临床试验中的人工智能市场规模 - 按组件（软件、服务）、按技术（机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、计算机视觉、上下文机器人）、按应用、按最终用户和预测，2024 年 - 2032 年

临床试验中的人工智能市场规模 - 按组件（软件、服务）、按技术（机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、计算机视觉、上下文机器人）、按应用、按最终用户和预测，2024 年 - 2032 年

临床试验中的人工智能市场规模

2023 年临床试验中的人工智能市场规模价值 13 亿美元，预计 2024 年至 2032 年期间的复合年增长率将超过 14%。

与传统方法相比，人工智能技术可以更快、更准确地分析来自生物研究、临床研究和医疗记录的大量数据集。它通过在过程早期识别潜在候选药物并预测其有效性来减少药物发现和开发所需的时间。

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AI 可以筛选电子健康记录 (EHR)和其他数据源，以识别符合试验特定标准的潜在候选人。这种有针对性的方法提高了招聘效率。例如，2024 年 4 月，Tempus 宣布了其基于 AI 的平台，该平台识别癌症试验合格候选人的速度比传统方法快 50%。此功能增强了招募流程，减少了达到试验终点的时间。

这个市场有哪些增长机会？

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运行临床试验是一项昂贵的工作。人工智能可以通过自动化试验过程的各个方面（例如监控、数据管理甚至法规遵从性）来帮助降低这些成本。人工智能分析基因和分子数据的能力使我们能够根据个体患者的需求制定个性化的治疗计划。例如，2024 年 6 月，诺华公司使用人工智能为其乳腺癌试验中的患者设计个性化的治疗方案。 AI 模型有助于根据基因图谱定制治疗方案，从而提高响应率并改善患者治疗效果。
 

市场面临着一些可能阻碍其发展的陷阱和挑战。AI 算法需要大量高质量、注释良好的数据才能有效运行。然而，临床试验数据可能支离破碎、不一致且不完整，导致 AI 模型中存在潜在的偏差和不准确性。将 AI 系统与现有的临床试验基础设施（如 EHR 和临床数据管理系统）集成在技术上具有挑战性且耗费大量资源。此外，AI 模型可能会无意中延续训练数据中现有的偏差。在临床试验中，这可能导致结果不准确，不同人口群体的治疗结果也不平等。

临床试验中的 AI 市场趋势

FDA 和 EMA 等监管机构越来越愿意在临床试验中使用 AI。目前，我们正在努力制定框架和指南，以整合人工智能技术，同时确保患者安全和数据完整性。可穿戴设备和远程监控技术的使用正在增加，允许在临床环境之外持续收集数据。AI 算法处理这些数据以实时监控患者的健康状况并及时发现任何不良事件。

AI 驱动的预测分析越来越多地用于预测患者对治疗的反应和潜在的副作用，从而优化决策过程。自然语言处理 (NLP) 技术正用于从非结构化数据源（例如临床笔记、研究论文和患者记录）中提取有价值的信息。AI 正在促进向分散临床试验的转变，参与者可以通过可穿戴设备和远程医疗服务在家中提供数据。先进的 AI 算法正用于分析医学图像，以便在临床试验中更好地进行诊断和监测。
 

临床试验中的 AI 市场分析

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根据组件，市场分为软件和服务。 2023 年，软件部门的价值超过 8 亿美元。人工智能软件提供了先进的工具，可以高效处理和解释大量临床数据，自动执行重复性任务，例如数据输入、监控和报告，从而减少人为错误。它整合了各种数据源，包括基因组数据、医学图像和患者记录，并与可穿戴设备和远程监控技术配合使用，允许在临床环境之外持续收集数据。
 

人工智能可以实时监控试验数据和患者健康指标，促进根据遗传、表型和生活方式信息制定个性化治疗计划。例如，2024 年 4 月，BioXcel 宣布其人工智能驱动平台在分析其神经科学候选药物的临床试验数据方面取得了成功。人工智能软件有助于识别模式和生物标记，从而实现更精确的患者分层并改善试验结果。
 

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根据应用，临床试验市场中的人工智能分为药物开发、药物发现、临床试验管理等。预计从 2024 年到 2032 年，药物开发领域的复合年增长率将超过 12%。人工智能通过自动化数据分析、目标识别和临床试验设计等任务来加速药物开发，缩短开发时间并加快新药的上市时间。它还通过自动化劳动密集型流程、优化试验设计以及改善患者招募和监测来降低成本，使药物开发更加可行和有吸引力。

生成式 AI 是一个新兴的子集，它有潜力创造新的药物化合物，从而增强公司的研发过程。例如，2024 年 6 月，Recursion 宣布推出 BioHive-2，这是一款由 NVIDIA 的 DGX AI 技术驱动的超级计算机。这种新的基础设施通过训练更大、更先进的 AI 模型来加速药物发现过程，从而显著增强了 Recursion 在基于 AI 的药物开发方面的能力。

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2023 年，北美在全球临床试验 AI 市场中占据主导地位，份额超过 40%。北美，尤其是美国，拥有许多领先的制药和生物制药公司，这些公司正在大力投资 AI 技术以简化临床试验。

该地区拥有强大的基础设施和先进的 AI 工具的高采用率。该地区在研发方面投入了大量资金，旨在开发用于临床试验的创新型人工智能解决方案。政府和私营部门的资金进一步支持了这一举措，增强了该地区进行尖端临床研究的能力。例如，2024 年 1 月，埃森哲投资了 QuantHealth，该公司使用人工智能在云端设计和开展临床试验，大大加快了药物开发过程并降低了成本。

欧洲临床试验中的人工智能市场正在经历显著增长，这得益于多种因素。“地平线欧洲”框架等计划为人工智能和数字健康项目提供资金。欧洲拥有先进的数字基础设施，人工智能技术在医疗保健领域得到广泛采用。欧洲药品管理局 (EMA) 正在积极推动人工智能与临床试验使用指南的整合，重点关注数据质量、透明度和道德使用。

在亚太地区，由于慢性病的增加和人口老龄化，对高效临床试验的需求日益增加。中国和印度等国家正在大力投资人工智能技术和医疗保健创新，以减轻慢性病的负担。较低的运营成本和庞大的患者群体使亚太地区成为临床试验的理想目的地。

临床试验中的人工智能市场份额

IBM、NVIDIA Corporation 和 Insilico Medicine 在 2023 年占据了超过 10% 的市场份额。主要参与者正在利用他们的技术专业知识和大量资源来推动药物开发过程的创新和效率。IBM 和 NVIDIA 等公司正在利用先进的机器学习算法和数据分析来增强患者招募、简化数据管理，并更准确地预测临床试验结果。这些技术可以实现更高效的试验设计、降低成本和加快时间表，从而使药物开发过程更加有效，并能满足新兴的医疗保健需求。
 

此外，这些公司正在开发复杂的人工智能驱动工具来分析真实世界证据和基因组数据，从而改善患者分层和治疗个性化。通过战略合作伙伴关系和收购，例如 IBM 最近与 Bristol Myers 的合作伙伴关系，这些主要参与者正在扩展其能力并加强其投资组合。
 

临床试验中的 AI 市场公司

临床试验中的 AI 行业的主要参与者有

• Exscientia Ltd.
• 国际商业机器公司 (IBM)
• Insilico Medicine, Inc.
• IQVIA Holdings Inc.
• Medidata Solutions, Inc.
• Nuance Communications, Inc.
• NVIDIA Corporation
• Owkin Inc.
• Saama Technologies, Inc.
• Sensyne Health plc
• TrialTrove Inc.
   

临床试验中的 AI 行业新闻

• 2024 年 6 月，Medidata Solutions 宣布推出其新的 AI 驱动平台“Medidata AI Insight”，旨在增强临床试验中的实时分析和决策。
   
• 2024 年 4 月，IBM Watson Health 与 Bristol Myers Squibb 建立战略合作伙伴关系，将 Watson 的 AI 技术整合到其临床试验流程中，专注于加速患者招募和改进数据分析。
   

临床试验中的 AI 市场研究报告包括对行业的深入报道，包括估算和预测 2021 年至 2032 年以下细分市场的收入（十亿美元）

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市场，按组件

• 软件
  • 第一阶段
  • 第二阶段
  • 第三阶段
• 服务
  • 第一阶段
  • 第二阶段
  • 第三阶段

市场，按技术划分

• 机器学习
• 自然语言处理 (NLP)
• 计算机视觉
• 语境机器人
• 其他

按应用划分的市场

• 药物开发
• 药物发现
• 临床试验管理
  • 患者招募
  • 临床试验监测
  • 临床数据管理
  • 基于风险的监测
• 其他

按最终用户划分的市场

• 制药和生物技术公司
• 合同研究组织 (CRO)
• 学术和研究机构
• 其他

以上信息适用于以下地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 英国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 俄罗斯
  • 北欧
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 韩国
  • 东南亚
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷
  • 拉丁美洲其他地区
• MEA
  • 阿联酋
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • MEA 其他地区

作者 Preeti Wadhwani

常见问题 (FAQ)

临床试验中人工智能的市场规模有多大？

2023 年，临床试验中人工智能的市场规模达到 13 亿美元，并将在 2024 年至 2032 年期间实现 14% 的复合年增长率，这得益于人工智能在提高试验效率、准确性和和速度、医疗保健数据可用性的提高以及机器学习算法的进步。

是什么推动了对药物开发临床试验中 AI 的需求？

到 2032 年，药物开发领域的临床试验行业 AI 将实现 12% 的复合年增长率，这归因于其在加速新疗法的发现和优化、增加对生物制药研发的投资以及个性化医疗的必要性方面发挥的关键作用。

北美临床试验中的 AI 市场有多大？

在先进的医疗保健基础设施、大量的研发投资和创新技术的早期采用的推动下，北美市场在 2023 年占据了 40% 的份额。

临床试验行业的主要 AI 参与者是谁？