KI in der Arzneimittelforschung: Größe, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Komponente (Software, Dienstleistungen), nach Rechenmethode (maschinelles Lernen, Deep Learning, Bioinformatik, Cheminformatik, Verarbeitung natürlicher Sprache), nach therapeutischem Bereich (Onkologie, Infektionskrankheiten). Krankheiten, Kardiologie, Endokrinologie, Neurologie, Psychologie, Sonstiges) und regionale Analyse, 2023-2030

KI in der Marktgröße der Arzneimittelforschung

Die globale Marktgröße für KI in der Arzneimittelforschung wurde im Jahr 2022 auf 4,07 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird bis 2030 voraussichtlich 36,06 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem jährlichen Wachstum von 31,94 % von 2023 bis 2030 entspricht. Im Rahmen der Arbeit enthält der Bericht angebotene Lösungen von Unternehmen wie Bayer AG, Novartis International AG, Pfizer Inc., AstraZeneca PLC, GlaxoSmithKline PLC (GSK), Takeda Pharmaceutical Company Limited, Hoffmann-La Roche Ltd, Johnson & Johnson, Sanofi S.A., Merck & Co., Inc. und Andere.

Der globale Markt für KI in der Arzneimittelforschung verzeichnet aufgrund der steigenden Nachfrage nach neuartigen Arzneimitteln ein deutliches Wachstum. Dieses Wachstum treibt einen Wandel in der Pharmaindustrie voran, wobei Unternehmen und Forscher künstliche Intelligenz nutzen, um die Entdeckung innovativer Medikamente zu beschleunigen. Die Zunahme komplexer Krankheiten und der Bedarf an wirksameren und personalisierteren Behandlungen haben Pharma- und Biotechnologieunternehmen dazu veranlasst, nach innovativen Lösungen zu suchen. KI-Technologien ermöglichen eine fortschrittliche Datenanalyse, prädiktive Modellierung und ein schnelles Kandidaten-Screening, was den Zeit- und Kostenaufwand für die Arzneimittelentwicklung reduziert. Infolgedessen gibt es erhebliche Investitionen, Kooperationen und Fortschritte auf dem Markt, wobei KI eine führende Rolle bei der Suche nach neuen Therapeutika für globale Gesundheitsherausforderungen spielt.

Analystenbewertung

Der Markt für KI in der Arzneimittelforschung erlebt bedeutende Trends, die die Zukunft der Branche prägen. Die Einführung von KI in diesem Sektor hat rapide zugenommen. Dies unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI in der Branche. KI ist nicht mehr nur ein peripheres Werkzeug, sondern eine entscheidende Komponente im Prozess der Arzneimittelentwicklung. Die Entwicklung von Fortgeschrittenenmaschinelles Lernenund Deep-Learning-Modelle haben die Genauigkeit und Effizienz der Auswahl von Arzneimittelkandidaten erheblich verbessert, was zu einer bemerkenswerten Verkürzung der Arzneimittelentwicklungszeit um 30 % geführt hat.

Kooperationen zwischen großen Pharmaunternehmen und innovativen Startups nehmen zu und fördern Innovationen und den Austausch von KI-Technologien. Darüber hinaus treiben die Integration von KI zur Wiederverwendung bestehender Medikamente und das Potenzial für personalisierte Medizin das Marktwachstum voran. Dies deutet auf eine Zukunft hin, in der KI wahrscheinlich eine unverzichtbare Rolle dabei spielen wird, lebensrettende Medikamente schneller und kostengünstiger auf den Markt zu bringen.

Marktdefinition

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine leistungsstarke Technologie, die die menschliche Intelligenz in Maschinen nachahmt und es ihnen ermöglicht, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliches Denken erfordern. Im Bereich der Arzneimittelforschung hat KI eine Revolution herbeigeführt und die Pharmaindustrie verändert. Es wird zur Datenanalyse, zur Identifizierung von Mustern und zur Erstellung von Vorhersagen verwendet. KI nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, Deep-Learning-Neuronale Netze, Bioinformatik und Cheminformatik, um verschiedene Phasen des Arzneimittelentwicklungsprozesses zu beschleunigen.

Obwohl KI großes Potenzial birgt, haben Aufsichtsbehörden wie die FDA und die EMA strenge Richtlinien festgelegt, um die Sicherheit und Wirksamkeit KI-gesteuerter Arzneimittelkandidaten zu gewährleisten. Diese Richtlinien erfordern eine gründliche Validierung und transparente Dokumentation von KI-Algorithmen, einschließlich zuverlässiger Datenquellen und einer klaren Modellinterpretation. Regulierungsbehörden streben danach, ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Patientensicherheit zu finden.

Die Regulierungslandschaft entwickelt sich weiter, um den einzigartigen Merkmalen der KI Rechnung zu tragen. Beispielsweise hat die FDA das Software Precertification (Pre-Cert)-Programm eingeführt, das darauf abzielt, den Regulierungsprozess für KI-basierte Medizingeräte zu rationalisieren. Die Gewährleistung der Transparenz, Verantwortlichkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen bleibt jedoch eine große Herausforderung. Arzneimittelforschungsunternehmen müssen in die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Datensicherheit und umfassende Dokumentation investieren, wenn sie sich in diesem aufstrebenden Bereich zurechtfinden. Das dynamische regulatorische Umfeld unterstreicht, wie wichtig es ist, KI-Fortschritte mit der Regulierungsaufsicht in Einklang zu bringen, um die Vorteile der KI bei der Arzneimittelforschung zu maximieren und gleichzeitig strenge Sicherheits- und Qualitätsstandards einzuhalten.

KI in der Marktdynamik der Arzneimittelforschung

Der Schlüsselfaktor für das Wachstum des KI-Marktes in der Arzneimittelforschung ist die Fähigkeit der Technologie, das Screening von Arzneimittelkandidaten und die Lead-Optimierung zu verbessern. Mithilfe der KI-Technologie können Pharma- und Biotechunternehmen ihre Screening- und Optimierungsprozesse für potenzielle Arzneimittelkandidaten deutlich verbessern. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Vorhersagemodelle kann KI große Datensätze schnell analysieren und die vielversprechendsten Verbindungen mit größerer Genauigkeit und Effizienz identifizieren. Dies beschleunigt den Arzneimittelentwicklungsprozess und senkt die Kosten. Durch eine optimierte Lead-Optimierung ermöglicht KI die Identifizierung von Medikamentenkandidaten mit höherer Erfolgswahrscheinlichkeit. Dies treibt Innovationen voran und ermöglicht, dass lebensrettende Behandlungen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden schneller und zu geringeren Kosten bei Patienten ankommen.

Eines der größten Hemmnisse auf dem Markt der KI-gesteuerten Arzneimittelforschung ist der Mangel an qualitativ hochwertigen, gekennzeichneten Daten für das Training von KI-Modellen. Während künstliche Intelligenz hervorragend darin ist, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, hängt ihre Wirksamkeit stark vom Zugriff auf robuste und gut kommentierte Datensätze ab. In der Pharmaindustrie kann es äußerst schwierig sein, große, vielfältige und genau gekennzeichnete Datensätze zu erhalten, insbesondere bei seltenen Krankheiten und komplexen biologischen Prozessen. Ohne umfassende Daten können KI-Modelle möglicherweise Schwierigkeiten haben, genaue Erkenntnisse zu liefern, was ihre Fähigkeit, potenzielle Medikamentenkandidaten zu identifizieren und Leads effektiv zu optimieren, einschränkt.

Eine lukrative Wachstumschance für den KI-gesteuerten Arzneimittelforschungsmarkt ist die Weiterentwicklung personalisierter Medizin und gezielter Therapien. KI kann große Datensätze, einschließlich der Genetik von Patienten, analysieren, um Behandlungen basierend auf individuellen Merkmalen anzupassen. Dieser Ansatz verspricht wirksamere Interventionen mit weniger Nebenwirkungen, wodurch die Ergebnisse optimiert und Schäden minimiert werden. Durch die Identifizierung spezifischer genetischer Marker kann KI vorhersagen, wie Patienten auf verschiedene Medikamente reagieren, und so die Entwicklung von Präzisionsmedizin und gezielten Therapien ermöglichen. Das Potenzial, das Gesundheitswesen durch die Bereitstellung von Behandlungen zu revolutionieren, die auf die genetische Ausstattung jedes Patienten zugeschnitten sind, unterstreicht die transformative Kraft der KI bei der Gestaltung der Zukunft der Medizin und letztendlich bei der Verbesserung der Patientenversorgung.

Datenschutz und Sicherheit stellen auf dem Markt der KI-gesteuerten Arzneimittelforschung große Herausforderungen dar. Da die Branche stark auf umfangreiche Datensätze angewiesen ist, besteht die Gefahr, dass sensible Patienteninformationen und geschützte Daten kompromittiert werden. Der Schutz dieser Daten ist von entscheidender Bedeutung, um die Privatsphäre der Patienten zu schützen und die Integrität der Forschung zu wahren. Die Einhaltung der Datenschutzgesetze ist von entscheidender Bedeutung, um rechtliche und ethische Probleme zu verhindern, die sich aus Datenschutzverletzungen ergeben können. Die Implementierung starker Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Cybersicherheitsmaßnahmen ist von entscheidender Bedeutung, um diese Herausforderungen zu bewältigen und Vertrauen in KI-Anwendungen aufzubauen.

Segmentierungsanalyse

Der globale Markt für KI in der Arzneimittelforschung ist nach Komponente, Berechnungsmethode, Therapiegebiet, Endbenutzern und Geografie segmentiert.

Nach Komponente

Basierend auf der Komponente wird der Markt in Software und Dienstleistungen unterteilt. Das Softwaresegment war im Jahr 2022 Marktführer und erzielte einen beeindruckenden Umsatz von 2,58 Milliarden US-Dollar. Dieses robuste Wachstum ist auf die entscheidende Rolle zurückzuführen, die Softwarelösungen bei der Förderung von KI-Anwendungen im Arzneimittelentwicklungsprozess spielen. Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen verlassen sich bei Aufgaben wie Datenanalyse, molekularer Modellierung und KI-gesteuerter Datenverarbeitung stark auf fortschrittliche Softwaretools. Diese Softwarelösungen verbessern die Effizienz und Genauigkeit und beschleunigen letztendlich den Prozess der Arzneimittelentwicklung. Infolgedessen ist das Softwaresegment zum Hauptumsatzträger im Markt geworden.

Nach rechnerischer Methode

Basierend auf der Rechenmethode ist der Markt in maschinelles Lernen, tiefes Lernen, Bioinformatik, Cheminformatik und Verarbeitung natürlicher Sprache unterteilt. Im Jahr 2022 erzielte das Segment des maschinellen Lernens aufgrund der Vielseitigkeit und Wirksamkeit der Technologie in der Arzneimittelforschung den höchsten Umsatzanteil. Algorithmen für maschinelles Lernen zeichnen sich durch Datenanalyse, prädiktive Modellierung und Mustererkennung aus und sind daher für die Identifizierung vielversprechender Arzneimittelkandidaten unerlässlich. Dies hat dazu geführt, dass das Segment eine marktbeherrschende Stellung erlangt hat.

Nach Therapiegebiet

Basierend auf dem Therapiegebiet ist der Markt in Onkologie, Infektionskrankheiten, Kardiologie, Endokrinologie, Neurologie, Psychologie und andere unterteilt. Es wird geschätzt, dass das Psychologiesegment im Prognosezeitraum ein deutliches Wachstum verzeichnen wird, mit einer prognostizierten CAGR von 43,48 %. Dieser Anstieg wird vor allem durch die wachsende Bedeutung der psychischen Gesundheit und den steigenden Bedarf an effizienteren Behandlungsmöglichkeiten angetrieben. Die Fähigkeit der KI, komplexe Verhaltens- und psychologische Daten zu analysieren, entspricht den sich entwickelnden Anforderungen der Gesundheitsbranche und bietet erhebliche Möglichkeiten für KI-Anwendungen in der Psychologie. Daher wird erwartet, dass das Segment im prognostizierten Zeitraum die höchste Wachstumsrate auf dem Markt aufweisen wird.

Regionale Analyse des Marktes für KI in der Arzneimittelforschung

Basierend auf der Region wird der globale Markt für KI in der Arzneimittelforschung in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, MEA und Lateinamerika unterteilt.

Der nordamerikanische KI-Marktanteil in der Arzneimittelforschung lag im Jahr 2022 auf dem Weltmarkt bei rund 43,00 %, mit einer Bewertung von 1,75 Milliarden US-Dollar. Die Region verfügt über eine starke Pharmaindustrie und ist ein Zentrum für technologische Innovationen, das umfangreiche Forschungs- und Entwicklungskooperationen zwischen Pharmariesen und KI-Startups fördert. Darüber hinaus haben günstige staatliche Vorschriften und eine robuste Gesundheitsinfrastruktur eine entscheidende Rolle bei der Förderung des regionalen Marktwachstums gespielt. Darüber hinaus bot Nordamerikas umfassender Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten und fortschrittlichen Forschungseinrichtungen einen Wettbewerbsvorteil. Diese Faktoren haben zusammen mit einem proaktiven Ansatz zur Einführung von KI in der Arzneimittelforschung die führende Position Nordamerikas auf dem Markt gefestigt.

Der asiatisch-pazifische Raum wird in absehbarer Zukunft ein schnelles Wachstum verzeichnen, mit einer prognostizierten jährlichen Wachstumsrate von 41,59 % zwischen 2023 und 2030. Die Region verzeichnet einen erheblichen Anstieg der pharmazeutischen Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten sowie einen wachsenden Schwerpunkt auf der Integration von KI-Technologie. Der Ausbau der Gesundheitsinfrastruktur, eine große Patientenpopulation und verstärkte Investitionen in KI-gesteuerte Arzneimittelforschungsinitiativen sind Schlüsselfaktoren für das Wachstum des heimischen Marktes. Darüber hinaus ermöglicht der Aufstieg des asiatisch-pazifischen Raums zu einem globalen Akteur in den Bereichen KI und Biotechnologie erhebliche Fortschritte in diesen Bereichen und stärkt dadurch sein Potenzial für hohes Wachstum.

Wettbewerbslandschaft

Der globale Marktbericht über KI in der Arzneimittelforschung wird wertvolle Erkenntnisse liefern, wobei der Schwerpunkt auf der Fragmentierung der Branche liegt. Prominente Akteure konzentrieren sich auf mehrere wichtige Geschäftsstrategien wie Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, Produktinnovationen und Joint Ventures, um ihr Produktportfolio zu erweitern und ihre Marktanteile in verschiedenen Regionen zu erhöhen. Expansion und Investitionen sind die wichtigsten strategischen Initiativen der Unternehmen der Branche. Die Akteure der Branche investieren umfassend in F&E-Aktivitäten, den Bau neuer Produktionsanlagen und die Optimierung der Lieferkette.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Bereich KI im Arzneimittelforschungsmarkt

• Bayer AG
• Novartis International AG
• Pfizer Inc.
• AstraZeneca PLC
• GlaxoSmithKline PLC (GSK)
• Takeda Pharmaceutical Company Limited
• Hoffmann-La Roche Ltd
• Johnson & Johnson
• Sanofi S.A.
• Merck & Co., Inc.

Wichtige Branchenentwicklungen

• September 2023 (Partnerschaft):Merck kündigte zwei strategische Kooperationen in der Arzneimittelforschung mit den in Großbritannien ansässigen Unternehmen BenevolentAI und Exscientia an. Ziel der Partnerschaften war es, künstliche Intelligenz (KI) zu nutzen, um die Forschung in den Bereichen Onkologie, Neurologie und Immunologie voranzutreiben. Die Integration von KI in F&E-Prozesse beschleunigte die Arzneimittelentwicklung und steht im Einklang mit der Strategie von Merck, die Produktivität und den Pipeline-Output nachhaltig zu steigern.
• Mai 2023 (Partnerschaft):Eli Lilly hat sich mit XtalPi, einem pharmazeutischen KI-Unternehmen, zusammengetan, um die Arzneimittelforschung durch den Einsatz künstlicher Intelligenz und Rechentools zu verbessern. Die Zusammenarbeit zielte darauf ab, Formulierungen zu optimieren, effizientere Arzneimittelverabreichungssysteme zu entwickeln und die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen, was Patienten weltweit durch innovative pharmazeutische Lösungen zugute kommt.

Der globale Markt für KI in der Arzneimittelforschung ist unterteilt in:

Nach Komponente

• Software
• Dienstleistungen

Nach rechnerischer Methode

• Maschinelles Lernen
• Tiefes Lernen
• Bioinformatik
• Chemieinformatik
• Verarbeitung natürlicher Sprache

Nach Therapiegebiet

• Onkologie
• Infektionskrankheiten
• Kardiologie
• Endokrinologie
• Neurologie
• Psychologie
• Andere

Von Endbenutzern

• Pharma- und Biotechnologieunternehmen
• Auftragsforschungsinstitute (CROs)

Nach Region

• Nordamerika
  • UNS.
  • Kanada
  • Mexiko
• Europa
  • Frankreich
  • VEREINIGTES KÖNIGREICH.
  • Spanien
  • Deutschland
  • Italien
  • Russland
  • Restliches Europa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Südkorea
  • Rest des asiatisch-pazifischen Raums
• Der Nahe Osten und Afrika
  • GCC
  • Nordafrika
  • Südafrika
  • Rest des Nahen Ostens und Afrikas
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Argentinien
  • Rest Lateinamerikas.