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Die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) in der pharmazeutischen Industrie hat in den letzten Jahren rapide zugenommen. Um diesen aufkommenden Trend quantitativ zu bewerten, haben frühere Studien bibliometrische Analysen durchgeführt, die Publikationsdatenbanken nutzen, um führende Institutionen, Forschungsthemen sowie die Beiträge und Forschungsschwerpunkte wichtiger Akteure, einschließlich großer Pharmaunternehmen, großer IT-Firmen, KI-Startups und akademischer Einrichtungen, zu erläutern. Quantitative Analysen, die Patentdatenbanken nutzen, um diese bedeutenden Veränderungen zu erfassen und die Beiträge der Schlüsselfiguren zu bewerten, sind jedoch rar. Diese Studie untersuchte technologische Trends bei KI-Anwendungen innerhalb der pharmazeutischen Industrie und klärte die Rollen und strategischen Schwerpunkte der Schlüsselakteure durch Patentanalysen. Insgesamt wurden 1365 KI-bezogene pharmazeutische Patentanmeldungen in den USA zwischen 2000 und 2023 identifiziert. Durch eine detaillierte Analyse der Patente haben wir gezeigt, dass KI strategisch in kritischen Geschäftsfeldern eingesetzt wird, einschließlich der Arzneimittelforschung, Arzneimittelentwicklung, Diagnose, Herstellung, Vermarktung und Gesundheitsversorgung. Darüber hinaus enthüllte die Studie die spezifischen Geschäftsbereiche, in denen jeder Schlüsselakteur seine KI-gesteuerten Initiativen und historischen Beiträge zu KI-Anwendungen in der pharmazeutischen Industrie fokussiert hat. Die Ergebnisse unterstreichen, dass sowohl Patent- als auch Literaturanalysen entscheidend sind, um die KI-Anwendungen und die Beiträge der wichtigsten Akteure in der pharmazeutischen Industrie umfassend zu bewerten. • KI-Anwendungen in der pharmazeutischen Industrie, identifiziert durch eine Patentdatenbank. • Analyse der KI-Schwerpunktbereiche in der pharmazeutischen Wertschöpfungskette durch wichtige Akteure. • Patentanalysen enthüllten die chronologischen Beiträge jedes Akteurs zur KI-Einführung. • Sowohl Patent- als auch Literaturanalysen sind entscheidend für die Profilierung KI-bezogener Aktivitäten.
Sakaoka et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.