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Schwerpunkt auf Technologie [Machine Learning (Deep Learning, Supervised Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Others), Andere Technologien]; Komponenten (Software, Dienstleistungen); Anwendung (Arzneimitteloptimierung & -umwidmung, Präklinische Tests, Andere); Therapiebereich (Kardiovaskuläre Erkrankungen, Infektionskrankheiten, Stoffwechselerkrankungen, Neurodegenerative Erkrankungen, Onkologie, Andere); Arzneimitteltyp (Small Molecule, Large Molecule); Endnutzer (Auftragsforschungsorganisationen, Pharma- und Biotechnologieunternehmen, Forschungszentren sowie akademische und staatliche Institute); und Region & Land.
Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung birgt enorme Chancen für das Gesundheitswesen. Der Einsatz von KI reduziert die F&E-Lücke im Arzneimittelproduktionsprozess und unterstützt Forscher bei der gezielten Produktion von Arzneimitteln. Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung weckt das Interesse vieler Investoren an der Arzneimittelentwicklung. So war beispielsweise China laut Deloitte im Jahr 2020 in den letzten Jahren ein wichtiger Investor für Biotech-Unternehmen in den Vereinigten Staaten. Diese Investitionen stiegen im Jahr 2019 deutlich an und beliefen sich auf 1,4 Milliarden USD in US-amerikanische Biotech- und Pharmaunternehmen, verglichen mit nur 125,5 Millionen USD im Jahr 2018. Auch der zunehmende Druck auf Arzneimittel entwickelnde Unternehmen, die Arzneimittelpreise zu senken, ist ein weiterer Faktor, der voraussichtlich das Wachstum des Marktes für KI in der Arzneimittelentwicklung während des Prognosezeitraums ankurbeln wird.
Darüber hinaus werden die zahlreichen Optionen, die von künstlichen Intelligenzplattformen wie Data Mining, gezielten Proteinstrukturen und Anpassungsmöglichkeiten bereitgestellt werden, die Akzeptanz von KI durch die Pharma- und Biotech-Industrie sicherlich erhöhen. Diese Fortschritte mithilfe von maschinellem Lernen und Deep Learning ermöglichen es Pharmaunternehmen, die Molekülbindungseigenschaften von Arzneimitteln präzise und mit hoher Genauigkeit zu erkennen. So investierte beispielsweise GlaxoSmithKline plc, ein multinationales Pharmaunternehmen, im Jahr 2018 300 Millionen USD in „23 and Me“, ein Gentestunternehmen. Dieser Deal half dem Unternehmen, Zugang zu Datenbanken zu erhalten, so dass das Unternehmen spezifische Informationen über die Beziehung zwischen Genen und Krankheiten generieren kann, was dem Unternehmen wiederum bei der Entwicklung neuartiger Medikamente für seltene Krankheiten hilft und ein wichtiger Faktor ist, der zum wachsenden Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung weltweit beiträgt.
Darüber hinaus hat die Entwicklung von Medikamenten zur Bekämpfung von Covid-19 globale Priorität und erfordert, dass Gemeinschaften zusammenkommen, um die Ausbreitung der Infektion zu bekämpfen. So arbeiteten beispielsweise am MIT am 27. April 2020 Forscher mit Hintergründen in den Bereichen maschinelles Lernen und Biowissenschaften zusammen, tauschten Datensätze und Werkzeuge aus, um Methoden des maschinellen Lernens zu entwickeln, um neuartige Heilmittel für Covid-19 zu identifizieren.
Globale Finanzierung in künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung, 2012-2020 (Mio. USD)
IBM Corporation, Microsoft, Google, NVIDIA Corporation, Atomwise, Inc., Insilico Medicine, BIOAGE, BenevolentAI, Numerate und NuMedii sind einige der prominenten Akteure, die auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung tätig sind. Diese Akteure haben mehrere M&A-Transaktionen sowie Partnerschaften durchgeführt, um Kunden mit Hightech- und innovativen Produkten zu versorgen.
Im Bericht dargestellte Einblicke
„Unter den Technologien hält das Segment Machine Learning den größten Anteil“
Basierend auf der Technologie ist der Markt in Machine Learning und andere Technologien unterteilt. Das Segment Machine Learning dominierte den Markt im Jahr 2020. Da die Fortschritte in der drahtlosen Technologie, der Miniaturisierung und der Rechenleistung mit dem Einsatz von Architekturen für maschinelles Lernen die Entwicklung ausgefeilterer und leistungsfähigerer KI-Tools vorantreiben.
„Unter den Komponenten wird das Softwaresegment im analysierten Zeitraum voraussichtlich die höchste CAGR aufweisen“
Basierend auf den Komponenten ist der Markt in Software und Service unterteilt. Das Softwaresegment machte im Jahr 2020 den größten Umsatzanteil aus. Da Unternehmen, die Software verwenden, niedrige Kosten haben und weniger Zeit benötigen, um das Medikament mit niedrigen Ausfallraten auf den Markt zu bringen.
„Unter den Arzneimitteltypen wird das Segment der kleinen Moleküle im analysierten Zeitraum voraussichtlich die höchste CAGR aufweisen“
Basierend auf dem Arzneimitteltyp ist der Markt in kleine Moleküle und große Moleküle unterteilt. Das Segment der kleinen Moleküle machte im Jahr 2020 den größten Umsatzanteil aus. Es wird erwartet, dass das Segment in den kommenden Jahren ein deutliches Wachstum verzeichnen wird, da ihre geringe Größe sie im Magen-Darm-Trakt leicht einnehmbar macht, wo Wirkstoffe sofort in den Blutkreislauf aufgenommen werden und sich überall im Körper ausbreiten können.
„Unter den Anwendungen hält das Segment der Arzneimitteloptimierung und -umwidmung den größten Anteil“
Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Arzneimitteloptimierung und -umwidmung, präklinische Tests und andere unterteilt. Das Segment der Arzneimitteloptimierung und -umwidmung machte im Jahr 2020 den größten Umsatzanteil aus. Da die KI-Plattformen bei der Identifizierung alternativer Anwendungen für bestehende Medikamente helfen, was Pharmaunternehmen dabei helfen kann, ihre Sammlung von Angeboten zu erweitern und bei der Herstellung alternativer Therapien durch Umwidmung in Pharmazeutika zu unterstützen.
„Unter den Therapiegebieten wird das Onkologiesegment im analysierten Zeitraum voraussichtlich die höchste CAGR aufweisen“
Basierend auf dem Therapiegebiet ist der Markt in Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Infektionskrankheiten, Stoffwechselerkrankungen, neurodegenerative Erkrankungen, Onkologie und andere unterteilt. Das Onkologiesegment machte im Jahr 2020 den größten Umsatzanteil aus. Da KI eine wichtige Rolle bei der Früherkennung von Krebs spielt. Darüber hinaus können Krebsbehandlungen für jeden Patienten unterschiedlich sein, und die personalisierte Medizin hat sich als echte Alternative erwiesen.
„Unter den Endverbrauchern hält das Segment der Pharma- und Biotechnologieunternehmen den größten Anteil“
Basierend auf dem Endverbraucher ist der Markt in Auftragsforschungsorganisationen, Pharma- und Biotechnologieunternehmen sowie Forschungszentren und akademische und staatliche Institute unterteilt. Es wird erwartet, dass das Segment der Pharma- und Biotechnologieunternehmen ein lukratives Wachstum verzeichnen wird. Da sie eher dazu neigen, in Zusammenarbeit mit Bioinformatik, Computertechnik, Nanotechnologie und Pharmakogenomik-Methoden in den Arzneimittelentwicklungsprozess zu arbeiten, was zur nächsten Phase der Fortschritte in der Arzneimittelentwicklung führen wird.
„Nordamerika ist einer der größten Märkte für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung“
Für ein besseres Verständnis der Marktdynamik des Marktes für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung wurde eine detaillierte Analyse für verschiedene Regionen auf der ganzen Welt durchgeführt, darunter Nordamerika (Vereinigte Staaten, Kanada und das restliche Nordamerika), Europa (Deutschland, Frankreich, Italien, Spanien, Vereinigtes Königreich und das restliche Europa), Asien-Pazifik (China, Japan, Indien, Australien und das restliche APAC), Rest der Welt. Nordamerika stellt einen wichtigen Markt für die Branche der künstlichen Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung dar und generierte im Jahr 2020 den größten Umsatz aufgrund der Präsenz von Schlüsselunternehmen und der Gesundheitsinfrastruktur mit den höchsten Ausgaben der Welt. Die europäische Region wird jedoch im Prognosezeitraum ebenfalls im gleichen Tempo wachsen.
Gründe für den Kauf dieses Berichts:
Anpassungsoptionen:
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung kann je nach Anforderung oder einem anderen Marktsegment weiter angepasst werden. Darüber hinaus versteht UMI, dass Sie möglicherweise Ihre eigenen geschäftlichen Bedürfnisse haben. Nehmen Sie daher gerne Kontakt mit uns auf, um einen Bericht zu erhalten, der Ihren Anforderungen vollständig entspricht.
Die Analyse des historischen Marktes, die Schätzung des aktuellen Marktes und die Prognose des zukünftigen Marktes des globalen Marktes für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung waren die drei Hauptschritte, die unternommen wurden, um die Einführung von künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung in den wichtigsten Regionen weltweit zu erstellen und zu analysieren. Es wurden umfassende Sekundärrecherchen durchgeführt, um die historischen Marktzahlen zu sammeln und die aktuelle Marktgröße zu schätzen. Zweitens wurden zur Validierung dieser Erkenntnisse zahlreiche Ergebnisse und Annahmen berücksichtigt. Darüber hinaus wurden umfassende Primärinterviews mit Branchenexperten entlang der Wertschöpfungskette des Sektors für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung durchgeführt. Nach Annahme und Validierung von Marktzahlen durch Primärinterviews wandten wir einen Top-Down-/Bottom-Up-Ansatz an, um die vollständige Marktgröße zu prognostizieren. Danach wurden Marktaufschlüsselungs- und Datentriangulationsmethoden angewendet, um die Marktgröße von Segmenten und Untersegmenten zu schätzen und zu analysieren, auf die sich die Branche bezieht. Die detaillierte Methodik wird im Folgenden erläutert:
Analyse der historischen Marktgröße
Schritt 1: Detaillierte Untersuchung von Sekundärquellen:
Es wurde eine detaillierte Sekundärstudie durchgeführt, um die historische Marktgröße der künstlichen Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung über interne Unternehmensquellen wieJahresberichte und Finanzberichte, Leistungspräsentationen, Pressemitteilungen usw.und externe Quellen einschließlichZeitschriften, Nachrichten und Artikel, staatliche Veröffentlichungen, Wettbewerberpublikationen, Sektorberichte, Datenbanken von Drittanbietern und andere glaubwürdige Veröffentlichungen.
Schritt 2: Marktsegmentierung:
Nachdem wir die historische Marktgröße des Marktes für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung ermittelt hatten, führten wir eine detaillierte Sekundäranalyse durch, um historische Markteinblicke und -anteile für verschiedene Segmente für die wichtigsten Regionen zu sammeln. Zu den wichtigsten Segmenten, die in dem Bericht enthalten sind, gehören Technologie, Komponenten, Arzneimitteltyp, Anwendung, Therapiebereich und Endbenutzer. Darüber hinaus wurden Analysen auf Länderebene durchgeführt, um die Gesamtakzeptanz von künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung in jeder Region zu bewerten.
Schritt 3: Faktorenanalyse:
Nachdem wir die historische Marktgröße verschiedener Segmente und Untersegmente ermittelt hatten, führten wir eine detaillierteFaktorenanalysedurch, um die aktuelle Marktgröße der künstlichen Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung zu schätzen. Darüber hinaus führten wir eine Faktorenanalyse unter Verwendung abhängiger und unabhängiger Variablen durch, wie z. B. die zunehmenden Vorkommnisse seltener Krankheiten und die Senkung der F&E-Kosten durch die Verringerung des Ausfallrisikos in klinischen Studien, was die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung steigern wird. Es wurde eine gründliche Analyse für Angebots- und Nachfrageszenarien unter Berücksichtigung von Top-Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, Geschäftsexpansion und Produkteinführungen in der künstlichen Intelligenz in der Arzneimittelentwicklungsbranche weltweit durchgeführt.
Aktuelle Marktschätzungs- & Prognose
Aktuelle Marktgrößenbestimmung:Basierend auf umsetzbaren Erkenntnissen aus den oben genannten 3 Schritten haben wir die aktuelle Marktgröße, die wichtigsten Akteure auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung und die Marktanteile der Segmente ermittelt. Alle erforderlichen prozentualen Anteile, Aufteilungen und Marktgliederungen wurden unter Verwendung des oben genannten Sekundäransatzes ermittelt und durch primäre Interviews verifiziert.
Schätzung & Prognose:Für die Marktschätzung und -prognose wurden verschiedene Faktoren gewichtet, darunter Treiber & Trends, Restriktionen und Chancen für die Stakeholder. Nach der Analyse dieser Faktoren wurden relevante Prognosetechniken, d. h. der Top-Down-/Bottom-Up-Ansatz, angewendet, um die Marktprognose bis etwa 2027 für verschiedene Segmente und Untersegmente in den wichtigsten Märkten weltweit zu erstellen. Die Forschungsmethodik zur Schätzung der Marktgröße umfasst:
Validierung von Marktgröße und -anteil
Primärforschung: Es wurden ausführliche Interviews mit den Key Opinion Leaders (KOLs) geführt, darunter Top Level Executives (CXO/VPs, Vertriebsleiter, Marketingleiter, Betriebsleiter und Regionalleiter, Länderchef usw.) in den wichtigsten Regionen. Die Ergebnisse der Primärforschung wurden dann zusammengefasst und eine statistische Analyse durchgeführt, um die aufgestellte Hypothese zu beweisen. Die Erkenntnisse aus der Primärforschung wurden mit den Sekundärbefunden konsolidiert, wodurch Informationen in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt wurden.
Aufteilung der primären Teilnehmer in verschiedenen Regionen
Markt-Engineering
Die Daten-Triangulationstechnik wurde eingesetzt, um die Gesamtmarktschätzung zu vervollständigen und präzise statistische Zahlen für jedes Segment und Untersegment des Marktes für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung zu erhalten. Die Daten wurden nach der Untersuchung verschiedener Parameter und Trends in den Bereichen Technologie, Komponenten, Arzneimitteltyp, Anwendung, Therapiebereich und Endverbraucher des Marktes für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung in mehrere Segmente und Untersegmente aufgeteilt.
Hauptziel der Marktstudie für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung
Die aktuellen und zukünftigen Markttrends der künstlichen Intelligenz in der Arzneimittelentwicklung wurden in der Studie ermittelt. Investoren können strategische Erkenntnisse gewinnen, um ihre Entscheidung für Investitionen auf der Grundlage der in der Studie durchgeführten qualitativen und quantitativen Analyse zu treffen. Aktuelle und zukünftige Markttrends wurden bestimmt, um die Gesamtattraktivität des Marktes auf regionaler Ebene zu ermitteln und eine Plattform für die industrielle Beteiligung zu schaffen, um den unerschlossenen Markt zu nutzen und von einem First-Mover-Vorteil zu profitieren. Weitere quantitative Ziele der Studien umfassen:
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