Global Ai Powered Drug Delivery Systems Market
Размер рынка в млрд долларов США
CAGR :
% 
USD
2.05 Billion
USD
10.15 Billion
2024
2032
 Прогнозируемый период |
2025 –2032 |
 Размер рынка (базовый год) |
USD 2.05 Billion |
 Размер рынка (прогнозируемый год) |
USD 10.15 Billion |
 CAGR |
% |
| Основные игроки рынка |
|
Global AI-Powered Drug Delivery Systems Market Segmentation, By Drug Type (Small Molecule Drugs, Biologics, Gene Therapy Drugs, Protein Drugs, Others), Technology (Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Natural Language Processing (NLP), Neural Networks, Reinforcement Learning), Component (Hardware, Software, Services), Application (Cancer Treatment, Diabetes Management, Cardiovascular Diseases, Neurological Disorders, Pain Management, Respiratory Diseases, Others), Route of Administration (Oral, Injectable, Transdermal, Inhalation, Ocular, Others), End User (Hospitals, Research Institutions, Pharmaceutical Companies, Biotech Companies, Clinics, Others) – Industry Trends and Forecast to 2032
AI-Powered Drug Delivery Systems Market Analysis
The AI-powered drug delivery systems market is experiencing significant growth due to the increasing prevalence of chronic diseases and the need for personalized medicine. With conditions such as cancer, diabetes, and neurological disorders on the rise, AI-powered systems are transforming drug delivery methods by improving precision and optimizing therapeutic outcomes. For instance, the global cancer burden is expected to reach 30 million cases by 2040, driving the demand for innovative drug delivery solutions that can target tumors more effectively. Similarly, the prevalence of diabetes is anticipated to affect over 700 million people worldwide by 2045, further fueling the demand for AI-driven drug delivery technologies to manage and administer insulin with greater accuracy. Additionally, AI's ability to analyze vast datasets and predict patient responses is enhancing treatment efficacy and reducing side effects, particularly in complex diseases. With growing adoption in personalized healthcare and advancements in AI algorithms, these systems are poised to revolutionize medical treatment across various therapeutic areas.
AI-Powered Drug Delivery Systems Market Size
Global AI-powered drug delivery systems market size was valued at USD 2.05 billion in 2024 and is projected to reach USD 10.15 billion by 2032, with a CAGR of 22.10% during the forecast period of 2025 to 2032. In addition to the insights on market scenarios such as market value, growth rate, segmentation, geographical coverage, and major players, the market reports curated by the Data Bridge Market Research also include depth expert analysis, patient epidemiology, pipeline analysis, pricing analysis, and regulatory framework.
Global AI-Powered Drug Delivery Systems Market Trends
“Rising Focus on Non-Invasive Delivery Methods”
A notable trend in the AI-powered drug delivery systems market is the increasing reliance on non-invasive drug delivery methods, such as transdermal patches and inhalable drug delivery devices. These methods are gaining attention due to their ability to offer a more convenient and patient-friendly approach to medication administration. With the integration of AI, these systems are becoming more precise, allowing for better control over drug release and dosage, and enhancing treatment adherence. Unlike traditional invasive methods, which can carry higher risks of complications and discomfort, non-invasive systems minimize these issues, offering a more comfortable experience for patients. As these technologies evolve, they continue to meet the demand for effective, less intrusive, and more efficient drug delivery solutions in managing various chronic and acute conditions.
Report Scope and Global AI-Powered Drug Delivery Systems Market Segmentation
|
Attributes |
AI-Powered Drug Delivery Systems Key Market Insights |
|
Segments Covered |
|
|
Countries Covered |
U.S., Canada, Mexico, Germany, France, U.K., Netherlands, Switzerland, Belgium, Russia, Italy, Spain, Turkey, Rest of Europe, China, Japan, India, South Korea, Singapore, Malaysia, Australia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific, Saudi Arabia, U.A.E., South Africa, Egypt, Israel, Rest of Middle East and Africa, Brazil, Argentina, Rest of South America |
|
Key Market Players |
BD (U.S.), Medtronic (Ireland), Insulet Corporation (U.S.), Novartis International AG (Switzerland), Johnson & Johnson Services, Inc. (U.S.), F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland), Pfizer Inc. (U.S.), AbbVie Inc. (U.S.), Zynerba Pharmaceuticals, Inc. (U.S.), Hikma Pharmaceuticals PLC (U.K.), Elanco Animal Health (U.S.), Cerus Corporation (U.S.), Siemens Healthineers (Germany), Stryker Corporation (U.S.), Dexcom, Inc. (U.S.), Huma Therapeutics (U.K.), Veeva Systems Inc. (U.S.), Intralytix, Inc. (U.S.), and Viatris Inc. (U.S.), among others. |
|
Market Opportunities |
|
|
Value Added Data Infosets |
Помимо аналитических данных о рыночных сценариях, таких как рыночная стоимость, темпы роста, сегментация, географический охват и основные игроки, рыночные отчеты, подготовленные Data Bridge Market Research, также включают в себя углубленный экспертный анализ, эпидемиологию пациентов, анализ воронки продаж, анализ ценообразования и нормативную базу. |
Определение рынка систем доставки лекарств на основе искусственного интеллекта
Системы доставки лекарств на базе ИИ относятся к передовым технологиям доставки лекарств, которые используют искусственный интеллект (ИИ) для повышения точности, эффективности и персонализации приема лекарств. Эти системы используют алгоритмы ИИ, такие как машинное обучение и аналитика данных, для оптимизации механизмов высвобождения лекарств, мониторинга реакции пациентов в режиме реального времени и корректировки графиков дозирования. Интегрируя ИИ, эти системы обеспечивают более целенаправленную терапию, уменьшают побочные эффекты, улучшают соблюдение пациентами режима лечения и позволяют разрабатывать персонализированные схемы лечения на основе индивидуальных данных пациента. Методы доставки лекарств на базе ИИ включают носимые устройства, имплантируемые системы, трансдермальные пластыри и ингаляционные устройства, все из которых направлены на улучшение терапевтических результатов.
Динамика рынка систем доставки лекарств на базе искусственного интеллекта
Драйверы
- Рост распространенности хронических заболеваний
Растущая распространенность хронических заболеваний, включая диабет, сердечно-сосудистые заболевания и рак, значительно обуславливает спрос на более эффективные и целенаправленные системы доставки лекарств. Эти состояния часто требуют длительных схем лечения, что может быть сложным с точки зрения соблюдения пациентом режима лечения и правильного приема лекарств. Системы доставки лекарств на базе ИИ решают эти проблемы, предлагая персонализированные, точные решения для лечения, которые оптимизируют время, дозировку и способ доставки лекарств. Технологии ИИ могут непрерывно отслеживать данные пациентов и корректировать высвобождение лекарств, гарантируя, что лекарство будет доставлено в нужное время и в нужном количестве. Эта способность предоставлять индивидуальные терапии повышает эффективность лечения и снижает риск осложнений, что имеет решающее значение для лечения хронических заболеваний. По мере увеличения глобального бремени этих заболеваний системы доставки лекарств на базе ИИ готовы сыграть важную роль в улучшении результатов лечения пациентов, обеспечении лучшего управления и снижении расходов на здравоохранение, связанных с лечением хронических заболеваний.
- Технологические достижения в области разработки лекарственных препаратов и устройств их доставки
Технологические достижения в области разработки и доставки лекарственных средств стимулируют рост систем доставки лекарств на базе ИИ. Рост числа сложных лекарственных средств, таких как биологические препараты и новые молекулы, требует инновационных методов доставки, которые могут обеспечить точность и эффективность. Системы на базе ИИ особенно искусны в работе с этими сложными формулами, оптимизируя высвобождение и нацеливание лекарственных средств на определенные области тела. Умные устройства, включая носимые инъекторы, трансдермальные пластыри и ингаляторы, все чаще интегрируются с ИИ для обеспечения мониторинга в реальном времени и корректировок на основе данных пациента. Эти устройства могут отслеживать реакцию пациента на лечение и автоматически корректировать доставку лекарств для максимизации терапевтических преимуществ и минимизации побочных эффектов.
Поскольку сложность лекарственных формул продолжает развиваться, решения по доставке лекарств на базе ИИ будут иметь решающее значение для обеспечения безопасного и эффективного применения этих методов лечения. Эта тенденция подчеркивает растущую важность ИИ в улучшении результатов лечения и развитии здравоохранения.
Возможности
- Интеграция с телемедициной и удаленным мониторингом
Растущее внедрение телемедицины и удаленного мониторинга пациентов представляет собой ценную возможность для роста систем доставки лекарств на основе ИИ. Интегрируя устройства на основе ИИ с платформами телемедицины, поставщики медицинских услуг могут удаленно контролировать здоровье пациентов, отслеживать соблюдение режима приема лекарств и собирать данные в режиме реального времени для принятия обоснованных решений. Эта интеграция позволяет проводить непрерывную оценку состояния пациентов, позволяя поставщикам оперативно корректировать схемы приема лекарств для улучшения результатов лечения. Например, системы ИИ могут предупреждать медицинских работников о пропущенных дозах, возможных побочных эффектах или необходимых изменениях дозировки, обеспечивая своевременное вмешательство. Поскольку удаленное управление здравоохранением продолжает расширяться, решения по доставке лекарств на основе ИИ могут сыграть решающую роль в повышении эффективности и доступности лечения, особенно для пациентов с хроническими заболеваниями или тех, кто живет в районах с недостаточным уровнем обслуживания.
Эта возможность подчеркивает растущее взаимодействие искусственного интеллекта, телемедицины и доставки лекарств, прокладывая путь к более персонализированным и гибким решениям в области здравоохранения.
- Сотрудничество и партнерство с фармацевтическими компаниями
Растущее внимание фармацевтических компаний к биопрепаратам, биоаналогам и прецизионной медицине открывает перед компаниями, занимающимися системами доставки лекарств на базе ИИ, значительные возможности для формирования сотрудничества и партнерства. Эти передовые методы лечения часто требуют специализированных и узконаправленных механизмов доставки, которые можно оптимизировать с помощью решений на базе ИИ. Благодаря партнерству с фирмами, занимающимися технологиями ИИ, фармацевтические компании могут использовать ИИ для повышения точности доставки лекарств, улучшения результатов лечения пациентов и снижения осложнений, связанных с лечением. Например, ИИ может помочь в разработке профилей высвобождения лекарств, соответствующих фармакокинетике биологических препаратов, обеспечивая максимальную терапевтическую пользу. Кроме того, системы на базе ИИ могут обеспечить персонализированные планы лечения на основе данных о пациенте, повышая эффективность прецизионной медицины. Такое сотрудничество может ускорить разработку и коммерциализацию инновационных решений по доставке лекарств, что приведет к более эффективным и доступным методам лечения. Эта возможность подчеркивает потенциал ИИ для преобразования будущего доставки лекарств в фармацевтической промышленности.
Ограничения/Проблемы
- Высокие затраты на разработку и внедрение
Высокие затраты на разработку и внедрение являются существенным сдерживающим фактором для глобального рынка систем доставки лекарств на основе ИИ. Интеграция искусственного интеллекта с передовыми технологиями доставки лекарств требует значительных инвестиций в исследования и разработки, передовой инфраструктуры и квалифицированных специалистов. Этот процесс может быть дорогостоящим, особенно при разработке сложных алгоритмов ИИ и точных устройств доставки лекарств. Кроме того, производство систем на основе ИИ часто включает в себя сложные компоненты, такие как датчики, интеллектуальные материалы и передовое программное обеспечение, что способствует высокой цене. Эти повышенные затраты могут затруднить для небольших поставщиков медицинских услуг или организаций в условиях ограниченных ресурсов внедрение решений по доставке лекарств на основе ИИ. В результате доступность и широкое внедрение этих технологий могут быть ограничены, особенно в развивающихся регионах, где бюджеты здравоохранения ограничены. Этот финансовый барьер может замедлить рост рынка, ограничив потенциальное влияние систем доставки лекарств на основе ИИ на мировое здравоохранение.
- Вопросы нормативного регулирования и соответствия
Проблемы регулирования и соответствия представляют собой существенное препятствие для глобального рынка систем доставки лекарств на базе ИИ. Эти системы объединяют передовые технологии ИИ с медицинскими устройствами, требуя одобрения регулирующих органов, таких как FDA (США), EMA (Европа) и других национальных органов здравоохранения. Процесс получения одобрения регулирующих органов может быть длительным, дорогостоящим и неопределенным, поскольку органы здравоохранения должны гарантировать, что системы на базе ИИ являются как безопасными, так и эффективными. Кроме того, быстрые темпы инноваций в технологиях ИИ могут затруднить поспевание существующих нормативных баз. Развивающийся характер ИИ вызывает опасения относительно точности, прозрачности и подотчетности автоматизированного принятия решений в системах доставки лекарств. Эта нормативная неопределенность может задерживать запуск продуктов, увеличивать затраты на разработку и отпугивать инвестиции заинтересованных сторон. В результате, управление сложными нормативными процессами остается серьезной проблемой для компаний, желающих вывести на рынок системы доставки лекарств на базе ИИ, что потенциально замедляет внедрение и инновации в секторе.
Масштаб рынка систем доставки лекарств на базе ИИ
Рынок сегментирован на основе типа препарата, технологии, компонента, применения, пути введения и конечного пользователя. Рост среди этих сегментов поможет вам проанализировать сегменты с незначительным ростом в отраслях и предоставить пользователям ценный обзор рынка и рыночные идеи, которые помогут им принимать стратегические решения для определения основных рыночных приложений.
Тип препарата
- Препараты с малыми молекулами
- Биологические препараты
- Препараты для генной терапии
- Белковые препараты
- Другие
Технологии
- Машинное обучение (МО)
- Глубокое обучение (ГО)
- Обработка естественного языка (НЛП)
- Нейронные сети
- Обучение с подкреплением
Компонент
- Аппаратное обеспечение
- Программное обеспечение
- Услуги
Приложение
- Лечение рака
- Лечение диабета
- Сердечно-сосудистые заболевания
- Неврологические расстройства
- Управление болью
- Респираторные заболевания
- Другие
Путь введения
- Оральный
- Инъекционный
- Трансдермальный
- Вдыхание
- Окулярный
- Другие
Конечный пользователь
- Больницы
- Научно-исследовательские институты
- Фармацевтические компании
- Биотехнологические компании
- Клиники
- Другие
Региональный анализ рынка систем доставки лекарств на базе искусственного интеллекта
Проводится анализ рынка и предоставляются сведения о его размерах и тенденциях по странам, типам лекарственных средств, технологиям, компонентам, сферам применения, способам введения и конечным пользователям, как указано выше.
Страны, охваченные рынком: США, Канада, Мексика, Германия, Франция, Великобритания, Нидерланды, Швейцария, Бельгия, Россия, Италия, Испания, Турция, остальные страны Европы, Китай, Япония, Индия, Южная Корея, Сингапур, Малайзия, Австралия, Таиланд, Индонезия, Филиппины, остальные страны Азиатско-Тихоокеанского региона, Саудовская Аравия, ОАЭ, Южная Африка, Египет, Израиль, остальные страны Ближнего Востока и Африки, Бразилия, Аргентина и остальные страны Южной Америки.
Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке благодаря своей хорошо налаженной инфраструктуре здравоохранения, передовым технологическим возможностям и значительным инвестициям в ИИ и инновации в здравоохранении. Кроме того, присутствие ключевых игроков на рынке, а также благоприятная нормативно-правовая среда и растущий спрос на персонализированную медицину поддерживают лидерство региона на этом рынке.
Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет самым быстрорастущим из-за быстрого расширения инфраструктуры здравоохранения и растущего внедрения передовых технологий в таких странах, как Китай и Индия. Кроме того, растущая распространенность хронических заболеваний и растущий спрос на персонализированные и экономически эффективные решения для лечения способствуют сильному потенциалу роста рынка в регионе.
Раздел отчета по странам также содержит отдельные факторы, влияющие на рынок, и изменения в регулировании на внутреннем рынке, которые влияют на текущие и будущие тенденции рынка. Такие данные, как анализ цепочки создания стоимости вверх и вниз по течению, технические тенденции и анализ пяти сил Портера, тематические исследования, являются некоторыми из указателей, используемых для прогнозирования рыночного сценария для отдельных стран. Кроме того, при предоставлении прогнозного анализа данных по странам учитываются наличие и доступность глобальных брендов и их проблемы, связанные с большой или малой конкуренцией со стороны местных и внутренних брендов, влияние внутренних тарифов и торговых путей.
Доля рынка систем доставки лекарств на базе ИИ
Конкурентная среда рынка содержит сведения о конкурентах. Включены сведения о компании, ее финансах, полученном доходе, рыночном потенциале, инвестициях в исследования и разработки, новых рыночных инициативах, глобальном присутствии, производственных площадках и объектах, производственных мощностях, сильных и слабых сторонах компании, запуске продукта, широте и широте продукта, доминировании приложений. Приведенные выше данные касаются только фокуса компаний на рынке.
Лидерами рынка систем доставки лекарств на базе искусственного интеллекта являются:
- БД (США)
- Medtronic (Ирландия)
- Корпорация Insulet (США)
- Novartis International AG (Швейцария)
- Johnson & Johnson Services, Inc. (США)
- F. Hoffmann-La Roche Ltd (Швейцария)
- Pfizer Inc. (США)
- AbbVie Inc. (США)
- Zynerba Pharmaceuticals, Inc. (США)
- Hikma Pharmaceuticals PLC (Великобритания)
- Elanco Animal Health (США)
- Корпорация Cerus (США)
- Siemens Healthineers (Германия)
- Корпорация Stryker (США)
- Dexcom, Inc. (США)
- Huma Therapeutics (Великобритания)
- Veeva Systems Inc. (США)
- Intralytix, Inc. (США)
- Viatris Inc. (США)
Последние разработки на мировом рынке систем доставки лекарств на базе искусственного интеллекта
- In November 2024, Recursion and Exscientia completed their business combination, with Exscientia now a wholly owned subsidiary of Recursion, forming a vertically-integrated AI-powered drug discovery platform. Exscientia's ADSs will be delisted from Nasdaq. This merger will enhance the companies' ability to streamline and accelerate drug discovery through advanced technology and integrated capabilities.
- In September 2024, Gilead Sciences and Genesis Therapeutics formed a strategic collaboration to discover and develop novel small molecule therapies using the GEMS AI platform. The partnership will focus on generating and optimizing molecules for multiple targets. This collaboration will enhance the companies' ability to accelerate drug discovery and improve the efficiency of developing new therapies
- In September 2024, Insilico Medicine partnered with Inimmune to utilize its proprietary AI technology, Chemistry42, aiming to accelerate the discovery and development of next-generation immunotherapeutics. This collaboration will enhance Insilico's capabilities in designing and optimizing novel immunotherapies, potentially leading to more effective treatments for various diseases
- In July 2024, Exscientia plc expanded its collaboration with Amazon Web Services (AWS) to utilize AWS's artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) services, enhancing its end-to-end drug discovery and automation platform. This integration will enable Exscientia to accelerate the design, synthesis, and testing of drug candidates, thereby reducing development timelines and costs
- In May 2024, Sanofi, Formation Bio, and OpenAI are partnering to create AI-powered software that will streamline drug development and accelerate the delivery of new medicines. By combining data, software, and tailored models, the collaboration aims to improve efficiency across the entire drug development process. This partnership will help the companies enhance their drug discovery capabilities, reducing time-to-market for new treatments
SKU-
Get online access to the report on the World's First Market Intelligence Cloud
- Интерактивная панель анализа данных
- Панель анализа компании для возможностей с высоким потенциалом роста
- Доступ аналитика-исследователя для настройки и запросов
- Анализ конкурентов с помощью интерактивной панели
- Последние новости, обновления и анализ тенденций
- Используйте возможности сравнительного анализа для комплексного отслеживания конкурентов
Методология исследования
Сбор данных и анализ базового года выполняются с использованием модулей сбора данных с большими размерами выборки. Этап включает получение рыночной информации или связанных данных из различных источников и стратегий. Он включает изучение и планирование всех данных, полученных из прошлого заранее. Он также охватывает изучение несоответствий информации, наблюдаемых в различных источниках информации. Рыночные данные анализируются и оцениваются с использованием статистических и последовательных моделей рынка. Кроме того, анализ доли рынка и анализ ключевых тенденций являются основными факторами успеха в отчете о рынке. Чтобы узнать больше, пожалуйста, запросите звонок аналитика или оставьте свой запрос.
Ключевой методологией исследования, используемой исследовательской группой DBMR, является триангуляция данных, которая включает в себя интеллектуальный анализ данных, анализ влияния переменных данных на рынок и первичную (отраслевую экспертную) проверку. Модели данных включают сетку позиционирования поставщиков, анализ временной линии рынка, обзор рынка и руководство, сетку позиционирования компании, патентный анализ, анализ цен, анализ доли рынка компании, стандарты измерения, глобальный и региональный анализ и анализ доли поставщика. Чтобы узнать больше о методологии исследования, отправьте запрос, чтобы поговорить с нашими отраслевыми экспертами.
Доступна настройка
Data Bridge Market Research является лидером в области передовых формативных исследований. Мы гордимся тем, что предоставляем нашим существующим и новым клиентам данные и анализ, которые соответствуют и подходят их целям. Отчет можно настроить, включив в него анализ ценовых тенденций целевых брендов, понимание рынка для дополнительных стран (запросите список стран), данные о результатах клинических испытаний, обзор литературы, обновленный анализ рынка и продуктовой базы. Анализ рынка целевых конкурентов можно проанализировать от анализа на основе технологий до стратегий портфеля рынка. Мы можем добавить столько конкурентов, о которых вам нужны данные в нужном вам формате и стиле данных. Наша команда аналитиков также может предоставить вам данные в сырых файлах Excel, сводных таблицах (книга фактов) или помочь вам в создании презентаций из наборов данных, доступных в отчете.
