Представьте себе мир, в котором следующий прорыв в медицине заключается всего в одной строчке кода — мир, в котором науки о жизни и технологии постепенно сливаются воедино, преобразуя медицину и здравоохранение. Такое будущее не то что не за горами, оно уже наступило: эти две области становятся еще более взаимосвязанными, чем когда-либо. Поэтому для тех, кто хочет стать лидером на этом растущем рынке, быть в курсе последних тенденций на рынке программного обеспечения для медико-биологических наук крайне важно.
В этой статье мы проанализируем самые последние тренды в области технологий для медико-биологических наук, которые формируют рынок сегодня. Мы выделим ключевых игроков, рассмотрим возможные применения технологий и уделим внимание последним событиям в отрасли. Кроме того, мы исследуем, как искусственный интеллект и облачные вычисления влияют на этот сектор, включая возможности и проблемы, которые эти технологии могут нести в себе.
Обзор рынка программного обеспечения для медико-биологических наук
Давайте погрузимся в суть вопроса и рассмотрим рынок программного обеспечения для медико-биологических наук в 2024 году, начиная с основных статистических данных.
Размер и темпы роста рынка в 2024 году
В 2024 году рынок программного обеспечения для медико-биологических наук ожидает значительный рост, обусловленный инновациями в области технологий здравоохранения и растущим спросом на решения, основанные на данных.
В 2023 году объем мирового рынка программного обеспечения для медико-биологических наук достиг 14,7 миллиарда долларов, а прогнозируемые среднегодовые темпы роста до 2032 года составят 19,78%. Ожидается, что к этому времени объем рынка вырастет до 36,25 млрд долларов. Северная Америка остается ведущим регионом, занимая значительную долю рынка в 35,31 % к 2023 году.
Доля технологий в области медико-биологических наук по сферам применения
Биотехнологии и фармацевтика занимают лидирующие позиции в области программного обеспечения для медико-биологических наук, составляя 39,6% от общего количества используемого в США ПО. Эти отрасли в значительной степени полагаются на передовое программное обеспечение для решения таких важных задач, как открытие лекарств, клинические испытания, соблюдение нормативных требований и управление цепочками поставок.
В 2023 году фармацевтические компании занимали доминирующую долю в 42,9% мирового рынка программного обеспечения для медико-биологических наук. Это доминирование обусловлено потребностью сектора в оптимизации операционных процессов. Примечательно, что крупные сделки, такие как приобретение компанией Pfizer компании Seagen за 45,7 миллиарда долларов, свидетельствуют о растущей зависимости отрасли от программного обеспечения для управления сложными процессами.
Однако большинство из 745 сделок в 2023 году — это небольшие сделки, ориентированные на биотехнологии, причем 91% из них оцениваются в сумму менее 1 млрд долларов, а 54% — менее 100 млн долларов. Эти сравнительно мелкие сделки подчеркивают, что сектор по-прежнему нацелен на рост за счет стратегической интеграции программного обеспечения. Ожидается, что с развитием биотехнологий и фармацевтики их роль в программном обеспечении для биомедицины будет расти, отражая всё большую значимость технологий в здравоохранении.
Ключевые игроки отрасли медико-биологических технологий
На рынке технологий для медико-биологических исследований доминируют несколько ключевых игроков: 10 крупнейших поставщиков занимают значительную долю рынка — 57,1%. IQVIA лидирует с долей 16,9 %, за ней следуют такие крупные компании, как Microsoft, Veeva Systems, Salesforce и Dassault Systèmes. Эти компании оказывают значительное влияние на отрасль благодаря своим передовым программным решениям.
Последние сделки и партнерства
Недавние сделки в секторе технологий для медико-биологических наук значительно повлияли на развитие отрасли, особенно в области искусственного интеллекта и цифровых решений для здравоохранения.
- Компания Bristol Myers Squibb заключила партнерство с VantAI, предложив до 674 миллионов долларов в рамках сделки по разработке молекулярных склеек — небольших молекул, стабилизирующих взаимодействие между белками. Эта сделка предполагает использование и дальнейшая разработка платформы искусственного интеллекта VantAI, которая должна расширить границы терапевтических средств на основе малых молекул.
- Компания Verge Genomics объединила усилия с компанией Alexion, входящей в подразделение редких заболеваний компании AstraZeneca, в рамках сотрудничества, стоимость которого составляет 42 миллиона долларов в качестве аванса и может достичь 840 миллионов долларов за счет роялти. В рамках этого партнерства платформа CONVERGE®, основанная на искусственном интеллекте, используется компанией Verge для поиска новых мишеней лекарственных средств для редких нейродегенеративных и нервно-мышечных заболеваний.
- Еще одним важным событием стало объединение компании Novo Nordisk Pharmaceuticals с южнокорейским стартапом Kakao Healthcare. Их сотрудничество направлено на предоставление передовых цифровых медицинских услуг, которые помогут хронически больным пациентам более эффективно следить за своим состоянием.
- Компания AbbVie также наделала шума, заключив партнерство с BigHat Biosciences, предоставив авансовый платеж в размере 30 миллионов долларов. Это партнерство нацелено на исследование антител в онкологии и неврологии с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения.
- Наконец, компания Medtronic создала стратегические альянсы с NVIDIA и IBM Watson Health для интеграции искусственного интеллекта в модуль эндоскопии GI Genius и разработки инструментов для диагностики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний, что подчеркивает растущую роль искусственного интеллекта в развитии здравоохранения.
Технологические тренды в индустрии медико-биологических наук
Пришло время перейти к более сложным в техническом плане вещам, а именно к искусственному интеллекту, машинному обучению и облачным вычислениям. Эти передовые технологии меняют сектор медико-биологических наук, как и почти все другие современные отрасли. Но как именно они это делают и каковы результаты?
ИИ и машинное обучение
По прогнозам, рынок искусственного интеллекта в медико-биологических науках вырастет с 2,88 млрд долларов США в 2024 году до 8,88 млрд долларов США к 2029 году, что отражает устойчивый совокупный среднегодовой темп роста 25,23% в течение прогнозируемого периода.
Такой бурный рост обусловлен появлением нескольких методов применения. Согласно отчету Definitive Healthcare за 2023 год, существуют пять ключевых сценариев использования, которые являются наиболее выгодными в контексте интеграции ИИ.
Во-первых, анализ неструктурированных данных позволяет исследователям извлекать ценные сведения из различных источников данных, улучшая процесс принятия решений и выявление экспертных знаний. Во-вторых, ИИ способствует более ранней диагностике заболеваний, повышает точность прогнозов и позволяет своевременно принимать меры.
В-третьих, ИИ делает отбор пациентов для клинических испытаний более эффективным, облегчая процесс набора за счёт анализа больших массивов данных. В-четвертых, ИИ ускоряет открытие и разработку лекарств, значительно сокращая время и затраты, связанные с выводом новых препаратов на рынок. Наконец, оптимизация маркетинга и продаж с помощью ИИ помогает компаниям находить нужную аудиторию и совершенствовать стратегии.
ИИ в разработке лекарств и фармацевтике
Почему разработка лекарств занимает так много времени и стоит так дорого? Сложность и дороговизна разработки лекарств являются серьезными проблемами в фармацевтической промышленности, но искусственный интеллект кардинально меняет ситуацию. Согласно исследованию Insider Intelligence, ИИ способен сократить расходы на разработку лекарств почти на 70%. Как это возможно? Благодаря оптимизации экспериментов, фокусировке на наиболее перспективных мишенях и виртуальному скринингу, который позволяет быстрее устранять ошибки и проводить более разнообразные испытания. По сути, ИИ помогает исследователям определить, что работает, а что — нет, гораздо быстрее, чем традиционные методы.
Влияние ИИ в этой области не просто теоретическое: его подтверждают цифры. Ожидается, что мировой рынок ИИ в области в разработке лекарственных препаратов вырастет с 1,5 миллиарда долларов сегодня до примерно 13 миллиардов долларов к 2032 году. Кроме того, прогнозируется, что к концу этого десятилетия объем продаж решений на основе ИИ в клинических исследованиях превысит 7 миллиардов долларов.
Для тех, кто занимается разработкой лекарств, внедрение ИИ — это уже не опция, а необходимость. Доступные сегодня инструменты и платформы не просто снижают затраты. Они значительно ускоряют путь от лаборатории до рынка, делая ИИ неотъемлемой частью будущего фармацевтики.
ИИ в геномике
Задумывались ли вы когда-нибудь о сложности человеческого генома? Его расшифровка похожа на решение головоломки, состоящей из миллионов кусочков, и традиционные методы часто оказываются неэффективными. А искусственный интеллект преобразует геномику, делая ее революционной и необходимой для будущего персонализированной медицины.
Одна из областей, где ИИ показал значительные перспективы, — определение медицинских состояний с помощью моделей машинного обучения. Например, исследователи разработали модель машины опорных векторов (SVM, support vector machine) для выявления ревматоидного артрита с использованием как структурированных данных, таких как коды диагнозов, так и клинических записей. Как итог, модель SVM достигла более 93% точности и около 80% полноты. Эти показатели значительно превосходят результаты традиционных методов, которые достигли лишь 75% точности и 52% полноты. Даже базовая SVM-модель без специальных настроек почти не уступала более сложным моделям, доказывая, что эффективные классификаторы не обязательно требуют сложной конструкции.
Рынок искусственного интеллекта в геномике ожидает взрывной рост. По оценкам, в глобальном масштабе он вырастет с 0,5 млрд долларов в 2023 году до 2,0 млрд долларов к 2028 году, при этом среднегодовые темпы роста составят 32,3%. По прогнозам, объем этого рынка в США вырастет с 162,07 млн долларов в 2024 году до 3,58 млрд долларов к 2033 году. Среднегодовые темпы роста составят 41,1%.
ИИ в прогнозировании результатов лечения
Прогнозирование исходов лечения — одна из самых перспективных областей, где ИИ оказывает ощутимое влияние на здравоохранение. Представьте, что вы можете с такой точностью предсказать возможные осложнения, что врачи смогут вмешаться до обострения проблем. Именно это и начинает предлагать ИИ, как показало исследование 2024 года «Влияние предиктивной аналитики ИИ на результаты лечения пациентов» (Influence of AI Predictive Analytics on Patient Outcomes).
Целью исследования была разработка интерпретируемых моделей машинного обучения для прогнозирования неблагоприятных исходов лечения в стационарных условиях, таких как 30-дневная реадмиссия и увеличение продолжительности пребывания. Модели показали хорошие результаты, достигнув площади под кривой (AUC) 0,76 для прогнозирования реадмиссии и 0,84 для прогнозирования длительного пребывания в больнице более пяти дней. AUC — это показатель, который оценивает, насколько хорошо модель различает различные исходы, при этом 1,0 является идеальным значением.
Ключевыми факторами, влияющими на эти прогнозы, были основной диагноз пациента, предыдущие поступления, тип госпитализации, возраст пациента и то, был ли он помещен в отделение интенсивной терапии. Однако предсказание летальных исходов в течение 48-72 часов оказалось менее точным, в основном из-за дисбаланса классов в данных.
Особую ценность этим результатам придает именно интерпретируемость моделей. Это не просто «черные ящики», показывающие результаты, а действенные сведения, которые медицинские работники могут использовать для выявления пациентов с высоким риском ухудшения состояния и применения соответствующих мер. Это демонстрирует потенциал ИИ не только для прогнозирования исходов, но и для персонализации лечения, что может привести к значительному улучшению качества медицинских услуг.
Несмотря на эти достижения, общественное мнение остается неоднозначным. Недавний опрос, проведенный Pew Research Center, показал, что только 38% американцев считают, что ИИ в здравоохранении и медицине приведет к улучшению результатов лечения пациентов, 33% опасаются, что ИИ может привести к ухудшению результатов, а 27% считают, что ИИ не будет иметь большого значения.
Облачное программное обеспечение для медико-биологических наук
Облачные вычисления быстро становятся краеугольным камнем в индустрии медико-биологических наук, предлагая ряд преимуществ, с которыми традиционные локальные системы просто не могут сравниться. Компании могут получать доступ к важной информации из любой точки мира, что позволяет улучшить взаимодействие и ускорить процесс принятия решений. Облако также позволяет быстро внедрять новые технологии, сокращая время, необходимое для вывода на рынок инновационных продуктов и исследований.
Что касается эффективности, облачные решения значительно сокращают потребности в хранении данных и количество ошибок, предлагая при этом экономичные модели ценообразования. Централизованный доступ к данным в реальном времени необходим для принятия быстрых и обоснованных решений, что особенно важно в быстро меняющейся сфере медико-биологических наук.
Исследование McKinsey показало, что 45% расходов на технологии в области медико-биологических наук направлены на прикладной ИИ, промышленное машинное обучение и облачные вычисления. Примечательно, что более 80% из 20 крупнейших мировых фармацевтических и медицинских компаний уже используют облачные технологии, что подчеркивает их важнейшую роль в будущем отрасли.
Программные технологии, используемые в медико-биологических науках
В медико-биологических науках различные программные технологии играют важнейшую роль в поддержке исследований, разработок и клинических приложений. Эти технологии охватывают широкий спектр инструментов и платформ, которые необходимы для развития науки и медицины. Ключевыми из них являются:
| Тип ПО для медико-биологических наук | Описание | Технология |
| ПО для биоинформатики | Анализирует и управляет биологическими данными, имеющими решающее значение для геномики и молекулярной биологии | BLAST, ClustalW, Bioconductor |
| Системы управления лабораторной информацией (LIMS) | Упорядочивает рабочие процессы в лаборатории и обеспечивает точность данных | LabWare LIMS, STARLIMS |
| Электронные лабораторные блокноты (ELN) | Цифровые платформы для записи экспериментов и исследовательских заметок | Benchling, LabArchives |
| Системы управления клиническими испытаниями (CTMS) | Управление клиническими испытаниями от планирования до составления отчетов | Medidata, Oracle Clinical |
| Средства анализа секвенирования следующего поколения (NGS) | Обработка и интерпретация данных секвенирования | GATK, CLC Genomics Workbench |
| ПО для молекулярного моделирования и симуляции | Моделирование молекулярных структур для поиска лекарств | Schrödinger, CHARMM |
| Средства анализа и визуализации данных | Интерпретация сложных наборов данных с помощью визуализации | R, Python, Tableau |
| Искусственный интеллект и машинное обучение | Обеспечивает предиктивную аналитику и разработку лекарств | TensorFlow, PyTorch |
| Системы управления геномными данными | Работа с крупными массивами геномных данных | BaseSpace Sequence Hub, Seven Bridges |
| ПО для обеспечения соответствия нормативным требованиям | Обеспечивает соблюдение отраслевых норм | MasterControl, Veeva Systems |
Проект ISsoft: Система управления лабораторной информацией (LIMS) для биотехнологической компании
Наш клиент, ведущий поставщик медицинских услуг в области лабораторной диагностики, работал над реализацией проекта по разработке новой версии системы управления лабораторной информацией. На первоначальных этапах клиент столкнулся с серьезными нарушениями сроков, которые привели к превышению бюджета проекта. Клиент обратился к ISsoft, чтобы сформировать новую многофункциональную команду экспертов и успешно закончить проект за год. Начав с пяти разработчиков, команда выросла до 22 специалистов.
Расширенная команда внедрила значительные архитектурные усовершенствования, которые привели к повышению производительности и стабильности системы. Ключевым достижением стала разработка комплексной поддержки управления данными лабораторных исследований, в частности при работе с гистологическими материалами. Новая функциональность помогла оптимизировать рабочий процесс, сделав его более эффективным и надежным. Несмотря на сложность проекта, команда успешно выпустила два критически важных релиза за год.
Воодушевленный этим успехом, клиент продолжает сотрудничать с ISsoft для дальнейшего совершенствования и расширения возможностей системы.
Технологические вызовы в области медико-биологических наук
Ориентироваться в сложностях и вызовах технологий — задача не из легких, и организации часто сталкиваются с рядом серьезных проблем. Вот три ключевые области, требующие внимания.
- Интеграция данных и проблемы совместимости
Данные — основа исследований и инноваций. Однако одной из самых острых проблем является интеграция и совместимость данных на различных платформах. Многие компании работаю с разрозненными системами, которые мешают эффективному взаимодействию, вызывая хаос в данных, неэффективность и дорогостоящие ошибки. Достижение единого подхода к управлению данными очень важно, но зачастую требует огромных инвестиций в виде времени, опыта и технологий. Эти проблемы могут иметь серьёзные последствия, затрагивая всё — от результатов исследований до соблюдения нормативных требований. - Высокая стоимость и инвестиционные перспективы
Нельзя упускать из виду и финансовый аспект внедрения новых технологий в области медико-биологических наук. Передовые программные решения и платформы, хотя и обещают большие преимущества, влекут за собой значительные расходы. Эти расходы не ограничиваются только первоначальной покупкой или разработкой, но также включают внедрение, обучение и последующее обслуживание. Для многих организаций, особенно небольших или начинающих, эти расходы могут стать серьезным барьером на пути к успеху. Очень важно провести тщательный анализ затрат и выгод, учитывая как краткосрочные финансовые последствия, так и долгосрочную стратегическую ценность, чтобы убедиться, что инвестиции соответствуют целям организации. - Возможности для стартапов и инноваций
Сектор медико-биологических наук, хотя и полон перспектив, представляет собой серьезные препятствия для стартапов и инноваторов. Спрос на эффективные и недорогие программные решения постоянно растёт, создавая и трудности, и возможности. Перед начинающими компаниями стоит сложная задача разработать технологии, которые не только соответствуют отраслевым стандартам, но и превосходят их, решая такие постоянные проблемы, как интеграция данных и снижение затрат. Только те, кто сможет расширять границы программной инженерии и стимулировать волну прорывов в области, будут процветать в этих условиях.
Будущее программного обеспечения для медико-биологических наук
Индустрия программного обеспечения для медико-биологических наук стоит на пороге значительных преобразований, вызванных стремительным развитием искусственного интеллекта и машинного обучения.
Влияние искусственного интеллекта будет расти
ИИ перестает быть просто модным словом; он становится важнейшим компонентом в процессе открытия и разработки лекарств. В настоящее время на долю ИИ приходится около 16% операций по открытию лекарств, но ожидается, что в ближайшие три-пять лет этот показатель вырастет на 106%. Этот рост обусловлен интеграцией больших языковых моделей (LLM), генеративного ИИ, ИИ, машинного обучения, глубокого обучения и расширенной аналитики данных. В совокупности эти технологии способны значительно ускорить процесс получения прибыли в биофармацевтических исследованиях и разработках, сократив время вывода новых препаратов на рынок.
GenAI заменит многие ручные процессы
Генеративный ИИ уже преобразует трудоемкие процессы в биологических науках. Яркий пример — платформа Gemini от Google, которая недавно продемонстрировала свои возможности, справившись с задачами, которые раньше требовали бесчисленных часов ручного труда. Gemini просеяла 200 000 научных работ, отфильтровала их до 250 релевантных исследований, извлекла основные данные, аннотировала их и создала графики. И все это всего за час. Это не теория, это происходит уже сейчас.
Регуляторная деятельность будет продолжать развиваться
Регулирующие органы и представители отрасли все активнее используют технологии нового поколения для автоматизации процессов, повышая скорость и качество надзора. Эти достижения позволяют регулирующим органам эффективно обрабатывать большие объемы данных, быстрее принимать более обоснованные решения и оперативно устранять проблемы, связанные с безопасностью и эффективностью продукции. Более тесное сотрудничество между регулирующими органами и отраслью, благодаря обмену данными в реальном времени, позволяет быстрее рассматривать клинические испытания и давать отзывы на основе реальных данных. Этот сдвиг открывает широкие возможности для инновационных стартапов и IT компаний внести свой вклад в развитие рынка медико-биологических наук.
Двигайте ИИ и большие данные вперед вместе с ISsoft
Если вы эксперт в области искусственного интеллекта, интересуетесь проектами в медико-биологических науках и ищете команду для продуктивной работы над важными задачами, ISsoft предоставляет отличные возможности для карьерного роста. Ждем ваши резюме!
