Inteligência artificial em tamanho do mercado de ciências da vida, participação, crescimento e análise da indústria, por tipo (aprendizado de máquina, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e robótica e a Internet das coisas), por aplicação (descoberta de alvo, descoberta de medicamentos, desenvolvimento e pós-aprovação) e previsão regional para 2035

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NAS CIÊNCIAS DA VIDA VISÃO GERAL DO RELATÓRIO DE MERCADO

O tamanho global do mercado de Inteligência Artificial em Ciências da Vida é estimado em US$ 4.127,84 milhões em 2026 e deve atingir US$ 8.725,86 milhões até 2035, crescendo a um CAGR de 28,34% de 2026 a 2035.

Embora o uso da IA ​​ainda esteja na meia-idade, ela já transformou as ciências da existência em maior medida, impulsionando estratégias de pesquisa, diagnóstico e tratamento. Na pesquisa, os algoritmos de IA podem processar grandes cargas de dados orgânicos, por exemplo, sequências genômicas, estruturas de proteínas e até imagens móveis, em menos tempo. O conhecimento desta capacidade aumenta a velocidade com que os objetivos farmacológicos são descobertos e os tratamentos individualizados são aprimorados. A confiabilidade orientada por IA também incentiva a previsão, envolve ondas de distúrbios esperados, consequências do tratamento e reações dos pacientes aos tratamentos. Estes não só melhoram a compreensão das pessoas sobre sistemas biológicos complexos, mas também promovem soluções extra-verdes e eficientes para problemas de saúde.

 No diagnóstico, soluções de inteligência artificial são gradualmente introduzidas em imagens médicas e patologias para melhorar a precisão dos resultados e a rapidez dos diagnósticos. Por exemplo, algoritmos de IA são capazes de avaliar quadros clínicos para encontrar aspectos que se assemelham a tumores ou fraturas com excelente precisão na maioria das vezes, superando até mesmo a eficácia humana normalmente. Além disso, há progressos na aplicação da inteligência artificial na criação de testes de diagnóstico altamente precisos que atingem a doença numa fase mais precoce, melhorando o diagnóstico dos pacientes. Na terapia, a IA está capacitando os médicos a impulsionar os tratamentos e elaborar planos de tratamento explícitos, levando em consideração as peculiaridades do paciente para melhorar os sinais de cura e reduzir os efeitos adversos.

• • 

    Baixar amostra gratuita para saber mais sobre este relatório.

IMPACTO DA COVID-19: CRESCIMENTO DO MERCADO IMPULSIONADO PELA PANDEMIA DEVIDO AO AUMENTO DE TESTES RÁPIDOS E PRECISOS

A pandemia global da COVID-19 tem sido sem precedentes e surpreendente, com o mercado a registar uma procura superior ao previsto em todas as regiões, em comparação com os níveis pré-pandemia. O crescimento repentino do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuível ao crescimento do mercado e ao regresso da procura aos níveis pré-pandemia.

Durante a pandemia, a IA desempenhou um papel crítico na análise rápida de grandes conjuntos de dados, incluindo sequências genómicas do vírus, o que se tornou essencial para o conhecimento das suas mutações e propagação. Algoritmos de IA foram empregados para prever a capacidade dos candidatos a medicamentos e formulações de vacinas, agilizando o processo de melhoria. Além disso, os modelos epidemiológicos impulsionados pela IA ajudaram a prever a propagação do vírus e o impacto das intervenções de saúde pública, ajudando na tomada de decisões e na atribuição de ajuda mais informadas.

No diagnóstico, a pandemia evidenciou a necessidade de testes rápidos e corretos, nos quais as estruturas de IA estabeleceram a sua funcionalidade na análise de imagens científicas e na identificação de casos de COVID-19 com elevada precisão. Equipamentos de diagnóstico alimentados por IA foram avançados para mostrar aos pacientes o uso de radiografias de tórax e tomografias computadorizadas, aumentando a velocidade e a precisão da detecção de COVID-19. Além disso, a IA facilitou o rastreio e o controlo das estatísticas dos pacientes, permitindo aos prestadores de cuidados de saúde acompanhar a progressão da doença e esperar resultados das pessoas afetadas de forma mais eficaz. A pandemia também sublinhou a importância da medicação personalizada, com a IA a apoiar tratamentos personalizados com base totalmente nos perfis individuais dos pacientes, otimizando assim as estratégias terapêuticas. Prevê-se que o crescimento global do mercado de Inteligência Artificial em Ciências da Vida aumente após a pandemia.

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

"IA na aceleração da descoberta de medicamentos para impulsionar o crescimento do mercado"

No diagnóstico, o avanço da IA ​​na melhoria da precisão e também da velocidade de interpretação das imagens está bem registrado. Equipamentos inteligentes estão sendo introduzidos para ajudar os radiologistas a diagnosticar outras doenças além do câncer, como doenças cardiovasculares e distúrbios neurológicos, a partir de imagens médicas, incluindo ressonância magnética, tomografia computadorizada e raios-X. Essas engrenagens podem se concentrar em anormalidades que, de outra forma, poderiam passar despercebidas quando se confia nos olhos humanos; assim, o diagnóstico precoce é alcançado. Além disso, as melhorias na tecnologia de patologia da IA ​​também permitiram o exame de amostras de tecidos a nível celular, melhorando a compreensão do desenvolvimento de doenças e ajudando ainda mais a melhorar intervenções terapêuticas precisas.

 Outro super desenvolvimento é a aplicação da Inteligência Artificial no tratamento pessoal, esse outro avanço traz outra dimensão de perfeição. O aprendizado de máquina está sendo cada vez mais aplicado na análise de grandes volumes de dados de pacientes, desde genômicos, proteômicos e clínicos até terapias individualizadas. É necessário que este método pretenda tornar os seus resultados terapêuticos tão positivos quanto possível, ao mesmo tempo que minimiza os efeitos adversos com base nos genótipos e estados de saúde dos pacientes. Além disso, nota-se que a IA é cada vez mais aplicada para melhorar biomarcadores virtuais que poderiam ser parâmetros fisiológicos e comportamentais mensuráveis, a serem recolhidos por ferramentas digitais.

• • 

    Baixar amostra gratuita para saber mais sobre este relatório.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA SEGMENTAÇÃO DO MERCADO DE CIÊNCIAS DA VIDA

Por tipo

Com base no tipo, o mercado global pode ser categorizado em Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Processamento de Linguagem Natural e Robótica e Internet das Coisas.

• Aprendizado de máquina (ML): ML refere-se a um campo de fabricação de algoritmos de aprendizado que permitem que um sistema de computador aprenda e use estatísticas para previsão. Compreende muitas abordagens, como aprendizagem supervisionada, conhecimento não supervisionado e conhecimento por reforço para resolver problemas diversos e difíceis.

• Deep Learning (DL): Deep Learning ou DL é uma categoria de ML que usa redes neurais com mais camadas, chamadas de redes profundas para aprender novas variações de padrões complexos em conjuntos de dados volumosos. Ele tem melhor desempenho em operações como identificação de imagem ou voz, análise de sentimentos e direção autônoma.

• Processamento de linguagem natural (PNL): PNL é um segmento de IA envolvido na interação entre pessoas e sistemas de computador por meio de linguagem natural. Abrange obrigações como interpretação de linguagem, análise de sentimentos e criação de conteúdo textual por meio das quais os equipamentos são capazes de apreciar, analisar e resolver a comunicação humana.

• Robótica e a Internet das Coisas (IoT): Robótica é a prática de projetar ou desenvolver um robô com o objetivo de realizar determinadas tarefas, total ou parcialmente, sem a intervenção direta do proprietário. IoT é a parceria entre dispositivos e a Web onde o termo permite que coisas cheguem à Internet para coletar ou compartilhar registros, tornando os sistemas mais inteligentes e ainda mais simpáticos em vários planos, por exemplo, organização doméstica, técnicas industriais.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado global pode ser categorizado em Descoberta de Alvos, Descoberta de Medicamentos, Desenvolvimento e Pós-aprovação.

• Descoberta de alvo: esta seção inicial inclui descobrirorgânicoobjetivos, consistindo em genes ou proteínas, que podem estar envolvidos em processos de doenças. Os pesquisadores usam diversas estratégias, incluindo genômica e proteômica, para identificar objetivos que podem ser modulados por meio de cápsulas de energia.

• Drug Discovery: Nesta etapa são localizados e otimizados os compostos que possuem interação com os objetivos diagnosticados. Triagem de alto rendimento, modelagem computacional e química medicinal são usadas para conhecer e refinar moléculas candidatas com os efeitos de cura preferidos.

• Desenvolvimento: Este segmento envolve testes pré-clínicos e científicos de candidatos a medicamentos para avaliar sua segurança, eficácia e farmacocinética. Inclui testes rigorosos em estudos laboratoriais e em animais, acompanhados de alguns estágios de testes científicos em humanos.

• Pós-aprovação: Depois que um medicamento é credenciado pelo governo regulador, são realizados monitoramento e avaliação contínuos para garantir proteção e eficácia a longo prazo. Esta seção inclui vigilância pós-comercialização, estudos adicionais e o gerenciamento de quaisquer resultados prejudiciais ou novos sinais de alerta.

FATORES DE CONDUÇÃO

"Disponibilidade de big data para impulsionar o mercado"

A explosão de dados biológicos e clínicos de fontes como genômica, registros eletrônicos de condicionamento físico e dispositivos vestíveis oferece um recurso rico e útil para algoritmos de IA pesquisar e obter insights. A melhoria contínua de algoritmos de última geração, que incluem estudo profundo e conhecimento reforçado, aumenta a capacidade de modelar sistemas biológicos complicados e prever resultados com alta precisão. O impulso para cuidados de saúde personalizados impulsiona a adoção da IA ​​para adaptar tratamentos totalmente baseados em elementos genéticos, ambientais e de estilo de vida individuais, aumentando a eficácia terapêutica e diminuindo os resultados negativos.

"Avanços no poder computacional para expandir o mercado"

Capacidades computacionais aumentadas, que incluem o uso de GPUs e computação em nuvem, permitem o processamento de enormes conjuntos de dados e a educação de modelos complexos de IA com sucesso. A IA acelera as abordagens de descoberta e melhoria de medicamentos, reduz as taxas associadas aos ensaios clínicos e agiliza os procedimentos de diagnóstico, tornando a prestação de cuidados de saúde mais eficiente e de baixo custo. O apoio crescente dos órgãos reguladores e os investimentos maciços das empresas farmacêuticas e dos prestadores de cuidados de saúde estão a promover a integração da IA ​​nas ciências existentes para complementar estudos, diagnósticos e estratégias de tratamento.

FATOR DE RESTRIÇÃO

"Altos custos de implementação para impedir potencialmente o crescimento do mercado"

O desenvolvimento e a implantação de tecnologia de IA podem ser dispendiosos, exigindo investimentos consideráveis ​​em infraestruturas, competências especializadas e proteção contínua, o que pode ser proibitivo para as pequenas empresas. A ausência de protocolos e estruturas padronizados para o desenvolvimento, validação e integração da IA ​​nas ciências do estilo de vida cria inconsistências e dificulta a interoperabilidade entre estruturas e organizações especiais. Pode ser difícil navegar no complexo cenário regulamentar da IA ​​nos cuidados de saúde, uma vez que os quadros modernos podem não estar totalmente equipados para avaliar e aprovar soluções baseadas principalmente na IA, retardando a sua adoção.

• • 

    Baixar amostra gratuitapara saber mais sobre este relatório.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO MERCADO DE CIÊNCIAS DA VIDA PERSPECTIVAS REGIONAIS

O mercado é segmentado principalmente na Europa, América Latina, Ásia-Pacífico, América do Norte e Oriente Médio e África.

"Região da América do Norte dominando o mercado devido ao forte ecossistema de pesquisa e desenvolvimento"

A América do Norte emergiu como a região mais dominante na participação global do mercado de Inteligência Artificial em Ciências da Vida devido a vários fatores. Existe um amplo financiamento dos setores público e não público em IA e biotecnologia. O financiamento de capital de risco, a presença do governo e os investimentos corporativos em startups e projetos de IA são particularmente elevados. O local tem uma forte infraestrutura de P&D com várias universidades líderes, estabelecimentos de estudo e empresas de biotecnologia pioneiras em avanços em IA e ciências do estilo de vida.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

"Principais players da indústria moldando o mercado por meio da inovação e expansão do mercado"

O mercado de Inteligência Artificial em Ciências da Vida é significativamente influenciado pelos principais players do setor que desempenham um papel fundamental na condução da dinâmica do mercado e na formação das preferências do consumidor. Estes principais intervenientes possuem extensas redes de retalho e plataformas online, proporcionando aos consumidores acesso fácil a uma ampla variedade de opções de guarda-roupa. A sua forte presença global e o reconhecimento da marca contribuíram para aumentar a confiança e a fidelidade do consumidor, impulsionando a adoção do produto. Além disso, estes gigantes da indústria investem continuamente em investigação e desenvolvimento, introduzindo designs, materiais e funcionalidades inteligentes inovadores em inteligência artificial nas ciências da vida, atendendo à evolução das necessidades e preferências dos consumidores. Os esforços coletivos desses principais players impactam significativamente o cenário competitivo e a trajetória futura do mercado.

Lista de participantes do mercado perfilados

• Syapse [EUA]
• Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) [EUA]
• Intel [EUA]
• Flatiron Health [EUA]
• XtalPi [EUA]

DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL

Julho de 2021: DeepMind deu passos significativos no mercado de Inteligência Artificial em Ciências da Vida. Eles desenvolveram recentemente o AlphaFold 2. Ao fixar a missão de longa data de enovelamento de proteínas, o AlphaFold 2 acelera sensivelmente os estudos orgânicos e a descoberta de medicamentos, permitindo aos cientistas compreender a estrutura das proteínas de forma rápida e eficaz. Este avanço tem grandes implicações para muitas áreas das ciências da vida, incluindo a compreensão das doenças e o desenvolvimento dos tratamentos mais recentes.

COBERTURA DO RELATÓRIO

O estudo abrange uma análise SWOT abrangente e fornece insights sobre desenvolvimentos futuros no mercado. Examina diversos fatores que contribuem para o crescimento do mercado, explorando uma ampla gama de categorias de mercado e potenciais aplicações que podem impactar sua trajetória nos próximos anos. A análise leva em conta tanto as tendências atuais como os pontos de viragem históricos, proporcionando uma compreensão holística dos componentes do mercado e identificando áreas potenciais de crescimento.

O relatório de pesquisa investiga a segmentação de mercado, utilizando métodos de pesquisa qualitativos e quantitativos para fornecer uma análise completa. Também avalia o impacto das perspectivas financeiras e estratégicas no mercado. Além disso, o relatório apresenta avaliações nacionais e regionais, considerando as forças dominantes da oferta e da procura que influenciam o crescimento do mercado. O cenário competitivo é meticulosamente detalhado, incluindo as participações de mercado de concorrentes significativos. O relatório incorpora novas metodologias de pesquisa e estratégias de jogadores adaptadas ao prazo previsto. No geral, oferece informações valiosas e abrangentes sobre a dinâmica do mercado de uma forma formal e facilmente compreensível.