AI в клинических испытаниях Размер и доля рынка, Статистический отчет 2032

AI в размерах рынка клинических испытаний

Размер рынка ИИ в клинических испытаниях был оценен в 1,3 миллиарда долларов США в 2023 году и, по оценкам, регистрирует CAGR более 14% в период с 2024 по 2032 год. Технология ИИ может анализировать обширные наборы данных из биологических исследований, клинических исследований и медицинских записей быстрее и точнее, чем традиционные методы. Это сокращает время, необходимое для открытия и разработки лекарств, путем выявления потенциальных кандидатов на лекарства и прогнозирования их эффективности на ранней стадии процесса.

ИИ может просеивать Электронные медицинские записи (EHR) и другие источники данных для выявления потенциальных кандидатов, отвечающих конкретным критериям для проведения исследования. Такой целенаправленный подход повышает эффективность найма. Например, в апреле 2024 года Tempus объявила о своей платформе на основе ИИ, которая определила подходящих кандидатов для испытаний на рак на 50% быстрее, чем традиционные методы. Эта возможность улучшает процесс найма, сокращая время достижения конечных точек испытания.

бегать клинические испытания Это дорогостоящее предприятие. ИИ может помочь снизить эти затраты, автоматизируя различные аспекты пробного процесса, такие как мониторинг, управление данными и даже соблюдение нормативных требований. Способность ИИ анализировать генетические и молекулярные данные позволяет разрабатывать персонализированные планы лечения с учетом потребностей отдельных пациентов. Например, в июне 2024 года Novartis использовала ИИ для разработки персонализированных схем лечения пациентов в своих исследованиях рака молочной железы. Модели ИИ помогли адаптировать методы лечения на основе генетических профилей, что привело к более высоким показателям ответа и лучшим результатам лечения пациентов.

Рынок сталкивается с несколькими подводными камнями и проблемами, которые могут помешать его росту. Алгоритмы ИИ требуют больших объемов высококачественных, хорошо аннотированных данных для эффективного функционирования. Однако данные клинических испытаний могут быть фрагментированными, непоследовательными и неполными, что приводит к потенциальным предубеждениям и неточностям в моделях ИИ. Интеграция систем ИИ с существующей инфраструктурой клинических испытаний, такой как EHR и системы управления клиническими данными, может быть технически сложной и ресурсоемкой. Кроме того, модели ИИ могут непреднамеренно увековечить существующие предубеждения, присутствующие в данных обучения. В клинических испытаниях это может привести к неточным результатам и неравным результатам лечения в разных демографических группах.

ИИ в клинических испытаниях тенденции рынка

Регулирующие органы, такие как FDA и EMA, становятся все более восприимчивыми к использованию ИИ в клинических испытаниях. В настоящее время предпринимаются усилия по разработке рамок и руководящих принципов для интеграции технологий ИИ при обеспечении безопасности пациентов и целостности данных. Растет использование носимых устройств и технологий удаленного мониторинга, что позволяет непрерывно собирать данные за пределами клинических условий. Алгоритмы ИИ обрабатывают эти данные для мониторинга здоровья пациента в режиме реального времени и своевременного обнаружения любых неблагоприятных событий.

Прогностическая аналитика, основанная на ИИ, все чаще используется для прогнозирования реакции пациентов на лечение и потенциальных побочных эффектов, оптимизируя процесс принятия решений. Обработка естественного языка (NLP) Методы используются для извлечения ценной информации из неструктурированных источников данных, таких как клинические заметки, исследовательские работы и записи пациентов. ИИ способствует переходу к децентрализованным клиническим испытаниям, где участники могут вносить данные из своих домов с помощью носимых устройств и телемедицинских услуг. Расширенные алгоритмы ИИ используются для анализа медицинских изображений для лучшей диагностики и мониторинга в клинических испытаниях.

ИИ в анализе рынка клинических испытаний

Исходя из компонента, рынок делится на программное обеспечение и сервис. Сегмент программного обеспечения был оценен в более чем 800 миллионов долларов США в 2023 году. Программное обеспечение ИИ 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 уменьшая человеческие ошибки. Он объединяет различные источники данных, включая геномные данные, медицинские изображения и записи пациентов, а также работает с носимыми устройствами и технологиями удаленного мониторинга, позволяя непрерывно собирать данные за пределами клинических условий.

ИИ позволяет в режиме реального времени отслеживать данные испытаний и показатели здоровья пациентов, облегчая разработку персонализированных планов лечения на основе генетической, фенотипической и жизненной информации. Например, в апреле 2024 года BioXcel объявила об успехе своей платформы, основанной на ИИ, в анализе данных клинических испытаний для своих кандидатов в нейробиологи. Программное обеспечение ИИ помогло выявить закономерности и биомаркеры, что позволило более точно расслоить пациентов и улучшить результаты испытаний.

Основываясь на применении, ИИ на рынке клинических испытаний классифицируется на разработку лекарств, открытие лекарств, управление клиническими испытаниями и другие. Ожидается, что сегмент разработки лекарств зарегистрирует CAGR более чем на 12% с 2024 по 2032 год. ИИ ускоряет разработку лекарств, автоматизируя такие задачи, как анализ данных, идентификация целей и дизайн клинических испытаний, сокращая время разработки и позволяя быстрее выходить на рынок для новых лекарств. Это также снижает затраты за счет автоматизации трудоемких процессов, оптимизации дизайна испытаний и улучшения набора и мониторинга пациентов, что делает разработку лекарств более осуществимой и привлекательной.

Генерирующий ИИНовое подмножество имеет потенциал для создания новых лекарственных соединений, улучшая процесс НИОКР компаний. Например, в июне 2024 года Recursion объявила о запуске BioHive-2, суперкомпьютера, работающего на технологии NVIDIA DGX AI. Эта новая инфраструктура значительно расширяет возможности Recursion в разработке лекарств на основе ИИ, обучая более крупные и более продвинутые модели ИИ, которые ускоряют процесс обнаружения лекарств.

Северная Америка доминировала на мировом рынке клинических испытаний ИИ с основной долей более 40% в 2023 году. В Северной Америке, особенно в США, находятся многие ведущие фармацевтические и биофармацевтические компании, которые активно инвестируют в технологии искусственного интеллекта для оптимизации клинических испытаний.

Регион имеет надежную инфраструктуру и высокий уровень внедрения передовых инструментов ИИ. Значительные инвестиции в НИОКР в регионе направлены на разработку инновационных решений ИИ для клинических испытаний. Это также поддерживается государственным и частным финансированием, повышая потенциал региона для передовых клинических исследований. Например, в январе 2024 года Accenture инвестировала в QuantHealth, которая использует ИИ для проектирования и проведения клинических испытаний в облаке, что значительно ускоряет процесс разработки лекарств и снижает затраты.

Рынок ИИ в клинических испытаниях в Европе переживает значительный рост из-за нескольких факторов. Такие программы, как Horizon Europe Framework, обеспечивают финансирование проектов в области искусственного интеллекта и цифрового здравоохранения. В Европе развита цифровая инфраструктура и широкое внедрение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении. Европейское агентство по лекарственным средствам (EMA) активно продвигает интеграцию ИИ с руководящими принципами для использования в клинических испытаниях, уделяя особое внимание качеству данных, прозрачности и этичному использованию.

В Азиатско-Тихоокеанском регионе растет спрос на эффективные клинические испытания из-за роста хронических заболеваний и старения населения. Такие страны, как Китай и Индия, вкладывают значительные средства в технологии искусственного интеллекта и инновации в области здравоохранения, чтобы уменьшить бремя хронических заболеваний. Более низкие эксплуатационные расходы и большой пул пациентов делают Азиатско-Тихоокеанский регион привлекательным местом для клинических испытаний.

Доля рынка клинических испытаний

IBM, NVIDIA Corporation и Insilico Medicine занимали значительную долю рынка более 10% в 2023 году. Основные игроки используют свой технологический опыт и огромные ресурсы для стимулирования инноваций и эффективности в процессах разработки лекарств. Такие компании, как IBM и NVIDIA, используют передовые алгоритмы машинного обучения и аналитику данных для улучшения набора пациентов, оптимизации управления данными и прогнозирования результатов клинических испытаний с большей точностью. Эти технологии позволяют более эффективно проводить испытания, снижать затраты и ускорять сроки, делая процесс разработки лекарств более эффективным и реагирующим на возникающие потребности в области здравоохранения.

Кроме того, эти компании разрабатывают сложные инструменты на основе ИИ для анализа реальных данных и геномных данных, тем самым улучшая стратификацию пациентов и персонализацию лечения. Благодаря стратегическим партнерствам и приобретениям, таким как недавнее партнерство IBM с Бристолом Майерсом, эти крупные игроки расширяют свои возможности и укрепляют свои портфели.

ИИ в клинических испытаниях рыночных компаний

Основными игроками, работающими в области ИИ в индустрии клинических испытаний, являются:

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

ИИ в клинических испытаниях Новости индустрии

• В июне 2024 года Medidata Solutions объявила о запуске своей новой платформы, основанной на ИИ, «Medidata AI Insight», направленной на улучшение аналитики в реальном времени и принятия решений в клинических испытаниях.
• В апреле 2024 года IBM Watson Health заключила стратегическое партнерство с Bristol Myers Squibb для интеграции технологии искусственного интеллекта Watson в процессы клинических испытаний, уделяя особое внимание ускорению набора пациентов и улучшению анализа данных.

Отчет о рыночных исследованиях ИИ в клинических испытаниях включает углубленный охват отрасли с оценками и прогнозом по выручке ($Bn) с 2021 по 2032 год, для следующих сегментов:

Рынок, по компонентам

• Программное обеспечение
  • Этап I
  • Этап II
  • Этап III
• Сервис
  • Этап I
  • Этап II
  • Этап III

Рынок, по технологии

• Машинное обучение
• Обработка естественного языка (NLP)
• Компьютерное зрение
• Контекстные боты
• Другие

Рынок, по применению

• Разработка лекарств
• Открытие лекарства
• Управление клиническими испытаниями
  • Вербовка пациентов
  • Мониторинг клинических испытаний
  • Управление клиническими данными
  • Мониторинг на основе рисков
• Другие

Рынок, конечный пользователь

• Фармацевтические и биотехнологические компании
• Контрактные исследовательские организации (CRO)
• Академические и исследовательские институты
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Великобритания
  • Германия
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавы
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Австралия
  • Южная Корея
  • Юго-Восточная Азия
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
  • Остальная часть Латинской Америки
• МЭА
  • ОАЭ
  • Южная Африка
  • Саудовская Аравия
  • Остальная часть MEA