深度学习在药物发现和诊断市场中的应用 分析

深层学习(Deep learning)是机器学习,它分析大量被贴标签和无标签的数据,以及多维和复杂的具有非三角规律的数据. 它被形容为用无监督的特性学习来取代手动特性工程. 最近大量流入的多式联运数据进一步要求在卫生信息系统中利用人工智能进行数据分析。 这反过来又促使以健康信息学的机器学习为基础的分析数据驱动模型生成的部署增加。 预计这是支持近期内药物发现和诊断市场深入学习增长的重要因素之一。 深入了解药物发现和诊断市场是即将采用的一种技术,它深深扎根于人工神经网络中,预计在不久的将来将获得吸引力。 预计它将成为深入了解保健信息系统的一个重要工具,并将被用来重组保健部门和人工智能的未来。 计算机操作的迅速发展以及高效和快速的数据储存也有助于技术的迅速采用。 该技术在语义上自动产生最优化的高水平特征,并具有有效的输入数据解析,预计这将在预测期间(2016-2024年)支持药物发现和诊断市场深度学习的增长.

深入学习药物发现和诊断 市场分类学数字 :

通过应用程序

• 药物发现
• 诊断
• 法医干预
• 其他人员

按最终用途分列

• 制药公司
• 生物技术公司
• 合同研究组织
• 保健信息技术

提供缩短药物发现时间间隔的规定,有望巩固药物发现和诊断市场深入学习的增长:

通常认为,药物发现和药物开发是一个复杂和耗时的过程。 正在使用各种分析方法进一步引进发展。 最新的方法,如数据挖掘,同质模型,常规机器学习及其生物启发的分支技术,深度学习是下一代药物发现方法的来源. 预计上述原因将促进药物发现和诊断市场深入学习的增长率。 此外,保健和生命科学组织正在利用人工智能和深层学习方法加强其产品组合。

制药公司和其他药品制造商正在集中力量,在药物发现和诊断中深入学习,引进新疗法,以有效解决日益加重的疾病负担。 这将有助于确保潜在的药物能够攻击任何疾病的根源,同时满足限制性代谢和毒性限制。 如前所述,药物发现涉及大量的时间和资源投资,结果相当不确定。 在药物发现和诊断方面深入学习,在增加取得成功结果的可能性方面发挥着关键作用。 预计这将是在预测期间深入了解药物发现和诊断市场的一个关键动力。

应用数量的上升预计将有利于药物发现和诊断市场深入学习的增长:

药物发现和诊断市场方面的全球深入学习得到巩固,主要参与者由于在人工智能领域拥有广泛的专业知识,通过数年的密集研究,获得了最大份额。 市场上的玩家正在开发新的技术,通过研发方面的重大支出来了解诊断生物标记和药物发现的性质. 例如,Google Inc.正在取得重大进展,更好地了解日常健康和福利习惯,以尽可能最佳的方式解决全球保健问题。

在药物发现和诊断市场深处学习的主要角色包括Google Inc.,IBM公司,微软公司,Qualcomm Technologies,Insilico Medicine, Inc.,NVIDIA Corporation, Zebra Medical Vision, Inc., Enlitic, Ginger.io, Medaware和Lumiata.

主要动态

与深入学习药物发现和诊断有关的研究和开发活动预计将促进市场增长。 例如,2019年9月2日,Insilico Medical Hong Kong Ltd. 报告开发了深基因模型——基因抗热强化学习(GENTRL),用于 de novo小分子设计. GENTRL被用来在21天之内发现DDR1的强抑制剂,这是一个与纤维化和其他疾病有关的致病目标。

市场上的主要行为者侧重于采取协作和伙伴关系战略进入新兴市场。 例如,2019年2月,Juvenescence AI, Ltd.,一家专注于打击老化和与年龄有关的疾病的药物开发公司,与使用机器学习算法重新设计失败药物的公司NetraMark Corp.合作,组建了一家合资公司NetraPharma.

主要市场参与者还注重筹集资金,以支持其产品开发。 例如,2019年8月,威里西姆生命公司(Verisim Life, Inc.)是一家以美国为基地,使用AI动力生物模拟技术取代动物药物测试的生物技术启动公司,宣布在Serra Ventures和OCA Ventures牵头的一轮资金中筹集了520万美元.