生物信息学市场中的人工智能(2024-2033)
报告概述
到 2033 年，全球人工智能生物信息学市场规模预计将从 2023 年的380 万美元增至1.363 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 42.9% 的速度增长。 2024年至2033年。
生物信息学是涉及序列分析的一个子学科，即通过结合计算机编程、大数据和分子生物学来确定生物分子的功能，使科学家能够理解和识别生物数据中的模式。该领域进一步帮助科学家通过研究基因组和 DNA 测序来组织大量数据。需要使用生物信息学的关键因素包括，由于生活方式的改变以及全球职业女性数量的增加，对婴儿营养食品的需求不断增加。据统计，全球只有 39% 至 40% 的婴儿接受母乳喂养根据世界卫生组织的说法。
随着市场参与者数量的增加以及可用的先进服务的不断增加，生物信息学领域的人工智能（AI）得到了大力推动。此外，制造商非常注重研发工作，旨在将新技术推向市场。近年来市场的成功率进一步归因于通用序列成本的下降以及为提供满意的医疗服务而不断增加的医疗支出。
关键要点
- 通过提供分析，服务细分市场在 2023 年占据了 57.8% 市场份额。
- 通过类型分析，机器学习在全球占据主导地位Al 在生物信息学市场中占据领先地位，到 2023 年将占据 49.3% 的市场份额。
- 依靠产品和服务，市场在生物信息学服务领域获得巨大利润，该领域占到 2023 年，其市场份额将达到 61.5%。
- 在应用方面，基因组细分市场由于其与其他细分市场相比具有规模优势而领先市场，并在 2023 年占据 27.7% 市场份额。
- 从行业来看，医疗生物技术类别占据市场主导地位，当年收入份额高达 38.4% 2023 年。
- 北美成为全球生物信息学人工智能市场的领跑者，占据超过 46.5% 的份额，并在 2023 年拥有170 万美元的市场价值。
产品分析
服务领域引领生物信息学市场的全球人工智能
根据产品提供，市场大致分为软件、服务和其他领域。其中，服务板块在市场中占据主导地位，取得了可圈可点的业绩。到 2023 年，市场份额将达到 57.8%。由于人工智能技术的使用和应用对专业知识的需求不断增长，该细分市场占据主导地位。该部分包括算法创建、人工智能工具在当前工作框架中的实施、咨询、数据分析和模型训练。由于人工智能技术的复杂性和对生物信息学领域知识的需求，服务领域进一步扩大规模。
类型分析
机器学习将在 2023 年获得巨大普及
生物信息学人工智能市场在逻辑上分为机器学习、深度学习和其他领域。机器学习领域成为全球生物信息学人工智能市场的领跑者。由于在生物信息学领域的广泛应用及其多功能性，机器学习类别在市场上占据着强大的地位，占据了超过其他领域的巨大市场份额。到 2023 年，该细分市场将增长 49.3%。此外，该细分市场在市场上占有一席之地，因为与深度学习相比，其技术更加成熟，被广泛使用和成熟，从而被多家学术机构采用。因此，这些有利方面准确地体现了机器学习在重要活动中的重要性，从而导致市场平稳加速。
产品和服务分析
生物信息学服务领域在市场中占据强势地位
市场大致分为知识管理工具、生物信息学平台和生物信息学服务领域。生物信息学服务显示出其更年期效益，在 2023 年占据了超过 61.5% 的可观市场收入份额。凭借人工智能技术的快速发展和专业化的融合，该细分市场获得了足够的受欢迎程度。d 其应用知识。由于排除人工智能，评估和解释越来越多的生物数据的难度加大。
应用分析
基因组领域引领全球人工智能在生物信息学市场
就人工智能在生物信息学中的应用而言，市场大致分为基因组学、系统生物学、化学信息学和药物设计，转录组学、代谢组学、微阵列、文本挖掘、蛋白质组学、DNA 测序和其他领域。尽管每个细分市场都为市场的整体增长做出了巨大的努力，但基因组学细分市场脱颖而出，成为一个基石，与其他细分市场相比，它具有更多优势。这种突出反映了对个性化治疗的日益重视，加上下一代测序技术产生的大量基因组数据。因此，这个因素导致基因组类别to 在市场上屹立不倒，到 2023 年将占据 27.7% 的巨大市场份额。
行业分析
通过人工智能降低药物费用，增强医疗生物技术的地位
根据行业的不同，生物信息学领域的人工智能市场分为医疗生物技术、植物生物技术、法医生物技术、动物生物技术、环境生物技术等领域。医疗生物技术领域占据了38.4%的市场收入份额，广泛推动了市场增长。该细分市场占据的主要市场份额是由于人工智能降低了开发费用，因为药物开发成本高昂。此外，人工智能还可以显着帮助发现新型治疗药物、预测药物的安全性和有效性以及创新药物配方的创建，从而产生b生物技术和制药公司向市场推出更多价格实惠的药物。
主要细分市场
按提供
- 软件
- 服务
- 其他
按类型
- 机器学习
- 深度学习及其他
按产品和服务
- 知识管理工具
- 生物信息学平台
- 生物信息学服务
按应用
- 基因组学
- 系统生物学
- 化学信息学和药物设计
- 转录组学
- 代谢组学
- 微阵列
- 文本挖掘
- 蛋白质组学
- DNA测序
- 其他
按领域
- 医学生物技术
- 植物生物技术
- 法医生物技术
- 动物生物技术
- 环境生物技术
- 其他
市场驱动因素
最终增长matum 应用于生物信息学
对生物信息学的需求不断升级，主要推动生物信息学领域的人工智能市场达到意想不到的水平。这是由于信息学在生物学研究中的广泛使用，涉及学习编程的生物学家或计算机程序员、数据库管理员和数学家来获取生物学基础知识。此外，随着基因组学变得更加深入，癌症等重要慢性疾病可以在药理学的辅助下进行治疗，其中下一代测序在提供对个体肿瘤和特定受体的分子领域更深入和准确的了解方面发挥着关键作用。与此同时，二代测序有效降低了测序成本。例如，Illumina 通过频繁的创新帮助降低了生物信息学仪器的成本，从而实现了 1000 美元的人类基因组。
市场限制
成本高且缺乏熟练的专业人员可能会阻碍市场增长
尽管生物信息学领域的人工智能简化了市场增长，但市场仍然遇到限制其收入份额的障碍。市场主要受到仪器成本高的影响，因为基于人工智能的生物信息学仪器非常复杂，需要精确的验证和规范。此外，由于其先进的特性和功能，基因组仪器的溢价在11-2200万美元之间。因此，这个因素对于许多中小型制药公司和研究实验室来说似乎是个问题，阻碍他们在不同的基因组仪器上进行大量投资。此外，生物信息学平台高度自动化且成本高昂，需要妥善处理以避免损害，但熟练专业人员的缺乏可能会阻碍市场扩张。
机遇
生物信息领域的人工智能市场多年来，Matics 通过不断升级的举措（包括产品发布、合作、收购和合并）获得了巨大的增长机会，从而提高了研究质量。此外，基于人工智能的生物信息学取得的进步降低了生物信息学平台和仪器的成本，使医疗实验室能够承担基本任务。因此，这些方面导致相关领域的更多增长，采购高度创新的产品和成果，从而扩大市场范围。
最新趋势
单细胞分析
单细胞测序技术产生大量数据，以揭示细胞异质性与疾病机制相结合的见解。 Al算法广泛应用于涉及细胞聚类的单细胞数据分析。该分析很大程度上基于用于识别细胞类型和重建的基因表达谱细胞谱系的破坏。
数据集成和解释
对人工智能工具的不断增长的需求直接与生物数据的数量和复杂性的增加成正比。这些人工智能工具可以整合和解释来自代谢组学、基因组学和蛋白质组学领域的不同数据集。此外，为了从生物医学文章中提取相关信息，人工智能工具被广泛使用，例如自然语言处理（NLP）。
宏观经济因素的影响
生物信息学市场中的人工智能受到人口趋势的强烈影响，包括人口老龄化和疾病流行。 Al 根据人口统计因素满足特定的医疗保健需求，帮助市场参与者定制他们的产品。公共卫生受到气候变化和环境退化等环境因素变化的严重影响，因此需要创新的卫生解决方案是和生物信息学。因此，环境数据及其对人口健康影响的分析可以广泛地通过人工智能技术来完成。
区域分析
人工智能进步的采用使北美近年来保持主导地位
到2023年，北美将在生物信息学市场中引领全球人工智能，在全球生物信息学市场中占据46.5%的巨大市场份额2023 年。该地区的市场增长与市场参与者的存在和先进服务的可用性有关。此外，主要市场参与者都在不断加大研发力度，不断推出新颖的产品和服务。此外，主要市场参与者的战略举措加上技术进步和现代化使该地区能够在竞争激烈的市场环境中取得强势地位并生存。然而，该地区面临着技术劳动力短缺和劳动力短缺等重大挑战。基于人工智能的生物信息学平台实施成本高昂，这可能会阻碍北美市场的规模。
此外，由于政府在人工智能领域的大力投资和医疗保健基础设施的改善，预计亚太地区将在预言期内实现人工智能生物信息学市场的最快增长。
重点地区和国家
- 北美洲
- 美国
- 加拿大
- 欧洲
- 德国
- 法国
- 英国
- 西班牙
- 意大利
- 俄罗斯
- 荷兰
- 其他地区欧洲
- 亚太地区
- 中国
- 日本
- 韩国
- 印度
- 新西兰
- 新加坡
- 泰国
- 越南
- 亚太地区其他地区
- 拉丁语美国
- 巴西
- 墨西哥
- 拉丁美洲其他地区
- 中东和非洲
- 南非
- 沙特阿拉伯
- 阿联酋
- 中东和非洲其他地区
市场上的主要参与者专注于战略合作伙伴关系和产品创新。他们还采取并购以及产品和服务推出等策略。
市场主要参与者
- Fios Genomics（英国）
- Source BioScience（英国）
- Eurofins Scientific（卢森堡）
- Thermo Fisher Scientific, Inc.（美国）
- Insilico Medicine （美国）
- Paige Al, Inc.（美国）
- SomaLogic Operating Co., Inc.（美国）
- SOPHiA Genetics
- QIAGEN
- Strand Lifescience
近期进展
- 8 月2023年，SOPHiA GENETICS推出了最新的AI驱动平台SOPHiA AI Clinical Exome。量身定制为了简化医疗专业人员的临床外显子组分析和报告，该平台采用人工智能算法来审查遗传数据并查明潜在的致病变异，从而促进更快、更准确的诊断。
- 到 2023 年 7 月，赛默飞世尔科技 (Thermo Fisher Scientific) 收购了 Biomatics，这是一家为生命科学数据管理和分析提供基于云的解决方案的著名提供商。此次收购增强了 Thermo Fisher 在人工智能驱动的生物信息学市场的地位，使他们能够获得 Biomatics 在生物数据管理和分析工具方面的专业知识。
- 2023 年 6 月，QIAGEN 与 NVIDIA 合作，开创了用于下一代测序 (NGS) 数据分析的人工智能驱动解决方案。此次合作旨在利用 NVIDIA 的 Clara AI 平台和计算硬件专业知识，加快 NGS 数据分析速度，为精准医学和药物发现的新见解铺平道路。
