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Künstliche Intelligenz (KI) im Markt für Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika – Branchentrends und Prognose bis 2029

Gesundheitspflege

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Künstliche Intelligenz (KI) im Markt für Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika – Branchentrends und Prognose bis 2029

  • Gesundheitspflege
  • Veröffentlichter Bericht
  • August 2022
  • DING
  • 350 Seiten
  • Anzahl Tische: 99
  • Anzahl der Abbildungen: 43

Künstliche Intelligenz (KI) im Nahen Osten und in Afrika auf dem Markt für Arzneimittelentdeckung, nach Anwendung (neue Arzneimittelkandidaten, Arzneimitteloptimierung und -umwidmung, präklinische Tests und Zulassung, Arzneimittelüberwachung, Suche nach mit neuen Krankheiten verbundenen Zielen und Wirkungswegen, Verständnis von Krankheitsmechanismen, Aggregieren und Synthetisieren von Informationen, Bildung und Qualifizierung von Hypothesen, De-novo-Arzneimitteldesign, Suche nach Arzneimittelzielen eines alten Arzneimittels und andere), Technologie (Maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere), Arzneimitteltyp (kleine und große Moleküle), Angebot (Software und Dienstleistungen), Indikation (Immunonkologie, neurodegenerative Erkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Stoffwechselerkrankungen und andere), Endverbrauch (Auftragsforschungsinstitute (CROs), Pharma- und Biotechnologieunternehmen, Forschungszentren und akademische Institute und andere), Branchentrends und Prognose bis 2029.

Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market

Künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung – Marktanalyse und Einblicke im Nahen Osten und Afrika

Künstliche Intelligenz (KI) wird voraussichtlich eine lukrative Technologie in der Gesundheitsbranche sein. Die Implementierung von KI verringert die F&E-Lücke im Arzneimittelherstellungsprozess und hilft bei der gezielten Herstellung von Arzneimitteln. Daher setzen biopharmazeutische Unternehmen auf KI, um ihren Marktanteil zu steigern. KI für die Arzneimittelentdeckung ist eine Technologie, die Maschinen verwendet, um menschliche Intelligenz zu simulieren und so komplizierte Herausforderungen im Arzneimittelentwicklungsprozess zu lösen.

Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market

Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market

Der Einsatz von KI-Lösungen im klinischen Testprozess beseitigt mögliche Hindernisse, verkürzt die Zykluszeit klinischer Tests und erhöht die Produktivität und Genauigkeit des klinischen Testprozesses. Technologische Fortschritte bei der KI für die Arzneimittelentdeckung und die Verkürzung der Gesamtzeit, die für den Arzneimittelentdeckungsprozess benötigt wird, sind weitere Faktoren, die das Marktwachstum im Prognosezeitraum vorantreiben. Allerdings werden minderwertige und inkonsistente verfügbare Daten das Marktwachstum behindern. Auch hohe Kosten im Zusammenhang mit Technologie und technischen Einschränkungen werden das Marktwachstum hemmen.

Data Bridge Market Research analysiert, dass der Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung im Nahen Osten und Afrika bis 2029 voraussichtlich einen Wert von 548,76 Millionen USD erreichen wird, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 47,1 % während des Prognosezeitraums entspricht. Software stellt aufgrund der rasanten Entwicklung der technologischen Fortschritte zur Kommerzialisierung des Einsatzes von KI in der Arzneimittelforschung das größte Technologiesegment auf dem Markt dar. Dieser Marktbericht behandelt auch ausführlich Preisanalysen, Patentanalysen und technologische Fortschritte.

Berichtsmetrik

Einzelheiten

Prognosezeitraum

2022 bis 2029

Basisjahr

2021

Historische Jahre

2020 (anpassbar auf 2019–2014)

Quantitative Einheiten

Umsatz in Millionen USD, Preise in USD

Abgedeckte Segmente

Nach Anwendung (Neue Arzneimittelkandidaten, Arzneimitteloptimierung und -neuverwendung, präklinische Tests und Zulassung, Arzneimittelüberwachung, Suche nach neuen mit Krankheiten verbundenen Zielen und Wirkungswegen, Verständnis von Krankheitsmechanismen, Zusammenfassen und Synthetisieren von Informationen, Bildung und Qualifizierung von Hypothesen, De-novo-Arzneimitteldesign, Suche nach Arzneimittelzielen eines alten Arzneimittels und andere), Technologie (Maschinelles Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere), Arzneimitteltyp (kleine und große Moleküle), Angebot (Software und Dienstleistungen), Indikation (Immunonkologie, neurodegenerative Erkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Stoffwechselerkrankungen und andere), Endverbrauch (Auftragsforschungsinstitute (CROs), Pharma- und Biotechnologieunternehmen, Forschungszentren und akademische Institute und andere)

Abgedeckte Länder

Vereinigte Arabische Emirate, Israel, Südafrika, Saudi-Arabien, Ägypten, Rest des Nahen Ostens und Afrikas

Abgedeckte Marktteilnehmer

Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt zählen unter anderem NVIDIA Corporation, IBM Corp., Atomwise Inc., Microsoft, Benevolent AI, Aria Pharmaceuticals, Inc., DEEP GENOMICS, Exscientia, Cloud, Insilico Medicine, Cyclica, NuMedii, Inc., Envisagenics, Owkin Inc., BERG LLC, Schrödinger, Inc., XtalPi Inc. und BIOAGE Inc.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika – Marktdefinition

KI hat in den letzten Jahren die Aufmerksamkeit und Aufmerksamkeit von Medizintechnikern erregt, da mehrere Unternehmen und große Forschungslabore daran gearbeitet haben, diese Technologien für den klinischen Einsatz zu perfektionieren. Die ersten kommerzialisierten Demonstrationen, wie KI (auch bekannt als Deep Learning (DL), Machine Learning (ML) oder Künstliche neurale Netzwerke (KNNs)) könnten Kliniker unterstützen. Diese Systeme könnten zu einem Paradigmenwechsel im Arbeitsablauf von Klinikern führen und die Produktivität steigern, während gleichzeitig die Behandlung und der Patientendurchsatz verbessert werden. KI für die Arzneimittelforschung ist eine Technologie, die Maschinen verwendet, um menschliche Intelligenz zu simulieren und so komplizierte Herausforderungen im Arzneimittelentwicklungsverfahren zu lösen. Der Einsatz von KI-Lösungen im klinischen Testprozess beseitigt mögliche Hindernisse, verkürzt die Zykluszeit klinischer Tests und erhöht die Produktivität und Genauigkeit des klinischen Testprozesses. Daher gewinnt der Einsatz dieser fortschrittlichen KI-Lösungen in Arzneimittelforschungsprozessen bei Interessenvertretern der Biowissenschaftsbranche an Beliebtheit. Im Pharmasektor hilft es bei der Entdeckung neuer Verbindungen, der Identifizierung therapeutischer Ziele und der Entwicklung maßgeschneiderter Medikamente. KI-Plattformen, die für die Arzneimittelforschung eingesetzt werden, können sich als praktikable Option erweisen, um Erkenntnisse für die Entdeckung von Medikamenten zur Behandlung und Minimierung der Schwere verschiedener chronischer Krankheiten zu gewinnen.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika – Marktdynamik

In diesem Abschnitt geht es um das Verständnis der Markttreiber, Vorteile, Chancen, Einschränkungen und Herausforderungen. All dies wird im Folgenden ausführlich erläutert:

Treiber

  • Anstieg chronischer Erkrankungen erfordert KI bei der Arzneimittelforschung

Die Zahl chronischer Krankheiten nimmt weltweit rasant zu. Laut den Centers for Disease Control and Prevention (CDC) leiden in den USA sechs von zehn Erwachsenen an einer chronischen Krankheit. Darüber hinaus weist das CDC darauf hin, dass chronische Krankheiten wie Herzkrankheiten und Diabetes die häufigsten Todesursachen in den USA sind. Solche Statistiken verdeutlichen die zunehmende Verbreitung chronischer Krankheiten und die Notwendigkeit, die durch diese Krankheiten verursachte Sterblichkeitsrate zu senken.

KI-Plattformen, die zur Arzneimittelentdeckung eingesetzt werden, können sich als praktikable Option erweisen, um Erkenntnisse zur Entdeckung von Arzneimitteln zur Behandlung und Minimierung der Schwere verschiedener chronischer Krankheiten zu gewinnen. Daher wird erwartet, dass diese Faktoren im Prognosezeitraum als Treiber für das Marktwachstum wirken werden.

  • Strategische Kooperationen, Partnerschaften und Produkteinführungen

KI hat das Potenzial, die Arzneimittelforschung zu verändern, indem sie die Zeit für Forschung und Entwicklung deutlich verkürzt, die Arzneimittelentwicklung kostengünstiger und schneller macht und die Wahrscheinlichkeit einer Zulassung erhöht. KI kann auch die Effektivität der Forschung zur Neuverwendung von Arzneimitteln steigern.

Der Markt wird durch eine Zunahme branchenübergreifender Allianzen und Kooperationen angetrieben. Die zunehmende Bedeutung von KI bei der Arzneimittelforschung und -entwicklung sowie ein Anstieg der Finanzierung von F&E-Aktivitäten, einschließlich KI-Technologie im Bereich der Arzneimittelforschung, werden voraussichtlich das globale Marktwachstum vorantreiben. Daher treibt die Zunahme branchenübergreifender Kooperationen und Partnerschaften den Markt an.

Zurückhaltung

  • Hohe Kosten im Zusammenhang mit Technologie und technischen Einschränkungen

Der aktuelle Gesundheitssektor steht vor mehreren komplexen Herausforderungen, wie den steigenden Kosten für Medikamente und Therapien, und die Gesellschaft braucht in diesem Bereich spezifische, bedeutende Veränderungen. Der gesamte Erfolg der KI hängt von der Verfügbarkeit einer beträchtlichen Menge an Daten ab, da diese Daten für das anschließende Training des Systems verwendet werden. Der Zugriff auf Daten von verschiedenen Datenbankanbietern kann für ein Unternehmen zusätzliche Kosten verursachen. Klinische Studien zielen darauf ab, die Sicherheit und Wirksamkeit eines Arzneimittels für einen bestimmten Krankheitszustand beim Menschen festzustellen und dauern sechs bis sieben Jahre sowie eine erhebliche finanzielle Investition. Allerdings wird nur eines von zehn Molekülen, die an diesen Studien teilnehmen, erfolgreich zugelassen, was einen enormen Verlust für die Branche darstellt. Diese Misserfolge können auf eine unangemessene Patientenauswahl, mangelnde technische Anforderungen und eine schlechte Infrastruktur zurückzuführen sein. Die steigenden Kosten der Technologie wirken sich daher als Hemmnis für das Marktwachstum aus.

Gelegenheit

  • Anstieg der Investitionen in Forschung und Entwicklung

Die Zunahme der F&E-Aktivitäten und die zunehmende Nutzung cloudbasierter Dienste und Anwendungen werden günstige Möglichkeiten für ein Marktwachstum bieten.

Die KI-Branche in der Biopharmazie wächst nach einer langen Phase der Stagnation weiter. Dies spiegelt sich im anhaltenden Investitionsfluss und der Zunahme der Zahl der Kooperationen zwischen Pharmaunternehmen und KI-Unternehmen im Jahr 2021 im Vergleich zu den Vorjahren wider. Das Wachstum der Biopharma-Branche wird weitgehend durch das aktive Engagement führender Pharmaunternehmen bei KI-bezogenen Investitionen beeinflusst. Die Zahl der wissenschaftlichen Veröffentlichungen im Bereich der KI in der Biopharmazie und der Forschungskooperationen zwischen Pharmaunternehmen und Anbietern von KI-Expertise nimmt rapide zu, dennoch stehen einige Pharmaunternehmen KI-Anwendungen immer noch kritisch gegenüber. ML- und KI-Anwendungen in der Pharma- und Gesundheitsbranche führen zur Entstehung eines neuen interdisziplinären Felds der datengesteuerten Arzneimittelforschung im Gesundheitswesen. Daher bietet der Anstieg der Investitionen in F&E-Aktivitäten eine Chance für Marktwachstum.

Herausforderung

  • Fachkräftemangel

Der Mangel an Fachkräften dürfte das Marktwachstum behindern. Die Mitarbeiter müssen umgeschult werden oder neue Fähigkeiten erlernen, um effizient an den komplexen KI-Maschinen arbeiten zu können und die gewünschten Ergebnisse für das Medikament zu erzielen. Zu den Herausforderungen, die eine vollwertige Einführung von KI in der Pharmaindustrie verhindern, gehören der Mangel an qualifiziertem Personal für den Betrieb KI-basierter Plattformen, ein begrenztes Budget für kleine Unternehmen, die Befürchtung, dass der Ersatz von Menschen zu Arbeitsplatzverlusten führt, Skepsis gegenüber den von KI generierten Daten und das Black-Box-Phänomen (also die Frage, wie die KI-Plattform zu ihren Schlussfolgerungen gelangt). Der Mangel an Fachkräften stellt ein großes Hindernis für die Arzneimittelforschung durch KI dar und hält Unternehmen davon ab, KI-basierte Maschinen für die Arzneimittelforschung einzusetzen.

Da die Anforderungen an die Qualifikationen zu hoch sind, ist es eine Herausforderung, Fachkräfte mit den entsprechenden Qualifikationen zu halten und zu verwalten. Darüber hinaus ist der technologische Fortschritt ein weiterer Aspekt, der zu einer erhöhten Nachfrage nach Fachkräften führt. Es besteht dringender Bedarf an der Ausbildung von Fachkräften für KI-basierte Technologie. Der Mangel an ausgebildeten und erfahrenen Fachkräften und anhaltende Qualifikationslücken schränken die Beschäftigungsaussichten und den Zugang zu hochwertigen Arbeitsplätzen ein. Es ist daher offensichtlich, dass die Verfügbarkeit von Fachkräften mit den entsprechenden Qualifikationen das Marktwachstum herausfordert.

Auswirkungen der COVID-19-Pandemie auf den Nahen Osten und Afrika Künstliche Intelligenz (KI) im Arzneimittelforschungsmarkt

Der COVID-19-Ausbruch hatte einen positiven Einfluss auf die Verbreitung von KI in der Arzneimittelforschungsbranche, da sie von verschiedenen Organisationen zur Identifizierung und zum Screening bestehender Medikamente zur Behandlung von COVID-19 weithin eingesetzt wird. KI ist nützlich bei der Erkennung aktiver Chemikalien zur Vorbeugung von SARS-CoV, HIV, SARS-CoV-2, Grippeviren und anderen. Während der Pandemie verließen sich Volkswirtschaften auf der ganzen Welt auf KI-basierte Medikamentenentdeckung statt auf traditionelle Impfstofferkennungsverfahren, deren Entwicklung Jahre dauert und ebenso teuer ist, was zum Wachstum des Marktes beitrug.

Die Hersteller treffen verschiedene strategische Entscheidungen, um nach COVID-19 wieder auf die Beine zu kommen. Die Akteure führen zahlreiche Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten durch, um die Technologie des drahtlosen Mikrofons zu verbessern. Damit werden die Unternehmen fortschrittliche und präzise KI-Software auf den Markt bringen.

Kürzliche Entwicklungen

  • Im März 2022 brachte NVIDIA Corporation Clara Holoscan MGX auf den Markt, um KI-Anwendungen in Echtzeit zu entwickeln und bereitzustellen. Clara Holoscan MGX erweitert die Clara Holoscan-Plattform, um eine umfassende Referenzarchitektur in medizinischer Qualität sowie langfristigen Software-Support bereitzustellen und so Innovationen in der Medizingerätebranche voranzutreiben. Dies wird dem Unternehmen zu einer besseren KI-Leistung im Gesundheitssektor bei Operationen, Diagnostik und Arzneimittelforschung verhelfen.
  • Im Mai 2022 gab Benevolent AI, ein führendes KI-gestütztes Arzneimittelforschungsunternehmen im klinischen Stadium, bekannt, dass AstraZeneca ein weiteres neues Ziel für idiopathische Lungenfibrose (IPF) für sein Arzneimittelentwicklungsportfolio ausgewählt hat, was zu einer Meilensteinzahlung an Benevolent AI führte. Dies ist das dritte neue Ziel aus der Zusammenarbeit, das mithilfe der Benevolent-Plattform in zwei Krankheitsbereichen, IPF und chronische Nierenerkrankung, identifiziert und anschließend von AstraZeneca validiert und für die Aufnahme in sein Portfolio ausgewählt wurde. Dies baut auf der kürzlichen Ausweitung der Zusammenarbeit mit AstraZeneca auf zwei neue Krankheitsbereiche, systemischer Lupus erythematodes und Herzinsuffizienz, auf, die im Januar 2022 unterzeichnet wurde. Dies hat dem Unternehmen geholfen, seine Zusammenarbeit zu stärken.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika

Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) im Nahen Osten und Afrika im Bereich der Arzneimittelentdeckung ist nach Anwendung, Technologie, Arzneimitteltyp, Angebot, Indikation und Endverbrauch segmentiert. Das Wachstum zwischen den Segmenten hilft Ihnen bei der Analyse von Wachstumsnischen und Strategien zur Marktbearbeitung und zur Bestimmung Ihrer wichtigsten Anwendungsbereiche und der Unterschiede in Ihren Zielmärkten.

ANWENDUNG

  • Neue Arzneimittelkandidaten
  • Arzneimitteloptimierung und -umwidmung, präklinische Tests und Zulassung
  • Arzneimittelüberwachung
  • Neue krankheitsassoziierte Ziele und Signalwege finden
  • Krankheitsmechanismen verstehen
  • Aggregieren und Zusammenfassen von Informationen
  • Bildung und Qualifizierung von Hypothesen
  • De-Novo-Arzneimitteldesign
  • Wirkstofftargets eines alten Medikaments finden
  • Andere

Basierend auf der Anwendung ist der Markt segmentiert in neue Arzneimittelkandidaten, Arzneimitteloptimierung und Umwidmung präklinischer Tests und Zulassungen, Arzneimittelüberwachung, Suche nach neuen, mit Krankheiten verbundenen Zielen und Signalwegen, Verständnis von Krankheitsmechanismen, Zusammentragen und Synthetisieren von Informationen, Bildung und Qualifizierung von Hypothesen, De-novo-Arzneimitteldesign, Suche nach Arzneimittelzielen für alte Arzneimittel und andere.

TECHNOLOGIE

  • Maschinelles Lernen (ML)
  • Tiefes Lernen (DL)
  • Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  • Andere

Basierend auf der Technologie ist der Markt in Maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und andere segmentiert.

ARZNEIMITTELTYP

  • Kleines Molekül
  • Großes Molekül

Basierend auf dem Arzneimitteltyp ist der Markt in kleine und große Moleküle segmentiert.

ANGEBOT

  • Software
  • Dienstleistungen

Basierend auf dem Angebot ist der Markt in Software und Dienstleistungen segmentiert.

INDIKATION

  • Immunonkologie
  • Neurodegenerative Krankheiten
  • Herz-Kreislauf-Erkrankungen
  • Stoffwechselerkrankungen
  • Andere

Je nach Indikation ist der Markt in Immunonkologie, neurodegenerative Erkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Stoffwechselerkrankungen und andere unterteilt.

ENDVERWENDUNG

  • Pharma- und Biotechnologieunternehmen
  • Auftragsforschungsinstitute (CROs)
  • Forschungszentren und akademische Institute
  • Andere

Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market

Basierend auf der Endnutzung ist der Markt in Pharma- und Biotechnologieunternehmen, Auftragsforschungsinstitute (CROs), Forschungszentren und akademische Institute und andere segmentiert.

Künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung – Regionale Analyse/Einblicke im Nahen Osten und in Afrika

Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) im Nahen Osten und in Afrika wird im Bereich der Arzneimittelentdeckung analysiert und Informationen zur Marktgröße werden nach Anwendung, Technologie, Arzneimitteltyp, Angebot, Indikation und Endverbrauch bereitgestellt.

Die in diesem Marktbericht abgedeckten Länder sind die Vereinigten Arabischen Emirate, Israel, Südafrika, Saudi-Arabien, Ägypten, der restliche Nahe Osten und Afrika.

  • Im Jahr 2022 dominieren der Nahe Osten und Afrika aufgrund der gestiegenen staatlichen Finanzierung. Für Südafrika wird aufgrund der Zunahme der F&E-Aktivitäten für KI in der Arzneimittelforschung ein Wachstum erwartet.

Der Länderabschnitt des Berichts enthält auch Angaben zu einzelnen marktbeeinflussenden Faktoren und Änderungen der Regulierung auf dem Inlandsmarkt, die sich auf die aktuellen und zukünftigen Markttrends auswirken. Datenpunkte wie Neuverkäufe, Ersatzverkäufe, demografische Daten des Landes, Regulierungsgesetze und Import-/Exportzölle sind einige der wichtigsten Anhaltspunkte, die zur Prognose des Marktszenarios für einzelne Länder verwendet werden. Bei der Prognoseanalyse der Länderdaten werden auch die Präsenz und Verfügbarkeit von Marken aus dem Nahen Osten und Afrika sowie ihre Herausforderungen aufgrund der großen oder geringen Konkurrenz durch lokale und inländische Marken und die Auswirkungen der Vertriebskanäle berücksichtigt.

Wettbewerbsumfeld und Analyse der Marktanteile von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und Afrika

Die Wettbewerbslandschaft des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika liefert Details nach Wettbewerbern. Die enthaltenen Details sind Unternehmensübersicht, Unternehmensfinanzen, erzielter Umsatz, Marktpotenzial, Investitionen in Forschung und Entwicklung, neue Marktinitiativen, Produktionsstandorte und -anlagen, Stärken und Schwächen des Unternehmens, Produkteinführung, Produkttestpipelines, Produktzulassungen, Patente, Produktbreite und -breite, Anwendungsdominanz, Technologie-Lebenslinienkurve. Die oben angegebenen Datenpunkte beziehen sich nur auf den Fokus des Unternehmens auf den Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika.

Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt zählen unter anderem NVIDIA Corporation, IBM Corp., Atomwise Inc., Microsoft, Benevolent AI, Aria Pharmaceuticals, Inc., DEEP GENOMICS, Exscientia, Cloud, Insilico Medicine, Cyclica, NuMedii, Inc., Envisagenics, Owkin Inc., BERG LLC, Schrödinger, Inc., XtalPi Inc. und BIOAGE Inc.


Artikelnummer-

TABELLE 1: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 2 NAHER OSTEN UND AFRIKA: SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 3: NAHER OSTEN UND AFRIKA: SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 4: DIENSTLEISTUNGEN IM BEREICH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 5: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 6: MASCHINELLES LERNEN (ML) IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 7: MASCHINELLES LERNEN (ML) IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020-2029 (MIO. USD)

TABELLE 8: NAHER OSTEN UND AFRIKA: DEEP LEARNING IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 9 NAHER OSTEN UND AFRIKA: NATÜRLICHE SPRACHVERARBEITUNG (NLP) IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 10 NAHER OSTEN UND AFRIKA – ANDERE MARKTBEREICHE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 11 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELART, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 12 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KLEINE MOLEKÜLE IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 13 NAHER OSTEN UND AFRIKA: GROSSES MOLEKÜL IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 14: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 15: NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA AUF DEM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) UND ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 16: NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA AUF DEM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 17 NAHER OSTEN UND AFRIKA: OPTIMIERUNG UND UMGEWENDETE ARZNEIMITTEL, VORKLINISCHE TESTS UND GENEHMIGUNG MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020-2029 (MIO. USD)

TABELLE 18: NAHER OSTEN UND AFRIKA – ARZNEIMITTELÜBERWACHUNG MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 19 NAHER OSTEN UND AFRIKA: AGGREGATION UND SYNTHESIERUNG VON INFORMATIONEN MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 20 NAHER OSTEN UND AFRIKA – DE-NOVO-ARZNEIMITTELDESIGN UNTER KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 21 NAHER OSTEN UND AFRIKA – SUCHE NACH ARZNEIMITTELZIELZWECKEN EINES ALTEN ARZNEIMITTELS MITTELS KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020-2029 (MIO. USD)

TABELLE 22 NAHER OSTEN UND AFRIKA: BILDUNG UND QUALIFIZIERUNG VON HYPOTHESEN ZUR KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 23 NAHER OSTEN UND AFRIKA: VERSTÄNDNIS VON KRANKHEITSMECHANISMEN DURCH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 24 NAHER OSTEN UND AFRIKA – FINDEN NEUER KRANKHEITSBEZOGENER ZIELE UND WEGE MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020-2029 (MIO. USD)

TABELLE 25 NAHER OSTEN UND AFRIKA – ANDERE MARKTBEREICHE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 26 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 27 NAHER OSTEN UND AFRIKA – IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 28 NAHER OSTEN UND AFRIKA – IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 29 NAHER OSTEN UND AFRIKA: NEURODEGENERATIVE ERKRANKUNGEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 30: HERZKREISLAUF-ERKRANKUNGEN IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA AUF DEM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020-2029 (MIO. USD)

TABELLE 31 NAHER OSTEN UND AFRIKA – STOFFWECHSELKRANKHEITEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 32 NAHER OSTEN UND AFRIKA – ANDERE MARKTBEREICHE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 33 WELTWEITER MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 34: VERTRAGSFORSCHUNGSORGANISATIONEN IM BEREICH KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND AFRIKA, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 35: PHARMA- UND BIOTECHNOLOGIEUNTERNEHMEN IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 36: FORSCHUNGSZENTREN UND AKADEMISCHE INSTITUTE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG IM NAHEN OSTEN UND IN AFRIKA, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 37 NAHER OSTEN UND AFRIKA – ANDERE MARKTBEREICHE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH REGION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 38: NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH LÄNDERN, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 39: NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 40 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE SOFTWARE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 41 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 42 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHES MASCHINELLES LERNEN (ML) IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) IM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 43 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELART, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 44 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 45 NAHER OSTEN UND AFRIKA – KANDIDATEN FÜR KÜNSTLICHE NEUE ARZNEIMITTEL IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 46: NAHER OSTEN UND AFRIKA – KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 47 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DER ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 48 NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 49 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 50 SÜDAFRIKA: SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 51 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 52 SÜDAFRIKA: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 53 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELART, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 54 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 55 SÜDAFRIKA – NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 56 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 57 SÜDAFRIKA IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) ZUR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 58 SÜDAFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 59 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 60 ISRAELISCHE SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 61 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 62 ISRAEL: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 63 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELART, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 64 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 65 ISRAEL – NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 66 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 67 ISRAEL IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) ZUR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020-2029 (MIO. USD)

TABELLE 68 ISRAEL: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 69 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 70 SAUDI-ARABIEN: SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 71 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 72 SAUDI-ARABIEN: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 73 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELART, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 74 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 75 SAUDI-ARABIEN – NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 76 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 77 SAUDI-ARABIEN: IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 78 SAUDI-ARABIEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 79: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 80 VAE-SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 81: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 82 VAE: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 83 KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH ARZNEIMITTELART, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 84 KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 85 NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IN DEN VAE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ANWENDUNG, 2020-2029 (MIO. USD)

TABELLE 86 KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG IN DEN VAE, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 87 IMMUNO-ONKOLOGIE IN DEN VAE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) ZUR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020-2029 (MIO. USD)

TABELLE 88 KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) IN DEN VAE AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020-2029 (MIO. USD)

TABELLE 89 ÄGYPTEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 90 ÄGYPTEN-SOFTWARE FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TYP, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 91 ÄGYPTEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 92 ÄGYPTEN: MASCHINELLES LERNEN (ML) IN KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH TECHNOLOGIE, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 93 ÄGYPTEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ARZNEIMITTELART, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 94 ÄGYPTEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 95 ÄGYPTEN – NEUE ARZNEIMITTELKANDIDATEN IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM ARZNEIMITTELENTDECKUNGSMARKT, NACH ANWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 96 ÄGYPTEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 97 ÄGYPTEN: IMMUNO-ONKOLOGIE IM MARKT FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) ZUR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH INDIKATION, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 98 ÄGYPTEN: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ENDVERWENDUNG, 2020–2029 (MIO. USD)

TABELLE 99 RESTLICHER NAHER OSTEN UND AFRIKA: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) AUF DEM MARKT FÜR ARZNEIMITTELENTDECKUNG, NACH ANGEBOT, 2020–2029 (MIO. USD)

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Forschungsmethodik:

Die Datenerfassung und Basisjahresanalyse werden mithilfe von Datenerfassungsmodulen mit großen Stichprobengrößen durchgeführt. Die Phase umfasst das Erhalten von Marktinformationen oder verwandten Daten aus verschiedenen Quellen und Strategien. Sie umfasst die Prüfung und Planung aller aus der Vergangenheit im Voraus erfassten Daten. Sie umfasst auch die Prüfung von Informationsinkonsistenzen, die in verschiedenen Informationsquellen auftreten. Die Marktdaten werden mithilfe von marktstatistischen und kohärenten Modellen analysiert und geschätzt. Darüber hinaus sind Marktanteilsanalysen und Schlüsseltrendanalysen die wichtigsten Erfolgsfaktoren im Marktbericht. Um mehr zu erfahren, fordern Sie bitte einen Analystenanruf an oder hinterlassen Sie Ihre Anfrage.

Die wichtigste Forschungsmethode, die das DBMR-Forschungsteam verwendet, ist die Datentriangulation, die Data Mining, die Analyse der Auswirkungen von Datenvariablen auf den Markt und die primäre (Branchenexperten-)Validierung umfasst. Zu den Datenmodellen gehören Vendor Positioning Grid, Marktzeitlinienanalyse, Marktübersicht und -leitfaden, Company Positioning Grid, Patentanalyse, Preisanalyse, Unternehmensmarktanteilsanalyse, Messstandards, Global versus Regional und Vendor Share Analysis. Um mehr über die Forschungsmethode zu erfahren, senden Sie eine Anfrage, um mit unseren Branchenexperten zu sprechen.

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Anpassung verfügbar:

Data Bridge Market Research ist ein führendes Unternehmen im Bereich der fortgeschrittenen formativen Forschung. Wir sind stolz darauf, unseren bestehenden und neuen Kunden Daten und Analysen zu bieten, die zu ihren Zielen passen. Der Bericht kann angepasst werden, um Preistrendanalysen von Zielmarken, Marktverständnis für zusätzliche Länder (fordern Sie die Länderliste an), Daten zu Ergebnissen klinischer Studien, Literaturübersichten, Analysen des Marktes für aufgearbeitete Produkte und der Produktbasis einzuschließen. Marktanalysen von Zielkonkurrenten können von technologiebasierten Analysen bis hin zu Marktportfoliostrategien durchgeführt werden. Wir können so viele Wettbewerber hinzufügen, wie Sie Daten benötigen, und zwar in dem von Ihnen gewünschten Format und Datenstil. Unser Analystenteam kann Ihnen auch Daten in groben Excel-Rohdateien und Pivot-Tabellen (Fact Book) bereitstellen oder Sie bei der Erstellung von Präsentationen aus den im Bericht verfügbaren Datensätzen unterstützen.

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HÄUFIG GESTELLTE FRAGEN

Der Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika wird bis 2029 einen Wert von 548,76 Millionen US-Dollar erreichen.
Die Wachstumsrate des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika wird bis 2029 47,1 % betragen.
Die zunehmende Zahl chronischer Krankheiten treibt den Bedarf an KI in der Arzneimittelforschung voran, und strategische Kooperationen, Partnerschaften und Produkteinführungen sind die Wachstumstreiber des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelforschung im Nahen Osten und in Afrika.
Anwendung, Technologie, Arzneimitteltyp, Angebot, Indikation und Endverwendung sind die Faktoren, auf denen die Marktforschung zur künstlichen Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika basiert.
Die wichtigsten Unternehmen im Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Arzneimittelentdeckung im Nahen Osten und in Afrika sind NVIDIA Corporation, IBM Corp., Atomwise Inc., Microsoft, Benevolent AI, Aria Pharmaceuticals, Inc., DEEP GENOMICS, Exscientia, Cloud, Insilico Medicine, Cyclica, NuMedii, Inc., Envisagenics, Owkin Inc., BERG LLC, Schrödinger, Inc., XtalPi Inc. und BIOAGE Inc.
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Branchenabdeckung

DBMR arbeitet weltweit in zahlreichen Branchen, wodurch wir über branchenübergreifendes Wissen verfügen und unseren Kunden nicht nur Einblicke in ihre eigene Branche bieten, sondern auch erfahren, wie sich andere Branchen auf ihr Ökosystem auswirken.

Regionale Abdeckung

Die Reichweite von Data Bridge ist nicht auf Industrie- oder Schwellenländer beschränkt. Wir sind weltweit tätig und decken die größte Anzahl von Ländern ab, in denen noch kein anderes Marktforschungs- oder Unternehmensberatungsunternehmen Forschung betrieben hat. So schaffen wir für unsere Kunden Wachstumschancen in noch unbekannten Bereichen.

Technologieabdeckung

In der heutigen Welt bestimmt Technologie die Marktstimmung. Unsere Vision ist es daher, unseren Kunden nicht nur Einblicke in entwickelte Technologien zu geben, sondern auch in kommende und bahnbrechende technologische Veränderungen während des gesamten Produktlebenszyklus. Wir eröffnen ihnen unvorhergesehene Marktchancen, die in ihrer Branche für Umbrüche sorgen werden. Dies führt zu Innovationen und unsere Kunden gehen als Gewinner hervor.

Zielorientierte Lösungen

Das Ziel von DBMR besteht darin, unseren Kunden dabei zu helfen, ihre Ziele mithilfe unserer Lösungen zu erreichen. Daher entwickeln wir gezielt die Lösungen, die den Bedürfnissen unserer Kunden am besten entsprechen, und sparen ihnen so Zeit und Aufwand, damit sie ihre großen Strategien vorantreiben können.

Unvergleichlicher Analysten-Support

Unsere Analysten sind stolz auf den Erfolg unserer Kunden. Anders als andere glauben wir daran, dass wir mit unseren Kunden zusammenarbeiten müssen, um ihre Ziele zu erreichen. Wir bieten 24-Stunden-Analystensupport, ermitteln die richtigen Bedürfnisse und inspirieren durch unseren Service zu Innovationen.

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