Глобальный отчет о размере рынка, доле и анализе тенденций на основе искусственного интеллекта - обзор и прогноз отрасли до 2033 года

Обзор рынка платформ фармаконадзора на основе ИИ

Согласно анализу Data Bridge Market Research, рынок платформ фармаконадзора, основанных на ИИ, был оценен по достоинству.1,48 млрд долларов в 2025 годуи, по прогнозам, достигнет4,81 млрд долларов к 2033 годуРастущий в aCAGR 15,90% с 2026 по 2033 годРынок переживает последовательный рост, обусловленный растущим внедрением технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки естественного языка для улучшения мониторинга безопасности лекарств и отчетности о неблагоприятных событиях. Рынок расширяется по мере того, как фармацевтические и биотехнологические компании все чаще интегрируют решения с поддержкой ИИ для автоматизации рабочих процессов фармаконадзора, расширения возможностей обнаружения сигналов и улучшения соответствия нормативным требованиям.

Растущий объем данных о здравоохранении, растущая сложность клинических испытаний, повышение нормативных требований к надзору за безопасностью лекарств и спрос на более быструю обработку неблагоприятных событий ускоряют внедрение платформ фармаконадзора на основе ИИ. Эти платформы позволяют автоматизировать обработку случаев, мониторинг литературы, управление индивидуальным отчетом о безопасности случаев (ICSR) и прогнозную аналитику безопасности, снижая ручные усилия и повышая эффективность операций фармаконадзора.

Размер рынка и прогноз

• Глобальная рыночная стоимость (2025) $1,48 млрд
• Ожидаемая рыночная стоимость (2033): $4,81 млрд
• Прогноз CAGR (2026–2033): 15,90%
• Ведущий регион в 2025 году: Северная Америка
• Самый быстрорастущий регион: Азиатско-Тихоокеанский регион

Ключевые тенденции рынка и перспективы

• Северная Америка доминировала на рынке платформ фармаконадзора на основе искусственного интеллекта с самой большой долей выручки в 33,6% в 2025 году, чему способствовало присутствие крупных фармацевтических и биотехнологических компаний, передовая ИТ-инфраструктура здравоохранения и раннее внедрение решений искусственного интеллекта для мониторинга безопасности лекарств и управления соблюдением нормативных требований.
• Сегмент обработки естественного языка (NLP) возглавил рынок с долей 38,42% в 2025 году, чему способствовало его широкое внедрение для извлечения, обработки и анализа больших объемов неструктурированных данных о безопасности из научной литературы, электронных медицинских записей, источников в социальных сетях и сообщений о неблагоприятных событиях.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим регионом с CAGR 18,0% с 2026 по 2033 год, чему способствуют расширение фармацевтической исследовательской деятельности, увеличение объемов клинических испытаний и растущие инвестиции в решения для фармаконадзора на основе искусственного интеллекта в Китае, Индии и Японии.
• Большие языковые модели (LLM) являются наиболее быстро растущим типом технологий, прогнозируемым для регистрации CAGR в 22,5%, что отражает всплеск внедрения генеративных технологий ИИ в рабочих процессах фармаконадзора.
• Облачный сегмент доминировал в категории режимов развертывания с долей дохода 55,60% в 2025 году, что обусловлено спросом на масштабируемую, гибкую и экономически эффективную инфраструктуру фармаконадзора среди фармацевтических компаний и организаций здравоохранения.
• На обнаружение и управление сигналами приходится 30,35% рынка, что обусловлено растущим внедрением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления потенциальных сигналов безопасности из больших и сложных наборов данных здравоохранения.
• Сегмент мониторинга литературы является самой быстрорастущей категорией приложений с CAGR 20,3%, что обусловлено увеличением объемов научных публикаций и необходимостью автоматизированных решений для скрининга.

Сфера охвата и сегментация рынка платформ фармаконадзора на основе ИИ

Платформы фармаконадзора на основе ИИ: тенденции рынка

Тенденция: Расширение внедрения искусственной автоматизации в мониторинг безопасности лекарственных средств

Фармацевтические и биотехнологические компании все чаще внедряют платформы фармаконадзора на основе ИИ для автоматизации обработки неблагоприятных событий, улучшения управления отчетом о безопасности отдельных случаев (ICSR) и расширения возможностей обнаружения сигналов. Интеграция процессов обработки естественного языка (NLP), машинного обучения и больших языковых моделей позволяет быстрее извлекать информацию о безопасности из структурированных и неструктурированных источников данных здравоохранения. Регулирующие органы и организации, занимающиеся наукой о жизни, используют технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности фармаконадзора, снижения ручной нагрузки и поддержки активной идентификации рисков на протяжении всего жизненного цикла лекарств. Например, в марте 2024 года Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) учредило Технологическую программу по новым технологиям в области оценки и исследований лекарственных средств (CDER) для содействия сотрудничеству с заинтересованными сторонами по новым технологиям, включая искусственный интеллект, для улучшения наблюдения за безопасностью лекарств, анализа данных о неблагоприятных событиях и процессов фармаконадзора.

Растущее внедрение автоматизации на основе ИИ трансформирует операции фармаконадзора за счет повышения точности, масштабируемости и скорости оценки безопасности лекарств.

Платформы фармаконадзора на основе ИИ Динамика рынка

Драйвер рынка: растущий спрос на автоматическое обнаружение сигналов и соблюдение нормативных требований

Растущий объем сообщений о неблагоприятных событиях, растущая сложность клинических испытаний и строгие глобальные правила фармаконадзора создают значительный спрос на платформы на основе искусственного интеллекта, способные автоматизировать процессы мониторинга безопасности. Решения с поддержкой ИИ анализируют крупномасштабные наборы данных здравоохранения, обнаруживают потенциальные сигналы безопасности и поддерживают требования к нормативной отчетности с улучшенной эффективностью и согласованностью. Фармацевтические компании, контрактные исследовательские организации и регулирующие заинтересованные стороны внедряют платформы ИИ для оптимизации рабочих процессов обработки случаев, ускорения оценки безопасности и повышения соответствия меняющимся стандартам безопасности лекарств. Например, в июле 2023 года Европейское агентство по лекарственным средствам (EMA) опубликовало аналитический документ об использовании искусственного интеллекта (ИИ) в жизненном цикле лекарственных средств, в котором освещаются применения ИИ в деятельности после авторизации, включая процессы фармаконадзора, такие как управление отчетами о неблагоприятных событиях и обнаружение сигналов.

Растущее нормативное давление и усложнение данных ускоряют внедрение платформ фармаконадзора на основе ИИ в фармацевтической экосистеме.

Ключевые ограничения/вызовы: качество данных, сложность интеграции и проблемы регулирования

Существенной проблемой на рынке платформ фармаконадзора на основе ИИ является наличие высококачественных стандартизированных данных, необходимых для точной работы модели ИИ. Системы фармаконадзора должны интегрировать различные источники данных, включая электронные медицинские записи, базы данных клинических испытаний, научную литературу и системы спонтанной отчетности, создавая проблемы, связанные с совместимостью, конфиденциальностью данных и нормативным принятием. Организации также сталкиваются с трудностями в проверке результатов, генерируемых ИИ, и обеспечении прозрачности автоматизированных процессов принятия решений, что может замедлить внедрение среди фармацевтических компаний с высоким уровнем регулирования. Например, в октябре 2023 года Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) опубликовала «Регулятивные соображения по искусственному интеллекту для здоровья», подчеркнув важность управления ИИ, прозрачности, оценки рисков, качества данных, безопасности и мониторинга производительности для обеспечения ответственного внедрения технологий ИИ в приложениях здравоохранения.

Управление данными, валидация нормативных актов и проблемы взаимодействия остаются ключевыми барьерами, влияющими на широкое внедрение решений фармаконадзора на основе ИИ.

Ключевые возможности рынка: интеграция генеративного ИИ и расширенной аналитики в рабочие процессы фармаконадзора

Интеграция генеративного ИИ, алгоритмов машинного обучения и прогнозной аналитики представляет собой значительную рыночную возможность для платформ фармаконадзора на основе ИИ. Передовые системы ИИ могут автоматизировать обзор литературы, обобщать случаи безопасности, помогать медицинским рецензентам и улучшать раннее выявление возникающих рисков безопасности лекарств. Принятие облачных платформ ИИ и масштабируемых аналитических решений создает новые возможности для фармацевтических компаний и контрактных исследовательских организаций для повышения операционной эффективности и управления растущими нагрузками фармаконадзора. Например, в декабре 2023 года Европейское агентство по лекарственным средствам (EMA) и руководители медицинских учреждений (HMA) приняли «Многолетний план работы по искусственному интеллекту на 2023-2028 годы», подчеркивая возможности для внедрения ИИ в регулирование лекарств, включая автоматизацию процессов, улучшенный анализ данных, расширенную поддержку принятия решений и приложения на протяжении всего жизненного цикла лекарств, такие как мониторинг безопасности.

Ожидается, что интеграция генеративного ИИ и прогнозной аналитики создаст новые возможности роста за счет улучшения автоматизации, интеллекта и эффективности в операциях фармаконадзора.

Платформы фармаконадзора на основе ИИ

Рынок платформ фармаконадзора на основе ИИ сегментирован на основе технологий, режима развертывания, приложения и конечного пользователя.

• По технологии

На основе технологий рынок платформ фармаконадзора на основе ИИ сегментирован на обработку естественного языка (NLP), машинное обучение (ML), аналитику искусственного интеллекта (AI), крупные языковые модели (LLM) и другие технологии ИИ. Сегмент обработки естественного языка (NLP) доминировал на рынке с долей выручки 38,42% в 2025 году, благодаря его широкому внедрению для извлечения, обработки и анализа больших объемов неструктурированных данных о безопасности из научной литературы, электронных медицинских записей, источников в социальных сетях и сообщений о неблагоприятных событиях. Решения фармаконадзора на основе НЛП позволяют автоматизировать прием пациентов, скрининг литературы, медицинское кодирование и извлечение информации, снижая ручную нагрузку и повышая операционную эффективность. Фармацевтические компании и контрактные исследовательские организации все чаще используют технологии НЛП для ускорения обработки отчетов о безопасности отдельных случаев (ICSR) и соблюдения нормативных требований. Способность NLP-решений повышать скорость обработки данных и поддерживать мониторинг безопасности в режиме реального времени продолжает удерживать лидирующие позиции на рынке.

Ожидается, что сегмент крупных языковых моделей (LLM) зафиксирует самый быстрый рост на уровне CAGR 22,5% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим внедрением генеративных технологий ИИ в рабочие процессы фармаконадзора. Платформы на базе LLM предоставляют расширенные возможности для обобщения отчетов о безопасности, оказания помощи медицинским рецензентам, автоматизации документации и улучшения нормативной коммуникации. Эти модели могут обрабатывать сложную медицинскую информацию из нескольких источников, что позволяет быстрее выявлять потенциальные проблемы безопасности лекарств. Растущие инвестиции фармацевтических компаний в генеративные приложения ИИ ускоряют интеграцию LLM в операции по безопасности лекарств. Способность LLM повышать производительность при одновременном сокращении повторяющихся ручных задач создает значительные возможности для внедрения. Повышение регулятивного интереса к ответственному внедрению ИИ в здравоохранении способствует расширению решений фармаконадзора на основе LLM.

• Режим развертывания

На основе режима развертывания рынок платформ фармаконадзора на основе ИИ сегментирован на облачный, локальный и гибридный. Облачный сегмент доминировал на рынке с долей выручки 55,60% в 2025 году, чему способствовал растущий спрос на масштабируемую, гибкую и экономически эффективную инфраструктуру фармаконадзора среди фармацевтических компаний и организаций здравоохранения. Облачные платформы ИИ обеспечивают доступ к данным о безопасности в режиме реального времени, бесшовные обновления программного обеспечения и интеграцию с несколькими источниками данных в глобальных операциях. Эти решения уменьшают потребность в обширных инвестициях в ИТ-инфраструктуру и позволяют организациям эффективно управлять растущими объемами информации о неблагоприятных событиях. Растущее внедрение инициатив цифровой трансформации в организациях, занимающихся наукой о жизни, еще больше способствует развертыванию облачных вычислений. Расширенные возможности обработки данных и доступность по-прежнему делают облачные платформы предпочтительной моделью развертывания.

Сегмент гибридного развертывания, по прогнозам, будет самым быстрорастущим сегментом с CAGR 18,1% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим спросом на гибкую инфраструктуру, которая сочетает в себе облачную масштабируемость с локальной безопасностью данных. Гибридные платформы позволяют фармацевтическим организациям поддерживать конфиденциальные данные пациентов и регулирующие данные в контролируемых средах, используя возможности облачного ИИ для аналитики и автоматизации. Высоко регулируемые отрасли внедряют гибридные модели для решения проблем, связанных с конфиденциальностью данных, соблюдением требований и операционной эффективностью. Растущая сложность глобальных операций по фармаконадзору увеличивает потребность в адаптивных подходах к развертыванию. Интеграция передовых инструментов искусственного интеллекта с существующими системами безопасности предприятия также поддерживает гибридное внедрение. Ожидается, что растущий спрос на безопасные, но масштабируемые решения для фармаконадзора ускорит рост сегмента.

• С помощью приложения

На основе применения рынок платформ фармаконадзора на основе ИИ сегментирован на обработку случаев неблагоприятных событий, управление отчетами о безопасности отдельных случаев (ICSR), обнаружение и управление сигналами, мониторинг литературы, нормативную отчетность, управление рисками и послепродажное наблюдение. Сегмент обнаружения и управления сигналами доминировал на рынке с долей выручки 30,35% в 2025 году, чему способствовало растущее внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления потенциальных сигналов безопасности из больших и сложных наборов данных здравоохранения. Решения для обнаружения сигналов на основе искусственного интеллекта анализируют несколько источников данных для более эффективного выявления возникающих рисков безопасности лекарств, чем традиционные ручные подходы. Фармацевтические компании все чаще используют прогностическую аналитику для улучшения раннего выявления побочных реакций и усиления оценки риска. Эти платформы улучшают принятие решений, уделяя приоритетное внимание соответствующим проблемам безопасности и сокращая сроки рассмотрения. Увеличение количества разрешений на использование лекарственных средств и расширение требований к надзору после выхода на рынок продолжают укреплять спрос на технологии автоматического обнаружения сигналов.

Сегмент мониторинга литературы, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне CAGR 20,3% с 2026 по 2033 год, что обусловлено увеличением объемов научных публикаций и необходимостью автоматизированных решений для скрининга. Платформы мониторинга литературы на основе ИИ используют алгоритмы НЛП и машинного обучения для идентификации соответствующей информации о безопасности из медицинских журналов, баз данных и нормативных источников. Эти решения помогают командам по фармаконадзору сократить усилия по ручному обзору и улучшить соблюдение глобальных требований к отчетности. Растущая сложность информации о безопасности лекарств увеличивает спрос на автоматизированные средства наблюдения за литературой. Фармацевтические компании и CRO внедряют системы мониторинга на основе ИИ для повышения эффективности и точности. Растущие нормативные ожидания в отношении комплексного мониторинга безопасности еще больше ускоряют рост сегмента.

• Конечный пользователь

На базе конечного пользователя рынок платформ фармаконадзора на основе ИИ сегментирован на фармацевтические компании, биотехнологические компании, контрактные исследовательские организации (CROS), компании по производству медицинских устройств, регулирующие органы и организации здравоохранения. Сегмент фармацевтических компаний доминировал на рынке с долей выручки 45,50% в 2025 году в связи с растущим внедрением решений на основе ИИ для управления крупномасштабными операциями по безопасности лекарств и нормативными требованиями. Фармацевтические компании генерируют значительные объемы данных о нежелательных явлениях на этапах клинической разработки и послепродажного мониторинга, создавая спрос на автоматизированные платформы фармаконадзора. Эти организации инвестируют в технологии ИИ для повышения эффективности обработки кейсов, снижения эксплуатационных расходов и расширения возможностей наблюдения за безопасностью. Сегмент продолжает удерживать лидерство благодаря высокому инвестиционному потенциалу и высокому спросу на передовые технологии безопасности лекарственных средств.

Ожидается, что сегмент контрактных исследовательских организаций (CRO) будет самым быстрорастущим сегментом конечных пользователей с CAGR 19,2% с 2026 по 2033 год, что обусловлено увеличением аутсорсинга деятельности по фармаконадзору фармацевтическими и биотехнологическими компаниями. CRO внедряют платформы на основе ИИ для повышения эффективности, управления растущими объемами данных о безопасности и предоставления клиентам передовых услуг по безопасности лекарств. Растущая активность клинических испытаний во всем мире увеличивает спрос на аутсорсинговые решения для фармаконадзора. Технологии ИИ позволяют CRO автоматизировать обработку кейсов, повысить точность отчетности и сократить время оборота. Растущие партнерские отношения между фармацевтическими компаниями и специализированными ОЦР еще больше способствуют расширению сегмента. Ожидается, что растущая потребность в экономически эффективных и масштабируемых решениях по управлению безопасностью ускорит внедрение платформ фармаконадзора на основе ИИ.

Платформы фармаконадзора на основе ИИ для регионального анализа рынка

Северная Америка доминировала на рынке платформ фармаконадзора на основе искусственного интеллекта с самой большой долей выручки в 33,6% в 2025 году, чему способствовало присутствие крупных фармацевтических и биотехнологических компаний, передовая ИТ-инфраструктура здравоохранения и раннее внедрение решений искусственного интеллекта для мониторинга безопасности лекарств и управления соблюдением нормативных требований. Регион также выигрывает от раннего внедрения машинного обучения, обработки естественного языка и автоматизированных платформ наблюдения за безопасностью в рамках клинических исследований и постмаркетинговых операций по фармаконадзору. Растущие инвестиции в цифровую трансформацию здравоохранения, анализ фактических данных в реальном мире и регулятивные технологические решения ускоряют развитие рынка. Повышение внимания к повышению эффективности отчетности о нежелательных явлениях, усиление мониторинга безопасности пациентов и снижение нагрузки ручной фармаконадзора продолжают укреплять лидирующие позиции Северной Америки на мировом рынке.

Американская платформа фармаконадзора на основе ИИ Market Insight

Рынок платформ фармаконадзора, основанных на искусственном интеллекте, демонстрирует сильный рост из-за растущего внедрения искусственного интеллекта в мониторинг безопасности лекарственных средств, повышения внимания регулирующих органов к автоматической отчетности о неблагоприятных событиях и расширения инициатив цифровой трансформации в фармацевтических компаниях. Зрелая фармацевтическая экосистема страны, наряду с растущим внедрением мониторинга литературы на основе НЛП, обнаружения сигналов на основе машинного обучения и облачных платформ безопасности, стимулирует спрос на клинические исследования и послепродажное наблюдение. Кроме того, учреждение FDA в США Центра оценки и исследований лекарственных средств (CDER) Emerging Drug Safety Technology Program (EDSTP) исследует новые технологии для улучшения надзора за безопасностью лекарств, ускоряя внедрение ИИ в операции фармаконадзора.

Европейские платформы фармаконадзора на основе ИИ Market Insight

Европейский рынок платформ фармаконадзора, основанных на искусственном интеллекте, остается основным источником глобальных доходов, что обусловлено сильной нормативно-правовой базой, передовой инфраструктурой фармацевтических исследований и растущим спросом на автоматизированные решения по безопасности лекарств. Широкое внедрение технологий ИИ для обнаружения сигналов, обработки неблагоприятных событий и нормативной отчетности поддерживает расширение рынка по всему региону. Увеличение инвестиций в регулирование цифровых лекарств в сочетании с растущим акцентом на мониторинг безопасности на основе данных и ответственное внедрение ИИ продолжают способствовать внедрению платформ фармаконадзора на основе ИИ по всей Европе. В декабре 2023 года Европейское агентство по лекарственным средствам (EMA) и руководители медицинских учреждений (HMA) приняли многолетний план работы по искусственному интеллекту, в котором излагается использование ИИ для улучшения автоматизации процессов, анализа данных, поддержки принятия решений и нормативной деятельности на протяжении всего жизненного цикла лекарств, включая приложения фармаконадзора.

Британские платформы фармаконадзора на основе ИИ Market Insight

Рынок платформ фармаконадзора на основе искусственного интеллекта в Великобритании переживает устойчивый рост, чему способствует растущее внедрение искусственного интеллекта в исследования в области здравоохранения, нормативные инновации и мониторинг фармацевтической безопасности. Увеличение инвестиций в решения для здравоохранения с поддержкой ИИ и растущий спрос на автоматизированные рабочие процессы фармаконадзора способствуют росту рынка. Кроме того, интеграция машинного обучения, НЛП и передовых аналитических технологий улучшает идентификацию неблагоприятных событий, наблюдение за литературой и эффективность нормативной отчетности, позиционируя Великобританию в качестве ключевого инновационного центра в экосистеме безопасности лекарств, управляемой ИИ. В апреле 2024 года Агентство по регулированию лекарственных средств и продуктов здравоохранения Великобритании (MHRA) опубликовало свою стратегию регулирования ИИ, изложив свой подход к ответственному внедрению искусственного интеллекта в области регулирования лекарств и медицинских устройств с акцентом на безопасность, прозрачность, управление и инновации в здравоохранении.

Немецкие платформы фармаконадзора на основе ИИ Market Insight

Рынок платформ фармаконадзора на основе искусственного интеллекта в Германии неуклонно расширяется благодаря сильной фармацевтической производственной базе страны, передовым исследовательским возможностям в области здравоохранения и растущему внедрению цифровых технологий здравоохранения. Фармацевтические компании и исследовательские организации все чаще используют решения на основе ИИ для автоматизированной обработки случаев, идентификации сигналов безопасности и соблюдения нормативных требований. Непрерывные достижения в области анализа данных в области здравоохранения, исследований в области искусственного интеллекта и нормативных технологий, наряду с акцентом Германии на цифровую трансформацию в здравоохранении, еще больше стимулируют рост рынка. Стратегия цифровизации Федерального министерства здравоохранения Германии способствует использованию цифровых технологий и решений в области здравоохранения, основанных на данных.

Азиатско-Тихоокеанские платформы фармаконадзора на основе искусственного интеллекта Market Insight

Ожидается, что рынок платформ фармаконадзора на основе искусственного интеллекта в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет быстро расти благодаря увеличению фармацевтического производства, расширению клинических испытаний и растущему внедрению технологий искусственного интеллекта в системах здравоохранения в таких странах, как Китай, Индия и Япония. Растущая осведомленность о мониторинге безопасности лекарственных средств, растущие нормативные требования и спрос на масштабируемые решения в области фармаконадзора способствуют расширению регионального рынка. Кроме того, растущий аутсорсинг деятельности по фармаконадзору и рост цифровой инфраструктуры здравоохранения ускоряют внедрение платформы ИИ в фармацевтическом и биотехнологическом секторах. Азиатско-Тихоокеанский регион стал крупным центром клинических испытаний, с ростом внедрения цифровых технологий для управления сложными данными о безопасности.

Японские платформы фармаконадзора на основе ИИ Market Insight

Японский рынок платформ фармаконадзора, основанных на искусственном интеллекте, демонстрирует устойчивый рост благодаря растущим инвестициям в искусственный интеллект в здравоохранении, передовым фармацевтическим исследованиям и инициативам по модернизации регулирования. Фармацевтические производители и исследовательские организации все чаще используют решения на основе ИИ для анализа неблагоприятных событий, оценки безопасности лекарств и автоматизированных процессов отчетности. Более того, растущая интеграция аналитики ИИ и акцент Японии на повышение эффективности здравоохранения посредством цифровой трансформации также способствуют росту рынка. Японское агентство по фармацевтическим препаратам и медицинским изделиям (PMDA) продвигает использование ИИ и передовых технологий для улучшения регуляторной науки и мониторинга безопасности.

Китайские платформы фармаконадзора на основе ИИ Market Insight

Рынок платформ фармаконадзора на основе искусственного интеллекта в Китае быстро растет, что обусловлено расширением фармацевтических инноваций, повышением нормативного акцента на безопасность лекарств и растущим внедрением технологий искусственного интеллекта в приложениях здравоохранения. Растущие инвестиции в искусственный интеллект, увеличение активности клинических испытаний и модернизация систем фармаконадзора значительно повышают спрос на рынке. Кроме того, растущее внедрение автоматизированных платформ мониторинга безопасности и цифровой инфраструктуры здравоохранения позиционирует Китай как один из самых быстрорастущих рынков для решений фармаконадзора на основе искусственного интеллекта во всем мире. Национальное управление по лекарственным средствам (NMPA) Китая выпустило «14-й пятилетний план по национальной безопасности и развитию качества лекарственных средств», в котором подчеркивается совершенствование интеллектуальных систем регулирования, улучшение возможностей мониторинга безопасности лекарственных средств и модернизация нормативной инфраструктуры с помощью цифровых технологий.

Доля рынка платформ фармаконадзора на основе ИИ

Индустрия платформ фармаконадзора на основе ИИ в основном возглавляется хорошо зарекомендовавшими себя компаниями, в том числе:

• IQVIA (США)
• Oracle (США)
• Veeva Systems (США)
• ArisGlobal (США)
• SAS Institute Inc. (США)
• Accenture (Ирландия)
• Cognizant (США)
• Tata Consultancy Services Limited (Индия)
• Tech Mahindra Limited (Индия)
• Капгемини, Франция
• ICON plc (Ирландия)
• Parexel International Corporation (США)
• Labcorp. (США)
• Thermo Fisher Scientific Inc. (США)
• ClinChoice Inc. (США)
• Эннов (Франция)
• Merative (США)
• HCL Technologies Limited (Индия)
• Саама (США)

Последние разработки на рынке платформ фармаконадзора на основе ИИ

• В июле 2025 года EVERSANA запустила EVERSANA ORCHESTRATE PV, решение для фармаконадзора с искусственным интеллектом, предназначенное для оптимизации рабочих процессов по безопасности лекарств, включая мониторинг литературы, агрегированную отчетность и операции по безопасности. Платформа использует искусственный интеллект для автоматизации сложных процессов фармаконадзора, повышения операционной эффективности и снижения ручной нагрузки для организаций, занимающихся науками о жизни. Этот запуск подчеркивает растущее внедрение платформ на основе ИИ для повышения скорости, точности и масштабируемости в глобальном управлении безопасностью лекарств.
• В марте 2025 года Tech Mahindra и NVIDIA объявили о разработке агентического решения для фармаконадзора на основе ИИ для продвижения управления безопасностью лекарств. Решение использует технологии NVIDIA AI и структуру TENO Tech Mahindra для автоматизации рабочих процессов фармаконадзора, повышения эффективности обработки неблагоприятных событий и решения проблем, связанных с увеличением объемов данных о безопасности. Это сотрудничество демонстрирует растущую интеграцию передовой инфраструктуры ИИ в платформы фармаконадзора следующего поколения.
• В октябре 2024 года Sorcero и Springer Nature запустили Sorcero Safety, основанное на искусственном интеллекте решение для мониторинга литературы и наблюдения за безопасностью, предназначенное для команд фармаконадзора. Платформа сочетает в себе возможности искусственного интеллекта с опытом научной литературы для автоматизации обзора литературы, поддержки обнаружения сигналов безопасности и улучшения мониторинга неблагоприятных событий. Этот запуск учитывает растущую потребность в масштабируемых решениях ИИ для управления растущими объемами информации о безопасности лекарств.
• В январе 2024 года PubHive запустила централизованное решение по управлению характеристиками продукта (SmPC) с рабочими процессами фармаконадзора на основе ИИ для фармацевтических компаний, CRO и групп по безопасности лекарств. Платформа использует автоматизацию на основе ИИ для упрощения анализа документов, контроля версий, управления информацией о безопасности и рабочих процессов соответствия. Эта разработка отражает растущее использование технологий ИИ для повышения эффективности операций фармаконадзора и регуляторных процессов.
• В феврале 2022 года Digital Intelligence Systems (DISYS) запустила PVAutomate, решение для автоматизации фармаконадзора на основе ИИ, предназначенное для автоматизации критических рабочих процессов по безопасности лекарств, включая процессы соблюдения, управление данными о неблагоприятных событиях, отчетность и аналитику безопасности. Платформа объединяет искусственный интеллект, когнитивную автоматизацию, автоматизацию роботизированных процессов и передовую аналитику, чтобы помочь фармацевтическим и медико-биологическим организациям повысить эффективность, уменьшить ручную обработку и управлять растущими объемами данных фармаконадзора.

SKU-76474