IA en ciencias biológicas Volumen del mercado

Análisis del mercado de IA en ciencias biológicas

El tamaño del mercado de IA en ciencias biológicas se estima en 2,88 mil millones de dólares en 2024, y se espera que alcance los 8,88 mil millones de dólares en 2029, creciendo a una tasa compuesta anual del 25,23% durante el período previsto (2024-2029)

El brote de COVID-19 ha tenido impactos profundos y duraderos en la industria de las ciencias biológicas y de la salud. El brote ha provocado que las organizaciones de ciencias biológicas se ajusten a interrupciones en la cadena de suministro y al desarrollo clínico y a desafíos financieros que antes habrían sido impensables. A corto plazo, las organizaciones sanitarias acelerarán la innovación para responder a la crisis. Estas inversiones permitirían a las organizaciones de atención médica después de COVID-19 repensar la prestación y el financiamiento de la atención, estimulando así el crecimiento en la adopción de la IA para la industria de las ciencias biológicas

• Además, la industria está siendo testigo de una transformación debido a la creciente presión de los costos, una mayor necesidad de productividad y la disrupción causada por actores del mercado nuevos e innovadores. Un área emergente de la inteligencia artificial (IA), específicamente el análisis de pequeños conjuntos de datos específicos de sistemas de interés, puede utilizarse para mejorar el desarrollo de fármacos y la medicina personalizada.
• Según un estudio publicado en Science Translational Medicine, Quadratic Phenotypic Optimization Platform (QPOP), una plataforma de inteligencia artificial, puede mejorar sustancialmente la terapia combinada en el mieloma múltiple resistente a bortezomib, que se utiliza para identificar las mejores combinaciones de medicamentos para pacientes individuales con mieloma múltiple.
• Además, las enfermedades complejas, como el cáncer, a menudo requieren combinaciones de medicamentos eficaces para lograr un impacto terapéutico significativo. A medida que los fármacos de estas terapias combinadas se vuelven cada vez más específicos para objetivos moleculares, diseñar combinaciones de fármacos eficaces y elegir la combinación de fármacos adecuada para el paciente adecuado se vuelve más difícil. Con los altos costos promedio de desarrollo (alrededor de USD 2 mil millones para un tratamiento recientemente aprobado), la baja tasa de éxito de fármacos en ensayos clínicos (menos del 12%), el bajo retorno de la inversión (ROI) debido a la reducción del gasto en atención médica y el enfoque en enfermedades raras. , el descubrimiento de fármacos se está volviendo más ineficiente.
• La investigación de ensayos clínicos supone un gran progreso, que puede reducirse con la ayuda de la IA de numerosas formas. Uno de ellos es utilizar análisis predictivos avanzados sobre una amplia gama de datos para identificar rápidamente candidatos para ensayos clínicos en poblaciones objetivo. Además, las aplicaciones de aprendizaje automático pueden hacer que los ensayos clínicos sean más eficientes al facilitar tareas como calcular tamaños de muestra ideales, facilitar el reclutamiento de pacientes y utilizar registros médicos para minimizar los errores de datos.
• La Inteligencia Artificial (IA) presenta una de las oportunidades más prometedoras y potencialmente transformadoras para la industria de las ciencias biológicas. La IA será un objetivo de inversión clave en los próximos años, y innumerables organizaciones esperan capitalizar su potencial. Se espera que el número de aplicaciones siga aumentando y que los inversores ingresen temprano a la industria de la inteligencia artificial.