Машинное обучение на фармацевтическом рынке — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по компоненту (решение, услуги), по размеру предприятия (МСП, крупные предприятия), по развертыванию (облако, локально), по региону, по конкуренции 2019–2029 гг.

Обзор рынка

Глобальный рынок машинного обучения в фармацевтической отрасли оценивался в 2,08 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с CAGR 30,19% до 2029 года.

Машинное обучение в фармацевтике относится к применению методов искусственного интеллекта (ИИ), которые позволяют компьютерам учиться и адаптироваться на основе данных без явного программирования. В этом контексте машинное обучение играет ключевую роль в преобразовании различных аспектов фармацевтического сектора, включая открытие и разработку лекарств и персонализированную медицину. Анализируя обширные наборы данных, включающие генетическую информацию, результаты клинических испытаний и истории болезни пациентов, алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности, прогнозировать результаты и оптимизировать процессы принятия решений.

В области открытия лекарств машинное обучение ускоряет идентификацию потенциальных кандидатов на лекарства, оптимизирует экспериментальные проекты и прогнозирует профили безопасности. Более того, оно способствует персонализированной медицине, адаптируя лечение для отдельных пациентов на основе их генетического состава и истории болезни. Фармацевтическая промышленность использует машинное обучение для повышения производительности исследований и разработок, повышения эффективности клинических испытаний и обеспечения соответствия нормативным требованиям.

В целом машинное обучение на фармацевтическом рынке производит революцию в традиционных подходах, предлагая инновационные решения для сложных задач и способствуя более эффективной, управляемой данными и ориентированной на пациента парадигме для разработки лекарств и оказания медицинской помощи.

Ключевые движущие силы рынка

Ускорение открытия и разработки лекарств с помощью МО

Машинное обучение (МО) стало преобразующей силой на фармацевтическом рынке, революционизировав традиционные процессы открытия и разработки лекарств. Первым драйвером глобального внедрения машинного обучения на фармацевтическом рынке является его способность значительно ускорять открытие лекарств. Исторически разработка лекарств была трудоемким и дорогостоящим занятием с высоким уровнем неудач. Алгоритмы МО способны анализировать огромные наборы данных, выявлять закономерности и прогнозировать потенциальные кандидаты на лекарства с большей эффективностью, чем традиционные методы.

Используя МО, фармацевтические компании могут оптимизировать идентификацию перспективных кандидатов на лекарства, оптимизировать дизайн клинических испытаний и улучшить процесс принятия решений на протяжении всего жизненного цикла разработки лекарств. Такое ускорение не только сокращает время вывода на рынок новых лекарств, но и снижает общие затраты на разработку, что является критическим фактором в отрасли, где вывод нового лекарства на рынок является ресурсоемким процессом.

Более того, модели МО могут прогнозировать потенциальные проблемы безопасности на ранних этапах процесса разработки, сводя к минимуму риск побочных реакций и повышая безопасность пациентов. Это ускорение и повышение эффективности вносят значительный вклад в конкурентоспособность и устойчивость фармацевтических компаний на мировом рынке.

Персонализированная медицина и целевые терапии

Одной из движущих сил широкого внедрения машинного обучения в фармацевтической промышленности является переход к персонализированной медицине и целевым терапиям. Традиционные подходы к лечению лекарств по принципу «один размер подходит всем» имеют ограничения, поскольку индивидуальные реакции пациентов на лекарства могут сильно различаться. МО с его способностью анализировать большие наборы данных, включая генетическую информацию, истории болезни пациентов и клинические результаты, играет ключевую роль в адаптации лечения к индивидуальным пациентам.

Алгоритмы МО могут определять биомаркеры, генетические мутации и другие факторы, которые влияют на реакцию человека на конкретное лечение. Это позволяет разрабатывать целевые терапии, которые не только более эффективны, но и связаны с меньшим количеством побочных эффектов. Поскольку фармацевтическая промышленность все больше осознает потенциал персонализированной медицины, машинное обучение становится важнейшим инструментом для продвижения инноваций и предоставления более точных, ориентированных на пациента решений в области здравоохранения.

Повышенная производительность НИОКР и экономическая эффективность

Фармацевтическая промышленность сталкивается с огромными проблемами в поддержании производительности и экономической эффективности в области исследований и разработок (НИОКР). Приложения МО предлагают мощное решение этой дилеммы. Автоматизируя анализ данных, МО может повысить производительность НИОКР за счет быстрого выявления потенциальных кандидатов на лекарственные препараты, прогнозирования их показателей успешности и оптимизации экспериментальных проектов.

Более того, машинное обучение помогает в выявлении новых лекарственных препаратов и повторном использовании существующих препаратов для различных показаний, тем самым максимизируя полезность существующих ресурсов. Эти достижения способствуют существенной экономии средств и делают процессы НИОКР более устойчивыми для фармацевтических компаний, особенно когда они справляются со сложностями разработки инновационных методов лечения.

Улучшение безопасности лекарственных средств и фармаконадзора

Обеспечение безопасности лекарственных средств имеет первостепенное значение в фармацевтической промышленности, и технологии МО оказываются полезными в улучшении усилий по фармаконадзору. Четвертый драйвер глобального внедрения машинного обучения на фармацевтическом рынке заключается в его способности повышать безопасность лекарственных средств посредством анализа реальных данных.

Алгоритмы МО могут обрабатывать огромные объемы информации из различных источников, включая электронные медицинские карты, социальные сети и другие базы данных здравоохранения, для выявления потенциальных побочных реакций и проблем безопасности, связанных с конкретными лекарственными средствами. Такое раннее обнаружение проблем безопасности позволяет фармацевтическим компаниям принимать упреждающие меры, такие как изменение формул лекарственных средств или корректировка рекомендуемых дозировок, для обеспечения безопасности пациентов и соблюдения нормативных требований.

Поскольку регулирующие органы во всем мире все больше внимания уделяют пострегистрационному надзору, роль машинного обучения в фармаконадзоре становится незаменимой для фармацевтических компаний, стремящихся ориентироваться в сложном ландшафте безопасности лекарственных средств.

Оптимизированные клинические испытания и набор пациентов

Клинические испытания представляют собой критически важный этап в разработке лекарственных средств, и их успех зависит от эффективного набора пациентов и дизайна испытаний. Машинное обучение служит пятым драйвером в фармацевтической промышленности, оптимизируя эти аспекты клинических испытаний.

Алгоритмы МО могут анализировать данные пациентов, чтобы определять подходящих кандидатов для клинических испытаний на основе определенных критериев, ускоряя процесс набора и сводя к минимуму задержки. Кроме того, машинное обучение помогает разрабатывать более эффективные и адаптивные протоколы клинических испытаний, оптимизируя распределение ресурсов и повышая вероятность успешных результатов испытаний.

Используя МО в клинических испытаниях, фармацевтические компании могут повысить надежность своих планов исследований, сократить расходы, связанные с набором пациентов, и ускорить общий процесс разработки лекарств.

Соблюдение нормативных требований и контроль качества

Шестой драйвер машинного обучения на фармацевтическом рынке сосредоточен вокруг соблюдения нормативных требований и контроля качества. Поскольку нормативные требования становятся все более строгими, обеспечение соответствия и поддержание высоких стандартов качества становятся обязательными для фармацевтических компаний.

Приложения МО играют решающую роль в автоматизации и оптимизации различных аспектов соблюдения нормативных требований, включая анализ документов, отчетность о нежелательных явлениях и процессы контроля качества. Автоматизируя рутинные задачи и анализируя большие наборы данных, машинное обучение может повысить точность и эффективность подачи нормативных документов, снижая риск ошибок и гарантируя своевременные одобрения.

Кроме того, машинное обучение способствует контролю качества, отслеживая производственные процессы, выявляя аномалии и прогнозируя потенциальные проблемы до того, как они повлияют на качество продукции. Этот проактивный подход не только защищает здоровье пациентов, но и помогает фармацевтическим компаниям поддерживать положительную репутацию на рынке.

Внедрение машинного обучения на фармацевтическом рынке обусловлено его потенциалом для ускорения разработки лекарств, обеспечения персонализированной медицины, повышения производительности НИОКР, повышения безопасности лекарств, оптимизации клинических испытаний и обеспечения соответствия нормативным требованиям. Эти драйверы в совокупности способствуют более инновационному, эффективному и ориентированному на пациента фармацевтическому ландшафту, что в конечном итоге приносит пользу как заинтересованным сторонам отрасли, так и глобальным результатам здравоохранения.

Политика правительства, скорее всего, будет способствовать развитию рынка

Содействие обмену данными для совместных исследований

В быстро меняющемся ландшафте фармацевтической промышленности первая критическая государственная политика направлена на содействие обмену данными для совместных исследований. Признавая преобразующий потенциал машинного обучения (МО) в открытии и разработке лекарств, правительства по всему миру внедряют политику, которая поощряет фармацевтические компании, исследовательские институты и поставщиков медицинских услуг обмениваться соответствующими данными.

Обмен данными имеет решающее значение для обучения надежных моделей МО, позволяя им анализировать разнообразные наборы данных и извлекать значимые идеи. Способствуя сотрудничеству и разрушая хранилища данных, правительства способствуют более эффективному и ускоренному процессу разработки лекарств. Эти политики часто включают руководящие принципы по защите конфиденциальности пациентов и интеллектуальной собственности, обеспечивая баланс между открытым сотрудничеством и защитой конфиденциальной информации.

Правительства играют решающую роль в создании среды, в которой заинтересованные стороны чувствуют себя заинтересованными в обмене данными, зная, что их вклад будет коллективно способствовать прогрессу в фармацевтической промышленности. Эта политика не только поддерживает инновации, но и согласуется с более широкой целью содействия общественному здравоохранению путем ускорения разработки новых и эффективных методов лечения.

Нормативная база для одобрения лекарств с использованием ИИ

Вторая ключевая государственная политика касается потребности в нормативной базе, специально разработанной для одобрения лекарств, разработанных с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Традиционные пути регулирования часто плохо подготовлены к оценке сложностей открытия и разработки лекарств на основе ИИ.

Правительства активно работают над созданием четких руководящих принципов и нормативных рамок, которые учитывают уникальные проблемы и возможности, предоставляемые приложениями МО в фармацевтической промышленности. Это подразумевает сотрудничество между регулирующими органами, отраслевыми экспертами и специалистами по данным для создания стандартов для проверки алгоритмов МО, обеспечения прозрачности в процессах принятия решений и установления безопасности и эффективности лекарств, разработанных с помощью ИИ.

Разрабатывая надежные нормативные рамки, правительства стремятся укрепить доверие к отрасли, снизить риски и гарантировать, что инновационные методы лечения на основе МО могут эффективно выходить на рынок, сохраняя при этом строгие стандарты безопасности. Эта политика способствует гармонизации глобальных практик регулирования, способствуя международному принятию фармацевтических инноваций на основе ИИ.

Стимулы для исследований и разработок в области ИИ и МО

Для стимулирования инноваций в фармацевтической промышленности правительства внедряют политику, которая обеспечивает финансовые стимулы для исследований и разработок (НИОКР) в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Признавая потенциал этих технологий для революционного открытия лекарств, правительства предлагают налоговые льготы, гранты и другие стимулы компаниям, инвестирующим в НИОКР в области ИИ и МО.

Эти стимулы направлены на то, чтобы побудить фармацевтические компании внедрять передовые технологии, нанимать квалифицированных специалистов в области науки о данных и машинного обучения и инвестировать в инфраструктуру, необходимую для эффективного использования этих технологий. Создавая благоприятную среду для инноваций, правительства играют ключевую роль в обеспечении того, чтобы фармацевтическая промышленность оставалась на переднем крае технологических достижений.

Более того, эти политики часто включают меры по поддержке стартапов и малых и средних предприятий (МСП), занимающихся исследованиями в области ИИ и МО, способствуя созданию разнообразной экосистемы инноваций в фармацевтическом секторе. Цель состоит в том, чтобы создать устойчивую структуру, которая не только приносит пользу отрасли, но и приводит к улучшению результатов здравоохранения для населения.

Этические принципы для ИИ в здравоохранении

Учитывая конфиденциальный характер данных здравоохранения и потенциальное влияние ИИ и МО на результаты лечения пациентов, правительства разрабатывают комплексные этические принципы для регулирования использования этих технологий в фармацевтической промышленности. Эта четвертая политика фокусируется на установлении четких этических стандартов для разработки, развертывания и мониторинга приложений ИИ в медицинских учреждениях.

Этические принципы охватывают такие вопросы, как конфиденциальность пациентов, информированное согласие, алгоритмическая прозрачность и смягчение предвзятости. Правительства работают совместно с заинтересованными сторонами отрасли, специалистами по этике и специалистами в области здравоохранения, чтобы гарантировать, что технологии ИИ и МО будут внедряться ответственно и в соответствии с высочайшими этическими стандартами.

Устанавливая четкие этические принципы, правительства стремятся повысить доверие общественности к использованию ИИ в здравоохранении, тем самым способствуя широкому внедрению технологий машинного обучения в фармацевтической промышленности. Эта политика признает важность баланса между инновациями и этическими соображениями, чтобы гарантировать, что преимущества ИИ будут реализованы без ущерба для прав или безопасности пациентов.

Стандарты кибербезопасности для защиты данных о здоровье

Поскольку фармацевтическая промышленность все больше полагается на взаимосвязанные цифровые системы и обмен конфиденциальными данными о здоровье, правительства внедряют политику кибербезопасности для защиты от утечек данных и несанкционированного доступа. Пятая политика направлена на установление надежных стандартов кибербезопасности для защиты целостности и конфиденциальности медицинских данных, особенно в том, что касается приложений машинного обучения.

Правительства осознают потенциальные риски, связанные с использованием ИИ и МО при обработке огромных объемов данных пациентов. Поэтому они устанавливают строгие стандарты и требования кибербезопасности для фармацевтических компаний и поставщиков медицинских услуг, чтобы гарантировать, что цифровая инфраструктура, поддерживающая приложения машинного обучения, является безопасной.

Уделяя приоритетное внимание кибербезопасности, правительства стремятся создать устойчивую и безопасную основу для развертывания технологий машинного обучения в фармацевтической промышленности. Эта политика не только защищает конфиденциальную информацию пациентов, но и защищает целостность процессов исследований и разработок, имеющих решающее значение для продвижения инноваций в здравоохранении.

Инициативы в области образования и обучения для развития рабочей силы

Окончательная правительственная политика направлена на удовлетворение потребности в квалифицированной рабочей силе, способной использовать потенциал машинного обучения на фармацевтическом рынке. Правительства по всему миру инвестируют в инициативы в области образования и обучения для формирования кадрового резерва, оснащенного необходимыми навыками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Эта политика признает, что для того, чтобы фармацевтическая промышленность в полной мере использовала машинное обучение, должна быть рабочая сила, способная понимать, внедрять и продвигать эти технологии. Инициативы включают академические программы, профессиональную подготовку и партнерство с отраслевыми экспертами, чтобы гарантировать, что специалисты в фармацевтическом секторе обладают навыками, необходимыми для навигации в меняющемся ландшафте открытия и разработки лекарств на основе ИИ.

Инвестируя в развитие рабочей силы, правительства вносят вклад в долгосрочную устойчивость и конкурентоспособность своих фармацевтических отраслей. Эта политика согласуется с более широкой целью содействия инновациям, экономическому росту и улучшению результатов здравоохранения за счет ответственного и эффективного использования технологий машинного обучения.

Ключевые проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных в машинном обучении

Одной из главных проблем, с которой сталкивается глобальная интеграция машинного обучения (МО) в фармацевтическую промышленность, является сложная среда конфиденциальности и безопасности данных. Поскольку фармацевтические компании все чаще используют алгоритмы МО для анализа огромных наборов данных для разработки лекарств, персонализированной медицины и других приложений, необходимость ответственного обращения с конфиденциальной информацией о пациентах становится первостепенной.

Фармацевтическая промышленность имеет дело с сокровищницей данных, связанных со здоровьем, включая истории болезни пациентов, геномную информацию и данные клинических испытаний. Модели машинного обучения в значительной степени полагаются на такие данные для генерации значимых идей, однако использование этой информации вызывает серьезные опасения относительно конфиденциальности. Правительства и регулирующие органы по всему миру имеют строгие правила, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе и Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в Соединенных Штатах, призванные защищать конфиденциальность пациентов.

Балансирование императива инноваций на основе данных с обязанностью защищать индивидуальную конфиденциальность представляет собой сложную задачу. Анонимизация и деидентификация данных являются важными шагами, но они не являются абсолютно надежными, и всегда существует риск повторной идентификации. Более того, поскольку модели МО становятся все более сложными, растет обеспокоенность по поводу возможности непреднамеренного раскрытия конфиденциальной информации через шаблоны и идеи, полученные из этих моделей.

Фармацевтические компании и заинтересованные стороны должны ориентироваться в этом сложном ландшафте, внедряя надежные структуры управления данными, внедряя самые современные методы шифрования и оставаясь в курсе развивающихся правил конфиденциальности. Достижение тонкого баланса между использованием мощи МО и защитой конфиденциальности пациентов требует постоянного сотрудничества между отраслью, регулирующими органами и экспертами по безопасности данных для установления и внедрения лучших практик.

Эта задача выходит за рамки соблюдения правовых норм и технических мер безопасности. Создание и поддержание общественного доверия не менее важны. Поскольку приложения МО становятся все более распространенными в здравоохранении, прозрачная коммуникация относительно использования данных, мер безопасности и ощутимых преимуществ для пациентов становится необходимой. Неспособность эффективно решить эти проблемы конфиденциальности может привести к негативной реакции общественности, регулирующим санкциям и потенциально затруднить прогресс приложений МО в фармацевтической промышленности.

Интерпретируемость и объяснимость моделей машинного обучения

Вторая серьезная проблема в глобальном принятии машинного обучения на фармацевтическом рынке заключается в интерпретируемости и объяснимости моделей МО. Поскольку алгоритмы МО становятся все более сложными, способными обрабатывать сложные наборы данных и делать высокоточные прогнозы, природа «черного ящика» этих моделей становится значительным препятствием.

Понимание того, как модель машинного обучения приходит к определенному прогнозу или решению, имеет решающее значение, особенно в контексте открытия и разработки лекарств, где решения имеют глубокие последствия для здоровья пациентов. Регулирующие органы, практикующие врачи и конечные пользователи требуют прозрачности в процессах принятия решений моделей МО для обеспечения подотчетности, этичного использования и укрепления доверия к технологии.

Интерпретация моделей МО является сложной задачей из-за их нелинейной и сложной природы. Такие модели, как глубокие нейронные сети, особенно известны своей непрозрачностью, что затрудняет объяснение того, почему был сделан тот или иной прогноз. Такое отсутствие интерпретируемости вызывает опасения относительно надежности и безопасности решений, принимаемых на основе МО, особенно при их применении в таких критических областях, как диагностика пациентов или выбор лечения.

В фармацевтической промышленности, где одобрение регулирующих органов зависит от понимания и обоснования процесса разработки, отсутствие интерпретируемости представляет собой существенное препятствие. Регулирующие органы требуют четкого понимания того, как модель приходит к своим выводам, особенно для приложений в клинических испытаниях, персонализированной медицине и безопасности лекарственных средств.

В настоящее время предпринимаются усилия по разработке методов объяснения и интерпретации моделей МО, включая анализ важности признаков, методы, не зависящие от модели, и интеграцию интерпретируемых моделей. Однако достижение баланса между сложностью модели и интерпретируемостью остается постоянной проблемой.

Решение этой проблемы требует сотрудничества между специалистами по данным, экспертами в предметной области и регулирующими органами для установления стандартов интерпретируемости моделей в фармацевтической промышленности. Достижение правильного баланса между предсказательной силой расширенных моделей МО и необходимостью прозрачности имеет важное значение для широкого принятия и ответственного развертывания машинного обучения в фармацевтическом секторе. Поскольку отрасль продолжает преодолевать эти проблемы, достижения в области интерпретируемых моделей МО и нормативно-правовой базы будут играть ключевую роль в обеспечении этичной и эффективной интеграции технологий машинного обучения.

Сегментарные идеи

Компонентные идеи

В 2023 году на рынке машинного обучения в фармацевтической промышленности сегмент, в котором доминируют решения, стал лидером и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение всего прогнозируемого периода. Решения в этом контексте относятся к программным приложениям и платформам, разработанным для упрощения процессов машинного обучения на фармацевтических предприятиях. Доминирование этого сегмента обусловлено ключевой ролью решений машинного обучения в продвижении преобразующих достижений в различных аспектах фармацевтической промышленности, включая открытие и разработку лекарственных средств, персонализированную медицину и оптимизацию клинических испытаний. Эти решения позволяют фармацевтическим компаниям использовать огромные массивы данных, имеющихся в экосистеме здравоохранения, что позволяет им извлекать ценную информацию, выявлять потенциальных кандидатов на лекарственные препараты, оптимизировать протоколы лечения и улучшать результаты для пациентов. Более того, растущая сложность фармацевтических исследований и разработок в сочетании с острой потребностью в инновационных методах лечения для решения меняющихся проблем здравоохранения еще больше подчеркивает значимость решений машинного обучения для повышения операционной эффективности, ускорения вывода новых препаратов на рынок и обеспечения соответствия нормативным требованиям. Поскольку фармацевтические компании продолжают отдавать приоритет инвестициям в передовые технологии, чтобы оставаться впереди в конкурентной среде, ожидается, что спрос на надежные решения машинного обучения будет устойчиво расти, укрепляя его позицию в качестве доминирующего сегмента на рынке машинного обучения на фармацевтике.

Аналитика развертывания

В 2023 году сегмент развертывания, в котором доминируют облачные решения, стал преобладающей силой на рынке машинного обучения на фармацевтике и готов сохранить свое доминирование в течение всего прогнозируемого периода. Облачное развертывание подразумевает использование удаленных серверов, размещенных в Интернете, для хранения, управления и обработки данных, предлагая непревзойденную масштабируемость, гибкость и доступность для фармацевтических предприятий. Доминирование облачных развертываний в фармацевтическом секторе обусловлено несколькими факторами. Во-первых, облачные решения предоставляют фармацевтическим компаниям гибкость для быстрого масштабирования своих вычислительных ресурсов на основе меняющихся потребностей в исследованиях и разработках, тем самым ускоряя темпы циклов открытия и разработки лекарственных средств. Кроме того, облачные платформы предлагают возможности бесперебойной совместной работы, позволяя географически распределенным группам работать в режиме реального времени над сложными проектами машинного обучения, способствуя инновациям и кросс-функциональной синергии. Более того, неотъемлемая экономическая эффективность облачных развертываний, характеризующаяся моделями ценообразования с оплатой по мере использования и сокращенными первоначальными инвестициями в инфраструктуру, привлекает фармацевтические компании, стремящиеся оптимизировать операционную эффективность и максимизировать окупаемость инвестиций. Кроме того, повышенное внимание к безопасности данных и соблюдению нормативных требований в фармацевтической отрасли подчеркивает надежные меры безопасности и стандарты соответствия нормативным требованиям, поддерживаемые ведущими поставщиками облачных услуг, внушая доверие и уверенность заинтересованным сторонам в фармацевтической отрасли. Поскольку фармацевтические предприятия продолжают внедрять инициативы цифровой трансформации и отдавать приоритет гибкости, сотрудничеству и экономической эффективности в своей деятельности, доминирование облачных развертываний в машинном обучении на фармацевтическом рынке, как ожидается, сохранится, формируя будущую траекторию отрасли.

Региональные данные

Фармацевтический ландшафт в Северной Америке, особенно в Соединенных Штатах, может похвастаться созвездием ведущих компаний, известных своими инновациями. Эти фирмы находятся в авангарде внедрения передовых технологий, таких как машинное обучение, для революционизации инициатив по открытию, разработке и персонализированной медицине лекарств. Подкрепленная надежной инфраструктурой здравоохранения, Северная Америка извлекает выгоду из обширных систем электронных медицинских карт (EHR), клинических баз данных и медицинских исследовательских учреждений мирового класса. Эта богатая среда данных служит плодородной почвой для обучения моделей машинного обучения, расширяя возможности достижений в области повторного использования лекарств, стратификации пациентов и оптимизации клинических испытаний. Сотрудничество между престижными академическими и исследовательскими институтами еще больше стимулирует биомедицинские исследования и начинания в области вычислительной биологии в регионе. Благодаря синергетическому партнерству с фармацевтическими гигантами эти институты стимулируют разработку и применение алгоритмов машинного обучения для таких важных задач, как открытие лекарств, идентификация целей и предиктивное моделирование. Правительственная поддержка, воплощенная в таких инициативах, как Национальные институты здравоохранения (NIH), подчеркивает приверженность Северной Америки содействию инновациям в фармацевтике. Значительное финансирование исследовательских проектов, использующих машинное обучение, усиливает усилия в области открытия лекарств, моделирования заболеваний и точной медицины. Устоявшаяся нормативная база Северной Америки обеспечивает строгость процессов утверждения лекарств и стандартов здравоохранения. Фармацевтические компании умело используют машинное обучение для оптимизации соблюдения нормативных требований, ускорения сроков разработки лекарств и улучшения результатов для пациентов. Притягательность региона для первоклассных талантов в областях науки о данных, вычислительной биологии и биомедицинской инженерии еще больше подпитывает его инновационный двигатель. Благодаря множеству опытных специалистов, разбирающихся в машинном обучении, фармацевтические компании используют свой опыт для разработки и внедрения сложных алгоритмов, что приводит к прорывам в открытии и разработке лекарств. Совместные предприятия между североамериканскими фармацевтическими фирмами, технологическими компаниями, стартапами и исследовательскими институтами служат примером приверженности региона инновациям. Благодаря этим партнерствам отрасль ускоряет внедрение методов машинного обучения, способствуя созданию динамичной экосистемы, готовой к постоянному развитию.

Последние разработки

• В декабре 2022 года Cyclica Inc и SK Chemicals Co., Ltd. заключили стратегическое партнерство, ориентированное на открытие и разработку лекарств с использованием ИИ. Целью этого сотрудничества является создание прорывных методов лечения, охватывающих различные области заболеваний. Используя передовые запатентованные платформы Cyclica по разработке лекарственных препаратов, альянс стремится выявлять инновационные лекарственные препараты, нацеленные на сложные биологические маркеры в совместно определенных терапевтических секторах.
• В октябре 2022 года Deerfield Management и BioSymetrics инициировали пятилетнее совместное предприятие, направленное на ускорение разработки новых терапевтических средств, изначально сосредоточенное на сердечно-сосудистых и неврологических расстройствах. Это партнерство возглавит выявление новых инициатив по открытию лекарств, объединив платформу обнаружения и проверки целей на основе искусственного интеллекта BioSymetrics с опытом Deerfield в открытии лекарств и коммерческом моделировании.

Ключевые игроки рынка

• International Business Machines Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Amazon.com, Inc.
• NVIDIA Corporation
• Intel Corporation
• Oracle Корпорация
• SAS Institute Inc.
• Accenture plc
• PricewaterhouseCoopers International Limited