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ライフサイエンス人工知能市場規模は、2026年までに3億2,420万ドルを超えると予測

Sep 8, 2021 3:00 PM ET

世界のライフサイエンス人工知能市場の規模は、2021年から2026年の予測期間中に13.1%以上の推定CAGRで成長する2026年までに3億2,420万ドルを超えると推定されています。ライフサイエンス人工知能は、医療システム、特に個別化された医薬品開発を改善する可能性を提供します。AIの導入により、医療機関は、イノベーションを推進し、超パーソナライズされたエクスペリエンス、新たな成長源、新たなレベルの効率性など、さまざまな成果を達成することが可能になります。2019年には、AIなどの技術の採用により、ライフサイエンス産業が再形成されました。ライフサイエンス産業のイノベーションは、医療機関の可能性を高めるにもつながります。人工知能は、ライフサイエンス業界を再構築する高度なツールであることが証明されています。創薬と開発の推進に応用が高まっており、ライフサイエンスAI産業のニーズが高まっています。

ライフサイエンス人工知能(AI)市場セグメント分析 – プロセス別

現在、人工知能(AI)は成長期にありますが、医薬品開発の応用拡大により、今後のライフサイエンス業界で大きな成長を遂げています。特に第3の波のプロセスに焦点を当てています。ライフサイエンスはハイエンドのプロセスに満ちており、人工知能は構造化データと非構造化データをすべて管理、収集、そして非常にうまく利用するために使用されます。ライフサイエンス業界で人工知能を実装することは急速に成長しており、現在は発見、強化、製造、規制に関する古いプロセスを転送して、患者に直ちに薬を服用する機会を得ています。AIの影響を受けた非常に厳しい創薬と計算バイオと化学モデリングは、薬物の働きに関する初期の洞察を提供する大きな可能性を秘めています。これは、特に臨床研究と医薬品開発に関して、業績と下流の取り組みを自動的に強化します。

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ライフサイエンス人工知能(AI)市場セグメント分析 – アプリケーション別

創薬は市場を支配し、予測期間を通じて14.8%のCAGRで成長するように設定されています。医療分野における、満たされていない医療ニーズの特定、標的識別、個別化医療、鉛最適化などの創薬の適用は、ライフサイエンスAI市場を推進します。厳しい投薬の啓示と計算バイオと科学のデモンストレーションはAIの影響を強く受けており、初期の知識を薬物の活動に伝える重要な可能性を秘めています。これにより、業務遂行と下流の業務が改善されます。さらに、ライフサイエンスはハイエンドのプロセスに満ちており、人工知能は構造化データと非構造化データをすべて管理、収集、非常にうまく活用するために使用され、医薬品開発プロセスを強化します。

ライフサイエンス人工知能(AI)市場 – 地理別

北米地域は2020年時点で世界のライフサイエンスAI市場を支配していました。これは、重要なプレーヤー、すなわちTwoXARファーマシューティカルズ、ヌメディ、ヌメレート社、IBM株式会社の存在によるものです。これらのプレーヤーは、ライフサイエンス業界向けの高度なプラットフォームの提供に焦点を当てています。高度なAIプラットフォームは、強化された医薬品開発プログラムを確立し、ライフサイエンス産業を再構築します。また、製薬企業は、AIのスタートアップとのパートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャーを求めており、ライフサイエンス市場におけるAIベースの技術の展開を強化しています。

ライフサイエンス人工知能(AI)市場の推進力

高度診断と医薬品開発の加速

ライフサイエンス業界におけるAIの展開に伴い、医療が広く強化され、医療がリードされています。医薬品開発の加速、患者診断のための先進技術のさらなる雇用に。組織病理学的画像解析と自動診断の実施と、すべての顕微鏡的拡大を可能にするデジタル化などの技術プロセスが、ライフサイエンスのAI市場を広く加速しています。さらに、パターン認識のためのAIの使用の増加は、複雑なアルゴリズムと自動化された免疫組織学的測定システムと組み合わせることで、病理学者により重要な患者症例を分析し、改善された個別化医療を提供する能力を提供してきました。患者の健康の重大な診断のためのAIのこの関与は、市場の成長にプラスの影響を与えることを証明します。最新の患者療法の開発、製造、発売に要する時間の短縮、および製品開発全体のタイムラインの削減に伴うAIと機械学習の進歩の高まりは、ライフサイエンスAI市場を牽引しています。最近、科学者たちは研究データ、ラボデータ、臨床データを、医薬品開発プロセスのためのソーシャルメディアやウェアラブルを含む新しい情報源と統合し、医薬品開発候補の全体的な画像を作成しています。したがって、科学者にリアルタイムでデータを取得して抽出する方法を改善する必要性は、AIと機械学習の広範な使用につながります。科学者によるAIと機械学習の採用により、医薬品開発の決定はより改善され、より速くなり、製品開発とスケールアッププロセスがライフサイエンスAI市場をさらに強化します。

患者識別の加速と共に、新たな機械学習と臨床現場の選択

医療業界における機械学習は、ヘルスケアに使用される製品の安全性に関する最新の情報を提供するための重要なツールとなっています。ライフサイエンス企業の多くは、特に個別化医療を提供する上で安全情報を伝達する重要な方法で、医薬品ラベル(例えば、パッケージ挿入、患者情報リーフレット)を強化することを楽しみにしています。この要因は、安全性上の理由から必要な更新された参照ラベルの要件にもつながり、対応する保健当局にローカル製品ラベルを提出するためのアートワーク印刷、生産実行日などの複数の考慮事項が含まれています。さらに、企業のSOPタイムラインは、保健当局が必要とするものよりも厳しい提出期限を管理し、作業負荷とコストを増加させます。したがって、機械学習と一緒に会社が収集したデータポイントの組み合わせにより、製品の最適な提出日を決定し、製品の安全性につながります。

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ライフサイエンス人工知能(AI)市場の課題

熟練労働力とデータの問題の欠如

近年、技術の向上に伴い熟練労働力のニーズも高まっていますが、熟練労働力不足により、産業の大半は新技術の採用に遅れをとっています。また、高度に熟練したAI開発者の大半は、市場の成長をさらに妨げるライフサイエンス業界で働くことに興味がないように、ライフサイエンス業界はAIやその他の革新的な技術の採用に課題に直面している業界の一つです。この重要な要因は、AIの人材を引き付け、維持するために製薬会社が採用するより創造的な戦略の要件にもつながっています。ライフサイエンス業界における機械学習とAIの導入を妨げているもう一つの重要な課題は、市場の成長に影響を与える最大の障壁とも見なされるデータへのアクセスです。ピストイアアライアンスによると、2019年、科学者は、回答者の24%以上がAI導入の最大のテストとして情報へのアクセスを参照し、30%がAIベースの機械学習とディープラーニングを実行するためのスキルの欠如に言及したことを特定しました。このような障害にもかかわらず、存在科学におけるAIの利用率は過去2年間で拡大しており、回答者の70%がAIや深遠な学習を含むAIを利用していると表明し、2018年の44%から増加しています。

市場の状況

製品の立ち上げ、買収、研究開発活動は、ライフサイエンスAI市場のプレーヤーが採用する重要な戦略です。2XAR、ヌメディ、ニューメディ、IBM、エンビザ原系などは、ライフサイエンスAI市場の主要プレーヤーと考えられています

買収/技術の立ち上げ/パートナーシップ

2021年1月、ハーロウに拠点を置くコロケーションプロバイダーのKao Dataは、人工知能(AI)に焦点を当てたスタートアップInstaDeepを、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)クライアントの顧客名簿に追加しました。

2021年1月、臨床生命科学と技術の専門知識を提供するソリューションプロバイダーであるBioclinicaは、シリコンバレーに拠点を置くSaliencyを買収しました。Bioclinicaは、同社のAI技術をイメージングプラットフォームに統合し、成長する医薬品および医療機器クライアントのポートフォリオをサポートします。

キーテイクアウト

自動化できること、自動化されるもの – 当初、薬物開発と臨床研究のいくつかのステップがあり、これは非常に高価で、時間がかかり、労働が要求されていました。製薬会社が自動化と共に異なる段階を開始すると、お金、時間、成功率の上昇が自動的に行われます。

統合モデルの構築は、混乱した臨床試験における化合物の将来の挙動とその性能の推定をサポートします。主に、アクセス可能な2つの段階があります:毒性を推定し、組み合わせた治療法の有効性を推定する。

個別化医療の台頭は、AIが患者に提供されるケアを強化する機会を作り出しました。

関連レポート :

A. ヘルスケアにおける人工知能市場

https://www.industryarc.com/Report/17910/artificial-intelligence-market-in-healthcare.html

B. ヘルスケア・ライフサイエンス市場向け自然言語処理

https://www.industryarc.com/Report/16324/natural-language-processing-market.html

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