Analisi delle dimensioni e delle quote di mercato dell'analisi predittiva in ambito farmaceutico: trend di crescita e previsioni (2026-2031)

Tendenze e approfondimenti sul mercato globale dell'analisi predittiva farmaceutica

Crescente adozione di IA e apprendimento automatico nella scoperta di farmaci

Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica sta assistendo a un maggiore impegno da parte di grandi aziende farmaceutiche e tecnologiche verso la scoperta di farmaci basata sull'intelligenza artificiale. Nel gennaio 2026, NVIDIA ed Eli Lilly hanno annunciato un laboratorio di co-innovazione basato sull'IA, con un investimento previsto fino a 1 miliardo di dollari in 5 anni, per connettere i sistemi di apprendimento di laboratorio (wet-lab) e di laboratorio (dry-lab) in un ciclo continuo.^{[1]NVIDIA ed Eli Lilly, "NVIDIA e Lilly annunciano un laboratorio di co-innovazione basato sull'IA per reinventare la scoperta di farmaci nell'era dell'intelligenza artificiale".} Nel marzo 2026, Merck ha dichiarato che il suo modello di apprendimento profondo KERMT, addestrato su oltre 11 milioni di molecole, sta già riducendo i tempi di sviluppo iniziali del 30% o più, scartando i candidati meno promettenti prima della costosa sintesi.^{[2]Merck, "Il nostro modello di intelligenza artificiale KERMT sta contribuendo a far progredire la scoperta di farmaci".} Nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica, il valore più evidente a breve termine del machine learning risiede nell'ottimizzazione del processo di identificazione dei farmaci, poiché questa fase genera grandi volumi di dati e schemi di errore ripetuti da cui i modelli possono apprendere rapidamente. Ciò sta inoltre spingendo le aziende farmaceutiche a formalizzare gli standard di validazione, documentazione e credibilità per i risultati dell'IA prima del loro utilizzo nelle procedure di autorizzazione regolamentata.

Volume crescente di dati sanitari e del mondo reale

Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica sta guadagnando slancio grazie all'espansione simultanea del volume dei dati e dell'usabilità normativa in prove del mondo realeNel dicembre 2025, la FDA ha rimosso un ostacolo importante consentendo agli sponsor di utilizzare set di dati reali anonimizzati nelle richieste di autorizzazione, senza richiedere in ogni caso dati individuali a livello del paziente.^{[3]Associazione americana delle banche del sangue, "La FDA facilita l'accesso ai dati del mondo reale nelle revisioni di farmaci e dispositivi medici",} Nel marzo 2026, l'agenzia ha adottato la linea guida ICH M14, che definisce standard più chiari per la progettazione e la rendicontazione degli studi farmacoepidemiologici non interventistici utilizzati nella valutazione della sicurezza post-approvazione.^{[4]Reva Anada, "La FDA pubblica le linee guida definitive sugli studi non interventistici che utilizzano dati del mondo reale per la sicurezza di farmaci e prodotti biologici",} L'effetto pratico nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica è che le aziende con ambienti dati conformi a FHIR e pronti per gli audit possono trasformare questi cambiamenti in un vantaggio competitivo più rapidamente rispetto alle aziende che si affidano ancora a registri frammentati. L'Europa sta rafforzando questa direzione attraverso la rete DARWIN dell'EMA, che collega già 20 partner di dati e copre 130 milioni di pazienti in tutta la regione.^{[5]Christine Bahls, "In primo piano: i punti chiave delle linee guida definitive della FDA sulle evidenze del mondo reale"}

Crescente attenzione alla medicina personalizzata e di precisione

Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica è plasmato dalla medicina di precisione, dove i modelli devono ora combinare dati genomici, proteomici, di imaging e clinici in un unico flusso di lavoro analitico. Novo Nordisk e OpenAI hanno annunciato nell'aprile 2026 l'applicazione di modelli di intelligenza artificiale avanzati a complessi set di dati biologici e clinici per migliorare la stratificazione dei pazienti e la progettazione di studi clinici basati su biomarcatori. Nel dicembre 2025, l'istituto cinese per la scoperta di farmaci per la salute globale ha lanciato la piattaforma AI Kongming, un sistema end-to-end open-access per la ricerca e lo sviluppo di farmaci basato sull'IA, riportando miglioramenti di diverse volte nei tassi di successo delle molecole candidate nei programmi per la tubercolosi, la malaria e le malattie rare. Nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica, i pionieri degli studi di precisione stratificati con l'IA stanno anche creando set di dati strutturati sugli esiti che possono essere utilizzati per riaddestrare i modelli e migliorare la progettazione di futuri studi clinici. Questo ciclo di feedback rafforza il valore delle piattaforme analitiche in grado di connettere la scoperta di biomarcatori, la selezione dei pazienti e il monitoraggio degli esiti in un unico ambiente.

Necessità di ridurre i costi delle sperimentazioni cliniche e migliorare i tassi di successo

Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica sta beneficiando della crescente domanda di un controllo più rigoroso su costi, tempi e tassi di abbandono delle sperimentazioni cliniche. I bassi tassi di approvazione implicano che i fallimenti predittivi rimangono frequenti, pertanto gli strumenti di analisi vengono sempre più considerati come strumenti di controllo del rischio di portafoglio, piuttosto che semplici acceleratori del flusso di lavoro. Recursion ha riportato nel febbraio 2026 che il suo sistema operativo nativo per l'intelligenza artificiale riduce i tempi di selezione dei siti da mesi a ore e accorcia la durata media della scoperta di candidati da 42 a 17 mesi. Nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica, ciò modifica la logica degli investimenti, poiché la spesa per piattaforme di analisi può consentire di posticipare le decisioni relative a sperimentazioni meno promettenti prima che queste assorbano budget clinici più consistenti. La maggiore diffusione si registrerà probabilmente nei programmi di scoperta, nella progettazione dei protocolli, nella selezione dei siti e nella revisione del portafoglio, dove è possibile ottenere per primi vantaggi misurabili in termini di riduzione dei tempi di ciclo.

Complessità in materia di privacy dei dati e conformità in diverse giurisdizioni

Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica continua a dover affrontare notevoli ostacoli derivanti dalle normative sulla privacy e dagli obblighi di governance dei modelli, che variano a seconda delle regioni. Negli Stati Uniti e in Europa, le aspettative si estendono ora oltre la semplice gestione dei dati, includendo trasparenza, controllo dei bias, documentazione e monitoraggio post-implementazione per i sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio. L'entrata in vigore dell'EU AI Act per i sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio è prevista per agosto 2026, il che aumenta gli oneri di conformità per molte applicazioni di analisi farmaceutica. Nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica, ciò significa che la governance dei dati non può più essere affidata esclusivamente ai team legali, poiché lo sviluppo, il test e l'implementazione dei modelli richiedono ora la stessa struttura di conformità. I ​​fornitori e gli sponsor con architetture unificate basate su standard come CDISC e FHIR assimileranno questi requisiti più rapidamente rispetto alle organizzazioni che operano con sistemi di dati non integrati.

Costi elevati di implementazione e integrazione

Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica si scontra anche con le resistenze derivanti dai costi e dalla complessità della connessione di nuove piattaforme con i sistemi clinici preesistenti, gli ambienti EHR e i flussi di lavoro normativi. Questi progetti spesso richiedono pacchetti di convalida IQ, OQ e PQ in contesti GxP, il che comporta un aumento dei tempi, del lavoro specialistico e della documentazione prima che si possa ottenere un qualsiasi valore aggiunto. Il divario è più evidente tra le grandi aziende farmaceutiche e le organizzazioni più piccole, poiché IQVIA ha dichiarato a marzo 2026 che 19 delle 20 principali aziende farmaceutiche utilizzano già gli agenti IQVIA nei loro flussi di lavoro. Nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica, questo vantaggio derivante dall'implementazione precoce può amplificarsi, poiché gli utenti esistenti migliorano la qualità dei dati, perfezionano i modelli e standardizzano i processi prima dei concorrenti più piccoli. Il risultato è un modello di adozione a due velocità, in cui gli acquirenti di piattaforme su larga scala si muovono per primi, mentre le aziende di medie dimensioni adottano più lentamente o si affidano a modelli basati sui servizi.

Analisi del segmento

Per componente: il software domina, i servizi si espandono in base alle lacune di capacità.

Nel 2025, il software deteneva una quota di mercato del 68.34%, mentre si prevede che i servizi cresceranno a un tasso annuo composto (CAGR) del 28.93% fino al 2031. Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica è ancora fortemente orientato verso il software, poiché gli acquirenti aziendali desiderano suite di analisi integrate in grado di supportare i team di ricerca, clinici, di farmacovigilanza e commerciali su una piattaforma comune. L'architettura cloud-native ha inoltre semplificato la gestione di implementazioni su larga scala tra le diverse funzioni, contribuendo a una più rapida espansione del software durante la fase iniziale di adozione. Allo stesso tempo, la domanda di servizi è in aumento, poiché molte aziende farmaceutiche necessitano ora di supporto specifico per il settore al fine di estrarre valore utilizzabile dagli strumenti già implementati.

Questo cambiamento sta modificando il posizionamento dei fornitori nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica, poiché gli acquirenti preferiscono sempre più un unico fornitore sia per la fornitura della piattaforma che per il supporto all'implementazione. A marzo 2026, IQVIA ha lanciato IQVIA.ai, una piattaforma unificata di intelligenza artificiale con oltre 150 agenti intelligenti, che riflette un modello di pacchetto piattaforma-servizi piuttosto che la vendita di un software autonomo. Questa strategia di bundling aumenta i costi di transizione e riduce lo spazio per i piccoli specialisti di servizi nel settore dell'analisi predittiva farmaceutica. Anche la qualificazione normativa rimane importante, poiché gli acquirenti aziendali continuano a selezionare ambienti software che possano essere validati secondo le norme GxP e i relativi requisiti di qualità.

In base alla modalità di implementazione: le soluzioni on-premise mantengono la posizione, mentre le soluzioni basate su cloud accelerano più rapidamente.

Nel 2025, le soluzioni on-premise detenevano ancora una quota del 64.82%, mentre si prevede che le implementazioni basate su cloud cresceranno a un CAGR del 29.36% fino al 2031. Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica presenta ancora un'ampia base on-premise, poiché le principali aziende farmaceutiche continuano a dare priorità alla protezione della proprietà intellettuale, al controllo interno e alla compatibilità con i data center preesistenti. Ciò è particolarmente vero in ambienti in cui i dati sui farmaci, le cartelle cliniche dei pazienti e gli output dei modelli richiedono un rigoroso controllo degli accessi. L'adozione del cloud è in rapida crescita, ma non sta sostituendo in modo uniforme le infrastrutture locali.

Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica si sta invece orientando verso architetture ibride in cui i dati sensibili rimangono on-premise, mentre i livelli di collaborazione o inferenza si spostano sul cloud. IQVIA e NVIDIA hanno dichiarato nel gennaio 2025 che la loro collaborazione si basa su NVIDIA DGX Cloud, mantenendo al contempo controlli di livello sanitario per l'integrità dei dati e la conformità. In Giappone, AI Data Inc. ha lanciato AI PharmaCDS su IDX nel novembre 2025, un ambiente cloud nazionale ad alta sicurezza, a dimostrazione di come i requisiti di residenza dei dati stiano influenzando la progettazione delle implementazioni nella regione APAC. Questi modelli suggeriscono che il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica continuerà a supportare soluzioni on-premise, cloud sovrano e cloud privato, parallelamente a una più ampia adozione del cloud pubblico.

Per tecnologia: i fondamenti dei Big Data, l'IA e l'apprendimento automatico definiscono la curva di crescita

Nel 2025, l'analisi dei big data deteneva una quota del 36.18%, mentre si prevede che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico cresceranno a un tasso annuo composto (CAGR) del 30.42% fino al 2031. Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica dipende ancora dalle infrastrutture per i big data, poiché le prestazioni dei modelli diminuiscono quando le pipeline di dati sono frammentate, hanno volumi ridotti o sono gestite in modo inadeguato. Per questo motivo, i livelli di archiviazione, integrazione ed elaborazione rimangono fondamentali, anche se l'intelligenza artificiale sta acquisendo sempre maggiore importanza. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno crescendo più rapidamente perché il loro valore è ora evidente nell'ottimizzazione dei candidati, nella stratificazione dei pazienti e nell'individuazione dei segnali di farmacovigilanza.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sta acquisendo sempre maggiore importanza nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica, poiché grandi volumi di note cliniche, testi normativi e letteratura scientifica sono ancora in formato non strutturato. IBM Research ha presentato all'ACS Spring 2026 una piattaforma di intelligenza artificiale agentica che utilizza input in linguaggio naturale per coordinare i flussi di lavoro di generazione e screening di molecole su larga scala. L'utilizzo interno da parte della FDA del Project Elsa nel 2025 indica inoltre che gli strumenti di intelligenza artificiale basati sul testo stanno diventando più accettabili negli ambienti regolamentati, anche se le aspettative in termini di governance rimangono elevate. Nel tempo, è probabile che il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica privilegi le piattaforme che combinano infrastrutture di big data, livelli di modelli di intelligenza artificiale e interfacce NLP in un'unica soluzione.

Nota: le quote di tutti i segmenti individuali sono disponibili al momento dell'acquisto del report

Per fonte dei dati: i dati delle sperimentazioni cliniche sono in testa, il settore con la crescita più rapida nel mondo reale.

Nel 2025, i dati degli studi clinici detenevano una quota del 28.53%, mentre si prevede che i dati del mondo reale cresceranno a un tasso annuo composto (CAGR) del 31.23% fino al 2031. Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica continua a considerare i dati degli studi clinici come la principale base di evidenze, poiché rimangono fondamentali per i processi decisionali normativi e per la valutazione basata sui protocolli. Ciononostante, il loro peso relativo sta iniziando a diminuire man mano che un numero maggiore di fonti di dati del mondo reale viene accettato nei flussi di lavoro di sviluppo e post-approvazione. Questo cambiamento sta favorendo un utilizzo più ampio di cartelle cliniche elettroniche, dati amministrativi e dati genomici all'interno dei modelli predittivi.

Nel marzo 2026, la FDA ha adottato le linee guida ICH M14, rafforzando il quadro normativo per l'utilizzo di dati del mondo reale (RWE) non interventistici nella valutazione della sicurezza dei farmaci. Uno studio del 2025 pubblicato su Therapeutic Innovation & Regulatory Science ha rilevato che le cartelle cliniche elettroniche (EHR) erano presenti nel 75% dei modelli di studio RWE utilizzati per l'ampliamento delle indicazioni terapeutiche approvate dalla FDA tra il 2022 e il 2024. Nel gennaio 2026, ConcertAI e Foundation Medicine hanno integrato dati genomici e clinici relativi a 500,000 pazienti oncologici, dimostrando come la fusione di dati di alto valore stia diventando un vantaggio competitivo nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica. Il valore nel settore dell'analisi predittiva farmaceutica si sta spostando verso piattaforme in grado di normalizzare e gestire simultaneamente diverse fonti di dati, anziché basarsi su un'unica classe di dataset.

Per applicazione: l'ottimizzazione delle sperimentazioni cliniche consolida i ricavi, la medicina di precisione accelera

Nel 2025, l'ottimizzazione delle sperimentazioni cliniche rappresentava il 32.95% del mercato dell'analisi predittiva farmaceutica, mentre si prevede che la medicina di precisione crescerà a un tasso annuo composto (CAGR) del 31.87% fino al 2031. Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica trae ancora gran parte del suo fatturato attuale dall'ottimizzazione delle sperimentazioni, poiché la selezione dei siti, il reclutamento e la progettazione dei protocolli offrono rendimenti misurabili e una chiara rilevanza per il budget. Questa posizione è supportata da esempi operativi diretti in cui l'analisi riduce i tempi e migliora l'esecuzione. La medicina di precisione si sta espandendo più rapidamente perché la progettazione di sperimentazioni basata sui biomarcatori e l'integrazione multi-omica stanno creando un numero maggiore di casi d'uso per la modellazione predittiva.

Nel febbraio 2026, Recursion ha dichiarato che la sua piattaforma riduce i tempi di selezione dei siti da mesi a ore, confermando perché l'ottimizzazione degli studi clinici rimanga il caso d'uso principale. Nell'aprile 2026, Parexel ha ampliato la sua offerta per la sicurezza dei pazienti con l'acquisizione di Vitrana, una piattaforma di farmacovigilanza basata sull'intelligenza artificiale, dimostrando che anche le applicazioni correlate, come l'analisi della sicurezza, stanno attirando investimenti. Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica beneficerà probabilmente anche di una maggiore apertura normativa verso un utilizzo più consistente di dati di conferma provenienti dal mondo reale in determinate approvazioni. Con il consolidamento di questi percorsi, la previsione degli esiti e la segmentazione di precisione dovrebbero ampliare il potenziale del mercato dell'analisi predittiva farmaceutica.

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Per area terapeutica: l'oncologia è in testa per densità di dati, la neurologia è l'area in più rapida crescita.

Nel 2025, l'oncologia deteneva una quota del 33.92%, mentre si prevede che la neurologia crescerà a un tasso annuo composto (CAGR) del 32.58% fino al 2031. Il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica rimane più forte in oncologia perché questo settore presenta la maggiore concentrazione di set di dati multi-omici strutturati, programmi di biomarcatori e dati clinici correlati agli esiti. L'oncologia beneficia inoltre del forte interesse normativo per i dati del mondo reale e dei percorsi accelerati di generazione di evidenze. La neurologia sta crescendo più rapidamente perché gli elevati bisogni insoddisfatti e la complessa eterogeneità della malattia rendono gli strumenti predittivi più preziosi sia nello sviluppo che nel monitoraggio dei pazienti.

Uno studio del 2025 pubblicato su npj Digital Medicine, che ha coinvolto 146 centri per la sclerosi multipla in 32 paesi e 44,886 pazienti, riporta un valore ROC-AUC di 0.8398 per la previsione della progressione della disabilità a 2 anni nell'ambito di un framework di apprendimento federato. Questo risultato è rilevante per il mercato dell'analisi predittiva farmaceutica perché dimostra che dati neurologici complessi possono già supportare modelli predittivi su larga scala tra diverse istituzioni. In oncologia, la crescente accettazione di dati provenienti dal mondo reale continua a supportare l'utilizzo di analisi avanzate nella progettazione di studi clinici e nella generazione di evidenze post-approvazione. Ciò mantiene l'oncologia in posizione di leadership, offrendo al contempo alla neurologia uno dei percorsi di espansione futuri più promettenti nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica.

Per utente finale: le aziende farmaceutiche detengono la quota di mercato principale, le CRO (Contract Research Organization) trainano la crescita più rapida.

Nel 2025, le aziende farmaceutiche detenevano una quota di mercato del 48.75%, mentre si prevede che le organizzazioni di ricerca a contratto (CRO) cresceranno a un tasso annuo composto (CAGR) del 33.74% fino al 2031. Il mercato dell'analisi predittiva in ambito farmaceutico è ancora incentrato sulle aziende farmaceutiche, poiché queste finanziano implementazioni aziendali su larga scala e investono direttamente nelle proprie capacità interne di intelligenza artificiale. Anche le aziende biotecnologiche stanno incrementando l'adozione di queste tecnologie, soprattutto quando i team interni più piccoli si affidano a piattaforme esterne per ampliare le proprie capacità di analisi dei dati. Le CRO si stanno espandendo più rapidamente perché gli sponsor esternalizzano le attività ad alta intensità di analisi, oltre alla tradizionale esecuzione delle sperimentazioni cliniche.

Questo sta cambiando la struttura del mercato dell'analisi predittiva farmaceutica, poiché le capacità analitiche stanno diventando parte integrante della selezione delle CRO, anziché un servizio aggiuntivo. Nell'aprile 2026, Worldwide Clinical Trials e Medidata hanno annunciato una partnership strategica per integrare l'intelligenza artificiale di Medidata nell'intero ciclo di vita delle sperimentazioni cliniche, a dimostrazione di come le CRO si stiano muovendo verso una maggiore integrazione analitica, nonostante la concorrenza rimanga disomogenea. Le CRO più piccole, prive di capacità analitiche integrate, potrebbero subire maggiori pressioni sui prezzi, poiché gli sponsor preferiscono fornitori in grado di combinare esecuzione, gestione dei dati e modellazione predittiva in un unico contratto. Ciò probabilmente favorirà un maggior numero di partnership strategiche e un consolidamento mirato nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica.

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Analisi geografica

Nel 2025, il Nord America rappresentava il 36.46% del mercato dell'analisi predittiva farmaceutica. È rimasto il cluster regionale più grande grazie alla combinazione di ingenti investimenti in ricerca e sviluppo farmaceutico, un'ampia disponibilità di dati reali e una tempestiva definizione normativa in merito alla generazione di evidenze supportate dall'intelligenza artificiale. Il mercato nordamericano dell'analisi predittiva farmaceutica beneficia inoltre di una maggiore capacità istituzionale di documentare, validare e rendere operativi gli strumenti di intelligenza artificiale all'interno dei contesti regolamentati di sviluppo dei farmaci. Le azioni della FDA sull'intelligenza artificiale nei processi decisionali normativi e sui dati reali hanno contribuito a creare una base di riferimento più fruibile per le aziende che operano nelle fasi di sviluppo e analisi post-approvazione. Il principale vincolo strutturale nella regione rimane l'interoperabilità dei dati, poiché le reti di cartelle cliniche elettroniche frammentate limitano ancora la facilità con cui sponsor e fornitori possono creare set di dati di alta qualità su larga scala.

L'Europa rimane un centro nevralgico nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica, poiché la regione combina cluster di ricerca all'avanguardia con un quadro normativo più rigoroso che innalza gli standard qualitativi per le piattaforme aziendali. L'AI Act dell'UE sta aumentando gli oneri di implementazione, ma sta anche formalizzando le aspettative in materia di governance, trasparenza e supervisione post-commercializzazione per i sistemi di IA ad alto rischio. Germania, Francia, Regno Unito e Italia continuano a essere i pilastri dell'implementazione regionale grazie a consolidati ecosistemi biotecnologici e a una forte capacità di ricerca pubblico-privata. Anche il percorso normativo europeo sta diventando più operativo, come dimostra il primo parere di qualificazione emesso dall'EMA nel 2025 su una metodologia di IA per AIM-NASH nell'analisi di immagini di biopsie epatiche. 

Si prevede che la regione Asia-Pacifico crescerà a un tasso annuo composto (CAGR) del 32.98% fino al 2031, confermandosi come la regione a più rapida crescita nel mercato dell'analisi predittiva farmaceutica. Questa crescita è trainata dalle normative sulla salute digitale, dalla collaborazione tra industria e mondo accademico e da un più ampio impegno da parte delle aziende farmaceutiche nazionali per sviluppare solide capacità analitiche. Giappone, Corea del Sud e Cina rappresentano la maggior parte delle attività attuali. Takeda avvierà la previsione della domanda tramite intelligenza artificiale per circa 100 prodotti nell'agosto 2025, mentre la Corea del Sud sta finanziando un programma quinquennale di sviluppo di farmaci basato sull'IA e la Cina ha lanciato la piattaforma PharmAID Decision Intelligent Agent di Fosun Pharma nel febbraio 2025, a dimostrazione della varietà dei modelli di implementazione regionali. Il Sud America rappresenta ancora un'opportunità in fase iniziale, ma l'attività clinica guidata dall'outsourcing sta iniziando a creare domanda di infrastrutture analitiche in grado di supportare la futura espansione del mercato dell'analisi predittiva farmaceutica.