臨床試験におけるAI市場規模

臨床試験市場規模のAIは、2023年に1.3億米ドルで評価され、2024年と2032年の間に14%を超えるCAGRの登録が推定されています。 AI技術は、従来の方法よりも迅速かつ正確に生物学的研究、臨床研究、医療記録から膨大なデータセットを分析することができます。 潜在的な薬物候補を特定し、プロセスの初期の有効性を予測することによって、薬物の発見と開発に必要な時間を減らす。

人工知能は、 電子健康記録(EHR) そして、他のデータソースは、試験の特定の基準を満たしている潜在的な候補を特定します。 これにより、採用効率が向上します。 たとえば、2024年4月では、TempusはAIベースのプラットフォームを発表しました。これにより、がん試験の対象となる候補が従来の方法よりも50%速くなりました。 採用プロセスを強化し、試用エンドポイントに到達する時間を減らします。

ランニング 臨床試験 高価な努力です。 AIは、監視、データ管理、さらには規制遵守など、試験プロセスのさまざまな側面を自動化することで、これらのコストを削減することができます。 遺伝子・分子データを分析するAIの能力は、個々の患者様のニーズに合わせたパーソナライズされた治療計画の開発を可能にします。 たとえば、2024年6月、NovatisはAIを使用して、母乳がん試験の患者にパーソナライズされた治療療法を設計しました。 AIモデルは、遺伝的プロファイルに基づいて治療を調整し、より高い応答速度とより良い患者の成果につながるのを助けました。

市場は、成長を阻害することができるいくつかの落とし穴と課題に直面しています。 AI アルゴリズムは、高品質で、よく認証されたデータを効果的に機能するために必要な大量のボリュームを必要とします。 しかし、臨床試験データは、AIモデルの潜在的なバイアスと不正確につながる、断片的、矛盾的、および不完全であることができます。 EHRや臨床データ管理システムなど、既存の臨床試験インフラを備えたAIシステムを統合することで、技術的にチャレンジし、リソース集中することができます。 さらに、AIモデルは、トレーニングデータに存在する既存のバイアスを圧倒することができます。 臨床試験では、これは異なる人口統計グループにわたって不正確な結果と非等的な治療結果につながることができます。

治験市場動向におけるAI

FDAやEMAなどの規制機関は、臨床試験におけるAIの使用に対するより受容性が高まっています。 患者の安全とデータの完全性を確保しながら、AI技術の統合のためのフレームワークとガイドラインを開発する努力は下にあります。 ウェアラブルデバイスとリモート監視技術の使用が増加し、臨床設定外の継続的なデータ収集を可能にします。 AIアルゴリズムは、患者の健康をリアルタイムに監視し、有害事象を速やかに検知するために、このデータを処理します。

治療および潜在的な副作用に対する患者の応答を予測するためにAI主導の予測分析がますます使用されています, 意思決定プロセスの最適化. 自然言語処理(NLP) 臨床ノート、研究論文、患者記録などの非構造化されたデータソースから貴重な情報を抽出する技術が使用されています。 AIは、分散型臨床試験へのシフトを促進し、参加者はウェアラブルデバイスやテレ健康サービスを通じて、自分の家からデータに貢献できる。 高度なAIアルゴリズムを使用して、臨床検査における診断およびモニタリングを改善するために医療画像を分析します。

臨床試験におけるAI市場分析

コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分けられます。 ソフトウェアセグメントは2023年に800万米ドル以上で評価されました。 AIソフトウェアは、大量の臨床データを効率的に処理し、解釈できる洗練されたツールを提供し、データ入力、監視、レポートなどの繰り返しタスクを自動化し、ヒューマンエラーを軽減します。 ゲノムデータ、医療画像、患者記録などの多様なデータソースを統合し、ウェアラブルデバイスとリモート監視技術で機能し、臨床設定外の継続的なデータ収集を可能にします。

AIは、遺伝子、表現力、ライフスタイル情報に基づいて、パーソナライズされた治療計画の開発を促進し、試験データと患者の健康指標のリアルタイム監視を可能にします。 たとえば、2024年4月、BioXcelは、神経科学薬候補の臨床試験データを分析するAI主導プラットフォームの成功を発表しました。 AIソフトウェアは、パターンやバイオマーカーを識別し、より精密な患者の stratification を有効にし、試験結果を改善するのに役立ちます。

アプリケーションに基づき、臨床試験市場におけるAIは医薬品開発、創薬、臨床試験管理等に分類されます。 医薬品開発部門は、2024年から2032年にかけて12%以上のCAGRを登録することを期待しています。 AIは、データ分析、ターゲット識別、臨床試験設計などのタスクを自動化し、開発時間を短縮し、新規医薬品の市場投入までの時間を短縮します。 また、労力集中プロセスの自動化、試用設計の最適化、患者様の採用・モニタリングの改善、医薬品開発をより可能かつ魅力的にすることでコストを削減します。

人工知能, 新興サブセット, 新規医薬品化合物を作成する可能性があり, 企業の研究開発プロセスを強化します。. 例えば、2024年6月、NVIDIAのDGX AI技術を搭載したスーパーコンピューターであるBioHive-2の発売を発表しました。 この新しいインフラは、創薬プロセスを加速する、より先進的なAIモデルを訓練することにより、AIベースの医薬品開発における再帰の能力を大幅に向上させます。

北米は、2023年に40%以上の主要なシェアで、臨床試験市場でグローバルAIを支配しました。 北米は、特に米国は、臨床試験を合理化するためにAI技術に投資している主要な医薬品およびバイオ医薬品会社の多くは、ホストしています。

先進的なAIツールの採用率が高く、堅牢なインフラを持っています。 臨床試験のための革新的なAIソリューションの開発を目指し、地域内で研究開発に大きな投資があります。 政府や民間部門の資金調達により、最先端の臨床研究のための領域の能力を強化し、さらに支持されます。 たとえば、2024年1月、Accentureは、AIを使用してクラウドで臨床試験を設計および実施し、薬開発プロセスを大幅加速し、コストを削減するQuantHealthに投資しました。

欧州の臨床試験市場でのAIは、いくつかの要因による大きな成長を経験しています。 Horizon Europeフレームワークなどのプログラムでは、AIやデジタルヘルスプロジェクトへの資金提供を行っています。 欧州は、ヘルスケアにおけるAI技術の高度のデジタルインフラと普及に取り組んでいます。 欧州医薬品庁(EMA)は、データ品質、透明性、倫理的な利用に焦点を合わせ、臨床試験で使用するためのガイドラインとAIの統合を積極的に推進しています。

アジアパシフィック地域では、慢性疾患の増加や高齢化に伴う効率的な臨床試験の需要が高まっています。 中国やインドなどの国々は、慢性疾患の負担を軽減するために、AI技術とヘルスケアイノベーションに大きく投資しています。 運用コストを削減し、大きな患者プールにより、アジア太平洋は臨床試験の魅力的な目的地になります。

治験市場シェアにおけるAI

IBM、NVIDIA Corporation、およびInsilico Medicineは、2023年に10%以上の市場シェアを占めました。 主要なプレーヤーは、技術革新と医薬品開発プロセスの効率性を促進するために、技術専門知識と広大なリソースを活用しています。 IBMやNVIDIAなどの企業は、高度な機械学習アルゴリズムとデータ分析を活用して、患者の採用を強化し、データ管理を合理化し、より精度の高い臨床試験結果を予測しています。 これらの技術は、より効率的な試験設計を可能にし、コストを削減し、タイムラインを加速し、医薬品開発プロセスをより効果的かつ新しい医療ニーズに反応させます。

また、これらの企業は、現実的な証拠とゲノムデータを分析するための高度なAI主導のツールを開発しています。これにより、患者の戦略と治療のパーソナライゼーションを改善します。 戦略的パートナーシップと買収を通じて、ブリストル・マイアーズとのIBMの最近のパートナーシップのような、これらの主要なプレーヤーは、その能力を拡大し、ポートフォリオを強化しています。

治験市場におけるAI

臨床試験業界でAIで動作する主要なプレーヤーは次のとおりです。

• 株式会社エクスシエンティア
• 国際ビジネスマシン株式会社(IBM)
• インシリコメディカル株式会社
• IQVIAホールディングス株式会社
• メディデータソリューションズ株式会社
• ニュアンス・コミュニケーションズ株式会社
• NVIDIA株式会社
• オウキン株式会社
• サマテクノロジーズ株式会社
• センシーンヘルスplc
• トライアルロード株式会社

治験業界ニュースにおけるAI

• 2024年6月、Medidata Solutionsは、新AI主導のプラットフォーム「Medidata AI Insight」の立ち上げを発表しました。このプラットフォームは、臨床試験におけるリアルタイム分析と意思決定を強化することを目的としています。
• 2024年4月、IBM Watson Healthは、Bristol Myers Squibbと戦略的パートナーシップを結び、WatsonのAI技術を臨床試験プロセスに統合し、患者の採用を加速し、データ分析を改善することに焦点を当てました。

臨床試験の市場調査レポートのAIは企業の深い適用範囲を含んでいます 2021年から2032年までの収益($Bn)の面での見積もりと予測 以下のセグメントの場合:

市場、部品によって

• ソフトウェア
  • フェーズI
  • フェーズII
  • フェーズIII
• サービス
  • フェーズI
  • フェーズII
  • フェーズIII

市場、技術によって

• 機械学習
• 自然言語処理(NLP)
• コンピュータビジョン
• コンテキストボット
• その他

市場、適用による

• 医薬品開発
• 医薬品の発見
• 臨床試験管理
  • 患者の採用
  • 臨床試験のモニタリング
  • 臨床データ管理
  • リスクベースモニタリング
• その他

市場、エンド ユーザーによる

• 医薬品・バイオテクノロジー企業
• 受託研究機関(CRO)
• 学術・研究機関
• その他

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
  • アメリカ
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • ノルディック
  • ヨーロッパの残り
• アジアパシフィック
  • 中国語(簡体)
  • インド
  • ジャパンジャパン
  • オーストラリア
  • 韓国
  • 東南アジア
  • アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • ラテンアメリカの残り
• メア
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • MEAの残り