KI in Genomics Marktgröße

Künstliche Intelligenz in der Genomics Market-Größe belief sich 2022 auf 484.1 Mio. USD und wird bis 2032 auf 39,2 % wachsen, um 12,5 Mrd. USD zu erreichen.

KI-Technologien haben die Fähigkeit, komplizierte Muster und Korrelationen innerhalb genetischer Daten zu erkennen, die für den Menschen schwierig sein können, zu bestimmen. Daher führt die Integration von KI in die Genomik zu bemerkenswerten Verbesserungen in verschiedenen Bereichen wie die Entwicklung neuartiger Therapien für Krankheiten, präzise Diagnostik und personalisierte Patientenversorgung, wodurch die Marktentwicklung ergänzt wird.

Künstliche Intelligenz in der Genomik bezieht sich auf die Anwendung fortschrittlicher Rechenalgorithmen und maschineller Lerntechniken zur Analyse und Interpretation genomischer Daten. Es umfasst den Einsatz intelligenter Software und Tools, um aus großen Mengen genomischer Informationen sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

COVID-19 Wirkung

Der Markt erlebte aufgrund der COVID-19 Pandemie ein günstiges Ergebnis, da er als Katalysator für die Weiterentwicklung von Rechenlösungen diente, die das Verständnis der Größe, des Ausmaßes und der Ernsthaftigkeit der Pandemie beschleunigten. Außerdem arbeiteten verschiedene Führungskräfte der Gesundheitsbranche zusammen, um innovative Rechenlösungen zu entwickeln, die die Impfstoff- und Medikamentenentwicklung beschleunigen. So hat NVIDIA im Mai 2020 neue Werkzeuge mit genomischer Sequenzierung und künstlicher Intelligenz (KI) eingeführt, um Forscher bei der Überwachung und Adressierung von COVID-19-Fällen zu unterstützen. Durch die Verwendung von robusten AI-Tools und Genomsequenzanalysen haben Forscher und medizinische Fachkräfte einen verbesserten Einblick in die genetischen Variationen von COVID-19 gewonnen.

KI in Genomics Market Trends

Die zunehmende Betonung auf die Reduzierung der Turnaround-Zeit bei der Drogenentdeckung wird den Marktfortschritt steigern. KI-gestützte Plattformen und Algorithmen optimieren den Prozess der Analyse großer Mengen genomischer Daten, wodurch Forscher potenzielle Drogenziele effizienter identifizieren können. Diese Analyse wird die frühen Stadien der Drogenentdeckung eskalieren und dadurch wertvolle Zeit und Ressourcen sparen. Darüber hinaus helfen AI-getriebene Vorhersagemodelle und virtuelle Screening-Techniken bei der Identifizierung und Priorisierung potenzieller Drogenanwärter, wodurch die Zeit für experimentelle Tests weiter reduziert wird. Daher wird die Integration von KI in die Genomik sowohl die Geschwindigkeit der Medikamentenentdeckung als auch die Genauigkeit und Erfolgsrate der Identifizierung vielversprechender therapeutischer Optionen steigern.

Künstliche Intelligenz in Genomics Market Restraint

Der Mangel an qualifizierten KI-Experten und strengen Regulierungsrahmen kann die Markterweiterung behindern. Da die Nachfrage nach KI in verschiedenen Branchen steigt, einschließlich Genomik, stellt der begrenzte Expertenpool, der in KI proficient ist, erhebliche Herausforderungen dar, was die Marktentwicklung behindert. Die Komplexität der KI-Technologien und ihre Anwendung in der Genomik erfordert ein spezialisiertes Kompetenzset, das derzeit in kurzer Versorgung ist. Dieser Mangel behindert die nahtlose Integration von KI in genomische Prozesse und verlangsamt das Tempo der Fortschritte auf dem Gebiet. Darüber hinaus werden die strengen Vorschriften für Datenschutz, Sicherheit und ethische Überlegungen Hürden bei der Annahme und Umsetzung von KI in der Genomik darstellen.

Künstliche Intelligenz in der Genommarktanalyse

Durch die Komponente wird die KI im Genommarkt in Hardware, Software und Services klassifiziert. Das Software-Segment entfiel 2022 auf 53,4 % des Marktanteils und wird über den Analysezeitrahmen ein robustes Wachstum erfahren. Die zunehmende Nachfrage nach fortschrittlichen Analyse- und maschinellen Lernfähigkeiten in genomischen Forschungs- und klinischen Einstellungen treibt die Einführung von AI-getriebenen Softwarelösungen voran. Auch die Integration von Software mit Cloud-basierter Infrastruktur erleichtert die nahtlose Zusammenarbeit, den Datenaustausch und die Skalierbarkeit und damit das Segmentwachstum. Darüber hinaus werden rasche Fortschritte in der KI-Technologie und ihre Wirtschaftlichkeit den Marktanteil weiter ergänzen.

Basierend auf der Technologie wird die künstliche Intelligenz im Genommarkt in maschinelles Lernen und Computervision segmentiert. Das Machine Learning Segment wird voraussichtlich bis 2032 rund USD 8,1 Milliarden registrieren. Die zunehmende Zugänglichkeit von groß angelegten genomischen Datensätzen und Fortschritte in der Rechenleistung haben die Ausnutzung fortschrittlicher maschineller Lernalgorithmen in der Genomik-Domain erleichtert. Diese Algorithmen haben die Fähigkeit, komplexe genomische Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu machen. Solche Vorteile im Zusammenhang mit maschinellem Lernen werden den Marktfortschritt fördern. Darüber hinaus ermöglicht das maschinelle Lernen die Entwicklung von prädiktiven Modellen für die Diagnose, Prognose und Therapiereaktion und unterstützt damit Präzisionsmedizin Ansätze, wodurch die Markteinnahmen gefördert werden.

Basierend auf Funktionalität wird die KI im Genommarkt in Genomsequenzierung, Genbearbeitung und andere Funktionalitäten segmentiert. Das Genom-Sequencing-Segment wird voraussichtlich bis Ende 2032 rund 5,6 Milliarden USD registrieren. Die Nutzung von AI-powered Algorithmen für die genomische Dateninterpretation erhöht die Fähigkeit, seltene genetische Varianten zu erkennen und kritische Erkenntnisse aufzudecken, die die klinische Entscheidungsfindung führen können und damit das Marktwachstum treiben.

Darüber hinaus arbeiten Genome-Sequencing-Unternehmen mit AI-Technologie-basierten Firmen zusammen, um die Verfahren zu beschleunigen. Zum Beispiel, im Januar 2022, PacBio, ein Entwickler von Sequenzierungsplattformen, arbeitete mit Google. Mit dieser Zusammenarbeit soll PacBio die genomischen Analyse-, maschinellen Lern- und Algorithmusentwicklungstools von Google nutzen, um die bestehenden HiFi-Sequencing-Läufe von PacBio weiter zu verbessern und weitere Erkenntnisse aus PacBio-Sequencing-Daten zu entsperren.

Basierend auf der Anwendung wird die künstliche Intelligenz im Genommarkt zu Medikamentenentdeckung & Entwicklung, Präzisionsmedizin, Diagnostik und anderen Anwendungen segmentiert. Das Segment Drug Discovery & Development dominierte den Markt mit einem Umsatzanteil von 36% und wird mit einem erheblichen Wachstum über den Analysezeitraum rechnen. Das Wachstum des Bereichs Drogenentdeckung und Entwicklung kann auf einen Anstieg der Nachfrage nach innovativen Arzneimitteln zurückzuführen sein, um ansteckende und chronische Krankheiten zu bekämpfen.

Auch wird erwartet, dass die zunehmende Anzahl privater und öffentlicher Investitionen und die ständige Unterstützung der Regierung im Bereich der Genomik die Marktgröße antreiben. Darüber hinaus verstärkte Verabschiedung Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen wird die Marktaussichten ergänzen.

Basierend auf der Endverwendung wird der AI in Genomics-Markt zu Pharma- und Biotech-Unternehmen, Gesundheitsdienstleistern, Forschungszentren und anderen Endverbrauchern segmentiert. Das Segment Pharma & Biotech dominierte den Markt mit einem Umsatzanteil von über 35,5%. In der Biotech- und Pharmaindustrie spielen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine entscheidende Rolle in der klinischen Datenverwaltung, der automatisierten Krankheitsvorhersage und -prävention und der Biomarkeridentifizierung. Die AI-Algorithmen besitzen die Fähigkeit, die potenzielle Toxizität von potenziellen Medikamenten vorherzusagen und Pharmaunternehmen ein wertvolles Instrument zur Minderung von Investitionsrisiken zu bieten, indem Medikamente vermieden werden, die eine höhere Wahrscheinlichkeit für einen Ausfall in klinischen Studien haben.

Die künstliche Intelligenz in Nordamerika auf dem Genommarkt entfiel 2022 auf 51,9 % des Unternehmensanteils und wird voraussichtlich während des Prognosezeitrahmens mit beträchtlicher Wachstumsrate wachsen. In Nordamerika investieren verschiedene Forschungseinrichtungen und gutkapitalisierte Biotechnologie-Unternehmen beträchtliche Investitionen in die Förderung von AI-getriebenen Lösungen für die Genomik, wodurch die Nachfrage der regionalen Industrie gestärkt wird. Darüber hinaus wird das Vorhandensein mehrerer Schlüsselakteure und die Verfügbarkeit moderner Recheninfrastruktur die Marktentwicklung weiter beschleunigen. Auch werden unterstützende Regierungsinitiativen zusammen mit günstigen Regulierungsrahmen ein vielversprechendes Umfeld für die Annahme von KI in der Genomik schaffen und damit die regionale Expansion vorantreiben.

Künstliche Intelligenz im Genommarkt

Zu den wichtigsten Marktteilnehmern, die auf dem Markt für künstliche Intelligenz im Genom tätig sind, gehören

• DEEP GENOMICS
• Data4Cure, Inc.
• Freenome Holdings, Inc.
• Illumina, Inc.
• SOPHiA GENETICs
• Wohlwollen

Diese Branchenakteure übernehmen vor allem verschiedene Strategien, darunter Kooperationen, Akquisitionen, Fusionen und Partnerschaften, um einen globalen Fußabdruck zu schaffen und den Marktwettbewerb zu erhalten.

Künstliche Intelligenz in der Genomindustrie News:

• Im Juni 2022 arbeitete Ultima Genomics, Inc. mit NVIDIA zusammen, um Genomsequenzierung mit AI und beschleunigtem Computing zu liefern. Die Zusammenarbeit umfasste die Verwendung von NVIDIA GPUs für tiefes Lernen in der Photometrie und Basisaufruf. Diese Strategie half dem Unternehmen zu erweitern und zu wachsen.
• Im März 2022 kooperierte IBM mit Genomics England. Genomics England bietet Forschern Zugang zu genomischen Datensätzen, um wissenschaftliche Erkenntnisse zu ermöglichen. Mit der Partnerschaft konnte IBM die rasche Expansion von Genomic England unterstützen, indem er den Verbrauch von Cloud-Services durch seine KI-Funktionen ermöglichte. Diese Strategie half dem Unternehmen, sein Serviceangebot zu verbessern und die Marktposition zu stärken.

Der KI in der genomischen Marktforschungsbericht enthält eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf die Einnahmen in USD von 2018 bis 2032 für die folgenden Segmente:

Von der Komponente

• Software
• Hardware
• Service

Durch Technologie

• Maschinen und Anlagen
  • Tiefen lernen
  • Überarbeitetes Lernen
  • Unsupervised Learning
  • Andere Technologien zum maschinellen Lernen
• Computer Vision

Von der Funktionalität

• Genome Sequenzierung
• Gen Editing
• Weitere Funktionen

Anwendung

• Drogenentdeckung und Entwicklung
• Präzisionsmedizin
• Diagnostik
• Sonstige Anwendungen

Von Endbenutzer

• Pharma- und Biotech-Unternehmen
• Gesundheitsdienstleister
• Forschungszentren
• Andere Endverbraucher

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

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • Vereinigtes Königreich
  • Frankreich
  • Spanien
  • Italien
  • Rest Europas
• Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • Indien
  • Australien
  • Rest von Asia Pacific
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
  • Rest Lateinamerikas
• Naher Osten und Afrika
  • Südafrika
  • Saudi Arabien
  • Rest des Nahen Ostens & Afrika