INTELLIGENZA ARTIFICIALE GLOBALE (AI) NEL MERCATO FARMACEUTICO ANALISI DI DIMENSIONI E QUOTE - TENDENZE E PREVISIONI DI CRESCITA (2024-2031)
L'intelligenza artificiale globale (AI) nel mercato farmaceutico è stimata in USD 1,108,1 Mn nel 2024 e si prevede di raggiungere USD 7,776.2 Mn entro il 2031, mostra un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 32,1% dal 2024 al 2031.
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Il mercato sta assistendo alla crescita a causa dell'aumento degli investimenti da parte dei principali attori farmaceutici nelle tecnologie AI. AI aiutare le aziende farmaceutiche ad accelerare il processo di scoperta della droga e medicina di precisione. Gli algoritmi di apprendimento della macchina e di apprendimento profondo aiutano anche nell'analisi di grandi set di dati sanitari e clinici per una migliore comprensione delle malattie. Inoltre, l'aumento delle malattie croniche a causa del cambiamento dello stile di vita e l'aumento della concentrazione sullo sviluppo di terapie mirate può aumentare la domanda di AI nell'industria farmaceutica. Personalizzazione del trattamento basato sul trucco genetico dei pazienti utilizzando AI può offrire nuove opportunità per i giocatori di mercato nel prossimo futuro.
Accelerare la Droga Discovery Timeline con AI
L'industria farmaceutica è sempre stata sotto immensa pressione per portare nuovi farmaci al mercato ad un ritmo più veloce per soddisfare le crescenti esigenze dei pazienti in tutto il mondo. Tuttavia, i metodi tradizionali di scoperta della droga, che si basano esclusivamente sull'intelletto umano e sulla sperimentazione, hanno dimostrato inefficiente di tenere il passo con questa domanda. Lo spostamento attraverso petabyte di letteratura scientifica e dati clinici per identificare nuovi obiettivi della droga e la progettazione di molecole romane richiede spesso anni di ricerca laboriosa. Così, l'IA svolge un ruolo trasformazionale aumentando le capacità umane con i suoi poteri computazionali avanzati e la capacità di analizzare volumi di dati non strutturati. Gli algoritmi di apprendimento automatico e deep learning vengono utilizzati per eseguire lo screening in-silico di milioni di potenziali candidati alla droga contro gli obiettivi noti della droga entro ore. Modelli di elaborazione del linguaggio naturale analizzano la letteratura per trovare associazioni ed estrarre intuizioni mai esplorate, risparmiando tempo significativo trascorso sul controllo manuale dei dati. Gli strumenti AI stanno anche assistendo nei processi di ottimizzazione di hit-to-lead predicendo con precisione le proprietà della droga e gli effetti collaterali alle prime fasi stesse. I giganti farmaceutici hanno iniziato a sfruttare queste capacità offerte dall'IA. Ad esempio, Bayer ha collaborato con una startup AI per applicare l'apprendimento automatico sulle strutture proteiche per accelerare la scoperta della droga contro il cancro e malattie cardiovascolari. Pfizer ha collaborato con Watson di IBM per migliorare la sua produttività R&D utilizzando il calcolo cognitivo. Tali integrazioni strategiche dell'intelligenza artificiale stanno dimostrando il potenziale di abbattere anni fuori dai tempi di scoperta tradizionali. Se questa tendenza continua, l'IA potrebbe diventare completamente incorporata nei flussi di lavoro di farmaci per accelerare ogni passo dall'identificazione di destinazione agli studi clinici.
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Avanzamenti in Biologiche Specializzate e Terapie mirate
Aumentare gli investimenti in intelligenza artificiale da parte delle aziende farmaceutiche può guidare l'intelligenza artificiale (AI) nella crescita del mercato farmaceutico. I giganti farmaceutici stanno sfruttando sempre più i sistemi AI per accelerare i processi di scoperta della droga e renderli più efficienti. AI ha il potenziale di analizzare enormi tranches di dati medici più rapidamente e scoprire nuove intuizioni che gli esseri umani possono perdere. Questo aiuta le aziende farmaceutiche a ridurre i costi di scoperta della droga e il tempo come AI integratori gli sforzi umani. Per esempio, molte aziende farmaceutiche come Pfizer, Merck, GSK e AstraZeneca hanno dilaniato i loro investimenti AI negli ultimi anni. Come per i dati pubblicati dalla United Nations World Intellectual Property Organization nel 2022, i brevetti farmaceutici relativi all'IA erano aumentati di oltre il 30% tra il 2020 e il 2021 a causa di applicazioni in medicina di precisione e studi clinici. I produttori di droga stanno utilizzando l'IA per compiti come l'analisi dei dati genetici per sviluppare trattamenti personalizzati, migliorare il reclutamento di prova clinica e il monitoraggio della sicurezza della droga. Algoritmi AI possono anche prevedere potenziali effetti collaterali di nuove molecole presto nel processo di scoperta della droga da enormi database chimici e biologici che spesso salva milioni di dollari e anni di ricerca se contrassegnati in anticipo. Le applicazioni dell'AI sono progettate per trasformare la scoperta della droga, lo screening delle malattie, la raccomandazione di trattamento e il monitoraggio remoto dei pazienti nei prossimi 5 anni, secondo un rapporto del 2021 da parte dell'Organizzazione Mondiale della Sanità. Questo probabilmente accelerare la scoperta di nuove cure e aumentare l'efficacia del trattamento. L'intelligenza artificiale pone anche sfide importanti per la privacy dei dati, il pregiudizio e la conformità normativa che necessita di un'attenta considerazione per la realizzazione dei suoi benefici. Aumentare gli investimenti in questa tecnologia trasformazionale può offrire immense opportunità di innovazione ed efficienza nell'industria farmaceutica con implicazioni per migliori risultati sanitari in tutto il mondo.
Asporto chiave da Analista:
Come la scoperta della droga e gli studi clinici si affidano sempre più all'analisi di grandi e complessi dataset, strumenti AI che possono passare attraverso librerie molecolari e record medici più velocemente degli esseri umani stanno guadagnando popolarità. Le aziende farmaceutiche hanno iniziato ad adottare AI/machine learning per ottimizzare i processi di scoperta della droga e massimizzare la produttività. La capacità dell'IA di cronch enormi quantità di dati e identificare i modelli sottili che gli esseri umani possono perdere può rivoluzionare come nuovi farmaci sono sviluppati.
Il Nord America attualmente domina il mercato a causa di investimenti pesanti da parte dei principali operatori di mercato nella regione per sviluppare piattaforme di scoperta di droga alimentate dall'IA. Tuttavia, la regione Asia-Pacifico dovrebbe assistere all'adozione più rapida degli strumenti AI nell'industria farmaceutica a causa dei mercati cinesi e indiani. Queste nazioni stanno assistendo a una rapida crescita delle spese di R&D e a settori sanitari in espansione.
La sicurezza dei dati e la mancanza di competenze possono ostacolare la crescita del mercato. Poiché i modelli AI sono buoni solo come i dati che imparano su, garantire la privacy dei pazienti e la protezione dei dati sarà fondamentale per ottenere la fiducia degli utenti. Le aziende farmaceutiche dovranno anche investire nel riskilling dei centri di lavoro esistenti per colmare il divario di competenze quando si tratta di formare modelli AI e interpretare i risultati.
Sfide di mercato: Mancanza di set di dati farmaceutici curati per l'apprendimento automatico
La mancanza di dati farmaceutici curati può ostacolare l'intelligenza artificiale (AI) nella crescita del mercato farmaceutico. Le aziende farmaceutiche raccolgono vaste quantità di dati provenienti da varie fasi della scoperta della droga, studi clinici e post-marketing. Tuttavia, la maggior parte di questi dati risiede in silos e non è né interoperabile né standardizzata. Curare questi dati disorganizzati in formati unificati e ben strutturati appositamente progettati per applicazioni di machine learning è estremamente impegnativo. Senza set di dati etichettati di alta qualità, gli algoritmi AI hanno dati di formazione limitati per sviluppare modelli avanzati che possono accelerare la scoperta della droga e gli sforzi di medicina di precisione. AI ha il potere di passare attraverso petabyte di dati non strutturati per rivelare nuove intuizioni su malattie, obiettivi di droga e terapie. Può anche glean schemi sottili che gli analisti umani possono perdere. ma la mancanza di interoperabili, contrassegnati datasets limita la capacità dei modelli AI di imparare da prove reali a scala. Di conseguenza, le promettenti applicazioni AI come la tossicologia predittiva, la sottotipazione del cancro e le raccomandazioni di trattamento personalizzate sono difficili da implementare a livello industriale. Questa sfida rallenta l'integrazione di AI nei flussi di lavoro di sviluppo della droga mainstream. Gli approcci basati su AI sono stati in grado di ridurre i tempi di test preclinici di circa il 10% a causa dell'insufficiente accesso ai dati farmaceutici per la formazione. I set di dati più completi che condividono le informazioni da diverse fonti potrebbero aiutare gli algoritmi a raggiungere le efficienze molto più grandi.
Opportunità di mercato: adozione di intelligenza artificiale per l'identificazione e la validazione del bersaglio
L'adozione di intelligenza artificiale per l'identificazione e la convalida di destinazione presenta una grande opportunità nell'intelligenza artificiale globale nel mercato farmaceutico. AI ha il potenziale di rivoluzionare la scoperta della droga aiutando le aziende farmaceutiche a identificare e convalidare nuovi obiettivi di droga in modo più efficiente. L'identificazione e la validazione dell'obiettivo è un processo cruciale ma lungo che richiede spesso anni utilizzando metodi di ricerca tradizionali. Le tecnologie dell'intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico possono aiutare ad analizzare vaste quantità di dati biologici e chimici per individuare potenziali target di droga e le loro proprietà molto più velocemente. Questo può accelerare significativamente i primi sforzi di scoperta della droga e portare nuove terapie ai pazienti più rapidamente. Molte aziende farmaceutiche hanno già iniziato a esplorare come l'IA può trasformare l'identificazione di destinazione. Ad esempio, Bristol Myers Squibb ha collaborato con Anthropic per applicare modelli di apprendimento self-supervised a dataset biologici per proporre nuovi obiettivi per malattie come il cancro. Molte altre grandi aziende farmaceutiche come AstraZeneca, Pfizer e Janssen hanno anche avviato collaborazioni con l'applicazione di machine learning a genome sequencing e dati della struttura proteica per generare nuove ipotesi di destinazione. Come aumenta l'utilizzo dei dati sanitari del mondo reale, l'IA viene anche utilizzata per scoprire le associazioni e identificare potenziali obiettivi di droga basati sui risultati delle malattie nei dataset dei pazienti. L'adozione diffusa di AI per l'identificazione del bersaglio ha il potenziale di migliorare notevolmente i tassi di successo della scoperta della droga nei prossimi anni. Secondo un rapporto del 2021 della United Nations Inter-Agency Task Force on Financing for Development, i metodi tradizionali di scoperta della droga hanno attualmente un basso tasso di successo di circa il 5%, con conseguente elevati costi per le aziende farmaceutiche.
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Con la modalità di distribuzione - Affordability and Scalability Fuel Growth of Cloud Deployment in AI farmaceutico
In termini di modalità di distribuzione, il segmento cloud è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 58,1% nel 2024, a causa della sua convenienza e scalabilità. Le aziende farmaceutiche, in particolare le startup e le piccole e medie imprese, sono sotto pressione costante per controllare i costi e massimizzare i ritorni sugli investimenti. Deploying AI soluzioni on-premise richiede grande capitale upfront per l'approvvigionamento di hardware, la manutenzione di infrastrutture e l'assunzione di personale IT per l'amministrazione. Il modello cloud elimina queste spese offrendo servizi AI su base pay-per-use. Le aziende possono rapidamente scalare le capacità in quanto le loro esigenze si evolvono senza dover fare investimenti infrastrutturali pesanti. Cloud assicura aggiornamenti e aggiornamenti costanti per rimanere in cima agli ultimi sviluppi della tecnologia AI. Questi vantaggi hanno reso il cloud la scelta preferita per l'implementazione di applicazioni AI farmaceutiche attraverso la scoperta di piccole molecole di droga, sviluppo di biologici, studi clinici e medicina personalizzata.
Per tecnologia- Deep Learning domina la tecnologia AI
In termini di tecnologia, il segmento di apprendimento profondo è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 42.12% nel 2024, a causa della sua capacità di imparare direttamente da grandi e complessi set di dati non strutturati. R&D farmaceutico si basa pesantemente su dati genomici, imaging, chimici e pazienti di massa per guidare l'obiettivo di precisione dei meccanismi e delle malattie della droga. Le tecniche di AI tradizionali lottano per estrarre informazioni significative da tali piscine gigantesche e non organizzate di informazioni. Gli algoritmi di deep learning facilitano in modo unico l'ingegneria delle caratteristiche automatizzate per riconoscere modelli complessi in dati molecolari, biologici e clinici direttamente senza intervento umano. Questa capacità di autoapprendimento rende l'apprendimento profondo estremamente adatto per le applicazioni attraverso l'identificazione di destinazione, la screening dei composti, il rilevamento dei biomarcatori e il reclutamento dei partecipanti di prova clinica nell'industria farmaceutica. Il suo dominio continuerà come dataset biomedici espandersi nella dimensione e nella portata con le tecnologie emergenti di omics e la digitalizzazione della sanità.
Offrendo - Software Domina come Pharma AI si sposta alla commercializzazione
In termini di offerta, il segmento software è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 54% nel 2024, a causa della maturazione di AI farmaceutico in soluzioni commercialmente implementate. Le prime implementazioni sperimentali si basavano su hardware AI specializzato. Tuttavia, poiché gli algoritmi principali stabilizzati e la fiducia normativa in AI sono cresciuti, le aziende farmaceutiche hanno favorito gli strumenti software standalone che possono essere integrati senza soluzione di continuità nell'infrastruttura IT esistente e nei flussi di lavoro di conformità alle normative. I programmi software offrono un'opzione più economica rispetto all'hardware per scalare le tecnologie AI attraverso il ciclo di vita clinico e commerciale. Questi presentano un'interfaccia configurabile per varie funzioni dell'utente mentre gestiscono senza soluzione di continuità le attività di machine learning e di elaborazione dei dati sottostanti. Questa natura autonoma ma interoperabile del software AI permette alle aziende farmaceutiche di prendere il pieno controllo delle uscite AI secondo le loro esigenze di convalida e documentazione. Il passaggio al software commerciale sta catalizzando una più ampia distribuzione di AI oltre i laboratori R&D nel processo decisionale nel mondo reale in settori come la farmacovigilanza e gli affari medici.
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Il Nord America domina l'intelligenza artificiale (AI) nel mercato farmaceutico con una quota di mercato stimata del 41,2% nel 2024. Gli Stati Uniti ospitano molte grandi aziende farmaceutiche che hanno investito significativamente nelle tecnologie AI. Le aziende considerano l'IA come critico per la scoperta della droga, riducendo i costi e il tempo per il mercato. Grandi aziende come Pfizer, Johnson & Johnson, Merck e altri hanno creato divisioni e laboratori AI dedicati con l'obiettivo di automatizzare i processi di scoperta della droga. Le startup locali in questo campo ricevono anche un forte sostegno finanziario, consentendo loro di contribuire a soluzioni innovative. La regione ha una forza lavoro altamente qualificata con competenze in settori come l'informatica, la scienza dei dati e la sanità. Questo pool di talenti aiuta ad affrontare le sfide tecniche e implementare in modo efficiente gli strumenti alimentati dall'IA.
Asia Pacific è emerso come il mercato in crescita più veloce per l'intelligenza artificiale (AI) nel farmaceutico. Paesi come Cina e India offrono una base a basso costo per le aziende farmaceutiche globali per stabilire centri di ricerca AI. Entrambe le nazioni hanno anche un mercato interno in espansione che necessita di capacità di sviluppo della droga economicamente vantaggiose. Il governo cinese promuove attivamente questo settore come parte della sua campagna "Made in China 2025". Sono previsti incentivi finanziari significativi per attirare investimenti esteri diretti. Molteplici imprese congiunte sino-americane sono arrivate per l'applicazione di deep learning a complesse questioni sanitarie prevalenti in Asia. In India, il governo mira ad aumentare la produzione di farmaci generici e la sanità digitale attraverso partnership pubbliche-private che applicano l'IA.
Intelligenza artificiale globale (AI) nella copertura del rapporto di mercato farmaceutico
| Copertura del rapporto | Dettagli | ||
|---|---|---|---|
| Anno di base: | 2023 | Dimensione del mercato nel 2024: | US$ 1,108.1 Mn |
| Dati storici per: | 2019 a 2023 | Periodo di tempo: | 2024 a 2031 |
| Periodo di previsione 2024 a 2031 CAGR: | 32,1% | 2031 Proiezione del valore: | 7,776.2 Mn |
| Geografie coperte: |
| ||
| Segmenti coperti: |
| ||
| Aziende coperte: | NVIDIA Corporation, IBM Corporation, Exscientia, Insilico Medicine, Atomwise, Inc., Cloud Pharmaceuticals, Inc., Cyclica Inc., Envisagenics, Inc., Numerate, Inc., Schrödinger, Inc., Standigm, Turbine. ai, BenevolentAI, Recursion Pharmaceuticals, Owkin, Inc., XtalPi Inc., Valo Health, Absci | ||
| Driver per la crescita: |
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| Limitazioni & Sfide: |
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*Definizione: L'intelligenza artificiale (AI) nel mercato farmaceutico si riferisce all'uso di tecnologie avanzate di machine learning e cognitive per scoprire nuovi candidati alla droga, personalizzare i piani di trattamento e accelerare gli studi clinici. AI sta aiutando le aziende farmaceutiche a analizzare vaste quantità di dati dalla ricerca, dalle sperimentazioni cliniche, dai record di salute elettronica e dalla letteratura scientifica per comprendere meglio i meccanismi delle malattie e sviluppare farmaci più efficaci e mirati più velocemente. L'IA ha il potenziale di avanzare significativamente i processi di scoperta e sviluppo della droga automatizzando i compiti ripetitivi e rivelando intuizioni che potrebbero essere state difficili per gli esseri umani da vedere da soli. Questo può aiutare le aziende farmaceutiche a ridurre i costi e portare nuovi trattamenti innovativi ai pazienti più rapidamente.
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Informazioni sull'autore
Ghanshyam Shrivastava
Ghanshyam Shrivastava - Con oltre 20 anni di esperienza nella consulenza gestionale e nella ricerca, Ghanshyam Shrivastava è un consulente principale, con una vasta competenza in prodotti biologici e biosimilari. La sua competenza principale riguarda aree quali strategia di ingresso e di espansione nel mercato, intelligence competitiva e trasformazione strategica in un portafoglio diversificato di vari farmaci utilizzati per diverse categorie terapeutiche e API. Eccelle nell'identificare le sfide chiave affrontate dai clienti e nel fornire soluzioni solide per migliorare le loro capacità decisionali strategiche. La sua conoscenza completa del mercato garantisce preziosi contributi ai report di ricerca e alle decisioni aziendali.
Ghanshyam è un ricercato relatore alle conferenze di settore e contribuisce a varie pubblicazioni sul settore farmaceutico.
Ghanshyam is a sought-after speaker at industry conferences and contributes to various publications on pharma industry.
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