到 2033 年，临床试验市场中的人工智能将以复合年增长率 28% 增长

2023年，全球人工智能临床试验市场规模为16亿美元，预计到2033年将达到188.2亿美元左右，2024年至2033年复合年增长率为28%。

市场概况

人工智能（AI）是当今药物开发领域最具革命性的技术。临床试验市场中的人工智能包括人工智能技术的创造、应用和商业化，所有这些都旨在提高临床研究的功效、精度和效率。人工智能在临床试验中的整合有可能彻底改变药物开发流程，实现更高效的数据管理、改进决策以及临床试验价值链的整体成功。

人工智能释放了高级分析的力量，实现了自动化，并显着提高了所有临床试验阶段的速度。临床试验市场中的人工智能为制药和生物技术公司提供尖端服务，例如方案设计的优化、机器学习（ML）引导的监管文件分析（例如研究性新药（IND）申请和安全报告）、患者规划招募和保留策略、实时监测、干预反应预测模型等。

• 2023 年 10 月，Elligo Health Research 与 Avallano 合作推出了 MyTrialsConnect，这是一个由人工智能驱动的临床试验招募和参与平台。患者可以在该网站上注册参与研究并成为医疗保健提供者网络的成员。注册后，如果个人有资格参加临床试验，将通过基于聊天机器人的调查以及对其医疗记录的自动评估来通知个人。

• UPMC 互联医学中心 (CCM) 进行的一项调查显示，到 2023 年，大多数医疗保健高管将依靠人工智能来寻找和招募临床试验人员，从而减少目前所需的时间和成本。

区域快照

在预测期内，北美在临床试验市场的人工智能中占据主导地位。美国和加拿大先进且完善的医疗基础设施使其有利于在临床试验中实施人工智能。先进的医学成像设备、电子健康记录(EHR) 和其他数据源的可用性为在临床研究过程中使用人工智能提供了坚实的基础。它对能够提高生产力、削减开支和改善患者治疗效果的新想法持开放态度。

对人工智能可能优势的日益了解推动了临床试验中人工智能应用的需求。加拿大卫生部和美国食品和药物管理局 (FDA) 等北美监管机构已准备好适应医疗保健行业的技术发展。通过标准和监管框架，它们促进人工智能在临床试验中的使用，从而激励该行业投资和使用这些技术。

对人工智能可能优势的日益了解推动了临床试验中人工智能应用的需求。加拿大卫生部和美国食品和药物管理局 (FDA) 等北美监管机构已准备好适应医疗保健行业的技术发展。通过标准和监管框架，它们促进人工智能在临床试验中的使用，从而激励该行业投资和使用这些技术。

临床试验市场中的人工智能报告范围

市场动态

司机

人工智能处理和分析复杂数据的能力

医疗保健行业从各种来源产生重要数据，例如遗传数据、医学成像和患者记录。用于分析数据的传统技术可能很费力，并且可能需要帮助才能从大量数据中成功揭示趋势或见解。大型、复杂的数据集是人工智能发挥作用的领域，尤其是在机器学习方法方面。它可以快速检查各种数据类型、发现趋势并得出富有洞察力的结论。

人工智能可以加快临床试验中的药物研究和发现过程。它可以高效、有效地处理和集成来自许多来源的数据，例如测试结果、患者人口统计数据和电子健康记录。这有助于对推动临床试验市场人工智能的患者类别形成全面且有凝聚力的了解。

• 2024 年 1 月，埃森哲表示已通过埃森哲风险投资公司对 Quant Health 进行战略投资，Quant Health 是一家人工智能驱动的临床试验设计公司，可在云端模拟临床试验，帮助生物技术和制药公司更快、更经济地为患者开发治疗方法。

简化患者招募和保留

人工智能技术可以快速分析大量患者数据，从而加快寻找合格申请人的过程。这样做可以加快招聘流程，节省大量时间和其他资源。人工智能使实施个性化的参与策略成为可能，根据每个患者的独特需求调整干预措施和信息。这可以提高试验方案的依从性、患者体验和更高的保留率。有效的患者获取和保留可减少等待时间，并保证临床研究不超出预算，从而降低成本。人工智能驱动的程序可以降低总试验成本并改善资源分配，推动临床试验市场的人工智能。

限制

实施成本高

在临床试验程序中采用人工智能需要在基础设施改进、软件开发和技术获取方面付出巨大成本。对于许多公司来说，构建新解决方案、获取先进的人工智能工具以及保证与当前系统的兼容性相关的费用可能令人望而却步。

临床试验中的患者招募、数据分析和预测建模需要专门的人工智能应用程序。这些应用程序的开发和实施总体成本更高，因为它们经常需要数据科学家、技术专家和医疗保健提供者的合作。定期维护、指导和更新也会增加成本。因此，极大地限制了人工智能在临床试验市场中的采用服务。

严格的监管环境

医疗机构制定了严格的法规和合规要求，人工智能在临床试验中的应用必须遵循。确保人工智能系统遵守这些标准可能很困难且耗时，这会导致临床试验人工智能解决方案的创建和应用延迟。临床试验涉及敏感的患者数据，监管机构对这些数据的收集、保存和使用有严格的限制。实施遵守这些数据隐私法的人工智能系统的复杂性会增加，也可能会降低人工智能在临床试验市场中提供的服务的适应性。

机会

实时数据分析和风险预测

由于实时数据分析，研究人员和医疗专业人员可以快速处理和理解临床试验期间可用的数据。因此，可以更快速、更智能地做出决策，从而可以快速修改患者护理、治疗计划和研究方案。临床试验设计可以通过人工智能技术来优化，这些技术可以分析过去的数据、发现可能的问题并提出改进建议。这可能会带来更有成效和更经济的研究，从而减少药物开发所需的时间和金钱，为临床试验市场中的人工智能企业提供利润丰厚的机会。

• 2023 年 10 月，世界卫生组织 (WHO) 最近的一份报告概述了医疗保健行业人工智能的重要监管因素。文章强烈强调确定人工智能系统的有效性和安全性，尽快向有需要的个人提供合适的系统，并鼓励利益相关者之间的沟通。

最近的发展

• 2023年6月，除了推出基于SaaS的产品统一框架以补充其当前的一系列定制解决方案和服务外，Saama还加快了临床试验和商业化的发展。

• 2023 年 6 月，利用人工智能加速临床研究的计算成像初创公司 Altis Labs, Inc. 报告称，其 600 万美元的美国种子轮融资已结束。

• 2023年2月，技术和管理咨询公司ZS透露，它收购了Trials.ai，这是一家专注于医疗保健的纯人工智能和分析业务。ZS 表示，此次购买是为了支持临床试验团队改善参与者体验并加快将治疗方法推向市场。

主要市场参与者

• 爱固

• 解毒剂技术

• 深度6人工智能

• 孟德尔人工智能

• 费西

• 萨马科技

• 显着健康

• 审判.ai

• 内丛属

• IQVIA

• 中值技术

• 医疗数据

市场细分

通过提供

• 软件

• 服务

按技术

• 机器学习

• 深度学习

• 监督

按申请

• 心血管

• 新陈代谢

• 肿瘤学

• 传染性疾病

按最终用户

• 制药公司

• 生物技术

• 合同研究组织