临床试验市场规模中的AI

2023年,临床试验市场规模的AI价值为13亿美元,估计在2024至2032年间,CAGR的注册比例超过14%. AI技术可以比传统方法更快更准确地分析来自生物研究,临床研究,以及医疗记录的大量数据集. 它通过确定潜在的药物候选者并在这一过程初期预测其有效性来缩短药物发现和发展所需的时间.

AI可以通过筛选 电子健康记录 以及其他数据来源,以查明符合具体审判标准的潜在候选人。 这种有针对性的办法提高了征聘效率。 例如,在2024年4月,Tempus宣布了基于AI的平台,该平台确定有资格的癌症试验候选人比传统方法快50%。 这一能力加强了征聘过程,减少了达到审判终点的时间。

运行 临床试验 这是一个昂贵的努力。 大赦国际可以通过使审判过程的各个方面自动化,例如监测、数据管理,甚至遵守规章,来帮助减少这些费用。 AI分析遗传和分子数据的能力使得能够制定适合个别病人需要的个性化治疗计划. 例如,2024年6月,诺华公司在其乳腺癌试验中利用AI为患者设计了个性化治疗方法. AI模型帮助基于基因剖面的特制治疗,导致更高的反应率和更好的患者结果.

市场面临一些可能阻碍其增长的陷阱和挑战。 AI算法需要大量高质量的,精心注释的数据才能有效发挥作用. 然而,临床试验数据可能支离破碎,不一致和不完整,导致AI模型中的潜在偏差和不准确. 将AI系统与现有的临床试验基础设施,如EHR和临床数据管理系统相结合,在技术上是具有挑战性的和资源密集型的。 此外,人工智能模型可能无意中使培训数据中存在的偏见永久化。 在临床试验中,这可能导致不同人口群体的不准确结果和不平等待遇结果.

临床试验市场趋势中的AI

林业发展局和EMA等监管机构越来越愿意在临床试验中使用AI. 正在努力制定框架和准则,在确保患者安全和数据完整性的同时,整合人工智能技术。 可穿戴装置和远程监测技术的使用正在增加,从而能够在临床环境之外持续收集数据。 AI算法处理此数据以实时监测患者健康并及时发现任何不良事件.

AI驱动的预测分析越来越多地用于预测患者对治疗的反应和潜在的副作用,优化了决策过程. 自然语言处理( NLP) 正在使用各种技术从临床说明、研究论文和病人记录等非结构化数据来源中提取出宝贵信息。 大赦国际正在推动向分散临床试验的转变,参与者可通过可穿戴的装置和远程保健服务从家中提供数据。 高级AI算法正被用来分析医疗图像,以便在临床试验中进行更好的诊断和监测.

临床试验市场分析中的AI

基于组件,市场分为软件和服务. 2023年,软件部分价值超过8亿美元。 AI软件提供复杂的工具,可以高效地处理和解释大量临床数据,自动化重复的任务,如数据输入,监测和报告,从而减少人的错误. 它融合了多种数据来源,包括基因组数据,医疗图像,以及病人记录,并使用可穿戴的装置和远程监测技术工作,使得能在临床环境之外持续地收集数据.

大赦国际能够实时监测试验数据和病人健康衡量标准,促进根据遗传、性病和生活方式信息制定个性化治疗计划。 例如,在2024年4月,BioXcel宣布其AI驱动的平台在分析其神经科学药物候选者的临床试验数据方面取得成功. AI软件帮助确定模式和生物标记,使患者分层更加精确并改进试验结果。

根据应用情况,临床试验市场的AI分为药物开发,药物发现,临床试验管理等. 毒品开发部分预计将在2024至2032年期间登记超过12%的CAGR。 AI通过数据分析,目标识别,临床试验设计等自动化任务来加速药物开发,缩短了开发时间并使得新药物能够更快地进入市场. 它还通过实现劳动密集型过程的自动化,优化审判设计,改善患者的招聘和监测,使药物开发更加可行和有吸引力来降低成本.

基因人工智能是一个新兴的子集,有可能创造出新的药物化合物,加强公司的研发进程。 例如,2024年6月,Recursion宣布推出由NVIDIA的DGX AI技术提供动力的"BioHive-2"超级计算机. 这种新的基础设施通过培训更大更先进的AI模型来加速药物发现过程,大大提高了Recursion在基于AI的药物开发方面的能力.

北美在临床试验市场占据了全球AI的主导地位,2023年占了40%以上的主要份额. 北美,特别是美国,拥有许多领先的制药和生药公司,它们大量投资AI技术来简化临床试验.

本区域基础设施健全,先进AI工具采用率高. 区域内对研发进行了大量投资,旨在为临床试验开发创新的AI解决方案. 这得到政府和私营部门资金的进一步支持,加强了该区域进行前沿临床研究的能力。 例如,在2024年1月,Accenture投资了Quant Health,它利用AI在云中设计和进行临床试验,大大地加快了药物开发过程并降低了成本.

由于若干因素,欧洲临床试验市场上的AI正在出现显著增长。 诸如地平线欧洲框架等方案为AI和数字保健项目提供资金。 欧洲已推进数字基础设施,并广泛采用保健方面的AI技术。 欧洲药物机构(EMA)正在积极促进AI与临床试验使用指南的结合,重点是数据质量,透明度和道德使用.

在亚太区域,由于慢性病和人口老龄化,对高效临床试验的需求日益增加。 中国和印度等国家正在大量投资于AI技术和保健创新,以减轻慢性病的负担. 业务成本降低,病人人数众多,使亚太成为临床试验的有吸引力的目的地。

临床试验市场份额中的AI

IBM,NVIDIA Corporation,和Insilico Medicine在2023年占据了超过10%的市场份额. 主要行动者正在利用其技术专长和大量资源来推动药物开发过程中的创新和效率。 IBM和NVIDIA等公司正在利用先进的机器学习算法和数据分析,以加强病人的招聘,精简数据管理,并更准确地预测临床试验结果. 这些技术能够提高试验设计的效率,降低成本并加快时限,使药物开发进程更加有效并更好地满足新出现的保健需要。

此外,这些公司正在开发由AI驱动的尖端工具来分析现实世界的证据和基因组数据,从而改进病人的分层和治疗个人化。 通过战略伙伴关系和收购,如IBM最近与布里斯托·迈尔斯的伙伴关系,这些主要角色正在扩大能力并加强其组合。

临床试验市场公司中的AI

AI在临床试验行业的主要运营方是:

• 外科学有限公司.
• 国际商业机器公司
• 英西利科医药股份有限公司.
• IQVIA控股公司.
• 气象数据解决方案公司
• 努恩斯通信公司
• NVIDIA公司
• 欧金股份有限公司.
• 香山科技股份有限公司.
• Sensyne 保健处
• Triev Trove Inc. (意大利语).

临床试验行业新闻中的AI

• 2024年6月,Medidata Solutions宣布推出由AI驱动的新平台"Medidata AI Insight",旨在加强临床试验中的实时分析和决策.
• 2024年4月,IBM Watson Health与布里斯托·迈尔斯·斯基布(Bristol Myers Squibb)结成了战略伙伴关系,将Watson的AI技术纳入其临床试验过程,重点是加快患者的招募并改进数据分析.

临床试验市场研究报告中的AI包括对该行业的深入报道 以2021至2032年收入(Bn)为估算和预测, 下列部分:

按构成部分分列的市场

• 软件
  • 第一阶段
  • 第二阶段
  • 第三阶段
• 服务
  • 第一阶段
  • 第二阶段
  • 第三阶段

按技术分列的市场

• 机器学习
• 自然语言处理( NLP)
• 计算机视觉
• 背景图
• 其他人员

市场,按应用

• 毒品开发
• 药物发现
• 临床试验管理
  • 招募病人
  • 临床试验监测
  • 临床数据管理
  • 基于风险的监测
• 其他人员

市场, 按终端用户

• 制药和生物技术公司
• 合同研究组织
• 学术和研究机构
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 联合王国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 俄罗斯
  • 北欧人
  • 欧洲其他地区
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 韩国
  • 东南亚
  • 亚洲及太平洋其他地区
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 联合国
  • 拉丁美洲其他地区
• 米兰
  • 阿联酋
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 其余的MEA地区