Tamaño del mercado global de inteligencia artificial en genómica por oferta (software, servicios), por tecnología (aprendizaje automático, visión artificial), por funcionalidad (secuenciación del genoma, edición genética, mapeo genético), por alcance geográfico y pronóstico

Tamaño y pronóstico del mercado de inteligencia artificial en genómica

El tamaño del mercado de inteligencia artificial en genómica se valoró en USD 655,31 millones en 2024 y se proyecta que alcance USD 7365,31 millones para 2031, creciendo a una CAGR del 41,23% de 2024 a 2031.

• La genómica es una rama de la ciencia que estudia los genes, incluidas sus funciones, estructuras, evolución y mapeo del genoma en varios organismos. Este campo incluye el análisis estructural y funcional, la secuenciación de ADN y la aplicación de la bioinformática a las tecnologías de lectura y recombinación del ADN.
• El uso de la inteligencia artificial (IA) en la genómica está transformando el campo al crear sistemas informáticos capaces de ejecutar tareas complicadas como el mapeo del genoma de manera más eficiente.
• La IA mejora en gran medida el estudio del material genético al acelerar el examen de su estructura, evolución y función más allá de lo que es posible con el trabajo humano solo.
• Aunque los algoritmos de IA generalmente intentan emular la inteligencia humana, también son cruciales en la genómica clínica para tareas como la anotación del genoma, la identificación de variantes, la correlación fenotipo-genotipo y la anotación integral del genoma.
• Además, los enfoques de IA permiten una predicción precisa de las estructuras de las proteínas y los datos del ADN con una ingeniería manual mínima de las características.
• Los conocimientos genómicos son fundamentales en el campo de la medicina personalizada, y la inteligencia artificial juega un papel importante en su avance. La IA agiliza la producción de medicamentos personalizados al mejorar las capacidades de la medicina genómica.
• La IA en genómica es una colección de herramientas y servicios que se pueden proporcionar en las instalaciones, en la nube o a través de plataformas basadas en la web.
• La integración de la IA ha tenido un impacto considerable en la genómica en una variedad de áreas funcionales, incluida la secuenciación del genoma, la edición del genoma, la farmacogenómica y las pruebas genéticas.
• La IA ha ampliado los usos de la genómica, impulsando el progreso en el descubrimiento y desarrollo de fármacos, la medicina de precisión, el diagnóstico, la farmacología y la salud animal.
• Con estos desarrollos técnicos, la IA está allanando el camino para una investigación y aplicaciones genómicas más rápidas y precisas, alterando el panorama de la salud y la innovación modernas.

Dinámica del mercado global de inteligencia artificial en genómica

La dinámica clave del mercado que está dando forma al mercado global de inteligencia artificial en genómica incluye

Impulsores clave del mercado

• El crecimiento de los datos es exponencial las tecnologías de secuenciación genómica están creando enormes cantidades de datos a un ritmo sin precedentes. La IA se destaca en la evaluación de conjuntos de datos enormes y complicados, lo que la convierte en una herramienta eficaz para extraer información útil de los datos genómicos. Esta habilidad tiene el potencial de generar avances sustanciales en el diagnóstico de enfermedades, el descubrimiento de medicamentos y el tratamiento personalizado.
• Precisión de análisis mejorada los métodos tradicionales para evaluar datos genómicos requieren mucho tiempo y son propensos a errores humanos. Sin embargo, los sistemas de IA pueden examinar los datos con mayor rapidez y precisión, lo que da como resultado resultados más confiables. Esta precisión es fundamental para detectar variaciones genéticas vinculadas a enfermedades y predecir la respuesta de un individuo al tratamiento.
• Desbloqueo de patrones ocultos el cerebro humano tiene límites para detectar patrones complejos dentro de grandes conjuntos de datos. La IA es capaz de identificar patrones sutiles. Los enfoques tradicionales pueden no detectar patrones y vínculos dentro de los datos genéticos. Esta habilidad tiene el potencial de conducir al descubrimiento de nuevos genes relacionados con enfermedades, así como a la creación de estrategias terapéuticas más efectivas.
• Avances en medicina personalizada la inteligencia artificial puede evaluar el genoma único de cada individuo y adaptar los tratamientos médicos en consecuencia. Esta estrategia personalizada es enormemente prometedora para aumentar los resultados del tratamiento y minimizar los efectos adversos. La IA también puede estimar la probabilidad de que una persona contraiga ciertas enfermedades y sugerir medidas preventivas.
• Aceleración del descubrimiento y desarrollo de fármacos el descubrimiento de fármacos tradicionales es lento y costoso. La IA puede examinar bibliotecas masivas de datos genómicos y compuestos químicos para encontrar posibles objetivos de medicación, lo que potencialmente acelera el desarrollo de nuevos tratamientos. Este método puede dar como resultado la construcción de medicamentos más efectivos y específicos con menos efectos adversos.

Desafíos clave

• Datos limitados de alta calidadA pesar de la abundancia de datos genéticos disponibles, existen problemas debido a las diferencias en la calidad y accesibilidad de los datos. Los formatos de datos inconsistentes, los problemas de privacidad y los conjuntos de datos fragmentados en las instituciones pueden reducir la utilidad de los algoritmos de IA en el análisis genómico.
• Explicabilidad e interpretabilidad de los resultados de IA Los modelos complejos de IA, como los algoritmos de aprendizaje profundo, con frecuencia funcionan como cajas negras, lo que dificulta la comprensión de la toma de decisiones. En genómica, donde las interpretaciones precisas son cruciales para las decisiones médicas, la falta de transparencia en los datos generados por IA plantea preguntas sobre su validez y confiabilidad.
• Consideraciones éticas y privacidad de datos La aplicación de IA en genómica plantea preocupaciones éticas sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Se deben abordar restricciones más estrictas con respecto a la privacidad de los datos de los pacientes y la posible explotación de la información genética para garantizar que la IA se desarrolle y se implemente de manera responsable en la investigación genómica y la práctica clínica.
• Falta de personal calificado el uso eficaz de la IA en genómica requiere un personal especializado con experiencia tanto en genómica como en IA. Sin embargo, actualmente hay una escasez de personas con este conjunto de habilidades integradas, lo que limita el uso generalizado de la IA en la investigación genómica y las aplicaciones clínicas.
• Altos costos computacionales la capacitación y la implementación de algoritmos avanzados de IA para el procesamiento de datos genéticos con frecuencia requieren recursos computacionales significativos. Esto podría ser un impedimento sustancial para organizaciones de investigación más pequeñas o instalaciones de atención médica con recursos informáticos y financieros limitados.

Tendencias clave

• Enfoque en la IA explicable (XAI) se hará un mayor énfasis en la creación de modelos de IA que sean interpretables y transparentes. Este enfoque en la IA explicable (XAI) ayudará a los investigadores y médicos a comprender cómo los algoritmos de IA toman decisiones al evaluar datos genéticos. Esta transparencia es fundamental para generar confianza en los resultados impulsados por la IA y tomar decisiones médicas informadas.
• Integración con registros médicos electrónicos (EHR)La integración de la IA con los EHR será más común, lo que permitirá un estudio completo de los datos del paciente. Los médicos pueden obtener un conocimiento más completo de la salud de sus pacientes al combinar datos genómicos con el historial médico, los factores de estilo de vida y las exposiciones ambientales. Este enfoque integrado puede dar como resultado diagnósticos más precisos, estrategias de tratamiento individualizadas y, en última instancia, mejores resultados para los pacientes.
• Auge de las plataformas de descubrimiento de fármacos impulsadas por IALa IA desempeñará un papel importante en el desarrollo de plataformas de desarrollo de fármacos mediante el uso de bases de datos genómicas, bibliotecas químicas y datos de ensayos clínicos. La IA puede ayudar a identificar objetivos terapéuticos interesantes y agilizar los procesos de desarrollo de fármacos mediante la realización de análisis avanzados. Esta aceleración tiene el potencial de agilizar el proceso de descubrimiento de fármacos y acelerar el lanzamiento de nuevos medicamentos al mercado.
• IA para pruebas prenatales no invasivas (NIPT) se están desarrollando técnicas de inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión del análisis de datos de NIPT. Mediante el uso de la tecnología de IA, los proveedores de atención médica pueden detectar problemas genéticos en los bebés de forma temprana, lo que permite una mejor atención prenatal y una toma de decisiones más informada para los futuros padres.
• Atención médica preventiva impulsada por IA mediante el análisis de los datos genómicos de las personas para determinar su riesgo de desarrollar enfermedades específicas. La detección temprana y la ejecución de acciones preventivas basadas en perfiles de riesgo personalizados pueden mejorar los resultados de salud y, al mismo tiempo, reducir potencialmente los gastos de atención médica a largo plazo.

Análisis regional del mercado global de inteligencia artificial en genómica

A continuación, se incluye un análisis regional más detallado del mercado global de inteligencia artificial en genómica

América del Norte

• América del Norte domina sustancialmente el mercado de inteligencia artificial en genómica.
• América del Norte tiene una sólida infraestructura de investigación, con institutos y universidades de renombre mundial que participan activamente en la investigación de IA y genómica.
• Esto fomenta la colaboración y la innovación al tiempo que se desarrollan e implementan tecnologías de IA para el análisis genómico.
• Además, la región tiene una cultura de adopción temprana de tecnología, lo que proporciona un terreno fértil para las herramientas genómicas impulsadas por IA en el cuidado de la salud. Los gobiernos, especialmente en los Estados Unidos, proporcionan una importante financiación para la investigación en IA y genómica, impulsando el progreso y convirtiendo los descubrimientos en aplicaciones del mundo real.
• América del Norte es el hogar de importantes gigantes de la industria como IBM Watson Health y Deep Genomics, que están invirtiendo activamente en productos impulsados por IA.
• El énfasis de la región en la medicina personalizada combina bien con la capacidad de la IA para adaptar los programas de tratamiento en función de los datos genómicos individuales, lo que se ve asistido además por la integración con los registros médicos electrónicos (EHR).
• El aprovechamiento de la IA para el descubrimiento de fármacos y las pruebas prenatales no invasivas mejora la precisión y acelera el diagnóstico.
• Además, las soluciones de atención médica preventiva impulsadas por IA, que analizan los datos genómicos para predecir el riesgo de enfermedades y permitir una intervención temprana, están ganando popularidad en la región.

Asia Pacífico

• Se espera que Asia Pacífico sea la región de más rápido crecimiento en el mercado de inteligencia artificial en genómica durante el pronóstico período.
• La región de Asia y el Pacífico (APAC), con su creciente población y sus crecientes requisitos de atención médica, presenta un entorno ideal para la implementación de la IA en la genómica.
• Esta tecnología tiene el potencial de mejorar los diagnósticos, personalizar el tratamiento y fortalecer la atención preventiva, satisfaciendo así la creciente necesidad de soluciones innovadoras para el cuidado de la salud.
• Los gobiernos de toda la región, particularmente en China, India y Corea del Sur, están realizando inversiones significativas en investigación y desarrollo de IA, estimulando la innovación y acelerando el mercado.
• La creciente aceptación de la tecnología de IA en una variedad de industrias, incluida la atención médica, allana el camino para la integración perfecta de la IA en las soluciones de genómica en la región APAC.
• Con un énfasis creciente en la medicina de precisión, la participación de la IA en la evaluación de datos genómicos individuales para personalizar los enfoques de tratamiento está en línea con las prioridades de atención médica de la región.
• Además, los avances en las tecnologías de secuenciación han resultado en un exceso de datos genómicos en el área de Asia y el Pacífico, impulsando los algoritmos de IA para Análisis genómico.
• La integración con registros médicos electrónicos (EHR) es una promesa enorme para la medicina individualizada y la mejora de la atención al paciente en el área de APAC, reforzada por las capacidades de IA.
• Además, el uso de IA para el desarrollo de medicamentos y pruebas prenatales no invasivas mejora la precisión y permite el diagnóstico temprano de problemas genéticos en fetos.
• En la atención médica preventiva, el análisis de datos genómicos impulsado por IA proporciona una evaluación proactiva del riesgo de enfermedades, lo que permite tratamientos tempranos y métodos de atención preventiva refinados adaptados a las necesidades individuales.

Mercado global de inteligencia artificial en genómicaanálisis de segmentación

El mercado global de inteligencia artificial en genómica está segmentado en función de la oferta, la tecnología, la funcionalidad y la geografía.

Mercado de inteligencia artificial en genómica, por oferta

• Software
• Servicios

Según la oferta, el mercado es El segmento de software está dominando significativamente la inteligencia artificial en el mercado de la genómica. A medida que los datos genéticos se vuelven más complejos, los investigadores dependen cada vez más de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para detectar patrones significativos, superando a los humanos en determinadas situaciones. Este aumento está siendo impulsado por el mayor uso de tecnologías basadas en IA durante las etapas de investigación y desarrollo de proyectos de descubrimiento y desarrollo de fármacos. Además, la proliferación de empresas farmacéuticas líderes, así como numerosas organizaciones de investigación por contrato, y la creciente adopción de software para la recopilación, almacenamiento y análisis de datos, han impulsado el crecimiento del segmento de software en el mercado global de IA en genómica.

Mercado de inteligencia artificial en genómica, por tecnología

• Aprendizaje automático
• Visión artificial

Según la tecnología, el mercado se bifurca en aprendizaje automático y visión artificial. El segmento de aprendizaje automático está mostrando un dominio significativo en inteligencia artificial en el mercado de genómica. Las empresas farmacéuticas, las organizaciones de investigación por contrato y las empresas de biotecnología utilizan cada vez más el aprendizaje automático para aplicaciones de genómica de fármacos. La capacidad del aprendizaje automático para extraer información de grandes conjuntos de datos acelera la investigación genética. A medida que la secuenciación de ADN y otras técnicas biológicas aumentan la cantidad y la complejidad de los conjuntos de datos, los investigadores en genómica requieren herramientas computacionales basadas en IA/ML capaces de gestionar, extraer y descifrar la valiosa información oculta en estos grandes conjuntos de datos.

Inteligencia artificial en el mercado de la genómica, por funcionalidad

• Secuenciación del genoma
• Edición genética
• Mapeo genético

Según la funcionalidad, el mercado se bifurca en secuenciación del genoma, edición genética y mapeo genético. El segmento de mapeo genético está mostrando un crecimiento significativo en inteligencia artificial en el mercado de la genómica. Se espera que los avances en terapia genética desplacen las operaciones tradicionales y los productos farmacéuticos, permitiendo a los médicos tratar enfermedades insertando genes en las células de sus pacientes. El surgimiento de la edición genética refleja una combinación delicada pero poderosa. A pesar del escrutinio y la controversia, sigue siendo una fuente de entusiasmo e innovación. Los científicos emplean la secuenciación genómica para decodificar la composición genética de los organismos y los virus. Al comparar las secuencias de virus de diferentes muestras, los investigadores pueden ayudar a rastrear la distribución de un virus, analizar sus cambios y estimar su posible influencia en la salud pública.

Mercado de inteligencia artificial en genómica, por geografía

• América del Norte
• Europa
• Asia Pacífico
• Resto del mundo

Según la geografía, el mercado global de inteligencia artificial en genómica se clasifica en América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo. América del Norte domina sustancialmente el mercado de inteligencia artificial en genómica. América del Norte tiene una sólida infraestructura de investigación, con institutos y universidades de renombre mundial que participan activamente en la investigación de IA y genómica. Esto fomenta la colaboración y la innovación al desarrollar e implementar tecnologías de IA para el análisis genómico. Además, la región tiene una cultura de adopción temprana de tecnología, lo que proporciona un terreno fértil para las herramientas genómicas impulsadas por IA en la atención médica. Los gobiernos, especialmente en los Estados Unidos, proporcionan una importante financiación para la investigación en IA y genómica, impulsando el progreso y convirtiendo los descubrimientos en aplicaciones del mundo real.

Actores clave

El informe del estudio "Mercado global de inteligencia artificial en genómica" proporcionará información valiosa con énfasis en el mercado global. Los actores clave incluyen en el mercado global Microsoft, Deep Genomics, Cambridge Cancer Genomics, BenevolentAI, Verge Genomics, MolecularMatch, Inc., Fabric Genomics Inc., Empiric Logic, Freenome Holdings, Inc., Freenome Holdings, Inc.

Nuestro análisis de mercado también incluye una sección dedicada exclusivamente a estos actores principales en la que nuestros analistas brindan una perspectiva de los estados financieros de todos los actores principales, junto con su evaluación comparativa de productos y análisis FODA. La sección del panorama competitivo también incluye estrategias de desarrollo clave, participación de mercado y análisis de clasificación de mercado de los actores mencionados anteriormente a nivel mundial.

Mercado de inteligencia artificial en genómicaDesarrollos recientes

• En enero de 2023, Caris Life Sciences anunció una colaboración con la empresa de software de inteligencia artificial ConcertAI para crear una plataforma de investigación de desarrollo clínico y traslacional para servir a la I+D del cáncer molecular en el negocio biofarmacéutico. No se proporcionaron los detalles financieros. Caris integrará su investigación multiómica sobre biología tumoral y biomarcadores moleculares con la recopilación de datos clínicos multimodales de ConcertAI en oncología y hematología para proporcionar una plataforma unificada para identificar nuevos signos, objetivos y terapias.
• En diciembre de 2022, Envisagenics, una empresa de bioinformática, anunció la colaboración con la Universidad Queen Mary de Londres y el brazo de transferencia de tecnología de Cancer Research UK para investigar la función del empalme "alternativo" en el cáncer hematopoyético. Envisagenics, una empresa derivada del Laboratorio Cold Spring Harbor que se lanzó en 2014, emplea inteligencia artificial y aprendizaje automático para ayudar a crear tratamientos para enfermedades de empalme de ARN. Einstein se está preparando para reunirse.

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Metodología de investigación de la investigación de mercados