Predictive Toxicology 시장 크기에 AI

Predictive Toxicology Market size의 AI는 2022년 USD 281백만에 평가되었으며 2023년과 2032년 사이에 29.5% 이상의 CAGR를 등록할 것으로 예상됩니다. 제약 AI 스타트업의 증가 투자는 시장 성장을 주도하고 있습니다. 이 기금은 기계 학습 (ML) 및 예측 모델링과 같은 첨단 기술의 개발 및 구현을 가능하게하여 화학 화합물의 독성 평가를 향상시킵니다.

예를 들어, 12 월 2022에서, Quris Technologies Ltd., 이스라엘 제약 AI 시작, 씨앗 펀딩에 추가 USD 9 백만을 얻고 총 제기 금액을 USD 37 백만으로 가져 왔습니다. 자금 조달 라운드는 GlenRock Capital, iAngels, Welltech Ventures 및 Richter Group을 포함한 현재 투자자의 기여와 SoftBank Vision Fund 2에 의해 spearheaded이었다.

AI 기술의 발전, 특히 ML과 깊은 학습에서, 예측 독성 시장에서 AI를 추진하는 피벗 역할을한다. 이 기술은 복잡한 데이터 세트를 분석하고 복잡한 패턴을 인식하고 화학 화합물의 독성 특성에 대한 더 정확한 예측을 생성합니다. AI 알고리즘의 지속적인 정제 및 정교한 컴퓨팅 기술의 통합은 견고한 & 신뢰할 수있는 모델의 개발에 기여하고 AI를 예측 독성학 분야에서 핵심 요소를 추진하는 핵심 요소입니다.

데이터의 품질과 가용성은 예측 독성 시장 성장에 AI에 중요한 장벽을 느낀다. Inadequate 또는 suboptimal datasets는 ML 모형의 훈련 그리고 검증을, 잠재적으로 inaccurate 예측에 지도할 수 있습니다. Data incompleteness, biases, 또는 variability와 같은 문제점은 AI 신청의 신뢰성을 undermine 할 수 있습니다. 고품질, 다양한, 대표 데이터셋에 대한 액세스는 독성학에서 강력한 예측 모델을 개발하는 것이 중요하지만 이러한 데이터가 복잡하고 자원 집중적인 작업 일 수 있습니다.

COVID-19 영향

COVID-19 전염병은 예측 독성 시장에서 AI에 긍정적 영향을 미쳤습니다. 약물 개발 및 효율적인 솔루션에 대한 긴급한 초점은 예측 독성학을위한 AI 애플리케이션의 고도화 된 관심을 입증했습니다. pandemic는 진보된 기술의 채택을 가속화하고, 혁신적인 접근에 투자하기 위하여 약제 회사를 encouraging. AI의 통합에 의해 더 빠르고 정확한 독성 평가를 위한 수요에 있는 큰 파도가 있습니다. 이것은 제약 연구 및 개발 환경에서 중요한 도구로 설정하는 시장 크기에 기여했습니다.

Predictive Toxicology 시장 동향의 AI

AI 운영 체제의 활용은 약물 개발을 가속화하는 것은 예측 독성 산업에서 AI의 수익성 성장을 촉진하는 것입니다. 약 후보를 신속하게 식별하고 개발함으로써이 시스템은 약물 개발 프로세스를 간소화합니다. 예를 들어, 11 월 2023에서, BioPhy는 AI 운영 체제를 공개하지 않고, 크게 유망한 약물 후보자의 발견 및 개발을 촉진합니다. BioPhy의 AI 플랫폼은 생물학적 타당성을 평가하고 임상 시험에서 긍정적 결과를 예측합니다. 전반적으로, 이 접근법은 예측 독성학에서 AI의 채택을 촉진하고, 견고하고 수익성있는 시장 풍경을 촉진합니다.

유선형 약물 개발 프로세스의 고도화 요구는 예측 독성 산업에서 AI를 추진하고 있습니다. 제약 회사는 더 효율적인 접근 방식을 추구, AI는 유독성 평가의 실용적 역할을한다. ML 및 예측 모델링을 레버리지함으로써 AI는 잠재적인 약 후보의 급속한 식별을 가능하게하며 시간과 비용을 절감합니다. 이 약물 개발의 효율성은 업계의 요구와 일치하여 예측 독성 및 시장의 성장에 기여하는 AI 기술의 채택을 향상시킵니다.

Predictive Toxicology Market Analysis의 AI

구성 요소에 따라 시장 점유율의 70 % 이상이 2022 년에 개최됩니다. 고급 정밀 의약품 솔루션은 시장을 연료화하고 있습니다. 이 솔루션은 정교한 기능과 더불어, Genomic 데이터를 신속하고 정확하게 해석하여 맞춤형 치료에 중요한 역할을 합니다.

예를 들어, 5 월 2023에서 Google Cloud는 두 가지 혁신적인 AI 중심의 생명 과학 솔루션을 도입했으며, Expedite Drug discovery를 목표로하고 향상되었습니다. 정밀 약 의료 부문에 걸쳐. 표적 & 지도 ID Suite는 아미노산 기능의 개량한 ID 및 단백질 구조의 예측에 있는 원조를 원조합니다. Multiomics Suite는 정밀 치료의 개발에서 게놈 데이터의 발견과 해석을 가속화합니다.

최종 사용자를 기반으로, 제약 및 생명 공학 기업 부문은 2022 년 예측 독성 시장 점유율에서 AI의 52%를 차지했으며, 연구 및 개발에 대한 실질적 투자를 옹호하고, 유선 약물 개발을 우선화합니다. 강렬한 경쟁으로 직면 한이 회사는 AI 기술을 활용하여 약물 발견 프로세스를 가속화하고 효율성을 최적화하고 시간 시장 감소시킵니다. 금융 자원 및 사내 전문성은 AI의 원활한 통합을 가능하게하며, 엄격한 규제 표준을 준수하고, 궁극적으로 제약 혁신의 역동적 인 풍경에서 경쟁력있는 가장자리를 제공합니다.

예측 독성 시장에서 북미 AI는 2022 년 매출 점유율의 44%를 기록했습니다. 지구에 있는 약제 기업의 강한 존재는 시장에 propelling 중요한 요인입니다. 지역 제약 회사는 더 효율적인 약물 개발 프로세스에 대한 필요성을 목격하고있다. 예측 독성학의 AI 기술을 활용하면 이러한 회사가 약물 발견을 가속화하고 연구 및 개발 노력을 최적화하고 전반적인 비용을 절감 할 수 있습니다. 제약 분야의 혁신적인 솔루션의 경쟁력 있는 풍경과 지속적인 추구는 북미의 예측 독성학 분야에서 고급 AI 애플리케이션에 대한 수요에 크게 기여합니다.

Predictive Toxicology Market Share의 AI

예측 독성 산업에서 AI에서 작동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

• 벤보렌 AI
• Berg 건강
• 채용정보
• Celsius 치료
• 팝업레이어 알림
• Cyclica의
• Exscientia PLC를
• Insilico 의학
• 인스티움 plc
• Lhasa 제한
• Recursion 제약

예측 독성학 시장에서 AI의 주요 회사는 기술 발전과 함께 R & D의 실질적 투자를 통해 주식을 통해 몫을 치열하게 경쟁하고 있습니다. 이 전략은 최첨단 솔루션을 개발하는 것을 목표로, 혁신에 앞서 유지하고, 빠르게 진화 예측 독성 시장의 중요한 공유를 캡처.

에 AI 예측 독성 산업 뉴스

• 9월 2023일, Charles River Laboratories International, Inc. 및 관련 과학 (RS), 데이터 과학에 의해 구동되는 약 발견 회사 인 Charles River Laboratories International, Inc. 및 관련 과학 (RS). 이 협력은 Logica를 배포하는 것을 목표로, AI-powered 약물 솔루션, 이전에 비교되지 않은 RS 포트폴리오 내에서 다양한 대상에. Logica는 생물학적 통찰력을 더 효과적인 약 발견을위한 최적화 된 자산으로 번역합니다.

예측 독성 시장 조사 보고서의 AI는 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다. 2018년부터 2032년까지 수익률(USD Million)의 예측 및 예측 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

시장, Component에 의하여

• 제품정보
• 제품정보

시장, 기술

• 기계 학습
• 언어 처리
• 컴퓨터 비전
• 이름 *

시장, 독성 Endpoints에 의해

• 이름 *
• Hepatotoxicity의 장점
• 신경 독성
• 심장 독성
• 이름 *

시장, 최종 사용자

• 제약 및 생명 공학 회사
• 화학 및 화장품
• 계약 연구 조직
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