报告概述

全球临床试验人工智能市场规模预计将从 2024 年的18.5 亿美元增至 2034 年228.9 亿美元左右，预测期内复合年增长率为28.6% 2025年至2034年。2024年，北美市场占据领先地位，获得超过31.5%份额，收入5827.5亿美元。

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，共同旨在提高临床研究的效率、精度和功效。临床试验成本和时间密集，占药物研发过程中近50%的时间和费用。很多时候，临床试验会因研究设计不当、受试者分层不当、参与者高流失和患者招募不完整而遭遇失败。因此，主要市场制药行业的参与者正在探索通过结合人工智能解决方案来避免失败并简化临床试验阶段的解决方案。基于人工智能的药物开发就是这样一种创新解决方案，它彻底改变了传统方法，尤其是在临床试验中。可以在人工智能的帮助下整合和分析大量数据，从而使试验申办者能够优化未来的研究活动。因此，人工智能增强和完善整个临床药物开发流程的能力在很大程度上推动了临床试验中人工智能的市场。此外，投资者对基于人工智能的临床试验的投资不断增加，进一步推动了预测期内的市场增长。

2024年1月，埃森哲通过埃森哲风险投资公司对QuantHealth进行了战略投资。 QuantHealth 是一家人工智能驱动的临床试验设计公司，利用先进技术准确预测试验结果并降低相关潜在成本

关键要点

• 市场规模：人工智能在临床试验市场的估值在 2024 年达到18.5 亿美元，预计到 2024 年将大幅增长228.9 亿美元 2034 年。
• 按产品分析：最大的市场份额为服务细分市场，占 61.3%。
• 技术分析：深度学习细分市场在 2024 年占据54.7%市场份额。
• 应用分析：肿瘤学细分市场将占据主导地位45.9%市场份额。
• 最终用户分析：制药公司，使其在 2024 年获得65.8%的可衡量市场份额。
• 区域分析：北美地区在 2024 年占据31.5%市场份额。

产品分析

根据产品，市场大致分为软件和服务领域。服务领域占据最大的市场份额61.3%，在2024年临床试验市场的人工智能中占据主导地位。通过服务领域提供定制解决方案来满足各种临床试验和医疗机构的独特需求和目标。该领域通过围绕监管环境进行谈判，为利益相关者提供满意的结果临床试验，确保人工智能应用符合相关医疗保健法律和商业规范。

2025 年 5 月，著名的现场管理组织 (SMO) ClinTrial Research (CTR) 宣布与符合 HIPAA 的尖端人工智能匹配技术 Trially® 建立战略合作伙伴关系。经过六个月的合作，该合作伙伴关系在患者识别、登记速度和运营效率方面取得了显着改进。

技术分析

根据技术分析，市场分为机器学习、深度学习和监督细分市场。深度学习领域占据54.7％的市场份额，到 2024 年，临床试验市场中的人工智能将黯然失色。随着创新数据分析的最后通牒和日益增长的个性化医疗保健，深度学习领域的主导地位变得更加强大。作为机器学习的一个子集，深度学习允许处理和解释转换数据集，使其适合复杂的临床试验数据。

此外，该部分通过分析医学图像、基因组数据和患者记录等大量数据，可以实现更准确的诊断、患者分区和预测建模。人工智能驱动的临床试验不仅有助于药物发现，还用于在临床前动物试验中测试发现的分子例如，2025 年 5 月，专注于开发治疗罕见肺病和纤维化疾病的一流药物的生物制药公司 Rein Therapeutics 宣布与专门从事深度学习图像分析的核心成像实验室 Qureight Ltd 合作。此次合作将 Qureight 的深度学习平台整合到 Rein 即将进行的 LTI-03 2 期试验中，LTI-03 是一种新型多途径 Caveolin-1 相关肽，用于治疗特发性肺纤维化 (IPF)。

应用分析

临床试验市场中的人工智能分为心血管、代谢、肿瘤和基于其应用的传染病细分。人工智能被广泛用于诊断和治疗多种类型的癌症，肿瘤学领域在临床医学中主导了人工智能rket 的市场份额将在 2024 年占据 45.9% 的显着市场份额。该细分市场的主导地位在很大程度上归因于全球癌症患病率的上升以及在肿瘤学领域进行的大量药物试验。

此外，主要工业参与者都专注于开发和采用基于肿瘤学的人工智能工具进行临床试验。例如，Deep Lens 与纽约中部血液肿瘤学协会之间进行了合作，旨在扩大药物试验计划。 Deep Lens 的 VIPER 通过对患者进行预筛选来协助识别合格患者，以进行临床试验。

2025 年 4 月，开发先进的人工智能驱动的肿瘤学临床管理解决方案的数字健康公司 Onc.AI 宣布，其最近与全球生物制药公司 GSK 合作的研究结果将在 2025 年美国癌症研究协会 (AACR) 年会上公布。该研究从外部评估了 Onc.AI 的 FDA 突破性串行 CTRS AI 模型，该模型在 GSK 的 GARNET I 期临床试验 (NCT02715284) E 组中进行，招募了接受 GSK 抗 PD-1 检查点抑制剂 dostarlimab 治疗的晚期非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者。

最终用户分析

根据最终用户，市场分为制药公司、生物技术公司和合同研究组织 (CRO) 领域。制药公司对人工智能算法的使用率最高，使他们能够在 2024 年获得 65.8% 的可衡量市场份额。

人工智能极大地帮助制药公司审查大量数据，从而加快药物开发流程，实现模式识别和临床试验优化。此外，制药公司高度采用人工智能，因为它可以检测并减少与药物相关的可能的偶然性。临床研究。

主要细分市场

按提供

• 软件
• 服务

按技术

• 机器学习
• 深度学习
• 监督

按应用

• 心血管
• 代谢
• 肿瘤学
• 传染病

最终用户

• 制药公司
• 生物技术公司
• 合同研究组织（CRO）

驱动因素

制药公司对人工智能工具的需求不断增长，投资不断增加

人工智能工具在提高制药公司测试的有效性和准确性、优化临床试验结果以及加速药物开发方面发挥着关键作用。临床数据分析更加准确，试验设计更加简便，患者入组和保留率提高，成本和缩短时间，以及临床试验中人工智能软件辅助的个性化药物。

凭借人工智能自动化和简化繁重任务、识别复杂数据集中的模式和趋势以及改进决策过程的能力，利益相关者对制药公司产生了浓厚的兴趣，这对制药公司提出了人工智能解决方案的最后通牒。此外，主要市场参与者不断增加的投资也正在帮助市场以惊人的规模增长。 Antidote Technologies 获得了 2390 万美元的投资，用于扩大其数字患者参与计划以及临床试验招募服务。

限制

高成本可能会受到限制

在临床试验程序中采用人工智能的高成本可能会让许多小规模公司望而却步。这主要是由于改善基础设施、获取技术和开发软件所需的巨大成本。数据分析、临床试验中的预测建模和患者招募所需的专门人工智能工具的开发和实施成本高昂。由于这些先进的人工智能应用程序经常需要数据科学家、医疗保健提供者和技术专家的合作，成本进一步上升。

因此，这极大地限制了人工智能工具在临床试验市场的采用。临床试验中的人工智能应用必须遵守严格的法规，以便了解人工智能系统是否适当遵守监管机构提供的标准。因此，这导致用于临床试验的人工智能解决方案的创建和应用延迟，从而限制了其在市场上的使用。

机遇

政府举措为市场增长创造了利润丰厚的机会

由于政府加大支持和支持，对基于人工智能的技术、工具和解决方案的需求不断增加。与临床试验相关的严格规定。此外，许多新兴国家和新兴国家的政府越来越认识到临床试验鼓励患者参与。这为市场参与者在预测期内蓬勃发展并创造大量收入创造了巨大的机会。

例如，为了加速为住院的 COVID-19 患者开发新药候选物，英国政府实施了临床试验计划“ACCORD”——加速 COVID-19 研究和开发平台。 2025 年 6 月，美国食品和药物管理局 (FDA) 推出了 Elsa，这是一种生成人工智能 (AI) 工具，旨在提高从科学审评人员到调查人员等员工的效率。这一创新工具使该机构的职能现代化，利用人工智能能力改善其为美国公众提供的服务。

宏观经济的影响经济/地缘政治因素

对人工智能解决方案的需求受到各种重要因素的显着影响，例如疾病患病率增加、医疗保健优先事项和人口结构变化，导致对创新技术的需求不断升级，旨在提高临床研究的有效性。

人工智能执行所需的医疗保健数据和专业知识的可及性可能会受到各国经济不协调的严重影响。由于经济衰退导致医疗保健机构内的初创企业和研究项目的资金减少，投资者可能会拒绝投资。因此，这些方面导致人工智能技术的开发和采用放缓。

最新趋势

人工智能驱动的去中心化临床试验

人工智能驱动的临床试验市场最重要的趋势之一是去中心化临床试验（DCT）的兴起。传统最终的临床试验通常需要患者前往实际地点进行评估，这可能不方便且耗时。随着人工智能的进步，临床试验越来越趋向分散模式，允许参与者远程参与。人工智能驱动的工具可以实现远程监控、数据收集和虚拟评估，从而减少患者前往试验地点的需要。

COVID-19 大流行加速了这一趋势，证明了远程进行试验的可行性和优势。人工智能用于分析来自可穿戴设备、移动应用程序和远程监控工具的数据，以跟踪患者的病情进展，确保持续的实时监控。

此外，人工智能算法有助于分析和解释这些去中心化系统生成的大量数据，无需传统的现场访问即可提供有价值的见解。 DCT 具有多项优势，包括改善患者招募、获得治疗机会o 参与者群体更加多样化，并降低成本和时间。这一趋势预计将继续保持势头，使临床试验变得更加容易、高效和以患者为中心。

区域分析

北美在临床试验市场的人工智能领域处于领先地位

作为众多人工智能技术提供商和领先初创公司的所在地，北美在临床试验市场中的人工智能在全球范围内黯然失色，占据了令人瞩目的市场份额到 2024 年31.5%。该地区的突出地位反映了雅培实验室、强生和辉瑞等成熟的制药行业、不断增加的研发支出、大量的临床试验服务提供商以及该地区生物仿制药和生物制剂领域投资的增加。

例如，bfLEAP，一个专有的人工智能平台，由一家美国初创公司开发， “牛蛙人工智能”，使精准医疗。此外，由于基于人工智能的工具的渗透率不断提高，加上旨在将人工智能应用于不同医疗保健领域的适当政府举措，预计亚太地区的增长率将达到 31.5%。此外，由于存在庞大的患者库和较低的试验成本，与欧洲和北美相比，亚洲的临床试验注册人数正在增加。

重点地区和国家

北方美国

• 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
• 澳大利亚
• 新西兰
• 新加坡
• 泰国
• 越南
• 其他地区亚太地区

拉丁美洲

• 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
• MEA其他地区

主要参与者分析

主要参与者参与临床试验市场人工智能的公司包括 Phesi、Intelligencia、Deep Lens、Halo Health Systems、Pharmaseal、Koneksa Health、BioSymetrics、Google-Verify、IBM Watson、Symphony AI、BioAge Labs, Inc、Ardigen、Medidata、IQVIA、Unlearn.AI、PathAI、ConcertAI、Norstella、BenevolentAI、Insilico Medicine、Exscientia、XtalPi、Opyl、Deep Lens、Clinithink 和其他主要参与者。

Phesi 利用其人工智能驱动的 Trial Accelerator™ 平台，该平台集成了来自超过 1.32 亿患者的数据来模拟临床试验并优化决策。该平台有助于方案设计、研究者地点选择和患者招募，旨在降低试验成本并提高成功率。情报局AI 专门致力于通过 AI 驱动的解决方案来增强临床开发，这些解决方案可评估各个治疗领域药物的成功概率 (PoS)。

其透明的数据驱动模型通过识别潜在风险和预测结果来支持决策，从而降低药物开发过程的风险。 Deep Lens 提供 VIPER，这是一个基于人工智能的平台，通过实时分析电子病历、基因组数据和病理报告，自动进行临床试验的患者匹配。这种方法加快了招募速度，缩短了研究时间，并提高了肿瘤临床试验的效率。

主要参与者

• Phesi
• Intelligencia
• DEEP LENS AI
• Halo Health Systems
• Pharmaseal
• Koneksa健康
• BioSymetrics
• Google-Verify
• IBM Watson
• Symphony AI
• BioAge Labs, Inc
• Ardigen
• Medidata
• IQVIA
• AI
• PathAI
• ConcertAI
• Norstella
• BenevolentAI
• Insilico Medicine
• Exscientia
• XtalPi
• Opyl
• Deep Lens
• Clinithink
• 其他关键参与者

近期进展

• 2025 年 4 月，全球合同研究组织 (CRO) Worldwide Clinical Trials 推出了先进的人工智能 (AI) 工具来改进临床试验优化。这项创新服务对患者群体进行细分，以确定最有可能促成试验结果的患者群体，从而减少每次试验所需的患者数量、缩短时间、降低成本并提高申办者的成功率。
• 2023 年 8 月，德克萨斯理工大学健康科学中心 (TTUHSC) 和 Deep 6 AI 合作，将人工智能 (AI) 集成到 TTUHSC 的电子病历 (EMR) 系统中。此次合作旨在增强利用人工智能更有效地识别符合条件的患者，让患者参与临床试验。
• 2023年7月，Insilico Medicine启动了II期临床试验，以评估第一个完全人工智能设计的药物INSO18_055，用于治疗特发性肺纤维化。