Акцент на технологии [Машинное обучение (Глубокое обучение, Обучение с учителем, Обучение с подкреплением, Обучение без учителя, Другие), Другие технологии]; Компоненты (Программное обеспечение, Услуги); Применение (Оптимизация и перепрофилирование лекарств, Доклинические испытания, Другие); Терапевтическая область (Сердечно-сосудистые заболевания, Инфекционные заболевания, Метаболические заболевания, Нейродегенеративные заболевания, Онкология, Другие); Тип лекарственного средства (Малые молекулы, Крупные молекулы); Конечный пользователь (Контрактные исследовательские организации, Фармацевтические и биотехнологические компании, Исследовательские центры и академические и правительственные институты); и Регион и Страна.
Искусственный интеллект в открытии лекарств открывает огромные возможности для индустрии здравоохранения. Применение ИИ сокращает разрыв в НИОКР в процессе производства лекарств и помогает исследователям в целевом производстве лекарств. Искусственный интеллект в открытии лекарств вызывает интерес многих инвесторов к разработке лекарств. Например, по данным Deloitte в 2020 году, Китай был основным инвестором биотехнологических компаний в Соединенных Штатах в течение последних нескольких лет. Эти инвестиции значительно увеличились в 2019 году, составив 1,4 миллиарда долларов США в биотехнологические и фармацевтические фирмы в США, по сравнению всего с 125,5 миллионами долларов США в 2018 году. Кроме того, растущее давление на компании, разрабатывающие лекарства, с целью снижения цен на лекарства является еще одним фактором, который, как ожидается, будет стимулировать рынок ИИ в открытии лекарств в течение прогнозируемого периода.
Кроме того, многочисленные возможности, предоставляемые платформами искусственного интеллекта, такие как интеллектуальный анализ данных, целевые структуры белков и возможности настройки, безусловно, увеличат внедрение ИИ в фармацевтической и биотехнологической отраслях. Эти достижения с помощью машинного обучения и глубокого обучения позволяют фармацевтическим компаниям точно распознавать свойства связывания молекул лекарств с высокой точностью. Например, в 2018 году GlaxoSmithKline plc, многонациональная фармацевтическая компания, инвестировала 300 миллионов долларов США в компанию "23 and Me", занимающуюся тестированием генов. Эта сделка помогла компании получить доступ к базам данных, чтобы компания могла генерировать конкретную информацию об взаимосвязи между генами и заболеваниями, что в дальнейшем поможет компании в разработке новых лекарств от редких заболеваний и является основным фактором, способствующим росту рынка искусственного интеллекта в открытии лекарств во всем мире.
Кроме того, разработка лекарств для борьбы с Covid-19 является глобальным приоритетом, требующим объединения усилий сообществ для борьбы с распространением инфекции. Например, 27 апреля 2020 года в MIT исследователи с опытом в области машинного обучения и наук о жизни сотрудничали, обмениваясь наборами данных и инструментами для разработки методов машинного обучения для выявления новых лекарств от Covid-19.
Глобальное финансирование в области искусственного интеллекта в открытии лекарств, 2012-2020 гг. (млн долларов США)
IBM Corporation, Microsoft, Google, NVIDIA Corporation, Atomwise, Inc., Insilico Medicine, BIOAGE, BenevolentAI, Numerate и NuMedii являются одними из ведущих игроков, работающих на глобальном рынке искусственного интеллекта в открытии лекарств. Несколько M&A наряду с партнерствами были предприняты этими игроками для предоставления клиентам высокотехнологичных и инновационных продуктов.
Основные положения, представленные в отчете
"Среди технологий сегмент машинного обучения занимает основную долю"
На основе технологий рынок разделен на машинное обучение и другие технологии. В 2020 году на рынке доминировал сегмент машинного обучения. Поскольку достижения в области беспроводных технологий, миниатюризации и вычислительной мощности с использованием архитектур машинного обучения стимулируют разработку более совершенных и мощных инструментов ИИ.
"Среди компонентов ожидается, что сегмент программного обеспечения будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста в течение анализируемого периода"
На основе компонентов рынок разделен на программное обеспечение и услуги. В 2020 году на сегмент программного обеспечения пришлась основная часть доходов. Поскольку компании, использующие программное обеспечение, имеют низкие затраты и тратят меньше времени на вывод лекарства на рынок с низким уровнем неудач.
"Среди типов лекарств ожидается, что сегмент малых молекул будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста в течение анализируемого периода"
На основе типа лекарств рынок разделен на малые молекулы и крупные молекулы. На сегмент малых молекул пришлась основная часть доходов в 2020 году. Ожидается, что в ближайшие годы в сегменте будет наблюдаться значительный рост, поскольку их небольшой размер позволяет легко употреблять их в желудочно-кишечном тракте, где активные вещества немедленно всасываются в кровоток и могут перемещаться в любую часть тела.
"Среди приложений сегмент оптимизации и перепрофилирования лекарств занимает основную долю"
На основе применения рынок разделен на оптимизацию и перепрофилирование лекарств, доклинические испытания и другие. На сегмент оптимизации и перепрофилирования лекарств пришлась основная часть доходов в 2020 году. Поскольку платформы ИИ помогают в выявлении альтернативных применений для существующих лекарств, что может помочь фармацевтическим компаниям расширить свою коллекцию предложений и помочь в производстве альтернативных методов лечения посредством перепрофилирования в фармацевтических продуктах.
"Среди терапевтических областей ожидается, что сегмент онкологии будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста в течение анализируемого периода"
На основе терапевтической области рынок разделен на сердечно-сосудистые заболевания, инфекционные заболевания, метаболические заболевания, нейродегенеративные заболевания, онкологию и другие. На сегмент онкологии пришлась основная часть доходов в 2020 году. Поскольку ИИ играет важную роль в раннем выявлении рака. Более того, лечение рака может быть разным для каждого пациента, и персонализированная медицина оказалась реальной альтернативой.
"Среди конечных пользователей сегмент фармацевтических и биотехнологических компаний занимает основную долю"
На основе конечных пользователей рынок разделен на контрактные исследовательские организации, фармацевтические и биотехнологические компании, исследовательские центры, а также академические и правительственные институты. Ожидается, что сегмент фармацевтических и биотехнологических компаний будет демонстрировать прибыльный рост. Поскольку они более склонны работать в интеграции с биоинформатикой, вычислительной инженерией, нанотехнологиями и фармакогеномическими методами в процесс открытия лекарств, что приведет к следующему этапу прогресса в открытии лекарств.
"Северная Америка является одним из крупнейших рынков искусственного интеллекта в открытии лекарств"
Для лучшего понимания динамики рынка искусственного интеллекта в открытии лекарств был проведен подробный анализ различных регионов по всему миру, включая Северную Америку (США, Канада и остальная часть Северной Америки), Европу (Германия, Франция, Италия, Испания, Великобритания и остальная часть Европы), Азиатско-Тихоокеанский регион (Китай, Япония, Индия, Австралия и остальная часть АТР), остальной мир. Северная Америка является основным рынком для индустрии искусственного интеллекта в открытии лекарств и принесла максимальную прибыль в 2020 году благодаря присутствию ключевых компаний и инфраструктуре здравоохранения с самыми высокими расходами в мире. Однако европейский регион также будет расти такими же темпами в течение прогнозируемого периода.
Причины купить этот отчет:
Варианты настройки:
Рынок искусственного интеллекта в открытии лекарств может быть дополнительно настроен в соответствии с требованиями или любым другим сегментом рынка. Кроме того, UMI понимает, что у вас могут быть свои собственные бизнес-потребности, поэтому не стесняйтесь связаться с нами, чтобы получить отчет, который полностью соответствует вашим требованиям.
Анализ исторического рынка, оценка текущего рынка и прогнозирование будущего рынка глобального рынка искусственного интеллекта в области разработки лекарств были тремя основными шагами, предпринятыми для создания и анализа внедрения искусственного интеллекта в области разработки лекарств в основных регионах мира. Было проведено исчерпывающее вторичное исследование для сбора исторических данных о рынке и оценки текущего размера рынка. Во-вторых, для подтверждения этих выводов было принято во внимание множество результатов и предположений. Кроме того, были проведены исчерпывающие первичные интервью с отраслевыми экспертами по всей цепочке создания стоимости сектора искусственного интеллекта в области разработки лекарств. После предположения и проверки данных о рынке посредством первичных интервью мы использовали восходящий/нисходящий подход для прогнозирования полного размера рынка. После этого были приняты методы разбивки рынка и триангуляции данных для оценки и анализа размера рынка сегментов и подсегментов, к которым относится отрасль. Подробная методология описана ниже:
Анализ исторического размера рынка
Шаг 1: Углубленное изучение вторичных источников:
Было проведено подробное вторичное исследование для получения исторических данных о размере рынка искусственного интеллекта в области разработки лекарств из внутренних источников компании, таких как годовые отчеты и финансовая отчетность, презентации эффективности, пресс-релизы и т. д., и внешних источников, включая журналы, новости и статьи, правительственные публикации, публикации конкурентов, отраслевые отчеты, базы данных третьих сторон и другие надежные публикации.
Шаг 2: Сегментация рынка:
После получения исторических данных о размере рынка искусственного интеллекта в области разработки лекарств мы провели подробный вторичный анализ для сбора исторических данных о рынке и доли различных сегментов для основных регионов. Основные сегменты, включенные в отчет, включают технологии, компоненты, тип лекарственного средства, применение, терапевтическую область и конечного пользователя. Кроме того, был проведен анализ на уровне стран для оценки общего внедрения искусственного интеллекта в области разработки лекарств в каждом регионе.
Шаг 3: Факторный анализ:
После получения исторических данных о размере рынка различных сегментов и подсегментов мы провели подробный факторный анализ для оценки текущего размера рынка искусственного интеллекта в области разработки лекарств. Кроме того, мы провели факторный анализ с использованием зависимых и независимых переменных, таких как растущая заболеваемость редкими заболеваниями и снижение затрат на НИОКР за счет снижения рисков неудач в клинических испытаниях, что повысит спрос на искусственный интеллект в области разработки лекарств. Был проведен тщательный анализ сценариев спроса и предложения с учетом ведущих партнерств, слияний и поглощений, расширения бизнеса и запуска продуктов в отрасли искусственного интеллекта в области разработки лекарств по всему миру.
Оценка и прогноз текущего размера рынка
Определение текущего размера рынка: Основываясь на действенных выводах, полученных в результате вышеуказанных 3 шагов, мы пришли к текущему размеру рынка, ключевым игрокам на рынке искусственного интеллекта в области разработки лекарств и долям рынка сегментов. Все необходимые процентные доли и разбивки рынка были определены с использованием вышеупомянутого вторичного подхода и проверены посредством первичных интервью.
Оценка и прогнозирование: Для оценки и прогнозирования рынка различным факторам были присвоены веса, включая движущие силы и тенденции, ограничения и возможности, доступные для заинтересованных сторон. После анализа этих факторов были применены соответствующие методы прогнозирования, т. е. восходящий/нисходящий подход, для получения рыночного прогноза примерно на 2027 год для различных сегментов и подсегментов на основных рынках по всему миру. Методология исследования, принятая для оценки размера рынка, включает:
Подтверждение размера и доли рынка
Первичное исследование: Были проведены углубленные интервью с ключевыми лидерами общественного мнения (KOL), включая руководителей высшего звена (CXO/вице-президенты, руководители отделов продаж, руководители отделов маркетинга, руководители операционных отделов и региональные руководители, руководители стран и т. д.) в основных регионах. Затем были обобщены результаты первичных исследований и проведен статистический анализ для доказательства заявленной гипотезы. Данные, полученные в результате первичных исследований, были объединены с вторичными данными, что превратило информацию в действенные выводы.
Разделение основных участников в разных регионах
Инженерия рынка
Для завершения общей оценки рынка и получения точных статистических данных по каждому сегменту и подсегменту рынка искусственного интеллекта в области разработки лекарств была применена техника триангуляции данных. Данные были разделены на несколько сегментов и подсегментов после изучения различных параметров и тенденций в областях технологий, компонентов, типа лекарственного средства, применения, терапевтической области и конечного пользователя рынка искусственного интеллекта в области разработки лекарств.
Основная цель исследования рынка искусственного интеллекта в области разработки лекарств
В исследовании были точно определены текущие и будущие рыночные тенденции искусственного интеллекта в области разработки лекарств. Инвесторы могут получить стратегические сведения для обоснования своих решений об инвестициях на основе качественного и количественного анализа, проведенного в исследовании. Текущие и будущие рыночные тенденции определили общую привлекательность рынка на региональном уровне, предоставив платформу для участника отрасли для использования неиспользованного рынка, чтобы получить выгоду в качестве преимущества первопроходца. Другие количественные цели исследований включают:
Клиенты, купившие этот товар, также купили