DEEP LEARNING IN DRUG DISCOVERY UND DIAGNOSTICS MARKT ANALYSIS

Deep Learning ist maschinelles Lernen, das große Volumina von markierten und unmarkierten Daten zusammen mit multidimensionalen und komplexen Daten mit nicht-trivialen Mustern analysiert. Es wird darauf geachtet, ein Ersatz für manuelle Feature-Engineering mit unübertroffenem Feature-Learning zu sein. Massiver Einfluss von Multimodalitätsdaten in jüngster Zeit erfordert die Nutzung künstlicher Intelligenz für Datenanalysen in Gesundheitsinformationssystemen. Dies wiederum hat die Einführung analytischer datengesteuerter Modelle zur Folge, die auf maschinellem Lernen in Gesundheitsinformatik beruhen. Dies wird voraussichtlich einer der entscheidenden Faktoren sein, die das Wachstum des tiefen Lernens im Bereich der Drogenentdeckung und Diagnostik in naher Zukunft unterstützen. Deep Learning in Drug Discovery and Diagnostics Market ist eine anstehende Technik, die in künstlichen neuronalen Netzwerken tief verwurzelt ist und in naher Zukunft an Traktion gewinnt. Es wird erwartet, sich als wichtiges Werkzeug zu entwickeln, um das Gesundheitsinformationssystem zu erlernen und die Zukunft des Gesundheitssektors und der künstlichen Intelligenz neu zu strukturieren. Schnelle Entwicklungen im computerbasierten Betrieb und eine effiziente und schnelle Datenspeicherung tragen ebenfalls zur schnellen Technologieaufnahme bei. Die Technik generiert automatisch optimale High-Level-Features mit semantischer effektiver Input-Dateninterpretation, die erwartet wird, dass das Wachstum des tiefen Lernens im Drogen- und Diagnostikmarkt im Prognosezeitraum (2016–2024) unterstützt wird.

Deep Learning in Drug Discovery und Diagnostics Market Taxonomy:

Anwendung

• Drogenentdeckung
• Diagnostik
• Forensische Interventionen
• Sonstige

Durch Endverwendung Industrie

• Pharmaunternehmen
• Biotechnologie Unternehmen
• Vertragsforschungsorganisationen
• Healthcare IT

Die Bereitstellung von Zeitintervallen bei der Drogenentdeckung soll das Wachstum des tiefen Lernens im Drogenentdeckungs- und Diagnostikmarkt unterstützen:

Herkömmlich wurde Drogenentdeckung und Drogenentwicklung als komplexer und zeitraubender Prozess angesehen. Es werden verschiedene analytische Ansätze verwendet, um die Entwicklungen weiterzuverwenden. Neueste Methoden wie Data Mining, Homologie Modellierung, konventionelles maschinelles Lernen und seine biologisch inspirierte Zweigtechnik, Deep Learning sind die Quellen für die Drogenentdeckungsmethoden der nächsten Generation. Der oben erwähnte Grund ist es, die Wachstumsrate des tiefen Lernens im Drogen- und Diagnostikmarkt zu fördern. Darüber hinaus nutzen Organisationen der Gesundheits- und Life Sciences künstliche Intelligenz und tiefgreifende Lernansätze, um ihr Produktportfolio zu verbessern.

Pharmazeutische Unternehmen und andere Arzneimittelhersteller konzentrieren sich auf die Integration in das tiefe Lernen in der Drogenentdeckung und -diagnostik, um neuartige Behandlungen einzuführen, um die zunehmende Belastung von Krankheiten wirksam zu bewältigen. Dies würde dazu beitragen, dass prospektive Medikamente die Quelle jeglicher Beschwerden angreifen, zusammen mit der Zufriedenheit der restriktiven metabolischen und toxischen Zwänge. Wie bereits erwähnt, beinhaltet die Drogenentdeckung erhebliche Investitionen in Zeit und Ressourcen, und das Ergebnis ist ziemlich unsicher. Ein tiefes Lernen in der Drogenentdeckung und Diagnostik spielt eine zentrale Rolle bei der Erhöhung der Wahrscheinlichkeit, ein erfolgreiches Ergebnis zu erzielen. Es wird erwartet, dass dies ein entscheidender Treiber für das tiefe Lernen im Drogen- und Diagnostikmarkt in der Prognosezeit ist.

Der Aufstieg in der Anzahl der Anwendungen wird gefördert, um das Wachstum des tiefen Lernens im Drogenentdeckungs- und Diagnostikmarkt zu fördern:

Der globale Deep Learning in Drug Discovery und Diagnostics-Markt wird konsolidiert, wobei die wichtigsten Akteure aufgrund ihrer umfangreichen Expertise im Bereich künstlicher Intelligenz den maximalen Anteil halten, der durch mehrere Jahre intensive Studien erreicht wird. Spieler auf dem Markt entwickeln neue Techniken, um die Art der diagnostischen Biomarker und Drogenentdeckung durch große Ausgaben für FuE zu verstehen. Zum Beispiel, Google Inc. macht signifikante Fortschritte in Bezug auf das bessere Verständnis der täglichen Gesundheit und Wohlbefinden Gewohnheiten, um auf die globalen Gesundheits-Bedenken in der bestmöglichen Weise zu erreichen.

Zu den wichtigsten Akteuren des tiefen Lernens im Drogen- und Diagnostikmarkt gehören Google Inc., IBM Corp., Microsoft Corporation, Qualcomm Technologies, Inc., General Vision Inc., Insilico Medicine, Inc., NVIDIA Corporation, Zebra Medical Vision, Inc., Enlitic, Ginger.io, MedAware und Lumiata.

Schlüsselentwicklungen

Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten im Zusammenhang mit dem tiefen Lernen in der Drogenentdeckung und Diagnostik sollen das Marktwachstum fördern. Zum Beispiel, am 2. September 2019, Insilico Medicine Hong Kong Ltd. berichtete Entwicklung eines tiefen generativen Modells, generatives Tensorial Verstärkungslernen (GENTRL), für de novo Small-Molecule Design. GENTRL wurde verwendet, um potente Inhibitoren des Discoidin-Domainrezeptors 1 (DDR1), eines Kinase-Ziels, das in Fibrose und anderen Krankheiten in 21 Tagen impliziert wurde, zu entdecken.

Schlüsselakteure auf dem Markt konzentrieren sich auf die Annahme von Kooperations- und Partnerschaftsstrategien zum Einstieg in den aufstrebenden Markt. Zum Beispiel, im Februar 2019, Juvenescence AI, Ltd., ein Arzneimittelentwicklungsunternehmen konzentrierte sich auf die Bekämpfung von alternden und altersbedingten Krankheiten, kooperierte mit NetraMark Corp., einem Unternehmen, das maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um fehlgeschlagene Drogen neu zu gestalten, um ein Joint Venture zu bilden, NetraPharma.

Wichtige Marktteilnehmer konzentrieren sich auch auf die Förderung ihrer Produktentwicklung. Zum Beispiel, im August 2019, Verisim Life, Inc., ein U.S.-basiertes Biotechnologie-Startup, das AI-powered Biosimulationen verwendet, um Tierarzneimitteltests zu ersetzen, gab bekannt, dass es $ 5,2 Millionen in einer Runde von Finanzierung durch Serra Ventures und OCA Ventures erhöht.