Искусственный интеллект (ИИ) на рынке разработки лекарств в Азиатско-Тихоокеанском регионе – тенденции отрасли и прогноз до 2029 года

Искусственный интеллект (ИИ) в Азиатско-Тихоокеанском регионе: анализ и понимание рынка разработки лекарств

Ожидается, что искусственный интеллект (ИИ) станет прибыльной технологией в сфере здравоохранения. Внедрение ИИ сокращает разрыв в НИОКР в процессе производства лекарств и помогает в целевом производстве лекарств. Поэтому биофармацевтические компании обращаются к ИИ, чтобы увеличить свою долю на рынке. ИИ для открытия лекарств — это технология, которая использует машины для имитации человеческого интеллекта с целью решения сложных задач в процессе разработки лекарств.

Внедрение решений ИИ в процесс клинических испытаний устраняет возможные препятствия, сокращает время цикла клинических испытаний и повышает производительность и точность процесса клинических испытаний. Технологические достижения в области ИИ для открытия лекарств и сокращение общего времени, затрачиваемого на процесс открытия лекарств, являются другими факторами, способствующими росту рынка в прогнозируемый период. Однако низкое качество и непоследовательность имеющихся данных будут препятствовать росту рынка. Кроме того, высокие затраты, связанные с технологией и техническими ограничениями, будут сдерживать рост рынка.

Data Bridge Market Research анализирует, что ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский искусственный интеллект (ИИ) на рынке разработки лекарств достигнет значения 3 424,04 млн долларов США к 2029 году при среднегодовом темпе роста 50,9% в течение прогнозируемого периода. Программное обеспечение составляет крупнейший технологический сегмент на рынке из-за быстрого развития технологических достижений для коммерциализации использования ИИ на рынке разработки лекарств. Этот рыночный отчет также подробно охватывает анализ цен, патентный анализ и технологические достижения.        

Определение рынка искусственного интеллекта (ИИ) в Азиатско-Тихоокеанском регионе для разработки лекарственных препаратов

За последние несколько лет ИИ привлек внимание и умы специалистов по медицинским технологиям, поскольку несколько компаний и крупных исследовательских лабораторий работали над совершенствованием этих технологий для клинического использования. Теперь доступны первые коммерческие демонстрации того, как ИИ (также известный как глубокое обучение (DL), машинное обучение (ML) или искусственные нейронные сети (ANN)) может помочь врачам. Эти системы могут привести к смене парадигмы в рабочем процессе врачей и повысить производительность, одновременно улучшая лечение и пропускную способность пациентов. ИИ для открытия лекарств — это технология, которая использует машины для имитации человеческого интеллекта для решения сложных задач в процедуре разработки лекарств. Внедрение решений ИИ в процесс клинических испытаний устраняет возможные препятствия, сокращает время цикла клинических испытаний и повышает производительность и точность процесса клинических испытаний. Поэтому внедрение этих передовых решений ИИ в процессы открытия лекарств набирает популярность среди заинтересованных сторон в отрасли биологических наук. В фармацевтическом секторе он помогает в открытии новых соединений, идентификации терапевтических целей и разработке индивидуальных лекарств. Платформы искусственного интеллекта, используемые для разработки лекарственных препаратов, могут оказаться реальным вариантом для получения информации о разработке препаратов для лечения и минимизации тяжести различных хронических заболеваний.

Динамика рынка искусственного интеллекта (ИИ) в Азиатско-Тихоокеанском регионе

В этом разделе рассматривается понимание движущих сил рынка, преимуществ, возможностей, ограничений и проблем. Все это подробно обсуждается ниже:                          

Драйверы

• Рост заболеваемости хроническими заболеваниями обусловливает необходимость использования ИИ для разработки лекарств

Заболеваемость хроническими заболеваниями стремительно растет по всему миру. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC), шесть из десяти взрослых в США имеют хронические заболевания. Кроме того, CDC также подчеркивает, что хронические заболевания, такие как болезни сердца и диабет, являются основными причинами смерти в США. Такая статистика проливает свет на растущую распространенность хронических заболеваний и необходимость снижения уровня смертности, вызванной этими заболеваниями.

Платформы ИИ, используемые для открытия лекарств, могут оказаться приемлемым вариантом для получения информации об открытии лекарств для лечения и минимизации тяжести различных хронических заболеваний. Таким образом, ожидается, что эти факторы будут выступать в качестве драйвера роста рынка в прогнозируемый период.

• Стратегическое сотрудничество, партнерство и запуск продуктов

ИИ имеет потенциал для трансформации процесса открытия лекарств за счет быстрого ускорения сроков НИОКР, что делает разработку лекарств дешевле и быстрее, а также повышает вероятность одобрения. ИИ также может повысить эффективность исследований по перепрофилированию лекарств.

Рост межотраслевых альянсов и сотрудничества движет рынком. Рост значимости ИИ в разработке и поиске лекарств, а также рост финансирования НИОКР, включая технологии ИИ в области исследования лекарств, по прогнозам, будут способствовать росту мирового рынка. Таким образом, рост межотраслевого сотрудничества и партнерства движет рынком.

Сдержанность

• Высокая стоимость, связанная с технологией и техническими ограничениями

Современный сектор здравоохранения сталкивается с рядом сложных проблем, таких как рост стоимости лекарств и методов лечения, и обществу необходимы конкретные существенные изменения в этой области. Весь успех ИИ зависит от доступности значительного объема данных, поскольку эти данные используются для последующего обучения, предоставляемого системе. Доступ к данным от различных поставщиков баз данных может повлечь за собой дополнительные расходы для компании. Клинические испытания направлены на установление безопасности и эффективности лекарственного продукта у людей при определенном заболевании и требуют от шести до семи лет вместе со значительными финансовыми вложениями. Однако только одна из десяти молекул, поступающих в эти испытания, получает успешное разрешение, что является огромной потерей для отрасли. Эти неудачи могут быть результатом неправильного отбора пациентов, нехватки технических требований и плохой инфраструктуры. Таким образом, увеличение затрат на технологию действует как сдерживающий фактор для роста рынка.

Возможность

• Рост инвестиций в НИОКР

Рост активности в области НИОКР и все более широкое внедрение облачных сервисов и приложений откроют благоприятные возможности для роста рынка.

Индустрия ИИ в биофармацевтике продолжает расти после длительного периода сепсиса. Это отражается в продолжающемся потоке инвестиций и увеличении числа коллабораций между фармацевтическими корпорациями и компаниями ИИ в 2021 году по сравнению с предыдущими годами. Рост биофармацевтической отрасли во многом обусловлен активным участием ведущих фармацевтических корпораций в инвестициях, связанных с ИИ. Количество научных публикаций в области ИИ в биофармацевтике и исследовательское сотрудничество между фармацевтическими компаниями и поставщиками экспертных знаний в области ИИ быстро растут, однако некоторые фармацевтические корпорации по-прежнему критически относятся к приложениям ИИ. Приложения МО и ИИ в фармацевтической и медицинской отраслях приводят к формированию новой междисциплинарной области разработки лекарств на основе данных в здравоохранении. Таким образом, рост инвестиций в научно-исследовательскую деятельность выступает в качестве возможности для роста рынка.

Испытание

• Нехватка квалифицированных специалистов

Ожидается, что нехватка квалифицированных специалистов будет сдерживать рост рынка. Сотрудникам придется переучиваться или приобретать новые навыки для эффективной работы на сложных машинах ИИ, чтобы получить желаемые результаты для препарата. Эта проблема, которая препятствует полноценному внедрению ИИ в фармацевтической промышленности, включает в себя нехватку квалифицированного персонала для работы с платформами на основе ИИ, ограниченный бюджет для небольших организаций, опасения замены людей, приводящие к потере работы, скептицизм в отношении данных, генерируемых ИИ, и феномен черного ящика (то есть того, как платформа ИИ приходит к выводам). Нехватка навыков является основным препятствием для открытия лекарств с помощью ИИ, отговаривая компании от внедрения машин на основе ИИ для открытия лекарств.

Поскольку требования к навыкам слишком высоки, это проявилось в виде проблемы удержания и управления профессионалами с определенными навыками. Более того, технологический прогресс является еще одним аспектом, который приводит к увеличению спроса на квалифицированных специалистов. Существует острая необходимость в обучении профессионалов для технологий на основе ИИ. Нехватка обученных и опытных специалистов и сохраняющиеся пробелы в навыках ограничивают перспективы трудоустройства и доступ к качественным рабочим местам. Поэтому очевидно, что наличие профессионалов, обладающих адекватными навыками, бросает вызов росту рынка.

Влияние COVID -19 на искусственный интеллект (ИИ) в Азиатско-Тихоокеанском регионе на рынке разработки лекарственных препаратов

Вспышка COVID-19 оказала благотворное влияние на расширение ИИ в индустрии разработки лекарств из-за его широкого использования различными организациями для идентификации, а также скрининга существующих лекарств, используемых при лечении COVID-19. ИИ полезен для обнаружения активных химических веществ для профилактики SARS-CoV, ВИЧ, SARS-CoV-2, вируса гриппа и других. Во время пандемии экономики по всему миру полагались на открытие лекарств на основе ИИ, а не на традиционные процессы обнаружения вакцин, на создание которых уходят годы и которые столь же дороги, что способствовало росту рынка.

Производители принимают различные стратегические решения, чтобы оправиться после COVID-19. Игроки проводят многочисленные НИОКР-мероприятия для улучшения технологии, используемой в беспроводном микрофоне. Благодаря этому компании выведут на рынок передовое и точное программное обеспечение ИИ.

Последние события

• В марте 2022 года корпорация NVIDIA запустила Clara Holoscan MGX для разработки и развертывания приложений ИИ в реальном времени. Clara Holoscan MGX расширяет платформу Clara Holoscan, предоставляя комплексную эталонную архитектуру медицинского уровня, а также долгосрочную поддержку программного обеспечения для ускорения инноваций в индустрии медицинских устройств. Это поможет компании повысить производительность ИИ в секторе здравоохранения для хирургии, диагностики и разработки лекарств.
• В мае 2022 года Benevolent AI, ведущая компания по разработке лекарств с использованием ИИ на клинической стадии, объявила, что AstraZeneca выбрала дополнительную новую цель для идиопатического легочного фиброза (ИЛФ) для своего портфеля разработок лекарств, что привело к знаменательному платежу в пользу Benevolent AI. Это третья новая цель в рамках сотрудничества, которая была определена с помощью Benevolent Platform в двух областях заболеваний, ИЛФ и хронической болезни почек, и впоследствии проверена и выбрана для внесения в портфель AstraZeneca. Это основано на недавнем расширении сотрудничества с AstraZeneca для включения двух новых областей заболеваний, системной красной волчанки и сердечной недостаточности, подписанном в январе 2022 года. Это помогло компании укрепить свое сотрудничество.

Искусственный интеллект (ИИ) в Азиатско-Тихоокеанском регионе на рынке разработки лекарств

Искусственный интеллект (ИИ) в Азиатско-Тихоокеанском регионе на рынке разработки лекарств сегментируется по применению, технологии, типу препарата, предложению, показанию и конечному использованию. Рост среди сегментов помогает вам анализировать нишевые карманы роста и стратегии для выхода на рынок и определять основные области применения и разницу в ваших целевых рынках.

ПРИЛОЖЕНИЕ

• Новые кандидаты на лекарственные препараты
• Оптимизация и перепрофилирование лекарственных средств. Доклинические испытания и одобрение.
•  Мониторинг наркотиков
•  Поиск новых целей и путей, связанных с заболеваниями
•  Понимание механизмов заболевания
•  Агрегирование и синтез информации
•  Формирование и квалификация гипотез
•  Разработка лекарств De Novo
•  Поиск целей для старого препарата
• Другие

Based on application, the market is segmented into novel drug candidates, drug optimization and repurposing preclinical testing and approval, drug monitoring, finding new diseases associated targets and pathways, understanding disease mechanisms, aggregating and synthesizing information, formation & qualification of hypotheses, de novo drug design, finding drug targets of an old drug, and others.

TECHNOLOGY

• Machine Learning (ML)
• Deep Learning (DL)
• Natural Language Processing (NLP)
• Others

Based on technology, the market is segmented into Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Natural Language Processing (NLP), and others.

DRUG TYPE

• Small Molecule
• Large Molecule

Based on drug type, the market is segmented into small molecule and large molecule.

OFFERING

• Software
• Services

Based on offering, the market is segmented into software and services.

INDICATION

• Immuno-Oncology
• Neurodegenerative Diseases
• Cardiovascular Diseases
• Metabolic Diseases
• Others

Based on indication, the market is segmented into immuno-oncology, neurodegenerative diseases, cardiovascular diseases, metabolic diseases, and others.

END USE

• Pharmaceutical & Biotechnology Companies
• Contract Research Organizations (CROs)
• Research Centres And Academic Institutes
• Others

Based on end use, the market is segmented into pharmaceutical & biotechnology companies, Contract Research Organizations (CROs), research centers and academic institutes, and others.

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market Regional Analysis/Insights

The Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market is analyzed and market size information is provided by application, technology, drug type, offering, indication, and end use.

The countries covered in this market report are China, Japan, India, South Korea, Singapore, Thailand, Malaysia, Australia & New Zealand, Philippines, Indonesia, rest of Asia-Pacific.

• In 2022, Asia-Pacific is the third most dominating region due to the higher demand for infectious diseases diagnostic kits due to increasing patient pool and rising awareness among people. China is expected to grow due to rise in technological advancements in AI for drug discovery.

The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impact the current and future trends of the market. Data points such as new sales, replacement sales, country demographics, regulatory acts, and import-export tariffs are some of the major pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, presence and availability of Asia-Pacific brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, and impact of sales channels are considered while providing forecast analysis of the country data.

Competitive Landscape and Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market Share Analysis

Искусственный интеллект (ИИ) в конкурентной среде рынка разработки лекарств в Азиатско-Тихоокеанском регионе содержит подробную информацию по конкурентам. Включены следующие сведения: обзор компании, финансовые показатели компании, полученный доход, рыночный потенциал, инвестиции в НИОКР, новые рыночные инициативы, производственные площадки и объекты, сильные и слабые стороны компании, запуск продукта, испытания продуктов, одобрения продуктов, патенты, широта и диапазон продукта, доминирование приложений, кривая жизненного цикла технологий. Приведенные выше данные относятся только к фокусу компании на искусственном интеллекте (ИИ) в Азиатско-Тихоокеанском регионе на рынке разработки лекарств.

Среди ключевых игроков, работающих на рынке, можно назвать 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. и BIOAGE Inc. и другие.

SKU-69013