創薬・診断市場におけるディープラーニング 分析

ディープラーニングは、複数の次元と複雑なデータと非トバイアルパターンを組み合わせて、ラベル付きでラベルのない大量のデータを解析する機械学習です。 監視されていない機能学習でマニュアル機能工学の代替品であることがわかりました。 近年のマルチモーダリティデータの大規模なインフルエンザは、健康情報システムにおけるデータ分析のための人工知能の使用をさらに必要としている。 これは、健康情報学における機械学習に基づいて、分析データ駆動型モデル生成の展開に不可欠です。 これは、近い将来に薬の発見と診断市場で深い学習の成長を支える重要な要因の一つであると考えられます。 薬の発見と診断市場での深い学習は、人工ニューラルネットワークに深く根ざした近未来のトラクションを獲得する予定です。 医療情報システムに関するディープラーニングの重要なツールとして進化し、医療分野や人工知能の未来を再構築するために活用されることが期待されます。 コンピュータベースの運用と効率的かつ迅速なデータストレージにおける迅速な開発も、技術の高速化に貢献しています。 この技術は、予測期間(2016〜2024年)に医薬品の発見と診断市場での深い学習の成長をサポートすることが期待される、皮脂有効入力データ解釈で最適な高レベル機能を自動的に生成します。

薬の発見と診断市場の分類の深い学習: : :

用途別

• ドラッグディスカバリー
• 診断
• フォレンジック・インターベンション
• その他

エンドユース業界別

• 製薬会社
• バイオテクノロジー企業
• 受託研究機関
• ヘルスケアIT

薬の発見における時間間隔を削減する規定は、薬の発見と診断市場での深い学習の成長を延ばすことが期待されます。

従来、創薬と医薬品開発は複雑で時間のかかるプロセスであると考えられていました。 様々な分析手法を用いて、さらなる発展に取り組んでいます。 データマイニング、モモロジーモデリング、従来の機械学習、およびその生物学的にインスパイアされたブランチテクニックなどの最新の方法は、次世代の創薬方法のソースです。 上記の理由は、薬物発見および診断市場での深い学習の燃料成長率に投影される。 さらに、ヘルスケアとライフサイエンスの組織は、人工知能とディープラーニングのアプローチを活用して製品ポートフォリオを強化しています。

製薬会社や医薬品メーカーは、薬の発見や診断の深い学習に精通し、病気の増大に効果的に対処するための新しい治療法を導入することに注力しています。 これにより、プロスペクティブ薬は、制限的な代謝と有毒な制約の満足度とともに、あらゆる病気のソースを攻撃する可能性があることを確実にするのに役立ちます。 前述したように、創薬は時間とリソースの重要な投資を伴います、そして結果はむしろ不確実です。 薬の発見と診断の深い学習は、成功した結果を得る確率を高めるために重要な役割を果たしています。 これは、予報期間にわたって薬の発見と診断市場で深い学習のための重要なドライバであることが期待されます。

薬の発見および診断の市場における深い学習の成長を支持するために提案される適用の数の上昇:

薬物発見および診断市場でのグローバルな深層学習は統合され、主要なプレーヤーは人工知能の主題の広範な専門知識によって最大シェアを保持し、いくつかのスコア年間の集中的な研究を達成しました。 市場におけるプレーヤーは、研究開発に大きな支出を通した診断バイオマーカーと創薬の性質を理解するための新しい技術を開発しています。 たとえば、Google Inc.は、日々の健康と健康習慣の理解を深めて、世界規模のヘルスケアに関する懸念に最善を尽くします。

医薬品の発見と診断市場で深く学ぶ主要なプレーヤーは、Google Inc.、IBM株式会社、Microsoft Corporation、Qualcomm Technologies、Inc.、General Vision Inc.、Insilico Medicine、Inc.、NVIDIA Corporation、Zebra Medical Vision、Inc.、Enlitic、Ginger.io、MedAware、Lumiataが含まれます。

主な開発

医薬品の発見と診断に関する研究開発活動は、市場成長を後押しすることが期待されます。 例えば、2019年9月2日、Insilico Medicine Hong Kong Ltd.は、ディープジェネレーションモデルの開発、遺伝子強化学習(GENTRL)、デノボ小分子設計について報告しました。 GENTRLは、脊柱側ドメイン受容体1(DDR1)の強力な阻害剤を発見するために使用されました。

市場での主要プレイヤーは、新興市場で参入するためのコラボレーションとパートナーシップ戦略を採用することに焦点を当てています。 例えば、2019年2月には、老朽化や高齢化に伴う疾患との闘いに重点を置いた医薬品開発会社であるJuvenescence AI, Ltd.(Juvenescence AI, Ltd.)は、機械学習アルゴリズムを使用して、失敗薬を再設計し、合弁会社であるNetraPharma(NetraPharma)を設立しました。

主要な市場選手は、製品開発を支援するための資金調達に焦点を当てています。 たとえば、2019年8月には、AIを搭載したバイオシミュレーションを用いた米国ベースのバイオテクノロジースタートアップであるVerisim Life, Inc.(Verisim Life, Inc.)が動物薬物検査を交換し、Serra VenturesとOCA Venturesが主導する資金調達ラウンドで2億ドルを調達しました。