治験市場におけるグローバルAIは、 2024年のUSD 1.42億 そして到達する予定 2031年までのUSD 8.50億 化合物年間成長率で成長 2024年から2031年にかけて29.1%のCAGR。 AIは患者の採用および保持、試験設計、忍耐強い監視および多くを改善することによって臨床試験を最大限に活用する潜在性があります。 臨床研究におけるAIソリューションの採用の増加は、予測期間にわたって市場成長を促進することが期待されます。 治験市場におけるAIは、今後数年にわたって大きな成長を目撃する見込みです。 コストを削減し、臨床試験に関連する効率を向上させる必要性は、AIソリューションの採用の増加を推進しています。 また、ヘルスケアにおけるAIの統合をサポートする政府の取り組みや投資も市場動向を燃料化しています。 高度のアルゴリズムは患者の採用、薬剤の発見および個人化された処置を含むさまざまな区域の臨床研究者を助けます。

市場ドライバ - 大規模なデータセットを分析し、患者固有の結果を改善するAIの能力によって駆動されるパーソナライズされた薬への傾向を成長させる

医療業界は、治療と臨床試験が個々の患者特性と遺伝的プロファイリングによって調整されるパーソナライズド薬の成長傾向によって導いた最近の変化を見てきました。 このパラダイムシフトは、より効率的な方法でボリュームの患者データセットの分析を可能にした人工知能と機械学習技術の進歩によって、大幅に燃料を供給されています。

ディープラーニングアルゴリズムを搭載したAIシステムは、電子健康記録、遺伝的プロファイル、医療画像、および非前例のないスケールで、微妙なパターンや相関を識別できるようになりました。 これは、特定の遺伝的プロファイルや医学的歴史のための副作用、薬物応答、ならびに副作用に関する臨床医に実用的な洞察を提供することができます。 いくつかのAIを搭載したプロファイリングツールは、バイオマーカー式、病気の重症度、その他のパーソナライズされたパラメータに基づいて、適切な患者コホーツの採用を促進することによって、臨床研究を増強しています。

さらに、AIは様々なシナリオをシミュレーションし、試験設計の改善に応用しています。 これにより、研究者は、治療レジメン、エンドポイントの選択、およびその他のプロトコルの側面を最適化し、試験の成功確率を最大限に高めるだけでなく、参加者の成果や経験を可能にします。 一部のプレーヤーは、機械学習アルゴリズムを使用して、新しいバイオマーカードラッグ協会や有害イベントパターンについての洞察のための医学文献アーカイブを彫刻し、より安全とより標的された療法の発見を支援しています。

パーソナライズされたヘルスケアの普及に焦点を合わせるにつれて、臨床試験領域のプレイヤーは、カスタマイズされた治療経路を提供するこの傾向を促進するために、AIと現実的なデータを認識しています。 今後も、コンピューティングパワー、データ可用性、およびAIモデルの説明力を強化し、次世代の精密医療試験の電力供給を強化することが期待されます。

規制機関による評価の増加

過去数年間に、規制機関はAIの潜在性を認識し、臨床研究のさまざまな側面を変革する現実的なデータを認識し始めています。 FDA や EMA などの代理店によるこの増加の受入は、臨床試験球におけるこれらの技術のより広い採用に必要なインペータスを提供しました。

たとえば、当局は、試験プロトコルの最適化、患者の採用および監視のためにAIの使用を広く歓迎しました。 安全報告は、潜在的な有害事象の早期発見を容易にするAIアプリケーションからも恩恵を受けています。 レギュレータは、AI主導の電子健康記録の分析から生成された実際の証拠の値を認め、新しい指標の承認を加速します。

最近では、将来の試験でエンドポイント評価のための有効なオプションとして、いくつかのフレームワーク文書がAI / MLツールを認めています。 また、多様なデータソースを集計することで、プロトコルの遵守を確実なものとする。 「ブラックボックス」のアルゴリズムに示されている初期の強迫性。 しかし、励ましは特定の透明性、検証、文書規範が付属しています。

ステークホルダーは、AI技術がさらに成熟するにつれて、AIベースの診断ツールやパーソナライズされた臨床意思決定支援システムなどのより複雑なアプリケーションを伴います。 全体的に、AIの有利に回る規制潮は、臨床試験の景観全体で採用率を高めるために大きなドライバーとして見られます。 企業がこれらのデータドリブンな方法論の周りの開発ポートフォリオと操作を合理化するために必要なバックアップを提供します。

市場課題 - 多様な医療データと規制の違いによるAIモデルの標準化の課題

多様な医療データと規制の違いによりAIモデルの標準化にチャレンジ

治験市場におけるグローバルAIに直面する重要な課題の一つは、AIモデルの標準化の欠如です。 医療データは、文書慣行、電子健康記録システム、および患者のプライバシー規制の違いにより、さまざまな国や地域からのさまざまなフォーマットで提供されます。 複数のグローバル拠点からデータをシームレスに分析できるAIモデルを開発することは困難です。 一般的なデータ基準の欠如は、国境を越えてAIアルゴリズムの検証と比較を阻害します。 医療目的のために人工知能と現実世界の患者データの使用に関する規制の風景の違いから生じるさらなる課題。 これらの多様なデータや規制に対応することは、グローバルな臨床試験を支援するAIの標準化の可能性を十分に実現することが重要である。

市場機会 - AIによって促進されるハイパーパーソナライズされた薬および試験設計は処置の効力および試験結果を改善します。 患者データの膨大な量を分析する能力を持つAIは、高価な医学と臨床試験の設計のロックを解除する可能性がある。 バイオマーカー、遺伝情報、医療履歴などのパターンを活用することで、AIは、極めてニッチな患者サブグループに合わせた特定の治療オプションと最適な試験コホーツを識別することができます。 AIが有効化した精度は、治療の有効性と結果を大幅に向上させることが期待されます。 また、これらの患者のリソースをよりよく焦点を合わせることで、試験のタイムラインを減らすことができます。 より安全で、より速く、より効果的な臨床研究をグローバルに容易にするAIの機会は、今後数年間で製薬およびヘルスケア分野を変えることができます。

プラットフォーム開発 - IBM Watson Healthのような主要なプレーヤーは、研究回答と呼ばれる2018年にAIを搭載した臨床開発スイートを開始しました。 このプラットフォームは、分析と自然言語処理を使用して、臨床試験文書やデータからインサイトを抽出します。 医薬品会社が試験中より早くより良い決定を下すのに役立ちました。

パートナーシップ - 2019年、PfizerはスタンフォードのAnthropicのようなAI企業と提携し、機械学習技術を使用してより効果的な試行プロトコルを開発します。 患者の登録と保持率を予測するためにAIを活用し、Pfizerの設計試験を効率的に支援しています。

Data Aggregation - ヨーロッパ人プレーヤー、Anthropicは、2021年に試験を買収し、匿名化された臨床試験データの世界最大のリポジトリを構築します。 過去数千件の試験からデータを集計することで、AIモデルがパターンを検出し、結果をより正確に予測することができます。 お客様が15%以上で試用失敗率を削減しました。

クラウド・オファリング - Amazon Web Services は、2020 年に臨床研究のために、いくつかの AI および機械学習サービスを開始しました。 重要な社内の専門知識を必要としないでAIを試験に簡単に統合できるツールを提供しています。 多くの小さなバイオテクノロジーは、AWSが提供する時間とコストを削減することができます。

買収 - 最大の取引の一つで、IQVIAは2018年のLinkDoc Technologiesを$ 260百万で買収しました。 LinkDocのAI搭載サイトの実現性と患者様の採用ツールは、IQVIAのサイトや患者様のパフォーマンスを大幅に向上させました。 これは、臨床試験の最適化とAI主導のサービスにおけるリーダーとしてのIQVIAの地位を強化しました。

提供サービス - - - 臨床試験の合理化の要求はソフトウェア採用を運転します

ソフトウェアは、臨床試験の効率と品質を向上させるために成長する必要性を借りる臨床試験市場でグローバルAIの最高のシェアに貢献します。 臨床試験は、研究現場、患者、スポンサーとのコラボレーションを含む複雑なプロセスです。 ソフトウェアプラットフォームは、さまざまなソースからデータを統合し、プロセスを合理化するためのインサイトを提供します。 患者の登録、サイト選択、プロトコル設計、ランダム化、ブラインドなどの繰り返しタスクを自動化します。 臨床医が価値の高い活動に焦点を合わせるのは、この自由です。

トライアル管理システムや電子データキャプチャソリューションなどのプラットフォームは、アップテークの増加が見られます。 試験のリモートモニタリングを可能にし、監査コースやバージョン管理などの機能でデータの整合性を確保します。 ソフトウェアはまた忍耐強い採用および保持のための適用を動力を与えます。 チャットボットとバーチャルアシスタントは、トライアルの詳細を伝達し、スケジュールの管理と、よりパーソナライズされた方法で問い合わせを処理します。 参加者のエンゲージメントとコンプライアンスを強化します。 また、AIベースのツールは、プロファイルに基づいて適切な試験に候補を合わせ、スクリーニング障害を減らすことができます。

電子記録と署名に関する規定により、採用がさらに奨励されます。 本ソフトウェアは、21CFRPart11などの規格に準拠し、国際調和ガイドラインの評議会による監査証を提供します。 すべてのコンプライアンス要件を満たしながら、紙ベースのワークフローを交換します。 パンデミック中にある分散化のためのドライブは、デジタルトランスフォーメーションを加速しました。 クラウドベースのプラットフォームにより、患者様の採用から監視までのリモート操作が容易になります。 これにより、試験はシームレスに継続し、スポンサーが将来の研究のための仮想アプローチを評価することができます。

技術によって - 機械学習は大きいデータでその機能によって運転されます

機械学習は、大規模で多様なデータセットを活用する能力により、バイテクノロジー部門で最高のシェアに貢献します。 臨床試験データの量と複雑性は、オミクスデータ、実際の証拠、および患者生成された入力の追加とともに常に増加しています。 機械学習アルゴリズムは、パラメータと参加者のサブグループ全体でパターンを識別でき、手動で検出できません。

重要な標識監視、遺伝子シーケンシング、創薬などのディープニューラルネットワークパワーアプリケーション。 彼らは異常を認識し、応答を予測し、過去の症例との類似性に基づいて最適化された治療パスをお勧めします。 医療画像から直接学習し、マニュアル機能抽出を排除し、複雑なニューラルネットワークのようなアプローチ。 強化学習は、より良いプロトコル設計を提案するために、試験シミュレーションを自動化します。 同時に、未指示の学習技術は、ストラティフィケーションとエンドタイピングのための有意なサブグループに異種間データを整理します。

ディープラーニングと比較して、機械学習は初期のトレーニングのためのより少ないデータを必要とし、より解釈可能です。 レギュレータは、レビュー目的で出力を説明することができるアルゴリズムを好む。 意思決定の木、ランダムな森、およびサポートベクターマシンなどのアプローチは、高いパフォーマンスを提供しながら、これらのニーズを満たしています。 これらは、電子健康記録から現実的なデータを使用して、有害事象や治療反応を予測するなどのタスクのために広く採用されています。 そのため、機械学習はスケーラブルで説明可能でカスタマイズ可能なソリューションを提供することでつながります。

適用重要な病気の負荷によってAIの心臓血管の試験の採用を運転して下さい

応用分野において、心臓病、脳卒中、高血圧症などの病態の高まりにより、心臓血管は最も高いシェアに貢献します。 これらの病気は、成長する医療費に反映されているように、世界中で非常に社会的、経済的影響を持っています。 革新的な治療と予防戦略のための緊急の必要性があります。 AIは、心血管データの膨大な量を分析することにより、新しい薬とプロトコルの発見と評価を加速することで役立ちます。

マシン学習は、バイオマーカー、家族歴、画像などの変数を処理し、心臓病のサブタイプをターゲット療法のためにより正確に特定します。 人から逃している信号から機能する心臓の微妙な変化を検出します。 AIは、試験上の患者の遠隔監視のための仮想アシスタントとして機能するかもしれません。 これは、場所に関係なく参加者を含むライフスタイル/行動の介入に関する試験を可能にします。 早期発見と治療が命を救う条件のために、AIはリスク因子を採掘し、予防研究のための高リスクグループを特定することができます。

過去の臨床試験と現実世界的成果からのデータセットの学習は、治療応答の変動を推定するようなタスクのためのモデルを訓練します。 そのような予測分析は、効率的な心血管研究を設計するために、サンプルサイズ計算と電力分析をサポートしています。 デジタルワークフローとインサイトを通じた業務を合理化することで、AIは、有望なソリューションを迅速に評価するのに役立ちます。 これは、心血管疾患管理と生活の質を大幅に向上させることができます。

• 治験市場におけるAIは急速に拡大し、薬物開発を加速し、関連するコストを削減する必要性によって駆動されます。 臨床試験におけるAIの統合は、患者の採用、データ分析、試験設計に革命をもたらし、よりパーソナライズされた効率的な結果をもたらします。 大規模なデータセットを処理し、患者の応答を予測するAIの能力は、試験効率の改善だけでなく、継続的な監視とリアルタイム分析による患者の安全を強化しました。 市場は、この分野におけるAI技術の進歩に精通してきたDeep 6 AIやAiCureなどの主要な選手によって支配される。 北米、特に米国は、AIの研究と開発の実質的な投資から恩恵を受け、この市場の最前線にあります。 AIが進化し続けるにつれて、市場は、臨床試験の未来を形づけるさらなる革新を見ることが期待され、より包括的、効率的、そして効果的です。

臨床試験市場でのグローバルAIで動作する主要なプレーヤーには、カプリケーターセラピューティクス、コディアックバイオサイエンス、OncoTherapyサイエンス、バイオテクノロジー、ナノFCM、システムバイオサイエンス、LLC、AcouSort AB、Aethlon Medical、Inc.、Everzom、Kimera Labs、ExoCoBio、MDヘルスケア、Mrmal Fisher Scientific、浙江大学、カリフォルニア大学、Syngene、WACKERなどがあります。