طبق تحلیل‌های اخیر، انتظار می‌رود بازار هوش مصنوعی (AI) در ژنومیک در سال ۲۰۲۳ حدود ۰.۵ میلیارد دلار درآمد ایجاد کند و با نرخ رشد مرکب سالانه (CAGR) ۳۲/۳ درصد تا سال ۲۰۲۸ به ۲ میلیارد دلار برسد. عوامل اصلی رشد این بازار شامل نیاز به تسریع فرآیندها و کاهش زمان‌ها، کاهش هزینه‌های توسعه و کشف دارو، افزایش ائتلاف‌ها و همکاری‌ها بین بازیگران، و افزایش سرمایه‌گذاری‌ها در حوزه هوش مصنوعی در ژنومیک است. علاوه بر این، رشد این صنعت به دلیل افزایش استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی دقیق، انفجار داده‌های بیوانفورماتیکی و مجموعه داده‌های ژنتیکی نیز تسریع یافته است.
یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی (AI) در صنعت ژنومیک قرار است به زودی این حوزه را متحول کند. هوش مصنوعی این قابلیت را دارد که از حجم عظیم داده‌های ژنومی که از طریق توالی‌یابی‌های پیشرفته و دیگر فناوری‌های ژنومی تولید می‌شوند، بینش‌های ارزشمندی استخراج کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق، هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای پیچیده ژنومی را تحلیل کرده، تغییرات ژنتیکی مرتبط با بیماری‌ها را شناسایی و ریسک‌های بیماری را با دقت بیشتری پیش‌بینی کند.
پلتفرم‌های ژنومیک مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند تفسیر داده‌های ژنومی را تسریع کنند و به محققان و متخصصان حوزه سلامت کمک کنند تا تصمیمات آگاهانه‌تری در رابطه با تشخیص بیماری، انتخاب درمان و پزشکی شخصی‌سازی‌شده بگیرند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های ژنومی برای شناسایی اهداف درمانی بالقوه و پیش‌بینی پاسخ‌های دارویی، در کشف و توسعه دارو نیز کمک کند. با تکامل مستمر هوش مصنوعی، صنعت ژنومیک شاهد پیشرفت‌های تحولی خواهد بود که منجر به بهبود نتایج بیماران، درمان‌های هدفمند و درک عمیق‌تر از سلامت و بیماری‌های انسان خواهد شد.
هم‌افزایی بین هوش مصنوعی و ژنومیک نویدبخش پیشرفت‌های بزرگی در فهم پیچیدگی‌های ژنتیک انسان و پیشبرد پزشکی دقیق است.
بازیگران اصلی بازار:
بازیگران اصلی در بازار هوش مصنوعی در ژنومیک شامل NVIDIA Corporation (ایالات متحده)، Microsoft Corporation (ایالات متحده)، Google, Inc. (ایالات متحده)، Intel Corporation (ایالات متحده)، BenevolentAI (بریتانیا)، FDNA, Inc. (ایالات متحده)، DNAnexus (ایالات متحده)، Engine Biosciences (ایالات متحده)، Tempus Labs, Inc. (ایالات متحده) و Congenica Ltd (انگلستان) هستند.
دینامیک‌های بازار هوش مصنوعی در ژنومیک:
محرک‌ها:
- نیاز به تسریع فرآیندها و کاهش هزینه‌های توسعه و کشف دارو
- افزایش مشارکت‌ها و همکاری‌ها بین بازیگران بازار و رشد سرمایه‌گذاری‌ها در حوزه هوش مصنوعی در ژنومیک
- افزایش استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی دقیق
- افزایش حجم داده‌های بیوانفورماتیک و مجموعه داده‌های ژنتیکی
- بهبود قدرت پردازش و کاهش هزینه‌های سخت‌افزار
موانع:
- کمبود نیروی کار ماهر در حوزه هوش مصنوعی
- نبود راهنماهای نظارتی شفاف برای نرم‌افزارهای پزشکی
فرصت‌ها:
- تمرکز بر توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی با درک انسانی
چالش‌ها:
- نبود داده‌های ژنومی به‌خوبی طبقه‌بندی شده
- نگرانی‌ها درباره حریم خصوصی داده‌ها
بخش نرم‌افزار به‌عنوان بزرگ‌ترین بخش هوش مصنوعی در بازار ژنومیک در دوره پیش‌بینی
بر اساس نوع خدمات، بازار به دو بخش نرم‌افزار و خدمات تقسیم شده است. بخش نرم‌افزار در سال ۲۰۲۲ بزرگ‌ترین سهم بازار جهانی را داشته است. نرم‌افزار برای ایجاد بینش‌های جدید از مجموعه داده‌های بزرگ و کمک به درک تنوعات ژنومی ضروری است و این امکان را فراهم می‌آورد که جستجو برای شناسایی واریانت‌های بیماری‌زا افزایش یابد و زمان تحلیل‌های بالینی کاهش پیدا کند. مزایایی که نرم‌افزارهای هوش مصنوعی در ژنومیک ارائه می‌دهند، باعث افزایش پذیرش آن‌ها در میان کاربران نهایی شده است.
سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به متخصصان حوزه سلامت در تفسیر داده‌های ژنومی و اتخاذ تصمیمات بالینی آگاهانه کمک کنند.
بخش شرکت‌های داروسازی و بیوتکنولوژی، به‌عنوان بزرگ‌ترین و سریع‌ترین بخش در حال رشد بازار هوش مصنوعی در ژنومیک در دوره پیش‌بینی
بر اساس نوع کاربران نهایی، بازار به شرکت‌های داروسازی و بیوتکنولوژی، ارائه‌دهندگان خدمات سلامت، مراکز تحقیقاتی، مؤسسات دانشگاهی، و سازمان‌های دولتی و سایر کاربران تقسیم شده است. شرکت‌های داروسازی و بیوتکنولوژی در سال ۲۰۲۲ بیشترین سهم از بازار جهانی کاربران نهایی را به خود اختصاص داده‌اند. رشد بازار به دلیل افزایش تقاضا برای راه‌حل‌هایی است که زمان و هزینه‌های توسعه دارو را کاهش دهند.
انتظار می‌رود منطقه آسیا-اقیانوسیه سریع‌ترین رشد را در بازار هوش مصنوعی در ژنومیک در سال ۲۰۲۲ داشته باشد
بر اساس مناطق جغرافیایی، بازار جهانی به آمریکای شمالی، اروپا، آسیا-اقیانوسیه و سایر مناطق جهان تقسیم شده است. در سال ۲۰۲۲، پیش‌بینی می‌شود که بازار آسیا-اقیانوسیه بالاترین نرخ رشد سالانه مرکب را در دوره پیش‌بینی داشته باشد.
کشورهایی در حال ظهور در آسیا-اقیانوسیه، مانند هند و چین، فرصت‌های رشد جذابی برای فعالان بازار فراهم می‌کنند که به دلیل افزایش بودجه‌های عمومی و خصوصی، بهبود زیرساخت‌های فناوری اطلاعات، تقاضا برای مراقبت‌های بهداشتی مقرون‌به‌صرفه، حمایت‌های دولتی مطلوب، افزایش پروژه‌های تحقیقاتی مبتنی بر NGS، آگاهی روزافزون درباره پزشکی دقیق و میزان بالای سرطان و بیماری‌های مزمن است که باعث افزایش پذیرش هوش مصنوعی در ژنومیک در این منطقه خواهد شد.
آگاهی روزافزون درباره پزشکی دقیق و میزان بالای سرطان و بیماری‌های مزمن یکی از دلالیل افزایش پذیرش هوش مصنوعی در ژنومیک خواهد شد.
مزایای هوش مصنوعی در بازار ژنومیک:
تجزیه‌و‌تحلیل پیشرفته داده‌ها: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم زیادی از داده‌های ژنومی را به سرعت و با کارایی بالا پردازش و تحلیل کنند. این امر به محققان و متخصصان حوزه سلامت امکان می‌دهد تا به الگوهای پیچیده ژنتیکی پی ببرند، واریانت‌های مرتبط با بیماری را شناسایی و مکانیسم‌های زیربنایی بیماری‌ها را درک کنند. هوش مصنوعی همچنین قادر است تغییرات ژنتیکی ظریف را که ممکن است نادیده گرفته شوند، شناسایی کند و منجر به تشخیص دقیق‌تر و برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده شود.
تسریع در کشف دارو: هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند کشف دارو را با تحلیل داده‌های ژنومی و شناسایی اهداف دارویی بالقوه به‌طور قابل‌توجهی سرعت بخشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی با تحلیل حجم وسیعی از داده‌های ژنومی و مولکولی، به محققان امکان می‌دهند که اهداف درمانی جدیدی را شناسایی و پاسخ‌های دارویی را پیش‌بینی کنند. این کار می‌تواند فرآیند توسعه دارو را تسهیل کرده، هزینه‌ها را کاهش و نرخ موفقیت آزمایش‌های بالینی را افزایش دهد.
پزشکی دقیق: هوش مصنوعی در ژنومیک نقش مهمی در پیشبرد پزشکی دقیق ایفا می‌کند. با ادغام داده‌های ژنومی با اطلاعات بالینی و فنوتیپی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پاسخ‌های بیماران به درمان‌های خاص را پیش‌بینی، برنامه‌های درمانی را بهینه و بیماران با ریسک بالا را شناسایی کنند. این امر به ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی کمک می‌کند تا درمان‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای مطابق با ساختار ژنتیکی هر بیمار ارائه دهند و به نتایج بهتر برای بیماران و کاهش عوارض جانبی منجر شود.
تشخیص و پیشگیری زودهنگام بیماری: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های ژنومی، الگوها و نشانگرهای مرتبط با بیماری‌های مختلف را شناسایی کنند و در نتیجه امکان تشخیص و پیشگیری زودهنگام را فراهم سازند. با شناسایی افراد یا جمعیت‌های پرخطر، هوش مصنوعی می‌تواند به اجرای مداخلات پیشگیرانه کمک کرده و نتایج بهداشتی بهبود یافته و هزینه‌های درمانی کاهش یابد.
سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری: سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به متخصصان حوزه سلامت در تفسیر داده‌های ژنومی و اتخاذ تصمیمات بالینی آگاهانه کمک کنند. با ادغام الگوریتم‌های هوش مصنوعی در فرآیندهای بالینی، ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی می‌توانند به بینش‌های لحظه‌ای، توصیه‌های مبتنی بر شواهد و راهنمایی‌های درمانی دسترسی داشته باشند و دقت و کارایی برنامه‌ریزی تشخیص و درمان را بهبود بخشند.
امنیت و حریم خصوصی داده‌ها: هوش مصنوعی در ژنومیک همچنین به پیشرفت‌هایی در امنیت و حریم خصوصی داده‌ها کمک می‌کند. با توجه به نگرانی‌های فزاینده در خصوص حفاظت از داده‌های بیماران، هوش مصنوعی می‌تواند برای توسعه تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده، پروتکل‌های امن اشتراک‌گذاری داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین حفظ‌کننده حریم خصوصی مورد استفاده قرار گیرد و محرمانگی داده‌های ژنومی را در عین تسهیل همکاری و تحقیق تضمین کند.
منبع: این صفحه در لینکدین
