Генеративный ИИ в медико-биологических науках. Размер и доля рынка, по технологиям (генерация новых молекул, дизайн белковых последовательностей, дизайн синтетических генов, секвенирование одноклеточной РНК, увеличение данных для обучения моделей), примен"&"ение (открытие лекарств, биотехнология, медицинский диагноз, клинические испытания). , Прецизионная и персонализированная медицина, Мониторинг пациентов), Региональный прогноз, Игроки отрасли, Статистический отчет о росте на 2024-2032 гг.

Перспективы рынка:

Рынок генеративного искусственного интеллекта в науках о жизни превысил 188,7 млн ​​долларов США в 2023 году и, вероятно, достигнет 1,02 млрд долларов США к концу 2032 года, при этом среднегодовой темп роста составит около 20,7% в период с 2024 по 2032 го"&"д.

• 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 драйверов роста рынка генеративного искусственного интеллекта в науках о жизни является растущий спрос на персонализированную медицину. Поскольку здравоохранение становится все более адаптированным к ин"&"дивидуальным потребностям пациентов, Генеративный ИИ может анализировать обширные наборы данных, включая геномную информацию и истории болезни, для разработки персонализированных планов лечения и лекарственной терапии. Эта возможность не только улучшает р"&"езультаты лечения пациентов, но и ускоряет процесс разработки лекарств, что приводит к росту интереса и инвестиций в решения на основе искусственного интеллекта в фармацевтической и биотехнологической промышленности.

Еще одним важным фактором являетс"&"я 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 э"&"то богатство информации для выявления закономерностей и получения информации, которая ранее была недостижима, позволяя организациям оптимизировать процессы исследований и разработок, оптимизировать операции и повысить общую эффективность. Поскольку компан"&"ии стремятся извлечь максимальную выгоду из своих информационных активов, внедрение генеративного искусственного интеллекта, вероятно, ускорится.

Третьим основным драйвером роста является растущее внимание к перепрофилированию лекарств и эффективност"&"и разработки. Генеративный ИИ может значительно сократить время, необходимое для открытия лекарств, позволяя исследователям более эффективно выявлять потенциальных кандидатов и перепрофилировать существующие лекарства. Моделируя различные химические взаим"&"одействия и прогнозируя биологические реакции, генеративный искусственный интеллект ускоряет процесс идентификации потенциальных клиентов, в конечном итоге сокращая стоимость и время вывода на рынок новых методов лечения. Эта эффективность особенно важна "&"при решении неотложных кризисов в области здравоохранения, таких как пандемии, когда 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 медико-биол"&"огических науках сталкивается со значительными ограничениями, одним из которых являются проблемы регулирования и соблюдения требований, связанные с технологиями ИИ. Сектор медико-биологических наук жестко регулируется, и интеграция генеративного искусстве"&"нного интеллекта в такие процессы, как разработка лекарств и уход за пациентами, должна соответствовать строгим стандартам безопасности и этики. Навигация по сложной нормативно-правовой базе может занять много времени и средств, что может затруднить внедр"&"ение и масштабирование решений искусственного интеллекта в отрасли.

Еще одним серьезным ограничением является проблема конфиденциальности и безопасности данных. Использование ИИ в науках о жизни часто предполагает обработку конфиденциальных данных па"&"циентов, что вызывает обеспокоенность по поводу нарушения конфиденциальности и соблюдения таких правил, как HIPAA и GDPR. Организации должны вкладывать значительные средства в меры по защите данных, чтобы обеспечить соблюдение требований и сохранить довер"&"ие пациентов. Потенциал неправильного использования данных или несанкционированного доступа может замедлить внедрение технологий генеративного искусственного интеллекта, поскольку заинтересованные стороны сопоставляют риски с выгодами, что делает управлен"&"ие данными критически важным для отрасли.

Региональный прогноз:

Северная Америка

Рынок генеративного искусственного интеллекта в медико-биологических науках в Северной Америке переживает значительный рост, главным образом благодаря технологическим достижениям и увеличению инвестиций в инновации в сфере здравоохране"&"ния. Соединенные Штаты являются ведущей страной по внедрению генеративного ИИ: многочисленные исследовательские институты и биотехнологические компании используют ИИ для разработки лекарств, персонализированной медицины и клинических испытаний. Присутстви"&"е крупных технологических компаний и надежная среда венчурного капитала еще больше ускоряют разработку решений искусственного интеллекта в здравоохранении. В Канаде также наблюдается рост, особенно в области исследовательских инициатив и партнерства между"&" академическими учреждениями и игроками отрасли, уделяя особое внимание улучшению результатов лечения пациентов и оптимизации медицинских услуг.

Азиатско-Тихоокеанский регион

В Азиатско-Тихоокеанском регионе рынок генеративного искусственного инте"&"ллекта в науках о жизни быстро развивается, причем в авангарде находятся Китай, Япония и Южная Корея. Китай вкладывает значительные средства в исследования и разработки в области искусственного интеллекта, стремясь интегрировать технологию искусственного "&"интеллекта в свою систему здравоохранения. Китайские компании изучают генеративный искусственный интеллект для разработки лекарств и геномики, добиваясь значительных успехов в повышении эффективности и сокращении затрат. Акцент Японии на робототехнике и и"&"скусственном интеллекте в здравоохранении способствовал внедрению генеративного искусственного интеллекта для медицинских визуализационных и диагностических целей. Южная Корея также становится ключевым игроком: ее правительство поддерживает инициативы в о"&"бласти искусственного интеллекта в науках о жизни, что приводит к сотрудничеству между технологическими фирмами и фармацевтическими компаниями.

Европа

Рынок генеративного искусственного интеллекта в науках о жизни в Европе характеризуется надежной"&" нормативной базой и сильным упором на конфиденциальность данных. Великобритания является лидером в области инноваций в области биотехнологий, реализовав несколько инициатив, направленных на использование искусственного интеллекта для разработки лекарств "&"и оптимизации систем оказания медицинской помощи. Германия также инвестирует в искусственный интеллект, уделяя особое внимание интеграции генеративного искусственного интеллекта в клинические исследования и персонализацию лечения. Франция продвигает решен"&"ия в области цифрового здравоохранения, и в ней растет число стартапов, специализирующихся на подходах к управлению заболеваниями и эффективности лечения, основанных на искусственном интеллекте. В целом, Европа способствует созданию среды сотрудничества д"&"ля использования 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 применения генеративного ИИ в технологиях медико-биологических наук.

По технологии

На рынке генеративного искусственного интеллекта в науках о жизни наблюдается значительный прогресс в технологическом сегменте. Генерация новых молекул находится на переднем крае, позволяя исследователям разрабатывать и открывать новые "&"соединения с заданными свойствами, производя революцию в процессах разработки лекарств. Дизайн белковых последовательностей внимательно следует за ними, облегчая создание белков, адаптированных к конкретным функциональным возможностям, что расширяет возмо"&"жности терапевтических и диагностических применений. Дизайн синтетических генов также набирает обороты, позволяя настраивать генетические конструкции, что расширяет рабочие процессы в области синтетической биологии. Технология секвенирования одноклеточной"&" РНК необходима для понимания клеточного разнообразия и экспрессии генов на уровне отдельных клеток, обеспечивая понимание точной медицины. Кроме того, расширение данных для обучения моделей имеет решающее значение, поскольку оно повышает надежность и точ"&"ность прогнозных моделей, способствуя лучшим результатам в различных приложениях в области медико-биологических наук.

По применению

В сегменте приложений обнаружение лекарств становится основной областью, в которой генеративный ИИ приносит польз"&"у, что значительно ускоряет выявление жизнеспособных кандидатов на лекарства и одновременно снижает затраты. Биотехнологические приложения также занимают видное место, используя инновации искусственного интеллекта для улучшения биопереработки и разработки"&" биологических препаратов. Медицинская диагностика использует генеративные модели для повышения точности и эффективности диагностических инструментов, что позволяет быстрее выявлять заболевания. В клинических исследованиях происходит трансформация с помощ"&"ью искусственного интеллекта, который помогает оптимизировать дизайн исследований и отбор пациентов, что в конечном итоге сокращает сроки испытаний. Прецизионная и персонализированная медицина становится все более достижимой благодаря знаниям, основанным "&"на искусственном интеллекте, что приводит к более целенаправленным планам лечения, основанным на индивидуальных генетических и фенотипических профилях. Наконец, приложения для мониторинга пациентов извлекают выгоду из прогнозирующих возможностей искусстве"&"нного интеллекта, обеспечивая упреждающее управление здоровьем и своевременное вмешательство при хронических заболеваниях.

Конкурентная среда:

Конкурентная среда на рынке генеративного искусственного интеллекта в науках о жизни быстро развивается: множество игроков используют передовые технологии искусственного интеллекта для революции в открытии лекарств, персонализированной медицине и клиничес"&"ких исследованиях. Компании все активнее инвестируют в исследования и разработки, чтобы расширить свои возможности генеративного искусственного интеллекта, а также формируют стратегические партнерства и сотрудничество для расширения своего технологическог"&"о охвата и доступа к собственным наборам данных. Интеграция ИИ в науки о жизни не только ускоряет процесс разработки лекарств, но и повышает точность прогнозирования результатов, тем самым привлекая значительное внимание как со стороны авторитетных корпор"&"аций, так и со стороны стартапов. По мере того, как нормативно-правовая база начнет адаптироваться к этим новым технологиям, конкурентная динамика, вероятно, усилится, что приведет к дальнейшим инновациям и разрушению рынка.

Ведущие игроки рынка

1."&" ИБМ

2. Google Здоровье

3. NVIDIA

4. Майкрософт

5. АстраЗенека

6. Рош

7. Мерк

8. Инсилико Медицина

9. Доброжелательный ИИ

10. Чертара

Table of Contents (ToC)

Глава 1.Методология

• Определение рынка
• Изучение предположений
• Сфера охвата рынка
  • Сегментация
  • охваченные регионы
  • Базовые оценки
  • Прогнозные расчеты
• Источники данных
  • первичный
  • вторичный

Глава 2. Резюме

Глава 3.Генеративный искусственный интеллект на рынке наук о жизни 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.Генеративный искусственный интеллект на рынке наук о жизни Статистика по сегментам

• Ключевые тенденции
• Рыночные оценки и прогнозы
  • Столик
  • Чарт

* Перечень сегментов в соответствии с объемом/требованиями доклада

Глава 5.Генеративный искусственный интеллект на рынке наук о жизни Статистика по регионам

• Ключевые тенденции
  • Введение
  • Влияние рецессии
• Рыночные оценки и прогнозы
  • Столик
  • Чарт
• 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