שינוי מערכת הבריאות: חשיפת הנוף והפוטנציאל העתידי של אינטליגנציה מלאכותית

• סקירת שוק ומניעים מרכזיים
• מגמות טכנולוגיות חדשניות מעצבות את האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות
• נוף תחרותי ושחקנים מובילים
• תחזיות גידול ותחזיות שוק
• ניתוח אזורי וחדירת שוק
• מבט עתידי ותובנות אסטרטגיות
• אתגרים והזדמנויות במערכת הבריאות המוסרת באינטליגנציה מלאכותית
• מקורות וייחוס

“אינטליגנציה מלאכותית (AI) מחדש את אספקת שירותי הבריאות על ידי שיפור דיוק האבחון, התאמה אישית של טיפולים ושיפור היעילות התפעולית.” (מקור)

סקירת שוק ומניעים מרכזיים

שוק אינטליגנציה מלאכותית (AI) במערכת הבריאות עובר צמיחה מהירה, מונעת על ידי חידושים טכנולוגיים, עלייה בנפחי נתוני הבריאות וביקוש לשיפור תוצאות המטופלים. על פי תחזיות עדכניות, שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות צפוי להגיע ל188 מיליארד דולר עד 2030 , עם גידול בקצב צמיחה שנתי מורכב (CAGR) של 37% בין השנים 2022 ל-2030 (Precedence Research). עלייה זו מיוחסת לאימוץ ההולך ומתרחב של פתרונות מונחי אינטליגנציה מלאכותית בכל הקשור לאבחון, גילוי תרופות, ניהול מטופלים ורפואה מותאמת אישית.

• אבחון ודימות: אלגוריתמים של אינטליגנציה מלאכותית מהפכים את הדימות הרפואי על ידי אפשרות זיהוי מהירה ומדויקת יותר של מחלות כמו סרטן, שבץ ומצבים קרדיווסקולריים. לדוגמה, צפוי כי כלים רדיולוגיים המונעים על ידי AI יחסכו עד 18 מיליארד דולר בשנה על ידי הפחתת שגיאות אבחון וייעול זרימות עבודה (McKinsey).
• גילוי ופיתוח תרופות: אינטליגנציה מלאכותית מאיצה את תהליך גילוי התרופות על ידי ניתוח מערכות נתונים עצומות כדי לזהות תרכובות פוטנציאליות ולחזות את היעילות שלהן. זה יכול להפחית את הזמן והעלויות של הוצאת תרופות חדשות לשוק בכמעט 50% (BCG).
• רפואה מותאמת אישית: אינטליגנציה מלאכותית מאפשרת תכנון טיפולים מותאם אישית המבוסס על נתוני גנום, אורח חיים ונתונים קליניים של כל מטופל, ומשפרת את התוצאות הקליניות ומפחיתה תופעות לוואי. תחום הרפואה המותאמת אישית צפוי לחוות גידול משמעותי, כאשר פתרונות המונעים על ידי AI משפרים את הדיוק והיעילות (GlobeNewswire).
• יעילות תפעולית: אינטליגנציה מלאכותית מייעלת משימות מנהלתיות כגון תיאומים, חישובי עלויות ועיבודי תביעות, ומאפשרת לספקי שירותי הבריאות להתמקד יותר במתן טיפול למטופלים. זהו צורך חיוני במיוחד כאשר מערכות הבריאות ברחבי העולם מתמודדות עם חוסרי כוח אדם ועלייה בעלויות (Deloitte).

מניעים מרכזיים המניעים את השוק כוללים את התפשטות תיקי הבריאות האלקטרוניים (EHR), השקעות גוברות בסטארט-אפים בתחום האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות ויוזמות ממשלתיות תומכות. צפון אמריקה מובילה כעת את השוק, אך אזור אסיה-פסיפיק צפוי לחוות את הצמיחה המהירה ביותר בזכות עלייה בדיגיטיזציה של מערכת הבריאות ומסגרות רגולציה תומכות (Fortune Business Insights).

מגמות טכנולוגיות חדשניות מעצבות את האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות

האינטגרציה של אינטליגנציה מלאכותית (AI) במערכת הבריאות משנה במהירות את התעשייה, מספקת הזדמנויות משמעותיות לחדשנות, יעילות ושיפור תוצאות המטופלים. שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות חווה צמיחה חסונה, המונעת על ידי חידושים בלמידת מכונה, עיבוד שפה טבעית וניתוח נתונים. על פי דוח עדכני של Mordor Intelligence, שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות היה בשווי של כ-14.6 מיליארד דולר ב-2023 וצפוי להגיע ל-102.7 מיליארד דולר עד 2029, עם תוחלת גידול שנתית מורכבת (CAGR) של 38.4% במהלך תקופת התחזיות.

מספר גורמים מניעים את ההתרחבות הזו:

• עלייה בנפח נתוני הבריאות: הצמיחה האקספוננציאלית של נתוני הבריאות, כולל תיקי בריאות אלקטרוניים (EHR), דימות רפואי וגנומיקה, יוצר חידושי אנליטיקה והחלטות מונעים על ידי אינטליגנציה מלאכותית.
• דרישה לרפואה מותאמת אישית: אינטליגנציה מלאכותית מאפשרת ניתוח מערכות נתונים מורכבות כדי להתאים טיפולים למטופלים בודדים, מה שיגביר את יעילות הטיפולים ומפחית תופעות לוואי.
• יעילות תפעולית: אוטומציה מונעת על ידי AI מייעלת משימות מנהלתיות, אופטימיזציה של הקצאת משאבים והפחתת עלויות לספקי שירותי הבריאות.
• חידושים בכלי אבחון: אלגוריתמים של אינטליגנציה מלאכותית משפרים את הדיוק והמהירות של האבחון, במיוחד ברדיולוגיה, פתולוגיה וגנומיקה, מה שמוביל לגילוי וטיפול מוקדם.

הזדמנויות מרכזיות בשוק האינטליגנציה המלאכותית בתחום הבריאות כוללות:

• תמיכה בהחלטות קליניות: מערכות אינטליגנציה מלאכותית מסייעות לרופאים באבחון מחלות, חיזוי תוצאות המטופלים והמלצה על תוכניות טיפול.
• ניטור מרחוק של מטופלים: מכשירים ניידים ופלטפורמות מונעות על ידי אינטליגנציה מלאכותית מאפשרים ניטור מתמשך וניהול פרואקטיבי של מצבים כרוניים.
• גילוי ופיתוח תרופות: אינטליגנציה מלאכותית מאיצה את זיהוי המועמדים לתרופות ומייעלת את עיצוב ניסויים קליניים, מפחיתה את הזמן הנדרש להוצאת תרופות חדשות לשוק.
• עוזרי בריאות וירטואלים: צ'אטבוטים וסוכנים וירטואליים משפרים את מעורבות המטופלים, מסננים תסמינים ומספקים מידע בריאותי.

צפון אמריקה מובילה כיום את השוק, עם החלק הגדול ביותר עקב אימוץ גבוה של טכנולוגיות מידע בבריאות והשקעות משמעותיות במחקר אינטליגנציה מלאכותית. עם זאת, אזור אסיה-פסיפיק צפוי לחוות את הצמיחה המהירה ביותר, מונע על ידי הרחבת התשתיות לבריאות במערכות הבריאות ויוזמות ממשלתיות (Grand View Research).

נוף תחרותי ושחקנים מובילים

הנוף התחרותי של אינטליגנציה מלאכותית (AI) במערכת הבריאות מתפתח במהירות, מונע על ידי חידושים טכנולוגיים, עלייה בהשקעות וביקוש גובר לפתרונות בריאותיים יעילים. שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות הוערך בכ-15.1 מיליארד דולר ב-2022 וצפוי להתרחב בשיעור צמיחה שנתי מורכב (CAGR) של 37.5% בין השנים 2023 ל-2030, potentially reaching over USD 208 billion by the end of the forecast period.

גורמים מרכזיים המניעים את הגידול הזה כוללים את הגברת האימוץ של כלים לאבחון המונעים על ידי אינטליגנציה מלאכותית, רפואת מותאמת אישית וניתוחים רובוטיים, כמו גם הצורך בשיפור תוצאות המטופלים וביעילות תפעולית. הנוף התחרותי מתאפיין בשילוב של ענקיות טכנולוגיה מבוססות, סטארט-אפים חדשניים וחברות ממוקדות בריאות, כל אחת מהן מתמודדת על חלק השוק דרך חדשנות מוצר, שותפויות אסטרטגיות ורכישות.

• IBM Watson Health: חלוץ בפתרונות בריאות המונעים על ידי אינטליגנציה מלאכותית, IBM Watson Health מציעה אנליטיקה מתקדמת ופלטפורמות מחשוב קוגניטיביות לתמיכת החלטות קליניות, ניהול בריאות אוכלוסיות וגילוי תרופות. על אף יצירת שינויי ארגון לאחרונה, IBM עדיין נחשבת לשחקן משמעותי במגזר (IBM Watson Health).
• Google Health/DeepMind: יוזמות AI של גוגל בתחום הבריאות מתמקדות בדימות רפואי, חיזוי מחלות וניהול נתוני מטופלים. ה-AI של DeepMind הוכיח דיוק גבוה באבחון מחלות עיניים וסרטן השד מדימויים רפואיים (Google Health).
• Microsoft: באמצעות פלטפורמת הענן Azure והשירותים המונעים על ידי אינטליגנציה מלאכותית, Microsoft משתפת פעולה עם ספקי שירותי בריאות לפיתוח אנליטיקה חיזוי, עוזרי בריאות וירטואליים ואוטומציה של זרימת עבודה קלינית (Microsoft Healthcare).
• Siemens Healthineers: חברה זו משלבת אינטליגנציה מלאכותית באבחון, דימות ופתרונות טיפוליים, מה שמשפר את זרימות העבודה הקליניות ותוצאות המטופלים (Siemens Healthineers AI).
• Philips Healthcare: פיליפס עושה שימוש באינטליגנציה מלאכותית עבור ניטור מטופלים, רדיאולוגיה ובריאות מרחוק, תוך מיקוד באבחון מוקדם ובטיפול מותאם אישית (Philips AI in Healthcare).
• סטארט-אפים מתפתחים: חברות כמו Tempus, PathAI ו-Zebra Medical Vision זוכות להכרה עם פלטפורמות מונעות על ידי אינטליגנציה מלאכותית עבור גנומיקה, פתולוגיה ודימות רפואי (CB Insights: סטארט-אפים בתחום הבריאות המובילים באינטליגנציה מלאכותית).

עם התבגרות השוק, צפויה תחרות להתגבר, כאשר חברות מתמקדות בהקפאת רגולציה, אבטחת נתונים ואינטראופרטיביות כדי להבחין את הצעותיהן ולטפח הזדמנויות חדשות באקוסystem הבריאות הגלובלי.

תחזיות גידול ותחזיות שוק

שוק האינטליגנציה המלאכותית (AI) במערכת הבריאות חווה הרחבה מהירה, המונעת על ידי ההתקדמות בלמידת מכונה, עלייה באימוץ תיקי בריאות אלקטרוניים, והצורך הגובר בפתרונות בריאותיים חסכוניים. על פי דוח עדכני של MarketsandMarkets, שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות צפוי לגדול מ-20.9 מיליארד דולר בשנת 2024 ל-148.4 מיליארד דולר עד 2029, מה שמייצג קצב גידול שנתי מורכב (CAGR) של 48.1% במהלך תקופת התחזיות.

גורמים מרכזיים המניעים את הגידול הזה כוללים:

• עלייה בנפח הנתונים: התפשטות הנתונים הרפואיים מהמכשירים הניידים, מדימוי ומרשומות בריאות אלקטרוניות יוצרת הזדמנויות לאנליטיקה והחלטות מונעות על ידי אינטליגנציה מלאכותית.
• דיוק אבחוני משופר: כלים מונעים על ידי אינטליגנציה מלאכותית משפרים את דיוק האבחון, במיוחד ברדיולוגיה, פתולוגיה וגנומיקה, ומובילים לתוצאות טובות יותר למטופלים.
• יעילות תפעולית: אוטומציה של משימות מנהלתיות ואופטימיזציה של זרימות עבודה מצמצמת את העלויות ומשפרת את הקצאת המשאבים במוסדות הבריאות.
• רפואה מותאמת אישית: אינטליגנציה מלאכותית מאפשרת תוכניות טיפול מותאמות אישית המבוססות על נתוני המטופל, מה שמוביל לביקוש פתרונות רפואה מדויקים.

באופן אזורי, צפון אמריקה צפויה לשמור על הדומיננטיות שלה בגלל תשתיות בריאות חזקות, השקעות משמעותיות במחקר אינטליגנציה מלאכותית, ויוזמות ממשלתיות נוחות. עם זאת, אזור אסיה-פסיפיק צפוי לחוות את הצמיחה המהירה ביותר, מונע על ידי דיגיטיזציה גוברת במערכת הבריאות ועלייה בהשקעות בסטארט-אפים בתחום האינטליגנציה המלאכותית (Grand View Research).

באופן בו המועמדויות, ניסויים קליניים, ניתוחים רובוטיים ועוזרי סיעוד ווירטואליים נמצאים בין המקטעים הצומחים ביותר. לדוגמה, השימוש באינטליגנציה מלאכותית בדימוי רפואי צפוי להגיע ל-10.1 מיליארד דולר עד 2027 (Fortune Business Insights).

הזדמנויות רבות קיימות עבור ספקי טכנולוגיה, מוסדות בריאות ומשקיעים. שותפויות אסטרטגיות, התקדמות רגולציות, וחדשנות מתמשכת בעיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת מצופות להאיץ את צמיחת השוק. כאשר האינטליגנציה המלאכותית ממשיכה לשנות את אספקת שירותי הבריאות, בעלי עניין שישקיעו מוקדם בפתרונות ניתנים להרחבה, עומדים בתנאים רגולטוריים ומאומתים קלינית צפויים לתפוס ערך משמעותי בשנים הקרובות.

ניתוח אזורי וחדירת שוק

שוק האינטליגנציה המלאכותית (AI) במערכת הבריאות חווה צמיחה מהירה, מונע על ידי חידושים בלמידת מכונה, אנליטיקה של נתונים גדולים, והעלייה באימוץ פתרונות בריאותיים דיגיטליים. על פי דוח עדכני של Mordor Intelligence, שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות היה בשווי של כ-14.6 מיליארד דולר ב-2023 וצפוי להגיע ל-102.7 מיליארד דולר עד 2029, עם גידול שנתי מורכב (CAGR) של 38.4% במהלך תקופת התחזיות.

ניתוח אזורי

• צפון אמריקה: אזור זה מוביל את שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות, עם חלק שוק הגדול ביותר בשל תשתיות בריאות ברות קיימא, השקעות משמעותיות במחקר אינטליגנציה מלאכותית ויוזמות ממשלתיות נוחות. במיוחד, ארצות הברית נמצאת בחזית, עם שחקנים מרכזיים כמו IBM Watson Health ו-Google Health המובילים את החדשנות. דו"ח Grand View Research מדגיש כי צפון אמריקה החזיקה ביותר מ-40% מנתח השוק ב-2023.
• אירופה: אירופה חווה צמיחה משמעותית, המונעת על ידי דיגיטציה גוברת של מערכת הבריאות ומסגרות רגולציה תומכות. מדינות כמו בריטניה, גרמניה וצרפת משקיעות באבחון בעזרת אינטליגנציה מלאכותית ורפואה מותאמת אישית. יוזמת European Health Data Space של הנציבות האירופית צפויה להאיץ עוד יותר את האימוץ של אינטליגנציה מלאכותית.
• אזור אסיה-פסיפיק: אזור זה צפוי להציג את הצמיחה המהירה ביותר, עם CAGR צפוי לעלות על 40% עד 2029 (Fortune Business Insights). סין, יפן והודו משקיעות רבות בסטארט-אפים בתחום האינטליגנציה המלאכותית, רפואה דיגיטלית ותוכניות בריאות המיועדות על ידי הממשלה.
• שאר העולם: אמריקה הלטינית והמזרח התיכון ואפריקה מאמצות בהדרגה אינטליגנציה מלאכותית במערכת הבריאות, תוך מיקוד בבריאות מרחוק וניטור מרחוק של מטופלים כדי לטפל באתגרים בגישה לשירותי בריאות.

חדירת שוק והזדמנויות

• אבחון ודימוי: כלים לאבחון המונעים על ידי אינטליגנציה מלאכותית רוכשים תאוצה, עם יישומים ברדיולוגיה, פתולוגיה ואופטלמולוגיה. סטארט-אפים וחברות מבוססות מנצלים את אינטליגנציה מלאכותית כדי לשפר את הדיוק ולצמצם את זמני האבחון.
• גילוי תרופות: אינטליגנציה מלאכותית מאיצה את פיתוח התרופות על ידי חיזוי האינטראקציות בין מולקולות ואופטימיזציה של עיצובי ניסויים קליניים, מה שמציע הזדמנויות משמעותיות עבור חברות פרמצבטיות.
• רפואה מותאמת אישית: אינטגרציה של אינטליגנציה מלאכותית עם גנומיקה ונתוני מטופלים מאפשרת תוכניות טיפול מותאמות אישית, מה שמשפר את תוצאות המטופלים ואת היעילות התפעולית.

כשהמערכות הבריאותיות ברחבי העולם ממשיכות להדיגיטיז, שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות עומד על סף התרחבות חסונה, עם דינמיקות אזוריות והזדמנויות ספציפיות למגזר העצביות את מסלולו.

מבט עתידי ותובנות אסטרטגיות

העתיד של אינטליגנציה מלאכותית (AI) במערכת הבריאות צפוי לצמוח באופן חזק, מונע על ידי חידושים טכנולוגיים, עלייה בנפחי נתוני בריאות וביקוש לשיפור תוצאות המטופלים. לפי דוח עדכני של Mordor Intelligence, שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות היה בשווי של כ-15.1 מיליארד דולר ב-2023 וצפוי להגיע ל-102.7 מיליארד דולר עד 2029, עם קצב גידול שנתי מורכב (CAGR) של 37.5% במהלך תקופת התחזיות.

מניעי הגידול המרכזיים כוללים:

• עלייה באימוץ אבחונים מונעים על ידי אינטליגנציה מלאכותית: אלגוריתמים של אינטליגנציה מלאכותית משמשים באופן גובר לניתוח דימויים, פתולוגיה וגילוי מוקדם של מחלות, מה שמפחית שגיאות אבחון וזמני טיפול. לדוגמה, כלים רדיולוגיים המונעים על ידי אינטליגנציה מלאכותית מאושרים כיום על ידי ה-FDA ואומצו רחבות בהגדרות קליניות (FDA).
• רפואה מותאמת אישית: אינטליגנציה מלאכותית מאפשרת ניתוח של נתוני גן, אורח חיים ונתוני סביבה כדי להתאים טיפולים, שמהם משתפרת היעילות ומופחתות תופעות הלוואי. זהו ביטוי מיוחד בתחום האונקולוגיה וניהול מחלות נדירות (Nature Digital Medicine).
• יעילות תפעולית: אינטליגנציה מלאכותית מייעלת משימות מנהלתיות כגון תיאומים, חישובי עלויות ומיון מטופלים, מה שמאפשר לספקי שירותי הבריאות להתמקד יותר בטיפול במטופלים (McKinsey).

אסטרטגית, ארגוני בריאות משקיעים בשותפויות אינטליגנציה מלאכותית, העלאת מיומנויות כוח אדם ותשתיות נתונים כדי לנצל את ההזדמנויות הללו. שחקנים מרכזיים כמו IBM Watson Health, Google Health ומיקרוסופט מרחיבים את פורטפוליה של אינטליגנציה מלאכותית במערכת הבריאות דרך רכישות ושיתופי פעולה (Fierce Healthcare).

עם זאת, נשארים אתגרים, כולל חששות פרטיות נתונים, מכשולים רגולטוריים וצורך במודלים אינטיליגנציה מלאכותית שקופים והסברים. התייחסות לאתגרים הללו תהיה קריטית לאימוץ מתמשך ובניית אמון. ממשלות ורשויות רגולציה פועלות באופן פעיל על פיתוח מסגרות כדי להבטיח יישום בטוח ואתי של אינטליגנציה מלאכותית במערכת הבריאות (European Commission).

בסיכום, שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות עומד לצמיחה חדה, כאשר הזדמנויות משמעותיות לחדשנות, יעילות ושיפור טיפול במטופלים. השקעות אסטרטגיות והבהרה רגולטורית יהיו המפתח למימוש הפוטנציאל המלא שלה.

אתגרים והזדמנויות במערכת הבריאות המוסרת באינטליגנציה מלאכותית

שוק האינטליגנציה המלאכותית (AI) במערכת הבריאות חווה צמיחה מהירה, מונעת על ידי חידושים בלמידת מכונה, נתונים אנליטיים והדיגיטליזציה הגוברת של מערכות הבריאות. על פי דוח עדכני של Precedence Research, שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות הוערך בכ-15.1 מיליארד דולר ב-2023 וצפוי להגיע ל-187.95 מיליארד דולר עד 2030, צומח בקצב שנתי מורכב (CAGR) של 43.16% בין השנים 2023 ל-2030.

צמיחה זו נובעת ממגוון גורמים:

• עלייה בנפח נתוני הבריאות: התפשטות תיקי הבריאות האלקטרוניים (EHR), מכשירים ניידים ודימוי רפואי יצרה מערכות נתונים עצומות, המספקות בסיס פורה לאנליטיקה והחלטות מונעות על ידי אינטליגנציה מלאכותית.
• צורך בהפחתת עלויות: אוטומציה מונעת על ידי אינטליגנציה מלאכותית במשימות מנהלתיות, אבחונים וניהול מטופלים מסייעת לספקי שירותי הבריאות להפחית עלויות תפעול ולשפר יעילות.
• רפואה מותאמת אישית: אלגוריתמים של אינטליגנציה מלאכותית מאפשרים אבחונות מדויקים יותר ותוכניות טיפול מותאמות, במיוחד באונקולוגיה, גנומיקה וניהול מחלות כרוניות.
• התרחבות טלרפואה: מגפת COVID-19 האיצה את האימוץ של רפואה מרחוק, תוך שאינטליגנציה מלאכותית משחקת תפקיד מרכזי במיון וירטואלי, ניטור מרחוק ומעורבות מטופלים.

הזדמנויות מרכזיות בשוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות כוללות:

• תמיכה בהחלטות קליניות: כלים שנועדו לסייע לרופאים לאבחן מחלות, לחזות תוצאות רפואיות ולהמליץ על טיפולים נכונים. לדוגמה, IBM Watson Health וGoogle Health מפתחים פתרונות אינטליגנציה מלאכותית לרדיאולוגיה, פתולוגיה והערכת סיכון מטופלים.
• גילוי ופיתוח תרופות: אינטליגנציה מלאכותית מאיצה את גילוי התרופות על ידי ניתוח נתוני מולקולות וחיזוי היעילות של תרופות, כמו שנראה עם חברות כמו Insilico Medicine וBenevolentAI.
• אופטימיזציה תפעולית: תכנון בעזרת אינטליגנציה מלאכותית, הקצאת משאבים וניהול שרשרת אספקה מסייעות לבתי חולים לייעל את הפעולה ולשפר את הטיפול במטופלים.

על אף הזדמנויות אלו, נשארים אתגרים, כולל חששות פרטיות נתונים, מכשולים רגולטוריים והצורך באימות עמידות לאלגוריתמים של אינטליגנציה מלאכותית. עם זאת, ככל שההשקעות והחדשנות יימשכו, שוק האינטליגנציה המלאכותית במערכת הבריאות עומד בפני צמיחה מהפכנית בשנים הקרובות (Mordor Intelligence).

מקורות וייחוס

• AI in Healthcare: Market Forecast and Opportunities
• Precedence Research
• McKinsey
• GlobeNewswire
• Deloitte
• Fortune Business Insights
• Mordor Intelligence
• Grand View Research
• IBM Watson Health
• Google Health
• Microsoft Healthcare
• Siemens Healthineers AI
• Philips AI in Healthcare
• MarketsandMarkets
• European Health Data Space
• Nature Digital Medicine
• European Commission
• Google Health
• Insilico Medicine
• BenevolentAI