Рынок аналитики в области естественных наук — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу продукта (описательная аналитика, предиктивная аналитика, предписывающая аналитика), по применению (исследования и разработки, аналитика цепочки поставок, продажи и маркетинг, другие приложения), по компоненту (услуги, программное обеспечение), по конечному поль

Обзор рынка

Глобальный рынок аналитики в области биологических наук оценивался в 8,87 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет устойчиво расти в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 8,27% до 2029 года. Глобальный рынок аналитики в области биологических наук пережил значительный рост и трансформацию в последние годы, что обусловлено сочетанием факторов, которые изменили ландшафт фармацевтической и медицинской отраслей. Одним из основных драйверов глобального рынка аналитики в области биологических наук является растущий спрос на принятие решений на основе данных в секторе биологических наук. Фармацевтические компании, поставщики медицинских услуг и научно-исследовательские институты используют передовые аналитические инструменты для извлечения полезной информации из обширных наборов данных. Эта информация помогает в разработке лекарств, клинических испытаниях, уходе за пациентами и соблюдении нормативных требований, в конечном итоге улучшая результаты и сокращая расходы.

Пандемия COVID-19 еще больше ускорила внедрение аналитики в области естественных наук. Срочность разработки вакцин и методов лечения привела к всплеску научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, при этом аналитика играет ключевую роль в выявлении потенциальных кандидатов и ускорении клинических испытаний. Этот кризис подчеркнул важность надежной аналитики данных для реагирования на глобальные проблемы здравоохранения. Конвергенция здравоохранения и технологий породила концепцию точной медицины. Аналитика в области естественных наук позволяет настраивать лечение на основе индивидуальных данных пациентов, геномики и биомаркеров. Такой подход обещает произвести революцию в уходе за пациентами за счет оптимизации планов лечения и улучшения терапевтических результатов. Несмотря на многообещающие перспективы роста, глобальный рынок аналитики в области естественных наук сталкивается с проблемами, связанными с конфиденциальностью данных, безопасностью и соблюдением нормативных требований. Достижение правильного баланса между обменом данными и защитой информации о пациентах остается сложной проблемой для заинтересованных сторон отрасли.

Ключевые движущие силы рынка

Взрывной рост и сложность данных

Индустрия наук о жизни генерирует беспрецедентный объем данных, начиная от данных геномики и клинических испытаний и заканчивая электронными медицинскими картами. Анализ и извлечение значимых идей из этих сложных данных стали приоритетом. Аналитика в области наук о жизни предоставляет инструменты и методы, необходимые для эффективной обработки, управления и анализа этих данных. По мере того, как данные продолжают расти, ожидается резкий рост спроса на передовые аналитические решения. Современная индустрия наук о жизни генерирует огромные объемы данных с поразительной скоростью. От геномики и протеомики до электронных медицинских карт и данных клинических испытаний — объем информации ошеломляет. Эта насыщенная данными среда является результатом достижений в области технологий, принятия электронных медицинских карт и распространения носимых устройств. Экспоненциальный рост данных создал настоятельную потребность в эффективных инструментах и стратегиях для использования их потенциала.

Войдите в аналитику биологических наук. Эти сложные аналитические решения появились как необходимость для навигации по сложностям этого взрыва данных. Они предоставляют средства для сбора, хранения, обработки и комплексного анализа разнообразных наборов данных. Будь то обнаружение генетических маркеров восприимчивости к болезням, выявление тенденций в результатах лечения пациентов или оптимизация конвейеров разработки лекарств, инструменты аналитики биологических наук позволяют организациям извлекать полезные идеи из потока информации. Сложность самих данных добавляет еще один уровень важности к роли аналитики в биологических науках. Данные здравоохранения многогранны, часто включают структурированные и неструктурированные данные из различных источников. Понимание этой сложности и ее осмысление является значительной проблемой. Платформы аналитики биологических наук превосходны в этом отношении, предлагая возможности интеграции данных, которые позволяют гармонизировать и анализировать разрозненные источники данных вместе. Это позволяет исследователям и специалистам в области здравоохранения обнаруживать скрытые закономерности, корреляции и тенденции, которые было бы трудно или невозможно определить с помощью традиционных методов.

Открытие и разработка лекарств

Фармацевтический сектор в значительной степени полагается на принятие решений на основе данных в процессе открытия и разработки лекарств. Аналитика в области естественных наук помогает выявлять потенциальных кандидатов на лекарственные препараты, прогнозировать их эффективность и оптимизировать дизайн клинических испытаний. Оптимизируя эти процессы и сокращая время и стоимость разработки лекарств, аналитические решения вносят значительный вклад в рост отрасли. В сфере открытия лекарств аналитика в области естественных наук производит революцию в идентификации потенциальных кандидатов на лекарственные препараты. С помощью передовых аналитических инструментов исследователи могут просеивать огромные наборы данных, включая генетическую и молекулярную информацию, чтобы точно определить молекулы и соединения, которые кажутся перспективными для терапевтических целей. Этот подход, основанный на данных, не только ускоряет фазу открытия, но и увеличивает вероятность выявления новых лекарственных препаратов, которые в противном случае могли бы остаться скрытыми.

Аналитика в области естественных наук играет важную роль в прогнозировании эффективности и безопасности кандидатов на лекарственные препараты. Анализируя данные доклинических и клинических испытаний, исследователи могут оценить вероятность успеха препарата, помогая фармацевтическим компаниям расставлять приоритеты в своих ресурсах и инвестициях. Эта предсказательная сила не только снижает стоимость разработки препарата, но и минимизирует риск неудач на поздних стадиях. Клинические испытания, критический этап в разработке лекарств, также значительно выиграли от аналитики в области естественных наук. Аналитические платформы позволяют оптимизировать дизайн испытаний, стратегии набора пациентов и мониторинг данных, что приводит к более эффективным и экономически выгодным испытаниям. Возможность анализировать данные пациентов в реальном времени позволяет быстро корректировать протоколы, гарантируя, что испытания будут идти по плану, а ценные идеи будут извлечены как можно быстрее.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в аналитику в области естественных наук открыла новые возможности. Эти технологии могут анализировать огромные наборы данных, обнаруживать скрытые закономерности и делать прогнозы с беспрецедентной точностью. ИИ и МО стимулируют инновации в области разработки лекарств, клинических испытаний и ухода за пациентами, еще больше подпитывая спрос на аналитические решения. Одним из основных способов, с помощью которых ИИ и МО стимулируют рынок аналитики в области естественных наук, является их способность обрабатывать огромные и сложные наборы данных. Науки о жизни генерируют огромное количество данных, от геномных последовательностей до электронных медицинских карт. Алгоритмы ИИ и МО превосходно справляются с обработкой и анализом этих огромных наборов данных с непревзойденной скоростью и точностью. Эта возможность особенно важна в разработке лекарств, где инструменты на основе ИИ могут идентифицировать потенциальных кандидатов на лекарства и предсказывать их свойства с поразительной точностью.

ИИ и МО расширяют возможности прогнозирования аналитики в области естественных наук. Они могут выявлять скрытые закономерности, корреляции и тенденции в данных, которые могут ускользать от традиционных статистических методов. Например, алгоритмы машинного обучения могут предсказывать реакцию пациентов на определенные виды лечения, что позволяет применять персонализированные подходы к медицине. Это не только улучшает результаты лечения пациентов, но и сводит к минимуму побочные реакции и ненужные методы лечения, что способствует внедрению аналитических решений. В клинических испытаниях ИИ и МО играют ключевую роль в оптимизации дизайна испытаний и набора пациентов. Анализируя исторические данные испытаний и реальные доказательства, эти технологии помогают исследователям определять наиболее перспективные места испытаний, популяции пациентов и конечные точки. Это оптимизирует процесс разработки лекарств, снижает затраты и ускоряет время выхода на рынок. Алгоритмы обработки естественного языка (NLP) на основе ИИ трансформируют анализ неструктурированных клинических данных, таких как врачебные записи и медицинская литература. Это позволяет исследователям получать доступ к ценным сведениям из большого количества текстовой информации, способствуя более быстрому и точному принятию решений.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Индустрия наук о жизни имеет дело с высококонфиденциальными данными пациентов, геномной информацией и данными частных исследований. Обеспечение конфиденциальности и безопасности этих данных имеет первостепенное значение, и регулирующие органы ввели строгие требования, такие как Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) и Общий регламент по защите данных (GDPR). Соблюдение этих стандартов соответствия при сохранении доступности и удобства использования данных представляет собой значительную проблему для решений в области аналитики в области биологических наук. Отрасль биологических наук подчиняется сети строгих нормативных требований, включая HIPAA, GDPR и Закон о технологиях медицинской информации для экономического и клинического здравоохранения (HITECH). Эти правила предписывают строгие стандарты защиты данных и предусматривают существенные штрафы за несоблюдение. В результате организации, использующие аналитику в области биологических наук, должны вкладывать значительные ресурсы в обеспечение того, чтобы их системы соответствовали этим стандартам. Ценный и конфиденциальный характер используемых данных делает организации в области биологических наук привлекательными целями для кибератак. Утечки данных могут привести к серьезным последствиям, включая потерю доверия пациентов, правовые последствия и существенные финансовые потери. Обеспечение надежных мер кибербезопасности является обязательным условием, однако это постоянная борьба с развивающимися киберугрозами.

Ограничения по стоимости и ресурсам

Внедрение и поддержка решений для аналитики в области естественных наук может быть дорогостоящим. Небольшие фармацевтические компании и научно-исследовательские институты могут столкнуться с ограничениями по ресурсам, которые ограничивают их способность инвестировать в передовые аналитические инструменты и экспертизу. Это создает неравные условия с точки зрения инноваций, основанных на данных. Создание и поддержка необходимой ИТ-инфраструктуры для поддержки аналитических инструментов может быть серьезным расходом. Аппаратное обеспечение, программное обеспечение и решения для хранения данных требуют значительных капиталовложений. Многие аналитические платформы поставляются с лицензионными или абонентскими сборами, которые могут быть непомерно высокими для небольших организаций с ограниченным бюджетом. Управление и курирование больших наборов данных, обеспечение качества данных и поддержание конфиденциальности и безопасности данных — все это имеет свой собственный набор затрат. Небольшие организации могут не иметь ресурсов для инвестирования в комплексные решения по управлению данными. Наем специалистов по данным, аналитиков и ИТ-специалистов с необходимым опытом для работы и интерпретации аналитических инструментов может быть дорогостоящим. Спрос на квалифицированных специалистов часто приводит к более высоким зарплатам, что затрудняет привлечение и удержание талантов для организаций с ограниченным бюджетом. Обучение персонала эффективному использованию аналитических инструментов и отслеживанию новых тенденций и технологий требует как времени, так и финансовых ресурсов.

Основные тенденции рынка

Рост фактических данных (RWE)

Доказательства реального мира, которые включают сбор и анализ данных от реальных групп пациентов в реальных условиях, приобретают все большую значимость в науках о жизни. RWE предоставляет ценную информацию об эффективности лечения, безопасности и результатах для пациентов. Аналитические решения в области естественных наук все больше фокусируются на использовании RWE для информирования о принятии клинических решений, оптимизации схем лечения и поддержки регулирующих заявок. Эта тенденция особенно важна, поскольку регулирующие органы, такие как FDA, все чаще полагаются на RWE для одобрения лекарств и пострегистрационного надзора. Повторное использование существующих лекарств может значительно сократить время, необходимое для вывода лечения на рынок. Поскольку профили безопасности и информация о дозировке этих лекарств уже установлены, исследователи могут пропустить многие из ранних стадий разработки лекарств. Разработка лекарств, как известно, является дорогостоящей, а стоимость вывода нового лекарства на рынок часто превышает миллиарды долларов.

RWE играет ключевую роль в информировании о принятии клинических решений. Врачи и поставщики медицинских услуг все чаще полагаются на RWE при выборе лечения, адаптированного для отдельных пациентов. Анализируя данные из различных источников, включая электронные медицинские карты, носимые устройства и результаты, сообщаемые пациентами, аналитика в области естественных наук позволяет медицинским работникам оценивать эффективность лечения, прогнозировать реакцию пациентов и оптимизировать терапевтические вмешательства. RWE меняет процессы разработки лекарств, предоставляя информацию о реальных показателях эффективности фармацевтических препаратов. Клинические испытания часто проводятся в контролируемых условиях, но RWE позволяет исследователям собирать данные о том, как лекарства действуют у различных групп пациентов и в различных условиях. Это понимание реального мира информирует о дизайне испытаний, выявляет потенциальные проблемы безопасности и поддерживает усилия по надзору за послепродажным периодом.

Повторное использование лекарств и виртуальный скрининг

Открытие лекарств становится более эффективным с использованием аналитики в области естественных наук. Виртуальный скрининг и повторное использование лекарств — это новые тенденции, которые используют аналитику для выявления существующих лекарств с потенциальными приложениями для новых показаний. Такой подход не только сокращает время и стоимость разработки лекарств, но и способствует открытию инновационных методов лечения. Повторное использование лекарств может радикально снизить эти затраты, делая разработку лекарств более экономически выгодной. Виртуальный скрининг — это вычислительный подход, который использует алгоритмы и прогностические модели для выявления потенциальных кандидатов на лекарства из больших библиотек соединений. Этот метод особенно ценен на ранних стадиях открытия лекарств, где он может быстро сузить пул соединений для тестирования в лабораторных условиях. Повторное использование лекарств и виртуальный скрининг генерируют огромные объемы данных, для анализа и интерпретации которых требуются сложные аналитические инструменты. Рынок становится свидетелем возросшего спроса на эти инструменты, включая алгоритмы машинного обучения, предиктивное моделирование и платформы визуализации данных.

Блокчейн для безопасности данных

Конфиденциальность и безопасность данных являются первостепенными проблемами в науках о жизни. Технология блокчейн набирает обороты как средство повышения безопасности и прозрачности данных. Используя блокчейн, организации могут безопасно записывать и обмениваться данными здравоохранения, обеспечивая их целостность и предотвращая несанкционированный доступ. Эта тенденция помогает решать некоторые проблемы конфиденциальности и безопасности данных в отрасли. Блокчейн может обеспечить прозрачную и неизменяемую запись всех данных клинических испытаний, включая протоколы, результаты и нежелательные явления. Это повышает прозрачность, подотчетность и доверие к клиническим исследованиям. Исследователи и учреждения могут безопасно обмениваться и сотрудничать в исследовательских проектах, клинических данных и результатах через сети блокчейна. Это ускоряет темпы исследований и инноваций. Блокчейн может способствовать взаимодействию между различными системами здравоохранения и источниками данных, упрощая интеграцию различных наборов данных и получение аналитических сведений. Пациенты могут предоставлять или отзывать доступ к своим медицинским записям и личной информации, гарантируя, что их данные используются только с их явного согласия. Это соответствует принципам автономии пациента и права собственности на данные. С помощью блокчейна пациенты могут безопасно делиться своими данными с поставщиками медицинских услуг, исследователями и другими соответствующими сторонами, сохраняя при этом контроль над тем, кто может получить к ним доступ. Это способствует более плавному обмену данными, сохраняя при этом конфиденциальность.

Сегментарные аналитические данные

Компонентные аналитические данные

Основываясь на компонентах, услуги стали доминирующим сегментом на мировом рынке аналитики в области наук о жизни в 2023 году. Это объясняется растущей распространенностью рака во всем мире, что привело к увеличению спроса на передовые аналитические решения в области онкологии. Поскольку рак является сложным и неоднородным заболеванием, службы аналитики в области естественных наук играют важную роль в оказании помощи поставщикам медицинских услуг и исследователям в понимании и решении различных аспектов управления онкологией, от диагностики и выбора лечения до результатов для пациентов.

Аналитика типов продуктов

В зависимости от типа продукта описательная аналитика стала самым быстрорастущим сегментом на мировом рынке аналитики в области естественных наук в 2023 году. В секторе естественных наук имеется огромное количество данных, охватывающих электронные медицинские карты, данные клинических испытаний, геномные данные и реальные доказательства. Описательная аналитика служит для организаций жизненно важным инструментом для навигации по этому обширному ландшафту данных, помогая в его организации, обобщении и визуализации для извлечения ценных сведений о тенденциях, закономерностях и корреляциях. Регулирующие органы в отрасли естественных наук часто требуют, чтобы организации анализировали и отчитывались по различным операционным аспектам, таким как безопасность лекарственных средств, отчетность о нежелательных явлениях и соответствие нормативным требованиям. Описательная аналитика способствует соблюдению этих требований, обеспечивая точную и своевременную отчетность по критически важным показателям и показателям эффективности. Описательная аналитика играет ключевую роль в разработке лекарств и клинических испытаниях, помогая организациям анализировать данные пациентов, определять подходящие когорты пациентов для клинических испытаний, совершенствовать протоколы испытаний и отслеживать ход испытаний. Благодаря эффективному использованию описательной аналитики компании в области естественных наук могут оптимизировать процессы разработки лекарств, сократить расходы и ускорить вывод новых методов лечения на рынок.

Региональные данные

В разрезе регионов Северная Америка стала доминирующим регионом на мировом рынке аналитики в области естественных наук в 2023 году, заняв самую большую долю рынка. Это обусловлено несколькими ключевыми факторами, такими как развитая инфраструктура здравоохранения, сильная экосистема исследований и разработок и высокое принятие регулирующими органами. Северная Америка может похвастаться некоторыми из самых передовых инфраструктур здравоохранения в мире с хорошо зарекомендовавшими себя системами здравоохранения, передовыми медицинскими учреждениями и сильным акцентом на исследования и разработки. Эта прочная основа обеспечивает благодатную почву для принятия решений в области аналитики в области естественных наук. В регионе расположено множество фармацевтических и биотехнологических компаний, многие из которых являются мировыми лидерами. Эти организации активно инвестируют в аналитику для оптимизации разработки лекарств, клинических испытаний и анализа реальных доказательств.

Последние разработки

• В ноябре 2023 года Accenture и Salesforce инвестировали в разработку Salesforce Life Sciences Cloud, чтобы помочь компаниям сферы биотехнологий создавать устойчивую ценность и стимулировать рост. Эта инициатива включает новые инновации, активы и ускорители, работающие на основе данных и искусственного интеллекта (ИИ). Основываясь на недавно объявленном сотрудничестве в области генеративного ИИ, компании будут использовать свой совместный центр ускорения генеративного ИИ для разработки новых решений и вариантов использования Salesforce Life Sciences Cloud. Кроме того, они будут использовать Salesforce Data Cloud и Einstein AI для повышения производительности и трансформации опыта для медицинских работников и пациентов.

Ключевые игроки рынка

• Accenture PLC 
• CognizantTechnology Solutions Corporation 
• IBM Corporation
• MaxisIT Inc.
• OracleCorporation
• IQVIA Inc.
• SASInstitute Inc.
• EXL Service Holdings, Inc.  
• TAKE SolutionsLimited 
• Wipro Limited
• M3 (EU) Ltd