Объем и доля рынка ИИ в клинических испытаниях, Статистический отчет за 2032 год
Идентификатор отчета: GMI9965 | Дата публикации: June 2024 | Формат отчета: PDF
Скачать бесплатный PDF-файл
Купить сейчас
$4,123 $4,850
15% off
$4,840 $6,050
20% off
$5,845 $8,350
30% off
Купить сейчас
Детали премиум-отчета
Базовый год: 2023
Охваченные компании: 20
Таблицы и рисунки: 295
Охваченные страны: 21
Страницы: 270
Скачать бесплатный PDF-файл
Получите бесплатный образец этого отчета
Получите бесплатный образец этого отчета ИИ на рынке клинических исследований
Is your requirement urgent? Please give us your business email for a speedy delivery!
Объем рынка ИИ в клинических исследованиях
Объем рынка ИИ в клинических испытаниях оценивался в 1,3 млрд долларов США в 2023 году и, по оценкам, в период с 2024 по 2032 год среднегодовой темп роста составит более 14%. Технология искусственного интеллекта может анализировать обширные наборы данных биологических исследований, клинических исследований и медицинских карт быстрее и точнее, чем традиционные методы. Это сокращает время, необходимое для поиска и разработки лекарств, за счет выявления потенциальных кандидатов в лекарства и прогнозирования их эффективности на ранних этапах процесса.
ИИ может просматривать электронные медицинские карты (EHR) и другие источники данных, чтобы определить потенциальных кандидатов, которые соответствуют определенным критериям для исследования. Такой целенаправленный подход повышает эффективность подбора персонала. Например, в апреле 2024 года Tempus анонсировала свою платформу на основе искусственного интеллекта, которая выявляла подходящих кандидатов для испытаний рака на 50% быстрее, чем традиционные методы. Эта возможность улучшает процесс набора, сокращая время достижения конечных точек исследования.
Проведение клинических испытаний — дорогостоящее мероприятие. ИИ может помочь сократить эти расходы за счет автоматизации различных аспектов процесса исследования, таких как мониторинг, управление данными и даже соблюдение нормативных требований. Способность искусственного интеллекта анализировать генетические и молекулярные данные позволяет разрабатывать персонализированные планы лечения, адаптированные к индивидуальным потребностям пациентов. Например, в июне 2024 года Novartis использовала искусственный интеллект для разработки персонализированных схем лечения для пациентов в своих исследованиях рака молочной железы. Модели искусственного интеллекта помогли адаптировать лечение на основе генетических профилей, что привело к более высоким показателям ответа и лучшим результатам лечения пациентов.
Рынок сталкивается с рядом подводных камней и проблем, которые могут помешать его росту. Для эффективной работы алгоритмов искусственного интеллекта требуются большие объемы высококачественных, хорошо аннотированных данных. Тем не менее, данные клинических испытаний могут быть фрагментированными, противоречивыми и неполными, что приводит к потенциальным систематическим ошибкам и неточностям в моделях ИИ. Интеграция систем искусственного интеллекта с существующей инфраструктурой клинических исследований, такой как электронные медицинские карты и системы управления клиническими данными, может быть технически сложной и ресурсоемкой. Кроме того, модели ИИ могут непреднамеренно увековечить существующие предубеждения, присутствующие в обучающих данных. В клинических испытаниях это может привести к неточным результатам и неравным результатам лечения в разных демографических группах.
Тенденции рынка ИИ в клинических исследованиях
Регулирующие органы, такие как FDA и EMA, становятся все более восприимчивыми к использованию ИИ в клинических испытаниях. В настоящее время предпринимаются усилия по разработке структур и руководящих принципов для интеграции технологий ИИ при одновременном обеспечении безопасности пациентов и целостности данных. Использование носимых устройств и технологий удаленного мониторинга растет, что позволяет непрерывно собирать данные за пределами клинических условий. Алгоритмы искусственного интеллекта обрабатывают эти данные для мониторинга состояния здоровья пациента в режиме реального времени и оперативного обнаружения любых нежелательных явлений.
Предиктивная аналитика на основе искусственного интеллекта все чаще используется для прогнозирования реакции пациентов на лечение и потенциальных побочных эффектов, оптимизируя процесс принятия решений. Методы обработки естественного языка (NLP) используются для извлечения ценной информации из неструктурированных источников данных, таких как клинические заметки, исследовательские статьи и карты пациентов. Искусственный интеллект способствует переходу к децентрализованным клиническим испытаниям, в которых участники могут передавать данные из своих домов с помощью носимых устройств и телемедицинских услуг. Передовые алгоритмы искусственного интеллекта используются для анализа медицинских изображений для лучшей диагностики и мониторинга в клинических испытаниях.
Анализ рынка ИИ в клинических исследованиях
По компонентам рынок делится на программное обеспечение и сервис. В 2023 году сегмент программного обеспечения оценивался более чем в 800 миллионов долларов США. Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта предоставляет сложные инструменты, которые могут эффективно обрабатывать и интерпретировать большие объемы клинических данных, автоматизируя повторяющиеся задачи, такие как ввод данных, мониторинг и отчетность, тем самым сокращая количество человеческих ошибок. Он интегрирует различные источники данных, включая геномные данные, медицинские изображения и карты пациентов, а также работает с носимыми устройствами и технологиями удаленного мониторинга, обеспечивая непрерывный сбор данных за пределами клинических условий.
Искусственный интеллект позволяет в режиме реального времени отслеживать данные исследований и показатели здоровья пациентов, облегчая разработку персонализированных планов лечения на основе генетической, фенотипической информации и информации об образе жизни. Например, в апреле 2024 года BioXcel объявила об успехе своей платформы на основе искусственного интеллекта в анализе данных клинических испытаний своих кандидатов в нейробиологические препараты. Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта помогло выявить закономерности и биомаркеры, что позволило более точно стратифицировать пациентов и улучшить результаты исследований.
В зависимости от применения, рынок ИИ в клинических испытаниях подразделяется на разработку лекарств, открытие лекарств, управление клиническими испытаниями и другие. Ожидается, что в период с 2024 по 2032 год среднегодовой темп роста в сегменте разработки лекарств составит более 12%. ИИ ускоряет разработку лекарств за счет автоматизации таких задач, как анализ данных, идентификация целей и планирование клинических испытаний, сокращая время разработки и обеспечивая более быстрый вывод новых лекарств на рынок. Кроме того, она снижает затраты за счет автоматизации трудоемких процессов, оптимизации дизайна исследований и улучшения набора и мониторинга пациентов, что делает разработку лекарств более осуществимой и привлекательной.
Генеративный ИИ, развивающееся подмножество, обладает потенциалом для создания новых лекарственных соединений, улучшая процесс исследований и разработок компаний. Например, в июне 2024 года Recursion объявила о запуске BioHive-2 — суперкомпьютера на базе технологии искусственного интеллекта DGX от NVIDIA. Эта новая инфраструктура значительно расширяет возможности Recursion в разработке лекарств на основе искусственного интеллекта за счет обучения более крупных и продвинутых моделей искусственного интеллекта, которые ускоряют процесс разработки лекарств.
Северная Америка доминировала на мировом рынке искусственного интеллекта в клинических испытаниях с основной долей более 40% в 2023 году. В Северной Америке, особенно в США, расположены многие ведущие фармацевтические и биофармацевтические компании, которые вкладывают значительные средства в технологии искусственного интеллекта для оптимизации клинических испытаний.
Регион имеет надежную инфраструктуру и высокий уровень внедрения передовых инструментов искусственного интеллекта. В регионе осуществляются значительные инвестиции в исследования и разработки, направленные на разработку инновационных решений в области искусственного интеллекта для клинических испытаний. Кроме того, этому способствует финансирование со стороны правительства и частного сектора, что повышает потенциал региона в области проведения передовых клинических исследований. Например, в январе 2024 года Accenture инвестировала в QuantHealth, которая использует искусственный интеллект для проектирования и проведения клинических испытаний в облаке, что значительно ускорило процесс разработки лекарств и сократило затраты.
Рынок ИИ в клинических испытаниях в Европе переживает значительный рост из-за нескольких факторов. Такие программы, как Horizon Europe, обеспечивают финансирование проектов в области искусственного интеллекта и цифрового здравоохранения . Европа обладает развитой цифровой инфраструктурой и широким внедрением технологий искусственного интеллекта в здравоохранении. Европейское агентство по лекарственным средствам (EMA) активно продвигает интеграцию ИИ с рекомендациями по использованию в клинических испытаниях, уделяя особое внимание качеству данных, прозрачности и этичному использованию.
В Азиатско-Тихоокеанском регионе растет спрос на эффективные клинические испытания в связи с ростом хронических заболеваний и старением населения. Такие страны, как Китай и Индия, вкладывают значительные средства в технологии искусственного интеллекта и инновации в здравоохранении, чтобы снизить бремя хронических заболеваний. Более низкие операционные расходы и большой пул пациентов делают Азиатско-Тихоокеанский регион привлекательным местом для клинических исследований.
Доля рынка ИИ в клинических испытаниях
В 2023 году IBM, NVIDIA Corporation и Insilico Medicine занимали значительную долю рынка — более 10%. Основные игроки используют свой технологический опыт и обширные ресурсы для внедрения инноваций и повышения эффективности процессов разработки лекарств. Такие компании, как IBM и NVIDIA, используют передовые алгоритмы машинного обучения и анализа данных для улучшения набора пациентов, оптимизации управления данными и прогнозирования результатов клинических исследований с большей точностью. Эти технологии обеспечивают более эффективный дизайн исследований, снижение затрат и ускорение сроков, что делает процесс разработки лекарств более эффективным и отвечающим возникающим потребностям здравоохранения.
Кроме того, эти компании разрабатывают сложные инструменты на основе искусственного интеллекта для анализа реальных доказательств и геномных данных, тем самым улучшая стратификацию пациентов и персонализацию лечения. Благодаря стратегическому партнерству и приобретениям, таким как недавнее партнерство IBM с Bristol Myers, эти крупные игроки расширяют свои возможности и укрепляют свои портфели.
ИИ в компаниях рынка клинических исследований
Основными игроками, работающими в сфере ИИ в клинических испытаниях, являются:
Новости индустрии ИИ в клинических испытаниях
Отчет об исследовании рынка искусственного интеллекта в клинических испытаниях включает в себя углубленное освещение отрасли с оценками и прогнозами с точки зрения выручки ($Bn) с 2021 по 2032 год для следующих сегментов:
Рынок, по компонентам
Рынок, по технологиям
Рынок, по применению
Рынок, по конечным пользователям
Приведенная выше информация представлена по следующим регионам и странам: