Markt für Anbieter von Lösungen für KI-basierte klinische Studien – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Therapiephasen (Herz-Kreislauf-Erkrankungen, neurologische Erkrankungen, Infektionskrankheiten, Stoffwechselerkrankungen, Onkologie), nach Studienphase (Phase 1, Phase 2, Phase 3), nach Endbenutzer (Pharmaunternehmen, Hochschulen, Sonstige), nach Region
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für Anbieter von Lösungen für KI-basierte klinische Studien – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Therapiephasen (Herz-Kreislauf-Erkrankungen, neurologische Erkrankungen, Infektionskrankheiten, Stoffwechselerkrankungen, Onkologie), nach Studienphase (Phase 1, Phase 2, Phase 3), nach Endbenutzer (Pharmaunternehmen, Hochschulen, Sonstige), nach Region
| Prognosezeitraum | 2025–2029 |
| Marktgröße (2023) | 680 Millionen USD |
| CAGR (2024–2029) | 7,8 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Onkologie |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für Anbieter von Lösungen für klinische Studien auf Basis von KI hat im Jahr 2023 einen Wert von 680 Millionen US-Dollar und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 7,8 % bis 2029 verzeichnen. Faktoren wie der Anstieg des Fluggastverkehrs weltweit, die Verbesserung der Flughafeninfrastruktur in Entwicklungsländern und die zunehmende Nutzung von Touchscreen-, Multimedia- und biometrischen Kiosken zur Verbesserung des Passagiererlebnisses treiben das Wachstum des Marktes weltweit voran.
Wichtige Markttreiber
Die Welt der Arzneimittelentwicklung erlebt einen revolutionären Wandel, der durch die leistungsstarken Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) vorangetrieben wird. Der globale Markt für Anbieter von KI-basierten Lösungen für klinische Studien, der derzeit auf rund 1,7 Milliarden US-Dollar geschätzt wird, soll bis 2032 auf atemberaubende 14,2 Milliarden US-Dollar anwachsen und eine bemerkenswerte durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 23,2 % aufweisen. Dieses explosive Wachstum wird von einem Zusammentreffen starker Treiber angetrieben, die die Landschaft der klinischen Studien, wie wir sie kennen, neu gestalten werden.
Optimierung von Effizienz und Kosteneffizienz
Klinische Studien sind bekanntermaßen komplex, zeitaufwändig und teuer. Ein durchschnittlicher Arzneimittelkandidat benötigt unglaubliche 10 bis 15 Jahre und kostet über 2,5 Milliarden US-Dollar, bis er auf den Markt kommt. KI erweist sich in diesem Kampf gegen Ineffizienz als mächtige Waffe. Durch die Automatisierung mühsamer Aufgaben wie Patientenrekrutierung und Datenanalyse können KI-Lösungen den Prozess erheblich rationalisieren und die Studiendauer um bis zu 30 % und die Kosten um bis zu 50 % senken. Dies führt zu einer schnelleren Arzneimittelentwicklung, einem verbesserten Zugang der Patienten zu lebensrettenden Medikamenten und einem höheren ROI für Pharmaunternehmen.
Verbesserung der Patientenzuordnung und -rekrutierung
Die Suche nach den richtigen Teilnehmern für klinische Studien war schon immer ein großer Engpass. Herkömmliche Methoden führen häufig zu einer langsamen Einschreibung und verzerrten Stichprobenpopulationen. Auch hier kommt KI zur Rettung. Leistungsstarke Algorithmen können riesige Datensätze mit Patientendaten analysieren und ideale Kandidaten anhand spezifischer Kriterien wie Demografie, Krankengeschichte und genetischer Marker identifizieren. Diese präzise Patientenzuordnung führt zu einer schnelleren Rekrutierung, vielfältigeren Studienpopulationen und letztendlich zu zuverlässigeren Ergebnissen.
Präzisionsmedizin und personalisierte Forschung
Der „Einheitsansatz“ bei der Arzneimittelentwicklung gehört der Vergangenheit an. KI ebnet den Weg für die Präzisionsmedizin, bei der Behandlungen auf der Grundlage ihrer einzigartigen genetischen und biologischen Zusammensetzung auf einzelne Patienten zugeschnitten werden. KI-gestützte Analysen können Berge klinischer Daten analysieren, verborgene Muster aufdecken und die Reaktionen der Patienten auf bestimmte Behandlungen mit bemerkenswerter Genauigkeit vorhersagen. Dieser personalisierte Ansatz verspricht wirksamere Medikamente, weniger Nebenwirkungen und bessere Behandlungsergebnisse.
Optimierung des Datenmanagements und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Klinische Studien generieren Berge von Daten, oft in komplexen und unterschiedlichen Formaten. Die Verwaltung dieser Datenflut und die Einhaltung strenger gesetzlicher Anforderungen ist eine monumentale Aufgabe. Auch hier kommt die KI ins Spiel, die automatisierte Datenmanagementlösungen bietet, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen bereinigt, integriert und analysiert werden können. Dies vereinfacht nicht nur die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, sondern setzt auch wertvolle, in den Daten verborgene Erkenntnisse frei, die zu besser informierten Entscheidungen während des gesamten Studienprozesses führen.
Der Aufstieg dezentralisierter Studien und virtueller Forschung
Die COVID-19-Pandemie hat die Einführung dezentralisierter klinischer Studien beschleunigt, bei denen die Patientenbeteiligung durch Fernüberwachung und Telemedizintechnologien erleichtert wird. KI spielt bei diesem Wandel eine entscheidende Rolle, da sie eine sichere Datenerfassung, virtuelle Patientenkonsultationen und eine Echtzeitüberwachung des Gesundheitszustands der Teilnehmer ermöglicht. Dieser flexible Ansatz verbessert den Zugang von Patienten zu Studien, insbesondere in abgelegenen oder unterversorgten Gebieten, und verringert die geografischen Einschränkungen, die die Teilnehmerrekrutierung häufig behindern.
Jenseits der TreiberEine sich mit Lichtgeschwindigkeit entwickelnde Marktlandschaft
Der Markt für Anbieter von KI-basierten Lösungen für klinische Studien ist ein dynamischer und sich schnell entwickelnder Bereich. Eine Vielzahl von Akteuren wetteifert um ein Stück vom Kuchen, darunter etablierte Technologiegiganten, spezialisierte KI-Startups und sogar Pharmaunternehmen, die ihre eigenen internen Lösungen entwickeln. Diese Wettbewerbslandschaft fördert Innovationen und schnelle Fortschritte in der KI-Technologie und stellt sicher, dass die angebotenen Lösungen immer ausgefeilter und leistungsfähiger werden.
Der Weg in die ZukunftEine Zukunft voller Potenzial
Die Integration von KI in klinische Studien ist nur der Anfang einer transformativen Reise. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologie können wir noch mehr revolutionäre Anwendungen erwarten, wie zum Beispiel
Prädiktive Analytik zur Früherkennung von Sicherheitsrisiken und unerwünschten Ereignissen.
Virtuelle Simulation klinischer Studien, wodurch der Bedarf an menschlichen Probanden in bestimmten Phasen reduziert wird.
Entwicklung personalisierter Behandlungspläne auf Basis von Patientendaten in Echtzeit.
Erstellung digitaler Zwillinge von Patienten für virtuelle Studiensimulationen und Arzneimitteltests.
Diese Fortschritte bergen das Potenzial, den gesamten Arzneimittelentwicklungsprozess zu revolutionieren und ihn schneller, effizienter und letztendlich effektiver zu machen, um lebensrettende Medikamente zu den bedürftigen Patienten zu bringen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Markt für Anbieter von KI-basierten Lösungen für klinische Studien vor einem explosiven Wachstum steht, angetrieben von mächtigen Kräften, die die Struktur der Arzneimittelentwicklung neu gestalten. Da sich KI weiterhin nahtlos in die Landschaft klinischer Studien integriert, können wir eine Zukunft erwarten, in der personalisierte Medizin, beschleunigte Arzneimittelentwicklung und verbesserte Patientenergebnisse zur Norm werden und eine neue Ära der Hoffnung und Gesundheit für alle einläutet.
Wichtige Marktherausforderungen
Datenqualität und -integration
KI lebt von qualitativ hochwertigen Daten, doch klinische Studien erzeugen komplexe und oft isolierte Datensätze. Die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie elektronischen Gesundheitsakten, tragbaren Geräten und Genomsequenzierungen, stellt eine erhebliche Hürde dar. Inkonsistente Datenformatierung, Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes der Patienten und regulatorische Rahmenbedingungen fügen weitere Komplexitätsebenen hinzu und behindern die Fähigkeit der KI, aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten. Um diese Herausforderung zu meistern, ist eine Zusammenarbeit zwischen Technologieanbietern, Forschern und Regulierungsbehörden erforderlich, um standardisierte Datenformate, robuste Datenverwaltungspraktiken und sichere Datenfreigabeprotokolle zu etablieren.
Transparenz und Interpretierbarkeit von KI-Algorithmen
Die „Blackbox“-Natur einiger KI-Algorithmen kann Bedenken hinsichtlich ihrer Entscheidungsprozesse aufwerfen. Im Rahmen klinischer Studien, bei denen Vertrauen und Transparenz von größter Bedeutung sind, verlangen Regulierungsbehörden und Interessengruppen ein klares Verständnis davon, wie KI-Modelle zu ihren Empfehlungen gelangen. Die Entwicklung erklärbarer KI-Techniken (XAI) und die Einführung strenger Validierungsprotokolle sind entscheidend, um Vertrauen aufzubauen und die weit verbreitete Einführung von KI-Lösungen in der klinischen Forschung zu fördern.
Ethische Überlegungen und regulatorische Hürden
Der aufstrebende Bereich der KI im Gesundheitswesen wirft zahlreiche ethische Bedenken auf, darunter Fragen im Zusammenhang mit Datenschutz, Patientenautonomie und potenziellen Verzerrungen in Algorithmen. Für traditionelle klinische Studien konzipierte regulatorische Rahmenbedingungen können die einzigartigen Herausforderungen der KI-Integration möglicherweise nur schwer angemessen bewältigen. Die Festlegung klarer ethischer Richtlinien, die Gewährleistung strenger Kontrollmechanismen und die Entwicklung von Regulierungspfaden, die auf KI-gesteuerte Prozesse zugeschnitten sind, sind entscheidende Schritte zur Gewährleistung einer verantwortungsvollen und ethischen Entwicklung und Implementierung von KI in der klinischen Forschung.
Talentlücke und Kompetenzentwicklung
Der effektive Einsatz von KI in klinischen Studien erfordert eine Belegschaft, die über eine einzigartige Mischung von Fähigkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft, Gesundheitswesen und klinische Forschung verfügt. Um die bestehende Talentlücke zu schließen, sind gezielte Kompetenzentwicklungsprogramme, interdisziplinäre Zusammenarbeit und die Förderung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens im Gesundheits- und Technologiesektor erforderlich.
Infrastruktur und Zugänglichkeit
Die Implementierung anspruchsvoller KI-Lösungen erfordert eine robuste Computerinfrastruktur und sichere Datenspeicherkapazitäten. Dies kann für kleinere Forschungseinrichtungen und ressourcenbeschränkte Regionen eine Herausforderung darstellen. Der Aufbau einer erschwinglichen und zugänglichen KI-Infrastruktur, gepaart mit Cloud-basierten Lösungen und Datenaustauschplattformen, wird entscheidend sein, um einen gleichberechtigten Zugang zu den Vorteilen KI-gestützter klinischer Studien auf der ganzen Welt zu gewährleisten.
Chancen inmitten der HerausforderungenEin Fahrplan für den Erfolg
Trotz dieser Herausforderungen bleibt das Potenzial der KI in klinischen Studien immens. Die Bewältigung dieser Hürden bietet spannende Möglichkeiten für Innovation und Zusammenarbeit. Hier sind einige vielversprechende Ansätze, um die Herausforderungen zu meistern und den Weg für eine florierende, KI-gestützte klinische Forschungslandschaft zu ebnen
Entwicklung von Open-Source-KI-Tools und standardisierten Datenformaten, um die Zusammenarbeit zu fördern und Innovationen zu beschleunigen.
Investition in die Erklärbarkeitsforschung für KI, um Vertrauen aufzubauen und eine verantwortungsvolle Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen sicherzustellen.
Festlegung klarer ethischer Richtlinien und regulatorischer Rahmenbedingungen für KI in der klinischen Forschung, um Innovation mit Patientensicherheit und Datenschutz in Einklang zu bringen.
Förderung fachübergreifender Schulungsprogramme, um die Talentlücke zu schließen und Forscher mit den notwendigen Fähigkeiten auszustatten, um die Leistungsfähigkeit von KI zu nutzen.
Aufbau erschwinglicher und zugänglicher KI-Infrastrukturlösungen, um den Zugang zu fortschrittlichen Technologien für klinische Studien zu demokratisieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Markt für KI-basierte Lösungsanbieter für klinische Studien enormes Potenzial für eine Revolutionierung der Arzneimittelentwicklung und eine Verbesserung der Patientenergebnisse birgt. Um das volle Potenzial dieser transformativen Technologie auszuschöpfen, ist es jedoch entscheidend, die Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität, Transparenz, Ethik, Talent und Infrastruktur zu meistern. Indem wir einen kollaborativen Ansatz verfolgen, Innovationen fördern und ethischen Überlegungen Priorität einräumen, können wir sicherstellen, dass KI den Weg für eine Zukunft schnellerer, effizienterer und personalisierter klinischer Studien ebnet und Patienten auf der ganzen Welt lebensrettende Behandlungen ermöglicht.
Wichtige Markttrends
Rationalisierung der Patientenrekrutierung und -bindung
Verbesserte Studienoptimierung und -überwachung
KI analysiert Daten klinischer Studien in Echtzeit in blitzartigem Tempo und weist auf potenzielle Sicherheitsbedenken, Nebenwirkungen und Wirksamkeitsschwankungen hin. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Studienergebnisse vor Abschluss vorhersagen und adaptive Studiendesigns ermöglichen, bei denen die Parameter auf der Grundlage von Erkenntnissen mittendrin angepasst werden. Dies führt nicht nur zu einer schnelleren Arzneimittelentwicklung, sondern reduziert auch die unnötige Belastung der Patienten mit ineffektiven Behandlungen.
Personalisierte Medizin steht im Mittelpunkt
KI stärkt die personalisierte Medizin, indem sie die Analyse individueller Patientendaten, einschließlich genetischer Marker und der Krankengeschichte, ermöglicht. Dies ermöglicht maßgeschneiderte Behandlungspläne und Medikamentendosierungen, maximiert die Wirksamkeit und minimiert Nebenwirkungen. Stellen Sie sich KI-Algorithmen vor, die Patientenuntergruppen identifizieren, die am besten auf bestimmte Medikamente reagieren, und so den Weg für Durchbrüche in der Präzisionsmedizin ebnen.
Dezentrale Studien gewinnen an Dynamik
KI erleichtert die Fernüberwachung von Patienten und die Datenerfassung durch tragbare Sensoren, Telemedizinplattformen und mobile Apps. Dies dezentralisiert Studien, macht sie für geografisch verstreute Bevölkerungsgruppen zugänglicher und reduziert die Belastung der Teilnehmer. Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Patienten von zu Hause aus Daten beitragen, was die klinische Forschung demokratisiert und die Arzneimittelentwicklung beschleunigt.
Die Regulierungslandschaft passt sich der Innovation an
Regulierungsbehörden passen sich aktiv der KI-Revolution an und erlassen Richtlinien und Rahmenbedingungen zur Gewährleistung von Datenschutz, Sicherheit und Algorithmentransparenz. Diese fortlaufende Zusammenarbeit zwischen Industrie und Regulierungsbehörden ist von entscheidender Bedeutung für die Förderung des Vertrauens und die ethische Entwicklung von KI-gestützten Lösungen für klinische Studien.
Lassen Sie uns über diese Trends hinaus einige spannende Wachstumsbereiche erkunden
Verarbeitung natürlicher SpracheKI kann klinische Berichte und unstrukturierte Daten analysieren und wertvolle Erkenntnisse aus Patientenberichten und Arztnotizen extrahieren.
Prädiktive ModellierungKI kann Ergebnisse klinischer Studien, Ressourcenanforderungen und potenzielle Hindernisse vorhersagen und so proaktive Entscheidungen ermöglichen.
Virtuelle Realität und SimulationenKI-gestützte VR-Simulationen können die Patientenaufklärung und Einwilligungsprozesse verbessern und sogar virtuelle Studien für weniger invasive Arzneimitteltests durchführen.
Es bleiben Herausforderungen und Ãœberlegungen
Datenschutz und -sicherheitEine robuste Datenverwaltung und ethische Rahmenbedingungen sind unerlässlich, um das Vertrauen der Patienten zu gewährleisten und den Missbrauch sensibler Daten zu verhindern.
Algorithmische VerzerrungKI-Algorithmen müssen streng getestet und validiert werden, um Verzerrungen zu vermeiden, die die Ergebnisse klinischer Studien verfälschen und bestimmte Patienten benachteiligen könnten. Gruppen.
Menschliche Expertise bleibt unverzichtbarKI ist ein mächtiges Werkzeug, aber sie sollte menschliche Expertise nicht ersetzen. Kliniker und Wissenschaftler spielen eine entscheidende Rolle bei der Interpretation von KI-generierten Erkenntnissen und der fundierten Entscheidungsfindung.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der globale Markt für KI-basierte Lösungsanbieter für klinische Studien aufgrund transformativer Trends und vielversprechender Anwendungen vor einem explosiven Wachstum steht. Da sich KI weiterentwickelt und regulatorische Rahmenbedingungen angepasst werden, können wir eine Zukunft erwarten, in der klinische Studien schneller, effizienter und personalisierter sind, was letztendlich zu besseren Medikamenten und verbesserten Patientenergebnissen führt. In diesem Markt geht es nicht nur um Zahlen; es geht darum, das Gesundheitswesen zu revolutionieren und den Weg zu einem gesünderen Leben für alle zu beschleunigen.
Segmentelle Einblicke
Einblicke in die Phasen therapeutischer Studien
Die Dringlichkeit des Kampfes gegen den Krebs
Die globale Reichweite von KrebsKrebs bleibt weltweit eine der häufigsten Todesursachen, jedes Jahr werden Millionen von Menschen diagnostiziert. Nach Schätzungen der Weltgesundheitsorganisation sind allein im Jahr 2020 rund 10 Millionen Menschen dem Krebs erlegen, was die immense Belastung der Menschenleben verdeutlicht.
Abwechslungsreiches und sich entwickelndes UmfeldDie Vielfältigkeit der Krebserkrankung mit über 200 verschiedenen Arten, jede mit einzigartigen Mutationen und Verhaltensweisen, trägt zur Komplexität bei. Darüber hinaus entwickelt sich Krebs ständig weiter, was eine ständige Innovation der Behandlungsstrategien erfordert.
Arzneimittelentdeckung und -entwicklungKI-Algorithmen können riesige Datensätze genomischer und klinischer Daten analysieren, vielversprechende Wirkstoffziele identifizieren und Patientenreaktionen vorhersagen. Dies beschleunigt die Identifizierung potenzieller Therapien und personalisiert Behandlungspläne.
Optimierung klinischer StudienKI rationalisiert Studiendesign und Rekrutierung, indem sie geeignete Patientenpopulationen identifiziert, Abbrecher vorhersagt und Studienprotokolle optimiert, was zu einer schnelleren und effizienteren Arzneimittelentwicklung führt.
Verbesserte Diagnostik und PrognoseKI-gestützte Bildanalysetools können mikroskopische Tumore genauer erkennen und so eine frühzeitige Diagnose und Intervention ermöglichen. Darüber hinaus können KI-Modelle Behandlungsergebnisse und mögliche Nebenwirkungen vorhersagen und so sowohl Patienten als auch Ärzten fundierte Entscheidungen ermöglichen.
Die treibende Kraft der Onkologie
Hohe Investitionen und ZusammenarbeitDie Dringlichkeit, wirksame Krebsbehandlungen zu finden, zieht erhebliche Investitionen von Pharmaunternehmen, Forschungseinrichtungen und Regierungsbehörden an. Dies fördert die Zusammenarbeit mit Anbietern von KI-Technologien und treibt die Innovation in diesem Bereich weiter voran.
Datenfülle und -verfügbarkeitDie onkologische Forschung generiert riesige Datenmengen, darunter genomische Profile, klinische Aufzeichnungen und Bilddaten. Diese leicht zugänglichen Daten sind entscheidend für das Training und die Verfeinerung von KI-Modellen, was zu besserer Leistung und schnelleren Fortschritten führt.
Greifbare Auswirkungen auf den PatientenDas Potenzial von KI, die Krebserkennung, -behandlung und -ergebnisse zu verbessern, bedeutet direkt, Leben zu retten und Leiden zu lindern. Diese greifbaren Auswirkungen motivieren zu weiteren Investitionen und Entwicklungen in KI-basierte Lösungen.
Ãœber die Onkologie hinausDas breitere Spektrum
Während die Onkologie derzeit führend ist, geht das Potenzial der KI über Krebs hinaus. Auch in anderen Therapiebereichen wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, neurologischen Störungen und Infektionskrankheiten wird KI zunehmend in klinischen Studien eingesetzt. Der Erfolg in der Onkologie dient als Sprungbrett für eine breitere Anwendung dieser Technologien und ebnet den Weg für eine Zukunft der personalisierten Medizin in verschiedenen medizinischen Bereichen.
Herausforderungen und Ãœberlegungen
Trotz des bemerkenswerten Fortschritts bleiben Herausforderungen bestehen. Ethische Überlegungen zu Datenschutz und Transparenz, regulatorische Hürden und potenzielle Verzerrungen in KI-Algorithmen müssen sorgfältig beachtet werden. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist eine Zusammenarbeit zwischen Technologieentwicklern, Gesundheitsfachleuten, Aufsichtsbehörden und Patientenvertretungen erforderlich.
Die Dominanz der Onkologie auf dem globalen Markt für KI-basierte Lösungen für klinische Studien ist ein Beweis für die starke Konvergenz eines kritischen Gesundheitsbedarfs und einer transformativen Technologie. Das Potenzial der KI, die Krebsforschung und -behandlung zu revolutionieren, ist unbestreitbar und bietet Hoffnung auf eine Zukunft, in der die personalisierte Medizin diese komplexe Krankheit besiegt. In Zukunft werden kontinuierliche Fortschritte, verantwortungsvolle Entwicklung und ethische Überlegungen von entscheidender Bedeutung sein, um sicherzustellen, dass der Einfluss der KI weiterhin den Patienten zugutekommt und die Grenzen der medizinischen Wissenschaft erweitert.
Regionale Einblicke
Nordamerika wird im Prognosezeitraum den Marktanteil dominieren. Der US-Markt für KI-basierte Lösungen für klinische Studien wird im Jahr 2022 auf 600 Millionen US-Dollar geschätzt und soll bis 2032 einen Wert von 5,7 Milliarden US-Dollar erreichen und im Prognosezeitraum 2022–2032 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 24,5 % wachsen. Weitere Faktoren, die voraussichtlich zum Marktwachstum im Land beitragen, sind die Präsenz biopharmazeutischer Unternehmen und die laufende Forschung im Bereich der Onkologie zur Entwicklung therapeutischer Medikamente. Der chinesische Markt für Anbieter von Lösungen für klinische Studien auf Basis von KI liegt hinter den USA und wird bis 2032 voraussichtlich einen Wert von 1,6 Milliarden US-Dollar erreichen. Im Prognosezeitraum 2022–2032 wird das Wachstum bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 24,4 % liegen.
Jüngste Entwicklungen
InvestitionsboomRisikokapitalfirmen (VC) stecken ihr Geld in Lösungen für klinische Studien auf Basis von KI. Exscientia hat in einer Finanzierungsrunde der Serie D 225 Millionen US-Dollar aufgebracht und BenevolentAI konnte in einer Finanzierungsrunde der Serie C 115 Millionen US-Dollar einwerben.
Wichtige Marktteilnehmer
- Unlearn.AI, Inc.
- Saama Technologies
- AntidoteTechnologies, Inc
- Phesi
- Deep 6AI
- Innoplexus
- Mendel.ai
- Intelligencia
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