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A inteligência artificial no tamanho do mercado de descoberta de drogas deve atingir US$ 8,9 bilhões a um CAGR de 24,9% até 2030 | Relatório por futuro de pesquisa de mercado
Visão geral do mercado
A inteligência artificial refere-se à replicação dos processos de inteligência humana usando máquinas, particularmente sistemas de computador. Certas aplicações da IA são processamento de linguagem natural, sistemas especializados, visão de máquina e reconhecimento de fala.
A Inteligência Artificial no Mercado de Descoberta de Drogas deve movimentar CERCA de US$ 8,9 bilhões até 2030, podendo registrar um CAGR de 24,9% entre 2022 e 2030.
Dado o ritmo de hype e o interesse pela IA, as empresas estão trabalhando na promoção de como seus serviços e produtos fazem uso da IA. Muitas vezes, ao se referir à IA, muitos pensam em apenas um componente, que é o aprendizado de máquina. A tecnologia requer uma base de software e hardware especializados para treinamento e escrita de algoritmos de aprendizagem de máquina.
Em geral, a IA funciona ingerindo grandes volumes de dados de treinamento rotulados, avaliando os dados para padrões e correlações e utilizando esses padrões para prever estados futuros. Assim, um chatbot sendo alimentado com uma série de chats de texto é capaz de aprender a gerar trocas realistas com os consumidores. Da mesma forma, uma ferramenta de reconhecimento de imagem é capaz de aprender a detectar e descrever diferentes objetos em imagens, avaliando vários exemplos.
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Cenário competitivo de mercado:
Os fornecedores ricos na inteligência artificial na indústria de descoberta de drogas são
- Microsoft Corporation
- IBM Corporation
- Google (uma subsidiária da Alphabet Inc.)
- Atomwise Inc.
- Genômica Profunda
- Cloud Pharmaceuticals Inc.
- Medicina Insilico
- BenevolentAI
- Exscientia
- Cíclica
- Bioage
- Numerado
- Numedii Inc.
- Envisagenics
- Twoxar Incorporated
- Owkin Inc.
- Xtalpi Inc.
- Genômica Verge
- Berg LLC
Mercado USP Coberto:
Drivers de mercado:
Na última década, houve um aumento dramático da digitalização de dados na indústria farmacêutica. Mas essa digitalização traz desafios relativos à escrutinação, aquisição e uso desse conhecimento para lidar com questões clínicas complexas. Isso fomenta o uso da IA, pois pode lidar com grandes quantidades de dados com alta automação. A IA é um sistema avançado baseado em tecnologia que envolve inúmeras ferramentas avançadas, bem como redes que imitam/replicam inteligência humana. Simultaneamente, não pode substituir totalmente a presença física humana. A IA faz uso de softwares e sistemas que interpretam e avaliam os dados de entrada para alcançar decisões e atingir determinados objetivos. Suas aplicações no setor farmacêutico estão se estendendo continuamente.
A crescente demanda pelo desenvolvimento e descoberta de novas terapias medicamentosas, juntamente com o aumento das capacidades de produção do setor de ciências da vida tem sido favorável à inteligência artificial no mercado de descobertas de medicamentos. Os fabricantes ativos no setor de ciência da vida estão focados principalmente na reposição de seus pipelines de produtos, uma vez que a maioria dos principais vendedores estão saindo da patente.
Além disso, um número crescente de parcerias público-privadas estão fomentando o uso de sistemas movidos a IA e n soluções na descoberta de medicamentos, o que beneficiará o mercado mundial. Países como EUA, França, Japão e Espanha estão na vanguarda do campo de testes clínicos, enquanto o Reino Unido está focado principalmente em melhorar as atividades de pesquisa & desenvolvimento.
Restrições de mercado:
A inconsistência e a baixa qualidade dos dados disponíveis podem ser um grande problema no mercado. Além disso, os custos substanciais das últimas tecnologias, bem como as limitações técnicas, também podem reduzir a taxa de crescimento do mercado nos anos seguintes.
Análise COVID 19
O notável impacto do surto de COVID-19 levou a várias repercussões no estado de saúde das pessoas em todo o mundo. As consequências estão ligadas à significativa carga social e econômica sobre as pessoas em todo o mundo. Enquanto os principais formuladores de políticas estão implementando novos quadros e as indústrias estão adotando modelos avançados de expansão para manter sua relevância, as pessoas estão enfrentando uma série de traumas mentais.
Em todo o mundo, os casos em ascensão têm estimulado questões mentais e econômicas, especialmente entre os idosos. Além disso, a população mais jovem vem lidando com desafios devido à perda de meios de subsistência e está optando pelo cuidado familiar para enfrentar as repercussões. O foco está em grande parte no tratamento do COVID-19 e no desenvolvimento de uma vacina, que afasta a atenção de outros mercados.
No entanto, coma indústria da saúde reconhecendo o potencial da IA, o mercado mundial pode ver um crescimento acelerado em um futuro próximo.
Segmentação de Mercado
Por Tipo de Produto
Software, bem como Serviços são os principais tipos de produtos estudados no relatório.
Tipo de molécula
Molécula grande junto com Pequena Molécula são os tipos de moléculas abordados no estudo.
Tecnologia
As principais tecnologias são Deep Learning, Machine Learning, entre outras.
Indicação
Doenças Neurodegenerativas, Imuno-Oncologia, Doenças Metabólicas, Doenças Cardiovasculares, entre outros, são os segmentos baseados em indicação.
Aplicação
As aplicações da IA na descoberta de drogas são Triagem de Candidatos, Identificação de Alvos, Otimização e Repuração de Drogas, Testes Pré-Clínicos, bem como Design de Drogas De novo.
Insights Regionais
Países como o Canadá e os EUA abrigam as indústrias de saúde mais bem sucedidas do mundo, onde o uso da plataforma de IA é bastante extenso. Com inúmeros desenvolvedores de IA presentes na região, o mercado de IA na descoberta de drogas tem subido tremendamente. Algumas plataformas de IA renomadas, como Microsoft Azure, TensorFlow e Google AI estão cada vez mais sendo usada pelas empresas big pharma para aplicações em processo de descoberta de drogas.
A IA do mercado ásia-pacífico na descoberta de drogas terá um bom desempenho nos próximos anos devido à crescente demanda por soluções eficientes de descoberta de drogas. Muitas startups estão focadas em integrar aplicações de IA nos processos de descoberta de medicamentos.
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