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市場調査レポート
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1371876

臨床試験における人工知能市場の2030年までの予測： 展開モード、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析

Artificial Intelligence in Clinical Trials Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Deployment Mode, Technology, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
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=146.99円
臨床試験における人工知能市場の2030年までの予測： 展開モード、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析
出版日: 2023年10月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、臨床試験における世界の人工知能（AI）市場は2023年に18億8,000万米ドルを占め、2030年には92億8,000万米ドルに達すると予測され、予測期間中のCAGRは25.6%で成長する見込みです。

臨床試験における人工知能（AI）とは、臨床試験や創薬プロセスにおける人工知能ツールやソリューションの使用を指し、試験計画の設計、試験実施施設の選択、患者募集やモニタリングシステムの計画などが含まれます。より迅速に結果を出し、臨床試験で使用する集団の多様性を高めることで、臨床試験におけるAI技術の使用は、従来の臨床試験手順の欠点を克服する助けとなります。

世界保健機関（WHO）によると、2021年、米国は臨床試験分野でリードしており、過去20年間で約15万7618件の臨床試験が登録されています。

希少疾患や遺伝性疾患と闘う医薬品へのニーズの高まり

遺伝子治療薬やがん治療薬を開発する部門で行われている研究開発は、AIツールや技術を応用して、これらの疾患に対する新しい強力な治療法を生み出す機会を提示しています。特定の疾患の原因を特定し、潜在的な治療法の有効性を検討するための試験計画を立案するプロセスを迅速化するために、AIベースの臨床試験を使用することは、遺伝的背景の発展や一部の希少疾患の研究により、最近増加しています。さらに、先進国、新興諸国ともに政府が臨床試験を推進し、患者の参加を促すことに力を入れており、これが市場を拡大しています。

厳しい規制

ヘルスケアにおけるAIの規制状況はまだ進化しています。AIシステムが食品医薬品局（FDA）が定めるような規制要件を確実に満たすことが、導入の障壁となる可能性があります。AIソリューションの開発と実装には、高額な費用とリソースがかかります。さらに、小規模な研究機関や医療提供者は、資金や専門知識の面で課題に直面する可能性があります。

AIへの投資の増加

過去5年間で、臨床試験用のAIソフトウェアやサービスを提供する事業に対して、世界中に拠点を置く多くの投資家から25億米ドル近くが投資されており、これはAIを活用した臨床試験市場に対する関心が高まっている証拠となっています。ベンチャー・ラウンドに続き、シード・ファイナンシング・ラウンドが資金の大半を調達しました。さらに、ブリストル・マイヤーズスクイブ、メルク、ノバルティス、ファイザー、サノフィなどの大手製薬会社も、臨床試験用のAIソフトウェアやサービスプロバイダーに投資しており、幅広い市場機会が広がっています。

臨床試験における健康データの利用不可能性

臨床試験におけるAI技術では、臨床試験の進展に役立つ重要な洞察を得るために、既存の膨大なデータセットの分析が必要となります。コロナ・ウイルスのような新たに発見された、あるいは未確認の病気に対する治療薬を開発するためには、現在利用可能なデータセットでは十分でない可能性があります。過去のデータが信頼できない場合、AIベースのソリューションの有効性は制約を受ける可能性があります。さらに、参照データセットのいずれかに偏りがあると、AIによってサポートされる臨床試験の結論や結果に偏りが生じる可能性があります。こうした状況は、市場の拡大を制限する可能性があります。

COVID-19の影響：

COVID-19の流行は、AIベースの技術の利用増加を促しました。AIベースの医薬品開発・治験ソリューションは、技術的に高度な創薬・開発ソリューションの採用の増加や、リクルートされた患者データの分析など、さまざまな要因によって広く使用されるようになっています。COVID-19の結果、多くの治験が保留となり、多くの大手企業がこの期間にアクセス可能な患者データの集計に注力するようになったため、分散型の医薬品治験も増加しました。

予測期間中、がん領域が最大となる見込み

がん治療に対する需要の高まりと、この分野で実施される医薬品臨床試験の数の多さが、この応用分野におけるAI対応技術の採用に影響を与えていることから、予測期間中、がん領域が最大の市場シェアを占めると予測されます。さらに、多くのプレーヤーが臨床試験のために腫瘍学に焦点を当てたAIツールを作成し活用しており、これが同分野の拡大を促進しています。

製薬企業セグメントは予測期間中に最も高いCAGRが見込まれる

製薬企業セグメントは急速に拡大すると予測されます。AI対応技術の採用が進むことで、臨床試験の生産性と有効性を高めることができます。さらに、AIを研究開発および開発プロセス全体のツールとして活用するために、業界を超えた提携や協力も行われています。こうした要素がこのセグメントの成長を後押ししています。

最大のシェアを占める地域

北米は現在、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を独占しており、この優位性は予測期間中も続くと予想されます。これは、同地域にAIベースの新興企業が複数存在することが背景にあります。医薬品試験の結果を改善するためにAIベースの技術が採用され、これらの技術に対する認識が高まっていることが、この地域における市場成長の原動力となっています。また、同地域におけるAIベースの臨床試験ソリューションの需要は、政府の奨励的な取り組みや大手企業による戦略的イニシアチブの拡大によっても牽引されています。

CAGRが最も高い地域：

AIベースのツールの導入が進み、さまざまなヘルスケア分野でのAI導入に向けた政府の取り組みが後押ししていることから、アジア太平洋地域はAIベースの臨床試験ソリューションのプロバイダー向け市場の成長率が最も高いと予想されます。広範な患者基盤と低い試験費用により、アジアでは臨床試験の募集が増加しています。さらに、ノボテックのCEOによると、臨床段階のバイオテクノロジー企業は現在、特に感染症において、患者登録を加速するためにアジア太平洋を認識しています。これらの要素により、AIベースの臨床試験分析・解釈ソリューションの採用が増加し、市場拡大につながると予測されます。

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査ソース
    • 1次調査ソース
    • 2次調査ソース
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • アプリケーション分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 臨床試験市場における世界の人工知能（AI）：治験段階別

  • フェーズI
  • フェーズ II
  • フェーズⅢ
  • フェーズ IV

第6章 臨床試験市場における世界の人工知能（AI）：テクノロジー別

  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • 画像解析
  • 自然言語処理（NLP）
  • 予測分析
  • 教師あり学習
  • その他の技術

第7章 臨床試験市場における世界な人工知能（AI）：アプリケーション別

  • 心血管疾患
  • 免疫疾患
  • 感染症
  • 代謝性疾患
  • 神経疾患
  • 腫瘍学
  • その他の用途

第8章 臨床試験市場における世界の人工知能（AI）：エンドユーザー別

  • 製薬会社
  • 受託調査機関（CRO）
  • 学術界
  • その他のエンドユーザー

第9章 臨床試験市場における世界の人工知能（AI）：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋地域
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東とアフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第10章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品の発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第11章 企業プロファイル

  • AiCure, LLC
  • Antidote Technologies
  • Ardigen
  • BioAge Labs, Inc.
  • BioSymetrics
  • CONSILX
  • Deep 6 AI
  • DEEP LENS AI
  • Euretos
  • Exscientia
  • GNS Healthcare
  • Verily
  • Halo Health Systems
  • IBM Watson
  • Innoplexus
  • Intelligencia
  • IQVIA
  • Koneksa Health
  • Median Technologies
  • Mendel.ai
  • Pharmaseal
  • Phesi
  • Saama Technologies
  • Signant Health
  • Symphony AI
  • Trials.ai
  • Unlearn.AI, Inc.
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Trial Phase (2021-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Phase I (2021-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Phase II (2021-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Phase III (2021-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Phase IV (2021-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Technology (2021-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Machine Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Deep Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Image Analysis (2021-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2021-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Predictive Analytics (2021-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Supervised Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Other Technologies (2021-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Application (2021-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Cardiovascular Diseases (2021-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Immunology Disease (2021-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Infectious Disease (2021-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Metabolic Diseases (2021-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Neurological Diseases (2021-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Oncology (2021-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Other Applications (2021-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By End User (2021-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Pharmaceutical Companies (2021-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Contract Research Organizations (CROs) (2021-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Academia (2021-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market Outlook, By Other End Users (2021-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC23932

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market is accounted for $1.88 billion in 2023 and is expected to reach $9.28 billion by 2030 growing at a CAGR of 25.6% during the forecast period. Artificial intelligence (AI) in clinical trials refers to the use of artificial intelligence tools and solutions in clinical trials and drug discovery processes, including designing the trial plan, choosing the trial site, and planning the patient recruitment and monitoring systems. By producing results more quickly and increasing the diversity of the population used in a clinical trial, the use of AI technology in clinical trials aids in overcoming the drawbacks of traditional clinical trial procedures.

According to the World Health Organization, in 2021, the USA is leading in the clinical trial field and has registered approximately 157,618 clinical trials over the last two decades.

Market Dynamics:

Driver:

Increasing need for drugs to combat rare and genetic diseases

The research and development conducted in the division that develops genetic and oncological drugs presents an opportunity to apply AI tools and technology to create new, potent treatments for these diseases. The use of AI-based clinical trials to expedite the process of identifying the cause of origin of a specific disease and designing a trial plan to examine the efficacy of a potential treatment has increased recently due to developments in the genetic context and research on some rare diseases. Additionally, governments in both developed and developing countries are working hard to promote clinical trials and entice patients to participate, which is expanding the market.

Restraint:

Stringent regulations

The regulatory landscape for AI in healthcare is still evolving. Ensuring that AI systems meet regulatory requirements, such as those set by the Food and Drug Administration (FDA), can be a barrier to adoption. Developing and implementing AI solutions can be expensive and resource-intensive. Moreover, smaller research organizations and healthcare providers may face challenges in terms of funding and expertise.

Opportunity:

Rising investment in AI

In the last five years, close to $2.5 billion has been invested in businesses that provide AI software and services for clinical trials by a number of investors based all over the world, which serves as evidence of the increased interest in the market for clinical trials that use AI. Following venture rounds, seed financing rounds were used to raise the majority of the money. Moreover, major pharmaceutical companies, including Bristol-Myers Squibb, Merck, Novartis, Pfizer, and Sanofi, have also invested in AI software and service providers for clinical trials, opening up a wide range of market opportunities.

Threat:

Unavailability of health data in clinical trials

AI technology in clinical trials necessitates the analysis of sizable pre-existing datasets in order to produce significant insights that will aid in the advancement of clinical trials. To create medications for any newly discovered or unidentified diseases, such as the Corona virus, the datasets currently available may not be sufficient. The effectiveness of AI-based solutions may be constrained in cases where historical data cannot be trusted. Additionally, the existence of bias in any of the reference datasets may result in biased conclusions and outcomes in clinical trials supported by AI. These situations might limit market expansion.

COVID-19 Impact:

The COVID-19 epidemic prompted a rise in the use of AI-based technologies. AI-based drug development and drug trial solutions are becoming more widely used due to a number of factors, including the increasing adoption of technologically advanced drug discovery and development solutions and the analysis of recruited patient data. Decentralized drug trials also saw a rise as a result of COVID-19, which caused many trials to be put on hold and led many major players to focus on compiling patient data that was accessible during this period.

The oncology segment is expected to be the largest during the forecast period

The oncology segment is anticipated to hold the largest market share during the forecast period due to the rising demand for cancer treatments and the significant number of drug trials conducted in this field, both of which have influenced the adoption of AI-enabled technologies in this application space. Additionally, a lot of players are creating and utilizing AI tools with an oncology focus for clinical trials, which is driving the segment's expansion.

The pharmaceutical companies segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

It is anticipated that the pharmaceutical companies segment will expand rapidly. The increasing adoption of AI-enabled technologies can increase clinical trials' productivity and efficacy. Additionally, cross-industry partnerships and collaborations are also being made in order to use AI as a tool for R&D and the entire development process. Such elements are propelling this segment's growth.

Region with largest share:

North America currently dominates the market for providers of AI-based clinical trial solutions, and this dominance is anticipated to persist over the forecast period. This is explained by the fact that the area is home to several AI-based start-ups. The adoption of AI-based technologies to improve the results of drug trials and rising awareness of these technologies are driving market growth in the area. The demand for AI-based clinical trial solutions in the region is also being driven by encouraging government initiatives and growing strategic initiatives by major players.

Region with highest CAGR:

Due to the increasing adoption of AI-based tools and supportive government initiatives for the adoption of AI in various healthcare fields, Asia Pacific is expected to have the highest growth rate for the market for providers of AI-based clinical trial solutions. Due to an extensive patient base and low trial costs, clinical trial recruitment is growing in Asia. Additionally, according to the CEO of Novotech, clinical-phase biotechnology companies now recognize Asia Pacific for accelerated patient enrollment, particularly in infectious diseases. These elements are predicted to increase the adoption of AI-based clinical trial analysis and interpretation solutions, leading to market expansion.

Key players in the market:

Some of the key players in Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials market include: AiCure, LLC, Antidote Technologies, Ardigen, BioAge Labs, Inc., BioSymetrics, CONSILX, Deep 6 AI, DEEP LENS AI, Euretos, Exscientia, GNS Healthcare, Verily, Halo Health Systems, IBM Watson, Innoplexus, Intelligencia, IQVIA, Koneksa Health, Median Technologies, Mendel.ai, Pharmaseal, Phesi, Saama Technologies, Signant Health, Symphony AI, Trials.ai and Unlearn.AI, Inc.

Key Developments:

In October 2023, SymphonyAI, a leader in predictive and generative AI enterprise AI SaaS, today announced the Sensa Investigation Hub, a generative AI-enabled investigation and case management platform that propels financial institutions into the future of financial crime management.

In August 2023, EY announces strategic alliance with SymphonyAI to help digitally transform organizations with generative AI-enabled retail and financial services platforms. The Alliance will also support the expansion of AI-based solution delivery for retailers, including computer vision-based intelligence capabilites to improve store operations. It will also help to enhance customer experience and digital-industrial manufacturing, through asset management and worker connection solutions, which are intended to progress operations, yields and safety.

In February 2022, Unlearn and Merck KGaA have announced a partnership to accelerate drug trials using medical digital twins of patients. Unlearn uses recent developments from deep learning to create digital twins of patients in clinical trials. The new technique allows drug researchers to reduce the size of control arms by 30% or more and generate reliable clinical evidence in less time. Merck plans to focus on late-stage clinical trials for immunology drugs initially.

Trial Phases Covered:

  • Phase I
  • Phase II
  • Phase III
  • Phase IV

Technologies Covered:

  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Image Analysis
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Predictive Analytics
  • Supervised Learning
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Cardiovascular Diseases
  • Immunology Disease
  • Infectious Disease
  • Metabolic Diseases
  • Neurological Diseases
  • Oncology
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Pharmaceutical Companies
  • Contract Research Organizations (CROs)
  • Academia
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market, By Trial Phase

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Phase I
  • 5.3 Phase II
  • 5.4 Phase III
  • 5.5 Phase IV

6 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market, By Technology

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Machine Learning
  • 6.3 Deep Learning
  • 6.4 Image Analysis
  • 6.5 Natural Language Processing (NLP)
  • 6.6 Predictive Analytics
  • 6.7 Supervised Learning
  • 6.8 Other Technologies

7 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market, By Application

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Cardiovascular Diseases
  • 7.3 Immunology Disease
  • 7.4 Infectious Disease
  • 7.5 Metabolic Diseases
  • 7.6 Nuerological Diseases
  • 7.7 Oncology
  • 7.8 Other Applications

8 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market, By End User

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Pharmaceutical Companies
  • 8.3 Contract Research Organizations (CROs)
  • 8.4 Academia
  • 8.5 Other End Users

9 Global Artificial Intelligence (AI) in Clinical Trials Market, By Geography

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 US
    • 9.2.2 Canada
    • 9.2.3 Mexico
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 UK
    • 9.3.3 Italy
    • 9.3.4 France
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 Japan
    • 9.4.2 China
    • 9.4.3 India
    • 9.4.4 Australia
    • 9.4.5 New Zealand
    • 9.4.6 South Korea
    • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 South America
    • 9.5.1 Argentina
    • 9.5.2 Brazil
    • 9.5.3 Chile
    • 9.5.4 Rest of South America
  • 9.6 Middle East & Africa
    • 9.6.1 Saudi Arabia
    • 9.6.2 UAE
    • 9.6.3 Qatar
    • 9.6.4 South Africa
    • 9.6.5 Rest of Middle East & Africa

10 Key Developments

  • 10.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 10.2 Acquisitions & Mergers
  • 10.3 New Product Launch
  • 10.4 Expansions
  • 10.5 Other Key Strategies

11 Company Profiling

  • 11.1 AiCure, LLC
  • 11.2 Antidote Technologies
  • 11.3 Ardigen
  • 11.4 BioAge Labs, Inc.
  • 11.5 BioSymetrics
  • 11.6 CONSILX
  • 11.7 Deep 6 AI
  • 11.8 DEEP LENS AI
  • 11.9 Euretos
  • 11.10 Exscientia
  • 11.11 GNS Healthcare
  • 11.12 Verily
  • 11.13 Halo Health Systems
  • 11.14 IBM Watson
  • 11.15 Innoplexus
  • 11.16 Intelligencia
  • 11.17 IQVIA
  • 11.18 Koneksa Health
  • 11.19 Median Technologies
  • 11.20 Mendel.ai
  • 11.21 Pharmaseal
  • 11.22 Phesi
  • 11.23 Saama Technologies
  • 11.24 Signant Health
  • 11.25 Symphony AI
  • 11.26 Trials.ai
  • 11.27 Unlearn.AI, Inc.