시장 시나리오 

Life Sciences Analytics Market은 2024 년에 미화 110 억 달러로 평가되었으며 2033 년까지 2025-2033 년 동안 8.52%의 CAGR로 2033 억 달러의 시장 평가를받을 것으로 예상됩니다.

Life Sciences Analytics는 최첨단 데이터 기술과 급증하는 임상 혁신으로 인해 중요한 추진력을 목격하고 있습니다. 2024 년 Roche는 임상 시험 부서에서 4 개의 고급 데이터 분석 플랫폼을 출시했으며, 각각의 신약 프로토콜을 빠르게 추적하도록 설계되었습니다. Johnson & Johnson은 55 명의 데이터 과학자를 고용하여 같은 기간 동안 면역학 및 종양학의 새로운 요법에 대한 발견 워크 플로우를 간소화하여 전문화 된 전문 지식에 대한 분야의 요구를 강조했습니다. Astrazeneca는 9 개의 클라우드 기반 분석 솔루션을 통합하여 심혈관 연구에서 실시간 환자 모니터링을 향상 시켰으며, 광범위한 산업을 반영하여 안전하고 주문형 인프라로 이동합니다. Merck은 개인화 된 치료를위한 게놈 분석 속도를 향상시키기 위해 3 개의 AI 구동 모듈을 도입하여 생명 과학 분석이 현대 의료 전략의 중심이라는 신호를 보냈습니다.

Life Sciences Analytics Market의 두드러진 도구에는 SAS의 데이터 시각화 및 예측 모델링 스위트, Oracle의 PragacoVigilance 모듈 및 IQVIA의 실제 증거 플랫폼이 포함됩니다. 2024 년에 SAS의 VIYA Suite는 고급 종양학 통찰력을 위해 2 개의 주요 병원 네트워크에 의해 구현되어 증가하는 병원 중심의 수요를 강조했습니다. IQVIA의 분석 엔진은 3 개의 계약 연구 기관에 의해 희귀 질환 연구에서 바이오 마커 식별을 가속화하기 위해 채택되었습니다. Oracle은 전 세계 약물 검기 전용 7 개의 특수 모듈을 도입하여 규제 된 환경에서 원활한 데이터 통합의 중요성을 강조했습니다. 이 도구는 임상 시험 관리, 환자 채용 및 증거 기반 의사 결정을 향상시키려는 제약 회사, 연구 기관, CRO 및 병원 컨소시엄과 같은 다양한 최종 사용자에게 서비스를 제공합니다.

생명 과학 분석 시장의 주요 응용 프로그램은 실시간 환자 결과 측정, 개인 치료 경로 및 고급 게놈 연구에 걸쳐 있습니다. 2024 년 Mayo Clinic은 5 개의 실시간 분석 대시 보드를 배치하여 임상 시험 모집을 최적화하여 분석이 환자 중심 전략을 지원하는 방법을 보여줍니다. 또 다른 주요 응용 분야는 유방암 유전자에 대한 고급 변형 해석을 지원하는 하버드 의과 대학의 6 개월 데이터 파이프 라인 업그레이드로 설명 된 유전체학입니다. Stanford Health Care는 4 개의 기계 학습 알고리즘을 사용하여 불리한 약물 반응을보다 효율적으로 감지하여 분석 채택을위한 안전 중심 원동력을 강조했습니다. 종합적으로, 이러한 발전은 데이터 강력한 기술에 대한 의존도, 정밀 관리 추구, 생명 과학 환경에서 민첩한 증거 기반 치료를 향한 끊임없는 추진력을 강조합니다.

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시장 역학

운전자 : 의료 결정을 효과적으로 최적화하고 개인화하기 위해 고급 실시간 데이터 통찰력 채택 증가

생명 과학 부문은 정확한 환자 계층화 및 빠른 치료 조정을위한 실시간 분석을 빠르게 수용했습니다. 2024 년에 화이자는 종양학에서 면역 요법 반응을 포착하기 위해 4 개의 지속적인 모니터링 대시 보드를 통합하여 즉각적인 데이터 피드백이 치료 프로토콜을 재구성하는 방법을 보여줍니다. Life Sciences Analytics Market의 주요 업체 중 하나 인 Novartis는 2 개의 맞춤형 AI 모듈을 병원을 향한 소프트웨어에 포함시켜 침습적 절차 후 환자 후속 조치의 격차를 해결하여 통찰력이 적시에 치료 결정을 연료로 제공합니다. Takeda는 신경 퇴행성 장애에 중점을 둔 1 개의 전용 분석 허브를 설립하여 미묘한 치료 영역에 대한 심층적 인 조사를 촉진하는 운전자의 능력을 보여줍니다. 또 다른 주목할만한 움직임은 Bristol Myers Squibb의 2 명의 데이터 엔지니어를 추가하여 부작용 이벤트의 실시간 탐지를 향상 시켰습니다. 한편 Johnson & Johnson은 원격 환자 중재를 안내하기 위해 1 개의 특수 센서 기반 플랫폼을 활용했습니다. Sanofi는보다 개인화 된 질병 관리를 위해 병원 기반 기록을 사용하여 외래 환자 데이터를 연결하는 것을 목표로 3 개의 통합 대시 보드를 도입했습니다.

생명 과학 분석 시장 에서이 드라이버의 추진력은 정밀 의학에 대한 강조가 점점 커지고 정보 주도의 환자 경험에 대한 욕구에서 비롯됩니다. Astrazeneca는 4 개의 고속 스트리밍 알고리즘을 통합하여 전염병 병동의 바이러스 부하 변동을 예측하여 현대 간호의 초석으로 데이터 통찰력을 강조했습니다. Eli Lilly는 5 명의 데이터 마이닝 전문가를 당뇨병 관리에 대한 실시간 분석 개선에 헌신하여 혈당 프로파일을 이동시키는 중재를 조정하려는 욕구를 강조했습니다. 이와 동시에 Gilead Sciences는 HIV 임상 시험에서 웨어러블 장치의 즉각적인 데이터 읽기를 사용하여 2 개의 파일럿 연구를 시작하여 치료 수정이 환자 피드백과 빠르게 일치하도록 보장했습니다. Bayer는 특수 클리닉과 공동으로 3 개의 실시간 분석 모델을 배포하여 결과 기반 상환을 위해 봉투를 추진했습니다. Merck는 1 개의 통합 피드백 플랫폼을 운영하여 즉각적인 진단 결과를 간소화 된 관리 경로로 변환했습니다. 종합적으로, 이러한 노력은 현장 분석이 어떻게 환자 관리를 변화시키고, 연료를 공급하고, 치료 성공률을 증폭시키는지를 보여줍니다.

트렌드 : 진화하는 데이터 통합 ​​플랫폼은 예측 모델링을 빠르게 지원하고 전 세계적으로 정밀 의학 발전을 촉진합니다.

통합 데이터 통합 ​​도구는 여러 생물 의학 영역에 걸쳐있는 복잡한 프로젝트에 필수적이되었습니다. 2024 년에 IQVIA는 1 개의 통합 인터페이스를 도입하여 방사선 스캔을 고급 종양학 분석을위한 유전자 테스트 데이터와 병합했습니다. IBM의 연구 부서는 7 개의 병원 부서의 의료 영상 기록을 통합하기 위해 2 개의 시맨틱 매핑 솔루션을 시험하여 원활한 데이터 정렬의 필요성을 강조했습니다. Oracle은 단일 저장소에서 환자 역사, 실험실 결과 및 웨어러블 메트릭을 조화시키기 위해 3 개의 특수 커넥터를 개발하여 대규모 종양학 시험에서 단편화를 제거했습니다. 생명 과학 분석 시장의 SAS는 드문 대사 장애에 대한 차세대 시퀀싱 출력을 처리하기 위해 2 개의 새로운 수입업자 플러그인을 만들어 통합 파이프 라인이 정확한 결과를 촉진하는 방법을 강조했습니다. 한편, 현대 분석 프레임 워크는 다양한 입력 유형을 처리해야하며, 이는 환자보고 된 결과를 전자 건강 기록 항목과 정렬하기 위해 최고 생물 의학 컨소시엄에 의해 1 개의 통일 이니셔티브를 이끌어 냈습니다. GSK는 소아 알레르기 연구를 통해 환경 노출 데이터를 연결하는 2 개의 파일럿 프로그램을 테스트했습니다.

기술 기능을 넘어서, 생명 과학 분석 시장의 이러한 플랫폼은 예측 모델링을 가속화하고 개인화 된 치료에 대한 통찰력을 심화시킵니다. Astrazeneca는 역사적 환자 로그에서 면역 분석 결과를 오버레이하는 2 개의 데이터 매칭 연구를 후원하여 치료 비 응답의 반복 지표를 정확히 찾아 냈습니다. Roche는자가 면역 시험에서 질병 진행을 시뮬레이션하는 3 개의 고급 모델링 스크립트를 개발하여 통합 된 데이터가 더 풍부한 예측력을 제공 함을 입증했습니다. Johnson & Johnson은 센서-수집 생명력을 임상 시험 결과와 통합하는 4 개의 도메인 별 분석 모듈을 사용하여 의사가 조기 재발 트리거를 식별 할 수있게했습니다. Novartis는 고급 이미징 분석을 위해 분자 데이터를 기계 학습 파이프 라인으로 직접 통합하기 위해 1 틈새 스타트 업과 협력했습니다. 광범위한 이점은 민첩성입니다. 통합 플랫폼은 데이터 조정에 소요되는 시간을 압축하고 가설 생성에 중점을 둡니다. Takeda는 소아 예방 접종을 위해 1 개의 실시간 통합자를 검증하여 알레르기 반응에 대한 즉각적인 경고를 촉진했습니다. 이러한 혁신을 통해 생명 과학 분야는 꾸준히 장거리, 예측 및 환자 중심 방법론으로 나아가고 있습니다.

과제 : 다양한 데이터 소스 간의 원활한 상호 운용성 보장 강력한 임상 통찰력 생성을 효과적으로 장려

다수의 의료 생태계에서 데이터 사일로 브리징은 생명 과학 분석 시장에서 강력한 과제로 남아 있습니다. 2024 년에 한 명의 주요 병원 컨소시엄은 희귀 암 환자를위한 2 개의 다른 영상 프로토콜을 조정하는 어려움을보고하여 전문 치료 부문의 복잡성을 강조했습니다. Astrazeneca는 후 향적 분석을위한 오래된 화학 요법 결과를 저장하는 6 개의 레거시 데이터 리포지토리를 통합하기 위해 고군분투하여 역사적 데이터 세트에 종종 균일 한 표준이 부족한 방법을 조명합니다. 생명 공학 스타트 업은 실시간 환자 모니터링을 위해 설계된 3 개의 클라우드 API의 격차를 발견하여 새로운 기술도 상호 운용성 헤드 윈드에 직면 함을 나타냅니다. Merck은 고급 유전자 편집 연구를 탐색하면서 2 개의 별도 데이터 스키마를 조정하려고 시도했으며, 디지털 추적기와의 상호 참조 실험실 기반 결과를 나타낼 때 마찰을 드러 냈습니다. 1 개의 주요 연구소가 원격 건강 상담에서 구조화되지 않은 노트 매핑을 표준화 된 EHR 분야에 매핑하는 데 어려움을 겪었을 때 또 다른 시나리오가 나타났습니다. 각 인스턴스는 데이터의 산란 된 특성이 두드러진 장애물로 남아 있음을 보여줍니다.

생명 과학 분석 시장에서 이러한 상호 운용성 장벽은 협업 시험에서 대규모 게놈 연구에 이르기까지 모든 영향을 미칩니다. Takeda는 실험실 기기 출력이 대륙마다 크게 변할 때 데이터 불일치를 캐싱 할 때 2 개의 글로벌 다중 센터 시험에서 진행이 둔화되는 것을 관찰했습니다. 화이자는 내분비 장애에 대한 글로벌 분석 이니셔티브를 출시하면서 통일 된 비교를 복잡하게하는 4 가지 뚜렷한 데이터 암호화 관행에 직면했습니다. Gilead Sciences는 2 개의 크로스 랩 데이터 병합에서 효율성이 감소했으며, 여기서 병렬 실험은 다른 장비 구성에 대해 실행되었습니다. Oracle은 여러 클리닉에서 약물 이벤트를 선별하는 광범위한 약물 검기 프로젝트 동안 1 형식 불일치 결함을 확인했습니다. 바이오 마커 연구를 확장 한 Elanco는 웨어러블 센서 기술의 3 가지 실시간 사료 공급원을 표준화하는 데 어려움을 겪었습니다. 허들에도 불구하고, 보편적 인 데이터 표준, 고급 매핑 도구 및 통합 거버넌스 규칙과 같은 솔루션은 전략적 로드맵에 점점 더 많이 나타나며, 이러한 마찰 지점을 제거하고 진정으로 통합 된 임상 통찰력 생성을위한 길을 열려는 집단적 의도를 나타냅니다.

부분 분석 

구성요소별 

생명 과학 분석 시장은 컨설팅, 데이터 관리, 구현 지원 및 전문 아웃소싱 솔루션을 포함하여 조직이 복잡한 프로젝트에 대한 전문가지도를 활용할 수 있도록합니다. 저명한 연구에서 지적한 바와 같이,이 서비스는 2024 년 규제 준수 및 임상 시험 복잡성과 관련된 고유 한 과제를 다루고, IQVIA는 생명 과학 회사가 개인화 된 처리를 위해 데이터 워크 플로우를 최적화하는 데 도움이되는 포괄적 인 자문 프로그램을 시작했으며, Accenture 부서 간 분석. Deloitte의 Analytics Division은 주요 제네릭 제공 업체를 글로벌 벤치마킹 및 다중 지역 데이터의 실시간 해석으로 지원했습니다. McKinsey는 유명한 Pharma Enterprise와 협력하여 고급 예측 통찰력을 통해 운영 의사 결정을 개선했습니다. 주요 계약 연구 기관은 분석 기반 상담을 활용하여 시험 모니터링 오류를 줄였습니다. KPMG는 성과 평가를 통해 출시 후 평가 후 전술 지침을 제공했습니다.

현재 생명 과학 분석 시장에서 소프트웨어를 능가하는 한 가지 이유는 적응성 및 실습 지원에 있으며, 이는 외부 전문가에게 의존함으로써 내부 분석 전문 지식이 부족한 조직에 호소하며, 생명 과학 회사는 데이터 해석을 위해 24 시간 내내 지원을받을 수 있습니다. 문제 해결. 2024 년, Oracle의 자문 ARM은 생명 공학 회사가 복잡한 치료 부문에 대한 실제 증거 수집을 강화하는 데 도움을 주었고 Cognizant는 희귀 질환 치료에서 승인 후 감시를 해결하기위한 맞춤형 분석 프로그램을 구현했습니다. 또 다른 이정표에는 IBM이 백신 개발자가 신흥 건강 위협에 대처할 수있는 맞춤형 데이터 모델링을 제공했습니다. 분석가들은 서비스 지향 솔루션이 사내 기술 관리의 복잡성을 줄임으로써 채택을 가속화 할 수 있음을 확인합니다. 2024 년 현재, 점점 더 많은 실험실 네트워크로 인해 전문 팀이 진화하는 요구에보다 효과적으로 보조를 맞추기 위해 

유형별 

설명 분석 분석은 생명 과학 분석 시장 평가에서 기본 구성 요소로 등장하여 조직이 원시 데이터를 요약하고 광범위한 데이터 세트를 명확한 시각적 출력으로 변환하여 역사적 패턴을 식별하는 데 도움을 주면서이 분석 유형은 약물 시험, 환자 등록 및 실험실의 결과를 해석하는 데 도움이됩니다. 결과. 2024 년에 IQVIA는 환자 준수 메트릭을 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 데 중점을 둔 특수 모듈을 도입 한 반면 SAS는 건강 분석 플랫폼을 업데이트하여 분산 된 임상 시스템의 데이터 통합을 단순화했습니다. IBM Watson Health는 종양학 연구에서 부작용 추세의 평가를 간소화하기 위해 지역 보건 당국과 협력했습니다. Oracle은 바이오 제약 회사의 다차원 데이터를 통합하는 재 설계된 대시 보드를 출시했으며 SAP는보고 스위트를 개선하여 임상 엔드 포인트의 교차 비교를 용이하게했습니다. Deloitte의 자문 전문가는 주요 백신 생산자를위한 이러한 솔루션을 검증했습니다.

설명 분석 분석이 생명 과학 분석 시장에서 가장 큰 유형으로 남아있는 한 가지 이유는 운영 요구와 연구 통찰력을 연결하는 데 직접적인 유용성 때문입니다. 많은 기업들이 이러한 솔루션에 의존하여 고급 모델링없이 필수 메트릭을 집계하고 결과를 맥락화합니다. 2024 년, 최고 계약 연구 기관은 저명한 이미징 진단 회사와 제휴하여 심장학 및 신경학 프로그램에 대한 후 향적 분석을 도출했습니다. 한편, Cognizant는 설명 감사를 통해 강력한 준수 보고서를 구성하는 데있어 주요 백신 개발자를 안내했습니다. 또 다른 하이라이트는 생명 공학 대기업이 신속한 연구 결론에 대한 시험 문서 및 관찰 데이터를 통합 할 수있는 Accenture와 관련이있었습니다. Market Observers는 서술 도구가 기존 워크 플로와의 간소화 된 통합을 제공하며, 이는 채택이 증가함에 따라 소규모 및 대규모 일일 작업에서 채택을 완화시켜 더 많은 공급 업체가 분석 복잡성을 최소화하는 사용자 친화적 인 인터페이스에 중점을두고 있습니다.

애플리케이션 별 

애플리케이션을 바탕으로 영업 및 마케팅은 생명 과학 분석 시장의 31% 이상의 매출 지분을 보유하고 있습니다. 여기서 제약 및 생명 공학 조직의 상업 팀은 생명 과학 분석 시장에 의존하여 전략을 세분화하고 청중을 세우고 수요 변동을 예측합니다. 이러한 통찰력은 2024 년에 제품 포지셔닝을 조정하고 이해 관계자 관계를 향상시키는 데 중요합니다. 2024 년 주요 백신 생산자는 다양한 시장에서의 봉사 활동을 조정하기 위해 고급 데이터 통합을 배포하는 반면, 주요 의료 기기 회사는 의사 참여에 대한 실시간 피드백을 통해 최적화 된 리드 타겟팅을 최적화했습니다. IQVIA는 다양한 지역에 처방 패턴을 매핑하여 중간 규모의 제약 기업을 지원하여 의료 전문가를위한 맞춤형 메시지를 허용했습니다. 또 다른 주목할만한 움직임은 디지털 캠페인의 성공을 평가하기 위해 기존 면역학 브랜드와의 Oracle의 협력과 관련이있었습니다. Cognizant는 판매 대시 보드 자동화, 파이프 라인 추적 개선 및 제품 출시를 가속화하는 제네릭 공급 업체를 안내했습니다. Deloitte는 정밀도가 향상된 프로모션 지출 할당을 정제하는 데 여러 생명 공학 스타트 업을 조언했습니다.

분석 중심의 판매 및 마케팅 노력은 종종 성장 기회를 더 빠르게 식별하고 생명 과학 분석 시장에서 처방 행동에 대한 이해를 향상시킵니다. 2024 년에 IBM은 교차 채널 마케팅 데이터를 평가하는 데있어 주요 당뇨병 중심 바이오 제약을 지원하여 의료 서비스 제공 업체를위한 개선 된 프로모션 시퀀스를 이끌어 냈습니다. 또 다른 예는 SAS가 의료 소모품 제조업체를 안내하여 대상 필드 포스 최적화 접근법을 채택했습니다. 최고 컨설팅은 저명한 백신 캠페인에 대한 출시 후 데이터를 검사하여 다른 인구 통계 학적 프로파일에 가장 효과적인 채널을 밝혀 냈습니다. 이러한 통찰력은 치료 흡수 및 의사 선호도에 대한 실제 증거를 포착하여 경쟁력있는 위치를 형성합니다. 주요 해설자들은 강력한 분석 중심 계획이 포화 치료 시장에서 브랜드 충성도에 결정적으로 영향을 줄 수 있다고 제안합니다.

배포 모드별 

많은 생명 과학 조직은 생명 과학 분석 시장에서 주문형 솔루션을 선호하고 최소한의 인프라 투자가 필요하고 빠른 확장 성을 제공하기 때문입니다. 이에 따라 주문형 세그먼트는 현재 50.5%의 지배적 시장 점유율을 유지하고 있습니다. 이 접근법은 특히 신흥 생명 공학 벤처 및 계약 연구 기관이 긴 설치없이 분석 도구에 대한 즉각적인 액세스를 통해 이익을 얻는 데 호소합니다. 2024 년에 미드 계층 제약 회사는 전체 임상 데이터 관리 시스템을 외부 공급자가 관리하는 클라우드 기반 분석 인터페이스로 마이그레이션했습니다. 또 다른 예는 IQVIA가 유연한 구독 서비스를 제공하여 변동하는 시험량을 해결하여 영구 온 프레미스 하드웨어가 필요하지 않습니다. 저명한 진단 회사는 여러 지역에서 더 빠른 환자 데이터 연결을 위해 주문형 모듈을 활용했으며 Deloitte는 GO-GO 분석을 채택하는 유전자 치료 스타트 업을 지원했습니다. KPMG의 자문 관행은 사용 기반 청구를 미세 조정하는 의료 기기 기업을 지원하여 복잡한 데이터 쿼리에 대한 투명한 예산을 쉽게 사용할 수있었습니다.

온 프레미스 배치와 비교하여 생명 과학 분석 시장의 주문형 모델은 자본 지출 및 유지 보수 책임을 줄여 2024 년에 핵심 연구 추구에 집중할 수있게 해주었습니다. 간소화 된 데이터 업데이트 및 최소한의 가동 중지 시간. 또 다른 주행 요소는 평판이 좋은 클라우드 호스트가 제공하는 강화 된 보안 프로토콜이며, 종종 사내 기능을 초과합니다. 이 장점은 민감한 환자 기록과 유연한 시험 관리를 원하는 전문 실험실을 처리하는 학술 연구 센터와 공명합니다. 관찰자들은 가입 기반 설정이 조직의 확장에 도움이된다고보고합니다. 이는 변동하는 임상 파이프 라인을 탐색하는 데 중요한 기능이됩니다. 그 결과, 주문형 분석은 운영 단순성과 실시간 업데이트로 인해 신흥 플레이어와 기존 기업들 사이에서 더 넓은 점유율을 주장합니다. 사용자는 중앙 집중식 플랫폼과 통합 대시 보드를 통해 부서 전체에서 더 쉬운 협업에 감사합니다.

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지역분석 

북미는 52% 이상의 시장 점유율을 캡처하여 글로벌 생명 과학 분석 시장의 성장을 이끌고 있습니다. 

생명 과학 분야의 북아메리카의 리더십은 강력한 연구 인프라, 광범위한 임상 시험 및 최고 계층 학업 기관의 집중에서 비롯됩니다. 미국과 캐나다는 유명한 데이터 리포지토리 및 전문 실험실을 종합적으로 호스팅하여 2024 년에 고급 분석에 대한 충분한 실제 증거를 제공했으며, 미국에 본사를 둔 주요 바이오 제약은 여러 주에 걸쳐 새로운 임상 해석 플랫폼을 통합하여 실시간 시험 평가를 가능하게했습니다. 한편, 주요 캐나다 연구소는 신흥 바이러스 질환에 대한 백신 효능 평가를 촉진하기 위해 분석 도구를 사용했습니다. 또 다른 랜드 마크에는 통합 대시 보드를 통해 병원 공급망을 최적화하는 미국에 기반을 둔 의료 기술 제공 업체가 특징입니다. IBM은 포괄적 인 환자 흐름 분석을 정제함으로써 보스턴 기반 병원 시스템을 지원했으며, IQVIA는 다중 사이트 데이터 표준화에 대한 캘리포니아 생명 공학을 지원했습니다. Deloitte는 진보 된 결과 메트릭에 대한 종양학 중심 기업에 조언했습니다.

북미 생명 과학 분석 시장에서 미국은 상당한 자금 조달 채널, 다양한 인구 및 생명 공학 인큐베이터 네트워크로 인해 지배적 인 입장을 취하고 있습니다. 2024 년에 Oracle은 대규모 중서부 병원 그룹과 협력하여 고위험 의료 기기의 시장 후 감시를 강화했습니다. 애널리스트들은 미국의 소비자 기반이 농촌 클리닉에서 주요 대도시에 이르기까지 광범위한 의료 시설을 갖추고 있음을 관찰합니다. 최종 사용자는 의료 센터, 소매 약국 체인 및보다 효율적인 데이터 통찰력을 추구하는 건강 보험 제공 업체에 걸쳐 있습니다. 이러한 역학은 기존의 제약 제조업체들 사이에서 수많은 현장 업그레이드로 볼 수 있듯이 투자와 확장을 장려합니다. 관찰자들은 SAS, Cognizant 및 Accenture와 같은 주요 분석 제공 업체가 미국의 전용 팀을 유지하여 맞춤형 지원을 보장한다고 지적합니다. 이 생태계는 국가의 주요 시장 상태를 강화합니다.

생명 과학 분석 시장의 최근 개발 분석

1.1 합병 및 인수

• 표준 바이오 툴 및 소말 로그 :

2024 년 1 월, 생물 의학 기술을 전문으로하는 표준 Biotools는 임상 진단 회사 소말 로그와 함께 시장 접근을 넓히고 제품 제공을 상승시켰다. 그들의 결합 된 자원은 생명 과학 분석에서 경쟁 우위를 강화합니다.

• Novo Holdings는 Catalent를 취득합니다

2024 년 2 월 Novo Holdings는 Catalent, Inc.를 165 억 달러에 구매함으로써 건강 및 지속 가능성 이니셔티브를 확대하는 것을 목격했습니다. 이 전략적 움직임은 생명 과학 분석 공간에서 Novo Holdings의 기능을 강화하도록 설계되었습니다.

• Suven Pharmaceuticals와 Coance Lifesciences

또한 2024 년 2 월, Suven Pharmaceuticals는 저명한 API 플랫폼 인 Cohance Lifesciences와 합병되었습니다. 이 거래의 목표는 더 넓은 고객 도달 범위와 향상된 제품 포트폴리오이며, 제약 운영 발전에있어 분석의 중요한 역할을 보여줍니다.

1.2 협력 및 파트너십

• Iqvia & nvidia

임상 연구 서비스로 알려진 IQVIA는 NVIDIA와 전략적 동맹을하여 AI를 활용하여 의료 및 생명 과학 결과를 향상 시켰습니다. 약물 개발에서 복잡한 프로세스를 간소화함으로써 두 회사는 더 나은 환자 치료를 제공하는 것을 목표로합니다.

• 브리스톨 마이어스 스 퀴브 (Squibb & Vantai)

Bristol Myers Squibb는 Vantai와 파트너십을 맺고“분자 접착제”의 개발을 가속화하기 위해 최대 6 억 6,700 만 달러를 투자했습니다. 이 협력은 Vantai의 AI 플랫폼을 활용하여 소분자 치료제를 개선합니다.

• Verge Genomics & Alexion

Astrazeneca의 희귀 질병 부서 인 Verge Genomics와 Alexion은 최대 8 억 8 천만 달러의 로열티와 4,200 만 달러의 선불 협력을 시작했습니다. Verge의 AI 기반 Converge® 플랫폼을 활용하는이 이니셔티브는 신경계 장애에 도전하기위한 새로운 약물 목표를 식별하는 데 중점을 둡니다.

• Novo Nordisk & Kakao Healthcare

Novo Nordisk Pharmaceuticals는 한국 스타트 업 Kakao Healthcare와 팀을 이루어 디지털 건강 솔루션을 제공하여 만성 질환을 앓고있는 환자가 자신의 상태를보다 효과적으로 관리 할 수 ​​있도록 돕습니다.

• Abbvie & Bighat Biosciences

Abbvie는 Bighat Biosciences와 3 천만 달러의 파괴 파트너십을 발표했습니다. 함께, 그들은 AI 및 기계 학습을 사용하여 종양학 및 신경 과학 관련 용도를위한 새로운 항체를 개발합니다.

• Medtronic, Nvidia 및 IBM Watson Health

Medtronic은 NVIDIA와 협력하여 AI를 GI 천재 내시경 플랫폼에 가져와 심혈관 진단 및 치료 최적화를 위해 IBM Watson Health와 파트너십을 형성함으로써 기술 혁신을 강화했습니다.

1.2 투자 및 자금

2024 년 생명 공학 및 생명 과학 분석 분야는 약 260 억 달러의 벤처 캐피탈 투자를 보았으며, 이는 전년 대비 233 억 달러에서 주목할만한 점프입니다. 자금 조달 라운드의 수가 줄어들었지만 평균 거래 규모가 크게 증가하여 투자자의 신뢰를 보여줍니다.

• Xaira Therapeutics : 약물 개발을 위해 AI에 중점을 둔 시리즈 A 기금 모금으로 10 억 달러를 유치했습니다.
• Formation Bio : Advanced Analytics를 사용하여 약물 개발 노력을 개선하기 위해 Series D Financing에서 미화 3 억 7,300 만 달러를 확보했습니다.
• Shift Bioscience : AI 기반 셀 시뮬레이션 플랫폼 전용 종자 기금으로 미화 1,600 만 달러를 수집했습니다.

1.3 제품 출시

• IQVIA AI 조교

2024 년 10 월, IQVIA는 브랜드 성능을 둘러싼 실시간 분석을 제공하도록 설계된 생성 AI 보조원을 발표했습니다. 이 제품은 생명 과학에서 AI의 가속화 된 영향을 강조합니다.

• 혁신적인 치료 제품

Starton Therapeutics는 2024 년 초 경피 약물 전달 솔루션 인 Starsilon을 도입했습니다. 주로 약물 투여에 중점을 두었지만, 데이터 분석과 새로운 플랫폼을 결합하여 새로운 플랫폼을 결합하여 치료 효능을 향상시키는 경향을 강조합니다.

생명 과학 분석 시장의 최고 선수 :

• 액센츄어
• 인식
• IBM
• 아이큐비아
• 신탁
• SAS Institute Inc.
• Solutions Limited를 가져 가십시오
• Veeva 시스템
• 위프로 리미티드
• 다른 저명한 플레이어

시장 세분화 개요:

유형별

• 규범 분석
• 설명 분석
• 예측 분석
• 진단 분석
• 발견 분석

구성 요소 유형별

• 서비스
• 소프트웨어

배포별

• 온프레미스
• 주문형 (클라우드)

애플리케이션 유형별

• 연구개발
• 전임상 시험
• 임상 시험
• 영업 및 마케팅
• 규제 준수
• 공급망 최적화
• 약물 감시

최종 사용자 유형

• 제약 및 생명공학 회사
• 의료기기 회사
• 연구센터
• 타사 관리자

지역별

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 서유럽
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 서유럽의 나머지 지역
  • 동유럽
    • 폴란드
    • 러시아 제국
    • 나머지 동유럽
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 인도
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