KI in realen Beweisen Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse, nach Komponente (Software/Plattform und Dienste), nach Bereitstellung (Cloud-basiert, vor Ort und Hybrid), nach Technologie (maschinelles Lernen und Deep Learning, NLP/generative KI), nach Anwendung (Kohortenerkennung und Patientenstratifizierung, Endpunktextraktion und NLP, vergleichende Wirksamkeits- und Ergebnisforschung, Sicherheitsüberwachung und Signalerkennung, regulatorische und HTA-Beweisgenerierung), nach Endbenutzer (Pharma- und Biotechnologieunternehmen, CROs/Real-World-Datenanbieter, Kostenträger, Gesundheitsdienstleist

Die weltweite Größe des Marktes für KI in realen Beweisen wurde im Jahr 2025 auf 2,09 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Markt wird voraussichtlich von 2,70 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 21,00 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen und im Prognosezeitraum eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 29,22 % aufweisen.

Der globale Markt für KI in Real-World Evidence (RWE) umfasst Softwarelösungen und Dienstleistungen, die reale Daten aus EHRs, Ansprüchen, Registern, Labors, Wearables und von Patienten gemeldeten Eingaben in praktische klinische, regulatorische und geschäftliche Erkenntnisse umwandeln. Der Markt wird durch den steigenden Bedarf an einer schnelleren Beweiserstellung, die verstärkte Nutzung realer Daten bei Regulierungs- und Kostenträgerentscheidungen sowie den zunehmenden Druck beeinflusstpharmazeutischUnternehmen können den Produktwert über klinische Studien hinaus demonstrieren.

Zu den wichtigsten Marktteilnehmern auf dem Weltmarkt gehören IQVIA Inc., Oracle, Datavant und Komodo Health, Inc. Groß angelegter RWD-Zugriff, KI-gestützte Analyseplattformen, EHR- und Anspruchsdatenintegration, onkologiespezifische Datensätze, behördliche Nachweisfähigkeiten und Partnerschaften mit Pharmaunternehmen, Kostenträgern, CROs und Gesundheitsdienstleistern sind einige der Strategien, die diese Unternehmen verfolgen, um ihre Marktpräsenz zu stärken.

KI in realen Beweisen auf dem Markt

Die zunehmende Einführung KI-gestützter Gesundheitsanalysen ist ein bedeutender Markttrend

Der zunehmende Einsatz KI-gesteuerter Gesundheitsanalysen entwickelt sich zu einem bedeutenden Trend auf dem Weltmarkt, da Life-Science-Unternehmen von der manuellen, fallweisen Beweiserstellung zu schnelleren, datenzentrierten Analyseansätzen übergehen. KI-Tools sind in der Lage, große Mengen an EHR-, Antrags-, Register-, Labor- und Patientendaten zu analysieren, um Kohorten zu definieren, Endpunkte abzurufen, Behandlungsergebnisse zu bewerten und Sicherheitssignale schneller zu identifizieren. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da Pharmaunternehmen, Kostenträger und Regulierungsbehörden schnelle Erkenntnisse aus der Praxis benötigen, um die klinische Entwicklung, den Marktzugang und die Entscheidungsfindung nach der Markteinführung zu unterstützen. Angesichts der Erweiterung und Fragmentierung von Gesundheitsdatensätzen tragen KI-gesteuerte Analysen dazu bei, die Zeit für die Datenkurierung zu verkürzen und die Konsistenz bei der Evidenzerstellung zu verbessern. Der Trend wird durch die zunehmende Nutzung cloudbasierter RWE-Plattformen, generativer KI-Assistenten und automatisierter Prozesse für Analysen in regulatorischer Qualität zusätzlich verstärkt. Folglich erfahren Unternehmen, die KI-gestützte RWD- und Analyselösungen anbieten, eine größere Akzeptanz bei Pharmaunternehmen, CROs, Datenlieferanten und Kostenträgern. Diese Faktoren unterstützen das globale Wachstum des KI-Marktes für reale Beweise im Prognosezeitraum insgesamt.

• Im Oktober 2024 kündigte IQVIA beispielsweise den IQVIA AI Assistant an, der auf seiner KI für das Gesundheitswesen basiert und Benutzern dabei helfen soll, Erkenntnisse aus hochwertigen Gesundheitsdaten zu gewinnen.erweiterte Analytikund IQVIA Connected Intelligence für Arbeitsabläufe in den Biowissenschaften und im Gesundheitswesen.

MARKTDYNAMIK

MARKTREIBER

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Die steigende Nachfrage nach evidenzbasierter Entscheidungsfindung treibt das Marktwachstum voran

Die steigende Nachfrage nach evidenzbasierter Entscheidungsfindung ist ein wichtiger Treiber für den globalen Markt, da Pharmaunternehmen, Kostenträger, Regulierungsbehörden und Gesundheitsdienstleister zunehmend klare Beweise für die Sicherheit, Wirksamkeit und den Wert von Behandlungen in der realen Bevölkerung benötigen. Die herkömmliche Beweiserstellung ist oft langsam, kostspielig und durch die manuelle Datenüberprüfung eingeschränkt. Daher setzen Unternehmen auf KI-gestützte RWE-Plattformen, um EHR-, Anspruchs-, Register- und Labordaten in entscheidungsreife Erkenntnisse umzuwandeln. Dies hilft Unternehmen dabei, die Planung der klinischen Entwicklung, die Erweiterung der Zulassung, Erstattungsverhandlungen, die Sicherheitsüberwachung nach dem Inverkehrbringen und die Einreichung von Einreichungen zur Bewertung von Gesundheitstechnologien zu unterstützen. KI verbessert auch die Kohortenidentifizierung, die Endpunktextraktion und die vergleichende Ergebnisanalyse, wodurch die Evidenzgenerierung schneller und konsistenter wird. Da der Preisdruck bei Arzneimitteln und wertorientierte Versorgungsmodelle zunehmen, benötigen Entscheidungsträger stärkere Beweise aus der Praxis, bevor sie Therapien genehmigen, abdecken oder verschreiben. Daher wächst die Nachfrage nach KI-gestützten Beweis-Workflows in den Bereichen Biowissenschaften und Gesundheitswesen. All diese Faktoren treiben in ihrer Summe das Gesamtmarktwachstum voran.

• Beispielsweise gab Komodo Health im Mai 2025 bekannt, dass seine Real-World-Evidence-Plattform 31 auf der ISPOR 2025 vorgestellte Patientenreise-Forschungsstudien unterstützt, die Onkologie, Neurologie, Herz-Kreislauf-, Stoffwechsel- und seltene Krankheiten abdecken und dazu beitragen, wichtige Evidenzlücken für die Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen zu schließen.

MARKTBEGRENZUNGEN

Begrenzte Verfügbarkeit hochwertiger strukturierter Gesundheitsdaten zur Begrenzung des Marktwachstums

Die begrenzte Verfügbarkeit hochwertiger strukturierter Gesundheitsdaten stellt eine große Einschränkung für den globalen Markt dar, da KI-Modelle saubere, vollständige, standardisierte und genau gekennzeichnete Daten erfordern, um vertrauenswürdige Beweise zu liefern. In der Praxis sind viele der wertvollen klinischen Daten in unstrukturierten Arztnotizen, gescannten Dateien, PDFs, Laborberichten, Bildgebungsberichten und verstreuten EHR-Feldern enthalten, was die Kohortenermittlung, Endpunktextraktion und Ergebnisanalyse erschwert. Datenqualitätsprobleme wie fehlende Werte, inkonsistente Codierung, doppelte Einträge und eingeschränkte Längsschnittverfolgung können das Vertrauen in KI-erstellte RWE-Ergebnisse beeinträchtigen. Dadurch entstehen zusätzliche Kosten für Datenbereinigung, Validierung,Tokenisierungund Kartierung vor der Nutzung von Beweisen für regulatorische, Kostenträger- oder klinische Entscheidungen. Es behindert auch die Akzeptanz bei Pharmaunternehmen, Auftragsforschungsorganisationen, Versicherern und Gesundheitsdienstleistern, die überprüfbare und geeignete Beweise benötigen. Folglich müssen Lieferanten erhebliche Ressourcen für die Datennormalisierung, NLP-Extraktion, Governance und Qualitätssicherung bereitstellen, was das schnelle Marktwachstum einschränken kann.

• Beispielsweise hat die US-amerikanische FDA im Juli 2024 Leitlinien zur Bewertung von EHR- und medizinischen Anspruchsdaten für behördliche Entscheidungen herausgegeben und betont, dass Sponsoren bewerten müssen, ob reale Daten für die Verwendung geeignet sind, einschließlich Datenrelevanz, Zuverlässigkeit, Vollständigkeit und Rückverfolgbarkeit.

MARKTCHANCEN

Zunehmende Nutzung realer Daten in Arzneimittelentwicklungs- und Regulierungsprozessen, um lukrative Möglichkeiten zu bieten

Die zunehmende Nutzung realer Daten bei der Arzneimittelentwicklung und bei regulatorischen Aktivitäten bietet eine erhebliche Chance für den globalen Markt, da Pharmaunternehmen RWD zunehmend nutzen, um das Studiendesign, externe Kontrollgruppen, die Erweiterung der Etiketten, die Sicherheit nach dem Inverkehrbringen und die Erstattungsdokumentation zu unterstützen. Konventionellklinische Studienweisen häufig eine eingeschränkte Patientenvielfalt und lange Fristen auf. Daher hilft die RWD von EHRs, Ansprüchen, Registern und Labors Unternehmen dabei, die Wirksamkeit der Behandlung in größeren realen Gruppen zu erfassen. KI erweitert diese Möglichkeit durch die Automatisierung der Kohortenidentifizierung, der Endpunktextraktion, der Verwaltung fehlender Daten und des Vergleichs der Ergebnisse über umfangreiche Datensätze hinweg. Dies beschleunigt den Prozess der Beweiserstellung, verbessert die Skalierbarkeit und erhöht seinen Nutzen für Regulierungs- und HTA-Gespräche. Da die Regulierungsbehörden die Verwendung von RWE in Einreichungen zunehmend formalisieren, wird es wahrscheinlich eine wachsende Nachfrage nach KI-Plattformen geben, die in der Lage sind, transparente, überprüfbare Beweise mit Entscheidungsqualität zu liefern. Dadurch sind Anbieter, die KI-gesteuerte RWE-Analysen, NLP-Extraktion und gesetzeskonforme Datenkuratierung anbieten, effektiv in der Lage, von diesem Übergang zu profitieren. All diese Faktoren würden das Marktwachstum in den kommenden Jahren vorantreiben.

• Beispielsweise gründete das Center for Drug Evaluation and Research der US-amerikanischen FDA im Dezember 2024 das Center for Real-World Evidence Innovation, um die Nutzung realer Daten und realer Beweise bei regulatorischen Entscheidungen für Arzneimittel zu koordinieren, voranzutreiben und zu fördern.

HERAUSFORDERUNGEN DES MARKTES

Regulatorische Komplexitäten stellen sich dareine herausragende Herausforderung für das Marktwachstum

Die Komplexität der Regulierung stellt nach wie vor eine große Herausforderung für den globalen Markt dar, da durch KI erzeugte RWE strenge Standards für Datenqualität, Transparenz, Rückverfolgbarkeit und methodische Gültigkeit einhalten müssen, bevor sie bei regulatorischen Entscheidungen helfen können. Pharmaunternehmen und RWE-Anbieter müssen nachweisen, dass die Datenquelle für den beabsichtigten Verwendungszweck geeignet ist, das KI-Modell verständlich ist und das Studiendesign Verzerrungen, Störfaktoren, fehlende Daten und Kodierungsdiskrepanzen effektiv bewältigt. Dies erhöht den Zeit- und Kostenaufwand für die Validierung, Dokumentation, Prüfprotokolle und Beweispakete, die den Aufsichtsbehörden zur Verfügung stehen. Die Schwierigkeit erhöht sich, wenn Daten aus verschiedenen EHR-, Anspruchs-, Register- und Labordatensätzen in verschiedenen Ländern mit unterschiedlichen Datenschutz- und Regulierungsbestimmungen erstellt werden. Daher setzen zahlreiche Firmen KI-gesteuerte RWE weiterhin sorgfältig für regulatorische Anwendungen ein, insbesondere wenn die Ergebnisse von unstrukturierten klinischen Informationen oder von NLP abgeleiteten Endpunkten abhängen. Diese Anforderungen können die Plattformeinführung behindern und die schnellere Kommerzialisierung von KI-gesteuerten RWE-Lösungen behindern. Alle Faktoren wirken sich kumulativ auf das Marktwachstum aus.

• Beispielsweise veröffentlichte die US-amerikanische FDA im Januar 2025 einen Leitlinienentwurf zum Einsatz von KI zur Unterstützung regulatorischer Entscheidungen für Arzneimittel und biologische Produkte und betonte die Notwendigkeit, die Glaubwürdigkeit von KI-Modellergebnissen zu bewerten, die zur Unterstützung von Sicherheits-, Wirksamkeits- oder Qualitätsentscheidungen verwendet werden.

Segmentierungsanalyse

Nach Komponente

Das Segment Software/Plattformen dominiert aufgrund der breiteren Nutzung von KI-Plattformen für die skalierbare RWE-Erzeugung

Komponentenmäßig ist der Markt in Software/Plattform und Services unterteilt.

Das Software-/Plattformsegment hatte im Jahr 2025 den größten weltweiten Marktanteil von KI bei realen Beweisen, da KI bei realen Beweisen hauptsächlich über cloudbasierte und Unternehmensplattformen bereitgestellt wird, die EHR-, Schadensersatz-, Register-, Labor- und Patientendatensätze integrieren können. Darüber hinaus bieten Softwareplattformen eine stärkere Skalierbarkeit, da sie über mehrere Studien, Therapiebereiche, Regionen und Evidenz-Workflows hinweg mit wiederholbaren Analysen eingesetzt werden können. Das Segment wird auch durch die steigende Nachfrage von Pharmaunternehmen, CROs, Kostenträgern und Datenanbietern nach einer schnelleren, überprüfbaren und kosteneffizienten RWE-Erzeugung unterstützt.

• Beispielsweise gab Aetion im März 2025 die Verfügbarkeit der Aetion Evidence Platform im AWS Marketplace bekannt, die es Kunden ermöglicht, über einen skalierbaren Cloud-Beschaffungs- und Bereitstellungskanal auf seine RWE-Technologie zuzugreifen.

Es wird erwartet, dass das Dienstleistungssegment im Prognosezeitraum mit einer CAGR von 24,91 % wachsen wird.  

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Durch Bereitstellung

Skalierbarer Zugriff auf große RWD- und KI-Analyse-Workflows führte zu einer Dominanz cloudbasierter Segmente

Auf der Grundlage der Bereitstellung wird der Markt in On-Premise-, Cloud-basierte und Hybrid-Lösungen unterteilt.

Das cloudbasierte Segment dominierte im Jahr 2025 den globalen Markt. Durch die Cloud-Bereitstellung können Pharmaunternehmen, CROs, Kostenträger und Datenanbieter schneller auf KI-Analyseplattformen zugreifen, ohne dass große interne Infrastrukturinvestitionen erforderlich sind. Es unterstützt außerdem die Datenverknüpfung aus mehreren Quellen, die Remote-Zusammenarbeit, automatisierte Modellaktualisierungen und eine schnellere Skalierung über Therapiebereiche und Regionen hinweg. Darüber hinaus soll das Segment im Jahr 2026 einen Anteil von 70,1 % halten.

• Im Oktober 2024 brachte Oracle beispielsweise Oracle Analytics Intelligence for Life Sciences auf den Markt, eine KI-gestützte Analyseplattform mit kontinuierlich aktualisierten realen Datenquellen, darunter CancerMPact und Multiomics, um Life-Science-Unternehmen, Gesundheitssystemen und Forschungsinstituten dabei zu helfen, Erkenntnisse über Krankheiten und Auswirkungen auf Patienten zu gewinnen.

Das Hybridsegment wächst im Prognosezeitraum mit einer jährlichen Wachstumsrate von 25,42 %.  

Durch Technologie

Das NLP-/generative KI-Segment wächst mit der höchsten CAGR aufgrund der schnelleren Extraktion von Beweisen aus unstrukturierten klinischen Daten

Basierend auf der Technologie wird der Markt in unterteiltmaschinelles Lernen& Deep Learning, NLP/generative KI und andere.

Es wird erwartet, dass das NLP/generative KI-Segment mit der höchsten CAGR wächst, da ein großer Teil der realen Beweise in unstrukturierten klinischen Notizen, Pathologieberichten, Arztberichten, Entlassungszusammenfassungen und Bildgebungsberichten verborgen ist. Das Segment erfreut sich einer schnelleren Akzeptanz, da es die manuelle Abstraktion von Diagrammen reduziert, die Skalierbarkeit verbessert und eine schnellere Evidenzgenerierung in den Bereichen Onkologie, seltene Krankheiten und Spezialtherapien unterstützt. Da Pharmaunternehmen und RWE-Anbieter nach tieferen Erkenntnissen auf Patientenebene streben, steigt die Nachfrage nach LLM-fähigen Extraktions- und Validierungstools rapide an.

• Beispielsweise präsentierte Flatiron Health im Juli 2025 Forschungsergebnisse zur KI-gesteuerten Extraktion der Krebsprogression und zeigte die Verwendung von LLM-generierten Daten und Validierungsrahmen zur Unterstützung realer onkologischer Beweise und prädiktiver Modelle.

Es wird erwartet, dass das Segment Maschinelles Lernen und Deep Learning im Prognosezeitraum mit einer CAGR von 28,72 % wachsen wird.  

Auf Antrag

Das Segment „Kohortenerkennung und Patientenstratifizierung“ dominiert aufgrund der stärkeren Nutzung bei der Studienplanung und der gezielten Evidenzgenerierung

Auf der Grundlage der Anwendung ist der Markt in Kohortenerkennung und Patientenstratifizierung, Endpunktextraktion und NLP, vergleichende Wirksamkeits- und Ergebnisforschung, Sicherheitsüberwachung und Signalerkennung, regulatorische und HTA-Evidenzgenerierung und andere unterteilt.

Das Segment Kohortenerkennung und Patientenstratifizierung eroberte im Jahr 2025 den höchsten Anteil am Weltmarkt, da es sich um eine der frühesten und häufigsten Anwendungen von KI in realen Beweisabläufen handelt. Darüber hinaus wird die Kohortenerkennung in nahezu jeder RWE-Studie eingesetzt, da eine genaue Patientenidentifizierung die Grundlage für eine zuverlässige Ergebnisanalyse und Evidenzgenerierung ist. Unterstützt wird das Segment auch durch die steigende Nachfrage nachPräzisionsmedizin, Forschung zu seltenen Krankheiten, Onkologiestudien und therapiebereichsspezifische Analyse der Patientenreise. Darüber hinaus soll das Segment im Jahr 2026 einen Anteil von 21,0 % halten.

• Beispielsweise gab BostonGene im September 2025 bekannt, dass seine KI-gestützte Multiomic-Plattform für die Unterstützung der Entdeckung, Patientenstratifizierung und Optimierung klinischer Studien ausgezeichnet wurde. Das Unternehmen betonte, dass seine Plattform molekulare und klinische Daten integriert, um Patientenuntergruppen zu identifizieren und die Präzisionsmedizinforschung zu unterstützen.

Es wird erwartet, dass das Segment Endpunktextraktion und NLP im Prognosezeitraum mit einer CAGR von 30,78 % wachsen wird.  

Vom Endbenutzer

Das Segment der Pharma- und Biotechnologieunternehmen dominiert aufgrund des stärkeren Einsatzes von AI-RWE bei der Arzneimittelentwicklung und dem Marktzugang

In Bezug auf den Endverbraucher ist der Markt in Pharma- und Biotechnologieunternehmen, CROs/Real-World-Datenanbieter, Kostenträger, Gesundheitsdienstleister und andere unterteilt.

Im Jahr 2025 nahm das Segment der Pharma- und Biotechnologieunternehmen die führende Position auf dem Weltmarkt ein. Diese Unternehmen sind die größten Nutzer von KI-gestützten realen Beweisen für die klinische Entwicklung, die Regulierungsstrategie, die Überwachung nach dem Inverkehrbringen, die Erweiterung der Etiketten und die Erstattungsplanung. Darüber hinaus verfügen Pharma- und Biotech-Unternehmen über stärkere Budgets, größere Medikamentenpipelines und einen kontinuierlichen Bedarf an Nachweisen über den gesamten Produktlebenszyklus. Das Segment wird auch durch den wachsenden Druck gestützt, das Studiendesign zu verbessern, die Patientenrekrutierung zu beschleunigen, Produktdifferenzierung zu demonstrieren und Kostenträgergespräche mit realen Ergebnissen zu unterstützen. Darüber hinaus soll das Segment im Jahr 2026 einen Anteil von 46,4 % halten.

• Beispielsweise erweiterten Datavant und Boehringer Ingelheim im Mai 2025 ihre Zusammenarbeit, um die wachsenden RWE-Initiativen von Boehringer Ingelheim zu unterstützen.

Darüber hinaus wird für das Segment CROs/Real-World-Datenanbieter im Prognosezeitraum eine Wachstumsrate von 30,76 % prognostiziert.

Regionaler Ausblick auf den Markt für KI im realen Beweismarkt

Geografisch ist der Markt in Nordamerika, Lateinamerika, den asiatisch-pazifischen Raum, Europa sowie den Nahen Osten und Afrika unterteilt.

Nordamerika

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Der nordamerikanische Markt erreichte im Jahr 2024 0,81 Milliarden US-Dollar und führte den Weltmarkt an. Im Jahr 2025 behielt die Region mit 1,02 Milliarden US-Dollar weiterhin ihre Dominanz. Das regionale Wachstum wird durch die starke Einführung KI-gestützter RWE-Plattformen durch Pharma- und Pharmaunternehmen vorangetriebenBiotechnologieUnternehmen.

US-KI im Markt für reale Beweise

Der US-Markt dominierte den nordamerikanischen Markt und kann analytisch auf etwa 1,20 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 geschätzt werden, was etwa 44,4 % des Weltmarktes ausmacht.

Europa

Die Marktgröße in Europa wird im Prognosezeitraum voraussichtlich um 27,97 % CAGR wachsen. Das Wachstum in Europa wird durch die zunehmende Nutzung realer Daten für die Bewertung von Gesundheitstechnologien, Erstattungsentscheidungen und die Generierung von Evidenz nach der Markteinführung unterstützt. Die Region profitiert auch von grenzüberschreitenden Gesundheitsdateninitiativen, einem stärkeren Fokus auf Datenstandardisierung und einer wachsenden Nachfrage nach datenschutzkonformen Evidenzplattformen.

Britischer KI-Markt für reale Beweise

Der britische Markt wird im Jahr 2026 auf etwa 0,13 Milliarden US-Dollar geschätzt, was etwa 4,7 % des weltweiten Umsatzes entspricht.

Deutschland KI im Real-World-Evidence-Markt

Die Marktgröße in Deutschland wird im Jahr 2026 voraussichtlich etwa 0,15 Milliarden US-Dollar erreichen, was etwa 5,5 % des weltweiten Umsatzes entspricht.

Asien-Pazifik

Es wird erwartet, dass der Markt im asiatisch-pazifischen Raum bis 2026 einen Wert von 0,60 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Es wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum aufgrund des Ausbaus der digitalen Gesundheitsinfrastruktur, der zunehmenden Einführung von EHR und zunehmender klinischer Forschungsaktivitäten in China, Japan, Indien, Südkorea und Australien schnell wächst.

Japanische KI im Markt für reale Beweise

Der japanische Markt wird im Jahr 2026 auf etwa 0,13 Milliarden US-Dollar geschätzt, was etwa 4,7 % des weltweiten Umsatzes ausmacht.

Chinas KI im Markt für reale Beweise

Der chinesische Markt wird im Jahr 2026 voraussichtlich einen Umsatz von rund 0,19 Milliarden US-Dollar erreichen, was etwa 6,9 % des weltweiten Umsatzes entspricht.

Indien KI im Markt für reale Beweise

Der indische Markt wird im Jahr 2026 auf etwa 0,06 Milliarden US-Dollar geschätzt, was etwa 2,1 % des weltweiten Umsatzes ausmacht.

Lateinamerika und Naher Osten und Afrika

Die Regionen Naher Osten und Afrika sowie Lateinamerika dürften im Prognosezeitraum ein moderates Wachstum verzeichnen. Der Markt in Lateinamerika soll bis 2026 einen Wert von 0,11 Milliarden US-Dollar erreichen. Das Wachstum beider Regionen wird durch die verbesserte Digitalisierung des Gesundheitswesens, die zunehmende Nutzung elektronischer Krankenakten und die steigende Nachfrage nach evidenzbasierten Behandlungs- und Erstattungsentscheidungen unterstützt.

GCC-KI im Markt für reale Beweise

Der GCC-Markt wird bis 2026 voraussichtlich etwa 0,03 Milliarden US-Dollar erreichen, was etwa 1,1 % des weltweiten Umsatzes entspricht.

WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT

Wichtige Akteure der Branche

Starke RWD-Assets, KI-Analyseplattformen und Pharmapartnerschaften zur Stärkung der Marktpositionen

Der globale Markt für KI in realen Beweisen ist mäßig konsolidiert, wobei Unternehmen wie IQVIA Inc., Oracle, Datavant und Komodo Health, Inc. starke Positionen im Bereich der KI-gestützten RWE-Plattformen einnehmen. Diese Unternehmen behaupten ihre Präsenz durch große EHR- und Schadensdatennetzwerke, onkologiespezifische Datensätze, cloudbasierte Analyseplattformen, datenschutzschonende Datenverknüpfung und Partnerschaften mit Pharmaunternehmen, CROs, Kostenträgern und Gesundheitsdienstleistern.

Weitere wichtige Mitwirkende sind TriNetX, ConcertAI und HealthVerity. Von diesen Unternehmen wird erwartet, dass sie sich auf KI-gestützte Analysen, reale Datenpartnerschaften, Cloud-Bereitstellung, Studientools auf regulatorischer Ebene und therapiespezifische Evidenzlösungen konzentrieren, um ihre Position im Prognosezeitraum zu stärken.

• Beispielsweise kündigten ConcertAI und Foundation Medicine im Januar 2025 eine Zusammenarbeit an, um klinische und genomische Datenbestände aus der realen Welt für die biowissenschaftliche Forschung zu kombinieren und so die Generierung präziser onkologischer Beweise und die Therapieentwicklung zu unterstützen.

LISTE DER WICHTIGSTEN KI-UNTERNEHMEN IN REAL-WORLD-EVIDENCE-UNTERNEHMEN, DIE IM BERICHT PROFILIERT WERDEN

• IQVIA Inc.(UNS.)
• Oracle (USA)
• Datavant(UNS.)
• Komodo Health, Inc.(UNS.)
• TriNetX, LLC(UNS.)
• ConcertAI (USA)
• HealthVerity Inc. (USA)
• Veradigm LLC (USA)
• TEMPUS (USA)
• Truveta (USA)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

• Mai 2026:Tempus erweiterte seine strategische Zusammenarbeit mit Bristol Myers Squibb, um mithilfe von KI, multimodalen realen Daten und datenwissenschaftlichen Techniken klinische Studiendesigns zu optimieren und die Wahrscheinlichkeit eines technischen und regulatorischen Erfolgs in fünf ersten klinischen Entwicklungsprogrammen zu erhöhen.
• April 2026:Truveta hat Truveta Intelligence auf den Markt gebracht, eine KI-gestützte Lösung, die Echtzeit-Einblicke aus kontinuierlich aktualisierten realen Daten für Biowissenschaften, öffentliche Gesundheit und Gesundheitsorganisationen liefert.
• März 2026:IQVIA stellte IQVIA.ai vor, eine einheitliche, von NVIDIA betriebene Agenten-KI-Plattform zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in klinischen, kommerziellen und realen Bereichen der Biowissenschaften.
• Januar 2026:Oracle hat die Oracle Life Sciences AI Data Platform auf den Markt gebrachtgenerative KI, Wirkstoffinformationen, öffentliche und eigene Daten sowie Oracle Health Real-World Data zur Unterstützung von Forschung und Entwicklung, Studien, Sicherheit nach dem Inverkehrbringen, Kommerzialisierung und regulatorischen Arbeitsabläufen.
• Oktober 2025:Flatiron Health hat sechs neue KI-gestützte Längsschnittdatensätze für die Hämatologie auf den Markt gebracht, die LLM-gestützte Datenextraktion und -validierung nutzen, um die Generierung realer Beweise bei Blutkrebs zu unterstützen.

BERICHTSBEREICH

Die globale Marktanalyse für KI in realen Beweisen umfasst eine umfassende Untersuchung der Marktgröße und Prognosen für alle im Bericht vorgestellten Marktsegmente. Es liefert Informationen über die Marktdynamik und -trends, die den Markt im Prognosezeitraum voraussichtlich antreiben werden. Es bietet Einblicke in entscheidende Elemente wie Produktinnovationen, die Regulierungslandschaft und die Einführung neuer Produkte. Darüber hinaus beschreibt der globale Marktbericht Kooperationen, Fusionen und Übernahmen sowie bedeutende Fortschritte in der Branche innerhalb des Marktes. Der globale Marktprognosebericht bietet darüber hinaus eine umfassende Wettbewerbslandschaft mit Details zu Marktanteilen und Profilen der wichtigsten aktiven Teilnehmer.

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Berichtsumfang und Segmentierung