人工智能(AI) 在药物发现市场规模和份额中,按类型(临床和临床测试、分子筛选、目标识别、德诺沃药物设计和药物优化)、应用(神经学、传染病学、肿瘤学等)、药物类型(小分子、大分子)、供货(软件、服务)、技术、终端用户)、区域预测、行业参与者、增长统计报告2024-2032年

市场展望:

人工智能 在药物发现市场,2023年超过17.2亿美元,预计到2032年底将超过98.1亿美元,在2024至2032年间超过21.4%的CAGR.

• 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

市场动态:

增长动力和机会:

人工智能(AI)药物发现市场的主要增长驱动力之一是对个性化药物的需求日益增加. 随着医疗保健向更个性化的治疗选择转变,AI技术能够分析大量患者数据来识别具体的遗传和生化因素. 这种能力使研究人员和制药公司能够开发适合个别病人独特需要的定向疗法,大大地改善治疗结果和药物开发的效率。

另一个重要驱动因素是对制药业不断提高的成本压力。 传统的药物发现过程往往昂贵而费时,因此必须采用创新技术。 大赦国际通过将从确定目标到临床试验的各个阶段自动化,帮助简化研究和开发过程。 它可以预测药物的相互作用和功效,从而减少将新药物投入市场所需的时间和资源。 这种效率对于希望在迅速变化的市场上保持竞争力的公司至关重要。

机器学习和数据分析的迅速进步,在药物发现市场上也起到了促进AI的关键作用. 随着基因组研究和临床试验的大型数据集的提供,机器学习算法可以高精度地识别出规律并预测结果. 这些进步使得药物考生得到更有效的筛选,并加速了新疗法的发现. 随着技术的不断发展,AI将药物发现革命化的潜力显得无限.

Report Scope

Report Coverage	Details
Segments Covered	Artificial Intelligence In Drug Discovery Type, Application, Drug Type, Offering, 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	NVIDIA CORPORATION, Microsoft, JNSILICO MEDICINE INC., Schrödinger, EXSCIENTIA, Cloud Pharmaceuticals, CLOUD PHARMACEUTICAL, TOMWISE, INC

Industry Restraints:

药物发现市场人工智能尽管有增长潜力,但面临重大限制,特别是监管方面的挑战。 将AI技术纳入药物发现过程引起了AI产生的见解的验证问题和监管机构制定准则的必要性. 对AI辅助药物开发的功效和安全性的关切需要严格审查,这可以减缓批准程序,并阻止对AI驱动的药物行业解决方案的投资。

另一个关键的限制因素是数据隐私和安全问题。 在药物发现中使用AI往往需要获取敏感的病人数据,这引起了对遵守数据保护条例如GDPR和HIPAA的担忧. 制药公司必须遵循复杂的法律框架,以确保患者数据得到安全和合乎道德的处理。 任何违反或违反都会导致严重的经济处罚和对公司声誉的损害,使公司警惕在药物开发过程中完全采用AI技术.

区域预报:

北美

北美的AI在药物发现方面的市场被美国所主导,美国拥有大量生物技术公司和研究机构,越来越多地采用AI技术. 对保健和药品的广泛投资,加上强有力的数字基础设施,支持了AI在药物开发过程中的一体化。 加拿大也正在成为这个市场的关键角色,它非常注重创新和学术界与工业界之间的合作。 本区域的特点是许多旨在加强AI驱动的研究能力的伙伴关系和供资举措。

亚太

亚太地区,特别是中国、日本和韩国,毒品发现市场AI正在快速增长。 中国正在AI技术上进行大量投资,政府支持生物技术进步,并有大量数据用于培训AI系统. 日本正在利用其先进技术基础设施和研究成果,侧重于应用AI促进个性化医学和有效药物开发。 韩国正在通过战略举措和技术公司与制药公司之间的合作来发展其AI能力,推动药物发现方面的创新。

欧洲

在欧洲,英国,德国,法国等国家都在药物发现中积极接受AI. 联合王国是药物研究的中心,并拥有充满活力的起步生态系统,促进了AI应用的创新. 德国强调研究卓越和技术进步,对AI进行大量投资来强化药物开发做法. 法国还把自己定位为这一部门的关键角色,侧重于将AI整合起来的协作研发项目来提高药物发现效率和效力. 欧洲市场的特点是强有力的监管框架,支持AI技术在保健方面的道德应用。

细分分析:

在分化方面,全球人工智能在"药物发现"市场根据"药物发现类型","应用","药物类型","提供","技术","终端用户"等人工智能分析.

类型

药物发现中的人工智能 市场按类型划分,包括临床和临床试验、分子筛选、目标识别、德诺沃药物设计和药物优化。 临床和临床试验是基础阶段,利用AI提高药物评价过程的准确性和速度. 分子筛选采用AI算法有效识别潜在药物候选人,从而加快了发现时间. 识别杠杆 AI承认药物相互作用的适当生物目标,精简药物发展的早期阶段. De Novo Drug Design利用基因模型来创造出新的化合物,而Drug Optimation则注重于完善现有的药物候选者来改进功效和安全特征,使所有这些类型对药物发现的进步都是至关重要的.

应用

市场还按应用分类,包括神经病、传染病、肿瘤等。 神经学是快速增长的一门,作为AI辅助开发复杂神经变性疾病的疗法. 传染病应用随着全球关注针对爆发的快速药物开发,利用AI来预测病原体行为和治疗效果而得到重视. 由于制药业努力开发有针对性的疗法,利用AI进行生物标志物的发现和病人分层,肿瘤学仍然是一个重要的重点领域。 其他类别包括心血管疾病、代谢失调和罕见疾病方面的应用,突出了AI在各种治疗领域的多功能性。

药物类型

在药物类型上,AI药物发现市场分为"小分子"和"大分子". 小分子由于在传统疗法中的广泛使用以及人工智能技术所促进的易变性,往往构成很大份额. 包括生物学在内的大分子段正在出现激增,因为AI能够更精密地模拟复杂的大分子相互作用,从而为新的治疗选择铺平道路。 这种分化突出了AI在适应多种药物方式和满足各种治疗需要方面的适应性.

提供

提供部分包括软件和服务。 软件形成AI应用在药物发现中的骨干,为数据分析,模拟,预测模型提供工具来简化各种工作流程. 服务部分包括咨询、定制软件解决方案和数据管理,这对设法将AI能力纳入其药物开发过程的组织至关重要。 软件和服务的增长反映了对AI技术的日益依赖,以提高药物发现活动的效率和生产率。

技术

分析技术部分,市场包括机器学习、自然语言处理等。 机器学习作为一种主导技术出现,被广泛用于数据驱动的洞察力和药物发现的预测分析. 自然语言处理在处理大量科学文献和临床试验数据方面发挥关键作用,为知情决策提供方便. 其他类别包括深层学习算法和计算化学方法等技术,所有这些技术都有助于提高药物发现地貌的准确性和创新性,展示正在融入AI解决方案的各种技术方法.

结束用户

最终用户部门包括制药公司、生物技术公司、学术和研究机构以及合同研究组织。 制药和生物技术公司占最大份额,利用AI优化其药物开发管道,并增强RandD功效. 学术和研究机构利用AI进行探索性研究和合作项目,为科学进步出力. 国家办事处越来越多地采用AI技术向制药和生物技术公司提供专门服务,以简化外包的药物开发程序。 这种分化突出了AI在药物发现生态系统中广泛适用于各利益攸关方,推动创新和效率。

竞争格局:

药物发现市场人工智能(AI)的竞争面貌以快速技术进步和增加研发投资为特征. 公司正在利用AI算法和机器学习技术来增强药物发现过程,从而减少与传统方法相关的时间和成本. 市场正在目睹既有的制药巨头和有创意的初创企业的入股,它们都争夺竞争优势。 学术机构和技术公司之间的合作也在增加,推动了创新,扩大了AI在该领域的潜在应用. 随着对有效药物发现程序的需求继续增长,各组织正以战略伙伴关系和合并为重点,以加强其能力和市场存在。

顶级市场玩家

1. 联合国 IBM (英语).

2. 联合国 谷歌深明

3个 任意

4. 慈善机构

5. Insilico医学

6. 国家 药品

7. 科学家

8. 联合国 施罗德丁格

9. 国家 数值

10个 一般事务人员 保健