پیش‌بینی ارزش ۱۸.۷۱ میلیارد دلاری بازار یادگیری ماشین در صنعت داروسازی تا سال ۲۰۳۰
صنعت داروسازی با سرعت در حال پذیرش فناوری‌های یادگیری ماشین (ML) است؛ فناوری‌هایی که فرایندهای تحقیق و توسعه و روش‌های کشف دارو را متحول می‌کنند. با گسترش این فناوری‌ها در صنعت، انتظار می‌رود بازار کاربردهای یادگیری ماشین در داروسازی رشد چشمگیری داشته باشد و شیوه توسعه و بهینه‌سازی درمان‌های جدید را دگرگون کند.
اندازه بازار و گسترش یادگیری ماشین در صنعت داروسازی
بازار کاربردهای یادگیری ماشین در بخش داروسازی طی سال‌های اخیر رشد قابل‌توجهی را تجربه کرده است. پیش‌بینی می‌شود ارزش این بازار از ۴.۰۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۵ به ۵.۵۲ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۶ برسد؛ رشدی معادل نرخ رشد مرکب سالانه ۳۵.۴ درصد. این گسترش چشمگیر عمدتاً ناشی از افزایش سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه دارویی، استفاده گسترده‌تر از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کشف دارو، شیوع روزافزون بیماری‌های مزمن، پیشرفت زیست‌شناسی محاسباتی و همکاری بیشتر شرکت‌های داروسازی با شرکت‌های فناوری است.
پیش‌بینی رشد بازار و عوامل محرک آن تا سال ۲۰۳۰
انتظار می‌رود این بازار در سال‌های آینده با سرعت بیشتری گسترش یابد و تا سال ۲۰۳۰ به ۱۸.۷۱ میلیارد دلار برسد. نرخ رشد مرکب سالانه پیش‌بینی‌شده برای این دوره ۳۵.۷ درصد است. افزایش استفاده از هوش مصنوعی در کارآزمایی‌های بالینی، پیشرفت پزشکی دقیق، گسترش تحلیل داده‌های دنیای واقعی، بهبود پلتفرم‌های داروسازی مبتنی بر رایانش ابری و توسعه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده از عوامل پشتیبان این رشد به شمار می‌روند. از جمله روندهای کلیدی شکل‌دهنده بازار در این دوره می‌توان به استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای کشف دارو، بهینه‌سازی کارآزمایی‌های بالینی، بهره‌گیری از شواهد دنیای واقعی، کاربردهای پزشکی شخصی‌سازی‌شده و خودکارسازی فرایندهای انطباق با مقررات اشاره کرد.
شرکت‌های پیشرو در بازار یادگیری ماشین داروسازی
شماری از شرکت‌های مطرح در حال شکل‌دادن به این بازار هستند. شرکت‌های بزرگی مانند آمازون، آلفابت، مایکروسافت، دل تکنولوژیز، هیتاچی، آی‌بی‌ام، سیسکو سیستمز، اوراکل، هانی‌ول اینترنشنال، هیولت پاکارد اینترپرایز، انویدیا، تالِس، آتوس، هگزاگون، پالانتیر تکنولوژیز، آلترکس، کامت ام‌ال، گاوس تکنولوژیز، ان‌ای‌سی، وریتونه، اچ‌تو‌او اِی‌آی، اسپارک‌کاگنیشن، آکیرا اِی‌آی، دیپ ژنومیکس، کلاود فارماسوتیکالز، اتم‌وایز، سیکلیکا، بایوسیمتریکس و نپتون لبز از مشارکت‌کنندگان اصلی در نوآوری و رشد این حوزه هستند.
تملک مهم برای تقویت توانمندی‌های هوش مصنوعی در داروسازی
در ژوئیه ۲۰۲۳، شرکت آلمانی بایون‌تک با خرید شرکت بریتانیایی اینستادیت به ارزش ۵۴۱ میلیون دلار، موقعیت خود را در حوزه کشف دارو با استفاده از هوش مصنوعی تقویت کرد. اینستادیت به ارائه راهکارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین متناسب با نیازهای صنعت داروسازی شهرت دارد. انتظار می‌رود این خرید جایگاه بایون‌تک را در طراحی، کشف و توسعه دارو با تکیه بر هوش مصنوعی بیش از پیش تقویت کند.
روندهای نوظهور در تحول یادگیری ماشین در صنعت داروسازی
شرکت‌های پیشرو در حوزه یادگیری ماشین دارویی بر توسعه پلتفرم‌های نرم‌افزاری ساده و کاربرپسند تمرکز کرده‌اند تا فرایند کشف دارو را بهبود بخشند. این پلتفرم‌ها مجموعه‌ای از ابزارهای پیشرفته را در بر می‌گیرند که در مراحل مختلف تحقیق و توسعه دارویی به کار می‌روند.
برای نمونه، شرکت آمریکایی مرک اند کو. در دسامبر ۲۰۲۳ از AIDDISON رونمایی کرد؛ راهکاری نرم‌افزاری به‌عنوان خدمت (SaaS) که هوش مصنوعی مولد، یادگیری ماشین و طراحی دارو به کمک رایانه را با یکدیگر ترکیب می‌کند. این پلتفرم به پژوهشگران امکان می‌دهد فضای شیمیایی عظیمی شامل بیش از ۶۰ میلیارد ترکیب را بررسی کنند، نامزدهای احتمالی تولید دارو را به‌صورت مجازی غربال کنند و مسیرهای سنتز را بهینه سازند. هدف از این قابلیت‌ها، تولید داروهایی کارآمدتر، ایمن‌تر و کم‌هزینه‌تر است.
بخش‌های اصلی بازار یادگیری ماشین در صنعت داروسازی
بازار یادگیری ماشین در صنعت داروسازی بر اساس معیارهای زیر تقسیم‌بندی می‌شود:
- مؤلفه: راهکارها و خدمات
- شیوه استقرار: سامانه‌های مبتنی بر رایانش ابری و سامانه‌های مستقر در محل
- اندازه سازمان: شرکت‌های کوچک و متوسط و شرکت‌های بزرگ
جزئیات بیشتر این تقسیم‌بندی عبارت‌اند از:
- راهکارها: پلتفرم‌های کشف دارو، ابزارهای تحلیل پیش‌بینانه، راهکارهای بهینه‌سازی کارآزمایی‌های بالینی، سامانه‌های مدیریت داده‌های بیماران و کاربردهای پزشکی شخصی‌سازی‌شده.
- خدمات: مشاوره، پیاده‌سازی و یکپارچه‌سازی، تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها، آموزش و پشتیبانی و خدمات مدیریت‌شده.
این تقسیم‌بندی جامع، تصویری از کاربردهای متنوع و روش‌های ارائه فناوری‌های یادگیری ماشین در صنعت داروسازی ارائه می‌دهد و پیچیدگی‌ها و ظرفیت‌های این بازار در حال گسترش را برجسته می‌کند.