グローバルAI-Driven治験募集市場規模、シェア、トレンド分析レポート – 業界概観と予測 2033

AI-Driven治験募集市場概要

データブリッジ市場調査分析により、AI主導の臨床試験募集市場が評価されました2025年のUSD 2.18億そして、達するために写し出されます2033年までのUSD 6.26億, 成長2026年から2033年にかけて14.10%のCAGR. 市場は臨床研究の人工的な知性の技術の採用の増加によって運転される一貫した成長を経験します、より速い患者の登録のための増加された要求、成長する必要性は臨床試験の適性および費用を減らす必要があります。 製薬会社、バイオテクノロジー会社、契約研究機関(CRO)として市場を拡大し、患者識別、適格性スクリーニング、採用の最適化、および試験マッチングのためのAI搭載プラットフォームをますますます活用しています。

臨床試験の複雑性を高め、医薬品開発プログラムの増大、および患者の採用に関する課題は、AIベースの採用ソリューションの採用を推進しています。 人工知能、機械学習、自然言語処理などの先端技術により、大規模な医療データセット、電子健康記録(EHRs)の分析や、適切な臨床試験参加者を効率的に特定するための現実的なデータが可能になります。 AI主導の採用プラットフォームは、登録精度を向上させ、患者のエンゲージメントを強化し、分散型臨床試験モデルをサポートすることで、より迅速かつよりターゲットに絞られた採用アプローチを提供します。

市場規模と予測

• グローバル市場価値(2025):USD 2.18億
• 期待される市場価値 (2033):USD 6.26億
• 予測CAGR (2026～2033): 14.10%
• 2025年のリーディング地域:北米
• 成長する地域:アジア太平洋地域

主な市場動向と洞察

• 北米は、2025年に42.80%の最大の収益シェアを持つAI主導の臨床試験の採用市場を占め、先進医療インフラ、医薬品およびバイオテクノロジー企業の強力な存在、人工知能技術の採用の増加、地域全体の臨床試験活動の増加を支援しました。
• ソフトウェアセグメントは、2025年に70.20%のシェアを持つ市場を率いて、AIを搭載した患者マッチングプラットフォームの採用、自動的な適格性スクリーニングツール、予測分析、および臨床研究組織における機械学習ベースの採用ソリューションの採用を増加させました。
• アジア・パシフィックは、2026年から2033年までのCAGRで最速成長する地域になることを期待しており、治験のアウトソーシング、デジタルヘルスケアインフラの拡大、人工知能投資の拡大、中国、インド、日本におけるAIベースの採用ソリューションの普及が進んでいます。
• サービスは最も急速に成長しているコンポーネントタイプで、20.82%のCAGRを登録し、AI実装、コンサルティング、インテグレーション、および臨床試験の採用プラットフォームを展開するために必要なマネージドサービスに対する要求事項を反映しています。
• クラウドベースのセグメントは、2025年の55.40%の収益シェアで展開モードカテゴリを支配し、製薬会社、バイオテクノロジー会社、およびクロスの間でスケーラブル、柔軟性、および費用対効果の高いAIの採用プラットフォームの需要が高まっています。
• 腫瘍学の試験は、がん臨床試験の増加数、複雑な適格性要件、および先進的な患者識別ソリューションの必要性によって好まれる市場の38.60%のために考慮しました
• まれな病気の試験セグメントは、希少疾患研究における患者識別の課題を克服するために、AI技術の採用を増加させ、24.10%のCAGRと最速成長アプリケーションカテゴリです

レポートスコープとAI搭載治験募集市場セグメント

AI-Driven治験募集市場動向

トレンド:AIパワード患者識別と精密採用の成長

製薬企業や臨床研究機関は、適格な患者を特定し、スクリーニングプロセスを最適化し、登録効率を向上させるために、AI主導の採用プラットフォームを採用しています。 機械学習、自然言語処理、および現実的なデータ分析の統合により、電子健康記録(EHRs)、臨床ノート、患者データベースの自動解析が可能で、より迅速な試験マッチングを実現します。 AIを活用した採用ソリューションは、多様な患者集団へのアクセスを拡大し、データ主導型のアプローチで採用タイムラインを削減することで、分散型臨床試験にも対応しています。 たとえば、2025年1月、Celéri Healthは、臨床試験患者のマッチングと適格性識別のために設計されたAI搭載の大型言語モデル(LLM)ベースのプラットフォームであるPatientFinderを立ち上げました。 プラットフォームは、患者の医療履歴と臨床試験の適格性基準を分析し、患者に有利なマッチングを自動化し、研究組織が採用効率を改善し、手動スクリーニングの努力を削減し、入学を加速するのを支援します。

AI対応の試験マッチングプラットフォームの立ち上げと検証により、患者の採用を加速し、試験アクセシビリティの向上、臨床研究における登録課題の軽減に取り組みます。

AI-Driven治験募集市場ダイナミクス

主要市場ドライバー: 臨床試験の登録を加速し、開発のタイムラインを削減するための有利な需要

臨床試験の複雑性を高め、薬物開発活動の拡大は、適切な参加者を識別し、登録成果を予測し、試験効率を向上させることができるAI主導の採用ソリューションの大きな需要を生み出しています。 ヘルスケアデータセット、患者履歴、および採用ワークフローの自動化のための適格性基準を分析し、製薬会社やCROが従来の登録課題を克服するのを支援します。 AIベースのプラットフォームは、遅延を削減し、患者のマッチングを改善し、より迅速な臨床試験実行をサポートすることにより、現代の臨床研究戦略の重要なコンポーネントになっています。 例えば、2024年2月、Unlearn。 AIは、Cシリーズの資金調達で50万ドルを調達し、AIを搭載したデジタルツインプラットフォームの臨床試験を拡大しました。 プラットフォームは、機械学習と歴史の臨床データを使用して、AI 生成されたデジタル ツイン オブ トライアル 参加者を作成し、スポンサーがより効率的な研究を設計し、従来の制御グループに対する信頼性を削減し、臨床開発プロセスを加速するのを支援します。

人工知能を活用したデジタルツイン技術の研究開発と拡張は、人工知能が治験の効率性を改善し、研究設計を最適化し、採用と入学の課題を軽減するための成長機会を示しています。

主要な拘束/チャレンジ:データプライバシー、規制コンプライアンス、およびヘルスケアデータ統合の障壁

AI主導の臨床試験の採用市場における重要な制約は、規制の遵守を維持しながら、敏感な患者情報を管理することに関連した複雑性です。 AIの採用プラットフォームは、電子健康記録、医療履歴、現実世界の証拠を含む大規模な医療データセットにアクセスし、データセキュリティ、相互運用性、標準化されたデータアクセスに関する課題を作成する必要があります。 各国の医療規制の違いや、患者の機密性に関する懸念は、臨床研究環境におけるAIベースの採用システムの実装を遅らせることができます。 たとえば、2023年12月、米国食品医薬品局(FDA)は、「臨床調査における遠隔データ取得のためのデジタルヘルステクノロジー」に関するドラフトガイダンスを発足しました。また、デジタル技術や、臨床試験におけるデータアプローチを用いたデータ品質、信頼性、セキュリティ、規制的検討の重要性を強調しています。

データガバナンス、サイバーセキュリティ、規制の課題に対処することは、グローバルな臨床試験でAI主導の採用プラットフォームの広範な採用を確実にするために不可欠です。

主要市場機会:分散型臨床試験と現実世界証拠プラットフォームを用いたAIの統合

分散型臨床試験、現実世界証拠プラットフォーム、および精密医療との人工知能の統合は、AI主導の採用ソリューションのための重要な成長機会を提示します。 多様な医療データセットを分析し、患者のアウトリーチを改善し、リモート・リクルートをサポートし、腫瘍学や希少疾患試験において困難な範囲の人口を識別することができます。 AI、ゲノム情報、ウェアラブルデータ、デジタルヘルス技術の融合により、患者のエンゲージメントを高め、臨床試験の効率性をグローバルに向上する新たな機会を生み出しています。 例えば、2024年6月には、臨床研究ワークフローを近代化するために設計されたAI対応の臨床試験データ管理ソリューションであるMedidataが臨床データスタジオを立ち上げました。 プラットフォームは、複数のソースからデータを統合し、人工知能を使用してデータレビューを改善し、潜在的なデータの問題と安全信号を特定し、データ品質を向上させ、より効率的な臨床試験の意思決定をサポートします。

AI、分散型研究モデル、および先進医療データプラットフォームの両立性は、より迅速、より効率的な、患者重視の臨床試験の採用機会を拡大することが期待されます。

AI駆動型治験募集市場スコープ

コンポーネント、デプロイメントモード、アプリケーション、エンドユーザーに基づいてAI主導の臨床試験の採用市場がセグメント化されます。

• コンポーネント別

コンポーネントベースでは、AI主導の臨床試験の募集市場はソフトウェアやサービスに分けられます。 ソフトウェアセグメントは、2025年に70.20%のシェアを持つ市場を支配し、AIを搭載した患者マッチングプラットフォームの採用、自動の適格性スクリーニングツール、予測分析、および臨床研究組織における機械学習ベースの採用ソリューションの採用を増加させました。 AIソフトウェアプラットフォームは、電子健康記録(EHR)、現実世界データ、臨床データベースを分析し、適切な試験参加者のより迅速な識別を可能にします。 これらのソリューションは、手動スクリーニングの努力を削減し、複雑な試験の適格性基準を持つ患者にマッチングすることで採用精度を向上させます。 製薬企業やCROは、患者の登録課題を克服し、臨床試験のタイムラインを削減するAIベースのソフトウェアにますます投資しています。 ヘルスケア情報システムと現実世界証拠プラットフォームとの統合は、ソフトウェアの採用を強化しています。 自然言語処理(NLP)と機械学習アルゴリズムの継続的な進歩は、セグメントのリーディングポジションを維持することが期待されます。

2026年から2033年までの20.82%のCAGRで最速成長し、AI実装、コンサルティング、インテグレーション、および臨床試験の採用プラットフォームを展開するために必要なマネージドサービスの需要が高まっています。 組織は、既存の臨床研究ワークフローと医療データベースとAI技術の統合に専門的専門知識を必要としています。 サービスプロバイダは、AIモデルをカスタマイズし、採用戦略を改善し、データの複雑性を管理することで、製薬企業やCROを支援します。 アウトソーシングされた臨床研究活動の採用拡大は、AI関連支援サービスの需要が高まっています。 継続的なプラットフォームの最適化、規制対応のサポート、および技術支援の必要性は、サービスの採用を加速しています。 AI主導の臨床試験エコシステムが複雑化し、このセグメントの大きな成長機会を創出することが期待されます。

• 展開モードによる

導入モードに基づき、AI主導の臨床試験の採用市場はクラウドベース、オンプレミス、ハイブリッド、ソフトウェアサービス(SaaS)に分けられます。 クラウドベースのセグメントは、2025年に55.40%のシェアを占め、製薬会社、バイオテクノロジー会社、およびCROの間でスケーラブル、柔軟性、および費用対効果の高いAI採用プラットフォームの需要の増加によって支えられています。 クラウドベースのシステムにより、治験データ、リモートコラボレーション、およびシームレスな統合を医療データベースとリアルタイムでアクセスすることができます。 これらのプラットフォームは、広範なハードウェア投資とメンテナンスの必要性を排除することにより、インフラコストを削減します。 クラウド展開では、AIアルゴリズムに必要な大規模データ処理や、患者マッチングや予測分析などにも対応しています。 分散型臨床試験の採用拡大は、クラウドベースのソリューションの需要が増えています。 アクセシビリティ、スケーラビリティ、およびより速い実装を強化し、AI 主導の採用でクラウド展開の優位性を促進します。

ソフトウェア・アス・ア・サービス(SaaS)セグメントは、2026年から2033年までのCAGRで最速の成長を目撃する見込みで、サブスクリプションベースのAI臨床試験の採用プラットフォームの優先度を高めています。 SaaSソリューションは、製薬企業や研究機関に、有意な投資をすることなく高度なAI機能に柔軟にアクセスできるソリューションを提供しています。 これらのプラットフォームは、従来のデプロイモデルと比較して、迅速な展開、自動更新、および簡素化されたメンテナンスを可能にします。 小規模・中規模のバイオテクノロジー企業は、SaaSベースのソリューションを採用しています。 遠隔治験管理やデジタルリサーチプラットフォームの需要が高まっています。SaaS拡張もサポートしています。 クラウド型医療技術への移行が増加し、このセグメントの拡大を加速する見込みです。

• 用途別

アプリケーションに基づいて、AI主導の臨床試験の採用市場は、腫瘍学試験、まれな疾患試験、心血管試験、神経学試験、感染症試験、一般的な臨床研究、その他に分けられます。 腫瘍学の試験セグメントは、2025年に38.60%のシェアで市場を支配し、がん臨床試験の増加数、複雑な適格性要件、および先進的な患者識別ソリューションの必要性を増加させました。 腫瘍学研究では、高度に特定の患者特性、バイオマーカー、および治療理論を取り入れ、採用効率を向上させるためにAIベースのマッチング技術を価値あるものとしています。 AIプラットフォームは、研究者が臨床およびゲノムデータを大量に分析し、適切ながん患者を迅速に特定するのに役立ちます。 グローバルながんの負荷と精密医療アプローチの拡大は、AI主導の採用ソリューションのさらなる需要が高まっています。 製薬会社は、AIツールを使用して、標的腫瘍学研究の入学を加速しています。 がん医薬品開発における成長投資は、セグメント優位性を引き続き支援しています。

希少疾患試験セグメントは、2026年から2033年にかけて24.10%のCAGRで最速の成長を登録し、AI技術の採用を増加させ、希少疾患研究における患者識別の課題を克服することを支援しました。 まれな病気の試験は、しばしば限られた患者の人口、フラグメントされたヘルスケアデータ、および複雑な診断要件のために困難に直面しています。 人工知能を活用したプラットフォームは、医療記録、遺伝情報、現実世界の証拠を分析し、潜在的な参加者を識別するのに役立ちます。 オルファン医薬品開発および精密医薬品への投資拡大は、高度な採用ソリューションの需要が高まっています。 AIは、研究者が地理的に分散した患者集団を特定し、試験のアクセシビリティを向上させることを可能にします。 希少疾患の治療に重点を置き、このセグメントの成長を加速することが期待されています。

• エンドユーザーによる

エンドユーザーをベースに、医薬品・バイオテクノロジー企業、受託研究機関(CRO)、病院・クリニック、その他にAI主導の治験募集市場をセグメント化。 医薬品・バイオテクノロジー企業セグメントは、2025年に46.50%のシェアで市場を支配し、医薬品の発見、臨床開発プログラム、AIを活用した研究技術への投資を増加させました。 これらの会社は、試験遅延を削減し、患者の登録を最適化し、臨床開発効率を向上させるためにAI採用プラットフォームを採用しています。 大規模な製薬組織は、高度な患者マッチングとデータ分析能力を必要とする複雑なグローバルトライアルを管理します。 AIソリューションは、これらの企業が採用コストを削減し、新しい治療のための市場投入までの時間を短縮するのに役立ちます。 精密医療とパーソナライズされた療法の採用を成長させることで、医薬品やバイオテクノロジー企業の間でさらなる需要が高まっています。 強力な投資能力と臨床試験パイプラインの拡大は、セグメントのリーダーシップをサポートし続けています。

受託研究機関(CRO)セグメントは、2026年から2033年までのCAGRで最速成長を目撃する見込みで、医薬品やバイオテクノロジー企業による臨床試験のアウトソーシングを増加させています。 CROsは、AIベースの採用技術を採用し、より迅速な登録ソリューションを提供し、試行性能を向上させ、スポンサーの運用効率を高めています。 AIプラットフォームでは、患者の識別とスクリーニングプロセスを自動化することで、複数の試験を同時に管理できます。 グローバルな臨床研究の複雑性を高めることは、技術対応のCROサービスに対する需要が高まっています。 分散型臨床試験の拡張は、さらに、CRO間でAIの採用をサポートしています。 費用対効果の高い効率的な試験管理ソリューションの必要性を成長させ、セグメントの成長を加速することが期待されます。

AI-Driven 臨床試験 募集 市場 地域分析

北米は、2025年に42.80%の最大の収益シェアを持つAI主導の臨床試験の採用市場を占め、先進医療インフラ、医薬品およびバイオテクノロジー企業の強力な存在、人工知能技術の採用の増加、地域全体の臨床試験活動の増加を支援しました。 地域は、AIベースの患者識別と採用を可能にする、電子健康記録(EHR)、現実世界データプラットフォーム、および高度な臨床研究ネットワークの広範な可用性から恩恵を受けています。 機械学習、自然言語処理(NLP)、予測分析ソリューションの採用を加速する市場開発。 精密医学、分散型臨床試験、デジタルヘルス技術への投資の増加に伴い、北米のグローバルAI主導の臨床試験募集市場におけるリーダーシップの地位を強化しています。

U.S. AI-Driven 治験募集市場 洞察

米国AI主導の臨床試験の採用市場は、ヘルスケア研究における人工知能の採用の増加、臨床試験活動の増加、および患者の登録ソリューションの需要増加による強力な成長を目撃しています。 先進医療データエコシステム、広範な電子健康記録(EHR)の可用性、製薬企業やCROの強力な存在は、AIを活用した採用プラットフォームの需要を主導しています。 米国ClinicalTrials.govによると、グローバルに登録された臨床研究の最大の貢献者であり、180,000件を超える登録研究で、AIベースの患者マッチングと採用技術の大きな需要を生み出しています。 また、精密医学、分散型臨床試験、および現実世界証拠ソリューションへの投資の増加は、臨床研究組織全体でAIの採用を加速しています。

欧州AI主導の臨床試験募集市場動向

欧州のAI主導の臨床試験の採用市場は、強力な医薬品研究能力によって駆動され、デジタルヘルスの採用を増加させ、人工知能対応の臨床研究における投資を成長させる、世界的な収益に大きな貢献を残しています。 地域は、臨床試験ネットワークの確立、先進医療システム、および患者識別と登録最適化のための現実世界のデータプラットフォームの使用の増加から恩恵を受けています。 欧州医薬品庁(EMA)は、医薬品の研究開発、規制の決定、データ主導型の医療イノベーションにおけるAIの拡大の役割を強調し、医薬品のライフサイクル全体で人工知能(AI)と機械学習(ML)の使用に関する反射紙を採用しました。 ガイダンスは、臨床試験やエビデンス生成などの分野におけるAI技術の安全で効果的かつ責任ある使用の必要性を強調しています。

U.K. AI-Driven 治験募集 マーケットインサイト

U.K. AI主導の臨床試験の採用市場は、ヘルスケア研究、強力な臨床試験インフラ、およびデジタルイノベーションを推進する政府の取り組みにおけるAI技術の採用の増加によって支えられた安定した成長を経験しています。 学術機関、ヘルスケアプロバイダー、テクノロジー企業とのコラボレーションを強化し、AIベースの患者識別および採用ソリューションの開発を支援しています。 米国政府は、NHSデータと人工知能技術がサポートするAIライフサイエンスアクセラレータ・ミッションを発表しました。これにより、医療イノベーションの加速と臨床研究能力の向上が図れます。 さらに、AI、現実世界的エビデンス、医療分析の統合は、AIを活用した臨床開発における重要なイノベーションハブとして、試験の効率化と英国を位置付けています。

ドイツAI-Driven治験募集市場 Insight

ドイツAI主導の臨床試験の採用市場は、国の強力な医薬品研究拠点、先進医療インフラ、デジタル臨床研究技術の採用により着実に拡大しています。 製薬会社、研究機関、およびCROは、患者識別、試用最適化、およびデータ主導の臨床開発のためのAIソリューションを利用しています。 ドイツ連邦保健省は、医療研究の目的のための健康データへのアクセスを改善するために医学研究データインフライニシアティブを開始しました, 医療および臨床研究におけるAIアプリケーションをサポート. ヘルスケアのデジタル化、データプラットフォーム、および精密医療アプローチの継続的な進歩は、ドイツにおけるAIベースの採用の採用を推進しています。

Asia-Pacific AI-Driven 治験募集 市場情報

アジア・パシフィック・AI主導の臨床試験の採用市場は、中国、インド、日本など国における人工知能技術への投資の拡大、治験アウトソーシングの増加、ヘルスケアのデジタル化の拡大、および増加による急成長を目撃する見込みです。 医療データの利用可能性を高め、医薬品の研究活動の増加、分散型臨床試験の採用は、地域市場拡大を支援しています。 臨床トライals.gov、中国、インド、日本によると、北米や欧州の外で登録された臨床研究の主要国で、AI対応の採用ソリューションの需要が高まっています。 また、ヘルスケアAI開発とデジタル変革のための政府支援の強化は、医薬品、バイオテクノロジー、研究分野における採用を加速しています。

日本AI-Driven治験募集市場情報

日本AI主導の臨床試験の採用市場は、ヘルスケアの人工知能、高度な医薬品研究能力、効率的な臨床試験の登録ソリューションの需要の増加による一貫した成長を目撃しています。 医薬品メーカーや研究機関は、患者のマッチング、臨床ワークフローの最適化、精密医療への取り組みをサポートするAIを活用した技術を採用しています。 2024年、日本保健省、労働福祉省は、医療研究におけるデジタル技術やデータ活用の活用を推進し、臨床開発におけるAI導入を支援しました。 また、先進的な臨床研究技術に対する需要が高まっています。

中国AI-Driven治験募集市場情報

中国AI主導の臨床試験の採用市場は急速に成長しています, 臨床研究活動の増加によって駆動され, 医薬品イノベーションを拡大, 医療における人工知能のための政府サポート. AI対応の患者スクリーニング、ヘルスケアデータ分析、デジタルトライアルプラットフォームの採用拡大は、市場需要を大幅に向上させます。 中国国民保健委員会は、医療のデジタル化の促進、健康データ活用の強化、ビッグデータ、人工知能、医療サービスや医療研究への他のデジタル技術の統合を推進することの重要性を強調しました。 ヘルスケアデータプラットフォームの開発をサポートし、AIアプリケーションを奨励し、医療イノベーション、精密医療、研究能力を向上させる。

AI駆動型治験募集市場シェア

AI 主導の臨床試験の採用業界は、主に、以下のような広範な企業によって導かれています。

• IQVIA(米国)
• メディデータ(米国)
• 株式会社Unlearn.ai(米国)
• Belonglife Inc(米国)
• サマ。(米国)
• Veeva Systems Inc.(米国)
• オラクル(米国)
• 株式会社クラリオ(米国)
• メダブル株式会社(米国)
• サイエンス 37, Inc.(米国)
• アンチドートテクノロジーズ株式会社(米国)
• TriNetX, LLC(米国)
• Owkin, Inc.(米国)
• コンサートAI(アメリカ)
• Phesi Inc.(米国)
• クリンワン株式会社(米国)
• キャスター。(オランダ)
• トライアルビーAB(スウェーデン)

AI-Driven治験募集市場の最新動向

• 2025年1月、Celéri Healthは、臨床試験の採用と患者の適格性識別を改善するために設計されたAI搭載の大型言語モデル(LLM)ベースの患者マッチングプラットフォームであるPerfectFinderを開始しました。 プラットフォームは、患者の医療履歴と臨床試験基準を分析し、患者に利益をもたらすマッチングを自動化し、研究組織が手動スクリーニングの努力を削減し、採用効率を向上させ、臨床試験の登録を加速します。 このリリースでは、臨床研究における患者の採用課題を解決するための遺伝子型AIと大きな言語モデルの採用が増加しています。
• 2024年7月、AI強化治験データプラットフォーム「メディデータ臨床データスタジオ」を選定し、治験の効率化と患者体験を改善しました。 臨床データソースの統合を可能にし、データレビュープロセスを加速し、研究チームのためのAI主導の洞察を提供することで大規模な臨床研究をサポートしています。 この採用は、臨床試験管理を改善し、患者重視の早期研究をサポートするAI搭載プラットフォームの需要が高まっています。
• 2024年6月、メディデータは、臨床研究ワークフローを近代化するために設計されたAI対応の臨床試験データ管理プラットフォームである臨床データスタジオを立ち上げました。 プラットフォームは、複数のソースからデータを統合し、埋め込まれた人工知能を使用して、データレビュー、異常検知、リスク識別、および臨床試験全体の意思決定の高速化をサポートします。 スタートアップは、スポンサーや研究チームがデータ品質、運用効率、試験実行を改善できるようにすることで、臨床開発におけるAI導入を強化
• 2023年9月 延長 がん患者の採用を改善するために設計された会話AIベースの臨床試験マッチングプラットフォームであるTaraを立ち上げました。 SaaSベースのプラットフォームは、人工知能、機械学習、自然言語処理(NLP)を使用して、患者情報を収集し、適格性基準を分析し、適切な臨床試験で患者と一致させます。 Taraは、病院、医療システム、契約研究機関(CRO)が患者の識別を加速し、腫瘍学研究における入学効率を向上させることを可能にします。
• 2023年9月、Deep 6 AI は、AI を搭載した Genomics モジュールを立ち上げ、精密医学および腫瘍学臨床試験の入学を加速しました。 モジュールは、ゲノムレポート、電子医療記録(EMR)、および非構造化された臨床データを分析し、特定の遺伝子マーカーを持つ患者を識別し、臨床研究のために修飾することができる。 ヘルスケア組織とライフサイエンス企業が患者様のマッチングを改善し、試用可能な評価を高め、複雑な精密医薬品研究の採用を加速するソリューション

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