グローバルジェネラティブAIインクリニカルトライアルズマーケットバイアプリケーション（データジェネレーション、クリニカルトライアルデザイン、その他）、バイテクノロジー（バリエーショナルオートエンコーダーズ（VAEs）、ジェネラティブアドバーサリーネットワーク（GANs）、その他）、バイエンドユース、バイリージョン、および企業-業界セグメントの見通し、市場評価、競争シナリオ、トレンド、および予測2033-2032

リポートの概要

ジェネラティブAIを用いた臨床試験のグローバル市場規模は、2022年の1億4,000万ドルから、2032年までに約1,122百万ドルに達する見込みです。その間の予測期間中、年平均成長率（CAGR）は23.8％になると予想されています。

ジェネラティブAIは、ディープラーニングや機械学習といった人工知能技術を利用して、新鮮でオリジナルな情報を生成します。ジェネラティブAIは臨床試験において、患者募集、データ分析、試験設計、薬剤開発など、さまざまなプロセスの改善に活用することができます。臨床試験におけるジェネラティブAIの適用には、いくつかの潜在的な利点があります。特定の基準に基づいて適切な候補者を特定することで、患者募集を最適化することができ、適格な参加者を見つけるためにかかる時間とコストを削減することができます。また、ジェネラティブAIのアルゴリズムは、さまざまなシナリオをシミュレートし、結果を予測し、試験プロトコルを最適化することによって、より効率的かつ効果的な臨床試験の設計を支援することもできます。

さらに、ジェネラティブAIは、大量の臨床試験データから意味のある洞察を抽出することによってデータ分析を支援することができます。従来の統計的方法では明らかにならないパターン、相関関係、潜在的な有害事象を特定することができます。これにより、意思決定プロセスが向上し、患者の安全性が向上します。薬剤開発に関しては、ジェネラティブAIを用いて新しい分子を生成したり、既存の分子を最適化することができます。ディープラーニングモデルを活用することで、研究者は広範な化学空間を探索し、特定の特性（ターゲット親和性や副作用の低減など）を持つ潜在的な薬剤候補を特定することができます。これにより、薬剤の発見と開発プロセスを加速させることができます。

ドライビングファクター

クリニカルトライアルのプロセスは、患者の募集、データ分析、研究デザインなどを含む生成AIアルゴリズムによって効率化されることがあります。生成AIによって、主要な業務を自動化し最適化することで、生産性を大幅に向上させ、経費を削減し、クリニカルトライアル全体のスケジュールを短縮することができます。このような改善された効率は、生成AIの採用に大きな影響を与えます。生成AIシステムは、ゲノム、バイオマーカー、医療記録などの大量の患者データを分析することで、パターンや関連性を見つけることができます。このデータを使用することで、研究者はより正確にクリニカルトライアルの患者集団を特定することができ、より精密かつ焦点を絞った治療アプローチが可能になります。

クリニカルトライアルにおける生成AIの利用を推進する主要な要素の1つは、患者固有の特性に基づいた治療法を提供する能力です。生成AIを使用したアルゴリズムは、新しい薬物の開発と改善に大きな影響を与えます。彼らは何万、もしくは何百万もの仮想化合物を作成し、相互作用や特性を予測し、さらなる調査のための優れた候補を選択することができます。これにより、新薬の探索を大幅に加速し、効果的な分子の発見の可能性を高め、クリニカルトライアルにおける生成AIの使用を促進します。

ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理などのAI技術の進展により、生成AIアルゴリズムの能力が大幅に向上しました。これらの進展により、より正確かつ複雑なデータモデリング、合成、分析が可能となり、生成AIがクリニカルトライアルにおける効果的なツールとなります。AI技術の持続的な開発と改善が、クリニカルトライアル市場における生成AIの拡大を推進しています。

リストレイニング ファクターズ

ザ レギュラトリーエンバイロメント フォー ジェネレイティブ AI イン クリニカルトライアルス マーケット イズ スティル ディベロピング, ディスパイト レギュラトリー イニシアティブス サポーティング ザ ユース オブ AI イン ヘルスケア. レギュレーターズ フェイス ディフィカルティーズ エンシュアリング ザ セキュリティー, ディペンダビリティー, アンド モラル ユース オブ ジェネレイティブ AI アルゴリズムズ イン クリニカルトライアルス. ア ラック オブ クリアールールズ アンド プロシージャーズ メイ スロー ザ インダストリーズ アドプション オブ ジェネレイティブ AI. ジェネレイティブ AI システムズ プライマリーリライ オン ヴァスト アマウンツ オブ ハイ クオリティー データ フォー アキュレート モデリング アンド アナリシス. ハウエバー, ゼア マイト ビー レストリクションズ オン ザ クオンティティー アンド キャリバー オブ クリニカル スタディ データ. レギュレーションズ アンド コンサーンズ アバウト データ プライバシー アルソ メイク オブテイニング アンド シェアリング ペイシェンツ データ ディフィカルト, ウィッチ キャン インピード ザ ディベロップメント アンド アプリケーション オブ ジェネレイティブ AI イン クリニカル スタディーズ.

コロナウイルスの影響分析

パンデミックの影響により、医療セクターは臨床試験にジェネラティブAIなどのデジタルソリューションを利用せざるを得なくなりました。リモートモニタリング、バーチャル相談、分散型試験への需要が増加しており、臨床試験プロセスの最適化にAIベースのソリューションへの需要が高まっています。従来の現地ベースの臨床試験は、COVID-19の制約や社会的距離の要件により、さらに困難になっています。ジェネラティブAIは、リモートモニタリング、テレメディスン、予測モデリングを活用することで、バーチャルおよび分散型の試験を実現する上で重要な役割を果たしています。この流行中、これらの技術は試験の継続性と患者の安全性の維持に役立っています。

既に進行中の臨床実験は、流行により遅延、中断、またはキャンセルが生じています。この混乱は、臨床試験市場環境におけるジェネラティブAIの利用に影響を与えています。限られた資金とCOVID-19関連研究の優先順位付けにより、ジェネラティブAIの導入からフォーカスとリソースが desれているかもしれません。

パンデミックは、高品質な臨床試験データのアクセスと入手可能性に影響を与えた可能性があります。COVID-19研究への重点が置かれた状況下では、ジェネラティブAIアルゴリズムのトレーニングと検証のための多様で代表的なデータセットの入手が困難であった可能性があります。この制約は、臨床試験におけるジェネラティブAIシステムの開発と効果に影響を与えるかもしれません。

バイアプリケーション分析

2022年のジェネラティブAIにおける臨床試験設計セグメントが市場の最大の収益シェアを占めました。

アプリケーションに基づいて、市場は臨床試験設計、結果予測、有害事象検出、データ補完と除去、データ生成、その他のアプリケーションに分割されます。これらのアプリケーションの中で、臨床試験設計が世界のジェネラティブAIにおける臨床試験市場で最も利益が見込まれており、最大の収益シェアである45%を占めると予想されています。

ジェネラティブAIによって臨床試験設計は大きく変化し、プロセスの他の側面も革新されます。ジェネラティブAIはサンプルサイズの推定を向上させ、適応的設計を可能にし、合成対照群を生成し、データ駆動の副群分析を促進し、歴史的データと洗練されたアルゴリズムを利用して試験手続きを最適化します。以前の研究の試験データを分析してトレンドや治療効果を把握し、適切なサンプルサイズ、対照群、エンドポイントを持つ効果的な手続きの作成に役立ちます。

ジェネラティブAIによって生成される適応型試験設計は蓄積されたデータに基づいて瞬時の調整を可能にし、試験の効率と結果を向上させます。ジェネラティブAIによって生成される合成対照群と伝統的な対照群の統合は容易であり、評価を加速させます。ジェネラティブAIを使用した正確なサンプルサイズの推定により、結果の精度が向上し、費用と募集時間が減少します。

アウトカム予測セグメントはジェネラティブAIによる臨床試験市場で最も成長速度が速いアプリケーションセグメントです。

アウトカム予測セグメントは2022年から2031年までのジェネラティブAIにおける臨床試験市場で最も成長速度が速いアプリケーションセグメントと予想されています。臨床試験のアウトカム予測セクションでは、ジェネラティブAIは洞察に富んだ情報を提供し、意思決定の向上に不可欠です。ジェネラティブAIは医療記録やバイオマーカーを含む患者データの大量を分析することで、臨床試験の結果を予測することが可能です。

ジェネラティブAIモデルは、過去の試験データをトレーニングすることで、人間の研究者には明らかでないパターン、相関関係、予測要素を見つけることができます。これにより、特定の患者のサブグループに対して正確かつ個別に結果を予測することが可能となります。ジェネラティブAIシステムによる複雑で高次元なデータの優れた取り扱いにより、多くのデータソースの統合と微妙な関連性の発見が可能となります。この包括的なアプローチにより、治療反応、有害事象、疾患進行、患者の生存率の予測がより正確になる可能性があります。

バイテクノロジー分析による

バリアショナルオートエンコーダーズ（VAEs）セグメントが、ジェネラティブAI臨床試験市場のテクノロジーセグメントにおいて重要なシェアを占めています。

テクノロジーに基づいて、市場はバリアショナルオートエンコーダーズ（VAEs）、ジェネラティブ対抗ネットワーク（GANs）、ディープコンボリューショナルネットワーク（DCNs）、転移学習、およびその他のテクノロジーに分かれます。これらの中で、バリアショナルオートエンコーダーズ（VAEs）セグメントはジェネラティブAI臨床試験市場のテクノロジーセグメントで優勢であり、市場シェアは49％です。バリアショナルオートエンコーダーズ（VAEs）というクラスのジェネラティブAIモデルは、深層ニューラルネットワークの強みを確率的モデリングと組み合わせています。VAEsは、臨床試験の文脈でさまざまな用途と利点を持っています。

まず第一に、VAEsはデータの生成に優れており、正確で多様な患者データの合成を可能にします。VAEsは、トレーニングデータの基になる分布を理解することによって、実世界の例に近い合成患者データを作成することができます。この能力により、データの挿入、より多くのサンプルの生成、より複雑なシミュレーションや実験の実行が可能となります。これは、データセットが小さい臨床試験に特に有用です。この人工データ生成により、新しい治療法、投与量の調整、潜在的な有害事象の検出などを作成および評価するのに役立ちます。

ジェネラティブ対抗ネットワーク（GANs）は、予測期間中に最も急速に成長するフォーマットセグメントとして特定されています。

ジェネラティブ対抗ネットワーク（GANs）もジェネラティブAI臨床試験市場で重要なフォーマットセグメントであり、ジェネラティブAI臨床試験市場のテクノロジーセグメントでさらなる成長が期待されています。ジェネラティブ対抗ネットワーク（GANs）は、高い忠実度と現実的なデータを生成することができるため、臨床試験で注目されています。GANを構成する2つのニューラルネットワークは、人工データを生成するジェネレーターネットワークと、実データと人工データを区別することを目的とする識別器ネットワークです。この敵対的なトレーニングプロセスによってジェネレーターネットワークが改善され、実際の患者データに近い合成データが生成されます。

GANsは、病理スライド、電子健康記録（EHR）、医療写真など、臨床試験のための架空の患者データを生成することができます。この合成データの生成により、データのアクセシビリティの問題、プライバシーの懸念、サンプルサイズの制約などの問題が解決されます。GANsは、研究者が多様で代表的なデータセットを構築し、利用可能なデータを拡充し、より深い分析やシミュレーションを可能にします。GANが生成した合成データは、トレーニングおよび検証の目的、治療プロトコルの最適化、リスク評価に使用することができます。

バイエンドユーズ分析

研究者と科学者セグメントは、臨床試験の生成的AIのエンドユーズセグメントで重要なシェアを保持しています。

エンドユーズに基づいて、市場は研究者と科学者、医療専門家、臨床試験スポンサーおよびCRO、データアナリストおよびバイオスタティスティシャン、およびその他のエンドユーズに分割されます。研究者と科学者のセグメントは市場の38%を占めています。彼らの知識と専門分野、職務と機能、機関の種類、および研究の焦点に基づいて、臨床試験における生成的AIの分野の研究者と科学者はグループに分けることができます。

AIと機械学習の専門家や臨床研究の専門家は、専門知識と専門分野のカテゴリーに含まれる場合があります。データサイエンティスト、バイオインフォマティクスの専門家、試験デザイナー、および結果予測者は、可能な役割の一部です。学術研究者、製薬業界の専門家、および医療機関は、機関のタイプの例です。焦点のある領域には、試験の最適化とプロトコル設計、患者の募集と登録、データ分析、および予測モデリングが含まれる場合があります。このセグメンテーション研究は、生成的AIの臨床試験で働く様々な研究者と科学者のスペクトラムを特定するのに役立ちます。

キーマーケットセグメント

アプリケーションに基づく

• データ生成
• 臨床試験デザイン
• 結果予測
• 副作用検出
• データ補完とノイズ除去
• その他のアプリケーション

技術に基づく

• バリエーショナルオートエンコーダー（VAEs）
• 生成的敵対的ネットワーク（GANs）
• ディープコンボリューショナルネットワーク（DCNs）
• 転移学習
• その他の技術

エンドユーズに基づく

• 研究者と科学者
• 医療関係者
• 臨床試験スポンサーとCRO（医薬品研究所）
• データアナリストと生物統計学者
• その他のエンドユーズ

グロース オポチュニティー

リサーチャーは、生成型AIが実際の患者データに非常に似た合成データを生成する能力のため、より詳細なシミュレーションや実験を行うことができるようになります。これにより、新しい治療計画の作成と評価、投与量の最適化、および悪影響の検出に役立つことができます。

臨床試験における主な困難の一つは、適格な参加者を見つけることです。生成型AIは、電子健康記録（EHR）、ソーシャルメディア、患者フォーラムなど、さまざまなデータソースを分析することで、試験の要件を満たす可能性のある参加者を見つけることができます。これにより、募集プロセスを大幅に加速し、試験参加率を向上させることができます。生成型AIは最適な臨床試験プロトコルの設計を支援することができます。AIアルゴリズムは、過去の試験の歴史データを分析することでパターンを特定し、適切な対照群を提案し、サンプルサイズを最適化することができます。これにより、より効率的かつ費用対効果の高い試験が行われ、統計的なパワーが向上する可能性があります。

生成型AIは臨床試験中の不利な事象の早期識別と追跡を支援することができます。AIモデルは、患者データや医療画像を調査することで潜在的な安全性の問題を特定し、研究者が迅速に必要な対策を講じることができるようにします。これにより、試験全体の品質と患者の安全性が向上する可能性があります。臨床試験データの分析は、生成型AIのアプローチを使用してリアルタイムで行うことができます。AIシステムは、患者データと結果を継続的に監視することで、従来の手動アプローチよりも迅速にトレンド、パターン、治療反応を把握することができます。これにより、迅速な意思決定が可能となり、適応型試験デザインのための有益な情報を提供することができます。

レーテスト トレンズ

ワン サッチ アプローチ イズ ユーティライジング ジェネレーティブ AI トゥ ディヴェロップ シンセティック コントロール アームズ フォー クリニカル トライアルズ. ランダマイズド コントロールド トライアルズ (RCTs) ウィズ ボース エクスペリメンタル アンド コントロール グループズ アー コモン イン クリニカル トライアルズ. ア コントロール グループ メイ, ハウエバ, ビー ディフィカルト オア エサイカル トゥ インクルード イン サム シルカムスタンセズ. バイ シミュレーティング ア コントロール グループ ユージング ヒストリカル データ, ジェネレーティブ AI イナベルズ リサーチャーズ トゥ コントラスト ザ リザルツ オブ アン エクスペリメンタル グループ ウィズ トーズ オブ ア ファブリケーテッド コントロール グループ.

ディス ストラテジー メイ ハステン ザ エヴァルエーション オブ イノベーティブ トリートメンツ バイ エリミネイティング ザ リクワイアメント フォー コンヴェンショナル コントロール アームズ. リアリスティック メディカル イメージズ アンド パソロジー スライズ アー プロデュースド ユージング ジェネレーティブ AI テクニークス ライク ジェネレーティブ アドバーサリアル ネットワークス (GANs). ディーズ クリエイテッド イメージズ キャン ビー ユーズド フォー テスティング アンド トレーニング, トゥ サプリメント スモール データセッツ, アンド トゥ シミュレート ディファレント ディゼース ステーツ. リサーチャーズ キャン バイパス ザ ディフィカルティーズ オブ データ アクセシビリティ アンド プライバシー コンサーンズ バイ クリエーティング シンセティック メディカル イメージズ, イナベリング モア サラウ スタディ アンド アルゴリズム ディヴェロップメント.

リージョナル・アナリシス

2022年のジェネラティブAIによる臨床試験市場において、北米が最大の収益シェアを占めました。

北米は、ジェネラティブAIによる臨床試験市場で最も収益性の高い市場と見込まれており、市場シェアの38%を占め、予測期間中に24.5%のCAGRを記録すると予想されています。北米は、アメリカ合衆国とカナダからなる地域であり、臨床試験におけるジェネラティブAIの先駆的な地域です。強力な技術の進歩、堅牢な医療産業、支持的な規制環境を備えた北米は、臨床試験におけるジェネラティブAI技術の開発と適用に適した環境を提供しています。

革新的なソリューションは、トップの製薬会社、研究センター、医療機関を含む地域の包括的な医療インフラを通じてより容易に実装することができます。FDAなどの規制機関は、AIの医療への利用についてますます関心を持ち、臨床試験の規制に重要な役割を果たしています。企業の利害関係者、学術機関、政府機関間のパートナーシップと協力は、ジェネラティブAIの進展を加速させています。

北米は豊富な医療データのリソースを誇り、多様で広範なデータセットを使用したジェネラティブAIモデルのトレーニングと検証が可能です。この地域では、患者のプライバシー、インフォームド・コンセント、バイアス、オープンネスなどの倫理的要因に重きが置かれています。北米は、技術ノウハウ、協力的な雰囲気、規制フレームワーク、データのアクセシビリティ、倫理的な焦点を備えたジェネラティブAIの臨床試験における成長と受容のための重要な市場です。これにより、セクター内での効率と精度の向上の道が開かれます。

アジア太平洋地域がジェネラティブAIによる臨床試験市場において予測期間中に最も成長が速い地域と予想されています。

アジア太平洋地域は、ジェネラティブAIによる臨床試験市場において、予測期間中に28.4%のCAGRで最も成長が速い地域と予想されています。アジア太平洋地域は、臨床試験におけるジェネラティブAIの適用において大きな成長が見込まれる地域です。人口の多様性と豊かな医療産業、技術革新への注力が増しているアジア太平洋地域は、ジェネラティブAI技術の統合に巨大な機会を提供しています。この地域は経済的な急速な発展を経験しており、それに伴い、医療インフラ、研究機関、製薬会社への投資が増加しています。

これにより、臨床試験でのジェネラティブAIの利用に強固な基盤が築かれています。さらに、中国、日本、韓国、シンガポールなどの国々はAIの革新に先駆けており、業界の最先端のツールと知識の発展を支援しています。電子健康記録、患者データベース、遺伝情報などの大規模な医療データへのアクセスも、ジェネラティブAIによる臨床試験の可能性をさらに高めています。

また、アジア太平洋地域は、豊富な遺伝的構成と疾患負荷のため、さまざまな治療領域での臨床試験の実施に適した場所です。ただし、データプライバシーに関する法律、文化的な問題、他の国々のさまざまな医療システムなど、克服しなければならない障壁も存在します。

キーリージョン

• ノースアメリカ
  • ザ・US
  • カナダ
  • メキシコ
• ウェスタンヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • ザ・UK
  • スペイン
  • イタリア
  • ポルトガル
  • アイルランド
  • オーストリア
  • スイス
  • ベネルクス
  • 北欧
  • レスト・オブ・ウェスタンヨーロッパ
• イースタンヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • ザ・チェコ共和国
  • ギリシャ
  • レスト・オブ・イースタンヨーロッパ
• APAC
  • チャイナ
  • ジャパン
  • サウスコリア
  • インディア
  • オーストラリア・ニュージーランド
  • インドネシア
  • マレーシア
  • フィリピン
  • シンガポール
  • タイ
  • ベトナム
  • レスト・オブ・APAC
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • コロンビア
  • チリ
  • アルゼンチン
  • コスタリカ
  • レスト・オブ・ラテンアメリカ
• ミドルイースト・アフリカ
  • アルジェリア
  • エジプト
  • イスラエル
  • クウェート
  • ナイジェリア
  • サウジアラビア
  • サウスアフリカ
  • トルコ
  • ザ・ユナイテッド・アラブ・エミレーツ
  • レスト・オブ・MEA

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

ジェネレーティブAIの臨床試験市場では、人工知能の利用を進めるために積極的に取り組んでいるいくつかの重要な企業が台頭しています。これらの企業はデータ分析、患者募集、試験設計の最適化、臨床的な意思決定支援に包括的なソリューションを提供しています。深層学習アルゴリズムは、AIと遺伝子学の融合に焦点を当てた深層ゲノミクスの分野で使用され、可能な治療標的を見つけ出し、臨床試験の設計を改善するために活用されています。

マーケットキーコ゚レイヤー

• IBM Watson
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Tencent Holdings Ltd.
• Neuralink Corporation
• ジョンソン・アンド・ジョンソン
• その他のキーコ゚レイヤー

レーセント デベロップメンツ

• イン セプテンバー 2020, IBM ワトソン ヘルス は、AI アルゴリズムを活用したクリニカル トライアル マッチング テクノロジーを拡張しました。この技術は、患者の特定の特徴と関連する臨床試験をマッチングすることで、患者の募集と登録の改善を目指しています。
• イン メイ 2020, IBM リサーチ は、AI と機械学習を使用して既存の薬物の新たな治療用途を見つける薬物再利用のプロセスを加速することに取り組みました。IBM は、ゲノミックおよび臨床情報を含む大量のデータを分析することにより、再利用の機会を特定し、薬物開発の時間とコストを削減する可能性を目指しました。

レポートスコープ