Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market, By Application (Novel Drug Candidates, Drug Optimization and Repurposing Preclinical Testing and Approval, Drug Monitoring, Finding New Diseases Associated Targets and Pathways, Understanding Disease Mechanisms, Aggregating and Synthesizing Information, Formation & Qualification of Hypotheses, De Novo Drug Design, Finding Drug Targets of an Old Drug and Others), Technology (Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing and Others), Drug Type (Small Molecule and Large Molecule), Offering (Software and Services), Indication (Immuno-Oncology, Neurodegenerative Diseases, Cardiovascular Diseases, Metabolic Diseases and Others), End Use (Contract Research Organizations (CROs), Pharmaceutical & Biotechnology Companies, Research Centers and Academic Institutes and Others) Industry Trends and Forecast to 2029.
Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market Analysis and Insights
Artificial Intelligence (AI) is expected to be a lucrative technology in the healthcare industry. The implementation of AI reduces R&D gap in the drug manufacturing process and helps in targeted manufacturing of drug. Hence, biopharmaceutical companies are turning to AI to enhance their market share. AI for drug discovery is a technology that uses machines to simulate human intelligence to solve complicated challenges in the drug development procedure.
The adoption of AI solutions in the clinical trial process eliminates possible obstacles, reduces clinical trial cycle time, and increases the productivity and accuracy of the clinical trial process. Technological advancements in AI for drug discovery and reduction in total time involved in drug discovery process are other factors driving the market growth in the forecast period. However, low quality and inconsistent available data will obstruct the market growth. Also, high cost associated with technology and technical limitations will restrain the market growth.
Data Bridge Market Research analyzes that the Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market is expected to reach the value of USD 3,424.04 million by 2029, at a CAGR of 50.9% during the forecast period. Software accounts for the largest technology segment in the market due to rapid developments in technological advancements to commercialize the use of AI in drug discovery market. This market report also covers pricing analysis, patent analysis, and technological advancements in depth.
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Report Metric |
Details |
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Forecast Period |
2022 to 2029 |
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Base Year |
2021 |
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Historic Years |
2020 (Customizable to 2019-2014) |
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Quantitative Units |
Revenue in USD Million, Pricing in USD |
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Segments Covered |
응용 분야별(신약 후보, 약물 최적화 및 재활용 전임상 시험 및 승인, 약물 모니터링, 새로운 질병 관련 표적 및 경로 찾기, 질병 메커니즘 이해, 정보 수집 및 종합, 가설 형성 및 자격, De Novo 약물 설계, 기존 약물의 약물 표적 찾기 및 기타), 기술(머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리 및 기타), 약물 유형(소분자 및 대분자), 제공(소프트웨어 및 서비스), 적응증( 면역 종양학 , 신경 퇴행성 질환, 심혈관 질환, 대사 질환 및 기타), 최종 사용(계약 연구 기관(CRO), 제약 및 생명 공학 회사, 연구 센터 및 학술 기관 및 기타) |
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적용 국가 |
중국, 일본, 인도, 한국, 싱가포르, 태국, 말레이시아, 호주 및 뉴질랜드, 필리핀, 인도네시아, 기타 아시아 태평양 지역 |
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시장 참여자 포함 |
시장에서 활동하는 주요 기업으로는 NVIDIA Corporation, IBM Corp., Atomwise Inc., Microsoft, Benevolent AI, Aria Pharmaceuticals, Inc., DEEP GENOMICS, Exscientia, Cloud, Insilico Medicine, Cyclica, NuMedii, Inc., Envisagenics, Owkin Inc., BERG LLC, Schrödinger, Inc., XtalPi Inc., BIOAGE Inc. 등이 있습니다. |
아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 정의
AI는 지난 몇 년 동안 여러 회사와 주요 연구 실험실에서 이러한 기술을 임상적으로 사용하기 위해 완성하기 위해 노력하면서 의료 기술 실무자들의 관심과 관심을 끌었습니다. AI(딥 러닝(DL), 머신 러닝(ML) 또는 인공 신경망(ANN)이라고도 함)가 임상의를 어떻게 도울 수 있는지에 대한 최초의 상용화된 데모가 이제 제공되고 있습니다. 이러한 시스템은 임상의 워크플로우에서 패러다임 전환을 이끌고 생산성을 높이는 동시에 치료와 환자 처리량을 향상시킬 수 있습니다. 약물 발견을 위한 AI는 기계를 사용하여 인간의 지능을 시뮬레이션하여 약물 개발 절차에서 복잡한 과제를 해결하는 기술입니다. 임상 시험 프로세스에 AI 솔루션을 도입하면 가능한 장애물이 제거되고 임상 시험 주기가 단축되며 임상 시험 프로세스의 생산성과 정확성이 높아집니다. 따라서 이러한 고급 AI 솔루션을 약물 발견 프로세스에 도입하는 것이 생명 과학 산업 이해 관계자들 사이에서 인기를 얻고 있습니다. 제약 분야에서는 새로운 화합물 발견, 치료 표적 식별 및 맞춤형 약물 개발을 지원합니다. 신약 발견에 사용되는 AI 플랫폼은 다양한 만성 질환을 치료하고 심각성을 최소화하는 약물 발견에 대한 통찰력을 얻는 실행 가능한 옵션이 될 수 있습니다.
아시아 태평양 약물 발견 시장 역학에서의 인공지능(AI)
이 섹션에서는 시장 동인, 이점, 기회, 제약 및 과제를 이해하는 것을 다룹니다. 이 모든 내용은 아래에서 자세히 설명합니다.
운전자
- 만성 질환 발병률 증가로 인해 약물 발견에 AI 필요성 증가
만성 질환의 발생률은 전 세계적으로 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 질병통제예방센터(CDC)에 따르면 미국 성인 10명 중 6명이 만성 질환을 앓고 있습니다. 또한 CDC는 심장병과 당뇨병과 같은 만성 질환이 미국에서 가장 큰 사망 원인이라고 강조합니다. 이러한 통계는 만성 질환의 유병률이 증가하고 있으며 이러한 질환으로 인한 사망률을 낮출 필요성이 있음을 보여줍니다.
약물 발견에 사용되는 AI 플랫폼은 다양한 만성 질환의 심각성을 치료하고 최소화하기 위한 약물 발견에 대한 통찰력을 얻는 데 실행 가능한 옵션이 될 수 있습니다. 따라서 이러한 요소는 예측 기간 동안 시장 성장의 원동력으로 작용할 것으로 예상됩니다.
- 전략적 협력, 파트너십 및 제품 출시
AI는 R&D 타임라인을 빠르게 가속화하고, 약물 개발을 더 저렴하고 빠르게 만들고, 승인 가능성을 높여 약물 발견을 혁신할 잠재력이 있습니다. AI는 또한 약물 재활용 연구의 효과를 높일 수 있습니다.
산업 간 제휴와 협업의 증가가 시장을 주도합니다. 약물 발견 및 개발에서 AI의 관련성 증가와 약물 연구 분야의 AI 기술을 포함한 R&D 활동에 대한 자금 지원의 급증은 글로벌 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 따라서 산업 간 협업 및 파트너십의 증가가 시장을 주도하고 있습니다.
제지
- 기술 및 기술적 한계와 관련된 높은 비용
현재 의료 분야는 약물 및 치료 비용 증가와 같은 여러 가지 복잡한 과제에 직면해 있으며, 사회는 이 분야에서 특정한 중대한 변화가 필요합니다. AI의 전체적인 성공은 상당한 양의 데이터의 가용성에 달려 있습니다. 이 데이터는 시스템에 제공되는 후속 교육에 사용되기 때문입니다. 다양한 데이터베이스 제공업체의 데이터에 액세스하면 회사에 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 임상 시험은 특정 질병 상태에 대한 인간의 약물 제품의 안전성과 효능을 확립하는 데 중점을 두고 있으며 상당한 재정적 투자와 함께 6~7년이 걸립니다. 그러나 이러한 시험에 참여하는 분자 중 10개 중 1개만 성공적인 승인을 받으며, 이는 업계에 막대한 손실입니다. 이러한 실패는 부적절한 환자 선택, 기술 요구 사항 부족 및 열악한 인프라로 인해 발생할 수 있습니다. 따라서 기술로 인한 비용 증가는 시장 성장을 제한하는 역할을 합니다.
기회
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R&D 투자 증가
연구개발 활동의 증가와 클라우드 기반 서비스 및 애플리케이션 도입 증가는 시장 성장을 위한 유익한 기회를 제공할 것입니다.
바이오제약 분야의 AI 산업은 장기간의 패혈증 이후 계속 성장하고 있습니다. 이는 지속적인 투자 흐름과 2021년 이전 연도 대비 제약 회사와 AI 회사 간의 협업 수의 증가에 반영되어 있습니다. 바이오제약 산업의 성장은 선도적인 제약 회사가 AI 관련 투자에 적극적으로 참여하는 데 크게 영향을 받습니다. 바이오제약 분야의 AI 분야에서 발행된 과학 간행물 수와 제약 회사와 AI 전문 공급업체 간의 연구 협업이 빠르게 증가하고 있지만 일부 제약 회사는 여전히 AI 응용 프로그램을 비판하고 있습니다. 제약 및 의료 산업의 ML 및 AI 응용 프로그램은 의료 분야에서 데이터 기반 약물 발견의 새로운 학제 간 분야를 형성합니다. 따라서 R&D 활동에 대한 투자 증가는 시장 성장의 기회로 작용하고 있습니다.
도전
- 숙련된 전문가 부족
숙련된 전문가의 부족은 시장 성장을 방해할 것으로 예상됩니다. 직원들은 복잡한 AI 머신에서 효율적으로 작업하여 약물에 대한 원하는 결과를 얻기 위해 재교육을 받거나 새로운 기술 세트를 배워야 합니다. 제약 산업에서 AI의 본격적인 도입을 막는 이러한 과제에는 AI 기반 플랫폼을 운영할 숙련된 인력 부족, 소규모 조직의 제한된 예산, 인간을 대체하여 일자리를 잃을 수 있다는 우려, AI가 생성하는 데이터에 대한 회의주의, 블랙박스 현상(즉, AI 플랫폼에서 결론에 도달하는 방식)이 포함됩니다. 기술 부족은 AI를 통한 약물 발견에 큰 방해가 되어 회사가 약물 발견을 위해 AI 기반 머신을 도입하지 못하게 합니다.
기술 수요가 너무 높기 때문에 기술 지정 전문가를 유지하고 관리하는 것이 과제로 나타났습니다. 게다가 기술 발전은 숙련된 전문가에 대한 수요 증가로 이어지는 또 다른 측면입니다. AI 기반 기술에 대한 전문가 교육이 시급히 필요합니다. 훈련되고 경험이 풍부한 전문가의 부족과 지속적인 기술 격차는 취업 가능성과 양질의 일자리에 대한 접근성을 제한합니다. 따라서 적절한 기술을 갖춘 전문가의 가용성이 시장 성장에 도전하고 있다는 것이 분명합니다.
COVID-19 이후 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI)에 미치는 영향
COVID-19 발병은 다양한 기관에서 COVID-19 치료에 사용되는 기존 의약품의 식별 및 스크리닝을 위해 널리 사용됨에 따라 약물 발견 산업에서 AI의 확장에 유익한 영향을 미쳤습니다. AI는 SARS-CoV, HIV, SARS-CoV-2, 인플루엔자 바이러스 등을 예방하기 위한 활성 화학 물질을 감지하는 데 유용합니다. 팬데믹 동안 전 세계 경제는 수년이 걸리고 비용이 많이 드는 기존 백신 감지 프로세스가 아닌 AI 기반 약물 발견에 의존하여 시장 성장에 기여했습니다.
제조업체는 COVID-19 이후 회복하기 위해 다양한 전략적 결정을 내리고 있습니다. 업체는 무선 마이크에 관련된 기술을 개선하기 위해 여러 R&D 활동을 진행하고 있습니다. 이를 통해 회사는 시장에 고급적이고 정확한 AI 소프트웨어를 선보일 것입니다.
최근 개발 사항
- 2022년 3월, NVIDIA Corporation은 Clara Holoscan MGX를 출시하여 실시간 AI 애플리케이션을 개발하고 배포했습니다. Clara Holoscan MGX는 Clara Holoscan 플랫폼을 확장하여 올인원 의료 등급 참조 아키텍처와 장기적인 소프트웨어 지원을 제공하여 의료 기기 산업의 혁신을 가속화합니다. 이를 통해 회사는 수술, 진단 및 약물 발견을 위한 건강 분야에서 더 나은 AI 성능을 발휘할 수 있습니다.
- 2022년 5월, 임상 단계 AI 기반 약물 발견 분야의 선도 기업인 Benevolent AI는 AstraZeneca가 약물 개발 포트폴리오에 특발성 폐 섬유증(IPF)에 대한 추가 신규 타겟을 선택했으며, 그 결과 Benevolent AI에 마일스톤 지급이 이루어졌다고 발표했습니다. 이는 Benevolent 플랫폼을 사용하여 IPF와 만성 신장 질환이라는 두 가지 질병 영역에서 식별된 협업의 세 번째 신규 타겟이며, 이후 AstraZeneca가 포트폴리오 진입을 위해 검증 및 선택했습니다. 이는 2022년 1월에 체결된 두 가지 새로운 질병 영역인 전신성 홍반 루푸스와 심부전을 포함하도록 AstraZeneca와의 협업을 최근 확대한 데 따른 것입니다. 이를 통해 회사는 협업을 더욱 강화할 수 있었습니다.
아시아 태평양 약물 발견 시장 범위의 인공지능(AI)
아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI)은 응용, 기술, 약물 유형, 제공, 적응증 및 최종 사용으로 세분화됩니다. 세그먼트 간의 성장은 틈새 성장 포켓과 시장에 접근하고 핵심 응용 분야와 타겟 시장의 차이점을 파악하기 위한 전략을 분석하는 데 도움이 됩니다.
애플리케이션
- 신약 후보물질
- 약물 최적화 및 재활용 전임상 시험 및 승인
- 약물 모니터링
- 새로운 질병 관련 타겟 및 경로 찾기
- 질병 메커니즘 이해
- 정보의 집계 및 종합
- 가설의 형성 및 검증
- De Novo 약물 디자인
- 오래된 약물의 약물 표적 찾기
- 기타
시장은 응용 분야별로 신약 후보, 약물 최적화 및 재활용, 전임상 시험 및 승인, 약물 모니터링, 새로운 질병 관련 표적 및 경로 발견, 질병 메커니즘 이해, 정보 수집 및 종합, 가설 형성 및 검증, 신규 약물 설계, 기존 약물의 약물 표적 찾기 등으로 세분화됩니다.
기술
- 머신러닝(ML)
- 딥러닝(DL)
- 자연어 처리(NLP)
- 기타
기술은 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 자연어 처리(NLP) 등으로 세분화됩니다.
약물 유형
- 소분자
- 대형 분자
약물의 유형을 기준으로 시장은 소분자와 대분자로 구분됩니다.
헌금
- 소프트웨어
- 서비스
제공되는 내용을 기준으로 시장은 소프트웨어와 서비스로 구분됩니다.
표시
- 면역 종양학
- 신경퇴행성 질환
- 심혈관 질환
- 대사성 질환
- 기타
시장은 적응증에 따라 면역 종양학, 신경 퇴행성 질환, 심혈관 질환, 대사 질환 및 기타로 구분됩니다.
최종 사용
- 제약 및 생명공학 회사
- 계약 연구 기관(CRO)
- 연구 센터 및 학술 기관
- 기타
최종 용도를 기준으로 시장은 제약 및 생명공학 회사, 계약 연구 기관(CRO), 연구 센터 및 학술 기관 등으로 구분됩니다.
아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 지역 분석/통찰력
아시아 태평양 지역의 약물 발견을 위한 인공지능(AI) 시장을 분석하고, 응용 분야, 기술, 약물 유형, 제공, 적응증 및 최종 용도별로 시장 규모 정보를 제공합니다.
이 시장 보고서에서 다루는 국가는 중국, 일본, 인도, 한국, 싱가포르, 태국, 말레이시아, 호주 및 뉴질랜드, 필리핀, 인도네시아, 기타 아시아 태평양 지역입니다.
- 2022년에는 아시아 태평양 지역이 감염병 진단 키트에 대한 수요가 환자 풀이 증가하고 사람들의 인식이 높아져 세 번째로 지배적인 지역이 될 것입니다. 중국은 약물 발견을 위한 AI의 기술적 발전으로 인해 성장할 것으로 예상됩니다.
보고서의 국가 섹션은 또한 개별 시장 영향 요인과 국내 시장의 현재 및 미래 트렌드에 영향을 미치는 규제 변화를 제공합니다. 신규 판매, 교체 판매, 국가 인구 통계, 규제 조치 및 수출입 관세와 같은 데이터 포인트는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 주요 포인터 중 일부입니다. 또한 아시아 태평양 브랜드의 존재 및 가용성과 지역 및 국내 브랜드와의 대규모 또는 희소한 경쟁으로 인해 직면한 과제, 판매 채널의 영향이 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공하는 동안 고려됩니다.
경쟁 환경 및 아시아 태평양 약물 발견 시장 점유율 분석에서의 인공지능(AI)
Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in R&D, new market initiatives, production sites and facilities, company strengths and weaknesses, product launch, product trials pipelines, product approvals, patents, product width and breath, application dominance, technology lifeline curve. The above data points provided are only related to the company’s focus on the Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market.
Some of the key players operating in the market are NVIDIA Corporation, IBM Corp., Atomwise Inc., Microsoft, Benevolent AI, Aria Pharmaceuticals, Inc., DEEP GENOMICS, Exscientia, Cloud, Insilico Medicine, Cyclica, NuMedii, Inc., Envisagenics, Owkin Inc., BERG LLC, Schrödinger, Inc., XtalPi Inc. and BIOAGE Inc. among others.
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- 최신 뉴스, 업데이트 및 추세 분석
- 포괄적인 경쟁자 추적을 위한 벤치마크 분석의 힘 활용
목차
1 서론
1.1 연구 목적
1.2 시장 정의
1.3 아시아 태평양 인공지능(AI)의 약물 발견 시장 개요
1.4 통화 및 가격
1.5 제한 사항
1.6 대상 시장
2 시장 세분화
2.1 대상 시장
2.2 지리적 범위
연구에 2.3년이 고려됨
2.4 DBMR TRIPOD 데이터 검증 모델
2.5 주요 여론 리더와의 1차 인터뷰
2.6 다변량 모델링
2.7 시장 적용 범위 그리드
2.8 소스 라이프라인 곡선
2.9 DBMR 시장 위치 그리드
2.1 공급업체 점유율 분석
2.11 2차 소스
2.12 가정
3 요약
4 프리미엄 인사이트
4.1 PESTEL 분석
4.2 PORETSR의 5가지 힘
5 시장 개요
5.1 드라이버
5.1.1 만성 질환 발병률 증가로 인해 약물 발견에 인공지능(AI)이 필요하게 됨
5.1.2 전략적 협업, 파트너십 및 제품 출시
5.1.3 약물 발견 프로세스에 소요되는 총 시간 단축
5.1.4 의료 산업에서의 인공지능의 발전
5.2 제약
5.2.1 기술 및 기술적 한계와 관련된 높은 비용
5.2.2 약물 발견에 있어서 AI와 관련된 단점 및 위험
5.2.3 사용 가능한 품질 데이터 부족
5.3 기회
5.3.1 R&D 투자 증가
5.3.2 증가하는 의료 인프라
5.3.3 새로운 도구의 개발
5.4 과제
5.4.1 아시아 태평양 지역의 AI 인재 부족
5.4.2 제약 과학 분야에서 AI 도입을 위한 윤리적, 법적 및 규제적 문제
6 아시아 태평양 인공지능(AI)이 약물 발견 시장에서 제공하는 것
6.1 개요
6.2 소프트웨어
6.2.1 통합
6.2.2 독립형
6.3 서비스
7 아시아 태평양 인공지능(AI)의 약물 발견 시장, 기술별
7.1 개요
7.2 머신러닝(ML)
7.2.1 지도 학습
7.2.2 비지도 학습
7.2.3 강화 학습
7.3 심층학습
7.4 자연어 처리(NLP)
7.5 기타
8 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 약물 유형별
8.1 개요
8.2 소분자
8.3 큰 분자
9 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 응용 분야
9.1 개요
9.2 신약 후보물질
9.2.1 소분자의 생물학적 활성 예측
9.2.2 생물학적 표적 식별
9.2.3 기타
9.3 약물 최적화 및 재활용 전임상 시험 및 승인
9.4 약물 모니터링
9.5 정보의 집계 및 종합
9.6 DE NOVO 약물 설계
9.7 오래된 약물의 약물 표적 찾기
9.8 가설의 형성 및 검증
9.9 질병 메커니즘 이해
9.1 새로운 질병 관련 표적 및 경로 찾기
9.11 기타
10 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장(지표별)
10.1 개요
10.2 면역종양학
10.2.1 유방암
10.2.2 폐암
10.2.3 대장직장암
10.2.4 전립선암
10.2.5 췌장암
10.2.6 뇌암
10.2.7 백혈병
10.2.8 기타
10.3 신경퇴행성 질환
10.4 심혈관 질환
10.5 대사성 질환
10.6 기타
11 아시아 태평양 인공 지능(AI)의 약물 발견 시장, 최종 사용별
11.1 개요
11.2 계약 연구 기관
11.3 제약 및 생명공학 회사
11.4 연구 센터 및 학술 기관
11.5 기타
12 아시아 태평양 지역별 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI)
12.1 아시아 태평양
12.1.1 중국
12.1.2 일본
12.1.3 대한민국
12.1.4 인도
12.1.5 호주 및 뉴질랜드
12.1.6 싱가포르
12.1.7 태국
12.1.8 말레이시아
12.1.9 인도네시아
12.1.10 필리핀
12.1.11 아시아 태평양의 나머지 지역
13 아시아 태평양 인공지능(AI)의 약물 발견 시장: 회사 환경
13.1 회사 점유율 분석: 아시아 태평양
14 SWOT 분석
15개 회사 프로필
15.1 엔비디아 주식회사
15.1.1 회사 스냅샷
15.1.2 수익 분석
15.1.3 회사 점유율 분석
15.1.4 제품 포트폴리오
15.1.5 최근 개발 사항
15.2 마이크로소프트
15.2.1 회사 스냅샷
15.2.2 수익 분석
15.2.3 회사 점유율 분석
15.2.4 제품 포트폴리오
15.2.5 최근 개발
15.3 IBM 주식회사
15.3.1 회사 스냅샷
15.3.2 수익 분석
15.3.3 회사 점유율 분석
15.3.4 제품 포트폴리오
15.3.5 최근 개발
15.4 슈뢰딩거 주식회사
15.4.1 회사 스냅샷
15.4.2 수익 분석
15.4.3 회사 점유율 분석
15.4.4 제품 포트폴리오
15.4.5 최근 개발 사항
15.5 베르그 유한회사
15.5.1 회사 스냅샷
15.5.2 회사 점유율 분석
15.5.3 제품 포트폴리오
15.5.4 최근 개발 사항
15.6 아르디젠
15.6.1 회사 스냅샷
15.6.2 제품 포트폴리오
15.6.3 최근 개발 사항
15.7 엑사이엔티아
15.7.1 회사 스냅샷
15.7.2 수익 분석
15.7.3 제품 포트폴리오
15.7.4 최근 개발 사항
15.8 아리아제약 주식회사
15.8.1 회사 스냅샷
15.8.2 제품 포트폴리오
15.8.3 최근 개발 사항
주식회사
15.9.1 회사 스냅샷
15.9.2 제품 포트폴리오
15.9.3 최근 개발 사항
15.1 자비로운 AI
15.10.1 회사 스냅샷
15.10.2 수익 분석
15.10.3 제품 포트폴리오
15.10.4 최근 개발 사항
15.11 바이오에이지 주식회사,
15.11.1 회사 스냅샷
15.11.2 제품 포트폴리오
15.11.3 최근 개발 사항
15.12 클라우드
15.12.1 회사 스냅샷
15.12.2 제품 포트폴리오
15.12.3 최근 개발
15.13 사이클리카
15.13.1 회사 스냅샷
15.13.2 제품 포트폴리오
15.13.3 최근 개발 사항
15.14 심층 유전체학
15.14.1 회사 스냅샷
15.14.2 제품 포트폴리오
15.14.3 최근 개발 사항
15.15 엔비사제닉스
15.15.1 회사 스냅샷
15.15.2 제품 포트폴리오
15.15.3 최근 개발 사항
15.16 인실리코 의학
15.16.1 회사 스냅샷
15.16.2 제품 포트폴리오
15.16.3 최근 개발 사항
15.17 누메디 주식회사
15.17.1 회사 스냅샷
15.17.2 제품 포트폴리오
15.17.3 최근 개발
15.18 오우킨 주식회사
15.18.1 회사 스냅샷
15.18.2 제품 포트폴리오
15.18.3 최근 개발
15.19 엑스탈피 주식회사
15.19.1 회사 스냅샷
15.19.2 제품 포트폴리오
15.19.3 최근 개발 사항
16 설문지
17 관련 보고서
표 목록
표 1 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 제공 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 2 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공지능(AI) 소프트웨어, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 3 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI)의 아시아 태평양 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 4 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 아시아 태평양 서비스, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 5 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 6 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 7 아시아 태평양 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 8 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 딥러닝, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 9 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공 지능(AI)의 자연어 처리(NLP), 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 10 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI)의 기타 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 11 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 약물 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 12 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 소분자, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 13 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 대형 분자, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 14 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 15 2020-2029년 지역별 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 아시아 태평양 신약 후보물질(백만 달러)
표 16 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 아시아 태평양 신약 후보, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 17 아시아 태평양 약물 최적화 및 재사용 약물 발견 시장에서 인공 지능(AI)의 임상 전 테스트 및 승인, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 18 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 약물 모니터링, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 19 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공 지능(AI)의 정보 집계 및 종합, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 20 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 DE NOVO 약물 설계, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 21 아시아 태평양 지역별 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 기존 약물에 대한 약물 타겟 찾기, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 22 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)에 대한 가설의 형성 및 검증, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 23 아시아 태평양 지역의 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 질병 메커니즘 이해, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 24 아시아 태평양 지역별 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 새로운 질병 관련 타겟 및 경로 찾기, 2020-2029년 지역별(백만 달러)
표 25 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 기타, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 26 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 27 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공지능(AI) 면역종양학, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 28 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 아시아 태평양 면역 종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 29 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 신경퇴행성 질환, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 30 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 심혈관 질환, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 31 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 대사성 질환, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 32 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI)의 기타 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 33 글로벌 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 34 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)을 활용하는 아시아 태평양 계약 연구 기관, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 35 아시아 태평양 제약 및 생명공학 기업, 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)을 지역별로, 2020-2029년(백만 달러)
표 36 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)을 활용하는 아시아 태평양 연구 센터 및 학술 기관, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 37 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 기타, 지역별, 2020-2029년(백만 달러)
표 38 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 국가별, 2020-2029년(백만 달러)
표 39 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 40 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 41 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 42 아시아 태평양 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 43 약물 유형별 약물 발견 시장에서의 아시아 태평양 인공지능(AI), 2020-2029년(백만 달러)
표 44 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 45 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 아시아 태평양 신약 후보, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 46 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 47 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 아시아 태평양 면역 종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 48 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 49 중국 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 50 중국 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 51 중국 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 52 중국 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 53 약물 유형별 약물 발견 시장에서의 중국 인공지능(AI), 2020-2029년(백만 달러)
표 54 중국 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 55 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 중국 신규 약물 후보군, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 56 중국 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 57 중국 인공지능(AI) 약물 발견 시장에서의 면역 종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 58 중국 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 59 약물 발견 시장에서의 일본 인공지능(AI), 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 60 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)을 활용한 일본 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 61 기술별 약물 발견 시장에서의 일본 인공지능(AI), 2020-2029년(백만 달러)
표 62 일본 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 63 약물 유형별 약물 발견 시장에서의 일본 인공지능(AI), 2020-2029년(백만 달러)
표 64 약물 발견 시장에서의 일본 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 65 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 일본 신규 약물 후보군, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 66 약물 발견 시장에서의 일본 인공지능(AI), 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 67 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 일본 면역 종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 68 일본 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 69 약물 발견 시장에서의 한국 인공지능(AI), 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 70 한국 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 71 한국 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 기술별, 2020-2029 (백만 달러)
표 72 한국 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 73 약물 유형별 약물 발견 시장에서의 한국 인공지능(AI), 2020-2029년(백만 달러)
표 74 약물 발견 시장에서의 한국 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 75 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)을 활용한 한국 신약 후보물질, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 76 약물 발견 시장에서의 한국 인공지능(AI), 지표별, 2020-2029 (백만 달러)
표 77 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)에 대한 한국 면역종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 78 한국 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 79 인도 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 제공 항목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 80 인도 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 81 인도 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 82 인도 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 83 인도 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 약물 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 84 인도 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 85 인도 신약 후보군, 약물 발견 시장에서 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 86 인도 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 87 인도 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 면역 종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 88 인도의 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 89 호주 및 뉴질랜드의 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 90 호주 및 뉴질랜드의 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 91 기술별 약물 발견 시장에서의 호주 및 뉴질랜드 인공지능(AI), 2020-2029년(백만 달러)
표 92 호주 및 뉴질랜드 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 93 약물 유형별 약물 발견 시장에서의 호주 및 뉴질랜드 인공지능(AI), 2020-2029년(백만 달러)
표 94 호주 및 뉴질랜드 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 95 호주 및 뉴질랜드의 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 신약 후보군, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 96 호주 및 뉴질랜드 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 97 호주 및 뉴질랜드의 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 면역종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 98 호주 및 뉴질랜드의 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 99 싱가포르 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 100 싱가포르 소프트웨어, 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 101 싱가포르 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 102 싱가포르 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 103 싱가포르 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 약물 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 104 싱가포르 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 105 2020-2029년 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 싱가포르 신약 후보물질(응용 분야별) (백만 달러)
표 106 싱가포르 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 107 싱가포르 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 면역종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 108 싱가포르 A인공지능(AI) 약물 발견 시장, 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 109 태국의 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 110 태국 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 111 태국 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 112 태국 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 113 약물 유형별 약물 발견 시장에서의 태국 인공지능(AI), 2020-2029년(백만 달러)
표 114 태국 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 115 태국의 인공지능(AI) 신약 후보 약물 발굴 시장, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 116 태국 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 117 태국 인공지능(AI) 약물 발견 시장에서의 면역 종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 118 태국의 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 119 말레이시아 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 120 말레이시아 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 121 말레이시아 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 122 말레이시아 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 123 약물 유형별 약물 발견 시장에서의 말레이시아 인공지능(AI), 2020-2029년(백만 달러)
표 124 말레이시아 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 125 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)을 활용한 말레이시아 신약 후보군, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 126 약물 발견 시장에서의 말레이시아 인공지능(AI), 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 127 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)에 대한 말레이시아 면역종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 128 말레이시아 인공지능(AI) 약물 발견 시장, 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 129 인도네시아 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 130 인도네시아 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 131 인도네시아 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 132 인도네시아 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 머신러닝(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 133 인도네시아 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 약물 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 134 인도네시아 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 135 2020-2029년 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI)의 인도네시아 신약 후보물질(미화 백만 달러)
표 136 인도네시아 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 137 인도네시아 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 면역종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 138 인도네시아 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 139 필리핀 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
표 140 필리핀의 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) 소프트웨어, 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 141 필리핀 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 142 필리핀 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 기계 학습(ML), 기술별, 2020-2029년(백만 달러)
표 143 필리핀 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 약물 유형별, 2020-2029년(백만 달러)
표 144 필리핀 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 145 필리핀의 인공지능(AI) 신약 후보 약물 발굴 시장, 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
표 146 필리핀 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 147 필리핀 약물 발견 시장에서 인공지능(AI)의 면역 종양학, 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
표 148 필리핀의 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI), 최종 사용별, 2020-2029년(백만 달러)
표 149 아시아 태평양 지역의 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI)의 나머지, 제공 품목별, 2020-2029년(백만 달러)
그림 목록
그림 1 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 세분화
그림 2 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 데이터 삼각 측량
그림 3 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: DROC 분석
그림 4 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 아시아 태평양 대 지역 시장 분석
그림 5 아시아 태평양 인공지능(AI)의 약물 발견 시장: 회사 연구 분석
그림 6 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 인터뷰 인구 통계
그림 7 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 시장 응용 범위 그리드
그림 8 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: DBMR 시장 위치 그리드
그림 9 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 공급업체 점유율 분석
그림 10 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 세분화
그림 11 약물 발견 비용을 억제하고 약물 개발 프로세스에 소요되는 시간을 단축해야 하는 필요성 증가, 클라우드 기반 애플리케이션 및 서비스 채택 증가, 블록버스터 약물의 임박한 특허 만료는 2022년에서 2029년 예측 기간 동안 약물 발견 시장에서 아시아 태평양 인공 지능(AI)의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
그림 12 소프트웨어는 2022년과 2029년에 약물 발견 시장에서 아시아 태평양 인공지능(AI)의 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
그림 13 아시아 태평양 인공지능(AI)의 약물 발견 시장의 동인, 제약, 기회 및 과제
그림 14 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 제공 항목별, 2021
그림 15 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 제공 품목별, 2022-2029년(백만 달러)
그림 16 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 제공, CAGR(2022-2029)
그림 17 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 제공, 라이프라인 곡선
그림 18 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 기술별, 2021
그림 19 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 기술별, 2022-2029년(백만 달러)
그림 20 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 기술별, CAGR(2022-2029)
그림 21 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 기술별, 생명선 곡선
그림 22 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 약물 유형별, 2021
그림 23 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 약물 유형별, 2022-2029년(백만 달러)
그림 24 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 약물 유형별, CAGR(2022-2029)
그림 25 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI) : 약물 유형별, 수명선 곡선
그림 26 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 응용 분야별, 2021
그림 27 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 응용 분야별, 2020-2029년(백만 달러)
그림 28 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 응용 분야별, CAGR(2022-2029)
그림 29 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 응용 분야별, 생명선 곡선
그림 30 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 지표별, 2021
그림 31 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 지표별, 2020-2029년(백만 달러)
그림 32 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 지표별, CAGR(2022-2029)
그림 33 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 지표별, 생명선 곡선
그림 34 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 최종 사용별, 2021년
그림 35 아시아 태평양 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 최종 사용 기준, 2022-2029년(백만 달러)
그림 36 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 최종 사용별, CAGR(2022-2029)
그림 37 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 최종 사용별, 수명선 곡선
그림 38 아시아 태평양 인공지능(AI)의 약물 발견 시장: 스냅샷(2021)
그림 39 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 국가별(2021년)
그림 40 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 국가별(2022년 및 2029년)
그림 41 아시아 태평양 지역 약물 발견 시장에서의 인공지능(AI): 국가별(2021년 및 2029년)
그림 42 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 제공 항목별(2022-2029)
그림 43 아시아 태평양 인공지능(AI) 약물 발견 시장: 회사 점유율 2021(%)
연구 방법론
데이터 수집 및 기준 연도 분석은 대규모 샘플 크기의 데이터 수집 모듈을 사용하여 수행됩니다. 이 단계에는 다양한 소스와 전략을 통해 시장 정보 또는 관련 데이터를 얻는 것이 포함됩니다. 여기에는 과거에 수집한 모든 데이터를 미리 검토하고 계획하는 것이 포함됩니다. 또한 다양한 정보 소스에서 발견되는 정보 불일치를 검토하는 것도 포함됩니다. 시장 데이터는 시장 통계 및 일관된 모델을 사용하여 분석하고 추정합니다. 또한 시장 점유율 분석 및 주요 추세 분석은 시장 보고서의 주요 성공 요인입니다. 자세한 내용은 분석가에게 전화를 요청하거나 문의 사항을 드롭하세요.
DBMR 연구팀에서 사용하는 주요 연구 방법론은 데이터 마이닝, 시장에 대한 데이터 변수의 영향 분석 및 주요(산업 전문가) 검증을 포함하는 데이터 삼각 측량입니다. 데이터 모델에는 공급업체 포지셔닝 그리드, 시장 타임라인 분석, 시장 개요 및 가이드, 회사 포지셔닝 그리드, 특허 분석, 가격 분석, 회사 시장 점유율 분석, 측정 기준, 글로벌 대 지역 및 공급업체 점유율 분석이 포함됩니다. 연구 방법론에 대해 자세히 알아보려면 문의를 통해 업계 전문가에게 문의하세요.
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Data Bridge Market Research는 고급 형성 연구 분야의 선두 주자입니다. 저희는 기존 및 신규 고객에게 목표에 맞는 데이터와 분석을 제공하는 데 자부심을 느낍니다. 보고서는 추가 국가에 대한 시장 이해(국가 목록 요청), 임상 시험 결과 데이터, 문헌 검토, 재생 시장 및 제품 기반 분석을 포함하도록 사용자 정의할 수 있습니다. 기술 기반 분석에서 시장 포트폴리오 전략에 이르기까지 타겟 경쟁업체의 시장 분석을 분석할 수 있습니다. 귀하가 원하는 형식과 데이터 스타일로 필요한 만큼 많은 경쟁자를 추가할 수 있습니다. 저희 분석가 팀은 또한 원시 엑셀 파일 피벗 테이블(팩트북)로 데이터를 제공하거나 보고서에서 사용 가능한 데이터 세트에서 프레젠테이션을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
