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

Обзор рынка найма клинических испытаний на основе ИИ

Согласно анализу Data Bridge Market Research, рынок найма клинических испытаний, основанный на ИИ, был оценен как2,18 млрд долларов в 2025 годуи, по прогнозам, достигнет$6,26 млрд к 2033 годуРастущий в aCAGR 14,10% с 2026 по 2033 годРынок переживает последовательный рост, обусловленный растущим внедрением технологий искусственного интеллекта в клинические исследования, растущим спросом на более быструю регистрацию пациентов и растущей потребностью в сокращении сроков и затрат на клинические испытания. Рынок расширяется, поскольку фармацевтические компании, биотехнологические фирмы и контрактные исследовательские организации (CRO) все чаще используют платформы с искусственным интеллектом для идентификации пациентов, отбора кандидатов, оптимизации найма и сопоставления испытаний.

Растущая сложность клинических испытаний, растущее число программ разработки лекарств и проблемы, связанные с набором пациентов, стимулируют принятие решений на основе ИИ. Передовые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и обработка естественного языка, позволяют анализировать большие наборы данных здравоохранения, электронные медицинские записи и реальные данные для эффективного выявления подходящих участников клинических испытаний. Платформы подбора персонала, основанные на ИИ, повышают точность регистрации, повышают вовлеченность пациентов и поддерживают децентрализованные модели клинических испытаний, предоставляя более быстрые и целенаправленные подходы к набору персонала.

Размер рынка и прогноз

• Глобальная рыночная стоимость (2025) $2,18 млрд
• Ожидаемая рыночная стоимость (2033): $6,26 млрд.
• Прогноз CAGR (2026–2033): 14,10%
• Ведущий регион в 2025 году: Северная Америка
• Самый быстрорастущий регион: Азиатско-Тихоокеанский регион

Ключевые тенденции рынка и перспективы

• Северная Америка доминировала на рынке подбора клинических испытаний на основе искусственного интеллекта с самой большой долей дохода в 42,80% в 2025 году, поддерживаемой передовой инфраструктурой здравоохранения, сильным присутствием фармацевтических и биотехнологических компаний, растущим внедрением технологий искусственного интеллекта и растущей деятельностью клинических испытаний по всему региону.
• Сегмент программного обеспечения возглавил рынок с долей 70,20% в 2025 году, что обусловлено растущим внедрением платформ для сопоставления пациентов на основе ИИ, автоматизированных инструментов скрининга, прогнозной аналитики и решений для набора персонала на основе машинного обучения в клинических исследовательских организациях.
• Азиатско-Тихоокеанский регион, как ожидается, будет самым быстрорастущим регионом с CAGR 24,3% с 2026 по 2033 год, чему способствуют растущий аутсорсинг клинических испытаний, расширение инфраструктуры цифрового здравоохранения, увеличение инвестиций в искусственный интеллект и растущее внедрение решений на основе ИИ в Китае, Индии и Японии.
• Услуги являются наиболее быстро растущим типом компонентов, прогнозируемым для регистрации CAGR в 20,82%, что отражает всплеск спроса на внедрение ИИ, консалтинг, интеграцию и управляемые услуги, необходимые для развертывания платформ подбора клинических испытаний.
• Облачный сегмент доминировал в категории режимов развертывания с долей дохода 55,40% в 2025 году, чему способствовал растущий спрос на масштабируемые, гибкие и экономически эффективные платформы подбора ИИ среди фармацевтических компаний, биотехнологических фирм и CRO.
• На онкологические исследования приходится 38,60% рынка, что обусловлено увеличением числа клинических испытаний рака, сложными требованиями к приемлемости и растущей потребностью в передовых решениях для идентификации пациентов.
• Сегмент исследований редких заболеваний является самой быстрорастущей категорией приложений с CAGR 24,10%, что обусловлено растущим внедрением технологий ИИ для преодоления проблем идентификации пациентов в исследованиях редких заболеваний.

Сфера охвата и сегментация рынка найма клинических испытаний на основе ИИ

Тенденции рынка найма клинических испытаний на основе ИИ

Тенденция: рост в идентификации пациентов с искусственным интеллектом и точном наборе персонала

Фармацевтические компании и клинические исследовательские организации все чаще внедряют платформы подбора персонала на основе ИИ для выявления подходящих пациентов, оптимизации процессов скрининга и повышения эффективности регистрации. Интеграция машинного обучения, обработки естественного языка и анализа данных в реальном мире позволяет автоматически анализировать электронные медицинские записи (EHR), клинические записи и базы данных пациентов для более быстрого сопоставления испытаний. Решения по набору персонала на основе ИИ также поддерживают децентрализованные клинические испытания, расширяя доступ к различным группам пациентов и сокращая сроки набора с помощью подходов, основанных на данных. Например, в январе 2025 года Celéri Health запустила PatientFinder, основанную на ИИ платформу на основе большой языковой модели (LLM), предназначенную для сопоставления и идентификации пациентов в клинических испытаниях. Платформа анализирует истории болезни пациентов и критерии приемлемости клинических испытаний для автоматизации сопоставления пациентов с судом, помогая исследовательским организациям повысить эффективность набора, сократить усилия по ручному скринингу и ускорить зачисление.

Запуск и валидация платформ для сопоставления испытаний с использованием ИИ демонстрируют растущую роль искусственного интеллекта в ускорении набора пациентов, улучшении доступности испытаний и сокращении проблем с зачислением в клинические исследования.

Динамика рынка найма клинических испытаний на основе ИИ

Ключевой драйвер рынка: растущий спрос на ускорение регистрации клинических испытаний и сокращение сроков разработки

Растущая сложность клинических испытаний и растущая деятельность по разработке лекарств создают значительный спрос на решения для найма на основе ИИ, которые могут идентифицировать подходящих участников, прогнозировать результаты регистрации и повышать эффективность испытаний. Технологии ИИ анализируют наборы данных о здравоохранении, истории пациентов и критерии приемлемости для автоматизации рабочих процессов по найму, помогая фармацевтическим компаниям и ОЦР преодолеть традиционные проблемы зачисления. Платформы на основе ИИ становятся важным компонентом современных стратегий клинических исследований за счет сокращения задержек, улучшения соответствия пациентов и поддержки более быстрого выполнения клинических испытаний. Например, в феврале 2024 года Unlearn. AI привлек 50 миллионов долларов США в виде финансирования серии C для расширения своей платформы цифровых двойников на базе ИИ для клинических испытаний. Платформа использует машинное обучение и исторические клинические данные для создания цифровых двойников участников испытаний, генерируемых ИИ, помогая спонсорам разрабатывать более эффективные исследования, уменьшать зависимость от традиционных контрольных групп и ускорять процессы клинического развития.

Разработка и расширение цифровых двойных технологий на основе ИИ демонстрируют растущую возможность для искусственного интеллекта повысить эффективность клинических испытаний, оптимизировать дизайн исследования и уменьшить проблемы набора и зачисления.

Ключевые ограничения / проблемы: конфиденциальность данных, соблюдение нормативных требований и барьеры интеграции данных здравоохранения

Существенным ограничением на рынке найма клинических испытаний, основанных на ИИ, является сложность, связанная с управлением конфиденциальной информацией о пациентах при сохранении соответствия нормативным требованиям. Платформы набора ИИ требуют доступа к большим наборам данных здравоохранения, включая электронные медицинские записи, медицинские истории и реальные доказательства, создавая проблемы, связанные с безопасностью данных, функциональной совместимостью и стандартизированным доступом к данным. Различия в правилах здравоохранения в разных странах и опасения по поводу конфиденциальности пациентов могут замедлить внедрение систем найма на основе ИИ в клинических исследованиях. Например, в декабре 2023 года Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) выпустило проект руководства «Технологии цифрового здравоохранения для получения удаленных данных в клинических исследованиях», подчеркивая важность качества данных, надежности, безопасности и нормативных соображений при использовании цифровых технологий и реальных подходов к данным в клинических испытаниях.

Решение проблем управления данными, кибербезопасности и регулирования будет иметь решающее значение для обеспечения более широкого внедрения платформ подбора персонала на основе ИИ в глобальных клинических испытаниях.

Ключевые рыночные возможности: интеграция ИИ с децентрализованными клиническими испытаниями и платформами реальных доказательств

Интеграция искусственного интеллекта с децентрализованными клиническими испытаниями, реальными доказательными платформами и подходами к точной медицине предоставляет значительные возможности для роста решений для найма на основе ИИ. Системы с поддержкой ИИ могут анализировать различные наборы данных о здравоохранении, улучшать охват пациентов, поддерживать удаленный набор и выявлять труднодоступные группы населения в онкологии и испытаниях редких заболеваний. Сочетание ИИ, геномной информации, носимых данных и цифровых технологий здравоохранения создает новые возможности для повышения вовлеченности пациентов и повышения эффективности клинических испытаний во всем мире. Например, в июне 2024 года Medidata запустила Clinical Data Studio, решение для управления данными клинических испытаний с поддержкой ИИ, предназначенное для модернизации рабочих процессов клинических исследований. Платформа объединяет данные из нескольких источников и использует искусственный интеллект для улучшения анализа данных, выявления потенциальных проблем с данными и сигналов безопасности, повышения качества данных и поддержки более быстрого и эффективного принятия решений в клинических испытаниях.

Ожидается, что сближение ИИ, децентрализованных исследовательских моделей и передовых платформ данных здравоохранения расширит возможности для более быстрого, эффективного и ориентированного на пациента набора клинических испытаний.

Сфера рынка найма клинических испытаний на основе ИИ

Рынок подбора клинических испытаний на основе ИИ сегментирован на основе компонента, режима развертывания, приложения и конечного пользователя.

• Компонент

На основе компонента рынок подбора клинических испытаний на основе ИИ сегментирован на программное обеспечение и услуги. Сегмент программного обеспечения доминировал на рынке с долей 70,20% в 2025 году, благодаря растущему внедрению платформ для сопоставления пациентов на основе ИИ, автоматизированных инструментов скрининга, прогнозной аналитики и решений для набора персонала на основе машинного обучения в клинических исследовательских организациях. Программные платформы ИИ позволяют быстрее идентифицировать подходящих участников исследования, анализируя электронные медицинские записи, реальные данные и клинические базы данных. Эти решения уменьшают усилия по ручному скринингу и повышают точность набора, сопоставляя пациентов со сложными критериями приемлемости исследования. Фармацевтические компании и CRO все больше инвестируют в программное обеспечение на основе ИИ для преодоления проблем с зачислением пациентов и сокращения сроков клинических испытаний. Интеграция с информационными системами здравоохранения и реальными платформами доказательств еще больше усиливает внедрение программного обеспечения. Ожидается, что постоянные достижения в области обработки естественного языка (NLP) и алгоритмов машинного обучения сохранят лидирующие позиции в сегменте.

Сегмент услуг, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне CAGR 20,82% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим спросом на внедрение ИИ, консалтинг, интеграцию и управляемые услуги, необходимые для развертывания платформ подбора клинических испытаний. Организации все чаще нуждаются в специализированном опыте для интеграции технологий искусственного интеллекта с существующими процессами клинических исследований и базами данных здравоохранения. Поставщики услуг помогают фармацевтическим компаниям и ОЦР в настройке моделей ИИ, улучшении стратегий найма и управлении сложностями данных. Растущее внедрение аутсорсинговых клинических исследований еще больше увеличивает спрос на услуги поддержки, связанные с ИИ. Потребность в непрерывной оптимизации платформы, поддержке соблюдения нормативных требований и технической помощи ускоряет внедрение услуг. Ожидается, что увеличение сложности экосистем клинических испытаний на основе ИИ создаст значительные возможности для роста этого сегмента.

• Режим развертывания

На основе режима развертывания рынок подбора клинических испытаний на основе ИИ сегментирован на облачный, локальный, гибридный и программный сервис (SaaS). Облачный сегмент доминировал на рынке с долей 55,40% в 2025 году, чему способствовал растущий спрос на масштабируемые, гибкие и экономически эффективные платформы для подбора персонала ИИ среди фармацевтических компаний, биотехнологических фирм и CRO. Облачные системы обеспечивают доступ к данным клинических испытаний в режиме реального времени, удаленное сотрудничество и бесшовную интеграцию с базами данных здравоохранения. Эти платформы снижают затраты на инфраструктуру, устраняя необходимость в значительных инвестициях в оборудование и техническом обслуживании. Облачное развертывание также поддерживает крупномасштабную обработку данных, необходимую для алгоритмов ИИ, включая сопоставление пациентов и прогнозную аналитику. Растущее внедрение децентрализованных клинических испытаний еще больше увеличивает спрос на облачные решения. Повышенная доступность, масштабируемость и более быстрая реализация продолжают стимулировать доминирование облачного развертывания в наборе персонала на основе ИИ.

Ожидается, что сегмент программного обеспечения как услуги (SaaS) будет наблюдать самый быстрый рост на уровне CAGR 23,10% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим предпочтением платформ подбора персонала для клинических испытаний на основе подписки. Решения SaaS обеспечивают фармацевтическим компаниям и исследовательским организациям гибкий доступ к передовым возможностям ИИ без значительных первоначальных инвестиций. Эти платформы обеспечивают быстрое развертывание, автоматическое обновление и упрощенное обслуживание по сравнению с традиционными моделями развертывания. Малые и средние биотехнологические компании все чаще принимают решения на основе SaaS из-за доступности и операционной гибкости. Растущий спрос на платформы для дистанционного управления клиническими испытаниями и цифровых исследований также поддерживает расширение SaaS. Ожидается, что растущий сдвиг в сторону облачных технологий здравоохранения ускорит рост этого сегмента.

• С помощью приложения

На основе применения рынок подбора клинических испытаний на основе ИИ сегментирован на онкологические испытания, испытания редких заболеваний, сердечно-сосудистые испытания, неврологические испытания, испытания инфекционных заболеваний, общие клинические исследования и другие. Сегмент онкологических исследований доминировал на рынке с долей 38,60% в 2025 году, чему способствовало увеличение числа клинических испытаний рака, сложные требования к приемлемости и растущая потребность в передовых решениях для идентификации пациентов. Онкологические исследования часто включают в себя высокоспецифические характеристики пациентов, биомаркеры и истории лечения, что делает технологии сопоставления на основе ИИ ценными для повышения эффективности набора персонала. Платформы ИИ помогают исследователям анализировать большие объемы клинических и геномных данных для более быстрого выявления подходящих больных раком. Рост глобального бремени рака и расширение подходов к точной медицине еще больше увеличивают спрос на решения для подбора персонала, основанные на ИИ. Фармацевтические компании все чаще используют инструменты ИИ для ускорения регистрации в целевых онкологических исследованиях. Растущие инвестиции в разработку лекарств от рака продолжают поддерживать доминирование сегмента.

Сегмент исследований редких заболеваний, по прогнозам, будет регистрировать самый быстрый рост на уровне CAGR 24,10% с 2026 по 2033 год, чему будет способствовать растущее внедрение технологий ИИ для преодоления проблем идентификации пациентов в исследованиях редких заболеваний. Исследования редких заболеваний часто сталкиваются с трудностями из-за ограниченного числа пациентов, фрагментированных данных здравоохранения и сложных диагностических требований. Платформы на основе искусственного интеллекта помогают идентифицировать потенциальных участников, анализируя медицинские записи, генетическую информацию и реальные доказательства. Растущие инвестиции в разработку орфанных лекарств и прецизионную медицину увеличивают спрос на передовые решения для найма. ИИ позволяет исследователям находить географически распределенные популяции пациентов и улучшать доступность испытаний. Ожидается, что увеличение внимания к лечению редких заболеваний ускорит рост этого сегмента.

• Конечный пользователь

На основе конечного пользователя рынок подбора клинических испытаний на основе ИИ сегментирован на фармацевтические и биотехнологические компании, контрактные исследовательские организации (CRO), больницы и клиники и другие. Сегмент фармацевтических и биотехнологических компаний доминировал на рынке с долей 46,50% в 2025 году, благодаря увеличению инвестиций в разработку лекарств, программы клинической разработки и исследовательские технологии на основе ИИ. Эти компании внедряют платформы найма ИИ для сокращения задержек испытаний, оптимизации регистрации пациентов и повышения эффективности клинического развития. Крупные фармацевтические организации управляют сложными глобальными испытаниями, требующими передовых возможностей сопоставления пациентов и анализа данных. Решения ИИ помогают этим компаниям снизить затраты на набор персонала и ускорить выход на рынок новых методов лечения. Растущее внедрение прецизионной медицины и персонализированной терапии еще больше увеличивает спрос среди фармацевтических и биотехнологических компаний. Сильный инвестиционный потенциал и расширение клинических исследований продолжают поддерживать лидерство в сегменте.

Ожидается, что сегмент контрактных исследовательских организаций (CRO) продемонстрирует самый быстрый рост CAGR на 22,50% с 2026 по 2033 год, что обусловлено увеличением аутсорсинга клинических испытаний фармацевтическими и биотехнологическими компаниями. CRO внедряют технологии найма на основе ИИ, чтобы обеспечить более быстрые решения для зачисления, улучшить производительность испытаний и повысить операционную эффективность для спонсоров. Платформы ИИ позволяют CRO управлять несколькими испытаниями одновременно, автоматизируя процессы идентификации и скрининга пациентов. Растущая сложность глобальных клинических исследований увеличивает спрос на технологические услуги CRO. Расширение децентрализованных клинических испытаний еще больше способствует внедрению ИИ среди CRO. Ожидается, что растущая потребность в экономически эффективных и эффективных решениях для управления испытаниями ускорит рост сегмента.

Региональный анализ рынка найма клинических испытаний на основе ИИ

Северная Америка доминировала на рынке подбора персонала для клинических испытаний на основе искусственного интеллекта с самой большой долей дохода в 42,80% в 2025 году, поддерживаемой передовой инфраструктурой здравоохранения, сильным присутствием фармацевтических и биотехнологических компаний, растущим внедрением технологий искусственного интеллекта и растущей деятельностью клинических испытаний по всему региону. Регион выигрывает от широкой доступности электронных медицинских записей (EHR), реальных платформ данных и передовых сетей клинических исследований, которые позволяют идентифицировать и нанимать пациентов на основе ИИ. Растущее внедрение машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и решений прогнозной аналитики ускоряет развитие рынка. Увеличение инвестиций в прецизионную медицину, децентрализованные клинические испытания и цифровые технологии здравоохранения продолжает укреплять лидирующие позиции Северной Америки на мировом рынке найма клинических испытаний на основе искусственного интеллекта.

Клиническое исследование рынка вербовки под руководством ИИ в США

Рынок найма клинических испытаний в США, основанный на ИИ, демонстрирует сильный рост из-за растущего внедрения искусственного интеллекта в исследования в области здравоохранения, увеличения активности клинических испытаний и растущего спроса на более быстрые решения для регистрации пациентов. Передовая экосистема данных здравоохранения страны, обширная доступность электронных медицинских записей (EHR) и сильное присутствие фармацевтических компаний и CRO стимулируют спрос на платформы подбора персонала на основе искусственного интеллекта. По данным ClinicalTrials.gov, США остаются крупнейшим участником зарегистрированных клинических исследований во всем мире, с более чем 180 000 зарегистрированных исследований, что создает значительный спрос на технологии подбора пациентов на основе ИИ. Кроме того, увеличение инвестиций в прецизионную медицину, децентрализованные клинические испытания и реальные фактические решения ускоряют внедрение ИИ в клинических исследовательских организациях.

Европейское исследование рынка подбора персонала на основе ИИ

Европейский рынок подбора персонала для клинических испытаний, основанных на искусственном интеллекте, остается основным источником глобальных доходов, что обусловлено сильными возможностями фармацевтических исследований, растущим внедрением цифровых технологий и растущими инвестициями в клинические исследования с использованием искусственного интеллекта. Регион извлекает выгоду из существующих сетей клинических испытаний, передовых систем здравоохранения и растущего использования реальных платформ данных для идентификации пациентов и оптимизации регистрации. Европейское агентство по лекарственным средствам (EMA) приняло свой документ об использовании искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) на протяжении всего жизненного цикла лекарственных средств, подчеркнув растущую роль ИИ в клинических исследованиях, разработке лекарств, принятии нормативных решений и инновациях в области здравоохранения, основанных на данных. В руководстве подчеркивается необходимость безопасного, эффективного и ответственного использования технологий ИИ в таких областях, как клинические испытания и создание доказательств.

Британский AI-Driven Clinical Trial Recruitment Market

Британский рынок подбора персонала для клинических испытаний на основе искусственного интеллекта переживает устойчивый рост, поддерживаемый растущим внедрением технологий искусственного интеллекта в исследования в области здравоохранения, сильной инфраструктурой клинических испытаний и правительственными инициативами, способствующими цифровым инновациям. Расширение сотрудничества между академическими учреждениями, поставщиками медицинских услуг и технологическими компаниями поддерживает разработку решений для идентификации и найма пациентов на основе ИИ. Правительство Великобритании объявило о миссии AI Life Sciences Accelerator, поддерживаемой данными NHS и технологиями искусственного интеллекта, для ускорения инноваций в области здравоохранения и улучшения возможностей клинических исследований. Кроме того, интеграция ИИ, реальных данных и аналитики здравоохранения повышает эффективность испытаний и позиционирует Великобританию как ключевой инновационный центр в клинической разработке с поддержкой ИИ.

Германия AI-Driven Clinical Trial Recruitment Market Insight

Рынок найма клинических исследований в Германии, основанный на искусственном интеллекте, неуклонно расширяется благодаря сильной фармацевтической исследовательской базе страны, передовой инфраструктуре здравоохранения и растущему внедрению цифровых технологий клинических исследований. Фармацевтические компании, исследовательские институты и CRO все чаще используют решения ИИ для идентификации пациентов, оптимизации испытаний и клинической разработки на основе данных. Федеральное министерство здравоохранения Германии запустило инициативу «Инфраструктура данных медицинских исследований» для улучшения доступа к данным о здоровье в исследовательских целях, поддерживая приложения ИИ в здравоохранении и клинических исследованиях. Постоянные достижения в области оцифровки здравоохранения, платформ данных и подходов к точной медицине еще больше способствуют внедрению ИИ в Германии.

Азиатско-тихоокеанский рынок подбора персонала на основе ИИ

Ожидается, что рынок найма клинических испытаний на основе ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет быстро расти за счет увеличения аутсорсинга клинических испытаний, расширения цифровизации здравоохранения и роста инвестиций в технологии искусственного интеллекта в таких странах, как Китай, Индия и Япония. Растущая доступность медицинских данных, расширение фармацевтической исследовательской деятельности и принятие децентрализованных клинических испытаний поддерживают расширение регионального рынка. По данным ClinicalTrials.gov, Китай, Индия и Япония являются одними из ведущих стран в зарегистрированных клинических исследованиях за пределами Северной Америки и Европы, создавая высокий спрос на решения для подбора персонала с поддержкой ИИ. Кроме того, увеличение государственной поддержки развития искусственного интеллекта в здравоохранении и цифровой трансформации ускоряет внедрение в фармацевтическую, биотехнологическую и исследовательскую отрасли.

Японский рынок подбора персонала на основе ИИ

Японский рынок подбора персонала для клинических испытаний, основанных на искусственном интеллекте, демонстрирует устойчивый рост благодаря растущим инвестициям в искусственный интеллект здравоохранения, передовым возможностям фармацевтических исследований и растущему спросу на эффективные решения для регистрации клинических испытаний. Фармацевтические производители и исследовательские учреждения внедряют технологии на основе ИИ для улучшения соответствия пациентов, оптимизации клинических рабочих процессов и поддержки инициатив в области точной медицины. В 2024 году Министерство здравоохранения, труда и социального обеспечения Японии способствовало использованию цифровых технологий и данных в исследованиях в области здравоохранения, поддерживая внедрение ИИ в клинические разработки. Кроме того, старение населения Японии и сосредоточение внимания на инновационных методах лечения увеличивают спрос на передовые технологии клинических исследований.

Китайский рынок подбора персонала на основе ИИ

Китайский рынок подбора персонала для клинических испытаний на основе искусственного интеллекта быстро растет, что обусловлено увеличением клинической исследовательской деятельности, расширением фармацевтических инноваций и государственной поддержкой искусственного интеллекта в здравоохранении. Растущее внедрение скрининга пациентов с поддержкой ИИ, аналитики данных здравоохранения и цифровых пробных платформ значительно повышает спрос на рынке. Национальная комиссия здравоохранения Китая подчеркнула важность ускорения цифровизации здравоохранения, укрепления использования медицинских данных и содействия интеграции больших данных, искусственного интеллекта и других цифровых технологий в медицинские услуги и медицинские исследования. Инициатива поддерживает разработку платформ данных здравоохранения и поощряет приложения ИИ для улучшения медицинских инноваций, точного здравоохранения и исследовательских возможностей.

Доля рынка найма клинических испытаний на основе ИИ

Индустрия подбора клинических испытаний, основанная на ИИ, в основном возглавляется хорошо зарекомендовавшими себя компаниями, в том числе:

• IQVIA (США)
• Медидата (США)
• Unlearn.ai, Inc. (США)
• Belonglife Inc (США)
• Саама. (США)
• Veeva Systems Inc. (США)
• Oracle (США)
• Clario, Inc. (США)
• Medable, Inc. (США)
• Science 37, Inc. (США)
• Antidote Technologies, Inc. (США)
• TriNetX, LLC (США)
• Owkin, Inc. (США)
• ConcertAI. (США)
• Phesi Inc. (Великобритания)
• ClinOne, Inc. (США)
• Кастор. (Нидерланды)
• Trialbee AB (Швеция)

Последние разработки на рынке найма клинических испытаний на основе ИИ

• В январе 2025 года Celéri Health запустила PatientFinder, основанную на ИИ платформу для сопоставления пациентов, предназначенную для улучшения набора клинических испытаний и идентификации пациентов. Платформа анализирует истории болезни пациентов и критерии клинических испытаний, чтобы автоматизировать сопоставление пациентов с испытаниями, помогая исследовательским организациям сократить усилия по ручному скринингу, повысить эффективность набора и ускорить регистрацию клинических испытаний. Этот запуск подчеркивает растущее внедрение генеративного ИИ и больших языковых моделей для решения проблем набора пациентов в клинических исследованиях.
• В июле 2024 года Эйсаи выбрал Medidata Clinical Data Studio, платформу данных клинических испытаний с улучшенным ИИ, для повышения эффективности клинических испытаний и опыта пациентов. Технология позволяет интегрировать клинические источники данных, ускоряет процессы анализа данных и поддерживает крупномасштабные клинические исследования, предоставляя аналитические данные для исследовательских групп. Это принятие демонстрирует растущий спрос на платформы на основе ИИ, которые улучшают управление клиническими испытаниями и поддерживают более быстрые исследования, ориентированные на пациента.
• В июне 2024 года Medidata запустила Clinical Data Studio, платформу управления данными клинических испытаний с поддержкой ИИ, предназначенную для модернизации рабочих процессов клинических исследований. Платформа объединяет данные из нескольких источников и использует встроенный искусственный интеллект для поддержки анализа данных, обнаружения аномалий, идентификации рисков и более быстрого принятия решений в клинических испытаниях. Запуск усиливает внедрение ИИ в клинические разработки, позволяя спонсорам и исследовательским группам улучшать качество данных, операционную эффективность и выполнение испытаний.
• В сентябре 2023 года Принадлежит. Life запустила Tara, диалоговую платформу для сопоставления клинических испытаний на основе ИИ, предназначенную для улучшения набора пациентов с раком. Платформа на основе SaaS использует искусственный интеллект, машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для сбора информации о пациентах, анализа критериев приемлемости и сопоставления пациентов с подходящими клиническими испытаниями. Тара позволяет больницам, системам здравоохранения и контрактным исследовательским организациям ускорить идентификацию пациентов и повысить эффективность регистрации в онкологических исследованиях.
• В сентябре 2023 года Deep 6 AI запустила свой модуль геномики с искусственным интеллектом, чтобы ускорить зачисление в точную медицину и клинические испытания онкологии. Модуль использует искусственный интеллект для анализа геномных отчетов, электронных медицинских записей и неструктурированных клинических данных для идентификации пациентов с конкретными генетическими маркерами, которые могут претендовать на клинические исследования. Решение позволяет организациям здравоохранения и компаниям, занимающимся наукой о жизни, улучшить сопоставление результатов исследований пациентов, повысить оценку осуществимости испытаний и ускорить набор персонала для комплексных исследований в области точной медицины.

SKU-76465