Markt für Matching-Software für klinische Studien – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose 2018–2028, segmentiert nach Bereitstellungsmodus (web- und cloudbasiert, vor Ort), nach Endverbrauch (Pharma- und Biotechnologieunternehmen, CROs, Medizingerätehersteller), nach Region, nach Wettbewerb, Prognose und Chancen 2018–2028F
Published Date: November - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Healthcare | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für Matching-Software für klinische Studien – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose 2018–2028, segmentiert nach Bereitstellungsmodus (web- und cloudbasiert, vor Ort), nach Endverbrauch (Pharma- und Biotechnologieunternehmen, CROs, Medizingerätehersteller), nach Region, nach Wettbewerb, Prognose und Chancen 2018–2028F
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 132,89 Millionen USD |
| CAGR (2023–2028) | 8,59 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Pharma- und Biotechnologieunternehmen |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für Software zur Zuordnung klinischer Studien hatte im Jahr 2022 einen Wert von 132,89 Millionen USD und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein beeindruckendes Wachstum mit einer CAGR von 8,59 % bis 2028 verzeichnen. Pharmaunternehmen, Biotechnologieunternehmen, klinische Forschungsorganisationen (CROs) und Hersteller medizinischer Geräte führen routinemäßig klinische Studien durch, um die Sicherheit und Wirksamkeit neuer Medikamente, Diagnoseinstrumente und Therapien zu bewerten. Die zunehmende Häufigkeit chronischer Erkrankungen und die steigende Nachfrage nach klinischen Studien werden voraussichtlich die treibenden Faktoren für die Marktexpansion sein. Darüber hinaus werden klinische Studien zunehmend in Schwellenregionen durchgeführt, da die Rekrutierung und Zuordnung von Patienten für diese Studien von entscheidender Bedeutung ist.
Wichtige Markttreiber
Steigende Nachfrage nach personalisierter Medizin
Personalisierte Medizin hat sich als transformierende Kraft im Gesundheitswesen herausgestellt und bietet maßgeschneiderte Behandlungen basierend auf der genetischen Ausstattung, dem Lebensstil und den einzigartigen Gesundheitsmerkmalen einer Person. Dieser Paradigmenwechsel in der Medizin revolutioniert nicht nur die Patientenversorgung, sondern hat auch erhebliche Auswirkungen auf die Pharmaindustrie. Die steigende Nachfrage nach personalisierter Medizin führt zu einem Anstieg der klinischen Forschung und treibt wiederum das Wachstum des globalen Marktes für Matching-Software für klinische Studien voran. Personalisierte Medizin, auch als Präzisionsmedizin bekannt, stellt eine grundlegende Abkehr vom traditionellen Einheitsansatz der medizinischen Behandlung dar. Sie erkennt an, dass jeder Patient einzigartig ist und seine Reaktion auf Therapien aufgrund genetischer, genomischer und molekularer Faktoren unterschiedlich sein kann. Dieser Ansatz war besonders erfolgreich bei der Behandlung von Krebs, wo Therapien zunehmend auf bestimmte genetische Mutationen abzielen, was zu verbesserten Patientenergebnissen und weniger Nebenwirkungen führt. Die personalisierte Medizin beruht auf der Identifizierung von Biomarkern und spezifischen genetischen Variationen, die mit Krankheiten in Zusammenhang stehen. Dieser Prozess umfasst eine umfassende genetische Profilerstellung und molekulare Analyse, wodurch eine Fülle von Daten generiert wird, die in klinischen Studien getestet werden müssen. Software zur Zuordnung klinischer Studien spielt eine entscheidende Rolle bei der Durchsicht dieser riesigen Datenmenge, um geeignete Kandidaten für diese Studien zu identifizieren und den Rekrutierungsprozess zu rationalisieren.
Die Entwicklung gezielter Therapien ist das Herzstück der personalisierten Medizin. Diese Therapien sind so konzipiert, dass sie auf bestimmte molekulare Ziele wirken, die mit einer Krankheit in Zusammenhang stehen, wodurch sie wirksamer werden und das Risiko von Nebenwirkungen verringert wird. Software zur Zuordnung klinischer Studien hilft dabei, Patienten zu identifizieren, die die Zielbiomarker besitzen, und stellt sicher, dass die richtigen Personen in die Studien aufgenommen werden, was die Erfolgschancen erhöht. Die personalisierte Medizin erfordert oft kleinere, fokussiertere klinische Studien, da die Patientenpopulationen enger definiert sind. Software zur Zuordnung klinischer Studien hilft dabei, diese Studien effizient zu gestalten, indem sie geeignete Teilnehmer schnell identifiziert und einschreibt und so den Zeit- und Kostenaufwand der Arzneimittelentwicklung reduziert. Patienten nehmen eher an klinischen Studien teil, wenn sie die potenziellen Vorteile verstehen, insbesondere wenn es um personalisierte Behandlungen geht. Software zur Zuordnung klinischer Studien kann Patienten Informationen über Studien liefern, die zu ihrem genetischen Profil und ihrer Krankengeschichte passen, und so die Einbindung und Rekrutierung von Patienten fördern. Die Genommedizin, ein Teilbereich der personalisierten Medizin, stützt sich stark auf Genomdaten und bioinformatische Tools. Software zur Zuordnung klinischer Studien lässt sich nahtlos in Genomdatenbanken integrieren und kann schnell Patienten identifizieren, die die genetischen Kriterien für diese Studien erfüllen, wodurch die Umsetzung der Genomik in die klinische Praxis beschleunigt wird.
Steigende Komplexität klinischer Studien
Klinische Studien sind der Eckpfeiler der modernen Gesundheitsfürsorge, sie treiben den medizinischen Fortschritt voran und gewährleisten die Sicherheit und Wirksamkeit neuer Behandlungen. Die Landschaft der klinischen Forschung hat sich jedoch erheblich weiterentwickelt, wobei die Studien immer komplexer und datenintensiver werden. Dieser Wandel hat zu einer wachsenden Nachfrage nach ausgefeilten Tools zur Optimierung der Patientenrekrutierung und des Studienmanagements geführt. Das traditionelle Modell klinischer Studien, bei dem Patienten einfach rekrutiert, Behandlungen verabreicht und Ergebnisse aufgezeichnet wurden, ist einem komplexeren und datengesteuerten Paradigma gewichen. Mehrere Faktoren tragen zur zunehmenden Komplexität klinischer Studien bei. Klinische Studien werden heute an unterschiedlichen Patientenpopulationen durchgeführt, darunter auch Patienten mit seltenen Krankheiten, bestimmten genetischen Mutationen oder besonderen demografischen Merkmalen. Um geeignete Kandidaten innerhalb dieser Untergruppen zu identifizieren, ist eine präzise Patientenzuordnung erforderlich. Um die Arzneimittelentwicklung zu beschleunigen und Ergebnisse zu optimieren, werden mehrarmige und adaptive Studien immer häufiger durchgeführt. Diese Studien umfassen mehrere Behandlungsarme, komplexe Randomisierungsalgorithmen und dynamische Anpassungen auf der Grundlage neuer Daten. Die Integration realer Daten, darunter elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Daten tragbarer Geräte und von Patienten gemeldete Ergebnisse, ist für die Generierung aussagekräftiger Erkenntnisse während klinischer Studien von entscheidender Bedeutung geworden. Biomarkergesteuerte Studien und die Verwendung neuer klinischer Endpunkte erfordern eine komplexe Datenanalyse und ein tiefes Verständnis genetischer und molekularer Marker. Matching-Software für klinische Studien nutzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um riesige Datensätze zu analysieren, darunter Patientenakten, Genomdaten und reale Beweise. Dies gewährleistet die schnelle und genaue Identifizierung geeigneter Teilnehmer. Komplexe Studien erfordern oft die Identifizierung spezifischer Patientenuntergruppen. Matching-Software kann Personen mit einzigartigen Merkmalen oder Biomarkern genau identifizieren und so eine präzise Rekrutierung ermöglichen. Durch die Automatisierung der Screening- und Registrierungsprozesse reduziert Matching-Software für klinische Studien den Verwaltungsaufwand, sodass sich die Studienkoordinatoren auf die strategische Protokolloptimierung konzentrieren können. Für adaptive Studien können diese Softwarelösungen die Rekrutierungskriterien und die Randomisierung von Patienten basierend auf Echtzeitdaten anpassen und ändern und so eine effiziente Durchführung der Studie gewährleisten.
Technologische Fortschritte
Technologische Fortschritte haben Branchen auf der ganzen Linie umgestaltet, und der Gesundheitssektor ist da keine Ausnahme. Insbesondere der globale Markt für Matching-Software für klinische Studien verzeichnet ein bemerkenswertes Wachstum, das durch die transformative Kraft moderner Technologie vorangetrieben wird. KI und ML stehen an der Spitze der technologischen Innovationen im Gesundheitswesen. Diese Technologien haben die Fähigkeiten von Matching-Software für klinische Studien erheblich verbessert. Algorithmen des maschinellen Lernens können riesige Mengen an Patientendaten, elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) und historischen Studiendaten analysieren, um geeignete Kandidaten für klinische Studien effizienter und genauer als je zuvor zu identifizieren. Dies beschleunigt nicht nur die Patientenrekrutierung, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit eines Studienerfolgs. Die Gesundheitsbranche generiert täglich riesige Datenmengen, von Patientenakten bis hin zu Genominformationen. Fortschrittliche Datenanalysetools können diese Daten durchsuchen, um Muster aufzudecken, potenzielle Studienteilnehmer zu identifizieren und Studienergebnisse vorherzusagen. Dieser datengesteuerte Ansatz ist entscheidend für die Optimierung des klinischen Studienprozesses. Tragbare Geräte und das Internet der Dinge (IoT) haben neue Möglichkeiten in der klinischen Forschung eröffnet. Patientendaten, die in Echtzeit über tragbare Geräte wie Herzfrequenzmesser und Aktivitätstracker erfasst werden, können nahtlos in Matching-Software für klinische Studien integriert werden. Dies liefert einen kontinuierlichen Strom wertvoller Daten, der bei der Patientenüberwachung und der Einhaltung von Studienprotokollen hilft. Datensicherheit und Transparenz sind bei klinischen Studien von größter Bedeutung. Die Blockchain-Technologie gewährleistet die Unveränderlichkeit und Sicherheit von Studiendaten und wahrt so die Integrität des Forschungsprozesses. Sie vereinfacht auch den Datenaustausch zwischen den Beteiligten und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten. Telemedizin- und Fernüberwachungslösungen sind unverzichtbar geworden, insbesondere im Zusammenhang mit globalen klinischen Studien. Diese Technologien ermöglichen die Fernteilnahme von Patienten, wodurch geografische Einschränkungen abgebaut und der Pool potenzieller Studienkandidaten erweitert wird. VR und AR werden bei der Gestaltung klinischer Studien und der Einbindung von Patienten eingesetzt. Virtuelle Simulationen können Forschern helfen, Studienprotokolle zu visualisieren, während AR-Anwendungen das Verständnis der Patienten und die Einhaltung der Studienanforderungen verbessern können. Dank fortschrittlicher Technologie kann Matching-Software für klinische Studien riesige Datensätze schnell und genau verarbeiten und so den Zeit- und Kostenaufwand für die Patientenrekrutierung reduzieren. Diese Effizienz ist besonders bei Studien zu seltenen Krankheiten von entscheidender Bedeutung, bei denen es schwierig sein kann, geeignete Teilnehmer zu finden. Technologiebasierte Lösungen helfen dabei, Patienten zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten von personalisierten medizinischen Ansätzen profitieren, wie z. B. gezielten Therapien auf der Grundlage genetischer Marker. Matching-Software für klinische Studien hilft dabei, Patienten mit maßgeschneiderten Behandlungen zu verbinden. Die Integration von Technologie gewährleistet die sichere, transparente und effiziente Verwaltung von Daten aus klinischen Studien und erfüllt strenge gesetzliche Anforderungen. Dies stärkt das Vertrauen der Interessengruppen und Aufsichtsbehörden. Technologie erleichtert die globale Zusammenarbeit in der klinischen Forschung. Forscher und Institutionen aus verschiedenen Teilen der Welt können nahtlos zusammenarbeiten und so die Reichweite und Vielfalt klinischer Studien erweitern.
Globale Pandemie und Impfstoffentwicklung
Die durch COVID-19 verursachte globale Pandemie war eine beispiellose globale Herausforderung, hat aber auch Innovationen im Gesundheitswesen und in der Arzneimittelentwicklung beschleunigt. Die rasche Entwicklung und Verteilung von Impfstoffen hat die entscheidende Rolle klinischer Studien und ihrer Matching-Software hervorgehoben. Die Entwicklung mehrerer COVID-19-Impfstoffe in Rekordzeit hat die Bedeutung einer zügigen Rekrutierung für klinische Studien aufgezeigt. Matching-Software für klinische Studien spielte eine entscheidende Rolle bei der schnellen Identifizierung und Registrierung geeigneter Kandidaten für Impfstoffstudien und beschleunigte den Impfstoffentwicklungsprozess. COVID-19-klinische Studien mussten ein vielfältiges Teilnehmerspektrum einschließen, um die Wirksamkeit der Impfstoffe in verschiedenen Bevölkerungsgruppen sicherzustellen. Matching-Software half dabei, Personen verschiedener Altersgruppen, Ethnien und Gesundheitszustände zu identifizieren und einzubeziehen, was zu robusten Impfstoffdaten beitrug. Im Zuge der Pandemie wurde die Rekrutierung und Einbindung von Patienten aus der Ferne unerlässlich. Matching-Software für klinische Studien ermöglichte es potenziellen Teilnehmern, sich mit Studien zu verbinden, auf Studieninformationen zuzugreifen und Vorabuntersuchungen von der Sicherheit ihres Zuhauses aus durchzuführen. Im Verlauf der Pandemie wurden reale Beweise für das Verständnis des Krankheitsverlaufs und der Behandlungsergebnisse immer wertvoller. Matching-Software integrierte reale Datenquellen wie elektronische Gesundheitsakten, um potenzielle Studienteilnehmer anhand ihrer Krankengeschichte und COVID-19-Exposition zu identifizieren. Die FDA und andere Aufsichtsbehörden erteilten auf der Grundlage begrenzter Daten EUAs für COVID-19-Behandlungen und -Impfstoffe. Matching-Software für klinische Studien half dabei, Patienten zu identifizieren, die möglicherweise von diesen Behandlungen profitieren könnten, und lieferte reale Daten zur Unterstützung von EUA-Entscheidungen. Die Pandemie schärfte das Bewusstsein für die Bedeutung klinischer Studien und Matching-Software. Diese erhöhte Anerkennung wird voraussichtlich dazu führen, dass diese Technologien auch nach Abklingen der Pandemie weiter eingesetzt werden. Telemedizin und die Einbindung von Patienten aus der Ferne, die während der Pandemie von entscheidender Bedeutung wurden, werden weiterhin in klinische Studien integriert. Matching-Software wird eine zentrale Rolle dabei spielen, Patienten mit Studien zu verbinden und gleichzeitig Fernüberwachung und Datenerfassung zu gewährleisten. Die während der Pandemie gewonnenen Erfahrungen werden die Gesundheitsbranche besser darauf vorbereiten, schnell auf zukünftige Gesundheitskrisen zu reagieren. Matching-Software für klinische Studien wird weiterhin ein wesentliches Instrument zur Beschleunigung der Studienrekrutierung bleiben. Patienten suchen proaktiver nach Möglichkeiten für klinische Studien, und Matching-Software wird ihnen weiterhin Informationen und Zugang zu Studien bieten, die zu ihrem Gesundheitsprofil passen.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit
Eine der größten Herausforderungen auf dem Markt für Matching-Software für klinische Studien betrifft Datenschutz und -sicherheit. Der Umgang mit sensiblen Patientendaten, einschließlich Krankenakten und genetischen Informationen, erfordert die strikte Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie HIPAA in den USA und DSGVO in Europa. Die Gewährleistung der Datensicherheit und die Einhaltung dieser Vorschriften kann für Softwareanbieter ein komplexes und kostspieliges Unterfangen sein.
Interoperabilität mit Gesundheitssystemen
Die Integration von Software zur Zuordnung klinischer Studien in bestehende Gesundheitssysteme, einschließlich elektronischer Gesundheitsakten (EHRs), ist für eine effiziente Patientenrekrutierung unerlässlich. Das Erreichen einer nahtlosen Interoperabilität bleibt jedoch aufgrund unterschiedlicher Datenformate, Systemkompatibilitätsprobleme und unterschiedlicher Standards in den verschiedenen Gesundheitsorganisationen eine erhebliche Herausforderung.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Die Branche der klinischen Studien unterliegt einer strengen behördlichen Aufsicht durch Behörden wie die FDA und die EMA. Software zur Zuordnung klinischer Studien muss sich an sich entwickelnde gesetzliche Anforderungen halten, einschließlich Datenintegrität, Prüfpfaden und elektronischen Signaturen. Das Erreichen und Aufrechterhalten der Konformität kann für Softwareanbieter ressourcenintensiv sein.
Ethische Ãœberlegungen
Die ethischen Aspekte der Patientenrekrutierung sind von entscheidender Bedeutung. Die Sicherstellung einer informierten Einwilligung, die Minimierung potenzieller Verzerrungen bei der Teilnehmerauswahl und die Beseitigung von Ungleichheiten beim Zugang zu Studien sind ethische Herausforderungen, denen sich Anbieter von Software zur Zuordnung klinischer Studien stellen müssen. Ethische Überlegungen erstrecken sich auch darauf, sicherzustellen, dass Patienten die Auswirkungen einer Studienteilnahme vollständig verstehen.
Wichtige Markttrends
Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) wird ein bestimmender Trend auf dem Markt für Software zur Zuordnung klinischer Studien sein. KI-Algorithmen werden immer besser darin, riesige Datensätze zu verarbeiten, potenzielle Studienkandidaten zu identifizieren und die Reaktion der Patienten auf Behandlungen vorherzusagen. ML-gesteuerte Tools werden die Patientenrekrutierung rationalisieren und Studiendesigns optimieren, was letztlich die Arzneimittelentwicklung beschleunigt.
Echtzeit-Datenanalyse
Die Nachfrage nach Echtzeit-Datenanalysen bei klinischen Studien wächst rasant. Software zur Zuordnung klinischer Studien entwickelt sich weiter, um Forschern sofortigen Zugriff auf Studiendaten zu bieten und ihnen zu ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Dieser Trend wird die Agilität und Effizienz klinischer Studien verbessern.
Patientenzentrierter Ansatz
Ein patientenzentrierter Ansatz gewinnt in der klinischen Forschung an Bedeutung. Zukünftige Trends bei Software zur Zuordnung klinischer Studien werden die Einbindung und Ermächtigung der Patienten in den Vordergrund stellen. Patienten erhalten verbesserten Zugang zu Studieninformationen, vereinfachte Einschreibungsprozesse und Tools zur Überwachung ihres Fortschritts während der gesamten Studie.
Genomik und Präzisionsmedizin
Das Zeitalter der Präzisionsmedizin ist fest in vollem Gange. Da die Genomik in der Gesundheitsversorgung immer wichtiger wird, wird Software zur Zuordnung klinischer Studien genetische und molekulare Daten einbeziehen, um Kandidaten für Studien zu identifizieren, die auf bestimmte genetische Profile zugeschnitten sind. Dieser Trend wird in der Onkologie- und seltenen Krankheitsforschung besonders bedeutsam sein.
Segmentelle Einblicke
Einblicke in den Bereitstellungsmodus
Basierend auf der Kategorie Bereitstellungsmodus dominierte der Web- und Cloud-Sektor den Umsatzanteil im Jahr 2022 und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die schnellste CAGR verzeichnen. Dies ist auf die Vorteile des Cloud-Computing-Modells zurückzuführen, das wartungsarm ist und keine laufenden Kosten verursacht. Da es keine interne Serverinfrastruktur erfordert, führt es zu geringeren Entwicklungskosten, kürzeren Integrationszeiten und Zugriff von jedem Standort aus. Es erleichtert auch den bequemen Datenaustausch und die Zusammenarbeit an verschiedenen Projekten. Im Gegensatz dazu erfordert das On-Premises-Modell eine interne Infrastruktur, Softwarelizenzen, IT-Support und längere Integrationszeiträume, was es zu einer teureren und weniger bevorzugten Option macht. Organisationen, die mit hochsensiblen Daten arbeiten, wie z. B. Regierungs- und Finanzinstitute, legen jedoch möglicherweise Wert auf die Sicherheit und den Datenschutz, die eine On-Premises-Umgebung bietet.
Endnutzungseinblicke
Der Sektor der Pharma- und Biotechnologieunternehmen sicherte sich den größten Umsatzanteil aufgrund der zahlreichen klinischen Studien, die für die Produkteinführung erforderlich sind. In den Vereinigten Staaten schreibt beispielsweise das Center for Drug Evaluation and Research (CDER) der Food and Drug Administration vor, dass Pharmaunternehmen Sicherheits- und Wirksamkeitstests an ihren Medikamenten durchführen und dem Zentrum Nachweise vorlegen müssen, bevor sie diese im Land verkaufen. Dieser Bewertungsprozess hilft bei der Beurteilung der Vorteile und potenziellen Risiken dieser Medikamente.
Gleichzeitig wird für das Segment der Contract Research Organizations (CROs) im Prognosezeitraum die höchste CAGR erwartet. CROs bieten eine Reihe von Dienstleistungen von der Arzneimittelentwicklung bis zur Vermarktung, Pharmakovigilanz und Unterstützung nach der Zulassung für Fertigungsunternehmen mit begrenzten Forschungs- und Entwicklungsbudgets (F&E). Sponsoren, also Unternehmen, die die Sicherheit und Wirksamkeit ihrer Produkte untersuchen möchten, beauftragen CROs projektbezogen mit der Durchführung klinischer Studien. Unternehmen, die es sich nicht leisten können, umfangreiche klinische Studien selbst durchzuführen, entscheiden sich zunehmend dafür, diese Dienstleistungen auszulagern. Folglich steigt die Nachfrage nach CROs auf dem Markt.
Regionale Einblicke
Im Jahr 2022 übernahm Nordamerika die Marktführung und sicherte sich den höchsten Umsatzanteil. Dies ist auf die zunehmende Einführung von Software zur Zuordnung klinischer Studien durch Pharma- und Biotechnologieunternehmen in den Vereinigten Staaten zurückzuführen. Darüber hinaus verfügt die Region über eine robuste und gut etablierte Pharmaindustrie, in der viele Unternehmen in die Entwicklung von Software zur Zuordnung klinischer Studien investieren, die ein wichtiger Treiber des Marktwachstums ist. Darüber hinaus begünstigt das regulatorische Umfeld in Nordamerika die Weiterentwicklung und Kommerzialisierung von Software zur Zuordnung klinischer Studien. Verschiedene Initiativen im Zusammenhang mit Lösungen auf Basis von Informationstechnologie (IT) und künstlicher Intelligenz (KI), gepaart mit einer stärkeren Einführung von Systemen zur Verwaltung klinischer Studien (CTMS) und Software zur Patientenzuordnung, tragen zur Marktexpansion in der Region bei.
Umgekehrt dürfte die Region Asien-Pazifik im kommenden Prognosezeitraum die schnellste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate verzeichnen. Dies ist in erster Linie auf das Vorhandensein eines beträchtlichen Patientenpools in der Region zurückzuführen, der rationalisierte Prozesse zur Patientenrekrutierung ermöglicht. Zahlreiche Organisationen möchten auch ihre Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten (F&E) im Asien-Pazifik-Raum ansiedeln, was das Marktwachstum weiter ankurbelt. Dieses Wachstum ist auf die zunehmende Zahl von IT-Gesundheitsprojekten, die florierende Wirtschaft und eine allgemeine Verbesserung der Gesundheitsinfrastruktur zurückzuführen, insbesondere in sich entwickelnden asiatischen Ländern wie China und Indien.
Jüngste Entwicklungen
- Im Dezember 2021 schloss Optimapharm, ein führendes europäisches Unternehmen für klinische Forschung, die Übernahme von SSS International ab. Dieser strategische Schritt ermöglichte es dem Unternehmen, das Angebot an klinischen Forschungsprojekten in seinem Portfolio zu erweitern.
Wichtige Marktteilnehmer
- IBM Clinical Development
- Antidote Technologies Inc
- Ofni Systems Inc
- SSS International ClinicalResearch GmbH
- CLARIO
- Advarra Inc
- ArisGlobal LLC
- Bsi Business SystemsIntegration AG
- Teckro Ltd
- Mobile Anwendung für klinische Studien
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