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市場調查報告書
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1573876

生命科學分析市場中的人工智慧、機會、成長動力、產業趨勢分析與預測,2024-2032

AI in Life Science Analytics Market, Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis and Forecast, 2024-2032

出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 100 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

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2023資料,全球人工智慧在生命科學分析市場的價值為13億美元,預計2024年至2032年複合年成長率為11.5%。市場正在不斷成長。

人工智慧驅動的分析透過促進精確的資料解釋、簡化藥物發現和完善臨床試驗,徹底改變了生命科學領域。自動化機器學習演算法可以預測患者的治療結果並識別潛在的候選藥物。自然語言處理 (NLP) 工具分析科學文獻和電子健康記錄中的非結構化資料,發現新的生物標記和治療標靶。

生命科學領域人工智慧應用的激增是由基因組學、蛋白質組學和其他組學技術的資料量不斷增加所推動的,因此需要先進的分析工具來獲得可行的見解。製藥公司大力投資人工智慧,以加速藥物開發並降低臨床試驗成本。

人工智慧透過預測患者對治療的反應、改善治療效果並最大程度地減少不良反應來實現個人化醫療。包括 FDA 在內的監管機構透過發布使用指南、加速技術採用來促進人工智慧在藥物開發中的整合。

生命科學分析產業的整體人工智慧根據組件、應用程式、部署、最終用途和區域進行分類。

2023 年,銷售和行銷支援部門以 5.164 億美元的收入領先。這一成長歸功於人工智慧驅動的解決方案的採用,這些解決方案提高了生命科學領域的銷售效率、客戶參與度和市場情報。人工智慧使公司能夠根據個人偏好、行為和歷史資料自訂互動和策略。透過分析廣泛的資料集(從客戶資料、購買模式到市場趨勢),人工智慧演算法和進階分析可以實現精確的受眾細分和有針對性的行銷活動。

基於雲端的細分市場在 2023 年處於領先地位,預計到 2032 年將達到 20 億美元。雲端服務供應商提供以人工智慧為中心的工具和服務,簡化生命科學領域機器學習模型的開發、培訓和部署。這些平台提供預先建置的人工智慧演算法、模型開發框架和自動化工作流程,簡化人工智慧生命週期管理。例如,微軟 Azure 為生命科學提供經濟實惠的人工智慧解決方案,包括由人工智慧驅動的分析和機器學習工具。 Azure 靈活的定價和全面的雲端服務可協助組織透過可擴展的 AI 實施最大限度地提高研究預算並提高營運效率。

2023 年,北美生命科學分析市場中的人工智慧將達到4.9 億美元,預計2024 年至2032 年複合年成長率為10.8%。方面的人工智慧採用率的提高。公司使用人工智慧來分析大量資料集、獲取見解並加快研發速度。例如,輝瑞公司使用人工智慧來預測藥物交互作用並完善臨床試驗設計,從而減少時間和成本。 IBM Watson Health 與輝瑞之間的合作凸顯了科技與製藥合作關係的趨勢,進一步推動了該地區的市場成長。

目錄

第 1 章:方法與範圍

第 2 章:執行摘要

第 3 章:產業洞察

  • 產業生態系統分析
  • 產業影響力
    • 成長動力
      • 對高效藥物發現的需求不斷成長
      • 個性化醫療解決方案
      • 人工智慧演算法和運算能力的進步
      • 複雜的醫療資料量不斷增加
    • 產業陷阱與挑戰
      • 資料隱私和安全問題
      • 初始投資成本高
  • 成長潛力分析
  • 監管環境
  • 創新格局
  • 波特的分析
  • PESTEL分析
  • 未來市場趨勢
  • 差距分析
  • 人工智慧對生命科學的影響

第 4 章:競爭格局

  • 介紹
  • 公司矩陣分析
  • 主要參與者競爭分析
  • 競爭定位矩陣
  • 戰略儀表板

第 5 章:市場估計與預測:按組成部分,2021 - 2032 年

  • 主要趨勢
  • 服務
  • 軟體
  • 硬體

第 6 章:市場估計與預測:按應用分類,2021 - 2032

  • 主要趨勢
  • 銷售和行銷支持
  • 供應鏈分析
  • 研究與開發
  • 其他應用

第 7 章:市場估計與預測:按部署分類,2021 - 2032 年

  • 主要趨勢
  • 基於雲端
  • 本地

第 8 章:市場估計與預測:按最終用途,2021 - 2032 年

  • 主要趨勢
  • 製藥和生物技術公司
  • 醫療器材製造商
  • 合約研究組織
  • 其他最終用戶

第 9 章:市場估計與預測:按地區,2021 - 2032

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 德國
    • 英國
    • 法國
    • 西班牙
    • 義大利
    • 荷蘭
    • 歐洲其他地區
  • 亞太地區
    • 中國
    • 日本
    • 印度
    • 澳洲
    • 韓國
    • 亞太地區其他地區
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
    • 拉丁美洲其他地區
  • 中東和非洲
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯
    • 阿拉伯聯合大公國
    • 中東和非洲其他地區

第 10 章:公司簡介

  • AiCure LLC
  • Atomwise
  • Axtria
  • Databricks
  • IBM Corporation
  • Indegene
  • Lexalytics
  • Nuance communications
  • NuMedii
  • Oracle Corporation
  • Saama
  • SAS Institute, Inc.
  • Sisense
  • Sorcero
  • Tempus AI
簡介目錄
Product Code: 11104

The Global AI in Life Science Analytics Market was valued at USD 1.3 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of 11.5% from 2024 to 2032. The market, driven by AI technologies, is growing due to the rising demand for advanced data analytics to enhance pharmaceutical and biotechnology R&D processes.

AI-driven analytics revolutionize the life sciences sector by facilitating precise data interpretation, streamlining drug discovery, and refining clinical trials. Automated machine learning algorithms predict patient outcomes and identify potential drug candidates. Natural language processing (NLP) tools analyze unstructured data from scientific literature and electronic health records, discovering novel biomarkers and therapeutic targets.

The surge in AI adoption within life sciences is driven by the escalating data volumes from genomics, proteomics, and other omics technologies, necessitating advanced analytical tools for actionable insights. Pharmaceutical firms invest heavily in AI to hasten drug development and reduce clinical trial costs.

AI personalizes medicine by forecasting patient responses to treatments, enhancing outcomes, and minimizing adverse effects. Regulatory bodies, including the FDA, promote AI's integration in drug development by issuing usage guidelines, accelerating technology adoption.

The overall AI in life science analytics industry is classified based on component, application, deployment, end-use, and region.

In 2023, the sales and marketing support segment led with a revenue of USD 516.4 million. This growth is due to the adoption of AI-driven solutions that enhance sales effectiveness, customer engagement, and market intelligence in life sciences. AI enables companies to customize interactions and strategies based on individual preferences, behaviors, and historical data. By analyzing extensive datasets-ranging from customer profiles and purchasing patterns to market trends-AI algorithms and advanced analytics enable precise audience segmentation and targeted marketing campaigns.

The cloud-based segment led in 2023 and is projected to reach USD 2 billion by 2032. This growth is driven by the cloud's scalability, flexibility, and cost benefits. Cloud service providers offer AI-centric tools and services, streamlining the development, training, and deployment of machine learning models in life sciences. These platforms provide pre-built AI algorithms, model development frameworks, and automated workflows, streamlining AI lifecycle management. For instance, Microsoft Azure offers budget-friendly AI solutions for life sciences, including AI-driven analytics and machine learning tools. Azure's adaptable pricing and comprehensive cloud services help organizations maximize research budgets and enhance operational efficiency through scalable AI implementations.

North America AI in life science analytics market accounted for USD 490.0 million in 2023, with a projected CAGR of 10.8% from 2024 to 2032. This growth is due to the region's heightened AI adoption for drug discovery, clinical trials, and personalized medicine. Companies use AI to analyze vast datasets, derive insights, and expedite R&D. Pfizer, for example, uses AI to predict drug interactions and refine clinical trial designs, reducing time and costs. Collaborations like the one between IBM Watson Health and Pfizer highlight the trend of tech-pharma partnerships, further driving the region's market growth.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

  • 1.1 Market scope and definitions
  • 1.2 Research design
    • 1.2.1 Research approach
    • 1.2.2 Data collection methods
  • 1.3 Base estimates and calculations
    • 1.3.1 Base year calculation
    • 1.3.2 Key trends for market estimation
  • 1.4 Forecast model
  • 1.5 Primary research and validation
    • 1.5.1 Primary sources
    • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Industry impact forces
    • 3.2.1 Growth drivers
      • 3.2.1.1 Rising demand for efficient drug discovery
      • 3.2.1.2 Personalized medicine solutions
      • 3.2.1.3 Advancements in AI algorithms and computational capabilities
      • 3.2.1.4 Increasing volume of complex healthcare data
    • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.2.2.1 Data privacy and security concerns
      • 3.2.2.2 High initial investment costs
  • 3.3 Growth potential analysis
  • 3.4 Regulatory landscape
  • 3.5 Innovation landscape
  • 3.6 Porter's analysis
  • 3.7 PESTEL analysis
  • 3.8 Future market trends
  • 3.9 Gap analysis
  • 3.10 The impact of artificial intelligence in life sciences

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company matrix analysis
  • 4.3 Competitive analysis of major key players
  • 4.4 Competitive positioning matrix
  • 4.5 Strategy dashboard

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($ Mn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Services
  • 5.3 Software
  • 5.4 Hardware

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($ Mn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Sales and marketing support
  • 6.3 Supply chain analytics
  • 6.4 Research and development
  • 6.5 Other applications

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Deployment, 2021 - 2032 ($ Mn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Cloud-based
  • 7.3 On-premises

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By End-use, 2021 - 2032 ($ Mn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Pharmaceutical and biotech companies
  • 8.3 Medical device manufacturers
  • 8.4 Contract research organizations
  • 8.5 Other end-users

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($ Mn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 U.S.
    • 9.2.2 Canada
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 UK
    • 9.3.3 France
    • 9.3.4 Spain
    • 9.3.5 Italy
    • 9.3.6 Netherlands
    • 9.3.7 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 China
    • 9.4.2 Japan
    • 9.4.3 India
    • 9.4.4 Australia
    • 9.4.5 South Korea
    • 9.4.6 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 Latin America
    • 9.5.1 Brazil
    • 9.5.2 Mexico
    • 9.5.3 Argentina
    • 9.5.4 Rest of Latin America
  • 9.6 Middle East and Africa
    • 9.6.1 South Africa
    • 9.6.2 Saudi Arabia
    • 9.6.3 UAE
    • 9.6.4 Rest of Middle East and Africa

Chapter 10 Company Profiles

  • 10.1 AiCure LLC
  • 10.2 Atomwise
  • 10.3 Axtria
  • 10.4 Databricks
  • 10.5 IBM Corporation
  • 10.6 Indegene
  • 10.7 Lexalytics
  • 10.8 Nuance communications
  • 10.9 NuMedii
  • 10.10 Oracle Corporation
  • 10.11 Saama
  • 10.12 SAS Institute, Inc.
  • 10.13 Sisense
  • 10.14 Sorcero
  • 10.15 Tempus AI