Global Artificial Intelligence Ai Based Clinical Trials Market
시장 규모 (USD 10억)
연평균 성장률 :
% 
USD
1.30 Billion
USD
5.55 Billion
2021
2029
 예측 기간 |
2022 –2029 |
 시장 규모(기준 연도) |
USD 1.30 Billion |
 시장 규모(예측 연도) |
USD 5.55 Billion |
 연평균 성장률 |
% |
| 주요 시장 플레이어 |
글로벌 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장, 임상 시험 단계(1상, 2상, 3상), 응용 분야(종양학, 심혈관 질환, 신경 질환 또는 상태, 감염성 질환 , 기타), 최종 사용(제약 회사, 학계, 기타) - 2029년까지의 산업 동향 및 예측
시장 분석 및 규모
인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장은 향후 5년 동안 21.7% 확대될 것입니다. AI 기반 임상 시험에 대한 수요는 곧 견고한 회복을 보일 것으로 예상되며 장기적으로 유리하게 확대될 것입니다. 가까운 미래에 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장 사업은 보람 있는 기회를 제공할 것입니다.
Data Bridge Market Research는 2021년에 13억 달러였던 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장이 2029년까지 55억 5천만 달러로 급증할 것으로 분석했으며, 2022년부터 2029년까지 예측 기간 동안 19.90%의 CAGR을 보일 것으로 예상합니다. Data Bridge Market Research 팀이 큐레이팅한 시장 보고서에는 시장 가치, 성장률, 시장 세그먼트, 지리적 범위, 시장 참여자, 시장 시나리오와 같은 시장 통찰력 외에도 심층적인 전문가 분석, 환자 역학, 파이프라인 분석, 가격 분석, 규제 프레임워크가 포함되어 있습니다.
보고 범위 및 시장 세분화
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보고서 메트릭 |
세부 |
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예측 기간 |
2022년부터 2029년까지 |
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기준 연도 |
2021 |
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역사적 연도 |
2020 (2014-2019로 사용자 정의 가능) |
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양적 단위 |
매출은 10억 달러, 볼륨은 단위, 가격은 10억 달러 |
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다루는 세그먼트 |
임상 시험 단계(1상, 2상, 3상), 응용 분야(종양학, 심혈관 질환, 신경 질환 또는 상태, 감염성 질환, 기타), 최종 사용(제약 회사, 학계, 기타) |
|
적용 국가 |
미국, 캐나다 및 멕시코(북미), 독일, 프랑스, 영국, 네덜란드, 스위스, 벨기에, 러시아, 이탈리아, 스페인, 터키, 유럽의 기타 유럽, 중국, 일본, 인도, 한국, 싱가포르, 말레이시아, 호주, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양(APAC)의 기타 아시아 태평양(APAC), 사우디 아라비아, UAE, 남아프리카, 이집트, 이스라엘, 중동 및 아프리카(MEA)의 일부인 기타 중동 및 아프리카(MEA), 브라질, 아르헨티나 및 남미의 일부인 기타 남미 |
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시장 참여자 포함 |
Phesi(인도), CONSILX(싱가포르), DEEP LENS Inc.(미국), Unlearn.AI, Inc.(미국), Saama Technologies, LLC(미국), Antidote Technologies, Inc.(영국), Innoplexus(독일), Mendel.ai(미국), Median Technologies(프랑스), Symphony AI(미국), BioAge Labs, Inc.(미국), AiCure(미국), Halo Health Systems(미국) |
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시장 기회 |
AI는 의료 데이터의 편향을 줄이는 데에도 사용될 수 있습니다. 제약 회사들은 임상 시험에 AI 기반 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. |
시장 정의
인공지능은 질병을 식별하고, 의료 서비스를 제공하고, 심지어 새로운 치료법을 개발하는 데 사용될 수 있으며, 임상 시험을 개선할 수도 있습니다. AI의 규모와 속도는 인간 활동에만 의존하는 모든 시스템보다 훨씬 뛰어납니다. 여러 면에서 이것이 앞으로 가장 큰 문제가 될 것입니다. 아직 완전히 자율적으로 실행될 수 있는 AI 수준에 도달하지 못했기 때문입니다.
인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장 역학
운전자
- 연구 개발 활동 확대
최근 몇 년 동안 공공 및 민간 부문의 수많은 조직이 치료 분야와 관련된 다양한 R&D 활동을 지원하기 위한 노력을 강화했습니다. 앞으로 몇 년 동안 이러한 측면이 AI 기반 임상 시험 시장에서 새로운 성장 기회를 열어줄 것으로 예상됩니다.
- 기술 발전
AI 기반 임상 시험의 글로벌 시장에서 여러 회사가 R&D에 상당한 투자를 하고 있습니다. 이전은 신제품 개발 및 궁극적으로 신제품 출시와 관련된 업무를 수행하는 데 도움이 됩니다. 이러한 요인으로 인해 AI 기반 임상 시험 제공자 시장은 앞으로 몇 년 동안 유망한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.
- AI 기반 플랫폼 사용 증가
AI 기반 플랫폼의 사용이 증가함에 따라 다양한 단계에서 시험의 효율성과 효능을 향상시키기 위한 AI 기반 임상 시험 시장이 주도되고 있습니다. 시장 확장을 촉진하는 다른 이유 중 일부는 다양한 치료 분야에 대한 정부 및 민간 부문의 지원 활동을 포함합니다. 또한, 시장은 약물 시험 설계, 더 나은 환자 선택, 위치 선택, 환자 모니터링 등과 같은 임상 시험에서 AI의 응용 프로그램에 대한 인식이 증가함에 따라 지원되고 있습니다.
기회
AI는 또한 의료 데이터의 편향을 줄이는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 제넨텍과 스탠포드 대학은 약물 연구의 편향에 맞서기 위해 오픈소스 AI 시스템을 개발하기 위해 협력했습니다. 또한, 저명한 제약 회사는 임상 시험에 AI 기반 기술을 대거 통합하고 있으며, 이는 시장 성장에 도움이 되고 있습니다. 이는 오래된 절차에서 벗어나 기술 기반 접근 방식으로 이동하는 추세 때문입니다.
제약/도전
반면, 약물 개발 및 유통과 관련된 높은 비용은 시장 성장률을 방해할 것입니다.
이 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장 보고서는 최근의 새로운 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 지역 시장 참여자의 영향, 새로운 수익 주머니, 시장 규정의 변화, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 범주 시장 성장, 응용 분야 틈새 시장 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신에 대한 분석 기회를 제공합니다. 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Data Bridge Market Research에 연락하여 분석가 브리핑을 받으세요. 저희 팀은 시장 성장을 달성하기 위한 정보에 입각한 시장 결정을 내리는 데 도움을 드립니다.
COVID-19가 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장에 미치는 영향
COVID-19 팬데믹은 AI 기반 기술 사용의 증가에 기여했습니다. AI 기반 약물 연구 및 약물 시험 솔루션 사용이 증가한 한 가지 이유는 기술적으로 향상된 약물 발견 및 개발 솔루션의 채택 증가와 모집된 환자 데이터 분석입니다. 임상 결과를 개선하고 약물 시험에 필요한 비용과 시간을 줄이기 위해 제약 회사, CRO 및 학계는 기존 약물 개발 프로세스에서 벗어나 AI 기반 솔루션으로 관심을 돌렸습니다. 분산형 약물 시험도 COVID-19 시험 중단의 결과를 보였으며, 이로 인해 여러 주요 업체가 환자 데이터 수집에 집중하게 되었습니다.
글로벌 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장 범위
인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장은 임상 시험 단계, 응용 프로그램 및 최종 사용자를 기준으로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 산업의 빈약한 성장 세그먼트를 분석하고 사용자에게 핵심 시장 응용 프로그램을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 시장 개요와 시장 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.
임상 시험 단계
- 1단계
- 2단계
- 3단계
애플리케이션
- 종양학
- 심혈관 질환
- 신경계 질환 또는 상태
- 감염성 질환
- 기타
최종 사용자
- 제약 회사
- 학계
- 기타
인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장 지역 분석/통찰력
위에 언급된 대로, 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장을 분석하고, 국가, 임상 시험 단계, 응용 분야 및 최종 사용자별로 시장 규모에 대한 통찰력과 추세를 제공합니다.
인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장 보고서에서 다루는 국가는 다음과 같습니다. 북미의 미국, 캐나다 및 멕시코, 유럽의 독일, 프랑스, 영국, 네덜란드, 스위스, 벨기에, 러시아, 이탈리아, 스페인, 터키, 유럽의 기타 유럽 국가, 중국, 일본, 인도, 한국, 싱가포르, 말레이시아, 호주, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양(APAC)의 기타 아시아 태평양 국가(APAC), 사우디 아라비아, UAE, 남아프리카 공화국, 이집트, 이스라엘, 중동 및 아프리카(MEA)의 일부인 기타 중동 및 아프리카(MEA), 남아메리카의 일부인 기타 남아메리카.
북미는 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장을 지배하고 있습니다. 이러한 성장은 이 지역에서 수행되는 임상 시험 수의 급증을 포함한 여러 요인에 기인할 수 있습니다.
아시아 태평양 지역은 AI 기반 도구의 보급 증가와 다양한 의료 분야에서 AI 도입을 위한 정부 이니셔티브에 호의적인 태도로 인해 예측 기간 동안 수익성 있는 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
보고서의 국가 섹션은 또한 개별 시장 영향 요인과 국내 시장의 현재 및 미래 트렌드에 영향을 미치는 규제 변화를 제공합니다. 다운스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 트렌드 및 포터의 5가지 힘 분석, 사례 연구와 같은 데이터 포인트는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 몇 가지 포인터입니다. 또한 글로벌 브랜드의 존재 및 가용성과 지역 및 국내 브랜드와의 대규모 또는 희소한 경쟁으로 인해 직면한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향은 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공하는 동안 고려됩니다.
의료 인프라 성장 설치 기반 및 신기술 침투
인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장은 또한 모든 국가에 대한 자세한 시장 분석을 제공합니다. 자본 장비에 대한 의료 지출 증가, AI 기반 임상 시험 시장을 위한 다양한 종류의 제품 설치 기반, 수명선 곡선을 사용하는 기술의 영향, 의료 규제 시나리오의 변화 및 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장에 미치는 영향. 이 데이터는 2010-2020년의 과거 기간에 대해 제공됩니다.
경쟁 환경 및 인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장 점유율 분석
인공 지능(AI) 기반 임상 시험 시장 경쟁 구도는 경쟁자별 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보에는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 용량, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 폭과 범위, 응용 프로그램 지배력이 있습니다. 위에 제공된 데이터 포인트는 인공 지능(AI) 기반 임상 시험 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련이 있습니다.
인공지능(AI) 기반 임상 시험 시장에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.
- 페시(인도)
- CONSILX(싱가포르)
- DEEP LENS Inc. (미국)
- 언러닝.AI 주식회사 (미국)
- Saama Technologies, LLC(미국)
- Antidote Technologies, Inc. (영국)
- 이노플렉서스(독일)
- 멘델.에이아이(미국)
- Median Technologies (프랑스)
- 심포니 AI(미국)
- BioAge Labs, Inc. (미국)
- AiCure(미국)
- Halo Health Systems (미국)
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- 대화형 대시보드를 통한 경쟁자 분석
- 최신 뉴스, 업데이트 및 추세 분석
- 포괄적인 경쟁자 추적을 위한 벤치마크 분석의 힘 활용
목차
1. INTRODUCTION
1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 OVERVIEW OF GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET
1.4 CURRENCY AND PRICING
1.5 LIMITATION
1.6 MARKETS COVERED
2. MARKET SEGMENTATION
2.1 KEY TAKEAWAYS
2.2 ARRIVING AT THE GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET
2.2.1 VENDOR POSITIONING GRID
2.2.2 TECHNOLOGY LIFE LINE CURVE
2.2.3 MARKET GUIDE
2.2.4 COMAPANY MARKET SHARE ANALYSIS
2.2.5 MULTIVARIATE MODELLING
2.2.6 TOP TO BOTTOM ANALYSIS
2.2.7 STANDARDS OF MEASUREMENT
2.2.8 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.2.9 DATA POINTS FROM KEY PRIMARY INTERVIEWS
2.2.10 DATA POINTS FROM KEY SECONDARY DATABASES
2.3 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET: RESEARCH SNAPSHOT
2.4 ASSUMPTIONS
3. MARKET OVERVIEW
3.1 DRIVERS
3.2 RESTRAINTS
3.3 OPPORTUNITIES
3.4 CHALLENGES
4. EXECUTIVE SUMMARY
5. PREMIUM INSIGHTS
5.1 PESTEL ANALYSIS
5.2 PORTER’S FIVE FORCES MODEL
6. INDUSTRY INSIGHTS
6.1 MICRO AND MACRO ECONOMIC FACTORS
6.2 PENETRATION AND GROWTH PROSPECT MAPPING
6.3 KEY PRICING STRATEGIES
6.4 INTERVIEWS WITH SPECIALIST
6.5 ANALYIS AND RECOMMENDATION
7. INTELLECTUAL PROPERTY (IP) PORTFOLIO
7.1 PATENT QUALITY AND STRENGTH
7.2 PATENT FAMILIES
7.3 LICENSING AND COLLABORATIONS
7.4 COMPETITIVE LANDSCAPE
7.5 IP STRATEGY AND MANAGEMENT
7.6 OTHER
8. COST ANALYSIS BREAKDOWN
9. TECHNONLOGY ROADMAP
10. INNOVATION TRACKER AND STRATEGIC ANALYSIS
10.1 MAJOR DEALS AND STRATEGIC ALLIANCES ANALYSIS
10.1.1 JOINT VENTURES
10.1.2 MERGERS AND ACQUISITIONS
10.1.3 LICENSING AND PARTNERSHIP
10.1.4 TECHNOLOGY COLLABORATIONS
10.1.5 STRATEGIC DIVESTMENTS
10.2 NUMBER OF PRODUCTS IN DEVELOPMENT
10.3 STAGE OF DEVELOPMENT
10.4 TIMELINES AND MILESTONES
10.5 INNOVATION STRATEGIES AND METHODOLOGIES
10.6 RISK ASSESSMENT AND MITIGATION
10.7 FUTURE OUTLOOK
11. REGULATORY COMPLIANCE
11.1 REGULATORY AUTHORITIES
11.2 REGULATORY CLASSIFICATIONS
11.2.1 CLASS I
11.2.2 CLASS II
11.2.3 CLASS III
11.3 REGULATORY SUBMISSIONS
11.4 INTERNATIONAL HARMONIZATION
11.5 COMPLIANCE AND QUALITY MANAGEMENT SYSTEMS
11.6 REGULATORY CHALLENGES AND STRATEGIES
12. REIMBURSEMENT FRAMEWORK
13. OPPUTUNITY MAP ANALYSIS
14. VALUE CHAIN ANALYSIS
15. HEALTHCARE ECONOMY
15.1 HEALTHCARE EXPENDITURE
15.2 CAPITAL EXPENDITURE
15.3 CAPEX TRENDS
15.4 CAPEX ALLOCATION
15.5 FUNDING SOURCES
15.6 INDUSTRY BENCHMARKS
15.7 GDP RATION IN OVERALL GDP
15.8 HEALTHCARE SYSTEM STRUCTURE
15.9 GOVERNMENT POLICIES
15.10 ECONOMIC DEVELOPMENT
16. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET, BY OFFERING
16.1 OVERVIEW
16.2 SOFTWARE
16.2.1 BY DEPLOYMENT MODE
16.2.1.1. CLOUD
16.2.1.2. ON-PREMISES
16.2.2 BY TYPE
16.2.2.1. STANDALONE
16.2.2.2. INTEGRATED
16.3 SERVICES
16.3.1 DEPLOYMENT & INTEGRATION
16.3.2 SUPPORT & MAINTENANCE
17. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET, BY TECHNOLOGY
17.1 OVERVIEW
17.2 MACHINE LEARNING
17.2.1 DEEP LEARNING
17.2.1.1. CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
17.2.1.2. RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN)
17.2.1.3. GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GAN)
17.2.2 SUPERVISED LEARNING
17.2.3 REINFORCEMENT LEARNING
17.2.4 UNSUPERVISED LEARNING
17.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING
17.3.1 IVR
17.3.2 OCR
17.3.3 PATTERN & IMAGE RECOGNITION
17.3.4 AUTO CODING
17.3.5 CLASSIFICATION & CATEGORIZATION
17.3.6 TEXT ANALYTICS
17.3.7 SPEECH ANALYTICS
17.4 CONTEXT-AWARENESS COMPUTING
17.4.1 DEVICE CONTEXT
17.4.2 USER CONTEXT
17.4.3 PHYSICAL CONTEXT
17.5 COMPUTER VISION
17.6 OTHERS
18. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET, BY PHASE
18.1 OVERVIEW
18.2 PHASE I
18.3 PHASE II
18.4 PHASE III
18.5 PHASE IV
19. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET, BY TRIAL DESIGN
19.1 OVERVIEW
19.2 INTERVENTIONAL
19.3 TREATMENT
19.4 OBSERVATIONAL
19.5 EXPANDED ACCESS
20. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET, BY APPLICATION
20.1 OVERVIEW
20.2 ONCOLOGY
20.3 NEUROLOGY DISEASES AND CONDITIONS
20.4 CARDIOVASCULAR DISEASES
20.5 METABOLIC DISEASES
20.6 INFECTIOUS DISEASES
20.7 IMMUNOLOGY DISEASES
20.8 OTHERS
21. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET, BY END USER
21.1 OVERVIEW
21.2 PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES
21.2.1 BY OFFERING
21.2.1.1. SOFTWARE
21.2.1.2. SERVICES
21.3 CONTRACT RESEARCH ORGANIZATIONS
21.3.1 BY OFFERING
21.3.1.1. SOFTWARE
21.3.1.2. SERVICES
21.4 RESEARCH CENTRES AND ACADEMIC INSTITUTES
21.4.1 BY OFFERING
21.4.1.1. SOFTWARE
21.4.1.2. SERVICES
21.5 OTHERS
22. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET, BY GEOGRAPHY
22.1 GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET, (ALL SEGMENTATION PROVIDED ABOVE IS REPRESENTED IN THIS CHAPTER BY COUNTRY)
22.1.1 NORTH AMERICA
22.1.1.1. U.S.
22.1.1.2. CANADA
22.1.1.3. MEXICO
22.1.2 EUROPE
22.1.2.1. GERMANY
22.1.2.2. FRANCE
22.1.2.3. U.K.
22.1.2.4. ITALY
22.1.2.5. SPAIN
22.1.2.6. RUSSIA
22.1.2.7. TURKEY
22.1.2.8. BELGIUM
22.1.2.9. NETHERLANDS
22.1.2.10. NORWAY
22.1.2.11. FINLAND
22.1.2.12. SWITZERLAND
22.1.2.13. DENMARK
22.1.2.14. SWEDEN
22.1.2.15. POLAND
22.1.2.16. REST OF EUROPE
22.1.3 ASIA PACIFIC
22.1.3.1. JAPAN
22.1.3.2. CHINA
22.1.3.3. SOUTH KOREA
22.1.3.4. INDIA
22.1.3.5. AUSTRALIA
22.1.3.6. NEW ZEALAND
22.1.3.7. SINGAPORE
22.1.3.8. THAILAND
22.1.3.9. MALAYSIA
22.1.3.10. INDONESIA
22.1.3.11. PHILIPPINES
22.1.3.12. TAIWAN
22.1.3.13. VIETNAM
22.1.3.14. REST OF ASIA PACIFIC
22.1.4 SOUTH AMERICA
22.1.4.1. BRAZIL
22.1.4.2. ARGENTINA
22.1.4.3. REST OF SOUTH AMERICA
22.1.5 MIDDLE EAST AND AFRICA
22.1.5.1. SOUTH AFRICA
22.1.5.2. EGYPT
22.1.5.3. SAUDI ARABIA
22.1.5.4. U.A.E
22.1.5.5. OMAN
22.1.5.6. BAHRAIN
22.1.5.7. ISRAEL
22.1.5.8. KUWAIT
22.1.5.9. QATAR
22.1.5.10. REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA
22.2 KEY PRIMARY INSIGHTS: BY MAJOR COUNTRIES
23. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET,COMPANY LANDSCAPE
23.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: GLOBAL
23.2 COMPANY SHARE ANALYSIS: NORTH AMERICA
23.3 COMPANY SHARE ANALYSIS: EUROPE
23.4 COMPANY SHARE ANALYSIS: ASIA PACIFIC
23.5 COMPANY SHARE ANALYSIS: MIDDLE EAST AND AFRICA
23.6 MERGERS & ACQUISITIONS
23.7 NEW PRODUCT DEVELOPMENT AND APPROVALS
23.8 EXPANSIONS
23.9 REGULATORY CHANGES
23.10 PARTNERSHIP AND OTHER STRATEGIC DEVELOPMENTS
24. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET, SWOT & DBMR ANALYSIS
25. GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)-BASED CLINICAL TRIALS MARKET, COMPANY PROFILE
25.1 PHESI
25.1.1 COMPANY SNAPSHOT
25.1.2 REVENUE ANALYSIS
25.1.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.1.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.1.5 RECENT DEVELOPMENT
25.2 MEDIDATA (A PART OF DASSAULT SYSTÈMES)
25.2.1 COMPANY SNAPSHOT
25.2.2 REVENUE ANALYSIS
25.2.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.2.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.2.5 RECENT DEVELOPMENT
25.3 IQVIA INC
25.3.1 COMPANY SNAPSHOT
25.3.2 REVENUE ANALYSIS
25.3.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.3.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.3.5 RECENT DEVELOPMENT
25.4 RENALYTIX
25.4.1 COMPANY SNAPSHOT
25.4.2 REVENUE ANALYSIS
25.4.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.4.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.4.5 RECENT DEVELOPMENT
25.5 PARADIGM HEALTH, INC (DEEP LENS)
25.5.1 COMPANY SNAPSHOT
25.5.2 REVENUE ANALYSIS
25.5.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.5.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.5.5 RECENT DEVELOPMENT
25.6 UNLEARN.AI, INC.
25.6.1 COMPANY SNAPSHOT
25.6.2 REVENUE ANALYSIS
25.6.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.6.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.6.5 RECENT DEVELOPMENT
25.7 SAAMA TECHNOLOGIES, INC.
25.7.1 COMPANY SNAPSHOT
25.7.2 REVENUE ANALYSIS
25.7.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.7.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.7.5 RECENT DEVELOPMENT
25.8 INNOPLEXUS
25.8.1 COMPANY SNAPSHOT
25.8.2 REVENUE ANALYSIS
25.8.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.8.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.8.5 RECENT DEVELOPMENT
25.9 MENDEL.AI
25.9.1 COMPANY SNAPSHOT
25.9.2 REVENUE ANALYSIS
25.9.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.9.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.9.5 RECENT DEVELOPMENT
25.10 MEDIAN TECHNOLOGIES
25.10.1 COMPANY SNAPSHOT
25.10.2 REVENUE ANALYSIS
25.10.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.10.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.10.5 RECENT DEVELOPMENT
25.11 IBM
25.11.1 COMPANY SNAPSHOT
25.11.2 REVENUE ANALYSIS
25.11.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.11.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.11.5 RECENT DEVELOPMENT
25.12 EXSCIENTIA
25.12.1 COMPANY SNAPSHOT
25.12.2 REVENUE ANALYSIS
25.12.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.12.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.12.5 RECENT DEVELOPMENT
25.13 PAREXEL INTERNATIONAL CORPORATION (PARTNER WITH PARTEX )
25.13.1 COMPANY SNAPSHOT
25.13.2 REVENUE ANALYSIS
25.13.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.13.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.13.5 RECENT DEVELOPMENT
25.14 INSILICO MEDICINE
25.14.1 COMPANY SNAPSHOT
25.14.2 REVENUE ANALYSIS
25.14.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.14.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.14.5 RECENT DEVELOPMENT
25.15 INTEL CORPORATION
25.15.1 COMPANY SNAPSHOT
25.15.2 REVENUE ANALYSIS
25.15.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.15.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.15.5 RECENT DEVELOPMENT
25.16 AICURE
25.16.1 COMPANY SNAPSHOT
25.16.2 REVENUE ANALYSIS
25.16.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.16.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.16.5 RECENT DEVELOPMENT
25.17 CONCERTAI
25.17.1 COMPANY SNAPSHOT
25.17.2 REVENUE ANALYSIS
25.17.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.17.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.17.5 RECENT DEVELOPMENT
25.18 NURITAS LTD.
25.18.1 COMPANY SNAPSHOT
25.18.2 REVENUE ANALYSIS
25.18.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.18.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.18.5 RECENT DEVELOPMENT
25.19 BULLFROG AI HOLDINGS, INC.
25.19.1 COMPANY SNAPSHOT
25.19.2 REVENUE ANALYSIS
25.19.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.19.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.19.5 RECENT DEVELOPMENT
25.20 VIZ.AI
25.20.1 COMPANY SNAPSHOT
25.20.2 REVENUE ANALYSIS
25.20.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.20.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.20.5 RECENT DEVELOPMENT
25.21 TRINETX, LLC
25.21.1 COMPANY SNAPSHOT
25.21.2 REVENUE ANALYSIS
25.21.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.21.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.21.5 RECENT DEVELOPMENT
25.22 CLINITHINK
25.22.1 COMPANY SNAPSHOT
25.22.2 REVENUE ANALYSIS
25.22.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.22.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.22.5 RECENT DEVELOPMENT
25.23 VEEVA SYSTEMS
25.23.1 COMPANY SNAPSHOT
25.23.2 REVENUE ANALYSIS
25.23.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.23.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.23.5 RECENT DEVELOPMENT
25.24 CLARIO
25.24.1 COMPANY SNAPSHOT
25.24.2 REVENUE ANALYSIS
25.24.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.24.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.24.5 RECENT DEVELOPMENT
25.25 NFERENCE, INC
25.25.1 COMPANY SNAPSHOT
25.25.2 REVENUE ANALYSIS
25.25.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.25.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.25.5 RECENT DEVELOPMENT
25.26 TRIALS.AI
25.26.1 COMPANY SNAPSHOT
25.26.2 REVENUE ANALYSIS
25.26.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.26.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.26.5 RECENT DEVELOPMENT
25.27 RISKLICK.CH
25.27.1 COMPANY SNAPSHOT
25.27.2 REVENUE ANALYSIS
25.27.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.27.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.27.5 RECENT DEVELOPMENT
25.28 UNLEARN.AI, INC
25.28.1 COMPANY SNAPSHOT
25.28.2 REVENUE ANALYSIS
25.28.3 GEOGRAPHIC PRESENCE
25.28.4 PRODUCT PORTFOLIO
25.28.5 RECENT DEVELOPMENT
NOTE: THE COMPANIES PROFILED IS NOT EXHAUSTIVE LIST AND IS AS PER OUR PREVIOUS CLIENT REQUIREMENT. WE PROFILE MORE THAN 100 COMPANIES IN OUR STUDY AND HENCE THE LIST OF COMPANIES CAN BE MODIFIED OR REPLACED ON REQUEST
26. CONCLUSION
27. QUESTIONNAIRE
28. RELATED REPORTS
29. ABOUT DATA BRIDGE MARKET RESEARCH
연구 방법론
데이터 수집 및 기준 연도 분석은 대규모 샘플 크기의 데이터 수집 모듈을 사용하여 수행됩니다. 이 단계에는 다양한 소스와 전략을 통해 시장 정보 또는 관련 데이터를 얻는 것이 포함됩니다. 여기에는 과거에 수집한 모든 데이터를 미리 검토하고 계획하는 것이 포함됩니다. 또한 다양한 정보 소스에서 발견되는 정보 불일치를 검토하는 것도 포함됩니다. 시장 데이터는 시장 통계 및 일관된 모델을 사용하여 분석하고 추정합니다. 또한 시장 점유율 분석 및 주요 추세 분석은 시장 보고서의 주요 성공 요인입니다. 자세한 내용은 분석가에게 전화를 요청하거나 문의 사항을 드롭하세요.
DBMR 연구팀에서 사용하는 주요 연구 방법론은 데이터 마이닝, 시장에 대한 데이터 변수의 영향 분석 및 주요(산업 전문가) 검증을 포함하는 데이터 삼각 측량입니다. 데이터 모델에는 공급업체 포지셔닝 그리드, 시장 타임라인 분석, 시장 개요 및 가이드, 회사 포지셔닝 그리드, 특허 분석, 가격 분석, 회사 시장 점유율 분석, 측정 기준, 글로벌 대 지역 및 공급업체 점유율 분석이 포함됩니다. 연구 방법론에 대해 자세히 알아보려면 문의를 통해 업계 전문가에게 문의하세요.
사용자 정의 가능
Data Bridge Market Research는 고급 형성 연구 분야의 선두 주자입니다. 저희는 기존 및 신규 고객에게 목표에 맞는 데이터와 분석을 제공하는 데 자부심을 느낍니다. 보고서는 추가 국가에 대한 시장 이해(국가 목록 요청), 임상 시험 결과 데이터, 문헌 검토, 재생 시장 및 제품 기반 분석을 포함하도록 사용자 정의할 수 있습니다. 기술 기반 분석에서 시장 포트폴리오 전략에 이르기까지 타겟 경쟁업체의 시장 분석을 분석할 수 있습니다. 귀하가 원하는 형식과 데이터 스타일로 필요한 만큼 많은 경쟁자를 추가할 수 있습니다. 저희 분석가 팀은 또한 원시 엑셀 파일 피벗 테이블(팩트북)로 데이터를 제공하거나 보고서에서 사용 가능한 데이터 세트에서 프레젠테이션을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
