Dimensione e quota del mercato dell’intelligenza artificiale (AI) nella scoperta di farmaci, per tipo (test preclinici e clinici, screening molecolare, identificazione degli obiettivi, progettazione di farmaci de novo e ottimizzazione dei farmaci), applicazione (neurologia, malattie infettive, oncologia, altri), tipo di farmaco (Piccole molecole, Grandi molecole), Offerta (Software, Servizi), Tecnologia), Utente finale), Previsioni regionali, Operatori del settore, Rapporto sulle statistiche di crescita 2024-2032

Prospettive di mercato:

Il mercato dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci ha superato 1,72 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che supererà i 9,81 miliardi di dollari entro la fine del 2032, registrando un CAGR di oltre il 21,4% tra il 2024 e il 2032.

• Base Year Value (2023): USD 1.72 billion
• CAGR (2024-2032): 21.4%
• Forecast Year Value (2032): USD 9.81 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

Dinamiche di mercato:

Driver di crescita e opportunità:

Uno dei principali fattori di crescita nel mercato dell’intelligenza artificiale (AI) nella scoperta di farmaci è la crescente domanda di medicina personalizzata. Man mano che l’assistenza sanitaria si sposta verso opzioni terapeutiche più personalizzate, le tecnologie di intelligenza artificiale sono in grado di analizzare grandi quantità di dati dei pazienti per identificare specifici fattori genetici e biochimici. Questa capacità consente ai ricercatori e alle aziende farmaceutiche di sviluppare terapie mirate adattate alle esigenze specifiche dei singoli pazienti, migliorando significativamente i risultati del trattamento e l’efficienza nello sviluppo dei farmaci.

Un altro fattore determinante è la crescente pressione dei costi sull’industria farmaceutica. I tradizionali processi di scoperta dei farmaci sono spesso costosi e richiedono molto tempo, il che ha reso necessaria l’adozione di tecnologie innovative. L’intelligenza artificiale aiuta a semplificare il processo di ricerca e sviluppo automatizzando le varie fasi, dall’identificazione del target agli studi clinici. Può prevedere le interazioni e l’efficacia dei farmaci, riducendo così il tempo e le risorse necessarie per immettere un nuovo farmaco sul mercato. Questa efficienza è vitale per le aziende che desiderano rimanere competitive in un mercato in rapida evoluzione.

Anche i rapidi progressi nell’apprendimento automatico e nell’analisi dei dati svolgono un ruolo fondamentale nel potenziare l’intelligenza artificiale nel mercato della scoperta di farmaci. Con la disponibilità di grandi set di dati provenienti dalla ricerca genomica e dagli studi clinici, gli algoritmi di apprendimento automatico possono identificare modelli e prevedere i risultati con elevata precisione. Questi progressi consentono uno screening più efficace dei farmaci candidati e accelerano la scoperta di nuove opzioni terapeutiche. Poiché la tecnologia continua ad evolversi, il potenziale dell’intelligenza artificiale di rivoluzionare la scoperta dei farmaci sembra illimitato.

Restrizioni del settore:

Nonostante il suo potenziale di crescita, il mercato dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci deve affrontare notevoli restrizioni, in particolare sfide normative. L’integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale nel processo di scoperta dei farmaci solleva interrogativi riguardanti la convalida delle informazioni generate dall’intelligenza artificiale e la necessità che gli organismi di regolamentazione stabiliscano linee guida. Le preoccupazioni sull’efficacia e sulla sicurezza dello sviluppo farmaceutico assistito dall’intelligenza artificiale richiedono un controllo rigoroso, che può rallentare i processi di approvazione e scoraggiare gli investimenti in soluzioni basate sull’intelligenza artificiale all’interno dell’industria farmaceutica.

Un altro limite fondamentale è la questione della privacy e della sicurezza dei dati. L’uso dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci spesso richiede l’accesso a dati sensibili dei pazienti, il che solleva preoccupazioni sulla conformità alle normative sulla protezione dei dati come GDPR e HIPAA. Le aziende farmaceutiche devono affrontare quadri giuridici complessi per garantire che i dati dei pazienti siano gestiti in modo sicuro ed etico. Eventuali violazioni o infrazioni possono portare a sanzioni finanziarie significative e danni alla reputazione aziendale, rendendo le aziende diffidenti nell’adottare pienamente le tecnologie di intelligenza artificiale nei loro processi di sviluppo di farmaci.

Previsioni regionali:

America del Nord

Il mercato nordamericano dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci è dominato dagli Stati Uniti, che ospitano un numero significativo di aziende biotecnologiche e istituti di ricerca che adottano sempre più tecnologie di intelligenza artificiale. Gli ingenti investimenti nel settore sanitario e farmaceutico, insieme a una solida infrastruttura digitale, supportano l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi di sviluppo dei farmaci. Anche il Canada sta emergendo come attore chiave in questo mercato, con la sua forte attenzione all’innovazione e alla collaborazione tra il mondo accademico e l’industria. La regione è caratterizzata da numerosi partenariati e iniziative di finanziamento volte a migliorare le capacità di ricerca basate sull’intelligenza artificiale.

Asia Pacifico

L’Asia del Pacifico, in particolare Cina, Giappone e Corea del Sud, sta assistendo a una rapida crescita del mercato dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci. La Cina sta facendo investimenti sostanziali nella tecnologia dell’intelligenza artificiale, con il sostegno del governo per i progressi biotecnologici e un ampio pool di dati per la formazione dei sistemi di intelligenza artificiale. Il Giappone sta sfruttando la sua infrastruttura tecnologica avanzata e l’eccellenza della ricerca, concentrandosi sull’applicazione dell’intelligenza artificiale per la medicina personalizzata e lo sviluppo efficiente di farmaci. La Corea del Sud sta sviluppando le proprie capacità di intelligenza artificiale attraverso iniziative strategiche e collaborazione tra aziende tecnologiche e aziende farmaceutiche, guidando l’innovazione nella scoperta di farmaci.

Europa

In Europa, paesi come Regno Unito, Germania e Francia stanno adottando attivamente l’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci. Il Regno Unito è un hub per la ricerca farmaceutica e dispone di un vivace ecosistema di start-up, che promuove l’innovazione nelle applicazioni di intelligenza artificiale. La Germania pone l’accento sull’eccellenza della ricerca e sul progresso tecnologico, con investimenti significativi nell’intelligenza artificiale per migliorare le pratiche di sviluppo dei farmaci. Anche la Francia si sta posizionando come attore chiave in questo settore, concentrandosi su progetti collaborativi di ricerca e sviluppo che integrino l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza e l’efficacia della scoperta di farmaci. Il mercato europeo è caratterizzato da solidi quadri normativi che supportano l’applicazione etica delle tecnologie di intelligenza artificiale nel settore sanitario.

Analisi della segmentazione:

In termini di segmentazione, il mercato globale dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci viene analizzato sulla base di tipo di intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci, applicazione, tipo di farmaco, offerta, tecnologia), utente finale).

Tipo

Il mercato dell’intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci è segmentato in base alla tipologia, comprendente test preclinici e clinici, screening molecolare, identificazione del target, progettazione di farmaci de novo e ottimizzazione dei farmaci. I test preclinici e clinici sono fasi fondamentali che utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza e la velocità dei processi di valutazione dei farmaci. Lo screening molecolare utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per l’identificazione efficiente di potenziali candidati farmacologici, accelerando così i tempi di scoperta. L'identificazione del target sfrutta l'intelligenza artificiale per riconoscere bersagli biologici idonei per l'interazione farmacologica, semplificando le prime fasi dello sviluppo del farmaco. De Novo Drug Design utilizza modelli generativi per creare nuovi composti, mentre Drug Optimization si concentra sul perfezionamento dei candidati farmaci esistenti per migliorare i profili di efficacia e sicurezza, rendendo tutti questi tipi cruciali per il progresso della scoperta di farmaci.

Applicazione

Il mercato è ulteriormente classificato in base all’applicazione, tra cui neurologia, malattie infettive, oncologia e altri. La neurologia è un segmento in rapida crescita poiché l’intelligenza artificiale aiuta nello sviluppo di terapie per malattie neurodegenerative complesse. L’applicazione delle malattie infettive ha acquisito importanza con l’attenzione globale al rapido sviluppo di farmaci in risposta alle epidemie, utilizzando l’intelligenza artificiale per prevedere il comportamento degli agenti patogeni e l’efficacia del trattamento. L’oncologia rimane un’area di interesse significativa grazie agli sforzi dell’industria farmaceutica per sviluppare terapie mirate, utilizzando l’intelligenza artificiale per la scoperta di biomarcatori e la stratificazione dei pazienti. La categoria Altri comprende applicazioni nelle malattie cardiovascolari, nei disturbi metabolici e nelle malattie rare, evidenziando la versatilità dell’IA in vari ambiti terapeutici.

Tipo di farmaco

In termini di tipo di farmaco, il mercato della scoperta di farmaci basati sull’intelligenza artificiale è suddiviso in piccole molecole e grandi molecole. Le piccole molecole spesso costituiscono una quota significativa grazie al loro ampio utilizzo nelle terapie tradizionali e alla facilità di modifica facilitata dalle tecnologie di intelligenza artificiale. Il segmento delle grandi molecole, compresi i prodotti biologici, sta assistendo a un’impennata poiché l’intelligenza artificiale consente una modellizzazione più sofisticata di complesse interazioni macromolecolari, aprendo così la strada a nuove opzioni terapeutiche. Questa segmentazione sottolinea l’adattabilità dell’intelligenza artificiale nel soddisfare diverse modalità farmacologiche e nel rispondere a varie esigenze terapeutiche.

Offerta

Il segmento Offerta comprende Software e Servizi. Il software costituisce la spina dorsale delle applicazioni di intelligenza artificiale nella scoperta di farmaci, fornendo strumenti per l'analisi dei dati, la simulazione e la modellazione predittiva che semplificano vari flussi di lavoro. Il segmento Servizi comprende consulenza, soluzioni software personalizzate e gestione dei dati, essenziali per le organizzazioni che cercano di integrare le capacità di intelligenza artificiale nei propri processi di sviluppo di farmaci. La crescita sia del software che dei servizi riflette la crescente dipendenza dalle tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza e la produttività nelle attività di scoperta di farmaci.

Tecnologia

Analizzando il segmento Tecnologia, il mercato comprende Apprendimento automatico, Elaborazione del linguaggio naturale e Altri. Il machine learning emerge come una tecnologia dominante, ampiamente utilizzata per approfondimenti basati sui dati e analisi predittive nella scoperta di farmaci. L’elaborazione del linguaggio naturale svolge un ruolo fondamentale nell’elaborazione di grandi quantità di letteratura scientifica e dati di studi clinici, facilitando un processo decisionale informato. La categoria Altri comprende tecnologie come algoritmi di deep learning e metodi di chimica computazionale, che contribuiscono tutti a migliorare l’accuratezza e l’innovazione nel panorama della scoperta di farmaci, mostrando i diversi approcci tecnologici integrati nelle soluzioni di intelligenza artificiale.

Utente finale

La segmentazione degli utenti finali comprende aziende farmaceutiche, aziende di biotecnologia, istituti accademici e di ricerca e organizzazioni di ricerca a contratto (CRO). Le aziende farmaceutiche e biotecnologiche rappresentano la quota maggiore e sfruttano l’intelligenza artificiale per ottimizzare i propri processi di sviluppo di farmaci e migliorare l’efficacia della ricerca e sviluppo. Gli istituti accademici e di ricerca utilizzano l’intelligenza artificiale per studi esplorativi e progetti collaborativi, contribuendo al progresso scientifico. Le CRO adottano sempre più tecnologie di intelligenza artificiale per fornire servizi specializzati alle aziende farmaceutiche e biotecnologiche, con l’obiettivo di semplificare i processi di sviluppo di farmaci in outsourcing. Questa segmentazione evidenzia l’ampia applicabilità dell’intelligenza artificiale tra le varie parti interessate nell’ecosistema della scoperta dei farmaci, favorendo l’innovazione e l’efficienza.

Panorama competitivo:

Il panorama competitivo nel mercato dell’intelligenza artificiale (AI) nella scoperta di farmaci è caratterizzato da rapidi progressi tecnologici e crescenti investimenti in ricerca e sviluppo. Le aziende stanno sfruttando algoritmi di intelligenza artificiale e tecniche di apprendimento automatico per migliorare i processi di scoperta dei farmaci, riducendo così tempi e costi associati alle metodologie tradizionali. Il mercato sta assistendo all’ingresso di giganti farmaceutici affermati e di startup innovative, tutti in lizza per un vantaggio competitivo. Sono in aumento anche le collaborazioni tra istituzioni accademiche e aziende tecnologiche, stimolando l’innovazione ed espandendo le potenziali applicazioni dell’IA nel settore. Poiché la domanda di processi efficienti per la scoperta di farmaci continua a crescere, le organizzazioni si stanno concentrando su partnership strategiche e fusioni per rafforzare le proprie capacità e presenza sul mercato.

I migliori attori del mercato

1.IBM

2. Google DeepMind

3. Atomicamente

4. IA benevola

5. Medicina interna

6. Prodotti farmaceutici ricorsivi

7. Exscientia

8. Schrödinger

9. Numerare

10. GNS Sanità

Table of Contents (ToC)

Capitolo 1. Metodologia

• Definizione del mercato
• Assunzioni di studio
• Ambito di mercato
  • Segmentazione
  • Regioni coperte
  • Stime di base
  • Calcoli di previsione
• Fonti di dati
  • Primario
  • Secondario

Capitolo 2. Sommario esecutivo

Capitolo 3. Intelligenza artificiale (AI) nel mercato della scoperta di farmaci Insights

• Panoramica del mercato
• Driver di mercato e opportunità
• Titoli di mercato & Sfide
• Paesaggio regolamentare
• Analisi dell'ecosistema
• Tecnologia e innovazione Outlook
• Sviluppo dell'industria chiave
  • Partenariato
  • Fusione/Acquisizione
  • Investimenti
  • Lancio del prodotto
• Analisi della catena di fornitura
• Analisi delle Cinque Forze di Porter
  • Minaccia di Nuovi Entranti
  • Minaccia di sostituti
  • Rivallazione dell'industria
  • Bargaining Potere di Fornitori
  • Bargaining Power of Buyers
• COVID-19 Impatto
• Analisi dei PEST
  • Paesaggio politico
  • Paesaggio economico
  • Paesaggio sociale
  • Tecnologia Paesaggio
  • Paesaggio legale
  • Paesaggio ambientale
• Paesaggio competitivo
  • Introduzione
  • Mercato aziendale Condividi
  • Matrice di posizionamento competitiva

Capitolo 4. Intelligenza artificiale (AI) nel mercato della scoperta di farmaci Statistiche, di Segments

• Tendenze chiave
• Stime e previsioni di mercato
  • Tabella
  • Grafico

*Segment list secondo il campo di applicazione della relazione/requisiti

Capitolo 5. Intelligenza artificiale (AI) nel mercato della scoperta di farmaci Statistiche, per Regione

• Tendenze chiave
  • Introduzione
  • Impatto di recessione
• Stime e previsioni di mercato
  • Tabella
  • Grafico
• Ambito regionale
  • Nord America
    • Stati Uniti
    • Canada
    • Messico
  • Europa
    • Germania
    • Regno Unito
    • Francia
    • Italia
    • Spagna
    • Resto dell'Europa
  • Asia Pacifico
    • Cina
    • Giappone
    • Corea del Sud
    • Singapore
    • India
    • Australia
    • Resto dell'APAC
  • America latina
    • Argentina
    • Brasile
    • Resto del Sud America
  • Medio Oriente e Africa
    • GCC
    • Sudafrica
    • Resto della MEA

*List Non Esauriente

Capitolo 6. Dati aziendali

• Panoramica aziendale
• Finanziamenti
• Offerte di prodotto
• Mappatura strategica
  • Partenariato
  • Fusione/Acquisizione
  • Investimenti
  • Lancio del prodotto
• Sviluppo recente
• Dominanza regionale
• Analisi SWOT

* Elenco delle società secondo il campo di applicazione del rapporto / requisiti