基因组学市场中的人工智能 大小和分享 2023 to 2032
按组成部分（软件）、技术（机器学习）、功能（基因组测序）、应用（药物发现与开发）、终端用户（制药与生物技术公司）分类的全球市场规模预测
报告 ID: GMI6051
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发布日期: June 2023
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报告格式: PDF
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作者:
Mariam Faizullabhoy, Gauri Wani
基因组市场规模中的AI
基因组学市场人工智能规模在2022年达到4.841亿美元,估计增长39.2%,到2032年达到125亿美元.
基因组学中人工智能市场的关键要点
市场规模与增长
主要市场驱动因素
挑战
人工智能技术具有检测遗传数据中复杂模式和关联的能力,这些模式和关联可能对人类难以确定. 因此,将AI纳入基因组学正在各领域显著增强,如开发新的疾病疗法、精确诊断和个性化病人护理,从而补充了市场发展。
基因组学中的人工智能是指应用先进的计算算法和机器学习技术来分析和解释基因组学数据. 它涉及使用智能软件和工具从大量基因组信息中取出有意义的见解.
COVID-19 影响
由于COVID-19大流行病,市场取得了有利的结果,因为它成为推动计算解决方案的催化剂,加速了对该大流行病的规模、程度和严重性的理解。 此外,各种保健行业领导人合作开发了创新的计算解决方案,以加快疫苗和药品的研制。 例如,2020年5月,NVIDIA推出了包含基因组测序和人工智能的新工具,以支持研究人员监测和处理COVID-19病例。 因此,通过利用强有力的人工智能工具和基因组序列分析,研究人员和医疗专业人员对COVID-19的基因变化有了更深入的洞察力。
基因组市场趋势中的AI
日益强调减少发现毒品的周转时间将促进市场进步。 AI动力平台和算法简化了分析大量基因组数据的过程,使研究人员能够更高效地确定潜在的药物目标. 这一分析将使药物发现的早期阶段升级,从而节省了宝贵的时间和资源。 此外,AI驱动的预测模型和虚拟筛选技术有助于确定潜在药物候选人并确定其优先次序,从而进一步缩短实验测试所需的时间。 因此,将AI纳入基因组学将提高发现药物的速度以及确定有希望的治疗选择的准确性和成功率。
基因组市场人工智能
缺乏熟练的人工智能专业人员和严格的监管框架可能阻碍市场扩张。 随着包括基因组学在内的各种行业对AI的需求不断上升,精通AI的专家队伍有限,构成了重大挑战,从而阻碍了市场发展. 人工智能技术的复杂性及其在基因组学中的应用需要一套目前短缺的专门技能。 这种短缺阻碍了AI无缝地融入基因组学过程,并减缓了该领域的进步步伐. 此外,关于数据隐私、安全和道德考虑的严格条例将给基因组学方面采用和实施AI造成障碍。
基因组市场分析中的人工智能
按组成部分,基因组学市场的AI分为硬件,软件和服务等. 软件部分占2022年市场份额的53.4%,预计在分析时间范围内将出现强劲增长。 基因组学研究和临床环境对高级分析学和机器学习能力的需求日益增加,这推动了AI动力软件解决方案的采用. 此外,软件与以云为基础的基础设施的结合正在促进无缝协作、数据共享和可扩展性,从而推动分块增长。 此外,AI技术的迅速发展及其成本效益性质将进一步补充市场份额。
基于技术,基因组学市场上的人工智能被分解为机器学习和计算机视觉. 预计到2032年,机器学习部分将达到81亿美元左右。 大规模基因组数据集的日益普及和计算功率的进步,为基因组领域先进机器学习算法的利用提供了便利. 这些算法具有分析复杂的基因组数据,识别规律,并作出预测的能力. 与机器学习有关的这些好处将促进市场进步。 此外,机器学习能够开发疾病诊断、预测和治疗反应的预测模型,从而支持 精密医学 方法,从而增加市场收入。
基于功能,基因组学市场的AI被分入基因组测序,基因编辑等功能. 预计到2032年底,基因组测序部分将登记约56亿美元。 利用AI-动力算法进行基因组数据解析,可以增强检测稀有基因变异的能力并发现能指导临床决策的关键见解,从而提升市场增长.
此外,基因组测序公司正在与AI技术公司合作,以加快程序。 例如,2022年1月,测序平台开发商PacBio与Google合作. 希望PacBio利用Google的基因组分析、机器学习和算法开发工具,
基于应用,基因组学市场上的人工智能被分解为药物发现与开发,精密医学,诊断等应用. 毒品发现和开发部门在市场上占据了主导地位,收入份额为36%,预计在分析时间段内增长相当快。 药物发现和发展部分的增长可归因于对解决传染病和慢性疾病的创新药物的需求激增。
此外,越来越多的私人和公共投资以及政府在基因组学领域的不断支持预计将推动市场规模。 此外,越来越多的人通过了 保健方面的人工智能 将补充市场前景。
根据最终用途,基因组学市场中的人工智能分为医药和生物技术公司、保健提供者、研究中心和其他最终用户。 医药和生物技术公司部分支配了市场,收入份额超过35.5%。 在生物技术和制药行业,人工智能和机器学习在临床数据管理,疾病自动预测和预防,生物标志识别等方面发挥至关重要的作用. AI算法具有预测潜在药物潜在毒性的能力,为制药公司提供了一个宝贵的工具来通过避免临床试验中故障概率较高的药物来减轻投资风险.
2022年北美基因组市场人工智能占51.9%的商业份额,预计在预测时间段内以相当的增长率增长. 在北美,各种研究机构和资本雄厚的生物技术公司正进行大量投资,以推进基因组学的人工智能解决方案,从而促进区域工业需求。 此外,几个关键参与者的存在以及先进的计算基础设施的提供将进一步加快市场趋势。 此外,支持性政府举措以及有利的监管框架将为在基因组学中采用AI创造有希望的环境,从而推动区域扩展。
基因组市场份额中的人工智能
基因组学市场人工智能领域的主要市场参与者包括:
这些行业参与者主要采取各种战略,包括合作、收购、合并和伙伴关系,以建立全球足迹并维持市场竞争。
基因组工业新闻中的人工智能:
基因组学市场研究报告包括对该行业的深入报道,按2018年至2032年的收入估算和预测如下:
按构成部分
按技术分列
按功能分类
通过应用程序
最终用户
现就下列区域和国家提供上述资料:
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程，围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建，而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI，我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究，并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测，同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础，对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流，以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场，包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角，实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分，对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集，以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来，以支持一手研究和市场规模估算，并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上，从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始，同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总，以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录：
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证，领域专家对筛选后的数据进行手动审查，以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层，确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →