制药市场中的生成人工智能 - 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，2018 年至 2028 年，按药物类型（小分子、大分子）、应用（临床试验研究、药物发现、研究与开发、其他）、技术（深度学习、自然语言处理、查询方法、上下文感知处理、其他）区域和竞争进行细分

市场概览

2022 年，全球制药行业生成式人工智能市场价值为 19.6 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2028 年的复合年增长率为 27.62%。随着人工智能 (AI) 继续彻底改变制药行业，全球制药行业生成式人工智能市场正在经历一波变革浪潮。生成式人工智能是人工智能的一个子集，它利用先进的算法和模型来生成新的、有价值的内容，在制药领域，它被证明是一个游戏规则的改变者。这个市场的特点是生成式人工智能在药物发现、分子设计和各种制药过程优化中的应用。这个市场的主要驱动力之一是对创新药物开发的迫切需求和加快药物发现过程的紧迫性。生成式人工智能通过预测潜在的候选药物、优化分子结构以及显著减少与传统方法相关的时间和成本，为药物发现带来了前所未有的效率。制药公司越来越认识到生成式人工智能在发现新的治疗目标和加快先导化合物鉴定方面的潜力。该技术能够分析包括生物和化学信息在内的大量数据集，使研究人员能够做出数据驱动的决策，从而提高药物开发的整体成功率。此外，全球制药市场中的生成式人工智能正在见证制药公司和人工智能技术提供商之间的合作和伙伴关系。这些合作旨在利用两个部门的优势，将制药专业知识与先进的人工智能能力相结合，以应对药物发现和开发中的复杂挑战。市场还出现了专门从事药品生成式人工智能应用的初创企业的出现，为行业带来了创新和敏捷性。随着监管机构越来越多地承认生成式人工智能在增强药物开发过程方面的潜力，市场可能会进一步增长。

然而，数据隐私问题、道德考虑以及人工智能生成结果的可解释性等挑战是行业必须解决的问题，以促进广泛采用。随着制药公司寻求在快速发展的环境中保持竞争力，全球制药市场中的生成式人工智能有望大幅扩张。凭借更快的药物发现、降低开发成本和提高临床试验成功率的前景，生成式人工智能正在重塑药物研发的未来。

关键市场驱动因素

加速药物发现和开发

加速药物发现和开发已成为全球制药市场中生成式人工智能显着增长的催化剂。传统的药物发现方法往往是旷日持久且资源密集型的，相当多的潜在候选药物未能通过各个开发阶段。生成式人工智能利用先进算法的强大功能快速分析大量数据集，解决了这一瓶颈。这种加速在药物发现的早期阶段尤为明显，生成式人工智能模型可以预测潜在的候选药物并以惊人的速度和精度优化分子结构。通过高效地浏览广阔的生物和化学数据，生成式人工智能使制药研究人员能够在使用传统方法所需时间的一小部分内识别出有希望的化合物。这种加速不仅加快了整个药物发现过程，而且显著降低了相关成本，使得采用生成式人工智能成为制药公司在快速发展的行业中追求效率和竞争力的诱人选择。

生成式人工智能对加速药物开发的贡献不仅限于初始阶段，还包括整个药物开发生命周期的优化和改进。该技术有助于临床试验的设计，帮助研究人员确定最佳患者群体，完善纳入标准，并提高试验成功的可能性。通过利用生成式 AI 洞察，制药公司可以在每个阶段做出数据驱动的决策，从而减少临床开发所需的时间和资源。这种加速至关重要，特别是在解决紧急医疗需求和快速应对新出现的健康挑战时，及时获得有效的治疗方法至关重要。

此外，生成式 AI 在药物开发中带来的速度和效率与行业对个性化医疗的追求相一致。根据个体患者情况量身定制治疗方案需要对复杂的生物相互作用有细致的了解，而生成式 AI 擅长在庞大的数据集中破译这些错综复杂的关系。这种能力不仅加速了个性化治疗方案的识别，而且还促进了精准医疗的发展，精准医疗可以对治疗方法进行精细调整以匹配每个患者的独特特征。

药物配方和制造工艺的优化

由于生成式 AI 在优化药物配方和制造工艺中发挥着关键作用，全球制药市场正在经历显着增长。传统上，药物配方和制造是复杂的过程，需要仔细的实验和反复改进。生成式人工智能正在改变这一格局，它采用先进的算法来分析药物配方中的复杂相互作用。这项技术可以以前所未有的速度和准确性预测和优化药物配方。通过探索大量变量和参数，生成式人工智能模型可以提出增强药物稳定性、溶解度和生物利用度的配方。这不仅加快了配方过程，还有助于开发更有效、更适合患者的药品。

在制造过程中，生成式人工智能有助于优化生产条件、确保一致性和最大限度地减少变化。该技术能够分析大型数据集，包括有关原材料、制造设备和工艺参数的信息，使其能够确定最佳制造设置。这种优化可以提高药品生产效率、降低成本并提高整体制造质量。生成式人工智能还在解决与扩大规模相关的挑战方面发挥着至关重要的作用，确保实验室规模的成功配方可以无缝转化为更大规模的生产。

此外，生成式人工智能促进了创新药物输送机制的探索，包括纳米技术和个性化药物输送系统。通过根据患者特征和治疗剂的性质深入了解最有效的给药方法，生成式人工智能有助于开发定制的药物输送解决方案。这种个性化方法不仅可以提高患者的依从性和治疗效果，而且符合制药行业日益增长的精准医疗趋势。

生成式人工智能推动的药物配方和制造工艺的优化与制药行业对药物开发效率、成本效益和质量的持续追求相一致。随着对新型和改良药品的需求不断增加，生成性 AI 提供了一种强大的工具来简化和增强配方和制造实践。

药物再利用和联合疗法

药物再利用和联合疗法的探索已成为推动全球制药市场生成性 AI 的关键驱动力。生成性 AI 利用其分析大量数据集和预测潜在治疗用途的能力，在识别现有药物的新应用（即药物再利用）方面发挥着至关重要的作用。这种方法为传统药物开发提供了一种经济高效且省时的替代方案，因为它可以利用有关已批准药物、其靶标和相关生物途径的大量信息。生成式 AI 模型可以发现现有药物的新适应症，促进快速识别可重新利用的候选药物并缩短临床验证所需的时间。

此外，市场正在见证联合疗法的探索激增，即多种药物被战略性地组合以增强疗效或减少副作用。生成式 AI 通过基于生物系统内复杂的相互作用预测协同药物组合来做出贡献。该技术可以分析与药物相互作用、分子途径和患者特定数据相关的大量数据集，从而深入了解可能表现出增强治疗效果的组合。这种方法与个性化医疗的转变相一致，因为生成式 AI 可以根据个体患者的情况定制联合疗法，从而优化治疗结果。

药物再利用和联合疗法的优势是多方面的，而生成式 AI 正处于释放其全部潜力的最前沿。通过确定现有药物的新治疗用途，药物再利用可以减轻与开发全新化合物相关的风险，通常可以加快药物进入市场所需的时间。另一方面，联合疗法解决了单一药物治疗可能无法完全解决的疾病复杂性，为患者护理提供了更全面的方法。生成性人工智能在这些领域的应用提高了药物再利用和联合治疗策略的效率和成功率，使其对寻求创新有效治疗方案的制药公司更具吸引力。

主要市场挑战

数据隐私和安全问题

全球制药市场的生成性人工智能正遭遇数据隐私和安全问题方面的重大障碍。随着制药公司越来越多地利用生成性人工智能技术来加快药物发现和开发过程，所涉及数据的敏感性成为一个关键挑战。该行业处理大量机密信息，包括患者数据、专有分子结构和临床试验结果。这些数据可能被滥用或未经授权访问，这构成了重大威胁，阻碍了生成式人工智能在制药研究中的无缝集成。

在数据隐私方面，主要担忧之一是无意中泄露数据的风险。生成式人工智能模型使用的大量数据集可能包括个人和健康相关信息，这使它们成为网络攻击的诱人目标。未经授权访问此类信息不仅危及患者隐私，还会使制药公司面临法律和监管后果。因此，越来越需要强有力的网络安全措施来保护生成式人工智能应用中使用的敏感数据的完整性和机密性。

此外，遵守数据保护法规，例如欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的《健康保险流通与责任法案》（HIPAA），又增加了一层复杂性。制药行业的生成式人工智能应用必须遵循这些严格的监管框架，以确保敏感数据的收集、处理和存储符合既定准则。要实现并保持对这些法规的遵守，需要全面了解 AI 技术和数据保护法的复杂性。

AI 生成结果的可解释性

生成式 AI，尤其是深度学习模型，通常具有黑箱特性，这意味着算法的内部工作原理很复杂，不易被人类操作员理解。在制药行业，决策会对患者健康、法规遵从性和业务成果产生深远影响，AI 的黑箱特性带来了重大挑战。利益相关者（包括研究人员、临床医生和监管机构）可能难以信任和解释这些算法生成的结果。

制药行业受到严格监管，确保遵守监管标准至关重要。然而，AI 生成结果缺乏可解释性，引发了人们对满足监管要求的担忧。监管机构需要了解 AI 模型如何得出结论，以确保决策符合道德准则和安全标准。无法解释人工智能生成的结果使获得新药和新疗法监管批准的过程变得复杂，阻碍了生成式人工智能在药物研发中的广泛应用。

信任是任何成功技术整合的基石，可解释性挑战直接影响利益相关者对人工智能生成结果的信任。如果研究人员、临床医生和决策者无法理解系统如何得出结论，他们可能会犹豫是否依赖人工智能驱动的见解。这种有限的信任可能会阻碍生成式人工智能在药物研发等关键领域的应用，而透明度和问责制是成功的关键。

主要市场趋势

越来越关注个性化医疗

全球医药市场正在经历一场革命性的转变，这一转变的推动力是人们越来越关注个性化医疗，这一趋势大大推动了生成式人工智能 (Generative AI) 的采用。随着制药行业认识到一刀切治疗的局限性，人们越来越重视根据患者独特的基因构成、健康史和具体特征为其量身定制治疗方案。

生成式人工智能成为这一范式转变的关键推动因素，它提供先进的算法，能够分析庞大而多样的数据集以生成个性化的治疗方案。通过利用生成式人工智能，制药研究人员可以确定与个体患者特定基因和生物标记相符的最佳候选药物。这一趋势不仅可以提高治疗效果，还可以最大限度地减少潜在的副作用，从而实现更有针对性和更有效的治疗干预。

生成式人工智能与个性化医疗的交汇为医疗保健的新时代铺平了道路，在该时代，治疗可以精确定制以满足患者的个性化需求，从而带来前所未有的疗效和患者护理水平。随着对个性化医疗的关注度不断提高，全球制药市场的生成式人工智能有望持续增长，为传统药物开发的挑战提供变革性解决方案，并将自己定位为医疗保健未来的基础。

生成式人工智能在药物再利用中的整合

生成式人工智能 (Generative AI) 在药物再利用中的整合是一种动态趋势，它正在极大地推动全球制药市场的生成式人工智能。药物再利用，即重新定位现有药物用于新的治疗应用，已成为加速开发各种疾病治疗方法的一种重要策略。

生成式人工智能通过利用其分析大量数据集（包括临床试验结果、分子结构和生物途径）的能力，在这一过程中发挥着关键作用。通过利用复杂的算法，生成式人工智能可以识别潜在的药物候选物，从而为传统药物发现方法提供更高效、更具成本效益的替代方案。这一趋势对于满足紧急医疗需求和优化现有医药资源的利用尤为重要。

生成式人工智能能够快速筛选大量数据、预测潜在的药物相互作用并提出新颖的治疗应用，这正在重塑药物开发的格局。这种整合不仅加快了可行候选药物的识别，而且有助于实现药物研发的整体可持续性。随着制药行业认识到重新利用现有药物以应对新出现的健康挑战的价值，生成式人工智能在药物再利用中的整合正在营造创新、高效和资源优化的氛围。这一趋势将在塑造未来的药物研究方面发挥关键作用，为复杂的医疗问题提供新颖的解决方案，并促进全球制药行业生成式人工智能市场的持续增长。

细分洞察

药物类型洞察

基于药物类型，小分子成为全球市场的主要细分市场

应用洞察

基于应用，药物发现成为 2022 年全球制药市场生成式人工智能的主要细分市场

区域洞察

北美成为 2022 年全球制药市场生成式人工智能的主导者，占有最大的市场份额。北美，尤其是美国，拥有高度先进的技术基础设施。该地区拥有众多制药和生物技术公司，这些公司是包括生成式人工智能在内的尖端技术的早期采用者。完善的研发设施有助于北美在将生成式人工智能等创新解决方案融入制药流程方面处于领先地位。北美制药公司经常与技术提供商（包括专门从事生成式人工智能的提供商）进行战略合作和伙伴关系。这些合作促进了专业知识、资源和技术的交流，促进了创新以及先进人工智能解决方案在药物发现、开发和制造中的整合。

最新进展

• 2022 年 1 月，赛诺菲和 Exscientia 达成了一项许可和研究合作协议，旨在利用 Exscientia 的人工智能驱动平台合作开发多达 15 种针对癌症和免疫疾病的新型小分子候选药物。行业领导者采取的举措预计将在预测期内推动该领域的大幅增长。
• 2023 年 6 月，住友制药株式会社推出了一款由生成式 AI 驱动的对话工具。这款交互式在线工具类似于 OpenAI Inc. 的“ChatGPT”，它采用了 OpenAI 的 AI 引擎，并设置了特定参数来限制 OpenAI 将数据用于任何其他目的。该工具供公司内所有员工使用。

主要市场参与者

• 阿斯利康公司
• Nvidia
• 百度
• 强生Johnson
• Sanofi
• Adaptyv Bio