Размер мирового рынка искусственного интеллекта в геномике По предложению (программное обеспечение, услуги), По технологии (машинное обучение, компьютерное зрение), По функциональности (секвенирование генома, редактирование генов, картирование генов), По географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка искусственного интеллекта в геномике

Размер рынка искусственного интеллекта в геномике оценивался в 655,31 млн долларов США в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 7365,31 млн долларов США к 2031 году, растущий со среднегодовым темпом роста 41,23% с 2024 по 2031 год.

• Геномика — это раздел науки, изучающий гены, включая их роль, структуру, эволюцию и картирование генома в различных организмах. Эта область включает структурный и функциональный анализ, секвенирование ДНК и применение биоинформатики к технологиям чтения и рекомбинантной ДНК.
• Использование искусственного интеллекта (ИИ) в геномике преобразует область, создавая компьютерные системы, способные выполнять сложные задачи, такие как картирование генома, более эффективно.
• ИИ значительно улучшает изучение генетического материала, ускоряя изучение его структуры, эволюции и функций за пределами того, что возможно только с помощью человеческого труда. Хотя
• алгоритмы ИИ обычно пытаются имитировать человеческий интеллект, они также имеют решающее значение в клинической геномике для таких задач, как аннотация генома, вызов вариантов, корреляция фенотипа с генотипом и всесторонняя аннотация генома.
• Более того, подходы ИИ позволяют точно предсказывать структуры белков и данные ДНК с минимальной ручной разработкой признаков.
• Геномные идеи имеют решающее значение в области персонализированной медицины, и искусственный интеллект играет важную роль в их продвижении. ИИ оптимизирует производство специализированных лекарств, улучшая возможности геномной медицины.
• ИИ в геномике — это набор инструментов и услуг, которые могут предоставляться локально, в облаке или через веб-платформы.
• Интеграция ИИ оказала значительное влияние на геномику в различных функциональных областях, включая секвенирование генома, редактирование генома, фармакогеномику и генное тестирование.
• ИИ расширил применение геномики, способствуя прогрессу в открытии и разработке лекарств, прецизионной медицине, диагностике, фармакологии и здоровье животных.
• Благодаря этим техническим разработкам ИИ прокладывает путь более быстрым и точным геномным исследованиям и приложениям, изменяя ландшафт современного здравоохранения и инноваций.

Глобальная динамика рынка искусственного интеллекта в геномике

Ключевые рыночные динамики, которые формируют глобальный рынок искусственного интеллекта в геномике, включают

Ключевые драйверы рынка

• Рост данных экспоненциальный Технологии геномного секвенирования создают огромные объемы данных с беспрецедентной скоростью. ИИ отлично справляется с оценкой огромных, сложных наборов данных, что делает его эффективным инструментом для извлечения полезной информации из геномных данных. Этот навык может привести к существенному прогрессу в диагностике заболеваний, разработке лекарств и персонализированном лечении.
• Повышенная точность анализа Традиционные методы оценки геномных данных требуют много времени и подвержены человеческим ошибкам. Однако системы ИИ могут быстрее и точнее анализировать данные, что приводит к более надежным результатам. Эта точность имеет решающее значение для обнаружения генетических вариаций, связанных с заболеваниями, и прогнозирования реакции человека на лечение.
• Раскрытие скрытых закономерностей человеческий мозг имеет ограничения в выявлении сложных закономерностей внутри больших наборов данных. ИИ способен выявлять тонкие традиционные подходы могут не обнаруживать закономерности и связи в генетических данных. Этот навык может привести к открытию новых генов, связанных с заболеваниями, а также к созданию более эффективных терапевтических стратегий.
• Достижения в области персонализированной медицины искусственный интеллект может оценивать уникальный геном каждого человека и соответствующим образом адаптировать медицинское лечение. Эта индивидуальная стратегия имеет огромные перспективы для повышения результатов лечения при минимизации побочных эффектов. ИИ также может оценивать вероятность возникновения у человека определенных заболеваний и предлагать профилактические меры.
• Ускорение открытия и разработки лекарств традиционное открытие лекарств происходит медленно и дорого. ИИ может исследовать огромные библиотеки геномных данных и химических соединений, чтобы найти возможные цели для лекарств, что потенциально ускоряет разработку новых методов лечения. Этот метод может привести к созданию более эффективных лекарств с меньшим количеством побочных эффектов.

Основные проблемы

• Ограниченные высококачественные данныеНесмотря на обилие доступных генетических данных, существуют проблемы из-за различий в качестве и доступности данных. Несогласованные форматы данных, проблемы конфиденциальности и фрагментированные наборы данных между учреждениями могут снизить полезность алгоритмов ИИ в геномном анализе.
• Объясняемость и интерпретируемость результатов ИИСложные модели ИИ, такие как алгоритмы глубокого обучения, часто функционируют как черные ящики, что затрудняет понимание принятия решений. В геномике, где точные интерпретации имеют решающее значение для принятия медицинских решений, отсутствие прозрачности в данных, генерируемых ИИ, поднимает вопросы об их достоверности и надежности.
• Этические соображения и конфиденциальность данных Применение ИИ в геномике поднимает этические проблемы, связанные с конфиденциальностью и безопасностью данных. Необходимо ввести более строгие ограничения в отношении конфиденциальности данных пациентов и потенциального использования генетической информации, чтобы гарантировать, что ИИ разрабатывается и внедряется ответственно в геномных исследованиях и клинической практике.
• Нехватка квалифицированного персонала Эффективное использование ИИ в геномике требует специализированного персонала с опытом как в геномике, так и в ИИ. Однако в настоящее время наблюдается нехватка людей с этим интегрированным набором навыков, что ограничивает массовое использование ИИ в геномных исследованиях и клинических приложениях.
• Высокие вычислительные затраты Обучение и внедрение передовых алгоритмов ИИ для обработки генетических данных часто требует значительных вычислительных ресурсов. Это может стать существенным препятствием для небольших исследовательских организаций или медицинских учреждений с ограниченными вычислительными и финансовыми ресурсами.

Основные тенденции

• Фокус на объяснимом ИИ (XAI) Будет уделяться больше внимания созданию интерпретируемых и прозрачных моделей ИИ. Этот фокус на объяснимом ИИ (XAI) поможет исследователям и врачам понять, как алгоритмы ИИ принимают решения при оценке генетических данных. Эта прозрачность имеет решающее значение для создания доверия к результатам, полученным с помощью ИИ, и принятия обоснованных медицинских решений.
• Интеграция с электронными медицинскими картами (EHR)Интеграция ИИ с EHR станет более распространенной, что позволит проводить полное изучение данных пациентов. Клиницисты могут получить более полное представление о здоровье своих пациентов, объединив геномные данные с историей болезни, факторами образа жизни и воздействием окружающей среды. Такой комплексный подход может привести к более точной диагностике, индивидуальным стратегиям лечения и, в конечном итоге, лучшим результатам для пациентов.
• Рост платформ по разработке лекарств на основе ИИ ИИ будет играть важную роль в разработке платформ по разработке лекарств, используя геномные базы данных, химические библиотеки и данные клинических испытаний. ИИ может помочь определить интересные терапевтические цели и оптимизировать процессы разработки лекарств с помощью расширенного анализа. Такое ускорение может оптимизировать процесс разработки лекарств и ускорить выпуск новых лекарств на рынок.
• ИИ для неинвазивного пренатального тестирования (НИПТ) Методы искусственного интеллекта (ИИ) разрабатываются для повышения точности анализа данных НИПТ. Используя технологию ИИ, поставщики медицинских услуг могут обнаруживать генетические проблемы у младенцев на ранних стадиях, что позволяет улучшить дородовой уход и принимать более обоснованные решения для будущих родителей.
• Профилактическое здравоохранение на основе ИИ путем анализа геномных данных людей для определения риска развития у них определенных заболеваний. Раннее выявление и выполнение профилактических мер на основе персонализированных профилей риска могут улучшить результаты в отношении здоровья, а также потенциально снизить долгосрочные расходы на здравоохранение.

Глобальный анализ регионального рынка искусственного интеллекта в геномике

Вот более подробный региональный анализ глобального рынка искусственного интеллекта в геномике

Северная Америка

• Северная Америка существенно доминирует на рынке искусственного интеллекта в геномике.
• Северная Америка имеет надежную исследовательскую инфраструктуру с всемирно известными институтами и университетами, активно занимающимися исследованиями в области ИИ и геномики.
• Это поощряет сотрудничество и инновации при разработке и внедрении технологий ИИ для геномного анализа.
• Кроме того, в регионе существует культура раннего внедрения технологий, что обеспечивает плодородную почву для инструментов геномики на основе ИИ в здравоохранении. Правительства, особенно в Соединенных Штатах, предоставляют основное финансирование для исследований в области ИИ и геномики, стимулируя прогресс и превращая открытия в реальные приложения.
• В Северной Америке находятся такие крупные промышленные гиганты, как IBM Watson Health и Deep Genomics, которые активно инвестируют в продукты на основе ИИ.
• Акцент региона на индивидуальной медицине хорошо сочетается со способностью ИИ адаптировать программы лечения на основе индивидуальных геномных данных, чему дополнительно способствует интеграция с электронными медицинскими картами (ЭМК).
• Использование ИИ для поиска лекарств и неинвазивного пренатального тестирования повышает точность и ускоряет диагностику.
• Кроме того, в регионе набирают популярность профилактические медицинские решения на основе ИИ, которые анализируют геномные данные для прогнозирования риска заболеваний и обеспечивают раннее вмешательство.

Азиатско-Тихоокеанский регион

• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим регионом на рынке искусственного интеллекта в геномике в прогнозируемом периоде период.
• Азиатско-Тихоокеанский регион (APAC) с его растущим населением и расширяющимися требованиями к здравоохранению представляет собой идеальную среду для внедрения ИИ в геномику.
• Эта технология имеет потенциал для улучшения диагностики, индивидуального лечения и укрепления профилактической помощи, тем самым удовлетворяя растущую потребность в инновационных решениях в области здравоохранения.
• Правительства по всему региону, особенно в Китае, Индии и Южной Корее, вкладывают значительные средства в исследования и разработки в области ИИ, стимулируя инновации и ускоряя рынок.
• Растущее признание технологии ИИ в различных отраслях, включая здравоохранение, прокладывает путь для бесшовной интеграции ИИ в решения в области геномики в регионе APAC.
• С растущим акцентом на точной медицине участие ИИ в оценке индивидуальных геномных данных для персонализации подходов к лечению соответствует приоритетам здравоохранения региона.
• Более того, достижения в области технологий секвенирования привели к избытку геномных данных в Азиатско-Тихоокеанском регионе, усиление алгоритмов ИИ для геномного анализа.
• Интеграция с электронными медицинскими картами (ЭМК) имеет огромные перспективы для индивидуализированной медицины и улучшения ухода за пациентами в регионе Азиатско-Тихоокеанского региона, подкрепленные возможностями ИИ.
• Более того, использование ИИ для разработки лекарств и неинвазивного пренатального тестирования повышает точность и позволяет проводить раннюю диагностику генетических проблем у плодов.
• В профилактическом здравоохранении анализ геномных данных на основе ИИ обеспечивает проактивную оценку риска заболеваний, позволяя проводить раннее лечение и совершенствовать методы профилактической помощи, соответствующие индивидуальным потребностям.

Глобальный искусственный интеллект на рынке геномикисегментационный анализ

Глобальный искусственный интеллект на рынке геномики сегментирован на основе предложения, технологии, функциональности и географии.

Искусственный интеллект на рынке геномики, по Предложение

• Программное обеспечение
• Услуги

На основе предложения рынок разделяется на программное обеспечение и услуги. Сегмент программного обеспечения значительно доминирует над искусственным интеллектом на рынке геномики. По мере того, как генетические данные становятся все более сложными, исследователи все больше полагаются на искусственный интеллект и машинное обучение для обнаружения значимых закономерностей, превосходя людей в определенных ситуациях. Этот всплеск обусловлен более широким использованием технологий на основе ИИ на этапах исследований и разработок проектов по открытию и разработке лекарств. Кроме того, распространение ведущих фармацевтических компаний, а также многочисленных контрактных исследовательских организаций и растущее принятие программного обеспечения для сбора, хранения и анализа данных способствовали росту сегмента программного обеспечения на мировом рынке ИИ в геномике.

Искусственный интеллект на рынке геномики, по технологиям

• Машинное обучение
• Компьютерное зрение

На основе технологий рынок разделяется на машинное обучение и компьютерное зрение. Сегмент машинного обучения демонстрирует значительное доминирование в области искусственного интеллекта на рынке геномики. Фармацевтические компании, организации по контрактным исследованиям и биотехнологические предприятия все чаще используют машинное обучение для приложений геномики лекарственных препаратов. Способность машинного обучения извлекать информацию из больших наборов данных ускоряет генетические исследования. Поскольку секвенирование ДНК и другие биологические методы увеличивают количество и сложность наборов данных, исследователям геномики требуются вычислительные инструменты на основе ИИ/МО, способные управлять, извлекать и расшифровывать ценную информацию, скрытую в этих больших наборах данных.

Искусственный интеллект на рынке геномики по функциональности

• Секвенирование генома
• Редактирование генов
• Картирование генов

Основываясь на функциональности, рынок разделяется на секвенирование генома, редактирование генов и картирование генов. Сегмент картирования генов демонстрирует значительный рост искусственного интеллекта на рынке геномики. Ожидается, что достижения генной терапии вытеснят традиционные операции и фармацевтические препараты, что позволит врачам лечить заболевания, вставляя гены в клетки своих пациентов. Появление редактирования генов отражает деликатную, но мощную комбинацию. Несмотря на пристальное внимание и споры, оно остается источником волнения и инноваций. Ученые используют геномное секвенирование для расшифровки генетического состава организмов и вирусов. Сравнивая последовательности вирусов из разных образцов, исследователи могут помочь отследить распространение вируса, проанализировать его изменения и оценить их потенциальное влияние на общественное здравоохранение.

Искусственный интеллект на рынке геномики по географии

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Остальной мир

Исходя из географии, глобальный рынок искусственного интеллекта в геномике классифицируется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион и Остальной мир. Северная Америка существенно доминирует на рынке искусственного интеллекта в геномике. Северная Америка имеет надежную исследовательскую инфраструктуру, а всемирно известные институты и университеты активно занимаются исследованиями в области ИИ и геномики. Это поощряет сотрудничество и инновации при разработке и внедрении технологий ИИ для геномного анализа. Кроме того, в регионе существует культура раннего внедрения технологий, что обеспечивает плодородную почву для инструментов геномики на основе ИИ в здравоохранении. Правительства, особенно в Соединенных Штатах, предоставляют основное финансирование для исследований в области ИИ и геномики, стимулируя прогресс и превращая открытия в реальные приложения.

Ключевые игроки

Отчет об исследовании «Глобальный искусственный интеллект на рынке геномики» предоставит ценную информацию с акцентом на мировой рынок. Ключевые игроки включают в себя Microsoft, Deep Genomics, Cambridge Cancer Genomics, BenevolentAI, Verge Genomics, MolecularMatch, Inc., Fabric Genomics Inc., Empiric Logic, Freenome Holdings, Inc., Freenome Holdings, Inc.

Наш анализ рынка также включает раздел, посвященный исключительно таким крупным игрокам, в котором наши аналитики предоставляют информацию о финансовых отчетах всех основных игроков, а также о сравнительном анализе продуктов и SWOT-анализе. Раздел конкурентной среды также включает ключевые стратегии развития, долю рынка и анализ рыночного рейтинга вышеупомянутых игроков во всем мире.

Искусственный интеллект на рынке геномики Последние разработки

• В январе 2023 года Caris Life Sciences объявила о сотрудничестве с компанией ConcertAI, занимающейся разработкой программного обеспечения для искусственного интеллекта, с целью создания платформы для трансляционных и клинических исследований, которая будет обслуживать исследования и разработки в области молекулярного рака в биофармацевтическом бизнесе. Финансовые подробности не были предоставлены. Caris объединит свои мультиомные исследования биологии опухолей и молекулярных биомаркеров с мультимодальным клиническим сбором данных ConcertAI в онкологии и гематологии, чтобы предоставить единую платформу для выявления новых признаков, целей и методов лечения.
• В декабре 2022 года биоинформатическая компания Envisagenics объявила о сотрудничестве с Лондонским университетом королевы Марии и подразделением по передаче технологий Cancer Research UK с целью изучения функции «альтернативного» сплайсинга при гемопоэтическом раке. Envisagenics, спин-офф Cold Spring Harbor Laboratory, запущенный в 2014 году, использует ИИ и машинное обучение для создания методов лечения заболеваний, связанных со сплайсингом РНК. Эйнштейн загружает для встречи.

Область отчета

Методология исследования рынка