Deep Learning in Drug Discovery and Diagnostics Market Taille, Share, Growth and Industry Analysis, By Type (Drug Discovery, Diagnostics, Forensic Interventions, Other), par application (Starmaceutical Companies, Biotechnology Companies, Contract Research Organizations, Healthcare IT), Regional Idées et prévisions de 2024 à 2031

Présentation du rapport sur la découverte et le diagnostic des médicaments en profondeur

• 

•  Demander un échantillon gratuitPour en savoir plus sur ce rapport

L'apprentissage en profondeur mondial dans la taille du marché des médicaments et du diagnostic était de 5467 millions de dollars américains en 2021 et devrait atteindre 100212,13 millions USD en 2031, présentant un TCAC de 31,5% au cours de la période de prévision.

L'apprentissage en profondeur a eu un impact significatif sur les domaines de la découverte de médicaments et des diagnostics. Il est devenu un outil puissant pour analyser les données biomédicales à grande échelle, faire des prédictions et accélérer le développement de nouvelles thérapies. Le marché de l'apprentissage en profondeur dans la découverte de médicaments et les diagnostics englobe une gamme d'applications, notamment l'identification de la cible des médicaments, le dépistage virtuel, l'optimisation des plombs, la prédiction de toxicité, la découverte de biomarqueurs et le diagnostic de la maladie.

Des techniques d'apprentissage en profondeur sont utilisées pour prédire les propriétés et les activités des composés de médicaments potentiels, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources aux premiers stades du développement de médicaments. En formant des réseaux de neurones profonds sur de grands ensembles de données de structures chimiques et leurs activités biologiques associées, les chercheurs peuvent générer des modèles qui prédisent la probabilité qu'une molécule donnée soit un médicament efficace. Cette approche permet d'identifier les candidats prometteurs à partir de vastes bibliothèques chimiques, guidant les efforts expérimentaux vers les composés les plus prometteurs.

Impact Covid-19: Pandemic a augmenté la demande de marché

La pandémie mondiale Covid-19 a été sans précédent et stupéfiante, avec un apprentissage en profondeur sur le marché de la découverte de médicaments et du diagnostic subissant une demande plus grande que prévue dans toutes les régions par rapport aux niveaux pré-pandemiques. L'augmentation soudaine du TCAC est attribuable à la croissance du marché et à la demande de retour aux niveaux pré-pandemiques une fois la pandémie terminée.

La pandémie a mis en évidence l'importance de la découverte rapide des médicaments et des diagnostics. L'apprentissage en profondeur dans la découverte de médicaments et les diagnostics a joué un rôle crucial dans l'identification des candidats potentiels et accélérer le développement d'outils de diagnostic. En conséquence, il y a eu une adoption accrue de l'apprentissage en profondeur dans ce domaine. Des algorithmes d'apprentissage en profondeur ont été utilisés pour identifier les médicaments existants qui peuvent être réutilisés pour le traitement du Covid-19. En analysant de grands ensembles de données et en prédisant les interactions médicamenteuses, les modèles d'apprentissage en profondeur ont aidé les chercheurs à identifier les candidats potentiels pour réutiliser, gagner du temps et des ressources dans le processus de découverte de médicaments. Avec des restrictions sur l'accès en laboratoire et la nécessité de distancer social, le dépistage virtuel a pris une importance. Des modèles d'apprentissage en profondeur ont été utilisés pour le dépistage virtuel des bibliothèques composées afin d'identifier les candidats potentiels des médicaments qui peuvent être évalués davantage en laboratoire. Cela a facilité les efforts de découverte de médicaments pendant la pandémie.

Dernières tendances

"Découverte de médicaments basée sur les données pour alimenter la croissance du marché"

L'apprentissage en profondeur dans la découverte de médicaments et les diagnostics est devenu un outil puissant pour analyser des données biomédicales à grande échelle, telles que la génomique, la protéomique et les dossiers de santé électroniques. Il aide à identifier les modèles et les relations dans ces ensembles de données complexes, permettant la découverte de nouvelles cibles médicamenteuses et la réutilisation des médicaments existants. Des algorithmes d'apprentissage en profondeur sont utilisés pour développer des modèles prédictifs pour la découverte de médicaments et les diagnostics. Ces modèles peuvent analyser les données biologiques et chimiques pour prédire l'efficacité des candidats médicamenteux, des effets secondaires potentiels et des réponses des patients. Cela aide à hiérarchiser et à optimiser les efforts de développement de médicaments. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont utilisés dans des processus de dépistage virtuels pour identifier les candidats de médicaments potentiels à partir de grandes bibliothèques chimiques. En analysant les structures et les propriétés moléculaires, ces algorithmes peuvent prédire la probabilité qu'un composé soit un bon candidat médicament. De plus, l'apprentissage en profondeur peut aider à l'optimisation des plombs en suggérant des modifications pour améliorer l'efficacité ou l'innocuité d'un médicament potentiel.

Apprentissage en profondeur dans la découverte de médicaments et la segmentation du marché du diagnostic

• 

•  Demander un échantillon gratuitPour en savoir plus sur ce rapport

• Par analyse de type

Selon le type, le marché peut être segmenté en découverte de médicaments, diagnostics, interventions médico-légales, autres.

• Par analyse des applications

En fonction de l'application, le marché peut être divisé en Sociétés pharmaceutiques, sociétés de biotechnologie, organisations de recherche sous contrat, IT de la santé.

Facteurs moteurs

"Demande croissante de découverte efficace des médicaments pour stimuler la croissance du marché"

L'apprentissage en profondeur dans la découverte de médicaments et les diagnostics offre le potentiel d'accélérer le processus de découverte de médicaments en analysant de grands volumes de données, tels que les structures moléculaires, la génomique et les données cliniques. La capacité de traiter et d'interpréter les ensembles de données complexes fait rapidement et avec précision l'apprentissage en profondeur un outil précieux pour identifier les candidats potentiels. Les industries pharmaceutiques et de la santé génèrent des quantités massives de données provenant de diverses sources, notamment la génomique, la protéomique, les dossiers de santé électroniques et les essais cliniques. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur excellent à extraire des modèles et des informations significatifs de ces vastes ensembles de données, conduisant à des prédictions plus précises et à une prise de décision améliorée dans la découverte de médicaments et les diagnostics.

"Sensibilisation croissante à l'apprentissage en profondeur pour promouvoir la croissance du marché"

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur nécessitent des ressources de calcul substantielles pour les tâches de formation et d'inférence. Avec l'avancement des technologies informatiques hautes performances, y compris des GPU (unités de traitement graphique) et des accélérateurs matériels spécialisés, la puissance de traitement requise pour les applications d'apprentissage en profondeur est devenue plus accessible et abordable. Cela a facilité l'adoption généralisée de l'apprentissage en profondeur dans la découverte de médicaments et les diagnostics. Tous ces facteurs soutiennent l'apprentissage en profondeur dans la découverte de médicaments et la croissance du marché du diagnostic.

Facteurs de contenus

"Disponibilité limitée des données pour restreindre la croissance du marché"

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur reposent fortement sur de grandes quantités de données de haute qualité pour la formation. Dans la découverte de médicaments et les diagnostics, l'obtention d'ensembles de données complets et bien annotés peut être difficile. La disponibilité limitée de données diverses et représentatives peut limiter l'efficacité et la généralisation des modèles d'apprentissage en profondeur.

Apprentissage en profondeur dans la découverte de médicaments et les informations régionales du marché

• 

•  Demander un échantillon gratuitPour en savoir plus sur ce rapport

"Présence de joueurs clés dansAmérique du NordPrévu pour stimuler l'expansion du marché"

L'Amérique du Nord occupe une position de premier plan dans l'apprentissage en profondeur dans la part des médicaments et la part de marché du diagnostic. La région a été à l'avant-garde de la recherche biomédicale et a une forte présence de sociétés pharmaceutiques et de biotechnologie, d'institutions universitaires et de centres de recherche qui s'engagent activement dans le développement et la mise en œuvre de techniques d'apprentissage en profondeur pour la découverte et le diagnostic de médicaments.

Jouants clés de l'industrie

"Adoption Stratégies innovantes par des acteurs clés influençant la croissance du marché"

Les acteurs du marché éminents font des efforts de collaboration en s'assocant à d'autres entreprises pour rester en avance sur la concurrence. De nombreuses entreprises investissent également dans des lancements de nouveaux produits pour étendre leur portefeuille de produits.

Les principaux acteurs clés du marché sont Google Inc., IBM Corp., Microsoft Corporation, Qualcomm Technologies, General Vision, Insilico Medicine, Nvidia Corporation, Zebra Medical Vision, Enliticl Ginger.io, Medaware, Lumiata. Les stratégies pour développer de nouvelles technologies, l'investissement en capital dans la R&D, améliorer la qualité des produits, les acquisitions, les fusions et rivaliser pour la concurrence du marché les aident à perpétuer leur position et leur valeur sur le marché. En outre, la collaboration avec d'autres sociétés et la possession approfondie sur les parts de marché par les principaux acteurs stimulent la demande du marché.

Liste des principales entreprises de découverte de médicaments et de diagnostics

• Google Inc.
• IBM Corp.
• Microsoft Corporation
• Qualcomm Technologies
• General Vision
• Insilico Medicine
• NVIDIA Corporation
• Zebra Medical Vision
• Enlitic
• Ginger.io
• MedAware
• Lumiata

Reporter la couverture

Ce rapport examine une compréhension du Deep Learning in Drugment Discovery and Diagnostics Market, la part, la part et le taux de croissance, la segmentation par type, l'application, les acteurs clés et les scénarios de marché précédents et actuels. Le rapport recueille également les données et les prévisions précises du marché par les experts du marché. Il décrit également l'étude des performances financières de cette industrie, des investissements, de la croissance, des marques d'innovation et des lancements de nouveaux produits par les principales sociétés et offre des informations approfondies sur la structure actuelle du marché, une analyse concurrentielle basée sur les acteurs clés, les forces de moteur clés et les contraintes Cela affecte la demande de croissance, les opportunités et les risques.

En outre, les effets de la pandémie post-19 après 19 ans sur les restrictions internationales du marché et une compréhension approfondie de la façon dont l’industrie se rétablira, et des stratégies sont également énoncées dans le rapport. Le paysage concurrentiel a également été examiné en détail pour apporter une clarification du paysage concurrentiel.

Ce rapport révèle également la recherche sur la base de méthodologies qui définissent l'analyse des tendances des prix des sociétés cibles, la collecte de données, les statistiques, les concurrents cibles, les exportations d'importation, les informations et les enregistrements des années précédentes basées sur les ventes de marché. De plus, tous les facteurs importants qui influencent le marché tels que l'industrie commerciale petite ou moyenne, les indicateurs macroéconomiques, l'analyse de la chaîne de valeur et la dynamique de la demande, tous les principaux acteurs d'entreprise ont été expliqués en détail. Cette analyse est sujette à modification si les acteurs clés et l'analyse réalisable de la dynamique du marché changent.