Глобальный искусственный интеллект (ИИ) на фармацевтическом рынке РАЗМЕР И РАСПРОСТРАНЕНИЕ АНАЛИЗ - ТЕНДЕНЦИИ РОСТА И ПРОГНОЗЫ (2024-2031)

Глобальный искусственный интеллект (ИИ) на фармацевтическом рынке Размер и тенденции

Глобальный искусственный интеллект (ИИ) на фармацевтическом рынке оценивается как 1 108,1 млн долларов США в 2024 году Ожидается, что он достигнет 7 776,2 долларов США Мн к 2031 году, демонстрирует совокупный годовой темп роста (CAGR) 32,1% с 2024 по 2031 год.

Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии

Рынок демонстрирует рост благодаря росту инвестиций ключевых фармацевтических игроков в технологии ИИ. ИИ помогает фармацевтическим компаниям ускорить процесс открытия лекарств и точной медицины. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения также помогают в анализе больших медицинских и клинических наборов данных для лучшего понимания заболеваний. Кроме того, рост хронических заболеваний из-за изменения образа жизни и растущего внимания к разработке целевых методов лечения может повысить спрос на ИИ в фармацевтической промышленности. Персонализация лечения на основе генетического состава пациентов с использованием ИИ может предложить новые возможности для игроков рынка в ближайшем будущем.

Ускорение шкалы времени обнаружения лекарств с помощью ИИ

Фармацевтическая промышленность всегда находилась под огромным давлением, чтобы быстрее выводить на рынок новые лекарства для удовлетворения растущих потребностей пациентов во всем мире. Однако традиционные методы обнаружения наркотиков, основанные исключительно на человеческом интеллекте и экспериментах, оказались неэффективными. Перемещение через петабайты научной литературы и клинических данных для выявления новых лекарственных мишеней и разработки новых молекул часто занимает годы трудоемких исследований. Таким образом, ИИ играет трансформационную роль, расширяя возможности человека с его передовыми вычислительными возможностями и способностью анализировать огромные объемы неструктурированных данных. Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения используются для проведения скрининга миллионов потенциальных кандидатов на наркотики в течение нескольких часов. Модели обработки естественного языка анализируют литературу, чтобы найти ассоциации и извлечь никогда не исследованные идеи, экономя значительное время, затрачиваемое на ручной анализ данных. Инструменты ИИ также помогают в процессах оптимизации, точно прогнозируя свойства лекарств и побочные эффекты на ранних стадиях. Фармацевтические гиганты начали использовать эти возможности, предлагаемые ИИ. Например, Bayer сотрудничает со стартапом ИИ, чтобы применить машинное обучение на белковых структурах для ускорения открытия лекарств против рака. сердечно-сосудистые заболевания. Pfizer сотрудничала с IBM Watson для повышения производительности исследований и разработок с использованием когнитивных вычислений. Такая стратегическая интеграция ИИ демонстрирует потенциал для сокращения сроков традиционных открытий. Если эта тенденция сохранится, ИИ может полностью внедриться в фармацевтические рабочие процессы, чтобы ускорить каждый шаг от идентификации цели до клинических испытаний.

Концентрация рынка и конкурентная среда

Получите действенные стратегии, чтобы победить конкурентов : Получите мгновенный доступ к отчету

Достижения в области специализированных биологических препаратов и целевой терапии

Рост инвестиций в искусственный интеллект со стороны фармацевтических компаний может стимулировать рост искусственного интеллекта (ИИ) на фармацевтическом рынке. Фармацевтические гиганты все чаще используют системы искусственного интеллекта для ускорения процессов обнаружения лекарств и повышения их эффективности. ИИ может быстрее анализировать огромные объемы медицинских данных и выявлять новые идеи, которые люди могут упустить. Это помогает фармацевтическим компаниям сократить затраты на открытие лекарств и время, поскольку ИИ дополняет человеческие усилия. Например, многие ведущие фармацевтические компании, такие как Pfizer, Merck, GSK и AstraZeneca, в последние годы увеличили свои инвестиции в ИИ. Согласно данным, опубликованным Всемирной организацией интеллектуальной собственности ООН в 2022 году, число заявок на патенты на фармацевтические препараты, связанные с ИИ, увеличилось более чем на 30% в период с 2020 по 2021 год из-за заявок на точную медицину и клинические испытания. Производители лекарств используют ИИ для таких задач, как анализ генетических данных для разработки персонализированных методов лечения, улучшения набора клинических испытаний и мониторинга безопасности лекарств. Алгоритмы ИИ также могут прогнозировать потенциальные побочные эффекты новых молекул на ранних стадиях процесса открытия лекарств из огромных химических и биологических баз данных, что часто экономит миллионы долларов и годы исследований. Согласно прогнозам, применение ИИ преобразует открытие лекарств, скрининг заболеваний, рекомендации по лечению и удаленный мониторинг пациентов в ближайшие 5 лет, согласно докладу Всемирной организации здравоохранения 2021 года. Это, вероятно, ускорит открытие новых лекарств и повысит эффективность лечения. ИИ также создает важные проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, предвзятостью и соблюдением нормативных требований, которые требуют тщательного рассмотрения для реализации всех его преимуществ. Рост инвестиций в эту трансформационную технологию может предоставить огромные возможности для инноваций и повышения эффективности в фармацевтической промышленности с последствиями для улучшения здоровья во всем мире.

Ключевые выводы аналитика:

Поскольку открытие лекарств и клинические испытания все больше полагаются на анализ больших и сложных наборов данных, инструменты ИИ, которые могут перемещаться через молекулярные библиотеки и медицинские записи быстрее, чем люди, набирают популярность. Фармацевтические компании начали внедрять ИИ / машинное обучение для оптимизации процессов обнаружения лекарств и максимизации производительности. Способность ИИ обрабатывать огромные объемы данных и выявлять тонкие закономерности, которые люди могут пропустить, может революционизировать разработку новых лекарств.

Северная Америка в настоящее время доминирует на рынке из-за больших инвестиций крупных игроков рынка в регионе для разработки платформ для обнаружения лекарств на основе искусственного интеллекта. Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет свидетелем самого быстрого внедрения инструментов искусственного интеллекта в фармацевтической промышленности из-за китайского и индийского рынков. В этих странах наблюдается быстрый рост расходов на НИОКР и растущий сектор здравоохранения.

Безопасность данных и отсутствие опыта могут препятствовать росту рынка. Поскольку модели ИИ так же хороши, как и данные, которые они изучают, обеспечение конфиденциальности и защиты данных пациентов будет иметь первостепенное значение для завоевания доверия пользователей. Фармацевтические фирмы также должны будут инвестировать в переобучение существующих трудовых ресурсов, чтобы преодолеть разрыв в навыках, когда дело доходит до обучения моделей ИИ и интерпретации результатов.

Проблемы рынка: Отсутствие кураторских наборов данных для машинного обучения

Отсутствие наборов данных о лекарственных препаратах может препятствовать росту искусственного интеллекта (ИИ) на фармацевтическом рынке. Фармацевтические компании собирают огромные объемы данных с различных этапов открытия лекарств.клинические испытания и постмаркетинг. Однако большая часть этих данных находится в бункерах и не совместима и не стандартизирована. Обработка этих дезорганизованных данных в унифицированных, хорошо структурированных форматах, специально разработанных для приложений машинного обучения, является чрезвычайно сложной задачей. Без комплексных высококачественных маркированных наборов данных алгоритмы ИИ имеют ограниченные обучающие данные для разработки передовых моделей, которые могут ускорить поиск лекарств и усилия по точной медицине. ИИ обладает способностью перемещаться через петабайт неструктурированных данных, чтобы выявить новые идеи о болезнях, мишенях для лекарств и методах лечения. Это также может выявить тонкие закономерности, которые могут упустить аналитики. Но отсутствие совместимых, помеченных наборов данных ограничивает способность моделей ИИ учиться на реальных доказательствах в масштабе. В результате перспективные приложения ИИ, такие как прогнозирующая токсикология, подтипирование рака и персонализированные рекомендации по лечению, трудно реализовать на промышленном уровне. Эта проблема замедляет интеграцию ИИ в основные направления работы по разработке лекарств. Подходы, основанные на искусственном интеллекте, смогли сократить время доклинического тестирования примерно на 10% из-за недостаточного доступа к фармацевтическим данным для обучения. Более комплексные наборы данных, обменивающиеся информацией из различных источников, могут помочь алгоритмам достичь гораздо большей эффективности.

Рыночные возможности: внедрение искусственного интеллекта для идентификации и проверки целей

Принятие искусственного интеллекта для идентификации и валидации целей представляет собой прекрасную возможность для глобального искусственного интеллекта на фармацевтическом рынке. ИИ может революционизировать открытие лекарств, помогая фармацевтическим компаниям более эффективно выявлять и проверять новые цели лекарств. Идентификация и проверка целей является важным, но длительным процессом, который часто занимает годы с использованием традиционных методов исследования. Технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, могут помочь анализировать огромное количество биологических и химических данных, чтобы определить потенциальные цели лекарств и их свойства гораздо быстрее. Это может значительно ускорить ранние усилия по открытию лекарств и быстрее принести новые методы лечения пациентам. Несколько фармацевтических компаний уже начали изучать, как ИИ может трансформировать идентификацию целей. Например, Бристол Майерс Сквибб (Bristol Myers Squibb) в партнерстве с Anthropic применил модели обучения под собственным контролем к биологическим наборам данных, чтобы предложить новые цели для таких заболеваний, как рак. Многие другие крупные фармацевтические компании, такие как AstraZeneca, Pfizer и Janssen, также инициировали сотрудничество, применяя машинное обучение к секвенированию генома и данным о структуре белка для создания новых целевых гипотез. По мере увеличения использования данных о состоянии здоровья в реальном мире ИИ также используется для выявления ассоциаций и выявления потенциальных лекарственных мишеней на основе результатов лечения заболеваний в наборах данных пациентов. Широкое внедрение ИИ для идентификации целей может значительно улучшить показатели успеха в разработке лекарств в ближайшие годы. Согласно докладу Межучрежденческой целевой группы Организации Объединенных Наций по финансированию развития за 2021 год, традиционные методы обнаружения лекарств в настоящее время имеют низкий показатель успеха около 5%, что приводит к высоким затратам для фармацевтических компаний.

Откройте для себя сегменты с высоким доходом и проложите к ним путь : Получите мгновенный доступ к отчету

Режим развертывания - Доступность и масштабируемость Топливный рост облачного развертывания в фармацевтическом ИИ

С точки зрения режима развертывания облачный сегмент, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 58,1% в 2024 году из-за его доступности и масштабируемости. Фармацевтические компании, особенно стартапы и малые и средние предприятия, находятся под постоянным давлением, чтобы контролировать расходы и максимизировать отдачу от инвестиций. Развертывание решений ИИ на месте требует большого авансового капитала для закупки оборудования, обслуживания инфраструктуры и найма ИТ-персонала для администрирования. Облачная модель устраняет эти расходы, предлагая услуги ИИ на основе подписки с оплатой за использование. Компании могут быстро наращивать свои возможности по мере развития своих потребностей без необходимости делать крупные инвестиции в инфраструктуру. Облако обеспечивает постоянные обновления и обновления, чтобы оставаться в курсе последних разработок в области технологий ИИ. Эти преимущества сделали облако предпочтительным выбором для развертывания фармацевтических приложений ИИ в области обнаружения малых молекул, разработки биологических препаратов, клинических испытаний и персонализированной медицины.

Технология глубокого обучения доминирует над технологией ИИ

С точки зрения технологий, сегмент глубокого обучения, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 42,12% в 2024 году из-за его способности учиться непосредственно из больших и сложных неструктурированных наборов данных. Фармацевтические исследования и разработки в значительной степени опираются на массивные геномные, визуализирующие, химические и данные о пациентах для точного таргетирования лекарственных механизмов и заболеваний. Традиционные методы ИИ изо всех сил пытаются извлечь значимые идеи из таких гигантских и неорганизованных пулов информации. Алгоритмы глубокого обучения уникально облегчают автоматизированную разработку функций для распознавания сложных моделей в молекулярных, биологических и клинических данных непосредственно без вмешательства человека. Эта способность к самообучению делает глубокое обучение чрезвычайно хорошо подходящим для приложений по идентификации целей, скринингу соединений, обнаружению биомаркеров и набору участников клинических испытаний в фармацевтической промышленности. Его доминирование будет продолжаться, поскольку биомедицинские наборы данных расширяются в размерах и масштабах с новыми омическими технологиями и оцифровкой здравоохранения.

Программное обеспечение доминирует, поскольку Pharma AI движется к коммерциализации

С точки зрения предложения, сегмент программного обеспечения, по оценкам, внесет наибольшую долю рынка в 54% в 2024 году, благодаря созреванию фармацевтического ИИ в коммерчески развернутые решения. Ранние экспериментальные реализации в большей степени опирались на специализированное оборудование ИИ. Однако, поскольку основные алгоритмы стабилизировались, а доверие регулирующих органов к ИИ росло, фармацевтические фирмы предпочитали автономные программные инструменты, которые можно легко интегрировать в существующую ИТ-инфраструктуру и рабочие процессы соблюдения нормативных требований. Программные программы предлагают более экономичный вариант, чем аппаратное обеспечение, для масштабирования технологий ИИ на протяжении всего клинического и коммерческого жизненного цикла. Они представляют собой настраиваемый интерфейс для различных пользовательских функций при плавной обработке базовых задач машинного обучения и обработки данных. Этот автономный, но совместимый характер программного обеспечения ИИ позволяет фармацевтическим компаниям полностью контролировать результаты ИИ в соответствии с их потребностями в проверке и документации. Переход к коммерческому программному обеспечению катализирует более широкое развертывание ИИ за пределами научно-исследовательских лабораторий в реальных решениях в таких областях, как фармаконадзор и медицинские вопросы.

Региональные идеи

Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии

Северная Америка доминирует на фармацевтическом рынке искусственного интеллекта (ИИ) с предполагаемой долей рынка 41,2% в 2024 году. США являются домом для многих крупных фармацевтических компаний, которые значительно инвестировали в технологии искусственного интеллекта. Компании считают ИИ критически важным для обнаружения лекарств, снижения затрат и времени выхода на рынок. Крупные корпорации, такие как Pfizer, Johnson & Johnson, Merck и другие, создали специализированные подразделения и лаборатории ИИ с акцентом на автоматизацию процессов обнаружения лекарств. Местные стартапы в этой области также получают мощную финансовую поддержку, что позволяет им предлагать инновационные решения. Регион имеет высококвалифицированную рабочую силу с опытом в таких областях, как информатика, наука о данных и здравоохранение. Этот пул талантов помогает решать технические проблемы и эффективно развертывать инструменты на базе ИИ.

Азиатско-Тихоокеанский регион стал самым быстрорастущим рынком искусственного интеллекта (ИИ) в фармацевтике. Такие страны, как Китай и Индия, предлагают недорогую базу для глобальных фармацевтических компаний для создания исследовательских центров ИИ. Обе страны также имеют растущий внутренний рынок, нуждающийся в экономически эффективных возможностях разработки лекарств. Правительство Китая активно продвигает этот сектор в рамках своей кампании «Сделано в Китае 2025». Для привлечения прямых иностранных инвестиций предусмотрены значительные финансовые стимулы. Многочисленные китайско-американские совместные предприятия начали применять глубокое обучение для решения сложных проблем здравоохранения, распространенных в Азии. В Индии правительство стремится увеличить производство генерических лекарств и цифровое здравоохранение посредством государственно-частного партнерства с применением ИИ.

Область рыночного отчета

Глобальный искусственный интеллект (ИИ) на фармацевтическом рынке Новости индустрии

• В мае 2024 года, Компания Lantern Pharma Inc... Биотехнологическая компания объявила о стратегическом сотрудничестве с Oregon Therapeutics для оптимизации разработки XCE853, ингибитора дисульфидной изомеразы (PDI) белка для различных показаний к раку. Используя платформу RADR AI от Lantern, сотрудничество направлено на выявление биомаркеров и сигнатуры эффективности XCE853 в твердых опухолях, повышение точности в клинической разработке и подборе пациентов.
• В декабре 2023 года, МеркВыдающаяся научно-техническая компания представила AIDDISON, новаторское программное обеспечение для обнаружения лекарств. Он служит первой платформой программного обеспечения как услуги, которая интегрирует программный программный интерфейс прикладного программирования SynthiaTM (API), соединяя дизайн виртуальных молекул с практической технологичностью.
• В августе 2023 года Parexel, ведущая организация клинических исследований (CRO), и Partex, пионер в области фармацевтических платформ для сбора данных о лекарственных препаратах, сформировали предпочтительный стратегический альянс. Это партнерство направлено на использование решений на основе искусственного интеллекта для ускорения открытия и разработки лекарств во всем мире для биофармацевтических клиентов, а также снижения портфельных рисков, связанных с их активами.
• В июне 2023 года IQVIA, мировой лидер в области передовой аналитики, технологических решений и клинических исследований для индустрии наук о жизни, получил награду «Лучшее решение для здравоохранения на основе ИИ» в шестой ежегодной премии AI Breakthrough Awards. Эти награды признают ведущие компании, технологии и продукты на мировом рынке искусственного интеллекта (ИИ).

* Определение: Искусственный интеллект (ИИ) на фармацевтическом рынке относится к использованию передовых технологий машинного обучения и когнитивных технологий для обнаружения новых кандидатов на лекарства, персонализации планов лечения и ускорения клинических испытаний. ИИ помогает фармацевтическим компаниям анализировать огромные объемы данных исследований, клинических испытаний, электронных медицинских записей и научной литературы, чтобы лучше понять механизмы заболевания и быстрее разрабатывать более эффективные и целевые лекарства. ИИ может значительно продвинуть процессы обнаружения и разработки лекарств, автоматизируя повторяющиеся задачи и раскрывая идеи, которые людям было трудно увидеть в одиночку. Это может помочь фармацевтическим компаниям сократить расходы и быстрее внедрить инновационные методы лечения.

Сегментация рынка

• Deployment Mode Insights (Выручка, USD Mn, 2019 - 2031)
  • облако
  • В праймиз
• Предложение Insights (выручка, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Аппаратное оборудование
  • Программное обеспечение
  • Услуги
• Technology Insights (выручка, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Обработка естественного языка
  • контекстно-ориентированная обработка
  • Глубокое обучение
  • Метод запроса
  • другой
• Drug Type Insights (выручка, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Большие молекулы
  • Маленькие молекулы
• End User Insights (Выручка, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Фармацевтика и биотехнология Компании
  • Больницы и диагностические центры
  • Академические и исследовательские институты
  • Другие
• Regional Insights (Выручка, USD Mn, 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
  • Корпорация NVIDIA
  • IBM Corporation
  • наука
  • Медицина Insilico
  • Atomwise, Inc.
  • Cloud Pharmaceuticals, Inc.
  • Cyclica Inc.
  • Envisagenics, Inc.
  • Numerate, Inc.
  • Schrödinger, Inc.
  • Стендигма
  • Turbine.ai
  • Доброжелательный ИИ
  • Рекурсионные фармацевтические препараты
  • Owkin, Inc.
  • XtalPi Inc.
  • Valo Health
  • Абсци