Global AI in Clinical Trials Market은 임상시험 시장의 평가를 받고 있습니다. 2024년 USD 1.42억 견적 요청 2031년 USD 8.50억, 합성 연간 성장률 증가 (CAGR) 2024에서 2031로 29.1%의. AI는 환자 모집 및 유지, 시험 설계, 환자 모니터링 등을 개선하여 임상 시험을 최적화 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 임상 연구에 있는 AI 해결책의 증가한 채택은 예측 기간에 시장 성장을 밀어줄 것으로 예상됩니다. 임상 시험 시장에서 AI는 향후 몇 년 동안 상당한 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다. 임상 시험과 관련된 비용을 줄이고 효율성을 개선하는 데 필요한 것은 AI 솔루션의 증가 된 채택이다. 또한, 정부 이니셔티브 및 투자는 AI in Healthcare의 통합을 지원하기 위해 시장 동향을 연료화하고 있습니다. 고급 알고리즘은 환자 모집, 약물 발견 및 개인화 치료를 포함하여 다양한 분야에서 임상 연구원을 돕고 있습니다.

Market Driver - AI의 큰 데이터셋을 분석하고 환자별 결과를 개선하기 위해 맞춤형 의약품으로 성장하는 추세

의료 산업은 치료 및 임상 시험이 개별 환자 특성 및 유전 적 프로파일링에 따라 맞춤 의학의 성장 추세에 의해 최근 시간에 상당한 변화가 나타났습니다. 이 패러다임 이동은 더 효율적인 방법으로 화산 환자 데이터 세트의 분석을 가능하게 한 인공 지능 및 기계 학습 기술에서 앞서서 큰 범위로 연료를 공급했습니다.

딥러닝 알고리즘을 갖춘 AI 시스템은 이제 전자 건강 기록, 유전 프로필, 의료 이미지 및 기타 민감한 환자 정보를 신중한 미묘한 패턴과 상관 관계로 나눌 수 있습니다. 이것은 대부분의 efficacious 치료, 약물 응답뿐만 아니라 특정 유전 프로필 또는 의학 역사에 대한 부작용에 대한 clinicians에게 작용 가능한 통찰력을 제공합니다. 여러 AI-powered profiling 도구는 생체인식 표현, 질병 severity 및 기타 개인화 된 매개 변수를 기반으로 한 시험에 적합한 환자 코호트의 모집을 촉진하여 임상 연구입니다.

또한 AI는 다양한 시나리오의 시뮬레이션을 통해 시험 설계 향상에 응용 프로그램을 찾는다. 이 연구자들은 치료 요법, endpoint 선택 및 데이터 구동 방식으로 다른 프로토콜 측면을 최적화하여 테스트 성공 확률뿐만 아니라 참가자의 결과 및 경험을 극대화 할 수 있습니다. 몇몇 선수는 또한 신생아 약리그 협회와 불리한 사건 본에 관하여 통찰력을 위한 cull 의학 문학 아치에 기계 학습 산법 및 더 안전한 치료의 원조 발견에 불리한 사건 본을 붙였습니다.

개인 의료 증폭에 초점을 맞추고, 임상 시험 영역의 플레이어는 AI 및 실제 데이터가 중요한 지원자가 사용자 정의 치료 경로를 전달하는 추세를 사전에 인정합니다. 앞으로 나아가, 컴퓨팅 전력, 데이터 가용성 및 AI 모델의 설명에 대한 지속적인 개선은 차세대 정밀 의학 평가를 강화하기 위해 유틸리티를 강화할 것으로 예상됩니다.

규제 기관의 인식 증가

지난 몇 년 동안 규제 기관은 AI 및 실제 데이터의 잠재력을 인식하고 임상 연구의 다양한 측면을 변환하기 시작했습니다. FDA와 EMA와 같은 기관에 의해 수용 증가는 임상 시험 영역에서 이러한 기술의 넓은 채택에 필요한 impetus를 제공.

예를 들어, 당국은 시험 프로토콜 최적화, 환자 모집 및 모니터링을위한 AI의 사용을 광범위하게 환영했습니다. 안전 보고는 또한 잠재적인 불리한 사건의 탐지를 촉진하는 AI 신청에서 혜택을 얻었습니다. 규제는 또한 새로운 표시의 승인을 가속화하기위한 전자 보건 기록의 AI 기반 분석에서 생성 된 실제 증거의 가치를 인정합니다.

최근 몇 가지 프레임 워크 문서는 AI / ML 도구가 미래 평가에서 엔드 포인트 평가에 대한 생생한 옵션으로 인정되었습니다. AI는 또한 다양한 데이터 소스를 통합하여 프로토콜을 준수하는 데 적합합니다. "Black-box" 알고리즘을 향해 표시된 이전의 헬리콥터. 격려는 특정 투명성, 유효성 및 문서 규범으로 제공됩니다.

Stakeholders는 AI 기술 성숙으로 시간이 지남에 따라 규제 승인은 AI 기반 진단 도구 및 개인화 된 임상 결정 지원 시스템과 같은 더 복잡한 응용 프로그램을 통합 할 것입니다. 전반적으로, AI의 호의에 있는 규제 tide는 임상 시험 조경의 맞은편에 채택 비율을 밀어주는 큰 운전사로 전망됩니다. 이 데이터 중심의 방법론을 중심으로 개발 포트폴리오 및 운영을 간소화하는 데 필요한 백업을 제공합니다.

Market Challenge - 다양한 의료 데이터 및 규제 차이로 인해 AI 모델의 표준화에 도전

다양한 의료 데이터 및 규제 차이로 인해 AI 모델의 표준화에 대한 도전.

임상 시험 시장에서 글로벌 AI에 직면 한 주요 과제 중 하나는 AI 모델의 표준화의 부족입니다. 의료 데이터는 문서 관행, 전자 건강 기록 시스템 및 환자 개인 정보 보호 규정의 차이로 인해 다양한 국가 및 지역에서 다양한 형식으로 제공됩니다. AI 모델을 개발하는 것은 매우 어렵습니다. 일반적인 데이터 표준의 부족은 국경을 넘어 AI 알고리즘의 검증 및 비교를 억제합니다. 인공 지능 및 실제 환자 데이터의 사용과 관련하여 규정 된 풍경과 다른 문제 발생. 데이터 및 규정에 대한 이러한 다양성을 해결하기 위해 AI의 표준화 잠재력을 완전히 실현하는 것이 중요합니다.

시장 기회 - Hyper-personalized 약 및 시험 디자인은 AI에 의해 촉진하고, 처리 효능 및 시험 결과를 개량합니다. 환자 데이터의 엄청난 양을 분석 할 수있는 능력으로 AI는 고혈압 및 임상 시험 디자인을 잠금 해제하는 잠재력을 가지고 있습니다. Biomarkers, 유전 정보, 의료 역사 등을 활용함으로써 AI는 특정 치료 옵션을 식별하고 매우 틈새 환자 하위 그룹에 맞는 최적의 평가 코스를 제공합니다. AI에 의해 활성화된 정밀도의 이 수준은 두드러지게 처리 효험 및 outcomes를 개량할 것으로 예상됩니다. 그것은 또한 그 환자에 더 나은 집중 자원에 의해 재판 시간을 줄일 수 있습니다. AI를 위한 기회는 더 안전하고, 더 빠르고 효과적인 임상 연구 전 세계적으로 약과 의료 분야를 앞으로 수 있었습니다.

Platform Development - IBM Watson Health와 같은 주요 플레이어는 2018 년 AI-powered 임상 개발 제품군을 연구 답변으로 출시했습니다. 이 플랫폼은 임상 시험 문서 및 데이터에서 통찰력을 추출하기 위해 분석 및 자연 언어 처리를 사용합니다. 제약 회사가 시험 중에 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

파트너십 - 2019 년, Pfizer는 Stanford의 Anthropic과 같은 AI 회사와 협력하여 기계 학습 기술을 사용하여 더 효과적인 평가 프로토콜을 개발합니다. 환자 등록 및 유지율을 예측하기 위해 AI를 활용했으며 Pfizer 디자인 평가를 효율적으로 돕습니다.

Data Aggregation - 유럽 선수 인 Anthropic은 2021 년 Trialfy를 인수하여 익명화된 임상 시험 데이터의 세계 최대 저장소를 구축했습니다. 과거의 수천에서 데이터를 수집하면 AI 모델을 통해 패턴을 감지하고 결과를 예측할 수 있습니다. 이것은 15 % 이상 고객을위한 평가 실패율을 감소했습니다.

Cloud Offerings - Amazon Web Services는 2020의 임상 연구에 특히 AI 및 기계 학습 서비스를 시작했습니다. AI를 거의 사내 전문성을 필요로 하지 않고 쉽게 통합할 수 있는 도구를 제공합니다. 많은 작은 생명공학은 AWS의 제안을 사용하여 타임라인과 더 낮은 비용을 단축할 수 있었습니다.

인수 - 가장 큰 거래 중 하나 인 IQVIA는 2018 년에 LinkDoc 기술을 $ 260 백만에 인수했습니다. LinkDoc의 AI-powered 사이트 feasibility 및 환자 모집 도구는 IQVIA가 사이트와 환자의 성능을 크게 향상 시켰습니다. IQVIA는 임상시험 최적화 및 AI 기반 서비스 부문의 리더로 성장했습니다.

회사 소개 - - - 임상 시험을 간소화하기위한 수요는 소프트웨어 채택을 구동

Materialise Magics 3D Print Suite에 대해 자세히 보기 Materialise에게 문의하기 임상 시험은 연구 사이트, 환자 및 후원 간의 협력을 포함하는 복잡한 과정입니다. 소프트웨어 플랫폼은 다른 소스에서 데이터를 통합하고 간소화하는 통찰력을 제공합니다. 환자 등록, 사이트 선택, 프로토콜 디자인, 임의화 및 블라인딩과 같은 반복 작업을 자동화합니다. 고가치 활동에 집중하기 위해 clinicians에 대한 무료 시간.

시험 관리 체계와 전자 자료 붙잡음 해결책과 같은 플랫폼은 증가된 uptake를 보입니다. 시험의 원격 감시를 가능하게 하고 감사 흔적과 버전 통제와 같은 특징을 가진 자료 무결성을 지킵니다. 소프트웨어는 또한 환자 모집 및 유지를위한 응용 프로그램을 강화합니다. Chatbots 및 가상 조수는 재판 세부 사항을 통신하고 일정 및 주소 쿼리를 더 개인화 한 방식으로 관리합니다. 이것은 참가자 참여 및 준수를 향상시킵니다. 또한, AI 기반 도구는 프로파일을 기반으로 적절한 재판에 후보자를 일치 할 수 있으며, 심사 실패를 줄입니다.

Adoption은 전자 기록과 서명에 따라 더욱 격려됩니다. 소프트웨어는 21CFRPart11과 같은 표준을 준수하고 Harmonisation 지침에 대한 국제위원회 당 감사 흔적을 제공합니다. 모든 규정 준수 요구 사항을 충족하는 동안 종이 기반 워크플로우를 대체합니다. 탈중앙화에 대한 드라이브는 Pandemic를 가속 디지털 변환뿐만 아니라. 클라우드 기반 플랫폼은 환자 모집에서 모니터링을 촉진합니다. 이 평가판을 지속적으로 유지하고 미래의 연구에 대한 가상 접근 방식을 평가하는 데 도움이됩니다.

By Technology - 기계 학습은 큰 데이터의 기능에 의해 구동

기계 학습은 대형 및 다양한 데이터셋을 활용할 수 있는 능력으로 인해 By Technology 부문에서 가장 높은 점유율을 차지합니다. 임상 시험 데이터의 볼륨과 복잡성은 omics 데이터, 실제 증거 및 환자 생성 입력의 추가로 지속적으로 증가합니다. 기계 학습 알고리즘은 수동으로 감지 할 수없는 매개 변수와 participant subgroups의 패턴을 식별 할 수 있습니다.

중요한 표시 감시를 위한 깊은 신경 네트워크 힘 신청, 유전자 sequencing, 약 발견 및 더 많은 것. 이 사이트는 좀 더 나은 접속환경을 제공해 드리고자 쿠키를 사용합니다. 이 사이트를 사용함에 있어 당신은 모든 쿠키사용을 동의하는 것입니다. convolutional neural 네트워크와 같은 Approache는 의학 이미지에서 직접 배우고, 수동 특징 추출 제거. Reinforcement 학습은 더 나은 프로토콜 디자인을 제안하는 평가 시뮬레이션을 자동화합니다. 동시에, unsupervised 학습 기술은 이진 데이터를 stratification 및 endotyping에 대한 의미있는 하위 그룹으로 구성합니다.

깊은 학습과 비교해, 기계 학습은 초기 교육에 대한 데이터가 적고 더 많은 해석이 가능합니다. 규제는 검토 목적으로 출력을 설명 할 수있는 알고리즘을 선호합니다. 결정 나무, 무작위 숲 및 지원 벡터 기계와 같은 접근법은 고성능을 제공하면서 이러한 요구를 충족시킵니다. 그들은 널리 전자 건강 기록에서 실제 데이터를 사용하여 중독 사건 및 치료 응답 예측과 같은 작업을 위해 채택된다. 기계 학습 따라서 확장 가능, 설명 및 사용자 정의 솔루션 제공에 의해 리드.

Application- Significant 질병 부담은 AI의 심혈관 시험 채택을 구동

응용 프로그램 중, 심혈관은 심장 질환, 뇌졸중 및 고혈압과 같은 조건의 상승 사례에 의해 구동 가장 높은 점유율에 기여합니다. 이러한 질병은 전 세계적으로 엄청난 사회적 및 경제적 결과를 가지고 있습니다. 혁신적인 치료 및 예방 전략을 위한 긴급한 필요가 있습니다. AI는 심혈관 데이터의 광대한 양을 분석하여 새로운 의약품 및 프로토콜의 발견 및 평가를 가속화 할 수 있습니다.

Biomarkers, 가족 역사, 이미지 등과 같은 기계 학습 프로세스 변수는 심장 질환 하위 유형보다 정확하게 대상 치료에 대한. 그것은 인간에 의해 놓인 신호에서 미묘한 변화를 검출합니다. AI는 또한 시험에 환자의 원격 감시를 위한 사실상 조수로 봉사할지도 모릅니다. 이 평가는 라이프 스타일 / 행동 개입에 대한 평가를 통해 참가자를 포함 할 수 있습니다. 조기 탐지 및 치료가 생명을 구하는 조건을 위해 AI는 예방 연구를 위해 고위험 그룹을 식별 할 수 있습니다.

과거 임상 시험 및 실제 결과의 데이터 세트에 대한 감독 학습은 치료 응답 variability보다 정확하게 작업을위한 모델을 훈련합니다. 이러한 예측 분석 지원 샘플 크기 계산 및 전력 분석은 효율적인 심혈관 연구를 설계합니다. 디지털 워크플로우와 통찰력을 통해 작업 흐름을 간소화함으로써 AI는 더 빠르게 유망한 솔루션을 평가할 수 있습니다. 이것은 크게 심장 혈관 질병 관리와 삶의 질을 개량할 수 있었습니다.

• 임상 시험 시장에서 AI는 급속하게 확장하고, 약 발달을 가속하고 관련 비용을 삭감하는 필요에 의해 몰아 입니다. AI의 통합 임상 시험은 환자 모집, 데이터 분석 및 평가 설계, 더 개인화하고 효율적인 결과를 선도합니다. AI의 큰 데이터셋을 처리하고 환자 응답을 예측하는 능력은 지속적인 모니터링 및 실시간 분석을 통해 환자의 안전성을 향상 시켰습니다. 시장은 Deep 6 AI 및 AiCure와 같은 주요 플레이어에 의해 지배된다, 이 분야에서 AI 기술을 배운. 북미, 특히 미국, 이 시장의 최전선에, AI 연구 및 개발의 실질적 투자에서 혜택을. AI가 진화함에 따라 시장은 임상 시험의 미래를 형성하고 더 포괄적이고 효율적인 효과를 창출하는 더 많은 혁신을 볼 것으로 예상됩니다.

임상 시험 시장에서 글로벌 AI에서 운영하는 주요 플레이어는 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, California, Syngene 및 WACKER를 포함합니다.