到2033年，臨床試驗市場中的人工智能將以復合年增長率28％增長

2023年，全球人工智能臨床試驗市場規模為16億美元，預計到2033年將達到188.2億美元左右，2024年至2033年復合年增長率為28%。

市場概況

人工智能（AI）是當今藥物開發領域最具革命性的技術。臨床試驗市場中的人工智能包括人工智能技術的創造、應用和商業化，所有這些都旨在提高臨床研究的功效、精度和效率。人工智能在臨床試驗中的整合有可能徹底改變藥物開發流程，實現更高效的數據管理、改進決策以及臨床試驗價值鏈的整體成功。

人工智能釋放了高級分析的力量，實現了自動化，并顯著提高了所有臨床試驗階段的速度。臨床試驗市場中的人工智能為制藥和生物技術公司提供尖端服務，例如方案設計的優化、機器學習（ML）引導的監管文件分析（例如研究性新藥（IND）申請和安全報告）、患者規劃招募和保留策略、實時監測、干預反應預測模型等。

• 2023 年 10 月，Elligo Health Research 與 Avallano 合作推出了 MyTrialsConnect，這是一個由人工智能驅動的臨床試驗招募和參與平臺。患者可以在該網站上注冊參與研究并成為醫療保健提供者網絡的成員。注冊后，如果個人有資格參加臨床試驗，將通過基于聊天機器人的調查以及對其醫療記錄的自動評估來通知個人。

• UPMC 互聯醫學中心 (CCM) 進行的一項調查顯示，到 2023 年，大多數醫療保健高管將依靠人工智能來尋找和招募臨床試驗人員，從而減少目前所需的時間和成本。

區域快照

在預測期內，北美在臨床試驗市場的人工智能中占據主導地位。美國和加拿大先進且完善的醫療基礎設施使其有利于在臨床試驗中實施人工智能。先進的醫學成像設備、電子健康記錄(EHR) 和其他數據源的可用性為在臨床研究過程中使用人工智能提供了堅實的基礎。它對能夠提高生產力、削減開支和改善患者治療效果的新想法持開放態度。

對人工智能可能優勢的日益了解推動了臨床試驗中人工智能應用的需求。加拿大衛生部和美國食品和藥物管理局 (FDA) 等北美監管機構已準備好適應醫療保健行業的技術發展。通過標準和監管框架，它們促進人工智能在臨床試驗中的使用，從而激勵該行業投資和使用這些技術。

對人工智能可能優勢的日益了解推動了臨床試驗中人工智能應用的需求。加拿大衛生部和美國食品和藥物管理局 (FDA) 等北美監管機構已準備好適應醫療保健行業的技術發展。通過標準和監管框架，它們促進人工智能在臨床試驗中的使用，從而激勵該行業投資和使用這些技術。

臨床試驗市場中的人工智能報告范圍

市場動態

司機

人工智能處理和分析復雜數據的能力

醫療保健行業從各種來源產生重要數據，例如遺傳數據、醫學成像和患者記錄。用于分析數據的傳統技術可能很費力，并且可能需要幫助才能從大量數據中成功揭示趨勢或見解。大型、復雜的數據集是人工智能發揮作用的領域，尤其是在機器學習方法方面。它可以快速檢查各種數據類型、發現趨勢并得出富有洞察力的結論。

人工智能可以加快臨床試驗中的藥物研究和發現過程。它可以高效、有效地處理和集成來自許多來源的數據，例如測試結果、患者人口統計數據和電子健康記錄。這有助于對推動臨床試驗市場人工智能的患者類別形成全面且有凝聚力的了解。

• 2024 年 1 月，埃森哲表示已通過埃森哲風險投資公司對 Quant Health 進行戰略投資，Quant Health 是一家人工智能驅動的臨床試驗設計公司，可在云端模擬臨床試驗，幫助生物技術和制藥公司更快、更經濟地為患者開發治療方法。

簡化患者招募和保留

人工智能技術可以快速分析大量患者數據，從而加快尋找合格申請人的過程。這樣做可以加快招聘流程，節省大量時間和其他資源。人工智能使實施個性化的參與策略成為可能，根據每個患者的獨特需求調整干預措施和信息。這可以提高試驗方案的依從性、患者體驗和更高的保留率。有效的患者獲取和保留可減少等待時間，并保證臨床研究不超出預算，從而降低成本。人工智能驅動的程序可以降低總試驗成本并改善資源分配，推動臨床試驗市場的人工智能。

限制

實施成本高

在臨床試驗程序中采用人工智能需要在基礎設施改進、軟件開發和技術獲取方面付出巨大成本。對于許多公司來說，構建新解決方案、獲取先進的人工智能工具以及保證與當前系統的兼容性相關的費用可能令人望而卻步。

臨床試驗中的患者招募、數據分析和預測建模需要專門的人工智能應用程序。這些應用程序的開發和實施總體成本更高，因為它們經常需要數據科學家、技術專家和醫療保健提供者的合作。定期維護、指導和更新也會增加成本。因此，極大地限制了人工智能在臨床試驗市場中的采用服務。

嚴格的監管環境

醫療機構制定了嚴格的法規和合規要求，人工智能在臨床試驗中的應用必須遵循。確保人工智能系統遵守這些標準可能很困難且耗時，這會導致臨床試驗人工智能解決方案的創建和應用延遲。臨床試驗涉及敏感的患者數據，監管機構對這些數據的收集、保存和使用有嚴格的限制。實施遵守這些數據隱私法的人工智能系統的復雜性會增加，也可能會降低人工智能在臨床試驗市場中提供的服務的適應性。

機會

實時數據分析和風險預測

由于實時數據分析，研究人員和醫療專業人員可以快速處理和理解臨床試驗期間可用的數據。因此，可以更快速、更智能地做出決策，從而可以快速修改患者護理、治療計劃和研究方案。臨床試驗設計可以通過人工智能技術來優化，這些技術可以分析過去的數據、發現可能的問題并提出改進建議。這可能會帶來更有成效和更經濟的研究，從而減少藥物開發所需的時間和金錢，為臨床試驗市場中的人工智能企業提供利潤豐厚的機會。

• 2023 年 10 月，世界衛生組織 (WHO) 最近的一份報告概述了醫療保健行業人工智能的重要監管因素。文章強烈強調確定人工智能系統的有效性和安全性，盡快向有需要的個人提供合適的系統，并鼓勵利益相關者之間的溝通。

最近的發展

• 2023年6月，除了推出基于SaaS的產品統一框架以補充其當前的一系列定制解決方案和服務外，Saama還加快了臨床試驗和商業化的發展。

• 2023 年 6 月，利用人工智能加速臨床研究的計算成像初創公司 Altis Labs, Inc. 報告稱，其 600 萬美元的美國種子輪融資已結束。

• 2023年2月，技術和管理咨詢公司ZS透露，它收購了Trials.ai，這是一家專注于醫療保健的純人工智能和分析業務。ZS 表示，此次購買是為了支持臨床試驗團隊改善參與者體驗并加快將治療方法推向市場。

主要市場參與者

• 愛固

• 解毒劑技術

• 深度6人工智能

• 孟德爾人工智能

• 費西

• 薩馬科技

• 顯著健康

• 審判.ai

• 內叢屬

• IQVIA

• 中值技術

• 醫療數據

市場細分

通過提供

• 軟件

• 服務

按技術

• 機器學習

• 深度學習

• 監督

按申請

• 心血管

• 新陳代謝

• 腫瘤學

• 傳染性疾病

按最終用戶

• 制藥公司

• 生物技術

• 合同研究組織