Taille du marché mondial de l'intelligence artificielle en génomique par offre (logiciels, services), par technologie (apprentissage automatique, vision par ordinateur), par fonctionnalité (séquençage du génome, édition de gènes, cartographie des gènes), par portée géographique et prévisions

Taille et prévisions du marché de l'intelligence artificielle en génomique

La taille du marché de l'intelligence artificielle en génomique a été évaluée à 655,31 millions USD en 2024 et devrait atteindre 7 365,31 millions USD d'ici 2031, avec un TCAC de 41,23 % de 2024 à 2031.

• La génomique est une branche de la science qui étudie les gènes, y compris leurs rôles, leurs structures, leur évolution et la cartographie du génome dans divers organismes. Ce domaine comprend l'analyse structurelle et fonctionnelle, le séquençage de l'ADN et l'application de la bioinformatique aux technologies de lecture et d'ADN recombinant.
• L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) en génomique transforme le domaine en créant des systèmes informatiques capables d'exécuter des tâches complexes comme la cartographie du génome plus efficacement.
• L'IA améliore considérablement l'étude du matériel génétique en accélérant l'examen de sa structure, de son évolution et de sa fonction au-delà de ce qui est possible avec le seul travail humain. Bien que
• les algorithmes d'IA tentent généralement d'imiter l'intelligence humaine, ils sont également essentiels en génomique clinique pour des tâches telles que l'annotation du génome, l'appel de variantes, la corrélation phénotype-génotype et l'annotation complète du génome.
• En outre, les approches d'IA permettent une prédiction précise des structures protéiques et des données ADN avec une ingénierie manuelle minimale des caractéristiques.
• Les connaissances génomiques sont essentielles dans le domaine de la médecine personnalisée, et l'intelligence artificielle joue un rôle important dans leur avancement. L'IA rationalise la production de médicaments sur mesure en améliorant les capacités de la médecine génomique.
• L'IA en génomique est un ensemble d'outils et de services qui peuvent être fournis sur site, dans le cloud ou via des plateformes Web.
• L'intégration de l'IA a eu un impact considérable sur la génomique dans divers domaines fonctionnels, notamment le séquençage du génome, l'édition du génome, la pharmacogénomique et les tests génétiques.
• L'IA a élargi les utilisations de la génomique, favorisant les progrès dans la découverte et le développement de médicaments, la médecine de précision, le diagnostic, la pharmacologie et la santé animale.
• Grâce à ces développements techniques, l'IA ouvre la voie à des recherches et des applications génomiques plus rapides et plus précises, modifiant le paysage de la santé et de l'innovation modernes.

Dynamique du marché mondial de l'intelligence artificielle en génomique

Les principales dynamiques du marché qui façonnent le marché mondial de l'intelligence artificielle en génomique comprennent 

Principaux moteurs du marché

• La croissance des données est exponentielle  les technologies de séquençage génomique créent de vastes quantités de données à un rythme sans précédent. L'IA excelle dans l'évaluation d'ensembles de données volumineux et complexes, ce qui en fait un outil efficace pour extraire des informations utiles des données génomiques. Cette compétence a le potentiel d'entraîner des avancées substantielles dans le diagnostic des maladies, la découverte de médicaments et le traitement personnalisé.
• Précision d'analyse améliorée  les méthodes traditionnelles d'évaluation des données génomiques prennent du temps et sont sujettes à l'erreur humaine. Cependant, les systèmes d'IA peuvent examiner les données plus rapidement et plus précisément, ce qui donne des résultats plus fiables. Cette précision est essentielle pour détecter les variations génétiques liées aux maladies et prédire la réponse d'un individu au traitement.
• Déverrouiller les schémas cachés le cerveau humain a des limites pour repérer des schémas complexes au sein de grands ensembles de données. L'IA est capable d'identifier des schémas et des liens subtils au sein des données génétiques. Cette compétence a le potentiel de conduire à la découverte de nouveaux gènes liés aux maladies ainsi qu'à la création de stratégies thérapeutiques plus efficaces.
• Progrès dans la médecine personnalisée l'intelligence artificielle peut évaluer le génome unique de chaque individu et adapter les traitements médicaux en conséquence. Cette stratégie sur mesure est très prometteuse pour augmenter les résultats du traitement tout en minimisant les effets indésirables. L'IA peut également estimer la probabilité qu'une personne soit atteinte de certaines maladies et suggérer des mesures préventives.
• Accélérer la découverte et le développement de médicaments la découverte de médicaments traditionnels est lente et coûteuse. L'IA peut examiner d'énormes bibliothèques de données génomiques et de composés chimiques pour trouver d'éventuelles cibles médicamenteuses, accélérant ainsi potentiellement le développement de nouveaux traitements. Cette méthode peut permettre de créer des médicaments plus ciblés et efficaces, avec moins d’effets indésirables.

Principaux défis

• Données de haute qualité limitées malgré l’abondance des données génétiques disponibles, des problèmes existent en raison des différences de qualité et d’accessibilité des données. Des formats de données incohérents, des problèmes de confidentialité et des ensembles de données fragmentés entre les institutions peuvent tous réduire l’utilité des algorithmes d’IA dans l’analyse génomique.
• Explicabilité et interprétabilité des résultats de l’IA  les modèles d’IA complexes, tels que les algorithmes d’apprentissage profond, fonctionnent souvent comme des boîtes noires, ce qui rend la prise de décision difficile à comprendre. En génomique, où des interprétations précises sont cruciales pour les décisions médicales, le manque de transparence des données générées par l’IA soulève des questions sur leur validité et leur fiabilité.
• Considérations éthiques et confidentialité des données  l’application de l’IA en génomique soulève des préoccupations éthiques concernant la confidentialité et la sécurité des données. Des restrictions plus strictes concernant la confidentialité des données des patients et l'exploitation potentielle des informations génétiques doivent être abordées pour garantir que l'IA soit développée et déployée de manière responsable dans la recherche en génomique et la pratique clinique.
• Manque de personnel qualifié L'utilisation efficace de l'IA en génomique exige un personnel spécialisé ayant une expérience à la fois en génomique et en IA. Cependant, il existe actuellement une pénurie de personnes possédant cet ensemble de compétences intégrées, ce qui limite l'utilisation généralisée de l'IA dans la recherche en génomique et les applications cliniques.
• Coûts de calcul élevés La formation et le déploiement d'algorithmes d'IA avancés pour le traitement des données génétiques nécessitent souvent des ressources de calcul importantes. Cela pourrait constituer un obstacle important pour les petites organisations de recherche ou les établissements de santé disposant de ressources informatiques et financières limitées.

Principales tendances

• Accent sur l'IA explicable (XAI) L'accent sera davantage mis sur la création de modèles d'IA interprétables et transparents. Cette approche axée sur l'IA explicable (XAI) aidera les chercheurs et les médecins à comprendre comment les algorithmes d'IA prennent des décisions lors de l'évaluation des données génétiques. Cette transparence est essentielle pour renforcer la confiance dans les résultats basés sur l'IA et prendre des décisions médicales éclairées.
• Intégration aux dossiers médicaux électroniques (DME) L'intégration de l'IA aux DME deviendra plus courante, permettant une étude complète des données des patients. Les cliniciens peuvent acquérir une connaissance plus complète de la santé de leurs patients en combinant les données génomiques avec les antécédents médicaux, les facteurs liés au mode de vie et les expositions environnementales. Cette approche intégrée peut aboutir à des diagnostics plus précis, à des stratégies de traitement individualisées et, en fin de compte, à de meilleurs résultats pour les patients.
• Montée en puissance des plateformes de découverte de médicaments alimentées par l'IA L'IA jouera un rôle important dans le développement de plateformes de développement de médicaments en utilisant des bases de données génomiques, des bibliothèques chimiques et des données d'essais cliniques. L'IA peut aider à identifier des cibles thérapeutiques intéressantes et à rationaliser les pipelines de développement de médicaments en effectuant des analyses avancées. Cette accélération a le potentiel de rationaliser le processus de découverte de médicaments et d'accélérer la mise sur le marché de nouveaux médicaments.
• L'IA pour les tests prénatals non invasifs (TPNI)  des techniques d'intelligence artificielle (IA) sont en cours de développement pour améliorer la précision de l'analyse des données du TPNI. Grâce à la technologie de l'IA, les prestataires de soins de santé peuvent détecter précocement les problèmes génétiques chez les bébés, ce qui permet de meilleurs soins prénatals et une prise de décision plus éclairée pour les futurs parents.
• Soins de santé préventifs basés sur l'IA  en analysant les données génomiques des individus pour déterminer leur risque de développer des maladies spécifiques. La détection précoce et la mise en œuvre de mesures préventives basées sur des profils de risque personnalisés peuvent améliorer les résultats en matière de santé tout en réduisant potentiellement les dépenses de santé à long terme.

Analyse régionale du marché mondial de l'intelligence artificielle en génomique

Voici une analyse régionale plus détaillée du marché mondial de l'intelligence artificielle en génomique 

Amérique du Nord

• L'Amérique du Nord domine largement le marché de l'intelligence artificielle en génomique.
• L'Amérique du Nord dispose d'une solide infrastructure de recherche, avec des instituts et des universités de renommée mondiale activement engagés dans la recherche sur l'IA et la génomique.
• Cela encourage la collaboration et l'innovation lors du développement et de la mise en œuvre de technologies d'IA pour l'analyse génomique.
• En outre, la région a une culture d'adoption précoce des technologies, ce qui constitue un terrain fertile pour les outils génomiques basés sur l'IA dans les soins de santé. Les gouvernements, notamment aux États-Unis, fournissent un financement majeur à la recherche sur l'IA et la génomique, favorisant les progrès et transformant les découvertes en applications concrètes.
• L'Amérique du Nord abrite d'importants géants de l'industrie tels qu'IBM Watson Health et Deep Genomics, qui investissent activement dans des produits basés sur l'IA.
• L'accent mis par la région sur la médecine personnalisée se combine bien avec la capacité de l'IA à adapter les programmes de traitement en fonction des données génomiques individuelles, ce qui est encore facilité par l'intégration aux dossiers médicaux électroniques (DME).
• L'exploitation de l'IA pour la découverte de médicaments et les tests prénatals non invasifs améliore la précision et accélère le diagnostic.
• En outre, les solutions de soins de santé préventifs basées sur l'IA, qui analysent les données génomiques pour prédire le risque de maladie et permettre une intervention précoce, gagnent en popularité dans la région.

Asie-Pacifique

• L'Asie-Pacifique devrait être la région qui connaîtra la croissance la plus rapide sur le marché de l'intelligence artificielle en génomique au cours de la période de prévision.
• La La région Asie-Pacifique (APAC), avec sa population croissante et ses besoins croissants en matière de soins de santé, présente un environnement idéal pour la mise en œuvre de l'IA dans la génomique.
• Cette technologie a le potentiel d'améliorer les diagnostics, d'adapter les traitements sur mesure et de renforcer les soins préventifs, répondant ainsi au besoin croissant de solutions de soins de santé innovantes.
• Les gouvernements de la région, en particulier en Chine, en Inde et en Corée du Sud, réalisent des investissements importants dans la recherche et le développement de l'IA, stimulant l'innovation et accélérant le marché.
• L'acceptation croissante de la technologie de l'IA dans divers secteurs, y compris la santé, ouvre la voie à l'intégration transparente de l'IA dans les solutions de génomique dans la région APAC.
• Avec l'accent croissant mis sur la médecine de précision, l'implication de l'IA dans l'évaluation des données génomiques individuelles pour personnaliser les approches de traitement est conforme aux priorités de la région en matière de soins de santé.
• En outre, les progrès des technologies de séquençage ont entraîné un excès de données génomiques dans la région Asie-Pacifique, stimulant les algorithmes d'IA pour la génomique analyse.
• L'intégration avec les dossiers médicaux électroniques (DME) est très prometteuse pour la médecine individualisée et l'amélioration des soins aux patients dans la région APAC, renforcée par les capacités de l'IA.
• En outre, l'utilisation de l'IA pour le développement de médicaments et les tests prénatals non invasifs améliore la précision et permet le diagnostic précoce des problèmes génétiques chez les fœtus.
• Dans les soins de santé préventifs, l'analyse des données génomiques alimentée par l'IA fournit une évaluation proactive du risque de maladie, permettant des traitements précoces et des méthodes de soins préventifs affinées adaptées aux besoins individuels.

Marché mondial de l'intelligence artificielle en génomique analyse de segmentation

Le marché mondial de l'intelligence artificielle en génomique est segmenté en fonction de l'offre, de la technologie, des fonctionnalités et de la géographie.

Marché de l'intelligence artificielle en génomique, par offre

• Logiciels
• Services

En fonction de l'offre, le marché est divisé en logiciels et services. Le segment des logiciels domine considérablement l'intelligence artificielle sur le marché de la génomique. À mesure que les données génétiques deviennent plus complexes, les chercheurs dépendent de plus en plus de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour détecter des modèles significatifs, surpassant les humains dans certaines situations. Cette poussée est alimentée par l'utilisation accrue de technologies basées sur l'IA pendant les étapes de recherche et développement des projets de découverte et de développement de médicaments. En outre, la prolifération des principales sociétés pharmaceutiques, ainsi que de nombreuses organisations de recherche sous contrat, et l'adoption croissante de logiciels pour la collecte, le stockage et l'analyse des données, ont alimenté la croissance du segment des logiciels sur le marché mondial de l'IA en génomique.

Marché de l'intelligence artificielle en génomique, par technologie

• Apprentissage automatique
• Vision par ordinateur

Sur la base de la technologie, le marché est divisé en apprentissage automatique et vision par ordinateur. Le segment de l'apprentissage automatique montre une domination significative sur le marché de l'intelligence artificielle en génomique. Les entreprises pharmaceutiques, les organismes de recherche sous contrat et les entreprises de biotechnologie utilisent de plus en plus l'apprentissage automatique pour les applications génomiques des médicaments. La capacité de l’apprentissage automatique à extraire des informations à partir de grands ensembles de données accélère la recherche génétique. Alors que le séquençage de l'ADN et d'autres techniques biologiques augmentent la quantité et la complexité des ensembles de données, les chercheurs en génomique ont besoin d'outils de calcul basés sur l'IA/ML capables de gérer, d'extraire et de déchiffrer les informations précieuses cachées dans ces grands ensembles de données.

L'intelligence artificielle sur le marché de la génomique, par fonctionnalité

• Séquençage du génome
• Édition de gènes
• Cartographie des gènes

Sur la base de la fonctionnalité, le marché est divisé en séquençage du génome, édition de gènes et cartographie des gènes. Le segment de la cartographie des gènes affiche une croissance significative de l'intelligence artificielle sur le marché de la génomique. Les avancées en matière de thérapie génique devraient remplacer les opérations et les produits pharmaceutiques traditionnels, permettant aux médecins de traiter les maladies en insérant des gènes dans les cellules de leurs patients. L'émergence de l'édition génétique reflète une combinaison délicate mais puissante. Malgré l'examen minutieux et la controverse, elle reste une source d'enthousiasme et d'innovation. Les scientifiques utilisent le séquençage génomique pour décoder la composition génétique des organismes et des virus. En comparant les séquences virales de différents échantillons, les chercheurs peuvent aider à retracer la distribution d'un virus, analyser ses changements et estimer leur influence potentielle sur la santé publique.

Marché de l'intelligence artificielle en génomique, par géographie

• Amérique du Nord
• Europe
• Asie-Pacifique
• Reste du monde

En fonction de la géographie, le marché mondial de l'intelligence artificielle en génomique est classé en Amérique du Nord, Europe, Asie-Pacifique et reste du monde. L'Amérique du Nord domine largement le marché de l'intelligence artificielle en génomique. L'Amérique du Nord dispose d'une infrastructure de recherche robuste, avec des instituts et universités de renommée mondiale activement engagés dans la recherche sur l'IA et la génomique. Cela encourage la collaboration et l'innovation lors du développement et de la mise en œuvre de technologies d'IA pour l'analyse génomique. En outre, la région a une culture d'adoption précoce des technologies, ce qui constitue un terrain fertile pour les outils génomiques basés sur l'IA dans les soins de santé. Français Les gouvernements, notamment aux États-Unis, fournissent un financement majeur à la recherche sur l'IA et la génomique, favorisant les progrès et convertissant les découvertes en applications concrètes.

Acteurs clés

Le rapport d'étude « Global Artificial Intelligence in Genomics Market » fournira des informations précieuses en mettant l'accent sur le marché mondial.

Les principaux acteurs

Notre analyse de marché comporte également une section uniquement dédiée à ces acteurs majeurs dans laquelle nos analystes donnent un aperçu des états financiers de tous les principaux acteurs, ainsi que de leur analyse comparative des produits et de leur analyse SWOT. Français La section sur le paysage concurrentiel comprend également des stratégies de développement clés, des analyses de parts de marché et de classement du marché des acteurs mentionnés ci-dessus à l'échelle mondiale.

L'intelligence artificielle sur le marché de la génomiqueDéveloppements récents

• En janvier 2023, Caris Life Sciences a annoncé une collaboration avec la société de logiciels d'intelligence artificielle ConcertAI pour créer une plateforme de recherche en développement translationnel et clinique au service de la R&D sur le cancer moléculaire dans le secteur biopharmaceutique. Les détails financiers n'ont pas été fournis. Caris intégrera sa recherche multi-omique sur la biologie tumorale et les biomarqueurs moléculaires avec la collecte de données cliniques multimodales de ConcertAI en oncologie et en hématologie pour fournir une plateforme unifiée pour l'identification de nouveaux signes, cibles et thérapies.
• En décembre 2022, Envisagenics, une entreprise de bioinformatique, a annoncé une collaboration avec l'université Queen Mary de Londres et la branche de transfert de technologie de Cancer Research UK pour étudier la fonction de l'épissage « alternatif » dans le cancer hématopoïétique. Envisagenics, une spin-off du Cold Spring Harbor Laboratory lancée en 2014, utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour aider à créer des traitements contre les maladies liées à l'épissage de l'ARN. Einstein est en train de télécharger pour se rencontrer.

Portée du rapport

Méthodologie de recherche des études de marché