דו"ח שוק אנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה 2025: חשיפת מניעי צמיחה, דינמיקה תחרותית והזדמנויות עתידיות בפיתוח תרופות מונחה נתונים

• סיכום מנהלים & סקירה שוק
• מגמות טכנולוגיה מרכזיות באנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה
• נוף תחרותי ושחקנים מובילים
• תחזיות צמיחה בשוק (2025–2030): CAGR, ניתוח הכנסות ונפחים
• ניתוח שוק אזורי: צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק ויתר העולם
• מבט לעתיד: יישומים מתפתחים ומוקדי השקעה
• אתגרים והזדמנויות: רגולציה, אבטחת נתונים ומחסומים לאימוץ
• מקורות & הפניות

סיכום מנהלים & סקירה שוק

שוק האנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה ב-2025 צפוי לצמיחה משמעותית, המונעת מהתלות הגוברת של המגזר בבינה מלאכותית (AI) כדי להאיץ גילוי תרופות, לייעל ניסויים קליניים ולשפר את היעילות התפעולית. אנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה מתייחסת ליישום של אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית וטכניקות חיפוש נתונים על מולטי דטים נרחבים שנוצרו במהלך מחזור חיי הפיתוח התרופתי. טכנולוגיה זו מאפשרת לחברות פארמה לחלץ תובנות ניתנות לפעולה, לחזות תוצאות ולבצע החלטות נתמכות נתונים, ובסופו של דבר להפחית את זמני הגעת המוצר לשוק ואת עלויות המחקר והפיתוח.

לפי Mordor Intelligence, השוק הגלובלי של AI בתחום הפארמה צפוי להגיע ליותר מ-5.2 מיליארד דולר עד 2025, עם צמיחה CAGR של כ-29% מ-2020. עלייה זו מיוחסת לעלייה הפנדמית בנתוני הבריאות, הצורך בתהליכי פיתוח תרופות יותר יעילים, והגברת האימוץ של פלטפורמות אנליטיקה המנוהלות על ידי AI על ידי חברות פארמה מובילות. שחקני תעשייה מרכזיים כמו Novartis, Pfizer ו-Roche ביצעו השקעות משמעותיות בשותפויות עם AI וביכולות אנליטיות פנימיות, הממחישים את החשיבות האסטרטגית של טכנולוגיה זו.

מניעי השוק המרכזיים ב-2025 כוללים את המורכבות הגוברת של ניסויים קליניים, הביקוש לרפואה מותאמת אישית, ועידוד רגולטורי להמרה דיגיטלית. פלטפורמות אנליטיקה של AI משמשות יותר ויותר ל-zidentify מועמדים מבטיחים, לחזות תגובות של מטופלים, ולייעל את תכנון הניסוי, ובכך לשפר את שיעורי ההצלחה ולהפחית את האי ספיקה. יתרה מכך, השילוב של ראיות מהעולם האמיתי ומסמכי בריאות אלקטרוניים לתוך מודלי AI מאפשר חיזוי מדויק יותר ופיקוח לאחר שיווק.

בהיבט האזורי, צפון אמריקה ממשיכה לדומיננטיה בשוק האנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה, במגוון תשתית בריאות מפותחת, השקעה חזקה במחקר ופיתוח, ואקוסיסטם חי של סטרטאפים בתחום AI. עם זאת, אזור אסיה-פסיפיק מתפתח כאזור עם צמיחה גבוהה, המונעת מהרחבת ייצור תרופות, יוזמות ממשלתיות והגברת הדיגיטליזציה במדינות כמו סין והודו (Grand View Research).

לסיכום, 2025 מסמן שנה המהותית לאנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה, עם הטכנולוגיה שהופכת לחיונית לאסטרטגיה תחרותית ולחדשנות. ככל שמסגרות רגולטוריות מתפתחות והבשלות בנתונים משתפרת, צפוי שהשוק יחווה האצה נוספת, reshaping את נוף הפארמה וקביעה של סטנדרטים חדשים ליעילות ולדיוק.

מגמות טכנולוגיה מרכזיות באנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה

אנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה משנה במהירות את גילוי התרופות, הפיתוח והמסחר על ידי שימוש בטכנולוגיות מתקדמות של למידת מכונה, למידה עמוקה ואינטגרציה של נתונים. כאשר התעשייה מתקדמת לעבר 2025, מספר מגמות טכנולוגיות מרכזיות מעצבות את הנוף התחרותי ואת יכולות תפעול של חברות הפארמה.

• AI генеративי לגילוי תרופות: האימוץ של מודלים יוצרי AI, כמו מודלים של שפה גדולה (LLMs) ורשתות עימות יוצרות (GANs), מאיץ את הזיהוי של מועמדים תרופתיים חדשים. מודלים אלה יכולים לעצב מבנים מולקולריים חדשים עם תכונות רצויות, ובכך להפחית משמעותית את הזמן והעלות של גילוי תרופות בשלב מוקדם. חברות כמו Novartis ו-Pfizer משקיעות בפלטפורמות AI יוצרות כדי להרחיב את צינורות התרופות שלהן.
• אינטגרציה של נתוני מולטי-אומיקה: פלטפורמות אנליטיקה של AI מסוגלות יותר ויותר לשלב גנומיקה, פרוטומיקה, טרנסקריפטומיקה ונתוני עולם אמיתי כדי לספק תמונה הוליסטית של מנגנוני מחלה ותגובות מטופלים. מגמה זו מאפשרת זיהוי מדויק יותר של יעדים וסטרטיפיקציה של מטופלים, כפי שנראה ביוזמות של Roche ו-GSK.
• אופטימיזציה של ניסויים קליניים מונחי AI: אנליטיקה מתקדמת משמשת לעיצוב ניסויים קליניים אדפטיביים, לחזות שיעורי גיוס מטופלים ולפקח על איתותי בטיחות בזמן אמת. פלטפורמות מונחות AI מחברות כמו IQVIA מסייעות לממנים להפחית את זמני הניסוי ולשפר את שיעורי ההצלחה.
• עיבוד שפה טבעית (NLP) עבור נתונים לא מובנים: אלגוריתמים של NLP שולפים תובנות ניתנות לפעולה מהספרות המדעית, ממסמכי בריאות אלקטרוניים וממסמכים רגולטוריים. יכולת זו מפשטת את הפיקוח על תופעות לוואי, את ההגשות הרגולטוריות ואת המודיעין התחרותי, כפי שממחיש IBM Watson Health.
• למידה פדרטיבית ואבטחת נתונים: עם עליית הלחצים הרגולטוריים, למידה פדרטיבית הופכת לפתרון ללמידה משותפת של מודלים מבלי לשתף נתוני מטופלים רגישים. גישה זו נבחנת על ידי קונסורציום כמו היוזמה לתרופות החדשניות כדי להקל על מחקר בין-מוסדי תוך שמירה על תאימות.

מגמות טכנולוגיות אלו צפויות להניע חדשנות ויעילות נוספות במחקר ובפיתוח בתחום הפארמה, ולמקם את אנליטיקה של AI כמתאפשר מרכזי של טיפולים מהדור הבא ורפואה מותאמת אישית ב-2025 ואילך.

נוף תחרותי ושחקנים מובילים

הנוף התחרותי של שוק האנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה ב-2025 מוגדר על ידי חדשנות מהירה, שותפויות אסטרטגיות ומיקס של חברות פארמה מבוססות והמון חברות טכנולוגיה מתמחות. המגזר חווה תחרות מואצת כאשר ארגונים שואפים לנצל את הבינה המלאכותית (AI) להאצת גילוי תרופות, אופטימיזציה של ניסויים קליניים ולשיפור ביצועי ההוכחה מעולם האמיתי.

שחקנים מובילים בשוק זה כוללים הן גופים פארמה גלובליים והן ספקי טכנולוגיה ייחודיים בתחום AI. Novartis ו-Pfizer ביצעו השקעות משמעותיות בפלטפורות אנליטיקה מונחות AI, לרוב משתפים פעולה עם חברות טכנולוגיה כדי לשלב למידת מכונה מתקדמת בצנרת R&D שלהן. למשל, Novartis שתפה פעולה עם Microsoft לפיתוח פתרונות AI לפיתוח תרופות ורפואה מותאמת אישית.

חברות AI מתמחות כמו Insilico Medicine, BenevolentAI, ו-Exscientia נמצאות בחזית גילוי תרופות מונחה אלגוריתמים. חברות אלו הראו יכולת לזהות מועמדים תרופתיים חדשים ולהאיץ את אופטימיזציית תרכובות הובלה בקצבים חסרי תקדים, לעיתים מקדימים שיטות מסורתיות. הפלטפורמות שלהן עסוקות ביותר בללא הפסקה על ידי חברות פארמה גדולות המבקשות לחזק את יכולות ה-AI שלהן.

השוק מעוצב גם על ידי ספקי טכנולוגיה מרכזיים כמו Google Cloud ו-Amazon Web Services, המציעים תשתית משודרגת וכלי AI מותאמים לאנליטיקה בתחום הפארמה. פתרונות מבוססי ענן אלו מאפשרים לחברות פארמה לנהל ולנתח כמויות גדולות של נתונים, ותומכים בהכל, מגנומיקה ועד ניהול נתוני ניסויים קליניים.

לפי דוח מ-2024 של Frost & Sullivan, צפויה עלייה נוספת באינטנסיביות התחרות עם כניסת סטרטאפים נוספים למקום, לרוב המתמקדים ביישומים נישתיים כמו גילוי סמנים ביולוגיים מונח AI או סטרטיפיקציה של מטופלים. בריתות אסטרטגיות, מיזוגים ורכישות נפוצים, כאשר שחקנים מבוססים מחפשים לרכוש טכנולוגיות חדשניות וכשרונות.

• Novartis ומייקרוסופט: AI לפיתוח תרופות
• Pfizer: אנליטיקה פנימית ושותפויות חיצוניות עם AI
• Insilico Medicine, BenevolentAI, Exscientia: פלטפורמות גילוי תרופות מונחות AI
• Google Cloud, AWS: שירותי תשתית ואנליטיקה עבור פארמה

באופן כללי, שוק האנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה ב-2025 מוגדר על ידי אינטראקציה דינמית בין מנהיגי פארמה, מומחים ל-AI, וספקי תשתיות טכנולוגיות, כולם מתמודדים על יתרון תחרותי כדי להאיץ חדשנות ולשפר את תוצאות המטופלים.

תחזיות צמיחה בשוק (2025–2030): CAGR, ניתוח הכנסות ונפחים

שוק האנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה צפוי להתרחב משמעותית בין 2025 ל-2030, המוספיק על ידי האימוץ הגובר של בינה מלאכותית (AI) בכל הקשור לגילוי תרופות, ניסויים קליניים ופעילות מסחרית. לפי תחזיות של Grand View Research, צפוי שהשוק הגלובלי של AI בתחום הפארמה יירשם שיעור גידול שנתי מצטבר (CAGR) של כ-29% במהלך פרק זמן זה. עלייה זו מיוחסת לצורך הגובר בקבלת החלטות מונחות נתונים, לעלייה בהוצאות R&D, ולפריחת הנתונים הגדולים ברפואה.

תחזיות הכנסות מצביעות על כך שהשוק, אשר העריכו ב-2.5 מיליארד דולר ב-2024, עשוי לעלות על 10 מיליארד דולר עד 2030, מה שמעיד על השקעות מואצות מצד חברות פארמה מבוססות וחברות ביוטכנולוגיה חדשות. MarketsandMarkets מעריך כי צפון אמריקה תשמור על הדומיננטיות שלה, ותהיה חלקה הגדול ביותר מההכנסות הגלובליות, בעוד שאסיה-פסיפיק צפויה לחוות את הגידול המהיר ביותר בשל הגברת הדיגיטליזציה ויוזמות ממשלתיות המקדמות אינטגרציה של AI בתחום הבריאות.

ניתוח הנפח מראה על עלייה משמעותית בפריסת פלטפורמות אנליטיקה מונחות AI, כאשר מספר הפרויקטים המונחים על ידי AI בגילוי תרופות ובפיתוח קליני צפוי לגדול פי שניים עד 2030. צפוי שהאימוץ של כלי אנליטיקה של AI עבור הפקת ראיות מהעולם האמיתי, סטרטיפיקציה של מטופלים, ומודלים חזויים יגדל בקצב גידול שנתי מצטבר (CAGR) העולה על 30%, כפי שדווח על ידי Fortune Business Insights. עלייה זו מתודלקת על ידי שיתופי פעולה אסטרטגיים בין חברות פארמה לספקי טכנולוגיה של AI, כמו גם עלייה בקבלת תקנות של תובנות שנוצרו על ידי AI בהגשות קליניות ורגולטוריות.

• CAGR (2025–2030): ~29% הגלובלית
• הכנסות (תחזית 2030): 10+ מיליארד דולר
• נפח: הכפלת הפריסות של אנליטיקה מונחות AI במחקר ופיתוח בתחום הפארמה ופעולות

לסיכום, שוק האנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה צפוי לצמוח באופן אקספוננציאלי עד 2030, נתמך על ידי התקדמות טכנולוגית, ידי ההרחבה של תחומי השימוש, ומסגרת רגולטורית מועילה. חברות שישקיעו בפתרונות אנליטיקה של AI הניתנים להרחבה צפויות להשיג יתרון תחרותי כאשר התעשייה מתקדמת לעבר מודלים לפיתוח תרופות מעודכנים ומודרניים.

ניתוח שוק אזורי: צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק ויתר העולם

שוק האנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארما הגלובלית חווה צמיחה משמעותית, כאשר הדינמיקה האזורית מעוצבת על ידי רמות שונות של אימוץ טכנולוגיות, סביבות רגולטוריות והשקעה בחידושי בריאות. ב-2025, צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק ויתר העולם (RoW) מציעים כל אחד הזדמנויות ואתגרים שונים עבור שחקנים במגזר זה.

• צפון אמריקה: צפון אמריקה, בראשות ארצות הברית, נותרה השוק הגדול והמבוגר ביותר לאנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה. האזור נהנה מאקוסיסטם חזק של סטרטאפים בתחום ה-AI, חברות פארמה מבוססות והשקעה משמעותית במחקר ופיתוח. נוכחות של מסגרות רגולטוריות המעודדות חדשנות בבריאות דיגיטלית, כמו תכנית הפעולה לחדשנות בריאות דיגיטלית של ה-FDA, גם מועצמת את האימוץ. לפי Grand View Research, צפון אמריקה צברה למעלה מ-40% משוק הגלובל ב-2024, בעקבות אימוץ מוקדם של AI בגילוי תרופות, ניסויים קליניים ואנליטיקה של ראיות מהעולם האמיתי.
• אירופה: אירופה מאופיינת בגישה משתפת פעולה, עם יוזמות מחקר跨 מדינתיות ושותפויות ציבוריות-פרטיות חזקות. הסוכנות האירופית לתרופות (EMA) פרסמה הנחיות לגבי AI בפיתוח תרופות, ומעודדת סביבה רגולטורית תומכת. מדינות כמו בריטניה, גרמניה ושטח הפארמה שיחק分别 בתחום המחקר המונחה AI, כאשר האזור צפוי לראות CAGR של מעל 25% עד 2025 (Fortune Business Insights). עם זאת, רגולציות פרטיות נתונים כמו GDPR מהוות אתגרים ייחודיים לאינטגרציה ולאנליטיקה של נתונים.
• אסיה-פסיפיק: אזור אסיה-פסיפיק מתפתח כשוק בעל צמיחה גבוהה, המניע על ידי הגברת דיגיטליזציה בבריאות, יוזמות ממשלתיות ומגזר ביוטכנולוגיה מפותח. סין, יפן ודרום קוריאה משקיעות כבדות בתשתיות AI וכישרון. לפי Mordor Intelligence, צפוי שאסיה-פסיפיק תרשום את קצב הצמיחה המהיר ביותר בעולם, כאשר חברות פארמה מנצלות את ה-AI לפיתוח תרופות חסכוני ורפואה מותאמת אישית.
• יתר העולם (RoW): באזורים כמו אמריקה הלטינית, המזרח התיכון ואפריקה, האימוץ של אנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה עדיין נמצא בשלב צעיר אך נמצא במגמת עלייה. התפשטות השוק נתמכת על ידי השקעות מוגברות בתחום טכנולוגית הבריאות ושיתופי פעולה בינלאומיים. עם זאת, אתגרים כגון תשתיות דיגיטליות מוגבלות ואי-ודאות רגולטורית קיימים, מה שעשוי להאט את קצב האימוץ בהשוואה לאזורים אחרים (Data Bridge Market Research).

באופן כללי, בעוד שצפון אמריקה ואירופה מובילות במבוגרות השוק וברור ברגולציה, אסיה-פסיפיק מצפה להתרחבות מהירה, ושוקי RoW מתקרבים בהדרגה, מניעים בשיתוף פעולה גלובלי ובמאמצי דיגיטיזציה.

מבט לעתיד: יישומים מתפתחים ומוקדי השקעה

המבט לעתיד של אנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה בשנת 2025 מתאפק על ידי התרחבות מהירה ליישומים מתפתחים וזיהוי מוקדי השקעה חדשים. ככל שתחום הפארמה ממשיך לאמץ את ההמרה הדיגיטלית, צפוי שהאנליטיקה המונחית AI תגלם תפקיד מרכזי בעיצוב גילוי תרופות, פיתוח קליני ופעולות מסחריות.

אחד היישומים המבטיחים ביותר המתפתחים הוא אינטגרציית האנליטיקה של AI ברפואה מדויקת. על ידי ניצול כמויות גדולות של נתונים מגנומיקה, פרוטומיקה וראיות מהעולם האמיתי, פלטפורמות AI מאפשרות את הפיתוח של טיפולים ממוקדים מאוד ותחומי טיפול מותאמים אישית. חברות כמו Novartis ו-Roche משקיעות כבדות בפלטפורמות מונחות AI כדי להאיץ את גילוי הסמנים הביולוגיים ולייעל את סטרטיפיקציה של המטופלים לניסויים קליניים.

אזור מפתח נוסף הוא השימוש באנליטיקה יודעים תקלות בגילוי תרופות מחדש ובזיהוי תרפיות משולבות. מודלי לימוד מכונה מתקדמים מגיעים לניתוח ספריות תרופות קיימות ולחשיפת שימושים טיפוליים חדשים, ובכך מצמצמים את זמן הגעת המוצר לשוק ועלויות R&D. Insilico Medicine ו-BenevolentAI עוסקות במגמה זו, משיגות השקעות מתקדמות ושותפויות אסטרטגיות משמעותיות.

אופטימיזציה של ניסויים קליניים נותרת מוקד השקעה קריטי. אנליטיקות של AI מתבצעות לשיפור גיוס המטופלים, לחזות תוצאות ניסויים ולפקח על איתותי בטיחות בזמן אמת. לפי McKinsey & Company, עיצוב והוצאה לפועל שתוף בינה מלאכותית יכולים לצמצם את לוחות הזמנים של הפיתוח הקליני ב-30%, מה שהופך את זה למוקד מפתח עבור חברות פארמה וספקי טכנולוגיה.

גיאוגרפית, צפון אמריקה ואירופה ממשיכות להוביל באימוץ אנליטיקה של AI, אך צמיחה משמעותית צפויה גם באסיה-פסיפיק, במיוחד בסין ובודו, יוזמות ממשלתיות ומגזר ביוטכנולוגיה מפותח ממשיכים לדרבן השקעה. Grand View Research מעריך כי שוק האנליטיקה של בינה מלאכותית הגלובלי בתחום הפארמה יגיע ל-9.24 מיליארד דולר עד 2025, עם שיעור גידול שנתי מצטבר (CAGR) העולה על 30%.

לסיכום, העתיד של אנליטיקה של בינה מלאכותית בתחום הפארמה ב-2025 מאופיין בהתרחבות ביישומים ברפואה מדויקת, גילוי תרופות מחדש ואופטימיזציה של ניסויים קליניים, עם פעילות השקעה רצינית הן בשוקי הפארמה מבוססים והן חדשים. שיתופי פעולה אסטרטגיים בין חברות פארמה, חברות טכנולוגיה ומוסדות מחקר צפויים להאיץ עוד יותר את החדשנות וצמיחה בשוק.

אתגרים והזדמנויות: רגולציה, אבטחת נתונים ומחסומים לאימוץ

השתלבות אנליטיקה של AI בתחום הפארמה מתקדמת, אך נתקלת בנוף מורכב של רגולציה, אבטחת נתונים ואתגרים לאימוץ, לצד הזדמנויות משמעותיות. נכון לשנת 2025, מערכות רגולציה נשארות מכשול קריטי. ההתפתחות המהירה של טכנולוגיות AI לעיתים יוצאת מדברים מנדסים של יכולת הגופים הרגולטוריים להקים הנחיות ברורות ומאוחדות. למשל, מנהל המזון והתרופות האמריקאי (FDA) והסוכנות האירופית לתרופות (EMA) פועלים לפיתוח מסגרות לפיתוח תרופות וניסויים קליניים המנוהלים על ידי AI, אך חוסר עקביות ודרישות מתפתחות עשויות לעכב אישורי מוצרים וכניסה לשוק. היעדר פרוטוקולים תקנוניים מאוחדים עבור מודלי AI מקשה על תאימות, במיוחד בניסויים רב-לאומיים.

אבטחת נתונים ופרטיות הם נושאים עיקריים, שכן מדובר בנתוני מטופלים ונתוני ניסויים קליניים רגישים. יישום אנליטיקה של AI דורש גישה לנתונים רבים, לעיתים כולל העברת נתונים בין גבולות. תאימות עם תקנות כמו רגולציסת הגנת מידע הכללית (GDPR) ו-HIPAA היא מחוייבות, אך להבטיח אנונימיות מוגברת, הצפנה ואחסון נתונים מאובטח נשארים אתגרים טכניים ותפעוליים. פריצות בולטים ותקיפות סייבר בתחום הבריאות הגבירו את הביקורת, מה שמאלץ חברות פארמה להשקיע רבות בתשתיות אבטחת סייבר ובניהול סיכונים מצד שלישי.

מחסומים לאימוץ נמשכים גם ברמות הארגוניות וגם ברמות התעשייה. רבות מחברות הפארמה מתמודדות עם התנגדות פנימית בשל חוסר ידע ב-AI, חששות לגבי פיטורי עובדים, וספקות לגבי הפרשנות והאמינות של תובנות שמיוצרות על ידי AI. אינטגרציה עם מערכות IT ישנות והצורך בהשקעה מראש גבוהה בפלטפורמות AI ובגיוס כשרון נוספים האטת את האימוץ. לפי McKinsey & Company, רק מיעוט מהארגונים בתחום הפארמה הצליחו להפעיל אנליטיקה של AI במציאות בהקף מקיף נכון לשנת 2025.

• הזדמנויות רבות קיימות בחדשנות רגולטורית, כגון מסלולי אישור אדפטיביים והנחיות ספציפיות לגבי AI, מה שיכול לייעל את הציות ולהאיץ את זמן הגעת המוצר לשוק.
• התקדמות בלמידה פדרטיבית וב-AI המגנה על פרטיות מספקות פתרונות לדאגות אבטחת נתונים, מאפשרות אנליטיקות שיתופיות מבלי לפגוע בפרטיות המטופלים.
• עדויות הולכות ומתרבות על השפעת ה-AI על יעילות גילוי תרופות ואופטימיזציה של ניסויים קליניים עוקפות לאט לאט את ההתנגדות לאימוץ, כאשר משתמשים ראשונים מדווחים על החזר השקעה משמעותי ועל יתרון תחרותי (Deloitte).

לסיכום, בעוד שאתגרי רגולציה, אבטחת נתונים ומחסומי אימוץ נשארים משמעותיים ב-2025, חדשנות מתמשכת ושיטות עבודה המתפתחות יוצרות דרכים חדשות ליישום מוצלח של אנליטיקה של AI בתחום הפארמה.

מקורות & הפניות

• Mordor Intelligence
• Novartis
• Roche
• Grand View Research
• GSK
• IQVIA
• IBM Watson Health
• Innovative Medicines Initiative
• Microsoft
• Insilico Medicine
• BenevolentAI
• Exscientia
• Google Cloud
• Amazon Web Services
• Frost & Sullivan
• MarketsandMarkets
• Fortune Business Insights
• Data Bridge Market Research
• McKinsey & Company
• European Medicines Agency (EMA)
• General Data Protection Regulation (GDPR)
• Deloitte