全球人工智能(AI) 药物市场 - 分析,份额和大小

全球人工智能(AI) Size and Trends

估计制药市场的全球人工智能价值为: 1,108.1万美元 预计将达到 7,776,2美元 2031年时 显示复合年增长率 从2024年到2031年(CAGR)为32.1%.

Global Artificial Intelligence (AI) In Pharmaceutical Market Key Factors

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由于关键制药商对AI技术的投资不断增加,市场正在增长。 AI帮助制药公司加快药物发现过程和精密医学. 机器学习和深层学习算法也有助于分析大型保健和临床数据集,以更好地了解疾病。此外,由于生活方式的改变和日益重视发展有针对性的疗法而导致的慢性病增加,可刺激制药业对AI的需求。利用AI对患者基因化妆进行个性化治疗,可以在不久的将来为市场参与者提供新的机会.

与AI合作的加速药物发现时间线

制药业一直面临巨大压力,要求以更快的速度将新药物带入市场,以满足全世界患者日益增长的需求。然而,仅依靠人类智慧和实验的传统药物发现方法已证明无法满足这种需求。移动通过微量的科学文献和临床数据来识别新的药物目标并设计新分子往往需要多年的辛勤研究. 因此,AI通过用其先进的计算能力和分析大量非结构数据的能力来增强人的能力,从而发挥转型作用. 正在使用机器学习和深层学习算法,在数小时内对数百万潜在药物候选人针对已知药物目标进行硅体内筛选。自然语言处理模型分析文献以发现关联,提取从未探索过洞察力,节省了大量用于人工数据审查的时间. AI工具也通过在早期阶段本身准确预测药物特性和副作用,协助命中到头优化过程. 制药巨头开始利用AI提供的这些能力. 例如,拜尔公司与AI启动公司合作,应用关于蛋白质结构的机器学习,以加速抗癌药物的发现, 心血管疾病。。。辉瑞公司与IBM的沃森公司合作,利用认知计算提高研发生产率. 这种战略性的人工智能集成正在表明,在传统的发现时限之后的几年里有可能出现斜线。如果这一趋势继续下去,AI可以完全嵌入药效工作流程,以加速从目标识别到临床试验的每一个步骤.

Market Concentration and Competitive Landscape

Global Artificial Intelligence (AI) In Pharmaceutical Market Concentration By Players

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专业生物学和定向疗法方面的进步

制药公司增加人工智能投资可以推动人工智能在制药市场增长. 制药巨头正在越来越多地利用AI系统来加速药物发现过程,并提高其效率. 大赦国际有可能更快地分析大量医疗数据,发现人类可能错过的新见解。这有助于制药公司减少药物发现成本和时间,因为AI补充了人类的努力. 例如,许多顶尖制药公司,如辉瑞公司、默克公司、GSK公司和AstraZeneca公司近年来加大了对AI的投资。根据联合国世界知识产权组织2022年公布的数据,由于在精密医学和临床试验中的应用,与AI有关的药用专利备案量在2020年至2021年间增加了30%以上. 药物制造者正在利用AI来完成诸如分析遗传数据以发展个性化治疗,改进临床试验招募和监测药物安全等任务. AI算法还可以从庞大的化学和生物数据库中预测药物发现过程早期新分子的潜在副作用,如果早红旗的话,这些副作用往往可以节省数百万美元和多年的研究. 根据世界卫生组织2021年的一份报告,AI的应用预计将在未来5年内改变药物发现,疾病筛查,治疗建议和远程患者监测. 这将有可能加快发现新疗法,提高治疗效力。大赦国际还围绕数据隐私、偏见和遵守监管提出了重大挑战,需要认真考虑以充分实现其惠益。对这一转型技术的投资不断增加,可以为制药业的创新和效率提高提供巨大机会,从而对全世界更好的健康成果产生影响。

分析员的关键外卖:

随着药物发现和临床试验越来越依赖于分析大型而复杂的数据集,AI工具可以通过分子库和医疗记录更快地转移,比人类越来越受欢迎. 制药公司已开始采用AI/机器学习方法,以简化药物发现程序并最大限度地提高生产率。 AI能够压缩大量数据,识别人类可能错过的微妙模式,可以使新药的开发方式发生革命性变化.

由于该区域主要市场参与者大量投资开发AI动力药物发现平台,北美目前占据市场主导地位. 然而,由于中国和印度市场的影响,亚太区域有望在制药业采用AI工具的速度最快。这些国家正在目睹研发支出的迅速增长和保健部门的蓬勃发展。

数据安全和缺乏专门知识会阻碍市场增长。由于AI模型仅能与所学数据一样好,确保患者隐私和数据保护对于获得用户信任至关重要. 在培训人工智能模型和解释结果方面,制药公司还需要投资于重新培养现有劳动力库,以弥补技能差距。

市场挑战: 缺乏机器学习所需的药品数据集

缺乏经过整理的药用数据集会阻碍药物市场增长中的人工智能(AI). 制药公司从药物发现的不同阶段收集大量数据临床试验和上市后。然而,大多数这些数据都储存在筒仓中,既不互操作,也不标准化。将这种散乱的数据校正为专门为机器学习应用设计的统一,结构完善的格式,极具挑战性. 没有全面,高质量的标签数据集,AI算法拥有有限的培训数据,可以开发可以加速药物发现和精密医学努力的高级模型. AI有权力通过微小的无结构数据进行转变,揭示对疾病,药物靶点和治疗方法的新见解. 它还可以收集人类分析师可能忽略的微妙规律. 但缺乏互操作性,标记的数据集限制了AI模型在规模上学习现实世界证据的能力. 因此,有望实现的AI应用,如预测毒理学,癌症亚型化和个性化治疗建议,难以在工业层面上实施. 这一挑战减缓了AI融入主流药物开发工作流程的进度. 基于AI的方法只能将临床前的测试时间缩短10%左右,因为用于培训的药物数据不足。更为全面的数据集分享不同来源的信息,可有助于算法实现更大的效率。

市场机会:采用人工智能确定和验证目标

采用人工智能进行目标识别和验证,为制药市场的全球人工智能提供了巨大的机遇. 大赦国际通过帮助制药公司更有效地确定和验证新的药物目标,有可能使药物发现革命化。确定和鉴定目标是一个关键但漫长的过程,往往需要多年使用传统的研究方法。机器学习等AI技术可以帮助分析大量的生物和化学数据,以更快地确定潜在的药物目标及其性质. 这可以大大加快早期药物发现工作,更快地给患者带来新的疗法. 一些制药公司已经开始探索AI如何改变目标识别. 例如,布里斯托尔·迈尔斯·斯基布(Bristol Myers Squibb)与Anthropic合作,将自我监督的学习模型应用到生物数据集中,为癌症等疾病提出新的目标. 许多其他大型药典公司如AstraZeneca,Pfize和Janssen也开始合作,将机器学习应用到基因组测序和蛋白质结构数据中,以产生新颖的目标假说. 随着真实世界卫生数据的使用增加,AI也被用来根据患者数据集中的疾病结果发现关联并识别潜在的药物目标. 广泛采用AI进行目标识别,有可能在未来几年内大幅度提高药物发现成功率。根据联合国发展筹资问题机构间工作队2021年的一份报告,传统药物发现方法目前的成功率很低,约为5%,导致制药公司成本高.

Global Artificial Intelligence (AI) In Pharmaceutical Market By Deployment Mode

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通过部署模式 -- -- 价格可承受性和可扩展性

就部署模式而言,云段估计在2024年的市场份额最高,为58.1%,因为云段价格可承受,可扩展。制药公司,特别是初创企业和中小型企业,不断面临控制成本和最大限度地增加投资收益的压力。应用人工智能的前提解决方案需要大量的先期资本,用于硬件采购、基础设施的维护以及雇用信息技术工作人员进行行政管理。云模式通过提供人工智能服务按用户付费方式消除了这些费用。公司可以随着需求的变化而迅速扩大能力,而不必进行大量基础设施投资。 Cloud确保不断更新和升级,以保持AI技术的最新发展. 这些优势使得云在小分子药物的发现,生物发育,临床试验,以及个性化药物中,将药物AI应用布置为首选.

通过技术 - 深层学习主导AI技术

在技术方面,深层学习部分估计在2024年贡献了42.12%的最高市场份额,因为它能够直接学习大型和复杂的无结构数据集. 药物研发严重依赖大规模基因组学、成像、化学和病人数据来推动精确瞄准药物机制和疾病。传统人工智能技术努力从这种庞大和无组织的信息库中获取有意义的见解。深层学习算法独特的促进自动化特征工程,在没有人类干预的情况下直接识别分子,生物和临床数据的复杂模式. 这种自学能力使得深入的学习非常适合各种应用,包括目标识别、复合物筛选、生物标记检测和临床试验参与者在制药行业的招聘。随着生物医学数据集在规模和范围上随着新兴的动漫技术和医疗保健数字化而扩大,其主导地位将继续下去。

通过提供 - 作为 Pharma AI 移动到商业化的软件支配

在提供方面,软件部分估计在2024年贡献了最高的市场份额54%,因为药品AI已经成熟到商业应用的解决方案. 早期的实验实施更多地依赖于专门的AI硬件. 然而,随着核心算法稳定下来,对AI的监管信心不断增强,药厂公司倾向于独立软件工具,这些工具可以无缝地融入现有的IT基础设施和监管合规工作流程. 软件程序提供了比硬件更具有成本效益的选择,可以在整个临床和商业生命周期推广AI技术. 这些都为各种用户功能提供了一个可配置的界面,同时无缝地处理基本的机器学习和数据处理任务. AI软件的这种独立而互操作的性质,使得药厂公司能够根据其验证和文件需要,完全控制AI输出. 向商业软件的转变正在催化在研发实验室之外更广泛地部署AI,在药检和医疗等领域进行现实世界的决策。

Regional Insights

Global Artificial Intelligence (AI) In Pharmaceutical Market Regional Insights

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北美在制药市场主导人工智能(AI),2024年估计市场份额为41.2%. 美国是许多对AI技术有重大投资的大型制药公司的所在地. 公司认为AI对发现药物,降低成本和市场时间至关重要. Pfize,Johnson & Johnson,Merck等大型公司都设立了专门的AI分部和实验室,重点是药物发现过程的自动化. 这一领域的地方初创企业也得到了强有力的资金支持,使它们能够提供创新的解决办法。本区域拥有一支高技能的劳动力队伍,在计算机科学、数据科学和保健等领域拥有专门知识。这一人才库有助于应对技术挑战,并高效部署AI驱动的工具.

亚太已成为药物人工智能(AI)增长最快的市场. 中国和印度等国家为全球制药公司提供了建立AI研究中心的低成本基础. 两国的国内市场也在蓬勃发展,需要具有成本效益的药物开发能力。中国政府积极推动这一部门,作为"中国2025"运动的一部分. 为吸引外国直接投资提供了重要的财政激励措施。多个中美合资企业开始深入学习亚洲流行的复杂保健问题。在印度,政府旨在通过应用AI的公私伙伴关系,增加非专利药物制造和数字保健。

Market Report Scope

全球人工智能(AI)

报告范围	细节
基准年 :	2023 (英语).	2024年市场规模:	1,108.1亿吨
历史数据:	2019年至2023年统计用区划代码和城乡划分代码: to县.	预测周期 :	2024至2031年统计用区划代码和城乡划分代码: to县.
2024至2031 CAGR期预测:	32.1%	2031 (英语). 数值预测 :	(单位:千美元)
覆盖的地理:	北美: 美国、加拿大拉丁美洲: 巴西、阿根廷、墨西哥、拉丁美洲其他地区欧洲: 德国、英国、西班牙、法国、意大利、俄罗斯、欧洲其他地区亚太: 中国、印度、日本、澳大利亚、韩国、东盟、亚太其他地区中东: 海湾合作委员会国家、以色列、中东其他地区非洲: 南非、北非、中部非洲
所涵盖的部分:	按部署模式: 云和上预告通过提供: 硬件、软件、服务按技术: 自然语言处理,上下文软件处理,深层学习,查询方法,其他按药物类型: 大分子和小分子通过应用程序 : 药物发现、临床试验、研究与开发、药物制造和供应链, 其他人员按终端用户 : 医药和生物技术公司、医院和诊断中心、学术和研究所及其他
涵盖的公司:	NVIDIA Corporation, IBM Corporation, Excientia, Insilico Medicine, Atomwise, Inc., 云制药, Cyclica Inc., Envisagenics, Inc., Numerate, Inc., Schrödinger, Inc., Standigm, Turbine. ai. 慈善机构、Recursion制药公司、Owkin、XtalPi、Valo保健公司、Absci
增长动力:	与AI合作的加速药物发现时间线专业生物学和定向疗法方面的进步
限制和挑战:	缺乏机器学习所需的药品数据集专业人员不愿采用新技术

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Key Developments

2024年5月,任,县知县. 灯光制药公司. . . . . 生物技术公司宣布与俄勒冈州治疗学公司进行战略合作,以优化XCE853的开发,这是一种蛋白二硫化异构酶(PDI)抑制剂药物,用于各种癌症征兆. 利用Levering Lantern的RADR AI平台,合作旨在通过固体肿瘤识别XCE853的生物标志和功效特征,提高临床发育和患者选择的精度.
2023年12月,农历八月甲午科进士. 默克语Name著名科技公司AIDDISON引进了开创性的药物发现软件. 它作为第一个整合SynthiaTM retrosynthesis软件应用编程接口(API)的软件-as-service平台,将虚拟分子设计与实用制造连接起来.
2023年8月,领先的临床研究组织(CRO)Parexel和数据对药平台的先驱Partex组成了首选的战略联盟. 这一伙伴关系旨在利用AI驱动的解决方案,在全球加速生物制药客户的药物发现和发展,同时减少与其资产相关的组合风险。
2023年6月,生命科学产业先进分析,技术解决方案和临床研究服务的全球领先者IQVIA在第六届年度AI突破奖中获得了"基于AI的保健最佳解决方案"奖项. 这些奖项表彰了全球人工智能(AI)市场上的顶尖公司,技术和产品.

* 定义: 药物市场人工智能(AI)是指利用先进的机器学习和认知技术来发现新的药物候选者,个性化治疗计划,加快临床试验. 大赦国际正在帮助制药公司分析来自研究、临床试验、电子健康记录和科学文献的大量数据,以更好地了解疾病机制,更快地发展更有效和更有针对性的药物。大赦国际有可能通过自动化重复的任务和揭示人类可能难以单独看到的见解,大大推进药物发现和开发过程。这有助于制药公司降低成本,更快地为患者提供创新的新治疗.

Market Segmentation

部署模式透视(Revenue, Mn, 2019-2031)
- 云头
- 正在准备
提供洞察力(Revenue, Mn, 2019-2031)
- 硬件
- 软件
- 服务
技术洞察(Revenue, USD Mn, 2019-2031)
- 自然语言处理
- 背景软件处理
- 深入学习
- 查询方法
- 其他人员
药物类型观察(Revenue, Mn, 2019-2031)
- 大型分子
- 小型分子
最终用户洞察(Revenue, USD Mn, 2019-2031)
- 医药和生物技术公司
- 医院和诊断中心
- 学术和研究机构
- 其他人员
区域观察(Revenue, Mn, 2019-2031)
- 北美
  - 美国.
  - 加拿大
- 拉丁美洲
  - 联合国
  - 联合国
  - 墨西哥
  - 拉丁美洲其他地区
- 欧洲
  - 德国
  - 吴K.
  - 页:1
  - 法国
  - 意大利
  - 俄罗斯
  - 欧洲其他地区
- 亚太
  - 中国
  - 印度
  - 日本
  - 澳大利亚
  - 韩国
  - 东盟
  - 亚洲及太平洋其他地区
- 中东
  - 海合会国家
  - 以色列
  - 中东其他地区
- 非洲
  - 南非
  - 北非
  - 中部非洲
关键玩家透视
- NVIDIA公司
- IBM公司
- 科学家
- Insilico 医学
- Antomwise, Inc.(美国)
- 云药股份有限公司.
- Cyclica Inc. (美国英语).
- 致幻剂股份有限公司
- (原始内容存档于2019-09-31). Numarate, Inc.
- 施罗德丁格尔股份有限公司.
- 立体缩放
- 图宾.ai
- 慈善机构
- 药品
- 欧金股份有限公司.
- XtalPi Inc. (英语).
- 瓦罗卫生组织
- 阿布西语Name

About Author

Ghanshyam Shrivastava

Ghanshyam Shrivastava - With over 20 years of experience in the management consulting and research, Ghanshyam Shrivastava serves as a Principal Consultant, bringing extensive expertise in biologics and biosimilars. His primary expertise lies in areas such as market entry and expansion strategy, competitive intelligence, and strategic transformation across diversified portfolio of various drugs used for different therapeutic category and APIs. He excels at identifying key challenges faced by clients and providing robust solutions to enhance their strategic decision-making capabilities. His comprehensive understanding of the market ensures valuable contributions to research reports and business decisions. Ghanshyam is a sought-after speaker at industry conferences and contributes to various publications on pharma industry.

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Frequently Asked Questions

全球人工智能在制药市场的规模估计在2024年价值为11.81亿美元,预计在2031年达到77.762亿美元。

制药市场全球人工智能的CAGR(AI)预计从2024年到2031年占32.1%。

加快AI的药物发现时限,以及专业生物学和定向疗法的进步,是推动全球人工智能在药物市场增长的主要因素.

缺乏用于机器学习的精密药用数据集,以及专业人员对采用新技术的抵制,是阻碍全球人工智能在制药市场增长的主要因素。

在部署模式方面,云段估计在2024年占据市场主导地位.

NVIDIA Corporation, IBM Corporation, Excientia, Insilico Medicine, Atomwise, Inc., 云制药, Cyclica Inc., Envisagenics, Inc., Numerate, Inc., Schrödinger, Inc., Standigm, Turbine. ai, 慈善机构, Recursion Pharmatics, Owkin, Inc., XtalPi Inc., Valo Health, Absci是主要角色.