全球人工智能在药物发现市场的规模在2023年估计为26亿美元,预计到2030年将达到135亿美元,2023年至2030年的复合年增长率为26.4%。这份全面的报告提供了市场趋势、驱动因素和预测的深入分析,帮助您做出明智的商业决策。
研究范围
该报告分析了人工智能在药物发现市场的规模(以千美元计)。分析涵盖了以下关键细分市场和地区:
细分市场
治疗领域(肿瘤学、神经退行性疾病、代谢疾病、心血管疾病、传染病、其他治疗领域);应用(药物优化与再利用、临床前测试、其他应用)。
地理区域/国家
全球;美国;加拿大;日本;中国;欧洲(法国、德国、意大利、英国和其他欧洲国家);亚太地区;世界其他地区。
人工智能在药物发现市场的驱动因素
人工智能在药物发现市场的增长受到多种因素的推动,包括技术进步、对成本效益高且高效的药物开发的需求增加,以及复杂疾病对创新治疗方法的需求上升。一个重要的驱动因素是计算能力和基于云的平台的进步,这些平台允许分析大数据集、复杂的分子结构和高通量筛选,使制药公司更容易和更广泛地使用人工智能。
此外,传统药物发现的高昂成本和漫长的时间线促使行业采用人工智能驱动的方法,这些方法可以减少时间和支出,因为人工智能提供工具来识别有前景的化合物并以更高的效率预测结果。个性化医学和靶向疗法的兴起也增加了对能够分析基因和生物标志物数据的人工智能解决方案的需求,以便为特定患者量身定制治疗方案。此外,癌症和神经退行性疾病等复杂疾病的患病率上升加速了对新型药物发现方法的需求,因为传统方法难以充分应对这些挑战。
最后,监管机构对人工智能在药物发现中应用的支持也促进了市场增长,因为政府和卫生组织开始承认并促进人工智能在解决紧急医疗需求方面的作用。这些技术、经济和医疗需求共同推动了人工智能在药物发现中的整合,为未来奠定了基础,在这个未来中,人工智能将显著提高新药上市的速度和精度。
关键洞察:
- 市场增长:了解肿瘤学治疗领域段的显著增长轨迹,预计到2030年将达到30亿美元,复合年增长率为22.8%。神经退行性疾病治疗领域段在分析期内也将以24%的复合年增长率增长。
- 区域分析:了解美国市场,2023年估计为7.514亿美元,以及中国市场,预计将以25.7%的复合年增长率增长至2030年的21亿美元。探索其他关键地区的增长趋势,包括日本、加拿大、德国和亚太地区。
关键问题解答:
- 全球人工智能在药物发现市场预计到2030年将如何发展?
- 影响市场的主要驱动因素和制约因素是什么?
- 在预测期内哪些市场细分领域将增长最快?
- 到2030年,不同地区和细分市场的市场份额将如何变化?
- 市场的主要参与者是谁,他们的前景如何?
报告特点:
- 全面的市场数据:独立分析2023年至2030年的年度销售额和市场预测(以百万美元计)。
- 深入的区域分析:提供美国、中国、日本、加拿大、欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲等关键市场的详细见解。
- 公司概况:涵盖全球人工智能在药物发现市场的主要参与者,如Atomwise, Inc.、BenevolentAI、Berg LLC、Bioage、Cloud Pharmaceuticals, Inc.等。
- 免费更新:一年内免费报告更新,让您随时了解最新的市场发展。
报告中提到的一些293家公司包括:
- Atomwise, Inc.
- BenevolentAI
- Berg LLC
- Bioage
- Cloud Pharmaceuticals, Inc.
- Cyclica
- Deep Genomics
- Envisagenics
- Exscientia
- Google(Alphabet Inc.的子公司)
- IBM Corporation
- Insilico Medicine
- Microsoft Corporation
- Numedii, Inc.
- Numerate
- NVIDIA Corporation
- Owkin, Inc.
- Twoxar, Incorporated
- Verge Genomics
- Xtalpi, Inc.
关键属性
报告属性| 详情
--- |---
页数| 219
预测期| 2023-2030
2023年估计市场价值(美元)| 26亿美元
2030年预测市场价值(美元)| 135亿美元
复合年增长率| 26.4%
覆盖地区| 全球
关键主题涵盖
I. 方法论
II. 执行摘要
- 市场概述
- 市场影响者见解
- 世界市场轨迹
- 全球经济更新
- 2024年全球人工智能在药物发现市场主要竞争对手的市场份额百分比
- 2024年全球主要竞争对手的市场存在情况(强势/活跃/小众/微不足道)
- 重点公司分析
- 市场趋势与驱动因素
- 对更快药物开发的需求推动了人工智能在药物发现中的增长
- 减少研发成本的需求增加推动了人工智能驱动的药物发现平台的采用
- 人工智能驱动的预测建模如何增强药物靶点识别和筛选
- 机器学习算法的进步提高了药物发现过程的效率和准确性
- 人工智能用于药物再利用的应用扩展了制药开发的机会
- 对精准医学需求的增长推动了人工智能在个性化药物发现中的应用
- 大数据分析和基因组学如何推动人工智能驱动的药物发现创新
- 预测药物安全性和有效性的早期需求推动了人工智能在药物测试中的应用
- 自然语言处理的进步使人工智能增强了文献和数据挖掘在药物发现中的应用
- 人工智能通过模拟分子相互作用支持新药设计
- 生物制药和生物技术领域的投资增加推动了人工智能在药物发现市场的增长
- 缩短新药上市时间的重点加强了人工智能解决方案的商业案例
- 人工智能公司与制药公司的合作增加扩大了市场范围
- 全球市场展望
III. 市场分析
IV. 竞争
欲了解更多关于本报告的信息,请访问
(全文结束)

