OMICS研究市场全球AI SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2023 - 2030)

漫画研究中的全球AI市场规模预计将达到 到2030年,从639.8美元增加到4,515.4百万美元。 Mn在2023年,显示出32.2%的复合年增长率(CAGR). 在预测期间。

人工智能正在利用各种科学领域,使研究和发现革命化。 内 基因组学 以及分子研究,AI正在发挥关键作用,协助研究人员分析大型和复杂的数学数据集。 有各种基于AI的产品被用于动漫数据分析.

最常用的产品之一是基因表达分析工具,这些工具使用机器学习算法来识别转录组数据中的规律,并推断生物洞察力. 这些工具使研究人员能够进行功能分析,生物标记检测,以及比传统统计方法高效得多的基因网络模型. 其他有用的产品包括基因组学和蛋白质测序工具,这些工具采用深入学习的方法进行基础调用,变位调用,以及从基因组数据集中识别肽. 这大大提高了测序吞吐量和数据准确性。

虽然AI动漫工具具有速度,自动化等明显优势,以及发现微妙模式的能力,但仍有一些挑战. 这些工具所使用的模型作为"黑盒"(black-boxes)功能,不对其结果提供解释. 这可以降低调查结果的可靠性和可复制性。 此外,AI模型的性能取决于培训数据的数量和质量,限制了其对罕见疾病的使用. 另一个问题是各平台数据集和模型的标准化。

观察研究市场中的全球AI-区域透视

• 北美 预计在预测期间,AI将成为动漫研究中最大的市场,占2023年市场份额的40%以上. 该区域是领先的AI和保健公司所在地,它们率先开发和应用AI技术进行动漫研究。 美国等国家拥有高度先进的医疗保健研究基础设施,同时政府也为生物医学研究提供了大量资金. 美国的几所主要大学和研究机构正在积极探索AI和机器学习方法分析基因组学,蛋白质组学,以及其他类型的基因组数据的潜力. 这些举措正在推动本区域在临床和研究应用中采用AI解决方案。

此外,北美有大量的AI和数据科学专家,他们致力于学术界和工业界之间的合作项目。 该区域还拥有可接受的市场环境和有利的条例,以支持基于AI的诊断和研究工具的商业化。 拥有大量研发投资的领先制药和生命科学公司正在利用AI加速从漫画数据中发现药物. 这些因素使得北美成为AI强力解决方案和服务对动漫研究的早期主要采用者.

• 亚太 预计市场将成为动漫研究市场AI的第二大市场,占2023年市场份额的25%以上. 中国、印度、日本和韩国等国正在迅速投资于保健技术,并促进旨在精确和个性化的医药举措。 随着越来越多的中产阶级人口寻求先进的保健选择,亚太区域提供了大量机会。 政府还为涉及大赦国际和其他尖端技术的合作研究采取支助政策和提供资金。 这吸引了主要的国际行为者在该区域建立研发中心和伙伴关系。 此外,亚太国家拥有大量的AI和计算专家人才库,这有助于解决技能短缺问题,降低公司成本。 这些有利的条件正在加强亚太地区作为经济学研究中发展最快的区域市场的地位。
• 欧洲 预计市场将成为动漫研究市场AI增长最快的市场,在预测期间占19%。 欧洲市场的增长是由于该地区基因组研究与开发的增加.

图 1. 2023年按地区分列的Omics研究市场份额的全球AI(%)

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分析视图 : 动漫研究中的AI市场正在稳步增长,预计在预测期间将出现大幅增长。 人工智能在动漫研究中采用的主要驱动力是其分析大型复杂动漫数据集的能力. AI工具帮助研究人员识别规律,预测生物标记,并更有效地从基因组数据中获得新的生物洞察力. 北美在2021年占据市场主导地位,原因是制药公司投入大量资金,且该区域主要AI玩家也在场. 由于中国和印度对动漫和AI技术的研发投资增加,预计亚太在预测期间将是增长最快的市场。

然而,缺乏熟练的劳动力来制定和部署人工智能解决方案仍然是更广泛采用的一个主要制约因素。 数据整合和从多工程数据集中提取有意义的见解也构成挑战。 尽管如此,AI公司和动漫公司之间不断扩大的伙伴关系为开发高级分析平台提供了机会. 新的初创企业也向研究人员提供基于云的AI解决方案,这正在扩大可处理的市场. 未来的前景仍然是积极的,人们日益接受AI是加快动漫研究的不可或缺的工具。

Global AI in Omics Research 市场-驱动器

• 增加基因和基因组数据并增加投资数字 : 通过大规模测序项目获得的遗传和基因组学数据迅速增长,正在推动人们更多地采用人工智能进行基因组研究。 由于过去10年DNA测序成本暴跌,分析生命组成部分的能力指数加速。 全世界一些政府和非营利组织发起了雄心勃勃的倡议,从数百万志愿者那里收集基因组数据,以推动生物医学研究。 例如英国. 生物库(Biobank)是英国的一项大型长期生物库研究,拥有超过50万个人的遗传数据,可以免费提供给全球的获批研究人员.

随着这些公共努力中传入的基因信息微量,迫切需要分析这些复杂的数据。 这推动了对AI和机器学习的大量投资,以便从动漫数据集中获得有意义的见解. 制药公司和学术研究中心正在越来越多地利用深入的学习模式,通过更好地了解基因型-苯型的相互关系来加快药物的发现。 创业公司也正在兴起,侧重于开发专门用于利用基因组数据的精确医学和疾病预测应用的AI工具。

• 个性化医学和精确诊断:个性化医学和精准诊断在动漫研究中显著推动了人工智能的采用. 随着基因组学,基因组学和蛋白质组学等技术的进步,从个体患者身上产生了大量多层面的基因组学数据. 手动分析这种复杂的运算数据,以了解每个病人的疾病状况,找到定制的治疗计划,这几乎是不可能完成的任务. 人工智能正在这方面发挥关键作用,帮助研究人员利用大型保健数据集和临床信息,开发准确诊断和个性化疗法的预测模型。

机器学习和深层学习等AI技术被广泛用于基因测序,药源学,生物标记器开发,临床决策支持系统等应用. 例如,AI算法是分析患者生物样本中的基因组变异,RNA记录和蛋白质表达,以预测疾病先发性,诊断病情,跟踪疾病进展,并找出可能最适合患者的药物目标或疗法. 一些AI系统甚至可以通过将动漫剖面与电子健康记录整合,对治疗反应进行监测,并标注近实时的不良事件. 这使保健提供者能够根据每个病人独特的生物学特点提供更有效的精确护理。

• AI和自动化的技术进步:人工智能和机器学习的进步正在使基因组学发生革命性的变化,并且能够对大型和复杂的基因组数据集进行更广泛的分析. 通过利用大量基因组和分子数据,AI技术可以发现几乎无法让研究人员自己发现的规律和洞察力. 例如,国家卫生研究所开发的算法现在可以在一秒内分析一个人的完整基因组,发现可能造成疾病的突变速度比传统方法快200倍以上. 由于在高通量测序和数据收集工具方面的进步,蛋白质组学和转录组学等领域的数据集继续成指数增长,AI对于帮助研究人员理解这种数据泛滥将变得越来越重要.

AI的应用也有助于许多常规基因组工作流程和任务的自动化. 开发了深层的学习模型,以99%的精度自动解释基因组变异调用,从而节省了研究人员先前在人工验证和评价上花费的大量时间. 其它AI工具现在可以将复杂过程自动化,如CRISPR基因组编辑设计,时间为人类专家的小时与月. 由于基因组学研究每年生成新数据的petabytes,因此需要由AI提供动力的自动化系统来帮助及时,经济合算地分析这种大量的信息. AI驱动自动化的这种兴起正在减少研究人员的工作量,使他们可以集中精力解决更具创新性的科学问题。

OMICs研究中的全球AI市场-机会

• AI在药物发现和疫苗研制方面的范围:AI在动漫研究市场上,在加速AI的药物发现和疫苗研发过程方面有很大的余地. 借助AI和机器学习算法,研究者现在可以以前所未有的规模和速度分析基因组学,蛋白质组学,元组学等大量组学数据. 这种大数据分析有助于识别疾病亚型,发现新的药物目标和生物标记. 它还有助于临床试验的招聘和监测。

例如,AI被用来通过数百万化学化合物进行筛检,以预测那些最有可能有效瞄准与疾病有关的蛋白质的化合物。 这与传统的试验和错误方法相比节省了宝贵的时间。 制药公司还利用AI改进战略,将现有药物重新用于新疗法。 通过揭示分子一级疾病或病情的相似性,AI可以发现出乎意料的方式为其他疾病部署经批准的治疗.

COVID-19大流行病表明,通过常规研究,研制安全有效的疫苗通常需要数年时间。 然而,AI算法现在可以分析从不同地理位置测序的冕病毒基因组,并预测它会如何随时间变异. 这有助于疫苗设计师在新变种中保持领先. 一些人工智能工具也在加快疫苗候选人的筛选和甄选进程。 例如,世界卫生组织(世卫组织)称,在公布病毒基因组序列两个月后,对50多个潜在的SARS-CoV-2疫苗候选人进行了测试,并选定了两名候选人进行临床试验。

• 保健支出增加数字 : 影响全球动漫研究市场AI增长率的重要因素之一是保健支出不断增加,这有助于改善其基础设施。 例如,根据美国国际医疗保健系统,2020年6月,美国政府组织旨在通过增加资金、制定立法和国家战略以及共同制定和制定医疗救助方案的基本要求和条例,改善医疗保健基础设施。 同样,2022年11月,加拿大卫生信息研究所报告说,加拿大的保健支出总额在2022年为3,310亿美元,即每名加拿大人8,563美元,而2022年的保健支出占加拿大国内生产总值(GDP)的12.2%,在2020年达到13.8%的高位之后.
• 新兴市场的增长数字 : 发展中国家的新兴市场在动漫研究市场上为AI提供了巨大的增长潜力. 这些国家正在经历迅速的经济发展,并看到对保健和生命科学研究的投资增加。 随着收入的增加,这些地区的人们现在更容易获得尖端诊断技术,并且对AI在医学中的新应用更加开放.

有几个因素使新兴市场条件有利于在动漫研究中广泛采用AI工具. 首先,在新兴国家,人口往往比较年轻,患病率较高。 这强调需要精确的诊断和治疗。 第二,各国政府正在大力投资建设生物技术基础设施,以促进围绕生物勘探和生物勘探的国家优先事项。 药物发现。 。 。 例如,印度的国家生物制药任务旨在促进学术界和工业界之间的研发合作。 第三,降低基因组测序和数据存储的成本,使人工智能驱动的多组学分析成为可行,即使是对偏远地区资源不足的公共卫生方案和医院也是如此。

OMICs研究市场中的全球AI - 趋势

• 采用基于云的解决办法和服务数字 : 过去几年来,基于云的解决办法和服务迅速增加。 越来越多的企业将其基础设施和应用迁移到云中,因为它提供了巨大的灵活性、可伸缩性,并且与维护虚拟服务器相比降低了成本。 该云允许公司避免对硬件和数据中心进行大量前期资本投资,而只支付它们使用的资源。 事实证明,这种现收现付模式非常有吸引力,特别是对现金短缺的初创企业和小企业而言。 政府数字、文化、媒体和体育部超过90%的英国企业现在使用某种形式的云计算,比2020年的75%左右有所增加。

由于企业采用云为基础的工具和云主持虚拟会议解决方案等技术促成的远程工作,对可靠和安全的云基础设施的需求也大大增加。 为了满足这一需求,亚马逊网络服务,微软Azure和Google Cloud等主要云服务供应商在全球大幅扩展了其数据中心的存在. 例如,亚马逊网络服务 云计算公司,2021年末宣布计划到2026年投资50亿美元建设全球15个新的数据中心区域. 这种快速数据中心的扩张使得云供应商可以减少闲置性,更好地支持世界各地的客户,吸引更多的企业进入他们的平台.

企业越来越多地采用基于云的解决方案,为独立的软件销售商和云技术初创企业创造了巨大的市场机会. 更多公司正在开发云内应用程序和工作流程,在云中易于部署,管理和更新. 这推动了在无服务器计算、集装箱、云存储、协作工具、网络安全、AI/ML等领域进行强有力的投资和创新。 这一大流行病加速了这一转变,使所有行业都向云带动数字转型。

• AI与IOT和区块链的整合数字 : AI和块链等新兴技术的趋同正在推动各行业更多地采用基于云的解决办法和服务。 随着更多有形资产与互联网连接并产生大量数据,计算能力和数据存储的需求也随之增加。 云基础设施使各组织能够通过在云上托管的AI和分析工具,从IOT数据中获得实时的见解. 例如,利用IOT传感器数据和云中的AI模型对工业设备进行预测性维护,有助于制造公司改善运行时间,大大降低故障时间成本.

AI和IoT的整合也通过超自发化为新的机会. 来自连接设备的实时数据可以为自动决策和工作流程提供动力. Blockchain在组织内各筒仓安全共享数据的能力进一步提高了AI和IOT合作的潜力. 当设备、系统和贸易伙伴能够以自动化方式可靠地进行交易、互动和验证交易时,就可提高效率。 例如,区块链和AI驱动的智能合同通过数字跟踪供应商的部件,简化了福特等汽车制造商的供应链流程。 这是减少文书工作,提高库存水平的可见度。

OMICs研究市场中的全球AI-限制

• 熟练劳动力短缺数字 : 熟练劳动力的短缺严重限制了各部门采用云为基础的解决方案和服务的增长。 随着越来越多的企业认识到云计算的战略和业务好处,对云技术和能力的需求正在成倍增长。 然而,训练有素和经验丰富的云专业人才的供应正难以跟上这种高需求。

有几个因素造成云技术技能差距越来越大。 传统的信息技术培训方案仍在赶上云域的创新步伐。 云模型需要围绕分布式系统,联网,无服务器架构,容器化,机器学习等新技能. 用这些新的时代技术重新培养现有劳动力也是一个挑战。 许多教育机构尚未设计能够使学生掌握相关云技能的课程. 这阻碍了云层就业的人才管道。

与此同时,迅速成长的云层玩家本身在招聘训练有素的工作人员方面面临困难. 根据世界经济论坛2022年的一份报告,超过半数接受调查的商界领袖说,他们在数据科学,云计算和网络安全等领域面临重大人才短缺. 这种技能短缺制约了公司充分利用云能力并扩大其数字转化的规模。 它降低了它们的敏捷性和创新速度. 归根结底,它对各组织愿意采用云模型并将其信息技术基础设施和工作量转移到云层的速度产生了抑制作用。

• 设置成本高和基础设施的缺乏数字 : 采用基于云的解决方案需要大量投资更新现有的基础设施和网络,以支持云技术。 对于许多组织,特别是中小型企业来说,实施云移或建设新的云化基础设施所需的前期资本支出可能过高。 建立云能力,如虚拟服务器、存储、联网设备和安全功能,需要非三角支出。 这种高的进入屏障从一开始就使许多预期的顾客无法向云层过渡. 由于这种组织的预算有限,它们因云层消化造成的高成本和移民成本而受到威慑。

此外,在发展中国家和边远地区,无法使用高速互联网继续构成挑战。 可靠和快速的网络连接对于企业和个人充分利用云服务的好处至关重要。 然而,非洲和亚洲部分地区宽带普及率不足是一个障碍。 例如,根据国际电信联盟的最新数据,截至2021年,印度约有31%的家庭仍然没有互联网。 无法确保数据无缝传输给这些区域的各组织造成困难,难以将其工作量和流程完全推向云层。 基础设施不足对用户的经验产生不利影响,并破坏了对云解决办法的信心。

图 2. 2023年Omics研究市场份额的全球AI(百分比)

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全球学者在Omics研究市场-最近的发展动态

产品和技术发射

• 2023年9月20日 (中文(简体) ). 脱氧核酸一家软件公司,推出了Omics AI,一个革命性的新软件套件,用于动漫与健康研究. Omics AI通过按照全球基因组学与健康联盟(GA4GH)提供的开放标准,实现跨联邦数据网络的洞察力,使得科学发现更快,更强大. 该系统正被世界主要制药公司、医院、大学、病人倡导团体、资助者、测序设施、政府机构和财团用于发展不同研究领域的协作网络。
• 2023年4月14日,美国 双式生物技术公司推出了新的二重体多基因组解决方案, 它说揭示了基因和遗传学信息的组合力 从单一的低量样本。 二重奏多基因组解决方案是世界上第一个单基分辨率测序技术,它能够同时在单一样本中分阶段读取基因和遗传学信息,同时使用任何测序器进行一个工作流程。
• 2022年11月,云计算公司亚马逊网络服务股份有限公司推出亚马逊精密医学. 亚马逊动漫是一个基于云的平台,提供基因组数据存储和分析所需的安全,规模和处理能力,消除了对专门基础设施和工作流程的需求.

采购与合作

• 2023年11月6日,生物技术公司OWKIN和生物技术公司10x基因组公司宣布他们已达成协议,加入10x基因组空间基因组和单细胞技术,从事肿瘤分析,以进行治疗性发现.
• 2023年9月4日,智商OMICS Ltd是一家生物技术公司,已经与Janssen Global Services, LLC,制药公司商定由AI驱动的研究合作,与Janssen Global Services, LLC的合作正在评价治疗血癌的新生物目标.

OMICs研究市场全球AI的顶级公司

• 瑟莫·费舍尔科学
• 引力技术
• 光明日报社
• BGI 基因组学
• 达索·瑟斯泰姆斯
• 齐亚根
• 水务公司
• GE 保健
• 亚马逊网络服务公司
• 布鲁克
• 达纳赫尔

定义: 人工智能(AI)是解决处理,分析和解释动漫数据过程中的复杂问题的有力方法,也是多动漫和临床数据的整合. 近年来,AI在基因组变异解释,蛋白质结构预测,疾病诊断,药物发现等多种生物医学领域实现了显著突破.