Künstliche Intelligenz (KI) im asiatisch-pazifischen Markt für Arzneimittelentdeckung, nach Anwendung (neue Arzneimittelkandidaten, Arzneimitteloptimierung und -umwidmung, präklinische Tests und Zulassung, Arzneimittelüberwachung, Suche nach mit neuen Krankheiten verbundenen Zielen und Wirkungswegen, Verständnis von Krankheitsmechanismen, Aggregieren und Synthetisieren von Informationen, Bildung und Qualifizierung von Hypothesen, De-novo-Arzneimitteldesign, Suche nach Arzneimittelzielen eines alten Arzneimittels und andere), Technologie (Maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere), Arzneimitteltyp (kleine und große Moleküle), Angebot (Software und Dienstleistungen), Indikation (Immunonkologie, neurodegenerative Erkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Stoffwechselerkrankungen und andere), Endverbrauch (Auftragsforschungsinstitute (CROs), Pharma- und Biotechnologieunternehmen, Forschungszentren und akademische Institute und andere), Branchentrends und Prognose bis 2029.
Künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung – Marktanalyse und Einblicke im asiatisch-pazifischen Raum
Künstliche Intelligenz (KI) wird voraussichtlich eine lukrative Technologie in der Gesundheitsbranche sein. Die Implementierung von KI verringert die F&E-Lücke im Arzneimittelherstellungsprozess und hilft bei der gezielten Herstellung von Arzneimitteln. Daher setzen biopharmazeutische Unternehmen auf KI, um ihren Marktanteil zu steigern. KI für die Arzneimittelentdeckung ist eine Technologie, die Maschinen verwendet, um menschliche Intelligenz zu simulieren und so komplizierte Herausforderungen im Arzneimittelentwicklungsverfahren zu lösen.
Der Einsatz von KI-Lösungen im klinischen Testprozess beseitigt mögliche Hindernisse, verkürzt die Zykluszeit klinischer Tests und erhöht die Produktivität und Genauigkeit des klinischen Testprozesses. Technologische Fortschritte bei der KI für die Arzneimittelentdeckung und die Verkürzung der Gesamtzeit, die für den Arzneimittelentdeckungsprozess benötigt wird, sind weitere Faktoren, die das Marktwachstum im Prognosezeitraum vorantreiben. Allerdings werden minderwertige und inkonsistente verfügbare Daten das Marktwachstum behindern. Auch hohe Kosten im Zusammenhang mit Technologie und technischen Einschränkungen werden das Marktwachstum hemmen.
Data Bridge Market Research analysiert, dass der Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung im asiatisch-pazifischen Raum bis 2029 voraussichtlich einen Wert von 3.424,04 Millionen USD erreichen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 50,9 % während des Prognosezeitraums entspricht. Software stellt aufgrund der rasanten Entwicklung der technologischen Fortschritte zur Kommerzialisierung des Einsatzes von KI in der Arzneimittelforschung das größte Technologiesegment auf dem Markt dar. Dieser Marktbericht behandelt auch ausführlich Preisanalysen, Patentanalysen und technologische Fortschritte.
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Berichtsmetrik |
Details |
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Prognosezeitraum |
2022 bis 2029 |
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Basisjahr |
2021 |
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Historische Jahre |
2020 (anpassbar auf 2019–2014) |
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Quantitative Einheiten |
Umsatz in Millionen USD, Preise in USD |
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Abgedeckte Segmente |
Nach Anwendung (neue Arzneimittelkandidaten, Arzneimitteloptimierung und -umwidmung, präklinische Tests und Zulassung, Arzneimittelüberwachung, Suche nach mit neuen Krankheiten verbundenen Zielen und Wirkungswegen, Verständnis von Krankheitsmechanismen, Zusammentragen und Synthetisieren von Informationen, Bildung und Qualifizierung von Hypothesen, De-novo-Arzneimitteldesign, Suche nach Zielen für ein altes Arzneimittel und andere), Technologie (Maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere), Arzneimitteltyp (kleine und große Moleküle), Angebot (Software und Dienstleistungen), Indikation ( Immunonkologie , neurodegenerative Erkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Stoffwechselerkrankungen und andere), Endverbrauch (Auftragsforschungsinstitute (CROs), Pharma- und Biotechnologieunternehmen, Forschungszentren und akademische Institute und andere) |
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Abgedeckte Länder |
China, Japan, Indien, Südkorea, Singapur, Thailand, Malaysia, Australien und Neuseeland, Philippinen, Indonesien, Rest des asiatisch-pazifischen Raums |
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Abgedeckte Marktteilnehmer |
Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt zählen unter anderem NVIDIA Corporation, IBM Corp., Atomwise Inc., Microsoft, Benevolent AI, Aria Pharmaceuticals, Inc., DEEP GENOMICS, Exscientia, Cloud, Insilico Medicine, Cyclica, NuMedii, Inc., Envisagenics, Owkin Inc., BERG LLC, Schrödinger, Inc., XtalPi Inc. und BIOAGE Inc. |
Künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im asiatisch-pazifischen Raum – Marktdefinition
KI hat in den letzten Jahren die Aufmerksamkeit und Aufmerksamkeit von Medizintechnikern auf sich gezogen, da mehrere Unternehmen und große Forschungslabore daran gearbeitet haben, diese Technologien für den klinischen Einsatz zu perfektionieren. Die ersten kommerziellen Demonstrationen, wie KI (auch bekannt als Deep Learning (DL), Machine Learning (ML) oder künstliche neuronale Netzwerke (KNN)) Kliniker unterstützen könnte, sind jetzt verfügbar. Diese Systeme könnten zu einem Paradigmenwechsel im Arbeitsablauf von Klinikern führen und die Produktivität steigern, während gleichzeitig die Behandlung und der Patientendurchsatz verbessert werden. KI für die Arzneimittelforschung ist eine Technologie, die Maschinen verwendet, um menschliche Intelligenz zu simulieren und komplizierte Herausforderungen im Arzneimittelentwicklungsverfahren zu lösen. Die Einführung von KI-Lösungen im klinischen Testprozess beseitigt mögliche Hindernisse, verkürzt die Zykluszeit klinischer Tests und erhöht die Produktivität und Genauigkeit des klinischen Testprozesses. Daher gewinnt die Einführung dieser fortschrittlichen KI-Lösungen in Arzneimittelforschungsprozessen bei den Beteiligten der Biowissenschaftsbranche an Popularität. Im Pharmasektor hilft sie bei der Entdeckung neuer Verbindungen, der Identifizierung therapeutischer Ziele und der Entwicklung maßgeschneiderter Medikamente. KI-Plattformen, die zur Arzneimittelforschung eingesetzt werden, können sich als praktikable Option erweisen, um Erkenntnisse für die Entdeckung von Medikamenten zur Behandlung und Minimierung der Schwere verschiedener chronischer Krankheiten zu gewinnen.
Künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im asiatisch-pazifischen Raum – Marktdynamik
In diesem Abschnitt geht es um das Verständnis der Markttreiber, Vorteile, Chancen, Einschränkungen und Herausforderungen. All dies wird im Folgenden ausführlich erläutert:
Treiber
- Anstieg chronischer Erkrankungen erfordert KI bei der Arzneimittelforschung
Die Zahl chronischer Krankheiten nimmt weltweit rasant zu. Laut den Centers for Disease Control and Prevention (CDC) leiden in den USA sechs von zehn Erwachsenen an einer chronischen Krankheit. Darüber hinaus weist das CDC darauf hin, dass chronische Krankheiten wie Herzkrankheiten und Diabetes die häufigsten Todesursachen in den USA sind. Solche Statistiken verdeutlichen die zunehmende Verbreitung chronischer Krankheiten und die Notwendigkeit, die durch diese Krankheiten verursachte Sterblichkeitsrate zu senken.
KI-Plattformen, die zur Arzneimittelentdeckung eingesetzt werden, können sich als praktikable Option erweisen, um Erkenntnisse zur Entdeckung von Arzneimitteln zur Behandlung und Minimierung der Schwere verschiedener chronischer Krankheiten zu gewinnen. Daher wird erwartet, dass diese Faktoren im Prognosezeitraum als Treiber für das Marktwachstum wirken werden.
- Strategische Kooperationen, Partnerschaften und Produkteinführungen
KI hat das Potenzial, die Arzneimittelforschung zu verändern, indem sie die Zeit für Forschung und Entwicklung deutlich verkürzt, die Arzneimittelentwicklung kostengünstiger und schneller macht und die Wahrscheinlichkeit einer Zulassung erhöht. KI kann auch die Effektivität der Forschung zur Neuverwendung von Arzneimitteln steigern.
Der Markt wird durch eine Zunahme branchenübergreifender Allianzen und Kooperationen angetrieben. Die zunehmende Bedeutung von KI bei der Arzneimittelforschung und -entwicklung sowie ein Anstieg der Finanzierung von F&E-Aktivitäten, einschließlich KI-Technologie im Bereich der Arzneimittelforschung, werden voraussichtlich das globale Marktwachstum vorantreiben. Daher treibt die Zunahme branchenübergreifender Kooperationen und Partnerschaften den Markt an.
Zurückhaltung
- Hohe Kosten im Zusammenhang mit Technologie und technischen Einschränkungen
Der aktuelle Gesundheitssektor steht vor mehreren komplexen Herausforderungen, wie den steigenden Kosten für Medikamente und Therapien, und die Gesellschaft braucht in diesem Bereich spezifische, bedeutende Veränderungen. Der gesamte Erfolg der KI hängt von der Verfügbarkeit einer beträchtlichen Menge an Daten ab, da diese Daten für das anschließende Training des Systems verwendet werden. Der Zugriff auf Daten von verschiedenen Datenbankanbietern kann für ein Unternehmen zusätzliche Kosten verursachen. Klinische Studien zielen darauf ab, die Sicherheit und Wirksamkeit eines Arzneimittels für einen bestimmten Krankheitszustand beim Menschen festzustellen und dauern sechs bis sieben Jahre sowie eine erhebliche finanzielle Investition. Allerdings wird nur eines von zehn Molekülen, die an diesen Studien teilnehmen, erfolgreich zugelassen, was einen enormen Verlust für die Branche darstellt. Diese Misserfolge können auf eine unangemessene Patientenauswahl, mangelnde technische Anforderungen und eine schlechte Infrastruktur zurückzuführen sein. Die steigenden Kosten der Technologie wirken sich daher als Hemmnis für das Marktwachstum aus.
Gelegenheit
-
Anstieg der Investitionen in Forschung und Entwicklung
Die Zunahme der F&E-Aktivitäten und die zunehmende Nutzung cloudbasierter Dienste und Anwendungen werden günstige Möglichkeiten für ein Marktwachstum bieten.
Die KI-Branche in der Biopharmazie wächst nach einer langen Phase der Stagnation weiter. Dies spiegelt sich im anhaltenden Investitionsfluss und der Zunahme der Zahl der Kooperationen zwischen Pharmaunternehmen und KI-Unternehmen im Jahr 2021 im Vergleich zu den Vorjahren wider. Das Wachstum der Biopharma-Branche wird weitgehend durch das aktive Engagement führender Pharmaunternehmen bei KI-bezogenen Investitionen beeinflusst. Die Zahl der wissenschaftlichen Veröffentlichungen im Bereich der KI in der Biopharmazie sowie die Forschungskooperationen zwischen Pharmaunternehmen und Anbietern von KI-Expertise nehmen rapide zu, dennoch stehen einige Pharmaunternehmen KI-Anwendungen immer noch kritisch gegenüber. ML- und KI-Anwendungen in der Pharma- und Gesundheitsbranche führen zur Entstehung eines neuen interdisziplinären Felds der datengesteuerten Arzneimittelforschung im Gesundheitswesen. Daher bietet der Anstieg der Investitionen in F&E-Aktivitäten eine Chance für Marktwachstum.
Herausforderung
- Fachkräftemangel
Der Mangel an Fachkräften dürfte das Marktwachstum behindern. Die Mitarbeiter müssen umgeschult werden oder neue Fähigkeiten erlernen, um effizient an den komplexen KI-Maschinen arbeiten zu können und die gewünschten Ergebnisse für das Medikament zu erzielen. Zu den Herausforderungen, die eine umfassende Einführung von KI in der Pharmaindustrie verhindern, gehören der Mangel an qualifiziertem Personal für den Betrieb KI-basierter Plattformen, ein begrenztes Budget für kleine Unternehmen, die Befürchtung, dass der Ersatz von Menschen zu Arbeitsplatzverlusten führt, Skepsis gegenüber den von KI generierten Daten und das Black-Box-Phänomen (also die Frage, wie die KI-Plattform zu ihren Schlussfolgerungen gelangt). Der Mangel an Fachkräften stellt ein großes Hindernis für die Arzneimittelforschung durch KI dar und hält Unternehmen davon ab, KI-basierte Maschinen für die Arzneimittelforschung einzusetzen.
Da die Anforderungen an die Qualifikationen zu hoch sind, ist es eine Herausforderung, Fachkräfte mit den entsprechenden Qualifikationen zu halten und zu verwalten. Darüber hinaus ist der technologische Fortschritt ein weiterer Aspekt, der zu einer erhöhten Nachfrage nach Fachkräften führt. Es besteht ein dringender Bedarf an der Ausbildung von Fachkräften für KI-basierte Technologie. Der Mangel an ausgebildeten und erfahrenen Fachkräften und anhaltende Qualifikationslücken schränken die Beschäftigungsaussichten und den Zugang zu hochwertigen Arbeitsplätzen ein. Es ist daher offensichtlich, dass die Verfügbarkeit von Fachkräften mit den entsprechenden Qualifikationen das Marktwachstum herausfordert.
Auswirkungen von COVID-19 auf den Markt für künstliche Intelligenz (KI) im asiatisch-pazifischen Raum in der Arzneimittelentdeckung
Der COVID-19-Ausbruch hatte einen positiven Einfluss auf die Verbreitung von KI in der Arzneimittelforschungsbranche, da sie von verschiedenen Organisationen zur Identifizierung und zum Screening bestehender Medikamente zur Behandlung von COVID-19 weithin eingesetzt wird. KI ist nützlich bei der Erkennung aktiver Chemikalien zur Vorbeugung von SARS-CoV, HIV, SARS-CoV-2, Grippeviren und anderen. Während der Pandemie verließen sich Volkswirtschaften auf der ganzen Welt auf KI-basierte Medikamentenentdeckung statt auf traditionelle Impfstofferkennungsverfahren, deren Entwicklung Jahre dauert und ebenso teuer ist, was zum Wachstum des Marktes beitrug.
Die Hersteller treffen verschiedene strategische Entscheidungen, um nach COVID-19 wieder auf die Beine zu kommen. Die Akteure führen zahlreiche Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten durch, um die Technologie des drahtlosen Mikrofons zu verbessern. Damit werden die Unternehmen fortschrittliche und präzise KI-Software auf den Markt bringen.
Jüngste Entwicklungen
- Im März 2022 brachte NVIDIA Corporation Clara Holoscan MGX auf den Markt, um KI-Anwendungen in Echtzeit zu entwickeln und bereitzustellen. Clara Holoscan MGX erweitert die Clara Holoscan-Plattform, um eine umfassende Referenzarchitektur in medizinischer Qualität sowie langfristigen Software-Support bereitzustellen und so Innovationen in der Medizingerätebranche voranzutreiben. Dies wird dem Unternehmen zu einer besseren KI-Leistung im Gesundheitssektor für Chirurgie, Diagnostik und Arzneimittelforschung verhelfen.
- Im Mai 2022 gab Benevolent AI, ein führendes KI-gestütztes Arzneimittelforschungsunternehmen im klinischen Stadium, bekannt, dass AstraZeneca ein weiteres neues Ziel für idiopathische Lungenfibrose (IPF) für sein Arzneimittelentwicklungsportfolio ausgewählt hat, was zu einer Meilensteinzahlung an Benevolent AI führte. Dies ist das dritte neue Ziel aus der Zusammenarbeit, das mithilfe der Benevolent-Plattform in zwei Krankheitsbereichen, IPF und chronische Nierenerkrankung, identifiziert und anschließend von AstraZeneca validiert und für die Aufnahme in sein Portfolio ausgewählt wurde. Dies baut auf der kürzlichen Ausweitung der Zusammenarbeit mit AstraZeneca auf zwei neue Krankheitsbereiche, systemischer Lupus erythematodes und Herzinsuffizienz, auf, die im Januar 2022 unterzeichnet wurde. Dies hat dem Unternehmen geholfen, seine Zusammenarbeit zu stärken.
Künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im asiatisch-pazifischen Markt
Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung im asiatisch-pazifischen Raum ist nach Anwendung, Technologie, Arzneimitteltyp, Angebot, Indikation und Endverbrauch segmentiert. Das Wachstum zwischen den Segmenten hilft Ihnen bei der Analyse von Nischenwachstumsbereichen und Strategien zur Marktansprache sowie bei der Bestimmung Ihrer Kernanwendungsbereiche und der Unterschiede in Ihren Zielmärkten.
ANWENDUNG
- Neue Arzneimittelkandidaten
- Arzneimitteloptimierung und -umwidmung, präklinische Tests und Zulassung
- Arzneimittelüberwachung
- Neue mit Krankheiten verbundene Ziele und Wege finden
- Krankheitsmechanismen verstehen
- Aggregieren und Zusammenfassen von Informationen
- Bildung und Qualifizierung von Hypothesen
- De-Novo-Arzneimitteldesign
- Wirkstofftargets eines alten Medikaments finden
- Sonstiges
Based on application, the market is segmented into novel drug candidates, drug optimization and repurposing preclinical testing and approval, drug monitoring, finding new diseases associated targets and pathways, understanding disease mechanisms, aggregating and synthesizing information, formation & qualification of hypotheses, de novo drug design, finding drug targets of an old drug, and others.
TECHNOLOGY
- Machine Learning (ML)
- Deep Learning (DL)
- Natural Language Processing (NLP)
- Others
Based on technology, the market is segmented into Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Natural Language Processing (NLP), and others.
DRUG TYPE
- Small Molecule
- Large Molecule
Based on drug type, the market is segmented into small molecule and large molecule.
OFFERING
- Software
- Services
Based on offering, the market is segmented into software and services.
INDICATION
- Immuno-Oncology
- Neurodegenerative Diseases
- Cardiovascular Diseases
- Metabolic Diseases
- Others
Based on indication, the market is segmented into immuno-oncology, neurodegenerative diseases, cardiovascular diseases, metabolic diseases, and others.
END USE
- Pharmaceutical & Biotechnology Companies
- Contract Research Organizations (CROs)
- Research Centres And Academic Institutes
- Others
Based on end use, the market is segmented into pharmaceutical & biotechnology companies, Contract Research Organizations (CROs), research centers and academic institutes, and others.
Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market Regional Analysis/Insights
The Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market is analyzed and market size information is provided by application, technology, drug type, offering, indication, and end use.
The countries covered in this market report are China, Japan, India, South Korea, Singapore, Thailand, Malaysia, Australia & New Zealand, Philippines, Indonesia, rest of Asia-Pacific.
- In 2022, Asia-Pacific is the third most dominating region due to the higher demand for infectious diseases diagnostic kits due to increasing patient pool and rising awareness among people. China is expected to grow due to rise in technological advancements in AI for drug discovery.
The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impact the current and future trends of the market. Data points such as new sales, replacement sales, country demographics, regulatory acts, and import-export tariffs are some of the major pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, presence and availability of Asia-Pacific brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, and impact of sales channels are considered while providing forecast analysis of the country data.
Competitive Landscape and Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market Share Analysis
Die Wettbewerbslandschaft des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im asiatisch-pazifischen Raum bietet Details nach Wettbewerbern. Die enthaltenen Details sind Unternehmensübersicht, Unternehmensfinanzen, erzielter Umsatz, Marktpotenzial, Investitionen in Forschung und Entwicklung, neue Marktinitiativen, Produktionsstandorte und -anlagen, Stärken und Schwächen des Unternehmens, Produkteinführung, Produkttestpipelines, Produktzulassungen, Patente, Produktbreite und -breite, Anwendungsdominanz, Technologie-Lebenslinienkurve. Die oben angegebenen Datenpunkte beziehen sich nur auf den Fokus des Unternehmens auf den Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im asiatisch-pazifischen Raum.
Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt zählen unter anderem NVIDIA Corporation, IBM Corp., Atomwise Inc., Microsoft, Benevolent AI, Aria Pharmaceuticals, Inc., DEEP GENOMICS, Exscientia, Cloud, Insilico Medicine, Cyclica, NuMedii, Inc., Envisagenics, Owkin Inc., BERG LLC, Schrödinger, Inc., XtalPi Inc. und BIOAGE Inc.
SKU-
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Inhaltsverzeichnis
1 INTRODUCTION
1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 OVERVIEW OF ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET
1.4 CURRENCY AND PRICING
1.5 LIMITATIONS
1.6 MARKETS COVERED
2 MARKET SEGMENTATION
2.1 MARKETS COVERED
2.2 GEOGRAPHICAL SCOPE
2.3 YEARS CONSIDERED FOR THE STUDY
2.4 DBMR TRIPOD DATA VALIDATION MODEL
2.5 PRIMARY INTERVIEWS WITH KEY OPINION LEADERS
2.6 MULTIVARIATE MODELLING
2.7 MARKET APPLICATION COVERAGE GRID
2.8 SOURCE LIFELINE CURVE
2.9 DBMR MARKET POSITION GRID
2.1 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.11 SECONDARY SOURCES
2.12 ASSUMPTIONS
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 PREMIUM INSIGHT
4.1 PESTEL ANALYSIS
4.2 PORETSR’S FIVE FORCES
5 MARKET OVERVIEW
5.1 DRIVERS
5.1.1 THE RISE IN INCIDENCE OF CHRONIC DISEASES PROPELS NEED FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY
5.1.2 STRATEGIC COLLABORATIONS, PARTNERSHIPS, AND PRODUCTS LAUNCH
5.1.3 REDUCTION IN TOTAL TIME INVOLVED IN DRUG DISCOVERY PROCESS
5.1.4 ADVANCEMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE HEALTHCARE INDUSTRY
5.2 RESTRAINTS
5.2.1 HIGH COST ASSOCIATED WITH TECHNOLOGY AND TECHNICAL LIMITATIONS
5.2.2 DISADVANTAGES AND RISKS ASSOCIATED WITH AI IN DRUG DISCOVERY
5.2.3 LACK OF AVAILABLE QUALITY DATA
5.3 OPPORTUNITIES
5.3.1 RISE IN THE INVESTMENTS FOR R&D
5.3.2 RISING HEALTHCARE INFRASTRUCTURE
5.3.3 DEVELOPMENT OF NOVEL TOOLS
5.4 CHALLENGES
5.4.1 THE ASIA PACIFIC SHORTAGE OF AI TALENT
5.4.2 ETHICAL, LEGAL, AND REGULATORY ISSUES FOR AI ADOPTION IN THE PHARMACEUTICAL SCIENCES
6 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING
6.1 OVERVIEW
6.2 SOFTWARE
6.2.1 INTEGRATED
6.2.2 STANDALONE
6.3 SERVICES
7 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY
7.1 OVERVIEW
7.2 MACHINE LEARNING (ML)
7.2.1 SUPERVISED LEARNING
7.2.2 UNSUPERVISED LEARNING
7.2.3 REINFORCEMENT LEARNING
7.3 DEEP LEARNING
7.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)
7.5 OTHERS
8 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET , BY DRUG TYPE
8.1 OVERVIEW
8.2 SMALL MOLECULE
8.3 LARGE MOLECULE
9 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION
9.1 OVERVIEW
9.2 NOVEL DRUG CANDIDATES
9.2.1 PREDICT BIOACTIVITY OF SMALL MOLECULE
9.2.2 IDENTIFY BIOLOGICS TARGET
9.2.3 OTHERS
9.3 DRUG OPTIMISATION AND RE-PURPOSING PRE-CLINICAL TESTING AND APPROVAL
9.4 DRUG MONITORING
9.5 AGGREGATING AND SYNTHESIZING INFORMATION
9.6 DE NOVO DRUG DESIGN
9.7 FINDING DRUG TARGETS OF AN OLD DRUG
9.8 FORMATION & QUALIFICATION OF HYPOTHESES
9.9 UNDERSTANDING DISEASE MECHANISMS
9.1 FINDING NEW DISEASE-ASSOCIATED TARGETS AND PATHWAYS
9.11 OTHERS
10 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION
10.1 OVERVIEW
10.2 IMMUNE-ONCOLOGY
10.2.1 BREAST CANCER
10.2.2 LUNG CANCER
10.2.3 COLORECTAL CANCER
10.2.4 PROSTATE CANCER
10.2.5 PANCREATIC CANCER
10.2.6 BRAIN CANCER
10.2.7 LEUKEMIA
10.2.8 OTHERS
10.3 NEURODEGENERATIVE DISEASES
10.4 CARDIOVASCULAR DISEASES
10.5 METABOLIC DISEASES
10.6 OTHERS
11 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET , BY END USE
11.1 OVERVIEW
11.2 CONTRACT RESEARCH ORGANIZATIONS
11.3 PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES
11.4 RESEARCH CENTERS AND ACADEMIC INSTITUTES
11.5 OTHERS
12 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION
12.1 ASIA-PACIFIC
12.1.1 CHINA
12.1.2 JAPAN
12.1.3 SÜDKOREA
12.1.4 INDIEN
12.1.5 AUSTRALIEN UND NEUSEELAND
12.1.6 SINGAPUR
12.1.7 THAILAND
12.1.8 MALAYSIA
12.1.9 INDONESIEN
12.1.10 PHILIPPINEN
12.1.11 RESTLICHER ASIEN-PAZIFIK-RAUM
13 Künstliche Intelligenz (KI) im Markt für Arzneimittelforschung im asiatisch-pazifischen Raum: Unternehmenslandschaft
13.1 UNTERNEHMENSAKTIENANALYSE: ASIEN-PAZIFIK
14 SWOT-ANALYSE
15 FIRMENPROFILE
15.1 NVIDIA CORPORATION
15.1.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.1.2 Umsatzanalyse
15.1.3 UNTERNEHMENSAKTIENANALYSE
15.1.4 PRODUKTPORTFOLIO
15.1.5 JÜNGSTE ENTWICKLUNGEN
15.2 MICROSOFT
15.2.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.2.2 Umsatzanalyse
15.2.3 UNTERNEHMENSAKTIENANALYSE
15.2.4 PRODUKTPORTFOLIO
15.2.5 JÜNGSTE ENTWICKLUNG
15.3 IBM CORP
15.3.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.3.2 Umsatzanalyse
15.3.3 UNTERNEHMENSAKTIENANALYSE
15.3.4 PRODUKTPORTFOLIO
15.3.5 JÜNGSTE ENTWICKLUNG
15.4 SCHRÖDINGER, INC.
15.4.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.4.2 Umsatzanalyse
15.4.3 UNTERNEHMENSAKTIENANALYSE
15.4.4 PRODUKTPORTFOLIO
15.4.5 JÜNGSTE ENTWICKLUNGEN
15.5 BERG LLC
15.5.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.5.2 UNTERNEHMENSAKTIENANALYSE
15.5.3 PRODUKTPORTFOLIO
15.5.4 JÜNGSTE ENTWICKLUNGEN
15.6 ARDIGEN
15.6.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.6.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.6.3 JÜNGSTE ENTWICKLUNGEN
15.7 EXSCIENTIA
15.7.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.7.2 Umsatzanalyse
15.7.3 PRODUKTPORTFOLIO
15.7.4 JÜNGSTE ENTWICKLUNGEN
15.8 ARIA PHARMACEUTICALS, INC.
15.8.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.8.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.8.3 JÜNGSTE ENTWICKLUNGEN
15.9 ATOMWISE INC.
15.9.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.9.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.9.3 JÜNGSTE ENTWICKLUNGEN
15.1 GÜTIGE KI
15.10.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.10.2 UMSATZANALYSE
15.10.3 PRODUKTPORTFOLIO
15.10.4 NEUESTE ENTWICKLUNGEN
15.11 BIOAGE INC.,
15.11.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.11.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.11.3 NEUESTE ENTWICKLUNGEN
15.12 CLOUD
15.12.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.12.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.12.3 NEUE ENTWICKLUNG
15.13 CYCLICA
15.13.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.13.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.13.3 NEUESTE ENTWICKLUNGEN
15.14 TIEFE GENOMIK
15.14.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.14.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.14.3 JÜNGSTE ENTWICKLUNGEN
15.15 ENVISAGENICS
15.15.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.15.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.15.3 NEUESTE ENTWICKLUNGEN
15.16 INSILICO-MEDIZIN
15.16.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.16.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.16.3 JÜNGSTE ENTWICKLUNGEN
15.17 NUMEDII, INC.
15.17.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.17.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.17.3 NEUE ENTWICKLUNG
15.18 OWKIN INC.
15.18.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.18.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.18.3 NEUE ENTWICKLUNG
15,19 XTALPI INC.
15.19.1 UNTERNEHMENSÜBERSICHT
15.19.2 PRODUKTPORTFOLIO
15.19.3 JÜNGSTE ENTWICKLUNGEN
16 FRAGEBOGEN
17 VERWANDTE BERICHTE
Tabellenverzeichnis
TABELLE 1: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 2: Software für künstliche Intelligenz (KI) im asiatisch-pazifischen Raum auf dem Markt für Arzneimittelforschung, nach Regionen, 2020–2029 (in Millionen US-Dollar)
TABELLE 3: Software für künstliche Intelligenz (KI) im asiatisch-pazifischen Raum auf dem Markt für Arzneimittelforschung, nach Typ, 2020–2029 (in Millionen US-Dollar)
TABELLE 4: DIENSTLEISTUNGEN IM BEREICH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 5: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 6: MASCHINELLES LERNEN (ML) IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 7: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 8: DEEP LEARNING IM BEREICH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 9: ASIEN-PAZIFIK – NATÜRLICHE SPRACHVERARBEITUNG (NLP) IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 10 ASIEN-PAZIFIK – ANDERE MARKTBEREICHE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 11: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 12: KLEINE MOLEKÜLE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 13: Große Moleküle im asiatisch-pazifischen Raum und im Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung, nach Regionen, 2020–2029 (in Mio. USD)
TABELLE 14: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 15: NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 16: NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 17: ARZNEIMITTELOPTIMIERUNG UND -UMWENDUNG, VORKLINISCHE TESTS UND ZULASSUNG IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSVERFAHREN IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 18: ARZNEIMITTELÜBERWACHUNG IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM MITTELS KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 19: AGGREGATION UND SYNTHESIERUNG VON INFORMATIONEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 20: ASIEN-PAZIFIK – DE-NOVO-ARZNEIMITTELDESIGN MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 21: ASIEN-PAZIFIK – FINDEN VON ARZNEIMITTELZIELZIEL EINES ALTEN ARZNEIMITTELS MITTELS KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 22: BILDUNG UND QUALIFIZIERUNG VON HYPOTHESEN ZUR KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 23 ASIEN-PAZIFIK: VERSTÄNDNIS VON KRANKHEITSMECHANISMEN DURCH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 24: ASIEN-PAZIFIK: ENTDECKUNG NEUER KRANKHEITSBEZOGENER ZIELE UND WEGE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 25 ASIEN-PAZIFIK – ANDERE MARKTTEILNEHMER FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 26: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 27: IMMUNO-ONKOLOGIE IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 28: IMMUNO-ONKOLOGIE IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 29: NEURODEGENERATIVE ERKRANKUNGEN IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 30: HERZKREISLAUF-ERKRANKUNGEN IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM AUF DEM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 31: Stoffwechselerkrankungen im asiatisch-pazifischen Raum im Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung, nach Region, 2020–2029 (in Mio. USD)
TABELLE 32 ASIEN-PAZIFIK – ANDERE MARKTTEILNEHMER FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 33: WELTWEITER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 34: VERTRAGSFORSCHUNGSORGANISATIONEN IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 35: PHARMAZEUTISCHE UND BIOTECHNOLOGIEUNTERNEHMEN IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 36: FORSCHUNGSZENTREN UND AKADEMISCHE INSTITUTE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 37 ASIEN-PAZIFIK – ANDERE MARKTTEILNEHMER FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 38: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH LÄNDERN, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 39: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 40: ASIEN-PAZIFIK-SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 41: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 42: MASCHINELLES LERNEN (ML) IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 43: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 44: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 45: NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM ASIEN-PAZIFISCHEN MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSBEREICH, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 46: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 47: ASIEN-PAZIFIK-IMMUNONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 48: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 49: CHINA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 50 CHINA-SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 51: CHINA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 52 CHINA: MASCHINELLES LERNEN (ML) UND KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 53: CHINA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 54: CHINA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 55 CHINA: NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 56: CHINA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 57 CHINA: IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 58 CHINA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 59: JAPANISCHER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 60 JAPANISCHE SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 61 JAPANISCHER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 62 JAPANISCHES MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 63 JAPANISCHER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 64 JAPANISCHER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 65 JAPANISCHE KANDIDATEN FÜR NEUE ARZNEIMITTEL IM MARKT DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 66 JAPANISCHER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 67 JAPANISCHE IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 68 JAPANISCHER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSBEREICH, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 69: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN SÜDKOREA, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABLE 70 SOUTH KOREA SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 71 SOUTH KOREA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 72 SOUTH KOREA MACHINE LEARNING (ML) IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 73 SOUTH KOREA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DRUG TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 74 SOUTH KOREA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 75 SOUTH KOREA NOVEL DRUG CANDIDATES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 76 SOUTH KOREA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 77 SOUTH KOREA IMMUNO-ONCOLOGY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 78 SOUTH KOREA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 79 INDIA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 80 INDIA SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 81 INDIA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 82 INDIA MACHINE LEARNING (ML) IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 83 INDIA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DRUG TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 84 INDIA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 85 INDIA NOVEL DRUG CANDIDATES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 86 INDIA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 87 INDIA IMMUNO-ONCOLOGY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 88 INDIA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 89 AUSTRALIA & NEW ZEALAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 90 AUSTRALIA & NEW ZEALAND SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 91 AUSTRALIA & NEW ZEALAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 92 AUSTRALIA & NEW ZEALAND MACHINE LEARNING (ML) IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 93 AUSTRALIA & NEW ZEALAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DRUG TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 94 AUSTRALIA & NEW ZEALAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 95 AUSTRALIA & NEW ZEALAND NOVEL DRUG CANDIDATES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 96 AUSTRALIA & NEW ZEALAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 97 AUSTRALIA & NEW ZEALAND IMMUNO-ONCOLOGY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 98 AUSTRALIA & NEW ZEALAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 99 SINGAPORE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 100 SINGAPORE SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 101 SINGAPORE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 102 SINGAPORE MACHINE LEARNING (ML) IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 103 SINGAPORE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DRUG TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 104 SINGAPORE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 105 SINGAPORE NOVEL DRUG CANDIDATES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 106 SINGAPORE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 107 SINGAPORE IMMUNO-ONCOLOGY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 108 SINGAPORE AARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 109 THAILAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 110 THAILAND SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 111 THAILAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 112 THAILAND MACHINE LEARNING (ML) IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 113 THAILAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DRUG TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 114 THAILAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 115 THAILAND NOVEL DRUG CANDIDATES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 116 THAILAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 117 THAILAND IMMUNO-ONCOLOGY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABELLE 118: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IN THAILAND, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 119 MALAYSIA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 120 MALAYSIA – SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 121 MALAYSIA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 122 MALAYSIA: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 123 MALAYSIA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 124 MALAYSIA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 125 MALAYSIA – NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 126 MALAYSIA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 127 MALAYSIA IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 128 MALAYSIA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 129 INDONESIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 130 INDONESIEN: SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 131 INDONESIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 132 INDONESIEN: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 133 INDONESIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 134 INDONESIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 135 INDONESIEN – NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSVERFAHREN, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 136 INDONESIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 137 INDONESIEN IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 138 INDONESIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 139: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG AUF DEN PHILIPPINEN, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 140 PHILIPPINEN-SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 141: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG AUF DEN PHILIPPINEN, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 142 PHILIPPINEN: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 143: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG AUF DEN PHILIPPINEN, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 144: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG AUF DEN PHILIPPINEN, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 145: PHILIPPINEN – NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 146: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG AUF DEN PHILIPPINEN, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 147 PHILIPPINEN IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 148: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG AUF DEN PHILIPPINEN, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 149 RESTLICHER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
Abbildungsverzeichnis
ABBILDUNG 1: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM: SEGMENTIERUNG
ABBILDUNG 2: Künstliche Intelligenz (KI) im asiatisch-pazifischen Raum auf dem Markt für Arzneimittelforschung: Datentriangulation
ABBILDUNG 3: Künstliche Intelligenz (KI) im asiatisch-pazifischen Raum auf dem Markt für Arzneimittelforschung: DROC-Analyse
ABBILDUNG 4: Künstliche Intelligenz (KI) im asiatisch-pazifischen Raum auf dem Markt für Arzneimittelforschung: Analyse des asiatisch-pazifischen Raums im Vergleich zur regionalen Marktanalyse
ABBILDUNG 5: Künstliche Intelligenz (KI) im asiatisch-pazifischen Raum auf dem Markt für Arzneimittelforschung: Unternehmensforschungsanalyse
ABBILDUNG 6: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM: DEMOGRAFISCHE INTERVIEWS
ABBILDUNG 7: Künstliche Intelligenz (KI) im asiatisch-pazifischen Raum auf dem Markt für Arzneimittelforschung: Raster der Marktanwendungsabdeckung
ABBILDUNG 8: Künstliche Intelligenz (KI) im asiatisch-pazifischen Raum auf dem Markt für Arzneimittelforschung: DBMR-Marktpositionsraster
ABBILDUNG 9: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM: ANALYSE DER ANBIETERANTEILE
ABBILDUNG 10: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM: SEGMENTIERUNG
ABBILDUNG 11: Die wachsende Notwendigkeit, die Kosten für die Arzneimittelforschung zu senken und den Zeitaufwand für den Arzneimittelentwicklungsprozess zu reduzieren, die zunehmende Nutzung cloudbasierter Anwendungen und Dienste sowie der bevorstehende Patentablauf für Blockbuster-Medikamente werden voraussichtlich das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung im asiatisch-pazifischen Raum im Prognosezeitraum von 2022 bis 2029 vorantreiben.
ABBILDUNG 12: SOFTWARE WIRD 2022 UND 2029 VORAUSSICHTLICH DEN GRÖSSTEN ANTEIL DES MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM AUSMACHEN
ABBILDUNG 13 TREIBER, EINSCHRÄNKUNGEN, CHANCEN UND HERAUSFORDERUNGEN DES MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAUM
ABBILDUNG 14: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFISCHEN RAHMEN: NACH ANGEBOT, 2021
ABBILDUNG 15: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM: NACH ANGEBOT, 2022–2029 (MIO. USD)
ABBILDUNG 16: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM: NACH ANGEBOT, CAGR (2022–2029)
ABBILDUNG 17 KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM ASIEN-PAZIFIK-RAUM: NACH ANGEBOT, LIFELINE-KURVE
FIGURE 18 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY TECHNOLOGY, 2021
FIGURE 19 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY TECHNOLOGY, 2022-2029 (USD MILLION)
FIGURE 20 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY TECHNOLOGY, CAGR (2022-2029)
FIGURE 21 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY TECHNOLOGY, LIFELINE CURVE
FIGURE 22 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY DRUG TYPE, 2021
FIGURE 23 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY DRUG TYPE, 2022-2029 (USD MILLION)
FIGURE 24 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY DRUG TYPE, CAGR (2022-2029)
FIGURE 25 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY DRUG TYPE, LIFELINE CURVE
FIGURE 26 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY APPLICATION, 2021
FIGURE 27 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
FIGURE 28 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY APPLICATION, CAGR (2022-2029)
FIGURE 29 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY APPLICATION, LIFELINE CURVE
FIGURE 30 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY INDICATION, 2021
FIGURE 31 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
FIGURE 32 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY INDICATION, CAGR (2022-2029)
FIGURE 33 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY INDICATION, LIFELINE CURVE
FIGURE 34 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY END USE, 2021
FIGURE 35 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY END USE, 2022-2029 (USD MILLION)
FIGURE 36 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY END USE, CAGR (2022-2029)
FIGURE 37 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY END USE, LIFELINE CURVE
FIGURE 38 ASIA-PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: SNAPSHOT (2021)
FIGURE 39 ASIA-PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY COUNTRY (2021)
FIGURE 40 ASIA-PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY COUNTRY (2022 & 2029)
FIGURE 41 ASIA-PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY COUNTRY (2021 & 2029)
FIGURE 42 ASIA-PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY OFFERING (2022-2029)
FIGURE 43 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: COMPANY SHARE 2021 (%)
Forschungsmethodik
Die Datenerfassung und Basisjahresanalyse werden mithilfe von Datenerfassungsmodulen mit großen Stichprobengrößen durchgeführt. Die Phase umfasst das Erhalten von Marktinformationen oder verwandten Daten aus verschiedenen Quellen und Strategien. Sie umfasst die Prüfung und Planung aller aus der Vergangenheit im Voraus erfassten Daten. Sie umfasst auch die Prüfung von Informationsinkonsistenzen, die in verschiedenen Informationsquellen auftreten. Die Marktdaten werden mithilfe von marktstatistischen und kohärenten Modellen analysiert und geschätzt. Darüber hinaus sind Marktanteilsanalyse und Schlüsseltrendanalyse die wichtigsten Erfolgsfaktoren im Marktbericht. Um mehr zu erfahren, fordern Sie bitte einen Analystenanruf an oder geben Sie Ihre Anfrage ein.
Die wichtigste Forschungsmethodik, die vom DBMR-Forschungsteam verwendet wird, ist die Datentriangulation, die Data Mining, die Analyse der Auswirkungen von Datenvariablen auf den Markt und die primäre (Branchenexperten-)Validierung umfasst. Zu den Datenmodellen gehören ein Lieferantenpositionierungsraster, eine Marktzeitlinienanalyse, ein Marktüberblick und -leitfaden, ein Firmenpositionierungsraster, eine Patentanalyse, eine Preisanalyse, eine Firmenmarktanteilsanalyse, Messstandards, eine globale versus eine regionale und Lieferantenanteilsanalyse. Um mehr über die Forschungsmethodik zu erfahren, senden Sie eine Anfrage an unsere Branchenexperten.
Anpassung möglich
Data Bridge Market Research ist ein führendes Unternehmen in der fortgeschrittenen formativen Forschung. Wir sind stolz darauf, unseren bestehenden und neuen Kunden Daten und Analysen zu bieten, die zu ihren Zielen passen. Der Bericht kann angepasst werden, um Preistrendanalysen von Zielmarken, Marktverständnis für zusätzliche Länder (fordern Sie die Länderliste an), Daten zu klinischen Studienergebnissen, Literaturübersicht, Analysen des Marktes für aufgearbeitete Produkte und Produktbasis einzuschließen. Marktanalysen von Zielkonkurrenten können von technologiebasierten Analysen bis hin zu Marktportfoliostrategien analysiert werden. Wir können so viele Wettbewerber hinzufügen, wie Sie Daten in dem von Ihnen gewünschten Format und Datenstil benötigen. Unser Analystenteam kann Ihnen auch Daten in groben Excel-Rohdateien und Pivot-Tabellen (Fact Book) bereitstellen oder Sie bei der Erstellung von Präsentationen aus den im Bericht verfügbaren Datensätzen unterstützen.
