INTELIGêNCIA ARTIFICIAL (AI) NO MERCADO DE BIOTECNOLOGIA SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)
Estima-se que a IA global no mercado de biotecnologia seja valorizada USD 2.10 Bn em 2024 e é esperado alcançar USD 7.11 Bn por 2031, exibindo uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 19% de 2024 a 2031. A IA tem o potencial de revolucionar vários processos em biotecnologia, como a descoberta e o desenvolvimento de drogas. É usado em muitos domínios de biotecnologia, como agricultura, saúde, forense e proteção ambiental, devido ao sequenciamento do genoma de baixo custo e pesquisa biológica.
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O aumento do financiamento de organizações privadas e públicas para a IA na biotecnologia pode impulsionar o crescimento do mercado durante o período de previsão. Declinar custos de hardware e processamento, juntamente com o desenvolvimento de algoritmos mais avançados, pode aumentar a adoção de tecnologias de IA em aplicações de biotecnologia. Aumentar a necessidade de eliminar testes e ensaios de laboratório caros e demorados também pode impulsionar o crescimento do mercado.
Rising Drug descoberta e medicina de precisão
A aplicação da inteligência artificial na descoberta de drogas e medicina de precisão acelera o progresso da biotecnologia pesquisa e desenvolvimento. Com AI, os pesquisadores agora podem exibir milhões de potenciais compostos de drogas em silico em uma fração do tempo que levaria os seres humanos. Algoritmos poderosos de aprendizado de máquina estão sendo treinados em vastos conjuntos de dados contendo informações genéticas, estruturas moleculares, registros eletrônicos de saúde e resultados clínicos. Isso permite que a AI identifique novos alvos de drogas, propor novos projetos de moléculas e prever como os pacientes podem responder a diferentes terapias com base em seus perfis biológicos exclusivos. As tecnologias AI têm um impacto transformador em todo o pipeline de desenvolvimento de drogas. As empresas estão usando aprendizagem profunda para analisar conjuntos de dados biomoleculares e descobrir biomarcadores ou subtipos de doença perspicazes que seriam impossíveis de detectar manualmente. Startups como a IA Benevolente descobriram novos candidatos à droga para doenças difíceis de tratar através de triagem sistemática de bilhões de moléculas potenciais. Os gigantes farmacêuticos também estão investindo fortemente na IA para lidar com gargalos em testes pré-clínicos e clínicos. Por exemplo, em novembro de 2022, a XtalPi Inc. fez parceria com a CK Life Sciences. Esta parceria aproveitou suas respectivas áreas de especialização para criar uma plataforma de pesquisa e desenvolvimento de vacinas de tumor de AI de ponta, que melhorará a capacidade de descobrir e projetar vacinas tumorais e acelerará o desenvolvimento de novos tipos de vacinas. A R&D de Amgen e The Scientist estabeleceram um relacionamento em junho de 2022. A parceria analisa novas abordagens para a descoberta e desenvolvimento de drogas que aproveitam a IA e a aprendizagem automática para gerar novos tratamentos proteicos.
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Recrutamento clínico e retenção
A crescente complexidade dos ensaios clínicos pode conduzir a IA no crescimento do mercado de biotecnologia. Recrutar pacientes e retê-los através de todo o processo clínico é um desafio para as empresas de biotecnologia. A IA pode ajudar a resolver esses problemas identificando candidatos mais elegíveis através de análises avançadas de conjuntos de dados do paciente. Ele permite direcionar o alcance personalizado, aproveitando parâmetros como história médica, demográfica, hábitos e proximidade ao hospital. Este recrutamento focado usando AI melhora a diversidade dos participantes e reduz as taxas de falhas de rastreamento. Uma vez matriculado, manter pacientes envolvidos durante todo o processo requer esforço manual significativo. Não conformidade com os protocolos de tratamento ou deixar de fora impactos prematuros cronogramas de ensaio e resultados. Assim, a IA monitora continuamente os participantes através de tecnologias digitais. Tecnologias como aplicativos móveis, wearables e dispositivos de monitoramento remoto fornecem sinais vitais, detalhes de admissão de medicamentos e outros em uma base em tempo real. As ferramentas de IA podem identificar sinais precoces de desengajamento ou não adesão, detectando anomalias nos padrões de dados. Intervenções oportunas como sessões de aconselhamento ou cuidados extra podem ser iniciadas para aumentar a retenção. O uso de IA para modelagem preditiva também ajuda a estimar pacientes em risco.
Principais pontos turísticos:
A IA global no mercado de biotecnologia pode testemunhar o crescimento nos próximos anos. O custo decrescente do sequenciamento do gene e do aumento da biologia digital permite que mais laboratórios de ciências da vida adoptem técnicas de IA e aprendizado de máquina. Os pesquisadores também usam aprendizagem profunda para acelerar a descoberta de drogas, entender melhor as doenças e desenvolver tratamentos personalizados. Isso transformou a indústria da biotecnologia.
A privacidade e a regulação dos dados podem dificultar o crescimento do mercado. Os dados biomédicos contêm informações pessoais sensíveis, portanto, as empresas devem encontrar maneiras de utilizar a IA de forma responsável e manter a privacidade do paciente. As aprovações regulamentares também serão críticas, pois mais tecnologias médicas baseadas em IA entram em ensaios clínicos e uso clínico.
A América do Norte atualmente domina o mercado devido a investimentos pesados em IA por empresas farmacêuticas e institutos de pesquisa nos EUA e Canadá. No entanto, a Ásia-Pacífico deverá testemunhar um crescimento mais rápido. Países como China e Índia estão intensificando iniciativas para aplicar computação avançada para a saúde e comprometer o financiamento para a AI para a biotecnologia. Base de biomanufatura em expansão em locais como Singapura e Coreia do Sul faz com que essas regiões sejam alvos principais para fornecedores de soluções de IA.
Desafios de mercado:Custo de fabricação elevado
Os altos custos de fabricação associados ao desenvolvimento de tecnologias avançadas de IA para aplicações de biotecnologia representam um grande desafio para o crescimento neste setor. Desenvolver redes neurais sofisticadas, algoritmos complexos e hardware de computação especializada necessária para análise de imagem médica, descoberta de drogas, agricultura de precisão e outras áreas leva investimentos maciços em pesquisa e desenvolvimento. Muitas vezes envolve o trabalho de engenheiros altamente qualificados, cientistas de dados e pesquisadores por vários anos. Esta despesa de capital inicial significativa torna difícil para startups e empresas menores entrar no mercado e comercializar suas inovações. Mesmo grandes corporações acham difícil justificar tais altos custos de desenvolvimento, a menos que haja potencial para retornos substanciais. Os custos são ainda mais agravados pela necessidade de especialização e infraestrutura. Soluções avançadas de IA para tarefas como sequenciamento genômico, predição da estrutura proteica e modelagem epidêmica dependem do conhecimento específico do domínio que é difícil de encontrar. Eles também exigem instalações de computação de alto desempenho com processadores de ponta, grandes capacidades de armazenamento e recursos de rede rápida. A manutenção desses recursos envolve despesas operacionais recorrentes. De acordo com dados da Organização Educacional, Científica e Cultural das Nações Unidas (UNESCO), quase 60% dos países em todo o mundo enfrentam grave escassez de biotecnologistas e profissionais de ciência de dados. A disponibilidade limitada de capital humano gera salários e custos de treinamento. Em geral, a combinação de extensos investimentos em R&D e escassez de recursos essenciais leva a barreiras de entrada muito altas para as organizações.
Oportunidades de mercado: Foco crescente na medicina personalizada
O foco crescente na medicina personalizada pode oferecer oportunidades de crescimento para a IA global no mercado de biotecnologia. A medicina personalizada envolve a adequação do tratamento médico às características individuais de cada paciente. Com a ajuda de inteligência artificial e tecnologias de aprendizado de máquina, a previsão, detecção e prognóstico de doenças pode ser muito mais precisa levando em características clínicas, genômicas e moleculares do paciente individual. IA e algoritmos de aprendizado de máquina permitem a análise de enormes quantidades de dados moleculares, clínicos e de imagem para entender melhor a doença em um nível pessoal. Essas tecnologias podem ajudar a identificar variações genômicas que tornam uma doença mais ou menos grave para indivíduos particulares. Ao alavancar grandes conjuntos de dados contendo genomas, registros de saúde e desfechos de dezenas de milhares de pacientes, a IA permite a precisão na previsão da doença, detecção precoce, seleção de tratamento e monitoramento da resposta de tratamento em um nível individual. Por exemplo, as ferramentas de IA estão sendo usadas para analisar dados de sequenciamento do genoma inteiro para prever o risco do câncer e recomendar a prevenção direcionada para indivíduos de alto risco com base em seus genes.
Em 2021, de acordo com o relatório publicado pela Organização Mundial da Saúde, o número de iniciativas nacionais de medicina de precisão dobrou de 2020-2021 com mais de 60 países desenvolvendo políticas para implementar medicina genômica e promover a partilha de dados.
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Por Componente - Rising Need for Customization Drives Software Segment
Em termos de componente, o segmento de software é estimado para contribuir com a maior quota de mercado de 49,1 % em 2024, devido à crescente necessidade de personalização em todas as organizações. As empresas farmacêuticas e de biotecnologia operam em uma indústria complexa e altamente regulamentada. As soluções de software permitem um nível de personalização que outros componentes não podem corresponder. As empresas podem ajustar algoritmos, personalizar interfaces e adaptar fluxos de trabalho às suas necessidades e desafios precisos. Isso economiza tempo e recursos valiosos em comparação com opções menos maleáveis. O software também oferece oportunidades de melhoria através de atualizações regulares. À medida que novos dados emergem e os métodos evoluem, o software facilita a integração não-disruptiva dos aprimoramentos.
Por Aplicação - Tecnologia direcionada desbloqueia a precisão na descoberta e desenvolvimento de drogas
Em termos de aplicação, o segmento de descoberta e desenvolvimento de drogas é estimado para contribuir com a maior quota de mercado de 35.12% em 2024, aplicando adequadamente novas ferramentas de IA. Aproveitando vastas quantidades de literatura científica e dados de ensaios clínicos, tecnologias de IA direcionadas podem rapidamente exibir bibliotecas compostas para prever a eficácia e a toxicidade. Isso acelera todas as fases da identificação do alvo para a otimização de leads. O aprendizado de máquina permite modelagem de vias de doença para identificar os alvos mais promissores. Aprimorando especialistas humanos, AI simplifica a pesquisa pré-clínica e o projeto de ensaio clínico. Ao melhorar a eficiência e a eficácia, a IA transforma a forma como novas drogas são concebidas e testadas para servir melhor os pacientes. À medida que o espaço exige cada vez mais precisão, a IA continuará alimentando abordagens mais precisas ao longo da descoberta e do desenvolvimento.
By End User - Uma nova criação de parcerias Propel Pharmaceutical Leadership
Em termos de usuário final, o segmento de empresas farmacêuticas é estimado em contribuir com a maior quota de mercado de 40,1% em 2024, devido a novas colaborações. Enquanto a ciência inovadora do nascimento da biotecnologia, as casas farmacêuticas defendem a comercialização em larga escala. Agora, atravessar o vale da morte entre pesquisa e impacto do mundo real requer cooperação sem precedentes. Os gigantes farmacêuticos oferecem cada vez mais não apenas financiamento, mas soluções integradas de IA e consultoria baseada em dados. Isso permite que a biotecnologia concentre recursos em sua experiência de geração de hipóteses. Em troca, os farmacêuticos ganham um pipeline de programas de ponta alinhados com seus objetivos de negócios. À medida que as parcerias multipartidárias se tornam a norma, os patrocinadores farmacêuticos mantêm a liderança através da corretagem de alianças dinâmicas em toda a indústria e academia.
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A América do Norte domina a IA global no mercado de biotecnologia com uma quota de mercado estimada de 41,2% em 2024. A região possui uma indústria farmacêutica e biotecnológica robusta com presença de principais jogadores como Pfizer, Merck e Johnson & Johnson tendo sua sede no financiamento do governo dos EUA para R&D através de organizações como a NIH criou um ambiente altamente propício para inovação e adoção de tecnologias emergentes como a AI. Muitas startups que trabalham em aplicações de IA para a descoberta e desenvolvimento de drogas são baseadas na América, atraindo financiamento significativo de capital de risco. As principais universidades como Harvard e MIT estão na vanguarda da pesquisa envolvendo máquinas e técnicas de aprendizagem profunda para áreas como modelagem de proteínas e análise genômica.
A região Ásia-Pacífico surgiu como o mercado de crescimento mais rápido para a IA na biotecnologia. Países como a China e a Índia estão testemunhando um crescimento exponencial em sua indústria biotecnológica com iniciativas governamentais que promovem a inovação doméstica. Enquanto as empresas farmacêuticas ocidentais têm grandes bases de fabricação, as empresas asiáticas estão cada vez mais investindo mais em pesquisa básica. Isso tem impulsionado atividades de desenvolvimento interno e integração de ferramentas de IA. Por exemplo, Alibaba e Baidu, empresas baseadas na China, estão investindo fortemente em assistentes de IA para prever a progressão da doença. Custos operacionais reduzidos e disponibilidade de talentos de programação atrai jogadores globais de biotecnologia para configurar divisões de IA na Ásia para melhorar a produtividade de pesquisa. A região também serve como um importante hub para pesquisa e fabricação de contratos, utilizando AI para melhor análise.
Inteligência Artificial (AI) em Biotecnologia Market Report Coverage
| Cobertura de relatórios | Detalhes | ||
|---|---|---|---|
| Ano de base: | 2023 | Tamanho do mercado em 2024: | US$ 2.10 bilhões |
| Dados históricos para: | 2019 a 2023 | Período de previsão: | 2024 a 2031 |
| Período de previsão 2024 a 2031 CAGR: | 19% | 2031 Projeção de valor: | US$ 7.11 bilhões |
| Geografías cobertas: |
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| Segmentos cobertos: |
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| Empresas abrangidas: | AstraZeneca, Bristol-Myers Squibb, Gilead Sciences, Inc., Sanofi, Abbott Laboratories, Biogen, Pfizer, Inc., Novo Nordisk A/S, Amgen, Inc., Merck KGaA, Johnson & Johnson Services, Inc., F. Hoffmann-La Roche Ltd., Novartis AG, Deep Genomics, NVIDIA Corporation, Vergenomics | ||
| Drivers de crescimento: |
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| Restrições & Desafios: |
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*Definição: Global AI in Biotechnology Market refere-se ao uso de tecnologias e técnicas de inteligência artificial em aplicações de biotecnologia em várias indústrias, como empresas farmacêuticas e de biotecnologia, instituições acadêmicas e de pesquisa, organizações de pesquisa clínica e startups de biociência em todo o mundo. A IA ajuda a acelerar a descoberta de drogas e a medicina personalizada analisando interações biológicas e químicas complexas e enormes quantidades de dados para identificar novos candidatos à droga e mecanismos terapêuticos.
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Manisha Vibhute
Manisha Vibhute is a consultant with over 5 years of experience in market research and consulting. With a strong understanding of market dynamics, Manisha assists clients in developing effective market access strategies. She helps medical device companies navigate pricing, reimbursement, and regulatory pathways to ensure successful product launches.
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