人工智能在藥物發現領域為醫療保健產業帶來了巨大的機會。人工智能的應用減少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。人工智能在藥物發現領域正引起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，對美國生物科技和藥品公司的投資額達到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能在藥物發現市場發展的另一個因素。
此外，人工智能平台提供的眾多選擇，如數據挖掘、目標蛋白質結構和客製化能力，肯定會增加製藥和生物科技產業對人工智能的採用。機器學習和深度學習的這些進步使製藥公司能夠精確地識別藥物與分子的結合特性，且具有很高的準確性。例如，在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存取權，以便該公司能夠產生關於基因與疾病之間關係的具體信息，進而幫助該公司開發罕見疾病的新藥，這是全球人工智能在藥物發現市場不斷增長的一個主要因素。
此外，開發對抗 Covid-19 的藥物是全球的優先事項，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）具備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 的新型療法。
2012-2020 年全球人工智能在藥物發現領域的融資（百萬美元）
IBM Corporation、Microsoft、Google、NVIDIA Corporation、Atomwise, Inc.、Insilico Medicine、BIOAGE、BenevolentAI、Numerate 和 NuMedii 是在全球人工智能在藥物發現市場中運營的一些知名企業。這些企業已進行了多項併購以及合作夥伴關係，以向客戶提供高科技和創新產品。
報告中呈現的見解
“在技術方面，機器學習領域佔據了主要份額”
根據技術，市場分為機器學習和其他技術。 2020年，機器學習領域在市場上佔據主導地位。由於無線技術、微型化和計算能力的進步以及機器學習架構的使用，推動了更精細、更強大的人工智能工具的開發。
“在組件方面，預計軟體領域在分析期間將以最高的複合年增長率增長”
根據組件，市場分為軟體和服務。 2020年，軟體領域佔據了主要的收入部分。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，預計小分子領域在分析期間將以最高的複合年增長率增長”
根據藥物類型，市場分為小分子和大分子。 2020年，小分子領域佔據了主要的收入部分。預計該領域在未來幾年將出現顯著增長，因為它們的尺寸較小，更容易在胃腸道中攝入，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。
“在應用方面，藥物優化和再利用領域佔據了主要份額”
根據應用，市場分為藥物優化和再利用、臨床前測試和其他。 2020年，藥物優化和再利用領域佔據了主要的收入部分。由於人工智能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系列，並有助於通過在藥品中再利用來生產替代療法。
“在治療領域方面，預計腫瘤學領域在分析期間將以最高的複合年增長率增長”
根據治療領域，市場分為心血管疾病、傳染病、代謝疾病、神經退化性疾病、腫瘤學和其他。 2020年，腫瘤學領域佔據了主要的收入部分。由於人工智能在癌症的早期識別中起著重要作用。此外，每位患者的癌症治療方法可能有所不同，並且已被證明個性化醫療是一種實際的替代方法。
“在終端用戶方面，製藥和生物技術公司領域佔據了主要份額”
根據終端用戶，市場分為合約研究組織、製藥和生物技術公司以及研究中心和學術和政府機構。預計製藥和生物技術公司領域將出現可觀的增長。由於它們更傾向於與生物信息學、計算工程、奈米技術和藥物基因組學方法相結合，應用於藥物發現過程中，這將引領藥物發現進入下一個發展階段。
“北美是人工智能在藥物發現市場中最大的市場之一”
為了更好地了解人工智能在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的分析，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）、世界其他地區。北美是人工智能在藥物發現產業的主要市場，並且在 2020 年創造了最高的收入，這歸功於主要公司的存在以及醫療保健基礎設施，其支出是世界上最高的。但是，歐洲地區在預測期內也將以相同的速度增長。
購買此報告的理由：
- 該研究包括經過驗證的、經過驗證的主要行業專家的市場規模和預測分析
- 該報告概述了整個行業績效的一覽
- 該報告深入分析了主要的行業同行，主要關注於關鍵的商業財務、產品組合、擴張策略和最新發展
- 詳細研究了行業中存在的驅動因素、限制、主要趨勢和機遇
- 該研究全面涵蓋了不同細分市場的市場
- 對行業進行深入的區域層面分析
客製化選項：
人工智能在藥物發現市場可以根據要求或任何其他市場區隔進一步客製化。除此之外，UMI 了解您可能會有自己的業務需求，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開發市場中人工智慧的未來市場是創建和分析全球主要地區採用藥物開發中人工智慧的三個主要步驟。進行了詳盡的二次研究以收集歷史市場數據並估計當前的市場規模。其次，為了驗證這些見解，考慮了大量的調查結果和假設。此外，還對藥物開發產業價值鏈中的行業專家進行了詳盡的一手採訪。在通過初步訪談對市場數據進行假設和驗證後，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，採用市場細分和資料三角測量方法來估計和分析產業所屬的細分市場和子細分市場的市場規模。詳細的方法如下：
歷史市場規模分析
步驟 1：深入研究二手資料來源：
進行了詳細的二次研究，以通過公司內部來源獲取藥物開發中人工智慧的歷史市場規模，例如年報和財務報表、業績演示、新聞稿等，以及 包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手的出版物、行業報告、第三方資料庫和其他可靠出版物。
步驟 2：市場細分：
在獲取了藥物開發市場中人工智慧的歷史市場規模之後，我們進行了詳細的二次分析，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是技術、組件、藥物類型、應用、治療領域和終端用戶。此外，還進行了國家級分析，以評估人工智慧在每個地區的藥物開發中的整體採用情況。
步驟 3：因素分析：
在獲取了不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模之後，我們進行了詳細的因素分析以估計當前藥物開發中人工智慧的市場規模。此外，我們使用因變數和自變數（例如罕見疾病發生率增加以及降低臨床試驗失敗風險以降低研發活動成本）進行了因素分析，這將提高對藥物開發中人工智慧的需求。考慮到全球藥物開發行業中的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布，對供需情況進行了徹底分析。
目前市場規模估計與預測
目前市場規模：根據上述 3 個步驟的可行性見解，我們得出了目前的市場規模、人工智慧在藥物開發市場中的主要參與者，以及各個區隔市場的份額。所有所需的百分比份額分割和市場細分均使用上述輔助方法確定，並通過主要訪談進行驗證。
估計與預測：對於市場估計和預測，我們為不同的因素分配了權重，包括驅動因素和趨勢、限制因素以及利益相關者可用的機會。在分析了這些因素之後，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 2027 年左右全球主要市場不同區隔和子區隔的市場預測。用於估計市場規模的研究方法包括：
- 行業的市場規模，以價值（美元）和人工智慧在主要市場國內的採用率來衡量
- 所有市場區隔和子區隔的百分比份額、分割和細分
- 人工智慧在藥物開發市場中的主要參與者，以其提供的服務來衡量。此外，這些參與者為在快速增長的市場中競爭而採用的增長策略
市場規模和份額驗證
主要研究： 與主要地區的主要意見領袖 (KOL) 進行了深入訪談，包括高階主管 (CXO/VP、銷售主管、行銷主管、營運主管和地區主管、國家主管等)。然後，對主要研究結果進行了匯總，並進行了統計分析以證明所提出的假設。主要研究的輸入與輔助研究結果相結合，從而將資訊轉化為可行的見解。
不同地區主要參與者的分佈
市場工程
採用資料三角測量技術以完成整體市場估計，並得出人工智慧在藥物開發市場每個區隔和子區隔的精確統計數字。在研究了技術、元件、藥物類型、應用、治療領域和人工智慧在藥物開發市場的最終使用者等各個參數和趨勢後，資料被分割成幾個區隔和子區隔。
人工智慧在藥物開發市場研究的主要目標
研究中指出了人工智慧在藥物開發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戰略見解，以作為其投資決策的依據。當前和未來的市場趨勢決定了市場在區域層面的整體吸引力，為行業參與者提供了一個平台，可以利用未開發的市場，以獲得先發優勢。研究的其他定量目標包括：
- 按價值（美元）分析人工智慧在藥物開發的當前和預測市場規模。此外，分析不同區隔和子區隔的當前和預測市場規模
- 研究中的區隔包括技術、元件、藥物類型、應用、治療領域和最終使用者
- 定義和分析人工智慧在藥物開發行業的監管框架
- 分析涉及各種中介機構的價值鏈，以及分析行業的客戶和競爭對手行為
- 分析主要地區人工智慧在藥物開發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
- 人工智慧在藥物開發市場的公司概況以及市場參與者為在快速增長的市場中保持競爭力而採用的增長策略
- 行業的深入區域級別分析
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