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.

Développement des plateformes - Un acteur majeur comme IBM Watson Health a lancé sa suite de développement clinique alimentée par l'IA en 2018 appelée Study Answers. Cette plate-forme utilise l'analytique et le traitement du langage naturel pour extraire des données et des documents d'essais cliniques. Il a aidé les entreprises pharmaceutiques à prendre des décisions plus rapides et meilleures au cours des essais.

Partenariats - En 2019, Pfizer s'est associé à des entreprises d'IA comme l'anthropique de Stanford pour développer des protocoles d'essai plus efficaces utilisant des techniques d'apprentissage automatique. Ils ont utilisé l'IA pour prédire les taux d'inscription et de rétention des patients, aidant Pfizer à concevoir des essais efficacement.

Agrégation des données - Un joueur européen, Anthropique, a acquis Trialfy en 2021 pour construire le plus grand dépôt mondial de données d'essais cliniques anonymes. L'agrégation des données de milliers d'essais antérieurs permet à leurs modèles d'IA de détecter les modèles et de prévoir les résultats avec plus de précision. Cela a réduit de plus de 15 % les taux d'échec des essais pour les clients.

Offres Cloud - Amazon Web Services a lancé plusieurs services d'IA et d'apprentissage automatique spécifiquement pour la recherche clinique en 2020. Ils fournissent des outils permettant d'intégrer facilement l'IA aux essais sans nécessiter une expertise interne importante. Beaucoup de petites biotechnologies ont pu raccourcir les délais et réduire les coûts en utilisant les offres d'AWS.

Acquisitions - Dans l'une des plus grandes transactions, IQVIA a acquis LinkDoc Technologies en 2018 pour 260 millions de dollars. La faisabilité du site via LinkDoc et les outils de recrutement des patients ont permis à IQVIA d'améliorer considérablement leur site et leurs performances. Cela a renforcé la position d'IQVIA en tant que leader dans l'optimisation des essais cliniques et les services axés sur l'IA.

En offrant - Oui. La demande de rationalisation des essais cliniques conduit à l'adoption de logiciels

Le logiciel apporte la part la plus élevée du marché mondial de l'IA dans les essais cliniques en raison du besoin croissant d'améliorer l'efficacité et la qualité des essais cliniques. Les essais cliniques sont des processus complexes impliquant une collaboration entre les sites de recherche, les patients et les promoteurs. Les plates-formes logicielles aident à intégrer des données provenant de différentes sources et fournissent des informations pour rationaliser les processus. Ils automatisent les tâches répétitives comme l'inscription des patients, la sélection des sites, la conception des protocoles, la randomisation et l'aveuglement. Cela permet aux cliniciens de se concentrer sur des activités de grande valeur.

Les plates-formes telles que les systèmes de gestion des essais et les solutions de saisie électronique des données sont de plus en plus utilisées. Ils permettent la surveillance à distance des essais et garantissent l'intégrité des données avec des caractéristiques telles que les pistes de vérification et le contrôle des versions. Le logiciel permet également le recrutement et la rétention des patients. Chatbots et assistants virtuels communiquent les détails de l'essai, gèrent les horaires et adressent les requêtes d'une manière plus personnalisée. Cela renforce l'engagement et la conformité des participants. De plus, les outils basés sur l'IA peuvent associer les candidats à des essais appropriés fondés sur des profils, réduisant ainsi les échecs de dépistage.

L'adoption est également encouragée par la réglementation relative aux enregistrements et signatures électroniques. Les logiciels sont conformes à des normes telles que 21CFRPart11 et fournissent des pistes d'audit conformément aux lignes directrices du Conseil international pour l'harmonisation. Il remplace les flux de travail sur papier tout en respectant toutes les exigences de conformité. La dynamique de décentralisation au milieu de la pandémie a également accéléré la transformation numérique. Les plateformes en nuage facilitent les opérations à distance, du recrutement des patients à la surveillance. Cela permet aux essais de se poursuivre de façon transparente et aide les promoteurs à évaluer les approches virtuelles pour les études futures.

Par technologie - L'apprentissage automatique domine par sa capacité en big data

La machine learning apporte la part la plus élevée dans le segment By Technology en raison de sa capacité à exploiter des ensembles de données importants et diversifiés. Le volume et la complexité des données des essais cliniques ne cessent d'augmenter avec l'ajout de données omiques, de preuves réelles et d'intrants générés par le patient. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent identifier les modèles à travers les paramètres et les sous-groupes participants qui sont impossibles à détecter manuellement.

Les réseaux neuronaux profonds alimentent les applications pour la surveillance des signes vitaux, le séquençage des gènes, la découverte de médicaments et plus encore. Ils reconnaissent les anomalies, prédisent les réponses et recommandent des chemins de traitement optimisés basés sur des similitudes avec des cas antérieurs. Des approches comme les réseaux neuronaux convolutionnels apprennent même directement des images médicales, éliminant ainsi l'extraction manuelle des fonctions. L'apprentissage du renforcement automatise les simulations d'essai pour proposer de meilleures conceptions de protocole. Parallèlement, les techniques d'apprentissage non supervisées organisent des données hétérogènes en sous-groupes significatifs pour la stratification et l'endotypage.

Par rapport à l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique nécessite moins de données pour la formation initiale et est plus interprétable. Les organismes de réglementation préfèrent les algorithmes qui peuvent expliquer leurs extrants à des fins d'examen. Des approches comme les arbres de décision, les forêts aléatoires et les machines vectorielles de soutien répondent à ces besoins tout en offrant des performances élevées. Ils sont largement adoptés pour des tâches telles que la prévision des événements indésirables et la réponse au traitement à l'aide de données du monde réel provenant des dossiers de santé électroniques. L'apprentissage automatique mène donc en offrant des solutions évolutives, explicables et personnalisables.

Par application- La charge de morbidité importante stimule l'adoption de l'IA par les essais cardiovasculaire

Parmi les applications, c'est la part la plus élevée des maladies cardio-vasculaires, des accidents vasculaires cérébraux et de l'hypertension. Ces maladies ont d'énormes conséquences sociales et économiques dans le monde, comme en témoignent les coûts croissants des soins de santé. Il est urgent de mettre en place des traitements novateurs et des stratégies de prévention. L'IA peut aider en accélérant la découverte et l'évaluation de nouveaux médicaments et protocoles par l'analyse d'une grande quantité de données cardiovasculaires.

L'apprentissage automatique traite des variables comme les biomarqueurs, les antécédents familiaux, les images et plus encore pour stratifier les sous-types de maladies cardiaques plus précisément pour des thérapies ciblées. Il détecte des changements subtils du fonctionnement du cœur à partir de signaux qui sont manqués par les humains. L'IA peut également servir d'assistant virtuel pour la surveillance à distance des patients au cours des essais. Cela permet aux essais sur le mode de vie et les interventions comportementales d'inclure les participants quel que soit leur emplacement. Pour les conditions où le dépistage et le traitement précoces sauvent des vies, l'IA peut exploiter des facteurs de risque pour identifier des groupes à risque élevé pour des études de prévention.

L'apprentissage supervisé des ensembles de données des essais cliniques antérieurs et des résultats réels forme des modèles pour des tâches comme l'estimation plus précise de la variabilité de la réponse au traitement. Une telle analyse prédictive permet de calculer la taille de l'échantillon et d'analyser la puissance pour concevoir des études cardiovasculaires efficaces. En rationalisant les opérations au moyen de flux de travail et d'informations numériques, l'IA aide les sponsors à évaluer plus rapidement les solutions prometteuses. Cela pourrait améliorer considérablement la gestion des maladies cardiovasculaires et la qualité de vie.

• L'IA sur le marché des essais cliniques augmente rapidement, en raison de la nécessité d'accélérer le développement des médicaments et de réduire les coûts connexes. L'intégration de l'IA dans les essais cliniques a révolutionné le recrutement des patients, l'analyse des données et la conception des essais, ce qui a permis d'obtenir des résultats plus personnalisés et plus efficaces. La capacité de l'IA à traiter de gros ensembles de données et à prévoir les réponses des patients a non seulement amélioré l'efficacité des essais, mais aussi amélioré la sécurité des patients grâce à une surveillance continue et à une analyse en temps réel. Le marché est dominé par des acteurs clés comme Deep 6 AI et AiCure, qui ont joué un rôle central dans la promotion des technologies de l'IA dans ce domaine. L'Amérique du Nord, en particulier les États-Unis, est à l'avant-garde de ce marché, bénéficiant d'investissements substantiels dans la recherche et le développement en matière d'IA. À mesure que l'IA continuera d'évoluer, le marché devrait voir de nouvelles innovations qui façonneront l'avenir des essais cliniques, les rendant plus inclusifs, efficaces et efficients.

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.