Искусственный интеллект на рынке прецизионной медицины — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз на 2018–2028 гг., сегментировано по технологиям (глубокое обучение, метод запросов, обработка естественного языка, контекстно-зависимая обработка), по компонентам (оборудование, программное обеспечение, услуги), по терапевтическому применению (онкология, кардиология, неврологи

Обзор рынка

Глобальный рынок искусственного интеллекта в точной медицине оценивается в 1,24 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, продемонстрирует впечатляющий рост в прогнозируемый период с среднегодовым темпом роста 21,13% до 2028 года. В постоянно меняющемся ландшафте здравоохранения происходит мощная конвергенция между искусственным интеллектом (ИИ) и точной медициной. Эта новаторская синергия имеет потенциал для преобразования способа разработки, доставки и персонализации медицинских процедур. Глобальный рынок искусственного интеллекта в точной медицине находится на переднем крае этого сдвига парадигмы, предлагая заглянуть в будущее инноваций в здравоохранении. Точная медицина, характеризующаяся адаптацией медицинских процедур и вмешательств к индивидуальным характеристикам каждого пациента, приобрела значительную популярность в последние годы. Этот подход признает неотъемлемое разнообразие среди пациентов, принимая во внимание такие факторы, как генетика, окружающая среда и образ жизни. Между тем, технологии ИИ, такие как машинное обучение и глубокое обучение, продемонстрировали замечательные возможности в анализе огромных объемов данных и извлечении действенных идей. Объединение этих двух областей открывает огромные перспективы для оптимизации диагностики, выбора лечения и результатов для пациентов.

Традиционные универсальные медицинские подходы постепенно уступают место персонализированным методам лечения. Пациенты и поставщики медицинских услуг осознают потенциал ИИ для раскрытия тонкостей индивидуальных профилей здоровья, что позволяет разрабатывать индивидуальные методы лечения. Снижение стоимости геномного секвенирования привело к взрывному росту генетических данных. Алгоритмы ИИ могут быстро просеивать эту информацию, выявляя генетические маркеры, связанные с заболеваниями, и прокладывая путь для целевых вмешательств. Оцифровка медицинских записей и распространение носимых устройств привели к беспрецедентному объему данных о пациентах. ИИ может объединять, анализировать и интегрировать эти разнообразные источники данных, предоставляя комплексные идеи, которые ранее были недостижимы. ИИ производит революцию в процессе разработки лекарств, прогнозируя потенциальных кандидатов на лекарства, моделируя взаимодействие лекарств и ускоряя доклинические испытания. Это не только снижает затраты, но и ускоряет вывод инновационных методов лечения на рынок.

Ключевые движущие силы рынка

Хронические заболевания, часто называемые неинфекционными заболеваниями (НИЗ), охватывают широкий спектр состояний здоровья, таких как сердечно-сосудистые заболевания, диабет, рак и респираторные заболевания. Они характеризуются длительной продолжительностью, медленным прогрессированием и необходимостью постоянного медицинского внимания и лечения. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), хронические заболевания являются причиной почти 71% всех случаев смерти в мире, причем ошеломляющие 85% этих случаев смерти происходят в странах с низким и средним уровнем дохода. Социально-экономическое воздействие хронических заболеваний является глубоким, оно нагружает системы здравоохранения, снижает производительность труда и ухудшает качество жизни людей и их семей. Искусственный интеллект, в частности машинное обучение и методы глубокого обучения, доказали свою преобразующую силу в сфере здравоохранения. ИИ способен обрабатывать и анализировать огромные наборы данных, распознавать сложные закономерности и генерировать прогностические модели. При применении в точной медицине ИИ может извлекать сложные взаимосвязи между генетическим составом, восприимчивостью к болезням и результатами лечения, что приводит к более точной диагностике и персонализированным терапевтическим вмешательствам. Одним из важных применений ИИ в точной медицине является геномное исследование.

Алгоритмы ИИ могут быстро анализировать генетическую информацию пациента и определять конкретные мутации или биомаркеры, связанные с определенными заболеваниями. Эта информация помогает врачам принимать обоснованные решения о стратегиях лечения, позволяя им выбирать лекарства, которые с большей вероятностью окажутся эффективными и минимизируют побочные эффекты. Инструменты на базе ИИ также производят революцию в анализе медицинских изображений. Эти инструменты могут быстро интерпретировать изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, помогая в раннем обнаружении и диагностике различных состояний, таких как рак, болезни сердца и нейродегенеративные расстройства. Кроме того, прогностические модели на основе ИИ могут прогнозировать прогрессирование заболевания, позволяя врачам вмешиваться проактивно и соответствующим образом адаптировать планы лечения. Конвергенция ИИ и точной медицины привела к быстрому расширению рынка. Согласно отчетам по исследованию рынка, в ближайшие годы прогнозируется существенный рост глобального рынка искусственного интеллекта в точной медицине. Такие факторы, как увеличение финансирования исследований и разработок, растущее партнерство между ИИ и компаниями здравоохранения и растущий спрос на персонализированные методы лечения, являются движущей силой этой тенденции.

По мере дальнейшего развития технологий применение ИИ в точной медицине, вероятно, будет расширяться и дальше. Интеграция электронных медицинских карт, носимых устройств и мониторинга в реальном времени обеспечит непрерывный поток данных для анализа алгоритмами ИИ, что позволит своевременно вмешиваться и корректировать планы лечения. Более того, ИИ может помочь в обнаружении новых лекарственных препаратов и разработке инновационных терапевтических вмешательств, открывая новую эру точной медицины.

В области открытия и разработки лекарств всегда был сложный и трудоемкий процесс. Исследователи тратят годы на выявление потенциальных кандидатов на лекарства, проверяют их на безопасность и эффективность, а затем проходят длительный процесс одобрения регулирующими органами, прежде чем они наконец попадут к пациентам. Однако последние достижения в области технологий, особенно в области искусственного интеллекта (ИИ), революционизируют способ обнаружения и разработки лекарств. Это особенно очевидно на растущем мировом рынке ИИ в точной медицине. Точная медицина, также известная как персонализированная медицина, представляет собой инновационный подход к здравоохранению, который учитывает индивидуальную изменчивость генов, окружающей среды и образа жизни каждого человека. Адаптируя медицинское лечение и вмешательства к уникальным характеристикам каждого пациента, точная медицина стремится достичь лучших результатов, уменьшить побочные эффекты и в конечном итоге улучшить уход за пациентами. Искусственный интеллект нашел значительную роль в развитии рынка точной медицины. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные объемы данных о пациентах, включая генетическую информацию, историю болезни и факторы образа жизни, чтобы определять потенциальные цели для лекарств и прогнозировать, как пациенты будут реагировать на различные виды лечения. Это ускоряет процесс открытия лекарств, делая его более быстрым и эффективным.

Одной из областей, в которой ИИ оказывает значительное влияние, является выявление потенциальных кандидатов на лекарства. Традиционные методы открытия лекарств часто включают скрининг больших библиотек химических соединений, что может быть трудоемким и дорогостоящим. С другой стороны, алгоритмы ИИ могут быстро анализировать огромные объемы данных для выявления потенциальных мишеней для лекарств и прогнозирования того, какие соединения, скорее всего, окажут терапевтический эффект. Кроме того, ИИ также используется для прогнозирования того, как пациенты будут реагировать на различные виды лечения. Анализируя данные пациентов, алгоритмы ИИ могут определять биомаркеры, которые могут помочь предсказать, какие пациенты с большей вероятностью отреагируют на определенное лечение, что позволяет проводить более целенаправленные и персонализированные вмешательства.

Одним из основных факторов этого роста является увеличение объема данных, доступных для анализа. Достижения в области технологии геномного секвенирования привели к взрывному росту генетических данных, что дает исследователям ценную информацию об основных причинах заболеваний. Алгоритмы ИИ могут просеивать эти данные для выявления потенциальных мишеней для лекарств и прогнозирования реакции пациентов. Кроме того, сотрудничество между фармацевтическими компаниями и технологическими фирмами еще больше стимулирует рост ИИ на рынке точной медицины. Эти партнерства позволяют разрабатывать инновационные инструменты и платформы на основе ИИ, которые могут ускорить процессы открытия и разработки лекарств.

Загрузить бесплатный пример отчета

Основные проблемы рынка

Одной из основных проблем, с которой сталкивается рынок точной медицины на основе ИИ, является потребность в высококачественных, разнообразных и всеобъемлющих данных здравоохранения. Алгоритмы ИИ в значительной степени полагаются на большие наборы данных для составления точных прогнозов и рекомендаций. Однако данные здравоохранения часто фрагментированы по разным источникам, включая электронные медицинские карты, геномные данные, носимые устройства и многое другое. Интеграция этих разрозненных источников данных при обеспечении их точности и безопасности остается сложной задачей.

Поскольку приложения ИИ в точной медицине требуют доступа к конфиденциальным данным пациентов, на первый план выходят опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Баланс преимуществ информации на основе ИИ с конфиденциальностью пациентов и правилами защиты данных является значительным препятствием. Достижение правильного баланса между обменом данными в исследовательских целях и сохранением доверия пациентов имеет решающее значение для устойчивого роста рынка.

Внедрение ИИ в точную медицину подразумевает интеграцию сложных данных из нескольких источников и разработку алгоритмов для анализа. Отсутствие стандартизированных форматов данных и стандартов взаимодействия в системах и учреждениях здравоохранения создает существенное препятствие для бесперебойного обмена данными и сотрудничества. Усилия по установлению общих стандартов данных необходимы для облегчения обмена информацией и содействия инновациям.

Алгоритмы ИИ могут непреднамеренно сохранять предвзятость, присутствующую в обучающих данных, что приводит к различиям в результатах здравоохранения. В точной медицине предвзятые алгоритмы могут приводить к неточным диагнозам или лечению, особенно для недостаточно представленных групп населения. Кроме того, природа «черного ящика» некоторых моделей ИИ создает проблемы в понимании того, как принимаются решения, что ограничивает их клиническое принятие. Стремление к прозрачным и интерпретируемым моделям ИИ имеет решающее значение для укрепления доверия между поставщиками медицинских услуг и пациентами.

Чтобы решения на основе ИИ для точной медицины получили широкое признание, они должны пройти строгую клиническую проверку, чтобы продемонстрировать свою безопасность, эффективность и надежность. Получение одобрения регулирующих органов для медицинских продуктов на основе ИИ — сложный процесс, требующий изучения меняющихся руководств и демонстрации реального воздействия. Баланс между инновациями и безопасностью пациентов остается существенным препятствием на пути вывода на рынок технологий точной медицины на основе ИИ.

Внедрение решений ИИ в существующий клинический рабочий процесс может быть сложной задачей. Медицинские работники и так перегружены информацией, и решающее значение имеет беспрепятственная интеграция новых технологий без нарушения устоявшихся процессов. Предоставление удобных интерфейсов, обеспечение минимального сбоя и демонстрация ощутимых преимуществ имеют важное значение для поощрения внедрения.

Хотя потенциальные долгосрочные преимущества ИИ в точной медицине существенны, первоначальные инвестиции, необходимые для внедрения и обучения технологии, могут быть значительными. Многие медицинские учреждения, особенно в условиях ограниченных ресурсов, могут столкнуться с трудностями при выделении средств на инициативы в области ИИ. Демонстрация экономической ценности и окупаемости инвестиций имеет решающее значение для преодоления этих барьеров, связанных с затратами.

Основные тенденции рынка

Традиционно медицинское лечение и вмешательства следовали универсальному подходу, что часто приводило к неоптимальным результатам из-за индивидуальных различий в генетическом составе, образе жизни и факторах окружающей среды. С другой стороны, точная медицина учитывает уникальность каждого пациента, адаптируя медицинские решения и вмешательства на основе его конкретных характеристик. Этот подход стал возможным благодаря достижениям в области геномики, молекулярной биологии и персонализированной диагностики. Сложность анализа огромных объемов данных пациентов, включая генетическую информацию, истории болезней и факторы образа жизни, требует инструментов, которые могут эффективно просеивать эти данные и извлекать значимую информацию. Именно здесь вступает в дело искусственный интеллект, предлагая вычислительную мощность и алгоритмический интеллект, необходимые для понимания сложной сети информации о пациентах. ИИ в точной медицине включает использование алгоритмов машинного обучения и методов глубокого обучения для выявления закономерностей, корреляций и ассоциаций в больших наборах данных. Эти закономерности могут быть связаны с риском заболевания, реакцией на лечение, взаимодействием лекарств и многим другим. Чем больше данных подвергаются алгоритмы ИИ, тем лучше они выявляют тонкие связи, которые могут ускользнуть от человеческого анализа.

Оцифровка медицинских записей, а также взрывной рост носимых устройств и медицинских датчиков привели к беспрецедентному объему данных о пациентах. Алгоритмы ИИ процветают на данных, и это богатство информации позволяет им делать более точные прогнозы и рекомендации. Область геномики достигла значительного прогресса в расшифровке генома человека и понимании генетической основы заболеваний. ИИ может помочь в интерпретации этой обширной генетической информации и связывании ее с клиническими результатами. Моделирование с использованием ИИ и виртуальный скрининг лекарств могут ускорить открытие и разработку лекарств, позволяя создавать целевые терапии, соответствующие уникальному генетическому профилю пациента. Технологии ИИ могут ускорить анализ медицинских данных, что приводит к более быстрой диагностике, оптимизации планов лечения и сокращению сроков пребывания в больнице. Это не только улучшает результаты лечения пациентов, но и снижает расходы на здравоохранение.

Сегментарные выводы

Основываясь на технологии, сегмент глубокого обучения стал доминирующим игроком на мировом рынке искусственного интеллекта в прецизионной медицине в 2022 году. Это можно объяснить тем фактом, что прецизионная медицина стремится адаптировать медицинское лечение и вмешательства к индивидуальным характеристикам, что позволяет оказывать более эффективную и персонализированную помощь. Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, оказалось исключительно хорошо подходящим для решения сложных задач в этой области. Прецизионная медицина включает в себя анализ огромного количества разнородных данных, включая геномику, протеомику, медицинские изображения, электронные медицинские карты и многое другое. Модели глубокого обучения, в частности нейронные сети, отлично справляются с изучением сложных шаблонов и представлений из таких разнообразных и многомерных типов данных. Одной из основных сильных сторон глубокого обучения является его способность автоматически извлекать соответствующие признаки из необработанных данных. В точной медицине, где значимые признаки могут быть не определены явно, модели глубокого обучения могут определять тонкие связи и признаки, которые способствуют диагностике, прогнозированию и лечению заболеваний. Многие заболевания имеют сложные базовые механизмы, которые работают на разных уровнях сложности. Иерархическая архитектура глубокого обучения с несколькими слоями взаимосвязанных нейронов может улавливать эти сложные закономерности и взаимосвязи, что делает ее хорошо подходящей для моделирования сложных процессов заболеваний.

Ожидается, что сегмент программного обеспечения будет испытывать быстрый рост в течение прогнозируемого периода. Точная медицина в значительной степени опирается на анализ огромных объемов данных пациентов, включая геномную, клиническую и образ жизни информацию. Алгоритмы ИИ способны обрабатывать и извлекать значимые идеи из этих сложных наборов данных. Программные приложения позволяют разрабатывать и развертывать эти алгоритмы, позволяя медицинским работникам анализировать данные пациентов в масштабе и сложности, которые были бы невозможны вручную. Алгоритмы ИИ, такие как модели машинного обучения и глубокого обучения, играют центральную роль в понимании данных точной медицины. Эти алгоритмы требуют больших объемов маркированных данных для обучения, тонкой настройки и проверки. Программные платформы предоставляют инфраструктуру для исследователей и специалистов по данным для эффективного проектирования, разработки и обучения этих моделей ИИ.

Загрузить бесплатный пример отчета

Региональные данные

Северная Америка стала доминирующим игроком на мировом рынке искусственного интеллекта в точной медицине в 2022 году, занимая самую большую долю рынка с точки зрения стоимости. Северная Америка может похвастаться развитой инфраструктурой здравоохранения, включая хорошо зарекомендовавшие себя системы электронных медицинских карт (EHR), которые предоставляют множество данных о пациентах, которые можно использовать для обучения и проверки алгоритмов ИИ для точной медицины. Доступ к высококачественным данным имеет решающее значение для разработки точных моделей ИИ. В регионе наблюдаются значительные инвестиции и финансирование стартапов и компаний в области ИИ, работающих в области точной медицины. Венчурные компании и инвесторы привлекаются потенциалом объединения ИИ со здравоохранением, стимулируя инновации и рост на рынке. Северная Америка, особенно Соединенные Штаты, имеет надежную экосистему для исследований и инноваций как в области ИИ, так и в медицине. Ведущие исследовательские университеты, медицинские учреждения и технологические компании в регионе находятся в авангарде разработки технологий ИИ для приложений точной медицины. В Северной Америке существует традиция сотрудничества между секторами здравоохранения и технологий. Это сотрудничество способствовало интеграции решений ИИ в медицинскую практику. Партнерства между больницами, научно-исследовательскими институтами и технологическими компаниями ускорили разработку и внедрение инструментов точной медицины на базе ИИ.

Последние разработки

• В июне 2023 года в Дартмуте был открыт Центр точного здравоохранения и искусственного интеллекта (CPHAI). Целью центра является содействие совместным исследованиям в области использования искусственного интеллекта (ИИ) и биомедицинской информации для улучшения результатов точной медицины и здоровья. Создание CPHAI подкреплено первоначальным фондом в размере 2 миллионов долларов от Медицинской школы Гейзеля Дартмута и Дартмутского онкологического центра. Основное внимание в исследованиях центра уделяется улучшению общественного здравоохранения и предоставлению медицинских услуг, при этом поддерживая строгие этические стандарты в отношении ИИ в здравоохранении.
• В мае 2023 года Google Cloud представила два новых решения на основе ИИ для области наук о жизни. Эти решения направлены на ускорение процесса открытия новых лекарств и развитие прецизионной медицины для биотехнологических фирм, фармацевтических компаний и организаций государственного сектора.
• В апреле 2023 года Fujitsu Limited и Barcelona Supercomputing Center объединяются для продвижения исследований в области персонализированной медицины и квантовых вычислений. Это совместное сотрудничество направлено на содействие продвижению инициатив, направленных на использование клинических данных и моделирование квантовых компьютеров.

Ключевые игроки рынка

• Glanbia Plc
• BioXcel Therapeutics, Inc.
• Sanofi SA
• NVIDIA Corp.
• Alphabet Inc.(Google Inc.)
• IBM Technology corporation
• Microsoft Corporation
• Intel Corp.
• AstraZeneca plc
• GE HealthCare
• Enlitic, Inc.