AI 소프트웨어 지표 가격(주요 플레이어별, 2023년) 91
5.13.2 주요 AI 소프트웨어 가격 동향(지역별)(2022~2024년) 92
5.14 주요 컨퍼런스 및 이벤트(2024~2025년) 92
5.15 고객의 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드와 혼란 93
5.16 충족되지 않은 니즈와 최종 사용자의 기대 94
5.16.1 충족되지 않은 니즈 94
5.16.2 최종 사용자의 기대 95
5.17 투자와 자금 조달 시나리오 95
5.18 임상 시험 AI 시장에서 AI/Gen AI의 영향 96
5.18.1 주요 사용 사례 97
5.18.2 상호 연결된 인접 생태계에 대한 AI/Gen AI의 영향 97
5.18.2.1 사례 연구 97
5.18.2.2 임상 시험 시장 98
5.18.2.3 e-임상 솔루션 시장 98
5.18.2.4 생명공학 분야의 AI 시장 99
5.18.3 사용자 준비 및 영향 평가 99
5.18.3.1 사용자 준비 상황 99
5.18.3.1.1 제약 및 바이오 제약 기업 99
5.18.3.1.2 위탁 연구 기관 99
5.18.3.2 영향 평가 99
5.18.3.2.1 사용자 A: 의료 제공자 99
5.18.3.2.2 사용자 B: 연구기관 및 연구소 100
6 임상시험 분야 AI 시장(서비스별) 101
6.1 도입 102
6.2 엔드투엔드 솔루션 102
6.2.1 비용 효과성, 효율성 향상, 인적 오류 감소가 임상시험에서의 채용을 촉진 102
6.3 틈새 솔루션 103
6.3.1 높은 임상시험 실패율과 합리화된 프로세스의 필요성이 시장 성장을 촉진 103
6.4 기술 제공자 104
6.4.1 의약품 개발 프로세스 가속화의 필요성과 개별화 의약품에 대한 높은 수요가 시장 성장을 촉진 104
6.5 서비스 105
6.5.1 컨설팅 서비스 106
6.5.1.1 시험 설계 최적화, 환자 모집 강화, 데이터 관리 개선을 목적으로 한 컨설팅 서비스 106
6.5.2 구현 서비스 및 지속적인 IT 지원 107
6.5.2.1 AI 기술의 원활한 통합과 최적화가 세그먼트 성장을 뒷받침 107
6.5.3 훈련 및 교육 서비스 108
6.5.3.1 복잡한 AI 시스템을 관리하는 숙련된 인재의 수요가 세그먼트 성장을 촉진 108
6.5.4 판매 후 및 유지보수 서비스 109
6.5.4.1 복잡한 AI 시스템 개발과 AI 알고리즘의 지속적인 개선 요구가 세그먼트 성장을 촉진 109
7 임상시험 분야 AI 시장(기능별) 111
7.1 도입 112
7.2 환자 모집 112
7.2.1 환자 식별 및 스크리닝 114
7.2.1.1 환자 스크리닝 시간 단축과 인간 임상 의사보다 우수한 정확성이 시장을 견인 114
7.2.2 환자 참여 및 유지 115
7.2.2.1 보다 개인화된 커뮤니케이션과 임상시험 지원이 시장 성장을 촉진 115
7.2.3 사이트 최적화 116
7.2.3.1 비용 대비 효과가 높고, 참가자 모집 및 유지가 향상되며, 세그먼트 성장을 촉진 116
7.3 임상시험 설계 최적화 117
7.3.1 워크플로 관리 118
7.3.1.1 효과적인 실시간 추적, 자동화된 보고, 마일스톤 모니터링을 통한 세그먼트 성장 촉진 118
7.3.2 예측 모델링 119
7.3.2.1 시험 설계를 최적화하고, 위험을 예측하며, 효과적인 치료 프로토콜을 식별하는 능력 119
7.3.3 위험 관리 120
7.3.3.1 환자의 안전과 데이터의 완전성을 향상시키는 위험 예측을 위한 AI 주도형 솔루션 120
7.4 데이터 관리 및 품질 관리 121
7.4.1 임상시험에서 데이터의 정확성과 완전성 유지에 중점을 두어 채용이 증가 121
7.5 유해사례 예측 및 탐지 122
7.5.1 AI를 활용한 위험 감소와 유해사례 탐지가 시장 성장을 촉진 122
7.6 의약품 재사용 123
7.6.1 희귀질환에서 실시간 환자 데이터에 대한 가설 검증을 위한 약물 재사용 123
7.7 규제 준수 124
7.7.1 세계 규제 환경의 복잡성과 의약품 승인 가속화가 시장 성장을 촉진 124
8 임상시험 분야 AI 시장(단계별) 126
8.1 서론 127
8.2 제1상 임상시험
8.2.1 신속한 환자 식별과 모집이 AI의 채용을 촉진 127
8.3 제2상 임상시험 128
8.3.1 제2상 임상시험에서 최적 투여량의 정확한 예측이 AI의 이용을 촉진 128
8.4 제3상 임상시험 129
8.4.1 약효 확인과 부작용 모니터링의 필요성이 시장 성장을 촉진 129
8.5 제4상 임상시험 130
8.5.1 제4상 임상시험에서는 더 많은 환자 집단에서 치료의 안전성과 장기적 결과를 AI로 평가 130
9 임상시험 분야 AI 시장: 전개 모드별 132
9.1 도입 133
9.2 클라우드 기반 솔루션 133
9.2.1 퍼블릭 클라우드형 솔루션 135
9.2.1.1 고비용 온프레미스 인프라의 필요성 감소와 규제 준수 개선이 보급을 촉진 135
9.2.2 프라이빗 클라우드형 솔루션 136
9.2.2.1 기밀 데이터의 보안 강화와 개인화가 세그먼트 성장을 촉진 136
9.2.3 멀티 클라우드형 솔루션 137
9.2.3.1 환자 모집 및 사이트 성능 최적화를 위한 고급 예측 모델링 활용이 시장을 견인 137
9.2.4 하이브리드 클라우드형 솔루션 138
9.2.4.1 데이터 관리의 유연성 향상으로 임상시험의 리소스 요구사항 감소 138
9.3 온프레미스 솔루션 139
9.3.1 기밀 데이터 관리와 복잡한 알고리즘 실행에 안전한 환경을 제공하는 온프레미스 솔루션 139
10 임상시험 분야 AI 시장, 적응증별 140
10.1 도입 141
10.2 암 분야 141
10.2.1 암 발병률의 높이와 효과적인 약물의 부족이 세그먼트의 성장을 촉진 141
10.3 신경질환 142
10.3.1 신경퇴행성질환의 복합성과 파킨슨병 치료제의 부족이 시장 성장을 촉진 142
10.4 순환기질환 144
10.4.1 신규 심혈관 치료제에 대한 수요 증가가 세그먼트를 견인 144
10.5 대사성질환 145
10.5.1 당뇨병과 비만의 유병률 상승이 시장 성장을 뒷받침 145
10.6 감염증 146
10.6.1 최근 유행병이 감염증 신약 개발 활동을 뒷받침 146
10.7 면역 질환 147
10.7.1 면역 질환을 대상으로 한 의약품 파이프라인의 증가가 시장 성장을 촉진 147
10.8 기타 질환 148
11 임상시험 분야 AI 시장(기술별) 150
11.1 도입 151
11.2 기계학습 151
11.2.1 딥러닝 153
11.2.1.1 임상시험에서의 오류 가능성 감소와 데이터의 일관성 강화가 세그먼트의 성장을 촉진 153
11.2.2 교사 학습 155
11.2.2.1 효과적인 환자층별화, 질병진행예측, 바이오마커 동정에 주력하는 교사 학습 155
11.2.3 교사 없는 학습 156
11.2.3.1 복잡하고 구조화되지 않은 데이터 세트의 효과적인 취급을 통해 시험 설계와 실시에 채용을 지원 156
11.2.4 강화학습 157
11.2.4.1 개별화 의료와 정밀 종양학에 채용을 지원하는 동적 학습 기능 157
11.2.5 기타 기계학습 기술 158

11.3 자연어 처리 159
11.3.1 임상연구에서 비구조화 데이터의 증가가 시험 관리의 성장을 촉진 159
11.4 컴퓨터 비전 160
11.4.1 임상 엔드포인트에서 재현 가능한 분석 니즈의 증가가 시장을 견인 160
11.5 로봇에 의한 프로세스 자동화 161
11.5.1 관리 워크플로우의 자동화로 업무 효율을 높이는 로봇 프로세스 자동화
관리 워크플로우 자동화를 통한 업무 효율성 향상 161
11.6 기타 기술 162
12 임상시험 분야 AI 시장: 용도별 163
12.1 도입 164
12.2 바이오마커 164
12.2.1 개별화 의료 솔루션 개발을 지원하는 AI 기반 혁신에 대한 투자 증가 164
12.3 세포 및 유전자 치료 165
165 12.3.1 유전자 질환의 높은 유병률과 차량 탑재 치료 기술의 진보가 성장을 견인 165
12.4 재생 의료 166
12.4.1 정확한 모니터링의 필요성 증가와 줄기세포 연구의 진보가 시장 성장을 촉진 166
12.5 의료 기기 및 진단 167
12.5.1 임상시험 중 실시간 모니터링과 원격 데이터 취득의 니즈가 시장 성장을 가속화 167
13 임상시험 분야 AI 시장: 최종 사용자별 169
13.1 서론 170
13.2 제약 및 바이오 제약 기업 170
13.2.1 고액의 연구개발 투자와 규제 준수 강화가 시장 성장을 촉진 170
13.3 연구기관 및 연구소 171
13.3.1 정부 보조금의 증가와 제약기업과의 공동연구가 시장 성장을 뒷받침 171
13.4 의료기관 172
13.4.1 정밀의료의 발전과 임상연구에서의 리얼월드 증거의 필요성이 시장을 견인 172
13.5 위탁연구기관 173
13.5.1 제약기업의 임상시험 활동 아웃소싱 수요 증가가 시장 성장을 촉진 173
13.6 의료기기 제조업체 175
13.6.1 원격 치료를 위한 AI 구동 진단 및 모니터링 기기에 대한 수요가 시장 성장을 촉진 175

14 임상시험 분야 AI 시장(지역별) 176
14.1 서론 177
14.2 북미 177
14.2.1 북미의 거시경제 전망 178
14.2.2 미국 183
14.2.2.1 조사 기간 중 북미 임상시험 AI 시장은 미국이 지배적 183
14.2.3 캐나다 188
14.2.3.1 데이터 표준화 수요 증가와 의료비 증가가 시장 성장을 뒷받침 188
14.3 유럽 192
14.3.1 유럽의 거시경제 전망 192
14.3.2 영국 197
14.3.2.1 정부 기관의 높은 연구개발 투자가 시장 성장을 촉진 197
14.3.3 독일 202
14.3.3.1 제약 및 생명공학 기업의 연구 활동과 전략적 개발에 대한 집중력 증가
제약 및 생명공학 기업이 시장을 견인 202
14.3.4 프랑스 206
14.3.4.1 정부의 강력한 지원과 국내 의약품 연구에 대한 집중이 시장 성장을 촉진 206
시장 성장을 촉진 206
14.3.5 이탈리아 211
14.3.5.1 제약기업의 연구개발 투자 증가와 승인까지의 시간 단축이 시장 성장을 촉진 211
14.3.6 스페인 215
14.3.6.1 민간 조직의 기술 투자 증가와 통합 의료 시스템이 시장 성장을 촉진 215
14.3.7 기타 유럽 219
14.4 아시아 태평양 223
14.4.1 아시아 태평양 지역의 거시경제 전망 223
14.4.2 일본 229
14.4.2.1 정비된 임상시험 인프라와 고도의 생물 의학 연구가 시장 성장을 뒷받침한다 229
14.4.3 중국 233
14.4.3.1 저비용 임상시험과 미치료 인구 확보가 시장 성장을 촉진한다 233
14.4.4 인도 238
14.4.4.1 정부의 우호적인 정책과 인도 제약기업의 높은 연구개발비가 시장 성장을 촉진 238
14.4.5 기타 아시아 태평양 지역 242
14.5 라틴아메리카 246
14.5.1 라틴아메리카의 거시경제 전망 246
14.5.2 브라질 251
14.5.2.1 기술혁신에 대한 정부지원 증가와 생명공학 분야의 성장이 시장을 견인 251
14.5.3 멕시코 256
14.5.3.1 AI 응용에 대한 강력한 기술력과 연구역량이 시장 성장을 촉진 256
14.5.4 기타 라틴아메리카 260
14.6 중동 및 아프리카 264
14.6.1 중동 및 아프리카 거시경제 전망 265
14.6.2 GCC 국가 269
14.6.2.1 기술혁신과 정밀의료에 대한 집중으로 시장 성장 확대 269
14.6.3 기타 중동 및 아프리카 지역 274
15 경쟁 환경 279
15.1 도입 279
15.2 주요 기업의 전략/승리권 279
15.2.1 임상시험에서 AI 시장에서 주요 기업이 채택한 전략의 개요 280
15.3 수익 분석, 2019년~2023년 281
15.4 시장 점유율 분석, 2023년 282
15.4.1 주요 시장 플레이어 랭킹 284
15.5 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어, 2023년 285
15.5.1 스타 기업 285
15.5.2 신흥 리더 285
15.5.3 침투형 플레이어 285
15.5.4 진입 기업 285
15.5.5 기업 풋프린트: 주요 플레이어, 2023년 287
15.5.5.1 기업 풋프린트 287
15.5.5.2 지역별 풋프린트 288
15.5.5.3 오퍼링의 풋프린트 289
15.5.5.4 기능별 풋프린트 290
15.5.5.5 최종 사용자 풋프린트 291
15.6 기업 평가 사분면: 신흥 기업/중소기업(2023년) 292
15.6.1 진보적 기업 292
15.6.2 대응력 있는 기업 292
15.6.3 역동적인 기업 292
15.6.4 스타트업 블록 292
15.6.5 경쟁 벤치마킹: 신흥 기업/SM(2023년) 294
15.7 기업 평가와 재무 지표 296
15.8 브랜드/제품 비교 297
15.9 경쟁 시나리오 298
15.9.1 제품/서비스/솔루션 출시 298
15.9.2 거래 299
15.9.3 기타 개발 300
16 기업 프로필 301
16.1 주요 기업 301
IQVIA Inc. (미국)
Saama. (미국)
Dassault Systèmes (Medidata) (프랑스)
Phesi (미국)
PathAI Inc. (미국)
Unlearn.ai Inc. (미국)
Deep6.ai (미국)
Microsoft (미국)
IBM (미국)
NVIDIA Corporation (미국)
Insilico Medicine (미국)
ConcertAI. (미국)
AiCure. (미국)
Median Technologies. (프랑스)
Lantern Pharma Inc. (미국)
Citeline a Norstella Company (미국)
Tempus AI Inc. (미국)
TriNetX LLC (미국)
ReviveMed Inc. (미국)
Euretos. (미국)
VeriSIM Life. (미국)
Triomics (미국)
Ardigen (폴란드)
QuantHealth Ltd. (미국)
DEEP GENOMICS. (캐나다)
17 부록 363
17.1 토론 가이드 363
17.2 지식스토어: Marketsandmarkets 구독 포털 369
17.3 맞춤 옵션 361
17.4 관련 보고서 361
17.5 저자 상세 정보 372