Home > Media & Technology > Next Generation Technologies > AI and Machine Learning > Размер рынка прогнозной токсикологии, аналитический отчет 2032
Размер рынка прогнозной токсикологии оценивался в 281 миллион долларов США в 2022 году и, по оценкам, регистрирует CAGR более 29,5% в период с 2023 по 2032 год. Увеличение инвестиций в фармацевтические стартапы ИИ стимулирует рост рынка. Эти средства позволяют разрабатывать и внедрять передовые технологии, такие как машинное обучение (ML) и прогнозное моделирование, для улучшения токсикологических оценок химических соединений.
Например, в декабре 2022 года израильская фармацевтическая AI-стартап Quris Technologies Ltd. получила дополнительное начальное финансирование в размере 9 миллионов долларов США, в результате чего общая привлеченная сумма составила 37 миллионов долларов США. Этот раунд финансирования возглавил фонд SoftBank Vision Fund 2, в который внесли вклады такие инвесторы, как GlenRock Capital, iAngels, Welltech Ventures и Richter Group.
Атрибут отчёта | Детали |
---|---|
Базовый год: | 2022 |
Раз Size in 2022: | USD 281 Million |
Прогнозный период: | 2023 to 2032 |
Прогнозный период 2023 to 2032 CAGR: | 29.5% |
2032Прогноз значения: | USD 3.67 Billion |
Исторические данные для: | 2018 – 2022 |
Количество страниц: | 210 |
Таблицы, графики и рисунки: | 347 |
Охваченные сегменты | Компонент, технология, конечные точки токсичности и конечный пользователь |
Драйверы роста: |
|
Трудности и вызовы: |
|
Достижения в технологиях ИИ, особенно в области МО и глубокого обучения, играют ключевую роль в продвижении ИИ на рынке прогнозной токсикологии. Эти технологии повышают способность анализировать сложные наборы данных, распознавать сложные закономерности и генерировать более точные прогнозы относительно токсикологических свойств химических соединений. Непрерывное совершенствование алгоритмов ИИ и интеграция сложных вычислительных методов способствуют разработке надежных и надежных моделей, что делает ИИ ключевым фактором в продвижении области предиктивной токсикологии.
Качество и доступность данных представляют собой значительный барьер для роста рынка прогнозной токсикологии. Неадекватные или неоптимальные наборы данных могут поставить под угрозу обучение и валидацию моделей МО, что потенциально может привести к неточным прогнозам. Такие проблемы, как неполнота данных, предубеждения или изменчивость, могут подорвать надежность приложений ИИ. Обеспечение доступа к высококачественным, разнообразным и репрезентативным наборам данных имеет решающее значение для разработки надежных прогнозных моделей в токсикологии, но получение таких данных может быть сложной и ресурсоемкой задачей.
Пандемия COVID-19 положительно повлияла на ИИ на рынке прогнозной токсикологии. Повышенное внимание к разработке лекарств и срочность эффективных решений вызвали повышенный интерес к приложениям ИИ для прогнозирующей токсикологии. Пандемия ускорила внедрение передовых технологий, побуждая фармацевтические компании инвестировать в инновационные подходы. Наблюдается всплеск спроса на более быстрые и точные оценки токсичности, чему способствует интеграция ИИ. Это способствовало росту рынка, сделав его важным инструментом в области фармацевтических исследований и разработок.
Использование операционных систем ИИ для ускорения разработки лекарств способствует прибыльному росту ИИ в индустрии предиктивной токсикологии. Быстро выявляя и разрабатывая перспективных кандидатов на лекарства, эти системы оптимизируют процесс разработки лекарств. Например, в ноябре 2023 года BioPhy представила свою операционную систему ИИ, направленную на значительное ускорение открытия и разработки перспективных кандидатов на лекарства. Интегрируя клиническую, научную и нормативную информацию с уникальной моделью оперативной оценки, платформа AI BioPhy оценивает биологическую осуществимость и прогнозирует вероятность положительного результата в клинических испытаниях. В целом, этот подход стимулирует внедрение ИИ в прогностической токсикологии, создавая надежный и прибыльный рынок.
Повышенный спрос на упорядоченные процессы разработки лекарств стимулирует ИИ в индустрии предиктивной токсикологии. Поскольку фармацевтические компании ищут более эффективные подходы, ИИ играет ключевую роль в ускорении токсикологических оценок. Используя ML и прогностическое моделирование, ИИ позволяет быстро идентифицировать потенциальных кандидатов на лекарства, сокращая время и затраты. Это повышение эффективности разработки лекарств соответствует потребностям отрасли, стимулируя внедрение технологий искусственного интеллекта для прогнозной токсикологии и способствуя росту рынка.
По компоненту сегмент решений занимал более 70% доли рынка в 2022 году. Передовые решения для точной медицины подпитывают рынок. Эти решения с их сложными возможностями играют решающую роль в адаптации методов лечения, быстро и точно интерпретируя геномные данные.
Например, в мае 2023 года Google Cloud представила два инновационных решения в области наук о жизни, основанных на искусственном интеллекте, с целью ускорить открытие лекарств и улучшить их качество. точная медицина во всем секторе здравоохранения. Target & Lead Identification Suite помогает исследователям улучшить идентификацию аминокислотных функций и прогнозирование белковых структур. Multiomics Suite ускоряет открытие и интерпретацию геномных данных, помогая компаниям в разработке точных методов лечения.
По данным конечного потребителя, фармацевтическая и биотехнология Сегмент компаний составил 52% доли рынка ИИ в прогнозной токсикологии в 2022 году из-за их значительных инвестиций в исследования и разработки, уделяя при этом приоритетное внимание необходимости оптимизации разработки лекарств. Столкнувшись с интенсивной конкуренцией, эти фирмы используют технологии ИИ для ускорения процесса обнаружения лекарств, оптимизации эффективности и сокращения времени выхода на рынок. Их финансовые ресурсы и собственный опыт обеспечивают бесшовную интеграцию ИИ, расширяя возможности принятия решений на основе данных и соблюдения строгих нормативных стандартов, что в конечном итоге обеспечивает конкурентное преимущество в динамичном ландшафте фармацевтических инноваций.
Североамериканский ИИ на рынке прогнозной токсикологии зафиксировал около 44% доли выручки в 2022 году. Сильное присутствие фармацевтической промышленности в регионе является ключевым фактором, стимулирующим рынок. Фармацевтические компании региона видят необходимость в более эффективных процессах разработки лекарств. Использование технологий ИИ в прогностической токсикологии позволяет этим компаниям ускорить открытие лекарств, оптимизировать исследования и разработки и снизить общие затраты. Конкурентный ландшафт и постоянное стремление к инновационным решениям в фармацевтическом секторе в значительной степени способствуют спросу на передовые применения ИИ в прогностической токсикологии в Северной Америке.
Основными компаниями, работающими в области искусственного интеллекта в индустрии предиктивной токсикологии, являются:
Крупные компании на рынке искусственного интеллекта в области прогнозной токсикологии жестко конкурируют за долю за счет значительных инвестиций в НИОКР наряду с технологическими достижениями. Эта стратегия направлена на разработку передовых решений, продвижение инноваций и захват значительной доли быстро развивающегося рынка прогнозной токсикологии.
Рынок, по компонентам
Рынок, по технологии
Рынки по конечным точкам токсичности
Рынок, конечный пользователь
Приведенная выше информация была представлена для следующих регионов и стран: