“十四五”时期的全球及中国市场上，预测毒理学的人工智能发展现状是这个报告研究的主题。接下来还要基于“十五五”时期的战略重点，比如高质量发展、构建新发展格局、扩大内需、培育新质生产力、推进数字化与绿色低碳转型，来对行业的未来前景做系统预测。“十五五”期间，中国会继续强化科技创新和数字经济对服务业升级的引领作用，并且通过共建“一带一路”深化国际合作。 这份报告详细分析了全球主要区域的市场格局，同时也重点关注中国的内需潜力和“一带一路”沿线的发展机遇。主要企业包括BenevolentAI、Exscientia、Instem、Dassault、Systèmes、EvotecSimulations Plus、Schrodinger、Insilico、MedicineChemcopilot和Inotiv。产品类型涵盖机器学习、自然语言处理以及计算机视觉。应用领域则涉及制药与生物技术、化学与化妆品，还有其他行业。 从历史发展和专家观点出发，分析师综合给出了一个未来的预测数据。这几年这个行业存在很大的不确定性。数据显示，2025年全球预测毒理学的人工智能市场规模大概有2.29亿美元，预计2032年能涨到13.71亿美元。到了2026-2032年期间，年复合增长率（CAGR）是29.6%。 人工智能（AI）确实是近年来彻底改变了毒理学领域的创新性技术之一。AI和毒理学结合催生了一种革命性方法，叫“预测毒理学”。这种方法中计算机模型利用数据分析和机器学习来预测化学物质可能产生的负面影响。它可以加速风险评估流程、减少对传统实验方法的依赖，还能拓展我们对化学物质暴露与生物反应之间复杂联系的理解。近年来机器学习在预测毒理学中的作用越来越大。从体内研究转向计算机模拟研究是个趋势。现在体外方法以及其他计算方法，比如定量构效关系（QSAR）建模和ADME计算都在被广泛使用。 支持向量机（SVM）、随机场（RF）和差分对数（DT）是预测毒理学中主要的机器学习方法，因为它们能处理可用数据的特性。自然语言处理（NLP）也是毒理学里很关键的AI领域之一，它能从科学文献、临床报告和不良事件数据库中提取信息。生物医学NLP领域最近有了很大进展，自动提取毒性关系变得可能，这就显著增强了可用于预测模型的知识库。 人们越来越认识到AI驱动的工具评估化学品安全性和毒性潜力了，所以预测毒理学领域的AI市场在稳步增长。这种增长是因为各行各业（比如制药、化妆品、化学品还有农业）都需要更快更准确的方法来评估所用化学品的安全性。AI算法、机器学习模型和数据分析的进步正在推动这个领域创新。这些进步就是要利用大型数据集和高通量筛选方法来提高毒性预测的准确性和效率。 AI驱动的预测毒理学工具能简化药物发现、化学品安全评估并减少对动物测试依赖。另外评估环境毒性还有法规遵从性方面扩大应用也带来了增长机会。