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亚太地区药物研发市场中的人工智能 (AI) – 行业趋势和 2029 年预测

卫生保健

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亚太地区药物研发市场中的人工智能 (AI) – 行业趋势和 2029 年预测

  • 卫生保健
  • 已发布报告
  • 2022 年 8 月
  • 亚太
  • 350 页
  • 桌数:149
  • 图例数量:43

亚太人工智能 (AI) 药物发现市场,按应用(新型候选药物、药物优化和再利用临床前测试和批准、药物监测、寻找新疾病相关靶点和途径、了解疾病机制、汇总和综合信息、假设的形成和验证、从头药物设计、寻找旧药的药物靶点等)、技术(机器学习、深度学习、自然语言处理等)、药物类型(小分子和大分子)、产品(软件和服务)、适应症(免疫肿瘤学、神经退行性疾病、心血管疾病、代谢疾病等)、最终用途(合同研究组织 (CRO)、制药和生物技术公司、研究中心和学术机构等)行业趋势和预测到 2029 年。

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market

亚太地区人工智能药物研发市场分析与洞察

人工智能 (AI) 有望成为医疗保健行业的一项利润丰厚的技术。人工智能的实施减少了药物制造过程中的研发差距,并有助于药物的有针对性制造。因此,生物制药公司正在转向人工智能来提高其市场份额。用于药物发现的人工智能是一种使用机器模拟人类智能来解决药物开发过程中复杂挑战的技术。

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market

Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market

在临床试验过程中采用人工智能解决方案可消除可能的障碍,缩短临床试验周期,并提高临床试验过程的生产率和准确性。药物发现人工智能技术的进步和药物发现过程总时间的减少是预测期内推动市场增长的其他因素。然而,低质量和不一致的可用数据将阻碍市场增长。此外,与技术相关的高成本和技术限制将抑制市场增长。

Data Bridge Market Research 分析称,预计到 2029 年,亚太地区药物研发人工智能 (AI) 市场的价值将达到 34.2404 亿美元,预测期内的复合年增长率为 50.9%。由于技术进步的快速发展,AI 在药物研发市场中的商业化应用,软件成为市场上最大的技术领域。本市场报告还深入介绍了定价分析、专利分析和技术进步。

报告指标

细节

预测期

2022 至 2029 年

基准年

2021

历史岁月

2020 (可定制为 2019-2014)

定量单位

收入(百万美元),定价(美元)

涵盖的领域

按应用(新型候选药物、药物优化和再利用临床前测试和批准、药物监测、寻找新的疾病相关靶点和途径、了解疾病机制、汇总和综合信息、假设的形成和验证、从头药物设计、寻找旧药物的药物靶点等)、技术(机器学习、深度学习、 自然语言处理 及其他)、药物类型(小分子和大分子)、产品(软件和服务)、适应症(免疫肿瘤学、神经退行性疾病、心血管疾病、代谢疾病等)、最终用途(合同研究组织 (CRO)、制药和生物技术公司、研究中心和学术机构等)

覆盖国家

中国、日本、印度、韩国、新加坡、泰国、马来西亚、澳大利亚和新西兰、菲律宾、印度尼西亚、亚太地区其他地区

涵盖的市场参与者

市场上的一些主要参与者包括 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. 和 BIOAGE Inc. 等

亚太地区人工智能(AI)药物研发市场定义

过去几年,随着多家公司和大型研究实验室致力于完善这些技术以用于临床,人工智能引起了医疗技术从业者的关注和关注。人工智能(也称为深度学习 (DL)、机器学习 (ML) 或人工神经网络 (ANN))如何协助临床医生的首批商业化演示现已面世。这些系统可能导致临床医生工作流程发生范式转变,提高工作效率,同时提高治疗和患者吞吐量。用于药物发现的人工智能是一种使用机器模拟人类智能来解决药物开发过程中复杂挑战的技术。在临床试验过程中采用人工智能解决方案可以消除可能的障碍,缩短临床试验周期,并提高临床试验过程的生产力和准确性。因此,在药物发现过程中采用这些先进的人工智能解决方案在生命科学行业利益相关者中越来越受欢迎。在制药领域,它有助于发现新化合物、识别治疗靶点和开发定制药物。用于药物发现的人工智能平台可以证明是一种可行的选择,可以深入了解药物的发现,以治疗和尽量减少各种慢性疾病的严重程度。

亚太地区人工智能(AI)药物研发市场动态

本节旨在了解市场驱动因素、优势、机遇、限制和挑战。下面将详细讨论所有这些内容:                          

驱动程序

  • 慢性病发病率上升推动药物研发对人工智能的需求

慢性病的发病率在全球范围内迅速上升。根据美国疾病控制与预防中心(CDC)的数据,美国每10个成年人中就有6个患有慢性病。此外,CDC还强调,心脏病和糖尿病等慢性病是美国死亡的主要原因。这些数据表明,慢性病的发病率正在不断上升,有必要降低这些疾病造成的死亡率。

用于药物研发的人工智能平台已被证明是一种可行的选择,可以深入了解药物研发,以治疗和尽量减轻各种慢性疾病的严重程度。因此,这些因素有望在预测期内成为市场增长的驱动力。

  • 战略合作、伙伴关系和产品发布

人工智能有潜力改变药物发现,可以快速加快研发时间,降低药物开发成本并加快药物开发速度,提高药物获批的概率。人工智能还可以提高药物再利用研究的有效性。

跨行业联盟和合作的增加推动了市场的发展。人工智能在药物发现和开发中的重要性日益提高,包括药物研究领域的人工智能技术在内的研发活动资金激增,预计将推动全球市场的增长。因此,跨行业合作和伙伴关系的增加正在推动市场的发展。

克制

  • 与技术和技术限制相关的高成本

当前的医疗保健行业面临着许多复杂的挑战,例如药品和治疗费用的增加,社会需要在这一领域做出具体的重大改变。人工智能的整个成功取决于大量数据的可用性,因为这些数据将用于对系统进行的后续训练。访问来自不同数据库提供商的数据可能会给公司带来额外成本。临床试验旨在确定药物产品对特定疾病状况的安全性和有效性,需要六到七年的时间以及大量的资金投入。然而,参加这些试验的十分之一的分子只能成功获得批准,这对行业来说是一个巨大的损失。这些失败可能是由于患者选择不当、技术要求不足和基础设施薄弱造成的。因此,技术成本的增加正在成为市场增长的制约因素。

机会

  • 研发投资增加

研发活动的增加和基于云的服务和应用程序的日益采用将为市场增长提供有利的机会。

经过长期的低迷期后,生物制药领域的人工智能行业继续增长。这反映在 2021 年与前几年相比,制药公司和人工智能公司之间的投资持续流动和合作数量的增加。生物制药行业的增长在很大程度上受到领先制药公司积极参与人工智能相关投资的影响。生物制药领域人工智能的科学出版物数量以及制药公司和人工智能专业知识供应商之间的研究合作正在迅速增加,然而,一些制药公司仍然对人工智能应用持批评态度。制药和医疗保健行业的机器学习和人工智能应用导致了医疗保健领域数据驱动药物发现这一新跨学科领域的形成。因此,研发活动投资的增加为市场增长提供了机会。

挑战

  • 缺乏熟练的专业人员

预计熟练专业人员的短缺将阻碍市场增长。员工必须重新培训或学习新技能,才能在复杂的人工智能机器上高效工作,从而获得药物的预期效果。这一挑战阻碍了制药行业全面采用人工智能,包括缺乏熟练的人员来操作基于人工智能的平台、小型组织的预算有限、担心取代人类会导致失业、对人工智能生成的数据的怀疑以及黑箱现象(即人工智能平台如何得出结论)。技能短缺是通过人工智能发现药物的主要障碍,阻碍了公司采用基于人工智能的机器进行药物发现。

由于技能需求过高,留住和管理技能型专业人员已成为一项挑战。此外,技术进步是导致对技能型专业人员需求增加的另一个方面。迫切需要对基于人工智能技术的专业人员进行教育。缺乏训练有素且经验丰富的专业人员以及持续存在的技能差距限制了就业前景和获得优质工作的机会。因此,显然,拥有足够技能的专业人员的可用性对市场增长构成了挑战。

邮政-COVID-19 对亚太地区药物研发人工智能 (AI) 市场的影响

COVID-19 疫情对药物研发行业 AI 的扩张产生了有益影响,因为各种组织广泛使用 AI 来识别和筛选用于治疗 COVID-19 的现有药物。AI 可用于检测预防 SARS-CoV、HIV、SARS-CoV-2、流感病毒等的活性化学物质。在疫情期间,世界各地的经济体都依赖于基于 AI 的药物研发,而不是传统的疫苗检测流程,后者需要数年时间才能开发出来,而且成本同样高昂,这促进了市场的增长。

制造商正在制定各种战略决策,以在新冠疫情后实现复苏。参与者正在进行多项研发活动,以改进无线麦克风所涉及的技术。借助此,这些公司将向市场推出先进而准确的 AI 软件。

最近的发展

  • 2022 年 3 月,NVIDIA 公司推出了 Clara Holoscan MGX,用于开发和部署实时 AI 应用程序。Clara Holoscan MGX 扩展了 Clara Holoscan 平台,提供一体化、医疗级参考架构以及长期软件支持,以加速医疗器械行业的创新。这将有助于该公司在医疗领域的手术、诊断和药物研发方面获得更好的 AI 性能。
  • 2022 年 5 月,领先的临床阶段 AI 药物研发公司 Benevolent AI 宣布,阿斯利康已为其药物开发组合选择了特发性肺纤维化 (IPF) 的另一个新靶点,从而向 Benevolent AI 支付了一笔里程碑式付款。这是合作中利用 Benevolent 平台在特发性肺纤维化和慢性肾病两个疾病领域确定的第三个新靶点,随后由阿斯利康验证和选择进入组合。这是在最近与阿斯利康扩大合作的基础上,于 2022 年 1 月签署了两个新的疾病领域,即系统性红斑狼疮和心力衰竭的协议。这有助于该公司加强合作。

亚太地区人工智能(AI)药物研发市场范围

亚太地区药物研发人工智能 (AI) 市场细分为应用、技术、药物类型、产品、适应症和最终用途。细分市场之间的增长有助于您分析利基增长领域和进入市场的策略,并确定您的核心应用领域和目标市场的差异。

应用

  • 新型候选药物
  • 药物优化和再利用临床前测试和审批
  • 药物监测
  • 寻找新的疾病相关靶点和途径
  • 了解疾病机制
  • 汇总和综合信息
  • 假设的形成与验证
  • 从头药物设计
  • 寻找老药的药物靶点
  • 其他的

根据应用,市场细分为新型候选药物、药物优化和再利用临床前测试和批准、药物监测、寻找与新疾病相关的靶点和途径、了解疾病机制、汇总和综合信息、形成和验证假设、从头药物设计、寻找旧药的药物靶点等。

技术

  • 机器学习 (ML)
  • 深度学习(DL)
  • 自然语言处理 (NLP)
  • 其他的

根据技术,市场细分为机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等。

药物类型

  • 小分子
  • 大分子

根据药物类型,市场分为小分子和大分子。

提供

  • 软件
  • 服务

根据产品类型,市场分为软件和服务。

适应症

  • 免疫肿瘤学
  • 神经退行性疾病
  • 心血管疾病
  • 代谢疾病
  • 其他的

根据适应症,市场分为免疫肿瘤学、神经退行性疾病、心血管疾病、代谢疾病等。

最终用途

  • 制药及生物技术公司
  • 合同研究组织 (CRO)
  • 研究中心和学术机构
  • 其他的

Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market

根据最终用途,市场分为制药和生物技术公司、合同研究组织 (CRO)、研究中心和学术机构等。

亚太地区人工智能(AI)药物研发市场区域分析/洞察

对亚太地区药物研发中的人工智能 (AI) 市场进行了分析,并按应用、技术、药物类型、产品、适应症和最终用途提供了市场规模信息。

本市场报告涵盖的国家包括中国、日本、印度、韩国、新加坡、泰国、马来西亚、澳大利亚和新西兰、菲律宾、印度尼西亚以及亚太地区其他地区。

  • 2022 年,亚太地区将成为第三大主要地区,因为随着患者人数增加和人们意识的提高,对传染病诊断试剂盒的需求也随之增加。由于药物研发人工智能技术的进步,中国预计将实现增长。

报告的国家部分还提供了影响单个市场因素和国内市场监管变化,这些因素和变化会影响市场的当前和未来趋势。新销售、替代销售、国家人口统计、监管法案和进出口关税等数据点是用于预测单个国家市场情景的一些主要指标。此外,在对国家数据进行预测分析时,还考虑了亚太品牌的存在和可用性以及它们因来自本地和国内品牌的激烈或稀少竞争而面临的挑战,以及销售渠道的影响。

亚太地区人工智能药物研发市场竞争格局及份额分析

亚太地区药物发现人工智能 (AI) 市场竞争格局按竞争对手提供详细信息。详细信息包括公司概况、公司财务状况、收入、市场潜力、研发投资、新市场计划、生产基地和设施、公司优势和劣势、产品发布、产品试验渠道、产品批准、专利、产品宽度和广度、应用优势、技术生命线曲线。以上提供的数据点仅与公司对亚太地区药物发现人工智能 (AI) 市场的关注有关。

市场上的一些主要参与者包括 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. 和 BIOAGE Inc. 等。


SKU-

表 1 亚太地区药物研发市场人工智能 (AI) 情况,按产品分类,2020-2029 年(百万美元)

表 2 亚太地区药物研发市场人工智能 (AI) 软件,按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 3 亚太地区药物研发市场人工智能 (AI) 软件类型,2020-2029 年(百万美元)

表 4 亚太地区药物发现市场人工智能 (AI) 服务,按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 5 亚太地区药物研发市场人工智能 (AI) 情况,按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 6 亚太地区药物发现市场中人工智能 (AI) 中的机器学习 (ML),按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 7 亚太地区药物发现市场中人工智能 (AI) 中的机器学习 (ML),按技术划分,2020-2029 年(百万美元)

表 8 亚太地区药物研发市场人工智能 (AI) 深度学习,按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 9 亚太地区药物发现市场中人工智能 (AI) 中的自然语言处理 (NLP),按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 10 2020 年至 2029 年亚太地区药物发现市场中的人工智能 (AI) 其他领域(按地区划分)(百万美元)

表 11 亚太地区药物发现市场中的人工智能 (AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 12 亚太地区药物发现市场中的人工智能(AI)小分子,按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 13 亚太地区药物发现市场中的人工智能(AI)大分子,按地区划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 14 亚太地区药物研发市场人工智能 (AI) 应用情况,2020-2029 年(百万美元)

表 15 亚太地区药物发现市场人工智能(AI)新型候选药物,按地区划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 16 亚太地区药物发现市场人工智能(AI)新型候选药物,按应用分类,2020-2029 年(百万美元)

表 17 亚太地区药物优化和再利用药物发现市场中的人工智能 (AI) 临床前测试和批准,按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 18 亚太地区药物发现市场中人工智能(AI)药物监测情况,按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 19 亚太地区药物发现市场中人工智能 (AI) 信息的汇总和综合情况,按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 20 亚太地区药物发现市场人工智能(AI)中的 DE NOVO 药物设计,按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 21 亚太地区药物发现市场中人工智能(AI)中旧药的药物靶点发现,按地区划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 22 2020 年至 2029 年亚太地区药物发现市场中人工智能 (AI) 假设的形成和验证(按地区划分)(百万美元)

表 23 亚太地区药物发现市场中人工智能(AI)疾病机制理解情况,按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 24 亚太地区药物发现市场中人工智能(AI)中发现新疾病相关靶点和途径,按地区划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 25 亚太地区药物发现市场中的人工智能(AI)其他领域,按地区划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 26 亚太地区药物发现市场中的人工智能 (AI),按适应症划分,2020-2029 年(百万美元)

表 27 亚太地区免疫肿瘤学药物发现市场人工智能(AI)细分市场,2020-2029 年(百万美元)

表 28 亚太免疫肿瘤学药物发现市场人工智能(AI)按适应症划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 29 亚太地区人工智能(AI)药物发现市场中的神经退行性疾病,按地区划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 30 亚太地区人工智能(AI)药物发现市场中的心血管疾病,按地区划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 31 亚太地区人工智能(AI)药物发现市场代谢疾病,按地区划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 32 2020 年至 2029 年亚太地区药物发现市场中的人工智能 (AI) 其他领域(按地区划分)(百万美元)

表 33 全球亚太地区药物发现市场中的人工智能 (AI),按最终用途,2020-2029 年(百万美元)

表 34 亚太地区药物发现市场人工智能(AI)合同研究组织,按地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 35 亚太地区药物发现市场人工智能(AI)制药和生物技术公司,按地区划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 36 2020 年至 2029 年亚太地区药物发现市场人工智能 (AI) 研究中心和学术机构(按地区划分)(百万美元)

表 37 亚太地区其他药物发现市场人工智能(AI)市场,按地区划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 38 亚太地区药物发现市场中的人工智能 (AI),按国家/地区划分,2020-2029 年(百万美元)

表 39 亚太地区药物研发市场中的人工智能 (AI),按产品分类,2020-2029 年(百万美元)

表 40 亚太地区药物发现市场中的人工智能(AI)软件,按类型,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 41 亚太地区药物研发市场人工智能 (AI) 分类,按技术划分,2020-2029 年(百万美元)

表 42 亚太地区药物发现市场中的人工智能(AI)中的机器学习(ML),按技术划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 43 亚太地区药物发现市场中的人工智能 (AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 44 亚太地区药物研发市场人工智能 (AI) 应用情况,2020-2029 年(百万美元)

表 45 亚太地区药物发现市场人工智能(AI)新型候选药物,按应用分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 46 亚太地区药物研发市场人工智能 (AI) 情况,按适应症划分,2020-2029 年(百万美元)

表 47 亚太免疫肿瘤学药物发现市场人工智能(AI)按适应症划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 48 亚太地区药物研发市场中的人工智能 (AI),按最终用途,2020-2029 年(百万美元)

表 49 中国药物研发市场中的人工智能(AI),按产品分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 50 中国药物研发市场人工智能(AI)软件,按类型,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 51 中国药物研发市场人工智能(AI),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 52 中国药物发现市场中人工智能(AI)中的机器学习(ML),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 53 中国药物研发市场人工智能(AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 54 中国药物研发市场人工智能(AI)应用情况,2020-2029 年(百万美元)

表 55 中国药物发现市场人工智能(AI)新型候选药物,按应用分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 56 中国药物研发市场人工智能(AI),按适应症,2020-2029 年(百万美元)

表 57 中国免疫肿瘤学药物发现市场人工智能(AI)按适应症划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 58 中国药物研发市场中的人工智能(AI),按最终用途,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 59 日本药物发现市场中的人工智能 (AI),按产品分类,2020-2029 年(百万美元)

表 60 日本药物发现市场中的人工智能(AI)软件,按类型,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 61 日本药物发现市场中的人工智能 (AI),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 62 日本药物发现市场中的人工智能(AI)机器学习(ML),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 63 日本药物发现市场中的人工智能(AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 64 日本药物发现市场中的人工智能(AI),按应用划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 65 日本药物发现市场人工智能(AI)中的新型药物候选物,按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 66 日本药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020-2029 年(百万美元)

表 67 日本免疫肿瘤学药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 68 日本药物发现市场中的人工智能 (AI),按最终用途,2020-2029 年(百万美元)

表 69 韩国药物发现市场中的人工智能 (AI),按产品分类,2020-2029 年(百万美元)

表 70 韩国药物发现市场中的人工智能(AI)软件,按类型,2020-2029 年(百万美元)

表 71 韩国药物发现市场中的人工智能 (AI),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 72 韩国药物发现市场中的人工智能(AI)机器学习(ML),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 73 韩国药物发现市场中的人工智能 (AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 74 韩国药物发现市场中的人工智能 (AI),按应用,2020-2029 年(百万美元)

表 75 韩国药物发现市场人工智能(AI)中的新型候选药物,按应用分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 76 韩国药物发现市场中的人工智能 (AI),按适应症,2020-2029 年(百万美元)

表 77 韩国免疫肿瘤学药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020-2029 年(百万美元)

表 78 韩国药物发现市场中的人工智能 (AI),按最终用途,2020-2029 年(百万美元)

表 79 印度药物发现市场中的人工智能 (AI),按产品分类,2020-2029 年(百万美元)

表 80 印度药物发现市场中的人工智能(AI)软件,按类型,2020-2029 年(百万美元)

表 81 印度药物发现市场中的人工智能(AI),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 82 印度药物发现市场中的人工智能(AI)机器学习(ML),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 83 印度药物发现市场中的人工智能(AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 84 印度药物发现市场中的人工智能(AI),按应用划分,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 85 印度药物发现市场中的人工智能(AI)新型候选药物,按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 86 印度药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020-2029 年(百万美元)

表 87 印度免疫肿瘤学药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020-2029 年(百万美元)

表 88 印度药物发现市场中的人工智能(AI),按最终用途,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 89 澳大利亚和新西兰药物发现市场中的人工智能 (AI),按产品分类,2020-2029 年(百万美元)

表 90 澳大利亚和新西兰药物发现市场中的人工智能(AI)软件,按类型,2020-2029 年(百万美元)

表 91 澳大利亚和新西兰药物发现市场中的人工智能(AI),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 92 澳大利亚和新西兰药物发现市场中的人工智能(AI)机器学习(ML),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 93 澳大利亚和新西兰药物发现市场中的人工智能(AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 94 澳大利亚和新西兰药物发现市场中的人工智能(AI),按应用分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 95 澳大利亚和新西兰药物发现市场中的人工智能(AI)新型药物候选物,按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 96 澳大利亚和新西兰药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020-2029 年(百万美元)

表 97 澳大利亚和新西兰免疫肿瘤学药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 98 澳大利亚和新西兰药物发现市场中的人工智能(AI),按最终用途,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 99 新加坡药物发现市场中的人工智能(AI),按产品分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 100 新加坡药物发现市场中的人工智能(AI)软件,按类型,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 101 新加坡药物发现市场中的人工智能(AI),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 102 新加坡药物发现市场中的人工智能(AI)机器学习(ML),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 103 新加坡药物发现市场中的人工智能(AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 104 新加坡药物发现市场中的人工智能(AI),按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 105 新加坡药物发现市场中的人工智能(AI)新型药物候选物,按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 106 新加坡药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 107 新加坡免疫肿瘤学药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 108 新加坡药物发现市场中的人工智能(AI),按最终用途,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 109 泰国药物发现市场中的人工智能 (AI),按产品分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 110 泰国药物发现市场中的人工智能(AI)软件,按类型,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 111 泰国药物发现市场中的人工智能(AI),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 112 泰国药物发现市场中的人工智能(AI)机器学习(ML),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 113 泰国药物发现市场中的人工智能 (AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 114 泰国药物发现市场中的人工智能(AI),按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 115 泰国药物发现市场人工智能(AI)中的新型药物候选物,按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 116 泰国药物发现市场中的人工智能 (AI),按适应症,2020-2029 年(百万美元)

表 117 泰国免疫肿瘤学药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 118 泰国药物发现市场中的人工智能 (AI),按最终用途,2020-2029 年(百万美元)

表 119 马来西亚药物发现市场中的人工智能 (AI),按产品分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 120 马来西亚药物发现市场中的人工智能(AI)软件,按类型,2020 至 2029 年(百万美元)

表 121 马来西亚药物发现市场中的人工智能 (AI),按技术分类,2020 至 2029 年(百万美元)

表 122 马来西亚药物发现市场中的人工智能(AI)机器学习(ML),按技术分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 123 马来西亚药物发现市场中的人工智能 (AI),按药物类型,2020 至 2029 年(百万美元)

表 124 马来西亚药物发现市场中的人工智能 (AI),按应用,2020 至 2029 年(百万美元)

表 125 马来西亚药物发现市场中的人工智能(AI)新型候选药物,按应用分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 126 马来西亚药物发现市场中的人工智能 (AI),按适应症,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 127 马来西亚免疫肿瘤学药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 128 马来西亚药物发现市场中的人工智能 (AI),按最终用途,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 129 印度尼西亚药物发现市场中的人工智能(AI),按产品分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 130 印度尼西亚药物发现市场中的人工智能(AI)软件,按类型,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 131 印度尼西亚药物发现市场中的人工智能(AI),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 132 印度尼西亚药物发现市场中的人工智能(AI)中的机器学习(ML),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 133 印度尼西亚药物发现市场中的人工智能(AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 134 印度尼西亚药物发现市场中的人工智能(AI),按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 135 印度尼西亚药物发现市场中的人工智能(AI)新型候选药物,按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 136 印度尼西亚药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020-2029 年(百万美元)

表 137 印度尼西亚免疫肿瘤学药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 138 印度尼西亚药物发现市场中的人工智能(AI),按最终用途,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 139 菲律宾药物发现市场中的人工智能 (AI),按产品分类,2020-2029 年(百万美元)

表 140 菲律宾药物发现市场中的人工智能(AI)软件,按类型,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 141 菲律宾药物发现市场中的人工智能(AI),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 142 菲律宾药物发现市场中的人工智能(AI)机器学习(ML),按技术分类,2020-2029 年(百万美元)

表 143 菲律宾药物发现市场中的人工智能 (AI),按药物类型,2020-2029 年(百万美元)

表 144 菲律宾药物发现市场中的人工智能(AI),按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 145 菲律宾药物发现市场中人工智能(AI)的新型候选药物,按应用,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 146 菲律宾药物发现市场中的人工智能 (AI),按适应症,2020-2029 年(百万美元)

表 147 菲律宾免疫肿瘤学药物发现市场中的人工智能(AI),按适应症,2020 年至 2029 年(百万美元)

表 148 菲律宾药物发现市场中的人工智能 (AI),按最终用途,2020-2029 年(百万美元)

表 149 亚太地区其他地区药物发现市场中的人工智能(AI),按产品分类,2020 年至 2029 年(百万美元)

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研究方法论:

数据收集和基准年分析是使用具有大样本量的数据收集模块完成的。该阶段包括通过各种来源和策略获取市场信息或相关数据。它包括提前检查和规划从过去获得的所有数据。它同样包括检查不同信息源中出现的信息不一致。使用市场统计和连贯模型分析和估计市场数据。此外,市场份额分析和关键趋势分析是市场报告中的主要成功因素。要了解更多信息,请请求分析师电话或下拉您的询问。

DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量,涉及数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要(行业专家)验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息,请向我们的行业专家咨询。

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可定制:

Data Bridge Market Research 是高级形成性研究领域的领导者。我们很自豪能够为现有和新客户提供符合其目标的数据和分析。报告可以定制,包括目标品牌的价格趋势分析、了解其他国家的市场(索取国家名单)、临床试验结果数据、文献综述、翻新市场和产品基础分析。目标竞争对手的市场分析可以从基于技术的分析到市场组合策略进行分析。我们可以按照您所需的格式和数据样式添加您需要的任意数量的竞争对手数据。我们的分析师团队还可以为您提供原始 Excel 文件数据透视表(事实手册)中的数据,或者可以帮助您根据报告中提供的数据集创建演示文稿。

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常见问题

到 2029 年,亚太地区药物研发人工智能 (AI) 市场规模将达到 34.2404 亿美元。
到 2029 年,亚太地区药物研发市场人工智能 (AI) 的增长率将达到 50.9%。
慢性病发病率的上升推动了对药物发现中人工智能的需求,战略合作、伙伴关系和产品推出是亚太地区药物发现人工智能(AI)市场的增长动力。
应用、技术、药物类型、产品、适应症和最终用途是亚太地区药物研发人工智能(AI)市场研究所依据的因素。
亚太地区药物研发人工智能 (AI) 市场的主要公司包括 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. 和 BIOAGE Inc.
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