制药生命科学分析市场:趋势、增长和未来展望

介绍

大数据、云计算、人工智能 (AI) 和数据分析的融合正在迅速革新生命科学和制药行业。全球制药生命科学分析市场(通常更广泛地称为“生命科学分析市场”)涉及制药、生物技术和临床研究机构用来处理、分析复杂海量数据集(基因组学、蛋白质组学、临床试验数据、真实世界证据、患者结果、供应链/实验室运营)并从中获取洞察的软件、服务和平台。

在 2025 年至 2031 年的预测期内,制药生命科学分析市场可能会以 6.7% 的复合年增长率增长。

增长战略

云优先和 AI/ML 采用:分析和生命科学公司的供应商正在将工作负载迁移到混合/多云基础设施,并将先进的 AI/ML 模型置于临床试验设计、真实世界证据、药物警戒和商业分析中。

数据集成与多组学:融合不同的数据源(基因组学、蛋白质组学、临床数据、现实世界数据),以创建全面的洞察。描述性分析仍然是最大的细分市场(约62%),但预测/规范层正在增长。

战略合作伙伴关系和并购:大型科技公司、云提供商、分析解决方案提供商和生命科学 CRO 正在结盟或收购,以巩固领域专业知识和分析实力。

监管和商业用例:供应商强调实现监管合规性(例如报告、安全)和商业价值(例如发布分析、市场准入)——扩大其潜在市场。

全球扩张和新兴市场:随着制药/生物技术活动在亚太、拉丁美洲和其他地区的扩展,分析供应商正在扩大影响范围并适应区域要求。

获取示例报告:https ://www.theinsightpartners.com/sample/TIPRE00039924

未来趋势与机遇

生成式人工智能和数字孪生模型:第二波浪潮涉及用于临床试验模拟、药物靶点建模和患者旅程预测的人工智能代理和数字孪生。

真实世界证据 (RWE) 和基于价值的护理:结合来自 EHR、可穿戴设备、患者登记和索赔的真实世界数据的分析对于证据生成、报销和基于价值的模型至关重要。

精准医疗和多组学:随着多组学成为主流,能够处理与临床结果相关的基因组学、蛋白质组学和代谢组学水平数据的分析平台将会增加。

受监管的云和混合分析:由于生命科学和制药业是受监管的行业,因此专为合规性、可审计性和混合云部署而设计的分析解决方案将成为首选。

新兴市场增长:随着区域制药/生物技术规模的扩大,印度、中国、拉丁美洲为分析应用提供了增长前景。

服务主导的商业模式:除了软件许可之外,分析提供商还将提供基于结果的产品、托管分析平台、咨询和药物开发过程中的嵌入式分析。

主要细分市场

按应用

药物研发

临床试验

按最终用户

制药和生物技术公司

医疗器械公司

合同研究组织

主要参与者和最新进展

甲骨文公司:甲骨文推出了“Oracle Analytics Intelligence for Life Sciences”,这是一款基于云的人工智能驱动的分析解决方案,旨在整合生命科学研究和护理的各种数据源。甲骨文与NVIDIA的合作以及健康数据智能的改进,进一步强调了其在生命科学分析领域的投资。

SAS 研究所: SAS 推出了“SAS 临床加速存储库”(2024 年 6 月),旨在加速临床试验开发、加快法规提交速度并整合多种数据源。SAS 在生命科学领域的人工智能分析领域处于领先地位,支持药物警戒、预测建模和商业分析。

IBM Watson Health:即使在公司重组之后,IBM 仍继续秉承其 Watson Health 的传统,为生命科学提供先进的数据集成和 AI 建模解决方案,特别是针对临床记录和研究文章等非结构化数据源。

结论

未来几年,制药生命科学分析市场预计将强劲增长,这得益于数据驱动决策、快速研发周期、真实世界证据需求以及整个制药/生物技术领域更普遍的数字化转型。那些追求完善分析策略、投资人工智能/机器学习、结合多组学和真实世界数据,并选择云原生/监管就绪平台的机构将拥有竞争优势。对于分析供应商而言,他们的注意力将从提供独立软件包转向销售集成平台、服务和基于结果的价值主张。

常见问题 (FAQ)

在制药领域,“生命科学分析”是什么?

生命科学分析是分析软件、AI/ML 模型、大数据方法和相关服务的应用,允许制药、生物技术和临床研究组织分析临床、基因组、操作和商业数据,为药物开发、法规遵从、商业发布、患者结果分析和供应链优化提供信息。

这个市场的分析关键部分是什么?

关键细分涉及分析类型(描述性、预测性、规范性)、应用(研发、供应链、商业)、最终用户(制药/生物技术、临床机构、医疗设备)和组件(软件与服务)。

为什么制药/生物技术组织在分析方面投入更多资金?

有几个驱动因素:缩短药物开发时间、增加研发费用、监管压力(合规性、真实世界证据)、精准医疗需求、多组学数据集和创新竞争压力。

这个市场面临的主要挑战是什么?

主要挑战是数据隐私和安全、异构数据源的集成、缺乏数据/科学人才、法规的复杂性以及在受监管的环境中对经过验证的 AI/ML 模型的要求。

分析供应商如何才能脱颖而出?

供应商可以通过深度 AI/ML 功能、领域生命科学工作流程(临床、监管、商业)、云原生/监管就绪设计、与制药/生物技术/ CRO 的牢固关系、真实世界证据功能以及基于结果的服务模型来实现差异化。

Leggi tutto