Globale Marktgröße für künstliche Intelligenz in der Genomik nach Angebot (Software, Dienstleistungen), nach Technologie (Maschinelles Lernen, Computer Vision), nach Funktionalität (Genomsequenzierung, Genom-Editierung, Gen-Mapping), nach geografischem Umfang und Prognose

Marktgröße und Prognose für künstliche Intelligenz in der Genomik

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik hatte im Jahr 2024 einen Wert von 655,31 Millionen US-Dollar und soll bis 2031 einen Wert von 7365,31 Millionen US-Dollar erreichen, was einem CAGR von 41,23 % zwischen 2024 und 2031 entspricht.

• Die Genomik ist ein Wissenschaftszweig, der sich mit Genen befasst, einschließlich ihrer Rolle, Struktur, Evolution und Genomkartierung in verschiedenen Organismen. Dieses Feld umfasst Struktur- und Funktionsanalysen, DNA-Sequenzierung und die Anwendung der Bioinformatik auf Lese- und rekombinante DNA-Technologien.
• Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Genomik verändert das Feld, indem Computersysteme geschaffen werden, die komplizierte Aufgaben wie die Genomkartierung effizienter ausführen können.
• KI verbessert das Studium genetischen Materials erheblich, indem sie die Untersuchung seiner Struktur, Evolution und Funktion über das hinaus beschleunigt, was allein mit menschlicher Arbeit möglich ist. Obwohl
• KI-Algorithmen im Allgemeinen versuchen, menschliche Intelligenz zu emulieren, sind sie auch in der klinischen Genomik für Aufgaben wie Genomannotation, Variantenbestimmung, Phänotyp-Genotyp-Korrelation und umfassende Genomannotation von entscheidender Bedeutung.
• Darüber hinaus ermöglichen KI-Ansätze eine präzise Vorhersage von Proteinstrukturen und DNA-Daten mit minimalem manuellen Feature-Engineering.
• Genomische Erkenntnisse sind im Bereich der personalisierten Medizin von entscheidender Bedeutung, und künstliche Intelligenz spielt bei ihrer Weiterentwicklung eine wichtige Rolle. KI rationalisiert die Produktion maßgeschneiderter Medikamente, indem sie die Möglichkeiten der Genommedizin verbessert.
• KI in der Genomik ist eine Sammlung von Tools und Diensten, die vor Ort, in der Cloud oder über webbasierte Plattformen bereitgestellt werden können.
• Die KI-Integration hat die Genomik in einer Vielzahl von Funktionsbereichen erheblich beeinflusst, darunter Genomsequenzierung, Genomeditierung, Pharmakogenomik und Gentests.
• KI hat die Einsatzmöglichkeiten der Genomik erweitert und Fortschritte bei der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung, Präzisionsmedizin, Diagnostik, Pharmakologie und Tiergesundheit vorangetrieben.
• Mit diesen technischen Entwicklungen ebnet KI den Weg für schnellere und genauere Genomforschung und -anwendungen und verändert die Landschaft der modernen Gesundheit und Innovation.

Globale Marktdynamik für künstliche Intelligenz in der Genomik

Die wichtigsten Marktdynamiken, die den globalen Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik prägen, sind

Wichtige Markttreiber

• Das Datenwachstum ist exponentiell Genomsequenzierungstechnologien erzeugen riesige Datenmengen in beispiellosem Tempo. KI zeichnet sich durch die Auswertung riesiger, komplizierter Datensätze aus und ist daher ein effektives Werkzeug, um nützliche Erkenntnisse aus Genomdaten zu gewinnen. Diese Fähigkeit hat das Potenzial, zu erheblichen Fortschritten bei der Krankheitsdiagnostik, der Medikamentenentdeckung und der personalisierten Behandlung zu führen.
• Verbesserte Analysegenauigkeit Herkömmliche Methoden zur Auswertung Genomdaten sind zeitaufwändig und anfällig für menschliches Versagen. KI-Systeme können Daten jedoch schneller und präziser untersuchen, was zu zuverlässigeren Ergebnissen führt. Diese Präzision ist entscheidend, um genetische Variationen zu erkennen, die mit Krankheiten in Zusammenhang stehen, und um die Reaktion eines Patienten auf eine Behandlung vorherzusagen.
• Verborgene Muster entschlüsseln Das menschliche Gehirn hat seine Grenzen, wenn es darum geht, komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen. KI ist in der Lage, subtile Muster zu erkennen. Traditionelle Ansätze können Muster und Zusammenhänge in genetischen Daten möglicherweise nicht erkennen. Diese Fähigkeit hat das Potenzial, zur Entdeckung neuer krankheitsbezogener Gene sowie zur Entwicklung wirksamerer Behandlungsstrategien zu führen.
• Fortschritte in der personalisierten MedizinKünstliche Intelligenz kann das einzigartige Genom jedes Einzelnen beurteilen und medizinische Behandlungen entsprechend anpassen. Diese maßgeschneiderte Strategie ist enorm vielversprechend, um die Behandlungsergebnisse zu verbessern und gleichzeitig Nebenwirkungen zu minimieren. KI kann auch die Wahrscheinlichkeit einer Person abschätzen, an bestimmten Krankheiten zu erkranken, und vorbeugende Maßnahmen vorschlagen.
• Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung Die traditionelle Arzneimittelentdeckung ist langsam und teuer. KI kann riesige Bibliotheken genomischer Daten und chemischer Verbindungen untersuchen, um mögliche Medikamentenziele zu finden, und so möglicherweise die Entwicklung neuartiger Behandlungen beschleunigen. Mit dieser Methode können möglicherweise gezieltere und wirksamere Medikamente mit weniger Nebenwirkungen entwickelt werden.

Wichtige Herausforderungen

• Begrenzte Anzahl qualitativ hochwertiger DatenTrotz der Fülle verfügbarer genetischer Daten gibt es Probleme aufgrund von Unterschieden in der Datenqualität und -zugänglichkeit. Inkonsistente Datenformate, Datenschutzprobleme und fragmentierte Datensätze zwischen verschiedenen Institutionen können die Nützlichkeit von KI-Algorithmen in der Genomanalyse verringern.
• Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von KI-Ergebnissen Komplexe KI-Modelle wie Deep-Learning-Algorithmen funktionieren häufig wie Black Boxes, wodurch die Entscheidungsfindung schwer verständlich wird. In der Genomik, wo präzise Interpretationen für medizinische Entscheidungen entscheidend sind, wirft die mangelnde Transparenz der von KI generierten Daten Fragen zu ihrer Gültigkeit und Zuverlässigkeit auf.
• Ethische Überlegungen und Datenschutz Die Anwendung von KI in der Genomik wirft ethische Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit auf. Strengere Beschränkungen in Bezug auf den Datenschutz von Patienten und die potenzielle Nutzung genetischer Informationen müssen angegangen werden, um sicherzustellen, dass KI in der Genomforschung und der klinischen Praxis verantwortungsvoll entwickelt und eingesetzt wird.
• Mangel an qualifiziertem PersonalDer effektive Einsatz von KI in der Genomforschung erfordert spezialisiertes Personal mit Erfahrung sowohl in der Genomik als auch in der KI. Derzeit gibt es jedoch einen Mangel an Personen mit diesen integrierten Fähigkeiten, was den allgemeinen Einsatz von KI in der Genomforschung und in klinischen Anwendungen einschränkt.
• Hohe Rechenkosten Das Trainieren und Einsetzen fortschrittlicher KI-Algorithmen für die Verarbeitung genetischer Daten erfordert häufig erhebliche Rechenressourcen. Dies kann ein erhebliches Hindernis für kleinere Forschungsorganisationen oder Gesundheitseinrichtungen mit begrenzten Rechen- und Finanzressourcen darstellen.

Wichtige Trends

• Fokus auf erklärbare KI (XAI) Es wird ein größerer Schwerpunkt auf die Erstellung von KI-Modellen gelegt, die interpretierbar und transparent sind. Dieser Fokus auf erklärbare KI (XAI) wird Forschern und Ärzten helfen zu verstehen, wie KI-Algorithmen bei der Auswertung genetischer Daten Entscheidungen treffen. Diese Transparenz ist entscheidend, um Vertrauen in KI-gesteuerte Ergebnisse aufzubauen und fundierte medizinische Entscheidungen zu treffen.
• Integration mit elektronischen Gesundheitsakten (EHRs)Die Integration von KI mit EHRs wird immer üblicher werden und eine vollständige Untersuchung der Patientendaten ermöglichen. Ärzte können ein umfassenderes Wissen über die Gesundheit ihrer Patienten gewinnen, indem sie genomische Daten mit der Krankengeschichte, Lebensstilfaktoren und Umwelteinflüssen kombinieren. Dieser integrierte Ansatz kann zu präziseren Diagnosen, individualisierten Behandlungsstrategien und letztendlich zu besseren Patientenergebnissen führen.
• Aufstieg von KI-gestützten Plattformen zur ArzneimittelentdeckungKI wird eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Plattformen zur Arzneimittelentwicklung spielen, indem sie genomische Datenbanken, chemische Bibliotheken und Daten aus klinischen Studien nutzt. KI kann helfen, interessante therapeutische Ziele zu identifizieren und Arzneimittelentwicklungspipelines durch erweiterte Analysen zu optimieren. Diese Beschleunigung hat das Potenzial, den Prozess der Arzneimittelentdeckung zu rationalisieren und die Markteinführung neuer Medikamente zu beschleunigen.
• KI für nicht-invasive Pränataltests (NIPT) Es werden Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, um die Genauigkeit der NIPT-Datenanalyse zu verbessern. Mithilfe der KI-Technologie können Gesundheitsdienstleister genetische Probleme bei Babys frühzeitig erkennen, was eine bessere vorgeburtliche Betreuung und fundiertere Entscheidungen für werdende Eltern ermöglicht.
• KI-gestützte präventive Gesundheitsfürsorge Durch die Analyse der Genomdaten von Personen wird ihr Risiko für die Entwicklung bestimmter Krankheiten bestimmt. Eine frühzeitige Erkennung und die Durchführung präventiver Maßnahmen auf der Grundlage personalisierter Risikoprofile können die Gesundheit verbessern und gleichzeitig die langfristigen Gesundheitskosten senken.

Globaler Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik – regionale Analyse

Hier ist eine detailliertere regionale Analyse des globalen Marktes für künstliche Intelligenz in der Genomik

Nordamerika

• Nordamerika dominiert den Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik erheblich.
• Nordamerika verfügt über eine robuste Forschungsinfrastruktur mit weltbekannten Instituten und Universitäten, die aktiv in der KI- und Genomikforschung tätig sind.
• Dies fördert Zusammenarbeit und Innovation bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien für die Genomanalyse.
• Darüber hinaus herrscht in der Region eine Kultur der frühen Technologieannahme, die einen fruchtbaren Boden für KI-gestützte Genomik-Tools im Gesundheitswesen bietet. Regierungen, insbesondere in den Vereinigten Staaten, finanzieren die KI- und Genomforschung in großem Umfang, treiben den Fortschritt voran und setzen Entdeckungen in reale Anwendungen um.
• Nordamerika ist die Heimat bedeutender Branchenriesen wie IBM Watson Health und Deep Genomics, die aktiv in KI-gestützte Produkte investieren.
• Der Schwerpunkt der Region auf maßgeschneiderte Medizin lässt sich gut mit der Fähigkeit der KI kombinieren, Behandlungsprogramme auf der Grundlage individueller Genomdaten maßzuschneidern, was durch die Integration mit elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) weiter unterstützt wird.
• Die Nutzung von KI für die Arzneimittelentdeckung und nicht-invasive pränatale Tests verbessert die Genauigkeit und beschleunigt die Diagnose.
• Darüber hinaus gewinnen KI-gestützte präventive Gesundheitslösungen, die Genomdaten analysieren, um Krankheitsrisiken vorherzusagen und frühzeitige Eingriffe zu ermöglichen, in der Region an Popularität.

Asien-Pazifik

• Der Asien-Pazifik-Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die am schnellsten wachsende Region auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik sein.
• Der Asien-Pazifik-Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich die am schnellsten wachsende Region auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik sein. (APAC) bietet mit seiner wachsenden Bevölkerung und den steigenden Anforderungen im Gesundheitswesen ein ideales Umfeld für die Implementierung von KI in der Genomik.
• Diese Technologie hat das Potenzial, die Diagnostik zu verbessern, maßgeschneiderte Behandlungen anzubieten und die Vorsorge zu stärken und so den wachsenden Bedarf an innovativen Gesundheitslösungen zu decken.
• Regierungen in der gesamten Region, insbesondere in China, Indien und Südkorea, investieren erheblich in die KI-Forschung und -Entwicklung, regen Innovationen an und beschleunigen den Markt.
• Die zunehmende Akzeptanz der KI-Technologie in einer Vielzahl von Branchen, einschließlich des Gesundheitswesens, ebnet den Weg für die nahtlose Integration von KI in Genomiklösungen in der APAC-Region.
• Mit einer zunehmenden Betonung der Präzisionsmedizin steht die Beteiligung der KI an der Auswertung individueller Genomdaten zur Personalisierung von Behandlungsansätzen im Einklang mit den Gesundheitsprioritäten der Region.
• Darüber hinaus haben Fortschritte bei Sequenzierungstechnologien zu einem Überschuss an Genomdaten im asiatisch-pazifischen Raum geführt, was KI-Algorithmen für die Genomanalyse fördert.
• Integration mit elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) verspricht enormes Potenzial für individualisierte Medizin und verbesserte Patientenversorgung im APAC-Raum, unterstützt durch KI-Fähigkeiten.
• Darüber hinaus verbessert der Einsatz von KI für die Medikamentenentwicklung und nicht-invasive pränatale Tests die Genauigkeit und ermöglicht die Frühdiagnose genetischer Probleme bei Föten.
• In der präventiven Gesundheitsfürsorge ermöglicht die KI-gestützte Analyse genomischer Daten eine proaktive Krankheitsrisikobewertung, die frühe Behandlungen und verfeinerte, auf individuelle Bedürfnisse abgestimmte Methoden der Präventivpflege ermöglicht.

Globaler Markt für künstliche Intelligenz in der GenomikSegmentierungsanalyse

Der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik ist nach Angebot, Technologie, Funktionalität und Geografie segmentiert.

Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik, nach Angebot

• Software
• Dienste

Basierend auf dem Angebot ist der Markt in Software und Dienste unterteilt. Das Softwaresegment dominiert den Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik deutlich. Da genetische Daten immer komplexer werden, verlassen sich Forscher zunehmend auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um signifikante Muster zu erkennen, und übertreffen in bestimmten Situationen den Menschen. Dieser Aufschwung wird durch den zunehmenden Einsatz KI-basierter Technologien während der Forschungs- und Entwicklungsphasen von Arzneimittelentdeckungs- und -entwicklungsprojekten vorangetrieben. Darüber hinaus haben die Verbreitung führender Pharmaunternehmen sowie zahlreicher Auftragsforschungsinstitute und die zunehmende Einführung von Software zur Datenerfassung, -speicherung und -analyse das Wachstum des Softwaresegments auf dem globalen Markt für KI in der Genomik vorangetrieben.

Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik, nach Technologie

• Maschinelles Lernen
• Computer Vision

Basierend auf der Technologie ist der Markt in maschinelles Lernen und Computer Vision unterteilt. Das Segment des maschinellen Lernens zeigt eine deutliche Dominanz bei künstlicher Intelligenz auf dem Genomikmarkt. Pharmaunternehmen, Auftragsforschungsinstitute und Biotechnologieunternehmen nutzen zunehmend maschinelles Lernen für Arzneimittelgenomikanwendungen. Die Fähigkeit des maschinellen Lernens, Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen, beschleunigt die genetische Forschung. Da DNA-Sequenzierung und andere biologische Techniken die Menge und Komplexität von Datensätzen erhöhen, benötigen Genomforscher KI-/ML-basierte Computertools, die in der Lage sind, die wertvollen Informationen, die in diesen großen Datensätzen verborgen sind, zu verwalten, zu extrahieren und zu entschlüsseln.

Künstliche Intelligenz im Genomikmarkt, nach Funktionalität

• Genomsequenzierung
• Genbearbeitung
• Genkartierung

Basierend auf der Funktionalität ist der Markt in Genomsequenzierung, Genbearbeitung und Genkartierung unterteilt. Das Genkartierungssegment zeigt ein signifikantes Wachstum der künstlichen Intelligenz im Genomikmarkt. Fortschritte in der Gentherapie werden voraussichtlich traditionelle Operationen und Medikamente verdrängen und es Ärzten ermöglichen, Krankheiten zu behandeln, indem sie Gene in die Zellen ihrer Patienten einfügen. Das Aufkommen der Genbearbeitung spiegelt eine heikle, aber leistungsstarke Kombination wider. Trotz der kritischen Betrachtung und Kontroverse bleibt es eine Quelle der Aufregung und Innovation. Wissenschaftler verwenden Genomsequenzierung, um die genetische Zusammensetzung von Organismen und Viren zu entschlüsseln. Durch den Vergleich von Virussequenzen aus verschiedenen Proben können Forscher dabei helfen, die Verbreitung eines Virus zu verfolgen, seine Veränderungen zu analysieren und ihren potenziellen Einfluss auf die öffentliche Gesundheit abzuschätzen.

Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik, nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Basierend auf der Geografie wird der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und den Rest der Welt unterteilt. Nordamerika dominiert den Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik erheblich. Nordamerika verfügt über eine robuste Forschungsinfrastruktur mit weltbekannten Instituten und Universitäten, die aktiv in der KI- und Genomforschung tätig sind. Dies fördert Zusammenarbeit und Innovation bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Technologien für die Genomanalyse. Darüber hinaus herrscht in der Region eine Kultur der frühen Technologieannahme, die einen fruchtbaren Boden für KI-gestützte Genomik-Tools im Gesundheitswesen bietet. Regierungen, insbesondere in den Vereinigten Staaten, stellen große Finanzmittel für die KI- und Genomforschung bereit, treiben den Fortschritt voran und setzen Entdeckungen in reale Anwendungen um.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für künstliche Intelligenz in der Genomik“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt. Zu den wichtigsten Akteuren auf dem globalen Markt gehören Microsoft, Deep Genomics, Cambridge Cancer Genomics, BenevolentAI, Verge Genomics, MolecularMatch, Inc., Fabric Genomics Inc., Empiric Logic, Freenome Holdings, Inc., Freenome Holdings, Inc.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist, in dem unsere Analysten einen Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie deren Produktbenchmarking und SWOT-Analyse geben. Der Abschnitt zur Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktranganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Markt für künstliche Intelligenz im Genomikbereich Jüngste Entwicklungen

• Im Januar 2023 kündigte Caris Life Sciences eine Zusammenarbeit mit dem Unternehmen für künstliche Intelligenzsoftware ConcertAI an, um eine translationale und klinische Entwicklungsforschungsplattform zu schaffen, die der molekularen Krebsforschung und -entwicklung im biopharmazeutischen Geschäft dienen soll. Die finanziellen Details wurden nicht bekannt gegeben. Caris wird seine multiomische Forschung zur Tumorbiologie und zu molekularen Biomarkern mit der multimodalen klinischen Datenerfassung von ConcertAI in den Bereichen Onkologie und Hämatologie integrieren, um eine einheitliche Plattform zur Identifizierung neuer Anzeichen, Ziele und Therapien bereitzustellen.
• Im Dezember 2022 kündigte Envisagenics, ein Bioinformatikunternehmen, eine Zusammenarbeit mit der Queen Mary University of London und dem Technologietransferzweig von Cancer Research UK an, um die Funktion des „alternativen“ Spleißens bei hämatopoetischem Krebs zu untersuchen. Envisagenics, ein 2014 gegründetes Spinoff des Cold Spring Harbor Laboratory, nutzt KI und maschinelles Lernen, um Behandlungen für RNA-Spleisskrankheiten zu entwickeln. Einstein lädt hoch, um sich zu treffen.

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung