臨床試験における AI の市場規模 - コンポーネント別 (ソフトウェア、サービス)、テクノロジー別 (機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、コンテキスト ボット)、アプリケーション別、エンド ユーザー別および予測、2024 年 - 2032 年

臨床試験における AI の市場規模 - コンポーネント別 (ソフトウェア、サービス)、テクノロジー別 (機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、コンテキスト ボット)、アプリケーション別、エンド ユーザー別、予測、2024 年～ 2032 年

臨床試験における AI の市場規模

臨床試験における AI の市場規模は 2023 年に 13 億米ドルと評価され、2024 年から 2032 年の間に 14% を超える CAGR を記録すると予測されています。

AI テクノロジーは、生物学的研究、臨床研究、医療記録からの膨大なデータセットを、従来の方法よりも迅速かつ正確に分析できます。潜在的な薬剤候補を特定し、プロセスの早い段階でその有効性を予測することで、薬剤の発見と開発に必要な時間を短縮します。

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AI は 電子健康記録 (EHR) やその他のデータ ソースを精査して、治験の特定の基準を満たす潜在的な候補者を特定できます。このターゲットを絞ったアプローチにより、採用の効率が向上します。たとえば、2024 年 4 月、Tempus は、従来の方法よりも 50% 速くがん治験の適格な候補者を特定する AI ベースのプラットフォームを発表しました。この機能により、募集プロセスが強化され、試験のエンドポイントに到達するまでの時間が短縮されます。

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臨床試験の実施は費用のかかる取り組みです。AI は、モニタリング、データ管理、さらには規制遵守など、試験プロセスのさまざまな側面を自動化することで、これらのコストを削減するのに役立ちます。AI は遺伝子データと分子データを分析できるため、個々の患者のニーズに合わせた個別の治療計画を作成できます。たとえば、2024 年 6 月、ノバルティスは AI を使用して、乳がんの臨床試験で患者の個別の治療計画を設計しました。 AI モデルは、遺伝子プロファイルに基づいて治療をカスタマイズするのに役立ち、反応率の向上と患者の転帰の改善につながりました。
 

市場には、成長を妨げる可能性のあるいくつかの落とし穴と課題があります。AI アルゴリズムが効果的に機能するには、大量の高品質で適切に注釈が付けられたデータが必要です。ただし、臨床試験データは断片化され、一貫性がなく、不完全である可能性があり、AI モデルに潜在的なバイアスと不正確さをもたらす可能性があります。AI システムを EHR や臨床データ管理システムなどの既存の臨床試験インフラストラクチャと統合することは、技術的に困難で、多くのリソースを必要とする場合があります。さらに、AI モデルは、トレーニング データに存在する既存のバイアスを意図せずに永続化する可能性があります。臨床試験では、これが不正確な結果や、異なる人口統計グループ間での治療結果の不平等につながる可能性があります。

臨床試験における AI の市場動向

FDA や EMA などの規制機関は、臨床試験での AI の使用に対してより積極的になっています。患者の安全とデータの完全性を確保しながら AI 技術を統合するためのフレームワークとガイドラインを開発する取り組みが進行中です。ウェアラブル デバイスとリモート モニタリング技術の使用が増加しており、臨床現場以外での継続的なデータ収集が可能になっています。AI アルゴリズムはこのデータを処理して、患者の健康をリアルタイムで監視し、有害事象を速やかに検出します。

AI 駆動型予測分析は、治療に対する患者の反応や潜在的な副作用を予測し、意思決定プロセスを最適化するためにますます使用されています。自然言語処理 (NLP) 技術は、臨床メモ、研究論文、患者記録などの非構造化データ ソースから貴重な情報を抽出するために使用されています。AI は、参加者がウェアラブル デバイスや遠隔医療サービスを介して自宅からデータを提供できる、分散型臨床試験への移行を促進しています。高度な AI アルゴリズムは、臨床試験での診断と監視を向上させるために医療画像を分析するために使用されています。
 

臨床試験における AI の市場分析

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コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分かれています。ソフトウェアセグメントは、2023年に8億ドル以上の価値がありました。AIソフトウェアは、大量の臨床データを効率的に処理および解釈できる高度なツールを提供し、データ入力、監視、レポート作成などの反復タスクを自動化して、人的エラーを削減します。ゲノムデータ、医療画像、患者記録などの多様なデータソースを統合し、ウェアラブルデバイスやリモートモニタリングテクノロジーと連携して、臨床現場以外での継続的なデータ収集を可能にします。
 

AIにより、試験データと患者の健康指標をリアルタイムで監視できるようになり、遺伝的、表現型的、ライフスタイルの情報に基づいた個別化された治療計画の開発が容易になります。たとえば、2024年4月、BioXcelは、神経科学の医薬品候補の臨床試験データを分析するAI駆動型プラットフォームの成功を発表しました。 AI ソフトウェアは、パターンとバイオマーカーの識別に役立ち、より正確な患者層別化を可能にし、試験の結果を改善しました。
 

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アプリケーションに基づいて、臨床試験市場における AI は、医薬品開発、医薬品の発見、臨床試験管理などに分類されます。医薬品開発セグメントは、2024 年から 2032 年にかけて 12% を超える CAGR を記録すると予想されています。AI は、データ分析、ターゲットの特定、臨床試験の設計などのタスクを自動化することで医薬品開発を加速し、開発時間を短縮して新薬の市場投入までの時間を短縮します。また、労働集約的なプロセスを自動化し、試験設計を最適化し、患者の募集とモニタリングを改善することでコストを削減し、医薬品開発をより実現可能で魅力的なものにします。

生成 AI は、新たなサブセットであり、新しい薬物化合物を作成し、企業の研究開発プロセスを強化する可能性があります。たとえば、2024 年 6 月、Recursion は NVIDIA の DGX AI テクノロジーを搭載したスーパーコンピューターである BioHive-2 の発売を発表しました。この新しいインフラストラクチャは、創薬プロセスを加速するより大規模で高度な AI モデルをトレーニングすることで、Recursion の AI ベースの医薬品開発能力を大幅に強化します。

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北米は、2023 年に世界の臨床試験における AI 市場の 40% を超える大きなシェアを占め、これを支配しました。北米、特に米国には、臨床試験を効率化するために AI 技術に多額の投資をしている大手製薬会社やバイオ製薬会社が数多くあります。

この地域には堅牢なインフラストラクチャがあり、高度な AI ツールの採用率も高くなっています。臨床試験向けの革新的な AI ソリューションの開発を目的とした研究開発への多額の投資が地域内で行われています。これは政府と民間部門の資金によってさらにサポートされており、最先端の臨床研究に対する地域の能力を強化しています。例えば、アクセンチュアは2024年1月に、AIを使用してクラウドで臨床試験を設計および実施し、医薬品開発プロセスを大幅に加速し、コストを削減するQuantHealthに投資しました。

ヨーロッパの臨床試験におけるAI市場は、いくつかの要因により大幅な成長を遂げています。Horizo​​n Europeフレームワークなどのプログラムは、AIとデジタルヘルスプロジェクトに資金を提供しています。ヨーロッパはデジタルインフラストラクチャが進歩しており、ヘルスケアにおけるAIテクノロジーの広範な採用があります。欧州医薬品庁（EMA）は、データの品質、透明性、倫理的使用に重点を置いて、臨床試験での使用に関するガイドラインとのAI統合を積極的に推進しています。

アジア太平洋地域では、慢性疾患の増加と人口の高齢化により、効率的な臨床試験の需要が高まっています。中国やインドなどの国は、慢性疾患の負担を軽減するために、AIテクノロジーとヘルスケアイノベーションに多額の投資を行っています。運用コストが低く、患者数が多いことから、アジア太平洋地域は臨床試験にとって魅力的な場所となっています。

臨床試験におけるAIの市場シェア

IBM、NVIDIA Corporation、Insilico Medicineは、2023年に10%を超える大きな市場シェアを占めました。大手企業は、技術的専門知識と膨大なリソースを活用して、医薬品開発プロセスの革新と効率化を推進しています。IBMやNVIDIAなどの企業は、高度な機械学習アルゴリズムとデータ分析を利用して、患者の募集を強化し、データ管理を合理化し、臨床試験の結果をより高い精度で予測できます。これらのテクノロジーにより、より効率的な試験設計、コストの削減、タイムラインの短縮が可能になり、医薬品開発プロセスがより効果的になり、新たな医療ニーズに対応できるようになります。
 

さらに、これらの企業は、リアルワールドエビデンスとゲノムデータを分析するための高度な AI 駆動型ツールを開発しており、患者の層別化と治療のパーソナライゼーションを改善しています。 IBM と Bristol Myers の最近の提携のような戦略的提携や買収を通じて、これらの主要企業は能力を拡大し、ポートフォリオを強化しています。
 

臨床試験における AI 市場の企業

臨床試験における AI 業界で活動している主要企業は次のとおりです。

• 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.
   

臨床試験における AI臨床試験業界ニュース

• 2024年6月、Medidata Solutionsは、臨床試験におけるリアルタイム分析と意思決定の強化を目的とした新しいAI駆動型プラットフォーム「Medidata AI Insight」の立ち上げを発表しました。
   
• 2024年4月、IBM Watson HealthはBristol Myers Squibbと戦略的パートナーシップを結び、WatsonのAIテクノロジーを臨床試験プロセスに統合し、患者募集の加速とデータ分析の改善に重点を置きました。
   

臨床試験におけるAIの市場調査レポートには、業界の詳細な調査と推定が含まれています。 2021年から2032年までの以下のセグメントの収益（10億ドル）の予測

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市場、コンポーネント別

• ソフトウェア
  • フェーズI
  • フェーズII
  • フェーズIII
• サービス
  • フェーズI
  • フェーズII
  • フェーズIII

市場、テクノロジー別

• 機械学習
• 自然言語処理 (NLP)
• コンピューター ビジョン
• コンテキスト ボット
• その他

市場、アプリケーション別

• 医薬品開発
• 医薬品発見
• 臨床試験管理
  • 患者募集
  • 臨床試験モニタリング
  • 臨床データ管理
  • リスクベース モニタリング
• その他

市場、エンド ユーザー別

• 製薬およびバイオテクノロジー企業
• 開発業務受託機関 (CRO)
• 学術機関および研究機関
• その他

上記の情報は、以下の地域および国について提供されています

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
  • その他のヨーロッパ
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • 韓国
  • 東南アジア
  • その他のアジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • ラテンアメリカのその他の国
• MEA
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • MEA のその他の国

著者 Preeti Wadhwani

よくある質問 (FAQ)

臨床試験におけるAI市場の規模はどのくらいですか？

臨床試験におけるAIの市場規模は、2023年に13億米ドルに達し、試験の効率、正確性、安全性の向上を目的としたAIの採用の増加により、2024年から2032年の間に14％のCAGRで成長すると予想されています。とスピード、医療データの可用性の向上、機械学習アルゴリズムの進歩。

医薬品開発臨床試験における AI の需要を推進しているものは何ですか?

医薬品開発セグメントの臨床試験業界における AI は、新しい治療法の発見と最適化の加速、バイオ医薬品研究開発への投資の増加、個別化医療の必要性において重要な役割を果たしているため、2032 年までに 12% の CAGR を記録するでしょう。

北米の臨床試験市場における AI はどの程度の規模ですか?

北米市場は、高度な医療インフラ、多額の研究開発投資、革新的な技術の早期導入により、2023 年に 40% のシェアを獲得しました。

臨床試験における AI 業界の主要プレーヤーは誰ですか?