ИИ на рынке клинических испытаний Размер и доля 2024 - 2032
Размер рынка по компонентам (программное обеспечение, услуги), по технологиям (машинное обучение (ML), обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение, контекстные боты), по применению, по конечному пользователю и прогноз.
Идентификатор отчета: GMI9965
|
Дата публикации: June 2024
|
Формат отчета: PDF
Скачать бесплатный PDF-файл
Авторы:
Preeti Wadhwani,
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.
Ключевые выводы рынка ИИ в клинических испытаниях
Размер рынка и рост
Основные факторы роста рынка
Проблемы
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:
Методология исследования, источники данных и процесс валидации
Этот отчёт основан на структурированном исследовательском процессе, построенном на прямых отраслевых беседах, собственном моделировании и строгой перекрёстной проверке, а не просто на кабинетных исследованиях.
Наш 6-этапный процесс исследования
1. Дизайн исследования и контроль аналитиков
В GMI наша исследовательская методология построена на основе человеческого опыта, строгой валидации и полной прозрачности. Каждый инсайт, анализ трендов и прогноз в наших отчётах разрабатывается опытными аналитиками, которые понимают нюансы вашего рынка.
Наш подход интегрирует обширные первичные исследования через прямое взаимодействие с участниками отрасли и экспертами, дополненные всесторонними вторичными исследованиями из проверенных глобальных источников. Мы применяем количественный анализ воздействия для предоставления надёжных прогнозов, сохраняя полную прослеживаемость от исходных источников данных до финальных инсайтов.
2. Первичное исследование
Первичное исследование составляет основу нашей методологии, внося около 80% в общие инсайты. Оно включает прямое взаимодействие с участниками отрасли для обеспечения точности и глубины анализа. Наша структурированная программа интервью охватывает региональные и глобальные рынки с участием руководителей высшего звена, директоров и предметных экспертов. Эти взаимодействия дают стратегические, операционные и технические перспективы, обеспечивая всесторонние инсайты и надёжные рыночные прогнозы.
3. Интеллектуальный анализ данных и анализ рынка
Интеллектуальный анализ данных является ключевой частью нашего исследовательского процесса, внося около 20% в общую методологию. Он включает анализ структуры рынка, выявление отраслевых трендов и оценку макроэкономических факторов через анализ доли выручки крупных игроков. Соответствующие данные собираются из платных и бесплатных источников для создания надёжной базы данных. Эта информация затем интегрируется для поддержки первичных исследований и оценки размера рынка с валидацией от ключевых заинтересованных сторон, таких как дистрибьюторы, производители и ассоциации.
4. Оценка размера рынка
Наша оценка размера рынка построена на методе восходящего анализа, начиная с данных о выручке компаний, полученных непосредственно в ходе первичных интервью, а также показателей объёма производства от производителей и статистики установок или развёртывания. Эти данные объединяются по региональным рынкам для получения глобальной оценки, основанной на реальной отраслевой деятельности.
5. Модель прогноза и ключевые допущения
Каждый прогноз включает явную документацию следующего:
✓ Основные драйверы роста и их предполагаемое влияние
✓ Сдерживающие факторы и сценарии смягчения
✓ Нормативные допущения и риск изменения политики
✓ Параметр кривой технологического освоения
✓ Макроэкономические допущения (рост ВВП, инфляция, валюта)
✓ Конкурентная динамика и ожидаемый вход/выход на рынок
6. Валидация и обеспечение качества
На заключительных этапах осуществляется человеческая валидация, в рамках которой эксперты в области вручную проверяют отфильтрованные данные для выявления нюансов и контекстуальных ошибок, которые могут ускользнуть автоматизированные системы. Эта экспертная проверка добавляет важный уровень контроля качества, обеспечивая соответствие данных целям исследования и отраслевым стандартам.
Наш трёхуровневый процесс валидации обеспечивает максимальную надёжность данных:
✓ Статистическая валидация
✓ Экспертная валидация
✓ Проверка рыночной реальности
Доверие и достоверность
Проверенные источники данных
Отраслевые издания
Журналы и торговая пресса в сфере безопасности и обороны
Отраслевые базы данных
Собственные и сторонние рыночные базы данных
Нормативные документы
Государственные закупочные записи и политические документы
Академические исследования
Университетские исследования и отчёты специализированных учреждений
Корпоративные отчёты
Годовые отчёты, презентации для инвесторов и регуляторные документы
Экспертные интервью
Топ-менеджеры, руководители по закупкам и технические специалисты
Архив GMI
Более 13 000 опубликованных исследований по более 30 отраслям
Торговые данные
Объёмы импорта/экспорта, коды ТН ВЭД и таможенные записи
Изучаемые и оцениваемые параметры
Каждая точка данных в этом отчёте проверена с помощью первичных интервью, подлинного восходящего моделирования и строгой перекрёстной проверки. Узнайте больше о нашем исследовательском процессе →