Marktaussichten:
Künstliche Intelligenz Im Drug Discovery Market lag 2023 über 1,72 Mrd. USD und wird voraussichtlich bis Ende des Jahres 2032 9,81 Mrd. USD übersteigen.
Base Year Value (2023)
USD 1.72 billion
19-23
x.x %
24-32
x.x %
CAGR (2024-2032)
21.4%
19-23
x.x %
24-32
x.x %
Forecast Year Value (2032)
USD 9.81 billion
19-23
x.x %
24-32
x.x %
Historical Data Period
2019-2023
Largest Region
North America
Forecast Period
2024-2032
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Marktdynamik:
Wachstumstreiber und Chancen:
Einer der größten Wachstumstreiber des Artificial Intelligence (KI) im Drogen-Entdeckungsmarkt ist die zunehmende Nachfrage nach personalisierter Medizin. Da sich die Gesundheitsversorgung auf individuellere Behandlungsoptionen verlagert, können KI-Technologien in der Lage sein, große Mengen an Patientendaten zu analysieren, um spezifische genetische und biochemische Faktoren zu identifizieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es Forschern und Pharmaunternehmen gezielte Therapien zu entwickeln, die auf die einzigartigen Bedürfnisse einzelner Patienten zugeschnitten sind, die Behandlungsergebnisse und die Effizienz in der Arzneimittelentwicklung deutlich zu verbessern.
Ein weiterer bedeutender Treiber ist der steigende Kostendruck auf die Pharmaindustrie. Traditionelle Drogenentdeckungsverfahren sind oft teuer und zeitaufwendig, was die Einführung innovativer Technologien erforderte. KI hilft dabei, den Forschungs- und Entwicklungsprozess zu optimieren, indem verschiedene Stadien automatisiert werden, von der Zielidentifikation bis hin zu klinischen Studien. Es kann Drogeninteraktionen und Wirksamkeit vorhersagen, wodurch die Zeit und Ressourcen reduziert werden müssen, um ein neues Medikament auf den Markt zu bringen. Diese Effizienz ist entscheidend für Unternehmen, die in einem sich schnell entwickelnden Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Die rasanten Fortschritte bei der maschinellen Lern- und Datenanalyse spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Förderung der KI im Drogenentdeckungsmarkt. Mit der Verfügbarkeit großer Datensätze aus genomischer Forschung und klinischen Studien können maschinelle Lernalgorithmen Muster identifizieren und Ergebnisse mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Diese Fortschritte ermöglichen eine effektivere Screening von Drogenanwärtern und beschleunigen die Entdeckung neuer therapeutischer Optionen. Da sich die Technologie weiter entwickelt, erscheint das Potenzial für KI, die Drogenentdeckung zu revolutionieren, grenzenlos.
Industrierückstände:
Trotz seines Wachstumspotenzials steht der Markt für künstliche Intelligenz in der Drogenentdeckung vor erheblichen Einschränkungen, insbesondere regulatorischen Herausforderungen. Die Integration von KI-Technologien in den Drogenentdeckungsprozess stellt Fragen zur Validierung von KI-generierten Erkenntnissen und der Notwendigkeit von Regulierungsbehörden zur Festlegung von Leitlinien. Im Hinblick auf die Wirksamkeit und Sicherheit der AI-gestützten Arzneimittelentwicklung ist eine strenge Kontrolle erforderlich, die die Zulassungsprozesse verlangsamen und Investitionen in AI-getriebene Lösungen innerhalb der Pharmaindustrie abbauen kann.
Eine weitere wichtige Einschränkung ist das Thema Datenschutz und Sicherheit. Die Verwendung von AI in der Drogenentdeckung erfordert oft Zugang zu sensiblen Patientendaten, was Bedenken hinsichtlich der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und HIPAA aufwirft. Pharmaunternehmen müssen komplexe rechtliche Rahmenbedingungen nutzen, um sicherzustellen, dass Patientendaten sicher und ethisch behandelt werden. Verstöße oder Verstöße können zu erheblichen finanziellen Strafen und Schäden an der Unternehmensreputation führen und Unternehmen davor warnen, KI-Technologien in ihren Drogenentwicklungsprozessen vollständig zu übernehmen.
Regionale Prognose:
Largest Region
North America
56% Market Share in 2023
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Nordamerika
Der nordamerikanische Markt für KI bei der Drogenentdeckung wird von den Vereinigten Staaten dominiert, die eine bedeutende Anzahl von Biotech-Unternehmen und Forschungseinrichtungen beherbergt, die zunehmend KI-Technologien annehmen. Die umfangreiche Investition in Gesundheits- und Pharmaunternehmen, verbunden mit einer robusten digitalen Infrastruktur, unterstützt die KI-Integration in Drogenentwicklungsprozesse. Auch in diesem Markt tritt Kanada als Schlüsselakteur auf, mit seinem starken Fokus auf Innovation und Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie. Die Region zeichnet sich durch zahlreiche Partnerschaften und Förderinitiativen aus, die darauf abzielen, die KI-getriebenen Forschungsmöglichkeiten zu verbessern.
Asia Pacific
Asien-Pazifik, vor allem China, Japan und Südkorea, zeigt ein rasches Wachstum in der KI auf dem Markt für Drogenentdeckungen. China investiert beträchtlich in die KI-Technologie, mit staatlicher Unterstützung für Biotech-Entwicklungen und einem großen Datenpool für die Ausbildung von KI-Systemen. Japan nutzt seine fortschrittliche Technologie-Infrastruktur und Forschung Exzellenz und konzentriert sich auf die Anwendung von AI für personalisierte Medizin und effiziente Drogenentwicklung. Südkorea entwickelt seine KI-Fähigkeiten durch strategische Initiativen und Zusammenarbeit zwischen Technologieunternehmen und Pharmaunternehmen und treibt Innovationen in der Drogenentdeckung voran.
Europa
In Europa vereinen Länder wie das Vereinigte Königreich, Deutschland und Frankreich aktiv KI bei der Drogenentdeckung. Das Vereinigte Königreich ist ein Hub für die pharmazeutische Forschung und verfügt über ein lebendiges Start-up-Ökosystem, das Innovationen in KI-Anwendungen fördert. Deutschland betont Exzellenz der Forschung und technologische Entwicklung, mit erheblichen Investitionen in KI zur Verbesserung der Drogenentwicklung Praktiken. Frankreich positioniert sich auch als Schlüsselakteur in diesem Bereich und konzentriert sich auf kollaborative Forschungs- und Entwicklungsprojekte, die KI integrieren, um die Effizienz und Wirksamkeit der Drogenentdeckung zu verbessern. Der europäische Markt zeichnet sich durch starke regulatorische Rahmenbedingungen aus, die die ethische Anwendung von KI-Technologien im Gesundheitswesen unterstützen.
Report Coverage & Deliverables
Historical Statistics
Growth Forecasts
Latest Trends & Innovations
Market Segmentation
Regional Opportunities
Competitive Landscape
Segmentierungsanalyse:
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In Bezug auf die Segmentierung wird der globale künstliche Intelligenz In Drug Discovery-Markt auf der Basis von künstlicher Intelligenz im Drug Discovery-Typ, Anwendung, Drogentyp, Angebot, Technologie), Endbenutzer analysiert
Typ
Die künstliche Intelligenz in der Drogenentdeckung Der Markt wird auf Basis des Typs, bestehend aus präklinischen und klinischen Tests, molekularer Screening, Target Identification, De Novo Drug Design und Drug Optimization, segmentiert. Präklinische und klinische Tests sind grundlegende Phasen, die AI verwenden, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit in der Drogenauswertung Prozesse zu verbessern. Molecule Screening verwendet KI-Algorithmen zur effizienten Identifizierung potenzieller Drogenanwärter und beschleunigt damit die Entdeckungszeitlinie. Ziel-Identifikationshebel KI, geeignete biologische Ziele für die Drogeninteraktion zu erkennen und die frühen Stadien der Drogenentwicklung zu lindern. De Novo Drug Design verwendet generative Modelle, um neue Verbindungen zu schaffen, während die Drug Optimization konzentriert sich auf die Raffinierung bestehender Arzneimittel-Kandidaten zur Verbesserung der Wirksamkeit und Sicherheitsprofile, so dass alle diese Typen entscheidend für die Förderung der Drogenentdeckung.
Anwendung
Der Markt wird durch Anwendung, einschließlich Neurologie, Infektionskrankheiten, Onkologie und andere, weiter kategorisiert. Neurologie ist ein schnell wachsendes Segment, da KI bei der Entwicklung von Therapien für komplexe neurodegenerative Erkrankungen hilft. Die Anwendung von Infektionskrankheiten hat mit dem globalen Fokus auf eine rasche Medikamentenentwicklung in Reaktion auf Ausbrüche gewonnen, wobei KI verwendet wird, um das Krankheitsverhalten und die Wirksamkeit der Behandlung vorherzusagen. Die Onkologie bleibt aufgrund der Bemühungen der Pharmaindustrie, gezielte Therapien zu entwickeln, ein bedeutender Schwerpunktbereich mit AI zur Entdeckung von Biomarkern und zur Schichtung von Patienten. Die Kategorie Andere umfasst Anwendungen in Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Stoffwechselstörungen und seltene Krankheiten, die die Vielseitigkeit von KI in verschiedenen therapeutischen Bereichen hervorheben.
Drogentyp
In Bezug auf den Drogentyp wird der AI-Drogenentdeckungsmarkt in kleine Moleküle und große Moleküle unterteilt. Kleine Moleküle bilden aufgrund ihres umfangreichen Einsatzes in traditionellen Therapeutika oft einen erheblichen Anteil und erleichtern die Modifizierung durch KI-Technologien. Das große Molekülsegment, einschließlich Biologik, zeigt einen Anstieg, da KI eine anspruchsvollere Modellierung komplexer makromolekularer Interaktionen ermöglicht und so den Weg für neue therapeutische Optionen ebnet. Diese Segmentierung unterstreicht die Anpassungsfähigkeit von KI im Catering an verschiedene Drogenmodalitäten und die Bewältigung verschiedener therapeutischer Bedürfnisse.
Angebot
Das Angebotssegment umfasst Software und Services. Software bildet das Rückgrat von KI-Anwendungen in der Drogenentdeckung und bietet Tools für Datenanalyse, Simulation und prädiktive Modellierung, die verschiedene Workflows optimieren. Das Segment Services umfasst Beratung, benutzerdefinierte Softwarelösungen und Datenmanagement, die für Organisationen unerlässlich sind, die KI-Fähigkeiten in ihre Drogenentwicklungsprozesse integrieren möchten. Das Wachstum sowohl in der Software als auch in der Dienstleistung spiegelt die zunehmende Abhängigkeit von KI-Technologien wider, um die Effizienz und Produktivität in den Unternehmen der Drogenentdeckung zu erhöhen.
Technologie
Die Analyse des Technologiesegments umfasst Machine Learning, Natural Language Processing und andere. Machine Learning entsteht als dominante Technologie, weit verbreitet für datengesteuerte Erkenntnisse und prognostizierende Analytik in der Drogenentdeckung. Die Natural Language Processing spielt eine zentrale Rolle bei der Verarbeitung von umfangreichen Mengen an wissenschaftlichen Literatur- und klinischen Studiendaten, die eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen. Die Kategorie Andere umfasst Technologien wie Deep Learning Algorithmen und rechnerische Chemie-Methoden, die alle zur Verbesserung der Genauigkeit und Innovation in der Drogen-Entdeckungslandschaft beitragen und die vielfältigen technologischen Ansätze in KI-Lösungen integrieren.
Benutzer
Die Endbenutzer-Segmentation umfasst Pharmaunternehmen, Biotechnologieunternehmen, akademische und Forschungseinrichtungen und Contract Research Organizations (CROs). Pharma- und Biotechnologie-Unternehmen stellen den größten Anteil dar und nutzen AI, um ihre Arzneimittelentwicklungspipeline zu optimieren und die RandD-Wirkung zu verbessern. Wissenschaftliche und Forschungseinrichtungen nutzen KI für explorative Studien und kollaborative Projekte, die zu wissenschaftlichen Fortschritten beitragen. CROs übernehmen zunehmend KI-Technologien, um spezialisierte Dienstleistungen für Pharma- und Biotech-Unternehmen zu erbringen, die darauf abzielen, ausgelagerte Drogenentwicklungsprozesse zu optimieren. Diese Segmentierung unterstreicht die breite Anwendbarkeit von KI auf verschiedene Akteure im Drogendetektions-Ökosystem, die Innovation und Effizienz vorantreiben.
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Wettbewerbslandschaft:
Die Wettbewerbslandschaft im künstlichen Intelligenz (KI) im Drug Discovery Market zeichnet sich durch rasante technologische Fortschritte und zunehmende Investitionen in Forschung und Entwicklung aus. Unternehmen nutzen KI-Algorithmen und Machine Learning-Techniken, um Drogen-Entdeckungsprozesse zu verbessern, wodurch Zeit und Kosten im Zusammenhang mit traditionellen Methoden reduziert werden. Der Markt ist Zeuge von Einträgen von etablierten Pharma-Giganten und innovativen Startups, die alle für einen Wettbewerbsvorteil. Kooperationen zwischen akademischen Institutionen und Technologieunternehmen sind auch auf dem Aufstieg, dem Fahren von Innovation und dem Ausbau der potenziellen Anwendungen von KI auf dem Gebiet. Da die Nachfrage nach effizienten Drogenentdeckungsprozessen weiter wächst, konzentrieren sich Organisationen auf strategische Partnerschaften und Fusionen, um ihre Fähigkeiten und Marktpräsenz zu stärken.
Top Market Players
ANHANG IBM
2. Google DeepMind
3. Atomwaffen
4. BenevolentAI
5. Insilico Medizin
6. Recursion Pharmazeutika
7. Exscientia
8. Schrödinger
ANHANG Numeris
10. GNS Gesundheit
Kapitel 1. Methodik
- Marktdefinition
- Studienaufnahmen
- Markt
- Segment
- Gedeckte Regionen
- Basisschätzungen
- Wettervorhersage Berechnungen
- Datenquellen
Kapitel 2. Zusammenfassung
Kapitel 3. Künstlich Intelligence Ai In Drug Discovery Market Einblicke
- Marktübersicht
- Markttreiber und Chancen
- Marktrückstände & Herausforderungen
- Regulatorische Landschaft
- Analyse des Ökosystems
- Technologie und Innovation Ausblick
- Schlüsselentwicklungen der Industrie
- Partnerschaft
- Fusion/Anforderung
- Investitionen
- Produktstart
- Analyse der Lieferkette
- Porters fünf Kräfte Analyse
- Bedrohung der Neuzugänge
- Bedrohung der Substituenten
- Industrie Rivalitäten
- Verhandlungskraft der Lieferanten
- Verhandlungskraft der Käufer
- COVID-19 Wirkung
- PEST-Analyse
- Politische Landschaft
- Wirtschaftslandschaft
- Soziale Landschaft
- Technologie Landschaft
- Rechtslandschaft
- Umweltlandschaft
- Wettbewerbslandschaft
- Einleitung
- Unternehmen Markt Anteil
- Competitive Positioning Matrix
Kapitel 4. Künstlich Intelligence Ai In Drug Discovery Market Statistiken, nach Segmenten
- Wichtigste Trends
- Marktschätzungen und Prognosen
*Segmentliste gemäß dem Berichtsumfang/Anforderungen
Kapitel 5. Künstlich Intelligence Ai In Drug Discovery Market Statistiken, nach Region
- Wichtigste Trends
- Einleitung
- Rezessionswirkung
- Marktschätzungen und Prognosen
- Regionaler Geltungsbereich
- Nordamerika
- Vereinigte Staaten
- Kanada
- Mexiko
- Europa
- Deutschland
- Vereinigtes Königreich
- Frankreich
- Italien
- Spanien
- Rest Europas
- Asia Pacific
- China
- Japan
- Südkorea
- Singapur
- Indien
- Australien
- Rest von APAC
- Lateinamerika
- Argentinien
- Brasilien
- Rest Südamerikas
- Naher Osten und Afrika
*List nicht erschöpfend
Kapitel 6. Firmendaten
- Unternehmensübersicht
- Finanzen
- Produktangebote
- Strategisches Mapping
- Partnerschaft
- Fusion/Anforderung
- Investitionen
- Produktstart
- Aktuelle Entwicklung
- Regionale Dominanz
- SWOT Analyse
*Firmenliste gemäß dem Berichtsumfang/Anforderungen