Marktforschungsbericht für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung, nach Produkttyp (Software, Dienstleistungen), Molekültyp (großes Molekül, kleines Molekül), Technologie (maschinelles Lernen, Deep Learning und andere), Indikation (Immunonkologie, Neurodegenerative Erkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Stoffwechselerkranku...

Marktprognose für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung

Künstliche Intelligenz auf dem Drug Discovery Market wird voraussichtlich bis 2025 einen Wert von rund 2.015,1 Millionen USD haben, und es wird prognostiziert, dass sie von 2019 bis 2019 eine jährliche Wachstumsrate von 40,8% verzeichnen wird 2025.

Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung — Market Synopsis

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren die Vorstellungskraft und Aufmerksamkeit von Fachleuten der Medizinbranche auf sich gezogen, da mehrere Unternehmen und große Forschungskrankenhäuser an der Perfektionierung dieser Systeme gearbeitet haben für den klinischen Gebrauch. Die ersten konkreten Beispiele dafür, wie KI (auch Deep Learning, Machine Learning oder künstliche neuronale Netze genannt) Klinikern helfen wird, werden derzeit kommerzialisiert. Diese Systeme können einen Paradigmenwechsel im Arbeitsablauf von Klinikern bieten, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig die Versorgung und den Patientendurchsatz zu verbessern.

Markt-Influencer

Die Integration von KI- und Machine-Learning-Tools in Anwendungen zur Arzneimittelforschung und -entwicklung könnte das Gesundheitsergebnis verbessern, indem die Effizienz des Arzneimittelentdeckungsprozesses gesteigert und eine gezielte Molekülidentifikation Minimierung des Risikos von Nebenwirkungen während der Studien, Verkürzung des Zeitrahmens für die Arzneimittelforschung und vor allem Senkung der Kosten für die Arzneimittelentwicklung für den Arzneimittelhersteller.

Künstliche Intelligenz als Treiber für die Wirkstoffforschung

• Marktriesen investieren enorm in das KI-Geschäft

Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen floriert, und mit den unbegrenzten Möglichkeiten, die diese fortschrittliche Technologie bietet, zeigt die Anzahl der Branchenriesen Interesse und investiert Geld für die Anwendungen im Gesundheitswesen. Watson von IBM, Googles Muttergesellschaft Alphabet und Philips gehören zu den Technologiegiganten, die in die KI für den Gesundheitssektor investieren. Abgesehen davon ergreifen die Anzahl der Pharmaunternehmen und eine große Anzahl von Startups auf der ganzen Welt Initiativen und beteiligen sich an der Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Tools zur Verbesserung der Wirkstoffforschung und Verbesserung der Ergebnisse der Arzneimittelentwicklung.

• Immer mehr Startups, die im KI-Spektrum für das Gesundheitswesen tätig sind, einschließlich der Arzneimittelforschung

Die Integration künstlicher Intelligenz für Anwendungen im Gesundheitswesen ist relativ neu, und die Branche befindet sich derzeit in einem frühen Stadium. Da die KI ein enormes Potenzial im Gesundheitssektor birgt, engagieren sich zahlreiche Unternehmen in der Entwicklung von KI-basierten Lösungen für den Gesundheitssektor. Im Februar 2020 sind mehr als 200 Startups in KI-Branchen für das Gesundheitswesen tätig. Unter diesen arbeiten Startups wie Cyclica (Kanada), DeepMatter (UK), MabSilico (Frankreich), Molule.one (Polen), Molomics (Spanien) und andere an der Entwicklung neuer Wirkstoffmoleküle und Wirkstoffziele.

• Maschinelles Lernen und andere KI-Technologien haben das Potenzial, die Entdeckung neuer Arzneimittel schneller, billiger und effektiver zu machen

• Verstärkter Einsatz von KI-Technologie durch große Pharmaunternehmen zur Wirkstoffforschung

• Immer mehr branchenübergreifende Partnerschaften zur Erreichung eines gemeinsamen Ziels der Verbesserung der Ergebnisse der Arzneimittelentwicklung

Künstliche Intelligenz bei Marktbeschränkungen für die Arzneimittelforschung

• Die hohen Kosten der KI-Integration

• Mangel an adäquater Infrastruktur in Ländern mit niedrigem Wirtschafts

Künstliche Intelligenz bei der Marktsegmentierung der Arzneimittelforschung

Künstliche Intelligenz auf dem Markt für Arzneimittelforschung Nach Produkttyp

• 
  Software: Software, einschließlich KI-Plattformen, die auf Basis von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Technologien entwickelt wurden, sind ein wesentlicher Bestandteil des gesamten KI-Marktes. Das Softwaresegment nimmt den größten Anteil an der künstlichen Intelligenz auf dem Markt für Arzneimittelforschung ein. Einige wichtige KI-Plattformen auf dem Markt sind Microsoft Azure und Google AI. Die Anzahl der kleinen Unternehmen entwickelt jedoch auch ihre KI-Plattformen, die das Wachstum der künstlichen Intelligenz auf dem Markt für Arzneimittelforschung exponentiell vorantreiben.
  

• Services: Das Segment Services umfasst KI-Integration, Bereitstellung und Aktualisierung. Neben der Bereitstellung einer Plattform arbeiten einige Akteure wie BenevolentAI und DeepMatter ständig mit Pharmaunternehmen (AstraZeneca) zusammen, um ihre Dienstleistungen zur Verbesserung der Ergebnisse der Arzneimittelforschung anzubieten.

Künstliche Intelligenz auf dem Markt für Arzneimittelforschung nach Molekültyp

• Großes Molekül: Dieses Segment umfasst Arzneimittelkandidaten mit einer großen und komplexen Molekülstruktur wie biologische Arzneimittel. Steigende Nachfrage nach lebensrettenden Medikamenten und Biologika sowie verstärkter Einsatz von KI-Technologie bei der Analyse komplexer molekularer Strukturen und der Wirkstoffforschung von Biologika.

• Kleines Molekül: Es wird erwartet, dass kleine Moleküle, die im Vergleich zu großen Molekülen weniger komplex sind, weniger Anteil an der künstlichen Intelligenz auf dem Markt für Arzneimittelforschung haben.

Künstliche Intelligenz auf dem Markt für Arzneimittelforschung nach Technologie

Maschinelles Lernen: Machine Learning (ML) -Ansätze bieten eine Reihe von Tools, die die Entscheidungsfindung für bestimmte Fragen mit reichlich vorhandenen, qualitativ hochwertigen Daten verbessern können. Die Anwendung von ML kann eine datengesteuerte Entscheidungsfindung fördern und den Prozess beschleunigen und die Ausfallraten bei der Arzneimittelforschung und -entwicklung reduzieren. Dieses Segment wird voraussichtlich einen größeren Anteil haben.

• Deep Learning:

Deep Learning (DL) ist eine weitere Untergruppe der KI, bei der Modelle geometrische Transformationen über viele verschiedene Ebenen hinweg darstellen. Die Deep-Learning-Technologie nutzt eine dem Gehirn ähnliche Logikstruktur, die als neuronale „Netzwerke“ bezeichnet wird, um Muster wie Sprache, Bild und Video zu erkennen und zu unterscheiden. Deep Learning hat ein enormes Potenzial in der Wirkstoffforschung gezeigt. Es wird erwartet, dass es im Bewertungszeitraum das am schnellsten wachsende Segment der KI auf dem Markt für Arzneimittelforschung sein wird.

• Andere:

Einige der anderen Technologien in der KI auf dem Markt für Arzneimittelforschung umfassen die Verarbeitung natürlicher Sprache, Expertensysteme und Robotik.

Künstliche Intelligenz auf dem Markt für Arzneimittelforschung nach Indikation

• Immunonkologie:

Das Segment Immunonkologie wird voraussichtlich den größten Anteil an der künstlichen Intelligenz auf dem Markt für Arzneimittelforschung halten. Die KI-Technologie zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Differenzierung genetischer Mutationen für die Präzisionsmedizin. Durch die Bewertung und Lokalisierung genetischer Mutationen können Onkologen ihre Patienten besser behandeln. KI-Anwendungen in der Arzneimittelforschung für Krebsmedikamente haben ein enormes Potenzial, und die Anzahl der Unternehmen nutzt KI für die Arzneimittelforschung für Krebsmedikamente. Novartis arbeitet beispielsweise mit der KI-Plattform von Microsoft zusammen, um neue Wege zur Behandlung der tödlichen Krankheit zu finden.

• Neurodegenerative Erkrankungen:

Neurodegenerative Erkrankungen sind eine weitere wichtige Anwendung

Report Attribute/Metric	Details
Market Size 2022	2.05(USD Billion)
Market Size 2023	2.61(USD Billion)
Market Size 2032	22.5(USD Billion)
Compound Annual Growth Rate (CAGR)	27.06% (2024 - 2032)
Report Coverage	Revenue Forecast, Competitive Landscape, Growth Factors, and Trends
Base Year	2023
Market Forecast Period	2024 - 2032
Historical Data	2019 - 2022
Market Forecast Units	USD Billion
Key Companies Profiled	Bristol-Myers Squibb, Siemens, Insilico Medicine, Schrodinger, Atomwise, BenevolentAI, GlaxoSmithKline, Oracle, Exscientia, Recursion Pharmaceuticals, Microsoft, IBM, Pfizer, Biogen, Nvidia
Segments Covered	Technology, Application, End Use, Deployment Type, Regional
Key Market Opportunities	Personalized medicine advancements, Accelerated drug development processes, Cost reduction in R, Enhanced data analysis capabilities, Integration with genomics and proteomics
Key Market Dynamics	Increased R&D efficiency, Growing healthcare costs, Rising drug development complexity, Investment in biotechnology, Regulatory support for innovation
Countries Covered	North America, Europe, APAC, South America, MEA