临床试验中的生成人工智能市场规模

临床试验中的生成式人工智能市场分析

临床试验中的生成式人工智能市场规模预计到 2025 年为 2456 亿美元，预计到 2030 年将达到 6970.8 亿美元，预测期内复合年增长率为 23.2% （2025-2030）。

通过人工智能驱动的创新加强药物发现和开发、人工智能在临床研究中的作用以及不断发展的技术进步等因素预计将在预测期内推动市场增长。

全球慢性病患病率的上升凸显了对复杂临床试验管理系统的迫切需求。这些系统对于高效导航和优化日益复杂的临床试验流程至关重要，从而推动临床试验市场中生成人工智能的增长。

例如，ClinicalTrials.gov 2024 年 1 月的一篇文章指出，注册临床试验数量显着增加。全球临床试验研究数量从 2022 年的 399,484 项增加到 2024 年的 478,855 项。这一增长凸显了临床研究规模的扩大和重要性。鉴于临床试验呈指数级增长，预计对人工智能生成工具的需求将激增。这些工具对于简化各种临床试验阶段（例如患者招募、数据分析和试验设计）至关重要。随着试验数量的增加，提高效率的紧迫性也随之增强，进一步推动了市场扩张。

人工智能，尤其是生成式人工智能 (GenAI) 的快速发展，正在加速技术采用并改变医疗保健行业。人工智能功能的广泛使用为临床试验和药物开发的创新铺平了道路，标志着以前技术进步的转变。

例如，《临床研究》2024 年 7 月的一篇文章强调了 GenAI 在加快试验设计和执行方面的价值。通过分析历史试验数据，GenAI可以快速起草方案，自动化文档创建，并根据新数据实时调整试验。此外，它还促进整个临床试验生命周期中明智的、数据驱动的决策。鉴于这些优势，预计 GenAI 在临床研究和试验中的采用激增将在未来几年推动市场的显着增长。

此外，生成式人工智能在药物发现和开发中的日益采用将在预测期内推动市场增长。例如，2023 年 6 月，利用生成人工智能的临床阶段生物技术公司 Insilico Medicine 在 INS018_055 的 II 期临床试验中注射了第一剂。这一里程碑标志着第一个抗纤维化小分子抑制剂的首次亮相，该抑制剂都是通过生成式 AI 发现和设计的，进入 II 期临床试验以进行进一步评估。

此外，同一消息来源报道，Insilico 的 AI 发现和设计I生成的药物INS018_055正在美国和中国进行多地区II期临床试验。因此，在预测期内，生成式人工智能在药物发现和开发方面的进步将显着增强生成式人工智能在临床试验中的市场。

因此，由于慢性病负担的增加，需要生成式人工智能工具来管理大量临床试验数据，并且在新药发现和开发的临床试验中越来越多地采用生成式人工智能，临床试验设计预计将推动市场的增长。然而，数据隐私、安全性和监管合规性的要求可能会阻碍生成式人工智能在预测期内在临床试验市场的增长。

生成式人工智能在临床试验市场趋势

临床试验设计细分市场预计将在未来一段时间内出现显着增长预测期

机器学习是人工智能的一个子集，正在改变临床研究，这些领域包括临床试验设计、数字健康技术和现实世界数据分析。由于其增强战略规划和执行阶段的能力，临床试验设计领域有望推动临床试验市场中生成人工智能的增长。此外，人们越来越依赖人工智能驱动的方法来简化研究方案并提高健康结果的精确度。

临床试验在药物开发中至关重要，是验证新药安全性和有效性的基准。生成式人工智能 (Gen AI) 是一项变革性技术，有望通过改进试验设计和优化患者招募来彻底改变临床试验。大量研究深入探讨了生成式人工智能在完善试验设计和加强患者招募方面的潜力。

例如，2024 年 5 月发表在 Clinical Research hig 上的一篇文章值得注意的是，生成式人工智能利用电子健康记录（EHR）、社交媒体活动和多样化的数据源来识别和招募最佳的临床试验候选人。此外，人工智能算法在将患者资料与试验标准相匹配方面优于传统方法，从而提高了招募率并加快了入组速度。

根据上述消息来源，Gen AI 模型具有模拟不同试验设计、识别最有效方案的能力。通过审查历史试验数据并预测潜在结果，人工智能使研究人员能够设计出成功可能性更高的试验。这包括关于最佳样本量、治疗方案和终点的决策。这些功能不仅可以促进更高效、更具适应性的临床试验，而且预计将在预测期内促进生成式人工智能在临床试验设计中的预期增长。

此外，新的生成式人工智能的推出用于推进和维护临床试验信息的人工智能平台预计将在预测期内促进该领域的增长。例如，Clarivate PLC 推出了一个利用生成人工智能 (GenAI) 的新增强型搜索平台。科睿唯安的新产品使药物发现、临床前、临床、监管事务和投资组合策略团队能够使用自然语言与多个复杂的数据集进行交互，以获得即时和深入的见解。

因此，在设计临床试验中越来越多地采用生成人工智能，预计将在预测期内促进该细分市场的增长。

北美地区预计将在预测期内占据重要的市场份额

北美地区有望在预测期内实现大幅增长。这种激增可归因于多种因素，例如对前的需求不断增加引入新疗法的快速高效的临床试验流程、计算能力增强所支持的复杂人工智能算法的进步，以及该地区人工智能公司、研究机构和制药公司之间不断加强的合作。

生成式人工智能 (GenAI) 在临床试验领域的兴起是这一市场增长的主要催化剂。例如，《应用临床试验》2024 年 4 月的一篇文章强调，GenAI 准备引导临床开发模型朝着更加数据驱动和以患者为中心的方向发展。这一转变将彻底改变当前的临床开发方法，特别是考虑到现成的真实世界数据激增和临床试验资源需求不断升级，所有这些都是为了响应 GenAI 驱动的新药发现的快速步伐。

此外，如果在验证中得到证实并成为现实，GenAI 决策算法将创造更高的价值。涵盖从药物发现和临床前研究到临床试验的临床开发的所有职能和阶段。因此，当前的临床开发模式正在转向GenAI增强的主动方法，并由真实世界数据提供实时证据的支持。

将GenAI集成到临床试验中可以缩短决策滞后时间，并且临床试验将在临床环境中更具洞察力，因为所有相关变量将完全嵌入GenAI算法中，以提高效率和性能，从而加速从临床前到临床阶段的临床开发，并节省大量成本。因此，此类发展预计将在预测期内推动市场增长。

此外，越来越多地引入旨在加快临床试验的先进生成人工智能工具，有望提高其采用率，从而推动预测期内的市场增长OD。例如，2023 年 10 月，H1 推出了 GenosAI，这是一种集成到其临床试验智能平台 Trial Landscape 中的新型生成人工智能工具。该工具旨在分析和解决各种复杂的查询。试验景观使申办者能够确定新的地点、确定卓越中心并选择具有不同患者背景的研究人员。它还有助于评估中心和主要研究者招募策略，并评估各种试验的竞争。

此外，用于药物开发的创新生成人工智能模型的出现将推动未来几年的市场增长。例如，2024 年 3 月，斯坦福大学医学院和麦克马斯特大学合作开发了 SyntheMol，这是一种为化学家生成合成配方的人工智能模型。该模型的目标是创造六种新型药物，旨在在实验室环境中对抗鲍曼不动杆菌的耐药菌株。这些进步可能会推动ivate 公司在药物发现的生成人工智能模型方面进一步创新，从而加速市场增长。

因此，随着技术进步、主要参与者推出新产品以及研究人员开发新型 GenAI 模型，市场预计将在预测期内增长。

临床试验中的生成人工智能行业概述

由于少数主要科技公司和专业初创公司的存在，临床试验市场中的生成人工智能通常是分散的。一些关键参与者正在将人工智能应用于药物发现和临床试验。人工智能公司和制药公司之间的重大投资和战略合作伙伴关系也推动了市场集中度。一些参与者正在利用先进技术进行药物开发和临床试验。市场上的一些主要参与者是 IBM、Tempus、Microsoft Corporation、H1、NVIDIA 和 Exscientia。

临床试验中的生成 AI 市场领导者

临床试验中的生成式人工智能市场新闻

• 2024 年 7 月：Exscientia PLC 深化与 Amazon Web Services (AWS) 的合作，利用 AWS 的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 服务来增强其综合药物发现和自动化平台。 Exscientia 的平台利用生成式 AI 模型，具有可扩展性和灵活性AWS 的功能。此次合作能够快速、安全、高效地设计候选药物，旨在更精确地针对特定疾病和患者，从而加快早期药物开发，同时降低成本。
• 2024 年 5 月：ConcertAI 推出预测性和生成式人工智能解决方案以及临床肿瘤学套件，以增强研究能力并支持复杂的临床研究工作流程。这些解决方案为研究人员提供了增强的数据分析工具以进行深入研究，有助于制定更明智的护理策略，从而改善患者的治疗结果。该公司的 CARA AI 是一个多模式数据管理、预测人工智能和生成人工智能平台，可以加速从转化到临床开发的研究，并支持多方合作。