全球基因组学人工智能市场规模，按产品（软件、服务）、技术（机器学习、计算机视觉）、功能（基因组测序、基因编辑、基因图谱）、地理范围和预测划分

基因组学中的人工智能市场规模及预测

2024 年，基因组学中的人工智能市场规模价值 6.5531 亿美元，预计到 2031 年将达到 73.6531 亿美元，2024 年至 2031 年的复合年增长率为 41.23%。

• 基因组学是研究基因的一门科学分支，包括基因在各种生物体中的作用、结构、进化和基因组图谱。该领域包括结构和功能分析、DNA 测序以及生物信息学在读取和重组 DNA 技术中的应用。
• 人工智能 (AI) 在基因组学中的应用正在改变该领域，因为它创建了能够更有效地执行基因组图谱等复杂任务的计算机系统。
• 人工智能极大地改善了遗传物质的研究，因为它加快了对遗传物质结构、进化和功能的检查，而这超出了单靠人力所能达到的范围。虽然
• 人工智能算法通常试图模拟人类智能，但它们在临床基因组学中也至关重要，可用于基因组注释、变异调用、表型与基因型关联以及综合基因组注释等任务。
• 此外，人工智能方法允许以最少的手动特征工程精确预测蛋白质结构和 DNA 数据。
• 基因组洞察在个性化医疗领域至关重要，人工智能在其发展中发挥着重要作用。 AI 通过提高基因组医学能力，简化了定制药物的生产。
• 基因组学中的 AI 是一系列工具和服务，可在本地、云端或通过基于 Web 的平台提供。
• AI 集成对基因组学的各个功能领域产生了重大影响，包括基因组测序、基因组编辑、药物基因组学和基因检测。
• AI 拓宽了基因组学的用途，推动了药物发现和开发、精准医疗、诊断、药理学和动物健康方面的进步。
• 凭借这些技术发展，AI 为更快、更准确的基因组研究和应用铺平了道路，改变了现代健康和创新的格局。

全球基因组学人工智能市场动态

塑造全球基因组学人工智能市场的关键市场动态包括：

关键市场驱动因素

• 数据呈指数级增长：基因组测序技术正在以前所未有的速度产生大量数据。人工智能擅长评估庞大而复杂的数据集，使其成为从基因组数据中提取有用见解的有效工具。这项技能有可能在疾病诊断、药物发现和个性化治疗方面取得重大进展。
• 提高分析准确性：评估基因组数据的传统方法非常耗时，而且容易出现人为错误。然而，人工智能系统可以更快、更准确地检查数据，从而得到更可靠的结果。这种精度对于检测与疾病相关的遗传变异和预测个体对治疗的反应至关重要。
• 解锁隐藏的模式：人类大脑在识别大型数据集中的复杂模式方面存在局限性。人工智能能够识别细微的传统方法可能无法检测到遗传数据中的模式和联系。这项技能有可能导致发现新的疾病相关基因以及创建更有效的治疗策略。
• 个性化医疗的进步：人工智能可以评估每个人独特的基因组并相应地定制医疗方案。这种量身定制的策略在提高治疗效果的同时最大限度地减少不良影响方面具有巨大的前景。人工智能还可以估计一个人患上某些疾病的可能性并提出预防措施。
• 加速药物发现和开发：传统的药物发现速度慢且成本高昂。人工智能可以检查大量的基因组数据和化合物库，以找到可能的药物靶点，从而有可能加快新疗法的开发。这种方法可能有助于构建更有针对性、副作用更少的有效药物。

主要挑战

• 有限的高质量数据：尽管可用的基因数据非常丰富，但由于数据质量和可访问性的差异，仍然存在一些问题。数据格式不一致、隐私问题以及跨机构的碎片化数据集都会降低人工智能算法在基因组学分析中的实用性。
• 人工智能结果的可解释性和可解读性：复杂的人工智能模型（例如深度学习算法）经常充当黑匣子，使决策难以理解。在基因组学中，精确的解释对于医疗决策至关重要，人工智能生成的数据缺乏透明度，这引发了人们对其有效性和可靠性的质疑。
• 道德考虑和数据隐私：人工智能在基因组学中的应用引发了对数据隐私和安全的道德担忧。必须解决有关患者数据隐私和潜在遗传信息利用的更严格限制，以确保在基因组学研究和临床实践中负责任地开发和部署 AI。
• 缺乏熟练员工：在基因组学中有效使用 AI 需要在基因组学和 AI 方面都具有经验的专业人员。然而，目前缺乏具备这种综合技能的人才，限制了 AI 在基因组学研究和临床应用中的主流使用。
• 高计算成本：训练和部署用于遗传数据处理的高级 AI 算法通常需要大量的计算资源。对于计算和财务资源有限的小型研究组织或医疗机构来说，这可能是一个巨大的障碍。

主要趋势

• 关注可解释的 AI (XAI)：将更加重视创建可解释和透明的 AI 模型。对可解释人工智能 (XAI) 的关注将帮助研究人员和医生了解人工智能算法在评估基因数据时如何做出决策。这种透明度对于建立对人工智能驱动结果的信任和做出明智的医疗决策至关重要。
• 与电子健康记录 (EHR) 的集成：人工智能与 EHR 的集成将变得更加普遍，从而可以对患者数据进行全面研究。临床医生可以通过将基因组数据与病史、生活方式因素和环境暴露相结合，更全面地了解患者的健康状况。这种综合方法可以带来更精确的诊断、个性化的治疗策略，并最终带来更好的患者结果。
• 人工智能驱动的药物发现平台的兴起：人工智能将通过使用基因组数据库、化学库和临床试验数据在开发药物开发平台中发挥重要作用。人工智能可以通过进行高级分析来帮助识别有趣的治疗靶点并简化药物开发流程。这种加速有可能简化药物发现过程并加快新药的上市速度。
• 用于无创产前检测 (NIPT) 的人工智能：人工智能 (AI) 技术正在开发中，以提高 NIPT 数据分析的准确性。利用人工智能技术，医疗保健提供者可以以及早发现婴儿的遗传问题，从而为准父母提供更好的产前护理和更明智的决策。
• 人工智能预防性医疗保健：通过分析个人的基因组数据来确定他们患上特定疾病的风险。根据个性化风险状况进行早期检测和采取预防措施可改善健康状况，同时可能降低长期医疗费用。

全球基因组学人工智能市场区域分析

以下是全球基因组学人工智能市场的更详细区域分析：

北美

• 北美在基因组学人工智能市场中占据主导地位。
• 北美拥有强大的研究基础设施，世界知名的研究所和大学积极从事人工智能和基因组学研究。
• 这鼓励在开发和实施用于基因组分析的人工智能技术时进行协作和创新。
• 此外，该地区拥有早期技术采用的文化，为医疗保健领域基于人工智能的基因组学工具提供了沃土。各国政府，尤其是美国政府，为人工智能和基因组学研究提供了大量资金，推动了研究进展，并将研究发现转化为实际应用。
• 北美拥有 IBM Watson Health 和 Deep Genomics 等重要行业巨头，它们正在积极投资人工智能产品。
• 该地区对定制医疗的重视与人工智能根据个人基因组数据量身定制治疗方案的能力完美结合，而与电子健康记录 (EHR) 的整合则进一步助力了这一能力。
• 利用人工智能进行药物研发和无创产前检测可提高准确性并加快诊断速度。
• 此外，人工智能驱动的预防性医疗保健解决方案在该地区越来越受欢迎，这些解决方案可分析基因组数据以预测疾病风险并实现早期干预。

亚太地区

• 预计亚太地区将成为预测期内基因组学人工智能市场增长最快的地区。
• (APAC) 地区人口不断增长，医疗保健需求不断扩大，为基因组学中 AI 的实施提供了理想的环境。
• 这项技术有可能改善诊断、量身定制治疗并加强预防保健，从而满足对创新医疗保健解决方案日益增长的需求。
• 该地区的政府，特别是中国、印度和韩国的政府，正在对 AI 研发进行大量投资，刺激创新并加速市场发展。
• 包括医疗保健在内的各种行业对 AI 技术的接受度越来越高，为 APAC 地区基因组学解决方案中 AI 的无缝集成铺平了道路。
• 随着对精准医疗的日益重视，AI 参与评估个人基因组数据以个性化治疗方法符合该地区的医疗保健优先事项。
• 此外，测序技术的进步导致亚太地区的基因组数据过剩，推动了用于基因组学分析的 AI 算法的发展。
• 与电子在人工智能的支持下，电子健康记录 (EHR) 对亚太地区的个性化医疗和改善患者护理有着巨大的前景。
• 此外，使用人工智能进行药物开发和无创产前检测可提高准确性并能够早期诊断胎儿的遗传问题。
• 在预防性医疗保健方面，人工智能驱动的基因组数据分析可提供主动的疾病风险评估，从而实现早期治疗和适合个人需求的精细预防护理方法。

全球基因组学人工智能市场：细分分析

全球基因组学人工智能市场根据产品、技术、功能和地理位置进行细分。

基因组学人工智能市场，按产品

• 软件
• 服务

根据产品，市场分为软件和服务。软件部分在基因组学市场的人工智能中占据主导地位。随着基因数据变得越来越复杂，研究人员越来越依赖人工智能和机器学习来检测重要的模式，在某些情况下甚至比人类表现更好。这种激增是由于在药物发现和开发项目的研发阶段越来越多地使用基于人工智能的技术所致。此外，领先制药公司以及众多合同研究组织的激增，以及用于数据收集、存储和分析的软件的日益普及，推动了全球基因组学人工智能市场中软件部分的增长。

按技术划分的基因组学市场中的人工智能

• 机器学习
• 计算机视觉

根据技术，市场分为机器学习和计算机视觉。机器学习部分在基因组学市场的人工智能中显示出明显的主导地位。制药企业、合同研究组织和生物技术企业越来越多地将机器学习用于药物基因组学应用。机器学习从海量数据集中获取见解的能力加速了基因研究。随着 DNA 测序和其他生物技术增加了数据集的数量和复杂性，基因组学研究人员需要基于 AI/ML 的计算工具来管理、提取和解读隐藏在这些大型数据集中的有价值信息。

按功能划分的基因组学市场中的人工智能

• 基因组测序
• 基因编辑
• 基因图谱

根据功能，市场分为基因组测序、基因编辑和基因图谱。基因图谱部分在基因组学市场的人工智能中显示出显着增长。基因治疗的进步有望取代传统的手术和药物，使医生能够通过将基因插入患者的细胞来治疗疾病。基因编辑的出现反映了一种微妙而强大的组合。尽管受到严格审查和争议，但它仍然是兴奋和创新的源泉。科学家利用基因组测序来解码生物体和病毒的基因组成。通过比较来自不同样本的病毒序列，研究人员可以帮助追踪病毒的分布，分析其变化并估计它们对公共健康的潜在影响。

按地区划分的基因组学人工智能市场

• 北美
• 欧洲
• 亚太地区
• 世界其他地区

根据地理位置，全球基因组学人工智能市场分为北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区。北美在基因组学人工智能市场中占据主导地位。北美拥有强大的研究基础设施，世界知名的研究所和大学积极从事人工智能和基因组学研究。这鼓励在开发和实施用于基因组分析的人工智能技术时进行协作和创新。此外，该地区拥有早期技术采用的文化，为医疗保健领域基于人工智能的基因组学工具提供了沃土。各国政府，尤其是美国政府，为人工智能和基因组学研究提供了大量资金，推动了进展并将发现转化为现实世界的应用。

关键参与者

“全球基因组学人工智能市场”研究报告将提供有价值的见解，重点关注全球市场。全球主要参与者包括微软、Deep Genomics、Cambridge Cancer Genomics、BenevolentAI、Verge Genomics、MolecularMatch, Inc.、Fabric Genomics Inc.、Empiric Logic、Freenome Holdings, Inc.、Freenome Holdings, Inc.

我们的市场分析还包括一个专门针对这些主要参与者的部分，其中我们的分析师提供了对所有主要参与者财务报表的洞察，以及其产品基准和 SWOT 分析。竞争格局部分还包括全球上述参与者的关键发展战略、市场份额和市场排名分析。

基因组学市场中的人工智能最新发展

• 2023 年 1 月，Caris Life Sciences 宣布与人工智能软件公司 ConcertAI 合作，创建一个转化和临床开发研究平台，为生物制药业务中的分子癌症研发提供服务。未提供财务细节。Caris 将把其在肿瘤生物学和分子生物标志物方面的多组学研究与 ConcertAI 在肿瘤学和血液学方面的多模式临床数据收集相结合，为识别新体征、靶点和疗法提供统一的平台。
• 2022 年 12 月，生物信息学企业 Envisagenics 宣布与伦敦玛丽女王大学和英国癌症研究中心的技术转让部门合作，研究“替代”剪接在造血癌中的作用。 Envisagenics 是冷泉港实验室的衍生公司，于 2014 年成立，利用人工智能和机器学习来帮助治疗 RNA 剪接疾病。爱因斯坦正在上传以进行会面。

报告范围

市场研究的研究方法：