GLOBAL AI IN OMICS STUDIES MARKET ANÁLISE DE TAMANHO E PARTICIPAÇÃO - TENDÊNCIAS DE CRESCIMENTO E PREVISÕES (2023 - 2030)

Espera-se que a IA global em estudos de omics o tamanho do mercado alcance US$ 4,515.4 Mn por 2030, a partir de US$ 639.8 Mn em 2023, exibindo uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 32,2% durante o período de previsão.

A inteligência artificial (AI) está sendo alavancada em vários campos da ciência para revolucionar a pesquisa e a descoberta. Em genômica e pesquisa molecular, AI está desempenhando um papel fundamental, auxiliando os pesquisadores na análise de conjuntos de dados de grandes e complexas omics. Existem vários produtos baseados em IA que são usados para análise de dados de omics.

Um dos produtos mais usados são ferramentas de análise de expressão genética que usam algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões em dados de transcriptômica e deduzir insights biológicos. Essas ferramentas permitem aos pesquisadores realizar análises funcionais, detecção de biomarcadores e modelagem de rede genética de forma muito mais eficiente em comparação com métodos estatísticos tradicionais. Outros produtos úteis incluem ferramentas de sequenciamento genômica e proteômica que empregam aprendizagem profunda para chamada de base, chamada variante e identificação de peptídeos de conjuntos de dados de omics. Isso aumentou significativamente a taxa de transferência de sequenciamento e precisão de dados.

Enquanto as ferramentas de omics de AI têm vantagens claras, como velocidade, automação e a capacidade de descobrir padrões sutis, ainda existem alguns desafios. Os modelos utilizados por essas ferramentas funcionam como "caixas pretas" e não fornecem explicações para seus resultados. Isso pode reduzir a confiabilidade e reprodutibilidade dos resultados. Além disso, o desempenho dos modelos AI depende da quantidade e qualidade dos dados de treinamento, limitando seu uso para doenças raras. A padronização de conjuntos de dados e modelos em todas as plataformas é outro problema.

IA Global em Estudos de Omics Market- Insights regionais

• América do Norte espera-se que seja o maior mercado de AI em estudos de omics durante o período de previsão, representando mais de 40% da quota de mercado em 2023. A região abriga as principais empresas de IA e saúde que estão na vanguarda do desenvolvimento e aplicação de tecnologias de IA para estudos de omics. Países como os EUA têm uma infraestrutura de pesquisa de saúde altamente avançada, juntamente com forte financiamento governamental para pesquisa biomédica. Várias principais universidades e instituições de pesquisa nos EUA estão explorando ativamente o potencial de IA e métodos de aprendizado de máquina para analisar genômica, proteômica e outros tipos de dados de ómica. Essas iniciativas estão impulsionando a adoção de soluções de IA em aplicações clínicas e de pesquisa na região.

Além disso, a América do Norte tem um grande conjunto de especialistas em IA e ciência de dados que estão trabalhando em projetos colaborativos entre academia e indústria. A região também tem um ambiente de mercado receptivo e regulamentos favoráveis para apoiar a comercialização de ferramentas de diagnóstico e pesquisa baseadas em IA. As principais empresas farmacêuticas e de ciências da vida com investimentos significativos de pesquisa e desenvolvimento estão usando AI para acelerar a descoberta de drogas a partir de dados de omics. Esses fatores fizeram da América do Norte o adotador precoce dominante de soluções e serviços movidos por IA para estudos de omics.

• Ásia Pacífico espera-se que o mercado seja o segundo maior mercado de IA no mercado de estudos de omics, representando mais de 25% da quota de mercado em 2023. Países como China, Índia, Japão e Coreia do Sul estão rapidamente investindo em tecnologia de saúde e promovendo iniciativas voltadas para a precisão e medicina personalizada. Com uma crescente população de classe média buscando opções avançadas de saúde, a região do Pacífico Asiático apresenta oportunidades substanciais. Os governos também estão introduzindo políticas de apoio e financiamento para pesquisa colaborativa envolvendo AI e outras tecnologias de ponta. Isso está atraindo grandes jogadores internacionais para estabelecer centros de R&D e parcerias na região. Além disso, os países da Ásia-Pacífico têm um grande conjunto de talentos de AI e especialistas computacionais, o que ajuda a lidar com a escassez de habilidades e reduz os custos para as empresas. Essas condições favoráveis estão fortalecendo a posição Ásia-Pacífico como o mercado regional de crescimento mais rápido para AI em estudos de omics.
• Europa espera-se que o mercado seja o mercado de crescimento mais rápido para AI no mercado de estudos de omics, com uma quota de 19% durante o período de previsão. O crescimento do mercado na Europa deve-se ao aumento da investigação e desenvolvimento genômico na região.

Figura 1. Global AI in Omics Studies Market Share (%), Por Região, 2023

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Visualização do analista: A AI no mercado de estudos de omics está crescendo de forma constante e espera-se testemunhar um crescimento significativo durante o período de previsão. O principal driver para a adoção de IA em estudos de omics é sua capacidade de analisar conjuntos de dados de omics grandes e complexos. As ferramentas de IA ajudam os pesquisadores a identificar padrões, biomarcadores preditivos e a obter novos insights biológicos de dados de ómica de forma mais eficiente. A América do Norte dominou o mercado em 2021 devido a investimentos pesados por empresas farmacêuticas e presença de principais jogadores de IA na região. Ásia Pacific é projetado para ser o mercado de crescimento mais rápido durante o período de previsão devido ao aumento de investimentos de R&D pela China e Índia em tecnologias de ômica e AI.

No entanto, a falta de mão-de-obra qualificada para desenvolver e implementar soluções de IA continua a ser uma restrição importante para uma adoção mais ampla. A integração de dados e a extração de insights significativos de conjuntos de dados multi-ómicos também representam desafios. No entanto, a crescente parceria entre empresas AI e omics apresenta oportunidades para o desenvolvimento de plataformas analíticas avançadas. Novas startups também oferecem soluções de IA baseadas em nuvem para pesquisadores, que está expandindo o mercado acessível. A perspectiva futura permanece positiva, com o aumento da aceitação da IA como uma ferramenta indispensável para acelerar a pesquisa de omics.

Global AI em Estudos de Omics Mercado- Drivers

• Crescimento de dados genéticos e genômicos e aumento de investimentos: O rápido crescimento dos dados genéticos e genômicos disponíveis através de projetos de sequenciamento em grande escala está alimentando a adoção aumentada da inteligência artificial em estudos de omics. Devido aos custos de sequenciamento de DNA de plummeting ao longo da última década, a capacidade de analisar os blocos de construção da vida acelerou exponencialmente. Vários governos e organizações sem fins lucrativos em todo o mundo lançaram iniciativas ambiciosas para coletar dados genômicos de milhões de voluntários para avançar a pesquisa biomédica. Por exemplo, o Reino Unido. Biobank, um grande estudo de biobanco de longo prazo no Reino Unido, tem dados genéticos de mais de 500.000 indivíduos, que está disponível gratuitamente para pesquisadores aprovados globalmente.

Como petabytes de informação genética derramam a partir desses esforços públicos, há uma necessidade urgente de analisar este dilúvio de dados complexos. Isso está impulsionando investimentos significativos em IA e aprendizado de máquina para derivar insights significativos de conjuntos de dados de omics. Empresas farmacêuticas e centros de pesquisa acadêmica estão cada vez mais utilizando modelos de aprendizagem profunda para acelerar a descoberta de drogas por melhor compreensão das correlações genótipo-fenótipo. Startups também estão surgindo que se concentram no desenvolvimento de ferramentas de IA adaptadas para aplicações de predição de medicamentos de precisão e doenças usando dados genômicos.

• Medicina personalizada e diagnóstico de precisão: Medicina personalizada e diagnóstico de precisão estão impulsionando significativamente a adoção de inteligência artificial em estudos de omics. Com o avanço de tecnologias como genômica, epigenômica e proteômica, uma enorme quantidade de dados multidimensionais de omics está sendo gerada a partir de pacientes individuais. Analisar esses dados complexos de omics manualmente para entender a condição de doença de cada paciente e encontrar planos de tratamento personalizados é uma tarefa quase impossível. É aqui que a inteligência artificial está desempenhando um papel fundamental, ajudando os pesquisadores a alavancar grandes conjuntos de dados de saúde e informações clínicas para desenvolver modelos preditivos para diagnóstico preciso e terapias personalizadas.

Técnicas de IA como aprendizado de máquina e aprendizagem profunda estão sendo amplamente utilizadas para aplicações como sequenciamento de genes, farmacogenomics, desenvolvimento de biomarcadores e sistemas de suporte de decisão clínica. Por exemplo, algoritmos de IA estão analisando variações genômicas, transcrições de RNA e expressões proteicas em uma amostra biológica do paciente para prever predisposição da doença, condições de diagnóstico, progressão da doença de pista e identificar potenciais alvos de drogas ou terapias que podem funcionar melhor para esse indivíduo. Alguns sistemas de IA podem até monitorar respostas de tratamento e sinalizar eventos adversos em quase tempo real, integrando perfis de omics com registros eletrônicos de saúde. Isso permite que os prestadores de cuidados de saúde forneçam cuidados de precisão mais eficazes adaptados às características biológicas únicas de cada paciente.

• Avanços tecnológicos em IA e automação: Os avanços em inteligência artificial e aprendizado de máquina estão revolucionando a genômica e permitindo uma análise mais extensa de conjuntos de dados de grandes e complexos omics. Ao alavancar vastas quantidades de dados genômicos e moleculares, as tecnologias de IA podem descobrir padrões e insights que seriam quase impossíveis para os pesquisadores descobrirem por conta própria. Por exemplo, algoritmos desenvolvidos pelos Institutos Nacionais de Saúde podem agora analisar o genoma completo de uma pessoa em menos de um segundo, identificando mutações potencialmente causadoras de doenças mais de 200 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais. À medida que os conjuntos de dados em campos como proteômica e transcriptômica continuam a crescer exponencialmente devido aos avanços em sequenciamento de alta produtividade e ferramentas de coleta de dados, a IA se tornará cada vez mais crítica para ajudar os pesquisadores a fazer sentido desta inundação de dados.

A aplicação da AI também está ajudando a automatizar muitos fluxos de trabalho e tarefas genômicas de rotina. Modelos de aprendizagem profunda foram desenvolvidos para interpretar automaticamente as chamadas variantes genômicas com acurácia de 99%, poupando pesquisadores imenso tempo gasto anteriormente em validação e avaliação manual. Outras ferramentas de IA agora podem automatizar processos complexos como o projeto de edição do genoma CRISPR em questão de horas versus meses para especialistas humanos. À medida que os estudos de genômica geram petabytes de novos dados a cada ano, os sistemas automatizados alimentados por IA serão necessários para ajudar a analisar este dilúvio de informações de forma oportuna e rentável. Este aumento da automação impulsionada pela IA está reduzindo a carga de trabalho em pesquisadores, libertando-os para se concentrar em questões científicas mais inovadoras.

IA Global em Estudos de Omics Mercado- Oportunidades

• Âmbito de IA na descoberta de drogas e desenvolvimento de vacinas: A IA tem um enorme escopo para acelerar a descoberta de drogas e processos de desenvolvimento de vacinas na IA no mercado de estudos de omics. Com algoritmos de AI e machine learning, os pesquisadores podem agora analisar enormes quantidades de dados de omics como genômica, proteômica e metabolomics em uma escala e velocidade sem precedentes. Esta grande análise de dados ajuda a identificar subtipos de doença e descobrir novos alvos de drogas e biomarcadores. Ele também ajuda no recrutamento e monitoramento de ensaios clínicos.

Por exemplo, AI está sendo usado para peneirar milhões de compostos químicos para prever aqueles mais propensos a efetivamente segmentar proteínas associadas a uma doença. Isso economiza tempo precioso em comparação com métodos tradicionais de teste e erro. As empresas farmacêuticas também estão aproveitando a IA para melhorar as estratégias para repurpor as drogas existentes para novas terapias. Ao revelar semelhanças entre doenças ou condições no nível molecular, a IA pode descobrir formas inesperadas de implantar tratamentos aprovados para outras doenças.

Como a pandemia COVID-19 mostrou, desenvolver vacinas seguras e eficazes normalmente leva anos através da pesquisa convencional. No entanto, algoritmos de IA podem agora analisar genomas de coronavírus sequenciados de vários locais geográficos e prever como ele pode mutar ao longo do tempo. Isso ajuda os designers de vacinas a ficar à frente de novas variantes. Várias ferramentas de IA também estão acelerando os processos de rastreamento e seleção de candidatos à vacina. Por exemplo, mais de 50 potenciais candidatos à vacina SARS-CoV-2 foram testados e dois foram selecionados para ensaios clínicos apenas dois meses depois que a sequência genômica do vírus foi divulgada, de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS)

• Despesas de saúde crescentes: Um dos fatores significativos que influenciam a taxa de crescimento da IA global no mercado de estudos de omics é o crescimento das despesas de saúde, o que ajuda a melhorar sua infraestrutura. Por exemplo, de acordo com o Sistema Internacional de Atenção à Saúde dos EUA, em junho de 2020, as organizações governamentais dos EUA visam melhorar a infraestrutura de saúde, aumentando o financiamento, estabelecendo legislação e estratégias nacionais, e cofundando e estabelecendo requisitos e regulamentos básicos para o programa Medicaid. Da mesma forma, em novembro de 2022, o Instituto Canadense de Informação em Saúde informou que as despesas totais de saúde no Canadá foram de US$ 331 bilhões em 2022, ou US$ 8,563 por canadense, enquanto as despesas de saúde representaram 12,2% do produto interno bruto do Canadá (PIB) em 2022, após um alto de 13,8% em 2020.
• Crescimento nos mercados emergentes: Os mercados emergentes nos países em desenvolvimento apresentam um enorme potencial de crescimento na IA no mercado de estudos de omics. Essas nações estão experimentando um rápido desenvolvimento econômico e testemunhando um aumento dos investimentos na pesquisa de saúde e ciências da vida. Com rendimentos crescentes, as pessoas nestas regiões agora têm maior acesso a tecnologias de diagnóstico sofisticadas e estão mais abertas a novas aplicações de IA na medicina.

Vários fatores tornam as condições de mercado emergentes propícias à ampla adoção de ferramentas de IA em pesquisa de omics. Em primeiro lugar, nas nações emergentes, a população é muitas vezes mais jovem e tem maior prevalência de doença. Isso enfatiza a necessidade de diagnósticos de precisão e terapêuticos. Em segundo lugar, os governos estão investindo fortemente na construção de infraestruturas de biotecnologia para promover prioridades nacionais em torno da bioprospecção e descoberta de drogas. Por exemplo, a Missão Nacional de Biofarma da Índia visa promover colaborações de R&D entre academia e indústria. Em terceiro lugar, reduzir os custos de sequenciamento genômico e armazenamento de dados está tornando a análise multi-ómica orientada por IA viável mesmo para programas de saúde pública de baixa fonte e hospitais em áreas remotas.

Global AI in Omics Studies Market - Evolução

• Adoção de soluções e serviços baseados em nuvem: A adoção de soluções e serviços baseados em nuvem aumentou rapidamente ao longo dos últimos anos. Mais empresas estão migrando suas infraestruturas e aplicativos para a nuvem, pois oferece enorme flexibilidade, escalabilidade e custos reduzidos em comparação com a manutenção de servidores no local. A nuvem permite que as empresas evitem grandes investimentos de capital inicial em hardware e data centers enquanto pagam apenas pelos recursos que usam. Este modelo pay-as-you-go provou ser muito atraente, especialmente para startups de cash-strapped e pequenos negócios De acordo com dados do Reino Unido. Departamento de Digital, Cultura, Mídia e Desporto, mais de 90% das empresas do Reino Unido agora usam alguma forma de computação em nuvem, até cerca de 75% em 2020.

À medida que as empresas adotam ferramentas baseadas em nuvem e trabalho remoto habilitado por tecnologias como soluções de reunião virtual hospedadas em nuvem, a demanda por infraestrutura de nuvem confiável e segura também aumentou tremendamente. Para atender a essa demanda, os principais provedores de serviços em nuvem como Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud têm expandido significativamente sua presença de data center globalmente. Por exemplo, Amazon Web Services Empresa de computação em nuvem, anunciou planos no final de 2021 para investir US$ 5 bilhões na construção de 15 novas regiões de data center em todo o mundo até 2026. Esta expansão rápida do data center permite que os provedores de nuvem reduzam a latência e melhoram os clientes em todo o mundo, atraindo ainda mais empresas para suas plataformas.

A crescente adoção de soluções baseadas em nuvem pelas empresas está criando uma enorme oportunidade de mercado para fornecedores de software independentes e startups de tecnologia em nuvem. Mais empresas estão desenvolvendo aplicativos e fluxos de trabalho nativos em nuvem que são fáceis de implementar, gerenciar e atualizar na nuvem. Isso tem impulsionado forte investimento e inovação em áreas como computação sem servidor, recipientes, armazenamento em nuvem, ferramentas de colaboração, segurança cibernética, AI/ML e muito mais. A pandemia acelerou esta mudança em direção à transformação digital habilitado para a nuvem em todas as indústrias.

• Integração de IA com IoT e blockchain: A convergência de tecnologias emergentes como AI e blockchain está impulsionando uma maior adoção de soluções e serviços baseados em nuvem em todas as indústrias. À medida que mais ativos físicos se conectam à internet e geram grandes quantidades de dados, há uma necessidade aumentada de poder de computação e armazenamento de dados. A infraestrutura de nuvem permite que as organizações aproveitem insights em tempo real de dados de IoT através de ferramentas de IA e análise hospedadas na nuvem. Por exemplo, a manutenção preditiva de equipamentos industriais usando dados de sensores de IoT e modelos de IA na nuvem ajuda as empresas de fabricação a melhorar o tempo de atividade e reduzir os custos de tempo de inatividade consideravelmente.

A integração da IA e da IoT também está abrindo novas oportunidades através da hiperautomação. Dados em tempo real de dispositivos conectados podem gerar tomada de decisões e fluxos de trabalho automatizados. A capacidade da Blockchain de compartilhar dados com segurança em silos organizacionais aumenta ainda mais o potencial das colaborações de IA e IoT. Quando dispositivos, sistemas e parceiros comerciais podem transacionar, interagir e validar transações de forma automatizada, ele gera eficiências. Por exemplo, os contratos inteligentes de blockchain e AI-powered estão racionalizando os processos de cadeia de suprimentos para fabricantes de automóveis como a Ford por meio de rastreamento digital de peças de fornecedores. Isso está reduzindo a papelada e melhorando a visibilidade em níveis de inventário.

Global AI in Omics Studies Market - restrições

• Falta de mão-de-obra qualificada: A escassez de mão-de-obra qualificada está a restringir significativamente o crescimento da adoção de soluções e serviços baseados em nuvem em vários setores. Com mais e mais empresas reconhecendo os benefícios estratégicos e operacionais da computação em nuvem, a demanda por habilidades e recursos em nuvem está superando exponencialmente. No entanto, o fornecimento de profissionais de nuvem treinados e experientes está lutando para acompanhar essa alta demanda.

Vários fatores estão contribuindo para a crescente lacuna de habilidades em tecnologias de nuvem. Programas tradicionais de treinamento de TI ainda estão acompanhando o ritmo da inovação no domínio da nuvem. Os modelos de nuvem exigem novas habilidades em torno de sistemas distribuídos, redes, arquitetura sem servidor, contêineres, aprendizado de máquina, etc. Re-skilling a força de trabalho existente com essas novas tecnologias etárias também é um desafio. Muitos institutos educacionais ainda têm de projetar cursos que podem equipar os alunos com as habilidades de nuvem relevantes. Isto está dificultando o pipeline de talentos para trabalhos em nuvem.

Ao mesmo tempo, os próprios jogadores de nuvem em rápido crescimento enfrentam dificuldades no recrutamento de pessoal suficientemente treinado. De acordo com um relatório de 2022 do Fórum Econômico Mundial, mais de metade dos líderes de negócios pesquisados disseram que estão enfrentando falhas significativas de talentos em áreas como ciência de dados, computação em nuvem e segurança cibernética. Essa escassez de habilidades atua como uma restrição para as empresas aproveitarem totalmente as capacidades de nuvem e dimensionarem sua transformação digital. Reduz sua agilidade e velocidade de inovação. Em última análise, tem um efeito amortecimento no ritmo em que as organizações estão dispostas a adotar modelos de nuvem e migrar suas infraestruturas de TI e cargas de trabalho para a nuvem.

• Custos de instalação elevados e falta de infraestrutura: A adoção de soluções baseadas em nuvem requer um investimento significativo na atualização de infraestruturas e redes existentes para apoiar tecnologias de nuvem. Para muitas organizações, especialmente pequenas e médias empresas, as despesas de capital inicial necessárias para implementar a migração em nuvem ou para construir uma nova infraestrutura habilitado para a nuvem podem ser proibitivamente altas. Configurar recursos de nuvem como servidores virtuais, armazenamento, equipamentos de rede e recursos de segurança implica despesas não triviais. Esta alta barreira à entrada impede muitos clientes potenciais de transição para a nuvem em primeiro lugar. Devido aos seus orçamentos limitados, essas organizações são dissuadidas pelos altos custos de configuração e migração associados à adoção da nuvem.

Além disso, nos países em desenvolvimento e áreas remotas, a falta de acesso à internet de alta velocidade continua a representar desafios. Conectividade de rede confiável e rápida é essencial para empresas e indivíduos aproveitarem plenamente as vantagens dos serviços de nuvem. No entanto, a penetração inadequada de banda larga em partes da África e da Ásia é um obstáculo. Por exemplo, de acordo com os dados mais recentes da União Internacional de Telecomunicações, cerca de 31% das famílias na Índia ainda não têm acesso à Internet a partir de 2021. A incapacidade de garantir a transferência de dados sem costura coloca dificuldades para as organizações dessas regiões moverem suas cargas de trabalho e processos totalmente para a nuvem. Os déficits de infraestrutura afetam negativamente a experiência do usuário e minam a confiança nas soluções de nuvem.

Figura 2. IA Global em Estudos de Omics Market Share (%), Por Oferta, 2023

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IA Global em Estudos de Omics Mercado - Desenvolvimentos recentes

Lançamento de produtos e tecnologia

• Em 20 de setembro de 2023, DNAstack, uma empresa de software, lançou Omics AI, uma nova suíte de software revolucionária para omics e pesquisa em saúde. A Omics AI torna as descobertas científicas mais rápidas e mais poderosas, permitindo insights em redes federadas de dados em conformidade com os padrões abertos fornecidos pela Aliança Global para a Genômica e Saúde (GA4GH). O sistema está sendo usado por empresas farmacêuticas líderes mundiais, hospitais, universidades, grupos de defesa de pacientes, financiadores, instalações de sequenciamento, agências governamentais e consórcios para crescer redes colaborativas em diversas áreas de pesquisa.
• Em 14 de abril de 2023, Bimodal, uma empresa de biotecnologia, lançou sua nova solução multiómica de dueto, que diz revelar o poder combinatório de informações genéticas e epigenéticas de uma única amostra de baixo volume. A solução multiómica de dueto é a primeira tecnologia de sequenciamento de resolução de base única do mundo que permite a leitura simultânea de dados genéticos e epigenéticos em uma única amostra com um fluxo de trabalho usando qualquer sequenciador.
• Em novembro de 2022, a Amazon Web Services, Inc., uma empresa de computação em nuvem, lançou a Amazon Omics para medicina de precisão. A Amazon Omics é uma plataforma baseada em nuvem que fornece segurança, escala e o poder de processamento necessário para armazenamento e análise de dados genômicos, eliminando a necessidade de infraestrutura e fluxos de trabalho especializados.

Aquisição e Colaboração

• Em 6 de novembro de 2023, a OWKIN, uma empresa de biotecnologia e 10x Genomics, Inc., uma empresa de biotecnologia, anunciou que entrou em um acordo para adicionar 10x Genomics omics espaciais e tecnologias de células únicas para trabalhar em análise tumoral para a descoberta terapêutica.
• Em 4 de setembro de 2023, Inteligente OMICS Ltd, uma empresa de biotecnologia, concordou com uma colaboração de pesquisa orientada pela AI com Janssen Global Services, LLC, empresa farmacêutica, A colaboração com Janssen Global Services, LLC, é avaliar novas metas biológicas para o tratamento de cânceres hematológicos.

Principais empresas em IA Global no Mercado de Estudos de Omics

• Científica de Thermo Fisher
• Tecnologias ágeis
• Iluminação
• BGI Genomics
• Dassault Systèmes
• Qiagen
• Waters Corporation
• GE Healthcare
• Amazon Web Services, Inc
• Bruker
• Danaher

Definição: A inteligência artificial (AI) é uma abordagem poderosa para resolver problemas complexos no processamento, análise e interpretação de dados ómicos, bem como a integração de multi-ómica e dados clínicos. Nos últimos anos, a IA tem possibilitado avanços notáveis em diversos campos biomédicos, como interpretação de variantes genômicas, previsão de estrutura proteica, diagnóstico de doenças e descoberta de drogas.