Inteligencia artificial en ciencias biológicas Tamaño del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y robótica e Internet de las cosas), por aplicación (descubrimiento de objetivos, descubrimiento de fármacos, desarrollo y posaprobación) y pronóstico regional hasta 2035

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN CIENCIAS DE LA VIDA RESUMEN DEL INFORME DEL MERCADO

El tamaño del mercado mundial de inteligencia artificial en ciencias biológicas se estima en 4127,84 millones de dólares en 2026 y se prevé que alcance los 8725,86 millones de dólares en 2035, creciendo a una tasa compuesta anual del 28,34% de 2026 a 2035.

Aunque el uso de la IA todavía es de mediana edad, ya ha transformado en gran medida las ciencias de la vida al impulsar la investigación, el diagnóstico y las estrategias de tratamiento. En la investigación, los algoritmos de IA pueden procesar grandes cantidades de datos orgánicos, por ejemplo, secuencias genómicas, estructuras de proteínas e incluso imágenes móviles, en un tiempo mínimo. El conocimiento de esta capacidad aumenta la velocidad a la que se descubren los objetivos farmacológicos y se mejoran los tratamientos individualizados. Los fiables impulsados ​​por la IA también fomentan la predicción, implican oleadas de trastornos esperados, las consecuencias del tratamiento y las reacciones de los pacientes a los tratamientos. Estos no sólo mejoran la comprensión de las personas sobre los sistemas biológicos complejos, sino que también promueven soluciones extraverdes y eficientes a los problemas de atención médica.

 En el diagnóstico, las soluciones de inteligencia artificial se están introduciendo gradualmente en la imagen médica y la patología para mejorar la precisión de los resultados y la velocidad de los diagnósticos. Por ejemplo, los algoritmos de IA son capaces de evaluar cuadros clínicos para buscar aspectos que se asemejen a tumores o fracturas con gran precisión en muchas ocasiones, superando incluso la eficacia humana en general. Además, hay avances en la aplicación de inteligencia artificial para crear pruebas de diagnóstico de alta precisión que llegan a la enfermedad en una etapa más temprana, mejorando el diagnóstico de los pacientes. En solución, la IA está permitiendo a los médicos impulsar tratamientos y diseñar planes de tratamiento explícitos teniendo en cuenta las peculiaridades del paciente para mejorar las etiquetas de curación y reducir las consecuencias adversas.

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IMPACTO DEL COVID-19: CRECIMIENTO DEL MERCADO IMPULSADO POR LA PANDEMIA DEBIDO AL AUMENTO DE LAS PRUEBAS RÁPIDAS Y PRECISAS

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda mayor a la prevista en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

Durante la pandemia, la IA desempeñó un papel importante en el análisis rápido de grandes conjuntos de datos, incluidas secuencias genómicas del virus, que resultaron esenciales para conocer sus mutaciones y su propagación. Se emplearon algoritmos de IA para predecir la capacidad de los candidatos a fármacos y las formulaciones de vacunas, lo que aceleró el proceso de mejora. Además, los modelos epidemiológicos impulsados ​​por la IA ayudaron a pronosticar la propagación del virus y el impacto de las intervenciones públicas en acondicionamiento físico, lo que ayudó a realizar una selección y una asignación de ayuda más informadas.

En el ámbito del diagnóstico, la pandemia puso de relieve la necesidad de realizar pruebas rápidas y correctas, en las que las estructuras de IA establecieron su funcionalidad para analizar imágenes científicas e identificar casos de COVID-19 con alta precisión. Se ha avanzado en equipos de diagnóstico impulsados ​​por IA para mostrar a los pacientes el uso de radiografías de tórax y tomografías computarizadas, mejorando la velocidad y precisión de la detección de COVID-19. Además, la IA facilitó el seguimiento y control de las estadísticas de los pacientes, lo que permitió a los proveedores de atención médica realizar un seguimiento de la progresión de la enfermedad y esperar resultados de los pacientes de manera más eficaz. La pandemia también subrayó la importancia de la medicación personalizada, con la IA apoyando la personalización de tratamientos basados ​​totalmente en perfiles de pacientes individuales, optimizando así las estrategias terapéuticas. Se prevé que el crecimiento del mercado mundial de Inteligencia artificial en ciencias biológicas aumente después de la pandemia.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

"IA para acelerar el descubrimiento de fármacos para impulsar el crecimiento del mercado"

En el diagnóstico, está bien registrado el avance de la IA en la mejora de la precisión y la velocidad de interpretación de las imágenes. Se están introduciendo equipos inteligentes para ayudar a los radiólogos a diagnosticar enfermedades distintas del cáncer, como enfermedades cardiovasculares y trastornos neurológicos, a partir de imágenes médicas que incluyen resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y rayos X. Estos engranajes pueden centrarse en anomalías que, de otro modo, podrían pasarse por alto si se confiara en los ojos humanos; de esta forma se consigue un diagnóstico precoz. Además, las mejoras en la tecnología de patología de IA también han permitido el examen de muestras de tejido a nivel celular, mejorando la comprensión del desarrollo de enfermedades y ayudando aún más a mejorar las intervenciones terapéuticas precisas.

 Otro súper avance es la aplicación de la Inteligencia Artificial en el trato personal, este otro avance trae otra dimensión de perfección. El aprendizaje automático se aplica cada vez más al análisis de grandes volúmenes de datos de pacientes, desde genómicos, proteómicos y clínicos hasta terapias individualizadas. Es necesario que este método tenga como objetivo que sus resultados terapéuticos sean lo más positivos posible, minimizando al mismo tiempo los efectos adversos en función de los genotipos y el estado de salud de los pacientes. Además, se observa que la IA se aplica cada vez más para mejorar los biomarcadores virtuales que podrían ser parámetros fisiológicos y de comportamiento medibles mediante objetivos que se recopilarán mediante herramientas digitales.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN CIENCIAS DE LA VIDA SEGMENTACIÓN DEL MERCADO

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y robótica e Internet de las cosas.

• Aprendizaje automático (ML): ML se refiere a un campo de algoritmos de aprendizaje de fabricación que permiten a un sistema informático aprender y utilizar estadísticas para la predicción. Comprende muchos enfoques, como el aprendizaje supervisado, el conocimiento no supervisado y el conocimiento reforzado para resolver diversos problemas difíciles.

• Aprendizaje profundo (DL): el aprendizaje profundo o DL es una categoría de ML que utiliza redes neuronales con más capas, denominadas redes profundas, para aprender nuevas variaciones de patrones complejos en conjuntos de datos voluminosos. Funciona mejor en operaciones como identificación de imagen o voz, análisis de sentimientos y conducción autónoma.

• Procesamiento del lenguaje natural (PNL): el PNL es un segmento de la IA involucrado en la interacción entre personas y sistemas informáticos a través del lenguaje natural. Abarca obligaciones como la interpretación del lenguaje, el análisis de sentimientos y la creación de contenido textual a través de los cuales los equipos pueden apreciar, analizar y resolver la comunicación humana.

• Robótica e Internet de las Cosas (IoT): La robótica es la práctica de diseñar o desarrollar un robot con el objetivo de realizar determinadas tareas ya sea total o parcialmente sin la intervención directa del propietario. IoT es la asociación entre los dispositivos y la Web donde el término permite que los objetos lleguen a Internet para recopilar o compartir registros, lo que hace que los sistemas sean más inteligentes y más comprensivos en diversos aspectos, como la organización del hogar y las técnicas industriales.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en descubrimiento de objetivos, descubrimiento de fármacos, desarrollo y posaprobación.

• Descubrimiento de objetivos: esta sección inicial incluye descubrirorgánicoobjetivos, que consisten en genes o proteínas, que pueden estar involucrados en procesos patológicos. Los investigadores utilizan diversos métodos, incluidos la genómica y la proteómica, para identificar objetivos que puedan modularse mediante cápsulas de capacidad.

• Descubrimiento de Fármacos: En esta etapa se localizan y optimizan los compuestos que interactúan con los objetivos diagnosticados. Se utilizan cribados de alto rendimiento, modelos computacionales y química medicinal para conocer y refinar las moléculas candidatas con los efectos curativos preferidos.

• Desarrollo: este segmento implica la verificación preclínica y científica de candidatos a fármacos para evaluar su seguridad, eficacia y farmacocinética. Implica pruebas rigurosas en laboratorio y en investigación con animales, acompañadas de varias etapas de ensayos científicos en humanos.

• Post-aprobación: después de que un medicamento es acreditado por el gobierno regulador, se realizan un seguimiento y una evaluación continuos para garantizar la protección y eficacia a largo plazo. Esta sección incluye la vigilancia posterior a la comercialización, estudios adicionales y la gestión de cualquier resultado perjudicial o nuevas señales de advertencia.

FACTORES IMPULSORES

"Disponibilidad de Big Data para impulsar el mercado"

La explosión de datos biológicos y clínicos procedentes de fuentes como la genómica, los registros electrónicos de actividad física y los dispositivos portátiles ofrece un recurso rico y útil para que los algoritmos de IA investiguen y obtengan conocimientos. La mejora continua de los algoritmos de última generación, que incluyen un estudio profundo y un conocimiento reforzado, mejora la capacidad de modelar sistemas biológicos complicados y predecir resultados con alta precisión. El impulso hacia la atención médica personalizada impulsa la adopción de la IA para adaptar tratamientos basados ​​totalmente en factores genéticos, ambientales y de estilo de vida individuales, mejorando la eficacia terapéutica y disminuyendo los resultados negativos.

"Avances en potencia computacional para expandir el mercado"

Las mayores capacidades computacionales, que incluyen el uso de GPU y computación en la nube, permiten el procesamiento de enormes conjuntos de datos y la educación de modelos complejos de IA con éxito. La IA acelera los enfoques de descubrimiento y mejora de fármacos, reduce las tarifas asociadas con los ensayos clínicos y agiliza los procedimientos de diagnóstico, haciendo que la prestación de atención médica sea más eficiente y de bajo costo. El creciente apoyo de los organismos reguladores y las grandes inversiones de las empresas farmacéuticas y los proveedores de atención médica están fomentando la combinación de la IA en las ciencias de la vida para decorar estudios, diagnósticos y estrategias de tratamiento.

FACTOR DE RESTRICCIÓN

"Altos costos de implementación para potencialmente impedir el crecimiento del mercado"

Desarrollar e implementar tecnología de IA puede ser costoso y requerir inversiones considerables en infraestructura, habilidades especializadas y protección continua, lo que puede resultar prohibitivo para las empresas más pequeñas. La ausencia de protocolos y marcos estandarizados para el desarrollo, la validación y la integración de la IA en las ciencias del estilo de vida crea inconsistencias y dificulta la interoperabilidad entre estructuras y organizaciones especiales. Navegar por el complejo panorama regulatorio de la IA en la atención médica puede resultar difícil, ya que es posible que los marcos modernos no estén completamente equipados para evaluar y aprobar soluciones basadas principalmente en IA, lo que ralentiza su adopción.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN CIENCIAS DE LA VIDA PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO

El mercado está segmentado principalmente en Europa, América Latina, Asia Pacífico, América del Norte y Medio Oriente y África.

"La región de América del Norte domina el mercado gracias a su sólido ecosistema de investigación y desarrollo"

América del Norte se ha convertido en la región más dominante en la cuota de mercado global de Inteligencia Artificial en Ciencias de la Vida debido a varios factores. Existe una amplia financiación tanto del sector público como del privado en IA y biotecnología. La financiación de capital de riesgo, la presencia de autoridades y las inversiones corporativas en nuevas empresas y proyectos de IA son especialmente altas. El lugar cuenta con una sólida infraestructura de I+D con varias universidades líderes, establecimientos de estudio y empresas de biotecnología que son pioneras en avances en inteligencia artificial y ciencias del estilo de vida.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

"Actores clave de la industria que dan forma al mercado a través de la innovación y la expansión del mercado"

El mercado de Inteligencia artificial en ciencias biológicas está significativamente influenciado por actores clave de la industria que desempeñan un papel fundamental en impulsar la dinámica del mercado y dar forma a las preferencias de los consumidores. Estos actores clave poseen amplias redes minoristas y plataformas en línea, lo que brinda a los consumidores un fácil acceso a una amplia variedad de opciones de vestuario. Su fuerte presencia global y reconocimiento de marca han contribuido a una mayor confianza y lealtad de los consumidores, impulsando la adopción de productos. Además, estos gigantes de la industria invierten continuamente en investigación y desarrollo, introduciendo diseños, materiales y funciones inteligentes innovadores en inteligencia artificial en las ciencias de la vida, atendiendo a las necesidades y preferencias cambiantes de los consumidores. Los esfuerzos colectivos de estos principales actores impactan significativamente el panorama competitivo y la trayectoria futura del mercado.

Lista de actores del mercado perfilados

• Syapse [Estados Unidos]
• Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) [EE.UU.]
• Intel [EE.UU.]
• Flatiron Health [EE.UU.]
• XtalPi [Estados Unidos]

DESARROLLO INDUSTRIAL

Julio de 2021: DeepMind realizó importantes esfuerzos en el mercado de la inteligencia artificial en las ciencias biológicas. Recientemente desarrollaron AlphaFold 2. Al solucionar la antigua misión del plegamiento de proteínas, AlphaFold 2 acelera considerablemente los estudios orgánicos y el descubrimiento de fármacos, lo que permite a los científicos comprender la estructura de las proteínas de forma rápida y eficaz. Este avance tiene grandes implicaciones para numerosas áreas de las ciencias biológicas, incluida la comprensión de las enfermedades y el desarrollo de los últimos tratamientos.

COBERTURA DEL INFORME

El estudio abarca un análisis FODA completo y proporciona información sobre la evolución futura del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando áreas potenciales de crecimiento.

El informe de investigación profundiza en la segmentación del mercado, utilizando métodos de investigación tanto cualitativos como cuantitativos para proporcionar un análisis exhaustivo. También evalúa el impacto de las perspectivas financieras y estratégicas en el mercado. Además, el informe presenta evaluaciones nacionales y regionales, considerando las fuerzas dominantes de la oferta y la demanda que influyen en el crecimiento del mercado. El panorama competitivo está meticulosamente detallado, incluidas las cuotas de mercado de competidores importantes. El informe incorpora nuevas metodologías de investigación y estrategias de jugadores adaptadas al período de tiempo previsto. En general, ofrece información valiosa y completa sobre la dinámica del mercado de una manera formal y fácilmente comprensible.