Marktgröße für KI in klinischen Studien – nach Komponente (Software, Service), nach Technologie (Maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision, kontextbezogene Bots), nach Anwendung, nach Endbenutzer und Prognose, 2024 – 2032

Marktgröße für KI in klinischen Studien – nach Komponente (Software, Service), nach Technologie (Maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision, kontextbezogene Bots), nach Anwendung, nach Endbenutzer und Prognose, 2024 – 2032

Marktgröße für KI in klinischen Studien

Die Marktgröße für KI in klinischen Studien wurde im Jahr 2023 auf 1,3 Milliarden USD geschätzt und dürfte zwischen 2024 und 2032 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von über 14 % verzeichnen.

KI-Technologie kann riesige Datensätze aus biologischer Forschung, klinischen Studien und Krankenakten schneller und genauer analysieren als herkömmliche Methoden. Es verkürzt die für die Arzneimittelentdeckung und -entwicklung erforderliche Zeit, indem es potenzielle Arzneimittelkandidaten identifiziert und ihre Wirksamkeit frühzeitig im Prozess vorhersagt.

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KI kann elektronische Gesundheitsakten (EHRs) und andere Datenquellen durchsuchen, um potenzielle Kandidaten zu identifizieren, die die spezifischen Kriterien für eine Studie erfüllen. Dieser zielgerichtete Ansatz erhöht die Effizienz der Rekrutierung. So kündigte Tempus im April 2024 seine KI-basierte Plattform an, die geeignete Kandidaten für Krebsstudien 50 % schneller identifizierte als herkömmliche Methoden. Diese Fähigkeit verbessert den Rekrutierungsprozess und verkürzt die Zeit bis zum Erreichen der Studienziele.

Welche Wachstumschancen bietet dieser Markt?

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Die Durchführung von klinischen Studien ist ein kostspieliges Unterfangen. KI kann helfen, diese Kosten zu senken, indem sie verschiedene Aspekte des Studienprozesses automatisiert, wie z. B. Überwachung, Datenverwaltung und sogar die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Die Fähigkeit von KI, genetische und molekulare Daten zu analysieren, ermöglicht die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne, die auf die Bedürfnisse einzelner Patienten zugeschnitten sind. So nutzte Novartis im Juni 2024 KI, um personalisierte Behandlungsschemata für Patienten in seinen Brustkrebsstudien zu entwickeln. Die KI-Modelle halfen dabei, Behandlungen auf der Grundlage genetischer Profile anzupassen, was zu höheren Ansprechraten und besseren Patientenergebnissen führte.
 

Der Markt ist mit mehreren Fallstricken und Herausforderungen konfrontiert, die sein Wachstum behindern können. KI-Algorithmen benötigen große Mengen qualitativ hochwertiger, gut annotierter Daten, um effektiv zu funktionieren. Daten aus klinischen Studien können jedoch fragmentiert, inkonsistent und unvollständig sein, was zu potenziellen Verzerrungen und Ungenauigkeiten in KI-Modellen führt. Die Integration von KI-Systemen in die vorhandene Infrastruktur für klinische Studien wie EHRs und klinische Datenmanagementsysteme kann technisch anspruchsvoll und ressourcenintensiv sein. Darüber hinaus können KI-Modelle unbeabsichtigt vorhandene Verzerrungen in den Trainingsdaten aufrechterhalten. In klinischen Studien kann dies zu ungenauen Ergebnissen und ungleichen Behandlungsergebnissen in verschiedenen demografischen Gruppen führen.

Markttrends für KI in klinischen Studien

Regulierungsbehörden wie die FDA und die EMA stehen dem Einsatz von KI in klinischen Studien zunehmend offener gegenüber. Derzeit werden Rahmenbedingungen und Richtlinien für die Integration von KI-Technologien entwickelt, die gleichzeitig die Patientensicherheit und Datenintegrität gewährleisten. Die Nutzung tragbarer Geräte und Fernüberwachungstechnologien nimmt zu und ermöglicht eine kontinuierliche Datenerfassung außerhalb klinischer Umgebungen.KI-Algorithmen verarbeiten diese Daten, um den Gesundheitszustand der Patienten in Echtzeit zu überwachen und unerwünschte Ereignisse umgehend zu erkennen.

KI-gesteuerte prädiktive Analysen werden zunehmend eingesetzt, um die Reaktion der Patienten auf die Behandlung und mögliche Nebenwirkungen vorherzusagen und so den Entscheidungsprozess zu optimieren. Techniken der Natural Language Processing (NLP) werden eingesetzt, um wertvolle Informationen aus unstrukturierten Datenquellen wie klinischen Notizen, Forschungsarbeiten und Patientenakten zu extrahieren. KI erleichtert den Übergang zu dezentralen klinischen Studien, bei denen die Teilnehmer von zu Hause aus über tragbare Geräte und Telegesundheitsdienste Daten beisteuern können. Fortgeschrittene KI-Algorithmen werden eingesetzt, um medizinische Bilder zu analysieren und so bei klinischen Studien eine bessere Diagnostik und Überwachung zu ermöglichen.
 

Marktanalyse für KI in klinischen Studien

Erfahren Sie mehr über die Schlüsselsegmente, die diesen Markt prägen

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Basierend auf den Komponenten ist der Markt in Software und Service unterteilt. Das Softwaresegment wurde 2023 auf über 800 Millionen USD geschätzt. KI-Software bietet ausgefeilte Tools, die große Mengen klinischer Daten effizient verarbeiten und interpretieren können, indem sie sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe, Überwachung und Berichterstattung automatisiert und so menschliche Fehler reduziert. Sie integriert verschiedene Datenquellen, darunter genomische Daten, medizinische Bilder und Patientenakten, und arbeitet mit tragbaren Geräten und Fernüberwachungstechnologien, wodurch eine kontinuierliche Datenerfassung außerhalb klinischer Umgebungen ermöglicht wird.
 

KI ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Studiendaten und Gesundheitsmetriken von Patienten und erleichtert die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne auf der Grundlage genetischer, phänotypischer und Lebensstilinformationen. So gab BioXcel im April 2024 den Erfolg seiner KI-gesteuerten Plattform bei der Analyse klinischer Studiendaten für seine neurowissenschaftlichen Arzneimittelkandidaten bekannt. Die KI-Software half dabei, Muster und Biomarker zu erkennen, was eine präzisere Patientenstratifizierung und bessere Studienergebnisse ermöglichte.
 

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Basierend auf der Anwendung wird der Markt für KI in klinischen Studien in Arzneimittelentwicklung, Arzneimittelentdeckung, Management klinischer Studien und andere unterteilt. Das Segment Arzneimittelentwicklung wird von 2024 bis 2032 voraussichtlich eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von über 12 % verzeichnen. KI beschleunigt die Arzneimittelentwicklung durch Automatisierung von Aufgaben wie Datenanalyse, Zielidentifizierung und Design klinischer Studien, wodurch die Entwicklungszeit verkürzt und eine schnellere Markteinführung neuer Medikamente ermöglicht wird. Außerdem werden die Kosten gesenkt, indem arbeitsintensive Prozesse automatisiert, Studiendesigns optimiert und Patientenrekrutierung und -überwachung verbessert werden, wodurch die Arzneimittelentwicklung praktikabler und attraktiver wird.

Generative KI, ein aufstrebender Teilbereich, hat das Potenzial, neuartige Arzneimittelverbindungen zu entwickeln und so den F&E-Prozess von Unternehmen zu verbessern. So kündigte Recursion im Juni 2024 die Einführung von BioHive-2 an, einem Supercomputer, der auf der DGX-KI-Technologie von NVIDIA basiert. Diese neue Infrastruktur erweitert die Fähigkeiten von Recursion in der KI-basierten Arzneimittelentwicklung erheblich, indem größere und fortschrittlichere KI-Modelle trainiert werden, die den Prozess der Arzneimittelentdeckung beschleunigen.

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Nordamerika dominierte den globalen Markt für KI in klinischen Studien mit einem Anteil von über 40 % im Jahr 2023. In Nordamerika, insbesondere in den USA, sind viele der führenden Pharma- und Biopharmaunternehmen ansässig, die stark in KI-Technologien investieren, um klinische Studien zu rationalisieren.

Die Region verfügt über eine robuste Infrastruktur und eine hohe Akzeptanz fortschrittlicher KI-Tools. Innerhalb der Region wird erheblich in Forschung und Entwicklung investiert, um innovative KI-Lösungen für klinische Studien zu entwickeln. Dies wird durch staatliche und private Mittel weiter unterstützt, wodurch die Kapazität der Region für klinische Spitzenforschung gestärkt wird. So investierte Accenture im Januar 2024 in QuantHealth, das KI zur Entwicklung und Durchführung klinischer Studien in der Cloud nutzt, wodurch der Arzneimittelentwicklungsprozess erheblich beschleunigt und die Kosten gesenkt werden.

Der Markt für KI in klinischen Studien in Europa erlebt aufgrund mehrerer Faktoren ein starkes Wachstum. Programme wie der Rahmen von Horizon Europe stellen Mittel für KI- und digitale Gesundheitsprojekte bereit. Europa verfügt über eine fortschrittliche digitale Infrastruktur und eine weit verbreitete Einführung von KI-Technologien im Gesundheitswesen. Die Europäische Arzneimittel-Agentur (EMA) fördert die Integration von KI aktiv mit Richtlinien für den Einsatz in klinischen Studien, wobei der Schwerpunkt auf Datenqualität, Transparenz und ethischer Verwendung liegt.

Im asiatisch-pazifischen Raum besteht aufgrund der Zunahme chronischer Krankheiten und einer alternden Bevölkerung eine steigende Nachfrage nach effizienten klinischen Studien. Länder wie China und Indien investieren stark in KI-Technologie und Innovationen im Gesundheitswesen, um die Belastung durch chronische Krankheiten zu verringern. Niedrigere Betriebskosten und ein großer Patientenpool machen den asiatisch-pazifischen Raum zu einem attraktiven Ziel für klinische Studien.

Marktanteil von KI in klinischen Studien

IBM, NVIDIA Corporation und Insilico Medicine hatten im Jahr 2023 einen signifikanten Marktanteil von über 10 %. Die großen Akteure nutzen ihr technologisches Know-how und ihre enormen Ressourcen, um Innovation und Effizienz in den Arzneimittelentwicklungsprozessen voranzutreiben. Unternehmen wie IBM und NVIDIA nutzen fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenanalysen, um die Patientenrekrutierung zu verbessern, das Datenmanagement zu optimieren,und die Ergebnisse klinischer Studien genauer vorhersagen. Diese Technologien ermöglichen effizientere Studiendesigns, geringere Kosten und beschleunigte Zeitpläne, wodurch der Arzneimittelentwicklungsprozess effektiver wird und auf neue Gesundheitsbedürfnisse reagieren kann.
 

Darüber hinaus entwickeln diese Unternehmen anspruchsvolle KI-gesteuerte Tools zur Analyse realer Beweise und genomischer Daten und verbessern so die Patientenstratifizierung und Personalisierung der Behandlung. Durch strategische Partnerschaften und Übernahmen, wie etwa die jüngste Partnerschaft von IBM mit Bristol Myers, erweitern diese großen Akteure ihre Kapazitäten und stärken ihr Portfolio.
 

Unternehmen auf dem Markt für KI in klinischen Studien

Wichtige Akteure auf dem Gebiet der KI in klinischen Studien sind

• Exscientia Ltd.
• International Business Machines Corporation (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.
   

Branche für KI in klinischen Studien Neuigkeiten

• Im Juni 2024 kündigte Medidata Solutions die Einführung seiner neuen KI-gesteuerten Plattform „Medidata AI Insight“ an, die darauf abzielt, Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindungen in klinischen Studien zu verbessern.
   
• Im April 2024 ging IBM Watson Health eine strategische Partnerschaft mit Bristol Myers Squibb ein, um die KI-Technologie von Watson in seine klinischen Studienprozesse zu integrieren, wobei der Schwerpunkt auf der Beschleunigung der Patientenrekrutierung und der Verbesserung der Datenanalyse liegt.
   

Der Marktforschungsbericht „KI in klinischen Studien“ umfasst eine ausführliche Berichterstattung über die Branche mit Schätzungen und Prognose hinsichtlich des Umsatzes (Mrd. $) von 2021 bis 2032 für die folgenden Segmente

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Markt, nach Komponente

• Software
  • Phase I
  • Phase II
  • Phase III
• Service
  • Phase I
  • Phase II
  • Phase III

Markt,Nach Technologie

• Maschinelles Lernen
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Computer Vision
• Kontextbezogene Bots
• Sonstige

Markt, nach Anwendung

• Arzneimittelentwicklung
• Arzneimittelentdeckung
• Management klinischer Studien
  • Patientenrekrutierung
  • Überwachung klinischer Studien
  • Management klinischer Daten
  • Risikobasierte Überwachung
• Sonstige

Markt, nach Endnutzer

• Pharma- und Biotechnologieunternehmen
• Auftragsforschungsinstitute (CROs)
• Akademische und Forschungsinstitute
• Andere

Die obigen Informationen werden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt

• Nordamerika
  • USA
  • Kanada
• Europa
  • Großbritannien
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordische Länder
  • Restliches Europa
• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Südkorea
  • Südostasien
  • Restlicher Asien-Pazifik 
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
  • Rest von Lateinamerika
• MEA
  • VAE
  • Südafrika
  • Saudi-Arabien
  • Rest von MEA

Autoren Preeti Wadhwani

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist die Größe des Marktes für KI in klinischen Studien?

Die Marktgröße für KI in klinischen Studien erreichte im Jahr 2023 1,3 Milliarden USD und wird zwischen 2024 und 2032 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 14 % verzeichnen, was auf die zunehmende Nutzung von KI zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von Studien zurückzuführen ist.und Geschwindigkeit, erhöhte Verfügbarkeit von Gesundheitsdaten und Fortschritte bei Algorithmen des maschinellen Lernens.

Was treibt die Nachfrage nach KI in klinischen Studien zur Arzneimittelentwicklung an?

Die KI-Branche in klinischen Studien aus dem Segment der Arzneimittelentwicklung wird bis 2032 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 12 % verzeichnen, was auf ihre entscheidende Rolle bei der Beschleunigung der Entdeckung und Optimierung neuer Therapien, steigende Investitionen in biopharmazeutische F&E und die Notwendigkeit einer personalisierten Medizin zurückzuführen ist.

Wie groß ist der Markt für KI in klinischen Studien in Nordamerika?

Der nordamerikanische Markt eroberte im Jahr 2023 einen Anteil von 40 %, angetrieben durch die fortschrittliche Gesundheitsinfrastruktur, erhebliche F&E-Investitionen und die frühe Einführung innovativer Technologien.

Wer sind die wichtigsten Akteure der KI-Branche in klinischen Studien?