Global Artificial Intelligence Ai In Drug Discovery Market
Taille du marché en milliards USD
TCAC :
% 
USD
981.64 Million
USD
1,483.82 Million
2024
2032
 Période de prévision |
2025 –2032 |
 Taille du marché (année de référence) |
USD 981.64 Million |
 Taille du marché (année de prévision) |
USD 1,483.82 Million |
 TCAC |
% |
| Principaux acteurs du marché |
Segmentation du marché mondial de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments, par application (nouveaux candidats médicaments, optimisation et réorientation des médicaments, tests et approbation précliniques, pharmacovigilance, recherche de nouvelles cibles et voies associées aux maladies, compréhension des mécanismes pathologiques, agrégation et synthèse d'informations, formulation et qualification d'hypothèses, conception de nouveaux médicaments, recherche de cibles pour d'anciens médicaments, etc.), technologie (apprentissage automatique, apprentissage profond, traitement du langage naturel, etc.), type de médicament (petite et grande molécule), offre (logiciels et services), indication (immuno-oncologie, maladies neurodégénératives, maladies cardiovasculaires, maladies métaboliques, etc.), utilisation finale (organismes de recherche sous contrat (CRO), sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques, centres de recherche et instituts universitaires, etc.) - Tendances et prévisions du secteur jusqu'en 2032
L'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments
- Le marché mondial de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments était évalué à 981,64 millions USD en 2024 et devrait atteindre 1 483,82 millions USD d'ici 2032.
- Au cours de la période de prévision de 2025 à 2032, le marché devrait croître à un TCAC de 5,30 %, principalement grâce à la disponibilité croissante des données de santé.
- Cette croissance est due à des facteurs tels que la prévalence croissante des maladies chroniques et les progrès des technologies d’IA qui améliorent les processus de découverte de médicaments.
Analyse du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments
- Le marché connaît une croissance rapide, tirée par les progrès des technologies d’IA telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, qui rationalisent les processus de découverte de médicaments et réduisent les coûts.
- L'IA est largement adoptée pour l'optimisation des médicaments, leur réutilisation, les tests précliniques et la conception des essais cliniques, accélérant considérablement le calendrier de développement des médicaments.
- L'Amérique du Nord domine le marché grâce à son secteur pharmaceutique solide, tandis que la région Asie-Pacifique devrait connaître une croissance rapide, alimentée par des investissements accrus dans la recherche et le développement.
Par exemple, les technologies d’IA telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont utilisées pour prédire les taux de réussite des essais cliniques, optimiser les candidats médicaments et identifier de nouvelles cibles thérapeutiques, réduisant ainsi considérablement le temps et le coût du développement des médicaments.
- L’adoption de l’IA dans la découverte de médicaments révolutionne l’industrie pharmaceutique en relevant des défis tels que les coûts élevés, les délais longs et les faibles taux de réussite dans les processus traditionnels de développement de médicaments.
Portée du rapport et segmentation du marché de la découverte de médicaments par l'intelligence artificielle (IA)
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Attributs |
Intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments : perspectives clés du marché |
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Segments couverts |
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Pays couverts |
Amérique du Nord
Europe
Asie-Pacifique
Moyen-Orient et Afrique
Amérique du Sud
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Acteurs clés du marché |
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Opportunités de marché |
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Ensembles d'informations de données à valeur ajoutée |
Outre les informations sur les scénarios de marché tels que la valeur marchande, le taux de croissance, la segmentation, la couverture géographique et les principaux acteurs, les rapports de marché organisés par Data Bridge Market Research comprennent également une analyse des importations et des exportations, un aperçu de la capacité de production, une analyse de la consommation de production, une analyse des tendances des prix, un scénario de changement climatique, une analyse de la chaîne d'approvisionnement, une analyse de la chaîne de valeur, un aperçu des matières premières/consommables, des critères de sélection des fournisseurs, une analyse PESTLE, une analyse Porter et un cadre réglementaire. |
Tendances du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments
« Les innovations basées sur l'IA révolutionnent la découverte de médicaments »
- L’une des tendances marquantes du marché de l’IA dans la découverte de médicaments est l’adoption croissante des technologies d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour rationaliser les processus de développement de médicaments .
- Ces technologies avancées améliorent l’efficacité et la précision de la découverte de médicaments en analysant de vastes ensembles de données, en prédisant les propriétés de liaison des molécules et en identifiant des candidats médicaments potentiels.
- Par exemple, les plateformes basées sur l’IA sont utilisées pour réutiliser des médicaments existants dans de nouveaux domaines thérapeutiques, réduisant ainsi considérablement le temps et les coûts associés aux méthodes traditionnelles de découverte de médicaments.
- L’intégration de l’IA permet également une meilleure conception des essais cliniques en prédisant les taux de réussite et en identifiant les populations de patients, améliorant ainsi le succès global du développement de médicaments.
- Cette tendance transforme l’industrie pharmaceutique, accélère le développement de thérapies innovantes et répond à des besoins médicaux non satisfaits, stimulant ainsi la demande de solutions basées sur l’IA sur le marché.
L'intelligence artificielle (IA) dans la dynamique du marché de la découverte de médicaments
Conducteur
« Augmentation des investissements en R&D dans l'industrie pharmaceutique »
- Les sociétés pharmaceutiques augmentent leurs budgets de R&D pour développer de nouveaux médicaments et thérapies, garantissant ainsi leur compétitivité et répondant aux besoins évolutifs des patients.
- Les outils d’IA sont intégrés aux processus de R&D pour améliorer la découverte de médicaments, permettant une identification plus rapide des candidats médicaments, améliorant les taux de réussite et optimisant la recherche à un stade précoce.
- L’IA permet un criblage à haut débit, accélérant considérablement le processus de test des composés et identifiant des candidats prometteurs pour un développement ultérieur.
- L’IA peut traiter de grands ensembles de données provenant de la génomique, des essais cliniques et des données démographiques des patients pour découvrir des modèles cachés, accélérant ainsi l’identification de nouvelles cibles thérapeutiques.
- Grâce aux algorithmes d’IA optimisant le recrutement des patients et la conception des essais, les sociétés pharmaceutiques peuvent mener des essais cliniques plus efficaces, réduisant ainsi le temps et les coûts.
Par exemple,
- Sanofi s'est associé à Exscientia pour concevoir de nouveaux médicaments candidats grâce à l'IA, accélérant ainsi leur cheminement vers les essais cliniques. Dans le cadre de l'une de leurs collaborations, ils ont identifié un candidat prometteur pour le traitement des maladies auto-immunes en une fraction du temps nécessaire avec les méthodes traditionnelles.
- GlaxoSmithKline (GSK) et 24M travaillent ensemble pour appliquer l'IA afin d'optimiser le processus de R&D, notamment l'identification de nouvelles cibles médicamenteuses et l'accélération du développement de nouvelles thérapies, notamment pour les maladies rares.
- L’augmentation des investissements dans la R&D, associée à la puissance de l’IA, améliore considérablement la capacité de l’industrie pharmaceutique à découvrir de nouveaux médicaments plus rapidement, de manière plus rentable et avec une plus grande précision.
Opportunité
« Modélisation prédictive améliorée pour les essais cliniques »
- L’IA peut optimiser la conception des essais cliniques en identifiant les paramètres d’essai les plus appropriés, tels que la taille de l’échantillon, les critères d’évaluation et les schémas thérapeutiques, ce qui conduit à des études plus efficaces et plus efficientes.
- En analysant les dossiers médicaux électroniques et d’autres données, l’IA peut aider à identifier les bons patients pour les essais cliniques en fonction de critères d’inclusion/exclusion spécifiques, améliorant ainsi la vitesse et la précision du recrutement.
- Les modèles d’IA peuvent prédire le succès ou l’échec probable d’un essai clinique sur la base de données historiques et d’informations en temps réel, permettant ainsi des ajustements précoces aux protocoles d’essai et augmentant les chances de succès.
- En utilisant l’analyse prédictive, l’IA peut identifier les patients risquant d’abandonner et suggérer des interventions pour les maintenir engagés, réduisant ainsi le nombre d’essais incomplets.
- La capacité de l’IA à rationaliser le processus d’essai clinique, de la sélection des participants à la prédiction des résultats, peut réduire considérablement les coûts associés aux méthodes d’essai traditionnelles.
Par exemple,
- Pfizer a utilisé l'IA en partenariat avec IBM Watson Health pour améliorer le recrutement des participants aux essais cliniques et optimiser la conception des essais en vue du développement d'un traitement contre les maladies rares. Leur approche basée sur l'IA a permis d'accélérer le recrutement et d'améliorer les résultats des essais.
- Novartis a utilisé l'IA pour prédire la réponse des patients et optimiser la conception des essais cliniques de ses traitements de thérapie génique. Cette approche, basée sur l'IA, a permis de mieux cibler les thérapies et d'optimiser l'efficacité des essais cliniques.
- La capacité de l’IA à améliorer la modélisation prédictive dans les essais cliniques offre des avantages significatifs, notamment des conceptions d’essais plus efficaces, un recrutement plus rapide des patients, des coûts réduits et de meilleurs résultats d’essais, accélérant ainsi le développement de nouveaux traitements.
Retenue/Défi
« Coûts d'investissement initiaux élevés »
- Les outils basés sur l’IA nécessitent une infrastructure technologique coûteuse, notamment des systèmes informatiques puissants, des solutions de stockage de données et des logiciels spécialisés, ce qui rend l’investissement initial élevé.
- Le recrutement de professionnels qualifiés tels que des scientifiques des données, des experts en IA et des chercheurs biopharmaceutiques possédant des connaissances en IA et en découverte de médicaments est coûteux, ce qui alourdit le fardeau financier de la mise en œuvre de l’IA dans la R&D.
- L’intégration des outils d’IA dans les flux de travail de découverte de médicaments existants, en particulier dans les systèmes existants, nécessite des ressources financières importantes pour l’adaptation, la formation et l’optimisation.
- Les technologies d’IA nécessitent une maintenance continue, des mises à jour logicielles et des mises à niveau matérielles pour rester à jour avec les avancées de l’apprentissage automatique et de l’analyse des données, contribuant ainsi aux coûts opérationnels à long terme.
- Les systèmes d’IA dans la découverte de médicaments dépendent de vastes ensembles de données de haute qualité, et l’acquisition ou l’octroi de licences pour ces ensembles de données peut être coûteux pour les petites entreprises ou les startups, ce qui augmente encore le coût de la mise en œuvre de l’IA.
Par exemple,
- BenevolentAI a investi massivement dans des plateformes et une expertise de découverte de médicaments basées sur l'IA afin de rationaliser le processus de développement de médicaments, en se concentrant sur l'oncologie. Malgré un investissement initial élevé, leur approche a permis une découverte de médicaments plus rapide et des taux de réussite améliorés.
- Insilico Medicine , une startup utilisant l'IA pour la découverte de médicaments, a nécessité un investissement initial important pour construire sa plateforme basée sur l'IA, ce qui lui a permis d'accélérer le développement de médicaments pour des maladies comme la fibrose et le cancer, mais les coûts étaient élevés et difficiles à égaler pour les petits concurrents.
- Les coûts d'investissement initiaux élevés de l'IA pour la découverte de médicaments constituent un obstacle pour les petites entreprises et les startups, limitant leur capacité à concurrencer les grandes organisations qui peuvent se permettre ces technologies. Relever ce défi pourrait nécessiter des modèles de financement ou des partenariats innovants pour rendre l'IA plus accessible à un plus large éventail d'acteurs de l'industrie pharmaceutique.
L'intelligence artificielle (IA) dans le marché de la découverte de médicaments
Le marché est segmenté en fonction de l'application, du type de produit, de la technologie, du type de grossissement, de l'utilisateur final et du canal de distribution.
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Segmentation |
Sous-segmentation |
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Par application |
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Par technologie |
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Par type de médicament |
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En offrant |
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Par indication |
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Par utilisation finale
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Analyse régionale du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments
« L'Amérique du Nord est la région dominante sur le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments »
- L'Amérique du Nord domine le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments , grâce à une infrastructure de soins de santé avancée, une forte adoption de technologies médicales de pointe et une forte présence d'acteurs clés du marché.
- Les États-Unis abritent certaines des plus grandes entreprises pharmaceutiques, telles que Pfizer , Johnson & Johnson , Merck et Eli Lilly , qui sont à l'avant-garde de l'adoption de l'IA dans la découverte de médicaments. Ces entreprises investissent massivement dans l'IA pour rationaliser le processus de développement des médicaments et améliorer les résultats.
- L'Amérique du Nord dispose d'un écosystème technologique bien établi, avec des acteurs majeurs de l'IA comme IBM Watson Health et Google DeepMind, qui stimulent l'innovation dans la découverte de médicaments. Ces entreprises sont à la pointe de la recherche en IA et fournissent des outils d'IA performants pour la R&D pharmaceutique.
- L'Amérique du Nord investit systématiquement une part importante de son PIB dans la recherche et le développement (R&D). Ce financement favorise l'adoption de technologies d'IA avancées dans la découverte de médicaments, les entreprises cherchant à accélérer la découverte de nouveaux médicaments et traitements.
- L'Amérique du Nord a connu de nombreux partenariats entre des sociétés pharmaceutiques et des startups ou entreprises technologiques spécialisées dans l'IA. Par exemple, des collaborations comme celle entre Novartis et Microsoft pour utiliser l'IA dans la découverte de médicaments témoignent du leadership de la région dans l'exploitation de l'IA pour innover dans le développement de médicaments.
« L'Asie-Pacifique devrait enregistrer le taux de croissance le plus élevé »
- La région Asie-Pacifique devrait connaître le taux de croissance le plus élevé en matière d’ intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments , grâce à l’expansion rapide des infrastructures de santé, à la sensibilisation croissante à la santé oculaire et à l’augmentation des volumes chirurgicaux.
- Des pays comme la Chine , l'Inde et le Japon investissent massivement dans l'IA et les biotechnologies afin de renforcer leur secteur pharmaceutique et de répondre aux besoins croissants en matière de santé. Ces investissements accélèrent l'adoption de l'IA dans la découverte de médicaments.
- Les gouvernements de la région Asie-Pacifique encouragent activement la santé numérique et l'intégration de l'IA par le biais de diverses initiatives. Par exemple, la Chine a mis en œuvre des stratégies nationales pour intégrer l'IA dans les soins de santé, favorisant ainsi son développement dans la découverte de médicaments.
- Les pays de l'APAC disposent d'une population importante et d'un volume considérable de données de santé qui peuvent être exploitées pour la découverte de médicaments grâce à l'IA. La robuste infrastructure numérique de la région favorise l'intégration des technologies d'IA pour le développement de médicaments.
- La région Asie-Pacifique (APAC) est celle qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché de l'IA dans la découverte de médicaments, grâce à des investissements croissants, des politiques gouvernementales de soutien, un vaste bassin de données et l'expansion des entreprises de biotechnologie exploitant la technologie de l'IA.
Part de marché de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments
Le paysage concurrentiel du marché fournit des détails par concurrent. Il comprend la présentation de l'entreprise, ses données financières, son chiffre d'affaires, son potentiel de marché, ses investissements en recherche et développement, ses nouvelles initiatives commerciales, sa présence mondiale, ses sites et installations de production, ses capacités de production, ses forces et faiblesses, le lancement de nouveaux produits, leur ampleur et leur portée, ainsi que la domination de ses applications. Les données ci-dessus ne concernent que les activités des entreprises par rapport à leur marché.
Les principaux leaders du marché opérant sur le marché sont :
- NVIDIA Corporation (États-Unis)
- IBM Corp. (États-Unis)
- Atomwise Inc. (États-Unis)
- Microsoft (États-Unis)
- IA bienveillante (Royaume-Uni)
- Aria Pharmaceuticals, Inc. (États-Unis)
- GENOMIQUE PROFONDE (Canada)
- Exscientia (Royaume-Uni)
- Médecine Insilico (Hong Kong)
- Cyclica (Canada)
- NuMedii, Inc. (États-Unis)
- Envisagenics (États-Unis)
- Owkin Inc. (États-Unis)
- BERG LLC (États-Unis)
- Schrödinger, Inc. (États-Unis)
- XtalPi Inc. (Chine)
- BIOAGE Inc. (États-Unis)
Derniers développements sur le marché mondial de l'intelligence artificielle (IA) pour la découverte de médicaments
- En mai 2024, Google DeepMind a dévoilé la troisième version de son modèle d'IA AlphaFold, conçu pour optimiser le développement de médicaments et le ciblage des maladies. Cette version avancée permet aux chercheurs de DeepMind et d'Isomorphic Labs d'analyser le comportement de toutes les molécules, y compris l'ADN humain.
- En avril 2024, Xaira Therapeutics, une entreprise innovante spécialisée dans la découverte et le développement de médicaments basés sur l'IA, a levé plus d'un million de dollars lors d'un tour de financement collaboratif avec ARCH Venture Partners et Foresite Labs. S'appuyant sur l'apprentissage automatique, les modèles de génération de données et le développement de produits thérapeutiques, l'entreprise se concentre sur des cibles médicamenteuses traditionnellement difficiles à atteindre.
- En décembre 2023, MilliporeSigma, la division sciences de la vie de Merck, a lancé AIDDISON, un logiciel de découverte de médicaments de pointe. Cette plateforme comble le fossé entre la conception de molécules virtuelles et la fabricabilité en conditions réelles grâce à l'intégration de l'API du logiciel de rétrosynthèse Synthia. Elle combine IA générative, apprentissage automatique et conception assistée par ordinateur de médicaments pour optimiser les processus de développement de médicaments.
- En mai 2023, Google a lancé deux outils innovants basés sur l'IA, destinés à aider les entreprises biotechnologiques et pharmaceutiques à accélérer la découverte de médicaments et à perfectionner la médecine de précision. Ces solutions visent à réduire les délais et les coûts liés à l'introduction de nouveaux traitements sur le marché américain. Parmi les premiers utilisateurs de ces outils figurent Cerevel Therapeutics, Pfizer et Colossal Biosciences .
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Table des matières
1 INTRODUCTION
1.1 OBJECTIFS DE L'ÉTUDE
1.2 DÉFINITION DU MARCHÉ
1.3 APERÇU DU MARCHÉ MONDIAL DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS
1.4 MONNAIE ET TARIFS
1.5 LIMITATION
1.6 MARCHÉS COUVERTS
2 SEGMENTATION DU MARCHÉ
2.1 POINTS CLÉS À RETENIR
2.2 ATTEINDRE LA TAILLE DU MARCHÉ MONDIAL DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS
2.3 GRILLE DE POSITIONNEMENT DES FOURNISSEURS
2.4 MARCHÉS COUVERTS
2.5 PORTÉE GÉOGRAPHIQUE
2,6 ANS CONSIDÉRÉS POUR L'ÉTUDE
2.7 MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE
2.8 COURBE DE LA LIGNE DE VIE TECHNOLOGIQUE
2.9 MODÉLISATION MULTIVARIÉE
2.1 ENTRETIENS PRIMAIRES AVEC DES LEADERS D'OPINION CLÉS
2.11 GRILLE DE POSITIONNEMENT DU MARCHÉ DBMR
2.12 GRILLE DE COUVERTURE DES APPLICATIONS DU MARCHÉ
2.13 MATRICE DES DÉFIS DU MARCHÉ DBMR
2.14 SOURCES SECONDAIRES
2.15 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) MONDIALE SUR LE MARCHÉ DE LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS : APERÇU DE LA RECHERCHE
2.16 HYPOTHÈSES
3 APERÇU DU MARCHÉ
3.1 PILOTES
3.2 RESTRICTIONS
3.3 OPPORTUNITÉS
3.4 DÉFIS
4 RÉSUMÉ EXÉCUTIF
5 INFORMATIONS PREMIUM
5.1 ANALYSE PESTEL
5.2 MODÈLE DES CINQ FORCES DE PORTER
6 APERÇUS DE L'INDUSTRIE
6.1 FACTEURS MICRO ET MACRO ÉCONOMIQUES
6.2 CARTOGRAPHIE DES PROSPECTS DE PÉNÉTRATION ET DE CROISSANCE
6.3 STRATÉGIES DE TARIFICATION CLÉS
6.4 ENTRETIENS AVEC UN SPÉCIALISTE
6.5 ANALYSE ET RECOMMANDATION
7 PORTEFEUILLE DE PROPRIÉTÉ INTELLECTUELLE (PI)
7.1 QUALITÉ ET FORCE DU BREVET
7.2 FAMILLES DE BREVETS
7.3 LICENCES ET COLLABORATIONS
7.4 PAYSAGE CONCURRENTIEL
7.5 STRATÉGIE ET GESTION DE LA PI
7.6 AUTRE
8 DÉCOMPOSITION DE L'ANALYSE DES COÛTS
9 FEUILLE DE ROUTE TECHNOLOGIQUE
10 INNOVATION TRACKER ET ANALYSE STRATÉGIQUE
10.1 ANALYSE DES PRINCIPALES AFFAIRES ET DES ALLIANCES STRATÉGIQUES
10.1.1 COENTREPRISES
10.1.2 FUSIONS ET ACQUISITIONS
10.1.3 LICENCES ET PARTENARIATS
10.1.4 COLLABORATIONS TECHNOLOGIQUES
10.1.5 DÉSINVESTISSEMENTS STRATÉGIQUES
10.2 NOMBRE DE PRODUITS EN DÉVELOPPEMENT
10.3 STADE DE DÉVELOPPEMENT
10.4 ÉCHÉANCIERS ET JALONS
10.5 STRATÉGIES ET MÉTHODOLOGIES D'INNOVATION
10.6 ÉVALUATION ET ATTÉNUATION DES RISQUES
10.7 PERSPECTIVES D'AVENIR
11 CONFORMITÉ RÉGLEMENTAIRE
11.1 AUTORITÉS DE RÉGLEMENTATION
11.2 CLASSIFICATIONS RÉGLEMENTAIRES
11.2.1 CLASSE I
11.2.2 CLASSE II
11.2.3 CLASSE III
11.3 SOUMISSIONS RÉGLEMENTAIRES
11.4 HARMONISATION INTERNATIONALE
11.5 SYSTÈMES DE GESTION DE LA CONFORMITÉ ET DE LA QUALITÉ
11.6 DÉFIS ET STRATÉGIES RÉGLEMENTAIRES
12 CADRE DE REMBOURSEMENT
13 ANALYSE DE LA CARTE DES OPPORTUNITÉS
14 ANALYSE DE LA CHAÎNE DE VALEUR
15 ÉCONOMIE DE LA SANTÉ
15.1 DÉPENSES DE SANTÉ
15.2 DÉPENSES D'INVESTISSEMENT
15.3 TENDANCES DES DÉPENSES D'INVESTISSEMENT
15.4 ALLOCATION DES DÉPENSES D'INVESTISSEMENT
15.5 SOURCES DE FINANCEMENT
15.6 REPÈRES DE L'INDUSTRIE
15,7 % DU PIB DANS LE PIB GLOBAL
15.8 STRUCTURE DU SYSTÈME DE SANTÉ
15.9 POLITIQUES GOUVERNEMENTALES
15.1 DÉVELOPPEMENT ÉCONOMIQUE
16e MARCHÉ MONDIAL DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS, EN OFFRANT
16.1 APERÇU
16.2 LOGICIEL
16.2.1 INTÉGRÉ
16.2.2 AUTONOME
16.3 SERVICES
17. MARCHÉ MONDIAL DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS, PAR TECHNOLOGIE
17.1 APERÇU
17.2 APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE (ML)
17.2.1 APPRENTISSAGE SUPERVISÉ
17.2.2 APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ
17.2.3 APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT
17.3 APPRENTISSAGE PROFOND
17.4 TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL (TALN)
17,5 AUTRES
18. INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) MONDIALE SUR LE MARCHÉ DE LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS, PAR TYPE DE MÉDICAMENT
18.1 APERÇU
18.2 PETITE MOLÉCULE
18.3 GRANDE MOLÉCULE
19. MARCHÉ MONDIAL DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS, PAR APPLICATION
19.1 APERÇU
19.2 NOUVEAUX CANDIDATS MÉDICAMENTS
19.2.1 IDENTIFIER LA CIBLE BIOLOGIQUE
19.2.2 PRÉDIRE LA BIOACTIVITÉ D'UNE PETITE MOLÉCULE
19.2.3 AUTRES
19.3 OPTIMISATION ET RÉUTILISATION DES MÉDICAMENTS TESTS PRÉCLINIQUES ET APPROBATION
19.4 SURVEILLANCE DES MÉDICAMENTS
19.5 TROUVER DE NOUVELLES CIBLES ET VOIES ASSOCIÉES AUX MALADIES
19.6 COMPRENDRE LES MÉCANISMES DES MALADIES
19.7 AGRÉGATION ET SYNTHÈSE DES INFORMATIONS
19.8 FORMATION ET QUALIFICATION DES HYPOTHÈSES
19.9 CONCEPTION DE NOVO DE MÉDICAMENTS
19.1 RECHERCHE DES CIBLES MÉDICAMENTEUSES D'UN ANCIEN MÉDICAMENT
19.11 AUTRES
20 MARCHÉS MONDIAUX DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS, PAR INDICATION
20.1 APERÇU
20.2 IMMUNO-ONCOLOGIE
20.2.1 CANCER DE LA PROSTATE
20.2.2 CANCER DU SEIN
20.2.3 CANCER DU CERVEAU
20.2.4 CANCER DU POUMON
20.2.5 CANCER DU PANCRÉAS
20.2.6 CANCER COLORECTAL
20.2.7 LEUCÉMIE
20.2.8 AUTRES
20.3 MALADIES NEURODÉGÉNÉRATIVES
20.4 MALADIES CARDIOVASCULAIRES
20.5 MALADIES MÉTABOLIQUES
20.6 AUTRES
21 MARCHÉ MONDIAL DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS, PAR UTILISATEUR FINAL
21.1 APERÇU
21.2 SOCIÉTÉS PHARMACEUTIQUES ET BIOTECHNOLOGIQUES
21.3 ORGANISMES DE RECHERCHE CONTRACTUELS
21.4 CENTRES DE RECHERCHE ET INSTITUTS UNIVERSITAIRES
21,5 AUTRES
22 MARCHÉ MONDIAL DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) DANS LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS, PAR RÉGION, 2022-2031, (EN MILLIONS USD)
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) MONDIALE SUR LE MARCHÉ DE LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS (TOUTES LES SEGMENTATIONS FOURNIES CI-DESSUS SONT REPRÉSENTÉES DANS CE CHAPITRE PAR PAYS)
22.1 APERÇU
22.2 AMÉRIQUE DU NORD
22.2.1 États-Unis
22.2.2 CANADA
22.2.3 MEXIQUE
22.3 EUROPE
22.3.1 ALLEMAGNE
22.3.2 Royaume-Uni
22.3.3 ITALIE
22.3.4 FRANCE
22.3.5 ESPAGNE
22.3.6 SUISSE
22.3.7 RUSSIE
22.3.8 TURQUIE
22.3.9 BELGIQUE
22.3.10 PAYS-BAS
22.3.11 RESTE DE L'EUROPE
22.4 ASIE-PACIFIQUE
22.4.1 JAPON
22.4.2 CHINE
22.4.3 CORÉE DU SUD
22.4.4 INDE
22.4.5 AUSTRALIE ET NOUVELLE-ZÉLANDE
22.4.6 SINGAPOUR
22.4.7 THAÏLANDE
22.4.8 INDONÉSIE
22.4.9 MALAISIE
22.4.10 PHILIPPINES
22.4.11 RESTE DE L'ASIE-PACIFIQUE
22,5 AMÉRIQUE DU SUD
22.5.1 BRÉSIL
22.5.2 ARGENTINE
22.5.3 RESTE DE L'AMÉRIQUE DU SUD
22.6 MOYEN-ORIENT ET AFRIQUE
22.6.1 AFRIQUE DU SUD
22.6.2 ÉGYPTE
22.6.3 ARABIE SAOUDITE
22.6.4 ÉMIRATS ARABES UNIS
22.6.5 ISRAËL
22.6.6 RESTE DU MOYEN-ORIENT ET DE L'AFRIQUE
23 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE MONDIALE (IA) SUR LE MARCHÉ DE LA DÉCOUVERTE DE MÉDICAMENTS, PAYSAGE DES ENTREPRISES
23.1 ANALYSE DES ACTIONS DE L'ENTREPRISE : MONDIAL
23.2 ANALYSE DES ACTIONS DE L'ENTREPRISE : AMÉRIQUE DU NORD
23.3 ANALYSE DES ACTIONS DE L'ENTREPRISE : EUROPE
23.4 ANALYSE DES ACTIONS DE L'ENTREPRISE : ASIE-PACIFIQUE
23.5 FUSIONS ET ACQUISITIONS
23.6 DÉVELOPPEMENT ET APPROBATIONS DE NOUVEAUX PRODUITS
23.7 EXTENSION
23.8 MODIFICATIONS RÉGLEMENTAIRES
23.9 PARTENARIAT ET AUTRES MISES À JOUR STRATÉGIQUES
24 ANALYSE SWOT ET ANALYSE D'ÉTUDE DE MARCHÉ DATA BRIDGE
25e marché mondial de l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments, profil de l'entreprise
25.1 MICROSOFT
25.1.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.1.2 ANALYSE DES REVENUS
25.1.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.1.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.2 SHANGHAI MEDICILON INC.
25.2.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.2.2 ANALYSE DES REVENUS
25.2.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.2.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.3 NVIDIA CORPORATION + ASTRAZENECA
25.3.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.3.2 ANALYSE DES REVENUS
25.3.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.3.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.4 ATOMWISE INC.
25.4.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.4.2 ANALYSE DES REVENUS
25.4.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.4.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.5 GÉNOMIQUE PROFONDE
25.5.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.5.2 ANALYSE DES REVENUS
25.5.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.5.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25,6 CLOUD PHARMACEUTICALS INC.
25.6.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.6.2 ANALYSE DES REVENUS
25.6.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.6.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.7 MÉDECINE INSILICO
25.7.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.7.2 ANALYSE DES REVENUS
25.7.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.7.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.8 BENEVOLENTAI
25.8.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.8.2 ANALYSE DES REVENUS
25.8.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.8.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.9 EXSCIENTIA
25.9.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.9.2 ANALYSE DES REVENUS
25.9.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.9.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.1 CYCLIQUES
25.10.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.10.2 ANALYSE DES REVENUS
25.10.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.10.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.11 OWKIN, INC
25.11.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.11.2 ANALYSE DES REVENUS
25.11.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.11.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.12 ENVISAGENICS
25.12.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.12.2 ANALYSE DES REVENUS
25.12.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.12.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.13 NUMEDII, INC.
25.13.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.13.2 ANALYSE DES REVENUS
25.13.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.13.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.14 BIOSYNTAGME
25.14.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.14.2 ANALYSE DES REVENUS
25.14.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.14.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.15 COLLABORATIONS PHARMACEUTICALS, INC.
25.15.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.15.2 ANALYSE DES REVENUS
25.15.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.15.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.16 INVENIAI LLC
25.16.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.16.2 ANALYSE DES REVENUS
25.16.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.16.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.17 RECURSION PHARMACEUTICALS, INC. + NVIDIA CORPORATION
25.17.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.17.2 ANALYSE DES REVENUS
25.17.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.17.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.18 VALO SANTÉ
25.18.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.18.2 ANALYSE DES REVENUS
25.18.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.18.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.19 AIFORIA
25.19.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.19.2 ANALYSE DES REVENUS
25.19.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.19.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.2 CHEMALIVE
25.20.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.20.2 ANALYSE DES REVENUS
25.20.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.20.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.21 DEEPMATTER GROUP LIMITED
25.21.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.21.2 ANALYSE DES REVENUS
25.21.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.21.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.22 MABSILIQUE.
25.22.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.22.2 ANALYSE DES REVENUS
25.22.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.22.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.23 OPTIBRIUM, LTD.
25.23.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.23.2 ANALYSE DES REVENUS
25.23.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.23.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.24 ABBVIE ET BIGHAT BIOSCIENCES
25.24.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.24.2 ANALYSE DES REVENUS
25.24.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.24.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.25 ADAGENE
25.25.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.25.2 ANALYSE DES REVENUS
25.25.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.25.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.26 PEPTICOM LTD.
25.26.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.26.2 ANALYSE DES REVENUS
25.26.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.26.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.27 DEARGEN INC.
25.27.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.27.2 ANALYSE DES REVENUS
25.27.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.27.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.28 GERO.AI
25.28.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.28.2 ANALYSE DES REVENUS
25.28.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.28.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25,29 3BIGS CO. LTD.
25.29.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.29.2 ANALYSE DES REVENUS
25.29.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.29.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.3 BPGBIO INC.
25.30.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.30.2 ANALYSE DES RECETTES
25.30.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.30.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.31 SCHRÖDINGER, INC.
25.31.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.31.2 ANALYSE DES REVENUS
25.31.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.31.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.32 XTALPI INC.
25.32.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.32.2 ANALYSE DES REVENUS
25.32.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.32.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
25.33 BIOAGE INC.
25.33.1 PRÉSENTATION DE L'ENTREPRISE
25.33.2 ANALYSE DES REVENUS
25.33.3 PORTEFEUILLE DE PRODUITS
25.33.4 ÉVOLUTIONS RÉCENTES
26 RAPPORTS CONNEXES
27 QUESTIONNAIRE
28 CONCLUSION
29 À PROPOS DE DATA BRIDGE MARKET RESEARCH
Méthodologie de recherche
La collecte de données et l'analyse de l'année de base sont effectuées à l'aide de modules de collecte de données avec des échantillons de grande taille. L'étape consiste à obtenir des informations sur le marché ou des données connexes via diverses sources et stratégies. Elle comprend l'examen et la planification à l'avance de toutes les données acquises dans le passé. Elle englobe également l'examen des incohérences d'informations observées dans différentes sources d'informations. Les données de marché sont analysées et estimées à l'aide de modèles statistiques et cohérents de marché. De plus, l'analyse des parts de marché et l'analyse des tendances clés sont les principaux facteurs de succès du rapport de marché. Pour en savoir plus, veuillez demander un appel d'analyste ou déposer votre demande.
La méthodologie de recherche clé utilisée par l'équipe de recherche DBMR est la triangulation des données qui implique l'exploration de données, l'analyse de l'impact des variables de données sur le marché et la validation primaire (expert du secteur). Les modèles de données incluent la grille de positionnement des fournisseurs, l'analyse de la chronologie du marché, l'aperçu et le guide du marché, la grille de positionnement des entreprises, l'analyse des brevets, l'analyse des prix, l'analyse des parts de marché des entreprises, les normes de mesure, l'analyse globale par rapport à l'analyse régionale et des parts des fournisseurs. Pour en savoir plus sur la méthodologie de recherche, envoyez une demande pour parler à nos experts du secteur.
Personnalisation disponible
Data Bridge Market Research est un leader de la recherche formative avancée. Nous sommes fiers de fournir à nos clients existants et nouveaux des données et des analyses qui correspondent à leurs objectifs. Le rapport peut être personnalisé pour inclure une analyse des tendances des prix des marques cibles, une compréhension du marché pour d'autres pays (demandez la liste des pays), des données sur les résultats des essais cliniques, une revue de la littérature, une analyse du marché des produits remis à neuf et de la base de produits. L'analyse du marché des concurrents cibles peut être analysée à partir d'une analyse basée sur la technologie jusqu'à des stratégies de portefeuille de marché. Nous pouvons ajouter autant de concurrents que vous le souhaitez, dans le format et le style de données que vous recherchez. Notre équipe d'analystes peut également vous fournir des données sous forme de fichiers Excel bruts, de tableaux croisés dynamiques (Fact book) ou peut vous aider à créer des présentations à partir des ensembles de données disponibles dans le rapport.
