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

Каков размер рынка лекарственных препаратов с искусственным интеллектом и темпы роста

• Согласно анализу Data Bridge Market Research, рынок лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта был оценен как782,60 млн долларов США в 2025 годуи, по прогнозам, достигнет4 431,11 млн долларов США к 2033 годуРастущий в aCAGR 24,20% с 2026 по 2033 год.
• Рынок переживает последовательный рост, обусловленный растущим внедрением искусственного интеллекта и машинного обучения в фармацевтических исследованиях и разработках, растущим спросом на более быструю и эффективную разработку лекарств, растущей сложностью разработки лекарств и необходимостью оптимизации эффективности лекарств, безопасности, стабильности, растворимости и биодоступности.
• Увеличение инвестиций в фармацевтические исследования, основанные на искусственном интеллекте, в сочетании с растущим внедрением прогнозного моделирования и подходов к формулированию, основанных на данных, вынуждает фармацевтические компании, биотехнологические фирмы и контрактные исследовательские организации интегрировать ИИ в рабочие процессы разработки. Технологии на основе ИИ позволяют быстро анализировать большие наборы данных, оптимизировать формулировку, прогнозировать свойства лекарств и более эффективно разрабатывать сложные и персонализированные методы лечения.

Размер рынка и прогноз

• Глобальная рыночная стоимость (2025) 782,60 млн. долларов США
• Ожидаемая рыночная стоимость (2033): $4 431,11 миллион
• Прогноз CAGR (2026–2033): 24,20%
• Ведущий регион в 2025 году: Северная Америка
• Самый быстрорастущий регион: Азиатско-Тихоокеанский регион

Каковы основные выводы рынка лекарственных препаратов на основе ИИ

• Северная Америка доминировала на рынке лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта с самой большой долей дохода в 44,24% в 2025 году, поддерживаемой сильной фармацевтической и биотехнологической экосистемой, значительными инвестициями в ИИ и передовой инфраструктурой разработки лекарств.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет самым быстрорастущим регионом с CAGR 28,31% с 2026 по 2033 год, чему способствует цифровизация фармацевтических препаратов, расширение возможностей CRO и увеличение внедрения ИИ в Китае, Индии, Южной Корее и Японии.
• Сегмент малых молекул возглавил рынок с долей 40,14% в 2025 году, что обусловлено их широким использованием в разработке фармацевтических препаратов и установленной доступностью данных о составах.
• Биологические препараты являются наиболее быстро растущим типом лекарств, по прогнозам, регистрируют CAGR 27,26%, что отражает всплеск сложности разработки биологических рецептур.
• Сегмент программных платформ доминировал в категории компонентов с долей дохода 51% в 2025 году, чему способствовал растущий спрос на инструменты с поддержкой ИИ для прогнозирования, оптимизации и анализа данных.
• Машинное обучение и глубокое обучение составили 40,26% доли рынка в 2025 году, что было предпочтительнее благодаря широкому применению в прогнозировании и оптимизации формулировок.
• Сегмент прогнозирования эксципиентной совместимости является самой быстрорастущей категорией приложений с CAGR 26,03%, что обусловлено растущей потребностью в эффективном выявлении подходящих эксципиентов во время разработки формул.

Сфера охвата и сегментация рынка лекарственных средств на основе ИИ

Какова ключевая тенденция на рынке лекарственных препаратов с искусственным интеллектом

• Фармацевтические компании все чаще внедряют разработку рецептур на основе искусственного интеллекта, чтобы уменьшить эксперименты с пробами и ошибками, ускорить скрининг рецептур и определить оптимальные комбинации активных ингредиентов, наполнителей и параметров процесса для повышения производительности лекарственного продукта.
• Например, в феврале 2025 года Journal of Controlled Release опубликовал исследование по FormulationDT, платформе искусственного интеллекта, которая использует данные по утвержденным лекарственным препаратам для принятия 12 решений по стратегии разработки для пероральных и инъекционных продуктов, достигая среднего показателя ROC-AUC выше 90%.
• Генеративный ИИ все чаще интегрируется с разработкой формул для цифрового создания и оценки структур лекарственных продуктов, что позволяет исследователям оптимизировать критические атрибуты качества перед проведением обширных физических лабораторных экспериментов.
• Платформы для разработки на основе ИИ все чаще включают в себя прогностические модели, автоматизированные эксперименты и аналитику данных для улучшения оптимизации состава при одновременном снижении требований к экспериментальным материалам и сроков разработки в рамках фармацевтических исследовательских процессов.
• Например, в сентябре 2025 года Therapeutic Innovation & Regulatory Science опубликовала исследование по использованию ИИ в разработке жидкой лекарственной формы, подчеркнув оптимизацию выбора растворителей на основе ИИ, совместимость с лекарственными средствами, кристалличность, образование соли, проницаемость и стабильность для улучшения разработки рецептуры и консистенции производства.
• По мере того, как фармацевтические разработчики все чаще объединяют ИИ с автоматизированными экспериментами и цифровыми инструментами формулировки, ожидается, что внедрение интеллектуальных разработок рецептур ускорится, усиливая ИИ как важный компонент фармацевтических исследований и разработок следующего поколения.

Каковы основные движущие силы рынка лекарственных препаратов на основе ИИ

• Растущая сложность биопрепаратов, передовых систем доставки лекарств и высококонцентрационных составов увеличивает спрос на технологии ИИ, способные прогнозировать поведение рецептуры, выявлять подходящие эксципиенты и более эффективно оптимизировать параметры рецептуры.
• Например, в октябре 2025 года журнал Computational and Structural Biotechnology Journal опубликовал исследование Excipient Prediction Software (ExPreSo), системы машинного обучения, обученной на 335 одобренных регуляторами пептидных и белковых лекарственных препаратах для прогнозирования подходящих эксципиентов, демонстрируя, как ИИ может сократить время, стоимость и риск, связанные с скринингом биофармацевтических рецептур.
• Фармацевтические компании все чаще используют ИИ для анализа наборов данных о рецептурах и прогнозирования совместимости, растворимости, стабильности, растворения и других критических атрибутов, которые традиционно требуют обширных лабораторных экспериментов и повторных испытаний рецептуры.
• Например, в июле 2025 года журнал AAPS опубликовал исследование, демонстрирующее, что машинное обучение может предсказать профили высвобождения лекарств и кинетические параметры из композиций для рецептур таблеток, обращаясь к традиционно трудоемкому и трудоемкому процессу оптимизации рецептуры.
• Благодаря тому, что фармацевтические исследования и разработки все больше подчеркивают более быстрое развитие, более низкое потребление материалов и принятие решений на основе данных, технологии разработки на основе ИИ становятся все более важными для оптимизации разработки рецептур и поддержки более эффективных рабочих процессов разработки лекарственных препаратов.

Какие факторы препятствуют росту рынка лекарственных препаратов на основе ИИ

• Системы разработки на основе искусственного интеллекта требуют больших, надежных, стандартизированных и репрезентативных наборов данных, в то время как данные о фармацевтических препаратах могут быть фрагментированными, неоднородными, запатентованными и трудными для интеграции в различных средах разработки.
• Например, в мае 2025 года AAPS Open опубликовала отзывы о нормативных соображениях FDA в отношении ИИ в производстве лекарств, выявив проблемы, связанные с управлением данными, управлением, сторонними данными ИИ, разработкой и валидацией моделей, управлением жизненным циклом и интеграцией ИИ в фармацевтические системы качества.
• Эти ограничения данных могут снизить надежность и обобщаемость модели, особенно когда системы ИИ обучаются с использованием небольших наборов данных или экспериментов с формулировкой, которые не адекватно представляют различные API, вспомогательные компоненты, условия производства и лекарственные формы.
• Например, в августе 2024 года Advanced Healthcare Materials опубликовала статью, в которой подчеркивается, что разработка рецептур на основе искусственного интеллекта сталкивается с проблемами из-за ограниченного доступа к большим высококачественным фармацевтическим наборам данных, несогласованной отчетности о данных, запатентованных данных и отсутствия прозрачности моделей «черного ящика», что может препятствовать воспроизводимости, валидации и уверенности в регулировании.
• Зависимость от высококачественных наборов данных, объяснимых моделей, специализированного опыта и нормативно-совместимых рамок валидации по-прежнему ограничивает более широкое внедрение ИИ, требуя от фармацевтических организаций тщательной интеграции ИИ с устоявшимися методами проектирования и разработки рецептур.

Как сегментируется рынок лекарственных препаратов на основе ИИ

Рынок препаратов на основе ИИ сегментирован на основе типа препарата, компонента, технологии и применения.

• Тип препарата

На основе типа лекарственного средства рынок лекарственных препаратов на основе ИИ сегментирован на небольшие молекулы, биологические препараты, препараты на основе нуклеиновых кислот, полезные нагрузки клеточной и генной терапии и вакцины. Сегмент малых молекул доминировал на рынке с долей 40,14% в 2025 году, благодаря их широкому использованию в разработке фармацевтических препаратов и установленной доступности данных о рецептурах. Платформы для рецептур на основе ИИ все чаще используются для оптимизации растворимости, стабильности, растворения и взаимодействий лекарственных средств с малыми молекулами. Эти технологии могут оценивать большое количество переменных формулировок и определять подходящие комбинации более эффективно, чем обычные подходы проб и ошибок. Фармацевтические компании также интегрируют машинное обучение в разработку рецептур для улучшения экспериментальной расстановки приоритетов и снижения сложности разработки. Созданная производственная инфраструктура для маломолекулярных лекарственных средств также способствует внедрению цифровых технологий рецептуры.

Сегмент биопрепаратов, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне CAGR 27,26% в течение прогнозируемого периода, что обусловлено возрастающей сложностью разработки биопрепаратов. Технологии ИИ могут помочь предсказать стабильность белка, агрегацию, эксципиентную совместимость и другие критические характеристики состава. Эти возможности особенно ценны для биологических препаратов, поскольку их чувствительность к условиям формулирования может создать значительные проблемы для развития. Растущее развитие терапевтических белков, антител и других сложных биологических продуктов расширяет потребность в передовых вычислительных средствах разработки. ИИ также может помочь исследователям выявить переменные формулировки и определить приоритеты перспективных кандидатов до лабораторной проверки. Растущие инвестиции в разработку биологических препаратов и фармацевтические исследования, основанные на данных, еще больше способствуют внедрению.

• Компонент

На основе компонента рынок лекарственных препаратов на основе ИИ сегментирован на программные платформы, услуги, оборудование и инфраструктуру. Сегмент программных платформ доминировал на рынке с долей 51% в 2025 году, чему способствовал растущий спрос на инструменты с поддержкой ИИ для прогнозирования, оптимизации и анализа данных. Эти платформы позволяют фармацевтическим исследователям обрабатывать наборы данных формул и генерировать рекомендации, основанные на данных. Они могут включать машинное обучение, предиктивное моделирование и другие аналитические возможности в рабочие процессы разработки. Программные решения также могут быть интегрированы с существующими исследовательскими и лабораторными средами, что способствует более широкому внедрению в организации. Фармацевтические и биотехнологические компании все чаще используют цифровые платформы для повышения эффективности разработки лекарственных препаратов.

Сегмент услуг, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне CAGR в 24% в течение прогнозируемого периода, что обусловлено растущим спросом на специализированные знания в области искусственного интеллекта в разработке фармацевтических препаратов. Поставщики услуг могут поддерживать организации с разработкой моделей ИИ, анализом данных формулирования, внедрением платформы и интеграцией рабочих процессов. Такой подход позволяет компаниям получить доступ к специализированным возможностям без развития всей инфраструктуры ИИ внутри компании. CRO и другие поставщики фармацевтических услуг также включают вычислительные технологии в свои предложения по разработке. Растущий аутсорсинг фармацевтических исследований и разработок создает дополнительный спрос на услуги по разработке препаратов с поддержкой ИИ. Услуги также могут помочь организациям решить проблемы подготовки данных, проверки моделей и интеграции во время внедрения.

• По технологии

На основе технологии рынок лекарственных препаратов на основе ИИ сегментирован на машинное обучение и глубокое обучение, прогностическое моделирование и моделирование, генеративный ИИ и нейронные сети, гибридные подходы ИИ и обработку естественного языка (NLP). Сегмент машинного обучения и глубокого обучения доминировал на рынке с долей 40,26% в 2025 году, чему способствовало его широкое применение в прогнозировании и оптимизации формулировок. Эти технологии позволяют выявить сложные взаимосвязи между переменными состава и характеристиками лекарственной эффективности. Модели машинного обучения могут анализировать исторические экспериментальные данные для поддержки прогнозирования стабильности, совместимости, растворения и других свойств состава. Глубокое обучение может также обрабатывать сложные и многомерные наборы данных, генерируемые в ходе фармацевтических исследований. Их способность учиться на существующих данных формулирования делает их ценными для уменьшения повторяющихся экспериментов.

Сегмент прогнозного моделирования и моделирования, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне CAGR 25,74% в течение прогнозируемого периода, что обусловлено растущей потребностью в оценке результатов формулирования до обширных лабораторных экспериментов. Предсказательные модели могут помочь исследователям оценить составные переменные и определить потенциально подходящие комбинации на ранней стадии. Подходы к моделированию могут также поддерживать виртуальную оценку взаимодействий между лекарственными средствами и их ожидаемой эффективности. Эти возможности могут уменьшить количество экспериментальных итераций, необходимых во время разработки. Фармацевтические организации все чаще объединяют вычислительные прогнозы с лабораторной валидацией для улучшения рабочих процессов в рецептуре. Технология особенно полезна для сложных программ разработки, включающих в себя множество параметров формулировки.

• С помощью приложения

На основе применения рынок лекарственных препаратов на основе ИИ сегментирован на разработку и оптимизацию рецептур, прогнозирование эксципиентной совместимости, прогнозирование стабильности и срока хранения, оптимизацию скрининга с высокой пропускной способностью, персонализированные и точные лекарственные составы и усовершенствованные терапевтические составы. Сегмент разработки и оптимизации формул доминировал на рынке с долей 41,16% в 2025 году, благодаря растущему применению ИИ в выявлении и оптимизации переменных формул. Платформы ИИ могут анализировать отношения между активными фармацевтическими ингредиентами, наполнителями, условиями обработки и производительностью рецептуры. Эти возможности позволяют исследователям более эффективно оценивать различные варианты формулировки. Оптимизация на основе ИИ также может помочь уменьшить зависимость от обширных экспериментов с пробами и ошибками на ранних стадиях разработки. Фармацевтические организации все чаще используют вычислительные подходы для улучшения процесса принятия решений в отношении формулировок и определения приоритетов в экспериментах.

Прогнозируется, что сегмент прогнозирования эксципиентной совместимости будет регистрировать самый быстрый рост на уровне CAGR 26,03% в течение прогнозируемого периода, что обусловлено растущей потребностью в эффективном выявлении подходящих эксципиентов во время разработки формул. Модели ИИ могут анализировать взаимодействия между активными фармацевтическими ингредиентами и вспомогательными веществами для прогнозирования потенциальных проблем совместимости. Это может помочь исследователям определить приоритетность перспективных комбинаций наполнителей перед проведением обширных лабораторных испытаний. Этот подход особенно ценен для сложных составов, где несколько эксципиентов могут влиять на стабильность, растворимость, высвобождение и другие характеристики. Растущий спрос на более быстрый скрининг рецептур побуждает фармацевтические компании внедрять технологии прогностической совместимости. Интеграция баз данных формулировок с машинным обучением может еще больше повысить скорость и согласованность оценки совместимости.

В каком регионе находится самая большая доля рынка лекарственных препаратов на основе ИИ

• Северная Америка доминировала на рынке лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта с самой большой долей дохода в 44,24% в 2025 году, поддерживаемой сильной фармацевтической и биотехнологической экосистемой, значительными инвестициями в ИИ и передовой инфраструктурой разработки лекарств.
• Регион также выигрывает от значительных инвестиций в разработку лекарств на основе искусственного интеллекта, растущего использования вычислительных платформ и расширения сотрудничества между поставщиками технологий и фармацевтическими организациями. Растущий спрос на более быструю разработку рецептур, персонализированную медицину и фармацевтические исследования, основанные на данных, продолжает укреплять лидирующие позиции Северной Америки на мировом рынке.

Американский AI-Powered Drug Formulation Market Insight

Рынок лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта в США демонстрирует сильный рост благодаря растущим инвестициям в фармацевтические исследования и разработки с использованием искусственного интеллекта, передовые технологии рецептур и цифровые платформы разработки лекарств. Зрелая фармацевтическая и биотехнологическая экосистема страны, наряду с растущим внедрением машинного обучения, предиктивного моделирования и генеративного ИИ, стимулирует спрос на разработку рецептур, оптимизацию и разработку лекарств. Кроме того, растущий акцент на ускорении сроков разработки лекарств, повышении точности рецептуры и снижении экспериментальных требований поддерживает внедрение технологий рецептуры на основе ИИ в фармацевтических компаниях, биотехнологических фирмах и исследовательских организациях.

Asia-Pacific AI-Powered Drug Formulation Market Insight

Ожидается, что рынок лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет быстро расти благодаря расширению фармацевтического производства, увеличению инвестиций в искусственный интеллект и растущему внедрению цифровых технологий разработки лекарств в таких странах, как Китай, Индия и Япония. Растущая деятельность в области фармацевтических исследований и разработок, растущий спрос на передовые рецептурные решения и развитие биотехнологических возможностей способствуют расширению регионального рынка. Кроме того, растущее присутствие фармацевтических производителей, научно-исследовательских институтов и организаций по разработке контрактов ускоряет внедрение платформ разработки на основе искусственного интеллекта в регионе.

Японский рынок искусственного интеллекта для разработки лекарств

Японский рынок лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта демонстрирует устойчивый рост благодаря растущим инвестициям в фармацевтические исследования с использованием искусственного интеллекта, передовые технологии разработки лекарств и оптимизацию рецептур. Фармацевтические компании, биотехнологические организации и исследовательские институты все чаще используют инструменты на основе ИИ для разработки рецептур, прогнозирования стабильности, оценки совместимости и разработки лекарств. Более того, растущая интеграция машинного обучения и прогнозной аналитики с фармацевтическими исследованиями, наряду с акцентом Японии на передовые инновации в области здравоохранения, еще больше способствует росту рынка.

Китайский рынок искусственного интеллекта для разработки лекарств

Китайский рынок лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта быстро растет, что обусловлено увеличением фармацевтической научно-исследовательской деятельности, расширением возможностей биотехнологий и растущим вниманием правительства и промышленности к внедрению искусственного интеллекта. Растущее использование машинного обучения, предиктивного моделирования и генеративного ИИ в фармацевтических исследованиях значительно повышает спрос на передовые рецептурные решения. Кроме того, растущие инвестиции в инновационные разработки лекарств, растущее внедрение цифровых технологий и расширение отечественных фармацевтических и биотехнологических компаний укрепляют позиции Китая как основного растущего рынка технологий разработки лекарств на основе искусственного интеллекта.

Великобритания AI-Powered Drug Formulation Market

Британский рынок лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта переживает устойчивый рост, поддерживаемый растущим внедрением искусственного интеллекта в фармацевтические исследования, разработку биотехнологий и передовые применения рецептур. Увеличение инвестиций в инфраструктуру обнаружения и разработки лекарств с поддержкой ИИ и растущий спрос на оптимизацию формулировок на основе данных способствуют росту рынка. Кроме того, интеграция машинного обучения, предиктивной аналитики и генеративных технологий искусственного интеллекта повышает эффективность разработки формул и поддерживает позицию Великобритании как важного инновационного центра в фармацевтической промышленности, основанной на искусственном интеллекте.

Германия AI-Powered Drug Formulation Market Insight

Рынок лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта в Германии неуклонно расширяется благодаря сильной фармацевтической производственной базе страны, передовым исследовательским возможностям и растущему внедрению технологий искусственного интеллекта. Фармацевтические компании, биотехнологические организации и исследовательские институты все чаще используют платформы на основе ИИ для разработки рецептур, оптимизации, оценки стабильности и разработки лекарств. Постоянные достижения в области машинного обучения, прогностического моделирования и цифровых фармацевтических технологий, наряду с сильным акцентом на исследовательские инновации и передовые решения в области здравоохранения, способствуют дальнейшему росту рынка в Германии.

Какие компании являются ведущими на рынке разработки лекарств на основе ИИ

Индустрия разработки лекарственных препаратов на основе ИИ в основном возглавляется хорошо зарекомендовавшими себя компаниями, в том числе:

• BASF SE(Германия)
• Colorcon, Inc.(США)
• Persist AI, Inc.(США)
• Schrödinger, Inc.(США)
• рекурсия(США)
• Insilico Medicine (США)
• Certara, Inc. (США)
• Dassault Systèmes SE (Франция)
• Thermo Fisher Scientific Inc. (США)
• Sartorius AG (Германия)
• Lonza Ltd (Швейцария)
• Evonik Industries AG (Германия)
• Merck KGaA (Германия)
• International Flavors & Fragrances Inc. (США)
• Roquette Frères (Франция)
• Lubrizol Corporation (США)
• Ashland (США)
• Croda International Plc (Великобритания)
• GEA Group Aktiengesellschaft (Германия)
• Syntegon Technology GmbH (Германия)

Каковы последние события на рынке лекарственных препаратов с искусственным интеллектом

• В мае 2025 года Persist AI запустила свою платформу Cloud Lab, роботизированную платформу разработки формул, предназначенную для прогнозирования рецептов формул и производительности, а затем автоматического создания и тестирования формул. Платформа поддерживает разработку инъекционных препаратов длительного действия, таблеток, капсул, актуальных составов и инъекционных составов, сочетая модели ИИ с роботизированными лабораторными системами для ускорения разработки фармацевтических рецептур.
• В мае 2024 года Sanofi, Formation Bio и OpenAI объявили о сотрудничестве в разработке программного обеспечения для разработки лекарств на основе ИИ. Инициатива объединяет запатентованные фармацевтические данные, модели ИИ и разработку программного обеспечения для создания индивидуальных инструментов на протяжении всего жизненного цикла разработки лекарств. Несмотря на то, что он шире, чем просто формулировка, он имеет непосредственное отношение к фармацевтической экосистеме разработки с поддержкой ИИ, поддерживающей формулировку и другие виды деятельности по разработке.
• В ноябре 2023 года исследователи представили FormulationAI, веб-платформу ИИ для разработки лекарственных препаратов. Опубликованная в Briefings in Bioinformatics, разработка обеспечивает основанное на ИИ прогнозирование свойств рецептуры в нескольких системах доставки лекарств и позволяет разрабатывать рецептуру с использованием базовой лекарственной и вспомогательной информации. Платформа стала свободно доступной для фармацевтических исследователей и представляет собой прямое применение моделей ИИ для разработки рецептур.
• В ноябре 2023 года BASF Pharma Solutions и IFF Pharma Solutions объявили об интеграции фармацевтических наполнителей IFF в платформу BASF ZoomLab Virtual Pharma Assistant. ZoomLab - это цифровой инструмент для разработки, который использует запатентованный алгоритм BASF для прогнозирования подходящих эксципиентов для данного активного фармацевтического ингредиента, в то время как сотрудничество расширило базу данных эксципиентов платформы с продуктами IFF.
• В июне 2023 года Colorcon запустила HyperStart C2C, Smart Formulation Hub, предназначенный для поддержки разработки рецептур для твердых пероральных лекарственных форм. Цифровая платформа предоставляет рекомендации по формулировке, вспомогательные варианты, варианты покрытия пленки, выбор цвета, регулирующие идеи и руководство процессом, используя алгоритмы, чтобы помочь разработчикам уменьшить итерации формул и ускорить разработку продукта.

SKU-76850