人工智慧在藥物發現領域為醫療保健產業帶來了巨大的機會。人工智慧的應用縮小了藥物生產過程中的研發差距，並協助研究人員有目標地生產藥物。人工智慧在藥物發現領域吸引了許多投資者對藥物開發的興趣。例如，根據德勤在2020年的數據，過去幾年，中國一直是美國生物科技公司的主要投資者。這些投資在2019年顯著增加，達到對美國生物科技和製藥公司的14億美元，而2018年僅為1.255億美元。此外，藥物開發公司面臨降低藥物價格的壓力，這是預計在預測期內推動人工智慧在藥物發現市場發展的另一個因素。
此外，人工智慧平台提供的眾多選擇，如數據挖掘、目標蛋白結構和客製化能力，肯定會增加製藥和生物科技產業對人工智慧的採用。在機器學習和深度學習的幫助下，這些進步使製藥公司能夠準確地識別藥物與高精確度的分子結合特性。例如，2018年，跨國製藥公司葛蘭素史克（GlaxoSmithKline plc）向基因檢測公司“23 and Me”投資了3億美元。這項交易幫助該公司獲得了資料庫的訪問權限，以便該公司能夠生成關於基因和疾病之間關係的具體資訊，進而幫助該公司開發針對罕見疾病的新藥，這是推動全球人工智慧在藥物發現市場成長的主要因素。
此外，開發對抗Covid-19的藥物是全球首要任務，需要各社群共同努力，對抗感染的蔓延。例如，在2020年4月27日，麻省理工學院（MIT）中具有機器學習和生命科學背景的研究人員正在合作，共享數據集和工具，以開發機器學習方法來識別Covid-19的新療法。
2012-2020年全球人工智慧在藥物發現領域的資金投入（百萬美元）
IBM Corporation、Microsoft、Google、NVIDIA Corporation、Atomwise, Inc.、Insilico Medicine、BIOAGE、BenevolentAI、Numerate和NuMedii是在全球人工智慧藥物發現市場上運營的一些主要參與者。這些參與者進行了多次併購以及合作，以向客戶提供高科技和創新產品。
報告中呈現的洞見
“在技術方面，機器學習領域佔據主要份額”
根據技術，市場分為機器學習和其他技術。機器學習領域在2020年佔據了市場的主導地位。由於無線技術、小型化和計算能力的進步與機器學習架構的使用正在推動更精細和強大的人工智慧工具的發展。
“在元件方面，軟體領域預計在分析期間以最高的複合年增長率（CAGR）增長”
根據元件，市場分為軟體和服務。軟體領域在2020年佔據了主要的收入份額。由於使用軟體的公司成本較低，並且以較低的失敗率縮短了藥物上市的時間。
“在藥物類型方面，小分子領域預計在分析期間以最高的複合年增長率（CAGR）增長”
根據藥物類型，市場分為小分子和大分子。小分子領域在2020年佔據了主要的收入份額。由於小尺寸使它們更容易在胃腸道中攝取，活性物質立即被吸收到血液中並且可以到達身體的任何部位，因此預計該領域在未來幾年將出現顯著增長。
“在應用方面，藥物優化和再利用領域佔據主要份額”
根據應用，市場分為藥物優化和再利用、臨床前測試和其他。藥物優化和再利用領域在2020年佔據了主要的收入份額。由於人工智慧平台有助於識別現有藥物的替代應用，這可以幫助製藥公司擴大其產品範圍，並協助通過藥品再利用來生產替代療法。
“在治療領域方面，腫瘤學領域預計在分析期間以最高的複合年增長率（CAGR）增長”
根據治療領域，市場分為心血管疾病、傳染病、代謝疾病、神經退行性疾病、腫瘤學和其他。腫瘤學領域在2020年佔據了主要的收入份額。由於人工智慧在早期識別癌症方面發揮著重要作用。此外，癌症治療對於每位患者可能有所不同，並且個人化醫療已被證明是一種實際的替代方案。
“在最終用戶方面，製藥和生物科技公司領域佔據主要份額”
根據最終用戶，市場分為合約研究組織、製藥和生物科技公司、研究中心以及學術和政府機構。預計製藥和生物科技公司領域將出現有利可圖的增長。由於它們更傾向於與生物資訊學、計算工程、奈米技術和藥物基因體學方法整合到藥物發現過程中，這將導致藥物發現的下一個發展階段。
“北美是人工智慧藥物發現市場的最大市場之一”
為了更好地理解人工智慧藥物發現市場的市場動態，我們對全球不同地區進行了詳細分析，包括北美（美國、加拿大和北美其他地區）、歐洲（德國、法國、義大利、西班牙、英國和歐洲其他地區）、亞太地區（中國、日本、印度、澳大利亞和亞太地區其他地區）以及世界其他地區。北美是人工智慧藥物發現產業的主要市場，並且由於擁有主要公司和醫療保健基礎設施以及世界上最高的支出，因此在2020年產生了最大的收入。然而，在預測期內，歐洲地區也將以同樣的速度增長。
購買本報告的理由：
- 該研究包括經過授權的關鍵行業專家驗證的市場規模和預測分析
- 該報告快速回顧了整體產業績效
- 該報告深入分析了主要行業同行，主要關注關鍵業務財務、產品組合、擴張策略和最新發展
- 詳細檢驗了行業中存在的驅動因素、限制因素、關鍵趨勢和機遇
- 該研究全面涵蓋了跨不同細分市場的市場
- 對該行業進行深入的區域層級分析
客製化選項：
人工智慧藥物發現市場可以根據需求或任何其他市場細分進一步客製化。此外，UMI 瞭解您可能有自己的業務需求，因此請隨時與我們聯繫以獲取完全符合您需求的報告。
目錄
分析歷史市場、估計當前市場以及預測全球藥物發現人工智慧市場的未來市場，是創建和分析全球主要地區在藥物發現中採用人工智慧的三個主要步驟。進行了詳盡的二級研究，以收集歷史市場數據並估計當前市場規模。其次，為了驗證這些見解，考慮了無數的發現和假設。此外，還與藥物發現人工智慧產業價值鏈中的行業專家進行了詳盡的初級訪談。在通過初級訪談對市場數據進行假設和驗證之後，我們採用了自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。此後，採用市場細分和數據三角測量方法來估計和分析產業相關的細分市場和子細分市場的市場規模。詳細的方法如下所述：
歷史市場規模分析
步驟 1：深入研究二級來源：
進行了詳細的二級研究，通過公司內部來源（例如年度報告和財務報表、業績演示、新聞稿等）以及外部來源（包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可靠出版物）來獲取藥物發現中人工智慧的歷史市場規模。
步驟 2：市場細分：
在獲得藥物發現人工智慧市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的二級分析，以收集主要地區不同細分市場的歷史市場見解和份額。報告中包含的主要細分市場包括技術、組件、藥物類型、應用、治療領域和最終用戶。此外，還進行了國家/地區層面的分析，以評估每個地區藥物發現人工智慧的總體採用情況。
步驟 3：因素分析：
在獲得不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後，我們進行了詳細的因素分析，以估計藥物發現人工智慧的當前市場規模。此外，我們使用因變量和自變量進行了因素分析，例如罕見疾病的發病率不斷增加，以及通過降低臨床試驗失敗的風險來降低研發成本，這將推動對藥物發現人工智慧的需求。考慮到全球藥物發現人工智慧產業中的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布，我們對需求和供應方面的情況進行了徹底的分析。
當前市場規模估計與預測
當前市場規模：基於上述 3 個步驟的可行見解，我們得出了當前市場規模、藥物發現人工智慧市場中的主要參與者以及各細分市場的市場份額。所有必需的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二級方法確定，並通過初級訪談進行驗證。
估計與預測：為了進行市場估計和預測，我們為不同的因素分配了權重，包括驅動因素和趨勢、限制以及利益相關者可獲得的機會。在分析了這些因素後，我們應用了相關的預測技術，即自上而下/自下而上的方法，以得出到 2027 年左右的全球主要市場中不同細分市場和子細分市場的市場預測。用於估計市場規模的研究方法包括：
- 就價值（美元）而言的產業市場規模，以及人工智慧在國內主要市場的藥物發現中的採用率
- 市場細分和子細分的所有百分比份額、拆分和細分
- 藥物發現人工智慧市場中主要參與者，就其提供的服務而言。此外，這些參與者為在快速成長的市場中競爭而採用的成長策略
市場規模和份額驗證
初級研究：與主要地區的關鍵意見領袖 (KOL) 進行了深入訪談，包括高階主管（CXO/副總裁、銷售主管、行銷主管、營運主管和區域主管、國家主管等）。然後總結了初級研究結果，並進行統計分析以證明所提出的假設。初級研究的投入與二級研究結果合併，從而將信息轉化為可行的見解。
不同地區初級參與者的比例
市場工程
採用數據三角測量技術來完成整體市場估計，並得出藥物發現人工智慧市場各細分市場和子細分市場的精確統計數據。在研究了藥物發現人工智慧市場的技術、組件、藥物類型、應用、治療領域和最終用戶領域的各種參數和趨勢後，數據被分成幾個細分市場和子細分市場。
藥物發現人工智慧市場研究的主要目標
該研究精確指出了藥物發現人工智慧的當前和未來市場趨勢。投資者可以從研究中進行的定性和定量分析中獲得策略性見解，以作為其投資決定的基礎。確定了當前和未來的市場趨勢，以了解區域層面市場的整體吸引力，從而為產業參與者提供了一個利用未開發市場以獲得先發優勢的平台。研究的其他定量目標包括：
- 分析藥物發現人工智慧的當前和預測市場規模，就價值（美元）而言。此外，分析不同細分市場和子細分市場的當前和預測市場規模
- 研究中的細分市場包括技術、組件、藥物類型、應用、治療領域和最終用戶領域
- 定義和分析藥物發現人工智慧產業的監管框架
- 分析涉及各種中介機構的價值鏈，以及分析產業的客戶和競爭對手行為
- 分析主要地區藥物發現人工智慧市場的當前和預測市場規模
- 報告中研究的主要地區包括北美（美國和加拿大）、歐洲（德國、法國、義大利、西班牙和英國）、亞太地區（中國、日本、印度和澳大利亞）以及世界其他地區
- 藥物發現人工智慧市場的公司概況以及市場參與者為在快速成長的市場中維持成長而採用的成長策略
- 深入分析產業的區域層面
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