Le marché mondial de l'IA dans les essais cliniques est estimé à USD 1,42 milliard en 2024 et devrait atteindre 8,50 milliards de dollars avant 2031, croissance à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 29,1% entre 2024 et 2031. L'IA peut optimiser les essais cliniques en améliorant le recrutement et la rétention des patients, la conception des essais, la surveillance des patients et plus encore. L'adoption accrue de solutions d'IA dans la recherche clinique devrait stimuler la croissance du marché au cours de la période de prévision. L'IA sur le marché des essais cliniques devrait connaître une croissance importante au cours des prochaines années. La nécessité de réduire les coûts et d'améliorer l'efficacité des essais cliniques entraîne une adoption accrue des solutions d'IA. De plus, les initiatives et les investissements gouvernementaux visant à soutenir l'intégration de l'IA dans les soins de santé alimentent également la tendance du marché. Les algorithmes avancés aident les chercheurs cliniques dans divers domaines, notamment le recrutement des patients, la découverte de médicaments et le traitement personnalisé.

Conducteur du marché - Tendance croissante vers la médecine personnalisée, guidée par la capacité de l'IA à analyser de grands ensembles de données et à améliorer les résultats spécifiques aux patients

L'industrie des soins de santé a connu une transformation importante ces derniers temps, sous l'impulsion de la tendance croissante à la médecine personnalisée, où les traitements et les essais cliniques sont adaptés en fonction des caractéristiques individuelles des patients et du profil génétique. Ce changement de paradigme a été alimenté dans une large mesure par les progrès de l'intelligence artificielle et des technologies d'apprentissage automatique qui ont permis d'analyser de façon plus efficace les ensembles de données volumineux sur les patients.

Les systèmes d'IA dotés d'algorithmes d'apprentissage profond peuvent maintenant exploiter les dossiers de santé électroniques, les profils génétiques, les images médicales et d'autres informations sensibles sur les patients à une échelle sans précédent pour discerner des modèles subtils et des corrélations. Cela aide les cliniciens à connaître les traitements les plus efficaces, les réponses aux médicaments ainsi que les effets secondaires d'un profil génétique particulier ou des antécédents médicaux. Plusieurs outils de profilage alimentés par l'IA augmentent la recherche clinique en facilitant le recrutement de cohortes de patients appropriées pour des essais fondés sur les expressions biomarqueurs, la gravité de la maladie et d'autres paramètres personnalisés.

De plus, l'IA trouve des applications pour améliorer la conception des essais par la simulation de divers scénarios. Cela permet aux chercheurs d'optimiser les schémas thérapeutiques, le choix des paramètres et d'autres aspects du protocole d'une manière axée sur les données afin de maximiser la probabilité de réussite des essais ainsi que les résultats et les expériences des participants. Certains joueurs ont également utilisé des algorithmes d'apprentissage automatique pour abattre des archives de littérature médicale afin d'obtenir des renseignements sur les nouvelles associations biomarqueurs-médicaments et les modèles d'événements indésirables afin de faciliter la découverte de thérapies plus sûres et plus ciblées.

Au fur et à mesure que l'accent est mis sur les soins de santé personnalisés, les intervenants du domaine des essais cliniques reconnaissent l'IA et les données du monde réel comme des facteurs essentiels pour faire progresser cette tendance à offrir des voies de traitement personnalisées. À l'avenir, des améliorations continues de la puissance de calcul, de la disponibilité des données et de l'explication des modèles d'IA devraient renforcer son utilité pour les essais de médecine de précision de la prochaine génération.

Accroître la reconnaissance par les organismes de réglementation

Au cours des dernières années, les organismes de réglementation ont commencé à reconnaître le potentiel de l'IA et des données du monde réel pour transformer divers aspects de la recherche clinique. Cette acceptation croissante par des organismes tels que la FDA et l'EMA a donné l'impulsion nécessaire à l'adoption plus large de ces technologies dans le domaine des essais cliniques.

Par exemple, les autorités se sont généralement félicitées de l'utilisation de l'IA pour l'optimisation des protocoles d'essai, le recrutement et le suivi des patients. La déclaration de sécurité a également bénéficié d'applications d'IA qui facilitent la détection des événements indésirables potentiels plus tôt. Les organismes de réglementation reconnaissent également la valeur des données factuelles obtenues grâce à l'analyse des dossiers de santé électroniques par l'IA pour accélérer l'approbation des nouvelles indications.

Plus récemment, certains documents-cadres ont reconnu les outils d'IA/ML comme des options viables pour l'évaluation des paramètres dans les essais futurs. L'IA est également jugée appropriée pour assurer le respect du protocole en regroupant diverses sources de données. Cela contraste avec l'hésitation antérieure montrée vers les algorithmes de "boîte noire". L'encouragement vient cependant avec certaines normes de transparence, de validation et de documentation.

Les intervenants sont d'avis qu'avec le temps, à mesure que les techniques d'IA se développeront, l'approbation réglementaire englobera des applications plus complexes comme les outils de diagnostic basés sur l'IA et les systèmes personnalisés de soutien à la décision clinique. Dans l'ensemble, le virage de la marée réglementaire en faveur de l'IA est considéré comme un grand moteur pour stimuler les taux d'adoption dans le paysage des essais cliniques. Il fournit le soutien nécessaire aux entreprises pour rationaliser les portefeuilles et les opérations de développement autour de ces méthodologies fondées sur les données.

Défi du marché - Défis dans la normalisation des modèles d'IA en raison de la diversité des données sur les soins de santé et des différences réglementaires

Défis dans la normalisation des modèles d'IA en raison de la diversité des données sur les soins de santé et des différences réglementaires.

L'un des principaux défis du marché mondial de l'IA dans les essais cliniques est le manque de normalisation des modèles d'IA. Les données sur les soins de santé proviennent de différents pays et régions en raison de différences dans les pratiques de documentation, les systèmes de dossiers de santé électroniques et les règlements sur la protection des renseignements personnels des patients. Il est donc difficile de développer des modèles d'intelligence artificielle qui permettent d'analyser de façon transparente les données provenant de plusieurs emplacements mondiaux. L'absence de normes communes en matière de données empêche également la validation et la comparaison des algorithmes d'IA au-delà des frontières. D'autres défis découlent de paysages réglementaires différents concernant l'utilisation de l'intelligence artificielle et des données sur les patients dans le monde réel à des fins médicales. Il est essentiel de tenir compte de ces diversités dans les données et les règlements pour réaliser pleinement le potentiel de normalisation de l'IA en appuyant les essais cliniques mondiaux.

Possibilités de marché - Médecine hyper-personnalisée et conception d'essai facilitée par l'IA, améliorant l'efficacité du traitement et les résultats des essais. Avec sa capacité à analyser d'énormes volumes de données sur les patients, l'IA a le potentiel de débloquer la médecine hyper-personnalisée et la conception d'essais cliniques. En exploitant les modèles des biomarqueurs, de l'information génétique, des antécédents médicaux et plus encore, l'IA peut aider à identifier des options de traitement spécifiques et des cohortes d'essais optimales adaptées à des sous-groupes de patients extrêmement spécialisés. Ce niveau de précision permis par l'IA devrait améliorer de façon significative l'efficacité et les résultats du traitement. Il pourrait également réduire les délais d'essai en concentrant davantage les ressources sur les patients les plus susceptibles d'en bénéficier. La possibilité pour l'IA de faciliter une recherche clinique plus sûre, plus rapide et plus efficace à l'échelle mondiale pourrait transformer les secteurs pharmaceutique et de la santé dans les années à venir.

By Offering - Demand for streamlining clinical trials drives software adoption

Software contributes the highest share of the Global AI in Clinical Trials market owing to the growing need for improving clinical trial efficiency and quality. Clinical trials are complex processes involving collaboration between research sites, patients and sponsors. Software platforms help integrate data from different sources and provide insights to streamline processes. They automate repetitive tasks like patient enrollment, site selection, protocol design, randomization and blinding. This frees up time for clinicians to focus on high-value activities.

Platforms such as trial management systems and electronic data capture solutions are seeing increased uptake. They enable remote monitoring of trials and ensure data integrity with features such as audit trails and version control. Software also powers applications for patient recruitment and retention. Chatbots and virtual assistants communicate trial details, manage schedules and address queries in a more personalized manner. This boosts participant engagement and compliance. Moreover, AI-based tools can match candidates to suitable trials based on profiles, reducing screening failures.

Adoption is further encouraged by regulations on electronic records and signatures. Software complies with standards such as 21CFRPart11 and provides audit trails as per International Council for Harmonisation guidelines. It replaces paper-based workflows while meeting all compliance requirements. The drive for decentralization amid the pandemic has accelerated digital transformation as well. Cloud-based platforms facilitate remote operations from patient recruitment to monitoring. This allows trials to continue seamlessly and helps sponsors evaluate virtual approaches for future studies.

 By Technology - Machine learning dominates driven by its capability in big data

Machine learning contributes the highest share in the By Technology segment due to its ability to leverage large and diverse datasets. The volume and complexity of clinical trial data is constantly increasing with addition of omics data, real-world evidence and patient-generated inputs. Machine learning algorithms can identify patterns across parameters and participant subgroups that are impossible to detect manually.

Deep neural networks power applications for vital sign monitoring, gene sequencing, drug discovery and more. They recognize anomalies, predict responses and recommend optimized treatment paths based on similarities with past cases. Approaches like convolutional neural networks even learn directly from medical images, eliminating manual feature extraction. Reinforcement learning automates trial simulations to propose better protocol designs. At the same time, unsupervised learning techniques organize heterogeneous data into meaningful subgroups for stratification and endotyping.

Compared to deep learning, machine learning requires less data for initial training and is more interpretable. Regulators prefer algorithms that can explain their outputs for review purposes. Approaches like decision trees, random forests and support vector machines meet these needs while delivering high performance. They are widely adopted for tasks such as predicting adverse events and treatment response using real-world data from electronic health records. Machine learning thus leads by offering scalable, explainable and customizable solutions.

 By Application- Significant disease burden drives Cardiovascular trials adoption of AI

Among applications, Cardiovascular contributes the highest share driven by rising cases of conditions like heart disease, stroke and hypertension. These illnesses have enormous social and economic consequences worldwide as reflected in growing healthcare costs. There is urgent need for innovative treatments and prevention strategies. AI can help by accelerating discovery and evaluation of new medicines and protocols through analysis of vast amounts of cardiovascular data.

Machine learning processes variables like biomarkers, family history, images and more to stratify heart disease subtypes more precisely for targeted therapies. It detects subtle changes in heart functioning from signals that are missed by humans. AI may also serve as virtual assistants for remote monitoring of patients on trials. This allows trials on lifestyle/behavioral interventions to include participants regardless of location. For conditions where early detection and treatment saves lives, AI can mine risk factors to identify high-risk groups for prevention studies.

Supervised learning on datasets from past clinical trials and real-world outcomes trains models for tasks like estimating treatment response variability more accurately. Such predictive analytics support sample size calculations and power analyses to design efficient cardiovascular studies. By streamlining operations through digital workflows and insights, AI helps sponsors evaluate promising solutions faster. This could significantly improve cardiovascular disease management and quality of life.

Les principaux acteurs du marché mondial de l'IA dans les essais cliniques sont Capricor Therapeutics, Codiak Biosciences, OncoTherapy Science, Bio-Techne, NanoFCM Inc., System Biosciences, LLC, AcouSort AB, Aethlon Medical, Inc., Everzom, Kimera Labs, ExoCoBio, MD Healthcare, Thermo Fisher Scientific, Zhejiang University, University of California, Syngene et WACKER.