临床试验市场的全球AI估计价值为: 2024年1.42亿美元 预计将达到 到2031年达到8.50亿美元, 以复合年增长率增长 (CAGR)从2024年到2031年占29.1%. 大赦国际有可能通过改进患者的招募和保留、试验设计、患者监测等等来优化临床试验。 临床研究越来越多地采用人工智能解决方案,预计在预测期间将促进市场增长。 临床试验市场中的AI预计将在未来几年出现大幅增长。 需要降低与临床试验相关的费用并提高效率,这促使人们更多地采用人工智能解决方案。 此外,政府支持将AI纳入医疗保健的举措和投资也在助长市场趋势。 高级算法正在各个领域帮助临床研究人员,包括病人的招募,药物发现和个性化治疗.

市场驱动力 - AI分析大数据集,改善患者特有结果的能力驱动的个性化医学日益增强的趋势.

近代以来,在个性化医学的日益增长趋势的带动下,保健行业发生了重大转变,根据个人病人特点和基因特征,对治疗和临床试验进行调整。 人工智能和机器学习技术的进步在很大程度上推动了这种范式转变,从而能够更有效地分析大量病人数据集。

配备了深层学习算法的AI系统现在可以以前所未有的规模来挖掘电子健康记录,基因剖面图,医疗图像和其他敏感的病人信息,以辨别微妙的规律和相关性. 这有助于向临床医生提供关于最有效疗法、药物反应以及特定基因特征或医学史副作用的可操作的见解。 一些人工智能特征分析工具正在加强临床研究,根据生物标记表达、疾病严重性和其他个性化参数,为征聘合适的病人群体进行试验提供便利。

此外,大赦国际正在通过模拟各种假设情况,寻找改进试验设计方面的应用。 这使研究人员能够以数据驱动的方式优化处理方法、终点选择和其他协议方面,以最大限度地实现试验成功概率以及参与者的成果和经验。 一些玩家还利用机器学习算法,将医学文献档案堆积起来,深入了解新的生物标记药物协会和不良事件模式,以帮助发现更安全和更有针对性的疗法。

随着对个性化保健的关注的扩大,临床试验领域的玩家承认AI和现实世界的数据是推动提供定制治疗途径趋势的关键推动因素。 展望未来,继续增强计算能力、数据可用性以及AI模型的可解释性,可望加强其为下一代精密医学试验提供动力的效用。

提高管理机构的认识

在过去几年中,管理机构开始认识到AI和现实世界数据在转变临床研究各个方面的潜力. 林业发展局和EMA等机构日益接受这些技术,为在临床试验领域更广泛地采用这些技术提供了必要的动力。

例如,当局广泛欢迎利用AI进行审判程序优化、病人招聘和监测。 安全报告还得益于AI应用程序,这些应用程序有助于更快地发现潜在的不利事件。 监管者还承认AI驱动的电子健康记录分析所产生的真实世界证据对于加快批准新迹象的价值。

最近,一些框架文件承认AI/ML工具是在今后审判中进行终点评估的可行选择。 大赦国际还被认为适合通过汇总各种数据来源来确保遵守协议。 这与早先对"黑盒"算法的犹豫不决形成对比. 然而,这种鼓励伴随着某些透明度、验证和文献规范。

利益攸关方是积极的,随着时间的推移,随着人工智能技术的进一步成熟,监管认可将包含更为复杂的应用,如基于人工智能的诊断工具和个性化临床决策支持系统。 总体而言,有利于AI的监管潮被视作提高临床试验全景区收养率的大驱动力. 它为公司围绕这些数据驱动的方法简化发展组合和业务提供了必要的支持。

市场挑战----由于不同的保健数据和监管差异,AI模型标准化方面的挑战

由于医疗保健数据的多样性和监管差异,AI模型标准化面临挑战.

全球AI在临床试验市场面临的主要挑战之一是AI模型缺乏标准化. 由于文件惯例、电子健康记录系统以及病人隐私条例的差异,来自不同国家和地区的医疗保健数据有多种不同格式。 这使得很难开发AI模型,能够无缝地分析来自多个全球位置的数据. 缺乏共同数据标准也抑制了AI算法的跨境验证和比较. 在将人工智能和现实世界患者数据用于医疗目的方面,不同的监管环境产生了进一步的挑战。 解决数据和规章方面的这些多样性,对于充分实现AI在支持全球临床试验方面的标准化潜力至关重要。

市场机会 - AI促进的超个性化医学和试验设计,提高治疗效果和试验结果。 AI具有分析大量患者数据的能力,具有解锁超人性化医学和临床试验设计的潜力. 通过利用生物标记、遗传信息、医疗历史等方面的模式,AI可以帮助确定针对极具特色的患者分组的具体治疗选择和最佳试验组群。 AI提供的这种精准程度可望大大提高治疗的功效和效果。 它还可以通过将资源更好地集中用于最可能受益的病人来缩短审判时间。 AI在全球促进更安全、更快和更有效的临床研究的机会,可以在未来几年内改变制药和保健部门。

平台开发——IBM Watson Health等主要玩家于2018年推出其AI动力临床开发套件"研究答案". 这个平台使用分析学和自然语言处理从临床试验文件和数据中提取洞察力. 它帮助制药公司在试验期间作出更快和更好的决定。

伙伴关系 - 2019年,辉瑞与斯坦福的Anthropic等AI公司合作,利用机器学习技术开发更有效的试验协议. 他们利用AI来预测病人的入学率和保留率,帮助辉瑞公司有效地设计试验.

数据聚合 - 欧洲玩家Anthropic于2021年收购Trievfy,以建立世界上最大的匿名临床试验数据存储库. 从过去的数千次试验中汇总数据,使得它们的AI模型能够更准确地检测规律并预测结果. 这使客户的试运行失败率降低了15%以上。

Cloud Expressings - Amazon Web Services在2020年推出多个AI和机器学习服务,专门用于临床研究. 它们提供了便于将大赦国际纳入审判的工具,而不需要大量的内部专门知识。 许多小型生物技术能够利用AWS的供货缩短时间,降低成本.

收购 - 在最大的交易之一,IQVIA于2018年以2.6亿美元收购了LinkDoc Technologies. LinkDoc的AI动力网站可行性和患者招募工具帮助了IQVIA大幅提升他们的网站和患者表现. 这加强了IQVIA在临床试验优化和AI驱动服务中的领导地位.

通过提供 - 怎么样? 要求简化临床试验,推动采用软件

由于日益需要提高临床试验的效率和质量,软件在全球临床试验市场中的份额最高。 临床试验是研究地点、病人和赞助者之间合作的复杂过程。 软件平台有助于整合不同来源的数据,并为精简进程提供见解。 将重复性的任务自动化,如病人入学、选址、协议设计、随机化和盲目。 这使临床医生有时间专注于高价值的活动。

试验管理系统和电子数据采集解决方案等平台的利用率正在提高。 它们能够对审判进行远程监测,并确保具有审计线索和版本控制等特征的数据完整性。 软件还赋予病人招募和保留申请权力。 Chatbots和虚拟助理以更个性化的方式交流审判细节,管理时间安排和处理询问. 这促进了参与者的参与和遵守。 此外,基于人工智能的工具可以使候选人与基于简介的适当试验相匹配,减少筛选失败。

关于电子记录和签名的条例进一步鼓励采用。 软件符合21CFRPart11等标准,并按照国际协调理事会准则提供审计线索。 它取代纸质工作流程,同时满足所有合规要求. 在这一大流行病中,权力下放的动力也加速了数字化转型。 基于云的平台便利了从患者招聘到监测的远程操作. 这使审判能够顺利进行,并有助于赞助者评估未来研究的虚拟方法。

由技术 - 机器学习主导 由它的能力在大数据

机器学习由于其能够利用大型和多样化的数据集,在“技术”部分中所占的份额最高。 临床试验数据的数量和复杂程度不断提高,增加了动漫数据,现实世界证据和病人产生的投入. 机器学习算法可以识别跨参数的规律和无法人工检测的参与者分组.

深神经网络的动力应用,用于生命标志监测,基因测序,药物发现等. 它们认识到异常现象,预测反应,并根据与以往案例的相似性建议优化处理路径。 进化神经网络等方法甚至直接学习医学影像,消除人工特征提取. 强化的学习将试验模拟自动化,以提出更好的协议设计. 同时,不受监督的学习技术将各种数据组织成有意义的分组,进行分层和内在制作。

与深层学习相比,机器学习对初始培训需要的数据较少,更能解释. 监管者更喜欢能够为审查目的解释其产出的算法. 决策树、随机森林和支助病媒机器等方法既能满足这些需要,又能提供高性能。 它们被广泛用于预测不良事件以及利用电子健康记录中真实世界的数据进行治疗反应等任务. 因此,机器学习通过提供可扩展、可解释和可定制的解决方案而起带头作用。

通过应用-重大疾病负担推动心血管试验

在应用中,心血管因心脏病、中风和高血压等病症增加而占的比例最高。 这些疾病在世界范围内产生了巨大的社会和经济后果,这反映在医疗保健费用的增长上。 迫切需要创新的治疗和预防战略。 大赦国际可以通过分析大量心血管数据,加快发现和评估新药和新协议。

机器学习过程变数,如生物标记、家庭历史、图像,以及更多更准确地为定向疗法分解心脏病子类型。 它从被人类错过的信号中检测到心脏功能的微妙变化. 大赦国际还可担任远程监测试验病人的虚拟助理。 这使关于生活方式/行为干预的试验能够包括参与者,不论地点如何。 对于早期发现和治疗可以挽救生命的条件,AI可以探雷危险因素确定高风险群体进行预防研究.

从过去的临床试验和现实世界成果中学习数据集的监督,为更准确地估计治疗反应可变性等任务培训模型。 这种预测分析支持样本大小计算和动力分析,以设计高效的心血管研究. 通过数字工作流程和见解来精简业务,AI帮助赞助者更快地评价有希望的解决方案. 这可大大改善心血管疾病管理和生活质量。

• 临床试验市场上的AI在加速药物研发和降低相关成本的需要的推动下,正在迅速扩张. AI在临床试验中的结合使患者的招聘,数据分析,以及试验设计发生了革命性的变化,导致更个性化,更有效率的结果. 大赦国际处理大型数据集和预测患者反应的能力,不仅提高了审判效率,而且通过持续监测和实时分析提高了患者的安全性. 市场以"深6AI"和"AiCure"等关键角色为主,他们一直是该领域AI技术进步的关键人物. 北美,特别是美国,处于这一市场的前沿,受益于对AI研发的大量投资. 随着AI的不断发展,预计市场将看到进一步的创新,从而塑造临床试验的未来,使其更具包容性、效率和效益。

临床试验市场全球AI主要运营者包括Capricor治疗学,Codiak生物科学,Onco治疗科学,Bio-Techne,NanoFCM Inc.,系统生物科学,LLC,AcouSort AB,Aethlon Medical, Inc.,Everzom,Kimera Labs,ExoCoBio,MD保健,Thermo Fisher Science,浙江大学,加利福尼亚大学,Syngene和WACKER.