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市場調査レポート
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1454042

臨床試験におけるAI市場の2030年までの予測： 製品タイプ、プロセス、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析

AI in Clinical Trials Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Product (Methacrylic (Methacrylic Ester Copolymer), Modified Aromatic (Brominated Aromatic Matrix) and Other Products), Type, Process, Application, End User and By Geography
出版日: | 発行: Stratistics Market Research Consulting | ページ情報: 英文 200+ Pages | 納期: 2～3営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。　 詳細はお問い合わせください。

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臨床試験におけるAI市場の2030年までの予測： 製品タイプ、プロセス、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析
出版日: 2024年03月03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
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界の臨床試験におけるAIAI市場は2023年に19億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは27.6％で成長し、2030年には105億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とは、人工知能（AI）技術を活用し、患者募集やデータ分析から試験デザイン、医薬品開発まで、臨床試験プロセスのさまざまな側面を強化することを指します。機械学習アルゴリズムとデータ分析を活用することで、AIはプロセスを合理化し、適切な候補者を特定し、結果を予測し、試験プロトコルを最適化することができます。このようなAIの統合は、効率を改善し、コストを削減し、最終的にはヘルスケア業界における新たな治療法や治療法の開発を加速させることを目的としています。

ゴールドマン・サックス・リサーチの推計によると、世界の製薬業界は2023年に約7,000億米ドルを研究開発や他事業の買収に費やすことになります。

患者募集と維持の改善の可能性

AI技術は、適切な候補者を特定するための予測分析や、定着率を向上させるための個別化介入を活用し、患者エンゲージメントのためのオーダーメイドのアプローチを提供します。高度なアルゴリズムにより、AIは患者選定プロセスを合理化し、リスクのある個人を特定することで脱落率を軽減し、リアルタイムのデータ分析に基づいて試験プロトコルを最適化することができます。これらの機能は、臨床試験をより効率的かつ成功に導き、最終的には医学研究を進展させ、患者の転帰を改善することが期待されます。これらが市場成長の促進要因となっています。

データプライバシーとセキュリティへの懸念

膨大な量のセンシティブな患者情報が収集・分析されるため、データ漏洩や不正アクセスに対する強固な安全対策を確保することが最も重要です。個人医療データの悪用や悪用の可能性は、倫理的・法的問題を提起し、厳格な規制枠組みを要求します。AI技術の統合は、データの匿名化と同意管理に複雑さをもたらし、試験プロセス全体を通じてプライバシーとセキュリティのプロトコルを慎重に検討する必要があります。したがって、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念が市場の成長を抑制する要因となっています。

AIベースのプラットフォーム利用の拡大

AIシステムは、機械学習とデータ分析を活用することで、患者募集、試験デザイン、データ分析を改善します。製薬企業や研究機関は、広範な情報を管理し、患者の反応を予測する能力により、医薬品開発を加速し、試験結果を向上させるためにAI搭載プラットフォームを活用しています。市場が拡大しているのは、AIが受け入れられつつあり、臨床研究開発の展望を変える画期的な能力があるからです。

高い導入コスト

専門的なインフラ、高度なAIアルゴリズム、データ管理システム、規制遵守措置の必要性など、さまざまな要因からコストが発生します。臨床試験プロセスの効率性や正確性の向上など、潜在的なメリットがあるにもかかわらず、企業は臨床研究にAI技術を採用することの財務的影響を慎重に検討しなければならないです。そのため、臨床試験におけるAIの統合は、高い導入コストのために大きな課題となっています。

COVID-19の影響：

COVID-19の大流行は、臨床試験におけるAIの採用を大幅に加速させました。従来の研究が中断される中、AIは遠隔モニタリング、データ分析、患者募集のソリューションを提供しました。これにより、効率性の向上、コスト削減、試験完了時間の短縮が実現しました。AIは、バーチャル試験、遠隔患者モニタリング、予測分析を容易にし、研究者が新しい常識に適応することを可能にしました。さらに、膨大な量のデータを扱うAIの能力は、パターンを特定し、治療法を開発する上で極めて重要になった。このように、COVID-19は臨床試験市場におけるAIの成長の触媒として機能しました。

予測期間中、ディープラーニングセグメントが最大となる見込み

予測期間中、ディープラーニングセグメントが最大となる見込みです。ディープラーニング・アルゴリズムを活用することで、研究開発者は膨大な医療データから意味のある洞察を引き出すことができ、より効率的な試験デザイン、より迅速な医薬品開発、患者の転帰の改善につながります。製薬会社や研究機関が試験の有効性と費用対効果を高めるためにこうした技術を採用するケースが増えていることから、同市場におけるディープラーニング市場は大きな成長を遂げています。

予測期間中、感染症分野のCAGRが最も高くなると予測される

感染症分野は、効率的で正確なソリューションの必要性により、予測期間中のCAGRが最も高くなると予想されます。AI技術は高度な分析、予測モデリング、データ解釈を提供し、意思決定プロセスを強化します。この市場セグメントの特徴は、革新的なAIアルゴリズム、堅牢なデータ統合機能、治療の安全性と有効性を確保するための規制遵守への注力です。

最大のシェアを占める地域

北米は、技術の進歩とヘルスケアにおける効率的でデータ主導型のソリューションに対する需要の増加により、予測期間中最大の市場シェアを占めると予測されます。AI技術は、患者募集、データ分析、個別化医療など、臨床試験のさまざまな側面に革命をもたらしています。大手製薬会社の存在、堅牢なヘルスケアインフラ、支持的な規制環境などの主な要因は、この地域におけるこの市場の拡大にさらに貢献しています。

CAGRが最も高い地域：

アジア太平洋地域は、人口増加、高齢化、慢性疾患負担の増加などの要因によって、予測期間中最も高いCAGRを維持すると予測されます。このため、臨床試験の効率と成果を改善するためのヘルスケアインフラとAIを含むテクノロジーへの投資が増加しました。同地域では、ヘルスケアとライフサイエンスに特化した数多くのAI新興企業の出現が見られました。同地域では、AI、機械学習、データ分析技術が急速に進歩しています。

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
  • 用途分析
  • 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 世界の臨床試験におけるAI市場：提供別

  • ソフトウェア
    • 臨床試験管理システム（CTMS）
    • 電子データキャプチャ（EDC）システム
    • 統計解析ソフトウェア
  • サービス
    • データの管理と分析
    • 規制コンサルティング

第6章 世界の臨床試験におけるAI市場：技術別

  • 教師あり
  • ディープラーニング
  • 機械学習
  • 自然言語処理
  • コンピュータビジョン
  • 予測分析
  • その他の技術

第7章 世界の臨床試験におけるAI市場：用途別

  • 神経系
  • 心臓血管
  • 代謝
  • 腫瘍学
  • 感染症
  • 免疫疾患
  • その他の用途

第8章 世界の臨床試験におけるAI市場：エンドユーザー別

  • 製薬およびバイオテクノロジー企業
  • 受託研究機関
  • 学術機関
  • その他のエンドユーザー

第9章 世界の臨床試験におけるAI市場：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

  • Antidote Technologies, Inc.
  • Innoplexus
  • Symphony AI
  • Saama Technologies
  • Intelligencia
  • Median Technologies
  • Paradigm Health Inc.
  • Halo Health Systems
  • Trials.Ai
  • Pharmaseal
  • Koneksa Health
  • GNS Healthcare
  • Google-Verily
  • AstraZeneca
  • AiCure, LLC
  • BioSymetrics
  • Euretos
  • Ardigen
図表

List of Tables

  • Table 1 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
  • Table 2 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Offering (2021-2030) ($MN)
  • Table 3 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Software (2021-2030) ($MN)
  • Table 4 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Clinical Trial Management Systems (CTMS) (2021-2030) ($MN)
  • Table 5 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Electronic Data Capture (EDC) Systems (2021-2030) ($MN)
  • Table 6 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Statistical Analysis Software (2021-2030) ($MN)
  • Table 7 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 8 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Data Management and Analysis (2021-2030) ($MN)
  • Table 9 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Regulatory Consulting (2021-2030) ($MN)
  • Table 10 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Technology (2021-2030) ($MN)
  • Table 11 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Supervised (2021-2030) ($MN)
  • Table 12 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Deep learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 13 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Machine learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 14 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Natural Language Processing (2021-2030) ($MN)
  • Table 15 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Computer Vision (2021-2030) ($MN)
  • Table 16 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Predictive Analytics (2021-2030) ($MN)
  • Table 17 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Other Technologies (2021-2030) ($MN)
  • Table 18 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Application (2021-2030) ($MN)
  • Table 19 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Neurological (2021-2030) ($MN)
  • Table 20 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Cardiovascular (2021-2030) ($MN)
  • Table 21 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Metabolic (2021-2030) ($MN)
  • Table 22 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Oncology (2021-2030) ($MN)
  • Table 23 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Infectious Diseases (2021-2030) ($MN)
  • Table 24 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Immunology Diseases (2021-2030) ($MN)
  • Table 25 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Other Applications (2021-2030) ($MN)
  • Table 26 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By End User (2021-2030) ($MN)
  • Table 27 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Pharmaceutical & Biotechnology Companies (2021-2030) ($MN)
  • Table 28 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Contract Research Organizations (2021-2030) ($MN)
  • Table 29 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Academic Institutions (2021-2030) ($MN)
  • Table 30 Global AI in Clinical Trials Market Outlook, By Other End Users (2021-2030) ($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: SMRC25594

According to Stratistics MRC, the Global AI in Clinical Trials Market is accounted for $1.9 billion in 2023 and is expected to reach $10.5 billion by 2030 growing at a CAGR of 27.6% during the forecast period. AI in clinical trials refers to the utilization of artificial intelligence (AI) technologies to enhance various aspects of the trial process, from patient recruitment and data analysis to trial design and drug development. By leveraging machine learning algorithms and data analytics, AI can streamline processes, identify suitable candidates, predict outcomes, and optimize trial protocols. This integration of AI aims to improve efficiency, reduce costs, and ultimately accelerate the development of new therapies and treatments within the healthcare industry.

According to estimates by Goldman Sachs Research, the global pharmaceutical industry will have about $700 billion in 2023 to spend on R&D and acquisitions of other businesses.

Market Dynamics:

Driver:

Potential for improved patient recruitment and retention

AI technologies offer tailored approaches for patient engagement, utilizing predictive analytics to identify suitable candidates and personalized interventions to improve retention rates. Through advanced algorithms, AI can streamline patient selection processes, mitigate dropout rates by identifying at-risk individuals, and optimize trial protocols based on real-time data analysis. These capabilities hold promise for more efficient and successful clinical trials, ultimately advancing medical research and improving patient outcomes. These are the factors propelling the growth of the market.

Restraint:

Data privacy and security concerns

With vast amounts of sensitive patient information being collected and analyzed, ensuring robust safeguards against data breaches and unauthorized access is paramount. The potential for misuse or exploitation of personal health data raises ethical and legal questions, demanding stringent regulatory frameworks. The integration of AI technologies introduces complexities in data anonymization and consent management, necessitating careful consideration of privacy and security protocols throughout the trial process. Hence, data privacy and security concerns are the factors restraining the growth of the market.

Opportunity:

Growing usage of AI-based platform

AI systems improve patient recruitment, trial design, and data analysis by utilizing machine learning and data analytics. Pharmaceutical businesses and research institutions are utilizing AI-powered platforms to accelerate medication development and enhance trial outcomes, owing to its capacity to manage extensive information and forecast patient reactions. The market is expanding because of the growing acceptance of AI and its revolutionary ability to change the clinical research and development landscape.

Threat:

High implementation costs

The costs arise from various factors, including the need for specialized infrastructure, sophisticated AI algorithms, data management systems, and regulatory compliance measures. Despite the potential benefits, such as improved efficiency and accuracy in trial processes, organizations must carefully weigh the financial implications of adopting AI technologies in clinical research. Therefore, the integration of AI in Clinical Trials presents substantial challenges due to high implementation costs.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of AI in clinical trials. With traditional research disrupted, AI offered solutions for remote monitoring, data analysis, and patient recruitment. This led to increased efficiency, reduced costs, and faster trial completion times. AI facilitated virtual trials, remote patient monitoring, and predictive analytics, enabling researchers to adapt to the new normal. Furthermore, AI's ability to handle vast amounts of data became crucial in identifying patterns and developing treatments. Thus, COVID-19 acted as a catalyst for the growth of AI in the clinical trials market.

The deep learning segment is expected to be the largest during the forecast period

The deep learning segment is expected to be the largest during the forecast period. By leveraging deep learning algorithms, researchers can extract meaningful insights from vast amounts of medical data, leading to more efficient trial designs, faster drug development, and improved patient outcomes. The market for deep learning in the market is witnessing significant growth as pharmaceutical companies and research institutions increasingly adopt these technologies to enhance the efficacy and cost-effectiveness of their trials.

The infectious diseases segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The infectious diseases segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period driven by the need for efficient and accurate solutions. AI technologies offer advanced analytics, predictive modeling, and data interpretation, enhancing decision-making processes. This market segment is characterized by innovative AI algorithms, robust data integration capabilities, and a focus on regulatory compliance to ensure the safety and efficacy of treatments.

Region with largest share:

North America is projected to hold the largest market share during the forecast period driven by technological advancements and increasing demand for efficient and data-driven solutions in healthcare. AI technologies are revolutionizing various aspects of clinical trials, including patient recruitment, data analysis, and personalized medicine. Key factors such as the presence of major pharmaceutical companies, robust healthcare infrastructure, and supportive regulatory environment further contribute to the expansion of this market in the region.

Region with highest CAGR:

Asia Pacific is projected to hold the highest CAGR over the forecast period driven by factors such as population growth, aging demographics, and the growing burden of chronic diseases. This increased investment in healthcare infrastructure and technology, including AI, to improve clinical trial efficiency and outcomes. The region was witnessing the emergence of numerous AI startups specializing in healthcare and life sciences. The region has seen rapid advancements in AI, machine learning, and data analytics technologies.

Key players in the market

Some of the key players in AI in Clinical Trials market include Antidote Technologies, Inc.,m Innoplexus, Symphony AI, Saama Technologies, Intelligencia, Median Technologies, Paradigm Health Inc., Halo Health Systems, Trials.Ai, Pharmaseal, Koneksa Health, GNS Healthcare, Google- Verily, AstraZeneca, AiCure, LLC, BioSymetrics, Euretos and Ardigen.

Key Developments:

In November 2023, AstraZeneca announced the opening of Evinova, a health technology firm whose goal is to provide patients, clinical research organizations (CROs), trial sponsors, care teams, and other stakeholders with access to digital health solutions that the pharmaceutical giant already uses on a worldwide scale.

In January 2023, Paradigm Health Inc., a US-based healthcare technology company, acquired Deep Lens Inc. for an undisclosed amount. The acquisition aims to provide Paradigm with Deep Lens's platform, which enables equal access to trials for all patients while enhancing trial efficiency and reducing the barriers to participation for healthcare providers.

Offerings Covered:

  • Software
  • Services

Technologies Covered:

  • Supervised
  • Deep learning
  • Machine learning
  • Natural Language Processing
  • Computer Vision
  • Predictive Analytics
  • Other Technologies

Applications Covered:

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

End Users Covered:

  • Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • Contract Research Organizations
  • Academic Institutions
  • 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 AI in Clinical Trials Market, By Offering

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Software
    • 5.2.1 Clinical Trial Management Systems (CTMS)
    • 5.2.2 Electronic Data Capture (EDC) Systems
    • 5.2.3 Statistical Analysis Software
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Data Management and Analysis
    • 5.3.2 Regulatory Consulting

6 Global AI in Clinical Trials Market, By Technology

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Supervised
  • 6.3 Deep learning
  • 6.4 Machine learning
  • 6.5 Natural Language Processing
  • 6.6 Computer Vision
  • 6.7 Predictive Analytics
  • 6.8 Other Technologies

7 Global AI in Clinical Trials Market, By Application

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

8 Global AI in Clinical Trials Market, By End User

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • 8.3 Contract Research Organizations
  • 8.4 Academic Institutions
  • 8.5 Other End Users

9 Global 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 Antidote Technologies, Inc.
  • 11.2 Innoplexus
  • 11.3 Symphony AI
  • 11.4 Saama Technologies
  • 11.5 Intelligencia
  • 11.6 Median Technologies
  • 11.7 Paradigm Health Inc.
  • 11.8 Halo Health Systems
  • 11.9 Trials.Ai
  • 11.10 Pharmaseal
  • 11.11 Koneksa Health
  • 11.12 GNS Healthcare
  • 11.13 Google- Verily
  • 11.14 AstraZeneca
  • 11.15 AiCure, LLC
  • 11.16 BioSymetrics
  • 11.17 Euretos
  • 11.18 Ardigen