Отчет о мировом рынке машинного обучения в фармацевтической промышленности за 2023 год: более широкое использование технологий в медицинской промышленности стимулирует рост

машинное обучение в фармацевтической промышленности-рынок-размер.jpg

Дублин, 6 июня 2023 г. (GLOBE NEWSWIRE) — «Отчет об анализе размера рынка, доли и отраслевых тенденций глобального машинного обучения в фармацевтической промышленности по компонентам (решения и услуги), по режимам развертывания (облачные и локальные), по организациям» размер, По региональным перспективам и прогнозам, 2023-2029 гг.» добавлен отчетСайт ResearchAndMarkets.comОжидается, что к 2029 году объем мирового рынка машинного обучения в фармацевтической промышленности достигнет $11,4 млрд, а среднегодовой рост рынка составит 34,4% в течение прогнозируемого периода.

Ключевые игроки рынка

Google LLC (Алфавит, Инк.)

Корпорация NVIDIA

Корпорация IBM

Корпорация Майкрософт

Циклика, Инк.

БиоСиметрикс Инк.

Клауд Фармасьютикалс, Инк.

Компания Deep Genomics Incorporated

Атомвайз, Инк.

Цель машинного обучения в фармацевтической промышленности — расширять медицинские знания, а не заменять врача. Весь объем знаний врача, включающий в себя все, что он приобрел в медицинской школе и во время обучения, а также опыт лечения пациентов, масштабируется до беспрецедентного уровня с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Способность получать и обрабатывать огромное количество доступных данных. для врачей информация о новых методах лечения, симптомах заболеваний, взаимодействии лекарств и о том, как разные пациенты, получающие одинаковое лечение, могут иметь разные результаты, быстро становится важнейшим талантом. А машинное обучение позволяет им делать выводы на основе этих данных и применять их на практике.

Например, системы машинного обучения могут быстро идентифицировать редкое заболевание, просматривать доступные методы лечения и назначать лекарства, собирая данные многих посещений пациентов и тысяч врачей. В результате экономится время, что приводит к повышению эффективности и снижению затрат. Машинное обучение также может предотвратить рецидивы, помогая отслеживать случаи и предоставляя дополнительные рекомендации. ИИ интегрирован с электронными медицинскими записями. Когда врач использует их нерегулярно, появляется всплывающее окно, объясняющее, как те или иные генетические особенности могут повлиять на состояние пациента или как новое лекарство может улучшить его здоровье. Врач может лучше понять болезнь и порекомендовать лучший курс лечения, щелкнув всплывающее окно. Эти электронные записи не только экономят время и пространство, но также активно помогают врачам формулировать лучшие рекомендации по лечению и обучают их деталям. перед ними. Некоторые страны с большим количеством больных раком легких начинают внедрять программы искусственного интеллекта, чтобы помочь врачам лучше диагностировать пациентов с раком легких путем анализа рентгеновских снимков и компьютерной томографии и выявления подозрительных узлов и поражений.Факторы роста рынка

Прогнозирование эпидемии заранее Компании используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы предоставить пользователям точное место и дату предстоящей вспышки, например, вспышки лихорадки денге, за несколько месяцев вперед. Эта программа также предполагает меры по борьбе с лихорадкой денге на расстоянии нескольких сотен метров вокруг загрязненной территории.

Таким образом, используя машинное обучение, исследователи могут предвидеть время и место надвигающейся эпидемии, предупредить соответствующие органы и проинформировать об этом широкую общественность. Эта возможность потенциально может спасти значительное количество жизней, что, как ожидается, повысит распространение машинного обучения и откроет новые возможности роста для рынка.Расширение использования технологий в медицинской промышленности Лечение пациентов становится проще и продуктивнее благодаря использованию электронных отчетов вместо бумажных. Будущие достижения в области геномов (и огромная геномика симбиотических бактерий) и индивидуальная терапия значительно увеличат объем доступной информации.

По мере сбора большего количества данных о пациентах станет доступно больше информации. Ожидается, что более широкое использование машинного обучения в фармацевтической промышленности будет стимулировать рост рынка благодаря его различным преимуществам, включая снижение затрат, управление и сбор огромных данных о пациентах для дальнейшего использования.