全球人工智能(Artificial Intelligence, AI)在药物发现中的应用，按应用（候选新药、药物优化和再利用、临床前试验和批准、药物监测、寻找新的疾病相关靶标和通路、了解疾病机制、聚集和综合信息、形成和鉴定假设、新药设计、寻找旧药的药物靶标和其他）、技术（机器学习、深度学习、自然语言处理和其他）、药物类型（小分子和大分子）、服务（软件和服务）、适应症（免疫肿瘤学、神经变性疾病、心脏病和其他疾病）。最终用途（合同研究组织 (CRO)、制药和生物技术公司、研究中心和学术机构等）行业趋势和到 2029 年的预测。

药物发现中的AI市场分析和洞察力

人工智能有望成为医疗保健行业的一项有利可图的技术。人工智能的实施减少了药物制造过程中的研发差距，有助于有针对性地制造药物。因此，生物制药公司正在转向人工智能以提高其市场份额。用于药物研发的人工智能是一种利用机器模拟人类智慧的技术，以解决药物研发程序中的复杂挑战。

在临床试验过程中采用人工智能解决方案可以消除可能的障碍，减少临床试验周期，提高临床试验过程的生产力和准确性。人工智能在药物发现方面的技术进步和减少药物发现过程中涉及的总时间是在预测期内推动市场增长的其他因素。然而，低质量和不一致的可用数据将阻碍市场的增长。此外，与技术相关的高成本和技术限制将限制市场的增长。

数据桥市场研究公司(Data Bridge Market Research)分析说，到2029年，全球人工智能（AI）在药物发现市场的价值预计将达到246.1825亿美元，在预测期内的复合年增长率为53.3%。由于技术进步的快速发展，使人工智能在药物发现市场的使用商业化，软件占了市场中最大的技术领域。这份市场报告还涵盖了价格分析、专利分析和技术进步的深度。

药物发现市场定义中的全球人工智能

过去的几年里，人工智能引起了医疗技术从业者的注意和思考，因为一些公司和主要的研究实验室已经致力于完善这些技术的临床应用。关于人工智能（也被称为深度学习（DL）、机器学习（ML）或人工神经网络（ANN））如何协助临床医生的第一批商业化示范现在已经出现。这些系统可能会导致临床医生工作流程的范式转变，提高生产力，同时提高治疗和患者吞吐量。用于药物开发的人工智能是一种利用机器模拟人类智慧来解决药物开发程序中复杂挑战的技术。在临床试验过程中采用人工智能解决方案，可以消除可能的障碍，减少临床试验周期，提高临床试验过程的生产力和准确性。因此，在药物发现过程中采用这些先进的人工智能解决方案，在生命科学行业的利益相关者中越来越受欢迎。在制药领域，它有助于发现新型化合物，治疗靶标的识别和定制药物的开发。用于药物发现的人工智能平台可以被证明是一个可行的选择，以获得对发现药物的洞察力，以治疗和减少各种慢性疾病的严重程度。

全球人工智能在药物发现中的应用市场动态

• 慢性病发病率上升推动药物发现对人工智能的需求

慢性病的发病率在全球范围内迅速增加。根据疾病控制和预防中心 (CDC) 的数据，美国十分之六的成年人患有慢性病。此外，疾病预防控制中心还强调，心脏病和糖尿病等慢性病是美国的主要死亡原因。这些统计数据揭示了慢性病的日益流行以及降低由这些疾病引起的死亡率的必要性。

用于药物发现的人工智能平台可以被证明是一种可行的选择，可以深入了解药物发现，以治疗和最大限度地降低各种慢性病的严重程度。因此，这些因素预计将在预测期内成为市场增长的驱动力。

• 战略合作、伙伴关系和产品发布

人工智能有可能通过快速加快研发时间、使药物开发更便宜、更快以及提高批准的可能性来改变药物发现。人工智能还可以提高药物再利用研究的有效性。

跨行业联盟和合作的增加推动了市场。人工智能在药物发现和开发中的相关性上升以及研发活动资金的激增，包括药物研究领域的人工智能技术，预计将推动全球市场增长。因此，跨行业合作和伙伴关系的增加正在推动市场。

• 与技术和技术限制相关的高成本

当前的医疗保健部门面临着几个复杂的挑战，例如药物和治疗成本的增加以及社会需要在这一领域做出具体的重大改变。人工智能的全部成功取决于大量数据的可用性，因为这些数据用于提供给系统的后续训练。访问来自不同数据库提供商的数据可能会给公司带来额外成本。临床试验旨在确定药物产品在人类特定疾病状况下的安全性和有效性，需要六到七年的时间以及大量的财务投资。然而，进入这些试验的分子中只有十分之一获得了成功的清除，这对该行业来说是一个巨大的损失。这些失败可能是由于患者选择不当造成的，缺乏技术要求和落后的基础设施。因此，随着技术成本的增加，正在成为市场增长的制约因素。

机会

• 研发投资增加

研发活动的增加以及基于云的服务和应用程序的日益普及将为市场增长提供有益的机会。

生物制药中的人工智能行业在经历了长期的败血症后继续增长。这反映在 2021 年到前几年的持续投资和制药公司与人工智能公司之间合作数量的增加上。生物制药行业的增长在很大程度上受到领先制药公司积极参与人工智能相关投资的影响。生物制药领域人工智能领域的科学出版物数量以及制药公司与人工智能专业供应商之间的研究合作正在迅速增加，但一些制药公司仍然对人工智能应用持批评态度。机器学习和人工智能在制药和医疗保健行业的应用导致医疗保健中数据驱动药物发现的新跨学科领域的形成；因此，研发投资增加。

挑战

• 缺乏熟练的专业人员

预计熟练专业人员的短缺将阻碍市场增长。员工必须重新培训或学习新技能，才能在复杂的人工智能机器上高效工作，以获得药物的预期结果。这一阻碍在制药行业全面采用人工智能的挑战包括缺乏熟练的人员来操作基于人工智能的平台、小型组织的预算有限、担心取代人类导致失业、对人工智能生成的数据持怀疑态度和黑盒现象（即AI平台如何得出结论）。技能短缺是通过人工智能发现药物的主要障碍，不鼓励公司采用基于人工智能的机器进行药物发现。

由于技能要求太高，留住和管理具有特定技能的专业人员已成为一项挑战。此外，技术进步是导致对熟练专业人员需求增加的另一个方面。迫切需要对基于人工智能技术的专业人员进行教育。缺乏训练有素和经验丰富的专业人员以及持续的技能差距限制了就业前景和获得优质工作的机会。因此，很明显，具备足够技能的专业人员的可用性正在挑战市场增长。

药物发现市场范围内的全球人工智能 

药物发现市场中的全球人工智能细分为应用、技术、药物类型、产品、适应症和最终用途。细分市场之间的增长可帮助您分析细分市场的增长和战略，以接近市场并确定您的核心应用领域和目标市场的差异。

参考资料

https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-artificial-intelligence-ai-in-drug-discovery-market