Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse von KI in der Prüfung der Studienberechtigung, nach Komponente (Software/Plattformen und Dienste), nach Bereitstellung (Cloud-basiert, vor Ort und Hybrid), nach Technologie (NLP, maschinelles Lernen und Deep Learning sowie generative KI/LLMs), nach Phase (Phase I, Phase II, Phase III und Phase IV), nach Funktion (Extraktion von Protokollkriterien, Matching von Patienten und Studien und EHR/EMR-Screening-Automatisierung), nach Therapiebereich (Onkologie, seltene Krankheiten und Neurologie), nach Endbenutzern (Pharma- und Biotechnologieunternehmen, CROs sow

Der weltweite Markt für künstliche Intelligenz in Studienberechtigungsprüfungen wurde im Jahr 2025 auf 0,65 Mrd.

Der Weltmarkt entwickelt sich zu einem wachstumsstarken Bereich der Technologie für klinische Studien. Da die Protokolle klinischer Studien immer komplexer werden, insbesondere in den Bereichen Onkologie, seltene Krankheiten, Neurologie und Präzisionsmedizin, führt das manuelle Screening häufig zu Verzögerungen, verpassten Patienten und höheren Rekrutierungskosten. KI-gestützte Eignungsprüfungstools begegnen dieser Herausforderung, indem sie EHR-Daten, klinische Notizen, Laborergebnisse, genomische Informationen und Protokollkriterien analysieren, um die Übereinstimmung zwischen Patienten und Studien zu verbessern. Dies ermutigt Life-Science-Unternehmen und Gesundheitsdienstleister, in automatisierte Screening-, Workflow-Integration und KI-gesteuerte Rekrutierungslösungen zu investieren, um die Registrierung zu beschleunigen und die Studienleistung zu verbessern.

• Beispielsweise führte die Cleveland Clinic im August 2025 die Synapsis AI-Plattform von Dyania Health in ihrem gesamten Gesundheitssystem ein, um die Geschwindigkeit zu steigernklinische StudieDie Plattform nutzt medizinisch geschulte große Sprachmodelle zur Interpretation klinischer Notizen, Krankenakten, Bildgebung, Pathologie, Organfunktion und altersbezogener Informationen und trägt so dazu bei, die Patientenidentifizierung bei komplexen Erkrankungen zu verbessern und den manuellen Screening-Aufwand zu reduzieren.

Darüber hinaus stärken die Einführung neuer Produkte, die zunehmende EHR-Integration, strategische Partnerschaften und die Einführung neuer Produkte durch wichtige operative Unternehmen ihre Marktposition und unterstützen das allgemeine Marktwachstum.

KI im Markt für StudienberechtigungsprüfungenTreiber

Steigende Verzögerungen bei der Registrierung von Studien, um die Produktakzeptanz voranzutreiben

Verzögerungen bei der Anmeldung zu klinischen Studien werden zu einem Haupttreiber für den Markt. Sponsoren und CROs verlieren weiterhin Zeit, wenn geeignete Patienten nicht schnell genug identifiziert werden. Da Studienprotokolle immer komplexer werden, verbringen die Teams vor Ort mehr Aufwand damit, Krankenakten, Laborwerte, Diagnoseverlauf und Einschluss-/Ausschlusskriterien manuell zu überprüfen. Dies verlangsamt die Rekrutierung, erhöht die Betriebskosten für Studien und kann die Zeitpläne für die Arzneimittelentwicklung verzögern. Aus diesem Grund führen Unternehmen KI-basierte Eignungsprüfungsplattformen ein, die Patientendaten schneller analysieren, qualifizierte Teilnehmer früher identifizieren und den manuellen Aufwand für das Forschungspersonal verringern können.

• Beispielsweise im September 2025,Stammesmäßigsicherte sich eine Finanzierung in Höhe von 4,7 Millionen US-Dollar und brachte Margo auf den Markt, seine Agenten-KI-Lösung, die die Studieneinschreibung vervielfacht, indem sie Patientenübereinstimmungen in Teilnehmer umwandelt. Die Entwicklung zielte darauf ab, Engpässe bei der Rekrutierung für klinische Studien zu beseitigen, indem Patienten für klinische Studien zusammengebracht, eingebunden und rekrutiert werden.

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Im Juni 2026 berichtete die WHO, dass es in den meisten WHO-Regionen einen stetigen Anstieg der Zahl neu rekrutierender Studien gab, die auf ICTRP registriert wurden, und ihren Höhepunkt im Jahr 2021 und erneut im Jahr 2024 erreichte. Die Zahl der registrierten Studien in den WHO-Regionen Westpazifik und Südostasien ist viel stärker gestiegen als in anderen Regionen. Im Jahr 2025 beispielsweise lag die Zahl der registrierten Versuche im Westpazifik bei 31.097, also mehr als 30-mal höher als in Afrika. Eine solche steigende Zahl klinischer Studien in Schwellenländern dürfte das globale Marktwachstum unterstützen.

KI im Markt für StudienberechtigungsprüfungenZurückhaltung

Datenschutz, Barrieren bei der EHR-Integration und Bedenken hinsichtlich der Validierung können die Marktakzeptanz behindern

Das Marktwachstum ist verhalten, da die KI-basierte Eignungsprüfung für Studien vom Zugriff auf sensible Patientenakten abhängt, darunter Arztnotizen, Laborergebnisse, Bildgebungsberichte, Genomdaten und Diagnosehistorie. Viele Krankenhäuser und Studienzentren sind bei der Weitergabe dieser Daten vorsichtig, da Datenschutzbestimmungen, Einwilligungsanforderungen, Cybersicherheitsrisiken und grenzüberschreitende Datenvorschriften die Bereitstellung der Plattform verlangsamen können. Gleichzeitig müssen KI-Screening-Tools sorgfältig validiert werden, da falsche Entscheidungen zur Eignung dazu führen können, dass Patienten verpasst werden, ungeeignete Überweisungen, Protokollabweichungen oder ein zusätzlicher Prüfungsaufwand für Forschungskoordinatoren entstehen. Infolgedessen kann die Einführung in kleineren Krankenhäusern, stark regulierten Regionen und Standorten mit fragmentierten EHR-Systemen langsamer vonstatten gehen, selbst wenn Sponsoren einen großen Wert in der Automatisierung sehen.

• Beispielsweise gab myTomorrows im September 2025 in einer Pressemitteilung des Unternehmens an, dass die Rekrutierung für klinische Studien weiterhin eine Herausforderung darstellt, da Phase-III-Studien durchschnittlich 13 bis 18 Monate dauern, 37 % der Standorte zu wenig rekrutiert sind, ein Drittel keine Patienten rekrutiert und 72 % der Ärzte die Suche und Voruntersuchung für zu zeitaufwändig halten. Dies verdeutlicht, dass trotz KI-gestützter Rekrutierungstools fragmentierte Empfehlungsabläufe und eine hohe Belastung der Standorte weiterhin eine schnellere Einführung von Eignungsprüfungsplattformen behindern.

KI im Markt für StudienberechtigungsprüfungenGelegenheit

Ausweitung des Einsatzes generativer KI bei der Protokollinterpretation, um neue kommerzielle Möglichkeiten zu eröffnen

Generative KI bietet Marktteilnehmern große Wachstumschancen, da die Protokolle klinischer Studien immer länger, komplexer und für die Teams vor Ort immer schwieriger manuell zu überprüfen sind. Viele Zulassungskriterien hängen von unstrukturierten Informationen wie Arztnotizen, Pathologieberichten, Medikamentenhistorie, Bildgebungszusammenfassungen und Details zu früheren Behandlungen ab. Dies hat zur Folge, dass beim herkömmlichen schlüsselwortbasierten Screening häufig geeignete Patienten nicht berücksichtigt werden oder zusätzliche manuelle Überprüfungsarbeit entsteht.Generative KIund LLM-basierte Tools können die Protokollsprache interpretieren, Einschluss- und Ausschlusskriterien extrahieren, sie mit Patientenakten vergleichen und Erklärungen auf Kriteriumsebene für die Überprüfung durch den Koordinator bereitstellen. Dies bietet Anbietern die Möglichkeit, fortschrittlichere Screening-Plattformen anzubieten, die die Genauigkeit des Studienabgleichs verbessern, die Arbeitsbelastung vor Ort verringern und eine schnellere Registrierung für komplexe Studien unterstützen.

• Beispielsweise gründete Mass General Brigham im Dezember 2025 AIwithCare, ein neues Unternehmen, das auf einer Softwareplattform basiert, die generative KI nutzt, um Patienten auf die Eignung für klinische Studien zu untersuchen. Die Plattform umfasste RECTIFIER, ein RAG-fähiges Infrastrukturtool für klinische Studien, das EHR-Daten wie Diagnosen, wichtige Gesundheitsindikatoren, Medikamente, klinische Notizen und Berichte überprüft, um die Eignung zu bestimmen und eine schnellere Patientenrekrutierung zu unterstützen.

Segmentierung

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Überblick über technologische Fortschritte bei der KI-gestützten Prüfung der Studienberechtigung
• Überblick über die kommerziellen Auswirkungen auf Studienkosten, Zeitpläne und Anmeldeeffizienz
• Regulierungsszenario, nach Schlüsselländern/-regionen
• Neue Produkteinführungen durch Schlüsselakteure
• Wichtige Branchenentwicklungen (strategische Partnerschaften, Übernahmen und Fusionen)
• Wichtige Startups, nach Schlüsselregionen

Analyse nach Komponenten

Basierend auf der Komponente ist der globale Markt für KI bei der Prüfung der Studienberechtigung in Software/Plattformen und Dienste unterteilt.

Das Segment Software/Plattformen hielt den größten Anteil am Markt für KI bei der Eignungsprüfung für Studien. KI-basierte Eignungsprüfungen werden hauptsächlich über digitale Plattformen durchgeführt, die Protokollkriterien extrahieren, klinische Daten lesen, Patienten Studien zuordnen und Rekrutierungsabläufe unterstützen. Sponsoren, CROs und Prüfzentren bevorzugen softwaregestützte Lösungen, da diese über mehrere Studien hinweg skaliert, in EHR-Systeme integriert und bei Protokolländerungen aktualisiert werden können. Dadurch erobern Software/Plattformen im Vergleich zu Dienstleistungen den größeren Marktanteil.

• Im Februar 2025 startete Inovalon beispielsweise Clinical Research, Patient Finder. Diese KI-gestützte Lösung scannt automatisch EHRs und ordnet geeignete Patienten kontinuierlich Studien zu, die auf studienspezifischen Einschluss- und Ausschlusskriterien basieren. Die Entwicklung unterstützt die Dominanz von Software/Plattformen, da der Kernwert durch automatisierte Patientenidentifizierung und digitale Screening-Workflows erreicht wird.

Analyse nach Bereitstellung

Basierend auf der Bereitstellung wird der Markt in cloudbasierte, lokale und hybride Lösungen unterteilt.

Das cloudbasierte Segment dürfte den Markt dominieren. Cloud-Plattformen erleichtern die Aktualisierung von Studienkriterien, die Verwaltung von Arbeitsabläufen an mehreren Standorten, die Durchführung von Analysen im großen Maßstab und unterstützen den Fernzugriff für verteilte Studienteams. Da viele aufstrebende KI-Anbieter SaaS-basierte Plattformen anbieten, können Kunden Lösungen schneller und ohne umfangreiche Infrastruktur vor Ort bereitstellen.

• Beispielsweise hat Anova im Dezember 2025 eine kostenlose KI-gestützte Lösung für den Patientenabgleich in klinischen Studien innerhalb der AnovaOS-Plattform eingeführt, die Patienten mit mehr als 200.000 offenen klinischen Studien verbindet und automatisierte Screenings in einem globalen Just-in-Time-Forschungsnetzwerk unterstützt. Dies verdeutlicht, wie cloud-/netzwerkbasierte Modelle den Zugriff erweitern und den Testabgleich über einzelne Standorte hinaus skalieren können.

Analyse nach Technologie

Basierend auf der Technologie wird der Markt in segmentiertVerarbeitung natürlicher Sprache (NLP),maschinelles Lernen und Deep Learning, generative KI / Large Language Models (LLMs), Computer Vision / OCR-basierte Dokumentenintelligenz und andere.

Es wird erwartet, dass das Segment Natural Language Processing (NLP) den Markt für KI im Eignungsscreening für Studien dominieren wird. Die meisten berechtigungsrelevanten Informationen werden in unstrukturierten Formaten wie Arztnotizen, Pathologieberichten, radiologischen Zusammenfassungen, Medikamentenhistorie und Protokolltexten gespeichert, was ein Schlüsselfaktor für die Dominanz dieses Segments ist. Studienteams können sich nicht nur auf strukturierte EHR-Felder verlassen, da viele Einschluss- und Ausschlusskriterien eine klinische Interpretation erfordern. NLP hilft dabei, diese unstrukturierten Informationen in durchsuchbare Daten umzuwandeln, was die Patientenidentifizierung verbessert und die manuelle Überprüfung der Diagramme reduziert.

• Im Oktober 2025 kündigte Triomics beispielsweise an, dass ein weltweit führendes Krebszentrum seine KI-gestützte Matching- und Screening-Plattform für klinische Studien integrieren werde. Die Plattform analysiert Patientenakten und zeigt geeignete Studien mit detaillierten, kriteriumspezifischen Begründungen und Quellenangaben an und unterstützt so direkt das NLP-geführte Screening komplexer klinischer Aufzeichnungen.

Analyse nach Phase

Basierend auf der Phase wird der Markt in Phase I, Phase II, Phase III und Phase IV unterteilt.

Aufgrund dieser Studien dürfte das Phase-III-Segment dominieren. Sie erfordern in der Regel größere Patientenpopulationen, mehr Standorte, breitere Rekrutierungsregionen und strenge Zeitpläne für die Rekrutierung. Mit zunehmender Patientenzahl wird die manuelle Eignungsprüfung teurer und für Studienteams schwieriger zu verwalten. Sponsoren nutzen daher KI-Screening-Tools, um Screening-Ausfälle zu reduzieren, die Produktivität vor Ort zu verbessern und geeignete Patienten in großen Studiennetzwerken schneller zu identifizieren. Darüber hinaus führt es zu einer stärkeren kommerziellen Nachfrage, da Verzögerungen bei der Registrierung erhebliche Auswirkungen auf die Startzeitpläne und Entwicklungskosten haben können.

• Im Juni 2025 brachte IQVIA beispielsweise neue KI-Agenten für Biowissenschaften und Gesundheitswesen auf den Markt und erklärte, dass gesundheitsspezifische KI-Anwendungen dazu beitragen würden, klinische Studien durch Arbeitsabläufe zu koordinieren und Erkenntnisse zu verbessern und zu rationalisieren. Diese Instanzen unterstützen die Phase-III-Dominanz.

Analyse nach Funktion

Basierend auf der Funktion ist der Markt in Protokollkriterienextraktion, Patienten-Studien-Matching, EHR/EMR-Screening-Automatisierung, Überweisungs-Workflow-Automatisierung und andere segmentiert.

Das Segment Patienten-Studien-Matching dürfte den größten Marktanteil erobern. Es handelt sich um den zentralen kommerziellen Anwendungsfall der KI-Eignungsprüfung. Sponsoren und Studienzentren nutzen diese Tools vor allem, um geeignete Patienten schneller zu finden, verpasste Einschreibungsmöglichkeiten zu reduzieren und die Rekrutierungskonversion zu verbessern. Dadurch sind Anbieter, die klinische Daten, Zulassungslogik, Biomarker-Informationen und Überweisungsabläufe kombinieren können, besser positioniert, um einen größeren Umsatzanteil zu erzielen.

• Beispielsweise kündigte Massive Bio im April 2026 die Veröffentlichung einer prospektiven Studie an, die zeigt, dass seine neurosymbolische Multiagenten-KI-Plattform Krebspatienten viermal schneller als herkömmliche Methoden an 3.804 Krebspatienten klinischen Studien zuordnete. Solche Beispiele verdeutlichen, warum der Patienten-Studien-Matching nach wie vor die kommerziell wichtigste Funktion auf dem Markt ist.

Analyse nach Integrationsmodell

Basierend auf dem Integrationsmodell wird der Markt in eigenständige und integrierte Märkte unterteilt.

Das Segment der integrierten Lösungen wird in den kommenden Jahren wachsen. Das Eignungsscreening wird nützlicher, wenn es direkt mit EHR-Systemen, Pathologiesystemen, Arbeitsabläufen für das Management klinischer Studien und Standortüberweisungsprozessen verbunden ist. Integrierte Plattformen reduzieren diesen Aufwand beim manuellen Hochladen oder Eingeben von Patienteninformationen, indem sie kontinuierlich klinische Aufzeichnungen scannen und geeignete Patienten innerhalb bestehender Arbeitsabläufe auftauchen lassen. Dies verbessert die Akzeptanz in Krankenhäusern und Studienzentren, da Forschungsteams Patienten ohne großen Verwaltungsaufwand untersuchen können.

• Beispielsweise arbeitete Nexentis Technologies Inc. im Juni 2026 mit Boltz, PBC zusammen. Dieses KI-Forschungslabor konzentriert sich auf biomolekulare Grundlagenmodelle und Arbeitsabläufe zur Wirkstoffentdeckung, um die Identifizierung neuartiger kleiner Molekülgerüste zu beschleunigen, die auf ausgewählte gelöste Trägerproteine ​​(SLC) abzielen, die für die Pipeline des Unternehmens von Interesse sind.

Analyse nach Therapiegebiet

Basierend auf dem Therapiegebiet ist der Markt in Onkologie, seltene Krankheiten undNeurologie, Immunologie/Entzündung und andere.

Das Segment der Onkologie wird wahrscheinlich den Markt für das Eignungsscreening für KI-Studien dominieren, da bei Krebsstudien häufig die komplexesten Eignungskriterien gelten, darunter Tumortyp, Stadium, Mutationsstatus, frühere Therapien, Biomarker-Ergebnisse, Laborwerte und Leistungsstatus. Diese Anforderungen verlangsamen das manuelle Screening und erhöhen das Risiko, dass geeignete Patienten übersehen werden. KI-Eignungsplattformen sind in der Onkologie besonders wertvoll, da sie große klinische Aufzeichnungen lesen, biomarkergesteuerte Kriterien interpretieren und Patienten Präzisionsmedizinstudien zuordnen können. Da die Onkologie auch einen der größten Bereiche der klinischen Studienaktivität darstellt, entsteht im Vergleich zu vielen anderen Therapiebereichen eine stärkere Nachfrage nach KI-basiertem Studien-Matching.

• Beispielsweise arbeitete das Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) im Jahr 2025 mit Triomics, einem auf die Onkologie spezialisierten generativen KI-Unternehmen, zusammen, um die KI-gestützte Matching- und Screening-Plattform des Unternehmens für klinische Studien in den aktiven klinischen Studien von MSK einzusetzen.

Analyse durch Endbenutzer

Basierend auf dem Endverbraucher ist der Markt in Pharma- und Biotechunternehmen, CROs, Krankenhäuser und Versuchszentren, akademische medizinische Zentren und andere unterteilt.

Es wird erwartet, dass das Segment der Pharma- und Biotech-Unternehmen einen dominanten Marktanteil ausmachen wird. Der stärkste finanzielle Anreiz zur Reduzierung von Anmeldeverzögerungen ist ein Schlüsselfaktor für das Segmentwachstum. Ihre Investition in die KI-Eignungsprüfung, um die Machbarkeitsplanung zu verbessern, geeignete Bevölkerungsgruppen zu identifizieren und das Wachstum des Segments zu unterstützen. Wichtige Marktteilnehmer konzentrieren sich aktiv auf die Einführung neuer Produkte und unterstützen das globale Marktwachstum.

• Im Mai 2025 brachte Medidata beispielsweise Medidata Protocol Optimization auf den Markt, eine KI-gestützte Lösung, die darauf abzielt, das Protokolldesign zu verbessern, die Belastung von Patienten und Standorten zu verringern, die Rekrutierung zu beschleunigen und die Effizienz klinischer Studien zu steigern.

Regionale Analyse

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Auf der Grundlage der Region wurde der Markt in Nordamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, in Lateinamerika sowie im Nahen Osten und in Afrika analysiert.

Auf Nordamerika entfielen im Jahr 2025 etwa 50,0 % des weltweiten Marktes für künstliche Intelligenz bei der Prüfung der Eignungsprüfung für Studien. Die Region dominiert aufgrund des Vorhandenseins einer großen Basis klinischer Studien, fortschrittlicher Krankenhausnetzwerke, einer starken EHR-Einführung und hoher Ausgaben von Pharma- und Biotechnologieunternehmen. Klinische Forschungsstandorte in der Region verwalten große Patientenmengen. Aus diesem Grund führen Krankenhäuser und Sponsoren KI-basierte Screening-Plattformen ein, um die Arbeitsbelastung der Koordinatoren zu reduzieren, den Zugang zu Studien zu verbessern und geeignete Patienten früher auf dem Behandlungsweg zu identifizieren, wodurch strategische Partnerschaften zwischen wichtigen operativen Akteuren gefördert werden.

• Beispielsweise ging Advocate Health im Mai 2026 eine Partnerschaft mit Lind ein, um mehr Krebspatienten Zugang zu potenziell lebensrettenden klinischen Studien zu verschaffen. Die Plattform wird in das EHR eingebettet und untersucht Patienten automatisch auf klinische Studien zu Krebserkrankungen, wobei die Aufsicht des Arztes vor der Einschreibung gewährleistet bleibt. Advocate Health erklärte, dass das manuelle Screening mühsam und schwer zu skalieren sei und Linds KI-gestütztes Screening die Zeit für die Beurteilung der Eignung von bis zu einer Stunde pro Patient auf Minuten verkürzen könne.

Es wird erwartet, dass der europäische Markt im Prognosezeitraum mit einer erheblichen jährlichen Wachstumsrate wachsen wird. Gesundheitssysteme in der gesamten Region versuchen, den Patientenzugang zu klinischen Studien zu verbessern und gleichzeitig fragmentierte Daten, mehrsprachige Krankenakten und strenge Datenschutzanforderungen zu verwalten. Dies führt zu einer Nachfrage nach KI-Tools, die große Mengen an Studiendaten in lokalsprachigen Aufzeichnungen interpretieren, Eignungsnachweise extrahieren und einen datenschutzbewussten Patientenabgleich unterstützen können.

• Beispielsweise ging myTomorrows im März 2026 eine Partnerschaft mit der Clínica Universidad de Navarra (CUN) ein, einem nichtöffentlichen akademischen Krankenhaus, das der Universität Navarra angegliedert ist. Durch diese Zusammenarbeit führte CUN einen KI-gestützten Patientenstudienabgleich ein, der in seine elektronische Gesundheitsakte (EHR) integriert ist und als Teil seiner kontrollierten klinischen Umgebung funktioniert.

Es wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Markt im Prognosezeitraum mit einer stabilen jährlichen Wachstumsrate wächst. Der asiatisch-pazifische Raum entwickelt sich aufgrund seines großen Patientenpools, der steigenden Belastung durch Onkologie und seltene Krankheiten, wachsender Krankenhausnetzwerke und steigender Investitionen in Präzisionsmedizin zu einem wichtigen Ziel für multinationale klinische Studien. Dies schafft eine starke Wachstumschance in Ländern wie Taiwan, Japan, Südkorea, Singapur, Australien, China und Indien, wo Sponsoren nach schnelleren und gezielteren Anmeldewegen suchen. Es ist zu beobachten, dass strategische Kooperationen zwischen wichtigen Unternehmen innovative Angebote auf den Markt bringen. 

• Beispielsweise arbeitete Precision Medicine Asia Limited im Mai 2026 mit Lind zusammen, um das KI-gestützte Screening klinischer Studien im gesamten asiatisch-pazifischen Raum auszuweiten. Das Joint Venture kombinierte die regionale klinisch-genomische Infrastruktur des Unternehmens mit der evidenzbasierten KI-Plattform von Lind, um die Patientenidentifizierung für multinationale Studien zu beschleunigen und eine stärkere Einführung von KI-gestützten Eignungsprüfungen in der Region zu unterstützen.

Schlüsselspieler abgedeckt

Der weltweite Markt für KI bei der Prüfung der Studienberechtigung ist mäßig fragmentiert, konsolidiert sich jedoch zunehmend.

Der Bericht enthält die Profile der folgenden Hauptakteure.

• Tempus AI, Inc. (USA)
• TriNetX, LLC (USA)
• IQVIA Inc. (USA)
• Medidata Solutions, Inc. (USA)
• Komodo Health, Inc. (USA)
• Trialbee AB (Schweden)
• Massive Bio, Inc. (USA)
• myTomorrows (Niederlande)
• Antidote Technologies Ltd. (Großbritannien)
• TrialX, Inc. (USA)

Wichtige Branchenentwicklungen

• Mai 2026:SEQSTER PDM, Inc. hat 1-Click Eligibility auf den Markt gebracht, eine KI-Lösung, die Forschungsteams dabei hilft, geeignete Teilnehmer an klinischen Studien in sehr kurzer Zeit zu identifizieren. Viele frühe Einsätze haben bereits die Zeitpläne für die Arzneimittelentwicklung beschleunigt.
• Mai 2026:Azra AI hat seine Agentic AI Clinical Research Platform gestartet. Die Plattform führte eine einheitliche Patientenintelligenzschicht ein, die fragmentierte EHR-Daten harmonisiert, um den gesamten Lebenszyklus klinischer Studien zu unterstützen.