Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für künstliche Intelligenz in den Biowissenschaften, nach Typ (maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie Robotik und das Internet der Dinge), nach Anwendung (Target Discovery, Drug Discovery, Entwicklung und Postzulassung) und regionale Prognose bis 2035

ÜBERBLICK ÜBER KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DEN LIFE SCIENCES-MARKTBERICHT

Die globale Marktgröße für künstliche Intelligenz in den Biowissenschaften wird im Jahr 2026 auf 4127,84 Millionen US-Dollar geschätzt und soll bis 2035 8725,86 Millionen US-Dollar erreichen, was einem jährlichen Wachstum von 28,34 % von 2026 bis 2035 entspricht.

Obwohl der Einsatz von KI noch in den Kinderschuhen steckt, hat sie die Lebenswissenschaften bereits in größerem Maße verändert, indem sie Forschung, Diagnose und Behandlungsstrategien vorangetrieben hat. In der Forschung können die KI-Algorithmen innerhalb kürzester Zeit riesige Mengen organischer Daten, beispielsweise Genomsequenzen, Proteinstrukturen und sogar mobile Bilder, verarbeiten. Das Wissen um diese Fähigkeit erhöht die Geschwindigkeit, mit der pharmakologische Ziele entdeckt und individuelle Behandlungen verbessert werden. KI-gesteuerte Zuverlässigkeit fördert außerdem die Vorhersage, berücksichtigt erwartete Krankheitsausbrüche, Behandlungsfolgen und Patientenreaktionen auf die Behandlungen. Diese verbessern nicht nur das Verständnis der Menschen für komplexe biologische Systeme, sondern fördern auch besonders umweltfreundliche und effiziente Lösungen für Gesundheitsprobleme.

 In der Diagnostik werden Lösungen der künstlichen Intelligenz schrittweise in die medizinische Bildgebung und Pathologie eingeführt, um die Genauigkeit der Ergebnisse und die Geschwindigkeit der Diagnosen zu verbessern. Beispielsweise sind KI-Algorithmen in der Lage, Krankheitsbilder zu bewerten und nach Aspekten zu suchen, die Tumoren oder Frakturen ähneln, und das oft mit höchster Genauigkeit, was in der Regel sogar die menschliche Wirksamkeit übertrifft. Außerdem gibt es Fortschritte bei der Anwendung künstlicher Intelligenz bei der Entwicklung hochpräziser diagnostischer Tests, die die Krankheit in einem früheren Stadium erreichen und so die Diagnose der Patienten verbessern. Im Bereich der Medizin versetzt KI Ärzte in die Lage, Behandlungen zu verbessern und konkrete Behandlungspläne zu entwerfen, die die Besonderheiten des Patienten berücksichtigen, um die Heilungschancen zu verbessern und Nebenwirkungen zu reduzieren.

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AUSWIRKUNGEN VON COVID-19: MARKTWACHSTUM DURCH DIE PANDEMIE AUFGRUND VERSTÄRKTER SCHNELLER UND GENAUER TESTS ANGESTÄRKT

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine über den Erwartungen liegende Nachfrage verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Während der Pandemie spielte KI eine entscheidende Rolle bei der schnellen Auswertung großer Datensätze, einschließlich genomischer Sequenzen des Virus, die für die Kenntnis seiner Mutationen und Ausbreitung von entscheidender Bedeutung waren. KI-Algorithmen wurden eingesetzt, um die Leistungsfähigkeit von Medikamentenkandidaten und Impfstoffformulierungen vorherzusagen und so den Verbesserungsprozess zu beschleunigen. Darüber hinaus trugen KI-gestützte epidemiologische Modelle dazu bei, die Ausbreitung des Virus und die Auswirkungen öffentlicher Fitnessmaßnahmen vorherzusagen und so zu einer fundierteren Auswahl und Zuteilung von Hilfsgütern beizutragen.

In der Diagnostik verdeutlichte die Pandemie die Notwendigkeit schneller und korrekter Tests, bei denen KI-Strukturen ihre Funktionalität bei der Analyse wissenschaftlicher Bilder und der Identifizierung von COVID-19-Fällen mit hoher Präzision unter Beweis stellten. KI-gestützte Diagnosegeräte wurden weiterentwickelt, um Patienten die Verwendung von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs und CT-Scans zu zeigen und so die Geschwindigkeit und Genauigkeit der COVID-19-Erkennung zu verbessern. Darüber hinaus erleichterte KI die Verfolgung und Kontrolle von Patientenstatistiken und ermöglichte es Gesundheitsträgern, den Krankheitsverlauf zu verfolgen und die Ergebnisse für die Patienten wirksamer zu erwarten. Die Pandemie hat auch die Bedeutung personalisierter Medikamente unterstrichen, wobei KI die maßgeschneiderte Behandlung vollständig auf der Grundlage individueller Patientenprofile unterstützt und so Therapiestrategien optimiert. Es wird erwartet, dass das weltweite Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz in den Biowissenschaften nach der Pandemie zunehmen wird.

NEUESTE TRENDS

"KI zur Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung zur Förderung des Marktwachstums"

In der Diagnostik sind die Fortschritte der KI bei der Verbesserung der Genauigkeit sowie der Geschwindigkeit der Interpretation der Bilder gut dokumentiert. Intelligente Geräte werden eingeführt, um Radiologen bei der Diagnose anderer Krankheiten als Krebs wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen und neurologische Störungen anhand medizinischer Bilder wie MRT, CT-Scans und Röntgenaufnahmen zu helfen. Diese Zahnräder können sich auf Anomalien konzentrieren, die andernfalls übersehen würden, wenn man sich auf das menschliche Auge verlässt; Somit wird eine frühzeitige Diagnose erreicht. Darüber hinaus haben die Verbesserungen in der KI-Pathologietechnologie auch die Untersuchung von Gewebeproben auf zellulärer Ebene ermöglicht, was das Verständnis der Krankheitsentwicklung verbessert und weiter zur Verbesserung präziser Therapieinterventionen beigetragen hat.

 Eine weitere Superentwicklung ist die Anwendung künstlicher Intelligenz in der persönlichen Behandlung. Dieser weitere Fortschritt bringt eine weitere Dimension der Perfektion mit sich. Maschinelles Lernen wird zunehmend zur Analyse großer Mengen an Patientendaten, genomischen, proteomischen und klinischen bis hin zu individualisierten Therapien eingesetzt. Bei dieser Methode ist es wichtig, dass die therapeutischen Ergebnisse so positiv wie möglich sind und gleichzeitig Nebenwirkungen minimiert werden, die auf den Genotypen und dem Gesundheitszustand der Patienten basieren. Darüber hinaus wird darauf hingewiesen, dass KI zunehmend zur Verbesserung virtueller Biomarker eingesetzt wird, bei denen es sich um zielgerichtet messbare physiologische und Verhaltensparameter handeln könnte, die mit digitalen Tools erfasst werden sollen.

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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER MARKTSEGMENTIERUNG DER BIOWISSENSCHAFTEN

Nach Typ

Je nach Typ kann der globale Markt in maschinelles Lernen, tiefes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie Robotik und das Internet der Dinge eingeteilt werden.

• Maschinelles Lernen (ML): ML bezieht sich auf einen Bereich der Herstellung von Lernalgorithmen, die es einem Computersystem ermöglichen, aus Statistiken zu lernen und diese für Vorhersagen zu verwenden. Es umfasst viele Ansätze wie überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und verstärkendes Lernen, um schwierige, unterschiedliche Probleme zu lösen.

• Deep Learning (DL): Deep Learning oder DL ist eine Kategorie von ML, die neuronale Netze mit mehr Schichten, sogenannte Deep Networks, verwendet, um neue Variationen komplexer Muster in umfangreichen Datensätzen zu lernen. Es eignet sich am besten für Vorgänge wie Bild- oder Spracherkennung, Stimmungsanalyse und autonomes Fahren.

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ist ein Segment der KI, das an der Interaktion zwischen Menschen und Computersystemen über natürliche Sprache beteiligt ist. Es umfasst Aufgaben wie Sprachdolmetschen, Stimmungsanalyse und die Erstellung von Textinhalten, mit denen Geräte menschliche Kommunikation erkennen, analysieren und lösen können.

• Robotik und das Internet der Dinge (IoT): Unter Robotik versteht man die Konstruktion oder Entwicklung eines Roboters mit dem Ziel, bestimmte Aufgaben ganz oder teilweise ohne direktes Eingreifen des Besitzers auszuführen. IoT ist die Partnerschaft zwischen Geräten und dem Internet, wobei der Begriff es Dingen ermöglicht, das Internet zu erreichen, um Daten zu sammeln oder zu teilen, wodurch Systeme in verschiedenen Bereichen, zum Beispiel bei der Heimorganisation oder in der Industrie, intelligenter und effizienter werden.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in Target Discovery, Drug Discovery, Development und Post-Approval kategorisiert werden.

• Zielerkennung: Dieser erste Abschnitt beinhaltet das HerausfindenorganischZiele, bestehend aus Genen oder Proteinen, die an Krankheitsprozessen beteiligt sein können. Forscher nutzen verschiedene Strategien, darunter Genomik und Proteomik, um Ziele zu ermitteln, die über Fähigkeitskapseln moduliert werden können.

• Arzneimittelentdeckung: In dieser Phase werden Verbindungen lokalisiert und optimiert, die mit den diagnostizierten Zielen interagieren. Hochdurchsatz-Screening, Computermodellierung und medizinische Chemie werden eingesetzt, um Kandidatenmoleküle mit den bevorzugten Heilwirkungen zu erkennen und zu verfeinern.

• Entwicklung: Dieses Segment umfasst die präklinische und wissenschaftliche Prüfung von Arzneimittelkandidaten, um deren Sicherheit, Wirksamkeit und Pharmakokinetik zu bewerten. Dazu gehören strenge Tests in Labor- und Tierversuchen, begleitet von mehreren Phasen wissenschaftlicher Studien am Menschen.

• Nach der Zulassung: Nachdem ein Arzneimittel von der Aufsichtsbehörde zugelassen wurde, erfolgt eine fortlaufende Nachverfolgung und Bewertung, um langfristigen Schutz und Wirksamkeit sicherzustellen. Dieser Abschnitt umfasst die Veröffentlichungsüberwachung, zusätzliche Studien und den Umgang mit schädlichen Ergebnissen oder neuen Warnzeichen.

FAHRFAKTOREN

"Big-Data-Verfügbarkeit zur Ankurbelung des Marktes"

Die explosionsartige Zunahme biologischer und klinischer Daten aus Quellen wie Genomik, elektronischen Fitnessaufzeichnungen und tragbaren Geräten bietet eine reichhaltige, nützliche Ressource für KI-Algorithmen zur Forschung und Gewinnung von Erkenntnissen. Die kontinuierliche Verbesserung modernster Algorithmen, einschließlich tiefgreifender Studien und vertiefter Kenntnisse, verbessert die Fähigkeit, komplizierte biologische Systeme zu modellieren und Ergebnisse mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Das Streben nach einer maßgeschneiderten Gesundheitsversorgung treibt die Einführung von KI voran, um Behandlungen vollständig auf individuelle genetische, umweltbedingte und Lebensstilelemente zuzuschneiden, wodurch die therapeutische Wirksamkeit verbessert und negative Ergebnisse verringert werden.

"Fortschritte in der Rechenleistung zur Erweiterung des Marktes"

Erhöhte Rechenfähigkeiten, zu denen auch der Einsatz von GPUs und Cloud Computing gehört, ermöglichen die erfolgreiche Verarbeitung großer Datensätze und die Ausbildung komplexer KI-Modelle. KI beschleunigt die Entdeckung und Verbesserung von Medikamenten, senkt die Gebühren für klinische Studien und rationalisiert Diagnoseverfahren, wodurch die Gesundheitsversorgung effizienter und kostengünstiger wird. Zunehmende Unterstützung durch Regulierungsbehörden und massive Investitionen von Pharmaunternehmen und Gesundheitsdienstleistern fördern die Einbeziehung von KI in die Lebenswissenschaften zur Verbesserung von Studien, Diagnostik und Behandlungsstrategien.

EINHALTUNGSFAKTOR

"Hohe Implementierungskosten behindern möglicherweise das Marktwachstum"

Die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Technologie kann kostspielig sein und erhebliche Investitionen in die Infrastruktur, Fachkenntnisse und fortlaufenden Schutz erfordern, was für kleinere Unternehmen möglicherweise unerschwinglich ist. Das Fehlen standardisierter Protokolle und Frameworks für die KI-Entwicklung, -Validierung und -Integration in den Lifestyle-Wissenschaften führt zu Inkonsistenzen und behindert die Interoperabilität in speziellen Strukturen und Organisationen. Es kann schwierig sein, sich in der komplexen Regulierungslandschaft für KI im Gesundheitswesen zurechtzufinden, da moderne Rahmenbedingungen möglicherweise nicht vollständig für die Bewertung und Genehmigung primär KI-basierter Lösungen geeignet sind, was deren Einführung verlangsamt.

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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DEN LIFE SCIENCES MARKT REGIONALE ERKENNTNISSE

Der Markt ist hauptsächlich in Europa, Lateinamerika, den asiatisch-pazifischen Raum, Nordamerika sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt.

"Die Region Nordamerika dominiert den Markt aufgrund eines starken Forschungs- und Entwicklungsökosystems"

Nordamerika hat sich aufgrund mehrerer Faktoren zur dominierenden Region im globalen Marktanteil für künstliche Intelligenz in den Biowissenschaften entwickelt. Sowohl aus dem privaten als auch aus dem öffentlichen Sektor gibt es umfangreiche Fördermittel für KI und Biotechnologie. Besonders hoch sind Risikokapitalfinanzierungen, Regierungspräsenz und Unternehmensinvestitionen in KI-Startups und -Projekte. Der Ort verfügt über eine starke F&E-Infrastruktur mit mehreren führenden Universitäten, Studieneinrichtungen und Biotech-Unternehmen, die Pionierarbeit in den Bereichen KI und Lifestyle-Wissenschaften leisten.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

"Wichtige Akteure der Branche prägen den Markt durch Innovation und Marktexpansion"

Der Markt für künstliche Intelligenz in den Biowissenschaften wird maßgeblich von wichtigen Akteuren der Branche beeinflusst, die eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Marktdynamik und der Gestaltung der Verbraucherpräferenzen spielen. Diese Hauptakteure verfügen über umfangreiche Einzelhandelsnetzwerke und Online-Plattformen, die den Verbrauchern einfachen Zugang zu einer Vielzahl von Garderobenoptionen bieten. Ihre starke globale Präsenz und Markenbekanntheit haben dazu beigetragen, das Vertrauen und die Loyalität der Verbraucher zu stärken und die Produktakzeptanz voranzutreiben. Darüber hinaus investieren diese Branchenriesen kontinuierlich in Forschung und Entwicklung und führen innovative Designs, Materialien und intelligente Funktionen der künstlichen Intelligenz in den Biowissenschaften ein, um den sich verändernden Bedürfnissen und Vorlieben der Verbraucher gerecht zu werden. Die gemeinsamen Anstrengungen dieser großen Akteure haben erhebliche Auswirkungen auf die Wettbewerbslandschaft und die zukünftige Entwicklung des Marktes.

Liste der profilierten Marktteilnehmer

• Syapse [USA]
• Massachusetts Institute of Technology (MIT) [USA]
• Intel [USA]
• Flatiron Health [USA]
• XtalPi [USA]

INDUSTRIELLE ENTWICKLUNG

Juli 2021: DeepMind hat auf dem Markt für künstliche Intelligenz in den Biowissenschaften bedeutende Fortschritte gemacht. Sie haben kürzlich AlphaFold 2 entwickelt. Durch die Lösung der langjährigen Mission der Proteinfaltung beschleunigt AlphaFold 2 die Bio-Studien und die Arzneimittelentwicklung erheblich und ermöglicht es Wissenschaftlern, die Struktur von Proteinen schnell und effektiv zu verstehen. Dieser Durchbruch hat große Auswirkungen auf zahlreiche Bereiche der Biowissenschaften, einschließlich des Krankheitsverständnisses und der Verbesserung der neuesten Behandlungen.

BERICHTSBEREICH

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT-Analyse und gibt Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, und untersucht eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen, die sich auf seine Entwicklung in den kommenden Jahren auswirken könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, bietet ein ganzheitliches Verständnis der Marktkomponenten und identifiziert potenzielle Wachstumsbereiche.

Der Forschungsbericht befasst sich mit der Marktsegmentierung und nutzt sowohl qualitative als auch quantitative Forschungsmethoden, um eine gründliche Analyse bereitzustellen. Außerdem werden die Auswirkungen finanzieller und strategischer Perspektiven auf den Markt bewertet. Darüber hinaus präsentiert der Bericht nationale und regionale Bewertungen unter Berücksichtigung der vorherrschenden Kräfte von Angebot und Nachfrage, die das Marktwachstum beeinflussen. Die Wettbewerbslandschaft wird akribisch detailliert beschrieben, einschließlich der Marktanteile wichtiger Wettbewerber. Der Bericht umfasst neuartige Forschungsmethoden und Spielerstrategien, die auf den erwarteten Zeitrahmen zugeschnitten sind. Insgesamt bietet es auf formale und leicht verständliche Weise wertvolle und umfassende Einblicke in die Marktdynamik.