在預測期內，即 2024 年至 2036 年，機器學習在製藥市場的規模將有顯著的成長。市場的成長可歸因於健康產業大數據量的增加以及機器學習的成長。機器學習是人工智慧 (AI) 的一種常見形式，廣泛應用於各種最終用途產業，例如 BFSI、IT 和電信等。製藥業存在大量以病患病史、診所和藥房記錄、藥物開發等形式存在的大數據，預計將擴大製藥業機器學習的範圍。借助機器學習，可以預測任何藥物對患者的效果，提供個人化治療，並根據患者反應開發藥物和治療方法。機器學習的這些有益應用預計將促進市場成長。 根據美國國家健康資訊科技協調員辦公室的統計，截至2017年，約86%的辦公室醫生採用了電子健康記錄（HER）系統
成長動力
挑戰
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基準年 |
2023年 |
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預測年份 |
2024–2036 |
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區域範圍 |
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市場按應用細分為電子記錄保存、數據完整性、預測分析、放射學等，其中，由於迫切需要預測，預計預測分析細分市場將在預測期內佔據顯著份額。生物反應，以便針對該疾病設計更好的治療方法。機器學習可以分析數據並預測可能的結果。預計這將促進該領域的成長。
我們對全球市場的深入分析包括以下部分：
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應用 |
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根據地理分析，醫藥市場機器學習分為北美、歐洲、亞太、拉丁美洲、中東和非洲五個主要區域。由於主要製藥公司在該地區的存在以及醫療行業的不斷進步，預計到 2036 年，北美市場將佔據最大的收入份額。此外，美國和加拿大的技術領域也正在經歷快速的進步和創新，這預計將鼓勵機器學習在製藥業的採用。由於日本、中國、韓國、新加坡等發展中國家越來越多地採用人工智慧，預計亞太地區市場在預測期內將出現溫和成長。預計這些地區的技術進步將推動市場成長。
作者学分: Abhishek Verma