調査によると、AI は今後 12 か月で生産性を向上させ、コストを削減することができます
GlobalData の調査によると、AI は効率的な創薬、最適化された臨床試験、予測データ分析を通じて医薬品の研究開発コストを大幅に削減できるようになっています。
大手データ分析企業のレポート「バイオ医薬品産業の現状 – 2025」では、来年の生産性向上とコスト削減につながる AI の可能性を強調しています。
GlobalData のヘルスケア部門市場調査および戦略インテリジェンス担当シニア ディレクターである Urte Jakimaviciute 氏は、研究開発の生産性を向上させる重要性を強調しました。
「医薬品の研究開発における生産性の向上は、新薬の開発を加速し、企業がより効果的にイノベーションを起こし、新たな医療ニーズに対応し、競争力を維持できるようになるため、基本的なものです。」と彼女は述べました。
このレポートでは、業界の専門家がこれまでAIが最も効果的に統合されている分野として、創薬におけるリード生成と最適化を挙げていることが示されています。 AI の恩恵を受けるもう 1 つの重要な研究開発プロセスとして、ターゲットの特定が続きます。
ジャキマヴィシユート氏はさらに、「生産性の向上は、業界全体でのAI導入の広範な傾向と一致しており、これにより製薬会社は競争力を維持し、デジタル化のトレンドに追いつくために先進技術を統合するよう促されている」と付け加えた。
創薬における AI の役割は依然として進化していますが、将来的には、AI によって発見された医薬品の数が増加すると予想されます。
「これは、プロセスの効率と速度、費用対効果の要素、AI 自体の継続的な進歩を強化するという継続的なニーズによって推進されるでしょう」とジャキマヴィシユート氏は結論付けました。
GlobalData が調査した製薬業界の専門家は、AI がデータ駆動型の予測と有効性評価を通じて医薬品開発プロセスを合理化し、コストのかかる失敗を最小限に抑える上で重要な役割を果たすと考えています。
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