Глубокое обучение на рынке лекарств и диагностики АНАЛИЗ

Глубокое обучение - это машинное обучение, которое анализирует большие объемы помеченных и немаркированных данных вместе с многомерными и сложными данными с нетривиальными шаблонами. Он рекламируется как замена ручной разработки функций с неконтролируемым обучением функций. Массовый приток мультимодальных данных в последнее время требует использования искусственного интеллекта для анализа данных в информационных системах здравоохранения. Это, в свою очередь, привело к росту развертывания моделей, основанных на аналитических данных, которые основаны на машинном обучении в области информатики здравоохранения. Ожидается, что в ближайшем будущем это станет одним из жизненно важных факторов, поддерживающих рост глубокого обучения на рынке лекарств и диагностики. Глубокое обучение на рынке лекарств и диагностики - это новая технология, глубоко укоренившаяся в искусственных нейронных сетях, которая, как ожидается, наберет обороты в ближайшем будущем. Ожидается, что он будет развиваться как важный инструмент глубокого изучения информационной системы здравоохранения и будет использоваться для реструктуризации будущего сектора здравоохранения и искусственного интеллекта. Быстрые разработки в области компьютерных операций и эффективного и быстрого хранения данных также способствуют быстрому внедрению технологии. Технология автоматически генерирует оптимальные высокоуровневые функции с семантической эффективной интерпретацией входных данных, что, как ожидается, будет способствовать росту глубокого обучения на рынке лекарств и диагностики в течение прогнозируемого периода (2016–2024 гг.).

Глубокое обучение в области таксономии рынка лекарств и диагностики:

С помощью приложения

• Обнаружение наркотиков
• диагностика
• Судебные вмешательства
• Другие

Отрасль конечного использования

• Фармацевтические компании
• Биотехнологические компании
• Контрактные исследовательские организации
• Медицинские услуги

Ожидается, что сокращение временного интервала в открытии лекарств будет способствовать росту глубокого обучения на рынке лекарств и диагностики.

Традиционно открытие и разработка лекарств считались сложным и трудоемким процессом. Для дальнейшего развития событий используются различные аналитические подходы. Последние методы, такие как анализ данных, гомологическое моделирование, традиционное машинное обучение и его биологически вдохновленная отраслевая техника, глубокое обучение являются источниками для методов обнаружения лекарств следующего поколения. Вышеупомянутая причина, по прогнозам, подпитывает темпы роста глубокого обучения на рынке лекарств и диагностики. Кроме того, организации здравоохранения и науки о жизни используют искусственный интеллект и подход глубокого обучения для улучшения своего портфеля продуктов.

Фармацевтические компании и другие производители лекарств сосредоточены на интеграции глубокого обучения в области обнаружения и диагностики лекарств для внедрения новых методов лечения для эффективного решения растущего бремени заболеваний. Это поможет гарантировать, что потенциальные лекарства будут атаковать источник любого заболевания, а также удовлетворять ограничительные метаболические и токсические ограничения. Как упоминалось ранее, открытие лекарств предполагает значительные вложения времени и ресурсов, и результат довольно неопределенный. Глубокое обучение в области обнаружения и диагностики лекарств играет ключевую роль в повышении вероятности получения успешного результата. Ожидается, что это станет решающим фактором для глубокого обучения на рынке лекарств и диагностики в течение прогнозируемого периода.

По прогнозам, увеличение числа приложений будет способствовать росту глубокого обучения на рынке лекарств и диагностики:

Глобальное глубокое обучение на рынке лекарств и диагностики консолидировано, причем основные игроки удерживают максимальную долю благодаря своему обширному опыту в области искусственного интеллекта, достигнутому за несколько десятков лет интенсивных исследований. Игроки на рынке разрабатывают новые методы, чтобы понять природу диагностических биомаркеров и открытия лекарств за счет крупных расходов на исследования и разработки. Например, Google Inc. делает значительные шаги в лучшем понимании ежедневных привычек здоровья и благополучия, чтобы наилучшим образом обратиться к глобальным проблемам здравоохранения.

Ключевые игроки, работающие на рынке глубокого обучения в области обнаружения и диагностики лекарств, включают Google Inc., IBM Corp., Microsoft Corporation, Qualcomm Technologies, Inc., General Vision Inc., Insilico Medicine, Inc., NVIDIA Corporation, Zebra Medical Vision, Inc., Enlitic, Ginger.io, MedAware и Lumiata.

Ключевые события

Ожидается, что научно-исследовательская и опытно-конструкторская деятельность, связанная с глубоким обучением в области обнаружения и диагностики лекарств, будет способствовать росту рынка. Например, 2 сентября 2019 года компания Insilico Medicine Hong Kong Ltd. сообщила о разработке глубокой генеративной модели, генеративного тензориального обучения усилению (GENTRL), для маломолекулного дизайна de novo. GENTRL использовался для обнаружения мощных ингибиторов рецептора 1 (DDR1) дискоидинового домена, киназной мишени, вовлеченной в фиброз и другие заболевания, в течение 21 дня.

Ключевые игроки на рынке сосредоточены на принятии стратегий сотрудничества и партнерства для выхода на развивающийся рынок. Например, в феврале 2019 года Juvenescence AI, Ltd., компания по разработке лекарств, ориентированная на борьбу со старением и возрастными заболеваниями, сотрудничала с NetraMark Corp., компанией, которая использует алгоритмы машинного обучения для перепроектирования неэффективных лекарств, чтобы сформировать совместное предприятие NetraPharma.

Крупные игроки рынка также сосредоточены на привлечении финансирования для поддержки разработки своих продуктов. Например, в августе 2019 года американская биотехнологическая компания Verisim Life, Inc., которая использует биосимуляцию на основе ИИ для замены тестирования лекарств на животных, объявила о привлечении 5,2 миллиона долларов в рамках раунда финансирования под руководством Serra Ventures и OCA Ventures.