1 はじめに 32
1.1 調査目的 32
1.2 市場定義 32
1.3 調査範囲 33
1.3.1 対象市場および地域範囲 33
1.3.2 対象範囲および除外範囲 34
1.3.3 対象年 36
1.4 対象通貨 36
1.5 利害関係者 36
2 調査方法 38
2.1 調査データ 38
2.1.1 二次データ 39
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ 40
2.1.2 一次データ 40
2.1.2.1 一次情報源からの主要データ 42
2.2 市場規模の推定 44
2.3 市場シェアの推定 47
2.4 データ・トライアングレーション 48
2.5 調査の前提条件 49
2.6 制限事項 49
2.6.1 方法論に関連する制限 49
2.6.2 範囲に関連する制限 49
2.7 リスク評価 50
3 エグゼクティブサマリー 51
4 プレミアムインサイト 57
4.1 プレシジョンメディシン市場における人工知能 市場概要 57
4.2 プレシジョン・メディシン市場における人工知能：地域別 58
4.3 北米：プレシジョン・メディシン市場における人工知能：エンドユーザーおよび地域別 59
4.4 プレシジョン・メディシン市場における人工知能：地域別概観 60
4.5 精密医療市場における人工知能：先進国市場と新興国市場 60
5 市場概要 61
5.1 はじめに 61
5.2 市場力学 61
5.3 市場力学 62
5.3.1 推進要因 62
5.3.1.1 研究開発への投資の増加と個別化医療への需要の高まり 62
5.3.1.2 ゲノム研究の進歩とデータの入手可能性 64
5.3.1.3 業界横断的なコラボレーションとパートナーシップの増加 64
5.3.1.4 医療におけるAIの採用を推進する規制環境の役割 66
5.3.2 抑制要因 68
5.3.2.1 データ侵害に対する懸念の高まり 68
5.3.2.2 精密医療ソリューションの導入コストの高さ 70
5.3.2.3 医療分野でのAI導入における正確性の課題 71
5.3.3 機会 71
5.3.3.1 医療用AIの進歩における予測分析の役割 71
5.3.3.2 医療用AIのための研究パイプラインと新薬開発の活用 72
5.3.4 課題 73
5.3.4.1 医療用AIにおける公平性と偏りの影響 73
5.3.4.2 AIソリューションの複雑性による相互運用性の課題 74
5.4 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／破壊的変化 74
5.5 業界トレンド 75
5.5.1 患者固有のデータ統合と分析におけるAIの役割の拡大 75
5.5.2 治療最適化に向けたAI搭載予測分析の進歩 76
5.6 生態系分析 76
5.7 バリューチェーン分析 79
5.8 技術分析 80
5.8.1 主要技術 80
5.8.1.1 予測分析 80
5.8.1.2 神経ネットワーク 81
5.8.1.3 知識グラフ 81
5.8.1.4 細胞療法＆遺伝子療法 81
5.8.1.5 AI駆動型単一細胞分析 82
5.8.2 補完技術 82
5.8.2.1 高性能コンピューティング（HPC） 82
5.8.2.2 次世代シーケンシング 82
5.8.2.3 実世界エビデンス/実世界データ 83
5.8.2.4 EHR統合 83
5.8.2.5 デジタルヘルスプラットフォーム 84
5.8.3 隣接テクノロジー 84
5.8.3.1 クラウドコンピューティング 84
5.8.3.2 ブロックチェーン技術 84
5.8.3.3 モノのインターネット（IoT）＆ウェアラブル 85
5.8.3.4 ロボット＆オートメーション 85
5.8.3.5 パーソナライズされたインプラントおよびデバイス向けの3Dプリンティング 85
5.9 規制分析 86
5.9.1 規制当局、政府機関、その他の組織 86
5.9.2 規制シナリオ 89
5.10 価格分析 93
5.10.1 主要企業の想定価格 93
5.10.2 主要コンポーネントの想定価格（地域別） 94
5.11 ポーターのファイブフォース分析 95
5.11.1 新規参入の脅威 96
5.11.2 代替品の脅威 96
5.11.3 サプライヤーの交渉力 96
5.11.4 バイヤーの交渉力 97
5.11.5 競争相手の激しさ 97
5.12 特許分析 97
5.12.1 特許公開の傾向 97
5.12.2 管轄区域分析：AI in Precision Medicineの用途別上位出願国 98
5.12.3 AI in Precision Medicine市場における主要特許 99
5.13 主要関係者と購買基準 102
5.13.1 購買プロセスにおける主要関係者 102
5.13.2 主要購買基準 103
5.14 エンドユーザー分析 104
5.14.1 未充足ニーズ 104
5.14.2 エンドユーザーの期待 105
5.15 主なカンファレンス＆イベント 106
5.16 ケーススタディ分析 107
5.16.1 サノフィはAI駆動型の精密医療を活用し、炎症性腸疾患の患者サブタイプと新規ターゲットを特定しました。
5.16.2 IBMのAI主導型ソリューションは、患者のマッチングを強化することでメイヨークリニックの臨床試験登録を改善しました。
5.16.3 ゲノムテストと戦略的提携を通じて、希少腫瘍バイオマーカーの患者識別を強化しました。
5.17 投資と資金調達シナリオ 109
5.18 ビジネスモデル 109
5.19 プレシジョン・メディシン市場におけるAI/ジェネレーティブAIの影響 111
5.19.1 主なユースケース 112
5.19.2 AI/ジェネレーティブAIの実装事例 112
5.19.2.1 ジョンズ・ホプキンス病院におけるAI主導の予測分析による患者の治療結果の改善 112
5.19.3 相互接続されたエコシステムおよび隣接するエコシステムに対するAI/GEN AIの影響 113
5.19.3.1 創薬市場におけるAI 113
5.19.3.2 ゲノミクス市場 113
5.19.3.3 人工知能市場 114
5.19.3.4 薬理ゲノミクス市場 114
5.19.4 ユーザーの準備状況と影響評価 114
5.19.4.1 ユーザーの準備状況 114
5.19.4.1.1 医療提供者 114
5.19.4.1.2 製薬およびバイオテクノロジー企業 114
6 精密医療市場における人工知能、
用途別 115
6.1 はじめに 116
6.2 創薬および開発 116
6.2.1 創薬 117
6.2.2 疾患の理解 117
6.2.2.1 ターゲットと疾患を関連付けるデータマイニングの増加 117
6.2.3 薬剤の再目的化 118
6.2.3.1 グラフを使用したターゲットアプローチによる期間短縮とコスト削減 118
6.2.4 ゼロからの新薬設計 119
6.2.4.1 大規模な生物医学データセットの利用可能性と、複雑な疾患に対する新規治療法への緊急の需要 119
6.2.5 新薬の最適化 120
6.2.5.1 分子特性、標的相互作用、臨床結果に関する広範なデータを処理する必要性 120
6.2.6 安全性と毒性 121
6.2.6.1 毒性とオフターゲット効果予測のための一般化可能なモデルの構築 121
6.2.7 臨床開発 122
6.2.7.1 個別投与量、標的療法のための臨床試験の設計と実施 122
6.3 診断とスクリーニング 124
6.3.1 リスク評価と患者層別化 124
6.3.1.1 治療計画の個別化に向けたAIの活用 124
6.3.2 疾患スクリーニング 125
6.3.2.1 複雑な患者データの調査と解決に機械学習を活用する 125
6.3.3 疾患診断 126
6.3.3.1 精密治療のためのバイオマーカーの特定 126
6.3.4 疾患の進行、病期分類、予後 127
6.3.4.1 疾患状態の追跡にAIを使用する 127
6.4 治療 128
6.4.1 治療の選択と計画 129
6.4.1.1 生成モデルを活用して適切な治療を予測し設計する 129
6.4.2 治療のモニタリング 130
6.4.2.1 治療の安全性と有効性を効果的に追跡する必要性 130
6.4.3 治療後の監視とフォローアップ 131
6.4.3.1 データ内の微妙なパターンを特定するAIアルゴリズムにより、潜在的な問題の早期発見が可能に 131
7 精密医療市場における人工知能、
治療分野別 133
7.1 はじめに 134
7.2 腫瘍学 134
7.2.1 がんの罹患率の高さと有効ながん治療薬の不足 134
7.3 希少疾患 136
7.3.1 希少疾患の複雑かつ多様な性質による困難な治療への取り組み 136
7.4 感染症 137
7.4.1 感染症治療におけるイノベーションの必要性、特にCOVID-19の影響を受けて 137
7.5 神経学 139
7.5.1 神経変性疾患の不足と複雑性 139
7.6 循環器学 141
7.6.1 心血管系疾患の広範な範囲と発生率 141
7.7 血液学 142
7.7.1 血液サンプル、画像データ、
ゲノムプロファイルを分析し、異常を検出するAI駆動アルゴリズム 142
7.8 その他の治療分野 143
8 精密医療市場における人工知能、
コンポーネント別 145
8.1 はじめに 146
8.2 ソフトウェア 146
8.2.1 臨床ワークフローの効率を高めるAIソフトウェアの拡張性と柔軟性 146
8.3 サービス 148
8.3.1 医療機関におけるAI技術の導入と最適化における専門家の支援ニーズ 148
9 精密医療市場におけるツール別AI 150
9.1 はじめに 151
9.2 機械学習 151
9.2.1 ディープラーニング 153
9.2.1.1 畳み込みニューラルネットワーク 154
9.2.1.1.1 複雑な生物学的データを解釈して医療のパーソナライズを可能にする 154
9.2.1.2 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 155
9.2.1.2.1 縦断的データを分析して患者の軌跡をモデル化するために臨床データを最適化する 155
9.2.1.3 敵対的生成ネットワーク（GAN） 156
9.2.1.3.1 新規分子と生物学的データセットに焦点を当てるGAN 156
9.2.1.4 グラフニューラルネットワーク（GNN） 157
9.2.1.4.1 薬物相互作用を予測し、個別化治療を最適化 157
9.2.1.5 その他のディープラーニングツール 158
9.2.2 教師あり機械学習 158
9.2.3 強化学習 159
9.2.4 非教師あり機械学習 160
9.2.5 その他の機械学習ツール 161
9.3 自然言語処理 162
9.3.1 解釈が必要な臨床研究における非構造化データの豊富さ 162
9.4 文脈を認識した処理とコンピューティング 163
9.4.1 精密医療の向上に向けた患者ケアのリアルタイムでのカスタマイズ 163
9.5 コンピュータビジョン 164
9.5.1 手術の精度をサポートするイメージングバイオマーカーの利用拡大 164
9.6 画像解析 165
9.6.1 機械学習を活用した定量的イメージングやラジオミクスなどの処置の自動化 165
9.7 その他のツール 166
10 プレシジョンメディシン市場における人工知能、
導入別 168
10.1 はじめに 169
10.2 クラウドベースモデル 169
10.2.1 研究協力とクラウド展開の費用対効果 169
10.3 オンプレミスモデル 171
10.3.1 オンプレミスAI駆動型精密医療における患者データのセキュリティ確保とコンプライアンスの徹底が容易に 171
10.4 ハイブリッドモデル 172
10.4.1 柔軟性とセキュリティを強化するハイブリッドモデル 172
11 精密医療市場における人工知能、エンドユーザー別 174
11.1 はじめに 175
11.2 医療提供者 175
11.2.1 先進技術による患者ケアと治療の提供の変革 175
11.3 製薬・バイオテクノロジー企業 176
11.3.1 薬剤開発の効率化による適応型試験プロトコルの設計と治療の最適化 176
11.4 医療機器・設備企業 177
11.4.1 医療機器へのAIの統合による精度と個別化医療の向上 177
11.5 研究センター、学術機関、政府機関 178
11.5.1 学術機関および公共部門の連携によるイノベーションと研究の加速 178
11.6 その他のエンドユーザー 179
12 地域別、精密医療市場における人工知能 181
12.1 はじめに 182
12.2 北米 182
12.2.1 北米：マクロ経済の見通し 183
12.2.2 米国 187
12.2.2.1 先進的な規制システムにより、米国が北米市場を独占 187
12.2.3 カナダ 190
12.2.3.1 新たなAIベースのスタートアップ企業の台頭と医療費の高騰 190
12.3 ヨーロッパ 194
12.3.1 ヨーロッパ：マクロ経済の見通し 194
12.3.2 イギリス 198
12.3.2.1 創薬に焦点を当てた政府による研究開発投資と提携 198
12.3.3 ドイツ 201
12.3.3.1 製薬・バイオテクノロジー企業による研究開発投資の増加 201
12.3.4 フランス 204
12.3.4.1 政府によるイニシアティブへの投資を通じた強力な支援 204
12.3.5 イタリア 208
12.3.5.1 政府によるイニシアティブ：より広範な精密医療戦略を目的とした研究を通じて、地域医療の課題に取り組む 208
12.3.6 スペイン 211
12.3.6.1 製薬会社による高額投資 211
12.3.7 ヨーロッパのその他の地域 214
12.4 アジア太平洋地域 217
12.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済の見通し 217
12.4.2 日本 222
12.4.2.1 治療結果に焦点を当てた研究開発への多額の投資と政府主導の取り組み 222
12.4.3 中国 226
12.4.3.1 標的療法の開発に向けたデータ分析と国際協力の推進に対する政府資金援助 226
12.4.4 インド 229
12.4.4.1 医薬品および医療機器産業の著しい成長 229
12.4.5 アジア太平洋地域その他 233
12.5 ラテンアメリカ 236
12.5.1 ラテンアメリカ：マクロ経済の見通し 236
12.5.2 ブラジル 240
12.5.2.1 ブラジル人工知能計画などのイニシアティブを通じた政府支援の増加 240
12.5.3 メキシコ 243
12.5.3.1 テクノロジーの準備態勢という点でリーダーとなる可能性が高い 243
12.5.4 ラテンアメリカその他 246
12.6 中東・アフリカ 249
12.6.1 中東・アフリカ：マクロ経済の見通し 249
12.6.2 GCC諸国 253
12.6.2.1 個別化医療と医療インフラ整備への重点化 253
12.6.3 中東・アフリカのその他地域 257
13 競合状況 261
13.1 はじめに 261
13.2 主要企業の戦略/勝利への権利 261
13.3 収益分析、2019年～2023年 264
13.4 市場シェア分析、2023年 265
13.4.1 主要市場プレイヤーのランキング 267
13.5 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 268
13.5.1 星 268
13.5.2 新興のリーダー 268
13.5.3 普及している企業 268
13.5.4 参加者 268
13.5.5 企業フットプリント：主要企業、2023年 270
13.5.5.1 企業フットプリント 270
13.5.5.2 治療分野別フットプリント 271
13.5.5.3 エンドユーザー別フットプリント 272
13.5.5.4 コンポーネント別フットプリント 273
13.5.5.5 展開の足跡 274
13.5.5.6 地域の足跡 275
13.6 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業、2023年 276
13.6.1 進歩的な企業 276
13.6.2 対応力のある企業 276
13.6.3 ダイナミックな企業 276
13.6.4 スタート地点 276
13.6.5 ベンチマークによる競争力：2023年の新興企業/中小企業 278
13.6.5.1 主な新興企業/中小企業のプレイヤーの詳細リスト 278
13.6.5.2 主な新興企業/新興企業、地域別の競争力ベンチマーク 279
13.7 企業評価および財務指標 279
13.7.1 企業評価 279
13.7.2 財務指標 280
13.8 ブランド/製品比較 281
13.9 競合シナリオ 282
13.9.1 製品発売 282
13.9.2 取引 283
13.9.3 拡張 285
13.9.4 その他の動向 286
14 企業プロフィール 287
NVIDIA Corporation (US)
Google, Inc. (US)
Microsoft (US)
IBM (US)
Illumina, Inc. (US)
Exscientia (UK)
Insilico Medicine (US)
GE Healthcare (US)
Tempus AI, Inc. (US)
Siemens Healthineers AG (Germany)
BioXcel Therapeutics, Inc. (US)
BenevolentAI (UK)
PathAI, Inc. (US)
Guardant Health (US)
GRAIL, Inc. (US)
FOUNDATION MEDICINE, INC. (US)
FLATIRON HEALTH (US)
Proscia Inc. (US)
DEEP GENOMICS. (Canada)
Verge Genomics (US)
Predictive Oncology (US)
Paige AI, Inc. (US)
Densitas Inc. (Canada)
Zephyr AI (US)
Iktos (France)
15 付録 393
15.1 ディスカッションガイド 393
15.2 KnowledgeStore: MarketsandMarketsの購読ポータル 399
15.3 カスタマイズオプション 401
15.4 関連レポート 401
15.5 執筆者詳細 402
1.1 STUDY OBJECTIVES 32
1.2 MARKET DEFINITION 32
1.3 STUDY SCOPE 33
1.3.1 MARKETS COVERED & REGIONAL SCOPE 33
1.3.2 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 34
1.3.3 YEARS CONSIDERED 36
1.4 CURRENCY CONSIDERED 36
1.5 STAKEHOLDERS 36
2 RESEARCH METHODOLOGY 38
2.1 RESEARCH DATA 38
2.1.1 SECONDARY DATA 39
2.1.1.1 Key data from secondary sources 40
2.1.2 PRIMARY DATA 40
2.1.2.1 Key data from primary sources 42
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 44
2.3 MARKET SHARE ESTIMATION 47
2.4 DATA TRIANGULATION 48
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 49
2.6 LIMITATIONS 49
2.6.1 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS 49
2.6.2 SCOPE-RELATED LIMITATIONS 49
2.7 RISK ASSESSMENT 50
3 EXECUTIVE SUMMARY 51
4 PREMIUM INSIGHTS 57
4.1 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET OVERVIEW 57
4.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET, BY REGION 58
4.3 NORTH AMERICA: ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET, BY END USER & REGION 59
4.4 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET: GEOGRAPHIC SNAPSHOT 60
4.5 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET: DEVELOPED VS. EMERGING MARKETS 60
5 MARKET OVERVIEW 61
5.1 INTRODUCTION 61
5.2 MARKET DYNAMICS 61
5.3 MARKET DYNAMICS 62
5.3.1 DRIVERS 62
5.3.1.1 Increase in investments in R&D and rise in demand for personalized medication 62
5.3.1.2 Advancements in genomic research and data availability 64
5.3.1.3 Growth in cross-industry collaborations and partnerships 64
5.3.1.4 Role of regulatory landscape in driving AI adoption in healthcare 66
5.3.2 RESTRAINTS 68
5.3.2.1 Increase in data breach concerns 68
5.3.2.2 High cost of implementation of precision medicine solutions 70
5.3.2.3 Accuracy challenges in AI adoption for healthcare 71
5.3.3 OPPORTUNITIES 71
5.3.3.1 Role of predictive analytics in advancing AI for healthcare 71
5.3.3.2 Leveraging research pipelines and new drug development for AI in healthcare 72
5.3.4 CHALLENGES 73
5.3.4.1 Impact of fairness and bias on AI in healthcare 73
5.3.4.2 Interoperability challenges due to complexity of AI solutions 74
5.4 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESSES 74
5.5 INDUSTRY TRENDS 75
5.5.1 AI'S GROWING ROLE IN PATIENT-SPECIFIC DATA INTEGRATION AND ANALYSIS 75
5.5.2 ADVANCEMENTS IN AI-POWERED PREDICTIVE ANALYTICS FOR TREATMENT OPTIMIZATION 76
5.6 ECOSYSTEM ANALYSIS 76
5.7 VALUE CHAIN ANALYSIS 79
5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS 80
5.8.1 KEY TECHNOLOGIES 80
5.8.1.1 Predictive analytics 80
5.8.1.2 Neural networks 81
5.8.1.3 Knowledge graphs 81
5.8.1.4 Cell and gene therapies 81
5.8.1.5 AI-driven single-cell analysis 82
5.8.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGY 82
5.8.2.1 High-performance computing (HPC) 82
5.8.2.2 Next-generation sequencing 82
5.8.2.3 Real-world evidence/Real-world data 83
5.8.2.4 EHR Integration 83
5.8.2.5 Digital health platforms 84
5.8.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 84
5.8.3.1 Cloud computing 84
5.8.3.2 Blockchain technology 84
5.8.3.3 Internet of Things (IoT) and wearables 85
5.8.3.4 Robotics and automation 85
5.8.3.5 3D printing for personalized implants and devices 85
5.9 REGULATORY ANALYSIS 86
5.9.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 86
5.9.2 REGULATORY SCENARIO 89
5.10 PRICING ANALYSIS 93
5.10.1 INDICATIVE PRICING FOR KEY PLAYERS 93
5.10.2 INDICATIVE PRICE OF KEY COMPONENTS, BY REGION 94
5.11 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 95
5.11.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 96
5.11.2 THREAT OF SUBSTITUTES 96
5.11.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 96
5.11.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 97
5.11.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 97
5.12 PATENT ANALYSIS 97
5.12.1 PATENT PUBLICATION TRENDS 97
5.12.2 JURISDICTION ANALYSIS: TOP APPLICANT COUNTRIES FOR AI IN PRECISION MEDICINE 98
5.12.3 KEY PATENTS IN AI IN PRECISION MEDICINE MARKET 99
5.13 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 102
5.13.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 102
5.13.2 KEY BUYING CRITERIA 103
5.14 END-USER ANALYSIS 104
5.14.1 UNMET NEEDS 104
5.14.2 END-USER EXPECTATIONS 105
5.15 KEY CONFERENCES & EVENTS 106
5.16 CASE STUDY ANALYSIS 107
5.16.1 SANOFI LEVERAGED AI-DRIVEN PRECISION MEDICINE TO IDENTIFY PATIENT SUBTYPES AND NOVEL TARGETS IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASE 107
5.16.2 IBM’S AI-DRIVEN SOLUTION IMPROVED CLINICAL TRIAL ENROLLMENT AT MAYO CLINIC BY ENHANCING PATIENT MATCHING 108
5.16.3 ENHANCING PATIENT IDENTIFICATION FOR RARE ONCOLOGY BIOMARKERS THROUGH GENOMIC TESTING AND STRATEGIC COLLABORATION 108
5.17 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 109
5.18 BUSINESS MODELS 109
5.19 IMPACT OF AI/GEN AI IN PRECISION MEDICINE MARKET 111
5.19.1 KEY USE CASES 112
5.19.2 CASE STUDIES OF AI/GENERATIVE AI IMPLEMENTATION 112
5.19.2.1 Enhancing patient outcomes with AI-driven predictive analytics at Johns Hopkins Hospital 112
5.19.3 IMPACT OF AI/GEN AI ON INTERCONNECTED AND ADJACENT ECOSYSTEMS 113
5.19.3.1 AI in drug discovery market 113
5.19.3.2 Genomics market 113
5.19.3.3 Artificial intelligence market 114
5.19.3.4 Pharmacogenomics market 114
5.19.4 USER READINESS AND IMPACT ASSESSMENT 114
5.19.4.1 User readiness 114
5.19.4.1.1 Healthcare providers 114
5.19.4.1.2 Pharmaceutical & biotechnology companies 114
6 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET,
BY APPLICATION 115
6.1 INTRODUCTION 116
6.2 DRUG DISCOVERY & DEVELOPMENT 116
6.2.1 DRUG DISCOVERY 117
6.2.2 UNDERSTANDING DISEASES 117
6.2.2.1 Rise in data mining to link targets to diseases 117
6.2.3 DRUG REPURPOSING 118
6.2.3.1 Use of graphs for targeted approach to reduce timelines and costs 118
6.2.4 DE NOVO DRUG DESIGN 119
6.2.4.1 Availability of large-scale biomedical datasets and urgent demand for novel treatments for complex diseases 119
6.2.5 DRUG OPTIMIZATION 120
6.2.5.1 Need to process extensive data on molecular properties, target interactions, and clinical outcomes 120
6.2.6 SAFETY & TOXICITY 121
6.2.6.1 Building generalizable model for toxicity and off-target effect prediction 121
6.2.7 CLINICAL DEVELOPMENT 122
6.2.7.1 Designing and conducting clinical trials for personalized dosing, targeted therapies 122
6.3 DIAGNOSTICS & SCREENING 124
6.3.1 RISK ASSESSMENT & PATIENT STRATIFICATION 124
6.3.1.1 Leveraging AI to personalize treatment plan 124
6.3.2 DISEASE SCREENING 125
6.3.2.1 Leveraging machine learning to peruse and resolve complex patient data 125
6.3.3 DISEASE DIAGNOSIS 126
6.3.3.1 Identifying biomarkers for precise treatment 126
6.3.4 DISEASE PROGRESSION, STAGING, AND PROGNOSIS 127
6.3.4.1 Using AI to track disease conditions 127
6.4 THERAPEUTICS 128
6.4.1 THERAPY SELECTION & PLANNING 129
6.4.1.1 Leveraging generative models to predict and design suitable treatment 129
6.4.2 THERAPY MONITORING 130
6.4.2.1 Need to effectively track safety and efficacy of treatment 130
6.4.3 POST-TREATMENT SURVEILLANCE & FOLLOW-UP 131
6.4.3.1 AI algorithms to identify subtle patterns in data, allowing for early detection of potential issues 131
7 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET,
BY THERAPEUTIC AREA 133
7.1 INTRODUCTION 134
7.2 ONCOLOGY 134
7.2.1 HIGH PREVALENCE OF CANCER AND SHORTAGE OF EFFECTIVE CANCER DRUGS 134
7.3 RARE DISEASES 136
7.3.1 COMBATING CHALLENGING THERAPEUTICS DUE TO COMPLEX AND HETEROGENEOUS NATURE OF RARE DISEASES 136
7.4 INFECTIOUS DISEASES 137
7.4.1 NEED FOR INNOVATION IN INFECTIOUS DISEASE TREATMENT, ESPECIALLY AFTER IMPACT OF COVID-19 137
7.5 NEUROLOGY 139
7.5.1 SHORTAGE AND COMPLEXITY OF NEURODEGENERATIVE DISEASES 139
7.6 CARDIOLOGY 141
7.6.1 WIDE RANGE AND INCIDENCE OF CARDIOVASCULAR DISEASES 141
7.7 HEMATOLOGY 142
7.7.1 AI-DRIVEN ALGORITHMS TO ANALYZE BLOOD SAMPLES, IMAGING DATA,
AND GENOMIC PROFILES TO DETECT ABNORMALITIES 142
7.8 OTHER THERAPEUTIC AREAS 143
8 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET,
BY COMPONENT 145
8.1 INTRODUCTION 146
8.2 SOFTWARE 146
8.2.1 SCALABILITY AND FLEXIBILITY OF AI SOFTWARE TO ENHANCE EFFICIENCY OF CLINICAL WORKFLOWS 146
8.3 SERVICES 148
8.3.1 NEED FOR EXPERT ASSISTANCE AMONG HEALTHCARE ORGANIZATIONS IN ADOPTING AND OPTIMIZING AI TECHNOLOGIES 148
9 AI IN PRECISION MEDICINE MARKET, BY TOOL 150
9.1 INTRODUCTION 151
9.2 MACHINE LEARNING 151
9.2.1 DEEP LEARNING 153
9.2.1.1 Convolutional neural networks 154
9.2.1.1.1 Interpreting complex biological data to enable personalizing healthcare 154
9.2.1.2 Recurrent neural networks (RNNs) 155
9.2.1.2.1 Optimizing clinical data to model patient trajectories by analyzing longitudinal data 155
9.2.1.3 Generative adversarial networks (GANs) 156
9.2.1.3.1 GAN to focus on new molecules and biological datasets 156
9.2.1.4 Graph neural networks (GNNs) 157
9.2.1.4.1 Predicting drug-drug interactions to optimize personalized treatment 157
9.2.1.5 Other deep learning tools 158
9.2.2 SUPERVISED MACHINE LEARNING 158
9.2.3 REINFORCEMENT MACHINE LEARNING 159
9.2.4 UNSUPERVISED MACHINE LEARNING 160
9.2.5 OTHER MACHINE LEARNING TOOLS 161
9.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 162
9.3.1 ABUNDANCE OF UNSTRUCTURED DATA IN CLINICAL RESEARCH TO BE INTERPRETED 162
9.4 CONTEXT-AWARE PROCESSING & COMPUTING 163
9.4.1 TAILORING PATIENT CARE IN REAL TIME TO ENHANCE PRECISION MEDICINE 163
9.5 COMPUTER VISION 164
9.5.1 INCREASE IN USE OF IMAGING BIOMARKERS TO SUPPORT SURGICAL PRECISION 164
9.6 IMAGE ANALYSIS 165
9.6.1 HARNESSING MACHINE LEARNING TO AUTOMATE TECHNIQUES SUCH AS QUANTITATIVE IMAGING AND RADIOMICS 165
9.7 OTHER TOOLS 166
10 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET,
BY DEPLOYMENT 168
10.1 INTRODUCTION 169
10.2 CLOUD-BASED MODEL 169
10.2.1 RESEARCH COLLABORATION AND COST-EFFICIENCY OF CLOUD DEPLOYMENT 169
10.3 ON-PREMISE MODEL 171
10.3.1 EASIER TO SECURE PATIENT DATA AND ENSURE COMPLIANCE IN ON-PREMISE AI-DRIVEN PRECISION MEDICINE 171
10.4 HYBRID MODEL 172
10.4.1 HYBRID MODELS TO ENHANCE FLEXIBILITY AND SECURITY 172
11 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET, BY END USER 174
11.1 INTRODUCTION 175
11.2 HEALTHCARE PROVIDERS 175
11.2.1 REVOLUTIONIZING PATIENT CARE AND TREATMENT DELIVERY THROUGH ADVANCED TECHNOLOGIES 175
11.3 PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES 176
11.3.1 DRIVING DRUG DEVELOPMENT EFFICIENCY TO DESIGN ADAPTIVE TRIAL PROTOCOLS AND OPTIMIZE TREATMENT 176
11.4 MEDICAL DEVICE & EQUIPMENT COMPANIES 177
11.4.1 INTEGRATION OF AI IN MEDICAL DEVICES TO ENHANCE PRECISION AND PERSONALIZED HEALTHCARE 177
11.5 RESEARCH CENTERS, ACADEMIC INSTITUTES, AND GOVERNMENT ORGANIZATIONS 178
11.5.1 AI IN ACADEMIC INSTITUTES AND PUBLIC SECTOR COLLABORATIONS TO ACCELERATE INNOVATION AND RESEARCH 178
11.6 OTHER END USERS 179
12 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PRECISION MEDICINE MARKET, BY REGION 181
12.1 INTRODUCTION 182
12.2 NORTH AMERICA 182
12.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 183
12.2.2 US 187
12.2.2.1 US to dominate North American market with advanced regulatory system 187
12.2.3 CANADA 190
12.2.3.1 Emergence of new AI-based startups and high health expenditure 190
12.3 EUROPE 194
12.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 194
12.3.2 UK 198
12.3.2.1 Favorable government R&D investment and collaborations focused on drug discovery 198
12.3.3 GERMANY 201
12.3.3.1 Growing R&D investment by pharma and biotech companies 201
12.3.4 FRANCE 204
12.3.4.1 Strong government support through investments in initiatives 204
12.3.5 ITALY 208
12.3.5.1 Government Initiatives addressing local healthcare challenges through studies aimed at broader precision medicine strategies 208
12.3.6 SPAIN 211
12.3.6.1 High investments by pharmaceutical companies 211
12.3.7 REST OF EUROPE 214
12.4 ASIA PACIFIC 217
12.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 217
12.4.2 JAPAN 222
12.4.2.1 High investment in R&D and government initiatives focused on treatment outcomes 222
12.4.3 CHINA 226
12.4.3.1 Government funding to advance data analysis and international collaborations to develop targeted therapies 226
12.4.4 INDIA 229
12.4.4.1 High growth of pharmaceutical and medical device industries 229
12.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 233
12.5 LATIN AMERICA 236
12.5.1 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 236
12.5.2 BRAZIL 240
12.5.2.1 Increase in governmental support through initiatives such as Brazilian Artificial Intelligence Plan 240
12.5.3 MEXICO 243
12.5.3.1 High potential to become leader in terms of readiness in technology 243
12.5.4 REST OF LATIN AMERICA 246
12.6 MIDDLE EAST & AFRICA 249
12.6.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 249
12.6.2 GCC COUNTRIES 253
12.6.2.1 Increasing emphasis on personalized medicines and developing healthcare infrastructure 253
12.6.3 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 257
13 COMPETITIVE LANDSCAPE 261
13.1 INTRODUCTION 261
13.2 KEY PLAYER STRATEGY/RIGHT TO WIN 261
13.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 264
13.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 265
13.4.1 RANKING OF KEY MARKET PLAYERS 267
13.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 268
13.5.1 STARS 268
13.5.2 EMERGING LEADERS 268
13.5.3 PERVASIVE PLAYERS 268
13.5.4 PARTICIPANTS 268
13.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 270
13.5.5.1 Company footprint 270
13.5.5.2 Therapeutic area footprint 271
13.5.5.3 End user footprint 272
13.5.5.4 Component footprint 273
13.5.5.5 Deployment footprint 274
13.5.5.6 Region footprint 275
13.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 276
13.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 276
13.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 276
13.6.3 DYNAMIC COMPANIES 276
13.6.4 STARTING BLOCKS 276
13.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 278
13.6.5.1 Detailed list of key startup/SME players 278
13.6.5.2 Competitive benchmarking of key emerging players/startups, by region 279
13.7 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 279
13.7.1 COMPANY VALUATION 279
13.7.2 FINANCIAL METRICS 280
13.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 281
13.9 COMPETITIVE SCENARIO 282
13.9.1 PRODUCT LAUNCHES 282
13.9.2 DEALS 283
13.9.3 EXPANSIONS 285
13.9.4 OTHER DEVELOPMENTS 286
14 COMPANY PROFILES 287
14.1 KEY PLAYERS 287
14.1.1 NVIDIA CORPORATION 287
14.1.1.1 Business overview 287
14.1.1.2 Products/Services/Solutions offered 289
14.1.1.3 Recent developments 289
14.1.1.3.1 Product launches 289
14.1.1.3.2 Deals 291
14.1.1.4 MnM view 295
14.1.1.4.1 Right to win 295
14.1.1.4.2 Strategic choices 295
14.1.1.4.3 Weaknesses & competitive threats 295
14.1.2 EXSCIENTIA 296
14.1.2.1 Business overview 296
14.1.2.2 Products/Services/Solutions offered 297
14.1.2.3 Recent developments 298
14.1.2.3.1 Product launches 298
14.1.2.3.2 Deals 298
14.1.2.3.3 Expansions 303
14.1.2.3.4 Other developments 304
14.1.2.4 MnM view 305
14.1.2.4.1 Right to win 305
14.1.2.4.2 Strategic choices 305
14.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 306
14.1.3 GOOGLE 307
14.1.3.1 Business overview 307
14.1.3.2 Products/Services/Solutions offered 309
14.1.3.3 Recent developments 309
14.1.3.3.1 Product launches 309
14.1.3.3.2 Deals 310
14.1.3.3.3 Expansions 311
14.1.3.4 MnM view 311
14.1.3.4.1 Right to win 311
14.1.3.4.2 Strategic choices 311
14.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 312
14.1.4 ILLUMINA, INC. 313
14.1.4.1 Business overview 313
14.1.4.2 Products/Services/Solutions offered 314
14.1.4.3 Recent developments 315
14.1.4.3.1 Product launches 315
14.1.4.3.2 Deals 316
14.1.4.4 MnM view 317
14.1.4.4.1 Right to win 317
14.1.4.4.2 Strategic choices 317
14.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 317
14.1.5 TEMPUS AI, INC. 318
14.1.5.1 Business overview 318
14.1.5.2 Products/Services/Solutions offered 318
14.1.5.3 Recent developments 319
14.1.5.3.1 Product launches 319
14.1.5.3.2 Deals 320
14.1.5.3.3 Expansions 323
14.1.5.3.4 Other developments 324
14.1.5.4 MnM view 324
14.1.5.4.1 Right to win 324
14.1.5.4.2 Strategic choices 324
14.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 324
14.1.6 BENEVOLENTAI 325
14.1.6.1 Business overview 325
14.1.6.2 Products/Services/Solutions offered 326
14.1.6.3 Recent developments 326
14.1.6.3.1 Deals 326
14.1.7 MICROSOFT CORPORATION 329
14.1.7.1 Business overview 329
14.1.7.2 Products/Services/Solutions offered 331
14.1.7.3 Recent developments 331
14.1.7.3.1 Deals 331
14.1.8 IBM 334
14.1.8.1 Business overview 334
14.1.8.2 Products/Services/Solutions offered 336
14.1.8.3 Recent developments 336
14.1.8.3.1 Deals 336
14.1.9 GE HEALTHCARE 337
14.1.9.1 Business overview 337
14.1.9.2 Products/Services/Solutions offered 338
14.1.9.3 Recent developments 339
14.1.9.3.1 Product launches 339
14.1.9.3.2 Deals 340
14.1.9.3.3 Other developments 341
14.1.10 DEEP GENOMICS 342
14.1.10.1 Business overview 342
14.1.10.2 Products/Services/Solutions offered 342
14.1.10.3 Recent developments 343
14.1.10.3.1 Product launches 343
14.1.10.3.2 Deals 343
14.1.10.3.3 Other developments 343
14.1.11 SIEMENS HEALTHINEERS AG 344
14.1.11.1 Business overview 344
14.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 345
14.1.11.3 Recent developments 346
14.1.11.3.1 Deals 346
14.1.12 BIOXCEL THERAPEUTICS, INC. 347
14.1.12.1 Business overview 347
14.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 347
14.1.12.3 Recent developments 348
14.1.12.3.1 Deals 348
14.1.12.3.2 Other developments 348
14.1.13 INSILICO MEDICINE 349
14.1.13.1 Business overview 349
14.1.13.2 Products/Services/Solutions offered 350
14.1.13.3 Recent developments 350
14.1.13.3.1 Product launches 350
14.1.13.3.2 Deals 352
14.1.13.3.3 Other developments 356
14.1.14 PATHAI, INC. 358
14.1.14.1 Business overview 358
14.1.14.2 Products/Services/Solutions offered 359
14.1.14.3 Recent developments 360
14.1.14.3.1 Product launches 360
14.1.14.3.2 Deals 362
14.1.14.3.3 Other developments 364
14.1.15 VERGE GENOMICS 365
14.1.15.1 Business overview 365
14.1.15.2 Products/Services/Solutions offered 365
14.1.15.3 Recent developments 366
14.1.15.3.1 Deals 366
14.1.16 GUARDANT HEALTH, INC. 367
14.1.16.1 Business overview 367
14.1.16.2 Products/Services/Solutions offered 368
14.1.16.3 Recent developments 369
14.1.16.3.1 Product launches 369
14.1.16.3.2 Deals 370
14.1.16.3.3 Other developments 372
14.1.17 GRAIL, INC. 374
14.1.17.1 Business overview 374
14.1.17.2 Products/Services/Solutions offered 374
14.1.17.3 Recent developments 375
14.1.17.3.1 Deals 375
14.1.18 FOUNDATION MEDICINE, INC. 377
14.1.18.1 Business overview 377
14.1.18.2 Products/Services/Solutions offered 377
14.1.18.3 Recent developments 378
14.1.18.3.1 Deals 378
14.1.18.3.2 Other developments 380
14.1.19 PROSCIA INC. 382
14.1.19.1 Business overview 382
14.1.19.2 Products/Services/Solutions offered 382
14.1.19.3 Recent developments 383
14.1.19.3.1 Product launches 383
14.1.19.3.2 Deals 383
14.1.19.3.3 Other developments 384
14.1.20 FLATIRON HEALTH 385
14.1.20.1 Business overview 385
14.1.20.2 Products/Services/Solutions offered 385
14.1.20.3 Recent developments 386
14.1.20.3.1 Deals 386
14.1.20.3.2 Other developments 387
14.2 OTHER PLAYERS 388
14.2.1 PREDICTIVE ONCOLOGY 388
14.2.2 PAIGE AI, INC. 389
14.2.3 DENSITAS INC. 390
14.2.4 ZEPHYR AI, INC. 391
14.2.5 NUCLEAI, INC. 392
15 APPENDIX 393
15.1 DISCUSSION GUIDE 393
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 399
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 401
15.4 RELATED REPORTS 401
15.5 AUTHOR DETAILS 402
*** AIによる個別化医療の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・AIによる個別化医療の世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年のAIによる個別化医療の世界市場規模を1億7240万米ドルと推定しています。
・AIによる個別化医療の世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年のAIによる個別化医療の世界市場規模を37億7100万米ドルと予測しています。
・AIによる個別化医療市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社はAIによる個別化医療の世界市場が2024年～2029年に年平均17.2%成長すると展望しています。
・世界のAIによる個別化医療市場における主要プレイヤーは？
→「NVIDIA Corporation (US)、Google, Inc. (US)、Microsoft (US)、IBM (US)、Illumina, Inc. (US)、Exscientia (UK)、Insilico Medicine (US)、GE Healthcare (US)、Tempus AI, Inc. (US)、Siemens Healthineers AG (Germany)、BioXcel Therapeutics, Inc. (US)、BenevolentAI (UK)、PathAI, Inc. (US)、Guardant Health (US)、GRAIL, Inc. (US)、FOUNDATION MEDICINE, INC. (US)、FLATIRON HEALTH (US)、Proscia Inc. (US)、DEEP GENOMICS. (Canada) 、Verge Genomics (US)、Predictive Oncology (US)、Paige AI, Inc. (US)、Densitas Inc. (Canada)、Zephyr AI (US)、Iktos (France)など ...」をAIによる個別化医療市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
*** 免責事項 ***
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