KI in klinischen Studien Marktgröße

KI in klinischen Studien Marktgröße wurde 2023 auf 1,3 Milliarden USD geschätzt und wird geschätzt, eine CAGR von über 14 % zwischen 2024 und 2032 zu registrieren. KI-Technologie kann große Datensätze aus biologischer Forschung, klinischen Studien und medizinischen Aufzeichnungen schneller und präziser analysieren als herkömmliche Methoden. Es reduziert die Zeit, die für die Entdeckung und Entwicklung von Drogen erforderlich ist, indem es potenzielle Drogenanwärter identifiziert und ihre Wirksamkeit frühzeitig vorhergesagt.

KI kann durchschauen Elektronische Gesundheitsdaten (EHR) und andere Datenquellen, um potenzielle Kandidaten zu identifizieren, die die spezifischen Kriterien für eine Studie erfüllen. Dieser gezielte Ansatz erhöht die Rekrutierungseffizienz. So kündigte Tempus im April 2024 seine AI-basierte Plattform an, die förderfähige Kandidaten für Krebsversuche 50% schneller als herkömmliche Methoden identifizierte. Diese Fähigkeit erhöht den Einstellungsprozess und reduziert die Zeit, um Testendpunkte zu erreichen.

Laufen klinische Studien ist eine teure Bemühung. Die KI kann dazu beitragen, diese Kosten durch Automatisierung verschiedener Aspekte des Testprozesses, wie Überwachung, Datenmanagement und sogar regulatorische Compliance zu reduzieren. Die Fähigkeit von AI, genetische und molekulare Daten zu analysieren, ermöglicht die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne, die auf die Bedürfnisse einzelner Patienten zugeschnitten sind. Im Juni 2024 nutzte Novartis KI, um personalisierte Behandlungsregime für Patienten in seinen Brustkrebs-Studien zu entwerfen. Die AI-Modelle halfen maßgeschneiderten Behandlungen auf Basis genetischer Profile, was zu höheren Reaktionsraten und besseren Patientenergebnissen führte.

Der Markt konfrontiert mehrere Fallstricke und Herausforderungen, die sein Wachstum behindern können. KI-Algorithmen benötigen große Volumina hochwertiger, gut angemeldeter Daten, um effektiv zu funktionieren. Allerdings können klinische Studiendaten fragmentiert, unkonsistent und unvollständig sein, was zu potenziellen Vorurteilen und Ungenauigkeiten in AI-Modellen führt. Die Integration von KI-Systemen mit bestehenden klinischen Testinfrastrukturen, wie EHR und klinischen Datenmanagementsystemen, kann technisch anspruchsvoll und ressourcenintensiv sein. Darüber hinaus können KI-Modelle unbeabsichtigt vorhandene Vorurteile in den Trainingsdaten durchsetzen. In klinischen Studien kann dies zu ungenauen Ergebnissen und ungleichen Behandlungsergebnissen in verschiedenen demografischen Gruppen führen.

KI in klinischen Studien Markttrends

Regulatorische Körper, wie die FDA und EMA, werden zunehmend empfänglicher für die Verwendung von AI in klinischen Studien. Es geht darum, Rahmen und Leitlinien für die Integration von KI-Technologien zu entwickeln und gleichzeitig die Sicherheit und Datenintegrität der Patienten zu gewährleisten. Der Einsatz von tragbaren Geräten und Fernüberwachungstechnologien nimmt zu und ermöglicht eine kontinuierliche Datenerfassung außerhalb der klinischen Einstellungen. AI-Algorithmen verarbeiten diese Daten, um die Patientengesundheit in Echtzeit zu überwachen und jedes unerwünschte Ereignis sofort zu erkennen.

KI-gesteuerte Vorhersageanalysen werden zunehmend genutzt, um Patientenreaktionen auf Behandlung und potenzielle Nebenwirkungen zu prognostizieren und den Entscheidungsprozess zu optimieren. Natural Language Processing (NLP) Methoden werden verwendet, um wertvolle Informationen aus unstrukturierten Datenquellen wie klinische Noten, Forschungspapiere und Patientenaufzeichnungen zu extrahieren. KI erleichtert die Umstellung auf dezentrale klinische Studien, wo die Teilnehmer über verschleißfähige Geräte und Tele-Gesundheitsdienste Daten aus ihren Häusern einbringen können. Fortgeschrittene AI-Algorithmen werden verwendet, um medizinische Bilder für eine bessere Diagnose und Überwachung in klinischen Studien zu analysieren.

KI in Klinische Studien Marktanalyse

Basierend auf der Komponente wird der Markt in Software und Service aufgeteilt. Das Software-Segment wurde 2023 bei über 800 Mio. USD geschätzt. KI-Software bietet hochentwickelte Tools, die große Mengen an klinischen Daten effizient verarbeiten und interpretieren können, automatisieren wiederholte Aufgaben, wie Dateneingabe, Überwachung und Berichterstattung, wodurch menschliche Fehler reduziert werden. Es integriert verschiedene Datenquellen, darunter genomische Daten, medizinische Bilder und Patientenaufzeichnungen und arbeitet mit verschleißfähigen Geräten und Fernüberwachungstechnologien, die eine kontinuierliche Datenerfassung außerhalb der klinischen Einstellungen ermöglichen.

AI ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Testdaten und Patientengesundheitsmetriken, wodurch die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne auf Basis genetischer, phenotypischer und Lifestyle-Informationen erleichtert wird. So hat BioXcel im April 2024 den Erfolg seiner AI-getriebenen Plattform bei der Analyse von klinischen Testdaten für ihre Neurowissenschaftler bekannt gegeben. Die AI-Software half, Muster und Biomarker zu identifizieren, wodurch eine präzisere Patientenschichtung und Verbesserung der Testergebnisse ermöglicht wurde.

Basierend auf der Anwendung wird die KI in klinischen Studien Markt in die Entwicklung von Medikamenten, Medikamentenentdeckung, klinisches Studienmanagement und andere. Das Segment Drogenentwicklung wird voraussichtlich eine CAGR von 2024 bis 2032 von über 12 % registrieren. KI beschleunigt die Entwicklung von Medikamenten durch Automatisierung von Aufgaben wie Datenanalyse, Zielidentifizierung und klinisches Testdesign, reduziert die Entwicklungszeit und ermöglicht schnellere Marktzeiten für neue Medikamente. Es reduziert auch die Kosten durch die Automatisierung arbeitsintensiver Prozesse, die Optimierung von Testdesigns und die Verbesserung der Patientenrekrutierung und -überwachung, wodurch die Arzneimittelentwicklung machbar und attraktiver wird.

Generelle KI, eine aufstrebende Teilmenge, hat das Potenzial, neue Arzneimittelverbindungen zu schaffen, die den FuE-Prozess von Unternehmen verbessern. So kündigte Recursion im Juni 2024 die Einführung von BioHive-2 an, einem Supercomputer, der von der DGX AI-Technologie von NVIDIA betrieben wird. Diese neue Infrastruktur verbessert die Fähigkeiten von Recursion in der AI-basierten Drogenentwicklung deutlich, indem sie größere und fortschrittlichere AI-Modelle trainiert, die den Drogenentdeckungsprozess beschleunigen.

Nordamerika dominierte die globale KI im klinischen Studienmarkt mit einem großen Anteil von über 40% im Jahr 2023. Nordamerika, insbesondere die USA, beherbergt viele der führenden pharmazeutischen und biopharmazeutischen Unternehmen, die stark in KI-Technologien investieren, um klinische Studien zu optimieren.

Die Region verfügt über eine robuste Infrastruktur und eine hohe Adoptionsrate für fortgeschrittene KI-Tools. In der Region gibt es erhebliche Investitionen in FuE, die auf die Entwicklung innovativer KI-Lösungen für klinische Studien abzielen. Dies wird durch staatliche und private Finanzierungen unterstützt, wodurch die Kapazitäten der Region für die klinische Spitzenforschung verbessert werden. Zum Beispiel investierte Accenture im Januar 2024 in QuantHealth, der KI verwendet, um klinische Studien in der Cloud zu entwerfen und durchzuführen, den Drogenentwicklungsprozess erheblich zu beschleunigen und die Kosten zu senken.

Der KI-Markt in klinischen Studien in Europa erlebt aufgrund mehrerer Faktoren ein beträchtliches Wachstum. Programme, wie das Horizon Europe Framework, bieten Finanzierungen für KI- und digitale Gesundheitsprojekte. Europa hat eine fortschrittliche digitale Infrastruktur und eine weit verbreitete Einführung von KI-Technologien im Gesundheitswesen. Die Europäische Arzneimittelagentur (EMA) fördert aktiv die KI-Integration mit Leitlinien für den Einsatz in klinischen Studien, die sich auf die Datenqualität, Transparenz und ethische Nutzung konzentrieren.

In der Region Asien-Pazifik gibt es aufgrund der Zunahme von chronischen Krankheiten und einer alternden Bevölkerung eine steigende Nachfrage nach effizienten klinischen Studien. Länder wie China und Indien investieren stark in KI-Technologie und Gesundheitsinnovation, um die Belastung chronischer Krankheiten zu reduzieren. Niedrigere Betriebskosten und ein großer Patientenpool machen Asien-Pazifik zu einem attraktiven Ziel für klinische Studien.

KI in klinischen Studien Marktanteil

IBM, NVIDIA Corporation und Insilico Medicine hielten 2023 einen erheblichen Marktanteil von über 10%. Die wichtigsten Akteure nutzen ihr technologisches Know-how und ihre umfangreichen Ressourcen, um Innovation und Effizienz in der Drogenentwicklung zu fördern. Unternehmen wie IBM und NVIDIA nutzen fortschrittliche Bildverarbeitungsalgorithmen und Datenanalysen, um Patientenrekrutierung zu verbessern, Datenmanagement zu optimieren und klinische Testergebnisse mit größerer Genauigkeit vorherzusagen. Diese Technologien ermöglichen effizientere Test-Designs, reduzierte Kosten und beschleunigte Zeitlinien, wodurch der Drogenentwicklungsprozess effektiver und auf steigende Gesundheitsbedürfnisse reagiert.

Darüber hinaus entwickeln diese Unternehmen anspruchsvolle AI-getriebene Werkzeuge, um reale Beweise und genomische Daten zu analysieren, wodurch die Patientenschichtung und Behandlung Personalisierung verbessert wird. Durch strategische Partnerschaften und Akquisitionen, wie IBMs jüngste Partnerschaft mit Bristol Myers, erweitern diese großen Player ihre Fähigkeiten und stärken ihr Portfolio.

KI in klinischen Studien Marktunternehmen

Hauptakteure, die in der KI in der klinischen Studienbranche tätig sind, sind:

• Exscientia Ltd.
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Insilico Medicine, Inc.
• IQVIA Holdings Inc.
• Medidata Solutions, Inc.
• Nuance Communications, Inc.
• NVIDIA Corporation
• Owkin Inc.
• Saama Technologies, Inc.
• Sensyne Health plc
• TrialTrove Inc.

KI in Klinische Studien Industrie News

• Im Juni 2024 kündigte Medidata Solutions die Einführung der neuen AI-getriebenen Plattform „Medidata AI Insight“ an, die die Echtzeitanalyse und Entscheidungsfindung in klinischen Studien verbessern soll.
• Im April 2024 gründete IBM Watson Health eine strategische Partnerschaft mit Bristol Myers Squibb, um Watsons KI-Technologie in seine klinischen Testprozesse zu integrieren, wobei sich die Patientenrekrutierung beschleunigt und die Datenanalyse verbessert.

Der KI in klinischen Studien Marktforschungsbericht beinhaltet eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Einnahmen (in Mrd. USD) von 2021 bis 2032, für die folgenden Segmente:

Markt, by Component

• Software
  • Phase I
  • Phase II
  • Phase III
• Service
  • Phase I
  • Phase II
  • Phase III

Markt, nach Technologie

• Lernen von Maschinen
• Natural Language Processing (NLP)
• Computer Vision
• Contextual bots
• Sonstige

Markt, nach Anwendung

• Entwicklung von Drogen
• Entdeckung von Drogen
• Klinische Studienführung
  • Patientenrekrutierung
  • Klinische Testüberwachung
  • Klinisches Datenmanagement
  • Risikobasierte Überwachung
• Sonstige

Markt, By End User

• Pharma- und Biotechnologieunternehmen
• Vertragsforschungsorganisationen (KRO)
• Akademische und Forschungseinrichtungen
• Sonstige

Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Vereinigtes Königreich
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordische
  • Rest Europas
• Asia Pacific
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Südkorea
  • Südostasien
  • Rest von Asia Pacific
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
  • Rest Lateinamerikas
• MENSCHEN
  • VAE
  • Südafrika
  • Saudi Arabien
  • Rest von MEA