基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场（2024 - 2030）

基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场摘要

此外，公共和私营部门针对不同治疗方法的支持举措领域对于推动市场增长至关重要。此外，市场参与者采取了多项战略举措来扩大市场。例如，2024 年 6 月，EQT 宣布收购多数股权，以支持 CluePoints 的扩张。CluePoints 是一家为临床数据询问和分析提供人工智能驱动软件解决方案的著名供应商。

在药物试验中使用人工智能可以提高药物试验的临床结果、成本和时间，因为药物开发是一个成本密集型且耗时的过程。例如，2024 年 1 月，埃森哲宣布通过埃森哲风险投资公司对专门从事人工智能驱动的临床试验设计的公司 QuantHealth 进行战略投资。 QuantHealth 基于云的平台模拟临床试验，使制药和生物技术公司能够以经济高效的方式加快和优化治疗的开发。

此外，人工智能有助于减少医疗数据的偏差。例如，基因泰克与斯坦福大学合作，采用开源人工智能系统来减少药物试验中的偏见。此外，随着行业从传统方式向科技方式转变，各大制药公司越来越多地在临床试验中采用人工智能技术，从而推动市场增长。

此外，人工智能在药物试验中的渗透率不断上升，以及基于人工智能的解决方案的可用性有助于临床试验的不同方面，例如患者丰富和入组、药物试验设计、研究者和地点选择、用药依从性和患者监测等，正在推动市场增长。患者资格和入组是整个药物试验成功的一些重要步骤。研究显示，85% 的药物试验在患者招募期间陷入停滞，30% 的药物试验因招募失败而提前结束。基于人工智能的平台有利于减少这种障碍。因此，许多研究人员利用人工智能进行药物试验，促进了市场增长。

COVID-19 大流行加速了基于人工智能的技术在药物开发中的使用。越来越多地采用先进解决方案来分析患者数据并促进药物发现和开发，显着提高了人工智能在该领域的渗透率。 CRO、制药公司和学术界已从传统方法转向基于人工智能的解决方案，以改善临床结果并减少药物试验的时间和成本。此外，由于许多传统试验因 COVID-19 而停止，分散式药物试验获得了动力，促使关键参与者利用可用的患者数据。

案例研究：临床试验组织采用人工智能来增强患者识别

一家临床试验组织旨在通过从手动图表审查过渡来减少识别合格患者所需的时间。

问题：

• 研究协调员通常使用 ICD 代码等结构化数据来识别符合临床试验条件的患者。

• 临床医生然后审查这些数据并将其与患者图表中的信息结合起来。

• 这个手动过程非常耗时，需要数百小时，并且容易出现效率低下和错误。

• 结果，与计划相比，40% 的临床试验中心入组不足，10% 的中心未能入组一名患者。

目标：

客户旨在确定 Mendel 是否可以取代手动图表审查以实现两个目标：

测试：

• 该组织在肿瘤学试验中手动审查了两个临床中心的 5,000 个图表，在一周内确定了 26 名符合条件的患者。

• 使用 Mendel 的临床智能搜索和高级查询生成器，该组织在三天内对同一两个中心的 17,354 名患者的临床数据建立了索引。

结果：

市场集中度及特征

基于人工智能的临床试验解决方案提供商行业的创新程度较高。技术进步包括增强的机器学习算法患者匹配、用于试验优化的实时数据分析以及用于方案设计的预测建模工具。这些进步在多个层面上简化了临床试验流程。例如，2024 年 4 月，Research Solutions 推出了新的临床试验景观软件解决方案，使临床试验信息更加富有洞察力、可访问性和可操作性。该产品系列使用人工智能来改变医疗事务专家、医学科学联络员和临床开发团队研究、评估和综合大量临床试验和适当数据以绘制整体图景的方式。

合并、收购和合作等并购活动使公司能够在地域、财务和技术上进行扩张。例如，2023年12月，ConcertAI宣布收购原美国临床肿瘤学会（ASCO）子公司CancerLinQ。除了此次收购，ASCO 将维持多年合作与 CancerLinQ 达成协议。该计划旨在促进 CancerLinQ 对下一代人工智能、分析、真实世界数据和其他技术的利用，以增强癌症护理并加速临床研究。

监管对基于人工智能的临床试验解决方案提供商行业的影响是巨大的。该行业受到不同国家不同监管机构的监管。例如：

FDA 指导草案（2023 年 4 月）：

• FDA 发布了指导草案，为基于 AI/ML 的设备建立监管框架。

• 目标：增强患者获得安全有效的基于 AI/ML 的设备的机会，确保促进和保护总体健康

• 草案概述了持续改进基于机器学习的设备软件功能（ML-DSF）的最简单方法

地理扩张推动了基于人工智能的临床试验解决方案的发展通过提供多样化资源、提高市场渗透率和收入以及促进监管合规性和标准化，来开拓市场。它还促进伙伴关系和协作，改善本地化医疗保健成果，并需要对技术基础设施进行投资。

临床试验阶段见解

第二阶段细分市场在 2023 年占据市场主导地位，收入份额为 45.5%，因为有许多活跃在第二阶段的注册临床试验。在药物试验期间越来越多地使用基于人工智能的工具进行数据收集和分析，极大地促进了该领域的增长。此外，该细分市场拥有更高的收入份额，因为它有助于在此阶段改进、确定和验证与基于人工智能的工具相关的措施。

但是，预计第一阶段细分市场将在预测期内实现最快的增长。早期阶段的复杂性和成本不断增加药物开发需要更高效、更准确的试验方法，而基于人工智能的解决方案提供了这种方法。这些解决方案增强了患者招募、优化试验设计并改进数据分析，从而加速药物开发。此外，I 期试验的高失败率推动了对人工智能工具的需求，以更好地预测结果并及早发现潜在问题。

治疗应用洞察

肿瘤学领域主导着市场，2023 年收入份额最大，为 21.6%。全球癌症的高患病率和肿瘤学领域的大量药物试验正在促进人工智能技术的采用。此外，许多参与者正在设计和采用人工智能工具进行基于肿瘤学的临床试验，推动该细分市场的增长。例如，2022 年 1 月，纽约中部血液肿瘤学协会和 Deep Lens 合作扩大了一项药物试验计划。节目中，VIPER提供了Deep Lens 开发的产品将用于预筛选所有患者，以确定符合临床试验资格的患者。

心血管疾病 (CVD) 领域预计在预测期内将以最快的复合年增长率增长。市场增长归因于与CVD相关的高患病率和高死亡率，这推动了研发方面的大量投资。此外，利用新方法分析心血管疾病的人工智能平台的渗透率不断提高，是推动该细分市场增长的一个主要因素。此外，人工智能整合和分析基因组学、影像和电子健康记录等不同数据源的能力，有助于实现更精确和个性化的治疗方法，进一步推动人工智能技术在该领域的采用。

最终用途洞察

制药公司细分市场占据主导地位，2023 年所占份额最大，达到 64.3%。基于人工智能的技术的采用不断增加为了更好地开发诊断和生物标志物，确定新的药物靶点，以及主要制药公司的药物开发和临床试验的整个过程是促进该细分市场增长的主要因素之一。此外，这些主要制药公司与人工智能供应商合作，利用人工智能技术进行研发和整个药物发现过程，从而推动增长。例如，2024 年 5 月，赛诺菲、OpenAI 和 Formation Bio 宣布合作开发基于人工智能的软件，以加速药物开发并提高向患者提供新药的效率。此次合作将整合软件、数据和定制模型，在整个药物开发生命周期中创建定制解决方案。这一举措在制药和生命科学行业是首创。

但是，其他细分市场预计将以最高的复合年增长率增长。由于合同研究组织、政府机构等采用人工智能解决方案的趋势不断上升。CRO 和其他组织越来越多地参与开发和采用用于药物发现和开发以及临床试验的基于人工智能的平台和技术，预计将在预测期内推动市场增长。

区域洞察

北美基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场主导到 2023 年，其收入份额将达到全球市场的 43.4%。这一增长得益于其先进的医疗基础设施、对人工智能和生物技术的大量投资以及领先制药公司的存在。 2024年2月，利用加拿大基因组公司的资金和OICR支持的安大略范围内癌症靶向核酸评估（OCTANE）临床试验的数据，安大略省研究人员团队设计了一个软件平台PMATCH。这个平台m 利用机器学习、人工智能，近乎实时地将患者与精准医学试验相匹配。 PMATCH 将详细的基因组和健康数据与临床试验资格要求进行比较，并根据最新的癌症研究数据推荐针对特定患者的试验。

美国基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场趋势

美国基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场主要由技术进步驱动，这导致知名企业推出新产品。例如，2024 年 6 月，Medidata 推出了 Clinical Data Studio，这是一个人工智能驱动的平台，旨在实现临床试验数据管理现代化。这个综合工作区促进数据集成、管理和转换，具有人工智能辅助的数据协调、异常检测、自助数据列表和基于风险的质量管理。平台orm 通过先进的工作流程和可视化支持整体数据和风险策略。

欧洲基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场趋势

市场增长归因于技术进步、先进医疗基础设施的可用性以及该地区监管机构的支持举措。例如，EFPIA 支持欧洲药品监管网络 (EMRN) 的人工智能测量方法，该方法结合了现有方法、研究实践以及对其他药物开发工具的既定要求，例如传统统计方法和模型知情的药物开发。

由于在各个医疗保健领域开发了基于人工智能的临床试验解决方案，英国基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场在 2023 年占据了重要的市场份额。例如，2024 年 6 月，伦敦大学学院 (UCL) 和 Moorfields 领导的团队眼科医院研究人员开发了一种新的人工智能系统，以减少招募患者进行针对老年性视力丧失的临床试验的成本和时间。

德国基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场正在见证对可穿戴脉搏血氧计技术进步的投资，这正在推动市场增长。例如，2023 年 9 月，默克公司宣布与 Exscientia 和 BenevolentAI 开展两项新的战略合作，以利用人工智能驱动的设计和发现能力，加强其研究工作。这些合作伙伴关系旨在产生在神经病学、肿瘤学和免疫学领域具有一流和一流潜力的新型候选药物。人工智能在整个研发过程中的集成，从目标识别到临床试验和产品生命周期管理，旨在彻底改变药物发现和开发，以更高的效率和更好的速度加速向患者提供新药。

亚太地区基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场趋势

由于整个医疗保健行业越来越多地采用基于人工智能的工具和支持性政府举措，亚太地区基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场预计在预测期内将以最快的复合年增长率增长。由于庞大的患者基础和较低的试验成本，亚洲的临床试验招募正在迅速扩大。此外，亚太地区因其快速的患者入组能力而受到各个临床阶段生物技术公司的青睐，特别是在传染病、肿瘤学、代谢性疾病、免疫肿瘤学和罕见疾病等领域。该地区提供了具有成本效益的临床研究机会，并拥有经验丰富的研究人员和研究团队，进一步增强了其对全球生物技术公司的吸引力。

基于人工智能的临床研究日本的临床试验解决方案提供商市场是由大学和市场参与者不断努力将基于人工智能的解决方案整合到临床试验中所推动的。例如，2023 年 10 月，西奈山伊坎医学院与千叶理工学院 (CIT) 签署了一份谅解备忘录 (MoU)，探索人工智能在 CVD 研究中的应用。此次合作旨在简化临床试验，加速患者护理的进步，并加快为心脏病患者推出潜在的新疗法。

澳大利亚基于人工智能的临床试验解决方案提供商市场预计在预测期内将显着增长，因为市场参与者采取的战略举措越来越多。例如，2024 年 2 月，Ryght 与 Avance Clinical 合作，这是一家专门为全球生物制药公司在澳大利亚、北美和新西兰进行高质量临床试验的 CRO。时间通过此次合作，Avance Clinical 将利用 Ryght 先进的 GenAI 技术。该技术利用专为该行业设计的专业大语言模型 (LLM) 来分析实时和复杂的数据流，为临床研究团队提供宝贵的见解。

主要基于人工智能的临床试验解决方案提供商公司见解

由于人们对基于人工智能的临床试验技术的认识和接受度不断提高，预计不断增长的市场需求将在未来吸引新的进入者。主要市场参与者还通过合并、收购、合作等战略举措扩大其解决方案组合，并增加对人工智能驱动的临床试验平台的研发投资。例如，2021 年 3 月，Datavant 和 Saama Technologies, Inc. 合作，使用 Saama 的生命科学分析云 (LSAC) 集成跨不同现实世界和临床数据集的患者旅程映射。这些努力是前预计将在预测期内加速整个行业采用人工智能解决方案。

最新进展

• 2024 年 5 月，Phesi 宣布增强通过引入患者负担评分，对其人工智能驱动的试验加速器平台进行了改进。此功能使申办方能够通过预测试验参与者可能需要访问研究者站点的次数、要执行的程序以及每次访问期间积累和记录的数据来增强方案和研究结构。

• 2023 年 10 月，Mendel 推出了 Hypercube，这是一款人工智能副驾驶，允许生命科学和医疗保健组织通过类似聊天的界面使用简单的语言检查其大量患者数据。

• 1 月2023 年，Deep 6 AI 与 Graticule 合作开发研究算法和真实世界数据服务，以改善各种疾病适应症临床试验的患者识别和优先级排序。他们最初的算法可以自动筛选心血管医疗设备试验的患者。该技术与快速实施服务相结合，正在该地区的多个地点进行试点。e Deep 6 AI 研究网络加速试验完成。

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