GLOBALE KI IN OMICS STUDIES MARKET GRÖSSEN- UND ANTEILSANALYSE - WACHSTUMSTRENDS UND PROGNOSEN (2023 - 2030)

Die globale KI in Omics Studien Marktgröße wird voraussichtlich erreichen US$ 4.515.4 Mn bis 2030, ab US$ 639.8 Mn im Jahr 2023 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 32,2% während des Prognosezeitraums.

Künstliche Intelligenz (KI) wird über verschiedene Bereiche der Wissenschaft genutzt, um Forschung und Entdeckung zu revolutionieren. In Genomik und molekulare Forschung spielt KI eine zentrale Rolle, indem sie Forscher bei der Analyse von großen und komplexen Omics-Datensätzen unterstützen. Es gibt verschiedene AI-basierte Produkte, die zur Omics-Datenanalyse verwendet werden.

Eines der am häufigsten verwendeten Produkte sind Gen-Expressions-Analyse-Tools, die maschinelle Lernalgorithmen verwenden, um Muster in Transkriptomik-Daten zu identifizieren und biologische Erkenntnisse zu entwerfen. Diese Tools ermöglichen es Forschern, funktionale Analyse, Biomarker-Detektion und Gen-Netzwerk-Modellierung viel effizienter im Vergleich zu herkömmlichen statistischen Methoden durchzuführen. Weitere nützliche Produkte sind genomische und proteomische Sequenzierungstools, die tiefes Lernen für Basisanrufe, Variantenanrufe und Peptididentifikation von Omics Datasets einsetzen. Dies hat den Sequenzierungsdurchsatz und die Datengenauigkeit deutlich erhöht.

Während KI-Omics-Tools klare Vorteile wie Geschwindigkeit, Automatisierung und die Fähigkeit, subtile Muster zu entdecken, gibt es immer noch einige Herausforderungen. Die von diesen Werkzeugen verwendeten Modelle funktionieren als "schwarze Boxen" und liefern keine Erläuterungen zu ihren Ergebnissen. Dies kann die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse reduzieren. Auch die Leistung von KI-Modellen hängt von der Menge und Qualität der Trainingsdaten ab, wodurch ihre Verwendung für seltene Krankheiten eingeschränkt wird. Die Standardisierung von Datensätzen und Modellen auf Plattformen ist ein weiteres Problem.

Globale KI in Omics Studies Markt- Regionale Einblicke

• Nordamerika erwartet wird, dass der größte Markt für KI-Studien während des Prognosezeitraums sein wird, was 2023 über 40 % des Marktanteils ausmacht. Die Region beherbergt führende KI- und Gesundheitsunternehmen, die an der Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien für Omics-Studien stehen. Länder wie die USA haben eine hochmoderne Gesundheitsforschungsinfrastruktur sowie eine starke staatliche Finanzierung für biomedizinische Forschung. Mehrere große Universitäten und Forschungseinrichtungen in den USA erforschen aktiv das Potenzial von KI- und maschinellen Lernmethoden zur Analyse von Genomik, Proteomik und anderen Arten von Omics-Daten. Diese Initiativen treiben die Annahme von KI-Lösungen über klinische und Forschungsanwendungen in der Region voran.

Darüber hinaus verfügt Nordamerika über einen großen Pool von KI- und Data Science-Experten, die an Kooperationsprojekten zwischen Wissenschaft und Industrie arbeiten. Die Region verfügt auch über ein aufnahmefähiges Marktumfeld und günstige Regelungen zur Vermarktung von KI-basierten Diagnose- und Forschungswerkzeugen. Führende Pharma- und Life Sciences-Unternehmen mit bedeutenden Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen nutzen KI, um die Medikamentenentdeckung aus Omics-Daten zu beschleunigen. Diese Faktoren haben Nordamerika zum dominanten frühen Adopter von AI-getriebenen Lösungen und Dienstleistungen für Omics Studien gemacht.

• Asien-Pazifik Der Markt wird voraussichtlich der zweitgrößte Markt für KI im Omics-Studienmarkt sein, der 2023 über 25% des Marktanteils ausmacht. Länder wie China, Indien, Japan und Südkorea investieren schnell in die Gesundheitstechnologie und fördern Initiativen zur Präzision und personalisierten Medizin. Die Region Asien-Pazifik bietet mit einer wachsenden Bevölkerung der Mittelklasse nach fortschrittlichen Gesundheitsoptionen erhebliche Chancen. Die Regierungen führen auch unterstützende Politiken und Fördermittel für die kollaborative Forschung mit KI und anderen Spitzentechnologien ein. Dies zieht große internationale Akteure an, um FuE-Zentren und Partnerschaften in der Region zu etablieren. Darüber hinaus verfügen die Länder Asien-Pazifik über einen großen Talentpool von KI- und Rechenexperten, der dazu beiträgt, Qualifikationsengpässe anzusprechen und Kosten für Unternehmen zu senken. Diese günstigen Bedingungen stärken die Position Asien-Pazifik als am schnellsten wachsender regionaler Markt für KI in Omics-Studien.
• Europa Der Markt wird voraussichtlich der am schnellsten wachsende Markt für KI im Omics-Studienmarkt mit einem Anteil von 19% im Prognosezeitraum sein. Das Wachstum des Marktes in Europa ist auf die zunehmende genomische Forschung und Entwicklung in der Region zurückzuführen.

Abbildung 1. Globale KI in Omics Studies Marktanteil (%), Nach Region, 2023

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Analyst Ansicht: Die KI im Omics-Studienmarkt wächst stetig und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum ein beträchtliches Wachstum verzeichnen. Der primäre Treiber für die AI-Adoption in Omics-Studien ist seine Fähigkeit, große und komplexe Omics-Datensätze zu analysieren. AI-Tools helfen Forschern, Muster zu identifizieren, prädiktive Biomarker und neue biologische Erkenntnisse aus Omics-Daten effizienter zu gewinnen. Nordamerika dominierte den Markt 2021 aufgrund schwerer Investitionen von Pharmaunternehmen und Präsenz führender KI-Spieler in der Region. Asien-Pazifik wird im Prognosezeitraum als der am schnellsten wachsende Markt für FuE-Investitionen durch China und Indien in Omics und KI-Technologien prognostiziert.

Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften an der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Lösungen bleibt jedoch eine große Zurückhaltung für eine breitere Annahme. Auch die Datenintegration und das Extrahieren sinnvoller Erkenntnisse aus Multi-Omics-Datensätzen stellen Herausforderungen. Dennoch bietet die wachsende Partnerschaft zwischen KI- und Omics-Unternehmen Chancen für die Entwicklung fortschrittlicher Analyseplattformen. Neue Startups bieten auch Cloud-basierte KI-Lösungen für Forscher an, die den adressierbaren Markt weiter ausbauen. Die Zukunftsaussichten bleiben positiv, mit zunehmender Akzeptanz von KI als unverzichtbares Instrument zur Beschleunigung der Omics-Forschung.

Globale KI in Omics Studies Market- Drivers

• genetische und genomische Daten wachsen und Investitionen steigern: Das rasche Wachstum der genetischen und genomischen Daten, die durch groß angelegte Sequenzierungsprojekte zur Verfügung stehen, treibt die verstärkte Übernahme künstlicher Intelligenz in Omics-Studien voran. Die Fähigkeit, die Bausteine des Lebens zu analysieren, hat sich durch die langwierigen DNA-Sequencing-Kosten im letzten Jahrzehnt exponentiell beschleunigt. Mehrere Regierungen und gemeinnützige Organisationen weltweit haben ambitionierte Initiativen zur Erfassung genomischer Daten von Millionen von Freiwilligen zur Förderung der biomedizinischen Forschung gestartet. Zum Beispiel die U.K. Biobank, eine große Langzeit-Biobank-Studie in den USA, hat genetische Daten von über 500.000 Personen, die frei für anerkannte Forscher weltweit verfügbar sind.

Da Petabytes von genetischen Informationen aus diesen öffentlichen Bemühungen einfließen, ist es dringend notwendig, diese Lücke komplexer Daten zu analysieren. Dies treibt signifikante Investitionen in KI- und maschinelles Lernen an, um sinnvolle Erkenntnisse aus Omics-Datensätzen abzuleiten. Pharmazeutische Unternehmen und wissenschaftliche Forschungszentren nutzen zunehmend tiefe Lernmodelle, um die Medikamentenentdeckung durch bessere Verständnis von Genotyp-Phenotyp-Korrelationen zu beschleunigen. Startups treten auch auf, die sich auf die Entwicklung von KI-Tools konzentrieren, die auf Präzisions- und Krankheitsvorhersageanwendungen mit genomischen Daten zugeschnitten sind.

• Personalisierte Medizin und Präzisionsdiagnose: Personalisierte Medizin und Präzisionsdiagnostik treiben die Annahme künstlicher Intelligenz in Omics-Studien deutlich voran. Mit der Weiterentwicklung von Technologien wie Genomik, Epigenomik und Proteomik wird von einzelnen Patienten eine große Menge an multidimensionalen Omics-Daten erzeugt. Diese komplexen Omics-Daten manuell analysieren, um den Krankheitszustand jedes Patienten zu verstehen und kundenspezifische Behandlungspläne zu finden, ist eine fast unmögliche Aufgabe. Hier spielt künstliche Intelligenz eine zentrale Rolle, indem Forschern helfen, große Gesundheitsdatensätze und klinische Informationen zu nutzen, um Vorhersagemodelle für genaue Diagnose und personalisierte Therapien zu entwickeln.

KI-Techniken wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen werden umfassend für Anwendungen wie Gensequenzierung, Pharmakogenomics, Biomarkerentwicklung und klinische Entscheidungsunterstützungssysteme eingesetzt. KI-Algorithmen analysieren beispielsweise genomische Variationen, RNA-Transkripte und Proteinexpressionen in der biologischen Probe eines Patienten, um Krankheitsprädisposition, Diagnosebedingungen, Krankheitsfortschritt zu vorherzusagen und potenzielle Drogenziele oder Therapien zu identifizieren, die für diese Person am besten funktionieren können. Einige KI-Systeme können sogar Behandlungsreaktionen überwachen und negative Ereignisse in naher Echtzeit markieren, indem Omics-Profile mit elektronischen Gesundheitsrekorden integriert werden. Dies ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, eine effektivere Präzisionspflege zu gewährleisten, die auf die einzigartigen biologischen Eigenschaften jedes Patienten zugeschnitten ist.

• Technologische Fortschritte in der KI und Automatisierung: Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz und beim maschinellen Lernen revolutionieren die Genomik und ermöglichen eine umfassendere Analyse großer und komplexer Omics-Datensätze. Durch die Verwendung großer Mengen an genomischen und molekularen Daten können KI-Technologien Muster und Erkenntnisse aufdecken, die für Forscher fast unmöglich wären, selbst zu entdecken. Zum Beispiel können Algorithmen, die von den National Institutes of Health entwickelt wurden, jetzt das gesamte Genom eines Menschen unter einer Sekunde analysieren und potenziell krankheitsbedingte Mutationen über 200 mal schneller identifizieren als herkömmliche Methoden. Da Datensätze in Feldern wie Proteomik und Transkriptomik aufgrund von Fortschritten in Hochdurchsatz-Sequencing- und Datenerfassungswerkzeugen weiterhin exponentiell wachsen, wird KI immer kritischer, um Forschern dabei zu helfen, diese Datenflut zu verstehen.

Die Anwendung von AI hilft auch, viele Routine-genomische Workflows und Aufgaben zu automatisieren. Deep Learning-Modelle wurden entwickelt, um genomische Variantenanrufe mit 99 % Genauigkeit automatisch zu interpretieren und Forschern enorme Zeit zu sparen, die zuvor für die manuelle Validierung und Auswertung ausgegeben wurden. Andere KI-Tools können nun komplexe Prozesse wie CRISPR-Genombearbeitungsdesign in einer Frage von Stunden im Vergleich zu Monaten für menschliche Experten automatisieren. Da genomische Studien jedes Jahr Petabyte neuer Daten generieren, werden automatisierte Systeme, die von KI betrieben werden, notwendig sein, um diese Informationen zeitnah und kostengünstig zu analysieren. Durch diesen Anstieg der AI-getriebenen Automatisierung wird die Arbeitsbelastung der Forscher reduziert, wodurch sie sich auf innovativere wissenschaftliche Fragen konzentrieren können.

Globale KI in Omics Studies Marktchancen

• Anwendungsbereich für AI in der Drogenentdeckung und Impfstoffentwicklung: KI hat enormen Spielraum für die Beschleunigung von Drogenentdeckungs- und Impfstoffentwicklungsprozessen im KI im Omics-Studienmarkt. Mit KI- und maschinellen Lernalgorithmen können Forscher nun riesige Mengen von Omics-Daten wie Genomik, Proteomik und Metabolomik in beispielloser Größe und Geschwindigkeit analysieren. Diese große Datenanalyse hilft, Krankheitssubtypen zu identifizieren und neue Drogenziele und Biomarker zu entdecken. Es hilft auch bei der klinischen Studie Rekrutierung und Überwachung.

Beispielsweise wird AI verwendet, um durch Millionen von chemischen Verbindungen zu siften, um diejenigen, die am wahrscheinlichsten sind, um Proteine, die mit einer Krankheit verbunden sind, effektiv anzusprechen. Dies spart wertvolle Zeit im Vergleich zu herkömmlichen Test- und Fehlermethoden. Pharmaunternehmen nutzen auch KI, um Strategien zur Wiederverwendung bestehender Medikamente für neue Therapien zu verbessern. Durch die Aufdeckung von Ähnlichkeiten zwischen Krankheiten oder Bedingungen auf molekularer Ebene kann AI unerwartete Möglichkeiten zur Bereitstellung von zugelassenen Behandlungen für andere Krankheiten aufdecken.

Wie die COVID-19 Pandemie zeigte, nimmt die Entwicklung sicherer und wirksamer Impfstoffe in der Regel Jahre durch konventionelle Forschung. AI-Algorithmen können nun Coronavirus-Genome aus verschiedenen geographischen Standorten analysieren und vorhersagen, wie es im Laufe der Zeit mutieren kann. Dies hilft Impfstoff-Designern, vor neuen Varianten zu bleiben. Mehrere KI-Tools werden auch die Screening- und Auswahlprozesse von Impfstoffen beschleunigen. Zum Beispiel wurden über 50 potenzielle SARS-CoV-2 Impfstoffkandidaten getestet und zwei für klinische Studien nur zwei Monate nach der Offenlegung der Virusgenomiksequenz nach der Weltgesundheitsorganisation (WHO) ausgewählt.

• Ausgaben für die Gesundheitsversorgung: Einer der wesentlichen Faktoren, die die Wachstumsrate der globalen KI im Omics-Studienmarkt beeinflussen, ist der wachsende Gesundheitsaufwand, der zur Verbesserung ihrer Infrastruktur beiträgt. So zielen die US-Regierungsorganisationen nach dem International Health Care System der USA im Juni 2020 darauf ab, die Gesundheitsinfrastruktur durch die Erhöhung der Finanzierung, die Festlegung von Rechtsvorschriften und nationale Strategien zu verbessern und grundlegende Anforderungen und Vorschriften für das Medicaid-Programm zu definieren. Ebenso berichtete das kanadische Institut für Gesundheitsinformationen im November 2022, dass die Gesamtausgaben im Gesundheitswesen in Kanada im Jahr 2022 331 Mrd. US$ bzw. 8,563 US$ pro Kanadier betrugen, während die Gesundheitsausgaben im Jahr 2022 12,2% des Bruttoinlandsprodukts Kanadas (BIP) nach einem hohen von 13,8% im Jahr 2020 ausmachten.
• Wachstum in Schwellenländern: Die aufstrebenden Märkte in Entwicklungsländern stellen ein enormes Wachstumspotenzial in der KI im Omics-Studienmarkt dar. Diese Nationen erleben eine rasche wirtschaftliche Entwicklung und erleben verstärkte Investitionen in die Forschung im Bereich der Gesundheits- und Life Sciences. Mit steigenden Einkommen haben die Menschen in diesen Regionen nun einen größeren Zugang zu anspruchsvollen Diagnosetechnologien und sind offener für neuartige Anwendungen von KI in der Medizin.

Mehrere Faktoren machen die aufstrebenden Marktbedingungen für die breite Annahme von KI-Tools in der Omics-Forschung förderlich. Erstens ist die Bevölkerung in Schwellenländern oft jünger und hat eine größere Häufigkeit von Krankheiten. Dies unterstreicht die Notwendigkeit der Präzisionsdiagnostik und Therapien. Zweitens investieren die Regierungen stark in den Aufbau von Biotech-Infrastruktur, um nationale Prioritäten im Bereich der Bioprospektion und Entdeckung von Drogen. Zum Beispiel zielt die nationale Biopharma-Mission Indiens darauf ab, FuE-Kooperationen zwischen Wissenschaft und Industrie zu fördern. Drittens, die Senkung der Kosten für genomische Sequenzierung und Datenspeicherung macht AI-getriebene Multi-Omik-Analysen auch für ressourcenschonende öffentliche Gesundheitsprogramme und Krankenhäuser in abgelegenen Gebieten möglich.

Globale KI in Omics Studies Market- Entwicklung

• Annahme von Cloud-basierten Lösungen und Services: Die Annahme von Cloud-basierten Lösungen und Dienstleistungen hat sich in den letzten Jahren rapide erhöht. Mehr Unternehmen migrieren ihre Infrastruktur und Anwendungen in die Cloud, da sie enorme Flexibilität, Skalierbarkeit und reduzierte Kosten im Vergleich zur Aufrechterhaltung von On-Premise-Servern bietet. Die Cloud ermöglicht es Unternehmen, große Kapitalanlagen in Hardware- und Rechenzentren zu vermeiden und nur für die Ressourcen zu bezahlen, die sie nutzen. Dieses Pay-as-you-go-Modell hat sich als sehr attraktiv erwiesen, vor allem für Cash-Strapped-Start-ups und Kleinunternehmen. Regierungsabteilung Digital, Kultur, Medien und Sport, über 90% der US-Unternehmen nutzen jetzt einige Form von Cloud Computing, bis zu etwa 75% im Jahr 2020.

Da Unternehmen Cloud-basierte Tools und Remote-Arbeiten umfassen, die durch Technologien wie Cloud-hosted virtuelle Meeting-Lösungen ermöglicht werden, ist die Nachfrage nach zuverlässiger und sicherer Cloud-Infrastruktur auch enorm gestiegen. Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, haben große Cloud-Dienstleister wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud ihre Präsenz im Rechenzentrum weltweit deutlich erweitert. Zum Beispiel Amazon Web Services Cloud Computing-Unternehmen, kündigte Pläne Ende 2021 an, um US$5 Milliarden in den Bau 15 neue Rechenzentrum Regionen weltweit bis 2026 zu investieren. Diese schnelle Datencenter-Erweiterung ermöglicht Cloud-Anbietern, Latenz zu reduzieren und Kunden weltweit besser zu unterstützen und noch mehr Unternehmen auf ihre Plattformen zu locken.

Die zunehmende Übernahme von Cloud-basierten Lösungen durch Unternehmen schafft eine riesige Marktchance für unabhängige Softwarehersteller und Cloud-Technologie-Startups. Mehr Unternehmen entwickeln Cloud-native Anwendungen und Workflows, die einfach in der Cloud eingesetzt, verwaltet und aktualisiert werden können. Dies hat starke Investitionen und Innovationen in Bereichen wie Serverless Computing, Container, Cloud Storage, Kollaborationstools, Cybersecurity, AI/ML und mehr vorangetrieben. Die Pandemie hat diese Verschiebung in Richtung Cloud-fähige digitale Transformation in allen Branchen beschleunigt.

• Integration von KI mit IoT und Blockchain: Die Konvergenz der aufstrebenden Technologien wie KI und Blockchain treibt die Einführung von Cloud-basierten Lösungen und Dienstleistungen in allen Branchen voran. Da mehr physische Vermögenswerte mit dem Internet verbunden werden und riesige Datenmengen generieren, besteht ein erhöhter Bedarf an Rechenleistung und Datenspeicherung. Cloud-Infrastruktur ermöglicht es Unternehmen, Echtzeit-Einsichten aus IoT-Daten durch auf der Cloud gehostete KI- und Analysetools zu nutzen. So hilft beispielsweise die vorausschauende Wartung von Industrieanlagen mit IoT-Sensordaten und AI-Modellen in der Cloud Fertigungsunternehmen dabei, die Verfügbarkeit zu verbessern und die Ausfallzeiten erheblich zu reduzieren.

Die Integration von KI und IoT eröffnet auch neue Möglichkeiten durch Hyperautomation. Echtzeitdaten von angeschlossenen Geräten können automatisierte Entscheidungsfindung und Workflows durchführen. Blockchains Fähigkeit, Daten über organisatorische Silos sicher zu teilen, erhöht das Potenzial von KI- und IoT-Zusammenarbeit. Wenn Geräte, Systeme und Handelspartner automatisiert Transaktionen zuverlässig transagieren, interagieren und validieren können, treibt sie Effizienzen an. So werden Blockchain und AI-powered Smart Contracts die Supply-Chain-Prozesse für Autohersteller wie Ford durch digitale Nachverfolgung von Teilen von Lieferanten optimieren. Dies reduziert die Papierarbeit und verbessert die Sichtbarkeit in den Bestand.

Globale KI im Omics Studies Market - Restraints

• Fachkräftemangel: Der Mangel an qualifizierten Arbeitskräften verringert das Wachstum der Einführung von Cloud-basierten Lösungen und Dienstleistungen in verschiedenen Branchen deutlich. Mit immer mehr Unternehmen, die die strategischen und operativen Vorteile des Cloud Computing erkennen, steigt die Nachfrage nach Cloud-Fähigkeiten und -Fähigkeiten exponentiell. Allerdings ist das Angebot von qualifizierten und erfahrenen Cloud-Profis bemüht, mit dieser hohen Nachfrage aufrechtzuerhalten.

Mehrere Faktoren tragen zur wachsenden Kompetenzlücke in Cloud-Technologien bei. Traditionelle IT-Trainingsprogramme fangen immer noch mit dem Innovationstempo im Cloud-Bereich auf. Cloud-Modelle erfordern neue Fähigkeiten rund um verteilte Systeme, Netzwerke, serverlose Architektur, Containerisierung, maschinelles Lernen usw. Auch die Umschulung bestehender Arbeitskräfte mit diesen neuen Alterstechnologien ist eine Herausforderung. Viele Bildungseinrichtungen haben noch Kurse zu entwerfen, die Studenten mit den relevanten Cloud-Fähigkeiten ausrüsten können. Dies behindert die Talentpipeline für Cloud-Jobs.

Gleichzeitig stehen schnell wachsende Cloud-Spieler selbst Schwierigkeiten bei der Rekrutierung ausreichend ausgebildeter Mitarbeiter. Laut einem Bericht des Weltwirtschaftsforums von 2022 sagte über die Hälfte der befragten Führungskräfte, dass sie in Bereichen wie Datenwissenschaft, Cloud Computing und Cybersicherheit erhebliche Talentengpässe aufweisen. Dieser Qualifikationsmangel wirkt als ein Hindernis für Unternehmen, Cloud-Funktionen vollständig zu nutzen und ihre digitale Transformation zu skalieren. Sie reduziert ihre Agilität und Innovationsgeschwindigkeit. Letztlich wirkt es sich feuchter auf das Tempo aus, in dem Unternehmen bereit sind, Cloud-Modelle zu übernehmen und ihre IT-Infrastruktur und Workloads in die Cloud zu migrieren.

• Hohe Einrichtungskosten und mangelnde Infrastruktur: Die Einführung von Cloud-basierten Lösungen erfordert erhebliche Investitionen in die Modernisierung bestehender Infrastrukturen und Netzwerke zur Unterstützung von Cloud-Technologien. Für viele Organisationen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen, können die für die Umsetzung der Cloud-Migration erforderlichen Vor-Ort-Investitionen oder die Errichtung einer neuen Cloud-fähigen Infrastruktur untersagt werden. Die Einrichtung von Cloud-Fähigkeiten wie virtuelle Server, Speicher, Netzwerkgeräte und Sicherheitsfunktionen erfordert nicht-triviale Ausgaben. Diese hohe Barriere für den Einstieg verhindert, dass viele potenzielle Kunden an erster Stelle in die Cloud übergehen. Angesichts ihrer begrenzten Budgets werden solche Organisationen durch die hohen Setup- und Migrationskosten, die mit der Cloud-Adoption verbunden sind, verschärft.

Darüber hinaus stellen in Entwicklungsländern und Fernbereichen der Mangel an Zugang zu High-Speed-Internet weiterhin Herausforderungen. Zuverlässige und schnelle Netzwerk-Konnektivität ist für Unternehmen und Einzelpersonen unerlässlich, um die Vorteile von Cloud-Services vollständig zu nutzen. Eine unzureichende Breitbanddurchdringung in Teilen Afrikas und Asiens ist jedoch ein Hindernis. So fehlen beispielsweise nach den neuesten Daten der Internationalen Telekommunikationsunion etwa 31 % der Haushalte in Indien seit 2021 noch im Internet. Die Unfähigkeit, eine nahtlose Datenübertragung zu gewährleisten, stellt für Organisationen in diesen Regionen Schwierigkeiten, ihre Workloads und Prozesse vollständig auf die Cloud zu übertragen. Infrastrukturdefizite beeinträchtigen die Nutzererfahrung und untergraben das Vertrauen in Cloud-Lösungen.

Abbildung 2. Globale KI in Omics Studies Marktanteil (%), Durch Angebot, 2023

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Globale KI in Omics Studies Markt- Neue Entwicklungen

Produkt- und Technologiestart

• Am 20. September 2023, DNAstack, ein Software-Unternehmen, startete Omics AI, eine revolutionäre neue Software-Suite für Omics und Gesundheitsforschung. Omics AI macht wissenschaftliche Erkenntnisse schneller und leistungsfähiger, indem sie Einblicke in föderierte Datennetze in Übereinstimmung mit offenen Standards der Global Alliance for Genomics & Health (GA4GH) ermöglicht. Das System wird von weltweit führenden Pharmaunternehmen, Krankenhäusern, Universitäten, Patientenvertretung Gruppen, Förderern, Sequenziereinrichtungen, Regierungsbehörden und Konsortien verwendet, um kollaborative Netzwerke in verschiedenen Forschungsbereichen zu wachsen.
• Am 14. April 2023, Bimodal, ein Biotechnologie-Unternehmen, startete seine neue Duet Multiomics-Lösung, die es sagt, zeigt die kombinatorische Kraft der genetischen und epigenetischen Informationen aus einer einzigen Low-Volume-Probe. Die Duet Multiomics-Lösung ist die weltweit erste Single-Base-Resolution Sequenzing-Technologie, die das gleichzeitige phasengesteuerte Lesen von genetischen und epigenetischen Informationen in einer einzigen Probe mit einem Workflow mit jedem Sequenzer ermöglicht.
• Im November 2022 startete Amazon Web Services, Inc., ein Cloud Computing-Unternehmen, Amazon Omics für Präzisionsmedizin. Amazon Omics ist eine Cloud-basierte Plattform, die Sicherheit, Skala und die für die genomische Datenspeicherung und -analyse benötigte Verarbeitungsleistung bietet, wodurch der Bedarf an spezialisierten Infrastrukturen und Workflows entfällt.

Akquisition und Zusammenarbeit

• Am 6. November 2023 gab OWKIN, ein Biotechnologie-Unternehmen und 10x Genomics, Inc., ein Biotechnologie-Unternehmen, bekannt, dass sie eine Vereinbarung geschlossen haben, um 10x Genomics räumliche Omics und einzellige Technologien hinzuzufügen, um in der Tumoranalyse für die therapeutische Entdeckung zu arbeiten.
• Am 4. September 2023, Intelligent OMICS Ltd, ein Biotechnologie-Unternehmen, hat eine AI-getriebene Forschungskooperation mit Janssen Global Services, LLC, Pharmaunternehmen, Die Zusammenarbeit mit Janssen Global Services, LLC, bewertet neue biologische Ziele für die Behandlung von Hämatologiekrebs.

Top Companies in Global AI in Omics Studies Market

• Thermo Fisher Scientific
• Agile Technologien
• Illumina
• BGI Genomics
• Dassault
• Qiagen
• Waters Corporation
• GE Healthcare
• Amazon Web Services, Inc
• Bruxelles
• Danaher

Definition: Künstliche Intelligenz (KI) ist ein leistungsfähiger Ansatz zur Lösung komplexer Probleme in der Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Omics-Daten sowie der Integration von Multi-Omik und klinischen Daten. In den letzten Jahren hat AI bemerkenswerte Durchbrüche in verschiedenen biomedizinischen Bereichen ermöglicht, wie genomische Varianteninterpretation, Proteinstrukturvorhersage, Krankheitsdiagnose und Medikamentenentdeckung.