Generative KI im Markt für personalisierte Medizin – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, 2018–2028, segmentiert nach Therapeutika für personalisierte Medizin (Pharmazeutika, Genommedizin, Geräte), nach Bereitstellungsmodell (vor Ort, Cloud-basiert), nach Endbenutzer (Krankenhäuser und Kliniken, ambulante chirurgische Zentren, andere), Region und Wettbewerb

Marktübersicht

Der globale Markt für generative KI in der personalisierten Medizin hat im Jahr 2022 einen Wert von 152,12 Millionen USD und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer CAGR von 25,62 % bis 2028 verzeichnen. Der globale Markt für generative KI in der personalisierten Medizin ist ein dynamischer und sich schnell entwickelnder Sektor an der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und Gesundheitswesen. Da die personalisierte Medizin an Bedeutung gewinnt, ist die Nutzung generativer KI zu einer transformativen Kraft geworden, um medizinische Behandlungen auf einzelne Patienten zuzuschneiden. Dieser Markt ist durch die Anwendung fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lerntechniken zur Analyse riesiger Datensätze gekennzeichnet, darunter Genomik, Proteomik und Patientenakten. Das Hauptziel besteht darin, komplexe Muster und Zusammenhänge zu entschlüsseln, die Ärzten bei der Entwicklung personalisierter Behandlungspläne als Orientierung dienen können.

Generative KI spielt eine zentrale Rolle bei der Arzneimittelentdeckung, Behandlungsoptimierung und Krankheitsvorhersage, indem sie neue molekulare Strukturen simuliert und generiert und ihre biologischen Auswirkungen vorhersagt. Der Markt erlebt einen Nachfrageschub aufgrund der zunehmenden Verbreitung komplexer Krankheiten und der zunehmenden Erkenntnis, dass traditionelle Einheitsansätze in der Gesundheitsversorgung ihre Grenzen haben. Unternehmen in diesem Bereich entwickeln aktiv innovative KI-Lösungen, um die Diagnosegenauigkeit zu verbessern, die Reaktion der Patienten auf bestimmte Therapien vorherzusagen und letztendlich die klinischen Ergebnisse zu verbessern.

Die Integration generativer KI in Gesundheitssysteme fördert auch die Zusammenarbeit zwischen Technologieunternehmen, Pharmaunternehmen und Gesundheitsdienstleistern. Regulierungsbehörden beobachten die ethischen Auswirkungen und Datenschutzbedenken im Zusammenhang mit der Verwendung von KI in der personalisierten Medizin genau und tragen zur Festlegung von Richtlinien und Standards innerhalb des Marktes bei. Während der globale Markt für generative KI in der personalisierten Medizin weiter wächst, zählen zu den wichtigsten Trends die Einbeziehung von Multi-Omics-Daten, der Aufstieg erklärbarer KI zur Stärkung von Vertrauen und Transparenz sowie die Entstehung dezentralisierter klinischer Studien.

Der Markt steht vor einem erheblichen Wachstum, da die Beteiligten das Potenzial generativer KI erkennen, die Gesundheitsversorgung zu revolutionieren und eine Ära wirklich personalisierter Medizin einzuläuten, in der Behandlungen auf die einzigartige genetische Ausstattung und die Eigenschaften jedes Patienten zugeschnitten sind. Zwar bestehen weiterhin Herausforderungen wie Interoperabilität, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und ethische Überlegungen, aber die laufenden Fortschritte bei KI-Technologien und die branchenweite Zusammenarbeit treiben den Markt in eine Zukunft, in der Präzisionsmedizin zum Eckpfeiler der weltweiten Gesundheitspraxis wird.

Wichtige Markttreiber

Zunehmende Verbreitung komplexer Erkrankungen

Die zunehmende Verbreitung komplexer Erkrankungen ist zu einem Katalysator für das rasante Wachstum des globalen Marktes für generative KI in der personalisierten Medizin geworden. Das 21. Jahrhundert hat einen Paradigmenwechsel in der Gesundheitsfürsorge erlebt, wobei der Schwerpunkt zunehmend auf der Anpassung von Behandlungen an die einzigartige genetische Ausstattung des Einzelnen liegt. Komplexe Krankheiten, die durch vielschichtige Ätiologien und komplizierte molekulare Mechanismen gekennzeichnet sind, stellen für traditionelle Therapieansätze enorme Herausforderungen dar. Da die Häufigkeit von Krankheiten wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und neurologischen Störungen weltweit weiter zunimmt, besteht ein dringender Bedarf an innovativen Lösungen, die das komplexe Zusammenspiel von genetischen, umweltbedingten und Lebensstilfaktoren entschlüsseln können, die den Krankheitsverlauf beeinflussen.

Generative künstliche Intelligenz (KI) hat sich als transformative Kraft herausgestellt und bietet beispiellose Möglichkeiten in den Bereichen Datenanalyse, Mustererkennung und Vorhersage. Die Fähigkeit generativer KI-Algorithmen, riesige Datensätze, einschließlich genomischer Informationen, klinischer Aufzeichnungen und Patientenergebnisse, zu durchforsten, ermöglicht die Identifizierung subtiler Muster und Korrelationen, die sich traditionellen Analysemethoden entziehen. Dies wiederum verschafft dem medizinischen Fachpersonal wertvolle Einblicke in die zugrunde liegenden Mechanismen von Krankheiten und ebnet den Weg für präzisere und personalisiertere therapeutische Eingriffe.

Die Nachfrage nach personalisierter Medizin ist eng mit der steigenden Prävalenz komplexer Krankheiten verbunden, da sich herkömmliche Einheitsansätze oft als unzureichend erweisen, wenn es darum geht, die einzigartigen genetischen Variationen und molekularen Profile einzelner Patienten zu berücksichtigen. Generative KI spielt bei diesem Wandel hin zur personalisierten Medizin eine entscheidende Rolle, indem sie bei der Identifizierung von Biomarkern hilft, die Reaktion von Patienten auf bestimmte Behandlungen vorhersagt und Therapieschemata auf der Grundlage individualisierter Daten optimiert. Die Integration KI-gesteuerter Technologien in den Bereich des Gesundheitswesens verbessert nicht nur die diagnostische Genauigkeit, sondern rationalisiert auch den Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung, was letztendlich zu wirksameren und gezielteren Therapien führt.

Der globale Markt für generative KI in der personalisierten Medizin erlebt einen Anstieg an Investitionen und Innovationen, wobei Pharmaunternehmen, Forschungseinrichtungen und Technologieunternehmen aktiv zu seinem Wachstum beitragen. Da die Gesundheitsbranche das Potenzial der generativen KI nutzt, um die Komplexität von Krankheiten zu entschlüsseln und personalisierte Behandlungsstrategien zu liefern, steht der Markt vor einer erheblichen Expansion.

Fortschritte in der Genomforschung

Fortschritte in der Genomforschung sind eine treibende Kraft hinter dem florierenden globalen Markt für generative KI in der personalisierten Medizin. Der Abschluss des Humangenomprojekts war ein Wendepunkt und lieferte einen umfassenden Bauplan der menschlichen DNA. Seitdem haben laufende Durchbrüche in der Genomtechnologie das Volumen und die Komplexität der genetischen Daten, die gefunden werden, exponentiell erhöht. Generative KI, ausgestattet mit ausgefeilten Algorithmen, hat sich als unverzichtbares Werkzeug erwiesen, um in dieser riesigen Genomlandschaft zu navigieren und aussagekräftige Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Durch die schnelle Analyse und Interpretation individueller genetischer Variationen trägt generative KI zur Identifizierung spezifischer Biomarker, Krankheitsanfälligkeiten und therapeutischer Ziele bei. Diese Fähigkeit ist entscheidend, um medizinische Behandlungen auf die einzigartige genetische Ausstattung jedes Patienten abzustimmen. Da sich das Gebiet der Genomik weiterentwickelt und Initiativen wie die Präzisionsmedizin zum Mainstream werden, steigt die Nachfrage nach generativen KI-Lösungen in der personalisierten Medizin. Die Fähigkeit der generativen KI, die Feinheiten genetischer Informationen zu entschlüsseln, macht sie zu einem Dreh- und Angelpunkt bei der Entwicklung und Umsetzung personalisierter Behandlungspläne.

Die Synergie zwischen Fortschritten in der Genomforschung und der Rechenleistung der generativen KI beschleunigt nicht nur das Verständnis genetischer Komplexitäten, sondern katalysiert auch Innovationen bei der Arzneimittelentdeckung, Krankheitsvorhersage und Behandlungsoptimierung. Da der Markt für generative KI in der personalisierten Medizin von diesen Fortschritten profitiert, katalyst er das Gesundheitswesen in eine Ära, in der genomische Erkenntnisse, die durch KI unterstützt werden, den Weg für einen gezielteren und effektiveren Ansatz bei der Patientenversorgung ebnen. Die nahtlose Integration von generativer KI und Genomforschung verbessert nicht nur die diagnostische Präzision, sondern beschleunigt auch die Realisierung einer wirklich personalisierten Medizin, bei der Gesundheitsinterventionen auf das individuelle genetische Profil jedes Einzelnen zugeschnitten sind. Im Wesentlichen unterstreicht die symbiotische Beziehung zwischen dem unaufhaltsamen Fortschritt in der Genomforschung und den transformativen Fähigkeiten der generativen KI die zentrale Rolle, die dieses dynamische Duo bei der Neugestaltung der Landschaft der personalisierten Medizin und der Ausrichtung der Gesundheitsbranche auf eine individuellere und effektivere Zukunft spielt.

Arzneimittelforschung und -entwicklung

Die traditionelle Arzneimittelforschung war lange Zeit ein mühsamer und ressourcenintensiver Prozess, der durch hohe Ausfallraten und langwierige Zeitpläne gekennzeichnet war. Die Integration der generativen KI in diesen Bereich hat jedoch eine neue Ära der Effizienz und Präzision eingeläutet. KI-gesteuerte Algorithmen zeichnen sich durch die Analyse riesiger Datensätze aus, darunter molekulare Strukturen, biologische Pfade und Ergebnisse klinischer Studien. Diese analytischen Fähigkeiten ermöglichen es Forschern, potenzielle Arzneimittelkandidaten schneller und genauer zu identifizieren als mit herkömmlichen Methoden, was den Zeit- und Kostenaufwand für die Arzneimittelentwicklung erheblich reduziert.

Im Bereich der personalisierten Medizin, wo der Schwerpunkt auf der Anpassung von Behandlungen an die einzigartigen genetischen und molekularen Profile einzelner Patienten liegt, spielt generative KI eine zentrale Rolle. Die Fähigkeit von KI-Algorithmen, genomische Daten zu analysieren und komplexe Muster zu erkennen, ermöglicht die Identifizierung spezifischer Biomarker, die mit Krankheiten in Zusammenhang stehen. Diese Informationen sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung gezielter Therapien und stellen sicher, dass Interventionen nicht nur wirksamer sind, sondern auch auf die genetischen Nuancen jedes Patienten zugeschnitten sind. Die Präzision, die generative KI bei der Vorhersage der Patientenreaktionen auf verschiedene Medikamente bietet, erleichtert die Auswahl der am besten geeigneten und wirksamsten Behandlungsstrategien und verbessert so die gesamten Therapieergebnisse.

Pharmaunternehmen und Forschungseinrichtungen nutzen zunehmend generative KI-Technologien, um den Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung zu beschleunigen. Virtuelles Screening von Verbindungen, prädiktive Modellierung von Arzneimittelwechselwirkungen und die Identifizierung neuer Ziele sind einige der vielen Anwendungen, bei denen sich KI als unschätzbar wertvoll erweist. Diese Synergie zwischen generativer KI und Arzneimittelentwicklung steht im Einklang mit dem Paradigmenwechsel hin zur personalisierten Medizin, bei der das Ziel darin besteht, über einen Einheitsansatz hinauszugehen und Behandlungen bereitzustellen, die genau auf die genetische Ausstattung jedes Patienten abgestimmt sind.

Da die globale Nachfrage nach personalisierter Medizin aufgrund der zunehmenden Verbreitung komplexer Krankheiten und der zunehmenden Betonung einer präzisen Gesundheitsversorgung weiter steigt, erlebt der Markt für generative KI in diesem Sektor einen robusten Aufschwung. Die Konvergenz modernster Technologien wie maschinelles Lernen, Big Data-Analyse und Genomik positioniert generative KI als transformatives Instrument für die Suche nach wirksameren, personalisierten und zielgerichteteren Therapien.

Wichtige Marktherausforderungen

Herausforderungen hinsichtlich der Interoperabilität

Herausforderungen hinsichtlich der Interoperabilität stellen eine erhebliche Hürde auf dem Weg des globalen Marktes für generative KI in der personalisierten Medizin dar. Da dieser innovative Sektor die Leistungsfähigkeit der generativen KI nutzen möchte, um medizinische Behandlungen auf einzelne Patienten zuzuschneiden, wird der nahtlose Austausch von Gesundheitsinformationen unabdingbar. Das Ökosystem des Gesundheitswesens ist jedoch durch eine Vielzahl von Systemen, Plattformen und Datenformaten gekennzeichnet, was zu einer fragmentierten Landschaft führt, die eine effektive Interoperabilität behindert.

Eines der Hauptprobleme, die die Interoperabilität im Markt für generative KI in der personalisierten Medizin behindern, ist das Fehlen standardisierter Formate und Protokolle für den Austausch von Gesundheitsdaten. Elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Laborergebnisse und genomische Informationen befinden sich häufig in isolierten Systemen, die nach unterschiedlichen Standards arbeiten. Diese Fragmentierung macht es schwierig, diese unterschiedlichen Datensätze zu integrieren, und behindert den effizienten Informationsfluss, der für generative KI-Anwendungen erforderlich ist. Das Fehlen standardisierter Datenformate stellt ein Hindernis für die nahtlose Zusammenarbeit zwischen Gesundheitsdienstleistern, Forschungseinrichtungen und Technologieentwicklern dar.

Darüber hinaus erstrecken sich die Interoperabilitätsprobleme auf die vielfältige Palette von Geräten und Technologien, die im Gesundheitswesen verwendet werden. Von Diagnosegeräten bis hin zu tragbaren Geräten, die patientengenerierte Daten sammeln, wird die Integration dieser Technologien mit generativen KI-Plattformen aufgrund unterschiedlicher Kommunikationsprotokolle und Datenstrukturen komplex. Das Fehlen eines standardisierten Rahmens zur Ermöglichung der Interoperabilität zwischen diesen Geräten behindert den umfassenden Datenaustausch, der erforderlich ist, damit generative KI ihr volles Potenzial in der personalisierten Medizin entfalten kann.

Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit

Der aufstrebende globale Markt für generative KI in der personalisierten Medizin stößt auf ein gewaltiges Hindernis in Form von Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit. Da die Integration generativer KI-Technologien im Gesundheitswesen immer weiter verbreitet ist, wirft die Abhängigkeit von riesigen und sensiblen Datensätzen, einschließlich Patientenakten und genomischen Informationen, ethische Fragen und Herausforderungen hinsichtlich des Schutzes persönlicher Gesundheitsinformationen auf.

Eine der Hauptsorgen auf dem Markt für generative KI in der personalisierten Medizin dreht sich um die sensible Natur von Gesundheitsdaten. Patienteninformationen, die oft hochsensible Details über Erkrankungen, genetische Veranlagungen und Behandlungsverläufe enthalten, sind ein Hauptziel für Cyber-Bedrohungen. Der unbefugte Zugriff auf solche Informationen gefährdet nicht nur die Privatsphäre des Einzelnen, sondern wirft auch ethische Herausforderungen im Hinblick auf den verantwortungsvollen Umgang mit Patientendaten bei der Entwicklung von Anwendungen für generative KI auf.

Die Sicherstellung der Patienteneinwilligung und die Wahrung des Dateneigentums werden zu entscheidenden Aspekten bei der Navigation durch die komplexe Landschaft des Datenschutzes im Kontext der generativen KI. Da generative KI für Training und Analyse auf umfangreiche gesundheitsbezogene Datensätze angewiesen ist, ist die Schaffung transparenter und ethischer Rahmenbedingungen für die Einholung der Patienteneinwilligung und die klare Definition der Dateneigentumsrechte von größter Bedeutung. Die Herstellung eines Gleichgewichts zwischen der Erleichterung der Datenzugänglichkeit für Forschungszwecke und dem Schutz der Privatsphäre der Patienten ist eine ständige Herausforderung, der sich der Markt für generative KI in der personalisierten Medizin stellen muss.

Wichtige Markttrends

Integration von Multi-Omics-Daten

Die Integration von Multi-Omics-Daten erweist sich als entscheidender Faktor, der den globalen Markt für generative KI in der personalisierten Medizin auf neue Höhen treibt. Mit der Expansion und Weiterentwicklung des Genomik-Bereichs wird die Notwendigkeit, das komplexe Zusammenspiel verschiedener biologischer Schichten – Genomik, Transkriptomik, Proteomik, Metabolomik und mehr – umfassend zu verstehen, immer deutlicher. Bei der Integration von Multi-Omics-Daten werden Informationen aus verschiedenen molekularen Ebenen zusammengeführt, wodurch eine ganzheitliche Sicht auf die molekulare Landschaft innerhalb eines Individuums ermöglicht wird. Diese Integration ist insbesondere im Zusammenhang mit der personalisierten Medizin von entscheidender Bedeutung, da das Ziel darin besteht, medizinische Interventionen auf der Grundlage der einzigartigen genetischen und molekularen Zusammensetzung jedes Patienten maßzuschneidern.

Generative KI mit ihrer Fähigkeit zur erweiterten Mustererkennung und komplexen Datenanalyse ist ideal geeignet, um die Herausforderungen zu bewältigen, die Multi-Omics-Daten mit sich bringen. Die schiere Menge und Komplexität der von verschiedenen Omics-Technologien generierten Informationen erfordert ausgefeilte rechnergestützte Ansätze, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Generative KI-Algorithmen sind hervorragend darin, Muster und Beziehungen innerhalb dieser mehrdimensionalen Datensätze zu entschlüsseln und verborgene Zusammenhänge aufzudecken, die für das Verständnis von Krankheitsmechanismen und die Vorhersage individueller Reaktionen auf Behandlungen von entscheidender Bedeutung sein können.

Die Synergie zwischen Multi-Omics-Datenintegration und generativer KI gestaltet die Landschaft der personalisierten Medizin neu, indem sie ein präziseres und umfassenderes Verständnis von Krankheiten ermöglicht. Die Identifizierung von Biomarkern über mehrere Omics-Ebenen hinweg ermöglicht eine differenzierte Charakterisierung von Krankheiten und erleichtert die Entwicklung gezielter Therapien. Durch den Einsatz generativer KI können Forscher komplexe molekulare Signaturen erkennen, die auf Krankheitssubtypen, Verlaufsverläufe und potenzielle therapeutische Ziele hinweisen.

Der globale Markt für generative KI in der personalisierten Medizin erlebt einen erheblichen Aufschwung, da die Integration von Multi-Omics-Daten zu einem Eckpfeiler der Weiterentwicklung der Präzisionsgesundheitsversorgung wird. Pharmaunternehmen, Forschungseinrichtungen und Gesundheitsdienstleister erkennen zunehmend den Wert der Kombination genomischer, proteomischer und metabolomischer Informationen, um Behandlungen individuell auf einzelne Patienten abzustimmen. Diese Integration verbessert nicht nur die diagnostische Genauigkeit, sondern fördert auch Innovationen bei der Arzneimittelforschung und -entwicklung und ebnet den Weg für effektivere und personalisiertere therapeutische Eingriffe.

Dezentrale klinische Studien

Die Einführung dezentraler klinischer Studien (DCTs) entwickelt sich zu einer treibenden Kraft hinter dem wachsenden globalen Markt für generative KI in der personalisierten Medizin. Traditionelle Modelle klinischer Studien stehen oft vor Herausforderungen wie Hürden bei der Teilnehmerrekrutierung, geografischen Einschränkungen und der Belastung durch persönliche Besuche. Dezentrale klinische Studien nutzen digitale Technologien, Wearables und Fernüberwachung, um diese Hindernisse zu überwinden und so eine größere Teilnehmervielfalt und -einbeziehung zu ermöglichen und gleichzeitig die Effizienz der Datenerfassung zu verbessern. Generative KI mit ihrer Fähigkeit zu fortgeschrittener Analytik und Mustererkennung ergänzt den dezentralen Ansatz, indem sie die Fülle der in diesen Studien generierten Daten verarbeitet.

Generative KI erleichtert die Analyse von in Echtzeit von Patienten generierten Daten von Wearables und anderen Fernüberwachungsgeräten und bietet kontinuierliche Einblicke in individuelle Gesundheitsparameter. Die Fähigkeit, diese Daten nahezu in Echtzeit zu verarbeiten und zu interpretieren, ermöglicht ein dynamischeres und personalisierteres Verständnis der Patientenreaktionen auf Behandlungen. Algorithmen für maschinelles Lernen können subtile Muster und Korrelationen innerhalb der riesigen Datensätze erkennen und so bei der Identifizierung von Biomarkern helfen, individuelle Reaktionen auf Interventionen vorhersagen und personalisierte Behandlungsschemata optimieren.

Die Dezentralisierung klinischer Studien steht im Einklang mit dem breiteren Wandel hin zur personalisierten Medizin, da sie die Einbeziehung eines vielfältigeren und repräsentativeren Teilnehmerpools ermöglicht. Diese Vielfalt ist entscheidend, um die Variabilität der Behandlungsreaktionen aufgrund genetischer, umweltbedingter und lebensstilbedingter Faktoren zu erfassen. Generative KI dient als Dreh- und Angelpunkt in diesem dezentralen Paradigma, indem sie die Unmengen an von Patienten generierten Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt. Die Integration KI-gestützter Analysen in dezentrale klinische Studien beschleunigt nicht nur die Datenanalyse, sondern verbessert auch die Gesamtqualität und -tiefe der von den Teilnehmern gewonnenen Informationen.

Pharmaunternehmen, Auftragsforschungsinstitute (CROs) und andere Interessengruppen erkennen zunehmend den Wert der Kombination dezentraler klinischer Studien mit generativer KI, um den Arzneimittelentwicklungsprozess zu rationalisieren und personalisiertere Gesundheitslösungen bereitzustellen. Der globale Markt für generative KI in der personalisierten Medizin erlebt infolge dieser Konvergenz einen bemerkenswerten Aufschwung mit innovativen Anwendungen, die von der Fernüberwachung von Patienten bis zur prädiktiven Modellierung von Behandlungsergebnissen reichen.

Segmentale Einblicke

Einblicke in Therapeutika der personalisierten Medizin

Basierend auf den Therapeutika der personalisierten Medizin haben sich Pharmazeutika als das dominierende Segment auf dem globalen Markt für globale

Einblicke in Bereitstellungsmodelle

Basierend auf dem Bereitstellungsmodell hat sich Cloud-basiert als das dominierende Segment auf dem globalen Markt für globale generative KI in der personalisierten Medizin im Jahr 2022 herausgestellt

Regionale Einblicke

Nordamerika hat sich als der dominierende Akteur auf dem globalen Markt für generative KI in der personalisierten Medizin im Jahr 2022 herausgestellt und hält den größten Marktanteil. Nordamerika beherbergt mehrere namhafte Technologieunternehmen, die eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Landschaft der künstlichen Intelligenz, einschließlich der generativen KI, spielen. Die Zusammenarbeit zwischen Gesundheitseinrichtungen und Technologieunternehmen in der Region fördert die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher KI-Lösungen, die auf Anwendungen in der personalisierten Medizin zugeschnitten sind. Nordamerika gibt konsequent einen erheblichen Teil seines BIP für das Gesundheitswesen aus. Die hohen Gesundheitsausgaben deuten auf eine Bereitschaft hin, in hochmoderne Technologien zu investieren, die die Patientenergebnisse verbessern, die Diagnosegenauigkeit erhöhen und die personalisierte Medizin voranbringen können. Generative KI mit ihrem Potenzial, die Gesundheitspraxis zu revolutionieren, steht im Einklang mit dem Engagement der Region, eine qualitativ hochwertige Patientenversorgung zu bieten...

Jüngste Entwicklungen

• Im März 2023 ging Mitsui & Co., Ltd., ein bedeutender japanischer Unternehmenskonglomerat, eine Partnerschaft mit NVIDIA für Tokyo-1 ein, ein Vorhaben, das darauf abzielt, die technologischen Fähigkeiten der führenden Pharmaunternehmen des Landes zu verbessern. Die Zusammenarbeit umfasst die Implementierung fortschrittlicher Technologien wie hochauflösende molekulardynamische Simulationen und generative KI-Modelle, die speziell auf die Arzneimittelforschung zugeschnitten sind.
• Im April 2023 arbeitete Microsoft Azure HealthServices mit CueZen zusammen, um den Gesundheitssektor zu transformieren. Diese strategische Partnerschaft zielt darauf ab, die generative KI von CueZen für das Gesundheitswesen zusammen mit den Cloud-Diensten von Microsoft Azure zu nutzen und so die Fähigkeit zu verbessern, eine individuellere Patienteneinbindung und Betreuung ihrer Kunden im Gesundheitswesen zu bieten.

Wichtige Marktteilnehmer

• Syntegra
• NioyaTech
• Saxon
• IBM Watson
• MicrosoftCorporation
• Google LLC
• TencentHoldings Ltd.
• NeuralinkCorporation
• Johnson& Johnson
• OpenAI
• Oracle