Estima-se que a AI global no mercado de ensaios clínicos seja valorizada em USD 1.42 bilhões em 2024 e é esperado alcançar USD 8,50 Billion por 2031, crescimento em uma taxa de crescimento anual composto (CAGR) de 29,1% de 2024 a 2031. A IA tem o potencial de otimizar os ensaios clínicos, melhorando o recrutamento e a retenção do paciente, o design do teste, o monitoramento do paciente e muito mais. Espera-se que o aumento da adoção de soluções de IA em pesquisa clínica aumente o crescimento do mercado durante o período de previsão. Espera-se que a AI no mercado de ensaios clínicos testemunhe um crescimento significativo nos próximos anos. A necessidade de reduzir custos e melhorar a eficiência associada a ensaios clínicos está impulsionando a adoção aumentada de soluções de IA. Além disso, iniciativas governamentais e investimentos para apoiar a integração da IA em saúde também estão alimentando a tendência do mercado. Algoritmos avançados estão ajudando pesquisadores clínicos em várias áreas, incluindo recrutamento de pacientes, descoberta de drogas e tratamento personalizado.

Driver de mercado - tendência crescente para a medicina personalizada impulsionada pela capacidade da AI de analisar grandes conjuntos de dados e melhorar os resultados específicos do paciente

A indústria da saúde tem visto uma transformação significativa nos últimos tempos, liderada pela crescente tendência da medicina personalizada, onde os tratamentos e ensaios clínicos são adaptados conforme as características individuais do paciente e o perfil genético. Esta mudança de paradigma foi alimentada em grande medida por avanços em inteligência artificial e tecnologias de aprendizagem de máquina que permitiram a análise de conjuntos de dados de pacientes volumosos de uma forma mais eficiente.

Sistemas de IA equipados com algoritmos de aprendizagem profunda podem agora minar registros de saúde eletrônica, perfis genéticos, imagens médicas e outras informações sensíveis do paciente em uma escala sem precedentes para discernir padrões e correlações sutis. Isso ajuda a fornecer insights práticos para médicos sobre as terapias mais eficazes, respostas de drogas, bem como efeitos colaterais para um perfil genético particular ou história médica. Várias ferramentas de profiling alimentadas por IA estão aumentando a pesquisa clínica, facilitando o recrutamento de coortes de pacientes adequados para ensaios baseados em expressões de biomarcador, gravidade da doença e outros parâmetros personalizados.

Além disso, a AI está encontrando aplicativos para melhorar o design de teste através da simulação de vários cenários que se encontram. Isso permite que os pesquisadores otimizem regimes de tratamento, escolha de endpoint e outros aspectos de protocolo de forma orientada a dados para maximizar a probabilidade de sucesso experimental, bem como resultados e experiências dos participantes. Alguns jogadores também aproveitaram algoritmos de aprendizado de máquina para criar arquivos de literatura médica para insights sobre novas associações de biomarcadores e padrões de eventos adversos para ajudar a descobrir terapias mais seguras e segmentadas.

Como o foco em amplificadores de saúde personalizados, os jogadores de todo o domínio de ensaios clínicos reconhecem AI e dados do mundo real como capacitadores críticos para avançar essa tendência de fornecer caminhos de tratamento personalizados. Indo para a frente, melhorias contínuas no poder de computação, disponibilidade de dados, bem como explicabilidade de modelos AI é esperado para fortalecer seu utilitário para alimentar testes de medicina de precisão de próxima geração.

Reconhecimento crescente por agências reguladoras

Nos últimos anos, os órgãos reguladores começaram a reconhecer o potencial de AI e dados do mundo real para transformar vários aspectos da pesquisa clínica. Esta crescente aceitação por agências como FDA e EMA forneceu o impulso necessário para uma adoção mais ampla dessas tecnologias em toda a esfera de ensaios clínicos.

Por exemplo, as autoridades têm acolhido amplamente o uso de IA para otimização de protocolos de teste, recrutamento e monitoramento de pacientes. Relatórios de segurança também se beneficiaram de aplicações de IA que facilitam a detecção de potenciais eventos adversos mais cedo. Os reguladores também reconhecem o valor das evidências do mundo real geradas a partir de análises orientadas por IA de registros eletrônicos de saúde para acelerar a aprovação de novas indicações.

Mais recentemente, alguns documentos-quadro reconheceram as ferramentas AI/ML como opções viáveis para avaliações de endpoint em ensaios futuros. A IA também é considerada adequada para garantir a adesão ao protocolo agregando diversas fontes de dados. Isso contrasta a hesitação anterior mostrada para algoritmos "black-box". O encorajamento vem com certas normas de transparência, validação e documentação.

Os stakeholders são positivos que, com o tempo, à medida que as técnicas de IA amadurecem mais, o endosso regulatório abrangerá aplicações mais complexas, como ferramentas de diagnóstico baseadas em IA e sistemas de suporte de decisão clínica personalizados. No geral, a maré regulatória que gira em favor da AI é vista como um grande motorista para aumentar as taxas de adoção em toda a paisagem de ensaios clínicos. Ele fornece o apoio necessário para as empresas agilizar carteiras de desenvolvimento e operações em torno dessas metodologias orientadas a dados.

Desafio de Mercado - Desafios na padronização de modelos de IA devido a diversos dados de saúde e diferenças regulatórias

Desafios na padronização de modelos de IA devido a diversos dados de saúde e diferenças regulatórias.

Um dos principais desafios enfrentados na IA global no mercado de ensaios clínicos é a falta de padronização dos modelos de IA. Os dados de saúde vêm em muitos formatos diferentes de vários países e regiões devido a diferenças nas práticas de documentação, sistemas eletrônicos de registro de saúde e regulamentos de privacidade do paciente. Isso torna difícil desenvolver modelos de IA que podem analisar perfeitamente os dados de vários locais globais. A falta de padrões comuns de dados também inibe a validação e comparação de algoritmos de IA através das fronteiras. Outros desafios surgem de diferentes paisagens regulatórias sobre o uso de inteligência artificial e dados de pacientes do mundo real para fins médicos. Dirigir essas diversidades em dados e regulamentos é crucial para realizar plenamente o potencial de padronização da IA no apoio a ensaios clínicos globais.

Oportunidade de mercado - A medicina hiperpersonalizada e o projeto de teste facilitados pela AI, melhorando a eficácia do tratamento e os resultados do teste. Com a sua capacidade de analisar enormes volumes de dados dos pacientes, a IA tem o potencial de desbloquear a medicina hiperpersonalizada e o design de ensaio clínico. Ao alavancar padrões em biomarcadores, informações genéticas, história médica e muito mais, a IA pode ajudar a identificar opções de tratamento específicas e coortes de ensaio ideais adaptados a subgrupos de pacientes extremamente nichos. Este nível de precisão ativado pela IA é esperado para melhorar significativamente a eficácia e os resultados do tratamento. Ele também pode reduzir as linhas de tempo de teste, concentrando melhor os recursos nesses pacientes mais propensos a beneficiar. A oportunidade para a IA facilitar a pesquisa clínica mais segura, rápida e eficaz globalmente poderia transformar os setores farmacêutico e de saúde nos próximos anos.

Desenvolvimento de Plataformas - Um grande jogador como a IBM Watson Health lançou seu conjunto de desenvolvimento clínico alimentado por IA em 2018 chamado Study Answers. Esta plataforma usa análise e processamento de linguagem natural para extrair insights de documentos e dados de ensaios clínicos. Ele ajudou as empresas farmacêuticas a tomar decisões mais rápidas e melhores durante os ensaios.

Parcerias - Em 2019, a Pfizer fez parceria com empresas de IA, como a Anthropic de Stanford, para desenvolver protocolos de teste mais eficazes usando técnicas de aprendizado de máquina. Eles utilizaram a IA para prever taxas de matrícula e retenção do paciente, ajudando os testes de projeto Pfizer de forma eficiente.

Agregação de dados - Um jogador europeu, Anthropic, adquiriu o Trialfy em 2021 para construir o maior repositório mundial de dados de ensaios clínicos anonimizados. Agregar dados de milhares de testes passados permite que seus modelos de IA detectem padrões e prever resultados com mais precisão. Isso reduziu as taxas de falha de julgamento para os clientes em mais de 15%.

Cloud Offers - Amazon Web Services lançou vários serviços de IA e aprendizado de máquina especificamente para pesquisa clínica em 2020. Eles fornecem ferramentas para integrar facilmente a IA em testes sem exigir conhecimentos internos significativos. Muitas pequenas biotecnologias foram capazes de encurtar linhas de tempo e reduzir custos usando as ofertas da AWS.

Aquisições - Em uma das maiores ofertas, a IQVIA adquiriu a LinkDoc Technologies em 2018 por US$ 260 milhões. A viabilidade e ferramentas de recrutamento de pacientes da LinkDoc ajudaram a IQVIA a aumentar significativamente seu desempenho no site e no paciente. Isso fortaleceu a posição da IQVIA como líder em otimização de ensaios clínicos e serviços orientados por IA.

Por oferta - Não. A demanda por racionalização de ensaios clínicos impulsiona a adoção de software

O software contribui para a maior parte do mercado Global AI no Clinical Trials devido à crescente necessidade de melhorar a eficiência e a qualidade do ensaio clínico. Os ensaios clínicos são processos complexos envolvendo colaboração entre sites de pesquisa, pacientes e patrocinadores. As plataformas de software ajudam a integrar dados de diferentes fontes e fornecer insights para racionalizar processos. Eles automatizam tarefas repetitivas como registro do paciente, seleção do site, projeto do protocolo, randomização e blindagem. Isso libera tempo para os médicos se concentrarem em atividades de alto valor.

Plataformas como sistemas de gerenciamento de testes e soluções de captura de dados eletrônicos estão vendo aumento da captação. Eles permitem o monitoramento remoto de testes e garantem a integridade dos dados com recursos como trilhas de auditoria e controle de versões. O software também capacita aplicações para recrutamento e retenção de pacientes. Chatbots e assistentes virtuais comunicam detalhes de teste, gerenciam horários e consultas de endereço de forma mais personalizada. Isso aumenta o engajamento e a conformidade dos participantes. Além disso, ferramentas baseadas em IA podem combinar candidatos a ensaios adequados com base em perfis, reduzindo falhas de rastreamento.

A adopção é incentivada por regulamentos sobre registros eletrônicos e assinaturas. O software cumpre com padrões como o 21CFRPart11 e fornece trilhas de auditoria conforme as diretrizes do Conselho Internacional de Harmonização. Ele substitui fluxos de trabalho baseados em papel enquanto atende a todos os requisitos de conformidade. O impulso para a descentralização em meio à pandemia também acelerou a transformação digital. As plataformas baseadas na nuvem facilitam operações remotas desde o recrutamento de pacientes até o monitoramento. Isso permite que os testes continuem perfeitamente e ajuda os patrocinadores a avaliar abordagens virtuais para futuros estudos.

Por Tecnologia - O aprendizado de máquina domina a sua capacidade em grandes dados

O aprendizado de máquina contribui com a maior participação no segmento By Technology devido à sua capacidade de alavancar conjuntos de dados grandes e diversos. O volume e a complexidade dos dados clínicos estão constantemente a aumentar com a adição de dados de omics, evidências do mundo real e entradas geradas pelo paciente. Algoritmos de aprendizado de máquina podem identificar padrões entre parâmetros e subgrupos participantes que são impossíveis de detectar manualmente.

Aplicações de energia de redes neurais profundas para monitoramento de sinais vitais, sequenciamento de genes, descoberta de drogas e muito mais. Eles reconhecem anomalias, predizem respostas e recomendam caminhos de tratamento otimizados baseados em semelhanças com casos passados. Abordagens como redes neurais convolucionais até mesmo aprender diretamente com imagens médicas, eliminando a extração manual do recurso. A aprendizagem de reforço automatiza simulações de teste para propor melhores projetos de protocolo. Ao mesmo tempo, técnicas de aprendizagem não supervisionadas organizam dados heterogêneos em subgrupos significativos para estratificação e endotipagem.

Em comparação com a aprendizagem profunda, o aprendizado de máquina requer menos dados para o treinamento inicial e é mais interpretável. Os reguladores preferem algoritmos que podem explicar suas saídas para fins de revisão. Abordagens como árvores de decisão, florestas aleatórias e máquinas vetoriais de suporte atendem a essas necessidades enquanto entregam alto desempenho. Eles são amplamente adotados para tarefas como prever eventos adversos e resposta ao tratamento usando dados do mundo real de registros eletrônicos de saúde. O aprendizado de máquina assim leva oferecendo soluções escaláveis, expliáveis e personalizáveis.

Por Aplicação- A carga significativa da doença impulsiona a adoção de ensaios cardiovasculares da IA

Entre as aplicações, Cardiovascular contribui com a maior participação impulsionada por casos crescentes de condições como doença cardíaca, AVC e hipertensão. Essas doenças têm enormes consequências sociais e econômicas em todo o mundo, refletindo-se no crescimento dos custos de saúde. Há necessidade urgente de tratamentos inovadores e estratégias de prevenção. A IA pode ajudar acelerando a descoberta e avaliação de novos medicamentos e protocolos através da análise de vastas quantidades de dados cardiovasculares.

O aprendizado de máquina processa variáveis como biomarcadores, história familiar, imagens e muito mais para estratificar subtipos de doença cardíaca mais precisamente para terapias direcionadas. Ele detecta mudanças sutis no funcionamento do coração a partir de sinais que são perdidos por humanos. A IA também pode servir como assistentes virtuais para monitoramento remoto de pacientes em ensaios. Isso permite que os testes sobre o estilo de vida / intervenções comportamentais incluam participantes independentemente da localização. Para as condições em que a detecção precoce e o tratamento salva vidas, a IA pode minar fatores de risco para identificar grupos de alto risco para estudos de prevenção.

A aprendizagem supervisionada em conjuntos de dados de ensaios clínicos passados e resultados do mundo real treina modelos para tarefas como estimar a variabilidade de resposta ao tratamento com mais precisão. Tais análises preditivas suportam cálculos de tamanho da amostra e análises de energia para projetar estudos cardiovasculares eficientes. Ao racionalizar as operações através de fluxos de trabalho digitais e insights, a AI ajuda os patrocinadores a avaliar soluções promissoras mais rapidamente. Isso pode melhorar significativamente a gestão de doenças cardiovasculares e a qualidade de vida.

• A AI no mercado de ensaios clínicos está em rápida expansão, impulsionada pela necessidade de acelerar o desenvolvimento de drogas e reduzir os custos associados. A integração da IA em ensaios clínicos revolucionou o recrutamento de pacientes, análise de dados e projeto experimental, levando a resultados mais personalizados e eficientes. A capacidade da AI de processar grandes conjuntos de dados e prever respostas aos pacientes não só melhorou a eficiência do teste, mas também aumentou a segurança do paciente através de monitoramento contínuo e análise em tempo real. O mercado é dominado por jogadores-chave como Deep 6 AI e AiCure, que foram fundamentais no avanço das tecnologias de IA neste campo. A América do Norte, particularmente os Estados Unidos, está na vanguarda deste mercado, beneficiando de investimentos substanciais na investigação e desenvolvimento de IA. À medida que a AI continua a evoluir, espera-se que o mercado veja mais inovações que irão moldar o futuro dos ensaios clínicos, tornando-os mais inclusivos, eficientes e eficazes.

Os principais jogadores que operam no Global AI em Clinical Trials Market incluem 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.