Detailliertes Inhaltsverzeichnis des globalen Marktforschungsberichts 2026 über maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
1 Berichtsübersicht
1.1 Studienumfang
1.2 Marktanalyse nach Typ
1.2.1 Wachstumsrate der globalen Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Typ: 2020 vs. 2026 vs. 2035
1.2.2 Überwachtes Lernen
1.2.3 Halbüberwachtes Lernen
1.2.4 Unüberwachtes Lernen
1.2.5 Reinforcement Learning
1.3 Markt nach Anwendung
1.3.1 Globales Marktwachstum für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Anwendung: 2020 VS 2026 VS 2035
1.3.2 Frühzeitige Arzneimittelentdeckung
1.3.3 Präklinische Phase
1.3.4 Klinische Phase
1.3.5 Behördliche Genehmigung
1.4 Studienziele
1,5 Jahre berücksichtigt
1,6 Jahre berücksichtigt
2 globale Wachstumstrends
2.1 Globale Marktperspektive für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung (2020-2035)
2.2 Wachstumstrends für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Regionen
2.2.1 Globale Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Regionen: 2020 VS 2026 VS 2035
2.2.2 Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung – historische Marktgröße nach Regionen (2021–2024)
2.2.3 Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung, prognostizierte Marktgröße nach Regionen (2026-2035)
2.3 Maschinelles Lernen in der Marktdynamik für Arzneimittelforschung und -entwicklung
2.3.1 Trends des maschinellen Lernens in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
2.3.2 Markttreiber für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
2.3.3 Herausforderungen des maschinellen Lernens in der Arzneimittelforschung und -entwicklung.
2.3.4 Marktbeschränkungen für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
3 Wettbewerbslandschaft nach Hauptakteuren
3.1 Global Top-Spieler für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Umsatz
3.1.1 Global Top-Player für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Umsatz (2021-2024)
3.1.2 Globaler Marktanteil von Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Spielern (2021-2024)
3.2 Globaler Marktanteil von maschinellem Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Unternehmenstyp (Tier 1, Tier 2 und Tier 3)
3.3 Abgedeckte Akteure: Ranking nach maschinellem Lernen bei den Einnahmen aus Arzneimittelforschung und -entwicklung
3.4 Globales Marktkonzentrationsverhältnis für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
3.4.1 Globales Marktkonzentrationsverhältnis für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung (CR5 und HHI)
3.4.2 Globale Top-10- und Top-5-Unternehmen nach Umsatz mit maschinellem Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung im Jahr 2022
3.5 Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung. Hauptakteure, Hauptsitz und bedienter Bereich
3.6 Hauptakteure Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung, Produktlösungen und Dienstleistungen
3.7 Datum des Einstiegs in den Markt für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
3.8 Fusionen und Übernahmen, Expansionspläne
4 Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung, Aufschlüsselung der Daten nach Typ
4.1 Globale historische Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Typ (2021-2024)
4.2 Globale prognostizierte Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Typ (2026-2035)
5 Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung, Aufschlüsselung der Daten nach Anwendung
5.1 Globale historische Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Anwendung (2021-2024)
5.2 Globale prognostizierte Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung nach Anwendung (2026-2035)
6 Nordamerika
6.1 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Nordamerika (2020-2035)
6.2 Wachstumsrate des Marktes für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Nordamerika nach Ländern: 2020 vs. 2026 vs. 2035
6.3 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Nordamerika nach Ländern (2021-2024)
6.4 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Nordamerika nach Ländern (2026-2035)
6,5 Vereinigte Staaten
6.6 Kanada
7 Europa
7.1 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Europa (2020-2035)
7.2 Wachstumsrate des Marktes für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Europa nach Ländern: 2020 vs. 2026 vs. 2035
7.3 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Europa nach Ländern (2021-2024)
7.4 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Europa nach Ländern (2026-2035)
7,5 Deutschland
7.6 Frankreich
7,7 Großbritannien
7,8 Italien
7,9 Russland
7.10 Nordische Länder
8 Asien-Pazifik
8.1 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung im asiatisch-pazifischen Raum (2020-2035)
8.2 Wachstumsrate des Marktes für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung im asiatisch-pazifischen Raum nach Regionen: 2020 vs. 2026 vs. 2035
8.3 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung im asiatisch-pazifischen Raum nach Regionen (2021-2024)
8.4 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung im asiatisch-pazifischen Raum nach Regionen (2026-2035)
8,5 China
8,6 Japan
8,7 Südkorea
8,8 Südostasien
8,9 Indien
8.10 Australien
9 Lateinamerika
9.1 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Lateinamerika (2020-2035)
9.2 Wachstumsrate des Marktes für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Lateinamerika nach Ländern: 2020 vs. 2026 vs. 2035
9.3 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Lateinamerika nach Ländern (2021-2024)
9.4 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in Lateinamerika nach Ländern (2026-2035)
9,5 Mexiko
9,6 Brasilien
10 Naher Osten und Afrika
10.1 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung im Nahen Osten und Afrika (2020-2035)
10.2 Marktwachstumsrate für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung im Nahen Osten und Afrika nach Ländern: 2020 vs. 2026 vs. 2035
10.3 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung im Nahen Osten und Afrika nach Ländern (2021-2024)
10.4 Marktgröße für maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung im Nahen Osten und in Afrika nach Ländern (2026-2035)
10,5 Türkei
10.6 Saudi-Arabien
10,7 VAE
11 Schlüsselspielerprofile
11.1 IBM
11.1.1 IBM-Firmendetails
11.1.2 IBM Geschäftsübersicht
11.1.3 IBM Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.1.4 IBM-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021–2024)
11.1.5 Aktuelle IBM-Entwicklung
11.2 Exscientia
11.2.1 Exscientia-Firmendetails
11.2.2 Exscientia-Geschäftsübersicht
11.2.3 Exscientia Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.2.4 Exscientia-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.2.5 Aktuelle Entwicklung von Exscientia
11.3 Google(Alphabet)
11.3.1 Google(Alphabet)-Firmendetails
11.3.2 Google(Alphabet)-Geschäftsübersicht
11.3.3 Google(Alphabet) Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.3.4 Google(Alphabet)-Umsatz im Geschäft mit maschinellem Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021–2024)
11.3.5 Google(Alphabet) Aktuelle Entwicklung
11.4 Microsoft
11.4.1 Microsoft-Firmendetails
11.4.2 Microsoft Business-Übersicht
11.4.3 Microsoft Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.4.4 Microsoft-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021–2024)
11.4.5 Aktuelle Microsoft-Entwicklung
11.5 Atomweise
11.5.1 Atomwise-Firmendetails
11.5.2 Atomwise-Geschäftsübersicht
11.5.3 Atomweises maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.5.4 Atomwise-Umsatz im maschinellen Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.5.5 Aktuelle Atomwise-Entwicklung
11.6 Schrödinger
11.6.1 Schrödinger-Firmendetails
11.6.2 Schrödinger-Geschäftsübersicht
11.6.3 Schrödingers maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.6.4 Schrödingers Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.6.5 Schrödingers aktuelle Entwicklung
11.7 Aitia
11.7.1 Aitia-Firmendetails
11.7.2 Aitia-Geschäftsübersicht
11.7.3 Aitia Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.7.4 Aitia-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.7.5 Aitia Aktuelle Entwicklung
11.8 Insilico-Medizin
11.8.1 Angaben zum Unternehmen Insilico Medicine
11.8.2 Geschäftsübersicht von Insilico Medicine
11.8.3 Einführung in maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung von Insilico Medicine
11.8.4 Umsatz mit Insilico Medicine im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.8.5 Aktuelle Entwicklungen in der Insilico-Medizin
11,9 NVIDIA
11.9.1 NVIDIA-Unternehmensdetails
11.9.2 NVIDIA-Geschäftsübersicht
11.9.3 NVIDIA Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.9.4 NVIDIA-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021–2024)
11.9.5 Aktuelle NVIDIA-Entwicklung
11.10 XtalPi
11.10.1 XtalPi-Firmendetails
11.10.2 XtalPi Business-Übersicht
11.10.3 XtalPi Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.10.4 XtalPi-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.10.5 Neue XtalPi-Entwicklung
11.11 BPGbio
11.11.1 BPGbio-Firmendetails
11.11.2 BPGbio-Geschäftsübersicht
11.11.3 BPGbio Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.11.4 BPGbio-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.11.5 BPGbio Aktuelle Entwicklung
11.12 Owkin
11.12.1 Owkin-Firmendetails
11.12.2 Owkin-Geschäftsübersicht
11.12.3 Owkin Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.12.4 Owkin-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.12.5 Owkin Aktuelle Entwicklung
11.13 CytoReason
11.13.1 CytoReason-Firmendetails
11.13.2 CytoReason-Geschäftsübersicht
11.13.3 CytoReason Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.13.4 CytoReason-Umsatz im maschinellen Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.13.5 Aktuelle Entwicklung von CytoReason
11.14 Deep Genomics
11.14.1 Deep Genomics-Unternehmensdetails
11.14.2 Deep Genomics Geschäftsübersicht
11.14.3 Deep Genomics Machine Learning in der Wirkstoffentdeckung und -entwicklung Einführung
11.14.4 Deep Genomics-Umsatz im maschinellen Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.14.5 Deep Genomics Aktuelle Entwicklung
11.15 Cloud Pharmaceuticals
11.15.1 Cloud Pharmaceuticals-Firmendetails
11.15.2 Cloud Pharmaceuticals Geschäftsübersicht
11.15.3 Cloud Pharmaceuticals Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.15.4 Cloud-Pharmazeutika-Umsatz im maschinellen Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.15.5 Aktuelle Entwicklung von Cloud Pharmaceuticals
11.16 BenevolentAI
11.16.1 BenevolentAI-Firmendetails
11.16.2 BenevolentAI-Geschäftsübersicht
11.16.3 Einführung in maschinelles Lernen von BenevolentAI in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
11.16.4 BenevolentAI-Umsatz im maschinellen Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.16.5 Aktuelle Entwicklung von BenevolentAI
11.17 Cyclica
11.17.1 Cyclica-Firmendetails
11.17.2 Cyclica-Geschäftsübersicht
11.17.3 Cyclica Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.17.4 Cyclica-Umsatz im maschinellen Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.17.5 Cyclica Aktuelle Entwicklung
11.18 Verge Genomics
11.18.1 Verge Genomics-Unternehmensdetails
11.18.2 Geschäftsübersicht von Verge Genomics
11.18.3 Verge Genomics Machine Learning in der Wirkstoffentdeckung und -entwicklung Einführung
11.18.4 Umsatz von Verge Genomics im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.18.5 Verge Genomics Aktuelle Entwicklung
11.19 Valo Health
11.19.1 Details zum Unternehmen Valo Health
11.19.2 Valo Health Geschäftsübersicht
11.19.3 Valo Health Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.19.4 Valo Health-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.19.5 Aktuelle Entwicklung von Valo Health
11.20 Envisagenics
11.20.1 Envisagenics-Firmendetails
11.20.2 Envisagenics Geschäftsübersicht
11.20.3 Envisagenics Machine Learning in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.20.4 Envisagenics-Umsatz im maschinellen Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.20.5 Aktuelle Entwicklung von Envisagenics
11.21 Euretos
11.21.1 Euretos-Firmendetails
11.21.2 Euretos-Geschäftsübersicht
11.21.3 Euretos Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.21.4 Euretos-Umsatz im Geschäft mit maschinellem Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.21.5 Aktuelle Entwicklung von Euretos
11.22 BioAge Labs
11.22.1 Firmendetails von BioAge Labs
11.22.2 BioAge Labs Geschäftsübersicht
11.22.3 Einführung in das maschinelle Lernen von BioAge Labs in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
11.22.4 BioAge Labs-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.22.5 Aktuelle Entwicklung von BioAge Labs
11.23 Iktos
11.23.1 Iktos-Firmendetails
11.23.2 Iktos-Geschäftsübersicht
11.23.3 Einführung in das maschinelle Lernen von Iktos in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
11.23.4 Iktos-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.23.5 Iktos Aktuelle Entwicklung
11.24 BioSymetrie
11.24.1 BioSymetrics-Firmendetails
11.24.2 BioSymetrics Geschäftsübersicht
11.24.3 Biosymmetrisches maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.24.4 BioSymetrics-Umsatz im maschinellen Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.24.5 Aktuelle Entwicklung von BioSymetrics
11.25 Evaxion Biotech
11.25.1 Evaxion Biotech-Unternehmensdetails
11.25.2 Evaxion Biotech-Geschäftsübersicht
11.25.3 Evaxion Biotech Maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung Einführung
11.25.4 Evaxion Biotech-Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.25.5 Aktuelle Entwicklung von Evaxion Biotech
11.26 Aria Pharmaceuticals, Inc
11.26.1 Aria Pharmaceuticals, Inc Firmendetails
11.26.2 Aria Pharmaceuticals, Inc Geschäftsübersicht
11.26.3 Aria Pharmaceuticals, Inc. Einführung in maschinelles Lernen in der Arzneimittelforschung und -entwicklung
11.26.4 Aria Pharmaceuticals, Inc Umsatz im Bereich maschinelles Lernen im Arzneimittelforschungs- und -entwicklungsgeschäft (2021-2024)
11.26.5 Aria Pharmaceuticals, Inc. Aktuelle Entwicklung
12 Standpunkte/Schlussfolgerungen von Analysten
13 Anhang
13.1 Forschungsmethodik
13.1.1 Methodik/Forschungsansatz
13.1.2 Datenquelle
13.2 Haftungsausschluss
13.3 Angaben zum Autor
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