Intelligenza Artificiale nell'Industria Farmaceutica: Innovazione e Evoluzione delle Startup nel Ciclo di Vita del Settore

The thesis analysis the innovative role of Artificial Intelligence (AI) in the pharmaceutical industry, focusing on the rise, impact, and evolution of AI-driven startups within the sector. The integration of AI offers significant advantages, such as accelerating drug discovery, enhancing precision in diagnostics, and enabling personalized medicine. However, the rapid technological shifts driven by AI also present unique challenges, particularly for startups navigating a highly regulated and competitive environment. The research provides a detailed analysis of the product life cycle for AI startups, exploring key stages including market entry, growth, and exit. This lifecycle analysis is complemented by a global perspective on AI adoption in pharmaceuticals, identifying the leading countries and contrasting their market strategies, regulatory landscapes, and levels of innovation. Additionally, the study investigates the critical role of strategic partnerships, which enable startups to leverage the resources, expertise, and market access of larger firms. Through a combination of quantitative data from Crunchbase and qualitative insights from case studies, the research also sheds light on the core competencies, founder backgrounds, and industry context that influence startup success in the pharmaceutical market. By evaluating these factors, the thesis provides a comprehensive understanding of the opportunities and barriers AI startups face in reshaping the pharmaceutical industry, offering valuable insights into the sustainability and long-term impact of AI in healthcare. The findings highlight both the potential and the regulatory, ethical, and economic challenges associated with AI in pharmaceuticals, highlighting the importance of implementing strategies that not only drive innovation but also carefully manage challenges related to data privacy, market concentration, and patient safety.

La tesi analizza il ruolo che ha l'Intelligenza Artificiale (IA) nel settore farmaceutico, concentrandosi sull'ascesa, l'impatto e l'evoluzione delle startup che utilizzano l'IA all'interno di questo settore. L’utilizzo dell’IA offre vantaggi significativi, tra cui una straordinaria accelerazione nella scoperta di farmaci, una maggiore precisione diagnostica e la possibilità di sviluppare una medicina personalizzata. Tuttavia, i rapidi cambiamenti tecnologici apportati dall'IA presentano anche sfide uniche, soprattutto per le startup che operano in un contesto altamente regolamentato e competitivo. La ricerca fornisce un’analisi dettagliata del ciclo di vita delle startup di IA, esplorando le fasi principali come l'ingresso sul mercato, la crescita e l'uscita dal mercato. Questa analisi è arricchita da una prospettiva più globale sull’adozione dell’IA nel settore farmaceutico, individuando i paesi leader e mettendo a confronto le loro strategie di mercato, le normative e i livelli di innovazione. Inoltre, lo studio esamina il ruolo cruciale delle partnership strategiche, che consentono alle startup di sfruttare risorse, competenze e accesso al mercato offerti da aziende più consolidate. Grazie a una combinazione di dati quantitativi da Crunchbase e approfondimenti qualitativi tratti da casi di studio, la ricerca fa luce sulle competenze chiave, sul background dei fondatori e sul contesto industriale che influenzano il successo delle startup nel settore farmaceutico. Valutando questi fattori, la tesi fornisce una comprensione approfondita delle opportunità e delle barriere che le startup di IA devono affrontare per trasformare il settore farmaceutico, offrendo anche preziose intuizioni sulla sostenibilità e sull’impatto a lungo termine dell’IA nella sanità. I risultati mettono in evidenza sia il potenziale sia le sfide normative, etiche ed economiche legate all’IA nel settore farmaceutico, sottolineando l’importanza di adottare strategie che non solo promuovano l'innovazione, ma affrontino anche in modo ponderato le problematiche relative alla privacy dei dati, alla concentrazione del mercato e alla sicurezza dei pazienti.