报告概述

全球基因组学人工智能市场规模预计将从 2023 年的7.334 亿美元增至 2033 年的352.673 亿美元左右，在预测期内复合年增长率为47.3% 2024年至2033年。

基因组学涉及生物基因组成的研究。人工智能的使用提高了研究效率，彻底改变了基因组学领域。人工智能在基因组学领域有多种应用，这有助于加速人工智能在基因组学市场的增长。此外，人工智能的使用促进了各种新应用的开发，进一步推动了市场增长。

• 根据国家人类基因组研究所的数据，未来 10 年基因组学研究产生的数据预计将超过 2 至 400 亿艾字节。
• 雅高根据《美国国家科学院院刊》上发表的一项研究，大约 17.3% 的成年人（六分之一）有遗传发现，结合深度表型数据，基因型和表型关联的比例增加到 11.5%，即九人中就有 1 人。   

关键要点

• 从组件来看，软件细分市场在 2023 年占据主导地位，市场份额为 47.2%。
• 在技术细分市场中，机器学习将在 2023 年占据市场主导地位，保持最大的市场份额。
• 就功能而言，基因组测序细分市场占据了46.1%。
• 按应用划分，药物输送和开发领域对市场的贡献最大，市场份额为34.4%。
• 制药和生物技术公司仍然是 2023 年市场的主要最终用户。
• 从区域来看，North America 声称 2023 年的市场份额为 31.7%，为市场创造了大部分收入。

按组件分析

2022 年，基因组学市场中的 AI 按组件分为硬件、软件和服务。其中，软件领域成为市场领导者，占据约40%的市场份额。此外，预计在整个预测期内将实现 47.2% 的最快复合年增长率 (CAGR)。

这一增长轨迹主要归因于医疗机构、研发中心和患者对人工智能驱动的基因组学软件解决方案的迅速采用。此外，主要市场参与者推出的新产品预计将进一步推动软件领域的增长。

按技术分析

基因组学市场中的人工智能按y 技术融入机器学习和计算机视觉。截至 2022 年，机器学习领域占据市场主导地位，占据约 65.3% 的市场份额。此外，预计它将在预测期内保持最快的复合年增长率 (CAGR)，从而保持领先地位。

机器学习已成为基因组学研究的关键工具，使科学家能够揭开新发现并增强对健康和疾病遗传基础的理解。机器学习算法简化了传统上需要大量体力劳动的任务，例如基因组数据注释或潜在药物靶点的精确定位。

按功能分析

按功能细分，基因组学市场中的人工智能包括基因组测序、基因编辑和其他功能。截至 2022 年，基因组测序领域占据最大的市场份额，占市场份额的46.1％晚上。预计该细分市场将在整个预测期内保持其主导地位。人工智能与基因组学的整合显着加速了基因组测序过程，促进了遗传模式的识别并增强了我们对遗传信息的理解。

按应用分析

基因组学市场中的人工智能按应用细分为药物发现和开发、精准医疗、诊断和其他应用。截至 2022 年，药物发现和开发领域成为市场领导者，收入份额超过34.4％。这种主导地位归因于对针对传染病和慢性疾病的创新药物的需求不断增长，以及制药、生物技术公司和人工智能驱动的基因组学解决方案提供商之间的迅速合作。

按最终用途分析

根据最终用途，制药和生物技术公司细分市场在 2022 年占据最大市场份额，约为37.5％。在这个行业中，人工智能 (AI) 和机器学习有着广泛的应用，例如临床数据管理、自动化疾病预测和预防以及生物标志物识别。人工智能算法在预测潜在药物的毒性方面发挥着至关重要的作用，帮助制药公司避开对临床试验期间可能失败的药物的投资。

关键细分市场

组件

• 硬件
• 软件
• 服务

技术

• 机器学习
  • 深度学习
  • 监督学习
  • 无监督学习
  • 其他
• 计算机愿景

功能

• 基因组测序
• 基因编辑
• 其他s

应用

• 药物发现与开发
• 精准医学
• 诊断
• 其他

最终用途

• 制药和生物技术公司
• 医疗保健提供者
• 研究中心
• 其他

驱动因素

对大数据有效处理工具的需求导致市场逐渐激增

根据国家医学图书馆的数据，核基因组包含超过32亿核苷酸对。这意味着要生成、分析和处理大量数据。人工智能技术能够轻松处理庞大的数据集，这使研究人员能够更准确、更高效地进行推断。

人工智能驱动的经济高效的解决方案推动市场的增长

人工智能技术使研究人员和临床医生能够比传统技术更高效、更经济地分析基因组数据。额外的方法。自动化数据处理流程和预测模型简化了基因组分析，减少了研究和临床应用所需的时间和资源。

临床诊断需求的增加促进了市场增长

临床诊断工作流程现在正在与人工智能驱动的流程集成，以协助疾病诊断、预后和治疗选择。通过利用基因组数据和患者结果，人工智能算法可以帮助临床医生做出更明智的决策并改善患者护理。

限制

缺乏熟练的劳动力

有效利用人工智能需要人工智能和基因组学方面的专业知识。开发人员需要高质量的标记数据和熟练的培训师来培训机器学习工具。提取和标记非结构化数据需要大量熟练的劳动力和时间投入。此外，患者信息高度敏感并受到严格监管。严格的隐私法规。 HIPAA（美国自 1996 年起实施）和 HITECH 法案（美国自 2003 年起实施）等立法要求处理敏感健康数据的实体实施确保隐私和安全的措施。

此外，这些实体必须告知患者任何损害其数据隐私和安全的违规行为。因此，由于隐私问题、记录识别问题和安全要求，访问精选数据具有挑战性。因此，缺乏熟练的人才被证明是市场增长的障碍。

机遇

开发交互式和可扩展的人工智能系统

开发人工智能技术的首要目标是赋予它们类似人类的意识和思维能力。然而，开发人员在创建交互式和可扩展机器时遇到了重大障碍。此外，人类对人工智能技术的参与增加带来了新的研究挑战，包括解释和表达方面的困难。解释挑战涉及人工智能机器如何理解人类输入，包括知识和具体指令。

演示挑战包括与提供人工智能系统的输出和反馈相关的问题。因此，人工智能开发人员最重要的机会在于打造适应人类行为和认知的人工智能系统。

宏观经济因素的影响

基因组学市场中的人工智能与影响医疗保健支出、研究经费和技术进步的宏观经济因素有着错综复杂的联系。经济衰退可能会限制医疗保健预算和研究经费，从而减缓基因组学领域人工智能的发展。相反，经济增长通常与医疗保健和生物技术投资的增加相关，从而促进人工智能驱动的基因组学的创新。此外，政府政策、监管框架和全球贸易动态也影响着市场增长。

<技术基础设施、劳动力技能和资本获取进一步影响基因组学中人工智能的采用。了解和驾驭这些宏观经济因素对于利益相关者预测市场趋势、促进创新和维持人工智能驱动的基因组学的增长至关重要。

最新趋势

市场上观察到的主要趋势之一是在基因组仪器中使用深度学习进行碱基检出。这一过程涉及使用 RNN 和卷积神经网络模型来解释仪器生成的数据，这有助于推断基因组上的核苷酸对。因此，人工智能的引入提高了短读长和长读长基因组测序过程的效率。此外，人们越来越关注基因组研究和临床应用中的道德考虑、数据隐私和监管合规性。

人工智能初创公司、生物技术公司和研究之间的合作机构继续推动创新并加速开发人工智能驱动的基因组学工具，为疾病诊断、药物发现和基因组医学的进步铺平道路。

区域分析

北美在基因组学市场的人工智能中处于领先地位

2022年，北美占据了全球基因组学人工智能市场的大部分份额，约占收入的31.7%。这一突出地位可归功于众多市场参与者的存在，包括达能、雅培、雀巢、Targeted Medical Pharma, Inc. 和 Mead Johnson & Company, LLC 等。

北美拥有一些世界上最大、资金最雄厚的研究机构和生物技术公司，它们正在大力投资开发人工智能驱动的基因组学解决方案。因此，为基因组研究量身定制的新软件和工具的创建激增ata 分析，从而促进该地区基因组学市场人工智能的增长。

主要地区和国家

北方美国

• 美国
• 加拿大

欧洲

• 德国
• 法国
• 英国
• 西班牙
• 意大利
• 俄罗斯
• 荷兰
• 其他地区欧洲

亚太地区

• 中国
• 日本
• 韩国
• 印度
• 新西兰
• 新加坡
• 泰国
• 越南
• 亚太地区其他地区

拉丁语美洲

• 巴西
• 墨西哥
• 拉丁美洲其他地区

中东和非洲

• 南非
• 沙特阿拉伯
• 阿联酋
• 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

基因组学领域人工智能的竞争格局是动态的，公司众多推动基因组学领域数据分析、解释和应用创新的科学家和研究机构。主要参与者包括 Illumina、Thermo Fisher Scientific 和 IBM 等老牌生物技术公司，它们将人工智能技术集成到其测序平台和分析软件中，以增强基因组数据分析能力。

此外，Deep Genomics 和 DNAnexus 等专业人工智能初创公司专注于开发为基因组学研究和临床应用量身定制的先进算法和机器学习模型。学术机构和研究中心还通过开创基因组学人工智能新技术、促进合作以及通过全球基因组学与健康联盟 (GA4GH) 等举措共享数据，为竞争格局做出贡献。随着竞争的加剧，公司通过开发专有算法、与医疗保健提供商合作以及遵守法规来使自己脱颖而出ce，塑造人工智能驱动的基因组学和个性化医疗的未来。

市场主要参与者

• IBM
• 微软公司
• NVIDIA公司
• DEEP GENOMICS
• Data4Cure, Inc.
• Freenome Holdings, Inc.
• Thermo Fisher Scientific
• Illumina， Inc.
• SOPHiA GENETICS
• BenevolentAI
• Fabric Genomics
• 其他关键参与者

最新进展

• 2023 年 9 月，Deep Genomics 推出了一种人工智能驱动的基础模型，旨在研究 RNA 生物学。该模型深入研究了小型遗传物质片段在导致多种疾病方面的作用，并确定了新疗法的潜在途径。
• 2023 年 12 月，微软与医疗保健技术公司 Genoox 合作。该合资企业将把 Microsoft Genomics 的 Azure Cloud 的功能与 Genoox 全面的基于云的先进技术相结合。amework 致力于下一代 DNA 测序 (NGS)，总部位于以色列特拉维夫。