Künstliche Intelligenz (KI) im Nahen Osten und in Afrika auf dem 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 Nahen Osten und Afrika
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 Nahen Osten und Afrika bis 2029 voraussichtlich einen Wert von 548,76 Millionen USD erreichen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 47,1 % während des Prognosezeitraums entspricht. Software stellt aufgrund der rasanten technologischen Entwicklung 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 |
Vereinigte Arabische Emirate, Israel, Südafrika, Saudi-Arabien, Ägypten, Rest des Nahen Ostens und Afrikas |
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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 Nahen Osten und in Afrika – 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 Nahen Osten und in Afrika – 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 der COVID-19-Pandemie auf den Nahen Osten und Afrika Künstliche Intelligenz (KI) im Arzneimittelforschungsmarkt
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) im Markt für Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika
Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) im Nahen Osten und Afrika im Bereich der Arzneimittelentdeckung ist nach Anwendung, Technologie, Arzneimitteltyp, Angebot, Indikation und Endverbrauch segmentiert. Das Wachstum zwischen den Segmenten hilft Ihnen bei der Analyse von Wachstumsnischen und Strategien zur Marktbearbeitung und zur Bestimmung Ihrer wichtigsten Anwendungsbereiche 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
Basierend auf der Anwendung ist der Markt segmentiert in neue Arzneimittelkandidaten, Arzneimitteloptimierung und Umwidmung präklinischer Tests und Zulassungen, Arzneimittelüberwachung, Suche nach neuen, mit Krankheiten verbundenen Zielen und Signalwegen, Verständnis von Krankheitsmechanismen, Zusammentragen und Synthetisieren von Informationen, Bildung und Qualifizierung von Hypothesen, De-novo-Arzneimitteldesign, Suche nach Arzneimittelzielen für alte Arzneimittel und andere.
TECHNOLOGIE
- Maschinelles Lernen (ML)
- Tiefes Lernen (DL)
- Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Sonstiges
Basierend auf der Technologie ist der Markt in Maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und andere segmentiert.
ARZNEIMITTELTYP
- Kleines Molekül
- Großes Molekül
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 Centers 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.
Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market Regional Analysis/Insights
Middle East and Africa 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 U.A.E, Israel, South Africa, Saudi Arabia, Egypt, rest of Middle East and Africa.
- In 2022, Middle East and Africa is dominating due to the increase in government funding. South Africa is expected to grow due to rise in R&D activities for AI in 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 Middle East and Africa 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 Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) In Drug Discovery Market Share Analysis
Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, production sites and facilities, company strengths and weaknesses, product launch, product trials pipelines, product approvals, patents, product width and breath, application dominance, technology lifeline curve. The above data points provided are only related to the company’s focus on the Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market.
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.
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Inhaltsverzeichnis
1 EINLEITUNG
1.1 ZIELE DER STUDIE
1.2 MARKTDEFINITION
1.3 ÜBERBLICK ÜBER KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA
1.4 WÄHRUNG UND PREISE
1.5 EINSCHRÄNKUNGEN
1.6 ABGEDECKTE MÄRKTE
2 MARKTSEGMENTIERUNG
2.1 ABGEDECKTE MÄRKTE
2.2 GEOGRAFISCHER UMFANG
2,3 JAHRE FÜR DIE STUDIE
2.4 DBMR-Dreibeindatenvalidierungsmodell
2.5 PRIMÄRINTERVIEWS MIT WICHTIGEN MEINUNGSFÜHRERN
2.6 MULTIVARIATE MODELLIERUNG
2.7 Marktanwendungs-Abdeckungsraster
2.8 QUELLE LEBENSLINIENKURVE
2.9 DBMR-Marktpositionsraster
2.1 ANALYSE DES ANBIETERANTEILS
2.11 SEKUNDÄRQUELLEN
2.12 ANNAHMEN
3 ZUSAMMENFASSUNG
4 PREMIUM-EINBLICKE
4.1 PESTEL-ANALYSE
4.2 PORETSRS FÜNF KRÄFTE
5 MARKTÜBERSICHT
5.1 TREIBER
5.1.1 Der Anstieg chronischer Erkrankungen verstärkt den Bedarf an künstlicher Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung
5.1.2 STRATEGISCHE KOOPERATIONEN, PARTNERSCHAFTEN UND PRODUKTEINFÜHRUNGEN
5.1.3 Reduzierung der Gesamtzeit im Arzneimittelforschungsprozess
5.1.4 Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen
5.2 EINSCHRÄNKUNGEN
5.2.1 HOHE KOSTEN DURCH TECHNOLOGIE UND TECHNISCHE EINSCHRÄNKUNGEN
5.2.2 NACHTEILE UND RISIKEN IM ZUSAMMENHANG MIT KI IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG
5.2.3 Mangel an verfügbaren Qualitätsdaten
5.3 CHANCEN
5.3.1 Anstieg der Investitionen in Forschung und Entwicklung
5.3.2 STEIGENDE GESUNDHEITSINFRASTRUKTUR
5.3.3 ENTWICKLUNG NEUER WERKZEUGE
5.4 HERAUSFORDERUNGEN
5.4.1 Der Mangel an KI-Fachkräften im Nahen Osten und Afrika
5.4.2 ETHISCHE, RECHTLICHE UND REGULATORISCHE FRAGEN BEIM EINSATZ VON KI IN DEN PHARMAZEUTISCHEN WISSENSCHAFTEN
6 NAHER OSTEN UND AFRIKA KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, DURCH ANGEBOT
6.1 ÜBERBLICK
6.2 SOFTWARE
6.2.1 INTEGRIERT
6.2.2 STANDALONE
6.3 DIENSTLEISTUNGEN
7. Künstliche Intelligenz (KI) im Markt für Arzneimittelforschung im Nahen Osten und Afrika, nach Technologie
7.1 ÜBERSICHT
7.2 MASCHINELLES LERNEN (ML)
7.2.1 Überwachtes Lernen
7.2.2 UNÜBERWACHTES LERNEN
7.2.3 VERSTÄRKENDES LERNEN
7.3 Tiefes Lernen
7.4 NATÜRLICHE SPRACHVERARBEITUNG (NLP)
7.5 SONSTIGES
8 Künstliche Intelligenz (KI) im Markt für Arzneimittelforschung im Nahen Osten und Afrika, nach Arzneimitteltyp
8.1 ÜBERSICHT
8.2 Kleine Moleküle
8.3 Großes Molekül
9 Künstliche Intelligenz (KI) im Markt für Arzneimittelforschung im Nahen Osten und Afrika, nach Anwendung
9.1 ÜBERSICHT
9.2 NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN
9.2.1 Vorhersage der Bioaktivität kleiner Moleküle
9.2.2 BIOLOGIKA-ZIEL IDENTIFIZIEREN
9.2.3 SONSTIGES
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 MIDDLE EAST & AFRICA 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 MIDDLE EAST & AFRICA 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 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION
12.1 MIDDLE EAST & AFRICA
12.1.1 SOUTH AFRICA
12.1.2 ISRAEL
12.1.3 SAUDI ARABIA
12.1.4 U.A.E
12.1.5 EGYPT
12.1.6 REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA
13 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: COMPANY LANDSCAPE
13.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: MIDDLE EAST & AFRICA
14 SWOT ANALYSIS
15 COMPANY PROFILES
15.1 NVIDIA CORPORATION
15.1.1 COMPANY SNAPSHOT
15.1.2 REVENUE ANALYSIS
15.1.3 COMPANY SHARE ANALYSIS
15.1.4 PRODUCT PORTFOLIO
15.1.5 RECENT DEVELOPMENTS
15.2 MICROSOFT
15.2.1 COMPANY SNAPSHOT
15.2.2 REVENUE ANALYSIS
15.2.3 COMPANY SHARE ANALYSIS
15.2.4 PRODUCT PORTFOLIO
15.2.5 RECENT DEVELOPMENT
15.3 IBM CORP
15.3.1 COMPANY SNAPSHOT
15.3.2 REVENUE ANALYSIS
15.3.3 COMPANY SHARE ANALYSIS
15.3.4 PRODUCT PORTFOLIO
15.3.5 RECENT DEVELOPMENT
15.4 SCHRÖDINGER, INC.
15.4.1 COMPANY SNAPSHOT
15.4.2 REVENUE ANALYSIS
15.4.3 COMPANY SHARE ANALYSIS
15.4.4 PRODUCT PORTFOLIO
15.4.5 RECENT DEVELOPMENTS
15.5 BERG LLC
15.5.1 COMPANY SNAPSHOT
15.5.2 COMPANY SHARE ANALYSIS
15.5.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.5.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.6 ARDIGEN
15.6.1 COMPANY SNAPSHOT
15.6.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.6.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.7 EXSCIENTIA
15.7.1 COMPANY SNAPSHOT
15.7.2 REVENUE ANALYSIS
15.7.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.7.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.8 ARIA PHARMACEUTICALS, INC.
15.8.1 COMPANY SNAPSHOT
15.8.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.8.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.9 ATOMWISE INC.
15.9.1 COMPANY SNAPSHOT
15.9.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.9.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.1 BENEVOLENT AI
15.10.1 COMPANY SNAPSHOT
15.10.2 REVENUE ANALYSIS
15.10.3 PRODUCT PORTFOLIO
15.10.4 RECENT DEVELOPMENTS
15.11 BIOAGE INC.,
15.11.1 COMPANY SNAPSHOT
15.11.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.11.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.12 CLOUD
15.12.1 COMPANY SNAPSHOT
15.12.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.12.3 RECENT DEVELOPMENT
15.13 CYCLICA
15.13.1 COMPANY SNAPSHOT
15.13.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.13.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.14 DEEP GENOMICS
15.14.1 COMPANY SNAPSHOT
15.14.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.14.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.15 ENVISAGENICS
15.15.1 COMPANY SNAPSHOT
15.15.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.15.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.16 INSILICO MEDICINE
15.16.1 COMPANY SNAPSHOT
15.16.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.16.3 RECENT DEVELOPMENTS
15.17 NUMEDII, INC.
15.17.1 COMPANY SNAPSHOT
15.17.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.17.3 RECENT DEVELOPMENT
15.18 OWKIN INC.
15.18.1 COMPANY SNAPSHOT
15.18.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.18.3 RECENT DEVELOPMENT
15.19 XTALPI INC.
15.19.1 COMPANY SNAPSHOT
15.19.2 PRODUCT PORTFOLIO
15.19.3 RECENT DEVELOPMENTS
16 QUESTIONNAIRE
17 RELATED REPORTS
Tabellenverzeichnis
TABELLE 1: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 2: NAHER OSTEN UND AFRIKA – SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 3: NAHER OSTEN UND AFRIKA: SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 4: DIENSTLEISTUNGEN IM BEREICH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 5: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 6: MASCHINELLES LERNEN (ML) IM MARKT DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 7: MASCHINELLES LERNEN (ML) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 8: DEEP LEARNING IM BEREICH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 9: NAHER OSTEN UND AFRIKA: NATÜRLICHE SPRACHVERARBEITUNG (NLP) IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 10 NAHER OSTEN UND AFRIKA – ANDERE MARKTBEREICHE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 11: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 12: KLEINE MOLEKÜLE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 13: NAHER OSTEN UND AFRIKA: GROSSE MOLEKÜLE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 14: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 15: NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 16: NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 17: NAHER OSTEN UND AFRIKA – ARZNEIMITTELOPTIMIERUNG UND -UMWENDUNG – VORKLINISCHE TESTS UND ZULASSUNG IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 18: ARZNEIMITTELÜBERWACHUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA MITTELS KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 19: NAHER OSTEN UND AFRIKA – AGGREGATION UND SYNTHESIERUNG VON INFORMATIONEN MITTELS KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 20 NAHER OSTEN UND AFRIKA – DE-NOVO-MEDIKAMENTENDESIGN MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 21 NAHER OSTEN UND AFRIKA: FINDEN VON ARZNEIMITTELZIELZIEL EINES ALTEN ARZNEIMITTELS MITTELS KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 22 NAHER OSTEN UND AFRIKA: BILDUNG UND QUALIFIZIERUNG VON HYPOTHESEN ZUR KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 23 NAHER OSTEN UND AFRIKA: VERSTÄNDNIS VON KRANKHEITSMECHANISMEN DURCH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 24: NAHER OSTEN UND AFRIKA: ENTDECKUNG NEUER KRANKHEITSBEZOGENER ZIELE UND WEGE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 25 NAHER OSTEN UND AFRIKA – ANDERE MARKTBEREICHE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 26: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 27: IMMUNO-ONKOLOGIE IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 28 NAHER OSTEN UND AFRIKA – IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 29 NAHER OSTEN UND AFRIKA: NEURODEGENERATIVE ERKRANKUNGEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTWICKLUNGSBEREICH, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 30: HERZKREISLAUF-ERKRANKUNGEN IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 31: STOFFWECHSELERKRANKUNGEN IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 32 NAHER OSTEN UND AFRIKA – ANDERE MARKTBEREICHE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 33 WELTWEITER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA FÜR DIE ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 34: VERTRAGSFORSCHUNGSORGANISATIONEN IM BEREICH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 35: PHARMAZEUTISCHE UND BIOTECHNOLOGIEUNTERNEHMEN IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 36: FORSCHUNGSZENTREN UND AKADEMISCHE INSTITUTE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 37 NAHER OSTEN UND AFRIKA – ANDERE MARKTBEREICHE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 38: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH LÄNDERN, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 39: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 40: NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE SOFTWARE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 41: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 42 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHES MASCHINELLES LERNEN (ML) IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 43: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 44: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 45: NAHER OSTEN UND AFRIKA – KANDIDATEN FÜR NEUE KÜNSTLICHE ARZNEIMITTEL IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 46: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 47 NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE IMMUNONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 48: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 49: SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 50 SÜDAFRIKA: SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 51 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 52 SÜDAFRIKA: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 53 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 54 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 55: SÜDAFRIKA: NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 56 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 57 SÜDAFRIKA IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 58 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 59: ISRAELISCHER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 60 ISRAEL: SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 61 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 62 ISRAEL: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 63 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 64 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 65: ISRAELISCHE NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 66 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 67 ISRAEL IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 68 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 69 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 70 SAUDI-ARABIEN: SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 71 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 72 SAUDI-ARABIEN: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 73 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELTYP, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 74 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 75 SAUDI-ARABIEN: NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 76 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 77 SAUDI-ARABIEN: IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 78 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 79: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 80: Software für künstliche Intelligenz (KI) in den VAE auf dem Markt für Arzneimittelforschung, nach Typ, 2020–2029 (in Mio. USD)
TABELLE 81: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 82 VAE: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
TABELLE 83: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH ARZNEIMITTELART, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 84: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 85 NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IN DEN VAE IM MARKT DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 86: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 87: IMMUNO-ONKOLOGIE IN DEN VAE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)
TABELLE 88: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)
TABLE 89 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 90 EGYPT SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 91 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 92 EGYPT MACHINE LEARNING (ML) IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 93 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DRUG TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 94 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 95 EGYPT NOVEL DRUG CANDIDATES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 96 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 97 EGYPT IMMUNO-ONCOLOGY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 98 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 99 REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING, 2020-2029 (USD MILLION)
Abbildungsverzeichnis
FIGURE 1 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: SEGMENTATION
FIGURE 2 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: DATA TRIANGULATION
FIGURE 3 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: DROC ANALYSIS
FIGURE 4 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: MIDDLE EAST & AFRICA VS REGIONAL MARKET ANALYSIS
FIGURE 5 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: COMPANY RESEARCH ANALYSIS
FIGURE 6 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: INTERVIEW DEMOGRAPHICS
FIGURE 7 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: MARKET APPLICATION COVERAGE GRID
FIGURE 8 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: DBMR MARKET POSITION GRID
FIGURE 9 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: VENDOR SHARE ANALYSIS
FIGURE 10 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: SEGMENTATION
FIGURE 11 THE GROWING NEED TO CURB DRUG DISCOVERY COSTS AND REDUCE TIME INVOLVED IN THE DRUG DEVELOPMENT PROCESS, THE RISING ADOPTION OF CLOUD-BASED APPLICATIONS AND SERVICES, AND THE IMPENDING PATENT EXPIRY OF BLOCKBUSTER DRUGS ARE EXPECTED TO DRIVE THE GROWTH OF THE MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET IN THE FORECAST PERIOD OF 2022 TO 2029
FIGURE 12 SOFTWARE IS EXPECTED TO ACCOUNT FOR THE LARGEST SHARE OF THE MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET IN 2022 AND 2029
ABBILDUNG 13 TREIBER, EINSCHRÄNKUNGEN, CHANCEN UND HERAUSFORDERUNGEN DES MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA
ABBILDUNG 14: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ANGEBOT, 2021
ABBILDUNG 15: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ANGEBOT, 2022–2029 (MILLIONEN USD)
ABBILDUNG 16: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA: NACH ANGEBOT, CAGR (2022–2029)
ABBILDUNG 17 NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG: NACH ANGEBOT, LIFELINE-KURVE
ABBILDUNG 18: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH TECHNOLOGIE, 2021
ABBILDUNG 19: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH TECHNOLOGIE, 2022–2029 (MILLIONEN USD)
ABBILDUNG 20: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH TECHNOLOGIE, CAGR (2022–2029)
ABBILDUNG 21 NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG: NACH TECHNOLOGIE, LEBENSLINIENKURVE
ABBILDUNG 22: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ARZNEIMITTELTYP, 2021
ABBILDUNG 23: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ARZNEIMITTELTYP, 2022–2029 (MILLIONEN USD)
ABBILDUNG 24: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ARZNEIMITTELTYP, CAGR (2022–2029)
ABBILDUNG 25: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ARZNEIMITTELTYP, LEBENSLINIENKURVE
ABBILDUNG 26: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ANWENDUNG, 2021
ABBILDUNG 27: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
ABBILDUNG 28: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA: NACH ANWENDUNG, CAGR (2022–2029)
ABBILDUNG 29 NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG: NACH ANWENDUNG, LEBENSLINIENKURVE
ABBILDUNG 30: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH INDIKATION, 2021
ABBILDUNG 31: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH INDIKATION, 2020–2029 (MILLIONEN USD)
ABBILDUNG 32: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH INDIKATION, CAGR (2022–2029)
ABBILDUNG 33 NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG: NACH INDIKATION, LIFELINE-KURVE
ABBILDUNG 34: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ENDVERWENDUNG, 2021
ABBILDUNG 35: NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG: NACH ENDVERWENDUNG, 2022–2029 (MILLIONEN USD)
ABBILDUNG 36: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ENDVERWENDUNG, CAGR (2022–2029)
ABBILDUNG 37 NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG: NACH ENDVERWENDUNG, LEBENSLINIENKURVE
ABBILDUNG 38: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: ÜBERBLICK (2021)
ABBILDUNG 39: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH LÄNDERN (2021)
ABBILDUNG 40: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH LÄNDERN (2022 UND 2029)
ABBILDUNG 41: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH LÄNDERN (2021 UND 2029)
ABBILDUNG 42: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA: NACH ANGEBOT (2022–2029)
ABBILDUNG 43 NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTWICKLUNG: UNTERNEHMENSANTEIL 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.