Intelligence artificielle Marché des essais cliniques fondés 2025-2035

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Quelles seront les tendances de ce marché dans les années à venir?

Le marché des essais cliniques fondés sur l'intelligence artificielle a représenté 2,15 milliards de dollars en 2024 et 2,67 milliards de dollars en 2025, ce qui devrait atteindre 23,63 milliards de dollars en 2035, soit une augmentation d'environ 24,35 % entre 2025 et 2035. L'intelligence artificielle est intégrée à chaque étape d'un essai clinique, comme le recrutement de patients, la conception de l'essai, l'observation et l'analyse des données. Ils permettent aux chercheurs de déterminer qui devrait participer à l'étude plus tôt, de concevoir des protocoles d'essai efficaces et de mieux interpréter les données qu'ils fournissent. Plus d'entreprises utilisent l'IA dans les essais cliniques parce que le développement de médicaments doit maintenant être plus rapide, moins coûteux et plus précis. Comme de plus en plus d'entreprises et d'organismes de santé se tournent vers les progrès numériques, l'IA aide les chercheurs en études cliniques en réduisant au minimum les échecs des essais et en améliorant la façon de faire.

Que disent les experts de l'industrie sur les tendances du marché?

La technologie n'est plus la question. Les questions qui restent sont les «s'il nous faut des questions, les questions de sécurité, de confidentialité, d'éthique et de conformité. Le cadre de gouvernance est absent dans tant d'endroits en ce moment. (en milliers de dollars)

• Brian Martin – Chef de l'IA, Abb Vie

Quels segments et géographies le rapport analyse-t-il?

Quels sont les principaux moteurs et défis qui façonnent le marché?

L'utilisation croissante de l'intelligence artificielle dans les essais cliniques est déterminée par sa capacité à accélérer le recrutement des patients, à réduire la durée des essais et à améliorer l'exactitude des données.

L'IA est intégrée aux essais cliniques principalement parce qu'elle accélère le processus de recherche et d'inscription des participants à l'étude, ce qui prend souvent beaucoup de temps et d'argent. L'IA aide à examiner un grand nombre de données sur les patients afin de trouver ceux qui répondent aux exigences des différents essais cliniques. Grâce à un recrutement ciblé, les chercheurs peuvent remplir rapidement leurs études en utilisant des personnes appropriées qui peuvent rendre l'étude plus susceptible de réussir. Avec l'IA, il y a moins de retard dans le dépistage des patients et la vérification des dossiers, de sorte que les entreprises et les organismes de recherche peuvent introduire de nouveaux médicaments plus rapidement sur le marché.

L'IA réduit le temps nécessaire à la fin d'un essai clinique et l'exactitude des données recueillies en plus d'aider à trouver des patients pour les essais. Les outils d'IA peuvent suivre les progrès des patients et détecter immédiatement si quelque chose ne va pas avec les données. Ce faisant, les chercheurs peuvent éviter des erreurs dans leurs données qui pourraient avoir de mauvais résultats dans les essais. L'utilisation de l'IA dans l'analyse prédictive aide les chercheurs à prévoir les résultats des essais ou à cerner les problèmes à venir suffisamment tôt pour agir rapidement. Le temps et les coûts sont réduits au minimum, tandis que les résultats des essais cliniques sont rendus plus fiables et de meilleure qualité.

La disponibilité croissante d'importants ensembles de données sur les soins de santé provenant des dossiers de santé électroniques, des articles portables et de la génomique permet à l'IA d'optimiser la conception des essais et la surveillance des patients.

Grâce à des données provenant de sources telles que les dossiers de santé électroniques, les portables et l'analyse du génome, l'intelligence artificielle peut maintenant façonner fortement de nouveaux essais cliniques. L'information trouvée dans ces ensembles de données soutient l'IA dans l'analyse des antécédents des patients, différents types de maladies et les résultats de leurs traitements. Ces données permettent à l'IA de personnaliser les essais cliniques pour différents groupes de patients qui peuvent aider à garantir le succès de chaque essai. En raison des données, les chercheurs peuvent prévoir les résultats du traitement pour différents groupes de patients, établir des lignes directrices appropriées pour le choix et l'exclusion des patients et fixer des paramètres spécifiques.

Les données historiques aident à trouver de meilleurs résultats plus rapidement, simplifie l'étape de planification et réduit le temps nécessaire à la réalisation d'études cliniques. Les entreprises pharmaceutiques et les organismes de recherche peuvent grandement bénéficier de l'IA puisqu'elle leur permet de prédire le résultat d'un essai avant de commencer. Parallèlement à la conception de l'essai, les données significatives recueillies par les outils de surveillance en temps réel et le séquençage de l'ADN améliorent la surveillance des patients au cours des tests. Une AI peut examiner les données des smartwatches, des trackers de fitness et des biocapteurs pour remarquer des signes précoces, des effets secondaires ou des changements dans la santé d'une personne. Cette façon de surveiller les patients garantit leur bien-être et recueille les informations nécessaires à l'examen.

Lorsque l'IA est ajoutée à l'information génomique, elle aide les scientifiques à mieux comprendre les effets des variations génétiques sur la réponse d'une personne aux médicaments. Pour cette raison, les chercheurs peuvent décider immédiatement des mesures à prendre, intervenir rapidement au besoin et mettre à jour le plan de traitement ou d'essai pour améliorer la gestion des disparités. Par conséquent, l'utilisation des données numériques sur la santé et de l'IA permet de développer des essais cliniques plus intelligemment, rapidement et avec souplesse pour résoudre les divers problèmes de santé auxquels les gens sont confrontés.

Les coûts élevés de mise en œuvre et la pénurie de professionnels qualifiés en IA et en analyse des soins de santé limitent l'adoption généralisée de l'IA dans les essais cliniques.

L'utilisation de l'IA dans les essais cliniques est freinée par son coût élevé et le manque de professionnels possédant les compétences nécessaires. L'application de l'IA à la recherche clinique implique l'achat de logiciels modernes, la mise à niveau de la technologie pour le stockage des données et les services en nuage et la sécurité des informations sensibles. De nombreuses petites et moyennes entreprises pharmaceutiques ont du mal à couvrir les coûts initiaux. De nombreux anciens systèmes doivent être mis à jour ou remplacés pour soutenir l'IA, ce qui signifie que les coûts augmentent. La maintenance régulière, le respect des règlements et la protection de la vie privée des données sont d'autres dépenses que les entreprises traitent. En raison de ces problèmes financiers, certaines entreprises sont réticentes à essayer l'IA en raison de ses avantages futurs.

Un défi plus grave est qu'il n'y a pas assez de personnes qualifiées pour rejoindre les mondes des soins de santé et de l'IA. L'IA ne peut être appliquée avec succès dans les essais cliniques que si les principales questions médicales, statistiques et réglementaires sont bien comprises. Il n'y a pas assez de spécialistes connaissant l'apprentissage automatique, la science des données et la recherche médicale pour combler les emplois disponibles. Il en résulte une introduction plus lente des outils d'IA à utiliser pour les soins aux patients. Il est difficile pour les organisations de réunir des travailleurs de différents domaines pour appliquer la technologie dans les soins de santé.

L'absence de travailleurs bien formés accroît le risque de mal interpréter les données sur la santé, de désobéir aux règles de santé et de soulever des questions éthiques. En raison de ces limites, la confiance et l'acceptation de la technologie de l'IA dans la recherche clinique sont moindres. L'industrie peut surmonter ces restrictions en utilisant des stratégies rentables et en augmentant le nombre de programmes de formation pour les employés travaillant avec l'IA dans le domaine des soins de santé.

L'augmentation des essais cliniques décentralisés et virtuels post-COVID a ouvert une forte demande d'outils de surveillance à distance basés sur l'IA et d'analyse de données en temps réel.

En raison de l'introduction d'essais décentralisés et virtuels après COVID-19, il y a eu de grandes chances d'utiliser la surveillance à distance et l'analyse immédiate des données soutenue par l'IA. En raison de retards dans les essais médicaux sur place pendant la pandémie, l'industrie a rapidement lancé des essais où les patients pouvaient participer à domicile. Ainsi, les institutions médicales ont maintenant besoin de technologies qui vérifient la santé des patients en ligne, recueillent des observations à distance et les examinent instantanément, de sorte que les visites médicales sur les sites cliniques sont réduites au minimum. Le traitement et la compréhension de l'énorme quantité de données provenant de portables, d'outils de télésanté, d'applications mobiles et de systèmes à distance similaires reposent sur l'intelligence artificielle.

Avec l'IA, les données des patients sont constamment vérifiées afin que les anomalies puissent être repérées, l'avancement du traitement peut être suivi et toute question urgente est portée à l'attention de l'équipe, à la fois en améliorant la sécurité et l'efficacité de l'essai. Grâce à ces outils, les protocoles d'essai peuvent être modifiés pour chaque participant en utilisant ses données. L'IA permet également d'automatiser les messages, les avis et les tâches de suivi qui aident les patients à suivre les bonnes pratiques et à terminer l'étude plus rapidement. Ces outils attirent maintenant davantage d'appui de la part des entreprises et des ORC pour garantir aux patients vivant loin des hôpitaux un meilleur accès aux essais cliniques.

L'utilisation accrue de l'IA dans des environnements cliniques virtuels devrait profiter grandement aux entreprises technologiques et pourrait également modifier la façon dont les essais sont menés. Lorsque des organismes de réglementation supplémentaires soutiennent la santé numérique, l'utilisation de l'IA dans les essais décentralisés est certaine de devenir encore plus courante, faisant de l'IA une partie importante de l'industrie bien après la pandémie.

De plus en plus de partenariats entre les sociétés pharmaceutiques, les startups d'IA et les établissements universitaires ouvrent la voie à des modèles d'essai plus efficaces et plus adaptés.

La combinaison de groupes pharmaceutiques de premier plan avec les startups d'IA et les universités soutient la conception de modèles améliorés, flexibles et intelligents pour les essais cliniques. Ils permettent aux établissements universitaires de se joindre aux startups d'IA et aux firmes pharmaceutiques pour utiliser leurs connaissances et technologies collectives. Essentiellement, ils sont des plateformes de pointe alimentées par l'IA pour optimiser chaque étape d'un essai clinique, comme trouver des participants, effectuer des recherches, concevoir un essai et des résultats de modélisation. Ils économisent également de l'argent et du temps dans les essais cliniques parce qu'ils permettent des décisions plus intelligentes et des tâches automatisées. Les établissements d'enseignement de l'IA et de la santé réalisent des études de premier plan, tandis que les startups donnent de nouvelles idées et des méthodes inventives. Les sociétés pharmaceutiques fournissent de l'argent, de l'information sur les patients et un soutien pour la conduite d'essais.

Collaborant avec différentes entreprises, les technologies de l'IA sont conçues et testées dans diverses situations réelles qui les aident à devenir plus précises et prêtes à être réglementées. En outre, la formation de tels partenariats se traduit généralement par la création d'outils communs pour la gestion des données et de nouvelles approches pour favoriser l'innovation, aidant ainsi les deux parties à échanger leurs connaissances plus efficacement. En raison de l'intérêt croissant pour la médecine personnalisée et les essais de précision, les partenariats soutiennent la création de modèles d'essai qui sont à la fois plus rapides et plus économiques, ainsi que centrés sur les patients et leur inclusivité. Le lien entre les différents secteurs devrait entraîner de nombreux changements dans les essais cliniques et aider le marché des essais cliniques fondés sur l'intelligence artificielle à croître au cours des prochaines années.

Quels sont les principaux segments de marché de l'industrie?

Basé sur l'offre, le marché des essais cliniques basés sur l'intelligence artificielle est segmenté en logiciels et services. Le segment Logiciels dispose de systèmes de gestion des essais cliniques (CTMS), d'outils de saisie électronique des données (EDC) et d'analyse prédictive, ainsi que de plates-formes d'appariement des patients, tandis que le segment Services comprend la conception, l'analyse et l'interprétation des données, le recrutement et la rétention des patients et la sélection et la surveillance des sites. La partie logicielle du marché est aujourd'hui en pointe puisque de nouvelles plateformes axées sur l'IA sont utilisées pour simplifier la gestion des essais cliniques, réduire les erreurs et améliorer la façon dont les patients sont appariés. Ce logiciel assure des processus automatisés, évolutifs et bien intégrés qui aident les entreprises pharmaceutiques à rendre leurs essais plus rapides et moins coûteux.

Selon le processus, le marché des essais cliniques fondés sur l'intelligence artificielle est segmenté en conception d'essai, sélection des patients, sélection des sites et surveillance des patients. Le segment de la sélection des patients occupe la première place sur le marché actuel des essais cliniques fondés sur l'intelligence artificielle, selon la segmentation du processus. L'IA peut examiner d'innombrables dossiers, y compris ceux des dossiers médicaux des patients, leurs gènes et les preuves cliniques, beaucoup plus rapidement pour aider à cibler les candidats d'essai avec précision. Lorsque l'IA est utilisée pour la sélection des patients, les études se terminent plus rapidement et avec plus de succès, c'est pourquoi c'est l'application la plus largement utilisée parmi les processus.

Quelles sont les régions qui dirigent le marché et pourquoi?

Une combinaison d'un cadre technologique moderne, d'une industrie pharmaceutique en évolution et d'une large utilisation des systèmes de santé numériques entraîne une croissance rapide du marché nord-américain des essais cliniques fondés sur l'intelligence artificielle. Beaucoup d'entreprises de biotechnologie, d'établissements de recherche et d'entreprises d'IA aux États-Unis collaborent pour faire progresser l'efficacité et l'exactitude des essais cliniques. Un financement supplémentaire et des lois utiles pour l'IA dans le domaine des soins de santé stimulent le rythme des progrès. En utilisant les dossiers médicaux électroniques et les données réelles, il est maintenant possible de trouver des patients appropriés et de prévoir leurs besoins. Le marché bénéficie également d'un soutien financier accru des gouvernements et des entreprises privées de l'IA pour les soins de santé. Des acteurs bien connus de la région Asie-Pacifique font des efforts pour accélérer les processus d'essai et améliorer les résultats des patients en appliquant l'apprentissage automatique et le traitement des langues naturelles.

La numérisation accrue des soins de santé, l'augmentation des dépenses en R-D et l'augmentation de l'activité pharmaceutique dans les essais cliniques sur l'intelligence artificielle en Asie-Pacifique augmentent rapidement. Certains pays, par exemple la Chine, l'Inde, le Japon et la Corée du Sud, mettent en place l'IA pour stimuler la modernisation de leurs essais cliniques. Il y a beaucoup de patients en Asie, ce qui fait qu'il appelle les entreprises mondiales à y mener des études. Les institutions publiques et les entreprises de soins de santé commencent à s'appuyer sur les services de santé numériques, ainsi que sur des outils axés sur l'IA et la télémédecine pour améliorer l'accessibilité des essais. Le marché progresse en raison du nombre croissant de startups d'IA et d'un plus grand nombre de partenariats entre les différents pays. Comme la technologie progresse si rapidement dans la région à moindre coût, la recherche médicale soutenue par l'IA aura probablement un avenir prometteur.

À quoi ressemble le paysage concurrentiel du marché?

Dans le marché des essais cliniques fondés sur l'intelligence artificielle, les grandes entreprises pharmaceutiques, les entreprises d'IA et les entreprises nouvellement fondées unissent leurs efforts pour améliorer le domaine de la recherche clinique. L'IA est maintenant utilisée par des entreprises de premier plan comme IBM Watson Health, Deep 6 AI, Saama Technologies et Tempus dans toutes les phases des essais cliniques. Leur objectif est de rationaliser la procédure, de réduire les dépenses et d'améliorer la façon dont les patients se sentent tout au long du processus. De nombreuses entreprises d'IA se concentrent sur la formation d'alliances, la fusion avec d'autres et la collecte de fonds pour développer leurs solutions d'IA et se développer dans le monde entier. Des outils innovants d'IA pour faire des prédictions en temps réel et la surveillance sont mis en place par les startups, tandis que les entreprises ayant de grandes infrastructures et des données adoptent l'IA pour développer leur travail. En général, le marché évolue rapidement et est rempli de concurrents et des innovations régulières guident la façon dont la prochaine génération d'essais cliniques devrait être effectuée.

Intell, Company Shares Analysis, 2024

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Quelles fusions, acquisitions ou lancements de produits récents façonnent l'industrie?

• En novembre 2024, Bioforum et Medidata se sont associés pour fournir des solutions d'IA pour traiter les données dans les essais cliniques. L'IA est en cours d'introduction pour aider à assurer des données exactes et des procédures d'essai faciles, au bénéfice des clients de Bioforum dans de nombreuses régions du monde.
• En janvier 2024, Accenture a acheté des participations dans QuantHealth, une entreprise israélienne utilisant l'IA pour créer des essais cliniques. Ayant une plateforme dans le cloud, QuantHealth permet aux entreprises d'améliorer et d'accélérer le développement de nouveaux traitements.

Couverture du rapport :

En offrant

• Logiciel
  • Systèmes de gestion des essais cliniques (SGCT)
  • Capture électronique des données (EDC)
  • Outils analytiques prédictifs
  • Plateformes d'appariement des patients
• Services
  • Conception d'essai assistée par l'IA
  • Analyse et interprétation des données
  • Recrutement et maintien en poste des patients
  • Sélection et surveillance du site

Par processus

• Conception de l'essai
• Sélection des patients
• Sélection du site
• Surveillance des patients

Par phase d'essai clinique

• Phase I
• Phase II
• Phase III

Par demande thérapeutique

• Oncologie
• Cardiologie
• Neurologie
• Maladies infectieuses
• Autres

Par utilisateur final

• Sociétés pharmaceutiques
• Entreprises de biotechnologie
• Organismes de recherche contractuels (ORC)
• Instituts universitaires et de recherche

Par région

Amérique du Nord

• États-Unis
• Canada

Europe

• Royaume-Uni
• France
• Allemagne
• Italie
• Espagne
• Reste de l'Europe

Asie-Pacifique

• Chine
• Japon
• Inde
• Australie
• Corée du Sud
• Singapour
• Reste de l ' Asie et du Pacifique

Amérique latine

• Brésil
• Argentine
• Mexique
• Reste de l'Amérique latine

Moyen-Orient et Afrique

• GCC Pays
• Afrique du Sud
• Reste du Moyen-Orient & Afrique

Liste des sociétés:

• Société IBM
• Saama Technologies, LLC
• Deep 6 AI
• Désapprendre. AI, Inc.
• La société Owkin, Inc.
• AiCure LLC
• Essais.ai, Inc.
• Antidote Technologies, Inc.
• BioSymétrie Société
• ConcertAI, LLC
• Innoplexus AG
• Société d'assurance-vie
• Solutions Medidata
• La société Quanticate Ltd.
• Veristat, LLC

Foire aux questions (FAQ)