KüNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM BIOTECHNOLOGIEMARKT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Künstliche Intelligenz (KI) im Biotechnologiemarkt Size and Trends

Globale KI im Biotechnologie-Markt wird geschätzt auf USD 2.10 Mrd. in 2024 und wird voraussichtlich erreichen USD 7.11 Bn von 2031, mit einer jährlichen Zuwachsrate von (CAGR) von 19% von 2024 bis 2031. KI hat das Potenzial, verschiedene Prozesse in der Biotechnologie zu revolutionieren, wie zum Beispiel die Entdeckung und Entwicklung von Drogen. Es wird in vielen Biotechnologie-Domains wie Landwirtschaft, Gesundheitswesen, Forensik und Umweltschutz durch kostengünstige Genomsequenzierung und biologische Forschung verwendet.

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Die zunehmende Finanzierung von privaten und öffentlichen Organisationen für KI in der Biotechnologie kann das Marktwachstum während der Prognosezeit vorantreiben. Die Senkung der Hardware- und Verarbeitungskosten in Verbindung mit der Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen kann die Einführung von KI-Technologien in der Biotechnologie-Anwendungen fördern. Steigende Notwendigkeit, teure und zeitraubende Labortests zu beseitigen und Versuche können auch das Marktwachstum antreiben.

Drogenentdeckung und Präzisionsmedizin

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Drogenentdeckung und Präzisionsmedizin beschleunigen den Fortschritt Biotechnologie Forschung und Entwicklung. Mit KI können Forscher nun Millionen potenzieller Drogenverbindungen in Silico in einem Bruchteil der Zeit, die sie Menschen nehmen würde, abbilden. Leistungsstarke maschinelle Lernalgorithmen werden an riesigen Datensätzen trainiert, die genetische Informationen, molekulare Strukturen, elektronische Gesundheitsdaten und klinische Studienergebnisse enthalten. Damit kann KI neue Drogenziele identifizieren, neue Moleküldesigns vorschlagen und vorhersagen, wie Patienten auf unterschiedliche Therapien basierend auf ihren einzigartigen biologischen Profilen reagieren können. KI-Technologien haben einen transformativen Einfluss auf die gesamte Arzneimittelentwicklungspipeline. Unternehmen nutzen tiefes Lernen, um biomolekulare Datensätze zu analysieren und entdecken eindringliche Biomarker oder Krankheitssubtypen, die sonst nicht manuell zu erkennen wären. Startups wie Benevolent AI haben neue Drogenkandidaten für schwer zu behandelnde Krankheiten entdeckt, indem sie Milliarden potenzieller Moleküle systematisch abschirmen. Pharmazeutische Giganten investieren auch stark in KI, um Engpässe in präklinischen und klinischen Tests anzusprechen. Zum Beispiel hat XtalPi Inc. im November 2022 mit CK Life Sciences zusammengearbeitet. Diese Partnerschaft nutzte ihre jeweiligen Fachbereiche, um eine hochmoderne KI-Tumor-Impfstoff-Forschungs- und Entwicklungsplattform zu schaffen, die die Fähigkeit verbessern wird, Tumor-Impfstoffe zu entdecken und zu entwerfen und die Entwicklung neuer Impfstofftypen zu beschleunigen. Amgen's R&D und The Scientist haben im Juni 2022 eine Beziehung aufgebaut. Die Partnerschaft befasst sich mit neuartigen Ansätzen zur Drogenentdeckung und -entwicklung, die KI und maschinelles Lernen nutzen, um neuartige Proteinbehandlungen zu erzeugen.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Klinische Studienrekrutierung und Retention

Die zunehmende Komplexität der klinischen Studien kann die KI im Biotechnologie-Marktwachstum vorantreiben. Patienten zu rekrutieren und sie durch den gesamten klinischen Testprozess zu halten, ist eine Herausforderung für Biotech-Unternehmen. KI kann helfen, diese Probleme zu lösen, indem mehr förderfähige Kandidaten durch fortgeschrittene Analysen von Patientendatensätzen identifiziert werden. Es ermöglicht die gezielte personalisierte Outreach durch die Verwendung von Parametern wie medizinische Geschichte, Demografie, Gewohnheiten und Nähe zum Krankenhaus. Diese konzentrierte Rekrutierung mit AI verbessert die Teilnehmervielfalt und senkt die Ausfallraten der Screenings. Einmal eingeschrieben, halten Patienten während der gesamten Studie beschäftigt erfordert einen erheblichen manuellen Aufwand. Die Nichteinhaltung von Behandlungsprotokollen oder das Herausfallen wirkt sich vorzeitig auf Testzeitlinien und Ergebnisse aus. Damit überwacht KI die Teilnehmer kontinuierlich durch digitale Technologien. Technologien wie mobile Apps, Wearables und Remote-Monitoring-Geräte bieten wichtige Anzeichen, Medikamentenaufnahmedaten und andere auf Echtzeitbasis. KI-Tools können frühzeitige Anzeichen von Auslösung oder Nicht-Anhaften erkennen, indem Anomalien in den Datenmustern entdeckt werden. Zeitliche Eingriffe wie Beratung oder zusätzliche Pflege können eingeleitet werden, um die Retention zu steigern. Die Verwendung von KI zur prädiktiven Modellierung hilft auch bei Risikopatienten.

Key Takeaways von Analyst:

Globale KI im Biotechnologie-Markt kann das Wachstum in den nächsten Jahren beobachten. Die Senkung der Kosten für Gensequenzierung und den Anstieg der digitalen Biologie ermöglicht mehr Life Science Labs, KI- und maschinelle Lerntechniken zu übernehmen. Forscher nutzen auch tiefes Lernen, um die Drogenentdeckung zu beschleunigen, Krankheiten besser zu verstehen und personalisierte Behandlungen zu entwickeln. Dies hat die Biotech-Industrie transformiert.

Datenschutz und Regulierung können das Marktwachstum behindern. Biomedizinische Daten enthalten sensible personenbezogene Daten, so müssen Unternehmen Wege finden, um KI verantwortungsvoll zu nutzen und die Privatsphäre der Patienten zu wahren. Regulatorische Zulassungen werden auch kritisch sein, da mehr KI-basierte medizinische Technologien klinische Studien und klinische Anwendungen eingehen.

Nordamerika dominiert derzeit den Markt aufgrund schwerer Investitionen in KI durch Pharmaunternehmen und Forschungsinstitute in den USA und Kanada. Allerdings wird Asien-Pazifik erwartet, dass am schnellsten Wachstum. Länder wie China und Indien fördern Initiativen zur Anwendung fortgeschrittener Computing auf Gesundheit und zur Finanzierung von KI für Biotech. Biomanufacturing Basis, die an Orten wie Singapur und Südkorea expandiert, macht diese Regionen zu den Top-Zielen für Anbieter von AI-Lösungen.

Market Challenges:Hohe Fertigungskosten

Die hohen Fertigungskosten, die mit der Entwicklung fortschrittlicher KI-Technologien für Biotechnologie-Anwendungen verbunden sind, stellen eine große Herausforderung für das Wachstum in diesem Sektor dar. Die Entwicklung anspruchsvoller neuronaler Netzwerke, komplexer Algorithmen und spezialisierter EDV-Hardware, die für die Analyse der medizinischen Bildgebung, die Entdeckung von Medikamenten, die Präzisionslandwirtschaft und andere Bereiche benötigt wird, erfordert massive Investitionen in Forschung und Entwicklung. Oft geht es um die Arbeit hochqualifizierter Ingenieure, Datenwissenschaftler und Forscher seit mehreren Jahren. Diese bedeutenden Investitionsaufwendungen machen es für Startups und kleinere Unternehmen schwierig, auf den Markt zu kommen und ihre Innovationen zu vermarkten. Selbst große Unternehmen finden es herausfordernd, solche hohen Entwicklungskosten zu rechtfertigen, es sei denn, es gibt Potenzial für erhebliche Renditen. Die Kosten werden durch die Notwendigkeit spezialisierter Fachkenntnisse und Infrastruktur weiter verschärft. Fortgeschrittene KI-Lösungen für Aufgaben wie genomische Sequenzierung, Proteinstrukturvorhersage und epidemische Modellierung setzen auf Domain-spezifisches Wissen, das schwer zu finden ist. Sie benötigen zudem leistungsstarke Rechenanlagen mit modernsten Prozessoren, großen Speicherkapazitäten und schnellen Netzwerkfähigkeiten. Die Bewahrung solcher Ressourcen beinhaltet wiederkehrende Betriebskosten. Nach Angaben der Vereinten Nationen Bildungs-, Wissenschafts- und Kulturorganisation (UNESCO) stehen fast 60% der Länder weltweit vor schweren Mangeln an Biotechnologen und Informatikern. Die begrenzte Verfügbarkeit von Humankapital führt zu Gehältern und Ausbildungskosten. Insgesamt führt die Kombination umfangreicher FuE-Investitionen und der Mangel an Schlüsselressourcen zu sehr hohen Zugangshindernissen für Organisationen.

Marktmöglichkeiten: Schwerpunkt auf personalisierte Medizin

Der wachsende Fokus auf personalisierte Medizin kann Wachstumschancen für globale KI im Biotechnologie-Markt bieten. Personalisierte Medizin beinhaltet die Anpassung der medizinischen Behandlung an die individuellen Eigenschaften jedes Patienten. Mit Hilfe von künstlichen Intelligenz- und maschinellen Lerntechnologien kann die Vorhersage, Erkennung und Prognose von Krankheiten weitaus präziser in die klinischen, genomischen und molekularen Eigenschaften des einzelnen Patienten aufgenommen werden. KI- und maschinelle Lernalgorithmen ermöglichen die Analyse großer Mengen von molekularen, klinischen und bildgebenden Daten, um die Krankheit auf einem persönlichen Niveau besser zu verstehen. Diese Technologien können helfen, genomische Variationen zu identifizieren, die eine Krankheit für bestimmte Personen mehr oder weniger schwer machen. Durch die Verwendung großer Datensätze, die Genome, gesundheitliche Aufzeichnungen und Ergebnisse von zehntausenden Patienten enthalten, ermöglicht AI Präzision bei Krankheitsvorhersage, Früherkennung, Behandlungsauswahl und Überwachung der Behandlungsantwort auf einer individuellen Ebene. Zum Beispiel werden AI-Tools verwendet, um ganze Genomsequenzierungsdaten zu analysieren, um Krebsrisiko vorherzusagen und gezielte Prävention für hochrisikobehaftete Personen auf Basis ihrer Gene zu empfehlen.

Nach dem von der Weltgesundheitsorganisation veröffentlichten Bericht hat sich 2021 die Anzahl der nationalen Initiativen zur Präzisionsmedizin von 2020-2021 mit über 60 Ländern verdoppelt, die Politiken zur Umsetzung der genomischen Medizin entwickeln und den Datenaustausch fördern.

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Von Component - steigende Nachfrage nach Anpassungsgetrieben Software Segment

In Bezug auf Komponente wird das Software-Segment geschätzt, um den höchsten Marktanteil von 49,1 % im Jahr 2024 beizutragen, da der Bedarf an Anpassungen über Organisationen steigt. Pharma- und Biotechnologieunternehmen arbeiten in einer komplexen und hochregulierten Industrie. Softwarelösungen ermöglichen ein Maß an Personalisierung, dass andere Komponenten nicht übereinstimmen können. Unternehmen können Algorithmen tweaken, Schnittstellen anpassen und Workflows an ihre präzisen Bedürfnisse und Herausforderungen anpassen. Dies spart wertvolle Zeit und Ressourcen im Vergleich zu weniger fehlbaren Optionen. Software bietet auch Verbesserungsmöglichkeiten durch regelmäßige Updates. Da neue Daten entstehen und sich Methoden entwickeln, erleichtert Software die nicht-disruptive Integration von Verbesserungen.

Durch Anwendung - Targeted Technology entsperrt Präzision in der Drogenentdeckung und Entwicklung

In Bezug auf die Anwendung wird das Segment Drug Discovery & Development geschätzt, um den höchsten Marktanteil von 35,12% im Jahr 2024 beizutragen, indem man geeignete neue KI-Tools anwendet. Mittels umfangreicher Mengen an wissenschaftlichen Literatur und klinischen Studiendaten können gezielte KI-Technologien schnell Verbindungsbibliotheken abbilden, um Wirksamkeit und Toxizität vorherzusagen. Dies beschleunigt alle Phasen von der Zielidentifikation zur Lead-Optimierung. Das maschinelle Lernen ermöglicht die Modellierung von Krankheitswegen, um die vielversprechendsten Ziele zu bestimmen. Augmenting Human Experts, KI rationalisiert präklinische Forschung und klinische Studie Design. Durch die Verbesserung der Effizienz und Wirksamkeit verwandelt AI, wie neue Medikamente konzipiert und getestet werden, um Patienten besser zu bedienen. Da der Raum zunehmend Präzision verlangt, wird KI weiterhin präzisere Ansätze in der gesamten Entdeckung und Entwicklung voranbringen.

Von End User - Eine neue Rasse von Partnerschaften Propel Pharma Leadership

Im Hinblick auf den Endverbraucher wird das Segment Pharmaunternehmen aufgrund neuartiger Kooperationen auf den höchsten Marktanteil von 40,1% im Jahr 2024 geschätzt. Während Biotech-Geburt innovative Wissenschaft, Pharma-Häuser Champion großräumige Vermarktung. Nun erfordert die Durchquerung des Todestals zwischen Forschung und realen Auswirkungen eine beispiellose Zusammenarbeit. Pharmazeutische Giganten bieten zunehmend nicht nur Finanzierung, sondern integrierte KI-Lösungen und datenbasierte Beratung. Damit kann Biotech Ressourcen auf ihr Know-how der Hypothesengeneration konzentrieren. Im Gegenzug gewinnt Pharma eine Pipeline an modernsten Programmen, die mit ihren Geschäftszielen ausgerichtet sind. Da Multi-Party-Partnerschaften zur Norm werden, halten Pharma-Sponsoren Führung durch Vermittlung dynamischer Allianzen in Industrie und Wissenschaft.

Regional Insights

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Nordamerika dominiert mit einem geschätzten Marktanteil von 41,2% im Jahr 2024 die globale KI in der Biotechnologie. Die Region verfügt über eine robuste Pharma- und Biotech-Branche mit Präsenz führender Akteure wie Pfizer, Merck und Johnson & Johnson, die ihren Hauptsitz in der US-Regierung zur Förderung von FuE durch Organisationen wie NIH haben, hat ein hochförderndes Umfeld für Innovation und Einführung neuer Technologien wie AI geschaffen. Viele Startups, die an Anwendungen von AI für Drogenentdeckung und -entwicklung arbeiten, sind in Amerika angesiedelt und ziehen bedeutende Risikokapitalfinanzierungen an. Führende Universitäten wie Harvard und MIT sind an der Spitze der Forschung mit Maschinen und tiefen Lerntechniken für Bereiche wie Proteinmodellierung und genomische Analyse.

Die Region Asien-Pazifik ist der am schnellsten wachsende Markt für KI in der Biotechnologie. Länder wie China und Indien erleben exponentielles Wachstum in ihrer Biotech-Branche mit staatlichen Initiativen zur Förderung der heimischen Innovation. Während westliche Pharmaunternehmen große Fertigungsbasen haben, investieren asiatische Firmen zunehmend mehr in die Grundlagenforschung. Dies hat interne Entwicklungsaktivitäten und die Integration von KI-Tools verstärkt. Zum Beispiel investieren Alibaba und Baidu, China-basierte Unternehmen, stark in KI-Assistenten zur Vorhersage von Krankheitsfortschritten. Reduzierte Betriebskosten und Verfügbarkeit von Programmiertalent lockt globale Biotech-Spieler, um KI-Bereiche in Asien einzurichten, um die Forschungsproduktivität zu steigern. Die Region dient auch als wichtiges Zentrum für Vertragsforschung und -herstellung, wobei KI für bessere Analytik verwendet wird.

Market Report Scope

Key Developments

• Im Juni 2023, Sanofi, ein in Frankreich ansässiges multinationales Pharma- und Gesundheitsunternehmen, gab einen bedeutenden Fortschritt in seiner digitalen Transformation mit dem weit verbreiteten Rollout von "plai", einer innovativen App, die in Zusammenarbeit mit Aily Labs, einem KI-Plattform-Unternehmen, entwickelt wurde. Die App soll die Dateninteraktion revolutionieren, indem sie Echtzeit-Einsichten und einen umfassenden Blick auf die Operationen von Sanofi bietet.
• Im August 2022, Atomwaffen, ein Biotechnologie-Unternehmen, und Sanofi kündigte Zusammenarbeit an, um die letztgenannte künstliche Intelligenz (KI)-powered AtomNet-Plattform für die computergestützte Drogenziel-Erforschung und -forschung auf bis zu fünf verschiedenen Zielen zu verwenden
• Im Juni 2022 führte ACTO, eine kommerzielle Lernplattform, die auf den Life Sciences-Bereich zugeschnitten ist, "LAICA" ein, das von künstlicher Intelligenz (KI) betrieben wird. Dieses innovative Tool bietet eine stimmige Suchfunktion, die das Echtzeit-Erlernen von Teams in Life Sciences kommerzielle und medizinische Angelegenheiten unterstützt.

*Definition: Globale KI im Biotechnologie-Markt bezieht sich auf den Einsatz künstlicher Intelligenztechnologien und -techniken in Biotechnologie-Anwendungen in verschiedenen Branchen wie Pharma- und Biotechnologie-Unternehmen, akademische und Forschungseinrichtungen, klinische Forschungsorganisationen und Biowissenschaften-Startups weltweit. KI hilft, die Medikamentenentdeckung und die personalisierte Medizin zu beschleunigen, indem komplexe biologische und chemische Interaktionen und enorme Datenmengen analysiert werden, um neue Drogenkandidaten und Therapiemechanismen zu identifizieren.

Market Segmentation

• Komponenteninsights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Software
  • Hardware
  • Dienstleistungen
• Anwendungshinweise (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Drogenentdeckung und Entwicklung
  • Klinische Studien und Optimierung
  • Medizinische Bildgebung
  • Diagnostik
  • Sonstige
• End User Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Pharmaunternehmen
  • Biotechnologie Unternehmen
  • Akademische und Forschungsinstitute
  • Gesundheitsdienstleister
  • CRO & CDMO
  • Sonstige
• Regionale Einblicke (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Nordamerika
    • US.
    • Kanada
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Argentinien
    • Mexiko
    • Rest Lateinamerikas
  • Europa
    • Deutschland
    • U.K.
    • Spanien
    • Frankreich
    • Italien
    • Russland
    • Rest Europas
  • Asien-Pazifik
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Australien
    • Südkorea
    • ASEAN
    • Rest von Asia Pacific
  • Naher Osten
    • GCC Länder
    • Israel
    • Rest des Nahen Ostens
  • Afrika
    • Südafrika
    • Nordafrika
    • Zentralafrika
• Schlüsselspieler Insights
  • AstraZeneca
  • Bristol-Myers Squibb
  • Gilead Sciences, Inc.
  • Sanofi
  • Abbott Laboratorien
  • Biozid
  • Pfizer, Inc.
  • Novo Nordisk
  • Amgen, Inc.
  • Warenbezeichnung
  • Johnson & Johnson Dienstleistungen, Inc.
  • F. Hoffmann-La Roche Ltd.
  • Novartis AG
  • Deep Genomics
  • NVIDIA Corporation
  • Verge Genomik
  • Recursion Pharmazeutika