ライフサイエンスにおける AI 市場規模

ライフサイエンスにおけるAI市場分析

ライフサイエンスにおけるAI市場規模は、2024年に28億8,000万米ドルと推定され、2029年までに88億8,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に25.23%のCAGRで成長します

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の発生は、健康およびライフサイエンス業界に深刻かつ永続的な影響を与えています。この流行により、ライフサイエンス関連企業はサプライチェーンや臨床開発の中断、以前では考えられなかった財務上の課題に適応する必要が生じました。短期的には、医療機関は危機に対応するためにイノベーションを加速するでしょう。これらの投資により、新型コロナウイルス感染症後の医療機関はケアの提供と資金調達を再考できるようになり、ライフサイエンス業界での AI 導入の成長が促進されるでしょう

• さらに、業界はコスト圧力の増大、生産性へのニーズの高まり、そして新しく革新的な市場プレーヤーによって引き起こされる混乱によって、変革を目の当たりにしています。人工知能 (AI) の新興分野、特に対象システム固有の小規模データセットの分析は、医薬品開発や個別化医療を改善するために利用できます。
• Science Translational Medicine に掲載された研究によると、AI プラットフォームである Quadratic Phenotypic Optimization Platform (QPOP) は、ボルテゾミブ耐性多発性骨髄腫における併用療法を大幅に改善できます。これは、個々の多発性骨髄腫患者に最適な薬剤の組み合わせを特定するために使用されます。
• さらに、がんなどの複雑な病気では、治療に大きな効果をもたらすために効果的な薬剤の組み合わせが必要になることがよくあります。これらの併用療法における薬剤が分子標的にますます特異的になるにつれて、効果的な薬剤の組み合わせを設計し、適切な患者に適切な薬剤の組み合わせを選択することがより困難になっています。平均開発費が高く（新たに承認された治療法で約20億米ドル）、臨床試験での薬の成功率が低く（12%未満）、医療費削減による投資収益率（ROI）が低く、希少疾患に重点を置いているため、創薬はますます非効率になっています。
• 臨床試験研究は広範な進歩を遂げており、AI の助けを借りてさまざまな方法で削減できます。 1 つは、広範囲のデータに対して高度な予測分析を使用して、対象集団に対する臨床試験の候補者を迅速に特定することです。さらに、機械学習アプリケーションは、理想的なサンプル サイズの計算、患者の募集の促進、データ エラーを最小限に抑えるための医療記録の使用などのタスクを容易にすることで、臨床試験をより効率的に行うことができます。
• 人工知能 (AI) は、ライフ サイエンス業界にとって最も有望で変革をもたらす可能性のある機会の 1 つを提供します。 AI は今後数年間で主要な投資対象となり、無数の組織がその可能性を活用したいと考えています。出願件数は今後も増加すると予想されており、投資家は早期にAI業界に参入すると予想される。