Искусственный интеллект (ИИ) на рынке биотехнологий SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Искусственный интеллект (ИИ) на рынке биотехнологий Size and Trends

Глобальный ИИ на рынке биотехнологий оценивается как 2,10 млрд долларов в 2024 году Ожидается, что он достигнет 7,11 млрд долларов США к 2031 году, демонстрируя совокупный годовой темп роста (CAGR) 19% с 2024 по 2031 год. ИИ может революционизировать различные процессы в биотехнологии, такие как открытие и разработка лекарств. Он используется во многих областях биотехнологии, таких как сельское хозяйство, здравоохранение, криминалистика и защита окружающей среды из-за недорогого секвенирования генома и биологических исследований.

To learn more about this report, request sample copy

Увеличение финансирования со стороны частных и государственных организаций для ИИ в биотехнологии может стимулировать рост рынка в течение прогнозируемого периода. Снижение затрат на аппаратное обеспечение и обработку в сочетании с разработкой более совершенных алгоритмов может стимулировать внедрение технологий искусственного интеллекта в биотехнологических приложениях. Растущая потребность в устранении дорогостоящих и трудоемких лабораторных тестов и испытаний также может стимулировать рост рынка.

Растущее открытие лекарств и прецизионная медицина

Применение искусственного интеллекта в медицине ускоряет прогресс биотехнология исследований и разработок. С помощью ИИ исследователи теперь могут проверять миллионы потенциальных лекарственных соединений в силико за долю времени, которое потребуется людям. Мощные алгоритмы машинного обучения обучаются на обширных наборах данных, содержащих генетическую информацию, молекулярные структуры, электронные медицинские записи и результаты клинических испытаний. Это позволяет ИИ определять новые цели лекарств, предлагать новые конструкции молекул и прогнозировать, как пациенты могут реагировать на различные методы лечения на основе их уникальных биологических профилей. Технологии ИИ оказывают преобразующее влияние на весь процесс разработки лекарств. Компании используют глубокое обучение для анализа биомолекулярных наборов данных и обнаружения проницательных биомаркеров или подтипов заболеваний, которые в противном случае было бы невозможно обнаружить вручную. Такие стартапы, как Benevolent AI, обнаружили новых кандидатов на лекарства от трудноизлечимых заболеваний путем систематического скрининга миллиардов потенциальных молекул. Фармацевтические гиганты также вкладывают значительные средства в ИИ для устранения узких мест в доклинических и клинических испытаниях. Например, в ноябре 2022 года XtalPi Inc. сотрудничала с CK Life Sciences. Это партнерство использовало свои соответствующие области знаний для создания передовой платформы исследований и разработок противоопухолевых вакцин ИИ, которая улучшит способность обнаруживать и разрабатывать противоопухолевые вакцины и ускорит разработку новых типов вакцин. R&D Амгена и The Scientist установили отношения в июне 2022 года. Партнерство рассматривает новые подходы к открытию и разработке лекарств, которые используют ИИ и машинное обучение для создания новых белковых методов лечения.

Market Concentration and Competitive Landscape

Get actionable strategies to beat competition: Get instant access to report

Набор и удержание клинических испытаний

Увеличение сложности клинических испытаний может стимулировать рост рынка биотехнологий. Набор пациентов и их удержание в течение всего процесса клинических испытаний является сложной задачей для биотехнологических компаний. ИИ может помочь решить эти проблемы путем выявления более подходящих кандидатов с помощью расширенной аналитики наборов данных пациентов. Это позволяет ориентироваться на персонализированный охват, используя такие параметры, как история болезни, демография, привычки и близость к больнице. Этот целенаправленный набор с использованием ИИ улучшает разнообразие участников и снижает показатели отказов при скрининге. После регистрации поддержание вовлеченности пациентов на протяжении всего исследования требует значительных ручных усилий. Несоблюдение протоколов лечения или преждевременное прекращение лечения влияет на сроки и результаты испытаний. Таким образом, ИИ постоянно контролирует участников с помощью цифровых технологий. Такие технологии, как мобильные приложения, носимые устройства и устройства удаленного мониторинга, обеспечивают жизненно важные признаки, данные о приеме лекарств и другие в режиме реального времени. Инструменты ИИ могут идентифицировать ранние признаки разъединения или несоблюдения, обнаруживая аномалии в моделях данных. Своевременные вмешательства, такие как консультации или дополнительная помощь, могут быть начаты для повышения задержки. Использование ИИ для прогностического моделирования также помогает оценить пациентов из группы риска.

Ключевые выводы аналитика:

Глобальный ИИ на рынке биотехнологий может стать свидетелем роста в ближайшие несколько лет. Снижение стоимости секвенирования генов и рост цифровой биологии позволяет большему количеству лабораторий по изучению жизни внедрять методы ИИ и машинного обучения. Исследователи также используют глубокое обучение для ускорения открытия лекарств, лучшего понимания болезней и разработки персонализированных методов лечения. Это изменило биотехнологическую отрасль.

Конфиденциальность данных и регулирование могут препятствовать росту рынка. Биомедицинские данные содержат конфиденциальную личную информацию, поэтому компании должны найти способы ответственно использовать ИИ и поддерживать конфиденциальность пациентов. Регулятивные одобрения также будут иметь решающее значение, поскольку все больше медицинских технологий на основе ИИ вступают в клинические испытания и клиническое использование.

Северная Америка в настоящее время доминирует на рынке из-за больших инвестиций в ИИ фармацевтическими фирмами и исследовательскими институтами в США и Канаде. Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет наблюдать самый быстрый рост. Такие страны, как Китай и Индия, наращивают инициативы по применению передовых вычислений в здравоохранении и выделяют средства на ИИ для биотехнологий. Расширение биопроизводственной базы в таких местах, как Сингапур и Южная Корея, делает эти регионы главными целями для поставщиков решений ИИ.

Проблемы рынка:Высокая стоимость производства

Высокие производственные затраты, связанные с разработкой передовых технологий искусственного интеллекта для биотехнологических приложений, представляют собой серьезную проблему для роста в этом секторе. Разработка сложных нейронных сетей, сложных алгоритмов и специализированного вычислительного оборудования, необходимого для анализа медицинских изображений, обнаружения лекарств, точного земледелия и других областей, требует огромных инвестиций в исследования и разработки. Он часто включает в себя работу высококвалифицированных инженеров, ученых и исследователей данных в течение нескольких лет. Эти значительные авансовые капитальные затраты затрудняют для стартапов и небольших компаний выход на рынок и коммерциализацию своих инноваций. Даже крупным корпорациям трудно оправдать такие высокие затраты на разработку, если нет возможности для существенной отдачи. Расходы еще более усугубляются потребностью в специализированных экспертных знаниях и инфраструктуре. Передовые решения ИИ для таких задач, как геномное секвенирование, прогнозирование структуры белка и моделирование эпидемий, основаны на знаниях, которые трудно найти. Они также требуют высокопроизводительных вычислительных мощностей с передовыми процессорами, большими емкостями хранения и быстрыми сетевыми возможностями. Поддержание таких ресурсов сопряжено с периодическими оперативными расходами. По данным Организации Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры (ЮНЕСКО), почти 60% стран мира сталкиваются с серьезной нехваткой биотехнологов и специалистов в области науки о данных. Ограниченная доступность человеческого капитала повышает заработную плату и стоимость обучения. В целом, сочетание обширных инвестиций в НИОКР и дефицита ключевых ресурсов приводит к очень высоким барьерам входа для организаций.

Рыночные возможности: Растущее внимание к персонализированной медицине

Растущее внимание к персонализированной медицине может предоставить возможности для роста глобального ИИ на рынке биотехнологий. Персонализированная медицина включает в себя приспособление медицинского лечения к индивидуальным особенностям каждого пациента. С помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения прогнозирование, выявление и прогноз заболеваний могут быть гораздо более точными с учетом клинических, геномных и молекулярных характеристик отдельного пациента. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют анализировать огромное количество молекулярных, клинических и визуализирующих данных, чтобы лучше понять болезнь на личном уровне. Эти технологии могут помочь выявить геномные вариации, которые делают заболевание более или менее тяжелым для конкретных людей. Используя большие наборы данных, содержащие геномы, медицинские записи и результаты десятков тысяч пациентов, ИИ обеспечивает точность прогнозирования заболеваний, раннее выявление, выбор лечения и мониторинг ответа на лечение на индивидуальном уровне. Например, инструменты ИИ используются для анализа данных секвенирования всего генома для прогнозирования риска рака и рекомендации целевой профилактики для людей с высоким риском на основе их генов.

В 2021 году, согласно докладу, опубликованному Всемирной организацией здравоохранения, число национальных инициатив в области точной медицины удвоилось с 2020 по 2021 год, и более 60 стран разрабатывают политику по внедрению геномной медицины и содействию обмену данными.

Discover high revenue pocket segments and roadmap to it: Get instant access to report

По компоненту - растущая потребность в кастомизации приводит к сегменту программного обеспечения

С точки зрения компонентов, сегмент программного обеспечения, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 49,1% в 2024 году из-за растущей потребности в настройке во всех организациях. Фармацевтические и биотехнологические компании работают в сложной и высокорегулируемой отрасли. Программные решения обеспечивают уровень персонализации, с которым другие компоненты не могут сравниться. Компании могут настраивать алгоритмы, настраивать интерфейсы и адаптировать рабочие процессы к их конкретным потребностям и задачам. Это экономит драгоценное время и ресурсы по сравнению с менее податливыми вариантами. Программное обеспечение также предоставляет возможности для улучшения с помощью регулярных обновлений. По мере появления новых данных и развития методов программное обеспечение облегчает интеграцию улучшений.

Целевая технология разблокирует точность в обнаружении и разработке лекарств

С точки зрения применения, сегмент открытия и разработки лекарств, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 35,12% в 2024 году, метко применяя новые инструменты ИИ. Используя огромное количество научной литературы и данных клинических испытаний, целевые технологии ИИ могут быстро проверять составные библиотеки для прогнозирования эффективности и токсичности. Это ускоряет все этапы от идентификации цели до оптимизации. Машинное обучение также позволяет моделировать пути заболевания, чтобы определить наиболее перспективные цели. Увеличивая экспертов-людей, ИИ упорядочивает доклинические исследования и дизайн клинических испытаний. Повышая как эффективность, так и результативность, ИИ трансформирует то, как новые лекарства разрабатываются и тестируются, чтобы лучше обслуживать пациентов. Поскольку космос все больше требует точности, ИИ будет продолжать использовать более точные подходы на протяжении всего процесса открытия и разработки.

Конечный пользователь - новое поколение партнеров Propel Pharmaceutical Leadership

С точки зрения конечного потребителя, сегмент фармацевтических компаний, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 40,1% в 2024 году из-за новых коллабораций. В то время как биотехнология рождает инновационную науку, фармацевтические дома выступают за крупномасштабную коммерциализацию. Теперь пересечение долины смерти между исследованиями и реальным воздействием требует беспрецедентного сотрудничества. Фармацевтические гиганты все чаще предлагают не только финансирование, но и интегрированные решения в области искусственного интеллекта. Это позволяет биотехнологиям сосредоточить ресурсы на их опыте генерации гипотез. В свою очередь, фармацевты получают ряд передовых программ, соответствующих их бизнес-целям. Поскольку многопартийные партнерства становятся нормой, фармацевтические спонсоры сохраняют лидерство, заключая динамичные альянсы между промышленностью и научными кругами.

Regional Insights

To learn more about this report, request sample copy

Северная Америка доминирует на мировом рынке ИИ в области биотехнологий с предполагаемой долей рынка 41,2% в 2024 году. Регион может похвастаться надежной фармацевтической и биотехнологической промышленностью с присутствием ведущих игроков, таких как Pfizer, Merck и Johnson & Johnson, которые имеют свою штаб-квартиру в правительстве США для финансирования исследований и разработок через такие организации, как NIH, создали благоприятную среду для инноваций и внедрения новых технологий, таких как ИИ. Многие стартапы, работающие над приложениями ИИ для обнаружения и разработки лекарств, базируются в Америке, привлекая значительное венчурное финансирование. Ведущие университеты, такие как Гарвард и Массачусетский технологический институт, находятся на переднем крае исследований, связанных с машинным и глубоким обучением в таких областях, как моделирование белков и геномный анализ.

Азиатско-Тихоокеанский регион стал самым быстрорастущим рынком ИИ в биотехнологии. Такие страны, как Китай и Индия, демонстрируют экспоненциальный рост в своей биотехнологической промышленности благодаря правительственным инициативам, способствующим внутренним инновациям. В то время как западные фармацевтические компании имеют большие производственные базы, азиатские фирмы все больше инвестируют в фундаментальные исследования. Это способствовало внутренней деятельности в области развития и интеграции инструментов ИИ. Например, китайские компании Alibaba и Baidu инвестируют значительные средства в ИИ-помощников для прогнозирования прогрессирования заболевания. Сокращение операционных расходов и наличие талантливых программистов привлекает глобальных биотехнологических игроков к созданию подразделений ИИ в Азии для повышения производительности исследований. Регион также служит важным центром для контрактных исследований и производства, используя ИИ для лучшей аналитики.

Market Report Scope

Key Developments

• В июне 2023 года, СанофиФранцузская многонациональная фармацевтическая и медицинская компания объявила о значительном прогрессе в своей цифровой трансформации благодаря широкому внедрению «plai», инновационного приложения, разработанного в сотрудничестве с компанией Aily Labs, платформой ИИ. Приложение предназначено для революционного взаимодействия с данными, предлагая идеи в реальном времени и всеобъемлющий обзор операций Sanofi.
• В августе 2022 года, АтомныйБиотехнологическая компания и Sanofi объявили о сотрудничестве, чтобы использовать платформу AtomNet с искусственным интеллектом (AI) для вычислительного обнаружения и исследования лекарственных препаратов до пяти различных целей.
• В июне 2022 года ACTO, коммерческая обучающая платформа, предназначенная для сектора наук о жизни, представила «LAICA», разговорного помощника, работающего на искусственном интеллекте (ИИ). Этот инновационный инструмент предлагает функцию голосового поиска, предназначенную для поддержки обучения в режиме реального времени для команд по коммерческим и медицинским вопросам в области наук о жизни.

* Определение: Глобальный ИИ на рынке биотехнологий относится к использованию технологий и методов искусственного интеллекта в биотехнологических приложениях в различных отраслях, таких как фармацевтические и биотехнологические компании, академические и исследовательские учреждения, клинические исследовательские организации и стартапы по всему миру. ИИ помогает ускорить открытие лекарств и персонализированную медицину, анализируя сложные биологические и химические взаимодействия и огромные объемы данных для выявления новых кандидатов на лекарства и терапевтических механизмов.

Market Segmentation

• Component Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Программное обеспечение
  • Аппаратное оборудование
  • Услуги
• Application Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Открытие и разработка лекарств
  • Клинические испытания и оптимизация
  • Медицинская визуализация
  • диагностика
  • Другие
• End User Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Фармацевтические компании
  • Биотехнологические компании
  • Академические и исследовательские институты
  • Медицинские работники
  • CRO и CDMO
  • Другие
• Regional Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Северная Америка
    • США.
    • Канада
  • Латинская Америка
    • Бразилия
    • Аргентина
    • Мексика
    • Остальная часть Латинской Америки
  • Европа
    • Германия
    • Великобритания.
    • Испания
    • Франция
    • Италия
    • Россия
    • Остальная Европа
  • Азиатско-Тихоокеанский регион
    • Китай
    • Индия
    • Япония
    • Австралия
    • Южная Корея
    • АСЕАН
    • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
  • Ближний Восток
    • ГКЦ Страны
    • Израиль
    • Остальная часть Ближнего Востока
  • Африка
    • Южная Африка
    • Северная Африка
    • Центральная Африка
• Ключевые игроки Insights
  • АстраЗенека
  • Бристоль-Майерс Сквибб
  • Gilead Sciences, Inc.
  • Санофи
  • Лаборатории Эбботта
  • Биоген
  • Pfizer, Inc.
  • Ново Нордиск A/S
  • Amgen, Inc.
  • Merck KGaA
  • Джонсон и Джонсон Услуги, Inc.
  • F. Hoffmann-La Roche Ltd.
  • Компания Novartis AG
  • Глубокая геномика
  • Корпорация NVIDIA
  • Верхняя геномика
  • Рекурсионные фармацевтические препараты