Генеративный ИИ в размерах и доле рынка наук о жизни с помощью технологий (новая генерация молекул, проектирование белковой последовательности, проектирование синтетических генов, секвенирование одноклеточной РНК, увеличение данных для обучения модели), применение (Drug Discovery, биотехнология, медицинская диагностика, клинические испытания, точность и персонализированная медицина, мониторинг пациентов), региональный прогноз, отраслевые игроки, отчет о статистике роста 2024-2032)

Перспективы рынка:

Генеративный ИИ на рынке наук о жизни в 2023 году превысил 188,7 миллиона долларов США и, вероятно, достигнет 1,02 миллиарда долларов США к концу 2032 года, наблюдая около 20,7% CAGR между 2024 и 2032 годами.

• Base Year Value (2023): USD 188.7 million
• CAGR (2024-2032): 20.7%
• Forecast Year Value (2032): USD 1.02 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

Динамика рынка:

Драйверы роста и возможности:

Одним из ключевых факторов роста рынка генеративного ИИ в области наук о жизни является растущий спрос на персонализированную медицину. Поскольку здравоохранение становится более адаптированным к индивидуальным потребностям пациентов, генеративный ИИ может анализировать обширные наборы данных, включая геномную информацию и клиническую историю, для разработки персонализированных планов лечения и лекарственной терапии. Эта способность не только улучшает результаты лечения пациентов, но и ускоряет процесс открытия лекарств, что приводит к всплеску интереса и инвестиций в решения на основе ИИ в фармацевтической и биотехнологической отраслях.

Другим важным фактором является рост принятия решений на основе данных в науках о жизни. В отрасли наблюдается экспоненциальный рост доступности данных, чему способствуют цифровые технологии здравоохранения, электронные медицинские записи и устройства IoT. Генеративный ИИ использует это богатство информации для выявления моделей и генерации идей, которые ранее были недостижимы, что позволяет организациям оптимизировать процессы исследований и разработок, оптимизировать операции и повысить общую эффективность. Поскольку компании стремятся извлечь максимальную ценность из своих активов данных, внедрение генеративного ИИ, вероятно, ускорится.

Третьим основным драйвером роста является все большее внимание к перепрофилированию лекарств и эффективности разработки. Генеративный ИИ может значительно сократить время, необходимое для открытия лекарств, позволяя исследователям более эффективно выявлять потенциальных кандидатов и перепрофилировать существующие лекарства. Путем моделирования различных химических взаимодействий и прогнозирования биологических реакций генеративный ИИ ускоряет процесс идентификации свинца, в конечном итоге снижая стоимость и время выхода на рынок для новых методов лечения. Эта эффективность особенно важна для решения неотложных кризисов в области здравоохранения, таких как пандемии, где необходимы быстрые действия для разработки эффективных методов лечения.

Report Scope

Report Coverage	Details
Segments Covered	Generative AI in Life Sciences Technology, Application
Regions Covered	• North America (United States, Canada, Mexico) • Europe (Germany, United Kingdom, France, Italy, Spain, Rest of Europe) • Asia Pacific (China, Japan, South Korea, Singapore, India, Australia, Rest of APAC) • Latin America (Argentina, Brazil, Rest of South America) • Middle East & Africa (GCC, South Africa, Rest of MEA)
Company Profiled	IBM, AiCure LLC, MosaicML, NVIDIA, Insilico Medicine, Writer, HealthArk

Industry Restraints:

Несмотря на свой потенциал, рынок генеративного ИИ в области наук о жизни сталкивается со значительными ограничениями, одной из которых являются проблемы регулирования и соответствия, связанные с технологиями ИИ. Сектор наук о жизни в значительной степени регулируется, и интеграция генеративного ИИ в такие процессы, как разработка лекарств и уход за пациентами, должна соответствовать строгим стандартам безопасности и этики. Навигация по сложному нормативному ландшафту может быть трудоемкой и дорогостоящей, что потенциально препятствует внедрению и масштабируемости решений ИИ в отрасли.

Еще одним серьезным ограничением является вопрос конфиденциальности и безопасности данных. Использование ИИ в науках о жизни часто связано с обработкой конфиденциальных данных пациентов, что вызывает обеспокоенность по поводу нарушений конфиденциальности и соблюдения правил, таких как HIPAA и GDPR. Организации должны вкладывать значительные средства в меры защиты данных для обеспечения соблюдения и поддержания доверия пациентов. Потенциал неправомерного использования данных или несанкционированного доступа может замедлить внедрение генеративных технологий ИИ, поскольку заинтересованные стороны взвешивают риски против преимуществ, что делает управление данными критически важным направлением для отрасли.

Региональный прогноз:

Северная Америка

Рынок генеративного искусственного интеллекта в области наук о жизни переживает значительный рост в Северной Америке, в основном за счет технологических достижений и увеличения инвестиций в инновации в области здравоохранения. Соединенные Штаты являются ведущей страной в принятии генеративного ИИ, с многочисленными исследовательскими институтами и биотехнологическими компаниями, использующими ИИ для открытия лекарств, персонализированной медицины и клинических испытаний. Присутствие крупных технологических компаний и устойчивая среда венчурного капитала еще больше ускоряют разработку решений ИИ в здравоохранении. Канада также демонстрирует рост, особенно в исследовательских инициативах и партнерствах между академическими учреждениями и отраслевыми игроками, уделяя особое внимание улучшению результатов лечения пациентов и оптимизации медицинских услуг.

Азиатско-Тихоокеанский регион

В Азиатско-Тихоокеанском регионе быстро развивается генеративный ИИ на рынке наук о жизни, на переднем крае которого находятся Китай, Япония и Южная Корея. Китай активно инвестирует в исследования и разработки ИИ, стремясь интегрировать технологии ИИ в свою систему здравоохранения. Китайские компании изучают генеративный ИИ для разработки лекарств и геномики, добиваясь значительных успехов в повышении эффективности и снижении затрат. Акцент Японии на робототехнике и ИИ в здравоохранении способствовал принятию генеративного ИИ для медицинских целей визуализации и диагностики. Южная Корея также становится ключевым игроком, а ее правительство поддерживает инициативы ИИ в области наук о жизни, что приводит к сотрудничеству между технологическими фирмами и фармацевтическими компаниями.

Европа

Генеративный ИИ на рынке Life Sciences в Европе характеризуется надежной нормативной базой и сильным акцентом на конфиденциальность данных. Великобритания является лидером в области биотехнологических инноваций, с несколькими инициативами, направленными на использование ИИ для обнаружения лекарств и оптимизации систем доставки медицинских услуг. Германия также инвестирует в ИИ, уделяя особое внимание интеграции генеративного ИИ в клинические исследования и персонализацию лечения. Франция продвигает цифровые решения в области здравоохранения и имеет все большее число стартапов, специализирующихся на подходах, основанных на искусственном интеллекте, к управлению заболеваниями и эффективности лечения. В целом, Европа способствует созданию совместной среды для ИИ в науках о жизни, при активном участии университетов, исследовательских институтов и организаций здравоохранения.

Анализ сегментации:

С точки зрения сегментации, глобальный рынок генеративного ИИ в науках о жизни анализируется на основе генеративного ИИ в технологии наук о жизни, приложения.

По технологии

Генеративный ИИ на рынке наук о жизни демонстрирует значительный прогресс в технологическом сегменте. Новая генерация молекул находится на переднем крае, позволяя исследователям разрабатывать и открывать новые соединения с целевыми свойствами, революционизируя процессы открытия лекарств. Конструкция белковой последовательности следует внимательно, облегчая создание белков, адаптированных к конкретным функциям, тем самым продвигая терапевтические и диагностические приложения. Синтетический генный дизайн также набирает обороты, позволяя настраивать генетические конструкции, что усиливает рабочие процессы синтетической биологии. Технология секвенирования одноклеточной РНК необходима для понимания клеточного разнообразия и экспрессии генов на индивидуальном клеточном уровне, обеспечивая понимание точной медицины. Кроме того, увеличение данных для обучения модели имеет решающее значение, поскольку оно повышает надежность и точность прогнозных моделей, способствуя лучшим результатам в различных приложениях наук о жизни.

С помощью приложения

В сегменте приложений Drug Discovery выступает в качестве основной области, извлекающей выгоду из генерирующего ИИ, значительно ускоряя идентификацию жизнеспособных кандидатов на лекарства при одновременном снижении затрат. Биотехнологические приложения также заметны, используя инновации ИИ для улучшения биообработки и разработки биологических препаратов. Медицинская диагностика использует генеративные модели для повышения точности и эффективности диагностических средств, что позволяет быстрее выявлять заболевания. Клинические испытания становятся свидетелями трансформации с помощью ИИ, который помогает оптимизировать дизайн испытаний и выбор пациентов, в конечном итоге сокращая сроки испытаний. Точность и персонализированная медицина становятся все более достижимыми с помощью искусственного интеллекта, что приводит к более целенаправленным планам лечения, основанным на отдельных генетических и фенотипических профилях. Наконец, приложения для мониторинга пациентов извлекают выгоду из прогностических возможностей ИИ, обеспечивая проактивное управление здоровьем и своевременное вмешательство при хронических заболеваниях.

Конкурентная среда:

Конкурентный ландшафт на рынке генеративного ИИ в области наук о жизни быстро развивается, и различные игроки используют передовые технологии ИИ для революции в области открытия лекарств, персонализированной медицины и клинических исследований. Компании все чаще инвестируют в исследования и разработки для расширения своих возможностей генерирующего ИИ, а также формируют стратегические партнерства и сотрудничество для расширения своего технологического охвата и доступа к собственным наборам данных. Интеграция ИИ в науку о жизни не только ускоряет процесс разработки лекарств, но и повышает точность прогнозирования результатов, тем самым привлекая значительное внимание как устоявшихся корпораций, так и стартапов. По мере того, как нормативно-правовая база начнет адаптироваться к этим новым технологиям, конкурентная динамика, вероятно, будет усиливаться, что приведет к дальнейшим инновациям и нарушению рынка.

Лучшие игроки рынка

1. IBM

2. Google Health

3. Нидиа

4, Microsoft

5. АстраЗенека

6. Рош

7. Мерк

8. Медицина инсилико

9. Доброжелательный ИИ

10. Сертара