バイオテクノロジー市場における人工知能(AI) 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2024 - 2030)
バイオテクノロジー市場におけるグローバルAIは、 2024年のUSD 2.10 Bn そして到達する予定 2031年までのUSD 7.11 Bn、混合物の年次成長率を展示する (CAGR) 2024年～2031年 19%お問い合わせ AIは、創薬や開発などのバイオテクノロジーの様々なプロセスに革命をもたらす可能性を持っています。 農業、ヘルスケア、フォレンジック、環境保護などの多くのバイオテクノロジー領域で低コストのゲノムシーケンシングと生物学的研究のために使用されています。
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バイオテクノロジーにおけるAIの民間機関や公的機関からの資金調達を増加させ、予測期間中に市場成長を促すことができます。 より先進的なアルゴリズムの開発と組み合わせたハードウェアおよび処理コストの決定は、バイオテクノロジーアプリケーションにおけるAI技術の採用を高めることができます。 ライジングは、高価で時間のかかるラボテストや試験を排除する必要があります。また、市場成長を促進できます。
創薬・精密薬の研究開発
薬の発見と精密医学における人工知能の応用は、進歩を加速します バイオテクノロジー 研究・開発 AIでは、研究者は、人間を連れて行く時間のほんの僅かな時間におけるシリコの潜在的な薬物化合物の何百万をスクリーニングできるようになりました。 強力な機械学習アルゴリズムは、遺伝子情報、分子構造、電子健康記録、臨床試験結果を含む膨大なデータセットで訓練されています。 これにより、AIは新しい医薬品のターゲットを特定し、新しい分子設計を提案し、患者が独自の生物学的プロファイルに基づいて異なる治療法にどのように反応するかを予測することができます。 AI技術は、医薬品開発パイプライン全体に変化する影響を持っています。 企業は、生体分子データセットを分析し、洞察力のあるバイオマーカーや病気のサブタイプを発見するためにディープラーニングを使用しています。 Benevolent AIのようなスタートアップは、数億の潜在的な分子を体系的にスクリーニングすることにより、ハード・ツー・トリート疾患の新しい薬候補を発見しました。 医薬品の巨人は、前臨床検査と臨床検査のボトルネックに対処するためにAIに大きく投資しています。 例えば、2022年11月、XtalPi Inc.がCKライフサイエンスと提携 このパートナーシップは、最先端のAI腫瘍ワクチン研究開発プラットフォームを作成するために、それぞれの専門分野を活用し、腫瘍ワクチンを発見し、設計し、新しいワクチンタイプの開発を促進します。 アムゲンの研究開発とサイエンティストは、6月2022日に関係を確立しました。 パートナーシップは、AIと機械学習を活用し、新たなタンパク質治療を創出する創薬と開発への新たなアプローチを模索しています。
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臨床試験の採用と保持
臨床試験の複雑性を増大させることで、バイオテクノロジー市場成長におけるAIの推進が可能になります。 患者様をリクルートし、臨床試験プロセス全体を通してそれらを保持することは、バイオテクノロジー企業にとって困難です。 AIは、患者データセットの高度な分析を通じて、より適格な候補を識別することにより、これらの問題に対処することができます。 医療履歴、人口統計、習慣などのパラメータを活用することで、パーソナライズされたアウトリーチをターゲットにすることができます。 参加者のダイバーシティを向上し、スクリーニング障害率を削減するAIを活用したこの焦点採用。 入学後、試験中に従事している患者は重要な手動の努力が必要です。 処置の議定書への非complianceか低下は試作期間および結果に早期影響を与えます。 そこで、AIはデジタル技術を通じて参加者を継続的に監視します。 モバイルアプリ、ウェアラブル、リモート監視デバイスなどの技術は、リアルタイムで重要な兆候、薬の摂取量、その他を提供します。 AIツールは、データパターンの異常をスポット化することにより、障害や非有害の早期兆候を識別することができます。 カウンセリングセッションや追加のケアなどのタイムリーな介入は、保持を高めるために開始することができます。 予測モデリングのためのAIの使用もリスクのある患者を推定するのに役立ちます。
アナリストからの主なテイクアウト:
バイオテクノロジー市場におけるグローバルAIは、今後数年で成長を目撃することができます。 遺伝子シーケンシングのコストを決定し、デジタル生物学の上昇は、AIと機械学習技術を採用するより多くのライフサイエンスラボを可能にします。 研究者は、薬の発見を加速し、病気をよりよく理解し、パーソナライズされた治療を開発するために深い学習を使用します。 バイオテクノロジー業界を変革しました。
データのプライバシーと規制は、市場の成長を妨げる可能性があります。 バイオメディカルデータには、機密性の高い個人情報が含まれているため、企業がAIを責任を持って活用し、患者のプライバシーを支持する方法を見つける必要があります。 規制当局の承認は、よりAIベースの医療技術が臨床試験と臨床使用に入るほど重要になります。
米国およびカナダの製薬会社および研究所によるAIの重投資による現在市場を支配します。 しかし、アジアパシフィックは最速成長を目撃する見込みです。 中国やインドなどの国は、先進的なコンピューティングを健康に適用し、バイオテクノロジーのためのAIへの資金をコミットするための取り組みを提起しています。 シンガポールや韓国などの地域に広がるバイオマニュファクチャリング拠点は、AIソリューションのプロバイダーのトップターゲットとなる地域です。
市場課題:高い製造コスト
先進的なAI技術の開発に伴う高い製造コストは、この分野における成長に大きな課題を抱えています。 医療画像解析、創薬、精密農業などの分野に必要な高度なニューラルネットワーク、複雑なアルゴリズム、専門的なコンピューティングハードウェアを開発し、研究開発に大きな投資をします。 熟練した技術者、データサイエンティスト、研究者が数年間在籍しています。 スタートアップや中小企業が市場参入を困難にし、イノベーションを商業化する大幅な資本支出です。 大規模な企業でも、大幅なリターンの可能性がない限り、そのような高い開発コストを正当化するのに苦労しています。 コストは、専門的専門知識とインフラの必要性によってさらに悪化します。 ゲノムシークエンシング、タンパク質構造予測、流行モデリングなどのタスクのための高度なAIソリューションは、見つけにくいドメイン固有の知識に依存します。 また、最先端のプロセッサー、大容量ストレージ、高速なネットワーク機能を備えた高性能コンピューティング設備も必要です。 このようなリソースを維持することは、運用費用の再発を伴う。 国連教育機関、科学機関、文化機関(UNESCO)のデータによると、世界の約60%は、バイオテクノロジー学者やデータサイエンスの専門家の厳しい不足に直面しています。 人的資本の限られた可用性は、給与とトレーニングコストを駆動します。 全体的に、広範な研究開発投資と主要なリソースの希少性の組み合わせは、組織にとって非常に高いエントリ障壁をもたらします。
市場機会: パーソナライズされた医薬品に焦点を合わせる成長
パーソナライズされた医療に注力する成長は、バイオテクノロジー市場におけるグローバルAIの成長機会を提供できます。 個人化医療は、各患者の個々の特性に医療を仕立てることを含みます。 人工知能と機械学習技術の助けを借りて、病気の予測、検出、予後症は、個々の患者の臨床的、ゲノム的および分子的特性にはるかに精密に取り込むことができます。 AIと機械学習アルゴリズムにより、大量の分子、臨床およびイメージングデータの分析により、個人レベルで疾患をよりよく理解できます。 これらの技術は、特定の個人のためにより多くのまたはより厳しい病気を作るゲノムの変化を識別するのに役立ちます。 ゲノムを含む大きなデータセットを活用することにより、数千人の患者の健康記録と結果、AIは疾患予測、早期発見、治療選択、および個別レベルの治療応答のモニタリング精度を可能にします。 たとえば、AIツールは、全ゲノムシークエンシングデータを分析し、がんリスクを予測し、遺伝子に基づく高リスクの個人に対するターゲティング防止をお勧めするために使用されます。
2021年、世界保健機関が公表した報告書によると、2020年から2021年にかけては、ゲノム医学を実践し、データ共有を促進するための政策を策定しました。
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コンポーネントによって - カスタマイズのための上昇の必要性はソフトウェアの区分を運転します
コンポーネントの面では、ソフトウェアセグメントは、2024年に49.1%の最高の市場シェアに貢献し、組織全体のカスタマイズの必要性を増加させると推定されます。 製薬・バイオテクノロジー企業は、複雑で高度に規制されている業界で運営しています。 ソフトウェアソリューションは、他のコンポーネントが一致できないレベルのパーソナライズを可能にします。 企業はアルゴリズムを微調整し、インターフェイスをカスタマイズし、ワークフローを精密なニーズや課題に適応させることができます。 貴重な時間とリソースを削減できるオプションと比較して保存します。 ソフトウェアは定期的な更新を通じて改善の機会を提供します。 新しいデータが出現し、方法が進化するにつれて、ソフトウェアは強化の非破壊的な統合を容易にします。
アプリケーション - ターゲット技術は、医薬品の発見と開発の精度をロック解除
応用面では、医薬品の発見と開発セグメントは、2024年に35.12%の最高市場シェアに貢献し、新しいAIツールを適応的に適用することで推定されます。 膨大な量の科学文献と臨床試験データを活用し、ターゲットを絞ったAI技術は、効率性と毒性を予測するために、化合物ライブラリを迅速に表示することができます。 これは、ターゲット識別からリード最適化までのすべてのフェーズを加速します。 機械学習は、病気の経路のモデル化により、最も有望なターゲットを特定することができます。 人間の専門家を拡張し、AIは前臨床研究および臨床試験の設計を合理化します。 効率と有効性を両立させることで、AIは、新しい薬がいかに認知され、より優れた患者にサービスを提供するかを変換します。 今後も、AIは、より精密なニーズに応え、発見・開発を通じてより精密な取り組みを続けてまいります。
エンドユーザーによる - パートナーシップの新しい繁殖プロペル製薬リーダーシップ
エンドユーザの観点から、製薬企業セグメントは、2024年に40.1%の最高市場シェアに貢献し、新たなコラボレーションを期待しています。 バイオテクノロジーの誕生の革新的な科学は、製薬は大規模な商品化を勝ち取っています。 今, 研究と現実世界の影響の間の死の谷を横断することは、前例のない協力を必要とします. 製薬業界は、資金調達だけでなく、統合型AIソリューションやデータベースのコンサルティングもますますますますますます提供しています。 バイオテクノロジーは、仮説生成の専門知識に関するリソースを集中させることができます。 ファーマは、事業目的に合わせて最先端のプログラムのパイプラインを獲得しています。 多国間パートナーシップが規範となるため、製薬スポンサーは、業界やアカデミアを横断してダイナミックなアライアンスを仲介することでリーダーシップを維持しています。
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北米は、2024年に41.2%の推定市場シェアで、バイオテクノロジー市場における世界的なAIを占めています。 地域は、Pfizer、Merck、Johnson & Johnsonなどの主要なプレーヤーの存在と堅牢な製薬業界とバイオテクノロジー業界を誇り、米国の政府が、NIHのような組織を通じて研究開発に資金を供給し、AIなどの新興技術の革新と採用のための高度に包括的な環境を作成しました。 医薬品の発見と開発のためのAIの応用に取り組む多くのスタートアップは、アメリカに拠点を置き、大幅なベンチャーキャピタルの資金を引き寄せています。 ハーバード大学やMITなどの大手大学は、タンパク質モデリングやゲノム解析などの分野における研究の最前線でもあります。
アジアパシフィック地域は、バイオテクノロジーにおけるAIの急成長市場として誕生しました。 中国やインドなどの国は、国内のイノベーションを推進する政府の取り組みと、バイオテクノロジー業界における指数関数的な成長を目撃しています。 欧米の製薬会社では、製造拠点が大きい中、アジアの企業は基礎研究にますます投資しています。 AIツールの社内開発活動と統合を強化しました。 例えば、中国に拠点を置く企業であるAlibabaとBaiduは、病気の進行を予測するためのAIアシスタントに投資しています。 アジアにおけるAI部門をセットアップし、研究の生産性を向上させるために、プログラミングの才能の運用コストと可用性を削減しました。 また、AIを活用した受託研究開発・製造の重要な拠点として、より優れた分析を実現します。
バイオテクノロジー市場レポートカバレッジにおける人工知能(AI)
| レポートカバレッジ | ニュース | ||
|---|---|---|---|
| 基礎年: | 2023年 | 2024年の市場規模: | US$ 2.10 ベン |
| 履歴データ: | 2019年10月20日 | 予測期間: | 2024年～2031年 |
| 予測期間 2024～2031 CAGR: | 19%の | 2031年 価値の投射: | US$ 7.11 ベン |
| 覆われる幾何学: |
| ||
| カバーされる区分: |
| ||
| 対象会社: | AstraZeneca、Bristol-Myers Squibb、Gilead Sciences、Inc.、Sanofi、Abbott Laboratories、Biogen、Pfizer、Inc.、Novao Nordisk A/S、Amgen、Inc.、Merck KGaA、ジョンソン&ジョンソンサービス、Inc.、F. Hoffmann-La Roche Ltd、Novaartis AG、Deep Genomics、NVIDIA Corporation、Verge Genomics、Recursion Pharmaceuticals | ||
| 成長の運転者: |
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| 拘束と挑戦: |
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*定義: バイオテクノロジー市場におけるグローバルAIは、医薬品やバイオテクノロジー企業、学術・研究機関、臨床研究機関、バイオサイエンスのスタートアップなど、さまざまな業界におけるバイオテクノロジーアプリケーションにおける人工知能技術や技術の使用について言及しています。 AIは、複雑な生物学的および化学的相互作用を分析し、膨大な量のデータを分析し、新しい薬物候補と治療メカニズムを識別することによって、薬物の発見とパーソナライズされた薬を加速するのに役立ちます。
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著者について
Manisha Vibhute は、市場調査とコンサルティングで 5 年以上の経験を持つコンサルタントです。市場動向を深く理解している Manisha は、クライアントが効果的な市場アクセス戦略を策定できるよう支援しています。彼女は、医療機器会社が価格設定、償還、規制の経路をうまく利用して、製品の発売を成功に導くお手伝いをしています。
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