Künstliche Intelligenz im Markt für Arzneimittelentdeckung nach Technologie (Maschinelles Lernen, Deep Learning), nach Anwendung (Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Immunonkologie), nach Endbenutzer (Auftragsforschungsinstitute, Pharma- und Biotechnologieunternehmen) und Region für 2024–2031

Bewertung des Marktes für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentdeckung – 2024-2031

Das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentdeckung, vorangetrieben durch die zunehmende Einführung von KI- und maschinellen Lerntechnologien in der gesamten Pharmaindustrie, führte dazu, dass er im Jahr 2023 eine Bewertung von über 468,59 Millionen USD übertraf. Prognosen deuten auf einen bemerkenswerten Anstieg auf 5539,12 Millionen USD bis 2031 hin, mit einer CAGR von 39,90 % von 2024 bis 2031.

Dieser Aufschwung wird durch die Fähigkeit dieser fortschrittlichen Computertechniken vorangetrieben, die Arzneimittelentdeckungspipeline zu beschleunigen, Kosten zu senken und die Erfolgsquoten neuer Arzneimittelkandidaten zu verbessern.

Künstliche Intelligenz in der ArzneimittelforschungDefinition/Überblick

Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung bezieht sich auf die Anwendung fortschrittlicher Computertechniken wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in den Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsprozessen in der Pharmaindustrie. Dieser innovative Ansatz revolutioniert die traditionellen Methoden der Arzneimittelforschung, indem er modernste Technologien nutzt, um die Identifizierung und Validierung potenzieller Arzneimittelkandidaten zu beschleunigen, Leitsubstanzen zu optimieren und die Wirksamkeit, Sicherheit und pharmakokinetischen Eigenschaften neuer Arzneimittel vorherzusagen.

Durch die Integration von KI- und ML-Algorithmen können Pharmaunternehmen große Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren, darunter genomische, proteomische und klinische Daten. Diese fortschrittlichen Computertechniken ermöglichen das virtuelle Screening riesiger Substanzbibliotheken, die Identifizierung und Validierung von Zielen, die Optimierung von Leitstrukturen und die prädiktive Modellierung der Eigenschaften von Arzneimittelkandidaten mit beispielloser Genauigkeit und Effizienz. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI und ML wird die Arzneimittelentdeckungspipeline optimiert, wodurch der für die Arzneimittelentwicklung erforderliche Zeit- und Ressourcenaufwand reduziert und gleichzeitig die Erfolgswahrscheinlichkeit bei klinischen Studien erhöht wird.

Künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentdeckung birgt das Potenzial, die Pharmaindustrie zu verändern, indem sie die schnelle Erforschung neuer Arzneimittelziele, die Entwicklung wirksamerer und sichererer Arzneimittelkandidaten und die Personalisierung von Behandlungen auf der Grundlage individueller genetischer Profile ermöglicht. Darüber hinaus verspricht die Integration von KI und ML mit neuen Technologien wie Quantencomputern und Blockchain neue Möglichkeiten bei der Arzneimittelforschung zu erschließen, den Weg für effizientere und kostengünstigere Arzneimittelentwicklungsprozesse zu ebnen und letztlich Patienten und Gesundheitssystemen weltweit zugutezukommen.

Werden die zunehmende Verbreitung chronischer Krankheiten und der Bedarf an neuartigen Therapien den Einsatz von KI in der Arzneimittelforschung vorantreiben?

Die weltweit zunehmende Verbreitung chronischer Krankheiten treibt den Bedarf an neuartigen und wirksamen Therapien voran und ist ein wichtiger Treiber für den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in Arzneimittelforschungsprozessen. Die Belastung durch chronische Krankheiten wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Diabetes und neurologische Störungen nimmt weiter zu, was eine erhebliche Herausforderung für die Gesundheitssysteme darstellt und die Dringlichkeit innovativer Ansätze für die Arzneimittelentwicklung unterstreicht. In den letzten Jahren war der traditionelle Arzneimittelforschungsprozess mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert, darunter hohe Kosten, lange Zeitpläne und eine hohe Ausfallrate von Arzneimittelkandidaten in klinischen Studien. Die Integration von KI- und maschinellen Lerntechnologien (ML) bietet das Potenzial, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie die Identifizierung vielversprechender Wirkstoffziele beschleunigt, Leitsubstanzen optimiert und die Wirksamkeit, Sicherheit und pharmakokinetischen Eigenschaften potenzieller Wirkstoffkandidaten genauer vorhersagt.

Durch die Analyse riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen, darunter genomische, proteomische und klinische Daten, können KI-Algorithmen neue Wirkstoffziele und biologische Wege identifizieren, die mit bestimmten Krankheiten in Zusammenhang stehen. Durch die Nutzung von Rechenleistung und fortschrittlichen Algorithmen können diese Technologien potenzielle Wirkstoffkandidaten schnell prüfen und priorisieren, wodurch der für die Arzneimittelentwicklung erforderliche Zeit- und Ressourcenaufwand reduziert wird. Da die Prävalenz chronischer Krankheiten weiter zunimmt, steigt die Nachfrage nach innovativen und personalisierten Therapien. KI-gesteuerte Ansätze zur Arzneimittelentdeckung bieten das Potenzial, die Entwicklung gezielter, auf bestimmte Patientengruppen zugeschnittener Behandlungen zu beschleunigen, wobei individuelle genetische Profile und Krankheitsmerkmale berücksichtigt werden. Dieser personalisierte Ansatz zur Arzneimittelentdeckung verspricht bessere Behandlungsergebnisse und eine bessere Patientenversorgung. Durch die Bewältigung der Herausforderungen, die mit herkömmlichen Methoden der Arzneimittelforschung verbunden sind, und die schnelle Erforschung neuer therapeutischer Wege wird der Einsatz von KI in der Arzneimittelforschung voraussichtlich erheblich zunehmen. Angetrieben wird dies durch die zunehmende Verbreitung chronischer Krankheiten und den dringenden Bedarf an wirksamen und personalisierten Therapien.

Würden die hohen Rechenkosten und Herausforderungen beim Datenmanagement den breiten Einsatz von KI in der Arzneimittelforschung behindern?

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in Arzneimittelforschungsprozessen geht mit erheblichen Herausforderungen einher, die auf hohe Rechenkosten und komplexe Datenmanagementprobleme zurückzuführen sind. Diese Herausforderungen haben das Potenzial, den breiten Einsatz von KI in der Pharmaindustrie zu behindern, wenn sie nicht wirksam angegangen werden. Eine der größten Herausforderungen ist die erhebliche Rechenleistung, die zum Trainieren und Ausführen von KI-Algorithmen erforderlich ist, insbesondere für komplexe Aufgaben wie das virtuelle Screening von Verbindungsbibliotheken, die molekulare Simulation und die prädiktive Modellierung. KI- und ML-Algorithmen erfordern häufig die Verarbeitung großer Datenmengen, was den Einsatz von Hochleistungsrechnersystemen (HPC) und spezieller Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs) oder Tensor-Prozessoren (TPUs) erfordert. Die Anschaffung und Wartung solcher Rechenressourcen kann unerschwinglich teuer sein, insbesondere für kleinere Pharmaunternehmen oder Forschungsorganisationen mit begrenzten Budgets.

Darüber hinaus hängt die erfolgreiche Implementierung von KI in der Arzneimittelforschung stark von der Verfügbarkeit hochwertiger, vielfältiger und gut kuratierter Datensätze ab. Die Generierung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich genomischer, proteomischer, struktureller und klinischer Daten, stellt erhebliche Herausforderungen in Bezug auf Datenstandardisierung, Qualitätskontrolle und -verwaltung dar. Die Handhabung dieser großen und komplexen Datensätze erfordert robuste Dateninfrastrukturen, effiziente Datenverarbeitungspipelines und ausgefeilte Datenverwaltungsstrategien.

Darüber hinaus können das Fehlen standardisierter Datenformate und Interoperabilitätsprobleme zwischen verschiedenen Datenquellen die nahtlose Integration und Analyse von Daten behindern und möglicherweise die Wirksamkeit von KI-Algorithmen bei der Identifizierung relevanter Muster und Erkenntnisse einschränken. Die Gewährleistung von Datenschutz, Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erschwert die Datenverwaltungsprozesse in der Pharmaindustrie zusätzlich. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist die Zusammenarbeit zwischen Pharmaunternehmen, Technologieanbietern und Forschungseinrichtungen von entscheidender Bedeutung. Investitionen in skalierbare und kostengünstige HPC-Lösungen wie Cloud Computing oder gemeinsam genutzte Computerressourcen können dazu beitragen, den Rechenaufwand zu verringern. Darüber hinaus kann die Entwicklung robuster Datenverwaltungsplattformen, standardisierter Datenformate und fortschrittlicher Datenintegrationstechniken eine effiziente Datenverarbeitung und -analyse erleichtern.

Kategorienspezifische Scharfsinnigkeit

Wie revolutioniert maschinelles Lernen die Prozesse der Arzneimittelentdeckung?

Maschinelles Lernen, eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz (KI), spielt eine entscheidende Rolle bei der Revolutionierung der Prozesse der Arzneimittelentdeckung in der Pharmaindustrie. Diese fortschrittliche Rechentechnik umfasst die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen, die es Systemen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Die Anwendung von maschinellem Lernen in der Arzneimittelentdeckung verändert verschiedene Phasen des Prozesses und bietet zahlreiche Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden. In den frühen Phasen der Arzneimittelentdeckung werden maschinelle Lernalgorithmen für das virtuelle Screening riesiger Bibliotheken chemischer Verbindungen eingesetzt. Diese Algorithmen können die strukturellen und chemischen Eigenschaften von Millionen von Verbindungen schnell analysieren, ihre potenziellen Wechselwirkungen mit biologischen Zielen vorhersagen und vielversprechende Kandidaten für eine weitere Bewertung identifizieren. Dieser Prozess beschleunigt die Identifizierung von Leitsubstanzen erheblich und reduziert den Zeit- und Ressourcenaufwand für das experimentelle Screening.

Darüber hinaus werden maschinelle Lerntechniken bei der Zielidentifizierung und -validierung eingesetzt, einem entscheidenden Schritt im Arzneimittelentdeckungsprozess. Durch die Analyse riesiger Datenmengen aus genomischen, proteomischen und klinischen Quellen können diese Algorithmen potenzielle Arzneimittelziele identifizieren und priorisieren, die mit bestimmten Krankheiten oder biologischen Pfaden verbunden sind, und so die Entwicklung gezielterer und wirksamerer Therapien erleichtern. Während der Phase der Leitstrukturoptimierung werden maschinelle Lernmodelle verwendet, um die pharmakokinetischen und pharmakodynamischen Eigenschaften von Arzneimittelkandidaten wie Absorption, Verteilung, Stoffwechsel und Ausscheidung (ADME) vorherzusagen. Diese Vorhersagen ermöglichen die Optimierung von Leitsubstanzen, indem potenzielle Probleme im Zusammenhang mit Bioverfügbarkeit, Toxizität und Wirksamkeit identifiziert und behoben werden, wodurch die Erfolgswahrscheinlichkeit klinischer Studien erhöht wird. Darüber hinaus ermöglicht die Integration von maschinellem Lernen mit anderen aufkommenden Technologien wie Hochdurchsatz-Screening und Computerchemie die schnelle Erforschung des chemischen Raums und die Entwicklung neuartiger Moleküle mit gewünschten Eigenschaften. Generative Modelle können beispielsweise trainiert werden, um neue Molekülstrukturen basierend auf bestimmten Kriterien zu generieren, was die Entdeckung innovativer und potenziell wirksamerer Arzneimittelkandidaten erleichtert.

Wie verändert KI die Arzneimittelentdeckung für Herz-Kreislauf-Erkrankungen?

Die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) in Arzneimittelentdeckungsprozessen verändert die Entwicklung neuartiger Therapien für Herz-Kreislauf-Erkrankungen, eine der Hauptursachen für die weltweite Sterblichkeit und eine erhebliche Belastung für die Gesundheitssysteme. KI-gesteuerte Ansätze ermöglichen es Forschern, die komplexen biologischen Mechanismen zu entschlüsseln, die Herz-Kreislauf-Erkrankungen zugrunde liegen, und die Identifizierung potenzieller Arzneimittelziele und Leitsubstanzen zu beschleunigen. Herz-Kreislauf-Erkrankungen umfassen eine breite Palette von Erkrankungen, darunter koronare Herzkrankheit, Herzinsuffizienz, Herzrhythmusstörungen und Schlaganfall, die alle komplexe pathophysiologische Abläufe und genetische Faktoren aufweisen, die zu ihrer Entwicklung und ihrem Fortschreiten beitragen. Die riesigen Datenmengen, die aus genomischen, proteomischen und klinischen Studien zu Herz-Kreislauf-Erkrankungen generiert werden, bieten einen fruchtbaren Boden für KI-Algorithmen, um wertvolle Erkenntnisse und Muster aufzudecken, die die Arzneimittelforschung leiten können.

Maschinelle Lerntechniken werden eingesetzt, um diese Datenfülle zu analysieren und die Identifizierung neuer Arzneimittelziele im Zusammenhang mit bestimmten Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu ermöglichen. Durch die Integration verschiedener Datenquellen wie Genexpressionsprofilen, Proteininteraktionsnetzwerken und Daten aus klinischen Studien können KI-Algorithmen potenzielle therapeutische Ziele genau bestimmen und ihre Rolle in Krankheitsverläufen aufklären, was die Entwicklung gezielter und personalisierter Behandlungen erleichtert.

Darüber hinaus werden KI-gesteuerte virtuelle Screening-Ansätze eingesetzt, um riesige Bibliotheken chemischer Verbindungen schnell auszuwerten und vielversprechende Leitsubstanzen mit potenziellen therapeutischen Wirkungen gegen identifizierte Herz-Kreislauf-Ziele zu identifizieren. Diese rechnergestützten Methoden beschleunigen die frühen Phasen der Arzneimittelentdeckung erheblich und reduzieren den Zeit- und Ressourcenaufwand für experimentelle Screenings. Die Optimierung von Leitsubstanzen ist ein weiterer Bereich, in dem KI wichtige Beiträge leistet. Modelle des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um die pharmakokinetischen und pharmakodynamischen Eigenschaften von Arzneimittelkandidaten vorherzusagen. Dadurch können Forscher Moleküle für eine verbesserte Bioverfügbarkeit, Wirksamkeit und Sicherheitsprofile optimieren und so die Erfolgswahrscheinlichkeit in klinischen Studien für Herz-Kreislauf-Therapien erhöhen.

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Länder-/Regionenspezifische Kenntnisse

Welche Faktoren tragen dazu bei, dass Nordamerika bei der Einführung von KI in der Arzneimittelentdeckung führend ist?

Nordamerika, insbesondere die Vereinigten Staaten, hat sich zum dominierenden Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung entwickelt, angetrieben von der Präsenz einer robusten Pharmaindustrie, führenden Forschungseinrichtungen und einem förderlichen Umfeld für technologische Innovationen. Nordamerika ist die Heimat einiger der weltweit größten und einflussreichsten Pharmaunternehmen, wie Pfizer, Merck, Johnson & Johnson und Amgen. Diese Unternehmen haben das transformative Potenzial von KI in der Arzneimittelforschung erkannt und investieren aktiv in KI-basierte Technologien und arbeiten mit Technologieanbietern und Forschungseinrichtungen zusammen, um ihre Arzneimittelentwicklungspipelines zu beschleunigen. Die Region verfügt über eine hochqualifizierte Belegschaft mit Fachkenntnissen in KI, Computerbiologie und Bioinformatik. Führende Universitäten und Forschungszentren wie MIT, Harvard, Stanford und das Broad Institute stehen an der Spitze der KI-Forschung und haben einen stetigen Zustrom talentierter Fachkräfte und bahnbrechender Entdeckungen auf diesem Gebiet hervorgebracht.

Die Region beherbergt einige der weltweit fortschrittlichsten Computeranlagen und Infrastrukturen, die für die Ausführung komplexer KI-Algorithmen und die Verarbeitung riesiger Datenmengen, die für die Arzneimittelforschung erforderlich sind, unerlässlich sind. Unternehmen und Forschungseinrichtungen in Nordamerika haben Zugriff auf Hochleistungscomputerressourcen, Cloud-Computing-Plattformen und spezielle Hardwarebeschleuniger, sodass sie rechenintensive Aufgaben bewältigen können. Das regulatorische Umfeld in Nordamerika, insbesondere in den USA, unterstützt den Einsatz von KI im Gesundheits- und Pharmasektor relativ stark. Behörden wie die Food and Drug Administration (FDA) haben Schritte unternommen, um Leitlinien bereitzustellen und Rahmenbedingungen für die verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von KI bei der Arzneimittelforschung und bei klinischen Studien zu schaffen. So werden Innovationen gefördert und gleichzeitig die Patientensicherheit gewährleistet. Mit einer Kombination aus führenden Pharmaunternehmen, hochmodernen Forschungseinrichtungen, einer talentierten Belegschaft, einem robusten Investitionsklima, einer fortschrittlichen Computerinfrastruktur und einem unterstützenden regulatorischen Umfeld hat sich Nordamerika als globales Zentrum für KI-gesteuerte Arzneimittelforschung etabliert. Diese Position wird durch laufende Kooperationen zwischen Industrie, Wissenschaft und Regierung weiter gestärkt, die die Entwicklung innovativer KI-basierter Lösungen für effizientere und personalisiertere Arzneimittelentwicklungsprozesse vorantreiben.

Könnte der asiatisch-pazifische Raum einen Umsatzanstieg im Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung bewirken?

Die Region Asien-Pazifik entwickelt sich zu einem bedeutenden Zentrum für die Einführung und das Wachstum künstlicher Intelligenz (KI) für den Arzneimittelforschungsmarkt. Die Region Asien-Pazifik ist die Heimat mehrerer führender Pharma- und Biotechnologieunternehmen, insbesondere in Ländern wie Japan, China, Südkorea und Indien. Diese Unternehmen erkennen zunehmend das Potenzial von KI bei der Rationalisierung von Arzneimittelforschungsprozessen, der Kostensenkung und der Beschleunigung der Markteinführung neuer Arzneimittelkandidaten. Daher investieren sie aktiv in KI-gestützte Arzneimittelforschungsplattformen und arbeiten mit KI-Technologieanbietern zusammen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Darüber hinaus verfügt die Region über ein florierendes Ökosystem aus Technologie-Startups und Forschungseinrichtungen, die sich auf KI und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen konzentrieren, darunter Gesundheitswesen und Arzneimittelentwicklung. Dieses Ökosystem fördert Innovation und die Entwicklung hochmoderner KI-Lösungen, die auf die Pharmaindustrie zugeschnitten sind. Regierungen im gesamten asiatisch-pazifischen Raum fördern die Einführung von KI-Technologien aktiv durch günstige Richtlinien, Anreize und Finanzierungsinitiativen und erkennen ihr Potenzial, das Wirtschaftswachstum voranzutreiben und Herausforderungen im Gesundheitswesen zu bewältigen.

Die schnell wachsende Bevölkerung der Region und die zunehmende Verbreitung chronischer Krankheiten haben einen dringenden Bedarf an neuen und wirksamen Arzneimitteltherapien geschaffen. KI-gesteuerte Techniken zur Arzneimittelentdeckung versprechen, die Identifizierung und Entwicklung neuer Arzneimittelkandidaten zu beschleunigen, ungedeckte medizinische Bedürfnisse zu decken und den Gesundheitsanforderungen der Region gerecht zu werden.

Darüber hinaus erlebt die Region Asien-Pazifik einen Anstieg der Investitionen und Kooperationen zwischen Pharmaunternehmen, KI-Technologieanbietern und akademischen Einrichtungen. Diese Partnerschaften erleichtern den Wissensaustausch, die gemeinsame Nutzung von Ressourcen und die Entwicklung fortschrittlicher KI-Algorithmen und Computermodelle für Anwendungen zur Arzneimittelentdeckung. Um das volle Potenzial der KI in diesem Bereich im asiatisch-pazifischen Raum auszuschöpfen, müssen jedoch Herausforderungen wie Datenverfügbarkeit, regulatorische Rahmenbedingungen und der Bedarf an qualifiziertem Personal in den Bereichen KI und Arzneimittelforschung bewältigt werden. Dennoch macht das beträchtliche Marktpotenzial der Region, gepaart mit der zunehmenden Einführung von KI-Technologien und unterstützenden Regierungsinitiativen, sie zu einem vielversprechenden Wachstumstreiber für den Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung.

Wettbewerbslandschaft

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelforschung ist durch die Präsenz mehrerer etablierter Akteure und innovativer Lösungsanbieter gekennzeichnet. Diese Unternehmen erweitern die Grenzen der KI-Technologie kontinuierlich durch Forschungs- und Entwicklungsbemühungen, strategische Partnerschaften und die Einführung fortschrittlicher Funktionen und Fähigkeiten. Das Wettbewerbsumfeld ist geprägt von Unternehmen, die ein vielfältiges Spektrum an KI-Lösungen anbieten, die auf verschiedene Anwendungen in zahlreichen Branchen zugeschnitten sind.

Zu den führenden Akteuren auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Arzneimittelentdeckung gehören

Accelrys Software Inc., Allergan plc, Bayer AG, Bristol-Myers Squibb Company, Celgene Corporation, GlaxoSmithKline plc, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novartis AG, Pfizer Inc., Roche Holding AG und Sanofi SA.

Neueste Entwicklungen

• Im November 2022 erhielt Cyclica einen Zuschuss von 1,8 Millionen USD vom Bill & Die Melinda Gates Foundation setzt ihre auf künstlicher Intelligenz basierende Plattform zur Arzneimittelentdeckung ein, um neue nicht-hormonelle Wirkstoffe zu entdecken und dabei mehrere biologische Ziele mit geringen Datenmengen zu nutzen.
• Im Oktober 2022 erwarb Ginkgo Bioworks, ein horizontaler Plattformanbieter für Zellprogrammierung, Zymergen. Die Übernahme soll die Plattform von Ginkgo durch die Integration starker Automatisierungs- und Softwarefunktionen sowie einer Fülle von Erfahrungen in verschiedenen biologischen Ingenieuransätzen verbessern.
• Im September 2022 arbeitete CytoReason, ein in Israel ansässiges Unternehmen für Biologiemodellierung, im Wert von 110 Millionen USD mit Pfizer zusammen. Pfizer begann, die biologischen Modelle von CytoReason in der Forschung zu verwenden, um neue Medikamente für immunvermittelte Krankheiten und Krebsimmuntherapien zu entwickeln.
• Im August 2022 ging Sanofi eine Partnerschaft mit Atomwise im Rahmen eines Arzneimitteldesign-Deals im Wert von 1,2 Milliarden USD ein. Im Rahmen des Deals zahlte Sanofi 20 Millionen USD im Voraus, um die AtomNet-Plattform des US-Unternehmens zu nutzen und kleine Moleküle für bis zu fünf Arzneimitteltargets zu erforschen.

Berichtsumfang

Künstliche Intelligenz im Markt für Arzneimittelentdeckung, nach Kategorie

Technologie

• Maschinelles Lernen
• Deep Learning

Anwendung

• Herz-Kreislauf-Erkrankungen
• Immunonkologie

Endbenutzer

• Vertragsforschung Organisationen
• Pharma- und Biotechnologieunternehmen

Region

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Lateinamerika
• Naher Osten und Afrika

Forschungsmethodik der Marktforschung