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1574121

AIを活用した臨床試験管理市場-2024年から2029年までの予測

AI-Powered Clinical Trial Management Market - Forecasts from 2024 to 2029

出版日
ページ情報
英文 150 Pages
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即日から翌営業日
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AIを活用した臨床試験管理市場-2024年から2029年までの予測
出版日: 2024年09月18日
発行: Knowledge Sourcing Intelligence
ページ情報: 英文 150 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要

AIを活用した臨床試験管理市場はCAGR22.50％で成長し、2024年の市場規模17億9,400万米ドルから2029年には49億5,000万米ドルに達すると予測されます。

ヘルスケアにおけるAI活用市場は、大手企業によるAIの導入が進み、大きな盛り上がりを見せています。AIを活用した臨床試験管理市場は、患者募集、データ分析、プロトコールの最適化を通じて、臨床試験のさまざまな段階を迅速化し、改善します。AIは、反復的な作業を自動化し、予測的な洞察を提供することで、医薬品開発をより効率的、安価、迅速にします。この革命的な技術は、医学研究のプロセス全体を変え、より正確で迅速な意思決定を可能にします。製薬会社、研究機関、ヘルスケアプロバイダーによるAIベースのソリューションの導入が増加しているため、この市場は大きく成長し、その状況を一変させ、最終的には患者のケアを改善すると予想されます。

AIベースの臨床試験ソリューションのプロバイダー市場は、さまざまな段階での試験の効率性と有効性を高めるために、AIベースのプラットフォームの採用が拡大していることによって牽引されています。市場拡大を後押しする要因の1つは、さまざまな治療領域に対する官民の支援策です。加えて、臨床試験におけるAIの認知度の向上や、より良い患者選択、治験実施施設の選択、治験デザイン、患者モニタリングなど、さまざまな活用により市場が拡大しています。

AIを活用した臨床試験管理市場促進要因：

  • 医薬品臨床試験の需要増加が市場需要を高めると予測

人工知能の治験への応用が進み、投薬コンプライアンス、治験デザイン、治験責任医師や治験実施施設の選定、患者モニタリングなど、製薬研究専用に設計されたさまざまなAIソリューションが利用できるようになった結果、AIベースの治験ソリューションを提供する領域が広がっています。登録と患者の適格性は、投薬試験の全体的な成功にとって極めて重要な2つのプロセスです。調査によると、投薬試験の30％は患者募集の失敗により早期に終了し、85％の試験は患者募集中に延期されています。AIの要素を持つプラットフォームは、この障壁を下げるのに役立っています。また、AIベースの臨床試験ソリューションプロバイダーの市場は、医薬品試験にAIを活用する複数の研究者によって牽引されています。

AIを活用した臨床試験管理市場の地理的展望

  • 北米は予測期間中に飛躍的な成長を遂げる

人工知能に関する技術進歩やイノベーションに関しては、北米、特に米国が世界の最先端を走っています。この地域には、医療研究や健康分野など様々な産業向けに最先端のAI回答を準備することに注力している、一流の情報技術機関、学習機関、新興企業が数多く存在します。AI企業や研究プロジェクトには、多くの資金や材料が割り当てられています。臨床試験を含むヘルスケアサービスにおけるAI技術の創出と活用に関心を示す資本ベンチャー、公的セクター、個人金融機関が増えています。

本レポートを購入する理由

  • 洞察に満ちた分析：顧客セグメント、政府政策と社会経済的要因、消費者の嗜好、産業分野、その他のサブセグメントに焦点を当て、主要地域と新興地域をカバーする詳細な市場洞察を得ることができます。
  • 競合情勢：世界の主要企業が採用している戦略的策略を理解し、適切な戦略による市場浸透の可能性を把握します。
  • 市場促進要因と今後の動向：ダイナミックな要因と極めて重要な市場動向、そしてそれらが今後の市場開発をどのように形成していくかを探ります。
  • 実行可能な提言：ダイナミックな環境の中で、新たなビジネスストリームと収益を発掘するための戦略的決断を下すために、洞察を活用します。
  • 幅広い読者に対応：新興企業、研究機関、コンサルタント、中小企業、大企業にとって有益で費用対効果に優れています。

企業はどのような目的で当社のレポートを使用していますか？

業界および市場考察、事業機会評価、製品需要予測、市場参入戦略、地理的拡大、設備投資決定、規制の枠組みと影響、新製品開発、競合の影響

調査範囲

  • 2022年から2029年までの過去データと予測
  • 成長機会、課題、サプライチェーン展望、規制枠組み、顧客行動、動向分析
  • 競合の市況、戦略、市場シェア分析
  • 各国を含むセグメントと地域の収益成長と予測評価
  • 企業プロファイル（戦略、製品、財務情報、主な発展など）

AIを活用した臨床試験管理市場は以下のようにセグメント分けされ、分析されている：

タイプ別

  • 臨床試験の計画と設計
  • 患者募集と登録
  • データ管理と分析
  • モニタリングと監視
  • 安全性とファーマコビジランス

機能別

  • 予測分析
  • 自然言語処理（NLP）
  • 機械学習
  • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
  • 画像・信号処理

エンドユーザー別

  • 製薬会社
  • 受託研究機関（CRO）
  • 学術・研究機関
  • バイオテクノロジー企業
  • 医療機器メーカー

地域別

  • 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
  • 南米
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • その他
  • 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • その他
  • 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • UAE
  • その他
  • アジア太平洋
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • 韓国
  • 台湾
  • タイ
  • インドネシア
  • その他

目次

第1章 イントロダクション

  • 市場概要
  • 市場の定義
  • 調査範囲
  • 市場セグメンテーション
  • 通貨
  • 前提条件
  • 基準年と予測年のタイムライン
  • ステークホルダーにとっての主なメリット

第2章 調査手法

  • 調査デザイン
  • 調査プロセス

第3章 エグゼクティブサマリー

  • 主な調査結果
  • CXOの視点

第4章 市場力学

  • 市場促進要因
  • 市場抑制要因
  • ポーターのファイブフォース分析
  • 業界バリューチェーン分析
  • アナリストビュー

第5章 AIを活用した臨床試験管理市場： タイプ別

  • イントロダクション
  • 臨床試験の計画と設計
  • 患者の募集と登録
  • データ管理と分析
  • 監視と監督
  • 安全性と医薬品安全性監視

第6章 AIを活用した臨床試験管理市場：機能別

  • イントロダクション
  • 予測分析
  • 自然言語処理（NLP）
  • 機械学習
  • ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）
  • 画像・信号処理

第7章 AIを活用した臨床試験管理市場：エンドユーザー別

  • イントロダクション
  • 製薬会社
  • 受託研究機関（CRO）
  • 学術・研究機関
  • バイオテクノロジー企業
  • 医療機器メーカー

第8章 AIを活用した臨床試験管理市場：地域別

  • イントロダクション
  • 北米
    • タイプ別
    • 機能別
    • エンドユーザー別
    • 国別
  • 南米
    • タイプ別
    • 機能別
    • エンドユーザー別
  • 欧州
    • タイプ別
    • 機能別
    • エンドユーザー別
    • 国別
  • 中東・アフリカ
    • タイプ別
    • 機能別
    • エンドユーザー別
    • 国別
  • アジア太平洋地域
    • タイプ別
    • 機能別
    • エンドユーザー別
    • 国別

第9章 競合環境と分析

  • 主要企業と戦略分析
  • 市場シェア分析
  • 合併、買収、合意およびコラボレーション
  • 競合ダッシュボード

第10章 企業プロファイル

  • Medidata Solutions（Acquired by Dassault Systemes）
  • Oracle Corporation
  • IBM Corporation
  • Veeva Systems
  • Clinerion
  • Saama Technologies
  • Bioclinica
  • Arisglobal
  • Aicure
  • Medable
目次
Product Code: KSI061615985

The AI-powered clinical trial management market is expected to grow at a CAGR of 22.50%, reaching a market size of US$4.950 billion in 2029 from US$1.794 billion in 2024.

The market for using AI in healthcare has experienced a significant boom with a rise in the adoption of AI by the major players. The AI-driven clinical trial management market speeds up and improves various stages of clinical trials via patient recruitment, data analysis, and protocol optimization. AI makes drug development more efficient, cheaper, and quicker by automating repetitive tasks and providing predictive insights. This revolutionary technology can change the entire process of medical research, enabling more accurate, swift decisions. Due to increasing uptake by pharmaceutical companies, research institutions, and healthcare providers of AI-based solutions, this market is expected to grow substantially, transforming its landscape and eventually improving patient care.

The market for providers of AI-based clinical trial solutions is being driven by the growing adoption of AI-based platforms to enhance the efficiency and effectiveness of trials at different stages. One factor driving the market expansion is the public and private sectors' supportive initiatives for various therapeutic areas. Additionally, the market is growing due to the increased awareness and various uses of AI in clinical trials, including better patient selection, site selection, drug trial design, patient monitoring, and more.

AI-powered Clinical Trial Management Market Drivers:

  • Increased demand for drug trials is anticipated to increase the market demand

As a result of the growing application of artificial intelligence to drug trials and the availability of different AI solutions designed specifically for pharmaceutical research, such as medication compliance, trial design, selection of investigators or sites, patient monitoring, etc., the area offering AI-based clinical trial solutions is widening. Enrollment and patient eligibility are two crucial processes for the overall success of the medication trial. According to studies, 30% of medication trials end early because of patient recruitment failure, and 85% of trials are postponed during patient recruitment. Platforms with an AI component are helping to lower this barrier. In turn, the market for AI-based clinical trial solution providers is driven by several researchers utilizing AI in drug trials.

AI-powered Clinical Trial Management Market Geographical Outlook

  • North America is witnessing exponential growth during the forecast period

Regarding technological progress and innovation concerning artificial intelligence, North America, particularly the United States, has been at the forefront of the world. Numerous premier information technology organizations, learning institutions, and start-ups focused on preparing state-of-the-art AI answers for various industries, such as medical research or the health sector, are found in this region. A lot of funds and materials have been allocated to AI companies as well as research projects. More capital ventures, public sectors, and individual financiers have expressed their interest in creating and utilizing AI technologies in healthcare services, including clinical trials.

Reasons for buying this report:-

  • Insightful Analysis: Gain detailed market insights covering major as well as emerging geographical regions, focusing on customer segments, government policies and socio-economic factors, consumer preferences, industry verticals, other sub- segments.
  • Competitive Landscape: Understand the strategic maneuvers employed by key players globally to understand possible market penetration with the correct strategy.
  • Market Drivers & Future Trends: Explore the dynamic factors and pivotal market trends and how they will shape up future market developments.
  • Actionable Recommendations: Utilize the insights to exercise strategic decision to uncover new business streams and revenues in a dynamic environment.
  • Caters to a Wide Audience: Beneficial and cost-effective for startups, research institutions, consultants, SMEs, and large enterprises.

What do businesses use our reports for?

Industry and Market Insights, Opportunity Assessment, Product Demand Forecasting, Market Entry Strategy, Geographical Expansion, Capital Investment Decisions, Regulatory Framework & Implications, New Product Development, Competitive Intelligence

Report Coverage:

  • Historical data & forecasts from 2022 to 2029
  • Growth Opportunities, Challenges, Supply Chain Outlook, Regulatory Framework, Customer Behaviour, and Trend Analysis
  • Competitive Positioning, Strategies, and Market Share Analysis
  • Revenue Growth and Forecast Assessment of segments and regions including countries
  • Company Profiling (Strategies, Products, Financial Information, and Key Developments among others)

The AI-powered clinical trial management market is segmented and analyzed as follows:

By Type of AI solution

  • Clinical Trial Planning and Design
  • Patient Recruitment and Enrolment
  • Data Management and Analysis
  • Monitoring And Oversight
  • Safety And Pharmacovigilance

By Function

  • Predictive Analytics
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Machine Learning
  • Robotic Process Automation (RPA)
  • Image And Signal Processing

By End-User

  • Pharmaceutical Companies
  • Contract Research Organizations (Cros)
  • Academic And Research Institutions
  • Biotechnology Companies
  • Medical Device Manufacturers

By Geography

  • North America
  • United States
  • Canada
  • Mexico
  • South America
  • Brazil
  • Argentina
  • Others
  • Europe
  • United Kingdom
  • Germany
  • France
  • Italy
  • Spain
  • Others
  • Middle East and Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Others
  • Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • South Korea
  • Taiwan
  • Thailand
  • Indonesia
  • Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

  • 1.1. Market Overview
  • 1.2. Market Definition
  • 1.3. Scope of the Study
  • 1.4. Market Segmentation
  • 1.5. Currency
  • 1.6. Assumptions
  • 1.7. Base and Forecast Years Timeline
  • 1.8. Key Benefits to the Stakeholder

2. RESEARCH METHODOLOGY

  • 2.1. Research Design
  • 2.2. Research Processes

3. EXECUTIVE SUMMARY

  • 3.1. Key Findings
  • 3.2. CXO Perspective

4. MARKET DYNAMICS

  • 4.1. Market Drivers
  • 4.2. Market Restraints
  • 4.3. Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.3.3. Threat of New Entrants
    • 4.3.4. Threat of Substitutes
    • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
  • 4.4. Industry Value Chain Analysis
  • 4.5. Analyst View

5. AI-POWERED CLINICAL TRIAL MANAGEMENT MARKET BY TYPE OF AI SOLUTION

  • 5.1. Introduction
  • 5.2. Clinical Trial Planning and Design
  • 5.3. Patient Recruitment and Enrollment
  • 5.4. Data Management and Analysis
  • 5.5. Monitoring And Oversight
  • 5.6. Safety And Pharmacovigilance

6. AI-POWERED CLINICAL TRIAL MANAGEMENT MARKET BY FUNCTION

  • 6.1. Introduction
  • 6.2. Predictive Analytics
  • 6.3. Natural Language Processing (NLP)
  • 6.4. Machine Learning
  • 6.5. Robotic Process Automation (RPA)
  • 6.6. Image And Signal Processing

7. AI-POWERED CLINICAL TRIAL MANAGEMENT MARKET BY END-USER

  • 7.1. Introduction
  • 7.2. Pharmaceutical Companies
  • 7.3. Contract Research Organizations (Cros)
  • 7.4. Academic And Research Institutions
  • 7.5. Biotechnology Companies
  • 7.6. Medical Device Manufacturers

8. AI-POWERED CLINICAL TRIAL MANAGEMENT MARKET BY GEOGRAPHY

  • 8.1. Introduction
  • 8.2. North America
    • 8.2.1. By Type of AI Solution
    • 8.2.2. By Function
    • 8.2.3. By End-User
    • 8.2.4. By Country
      • 8.2.4.1. United States
      • 8.2.4.2. Canada
      • 8.2.4.3. Mexico
  • 8.3. South America
    • 8.3.1. By Type of AI Solution
    • 8.3.2. By Function
    • 8.3.3. By End-User
      • 8.3.3.1. Brazil
      • 8.3.3.2. Argentina
      • 8.3.3.3. Others
  • 8.4. Europe
    • 8.4.1. By Type of AI Solution
    • 8.4.2. By Function
    • 8.4.3. By End-User
    • 8.4.4. By Country
      • 8.4.4.1. United Kingdom
      • 8.4.4.2. Germany
      • 8.4.4.3. France
      • 8.4.4.4. Italy
      • 8.4.4.5. Spain
      • 8.4.4.6. Others
  • 8.5. Middle East and Africa
    • 8.5.1. By Type of AI Solution
    • 8.5.2. By Function
    • 8.5.3. By End-User
    • 8.5.4. By Country
      • 8.5.4.1. Saudi Arabia
      • 8.5.4.2. UAE
      • 8.5.4.3. Others
  • 8.6. Asia Pacific
    • 8.6.1. By Type of AI Solution
    • 8.6.2. By Function
    • 8.6.3. By End-User
    • 8.6.4. By Country
      • 8.6.4.1. Japan
      • 8.6.4.2. China
      • 8.6.4.3. India
      • 8.6.4.4. South Korea
      • 8.6.4.5. Taiwan
      • 8.6.4.6. Thailand
      • 8.6.4.7. Indonesia
      • 8.6.4.8. Others

9. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

  • 9.1. Major Players and Strategy Analysis
  • 9.2. Market Share Analysis
  • 9.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
  • 9.4. Competitive Dashboard

10. COMPANY PROFILES

  • 10.1. Medidata Solutions (Acquired by Dassault Systemes)
  • 10.2. Oracle Corporation
  • 10.3. IBM Corporation
  • 10.4. Veeva Systems
  • 10.5. Clinerion
  • 10.6. Saama Technologies
  • 10.7. Bioclinica
  • 10.8. Arisglobal
  • 10.9. Aicure
  • 10.10. Medable