INTELLIGENCE ARTIFICIELLE MONDIALE (IA) SUR LE MARCHé PHARMACEUTIQUE SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)
L'intelligence artificielle mondiale (IA) sur le marché pharmaceutique est estimée à USD 1 108,1 millions en 2024 et devrait atteindre USD 7 776,2 D'ici 2031, présentant un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 32,1% entre 2024 et 2031.
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Le marché connaît une croissance en raison de l'investissement croissant des principaux acteurs pharmaceutiques dans les technologies de l'IA. L'IA aide les entreprises pharmaceutiques à accélérer le processus de découverte de médicaments et la médecine de précision. L'apprentissage automatique et les algorithmes d'apprentissage profond aident également à analyser les grands ensembles de données médicales et cliniques pour mieux comprendre les maladies. En outre, l'augmentation des maladies chroniques dues à l'évolution du mode de vie et l'accent mis de plus en plus sur le développement de thérapies ciblées peuvent stimuler la demande d'IA dans l'industrie pharmaceutique. La personnalisation du traitement basée sur la composition génétique des patients utilisant l'IA peut offrir de nouvelles opportunités aux acteurs du marché dans un avenir proche.
Accélérer le délai de découverte des médicaments avec l'IA
L'industrie pharmaceutique a toujours subi d'immenses pressions pour mettre sur le marché de nouveaux médicaments à un rythme plus rapide afin de répondre aux besoins croissants des patients dans le monde entier. Cependant, les méthodes traditionnelles de découverte de médicaments, qui reposent uniquement sur l'intelligence et l'expérimentation humaines, se sont révélées inefficaces pour répondre à cette demande. Il faut souvent des années de recherches laborieuses pour trouver de nouvelles cibles et concevoir de nouvelles molécules. Ainsi, l'IA joue un rôle de transformation en augmentant les capacités humaines avec ses capacités informatiques avancées et sa capacité à analyser des volumes massifs de données non structurées. Des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond sont utilisés pour effectuer un dépistage in-silico de millions de candidats potentiels à des médicaments contre des cibles connues en quelques heures. Les modèles de traitement du langage naturel analysent la littérature afin de trouver des associations et d'extraire des renseignements qui n'ont jamais été explorés. Les outils d'IA aident également les processus d'optimisation de pointe en prédisant avec précision les propriétés médicamenteuses et les effets secondaires aux premiers stades. Les géants pharmaceutiques ont commencé à tirer parti de ces capacités offertes par l'IA. Par exemple, Bayer s'est associé à une startup d'IA pour appliquer l'apprentissage automatique sur les structures protéiques pour accélérer la découverte de médicaments contre le cancer et maladies cardiovasculaires. Pfizer a collaboré avec Watson d'IBM pour améliorer sa productivité en R-D grâce à l'informatique cognitive. De telles intégrations stratégiques de l'IA démontrent la possibilité de réduire les délais de découverte traditionnels. Si cette tendance se poursuit, l'IA pourrait s'intégrer pleinement dans les flux de travail des produits pharmaceutiques pour accélérer chaque étape, de l'identification des cibles aux essais cliniques.
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Progrès dans les produits biologiques spécialisés et les thérapies ciblées
La hausse des investissements dans l'intelligence artificielle par les sociétés pharmaceutiques peut stimuler l'intelligence artificielle (IA) dans la croissance du marché pharmaceutique. Les géants pharmaceutiques tirent de plus en plus parti des systèmes d'IA pour accélérer les processus de découverte de médicaments et les rendre plus efficaces. L'IA a le potentiel d'analyser d'énormes tranches de données médicales plus rapidement et de découvrir de nouvelles idées que les humains peuvent manquer. Cela aide les entreprises pharmaceutiques à réduire les coûts de découverte de médicaments et le temps que l'IA complète les efforts humains. Par exemple, de nombreuses sociétés pharmaceutiques comme Pfizer, Merck, GSK et AstraZeneca ont augmenté leurs investissements dans l'IA ces dernières années. Selon les données publiées par l'Organisation Mondiale de la Propriété Intellectuelle des Nations Unies en 2022, les dépôts de brevets pharmaceutiques liés à l'IA ont augmenté de plus de 30 % entre 2020 et 2021 en raison de demandes de médecine de précision et d'essais cliniques. Les fabricants de médicaments utilisent l'IA pour des tâches comme l'analyse de données génétiques pour élaborer des traitements personnalisés, améliorer le recrutement d'essais cliniques et surveiller l'innocuité des médicaments. Les algorithmes d'IA peuvent également prédire les effets secondaires potentiels de nouvelles molécules au début du processus de découverte de médicaments à partir d'énormes bases de données chimiques et biologiques qui économisent souvent des millions de dollars et des années de recherche si rouge signalé tôt. Selon un rapport de l'Organisation mondiale de la santé publié en 2021, les applications de l'IA devraient transformer la découverte de médicaments, le dépistage des maladies, la recommandation de traitement et la surveillance à distance des patients au cours des cinq prochaines années. Cela accélérera probablement la découverte de nouveaux traitements et stimulera l'efficacité du traitement. L'IA pose également d'importants défis en matière de confidentialité des données, de partialité et de conformité réglementaire, qui doivent être soigneusement pris en considération pour en tirer tous les avantages. L'augmentation des investissements dans cette technologie de transformation peut offrir d'immenses possibilités d'innovation et de gains d'efficacité dans l'industrie pharmaceutique, avec des implications pour de meilleurs résultats en matière de santé partout dans le monde.
Tâches clés de l'analyste :
Comme la découverte de médicaments et les essais cliniques reposent de plus en plus sur l'analyse d'ensembles de données vastes et complexes, les outils d'IA qui peuvent passer par les bibliothèques moléculaires et les dossiers médicaux plus rapidement que les humains gagnent en popularité. Les entreprises pharmaceutiques ont commencé à adopter l'IA/apprentissage automatique pour rationaliser les processus de découverte de médicaments et maximiser la productivité. La capacité de l'IA de réduire des quantités massives de données et d'identifier des modèles subtils que les humains pourraient manquer peut révolutionner la façon dont de nouveaux médicaments sont développés.
À l'heure actuelle, l'Amérique du Nord domine le marché en raison des investissements considérables consentis par les principaux acteurs du marché de la région pour mettre au point des plateformes de découverte de médicaments alimentées par l'IA. Toutefois, la région de l'Asie-Pacifique devrait connaître l'adoption la plus rapide d'outils d'IA dans l'industrie pharmaceutique en raison des marchés chinois et indiens. Ces pays connaissent une croissance rapide des dépenses de R-D et un essor des secteurs de la santé.
La sécurité des données et le manque d'expertise peuvent entraver la croissance du marché. Étant donné que les modèles d'IA sont seulement aussi bons que les données qu'ils apprennent, assurer la confidentialité des patients et la protection des données sera primordial pour gagner la confiance des utilisateurs. Les entreprises pharmaceutiques devront également investir dans la requalification des bassins de main-d'œuvre existants pour combler le fossé de compétences en matière de formation des modèles d'IA et d'interprétation des résultats.
Défis du marché : Manque d'ensembles de données pharmaceutiques curées pour l'apprentissage automatique
L'absence d'ensembles de données pharmaceutiques curées peut entraver l'intelligence artificielle (IA) dans la croissance du marché pharmaceutique. Les sociétés pharmaceutiques collectent de grandes quantités de données à divers stades de la découverte de médicaments, essais cliniques et après commercialisation. Toutefois, la plupart de ces données résident en silos et ne sont ni interopérables ni normalisées. Il est extrêmement difficile de gérer ces données désorganisées en formats unifiés et bien structurés spécifiquement conçus pour les applications d'apprentissage automatique. Sans ensembles de données complets et de haute qualité, les algorithmes d'IA ont limité les données de formation pour développer des modèles avancés qui peuvent accélérer les efforts de découverte de médicaments et de médecine de précision. L'IA a le pouvoir de passer par les petaoctets de données non structurées pour révéler de nouvelles idées sur les maladies, les cibles médicamenteuses et les thérapies. Il peut aussi glaner des modèles subtils que les analystes humains peuvent manquer. mais l'absence d'ensembles de données interopérables et étiquetés limite la capacité des modèles d'IA à apprendre à l'échelle des données réelles. Par conséquent, les applications prometteuses d'IA comme la toxicologie prédictive, le sous-typage du cancer et les recommandations de traitement personnalisées sont difficiles à mettre en œuvre au niveau industriel. Ce défi ralentit l'intégration de l'IA dans les filières de développement des médicaments. Les approches basées sur l'IA n'ont pu réduire les temps d'essai précliniques que d'environ 10 % en raison de l'accès insuffisant aux données pharmaceutiques pour la formation. Des ensembles de données plus complets échangeant des informations provenant de sources diverses pourraient aider les algorithmes à réaliser des économies beaucoup plus importantes.
Opportunités de marché: Adoption de l'intelligence artificielle pour l'identification et la validation des cibles
L'adoption de l'intelligence artificielle pour l'identification et la validation des cibles constitue une excellente occasion pour l'intelligence artificielle mondiale sur le marché pharmaceutique. L'IA peut révolutionner la découverte de médicaments en aidant les entreprises pharmaceutiques à identifier et à valider plus efficacement les nouveaux médicaments cibles. L'identification et la validation des cibles sont un processus crucial mais long qui prend souvent des années à l'aide de méthodes de recherche traditionnelles. Les technologies d'IA comme la machine learning peuvent aider à analyser de grandes quantités de données biologiques et chimiques pour identifier les cibles potentielles de médicaments et leurs propriétés beaucoup plus rapidement. Cela peut considérablement accélérer les premiers efforts de découverte de médicaments et apporter de nouvelles thérapies aux patients plus rapidement. Plusieurs sociétés pharmaceutiques ont déjà commencé à explorer comment l'IA peut transformer l'identification des cibles. Par exemple, Bristol Myers Squibb s'est associé à Anthropic pour appliquer des modèles d'apprentissage autosupervisés à des ensembles de données biologiques afin de proposer de nouvelles cibles pour des maladies comme le cancer. De nombreuses autres grandes sociétés pharmaceutiques comme AstraZeneca, Pfizer et Janssen ont également entrepris des collaborations en appliquant l'apprentissage automatique aux données de séquençage du génome et de structure des protéines pour générer de nouvelles hypothèses cibles. Au fur et à mesure que l'utilisation des données sur la santé dans le monde réel augmente, l'IA est également utilisée pour découvrir les associations et identifier des cibles médicamenteuses potentielles basées sur les résultats de la maladie dans les ensembles de données sur les patients. L'adoption généralisée de l'IA pour l'identification des cibles pourrait améliorer considérablement les taux de succès de la découverte de médicaments au cours des prochaines années. Selon un rapport de 2021 de l'Équipe spéciale interinstitutions des Nations Unies sur le financement du développement, les méthodes traditionnelles de découverte de drogues ont actuellement un faible taux de succès d'environ 5 %, ce qui entraîne des coûts élevés pour les sociétés pharmaceutiques.
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Par mode de déploiement - Abordabilité et scalabilité Croissance du combustible du déploiement nuageux dans l'IA pharmaceutique
En ce qui concerne le mode de déploiement, on estime que le segment cloud représente la part de marché la plus élevée de 58,1 % en 2024, en raison de son accessibilité et de son évolutivité. Les entreprises pharmaceutiques, en particulier les startups et les petites et moyennes entreprises, sont constamment sous pression pour contrôler les coûts et maximiser le rendement des investissements. Déployer des solutions d'IA sur site nécessite de gros capitaux initiaux pour l'achat de matériel, la maintenance des infrastructures et l'embauche de personnel informatique pour l'administration. Le modèle cloud élimine ces dépenses en offrant des services d'IA sur une base d'abonnement à la carte. Les entreprises peuvent rapidement accroître leurs capacités au fur et à mesure que leurs besoins évoluent sans avoir à faire d'importants investissements dans les infrastructures. Cloud assure des mises à jour et des mises à jour constantes pour rester au-dessus des derniers développements de la technologie de l'IA. Ces avantages ont fait du nuage le choix préféré pour le déploiement d'applications pharmaceutiques d'IA dans la découverte de médicaments à petites molécules, le développement de produits biologiques, les essais cliniques et la médecine personnalisée.
Par la technologie- Deep Learning domine la technologie de l'IA
En termes de technologie, on estime que le segment de l'apprentissage profond représente la part de marché la plus élevée de 42,12 % en 2024, en raison de sa capacité d'apprendre directement de grands ensembles de données non structurés complexes. La R-D pharmaceutique repose en grande partie sur des données génomiques, d'imagerie, chimiques et de patients massives pour cibler avec précision les mécanismes et les maladies pharmaceutiques. Les techniques traditionnelles d'IA ont du mal à tirer des enseignements significatifs de ces gigantesques et non organisés pools d'information. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur facilitent l'ingénierie des fonctions automatisées pour reconnaître directement sans intervention humaine les profils complexes des données moléculaires, biologiques et cliniques. Cette capacité d'autoapprentissage rend l'apprentissage profond extrêmement adapté pour les applications dans l'identification des cibles, le dépistage des composés, la détection des biomarqueurs et le recrutement de participants aux essais cliniques dans l'industrie pharmaceutique. Sa domination se poursuivra à mesure que les ensembles de données biomédicales augmenteront en taille et en portée grâce aux nouvelles technologies omiques et à la numérisation des soins de santé.
En offrant - Logiciel Domine comme Pharma AI passe à la commercialisation
Pour ce qui est de l'offre, on estime que le segment des logiciels représentera la part de marché la plus élevée de 54 % en 2024, en raison de la maturation de l'IA pharmaceutique en solutions déployées commercialement. Les premières implémentations expérimentales reposaient davantage sur du matériel d'IA spécialisé. Cependant, à mesure que les algorithmes de base se sont stabilisés et que la confiance en l'IA s'est accrue, les firmes pharmaceutiques ont favorisé l'utilisation d'outils logiciels autonomes qui peuvent être intégrés de façon transparente à l'infrastructure informatique existante et aux processus de conformité réglementaires. Les programmes logiciels offrent une option plus rentable que le matériel pour mettre à l'échelle les technologies d'IA tout au long du cycle de vie clinique et commercial. Celles-ci présentent une interface configurable pour différentes fonctions d'utilisateur tout en manipulant de manière transparente les tâches d'apprentissage automatique et de traitement des données sous-jacentes. Cette nature autonome mais interopérable du logiciel d'IA permet aux entreprises pharmaceutiques de prendre le contrôle total des sorties d'IA selon leurs besoins de validation et de documentation. Le passage au logiciel commercial favorise le déploiement plus large de l'IA au-delà des laboratoires de R-D dans la prise de décisions dans des domaines comme la pharmacovigilance et les affaires médicales.
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L'Amérique du Nord domine l'intelligence artificielle (IA) sur le marché pharmaceutique avec une part de marché estimée à 41,2 % en 2024. Les États-Unis abritent de nombreuses grandes entreprises pharmaceutiques qui ont beaucoup investi dans les technologies de l'IA. Les entreprises considèrent que l'IA est essentielle à la découverte de médicaments, ce qui réduit les coûts et le temps de commercialisation. De grandes sociétés comme Pfizer, Johnson & Johnson, Merck et d'autres ont mis en place des divisions et des laboratoires dédiés à l'IA en mettant l'accent sur l'automatisation des processus de découverte de médicaments. Les startups locales dans ce domaine bénéficient également d'un solide soutien financier, leur permettant de contribuer à des solutions innovantes. La région dispose d'une main-d'œuvre hautement qualifiée et spécialisée dans des domaines tels que l'informatique, l'informatique et les soins de santé. Ce bassin de talents aide à relever les défis techniques et à déployer efficacement des outils alimentés par l'IA.
L'Asie-Pacifique est devenue le marché de l'intelligence artificielle (IA) qui connaît la croissance la plus rapide dans le secteur pharmaceutique. Des pays comme la Chine et l'Inde offrent une base peu coûteuse aux entreprises pharmaceutiques mondiales pour établir des centres de recherche sur l'IA. Les deux pays disposent également d'un marché intérieur en plein essor qui a besoin de capacités de mise au point de médicaments rentables. Le gouvernement chinois promeut activement ce secteur dans le cadre de sa campagne « Made in China 2025 ». Des incitations financières importantes sont offertes pour attirer les investissements étrangers directs. Plusieurs coentreprises sino-américaines ont été créées pour appliquer des connaissances approfondies à des problèmes complexes de santé qui prévalent en Asie. En Inde, le gouvernement vise à accroître la fabrication de médicaments génériques et les soins de santé numériques par le biais de partenariats public-privé appliquant l'IA.
Intelligence artificielle mondiale (IA) dans les rapports sur le marché pharmaceutique
| Couverture du rapport | Détails | ||
|---|---|---|---|
| Année de base: | 2023 | Taille du marché en 2024: | 1 108,1 millions de dollars des États-Unis |
| Données historiques pour : | 2019 à 2023 | Période de prévision: | 2024 à 2031 |
| Période de prévision 2024 à 2031 TCAC: | 32,1% | 2031 Projection de valeur : | 7 776,2 millions de dollars des États-Unis |
| Géographies couvertes: |
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| Segments couverts: |
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| Sociétés concernées: | NVIDIA Corporation, IBM Corporation, Exscientia, Insilico Medicine, Atomwise, Inc., Cloud Pharmaceuticals, Inc., Cyclica Inc., Envisagenics, Inc., Numerate, Inc., Schrödinger, Inc., Standigm, Turbine. i, BenevolentAI, Récursion Pharmaceuticals, Owkin, Inc., XtalPi Inc., Valo Health, Absci | ||
| Facteurs de croissance : |
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| Restrictions et défis : |
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*Définition : L'intelligence artificielle (IA) sur le marché pharmaceutique fait référence à l'utilisation de technologies avancées d'apprentissage automatique et cognitives pour découvrir de nouveaux candidats, personnaliser les plans de traitement et accélérer les essais cliniques. L'IA aide les entreprises pharmaceutiques à analyser de vastes quantités de données provenant de la recherche, des essais cliniques, des dossiers de santé électroniques et de la littérature scientifique afin de mieux comprendre les mécanismes de la maladie et de développer plus rapidement des médicaments plus efficaces et ciblés. L'IA a le potentiel de faire progresser de façon significative les processus de découverte et de développement de médicaments en automatisant les tâches répétitives et en révélant des idées qui ont peut-être été difficiles pour les humains à voir seuls. Cela peut aider les entreprises pharmaceutiques à réduire les coûts et à apporter plus rapidement de nouveaux traitements innovants aux patients.
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Ghanshyam Shrivastava
Ghanshyam Shrivastava - With over 20 years of experience in the management consulting and research, Ghanshyam Shrivastava serves as a Principal Consultant, bringing extensive expertise in biologics and biosimilars. His primary expertise lies in areas such as market entry and expansion strategy, competitive intelligence, and strategic transformation across diversified portfolio of various drugs used for different therapeutic category and APIs. He excels at identifying key challenges faced by clients and providing robust solutions to enhance their strategic decision-making capabilities. His comprehensive understanding of the market ensures valuable contributions to research reports and business decisions. Ghanshyam is a sought-after speaker at industry conferences and contributes to various publications on pharma industry.
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