Перспективы рынка:
Генерирующий ИИ в Drug Discovery Рынок превысил 155,22 миллиона долларов США в 2023 году и, по оценкам, превысит 1,35 миллиарда долларов США к концу 2032 года, наблюдая около 27,3% CAGR между 2024 и 2032 годами.
Base Year Value (2023)
USD 155.22 million
19-23
x.x %
24-32
x.x %
CAGR (2024-2032)
27.3%
19-23
x.x %
24-32
x.x %
Forecast Year Value (2032)
USD 1.35 billion
19-23
x.x %
24-32
x.x %
Historical Data Period
2019-2023
Largest Region
North America
Forecast Period
2024-2032
Get more details on this report -
Динамика рынка:
Драйверы роста и возможности:
Одним из основных факторов роста генерирующего ИИ на рынке лекарств является растущий спрос на более быстрые процессы разработки лекарств. Традиционные методы обнаружения лекарств часто отнимают много времени и стоят дорого, что приводит к задержкам в выводе новых терапевтических средств на рынок. Генеративные технологии ИИ помогают упорядочить процесс обнаружения, анализируя обширные наборы данных для выявления потенциальных кандидатов на лекарства и быстрого прогнозирования их эффективности. Это ускорение не только снижает затраты на разработку, но и более эффективно решает неотложные медицинские потребности, тем самым способствуя внедрению среди фармацевтических компаний, стремящихся расширить свои возможности RandD.
Другим важным фактором роста является рост персонализированной медицины, которая фокусируется на адаптации методов лечения к индивидуальным профилям пациентов. Генеративный ИИ может играть ключевую роль в этой области, позволяя проектировать молекулярные структуры, которые специально ориентированы на генетические и биологические маркеры, уникальные для популяции пациентов. Используя алгоритмы ИИ, исследователи могут моделировать и анализировать, как различные соединения могут взаимодействовать с конкретными мишенями в организме, что приводит к более эффективным и индивидуальным решениям для лекарств. Эта тенденция к персонализированной терапии способствует росту интереса и инвестиций в генеративные технологии ИИ, поскольку компании стремятся оставаться конкурентоспособными на развивающемся рынке.
Третьим основным драйвером роста является интеграция технологий ИИ с существующими биотехнологическими достижениями. По мере появления инноваций в таких областях, как геномика и протеомика, сочетание этих дисциплин с генеративным ИИ создает новые возможности для открытия новых терапевтических средств. Подходы, основанные на искусственном интеллекте, могут помочь исследователям разобраться в сложностях биологических данных, позволяя идентифицировать новые цели лекарств и терапевтические методы. Эта синергия не только повышает потенциал для прорывных открытий, но и поощряет сотрудничество между компаниями ИИ и биотехнологическими фирмами, что способствует дальнейшему росту рынка.
Report Scope
Report Coverage | Details |
---|
Segments Covered | Generative AI in Drug Discovery Technology, End User |
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 | Insilico Medicine, Atomwise Inc, BenevolentAI, XtalPi Inc, Numerate Inc, Cyclica Inc, BioSymetrics, Variational AI Inc, Merck KGaA, NVIDIA and others. |
Unlock insights tailored to your business with our bespoke market research solutions - Click to get your customized report now!
Industry Restraints:
Одним из существенных ограничений в генеративном ИИ на рынке лекарств являются проблемы регулирования, связанные с внедрением технологий ИИ в здравоохранении. Регулирующие органы все еще находятся в процессе разработки руководящих принципов и рамок для утверждения методов обнаружения лекарств, основанных на ИИ. Эта неопределенность может создать нерешительность среди фармацевтических компаний, чтобы полностью интегрировать генеративный ИИ в свои рабочие процессы, поскольку задержки в получении одобрения регулирующих органов могут привести к финансовым потерям и упущенным рыночным возможностям. Навигация по этому сложному регуляторному ландшафту представляет собой проблему, которая может помешать широкому внедрению генеративных решений ИИ.
Еще одним серьезным сдерживающим фактором является вопрос о качестве и доступности данных в процессе обнаружения наркотиков. Генеративный ИИ в значительной степени полагается на большие и высококачественные наборы данных для эффективной тренировки алгоритмов. Во многих случаях отсутствие доступа к всеобъемлющим наборам данных или опасения относительно конфиденциальности данных могут ограничить потенциал технологий искусственного интеллекта в открытии лекарств. Некачественные данные могут привести к неточным прогнозам и помешать процессу разработки модели, что может отбить у компаний желание инвестировать в генеративные инициативы ИИ. Решение этих проблем, связанных с данными, имеет решающее значение для реализации полного потенциала ИИ в преобразовании открытия лекарств.
Региональный прогноз:
Largest Region
North America
50% Market Share in 2023
Get more details on this report -
Северная Америка
Североамериканский генеративный ИИ на рынке лекарств характеризуется быстрыми технологическими достижениями и сильным акцентом на исследования и разработки. США лидируют на рынке благодаря своей надежной фармацевтической промышленности, обширным инвестициям в технологии искусственного интеллекта и сотрудничеству между биотехнологическими фирмами и технологическими компаниями. Крупные игроки, такие как IBM Watson, Microsoft и NVIDIA, расширяют свои платформы для поддержки процессов обнаружения лекарств. Кроме того, поддержка регулирующих органов и финансирование правительственных инициатив способствуют дальнейшему росту рынка. Канада также делает успехи с увеличением инвестиций в решения для здравоохранения на основе искусственного интеллекта, хотя по масштабам она отстает от США.
Азиатско-Тихоокеанский регион
В Азиатско-Тихоокеанском регионе наблюдается значительный рост генеративного ИИ на рынке лекарств, в первую очередь благодаря обширному биотехнологическому сектору Китая и передовым фармацевтическим исследовательским возможностям Японии. Китай быстро внедряет технологии искусственного интеллекта в различных отраслях, включая здравоохранение, что значительно улучшает процессы разработки лекарств. Поддержка правительством инноваций в области здравоохранения и инвестиций в биотехнологии имеют решающее значение для этого роста. Япония со стареющим населением и значительными проблемами в области здравоохранения фокусируется на ИИ для оптимизации процессов разработки лекарств. Южная Корея становится ключевым игроком, используя свою мощную техническую инфраструктуру для внедрения ИИ в фармацевтику, хотя она сталкивается с жесткой конкуренцией со стороны Китая и Японии.
Европа
В Европе генеративный ИИ на рынке лекарств развивается с большим вкладом Великобритании, Германии и Франции. Великобритания остается лидером в области биотехнологических инноваций, с многочисленными стартапами и известными компаниями, использующими ИИ для повышения эффективности разработки лекарств. Государственная поддержка и стимулирующая нормативная среда еще больше укрепляют рынок. Германия также имеет большое значение, имея передовые исследовательские институты и прочную промышленную базу, которая способствует применению ИИ в фармацевтике. Франция сосредоточена на интеграции ИИ в свой сектор здравоохранения, что обусловлено партнерскими отношениями между государственным и частным секторами, направленными на расширение открытия лекарств. Ожидается, что совместные усилия по всему континенту, наряду с повышением осведомленности о потенциале ИИ, будут способствовать росту рынка в Европе.
Report Coverage & Deliverables
Historical Statistics
Growth Forecasts
Latest Trends & Innovations
Market Segmentation
Regional Opportunities
Competitive Landscape
Анализ сегментации:
""
С точки зрения сегментации глобальный генеративный ИИ на рынке Drug Discovery анализируется на основе Generative AI in Drug Discovery Technology, End User.
Технология
Генеративный ИИ в открытии наркотиков Рынок в основном сегментируется технологиями, которые включают машинное обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение, молекулярную стыковку и квантовые вычисления. Машинное обучение является доминирующей силой в этом сегменте, поскольку оно позволяет обрабатывать и анализировать обширные наборы данных, облегчая идентификацию потенциальных кандидатов на лекарства с повышенной точностью и скоростью. Обучение с подкреплением, хотя и появляется, предлагает значительные преимущества в оптимизации процессов принятия решений в разработке лекарств, что делает его областью повышенного интереса. Глубокое обучение приобрело популярность благодаря своей способности моделировать сложные биологические системы и прогнозировать молекулярные взаимодействия, тем самым оптимизируя процесс открытия. Молекулярная стыковка остается критическим компонентом, позволяя исследователям визуализировать, как соединения связываются с конкретными целями, тем самым повышая эффективность препаратов-кандидатов. Квантовые вычисления, все еще находящиеся на начальных стадиях, обещают революционизировать открытие лекарств, позволяя моделировать молекулярные взаимодействия с беспрецедентной скоростью и точностью.
Конечный пользователь
Сегмент конечного пользователя генерирующего ИИ на рынке лекарственных средств включает фармацевтические и биотехнологические компании, академические и исследовательские учреждения, организации контрактных исследований и другие. Наибольшую долю составляют фармацевтические и биотехнологические компании, что обусловлено необходимостью инновационных решений для ускорения разработки лекарств и снижения затрат. Их обширные ресурсы позволяют им инвестировать в передовые технологии генеративного ИИ для преодоления традиционных проблем с открытием лекарств. Академические и исследовательские институты играют решающую роль в продвижении генеративных приложений ИИ, поскольку они часто фокусируются на новых методологиях и фундаментальных исследованиях. Контрактные исследовательские организации также являются важными игроками, поскольку они предоставляют аутсорсинговые исследовательские услуги фармацевтическим компаниям, используя генеративный ИИ для повышения эффективности проектов по открытию лекарств. Категория «Другие» охватывает множество дополнительных заинтересованных сторон, включая правительственные и некоммерческие организации, которые поддерживают исследовательские инициативы и сотрудничество, что способствует дальнейшему внедрению генеративных технологий искусственного интеллекта в открытие лекарств.
Get more details on this report -
Конкурентная среда:
Конкурентный ландшафт в генеративном ИИ на рынке лекарств быстро развивается, поскольку компании используют передовые алгоритмы машинного обучения и аналитику данных для ускорения процесса разработки лекарств. Ведущие фармацевтические и биотехнологические компании все чаще внедряют технологии генеративного ИИ для повышения эффективности открытия лекарств, снижения затрат на разработку и повышения точности прогнозирования молекулярных взаимодействий и фармакокинетических свойств. Стартапы и известные технологические компании также входят в пространство, предлагая инновационные решения, которые позволяют проводить высокопроизводительный скрининг и генерировать новые соединения. Сотрудничество между компаниями, ориентированными на ИИ, и исследовательскими институтами способствует созданию богатой экосистемы талантов и опыта, стимулируя исследование новых терапевтических целей и механизмов доставки. Эта динамичная среда характеризуется интенсивной конкуренцией, поскольку игроки стремятся утвердиться в качестве лидеров на рынке, который, как ожидается, значительно вырастет в ближайшие годы.
Лучшие игроки рынка
1. Медицина инсилико
2. Атомный
3. Рекурсионные фармацевтические препараты
4. Доброжелательный ИИ
5. Циклика
6. Эвотек
7. DeepMind
8. Exscientia
9.WuXi AppTec
10. CureMetrix
Глава 1.Методология
- Определение рынка
- Изучение предположений
- Сфера охвата рынка
- Сегментация
- охваченные регионы
- Базовые оценки
- Прогнозные расчеты
- Источники данных
Глава 2. Резюме
Глава 3.Рынок генеративных лекарств Проницательность
- Обзор рынка
- Рыночные драйверы и возможности
- Рыночные ограничения и вызовы
- Регулирующий ландшафт
- Экосистемный анализ
- Технологии и инновации прогноз
- Ключевые отраслевые события
- Партнерство
- Слияние/приобретение
- Инвестиции
- Запуск продукта
- Анализ цепочки поставок
- Анализ пяти сил Портера
- Угроза новых участников
- Угроза заменителей
- Соперничество промышленности
- Торговая сила поставщиков
- Торговая сила покупателей
- Воздействие COVID-19
- PESTLE-анализ
- Политический ландшафт
- Экономический ландшафт
- Социальный ландшафт
- Технологический ландшафт
- Юридический ландшафт
- Экологический ландшафт
- Конкурентный ландшафт
- Введение
- Рынок компании Поделиться
- Матрица конкурентного позиционирования
Глава 4.Рынок генеративных лекарств Статистика по сегментам
- Ключевые тенденции
- Рыночные оценки и прогнозы
* Перечень сегментов в соответствии с объемом/требованиями доклада
Глава 5.Рынок генеративных лекарств Статистика по регионам
- Ключевые тенденции
- Рыночные оценки и прогнозы
- Региональный масштаб
- Северная Америка
- Соединенные Штаты
- Канада
- Мексика
- Европа
- Германия
- Соединенное Королевство
- Франция
- Италия
- Испания
- Остальная Европа
- Азиатско-Тихоокеанский регион
- Китай
- Япония
- Южная Корея
- Сингапур
- Индия
- Австралия
- Остальная часть APAC
- Латинская Америка
- Аргентина
- Бразилия
- Остальная часть Южной Америки
- Ближний Восток и Африка
- ГКЦ
- Южная Африка
- Остальная часть MEA
*Список не исчерпывающий
Глава 6 Данные компании
- Обзор бизнеса
- Финансы
- Товарные предложения
- Стратегическое картирование
- Партнерство
- Слияние/приобретение
- Инвестиции
- Запуск продукта
- Последние события
- Региональное доминирование
- SWOT-анализ
* Перечень компаний в соответствии с объемом/требованиями доклада