该报告对当前市场前景及其未来潜力以及对提供基于AI平台的临床试验应用的公司进行了广泛研究。
该报告的主要目标之一是了解主要的增长动力，并估计该市场的未来机会。基于多个参数，例如临床试验的年度数量，不同阶段和治疗领域的每项试验的平均资本投资，人工智能的成本节省潜力以及各个地区的预期年增长率，我们提供了信息通报的可能估计。从2020年到2030年的中长期市场。
本章介绍了机会在不同方面的可能分布：
[A]试用阶段(第一阶段，第二阶段和第三阶段)
[B]治疗领域(心血管疾病，中枢神经系统疾病，传染性疾病，代谢性疾病，肿瘤性疾病和其他疾病)
[C]最终用户(制药公司以及学术界和其他用户)
[D]主要地理区域(北美，欧洲，亚太地区和世界其他地区)
市场洞察
成功开发新型治疗干预的过程既费时又费钱。实际上，据估计，处方药在进入市场之前需要大约10年的时间和超过25亿美元的资本投资。在此过程中，临床试验是至关重要的要求，它使创新者和监管者都能够评估候选药物的功效，并确定该药物对人体是否安全。
据估计，药物开发过程中将近50%的总时间和资本支出用于进行临床研究。但是，所有试验均未成功。它们很容易出现延误(由于各种原因)和失败，众所周知，这两种情况都会给发起人带来巨大的财务负担。
根据麻省理工学院斯隆管理学院的一项研究，临床成功率(目前定义为批准所研究的药物/疗法的试验比例)目前估计为14%。这项研究进一步表明，在不同类型的疗法中，上述比率存在显着差异。例如，对于抗传染病的疫苗，临床成功率估计略高于30%，而对于研究用的抗癌药物，其成功率为3%。
导致临床阶段产品失败的一些关键因素包括研究设计不足，患者招募不足/不完全，研究进行过程中受试者分层不当以及参与者流失率高。
为了应对上述挑战，制药行业的利益相关者正在积极探索各种策略和解决方案，其中之一涉及现实世界数据的收集和处理。实际上，现实世界中的数据分析被认为具有从患者/医疗服务提供者的证词中提供有价值的见解的潜力，以推动未来的试验优化工作并促进在临床研究过程中做出更好的决策。
但是，为了从现实世界的医学数据中产生可行的见解，需要强大而先进的数据挖掘技术，例如大数据分析和人工智能(AI)驱动的工具。
数据集成，进化建模和使用预测性AI模型的模式识别可以使试验申办者能够汇总，整理和分析大量数据，从而利用过去试验中捕获的信息来推动未来疗法的开发计划。专家们还认为，使用AI驱动的解决方案有可能解决一些常见的挑战，例如与临床试验设计，患者招募和保留，选址，医学数据解释以及治疗效果评估有关的问题，在审判期间遇到。