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

Globale Künstliche Intelligenz (KI) im Pharmamarkt Size and Trends

Globale künstliche Intelligenz (KI) im pharmazeutischen Markt wird geschätzt auf USD 1.108.1 Mn in 2024 und wird voraussichtlich erreichen USD 7,776,2 Mn bis 2031, eine jährliche Wachstumsrate von (CAGR) von 32,1% von 2024 bis 2031.

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Der Markt zeigt Wachstum aufgrund steigender Investitionen von wichtigen pharmazeutischen Akteuren in KI-Technologien. AI helfen Pharmaunternehmen bei der Beschleunigung des Drogenentdeckungsprozesses und der Präzisionsmedizin. Machine Learning und Deep Learning Algorithmen helfen auch bei der Analyse von großen Gesundheits- und klinischen Datensätzen zum besseren Verständnis von Krankheiten. Darüber hinaus können steigende chronische Krankheiten durch Veränderung des Lebensstils und zunehmender Fokus auf die Entwicklung gezielter Therapien die Nachfrage nach KI in der Pharmaindustrie steigern. Die Personalisierung der Behandlung auf Basis des genetischen Make-ups von Patienten mit AI kann in naher Zukunft neue Möglichkeiten für die Marktteilnehmer bieten.

Beschleunigung der Drug Discovery Timeline mit KI

Die Pharmaindustrie war immer unter großem Druck, neue Medikamente schneller auf den Markt zu bringen, um den wachsenden Bedürfnissen von Patienten weltweit gerecht zu werden. Die traditionellen Methoden der Drogenentdeckung, die sich ausschließlich auf den menschlichen Intellekt und die Experimentation verlassen, haben sich jedoch als unwirksam erwiesen, um diese Nachfrage zu wahren. Die Verschiebung durch Petabytes der wissenschaftlichen Literatur und klinischen Daten, um neue Drogenziele zu identifizieren und neue Moleküle zu entwerfen, dauert oft Jahre der mühsamen Forschung. So spielt KI eine transformative Rolle, indem sie menschliche Fähigkeiten mit seinen fortschrittlichen Rechenkräften und der Fähigkeit, massive Volumen von unstrukturierten Daten zu analysieren. Machine Learning und Deep Learning Algorithmen werden verwendet, um in-silico-Screening von Millionen von potenziellen Drogen Kandidaten gegen bekannte Drogenziele innerhalb von Stunden durchzuführen. Natürliche Sprachverarbeitungsmodelle analysieren die Literatur, um Assoziationen zu finden und zu extrahieren, erforschte nie Erkenntnisse und spart signifikante Zeit für die manuelle Datenüberprüfung. KI-Tools unterstützen auch bei schlag-to-lead-Optimierungsprozessen durch genaue Vorhersage von Arzneimitteleigenschaften und Nebenwirkungen in frühen Phasen selbst. Pharma-Giganten haben begonnen, diese Fähigkeiten von KI angeboten zu nutzen. Zum Beispiel hat Bayer mit einem KI-Start zusammengearbeitet, um maschinelles Lernen auf Proteinstrukturen anzuwenden, um die Drogenentdeckung gegen Krebs zu beschleunigen und Herz-Kreislauferkrankungen. Pfizer arbeitete mit IBM's Watson zusammen, um seine FuE-Produktivität durch kognitives Computing zu verbessern. Solche strategischen KI-Integrationen zeigen das Potenzial, Jahre von traditionellen Entdeckungs-Zeitlinien abzuwenden. Wenn dieser Trend weitergeht, könnte AI vollständig in Pharma-Workflows eingebettet werden, um jeden Schritt von der Zielidentifikation zu klinischen Studien zu beschleunigen.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Ausschreibungen für spezialisierte Biologik und gezielte Therapien

Investitionen in künstliche Intelligenz durch Pharmaunternehmen können die künstliche Intelligenz (KI) im pharmazeutischen Marktwachstum vorantreiben. Pharmazeutische Giganten nutzen zunehmend KI-Systeme, um Drogenentdeckungsprozesse zu beschleunigen und effizienter zu machen. KI hat das Potenzial, riesige Tranchen medizinischer Daten schneller zu analysieren und neue Erkenntnisse zu entdecken, die Menschen vermissen können. Dies hilft Pharmaunternehmen, die Kosten für die Entdeckung von Drogen und Zeit zu reduzieren, da KI die menschlichen Bemühungen ergänzt. So haben z.B. viele Spitzenunternehmen wie Pfizer, Merck, GSK und AstraZeneca ihre KI-Investitionen in den letzten Jahren verstärkt. Gemäß den von der Weltorganisation für geistiges Eigentum der Vereinten Nationen im Jahr 2022 veröffentlichten Daten hatten Pharmapatent-Anmeldungen im Zusammenhang mit AI zwischen 2020 und 2021 aufgrund von Anwendungen in der Präzisionsmedizin und klinischen Studien um mehr als 30 % zugenommen. Drogenhersteller nutzen AI für Aufgaben wie die Analyse genetischer Daten, um personalisierte Behandlungen zu entwickeln, klinische Studienrekrutierung zu verbessern und die Drogensicherheit zu überwachen. KI-Algorithmen können auch potenzielle Nebenwirkungen von neuen Molekülen früh im Drogenentdeckungsprozess von riesigen chemischen und biologischen Datenbanken vorhersagen, die oft Millionen von Dollar und Jahren der Forschung spart, wenn rot markiert früh. Die Anwendungen von AI werden in den nächsten 5 Jahren, nach einem 2021-Bericht der Weltgesundheitsorganisation, zur Transformation von Medikamentenentdeckung, Krankheitsvorsorge, Behandlungsempfehlung und Fernpatientenüberwachung entwickelt. Dies wird wahrscheinlich die Entdeckung neuer Heilungen beschleunigen und die Wirksamkeit der Behandlung steigern. KI stellt auch wichtige Herausforderungen rund um Datenschutz, Voreingenommenheit und regulatorische Compliance dar, die eine sorgfältige Rücksicht auf die Realisierung ihrer vollen Vorteile benötigen. Investitionen in diese Transformationstechnologie können enorme Chancen für Innovation und Effizienzgewinne in der Pharmaindustrie mit Auswirkungen auf bessere Gesundheitsergebnisse weltweit bieten.

Key Takeaways von Analyst:

Als Medikamentenentdeckung und klinische Studien verlassen sich zunehmend auf die Analyse großer und komplexer Datensätze, AI-Tools, die sich durch molekulare Bibliotheken und medizinische Aufzeichnungen schneller verschieben können als Menschen gewinnen Popularität. Pharmaunternehmen haben mit der Übernahme von KI/Maschine-Erlernung begonnen, um Drogenentdeckungsprozesse zu optimieren und die Produktivität zu maximieren. Die Fähigkeit von KI, massive Datenmengen zu knacken und subtile Muster zu identifizieren, die Menschen vermissen können, kann revolutionieren, wie neue Drogen entwickelt werden.

Nordamerika dominiert derzeit den Markt aufgrund schwerer Investitionen von großen Marktteilnehmern in der Region, um AI-powered Drug Discovery Plattformen zu entwickeln. Die Region Asien-Pazifik wird jedoch aufgrund der chinesischen und indischen Märkte mit der schnellsten Annahme von KI-Werkzeugen in der Pharmaindustrie rechnen. Diese Nationen sind Zeuge der rasant wachsenden FuE-Ausgaben und der Betäubung von Gesundheitssektoren.

Datensicherheit und mangelnde Expertise können das Marktwachstum behindern. Da AI-Modelle nur so gut sind, wie die von ihnen erlernten Daten, wird die Sicherstellung der Privatsphäre des Patienten und des Datenschutzes für das Vertrauen des Nutzers von größter Bedeutung sein. Pharmafirmen müssen auch in die Umschulung bestehender Arbeitspools investieren, um die Qualifikationslücke bei der Ausbildung von KI-Modellen und der Interpretation von Ergebnissen zu überbrücken.

Market Challenges: Mangel an kuratierten Pharma-Datensätzen für maschinelles Lernen

Der Mangel an kuratierten Pharma-Datensätzen kann die künstliche Intelligenz (KI) im pharmazeutischen Marktwachstum behindern. Pharmaunternehmen sammeln umfangreiche Datenmengen aus verschiedenen Stadien der Drogenentdeckung, klinische Studien und Postmarketing. Die meisten dieser Daten liegen jedoch in Silos und sind weder interoperabel noch standardisiert. Die Heilung dieser disorganisierten Daten in einheitliche, gut strukturierte Formate, die speziell für maschinelle Lernanwendungen entwickelt wurden, ist äußerst anspruchsvoll. Ohne umfassende, qualitativ hochwertige markierte Datensätze haben AI-Algorithmen begrenzte Trainingsdaten, um fortgeschrittene Modelle zu entwickeln, die die Drogenentdeckung und Präzisionsmedizin beschleunigen können. KI hat die Macht, durch Petabyte unstrukturierter Daten zu verschieben, um neue Erkenntnisse über Krankheiten, Drogenziele und Therapien zu zeigen. Es kann auch subtile Muster glänzen, die menschliche Analytiker vermissen können. aber der Mangel an interoperablen, gekennzeichneten Datensätzen begrenzt die Fähigkeit von AI-Modellen, aus realen Beweisen im Maßstab zu lernen. Dadurch sind vielversprechende KI-Anwendungen wie prädiktive Toxikologie, Krebssubtypisierung und personalisierte Behandlungsempfehlungen auf industrieller Ebene schwierig umzusetzen. Diese Herausforderung verlangsamt die Integration von KI in Mainstream-Medikament-Workstreams. KI-basierte Ansätze konnten aufgrund des unzureichenden Pharma-Datenzugangs für das Training nur präklinische Testzeiten um rund 10% reduzieren. Mehr umfassende Datensätze, die Informationen aus verschiedenen Quellen teilen, könnten Algorithmen helfen, viel größere Effizienz zu erzielen.

Marktchancen: Annahme künstlicher Intelligenz zur Zielidentifizierung und Validierung

Die Annahme künstlicher Intelligenz zur Zielidentifizierung und Validierung bietet eine große Chance auf dem globalen künstlichen Intelligenz auf dem Pharmamarkt. KI hat das Potenzial, die Drogenentdeckung zu revolutionieren, indem Pharmaunternehmen helfen, neue Drogenziele effizienter zu identifizieren und zu validieren. Zielidentifizierung und Validierung ist ein entscheidender, aber langwieriger Prozess, der oft Jahre mit traditionellen Forschungsmethoden dauert. KI-Technologien wie maschinelles Lernen können dazu beitragen, große Mengen biologischer und chemischer Daten zu analysieren, um potenzielle Drogenziele und ihre Eigenschaften viel schneller zu ermitteln. Dies kann die frühen Drogenentdeckungsbemühungen deutlich beschleunigen und Patienten schneller neue Therapien bringen. Mehrere Pharmaunternehmen haben bereits begonnen, zu untersuchen, wie KI die Zielidentifikation transformieren kann. So hat Bristol Myers Squibb beispielsweise mit Anthropic zusammengearbeitet, um auf biologische Datensätze selbstüberwachte Lernmodelle anzuwenden, um neue Ziele für Krankheiten wie Krebs vorzuschlagen. Viele andere große Pharmaunternehmen wie AstraZeneca, Pfizer und Janssen haben auch Kooperationen initiiert, die maschinelles Lernen auf Genomsequenzierungs- und Proteinstrukturdaten anwenden, um neue Zielhypothesen zu erzeugen. Mit zunehmender Nutzung von realen Gesundheitsdaten wird AI auch dazu verwendet, Verbände zu entdecken und potenzielle Drogenziele auf Basis von Krankheitsergebnissen in Patientendatensätzen zu identifizieren. Die weit verbreitete Annahme von KI zur Zielidentifizierung hat das Potenzial, die Erfolgsquoten der Drogenentdeckung in den kommenden Jahren erheblich zu verbessern. Nach einem 2021-Bericht der Inter-Agency-Task Force der Vereinten Nationen über die Finanzierung der Entwicklung haben traditionelle Methoden zur Drogenentdeckung derzeit eine geringe Erfolgsrate von rund 5%, was zu hohen Kosten für Pharmaunternehmen führt.

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Durch Bereitstellungsmodus - Erschwinglichkeit und Skalierbarkeit Kraftstoffwachstum bei der Bereitstellung von Cloud in der pharmazeutischen KI

Im Einsatzmodus wird das Cloud-Segment aufgrund seiner Erschwinglichkeit und Skalierbarkeit geschätzt, um den höchsten Marktanteil von 58,1% im Jahr 2024 beizutragen. Pharmazeutische Unternehmen, insbesondere Start-ups und kleine bis mittlere Unternehmen, stehen unter ständigem Druck, um Kosten zu kontrollieren und Kapitalrendite zu maximieren. Die Bereitstellung von KI-Lösungen vor Ort erfordert großes Vor-Ort-Kapital für die Hardwarebeschaffung, die Instandhaltung von Infrastruktur und die Einstellung von IT-Personal für die Verwaltung. Das Cloud-Modell eliminiert diese Kosten durch die Bereitstellung von KI-Diensten auf Basis von Pay-per-Use-Abonnement. Die Unternehmen können die Fähigkeiten schnell erweitern, da ihre Bedürfnisse sich entwickeln, ohne dass schwere Infrastrukturinvestitionen getätigt werden müssen. Cloud sorgt für ständige Updates und Upgrades, um auf den neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie zu bleiben. Diese Vorteile haben die Cloud zur bevorzugten Wahl für die Bereitstellung von pharmazeutischen KI-Anwendungen über kleine Moleküle Drug Discovery, Biologics Development, klinische Studien und personalisierte Medizin gemacht.

Durch Technologie- Deep Learning dominiert die KI-Technologie

In Bezug auf Technologie wird das Deep Learning-Segment geschätzt, um den höchsten Marktanteil von 42,2 % im Jahr 2024 beizutragen, da er direkt von großen und komplexen unstrukturierten Datensätzen lernen kann. Pharmazeutische R&D basiert auf massiven genomischen, bildgebenden, chemischen und Patientendaten, um die Präzision der Drogenmechanismen und Krankheiten zu steuern. Traditionelle KI-Techniken kämpfen, um sinnvolle Erkenntnisse aus solchen gigantischen und unorganisierten Informationspools zu gewinnen. Deep Learning Algorithmen ermöglichen die automatisierte Merkmalstechnik, komplexe Muster in molekularen, biologischen und klinischen Daten direkt ohne menschliche Intervention zu erkennen. Diese Selbstlernfähigkeit macht tiefes Lernen extrem gut geeignet für Anwendungen über Zielidentifikation, Compound Screening, Biomarker-Erkennung und klinische Studienteilnehmer Rekrutierung in der Pharmaindustrie. Seine Dominanz wird fortgesetzt, da biomedizinische Datensätze in Größe und Umfang mit aufstrebenden Omics Technologien und der Digitalisierung der Gesundheitsversorgung erweitern.

Durch Angebot - Software Dominate als Pharma AI bewegt sich zur Kommerzialisierung

In Bezug auf das Angebot wird das Software-Segment geschätzt, um den höchsten Marktanteil von 54% in 2024, aufgrund der Reifung von pharmazeutischer KI in kommerziell eingesetzte Lösungen beizutragen. Frühe experimentelle Implementierungen stützten sich mehr auf spezialisierte KI-Hardware. Als Kernalgorithmen stabilisierten und regulatorisches Vertrauen in AI wuchsen, begünstigten Pharmaunternehmen eigenständige Software-Tools, die nahtlos in bestehende IT-Infrastruktur und regulatorische Compliance-Workflows integriert werden können. Softwareprogramme bieten eine kostengünstigere Option als Hardware, um KI-Technologien über den klinischen und kommerziellen Lebenszyklus zu skalieren. Diese stellen eine konfigurierbare Schnittstelle für verschiedene Benutzerfunktionen dar, während sie die zugrunde liegenden maschinellen Lern- und Datenverarbeitungsaufgaben nahtlos bearbeitet. Diese eigenständige und dennoch interoperable Natur der KI-Software ermöglicht es Pharmaunternehmen, die KI-Ausgänge nach ihrem Validierungs- und Dokumentationsbedarf vollständig zu kontrollieren. Die Umstellung auf kommerzielle Software katalysiert einen breiteren Einsatz von KI über R&D-Labore hinaus in reale Entscheidungsfindung in Bereichen wie Pharmakovigilanz und medizinische Angelegenheiten.

Regional Insights

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Nordamerika dominiert die künstliche Intelligenz (KI) im Pharmamarkt mit einem geschätzten Marktanteil von 41,2% im Jahr 2024. Die USA sind Heimat vieler großer Pharmaunternehmen, die in KI-Technologien deutlich investiert haben. Unternehmen betrachten KI als kritisch für die Drogenentdeckung, reduzieren Kosten und Zeit auf den Markt. Große Unternehmen wie Pfizer, Johnson & Johnson, Merck und andere haben engagierte KI-Divisionen und Labors mit dem Fokus auf die Automatisierung von Drogenentdeckungsprozessen eingerichtet. Lokale Startups in diesem Bereich erhalten zudem eine starke Förderunterstützung, sodass sie innovative Lösungen leisten können. Die Region verfügt über eine hochqualifizierte Belegschaft mit Know-how in Bereichen wie Informatik, Data Science und Healthcare. Dieser Talentpool hilft dabei, technische Herausforderungen zu bewältigen und KI-gestützte Werkzeuge effizient einzusetzen.

Asia Pacific ist der am schnellsten wachsende Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Pharmaindustrie. Länder wie China und Indien bieten eine kostengünstige Basis für globale Pharmaunternehmen zur Gründung von KI-Forschungszentren. Beide Nationen haben auch einen heimischen Markt, der kostengünstige Drogenentwicklungsfunktionen benötigt. Chinas Regierung fördert diesen Sektor aktiv im Rahmen seiner "Made in China 2025" Kampagne. Für ausländische Direktinvestitionen werden erhebliche finanzielle Anreize gewährt. Mehrere Sino-Amerikaner Joint Ventures haben sich für die Anwendung von Deep Learning auf komplexe Gesundheitsprobleme in Asien entwickelt. In Indien zielt die Regierung darauf ab, die Generikaproduktion und die digitale Gesundheitsversorgung durch öffentlich-private Partnerschaften mit KI zu erhöhen.

Market Report Scope

Key Developments

• Im Mai 2024, In den Warenkorb. Biotechnology Unternehmen kündigte eine strategische Zusammenarbeit mit Oregon Therapeutics an, um die Entwicklung von XCE853, einer Proteindisulfid-Isomerase (PDI) Inhibitor-Kandidat für verschiedene Krebsindikationen zu optimieren. Die RADR KI-Plattform von Lantern soll Biomarker und Wirksamkeitssignaturen von XCE853 über solide Tumore identifizieren und die Präzision in der klinischen Entwicklung und Patientenauswahl verbessern.
• Im Dezember 2023, Merck, ein prominentes Wissenschafts- und Technologieunternehmen, führte AIDDISON, eine wegweisende Drogenentdeckungssoftware ein. Es dient als erste Software-as-a-Service-Plattform, die SynthiaTM retrosynthesis Software Application Programmierschnittstelle (API) integriert, virtuelles Moleküldesign mit praktischer Manufakturabilität verbindet.
• Im August 2023, Parexel, eine führende klinische Forschungsorganisation (CRO), und Partex, der Pionier in Data-to-drugs Pharma-Plattformen, bildete eine bevorzugte strategische Allianz. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, AI-powered-Lösungen zu nutzen, um die Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten weltweit für biopharmazeutische Kunden zu beschleunigen und gleichzeitig Portfoliorisiken im Zusammenhang mit ihren Vermögenswerten zu reduzieren.
• Im Juni 2023 hatte IQVIA, ein weltweit führender Anbieter von fortschrittlichen Analytik-, Technologielösungen und klinischen Forschungsdienstleistungen für die Life Sciences-Branche, den "Best AI-based Solution for Healthcare" Award in den sechs jährlichen AI Breakthrough Awards gewonnen. Diese Auszeichnungen erkennen Top-Unternehmen, Technologien und Produkte auf dem globalen künstlichen Intelligenz (KI) Markt.

*Definition: Künstliche Intelligenz (KI) auf dem pharmazeutischen Markt bezieht sich auf die Verwendung fortgeschrittener maschinelles Lernen und kognitiver Technologien, um neue Drogenkandidaten zu entdecken, Behandlungspläne zu personalisieren und klinische Studien zu beschleunigen. AI hilft Pharmaunternehmen dabei, umfangreiche Daten aus Forschung, klinischen Studien, elektronischen Gesundheitsdaten und wissenschaftlichen Literatur zu analysieren, um Krankheitsmechanismen besser zu verstehen und gezieltere Medikamente schneller zu entwickeln. KI hat das Potenzial, die Drogenentdeckungs- und Entwicklungsprozesse durch Automatisierung repetitiver Aufgaben deutlich voranzutreiben und Erkenntnisse zu enthüllen, die für den Menschen schwierig gewesen wären, allein zu sehen. Dies kann Pharmaunternehmen helfen, Kosten zu senken und innovative neue Behandlungen für Patienten schneller zu bringen.

Market Segmentation

• Einsatzmodus Insights (Revenue, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Wolken
  • On-Premise
• Insights (Revenue, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Hardware
  • Software
  • Dienstleistungen
• Technologie-Insights (Revenue, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Natürliche Sprachverarbeitung
  • Context-Aware Processing
  • Deep Learning
  • Abfragemethode
  • Sonstige
• Drogentyp Insights (Revenue, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Große Moleküle
  • Kleine Moleküle
• End User Insights (Revenue, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Pharma und Biotechnologie Unternehmen
  • Krankenhäuser und diagnostische Zentren
  • Akademische und Forschungsinstitute
  • Sonstige
• Regionale Einblicke (Revenue, USD Mn, 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
  • NVIDIA Corporation
  • IBM Corporation
  • Exscientia
  • Insilico Medizin
  • Atomwise, Inc.
  • Cloud Pharmaceuticals, Inc.
  • Cyclica Inc.
  • Envisagenics, Inc.
  • Numerate, Inc.
  • Schrödinger, Inc.
  • Standigment
  • Turbine.ai
  • BenevolentAI
  • Recursion Pharmazeutika
  • Owkin, Inc.
  • XtalPi Inc.
  • Valo Gesundheit
  • Abs.