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市場調査レポート
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1727074

臨床試験における人工知能（AI）市場 - 市場の洞察、競合情勢、市場予測：2032年

Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials - Market Insights, Competitive Landscape, and Market Forecast - 2032

出版日
発行
DelveInsight
ページ情報
英文 150 Pages
納期
2～10営業日
カスタマイズ可能
適宜更新あり
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=144.87円
臨床試験における人工知能（AI）市場 - 市場の洞察、競合情勢、市場予測：2032年
出版日: 2025年04月01日
発行: DelveInsight
ページ情報: 英文 150 Pages
納期: 2～10営業日
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概要

臨床試験における人工知能（AI）市場は、製品別（ソフトウェアとサービス）、技術別（機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、その他）、用途別（臨床試験デザイン＆最適化、患者特定＆募集、治験実施施設特定＆試験モニタリング、その他）、治療領域別（腫瘍学、循環器学、神経学、感染症学、免疫学、その他）、エンドユーザー別（製薬企業＆バイオテクノロジー企業、医療機器企業）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、その他の地域）は、慢性疾患の有病率の上昇、製薬・医療機器企業間の研究協力や提携活動の増加により、2032年まで安定したCAGR予測で成長する見込みです。

臨床試験における人工知能（AI）の市場規模は、2024年に13億5,079万米ドルとなりました。同市場は、2025年から2032年までの予測期間中に12.04％のCAGRで拡大し、2032年には33億3,447万米ドルに達すると予測されています。臨床試験におけるAIの需要は、糖尿病、心血管疾患、呼吸器疾患、がんなどの慢性疾患の世界的な負担増を主な要因として、堅調な伸びを示しています。この急成長は、創薬と開発プロセスの促進を目的とした投資と資金調達の増加にも支えられています。さらに、製薬、バイオテクノロジー、医療機器企業間の戦略的提携やパートナーシップの動向の高まりは、AIを活用した臨床試験ソリューションの採用を加速する上で重要な役割を果たしています。これらの要因を総合すると、2025年から2032年までの予測期間を通じて、臨床試験におけるAI市場の拡大が促進されると予想されます。

臨床試験における人工知能（AI）市場力学

慢性疾患の有病率の上昇は、臨床試験におけるAI市場の成長を促進すると予想されます。例えば、2023年のGLOBOCANデータによると、2022年には約2,000万人の新規がん症例が報告され、この数は世界中で2045年までに3,260万人に増加すると予測されています。

世界保健機関（WHO）の2024年のデータによると、東地中海地域では2022年に78万8,000人以上のがん診断が記録されました。この数字は、2045年までに約157万症例に倍増すると予測されています。

英国心臓財団（British Heart Foundation）が2024年に発表したデータによると、全世界で約6億4,000万人が心臓・循環器系疾患に罹患しており、この数字は今後数年間で増加すると予測されています。同資料によると、毎年約6,700万人が心臓や循環器系の病気と診断されています。

同様に、世界の糖尿病の負担も急速に増加しています。国際糖尿病連合は2023年、2021年時点で20～79歳の成人が5億3,700万人、2030年には6億4,300万人、2045年には7億8,300万人に増加すると報告しました。

2022年の米国喘息・アレルギー財団によると、米国では喘息は18歳以上の成人2,200万人以上に影響を及ぼす重大な健康問題でした。同様に、2023年12月のオーストラリア統計局のデータでは、喘息の有病率は2021年の270万人から2022年には280万人に増加しています。一般的に、女性は男性に比べて喘息の傾向が高く、有病率は12.2％対9.4％でした。

糖尿病、心臓病、呼吸器疾患、がんなどの慢性疾患に苦しむ人の数が増え続ける中、製薬会社やバイオテクノロジー企業は、これらの疾患を特にターゲットとした新しい治療法、医薬品、治療法を開発するための臨床試験を実施することが増えています。AIは、膨大な量の臨床試験データを、従来の統計的手法よりもはるかに迅速に解釈するのに役立ちます。予測モデルは、有効でない治療にフラグを立てたり、特定の患者サブグループの転帰を予測することができます。したがって、慢性疾患の有病率の上昇が市場成長の原動力となっています。

世界の臨床試験数の増加は、臨床試験におけるAIの大きな需要を促進し、市場成長を後押ししています。ClinicalTrials.govのデータによると、2024年12月までに約518,210件の臨床試験が登録され、2023年の47万7,219件から増加しています。この増加は、国際共同治験の管理が複雑化していることを裏付けており、治験管理、患者管理、データ収集のための効率的なシステムが必要とされています。臨床試験の量が増え続ける中、これらのプロセスを合理化するAI主導型臨床試験の必要性がより重要になり、臨床試験AI市場の拡大がさらに加速しています。

創薬・開発への資金提供や投資の増加は、臨床試験AI市場の成長を大きく後押ししています。2024年9月の米国研究製薬工業協会（PhRMA）のデータによると、世界のバイオ医薬品の研究開発投資は2022年に2,760億米ドルに達し、世界の4,191社に広がっています。

この研究開発投資の急増は、産業界主導の研究を促進することを目的とした政府のイニシアチブによってさらに支えられています。例えば、英国政府は2024年8月、小児がんや若年成人がんに対する治療法を含む、生命を変えるがん治療法の開発を支援するため、イノベートUKがん治療プログラム（Innovate UK Cancer Therapeutics Programme）から1,200万ユーロを割り当てました。このような官民の投資は、新しい治療法や技術の開発に拍車をかけており、その結果、複雑化・多様化する臨床試験を管理する臨床試験AIの需要が高まっています。このような研究開発とイノベーションへの注力の高まりは、AI臨床試験市場を引き続き加速させると予想されます。

さらに、主要な市場参入企業は、臨床試験のフィージビリティスタディの効率を高めるために人工知能（AI）を活用するようになってきています。例えば、2024年6月、TrialXはAIを活用したClinical Trial Finderツールを発表し、世界で58,000件以上の有効な臨床試験に関する包括的な情報へのアクセスを簡素化するよう設計しました。この先進的なツールは、最先端のAIを活用し、複雑な医学・臨床試験関連データをわかりやすくユーザーフレンドリーな言語に翻訳することで、より多くの人々が臨床研究にアクセスしやすくなっています。このプラットフォームを通じて、患者や介護者はボランティアとして登録し、自分に合った治験通知を受け取り、臨床調査方法により効果的に関与することができます。

このように、臨床試験におけるAI市場は、前述の要因が相互に作用することで、2025年から2032年までの予測期間中に大きな成長を記録すると予測されます。

こうした有望な成長要因にもかかわらず、臨床試験におけるAI市場は課題に直面しています。患者データとプライバシーに関する懸念と臨床試験におけるAI統合の複雑さは、予測期間中の市場成長を阻害する可能性のある重大な制約です。

臨床試験における人工知能（AI）市場セグメント分析：

臨床試験におけるAI市場：製品別（ソフトウェアおよびサービス）、技術別（機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、その他）、用途別（臨床試験デザイン＆最適化、患者特定＆募集、治験実施施設特定＆試験モニタリング、その他）、治療領域別（腫瘍学、心臓病学、神経学、感染症学、免疫学、その他）、エンドユーザー別（製薬＆バイオテクノロジー企業、医療機器企業）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋地域、その他の地域）

臨床試験AI市場の製品セグメントでは、ソフトウェアカテゴリーが2024年に大きな収益シェアを記録すると予測されています。臨床試験ソフトウェアカテゴリの成長は、世界中で実施される臨床試験数の増加、研究開発活動の活発化、主要企業間の研究協力の強化に起因すると考えられます。例えば、欧州製薬団体連合会（EFPIA）のデータ（2024年）によると、欧州経済領域（EEA）では年間約4,000件の臨床試験が承認されています。

同様にWHO（2024年）は、2022年に東南アジアで1万966件の臨床試験が実施され、2023年には1万1,030件に増加すると報告しています。この臨床試験件数の増加が、臨床試験におけるAIソフトウェアとツールの需要を促進し、市場全体の成長に寄与しています。

臨床試験におけるAIソフトウェアは、試験プロトコルの開発と最適化、適切な試験デザインの選択、より良いデータ管理と試験プロトコル、患者人口の定義、試験目的達成のための戦略策定において重要な役割を果たします。これらのAIソフトウェアは、管理業務の自動化、ペーパーワークの削減、データ収集の強化によって治験プロセスを合理化し、スポンサーや研究者が中核的な活動に集中できるようにするとともに、治験の実施を迅速化します。AIアルゴリズムは患者データを分析し、適格な参加者をより効率的に試験に適合させることができます。AIは過去のデータに基づいて試験結果をシミュレーションし、試験プロトコルを最適化することができます。

臨床試験の需要増加に対応するため、市場の主要企業は、試験の効率化と最適化、患者募集の強化、治験責任医師施設での臨床試験デザインの改善を目的とした革新的なAIツールの開発を進めています。例えば、Risklickは2025年1月、医療機器業界初の臨床試験専用に設計されたAI搭載ソフトウェア「Protocol AI」を発売しました。Protocol AIは臨床試験開発を合理化し、時間、コスト、リスクを大幅に削減すると同時に、革新的治療への患者のアクセスを加速します。この画期的な技術は、医療機器をより効率的かつコスト効率よく市場に投入する上で、大きな進歩を意味します。

さらに、ConcertAIは2023年4月、CTO 2.0を発表しました。CTO 2.0は臨床試験最適化ソリューションで、一般に公開されているデータとパートナーの知見を活用し、治験施設と医師レベルの詳細な臨床試験情報を提供します。CTO 2.0は、臨床試験のパフォーマンスと能力を評価するための運用指標と施設プロファイルを提供します。CTO 2.0はまた、スポンサーがFDAが求める包括的な臨床試験の成果を達成するのを支援し、地域ベースの臨床試験やより効率的で患者に優しいデザインへのシフトをサポートします。

これらの要因から、ソフトウェアカテゴリーは予測期間中に堅調な成長が見込まれ、臨床試験AI市場全体の拡大を牽引します。

北米が臨床試験における人工知能（AI）市場全体を独占すると予測される：

北米は2024年に臨床試験におけるAI市場で最大のシェアを占めると予測されています。この優位性は、同地域における慢性疾患の有病率の上昇、研究開発への多額の投資、実施されている臨床試験の数の増加など、いくつかの主な要因に起因しています。さらに、製薬企業と医療機器企業間の研究協力やパートナーシップの傾向の高まりが、先進的なAIソリューションの開発と相まって市場開拓を促進しています。これらの要因が、複雑な臨床試験を管理するためのAI主導型臨床試験への需要を煽り、最終的に2025年から2032年までの予測期間における北米の臨床試験AI市場の成長に寄与しています。

GLOBOCANのデータ（2024年）によると、米国における2022年のがん罹患者数は238万189人であり、2030年には279万1,752人に増加すると予測されています。米国がん協会（2025年）のデータでは、2025年に米国で新たに診断されるがん患者は204万1,910人になると予測されています。がん臨床におけるAIは、ゲノムや画像データを分析してバイオマーカーを特定し、患者を標的療法に適合させて腫瘍の進行や治療成績を評価することで、臨床試験の精度と成功率を向上させます。

さらに、米国疾病予防管理センター（CDC）（2024年）は、2022年に米国で新たにHIVに感染した患者は推定3万1800人だったと報告しています。AIツールはデータマイニングを通じて有望な候補者と臨床試験参加者の特定を加速し、それによって感染症治療薬の臨床試験を合理化するため、慢性疾患と感染症の負担の増加は、AI主導型臨床試験の需要をさらに促進すると予想されます。

米国心臓協会（2024年）によると、約970万人の成人が未診断の糖尿病と共存していますが、2,930万人が診断されています。さらに、2021年時点で1億1,590万人のアメリカ人が糖尿病予備軍であると報告されています。AIは、疾患の進行度、併存疾患、ライフスタイルに基づいて患者をクラスタリングし、介入を調整し、CGMデータと臨床試験データを統合してリアルタイムの洞察を得ています。

CDCが発表した記事（2024年）によると、2022年には米国で約620万人の成人が心不全に苦しんでいます。同じ情報源はさらに、2022年の時点で約2,050万人が冠動脈性心疾患を患っていると述べています。さらに、同年、40歳以上の推定650万人が末梢動脈疾患（PAD）と診断されました。AIは、心電図、ゲノムデータ、患者履歴を分析し、心不全やその他の心血管疾患のリスクが高い人を特定することで、心血管疾患の臨床試験に革命をもたらしています。このデータ主導型のアプローチにより、早期介入が可能になり、先進的な治療法の開発が支援されます。

さらに、北米の大手業界各社は、臨床試験を加速させる高度なAIベースのツールを導入するため、研究開発に多額の投資を行っています。例えば、Phesi社は2022年10月、リアルタイムのシナリオモデリングを通じて臨床試験計画を最適化するよう設計された、AIを活用したTrial Accelerator（TM）プラットフォームを発表しました。世界最大かつ最もダイナミックな臨床試験データベースを活用したこのSaaSソリューションにより、臨床開発チームは臨床試験の結果をシミュレーションし、患者の募集、エンドポイントの選択、国別戦略、治験責任医師の施設配置を最適化し、最終的に臨床試験の効率と成功を高めることができます。

同様に、H1は2023年10月、臨床試験のインテリジェンスを強化するため、Trial Landscapeプラットフォームに統合されたジェネレーティブAIツールであるGenosAI（TM）の発売を発表しました。GenosAIは、製薬企業が複雑なデータセットを分析し、臨床試験関連のクエリーを合理化し、治験実施施設と治験責任医師（PI）の選定を迅速化し、より迅速で十分な情報に基づいた臨床試験の開始を可能にします。

したがって、臨床試験におけるAI市場では、上記のすべての要因が2025年から2032年の予測期間中に大きな成長を記録すると予想されます。

臨床試験における人工知能（AI）市場の主要企業：

臨床試験におけるAI市場で事業を展開している主要な市場参入企業には、TEMPUS、NetraMark、ConcertAI、AiCure、Medpace、ICON plc、Charles River Laboratories、Dassault Systemes、Oracle、Certara、Cytel、Phesi、DeepHealth、Unlearn.ai、H1、TrialX、Suvoda LLC、Risklick、Lokavant、Research Solutionsなどがあります。

臨床試験における人工知能（AI）市場における最近の開発活動：

  • 2025年3月、Suvodaは臨床試験管理を合理化するために設計されたAI搭載アシスタントSofiaを発表しました。治験チームをサポートするために開発されたSofiaは、インテリジェントでリアルタイムな洞察を提供することで、重要な治験情報へのアクセスとレビューを簡素化します。このイノベーションにより、業務効率が向上し、手作業が軽減され、臨床試験のライフサイクル全体を通じてデータ主導の迅速な意思決定ができるようになります。
  • 2024年12月、ConcertAIとNeoGenomicsは、研究分析、臨床試験デザイン、業務最適化のための次世代AIソフトウェアソリューションであるCTO-Hの発売を発表しました。CTO-Hは比類のない研究データプラットフォームを提供し、比類のないスケール、縦断的な患者インサイト、深いバイオマーカーデータを提供し、より正確で効率的、データ主導型の臨床開発戦略を可能にします。
  • 2024年6月、LokavantはSpectrum（TM）を発表しました。Spectrumは、臨床開発のバリュー・チェーン全体にわたって臨床試験のパフォーマンスを最適化するためにデザインされた、初のAI主導型臨床試験フィージビリティ・ソリューションです。Spectrumは、治験チームが治験のタイムラインとコストをリアルタイムで予測、管理、最適化できるようにします。

臨床試験における人工知能（AI）市場レポート調査の主な要点

  • 臨床試験におけるAIの現在の市場規模（2024年）と8年間（2025年から2032年）の市場予測に関する市場規模分析
  • 過去3年間に起こった主な製品/技術開発、合併、買収、提携、合弁事業
  • 臨床試験AI市場を独占する主要企業
  • 臨床試験におけるAI市場空間で他の競合他社が利用可能な様々な機会
  • 2024年に上位を占めるセグメントは何か？2032年におけるこれらのセグメントの業績
  • 現在の臨床試験におけるAI市場のシナリオにおいて、上位の業績を上げている地域と国
  • 今後、企業が臨床試験におけるAI市場の成長機会に集中すべき地域や国

この臨床試験における人工知能（AI）市場調査レポートから利益を得ることができる対象者

  • 臨床試験におけるAI製品プロバイダー
  • 調査機関およびコンサルティング会社
  • 臨床試験におけるAI関連団体、協会、フォーラム、その他のアライアンス
  • 政府機関および企業
  • 新興会社、ベンチャーキャピタル、プライベートエクイティ企業
  • 臨床試験AIを取り扱う流通業者、貿易業者
  • 臨床試験におけるAI市場と臨床試験におけるAI市場の最新技術開拓について詳しく知りたい各種エンドユーザー

目次

第1章 臨床試験市場レポートにおける人工知能（AI）のイントロダクション

第2章 臨床試験市場における人工知能（AI）のエグゼクティブサマリー

第3章 競合情勢

第4章 規制分析

第5章 臨床試験市場における人工知能（AI）の主な要因分析

  • 市場促進要因
    • 慢性疾患の増加
    • 世界中で実施される臨床試験の数が増加
    • より広範な医薬品の発見と開発活動のための資金と投資の増加
    • 製薬企業と医療機器企業間の調査協力と提携活動の増加
  • 市場抑制要因と課題
    • 患者データとプライバシーに関する懸念
    • 臨床試験におけるAI統合の複雑さ
  • 臨床試験におけるAIの市場機会
    • 予測分析、デジタルツイン別試験効率、患者モニタリングなどの先進技術の役割の増大
    • デジタル/分散型試験、個別化/精密医療、適応型試験設計の出現

第6章 臨床試験市場における人工知能（AI）ポーターのファイブフォース分析

第7章 臨床試験市場評価における人工知能（AI）

  • 製品別
    • ソフトウェア
    • サービス
  • 技術別
    • 機械学習（ML）
    • 自然言語処理（NLP）
    • その他
  • 用途別
    • 臨床試験の設計と最適化
    • 患者の特定と募集
    • サイトの特定と試験のモニタリング
  • 治療領域別
    • 腫瘍学
    • 心臓病学
    • 神経学
    • 感染症
    • 免疫学
  • エンドユーザー別
    • 製薬・バイオテクノロジー企業
    • 医療機器企業
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • その他の地域

第8章 臨床試験市場における人工知能（AI）の企業および製品プロファイル

  • TEMPUS
  • NetraMark
  • ConcertAI
  • AiCure
  • Medpace, Inc.
  • ICON plc
  • Charles River Laboratories
  • Dassault Systemes
  • Oracle
  • Certara
  • Cytel Inc.
  • Phesi
  • DeepHealth
  • Unlearn.ai, Inc.
  • H1
  • TrialX
  • Suvoda LLC
  • RisklickBio
  • Lokavant
  • Research Solutions

第9章 KOLの見解

第10章 プロジェクトアプローチ

第11章 調査会社について

第12章 免責事項とお問い合わせ

図表

List of Tables

  • Table 1: Competitive Analysis
  • Table 2: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global (2022-2032)
  • Table 3: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by Product (2022-2032)
  • Table 4: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by Technology (2022-2032)
  • Table 5: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by Application (2022-2032)
  • Table 6: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by Therapeutic Area (2022-2032)
  • Table 7: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by End-user (2022-2032)
  • Table 8: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by Geography (2022-2032)
  • Table 9: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in North America (2022-2032)
  • Table 10: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in the United States (2022-2032)
  • Table 11: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Canada (2022-2032)
  • Table 12: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Mexico (2022-2032)
  • Table 13: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Europe (2022-2032)
  • Table 14: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in France (2022-2032)
  • Table 15: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Germany (2022-2032)
  • Table 16: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in United Kingdom (2022-2032)
  • Table 17: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Italy (2022-2032)
  • Table 18: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Spain (2022-2032)
  • Table 19: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in the Rest of Europe (2022-2032)
  • Table 20: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Asia-Pacific (2022-2032)
  • Table 21: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in China (2022-2032)
  • Table 22: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Japan (2022-2032)
  • Table 23: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in India (2022-2032)
  • Table 24: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Australia (2022-2032)
  • Table 25: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in South Korea (2022-2032)
  • Table 26: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Rest of Asia-Pacific (2022-2032)
  • Table 27: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in the Rest of the World (2022-2032)
  • Table 28: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in the Middle East (2022-2032)
  • Table 29: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Africa (2022-2032)
  • Table 30: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in South America (2022-2032)

List of Figures

  • Figure 1: Competitive Analysis
  • Figure 2: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global (2022-2032)
  • Figure 3: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by Product (2022-2032)
  • Figure 4: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by Technology (2022-2032)
  • Figure 5: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by Application (2022-2032)
  • Figure 6: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by Therapeutic Area (2022-2032)
  • Figure 7: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by End-user (2022-2032)
  • Figure 8: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Global by Geography (2022-2032)
  • Figure 9: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in North America (2022-2032)
  • Figure 10: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in the United States (2022-2032)
  • Figure 11: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Canada (2022-2032)
  • Figure 12: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Mexico (2022-2032)
  • Figure 13: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Europe (2022-2032)
  • Figure 14: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in France (2022-2032)
  • Figure 15: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Germany (2022-2032)
  • Figure 16: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in United Kingdom (2022-2032)
  • Figure 17: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Italy (2022-2032)
  • Figure 18: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Spain (2022-2032)
  • Figure 19: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in the Rest of Europe (2022-2032)
  • Figure 20: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Asia-Pacific (2022-2032)
  • Figure 21: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in China (2022-2032)
  • Figure 22: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Japan (2022-2032)
  • Figure 23: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in India (2022-2032)
  • Figure 24: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Australia (2022-2032)
  • Figure 25: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in South Korea (2022-2032)
  • Figure 26: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Rest of Asia-Pacific (2022-2032)
  • Figure 27: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in the Rest of the World (2022-2032)
  • Figure 28: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in the Middle East (2022-2032)
  • Figure 29: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in Africa (2022-2032)
  • Figure 30: Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market in South America (2022-2032)
  • Figure 31: Market Drivers
  • Figure 32: Market Barriers
  • Figure 33: Marker Opportunities
  • Figure 34: PORTER'S Five Force Analysis
目次
Product Code: DIMDCL0863

Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market by Product (Software and Services), Technology (Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), and Others), Application (Clinical Trial Design & Optimization, Patient Identification & Recruitment, Site Identification & Trial Monitoring, and Others), Therapeutic Area (Oncology, Cardiology, Neurology, Infectious Disease, Immunology, and Others), End-User (Pharmaceutical & Biotechnology Companies and Medical Device Companies), and Geography (North America, Europe, Asia-Pacific, and Rest of the World) is expected to grow at a steady CAGR forecast till 2032 owing to the rising prevalence of chronic diseases and increasing research collaboration and partnership activities among pharma and medical device companies.

The Artificial Intelligence (AI) in clinical trials market was valued at USD 1,350.79 million in 2024, growing at a CAGR of 12.04 % during the forecast period from 2025 to 2032 to reach USD 3,334.47 million by 2032. The demand for AI in clinical trials is witnessing robust growth, largely driven by the increasing global burden of chronic diseases such as diabetes, cardiovascular conditions, respiratory disorders, and cancer. This surge is further supported by rising investments and funding aimed at advancing drug discovery and development processes. Moreover, the growing trend of strategic collaborations and partnerships among pharmaceutical, biotechnology, and medical device companies is playing a crucial role in accelerating the adoption of AI-powered clinical trial solutions. Collectively, these factors are expected to propel the expansion of the AI in clinical trials market throughout the forecast period from 2025 to 2032.

Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Dynamics:

The growing prevalence of chronic diseases is expected to drive AI in clinical trial market growth. For instance, according to GLOBOCAN data from 2023, approximately 20 million new cancer cases were reported in 2022, with this number projected to rise to 32.6 million by 2045 around the world.

As per the data from the World Health Organization (WHO) 2024, in the Eastern Mediterranean Region, over 788,000 cancer diagnoses were recorded in 2022. This figure is anticipated to double to approximately 1.57 million cases by 2045.

According to data published by the British Heart Foundation 2024, approximately 640 million people globally were affected by heart and circulatory diseases, with these numbers anticipated to rise in the coming years. The same source notes that around 67 million individuals are diagnosed with heart or circulatory diseases each year.

Similarly, the global diabetes burden is rising rapidly. The International Diabetes Federation reported in 2023 that 537 million adults aged 20-79 were living with diabetes in 2021, a number expected to increase to 643 million by 2030 and 783 million by 2045.

According to the Asthma and Allergy Foundation of America in 2022, in the United States, asthma was a significant health concern affecting over 22 million adults aged 18 and older. Similarly, data from the Australian Bureau of Statistics in December 2023, the prevalence of asthma is increased from 2.7 million people in 2021 to 2.8 million in 2022. In general, females exhibited a higher propensity for asthma compared to males, with a prevalence rate of 12.2% versus 9.4%.

As the number of people suffering from chronic conditions such as diabetes, heart disease, respiratory diseases, and cancer continues to grow, pharmaceutical and biotechnology companies are increasingly conducting clinical trials to develop new treatments, drugs, and therapies specifically targeting these conditions. AI can help interpret vast amounts of trial data much faster than traditional statistical methods. Predictive models can flag inefficacious treatments or predict outcomes for specific patient subgroups. Therefore, the rising prevalence of chronic disease is driving the market growth.

The rising number of clinical trials worldwide is driving significant demand for AI in clinical trial, fueling market growth. According to ClinicalTrials.gov data, by December 2024, approximately 518,210 clinical trials were listed, up from 477,219 in 2023. This increase underscores the growing complexity of managing global trials, necessitating efficient systems for trial administration, patient management, and data collection. As the volume of trials continues to rise, the need for AI-driven clinical trials to streamline these processes becomes more critical, further accelerating the expansion of the AI in clinical trial market.

Increased funding and investment in drug discovery and development are significantly boosting the growth of the AI in clinical trial market. According to the data from the Pharmaceutical Research and Manufacturers of America (PhRMA) in September 2024, global biopharmaceutical R&D investment reached $276 billion in 2022, spread across 4,191 global companies.

This surge in R&D investment is further supported by government initiatives aimed at fostering industry-led research. For example, in August 2024, the UK government allocated EUR 12 million from the Innovate UK Cancer Therapeutics Programme to support the development of life-changing cancer treatments, including therapies for childhood and young adult cancers. Such public and private sector investments are fueling the development of new treatments and technologies, which in turn drives the demand for AI in clinical trial to manage these increasingly complex and diverse trials. This growing focus on R&D and innovation is expected to continue accelerating the market for AI clinical trial.

Additionally, key market players are increasingly leveraging artificial intelligence (AI) to enhance the efficiency of clinical trial feasibility studies. For instance, in June 2024, TrialX launched its AI-powered Clinical Trial Finder tool, designed to simplify access to comprehensive information on over 58,000 active clinical trials worldwide. This advanced tool utilizes cutting-edge AI to translate complex medical and trial-related data into clear, user-friendly language, making clinical research more accessible to a wider audience. Through the platform, patients and caregivers can register as volunteers, receive tailored trial notifications, and engage more effectively in the clinical research process, ultimately supporting greater participation and accelerating trial recruitment.

Thus, the interplay of aforementioned factors the market for the AI in clinical trials is anticipated to register significant growth during the forecast period from 2025 to 2032.

Despite these promising growth factors, the AI in clinical trial market faces challenges. Concerns regarding patient data & privacy and the complexity of AI integration in clinical trials are significant constraints that could potentially hinder market growth during the forecast period.

Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Segment Analysis:

AI in Clinical Trials Market by Product (Software and Services), Technology (Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), and Others), Application (Clinical Trial Design & Optimization, Patient Identification & Recruitment, Site Identification & Trial Monitoring, and Others), Therapeutic Area (Oncology, Cardiology, Neurology, Infectious Disease, Immunology, and Others), End-User (Pharmaceutical & Biotechnology Companies and Medical Device Companies), and Geography (North America, Europe, Asia-Pacific, and Rest of the World)

In the product segment of the AI in clinical trials market, the software category is projected to register a significant revenue share in 2024. The growth of the clinical trial software category can be attributed to the increasing number of clinical trials conducted worldwide and rising R&D activities, along with enhanced research collaborations among key players. For example, data from the European Federation of Pharmaceutical Industries and Associations (EFPIA) (2024), revealed that approximately 4,000 trials are authorized annually across the European Economic Area (EEA).

Similarly, WHO (2024) reported 10,966 clinical trials in Southeast Asia in 2022, with this number rising to 11,030 in 2023. This growing volume of clinical trials is driving the demand for AI software and tools in clinical trial, contributing to the overall market growth.

AI software in clinical trial play a crucial role in developing and optimizing trial protocols, selecting appropriate study designs, better data management and study protocol, defining patient populations, and creating strategies to achieve trial objectives. These AI software streamline trial processes by automating administrative tasks, reducing paperwork, and enhancing data collection, allowing sponsors and researchers to focus on core activities and expedite trial execution. AI algorithms can analyze patient data to match eligible participants to trials more efficiently and helps identify patients more likely to stay through the trial, reducing drop-out rates. AI can simulate trial outcomes based on historical data to optimize trial protocols and it enables real-time adjustments to trial parameters for better results.

To address the increasing demands of clinical trials, key players in the market are developing innovative AI tools to enhance trial efficiency and optimization, enhance patient recruitment, and improved clinical trial design at investigator sites. For instance, in January 2025, Risklick launched Protocol AI, the first AI-powered software designed specifically for clinical trials in the medical device industry. Protocol AI streamlines trial development, significantly reducing time, costs, and risk, while accelerating patient access to innovative treatments. This breakthrough technology represents a major advancement in bringing medical devices to market more efficiently and cost-effectively.

Moreover, in April 2023, ConcertAI launched CTO 2.0, a clinical trial optimization solution that leverages publicly available data and partner insights to provide detailed site and physician-level trial information. It offers operational metrics and site profiles to assess trial performance and capabilities. CTO 2.0 also helps sponsors meet FDA mandates for inclusive trial outcomes, supporting the shift toward community-based trials and more efficient, patient-friendly designs.

Given these factors, the software category is expected to witness robust growth during the forecast period, thereby driving the overall expansion of the AI in clinical trials market.

North America is expected to dominate the overall Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials market:

North America is projected to account for the largest share of the AI in clinical trial market in 2024. This dominance can be attributed to several key factors, including the rising prevalence of chronic diseases in the region, significant investments in research and development, and the increasing number of clinical trials being conducted. Additionally, the growing trend of research collaborations and partnerships between pharmaceutical and medical device companies, coupled with the development of advanced AI solutions are fostering the market growth. These factors are fueling demand for AI-driven clinical trial to manage the complexities of trials, ultimately contributing to the growth of the AI in clinical trial market in North America during forecast period from 2025 to 2032.

Data from GLOBOCAN (2024), stated that there were 2,380,189 cancer cases in US in the year 2022, with projections suggesting an increase to 2,791,752 cases by 2030. Data from American Cancer Society (2025), reported that 2,041,910 new cancer cases expected to be diagnosed in 2025 in the US. AI in cancer trials analyzes genomic and imaging data to identify biomarkers and match patients to targeted therapies to assess tumor progression or treatment outcomes, improving trial precision and success rates.

Furthermore, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) (2024), reported that in 2022, there were an estimated 31,800 new cases of HIV infection in the United States. The increasing burden of chronic and infectious disorders is further expected to fuel the demand for AI-driven clinical trials as AI tools accelerates identification of promising candidates and trial participants through data mining thereby streamlining clinical trial conducted in infectious disease drugs.

According to the American Heart Association (2024), approximately 9.7 million adults are living with undiagnosed diabetes, while 29.3 million have been diagnosed. Furthermore, 115.9 million Americans were reported to be dealing with pre-diabetes as of 2021. AI clusters patients based on disease progression, comorbidities, and lifestyle to tailor interventions and integrate CGM data with clinical trial data for real-time insights.

According to an article published by the CDC (2024), approximately 6.2 million adults were suffering from heart failure in the US in 2022. Same sources further stated that around 20.5 million individual were living with coronary heart disease as of 2022. Furthermore, an estimated 6.5 million individuals aged 40 and older were diagnosed with peripheral artery disease (PAD) in the same year. AI is revolutionizing clinical trial in cardiovascular disease by analyzing ECGs, genomic data, and patient histories to identify individuals at high risk for heart failure and other cardiovascular diseases. This data-driven approach enables early intervention and supports the development of advanced therapies.

Moreover, leading industry players in North America are investing heavily in research and development to introduce advanced AI-based tools to accelerate clinical trials. For example, in October 2022, Phesi launched its AI-powered Trial Accelerator(TM) platform, designed to optimize clinical trial planning through real-time scenario modeling. Leveraging the world's largest and most dynamic clinical trial database, this SaaS solution enables clinical development teams to simulate trial outcomes and optimize patient recruitment, endpoint selection, country strategy, and investigator site allocation, ultimately enhancing trial efficiency and success.

Similarly, in October 2023, H1 announced the launch of GenosAI(TM), a generative AI tool integrated into its Trial Landscape platform to enhance clinical trial intelligence. GenosAI empowers pharmaceutical companies to analyze complex datasets, streamline trial-related queries, and accelerate site and principal investigator (PI) selection, enabling faster, more informed clinical trial launches.

Hence, all the above mentioned factors are anticipated to register significant growth during the forecast period from 2025 to 2032 in the AI in clinical trials market.

Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Key Players:

Some of the key market players operating in the AI in Clinical Trials market include TEMPUS, NetraMark, ConcertAI, AiCure, Medpace, Inc., ICON plc, Charles River Laboratories, Dassault Systemes, Oracle, Certara, Cytel Inc., Phesi, DeepHealth, Unlearn.ai, Inc., H1, TrialX, Suvoda LLC, Risklick, Lokavant, Research Solutions, and others.

Recent Developmental Activities in the Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market:

  • In March 2025, Suvoda has launched Sofia, an AI-powered assistant designed to streamline clinical trial management. Built to support study teams, Sofia simplifies access to and review of critical trial information by delivering intelligent, real-time insights. This innovation enhances operational efficiency, reduces manual workload, and empowers teams to make faster, data-driven decisions throughout the trial lifecycle.
  • In December 2024, ConcertAI and NeoGenomics announced the launch of CTO-H, a next-generation AI software solution for research analytics, clinical trial design, and operational optimization. CTO-H delivers an unparalleled research data platform, offering unmatched scale, longitudinal patient insights, and deep biomarker data, enabling more precise, efficient, and data-driven clinical development strategies.
  • In June 2024, Lokavant launched Spectrum(TM), the first AI-driven clinical trial feasibility solution designed to optimize trial performance across the entire clinical development value chain. Spectrum empowers study teams to predict, manage, and optimize trial timelines and costs in real-time.

Key Takeaways from the Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Report Study

  • Market size analysis for current AI in clinical trials market size (2024), and market forecast for 8 years (2025 to 2032)
  • Top key product/technology developments, mergers, acquisitions, partnerships, and joint ventures happened over the last 3 years.
  • Key companies dominating the AI in clinical trials market
  • Various opportunities available for the other competitors in the AI in clinical trials market space.
  • What are the top-performing segments in 2024? How these segments will perform in 2032?
  • Which are the top-performing regions and countries in the current AI in clinical trials market scenario?
  • Which are the regions and countries where companies should have concentrated on opportunities for AI in clinical trials market growth in the coming future?

Target Audience Who Can be benefited from this Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Report Study

  • AI in clinical trials product providers
  • Research organizations and consulting companies
  • AI in clinical trials-related organizations, associations, forums, and other alliances
  • Government and corporate offices
  • Start-up companies, venture capitalists, and private equity firms
  • Distributors and traders dealing in AI in clinical trials
  • Various end-users who want to know more about the AI in clinical trials market and the latest technological developments in the AI in clinical trials market

Frequently Asked Questions for the Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market:

1. What is Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials?

  • Artificial Intelligence (AI) in clinical trials refers to the use of advanced algorithms and machine learning techniques to enhance the design, execution, monitoring, and analysis of clinical studies. AI can process large and complex datasets such as electronic health records, genomics, imaging, and real-world data, to optimize patient recruitment, predict trial outcomes, improve protocol design, monitor safety in real-time, and reduce trial costs and timelines. By automating and enhancing decision-making, AI supports more efficient, accurate, and inclusive clinical research.

2. What is the market for Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials?

  • The Artificial Intelligence (AI) in clinical trials market was valued at USD 1,350.79 million in 2024, growing at a CAGR of 12.04 % during the forecast period from 2025 to 2032 to reach USD 3,334.47 million by 2032.

3. What are the drivers for the global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials market?

  • The demand for AI in clinical trials is witnessing robust growth, largely driven by the increasing global burden of chronic diseases such as diabetes, cardiovascular conditions, respiratory disorders, and cancer. This surge is further supported by rising investments and funding aimed at advancing drug discovery and development processes. Moreover, the growing trend of strategic collaborations and partnerships among pharmaceutical, biotechnology, and medical device companies is playing a crucial role in accelerating the adoption of AI-powered clinical trial solutions. Collectively, these factors are expected to propel the expansion of the AI in clinical trials market throughout the forecast period from 2025 to 2032.

4. Who are the key players operating in the global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials market?

  • Some of the key market players operating in the AI in Clinical Trials market include TEMPUS, NetraMark, ConcertAI, AiCure, Medpace, Inc., ICON plc, Charles River Laboratories, Dassault Systemes, Oracle, Certara, Cytel Inc., Phesi, DeepHealth, Unlearn.ai, Inc., H1, TrialX, Suvoda LLC, Risklick, Lokavant, Research Solutions, and others.

5. Which region has the highest share in the global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials market?

  • North America is projected to account for the largest share of the AI in clinical trial market in 2024. This dominance can be attributed to several key factors, including the rising prevalence of chronic diseases in the region, significant investments in research and development, and the increasing number of clinical trials being conducted. Additionally, the growing trend of research collaborations and partnerships between pharmaceutical and medical device companies, coupled with development of advanced AI solutions are fostering the market growth. These factors are fueling demand for AI-driven clinical trial to manage the complexities of trials, ultimately contributing to the growth of the AI in clinical trial market in North America during forecast period from 2025 to 2032.

Table of Contents

1. Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Report Introduction

  • 1.1. Scope of the Study
  • 1.2. Market Segmentation
  • 1.3. Market Assumption
  • 1.4. Project Approach

2. Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Executive Summary

  • 2.1. Market at Glance

3. Competitive Landscape

4. Regulatory Analysis

5. Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Key Factors Analysis

  • 5.1. AI in Clinical Trials Market Drivers
    • 5.1.1. Growing prevalence of chronic diseases
    • 5.1.2. Increasing number of clinical trials being conducted worldwide
    • 5.1.3. Increased funding and investment for more extensive drug discovery and development activities
    • 5.1.4. Increasing research collaboration and partnership activities among pharma and medical device companies
  • 5.2. AI in Clinical Trials Market Restraints and Challenges
    • 5.2.1. Concerns regarding patient data & privacy
    • 5.2.2. Complexity of AI integration in clinical trials
  • 5.3. AI in Clinical Trials Market Opportunities
    • 5.3.1. Increasing role of advanced technologies such predictive analytics, digital twin trial efficiency and patient monitoring
    • 5.3.2. Emergence of digital/decentralized trials, personalized/precision medicine and adaptive trial design

6. Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Porter's Five Forces Analysis

  • 6.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 6.2. Bargaining Power of Consumers
  • 6.3. Threat of New Entrants
  • 6.4. Threat of Substitutes
  • 6.5. Competitive Rivalry

7. Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Assessment

  • 7.1. By Product
    • 7.1.1. Software
    • 7.1.2. Services
  • 7.2. By Technology
    • 7.2.1. Machine Learning (ML)
    • 7.2.2. Natural Language Processing (NLP)
    • 7.2.3. Others
  • 7.3. By Application
    • 7.3.1. Clinical Trial Design & Optimization
    • 7.3.2. Patient Identification & Recruitment
    • 7.3.3. Site Identification & Trial Monitoring
    • 7.3.4. Others
  • 7.4. By Therapeutic Area
    • 7.4.1. Oncology
    • 7.4.2. Cardiology
    • 7.4.3. Neurology
    • 7.4.4. Infectious Disease
    • 7.4.5. Immunology
    • 7.4.6. Others
  • 7.5. By End-User
    • 7.5.1. Pharmaceutical & Biotechnology Companies
    • 7.5.2. Medical Device Companies
  • 7.6. By Geography
    • 7.6.1. North America
      • 7.6.1.1. United States Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.1.2. Canada Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.1.3. Mexico Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
    • 7.6.2. Europe
      • 7.6.2.1. France Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.2.2. Germany Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.2.3. United Kingdom Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.2.4. Italy Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.2.5. Spain Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.2.6. Rest of Europe Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
    • 7.6.3. Asia-Pacific
      • 7.6.3.1. China Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.3.2. Japan Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.3.3. India Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.3.4. Australia Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.3.5. South Korea Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.3.6. Rest of Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
    • 7.6.4. Rest of the World (RoW)
      • 7.6.4.1. Middle East Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.4.2. Africa Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)
      • 7.6.4.3. South America Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Size in USD million (2022-2032)

8. Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Company and Product Profiles

  • 8.1. TEMPUS
    • 8.1.1. Company Overview
    • 8.1.2. Company Snapshot
    • 8.1.3. Financial Overview
    • 8.1.4. Product Listing
    • 8.1.5. Entropy
  • 8.2. NetraMark
    • 8.2.1. Company Overview
    • 8.2.2. Company Snapshot
    • 8.2.3. Financial Overview
    • 8.2.4. Product Listing
    • 8.2.5. Entropy
  • 8.3. ConcertAI
    • 8.3.1. Company Overview
    • 8.3.2. Company Snapshot
    • 8.3.3. Financial Overview
    • 8.3.4. Product Listing
    • 8.3.5. Entropy
  • 8.4. AiCure
    • 8.4.1. Company Overview
    • 8.4.2. Company Snapshot
    • 8.4.3. Financial Overview
    • 8.4.4. Product Listing
    • 8.4.5. Entropy
  • 8.5. Medpace, Inc.
    • 8.5.1. Company Overview
    • 8.5.2. Company Snapshot
    • 8.5.3. Financial Overview
    • 8.5.4. Product Listing
    • 8.5.5. Entropy
  • 8.6. ICON plc
    • 8.6.1. Company Overview
    • 8.6.2. Company Snapshot
    • 8.6.3. Financial Overview
    • 8.6.4. Product Listing
    • 8.6.5. Entropy
  • 8.7. Charles River Laboratories
    • 8.7.1. Company Overview
    • 8.7.2. Company Snapshot
    • 8.7.3. Financial Overview
    • 8.7.4. Product Listing
    • 8.7.5. Entropy
  • 8.8. Dassault Systemes
    • 8.8.1. Company Overview
    • 8.8.2. Company Snapshot
    • 8.8.3. Financial Overview
    • 8.8.4. Product Listing
    • 8.8.5. Entropy
  • 8.9. Oracle
    • 8.9.1. Company Overview
    • 8.9.2. Company Snapshot
    • 8.9.3. Financial Overview
    • 8.9.4. Product Listing
    • 8.9.5. Entropy
  • 8.10. Certara
    • 8.10.1. Company Overview
    • 8.10.2. Company Snapshot
    • 8.10.3. Financial Overview
    • 8.10.4. Product Listing
    • 8.10.5. Entropy
  • 8.11. Cytel Inc.
    • 8.11.1. Company Overview
    • 8.11.2. Company Snapshot
    • 8.11.3. Financial Overview
    • 8.11.4. Product Listing
    • 8.11.5. Entropy
  • 8.12. Phesi
    • 8.12.1. Company Overview
    • 8.12.2. Company Snapshot
    • 8.12.3. Financial Overview
    • 8.12.4. Product Listing
    • 8.12.5. Entropy
  • 8.13. DeepHealth
    • 8.13.1. Company Overview
    • 8.13.2. Company Snapshot
    • 8.13.3. Financial Overview
    • 8.13.4. Product Listing
    • 8.13.5. Entropy
  • 8.14. Unlearn.ai, Inc.
    • 8.14.1. Company Overview
    • 8.14.2. Company Snapshot
    • 8.14.3. Financial Overview
    • 8.14.4. Product Listing
    • 8.14.5. Entropy
  • 8.15. H1
    • 8.15.1. Company Overview
    • 8.15.2. Company Snapshot
    • 8.15.3. Financial Overview
    • 8.15.4. Product Listing
    • 8.15.5. Entropy
  • 8.16. TrialX
    • 8.16.1. Company Overview
    • 8.16.2. Company Snapshot
    • 8.16.3. Financial Overview
    • 8.16.4. Product Listing
    • 8.16.5. Entropy
  • 8.17. Suvoda LLC
    • 8.17.1. Company Overview
    • 8.17.2. Company Snapshot
    • 8.17.3. Financial Overview
    • 8.17.4. Product Listing
    • 8.17.5. Entropy
  • 8.18. RisklickBio
    • 8.18.1. Company Overview
    • 8.18.2. Company Snapshot
    • 8.18.3. Financial Overview
    • 8.18.4. Product Listing
    • 8.18.5. Entropy
  • 8.19. Lokavant
    • 8.19.1. Company Overview
    • 8.19.2. Company Snapshot
    • 8.19.3. Financial Overview
    • 8.19.4. Product Listing
    • 8.19.5. Entropy
  • 8.20. Research Solutions
    • 8.20.1. Company Overview
    • 8.20.2. Company Snapshot
    • 8.20.3. Financial Overview
    • 8.20.4. Product Listing
    • 8.20.5. Entropy

9. KOL Views

10. Project Approach

11. About DelveInsight

12. Disclaimer & Contact Us