Marktbericht zu künstlicher Intelligenz (KI) in den Lebenswissenschaften: Größe, Anteil und Trendanalyse nach Technologie (Maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Sonstige), nach Anwendung (Wirkstoffforschung, medizinische Diagnostik, Biotechnologie, klinische Studien, Präzisions- und personalisierte Medizin, Patientenüberwachung, neuartige Wirkstoffkandidaten, Wirkstoffoptimierung und -umwidmung, präklinische Tests und Zulassung, Wirkstoffüberwachung, Identifizierung neuer krankheitsassoziierter Ziele und Signalwege, Verständnis von Krankheitsmechanismen, Aggregation und Synthese von Informationen, Formulierung und Qualifizierung von Hypothesen, De-novo-Wirkstoffdesign, Identifizierung von Wirkstoffzielen für bereits zugelassene Medikamente), nach Wirkstofftyp (kleine Moleküle, große Moleküle), nach Angebot (Software, Dienstleistungen), nach Indikation (Immunonkologie, neurodegenerative Erkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Stoffwechselerkrankungen, Sonstige), nach Endnutzer (Pharmazeutische und Biotechnologieunternehmen, Auftragsforschungsinstitute (CROs), Forschungszentren und akademische Institute, Sonstige) und nach Region (Prognosen). 2025–2033

Markttreiber für künstliche Intelligenz (KI) in den Biowissenschaften

Zunehmender Einsatz von KI im Bereich Forschung und Entwicklung

In den meisten Branchen, einschließlich der Life Sciences, findet derzeit ein Wandel statt. Gründe hierfür sind steigender Kostendruck, wachsende Produktivitätsanforderungen und die Konkurrenz durch neue, innovative Wettbewerber. Technologie hat sich als wichtigster Treiber für die Anpassung der Wertschöpfungsketten von Life-Science-Unternehmen an ihre aktuellen Geschäftsanforderungen erwiesen – sei es für Spitzenforschung, die Entwicklung neuer Medikamente oder den Wettbewerb um die neueste Technologie. Das Bewusstsein für künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und neurolinguistisches Programmieren (NLP) wächst stetig, wobei KI zu den meistdiskutierten Technologien im Bereich der Life Sciences zählt.

Aktuell spielt KI in dieser Branche noch eine untergeordnete Rolle, findet aber zunehmend Anwendung in der Wirkstoffforschung und -entwicklung. Unternehmen weiten den KI-Einsatz jedoch auf den gesamten Produktlebenszyklus aus. Die Life-Science-Branche verarbeitet beträchtliche Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, und KI dient als Ressource für deren effizientes Management. Daher trägt die verstärkte Nutzung von KI in Forschung und Entwicklung maßgeblich zum Marktwachstum bei.

Hoher Schwerpunkt auf der Entwicklung von Präzisionsmedizin und personalisierten Medikamenten

Künstliche Intelligenz (KI) hat einen positiven Einfluss auf die Arzneimittelentwicklung und die personalisierte Medizin. Durch die Analyse kleiner, auf die jeweilige Erkrankung fokussierter Datensätze kann KI die rationale Entwicklung optimaler, wirksamer Medikamentenkombinationen unterstützen, die auf realen experimentellen Daten basieren – im Gegensatz zu mechanistischen Annahmen oder prädiktiven Modellen. Darüber hinaus wird an maschinellem Lernen und prädiktiver Analytik zur Anpassung der Behandlung an die individuelle Krankengeschichte geforscht. Derzeit liegt der Schwerpunkt auf überwachtem Lernen, bei dem Ärzte genetische Informationen und Symptome nutzen können, um die diagnostischen Möglichkeiten einzugrenzen oder eine fundierte Risikobewertung für Patienten vorzunehmen, was letztendlich zu besseren Präventionsmaßnahmen führt.

Viele Start-ups investieren auch in die Entwicklung von Anwendungen, die Verhaltensänderungen berücksichtigen. Beispielsweise wird Somatix, eine Software zur Gestenerkennung, verwendet fürtragbare TechnologieZur Unterstützung der Raucherentwöhnung wird SkinVision eingesetzt, während es gleichzeitig das Hautkrebsrisiko überwacht. Darüber hinaus kombiniert eine neue strategische Partnerschaft zwischen der University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC) und Infosys fortschrittliche Methoden des maschinellen Lernens mit modernen Bioinformatik- und Genomikanwendungen, um die Präzisionsmedizin und Prävention zu verbessern. Die Partner entwickeln neue Technologien und Systeme für die Präzisionsmedizin, die es Ärzten ermöglichen, Krankheiten vorherzusagen und die Gesundheitskosten zu kontrollieren. Ziel der Partnerschaft ist es, die Vorhersagbarkeit von Behandlungsergebnissen potenzieller Erkrankungen zu verbessern. Die Fähigkeit, große Datensätze heterogener biologischer und klinischer Messwerte gleichzeitig zu analysieren und dabei wichtiges klinisches Fachwissen einzubeziehen, ist daher entscheidend für die Zukunft der Präzisionsmedizin. So können Diagnose und Behandlung individuell auf jeden Patienten zugeschnitten werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Angesichts dieses steigenden Bedarfs wird die Bedeutung von KI voraussichtlich zunehmen.

Marktbeschränkung

Hohe Anfangskosten und Bedenken hinsichtlich des Ersatzes der menschlichen Arbeitskräfte

Um robuste KI-Produkte erfolgreich auf den Markt zu bringen, sind massive Investitionen erforderlich, und der Sektor lässt sich weder schnell noch einfach monetarisieren. Solche Produkte benötigen häufig Forschungs- und Entwicklungsteams sowie auf maschinelles Lernen spezialisierte Ingenieure, die beide kostspielig sind. Unternehmen der Life-Science-Branche müssen nicht nur die anfänglichen Ausgaben für Software und Cloud-Support decken, sondern auch die laufenden Kosten für das Training des KI-Systems bei sich ändernden Geschäftsprozessen. Darüber hinaus erweist sich die Schwierigkeit, den ROI vorherzusagen, insbesondere zu Projektbeginn, als zusätzliche Belastung.

Darüber hinaus stellt der Mangel an Fachkräften zwar zweifellos eine bedeutende Herausforderung dar, ist aber nicht so dringlich wie strukturelle Herausforderungen, die Forschung und Entwicklung erfordern, um die Technologie an die reale Unternehmensumgebung anzupassen. Trotz der erheblichen Möglichkeiten, KI zur Senkung der Gesundheitskosten und zur Verbesserung der Patientenergebnisse einzusetzen, bestehen weiterhin beträchtliche Hindernisse für den Erfolg. Die Rechenleistung und -kapazität von Computern muss noch weiter erhöht werden, bevor komplexe Krankheitsbilder erfasst und behandelt werden können. Eine beträchtliche Menge an Daten aus dem Gesundheitswesen und der medizinischen Forschung muss sorgfältig geprüft werden, bevor sie zur Generierung verlässlicher Ergebnisse verwendet werden können, da die Qualität der Daten die Qualität der Ergebnisse bestimmt. Allein dieses Verfahren ist zeit- und kostenintensiv. Diese Probleme beeinträchtigen die Wirtschaftlichkeit der KI-Einführung im Bereich der Biowissenschaften.

Marktchance

Steigende Nachfrage nach KI in der Arzneimittelforschung

Obwohl die Nutzung von Computersimulationen zur Wirkstoffforschung, auch bekannt als In-silico-Screening, -Design und -Testing, kein neuer Ansatz ist, hat die Entwicklung moderner prädiktiver Analysemethoden die Leistungsfähigkeit von In-silico-Verfahren deutlich gesteigert. Pharmaunternehmen investieren in künstliche Intelligenz, um die Identifizierung von Krankheitszielen, das Wirkstoff-Screening, die Entwicklung neuer Medikamente sowie die Vorhersage von Wirksamkeit und Toxizität zu verbessern.Deep LearningAufgrund seiner beispiellosen Fähigkeit, aus unverarbeiteten Rohdaten – egal ob aus großen oder kleinen Datensätzen – wichtige Merkmale zu extrahieren, eignet es sich hervorragend für die Wirkstoffforschung. Daher kann es äußerst vorteilhaft sein, neue Krankheitsziele zu identifizieren, neuartige Leitstrukturen zu generieren und den Erfolg von Medikamenten vorherzusagen.

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Arzneimittelforschung durch Vorhersagen in verschiedenen neuen biologischen und chemischen Bereichen voranbringen. KI kann relevante Informationen schneller identifizieren und Verbindungen zwischen biomedizinischen Entitäten wie Wirkstoffen und Proteinen herstellen, indem sie Texte aus wissenschaftlichen Publikationen extrahiert. Derzeit sind nur zwei Medikamente auf dem Markt, die in 50 klinischen Studien zu amyotropher Lateralsklerose (ALS) in den letzten 20 Jahren die Behandlungsergebnisse von Patienten nur geringfügig verbessert haben. Daher kann KI die Ansätze in der Arzneimittelforschung grundlegend verändern und Unternehmen erhebliche Kostenersparnisse ermöglichen.

Regionalanalyse

Der globale Marktanteil von künstlicher Intelligenz (KI) in den Biowissenschaften ist in vier Regionen unterteilt: Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und der Rest der Welt.

Nordamerika ist der bedeutendste Anteilseigner am globalen Markt für künstliche Intelligenz (KI) in den Biowissenschaften und wird voraussichtlich um ein Prozent wachsen.Jährliche Wachstumsrate von 26,6 %Im Prognosezeitraum dürfte der US-amerikanische Markt aufgrund der hohen Nachfrage nach KI-Lösungen in nahezu allen Bereichen der Lebenswissenschaften der größte sein. Insbesondere besteht dort ein enormer Bedarf an KI-Lösungen für die Wirkstoffforschung, die Präzisionsmedizin und biotechnologische Anwendungen. Laut dem FDA-Bericht „Drug Trail Snapshot Report-2019“ waren über 27 % der Patienten in klinischen Studien asiatischer oder hispanischer Herkunft, während nur 40 % aller Studienteilnehmer US-Amerikaner waren. Dieses Szenario dürfte die Nachfrage nach Anwendungen personalisierter Medizin mithilfe von KI-Technologie im Prognosezeitraum deutlich steigern.

Markttrends im asiatisch-pazifischen Raum

Für den asiatisch-pazifischen Raum wird ein Wachstum von … erwartet.Jährliche Wachstumsrate von 30,2 %, erzeugen3.775 Millionen US-DollarIm Prognosezeitraum verzeichnete Chinas Biotechnologie-Sektor ein zweistelliges Wachstum und entwickelte sich von einem der Länder mit den langsamsten zu einem der schnellsten Adoptionsraten. Wichtige Akteure konzentrieren sich zudem auf den Aufbau eines Arzneimittelforschungszentrums in China, um dem Marktwachstum gerecht zu werden. Eine in der Fachzeitschrift JAMA Cardiology veröffentlichte Studie zeigte, dass die jährlichen Todesfälle durch Herz-Kreislauf-Erkrankungen in China von 2,51 Millionen auf 3,97 Millionen im Jahr 2018 anstiegen. Daher wird erwartet, dass die Nachfrage nach KI-gestützter Patientenüberwachung das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in den Biowissenschaften im Prognosezeitraum unterstützen wird.

Markttrends in Europa

Die am schnellsten wachsende Region ist Europa, wobei Deutschland den größten regionalen Markt für KI in den Lebenswissenschaften darstellt. Das Land verfügt über einige der besten Forschungseinrichtungen weltweit und bietet damit ein optimales Umfeld für die Ausweitung klinischer Studien. Laut der Lymphoma Coalition verzeichnete Deutschland 2018 mit 120 Studien die höchste Anzahl an klinischen Studien, dicht gefolgt von Italien mit 119 Studien. Die Bundesregierung engagiert sich in diesem Bereich und fördert KI landesweit finanziell, beispielsweise durch geplante Investitionen in Höhe von 3 Milliarden Euro bis 2025. Sie unterstützt zudem die Anwendung des technologischen Fortschritts zur Verbesserung des Sozial- und Gesundheitswesens. Laut dem Office for Life Sciences ist Deutschland das zweitproduktivste europäische Land in diesem Bereich.pharmazeutische HerstellungSektoren. Es wird erwartet, dass solche Faktoren zu vermehrten Investitionen in die Arzneimittelforschung des Landes führen und im Prognosezeitraum eine erhebliche Nachfrage nach KI-Lösungen schaffen werden.

Anwendungseinblicke

Basierend auf den Anwendungsgebieten ist der Markt in Wirkstoffforschung, Biotechnologie, klinische Studien, medizinische Diagnostik, Präzisions- und personalisierte Medizin sowie Patientenmonitoring unterteilt. Das Segment Wirkstoffforschung hält einen signifikanten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 30,2 % wachsen. Die Wirkstoffforschung ist die bedeutendste Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Lebenswissenschaften. Laut Taconic Biosciences fließen beispielsweise enorme Summen an Geld und Zeit in die Entwicklung und Markteinführung eines Medikaments – rund 2,8 Milliarden US-Dollar über einen Zeitraum von zwölf Jahren. KI-Lösungen werden zunehmend zu einem unverzichtbaren Bestandteil für viele große Pharmaunternehmen, um Entscheidungssysteme zu entwickeln, die verschiedene Parameter und Ergebnisse analysieren und so die Investitionsentscheidung in die Wirkstoffforschung unterstützen. Ein solches System kann die Markteinführungszeit verkürzen und den Endnutzern in diesem hart umkämpften Markt einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Die genannten Faktoren tragen somit zum Marktwachstum bei.

Eine der datenintensivsten Aufgaben im Bereich der Biowissenschaften ist die Durchführung klinischer Studien. Dabei werden täglich enorme Datenmengen erfasst und verschiedene Patientenmerkmale überwacht. Forscher können mithilfe intelligenter KI-Systeme aussagekräftige Zusammenhänge zwischen scheinbar lose verknüpften Daten finden. Dies motiviert zahlreiche Pharmaunternehmen und klinische Forschungseinrichtungen, in innovative Technologien wie künstliche Intelligenz zu investieren. Die Pharmabranche, die jährlich weltweit über 50 % aller klinischen Studien durchführt, beobachtet die zunehmende Verbreitung von KI im aktuellen Marktumfeld genau. Zahlreiche namhafte Unternehmen, darunter GlaxoSmithKline, Sanofi, Pfizer Mitsubishi Tanabe Pharma und Genentech, investieren in Start-ups und Lösungen für KI-basierte klinische Studien, um deren Kosten zu senken. Es ist daher zu erwarten, dass mit der steigenden Anzahl klinischer Studien auch die Nachfrage nach Lösungen zunimmt, die den Prozess beschleunigen und seine zahlreichen Schwierigkeiten verringern.

Die medizinische Diagnostik dürfte das am schnellsten wachsende Segment sein. Der intensive Einsatz KI-basierter Lösungen zur Entwicklung von Chatbots und mobilen Apps zur Diagnose typischer Symptome ist der Hauptgrund für das enorme Wachstum von KI in medizinischen Diagnoseanwendungen. Auch die für große Gesundheitsunternehmen notwendigen Kernanwendungen verzeichnen weltweit eine hohe Nachfrage. Lösungen zur Untersuchung und Identifizierung von Krankheiten werden ebenfalls benötigt.medizinische BildgebungDie Erfassung von Symptomen von Patienten in Echtzeit gewinnt zunehmend an Bedeutung für Diagnoseanwendungen, insbesondere in Regionen mit weniger medizinischem Fachpersonal.