AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 치료 용도별, 임상시험 단계별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)

AI-based Clinical Trials Solution Provider Market Size, Share & Trends Analysis Report By Therapeutic Application, By Clinical Trial Phase, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030

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한글목차

AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장 성장 및 동향:

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면 AI 기반 임상시험 솔루션 제공 업체 세계 시장 규모는 예측 기간 동안 CAGR 22.1%를 기록하여 2030년까지 78억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

AI는 다재다능한 도구로, 약물 연구 운영의 효율성을 높이고 신약 개발 프로세스를 가속화하기 위해 활용되고 있습니다. 또한, 의약품 개발 프로세스의 비용을 최소화하는 데에도 크게 활용되고 있습니다. 다양한 학계와 제약사들은 AI 기반 플랫폼과 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 예를 들어, 2020년 1월 바이엘은 영국에 기반을 둔 AI 기반 신약개발 회사와 파트너십을 체결하고 AI 신약개발 플랫폼을 활용한 초기 연구 프로젝트를 진행하고 있습니다. 또한, 연구개발을 촉진하는 민관 협력과 AI가 의약품 연구 분야에서 제공하는 다양한 응용 분야가 성장을 촉진하고 있습니다.

임상시험 단계별로 보면 임상 2상이 2023년 45.5%의 점유율을 차지하며 시장을 주도할 것으로 예상되며, 이는 신약 개발 건수의 증가와 임상 2상 시험이 활발히 진행되고 있기 때문으로 분석됩니다. 또한, 이 단계의 임상시험을 통해 데이터를 수집하고 원하는 전체 결과를 즉각적으로 분석하기 위해 AI 기반 툴을 채택하는 사례가 증가하면서 이 부문의 성장에 기여하고 있습니다. 또한, 이 단계에서는 AI 기반 도구에 대한 개선, 결정 및 검증을 통해 AI 기반 도구에 대한 조치를 개선, 결정 및 검증할 수 있기 때문에 이 부문은 더 높은 수익 점유율을 유지하고 있습니다.

2023년 AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장에서 종양학 분야가 치료 목적에 따라 가장 높은 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 암의 유병률이 증가하고 종양학 분야의 약물 연구 수가 증가함에 따라 AI를 가능하게 하는 기술 채택이 증가하고 있습니다. 또한, 점점 더 많은 업체들이 첨단 종양학 기반 AI 툴을 개발하여 약물 연구에 도입하고 있으며, 이는 이 부문의 성장을 촉진하고 있습니다.

2023년 제약회사는 최종 용도 기반 시장에서 가장 높은 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 주요 제약 회사의 신약 표적 식별, 신약 개발 및 신약 테스트의 전체 프로세스, 진단 및 바이오 마커의 더 나은 개발을위한 AI 기반 기술의 채택 증가는 부문 성장의 주요 요인 중 하나입니다. 또한, 이들 대형 제약사들은 AI 벤더와 협력하여 전체 R&D 및 신약 개발 프로세스에 AI 기술을 활용하고 있으며, 이는 성장을 촉진하고 있습니다.

북미가 2023년 43.4%의 매출 점유율을 차지하며 시장을 주도하고 있습니다. 이러한 우위는 이 지역의 스타트업 수가 증가하고 있기 때문으로 분석됩니다. 예를 들어, Bullfrog AI는 미국에 본사를 둔 스타트업으로 정밀 의료를 가능하게 하는 자체 AI 플랫폼인 bfLEAP을 개발하고 있습니다. 또한, AI 기반 기술에 대한 인식이 높아지고 제약 연구 성과를 향상시키기 위해 AI를 도입하는 사례가 증가하면서 이 지역의 시장 성장을 견인하고 있습니다. 또한, 정부 지원책과 주요 기업들의 전략적 이니셔티브가 증가하면서 이 지역의 AI 기반 임상시험 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.

AI 기반 기술은 COVID-19 사태로 인해 채택이 급증했습니다. 이처럼 의약품 개발 및 모집된 환자 데이터 분석을 위한 기술적으로 진보된 솔루션의 채택이 증가하면서 AI 기반 솔루션의 채택이 급증한 것으로 보입니다. 또한, 팬데믹 기간 동안 많은 의약품 개발 프로세스가 보류되었습니다. 이에 따라 시장의 많은 주요 기업들이 AI 기반 솔루션 활용에 중점을 두어 분산형 임상시험을 촉진하고 있습니다. 또한, 이러한 솔루션을 통해 대량의 환자 데이터를 효과적으로 분석할 수 있다는 점도 시장 성장을 뒷받침했습니다.

AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장 보고서 하이라이트

• 2023년 임상 2상 임상시험 부문이 시장을 장악했습니다.
• 암 유병률의 증가와 암 분야의 약물 연구 증가로 인해 2023년에는 암 분야가 시장을 장악했습니다.
• 제약사 부문은 주요 제약사들의 의약품 개발을 위한 인공지능 기술 도입 증가로 인해 시장에서 가장 높은 매출 점유율을 차지했습니다.
• 북미가 2023년 43.4%의 매출 점유율을 차지하며 시장을 주도했습니다. 이는 이 지역의 임상시험 수 증가, 인공지능 플랫폼 및 도구의 채택 확대, 의약품 개발 분야의 인공지능 기반 스타트업 및 기업 증가, 인공지능 기반 도구 및 기술에 대한 인식 증가 등 다양한 요인에 기인한 것으로 분석됩니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 시장 변수, 동향, 범위

• 시장 계통 전망
  • 상부 시장 전망
  • 관련/부수 시장 전망
• 시장 역학
  • 시장 견인 요인 분석
  • 시장 성장 억제요인 분석
• AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장 분석 툴
  • 업계 분석 - Porter's Five Forces 분석
  • PESTEL 분석
  • COVID-19의 영향
• 사례 연구

제4장 AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장 : 치료 용도 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 치료 용도 동향과 시장 점유율 분석, 2023년과 2030년
• 치료 용도별 AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 세계 시장 전망
• 종양학
• CVD
• 신경질환 또는 증상
• 대사성 질환
• 감염증
• 기타

제5장 AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장 : 임상시험 단계 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 임상시험 단계 동향과 시장 점유율 분석, 2023년과 2030년
• 임상시험 단계별 AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장 세계적 전망
• 단계 I
• 단계 II
• 단계 III

제6장 AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장 : 최종 용도 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 최종 용도 동향과 시장 점유율 분석, 2023년과 2030년
• 최종 용도별 AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장 전망
• 제약회사
• 학술
• 기타

제7장 AI 기반 임상시험 솔루션 프로바이더 시장 : 지역 추정·동향 분석, 치료 용도별, 임상시험 단계별, 최종 용도별

• 지역별 시장 점유율 분석, 2023년 및 2030년
• 지역 시장 대시보드
• 세계 지역 시장 현황
• 시장 규모, 예측 동향 분석, 2018년에서 2030년 :
• 북미
• 유럽
• 아시아태평양
• 라틴아메리카
• 중동 및 아프리카

제8장 경쟁 상황

• 주요 시장 진출 기업의 최근 동향과 영향 분석
• 기업/경쟁 분류
• 주요 기업의 시장 점유율/포지션 분석, 2023년
• 기업 개요
  • Unlearn.ai, Inc.
  • Saama
  • Antidote Technologies, Inc.
  • Phesi
  • Deep6.ai
  • Innoplexus
  • Mendel Health Inc.
  • Intelligencia AI
  • Median Technologies
  • SymphonyAI
  • BioAge Labs, Inc.
  • AiCure
  • Consilx
  • DeepLens.AI
  • HaloHealth
  • PHARMASEAL
  • Ardigen
  • Trials.ai
  • Koneksa Health
  • Euretos
  • BioSymetrics, Inc.
  • Verily(Google LLC)
  • Aitia
  • IBM
  • Exscientia

ksm

영문 목차

영문목차

AI-based Clinical Trials Solution Provider Market Growth & Trends:

The global AI-based clinical trials solution provider market size is expected to reach USD 7.8 billion by 2030, registering a CAGR of 22.1% during the forecast period, according to a new report by Grand View Research, Inc.. AI is a versatile tool and is being increasingly utilized to improve the operational efficacy of drug studies and accelerate the drug discovery process. Also, it is highly adopted to minimize the cost of the drug development process. Various academia and pharmaceutical companies are actively adopting AI-based platforms and technologies. For instance, in January 2020, Bayer entered into a partnership with an AI-driven drug discovery company based in the UK to work on early research projects using the AI drug discovery platform. Furthermore, the initiatives by the public and private sectors to boost the R&D coupled with the diverse applications provided by AI in the field of drug studies are impelling the growth.

Based on the phase of the clinical trial, Phase II dominated the market with a share of 45.5% in 2023 owing to the rising number of drug discoveries and a large number of studies active in the second phase. Moreover, the increasing adoption of AI-based tools for the collection of data and the analysis of immediate outcomes of the overall desired outcome through the clinical trials in this phase is contributing to the segment growth. Furthermore, the segment holds a higher revenue share as the improvement, determination, and validation of measures with respect to the AI-based tool can be carried out in this phase.

In 2023, based on therapeutic applications, oncology accounted for the highest revenue share in the AI-based clinical trials solution provider market. The increasing prevalence of cancer across the globe and the rising number of drug studies in the field of oncology is contributing to the adoption of AI enables technologies. Also, an increasing number of players are developing and adopting advanced oncology-based AI tools for drug studies, thereby propelling the segment growth.

In 2023, pharmaceutical companies accounted for the highest revenue share in the market, based on end-use. The rising adoption of AI-based technologies for the better development of diagnostic and biomarkers, to identify the new drug target and the overall process of drug development and drug trials by major pharmaceutical players is one of the major factors contributing to the segment growth. Moreover, these major pharmaceutical players are collaborating with the AI vendor for leveraging the AI technology for R&D and the overall drug discovery process, thereby, impelling the growth.

North America dominated the market and accounted for a revenue share of 43.4% in 2023. This dominance is attributed to the rising number of start-ups in the region. For instance, Bullfrog AI is a U.S.-based startup that develops bfLEAP, a proprietary AI platform to enable precision medicine. Also, the growing awareness of AI-based technologies and their adoption to enhance the drug studies' outcomes is impelling the market growth in the region. Furthermore, the supportive government initiatives and increasing strategic initiatives by major players are driving the demand for AI-based clinical trial solutions in the region.

The AI-based technologies witnessed a surge in their adoption due to the outbreak of COVID-19. This increasing adoption of technologically advanced solutions for drug development and for the analyses of the recruited patient's data contributed to the upsurge in the adoption of AI-enabled solutions. Moreover, many drug development processes were on hold during the pandemic. Therefore, many key companies in the market shifted their focus on the utilization of AI-based solutions, thereby boosting decentralized drug trials. Furthermore, the effective analysis of a large amount of patient data through these solutions supported the market growth.

AI-based Clinical Trials Solution Provider Market Report Highlights:

• The phase-II trials segment dominated the market in 2023, owing to the increasing number of active drug studies in this phase
• The oncology segment dominated the market in 2023, owing to the rising prevalence of cancer and the growing number of drug studies in the oncology field
• The pharmaceutical companies segment accounted for the highest revenue share in the market owing to the increasing adoption of artificial intelligence technologies for drug development by major pharmaceutical players
• North America dominated the market and accounted for a revenue share of 43.4% in 2023, owing to various factors including the increasing number of clinical trials in the region, growing adoption of artificial intelligence platforms and tools, rising number of start-ups and companies based on artificial intelligence in drug development and growing awareness regarding AI-based tools and technologies.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

• 1.1. Market Segmentation & Scope
  • 1.1.1. Therapeutic applications
  • 1.1.2. Clinical trial phase
  • 1.1.3. End use
  • 1.1.4. Regional scope
  • 1.1.5. Estimates and forecast timeline.
• 1.2. Research Methodology
• 1.3. Information Procurement
  • 1.3.1. Purchased database.
  • 1.3.2. GVR's internal database
  • 1.3.3. Secondary sources
  • 1.3.4. Primary research
  • 1.3.5. Details of primary research
• 1.4. Information or Data Analysis
  • 1.4.1. Data analysis models
• 1.5. Market Formulation & Validation
• 1.6. Model Details
  • 1.6.1. Commodity flow analysis (Model 1)
  • 1.6.2. Approach 1: Commodity flow approach
• 1.7. List of Secondary Sources
• 1.8. List of Primary Sources
• 1.9. Objectives

Chapter 2. Executive Summary

• 2.1. Market Outlook
• 2.2. Segment Outlook
  • 2.2.1. Therapeutic applications outlook
  • 2.2.2. Clinical trial phase outlook
  • 2.2.3. End use outlook
  • 2.2.4. Regional outlook
• 2.3. Competitive Insights

Chapter 3. Market Variables, Trends & Scope

• 3.1. Market Lineage Outlook
  • 3.1.1. Parent market outlook
  • 3.1.2. Related/ancillary market outlook
• 3.2. Market Dynamics
  • 3.2.1. Market driver analysis
  • 3.2.2. Market restraint analysis
• 3.3. AI-Based Clinical Trials Solution Providers Market Analysis Tools
  • 3.3.1. Industry Analysis - Porter's
    • 3.3.1.1. Supplier power
    • 3.3.1.2. Buyer power
    • 3.3.1.3. Substitution threat
    • 3.3.1.4. Threat of new entrant
    • 3.3.1.5. Competitive rivalry
  • 3.3.2. PESTEL Analysis
    • 3.3.2.1. Political landscape
    • 3.3.2.2. Economic landscape
    • 3.3.2.3. Social landscape
    • 3.3.2.4. Technological landscape
    • 3.3.2.5. Environmental landscape
    • 3.3.2.6. Legal landscape
  • 3.3.3. COVID-19 Impact
• 3.4. Case Studies

Chapter 4. AI-Based Clinical Trials Solution Providers Market: Therapeutic Applications Estimates & Trend Analysis

• 4.1. Segment Dashboard
• 4.2. Therapeutic Applications Movement & Market Share Analysis, 2023 & 2030
• 4.3. Global AI-Based Clinical Trials Solution Providers Market by Therapeutic Applications Outlook
• 4.4. Oncology
  • 4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.5. CVD
  • 4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) CVD
• 4.6. Neurological Diseases or Conditions
  • 4.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.7. Metabolic Diseases
  • 4.7.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.8. Infectious Diseases
  • 4.8.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.9. Others
  • 4.9.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 5. AI-Based Clinical Trials Solution Providers Market: Clinical Trial Phase Estimates & Trend Analysis

• 5.1. Segment Dashboard
• 5.2. Clinical Trial Phase Movement & Market Share Analysis, 2023 & 2030
• 5.3. Global AI-Based Clinical Trials Solution Providers Market by Clinical Trial Phase Outlook
• 5.4. Phase-I
  • 5.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.5. Phase-II
  • 5.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.6. Phase-III
  • 5.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 6. AI-Based Clinical Trials Solution Providers Market: End Use Estimates & Trend Analysis

• 6.1. Segment Dashboard
• 6.2. End Use Movement & Market Share Analysis, 2023 & 2030
• 6.3. Global AI-Based Clinical Trials Solution Providers Market by End Use Outlook
• 6.4. Pharmaceutical Companies
  • 6.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.5. Academia
  • 6.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.6. Others
  • 6.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 7. AI-Based Clinical Trials Solution Providers Market: Regional Estimates & Trend Analysis, By Therapeutic Applications, By Clinical Trial Phase, By End Use

• 7.1. Regional Market Share Analysis, 2023 & 2030
• 7.2. Regional Market Dashboard
• 7.3. Global Regional Market Snapshot
• 7.4. Market Size, & Forecasts Trend Analysis, 2018 to 2030:
• 7.5. North America
  • 7.5.1. U.S.
    • 7.5.1.1. Key country dynamics
    • 7.5.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.5.1.3. Competitive scenario
    • 7.5.1.4. U.S. market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.5.2. Canada
    • 7.5.2.1. Key country dynamics
    • 7.5.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.5.2.3. Competitive scenario
    • 7.5.2.4. Canada market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.6. Europe
  • 7.6.1. UK
    • 7.6.1.1. Key country dynamics
    • 7.6.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.6.1.3. Competitive scenario
    • 7.6.1.4. UK market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.6.2. Germany
    • 7.6.2.1. Key country dynamics
    • 7.6.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.6.2.3. Competitive scenario
    • 7.6.2.4. Germany market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.6.3. France
    • 7.6.3.1. Key country dynamics
    • 7.6.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.6.3.3. Competitive scenario
    • 7.6.3.4. France market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.6.4. Italy
    • 7.6.4.1. Key country dynamics
    • 7.6.4.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.6.4.3. Competitive scenario
    • 7.6.4.4. Italy market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.6.5. Spain
    • 7.6.5.1. Key country dynamics
    • 7.6.5.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.6.5.3. Competitive scenario
    • 7.6.5.4. Spain market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.6.6. Norway
    • 7.6.6.1. Key country dynamics
    • 7.6.6.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.6.6.3. Competitive scenario
    • 7.6.6.4. Norway market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.6.7. Sweden
    • 7.6.7.1. Key country dynamics
    • 7.6.7.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.6.7.3. Competitive scenario
    • 7.6.7.4. Sweden market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.6.8. Denmark
    • 7.6.8.1. Key country dynamics
    • 7.6.8.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.6.8.3. Competitive scenario
    • 7.6.8.4. Denmark market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.7. Asia Pacific
  • 7.7.1. Japan
    • 7.7.1.1. Key country dynamics
    • 7.7.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.7.1.3. Competitive scenario
    • 7.7.1.4. Japan market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.7.2. China
    • 7.7.2.1. Key country dynamics
    • 7.7.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.7.2.3. Competitive scenario
    • 7.7.2.4. China market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.7.3. India
    • 7.7.3.1. Key country dynamics
    • 7.7.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.7.3.3. Competitive scenario
    • 7.7.3.4. India market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.7.4. Australia
    • 7.7.4.1. Key country dynamics
    • 7.7.4.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.7.4.3. Competitive scenario
    • 7.7.4.4. Australia market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.7.5. South Korea
    • 7.7.5.1. Key country dynamics
    • 7.7.5.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.7.5.3. Competitive scenario
    • 7.7.5.4. South Korea market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.7.6. Thailand
    • 7.7.6.1. Key country dynamics
    • 7.7.6.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.7.6.3. Competitive scenario
    • 7.7.6.4. Singapore market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.8. Latin America
  • 7.8.1. Brazil
    • 7.8.1.1. Key country dynamics
    • 7.8.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.8.1.3. Competitive scenario
    • 7.8.1.4. Brazil market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.8.2. Mexico
    • 7.8.2.1. Key country dynamics
    • 7.8.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.8.2.3. Competitive scenario
    • 7.8.2.4. Mexico market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.8.3. Argentina
    • 7.8.3.1. Key country dynamics
    • 7.8.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.8.3.3. Competitive scenario
    • 7.8.3.4. Argentina market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.9. MEA
  • 7.9.1. South Africa
    • 7.9.1.1. Key country dynamics
    • 7.9.1.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.9.1.3. Competitive scenario
    • 7.9.1.4. South Africa market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.9.2. Saudi Arabia
    • 7.9.2.1. Key country dynamics
    • 7.9.2.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.9.2.3. Competitive scenario
    • 7.9.2.4. Saudi Arabia market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.9.3. UAE
    • 7.9.3.1. Key country dynamics
    • 7.9.3.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.9.3.3. Competitive scenario
    • 7.9.3.4. UAE market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 7.9.4. Kuwait
    • 7.9.4.1. Key country dynamics
    • 7.9.4.2. Regulatory framework/ reimbursement structure
    • 7.9.4.3. Competitive scenario
    • 7.9.4.4. Kuwait market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 8. Competitive Landscape

• 8.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
• 8.2. Company/Competition Categorization
• 8.3. Key company market share/position analysis, 2023
• 8.4. Company Profiles
  • 8.4.1. Unlearn.ai, Inc.
    • 8.4.1.1. Company overview
    • 8.4.1.2. Financial performance
    • 8.4.1.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.1.4. Strategic initiatives
  • 8.4.2. Saama
    • 8.4.2.1. Company overview
    • 8.4.2.2. Financial performance
    • 8.4.2.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.2.4. Strategic initiatives
  • 8.4.3. Antidote Technologies, Inc.
    • 8.4.3.1. Company overview
    • 8.4.3.2. Financial performance
    • 8.4.3.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.3.4. Strategic initiatives
  • 8.4.4. Phesi
    • 8.4.4.1. Company overview
    • 8.4.4.2. Financial performance
    • 8.4.4.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.4.4. Strategic initiatives
  • 8.4.5. Deep6.ai
    • 8.4.5.1. Company overview
    • 8.4.5.2. Financial performance
    • 8.4.5.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.5.4. Strategic initiatives
  • 8.4.6. Innoplexus
    • 8.4.6.1. Company overview
    • 8.4.6.2. Financial performance
    • 8.4.6.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.6.4. Strategic initiatives
  • 8.4.7. Mendel Health Inc.
    • 8.4.7.1. Company overview
    • 8.4.7.2. Financial performance
    • 8.4.7.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.7.4. Strategic initiatives
  • 8.4.8. Intelligencia AI
    • 8.4.8.1. Company overview
    • 8.4.8.2. Financial performance
    • 8.4.8.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.8.4. Strategic initiatives
  • 8.4.9. Median Technologies
    • 8.4.9.1. Company overview
    • 8.4.9.2. Financial performance
    • 8.4.9.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.9.4. Strategic initiatives
  • 8.4.10. SymphonyAI
    • 8.4.10.1. Company overview
    • 8.4.10.2. Financial performance
    • 8.4.10.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.10.4. Strategic initiatives
  • 8.4.11. BioAge Labs, Inc.
    • 8.4.11.1. Company overview
    • 8.4.11.2. Financial performance
    • 8.4.11.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.11.4. Strategic initiatives
  • 8.4.12. AiCure
    • 8.4.12.1. Company overview
    • 8.4.12.2. Financial performance
    • 8.4.12.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.12.4. Strategic initiatives
  • 8.4.13. Consilx
    • 8.4.13.1. Company overview
    • 8.4.13.2. Financial performance
    • 8.4.13.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.13.4. Strategic initiatives
  • 8.4.14. DeepLens.AI
    • 8.4.14.1. Company overview
    • 8.4.14.2. Financial performance
    • 8.4.14.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.14.4. Strategic initiatives
  • 8.4.15. HaloHealth
    • 8.4.15.1. Company overview
    • 8.4.15.2. Financial performance
    • 8.4.15.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.15.4. Strategic initiatives
  • 8.4.16. PHARMASEAL
    • 8.4.16.1. Company overview
    • 8.4.16.2. Financial performance
    • 8.4.16.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.16.4. Strategic initiatives
  • 8.4.17. Ardigen
    • 8.4.17.1. Company overview
    • 8.4.17.2. Financial performance
    • 8.4.17.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.17.4. Strategic initiatives
  • 8.4.18. Trials.ai
    • 8.4.18.1. Company overview
    • 8.4.18.2. Financial performance
    • 8.4.18.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.18.4. Strategic initiatives
  • 8.4.19. Koneksa Health
    • 8.4.19.1. Company overview
    • 8.4.19.2. Financial performance
    • 8.4.19.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.19.4. Strategic initiatives
  • 8.4.20. Euretos
    • 8.4.20.1. Company overview
    • 8.4.20.2. Financial performance
    • 8.4.20.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.20.4. Strategic initiatives
  • 8.4.21. BioSymetrics, Inc.
    • 8.4.21.1. Company overview
    • 8.4.21.2. Financial performance
    • 8.4.21.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.21.4. Strategic initiatives
  • 8.4.22. Verily (Google LLC)
    • 8.4.22.1. Company overview
    • 8.4.22.2. Financial performance
    • 8.4.22.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.22.4. Strategic initiatives
  • 8.4.23. Aitia
    • 8.4.23.1. Company overview
    • 8.4.23.2. Financial performance
    • 8.4.23.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.23.4. Strategic initiatives
  • 8.4.24. IBM
    • 8.4.24.1. Company overview
    • 8.4.24.2. Financial performance
    • 8.4.24.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.24.4. Strategic initiatives
  • 8.4.25. Exscientia
    • 8.4.25.1. Company overview
    • 8.4.25.2. Financial performance
    • 8.4.25.3. Technology Type benchmarking
    • 8.4.25.4. Strategic initiatives

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