Autoren:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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Markt für KI in klinischen Studien Größe und Anteil 2024 - 2032
Berichts-ID: GMI9965
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Veröffentlichungsdatum: June 2024
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Berichtsformat: PDF/Excel/Armaturenbrett/Plattform
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Markt für KI in klinischen Studien
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Markt für KI in klinischen Studien
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Marktgröße für KI in klinischen Studien
Der Markt für KI in klinischen Studien wurde 2023 auf 1,3 Milliarden US-Dollar bewertet und dürfte zwischen 2024 und 2032 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von über 14 % verzeichnen. KI kann umfangreiche Datensätze aus der biologischen Forschung, klinischen Studien und Patientenakten schneller und präziser analysieren als herkömmliche Methoden. Sie verkürzt die für die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln benötigte Zeit, indem sie potenzielle Wirkstoffkandidaten identifiziert und deren Wirksamkeit frühzeitig im Prozess vorhersagt.
Wichtigste Erkenntnisse zum Markt für KI in klinischen Studien
KI kann elektronische Patientenakten (EHRs) und andere Datenquellen durchsuchen, um potenzielle Kandidaten zu identifizieren, die die spezifischen Kriterien einer Studie erfüllen. Dieser gezielte Ansatz steigert die Effizienz der Rekrutierung. So gab Tempus im April 2024 seine KI-basierte Plattform bekannt, die geeignete Kandidaten für Krebsstudien 50 % schneller als herkömmliche Methoden identifizierte. Diese Fähigkeit verbessert den Rekrutierungsprozess und verkürzt die Zeit bis zum Erreichen der Studienendpunkte.
Die Durchführung klinischer Studien ist kostspielig. KI kann dazu beitragen, diese Kosten zu senken, indem sie verschiedene Aspekte des Studienprozesses automatisiert, etwa die Überwachung, das Datenmanagement und sogar die Einhaltung regulatorischer Vorgaben. Durch die Analyse genetischer und molekularer Daten ermöglicht KI die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne, die auf die Bedürfnisse einzelner Patienten zugeschnitten sind. So setzte Novartis im Juni 2024 KI ein, um für Patienten in seinen Brustkrebsstudien personalisierte Behandlungsschemata zu entwickeln. Die KI-Modelle halfen dabei, die Behandlungen auf Grundlage genetischer Profile anzupassen, was zu höheren Ansprechraten und besseren Behandlungsergebnissen führte.
Der Markt ist mit verschiedenen Fallstricken und Herausforderungen konfrontiert, die sein Wachstum behindern können. KI-Algorithmen benötigen große Mengen hochwertiger, sorgfältig annotierter Daten, um effektiv zu funktionieren. Daten aus klinischen Studien können jedoch fragmentiert, uneinheitlich und unvollständig sein, was zu potenziellen Verzerrungen und Ungenauigkeiten in KI-Modellen führen kann. Die Integration von KI-Systemen in die bestehende Infrastruktur klinischer Studien, etwa in elektronische Patientenakten und klinische Datenmanagementsysteme, kann technisch anspruchsvoll und ressourcenintensiv sein. Darüber hinaus können KI-Modelle bestehende Verzerrungen in den Trainingsdaten unbeabsichtigt fortschreiben. Bei klinischen Studien kann dies zu ungenauen Ergebnissen und ungleichen Behandlungsergebnissen für verschiedene demografische Gruppen führen.
Markttrends für KI in klinischen Studien
Regulierungsbehörden wie die FDA und die EMA stehen dem Einsatz von KI in klinischen Studien zunehmend aufgeschlossener gegenüber. Es werden Rahmenbedingungen und Leitlinien für die Integration von KI-Technologien entwickelt, die zugleich die Patientensicherheit und Datenintegrität gewährleisten sollen. Wearables und Technologien zur Fernüberwachung kommen zunehmend zum Einsatz und ermöglichen eine kontinuierliche Datenerhebung außerhalb klinischer Einrichtungen. KI-Algorithmen verarbeiten diese Daten, um den Gesundheitszustand von Patienten in Echtzeit zu überwachen und unerwünschte Ereignisse zeitnah zu erkennen.
KI-gestützte prädiktive Analysen werden zunehmend eingesetzt, um Patientenreaktionen auf Behandlungen und mögliche Nebenwirkungen vorherzusagen und so den Entscheidungsprozess zu optimieren. Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) dienen dazu, wertvolle Informationen aus unstrukturierten Datenquellen wie klinischen Notizen, Forschungsarbeiten und Patientenakten zu extrahieren. KI fördert den Wandel hin zu dezentralen klinischen Studien, bei denen Teilnehmende über Wearables und Telemedizin-Dienste von zu Hause aus Daten beisteuern können. Fortschrittliche KI-Algorithmen werden eingesetzt, um medizinische Bilder auszuwerten und so Diagnostik und Überwachung in klinischen Studien zu verbessern.
Marktanalyse für KI in klinischen Studien
Nach Komponente ist der Markt in Software und Dienstleistungen unterteilt. Das Softwaresegment wurde 2023 auf über 800 Millionen US-Dollar bewertet. KI-Software bietet anspruchsvolle Werkzeuge, mit denen große Mengen klinischer Daten effizient verarbeitet und interpretiert werden können. Sie automatisiert wiederkehrende Aufgaben wie Dateneingabe, Überwachung und Berichterstattung und verringert dadurch menschliche Fehler. Sie integriert verschiedene Datenquellen, darunter Genomdaten, medizinische Bilder und Patientenakten, und funktioniert mit Wearables und Technologien zur Fernüberwachung. Dadurch ist eine kontinuierliche Datenerfassung außerhalb klinischer Einrichtungen möglich.
KI ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Studiendaten und Gesundheitskennzahlen der Patienten und erleichtert so die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne auf Basis genetischer, phänotypischer und lebensstilbezogener Informationen. So gab BioXcel im April 2024 bekannt, dass seine KI-gestützte Plattform erfolgreich Studiendaten für seine Wirkstoffkandidaten im Bereich Neurowissenschaften analysiert hat. Die KI-Software half dabei, Muster und Biomarker zu identifizieren, was eine präzisere Stratifizierung der Patienten ermöglichte und die Studienergebnisse verbesserte.
Nach Anwendungsbereich wird der Markt für KI in klinischen Studien in die Wirkstoffentwicklung, Wirkstoffentdeckung, das Management klinischer Studien und weitere Bereiche unterteilt. Für das Segment Wirkstoffentwicklung wird von 2024 bis 2032 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von über 12 % erwartet. KI beschleunigt die Wirkstoffentwicklung, indem sie Aufgaben wie Datenanalyse, Zielidentifizierung und Studiendesign automatisiert. Dadurch verkürzt sie die Entwicklungszeit und ermöglicht eine schnellere Markteinführung neuer Wirkstoffe. Zudem senkt sie die Kosten, indem sie arbeitsintensive Prozesse automatisiert, Studiendesigns optimiert und die Rekrutierung und Überwachung von Patienten verbessert. Damit wird die Wirkstoffentwicklung praktikabler und attraktiver.
Generative KI, ein aufkommender Teilbereich, hat das Potenzial, neuartige Wirkstoffverbindungen zu entwickeln und so die Forschungs- und Entwicklungsprozesse von Unternehmen zu verbessern. So gab Recursion im Juni 2024 die Einführung von BioHive-2 bekannt, einem Supercomputer, der mit der DGX-KI-Technologie von NVIDIA betrieben wird. Diese neue Infrastruktur erweitert die Möglichkeiten von Recursion in der KI-gestützten Wirkstoffentwicklung erheblich, indem sie das Training größerer und fortschrittlicherer KI-Modelle ermöglicht, die den Prozess der Wirkstoffentdeckung beschleunigen.
Nordamerika dominierte 2023 den globalen Markt für KI in klinischen Studien mit einem bedeutenden Anteil von mehr als 40 %. In Nordamerika, insbesondere in den USA, sind viele der führenden Pharma- und Biopharmaunternehmen ansässig, die umfassend in KI-Technologien investieren, um klinische Studien effizienter zu gestalten.
Die Region verfügt über eine robuste Infrastruktur und eine hohe Akzeptanz fortschrittlicher KI-Tools. In der Region wird erheblich in Forschung und Entwicklung investiert, um innovative KI-Lösungen für klinische Studien zu entwickeln. Staatliche und private Fördermittel unterstützen diese Entwicklung zusätzlich und stärken die Kapazitäten der Region für klinische Forschung auf dem neuesten Stand der Technik. So investierte Accenture im Januar 2024 beispielsweise in QuantHealth, ein Unternehmen, das KI nutzt, um klinische Studien in der Cloud zu konzipieren und durchzuführen. Dadurch wird die Arzneimittelentwicklung erheblich beschleunigt und werden die Kosten gesenkt.
Der Markt für KI in klinischen Studien in Europa wächst aus mehreren Gründen erheblich. Programme wie das Rahmenprogramm Horizont Europa stellen Fördermittel für KI- und Digital-Health-Projekte bereit. Europa verfügt über eine fortschrittliche digitale Infrastruktur; zudem sind KI-Technologien im Gesundheitswesen weit verbreitet. Die Europäische Arzneimittel-Agentur (EMA) fördert aktiv die Integration von KI und gibt Leitlinien für deren Einsatz in klinischen Studien heraus. Dabei stehen Datenqualität, Transparenz und ethische Nutzung im Mittelpunkt.
Im asiatisch-pazifischen Raum steigt die Nachfrage nach effizienten klinischen Studien, da chronische Erkrankungen zunehmen und die Bevölkerung altert. Länder wie China und Indien investieren umfassend in KI-Technologie und Innovationen im Gesundheitswesen, um die Belastung durch chronische Erkrankungen zu verringern. Niedrigere Betriebskosten und eine große Zahl potenzieller Studienteilnehmer machen den asiatisch-pazifischen Raum zu einem attraktiven Standort für klinische Studien.
Marktanteil im Markt für KI in klinischen Studien
IBM, NVIDIA Corporation und Insilico Medicine hielten 2023 jeweils einen bedeutenden Marktanteil von mehr als 10 %. Die führenden Marktteilnehmer nutzen ihr technologisches Know-how und ihre umfangreichen Ressourcen, um Innovation und Effizienz in der Arzneimittelentwicklung voranzutreiben. Unternehmen wie IBM und NVIDIA setzen fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenanalysen ein, um die Rekrutierung von Studienteilnehmern zu verbessern, das Datenmanagement effizienter zu gestalten und die Ergebnisse klinischer Studien präziser vorherzusagen. Diese Technologien ermöglichen effizientere Studiendesigns, geringere Kosten und kürzere Zeitpläne. Dadurch wird die Arzneimittelentwicklung wirksamer und kann besser auf neue Anforderungen im Gesundheitswesen reagieren.
Darüber hinaus entwickeln diese Unternehmen hochentwickelte, KI-gestützte Tools zur Analyse von Evidenz aus der Versorgungspraxis und genomischen Daten. Dadurch lassen sich Studienteilnehmer besser stratifizieren und Behandlungen individueller gestalten. Durch strategische Partnerschaften und Übernahmen, etwa die jüngste Partnerschaft von IBM mit Bristol Myers, bauen diese führenden Marktteilnehmer ihre Kompetenzen aus und stärken ihre Portfolios.
Unternehmen im Markt für KI in klinischen Studien
Zu den wichtigsten Unternehmen der Branche für KI in klinischen Studien zählen:
Branchennachrichten zur KI in klinischen Studien
Der Marktforschungsbericht zum Markt für KI in klinischen Studien bietet eine detaillierte Analyse der Branche mit Umsatzschätzungen und -prognosen (in Mrd. $) für den Zeitraum von 2021 bis 2032 für folgende Segmente:
Markt nach Komponente
Markt nach Technologie
Markt nach Anwendung
Markt nach Endnutzer
Die oben genannten Informationen beziehen sich auf folgende Regionen und Länder:
Häufig gestellte Fragen (FAQs):
Forschungsmethodik, Datenquellen und Validierungsprozess
Dieser Bericht beruht auf einem strukturierten Forschungsprozess, der direkte Gespräche mit Branchenakteuren, eigene Modellierung und eine sorgfältige Gegenprüfung miteinander verbindet. Er stützt sich nicht allein auf Sekundärrecherche.
Unser Forschungsprozess in 6 Schritten
1. Forschungsdesign und fachliche Begleitung durch Analysten
Die Forschungsmethodik von GMI basiert auf menschlicher Fachkompetenz, sorgfältiger Validierung und vollständiger Transparenz. Jede Erkenntnis, Trendanalyse und Prognose in unseren Berichten wird von erfahrenen Analysten erarbeitet, die die Besonderheiten Ihres Marktes verstehen.
Unser Ansatz verbindet umfassende Primärforschung durch direkten Austausch mit Branchenakteuren und Fachleuten mit fundierter Sekundärforschung aus verifizierten weltweiten Quellen. Mithilfe quantifizierter Wirkungsanalysen erstellen wir belastbare Prognosen und gewährleisten zugleich die Rückverfolgbarkeit von den ursprünglichen Datenquellen bis zu den endgültigen Ergebnissen.
2. Primärforschung
Die Primärforschung bildet das Rückgrat unserer Methodik und trägt rund 80 % zu den gewonnenen Erkenntnissen bei. Durch den direkten Austausch mit Branchenakteuren sichern wir Genauigkeit und Analysetiefe. Unser strukturiertes Interviewprogramm umfasst regionale und globale Märkte und bezieht Beiträge von Führungskräften der obersten Ebene, Mitgliedern der Geschäftsleitung und Fachleuten ein. Diese Gespräche liefern strategische, operative und technische Perspektiven und ermöglichen ausgewogene Erkenntnisse und verlässliche Marktprognosen.
3. Data Mining und Marktanalyse
Data Mining ist ein wichtiger Bestandteil unseres Forschungsprozesses und macht rund 20 % unserer gesamten Methodik aus. Anhand der Umsatzanteile führender Unternehmen analysieren wir die Marktstruktur, erkennen Branchentrends und bewerten makroökonomische Faktoren. Relevante Daten aus kostenpflichtigen und frei zugänglichen Quellen werden zu einer verlässlichen Datenbank zusammengeführt. Diese Informationen unterstützen die Primärforschung und die Ermittlung der Marktgröße; wichtige Akteure wie Händler, Hersteller und Verbände überprüfen die Ergebnisse.
4. Ermittlung der Marktgröße
Wir ermitteln die Marktgröße nach einem Bottom-up-Ansatz. Ausgangspunkt sind Unternehmensumsätze, die direkt in Primärinterviews erhoben werden, sowie Produktionsmengen der Hersteller und Angaben zu Installationen oder Implementierungen. Diese Daten werden über die regionalen Märkte hinweg zusammengeführt, um eine globale Schätzung abzuleiten, die auf der tatsächlichen Branchenaktivität beruht.
5. Prognosemodell und zentrale Annahmen
Jede Prognose dokumentiert ausdrücklich:
✓ Zentrale Wachstumstreiber und deren angenommene Auswirkungen
✓ Wachstumshemmende Faktoren und Szenarien zur Abschwächung ihrer Wirkung
✓ Regulatorische Annahmen und das Risiko von Politikwechseln
✓ Parameter der Technologieadoptionskurve
✓ Makroökonomische Annahmen (BIP-Wachstum, Inflation, Wechselkurse)
✓ Wettbewerbsdynamik und Erwartungen zu Markteintritten und -austritten
6. Validierung und Qualitätssicherung
In der Schlussphase prüfen Fachleute die gefilterten Daten manuell, um Nuancen und Kontextfehler zu erkennen, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen. Diese fachliche Prüfung bildet eine entscheidende zusätzliche Ebene der Qualitätssicherung und stellt sicher, dass die Daten den Forschungszielen und fachspezifischen Standards entsprechen.
Unser dreistufiger Validierungsprozess sorgt für eine möglichst hohe Zuverlässigkeit der Daten:
✓ Statistische Validierung
✓ Validierung durch Fachleute
✓ Abgleich mit der Marktrealität
Vertrauen und Glaubwürdigkeit
Verifizierte Datenquellen
Fachpublikationen
Branchenzeitschriften, Fachpublikationen und spezialisierte Medien
Branchendatenbanken
Eigene und externe Marktdatenbanken
RRegulatorische Einreichungen
Staatliche Beschaffungsunterlagen und Dokumente zur Regierungspolitik
Wissenschaftliche Forschung
Universitätsstudien und Berichte spezialisierter Forschungsinstitute
Unternehmensberichte
Geschäftsberichte, Investorenpräsentationen und Einreichungen
Experteninterviews
Führungskräfte der obersten Ebene, Einkaufsverantwortliche und technische Fachleute
GMI-Archiv
Mehr als 13.000 veröffentlichte Studien in über 20 Branchen
Handelsdaten
Import- und Exportmengen, HS-Codes und Zolldaten
Untersuchte und bewertete Parameter
Jeder Datenpunkt in diesem Bericht wird durch Primärinterviews, echte Bottom-up-Modellierung und sorgfältige Gegenprüfungen validiert. Erfahren Sie mehr über unseren Forschungsprozess →