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商品コード BW091360847E29
出版日 2023/6/27
Bizwit Research & Consulting
英文200 ページグローバル

ライフサイエンスにおける機械学習のグローバル市場規模と業界予測、コンポーネント別、用途別、エンドユーザー別、および地域別分析、2023〜2030年

Global Machine Learning in the Life Sciences Market Size study & Forecast, by Component (Software, Services), by Application (Drug Discovery and Development, Precision Medicine, Genomics and Proteomics, Medical Imaging and Diagnostics, Clinical Research and Trials), by End User (Pharmaceutical and Biotechnology Companies, Academic and Research Institutions, Healthcare Providers, Contract Research Organizations (CROs)) and Regional Analysis, 2023-2030


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商品コード BW091360847E29◆2025年6月版も出版されている時期ですので、お問い合わせ後すぐに確認いたします。
出版日 2023/6/27
Bizwit Research & Consulting
英文 200 ページグローバル

ライフサイエンスにおける機械学習のグローバル市場規模と業界予測、コンポーネント別、用途別、エンドユーザー別、および地域別分析、2023〜2030年

Global Machine Learning in the Life Sciences Market Size study & Forecast, by Component (Software, Services), by Application (Drug Discovery and Development, Precision Medicine, Genomics and Proteomics, Medical Imaging and Diagnostics, Clinical Research and Trials), by End User (Pharmaceutical and Biotechnology Companies, Academic and Research Institutions, Healthcare Providers, Contract Research Organizations (CROs)) and Regional Analysis, 2023-2030


全体要約

ライフサイエンスにおける機械学習市場は、2022年に約XX億USDと評価され、2023年から2030年の予測期間において健康的な成長率で成長が期待されています。この市場は、AIおよび機械学習技術の進展、大規模な生物学的・臨床データセットの利用増加、個別化医療の需要の高まりなどの要因によって影響を受けています。また、効率的な薬剤発見と開発プロセスの必要性も、成長の機会を生み出しています。

市場成長の中で、特にインドでは医療のデジタル化が進んでおり、臨床試験のデジタル採用が増加しています。2021年には、インド政府が68億USDのクレジットインセンティブプログラムを計画しており、医療インフラの向上を目指しています。また、北米、特に米国は、主要な技術企業や研究機関の存在により、この市場でリードしています。アジア太平洋地域では、中国、日本、インドがAI技術に投資し、医療システムの高度化を図っています。

関連する質問

約XX億ドル（2022年）

XX%以上（2023-2030年）

IBM Corporation, Microsoft Corporation, Alphabet Inc. (Google), NVIDIA Corporation, Amazon Web Services (AWS), Intel Corporation, Medtronic plc, Johnson & Johnson Services, Inc., Koninklijke Philips N.V., Roche Holding AG

AI及び機械学習技術の進展、大規模な生物学的及び臨床データセットの入手可能性の増加、個別化医療に対する需要の増加

概要

2022年におけるライフサイエンス分野におけるグローバルな機械学習市場は、約XX億米ドルの価値があり、2023年から2030年の予測期間においてXX％以上の健全な成長率で成長することが予想されています。ライフサイエンス産業における機械学習市場は、さまざまな分野における機械学習技術とアルゴリズムの適用を指します。機械学習は、明示的にプログラムされることなく、パターンやデータに基づいて学習し、予測や意思決定を行うことができるコンピュータアルゴリズムの使用を含みます。ライフサイエンス分野におけるグローバルな機械学習市場は、AIや機械学習技術の進歩、大規模な生物学的および臨床データセットの利用可能性の増加、個別化医療に対する需要の高まりなどの要因に影響されます。さらに、効率的な薬剤発見および開発プロセスの必要性や主要な市場プレーヤーによる取り組みの増加が、2023年から2030年の予測期間における市場の魅力的な成長機会を生み出しています。
インドは市場の成長を目撃しています。ソフトウェアの採用は、地域の医療におけるデジタル化の進展とともに増加しています。例えば、インド臨床研究協会（ISCR）によると、2021年に発表された報告書では、臨床試験のデジタル採用が市場の成長を見ていると述べています。さらに、政府は国内の医療業界を支援しており、これが市場の成長を推進しています。この支援により、企業は患者データの適切な管理のための新しい技術や先進技術を開発することができます。例えば、2021年6月、インド政府は国の医療インフラを強化するために、68億ドルの信用インセンティブプログラムを導入する計画を立てています。また、臨床試験の研究開発活動は、日本でも増加しており、市場の成長を促進しています。例えば、2020年9月に、医学研究評議会（MRC）と日本医療研究開発機構（AMED）は、8つの新しい再生医療研究のパートナーシップを支援するために協力することを決定しました。この協力において、MRCとAMEDは、臨床利用に向けた再生アプローチを進める共同プロジェクトを支援するために、約795万ドルを提供することに合意しました。しかし、ライフサイエンスにおける機械学習の高コストは、2023年から2030年の予測期間を通じて市場の成長を抑制しています。
グローバルなライフサイエンス市場における機械学習研究の主要地域は、アジア太平洋、北アメリカ、ヨーロッパ、ラテンアメリカ、中東およびアフリカを含みます。北アメリカ、特にアメリカ合衆国は、ライフサイエンス市場における機械学習のリーディング地域です。主要なテクノロジー企業、研究機関、製薬会社の存在が市場の成長に寄与しています。この地域には、確立された医療システム、先進的な研究インフラ、ライフサイエンス分野のAIおよび機械学習アプリケーションを促進する政府の支援施策があります。アジア太平洋地域は、ライフサイエンス市場において機械学習の重要な成長を目の当たりにしています。中国、日本、インドなどの国々は、医療システムを進化させるためにAIや機械学習技術に投資しています。この地域は人口が多く、医療支出が増加しており、精密医療やパーソナライズされたヘルスケアへの注目が高まっているため、ライフサイエンス分野における機械学習の導入を推進しています。この地域の政府や業界関係者は、政策やコラボレーション、研究イニシアティブを通じて、医療およびライフサイエンスにおけるAIと機械学習を積極的に推進しています。
本レポートに含まれる主要な市場プレーヤーは：
IBMコーポレーション
マイクロソフト社
アルファベット社（グーグル）
エヌビディア社
アマゾン ウェブ サービス (AWS)
インテル社
メドトロニック plc
ジョンソン・エンド・ジョンソン・サービス株式会社
フィリップス社
ロシュホールディングAG
市場の最近の動向：
2020年2月、IBM Watson Healthはファイザーとのコラボレーションを発表し、免疫学と腫瘍学における薬剤発見を加速させるために機械学習を使用します。
2021年9月、Verilyはプロジェクトベースライン健康システムコンソーシアムを立ち上げ、機械学習を活用して個別化された健康管理のための洞察を得ることを目指しています。
2020年12月、マイクロソフトリサーチはバイオテクノロジー企業のアダプティブ・バイオテクノロジーズと協力して、機械学習を用いて人間の免疫系を解読し、個別化された診断および治療法を開発しました。
ライフサイエンスにおけるグローバルな機械学習市場調査レポートの範囲：
歴史的データ - 2020年 - 2021年
推定の基準年 - 2022年
予測期間 - 2023年から2030年
報告範囲 - 収益予測、企業ランキング、競争環境、成長要因、トレンド
セグメント対象 - コンポーネント、アプリケーション、エンドユーザー、地域
地域範囲 - 北米; ヨーロッパ; アジア太平洋; ラテンアメリカ; 中東およびアフリカ
カスタマイズ範囲 - 購入時に無料のレポートカスタマイズ（最大8時間のアナリスト作業に相当）が提供されます。国、地域、セグメントの範囲の追加または変更。
この研究の目的は、最近の各セグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年の価値を予測することです。この報告書は、研究に関与している国々の業界の定性的および定量的な側面の両方を組み込むように設計されています。
このレポートは、市場の将来の成長を定義する運転要因や課題などの重要な側面に関する詳細な情報も提供。さらに、主要なプレーヤーの競争環境とコンポーネント提供の詳細な分析と共に、ステークホルダーが投資するためのマイクロ市場における潜在的な機会も含まれています。市場の詳細なセグメントとサブセグメントについては、以下に説明します。
コンポーネント別：
ソフトウェア
サービス
用途別：
創薬と開発
精密医療
ゲノミクスとプロテオミクス
医療画像および診断
臨床研究と試験
エンドユーザー別：
製薬およびバイオテクノロジー企業
学術および研究機関
医療提供者
契約研究機関 (CRO)
地域別：
北米
アメリカ合衆国
カナダ
ヨーロッパ
イギリス
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
自己資本利益率
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
ロアジア太平洋
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
中東およびアフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
中東およびアフリカの残りの地域

※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。

目次

  • 1 エグゼクティブサマリー

    • 1.1 市場情報
    • 1.2 グローバルおよびセグメントベースの市場分析・予測、2020～2030年（十億米ドル）
      • 1.2.1 ライフサイエンスにおける機械学習市場、地域別、2020年～2030年（十億米ドル）
      • 1.2.2 ライフサイエンスにおける機械学習市場、コンポーネント別、2020年～2030年（十億米ドル）
      • 1.2.3 ライフサイエンスにおける機械学習市場、用途別、2020年～2030年（十億米ドル）
      • 1.2.4 ライフサイエンスにおける機械学習市場、エンドユーザー別、2020年～2030年（十億米ドル）
    • 1.3 主なトレンド
    • 1.4 予測分析の手法
    • 1.5 調査の前提

  • 2 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場：市場の定義とスコープ

    • 2.1 研究の目的
    • 2.2 市場の定義・範囲
      • 2.2.1 業界の進展
      • 2.2.2 本調査の範囲
    • 2.3 調査対象年
    • 2.4 為替レート

  • 3 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場：市場ダイナミクス

    • 3.1 ライフサイエンスにおける機械学習市場インパクト分析（2020年～2030年）
      • 3.1.1 市場の促進要因
        • 3.1.1.1 AIと機械学習技術の進歩
        • 3.1.1.2 大規模な生物学的データセットおよび臨床データセットの利用可能性の増大
        • 3.1.1.3 増加するパーソナライズド医療の需要
      • 3.1.2 市場の課題
        • 3.1.2.1 ライフサイエンスにおける機械学習の高いコスト
      • 3.1.3 市場機会
        • 3.1.3.1 効率的な創薬へのニーズの高まり
        • 3.1.3.2 主要プレーヤーによるイニシアティブの高まり

  • 4 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場：業界分析

    • 4.1 ポーターの5フォースモデル
      • 4.1.1 サプライヤーの交渉力
      • 4.1.2 買い手の交渉力
      • 4.1.3 新規参入の脅威
      • 4.1.4 代替品の脅威
      • 4.1.5 他社との競合状況
    • 4.2 ポーターの5フォース・インパクト分析
    • 4.3 PEST分析
      • 4.3.1 政治的
      • 4.3.2 経済的
      • 4.3.3 ソーシャル
      • 4.3.4 テクニカル
      • 4.3.5 環境関連
      • 4.3.6 リーガル
    • 4.4 主要な投資機会
    • 4.5 主な成功戦略
    • 4.6 COVID-19の影響分析
    • 4.7 破壊的なトレンド
    • 4.8 業界専門家の視点
    • 4.9 アナリストの推奨事項・結論

  • 5 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場、コンポーネント別

    • 5.1 市場情報
    • 5.2 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場、コンポーネント別、パフォーマンスのポテンシャル分析
    • 5.3 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場分析・予測、コンポーネント別、2020～2030年（十億米ドル）
    • 5.4 ライフサイエンスにおける機械学習市場、サブセグメント分析
      • 5.4.1 ソフトウェア
      • 5.4.2 サービス

  • 6 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場、用途別

    • 6.1 市場情報
    • 6.2 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場、用途別、パフォーマンスのポテンシャル分析
    • 6.3 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場分析・予測、用途別、2020～2030年（十億米ドル）
    • 6.4 ライフサイエンスにおける機械学習市場、サブセグメント分析
      • 6.4.1 ドラッグディスカバリーと現像剤
      • 6.4.2 精密医療
      • 6.4.3 ゲノミクス・プロテオミクス
      • 6.4.4 メディカルイメージング＆ダイアグノスティックス
      • 6.4.5 臨床研究と治験

  • 7 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場、エンドユーザー別

    • 7.1 市場情報
    • 7.2 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場、エンドユーザー別、パフォーマンスのポテンシャル分析
    • 7.3 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場分析・予測、エンドユーザー別、2020～2030年（十億米ドル）
    • 7.4 ライフサイエンスにおける機械学習市場、サブセグメント分析
      • 7.4.1 製薬・バイオ企業
      • 7.4.2 学術・研究機関
      • 7.4.3 医療従事者
      • 7.4.4 受託研究機関（CRO）

  • 8 グローバルのライフサイエンスにおける機械学習市場、地域分析

    • 8.1 主要国トップ
    • 8.2 新興国トップ
    • 8.3 ライフサイエンスにおける機械学習市場、地域市場のスナップショット
    • 8.4 北米におけるライフサイエンスにおける機械学習市場
    • 8.5 ヨーロッパにおけるライフサイエンスにおける機械学習市場のスナップショット
    • 8.6 アジア太平洋におけるライフサイエンスにおける機械学習市場のスナップショット
    • 8.7 ラテンアメリカにおけるライフサイエンスにおける機械学習市場のスナップショット
    • 8.8 中東・アフリカにおけるライフサイエンスにおける機械学習市場

  • 9 競争上のインテリジェンス

    • 9.1 主要企業のSWOT分析
      • 9.1.1 Company 1
      • 9.1.2 Company 2
      • 9.1.3 Company 3
    • 9.2 主要な市場戦略
    • 9.3 企業プロファイル
      • 9.3.1 IBM Corporation
        • 9.3.1.1 キー・インフォーメーション
        • 9.3.1.2 概要
        • 9.3.1.3 財務情報（開示ベースのデータ）
        • 9.3.1.4 プロダクトサマリー
        • 9.3.1.5 直近の動向
      • 9.3.2 Microsoft Corporation
      • 9.3.3 Alphabet Inc. (Google)
      • 9.3.4 NVIDIA Corporation
      • 9.3.5 Amazon Web Services (AWS)
      • 9.3.6 Intel Corporation
      • 9.3.7 Medtronic plc
      • 9.3.8 Johnson & Johnson Services, Inc
      • 9.3.9 Koninklijke Philips N.V
      • 9.3.10 Roche Holding AG

  • 10 調査プロセス

    • 10.1 調査プロセス
      • 10.1.1 データ採掘
      • 10.1.2 分析
      • 10.1.3 市場予測
      • 10.1.4 バリデーション
      • 10.1.5 出版
    • 10.2 調査の特性について
    • 10.3 調査の前提

※英文のレポートについての日本語表記のタイトルや紹介文などは、すべて生成AIや自動翻訳ソフトを使用して提供しております。それらはお客様の便宜のために提供するものであり、当社はその内容について責任を負いかねますので、何卒ご了承ください。適宜英語の原文をご参照ください。
“All Japanese titles, abstracts, and other descriptions of English-language reports were created using generative AI and/or machine translation. These are provided for your convenience only and may contain errors and inaccuracies. Please be sure to refer to the original English-language text. We disclaim all liability in relation to your reliance on such AI-generated and/or machine-translated content.”

Description

Global Machine Learning in the Life Sciences Market is valued approximately USD XX billion in 2022 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than XX% over the forecast period 2023-2030. The global machine learning in the life sciences market refers to the application of machine learning techniques and algorithms in various areas of the life sciences industry. Machine learning involves the use of computer algorithms that can learn from and make predictions or decisions based on patterns and data, without being explicitly programmed. The global machine learning in the life sciences market is influenced by factors such as advancements in AI and machine learning technologies, increasing availability of large-scale biological and clinical datasets, growing demand for personalized medicine. Moreover, the need for efficient drug discovery and development processes and rising initatives by key market players is creating lucrative growth opportunity for the market over the forecast period 2023-2030. India is witnessing market growth as the software’s adoption is increase with growing digitalization in healthcare by the region. For instance, according to the Indian Society for Clinical Research (ISCR), a report was published in 2021 which stated that the digital adoption of clinical trials is witnessing growth for the market. Along with this, the government is supporting the healthcare industry in the country which is driving the growth of the market. As owing to this support, the companies can develop new and advanced technology for the proper management of patient’s data. For instance, in June 2021, the Indian government is planning to introduce a USD 6.8 billion worth credit incentive program in order to boost the country’s healthcare infrastructure. Along with this, the research and development activities for the clinical trial is increasing in Japan which is driving the growth for the market. For instance, in September 2020, The Medical Research Council (MRC) and Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) have joined forces in order to support eight new regenerative medicine research partnerships. In this collaboration, MRC and AMED agreed to make almost USD 7.95 million available for supporting the collaborative projects that seek to advance regenerative approaches towards clinical use. However, the high cost of Machine Learning in the Life Sciences stifles market growth throughout the forecast period of 2023-2030. The key regions considered for the Global Machine Learning in the Life Sciences Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Middle East & Africa. North America, particularly the United States, is a leading region in the machine learning in the life sciences market. The presence of major technology companies, research institutions, and pharmaceutical companies contributes to the growth of the market. The region has a well-established healthcare system, advanced research infrastructure, and supportive government initiatives promoting AI and machine learning applications in the life sciences sector. The Asia Pacific region is witnessing significant growth in the machine learning in the life sciences market. Countries such as China, Japan, and India are investing in AI and machine learning technologies to advance their healthcare systems and support research activities. The region has a large population, increasing healthcare expenditure, and a growing focus on precision medicine and personalized healthcare, driving the adoption of machine learning in the life sciences sector. Governments and industry players in the region are actively promoting AI and machine learning in healthcare and life sciences through policies, collaborations, and research initiatives. Major market player included in this report are: IBM Corporation Microsoft Corporation Alphabet Inc. (Google) NVIDIA Corporation Amazon Web Services (AWS) Intel Corporation Medtronic plc Johnson & Johnson Services, Inc. Koninklijke Philips N.V. Roche Holding AG Recent Developments in the Market:  In February 2020, IBM Watson Health announced a collaboration with Pfizer to use machine learning to accelerate drug discovery in immunology and oncology.  In September 2021, Verily launched the Project Baseline Health System Consortium, which aims to leverage machine learning to generate insights for personalized health management.  In December 2020, Microsoft Research collaborated with biotech company Adaptive Biotechnologies to use machine learning for decoding the human immune system and developing personalized diagnostics and therapeutics. Global Machine Learning in the Life Sciences Market Report Scope:  Historical Data – 2020 - 2021  Base Year for Estimation – 2022  Forecast period - 2023-2030  Report Coverage - Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends  Segments Covered - Component, Application, End User, Region  Regional Scope - North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Middle East & Africa  Customization Scope - Free report customization (equivalent up to 8 analyst’s working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope* The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study. The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and Component offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below: By Component: Software Services By Application: Drug Discovery and Development Precision Medicine Genomics and Proteomics Medical Imaging and Diagnostics Clinical Research and Trials By End User: Pharmaceutical and Biotechnology Companies Academic and Research Institutions Healthcare Providers Contract Research Organizations (CROs) By Region: North America U.S. Canada Europe UK Germany France Spain Italy ROE Asia Pacific China India Japan Australia South Korea RoAPAC Latin America Brazil Mexico Middle East & Africa Saudi Arabia South Africa Rest of Middle East & Africa

Table of Contents

  • 1 Executive Summary

    • 1.1 Market Snapshot
    • 1.2 Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2020-2030 (USD Billion)
      • 1.2.1 Machine Learning in the Life Sciences Market, by Region, 2020-2030 (USD Billion)
      • 1.2.2 Machine Learning in the Life Sciences Market, by Component, 2020-2030 (USD Billion)
      • 1.2.3 Machine Learning in the Life Sciences Market, by Application, 2020-2030 (USD Billion)
      • 1.2.4 Machine Learning in the Life Sciences Market, by End User, 2020-2030 (USD Billion)
    • 1.3 Key Trends
    • 1.4 Estimation Methodology
    • 1.5 Research Assumption

  • 2 Global Machine Learning in the Life Sciences Market Definition and Scope

    • 2.1 Objective of the Study
    • 2.2 Market Definition & Scope
      • 2.2.1 Industry Evolution
      • 2.2.2 Scope of the Study
    • 2.3 Years Considered for the Study
    • 2.4 Currency Conversion Rates

  • 3 Global Machine Learning in the Life Sciences Market Dynamics

    • 3.1 Machine Learning in the Life Sciences Market Impact Analysis (2020-2030)
      • 3.1.1 Market Drivers
        • 3.1.1.1 Advancements in AI and machine learning technologies
        • 3.1.1.2 Increasing availability of large-scale biological and clinical datasets
        • 3.1.1.3 Growing demand for personalized medicine
      • 3.1.2 Market Challenges
        • 3.1.2.1 High Cost of Machine Learning in the Life Sciences
      • 3.1.3 Market Opportunities
        • 3.1.3.1 Rising need for efficient drug discovery
        • 3.1.3.2 Growing initiatives by key market players

  • 4 Global Machine Learning in the Life Sciences Market Industry Analysis

    • 4.1 Porter’s 5 Force Model
      • 4.1.1 Bargaining Power of Suppliers
      • 4.1.2 Bargaining Power of Buyers
      • 4.1.3 Threat of New Entrants
      • 4.1.4 Threat of Substitutes
      • 4.1.5 Competitive Rivalry
    • 4.2 Porter’s 5 Force Impact Analysis
    • 4.3 PEST Analysis
      • 4.3.1 Political
      • 4.3.2 Economical
      • 4.3.3 Social
      • 4.3.4 Technological
      • 4.3.5 Environmental
      • 4.3.6 Legal
    • 4.4 Top investment opportunity
    • 4.5 Top winning strategies
    • 4.6 COVID-19 Impact Analysis
    • 4.7 Disruptive Trends
    • 4.8 Industry Expert Perspective
    • 4.9 Analyst Recommendation & Conclusion

  • 5 Global Machine Learning in the Life Sciences Market, by Component

    • 5.1 Market Snapshot
    • 5.2 Global Machine Learning in the Life Sciences Market by Component, Performance - Potential Analysis
    • 5.3 Global Machine Learning in the Life Sciences Market Estimates & Forecasts by Component 2020-2030 (USD Billion)
    • 5.4 Machine Learning in the Life Sciences Market, Sub Segment Analysis
      • 5.4.1 Software
      • 5.4.2 Services

  • 6 Global Machine Learning in the Life Sciences Market, by Application

    • 6.1 Market Snapshot
    • 6.2 Global Machine Learning in the Life Sciences Market by Application, Performance - Potential Analysis
    • 6.3 Global Machine Learning in the Life Sciences Market Estimates & Forecasts by Application 2020-2030 (USD Billion)
    • 6.4 Machine Learning in the Life Sciences Market, Sub Segment Analysis
      • 6.4.1 Drug Discovery and Development
      • 6.4.2 Precision Medicine
      • 6.4.3 Genomics and Proteomics
      • 6.4.4 Medical Imaging and Diagnostics
      • 6.4.5 Clinical Research and Trials

  • 7 Global Machine Learning in the Life Sciences Market, by End User

    • 7.1 Market Snapshot
    • 7.2 Global Machine Learning in the Life Sciences Market by End User, Performance - Potential Analysis
    • 7.3 Global Machine Learning in the Life Sciences Market Estimates & Forecasts by End User 2020-2030 (USD Billion)
    • 7.4 Machine Learning in the Life Sciences Market, Sub Segment Analysis
      • 7.4.1 Pharmaceutical and Biotechnology Companies
      • 7.4.2 Academic and Research Institutions
      • 7.4.3 Healthcare Providers
      • 7.4.4 Contract Research Organizations (CROs)

  • 8 Global Machine Learning in the Life Sciences Market, Regional Analysis

    • 8.1 Top Leading Countries
    • 8.2 Top Emerging Countries
    • 8.3 Machine Learning in the Life Sciences Market, Regional Market Snapshot
    • 8.4 North America Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.4.1 U.S. Machine Learning in the Life Sciences Market
        • 8.4.1.1 Component breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
        • 8.4.1.2 Application breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
        • 8.4.1.3 End User breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
      • 8.4.2 Canada Machine Learning in the Life Sciences Market
    • 8.5 Europe Machine Learning in the Life Sciences Market Snapshot
      • 8.5.1 U.K. Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.5.2 Germany Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.5.3 France Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.5.4 Spain Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.5.5 Italy Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.5.6 Rest of Europe Machine Learning in the Life Sciences Market
    • 8.6 Asia-Pacific Machine Learning in the Life Sciences Market Snapshot
      • 8.6.1 China Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.6.2 India Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.6.3 Japan Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.6.4 Australia Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.6.5 South Korea Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.6.6 Rest of Asia Pacific Machine Learning in the Life Sciences Market
    • 8.7 Latin America Machine Learning in the Life Sciences Market Snapshot
      • 8.7.1 Brazil Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.7.2 Mexico Machine Learning in the Life Sciences Market
    • 8.8 Middle East & Africa Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.8.1 Saudi Arabia Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.8.2 South Africa Machine Learning in the Life Sciences Market
      • 8.8.3 Rest of Middle East & Africa Machine Learning in the Life Sciences Market

  • 9 Competitive Intelligence

    • 9.1 Key Company SWOT Analysis
      • 9.1.1 Company 1
      • 9.1.2 Company 2
      • 9.1.3 Company 3
    • 9.2 Top Market Strategies
    • 9.3 Company Profiles
      • 9.3.1 IBM Corporation
        • 9.3.1.1 Key Information
        • 9.3.1.2 Overview
        • 9.3.1.3 Financial (Subject to Data Availability)
        • 9.3.1.4 Product Summary
        • 9.3.1.5 Recent Developments
      • 9.3.2 Microsoft Corporation
      • 9.3.3 Alphabet Inc. (Google)
      • 9.3.4 NVIDIA Corporation
      • 9.3.5 Amazon Web Services (AWS)
      • 9.3.6 Intel Corporation
      • 9.3.7 Medtronic plc
      • 9.3.8 Johnson & Johnson Services, Inc
      • 9.3.9 Koninklijke Philips N.V
      • 9.3.10 Roche Holding AG

  • 10 Research Process

    • 10.1 Research Process
      • 10.1.1 Data Mining
      • 10.1.2 Analysis
      • 10.1.3 Market Estimation
      • 10.1.4 Validation
      • 10.1.5 Publishing
    • 10.2 Research Attributes
    • 10.3 Research Assumption

価格：USD 4,950
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