 | • レポートコード：MRC360i24AR0075 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、189ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[189ページレポート] 医療診断における人工知能市場規模は2023年に10億米ドルと推定され、2024年には11億6000万米ドルに達し、CAGR 17.23%で2030年には30億4000万米ドルに達すると予測される。
医療診断市場における人工知能（AI）には、臨床データを分析し、パターンを特定し、診断精度の向上と患者ケアのための洞察を導き出すための、AIベースの技術とシステムの開発、実装、応用が含まれる。慢性疾患の有病率の増加により、診断アプリケーションにおける画像解析強化のニーズが急増している。精密医療とウェアラブル機器におけるAI/ML技術の統合を促進する政府のイニシアティブの高まりが製品開発を強化し、市場成長に大きく寄与している。しかし、製品の不具合の増加や既存の診断システムとのAI統合の難しさが、AI対応診断ソリューションの市場導入を制限する可能性がある。データプライバシーとセキュリティ侵害の問題は、市場成長の懸念要因として浮上している。さらに、医療診断のための診断ロボットや高度なAI技術の導入は、市場成長のための魅力的な機会を生み出している。新興企業エコシステムの進展とスマート病院の拡大により、医療診断におけるAI技術の活用が期待され、市場の成長を後押しする。
コンポーネント：診断の意思決定を強化する多様なソフトウェア・コンポーネントの利用可能性
ハードウェアは、医療診断におけるAIの主要コンポーネントであり、AIの計算に必要な組み込みシステム、センサー、医療用画像診断装置などの物理的デバイスを指す。センサーやIoTデバイスは、患者データを収集し、分析のためにAIシステムに送信するために使用される主要なハードウェアである。ハードウェア環境では、データの暗号化、アクセス制御、データ保護規制への準拠のためのハードウェアが必要となる。サービスには、AI医療診断のトレーニング、メンテナンス、設置、カスタマイズが含まれ、この技術を使用して遠隔モニタリングや遠隔コンサルティングを提供する。遠隔モニタリングには、遠隔診断や患者の健康状態の継続的なモニタリングが含まれ、特に慢性疾患患者や高齢者、遠隔地に住む人々にとって有益である。遠隔医療相談は、地理的な障壁に関係なく専門家による医療相談へのアクセスを民主化するものであり、経過観察、予備診断、農村部での医療に主に有用である。ソフトウェアは医療診断におけるAIの不可欠な部分を形成し、複雑な医療データを分析するために高度なアルゴリズム、機械学習、深層学習モデルを活用する。スキャン画像を解釈し、異常を特定し、患者の予後や治療効果を予測するのに役立つ。このソフトウェアには、画像解析ツール、診断意思決定支援システム、ゲノム解析ソフトウェア、病理・顕微鏡解析などが含まれる。
技術：画像解析向上のためのコンピュータ・ビジョン技術の大幅な進歩
コンピュータ・ビジョンには、視覚世界を解釈・理解するための人工知能（AI）のトレーニングが含まれる。医療診断において、この技術は画像誘導手術や放射線報告書の自動読影などの手順を活性化させた。コンピュータ・ビジョンは、大量の画像データを解釈する放射線学や病理学において極めて重要である。機械学習プラットフォームにより、コンピュータシステムは経験とともに改善され、病気の進行予測や早期の病態診断に優れている。この技術は、糖尿病や心臓病など、継続的なモニタリングとタイムリーな介入が必要な慢性疾患の診断プロセスや管理に利用されている。自然言語処理（NLP）は、AIが人間の言葉を理解し解釈することを可能にする。管理業務を効率化し、患者ケアのために医療記録から必要な情報を抽出するのに有効である。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、ルーチン・タスクを自動化するためにソフトウェア・ロボットを活用するもので、検査結果の自動化、患者記録の更新、予約の自動化において効率的である。RPAは大規模病院における検査プロセス全体を自動化し、エラーを排除して診断を迅速化することができる。
応用：診断精度を高めるための循環器分野でのAIの採用
人工知能は、心臓病の早期発見・治療など、循環器内科分野で有望な成果を示している。AIアルゴリズムを使用することで、医療専門家は患者の健康記録と心臓画像に基づいて、心停止、脳卒中、心臓病のリスクを予測することができる。また、心電図（ECG）データの異常にフラグを立てることにも成功しており、医師がリズム性心疾患をより正確に診断するのに役立っている。複雑で診断が難しいことが多い神経疾患は、膨大なデータからパターンを認識するAIの能力から大きな恩恵を受けている。AIは、脳の画像スキャンを分析し、人間の目が見落としてしまうような微細な変化を特定することで、アルツハイマー、パーキンソン病、多発性硬化症といった疾患の早期発見に極めて重要な役割を果たしている。AIはパターン認識を用いて、がんを示す可能性のある放射線画像の異常を特定することができ、多くの場合、生命を脅かすようになる前に早期の腫瘍を発見することができる。また、AIモデルを活用することで、個々のがんの遺伝子構成に基づいた個別化された治療計画を策定することもできる。AI主導のアルゴリズムが組織サンプルを瞬時に分析し、異常、疾患、感染症を検出することができるため、AIは計算病理学の急成長によって疾患診断をスピードアップし、病理学に革命をもたらした。ディープラーニング技術を活用することで、AIはX線、CTスキャン、MRIスキャンなどの医療画像を評価し、肺炎、脳腫瘍、骨折などの病気の兆候を検出することができる。呼吸器内科では、AIは喘息やCOPDなどの慢性疾患の予測と管理に使用され、CTスキャンの分析や肺機能検査の解釈を通じて肺がんの早期発見に役立っている。眼科では、様々な眼疾患の診断にAIアルゴリズムが使用されている。ディープラーニング・モデルは網膜写真を分析して糖尿病性網膜症を早期に発見し、失明のリスクを大幅に減らすことができる。
エンドユーザー：病院や診療所における大規模データセット診断へのAIの活用
学術機関や研究センターでは、AIは探求と革新の焦点となっている。科学者や研究者はAIを活用して病気の早期発見のための新しい方法論を考案し、より迅速で効率的な診断を促進し、ひいてはタイムリーな介入を可能にしている。診断センターでは、AIは機械学習モデルと画像認識ソフトウェアによって患者ケアに革命をもたらし、画像診断の強化を可能にしている。AIアルゴリズムは、MRIスキャン、X線スキャン、CTスキャンを解析して異常を検出・分類することができる。これらのツールは、より正確な診断を容易にし、手作業によるミスを減らし、適切な治療方針をタイムリーに開始できるようサポートする。最前線の医療システムの重要な一部である病院では、様々な場面でAIの衝撃的な統合を目の当たりにしている。主に、患者データを分析し、重要な洞察をリアルタイムで医師に提示することで、医師による疾病診断を支援している。AIを搭載したツールを採用することで、病院は従来の患者ケアモデルを改善し、診断プロセスを迅速化し、最終的に治療成果を改善することができる。
地域別の洞察
米国では医療用AIへの多額の投資が、医療診断における画期的な研究と進歩につながっている。米国やカナダなどの主要国では、人工知能の統合を通じて医療診断サービスに革命をもたらす技術力を備えた主要プレーヤーが強い存在感を示している。欧州では、医療診断の研究開発にAIを活用したソリューションを提供する新興企業や既存企業が台頭している。EMEA地域全体の政府、研究者、業界プレイヤー間の継続的なコラボレーション活動は、医療診断分野におけるイノベーション市場の成長を促進するために重要な役割を果たしている。中国、日本、インドを含むAPAC地域の重要な国々は、地域のプレーヤーがロボット工学や先端技術の専門知識を活用してAI主導の診断ツールを開発することを支援している。APAC地域の医療診断における人工知能（AI）は、人口の多さ、医療インフラの進化、先端技術の採用増加により、大きな成長を遂げている。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスは、医療診断における人工知能市場を評価する上で極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供します。この詳細な分析により、ユーザーは自らの要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、医療診断における人工知能市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、医療診断における人工知能市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、3M Company、AiCure, LLC、Aidoc Medical Ltd.、Butterfly Network, Inc.、Cera Care Limited、Cisco Systems, Inc.、Corti – AI、Digital Diagnostics Inc.、Edifecs, Inc.、Enlitic, Inc.、Epredia by PHC Holdings Corporation、Freenome Holdings, Inc.、GE HealthCare Technologies, Inc.、General Vision, Inc.、Google LLC by Alphabet Inc.、Hewlett Packard Enterprise Development LP、Imagen Technologies, Inc、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Johnson & Johnson Services, Inc.、Kantify、Koninklijke Philips N.V.、Medtronic PLC、Microsoft Corporation、Nano-X Imaging Ltd.、NEC Corporation、NVIDIA Corporation、Persistent Systems Limited、Qure.ai Technologies Private limited、Siemens Healthineers AG、SigTuple Technologies Private Limited、Stryker Corporation、Tempus Labs, Inc.、VUNO Inc.
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、医療診断における人工知能市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
コンポーネント ● ハードウェア
サービス ● 遠隔モニタリング
遠隔コンサルティング
ソフトウェア
テクノロジー ● コンピュータビジョン
機械学習プラットフォーム
自然言語処理
ロボティック・プロセス・オートメーション
アプリケーション ● 心臓病学
神経学
腫瘍学
眼科
病理学
呼吸器内科
エンドユーザー ●学術機関・研究センター
診断センター
病院
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.医療診断における人工知能市場の市場規模および予測は？
2.医療診断における人工知能市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は何か？
3.医療診断における人工知能市場における技術動向と規制の枠組みは？
4.医療診断における人工知能市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.医療診断における人工知能市場への参入に適したモードと戦略的動きは？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.慢性疾患の流行と画像解析強化の必要性
5.1.1.2.ヘルスケアにおけるAI/ML技術の統合を促進する政府の取り組み
5.1.1.3.精密医療やウェアラブル機器におけるAI技術の採用
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.故障の可能性と既存システムとの統合の難しさ
5.1.3.機会
5.1.3.1.医療診断のための診断ロボットや高度AI技術の導入
5.1.3.2.スタートアップエコシステムの進展とスマートホスピタルの拡大
5.1.4.課題
5.1.4.1.データプライバシーやセキュリティ侵害に関する懸念
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.コンポーネント：診断の意思決定を強化する多様なソフトウェア・コンポーネントの利用可能性
5.2.2.技術：画像解析を向上させるコンピュータ・ビジョン技術の広範な進歩
5.2.3.応用：診断精度向上のための循環器分野でのAIの採用
5.2.4.エンドユーザー：病院や診療所における大規模データセット診断へのAIの活用
5.3.市場動向分析
5.3.1.米州地域におけるAIベースの医療診断ツールの採用増加：政府の支援政策と強力な市場プレゼンスによる
5.3.2.好意的な政府の取り組みと進化する医療インフラは、APAC地域における医療診断におけるAIの絶大な機会を示す
5.3.3.欧州・中東・アフリカ（EMEA）では、医療診断におけるAIに対する官民の投資シナリオが堅調で、新興・既存新興企業による実質的な研究開発活動に支えられている。
5.4.高インフレの累積的影響
5.5.ポーターのファイブフォース分析
5.5.1.新規参入の脅威
5.5.2.代替品の脅威
5.5.3.顧客の交渉力
5.5.4.サプライヤーの交渉力
5.5.5.業界のライバル関係
5.6.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.7.規制枠組み分析
6.医療診断における人工知能市場、コンポーネント別
6.1.はじめに
6.2.ハードウェア
6.3.サービス
6.4.ソフトウェア
7.医療診断における人工知能市場、技術別
7.1.はじめに
7.2.コンピュータビジョン
7.3.機械学習プラットフォーム
7.4.自然言語処理
7.5.ロボットプロセス自動化
8.医療診断における人工知能市場、用途別
8.1.はじめに
8.2.循環器
8.3.神経学
8.4.腫瘍学
8.5.眼科
8.6.病理学
8.7.呼吸器内科
9.医療診断における人工知能市場、エンドユーザー別
9.1.はじめに
9.2.学術機関・研究センター
9.3.診断センター
9.4.病院
10.米州の医療診断における人工知能市場
10.1.はじめに
10.2.アルゼンチン
10.3.ブラジル
10.4.カナダ
10.5.メキシコ
10.6.アメリカ
11.アジア太平洋地域の医療診断における人工知能市場
11.1.はじめに
11.2.オーストラリア
11.3.中国
11.4.インド
11.5.インドネシア
11.6.日本
11.7.マレーシア
11.8.フィリピン
11.9.シンガポール
11.10.韓国
11.11.台湾
11.12.タイ
11.13.ベトナム
12.欧州・中東・アフリカの医療診断における人工知能市場
12.1.はじめに
12.2.デンマーク
12.3.エジプト
12.4.フィンランド
12.5.フランス
12.6.ドイツ
12.7.イスラエル
12.8.イタリア
12.9.オランダ
12.10.ナイジェリア
12.11.ノルウェー
12.12.ポーランド
12.13.カタール
12.14.ロシア
12.15.サウジアラビア
12.16.南アフリカ
12.17.スペイン
12.18.スウェーデン
12.19.スイス
12.20.トルコ
12.21.アラブ首長国連邦
12.22.イギリス
13.競争環境
13.1.市場シェア分析、2023年
13.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
13.3.競合シナリオ分析
13.3.1.XtalPiとCK、AIがん診断モデル開発で提携拡大
13.3.2.VUNOがVUNO Med-DeepBrainのFDA 510(k)クリアランスを取得
13.3.3.Aidoc社、GLEAMER社との提携を拡大し胸部画像AIスイートを強化
13.3.4.EnliticとBlackfordが医療画像データの標準化に革命を起こすために提携
13.3.5.GEヘルスケア、BARDAと4,400万米ドルの契約を締結し、臨床医による外傷性損傷の診断と治療を支援する人工知能を活用した超音波技術を開発
13.3.6.ナノックス、Nanox.ARCメディカル・イメージング・システムを前進させるためのVarex Imaging Corporationとの戦略的製造契約を発表
13.3.7.コルティのAIヘルスケアソリューションが6000万米ドルの投資を獲得
13.3.8.Aidoc社、脳卒中検出のためのAIベースの全脳ソリューションを発表
13.3.9.バタフライ・ネットワーク、FDA認可の新しいAI搭載肺ツールを発表
13.3.10.SigTuple社、シリーズCラウンドで430万米ドルを調達
13.3.11.GEヘルスケアがキャプションヘルスを買収、FDA認可のAI搭載画像ガイダンスで新たなユーザーをサポートする超音波検査を拡大
13.3.12.マイクロソフト、がん診断と治療の進歩に向けてペイジ社と提携
14.競合ポートフォリオ
14.1.主要企業のプロフィール
14.2.主要製品ポートフォリオ
図2.医療診断における人工知能の市場規模、2023年対2030年
図3.医療診断における人工知能の世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.医療診断における人工知能の世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 医療診断における人工知能の世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図6.医療診断における人工知能市場のダイナミクス
図7.医療診断における人工知能の世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2030年(%)
図8.医療診断における人工知能の世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図9.医療診断における人工知能の世界市場規模、技術別、2023年対2030年 (%)
図10.医療診断における人工知能の世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.医療診断における人工知能の世界市場規模、用途別、2023年対2030年 (%)
図12.医療診断における人工知能の世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.医療診断における人工知能の世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年 (%)
図14.医療診断における人工知能の世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図15.医療診断におけるアメリカの人工知能市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図16.医療診断におけるアメリカの人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図17.米国の医療診断における人工知能市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図18.米国の医療診断における人工知能市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図19.アジア太平洋地域の医療診断における人工知能市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図20.アジア太平洋地域の医療診断における人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図21.医療診断における欧州、中東、アフリカの人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. 欧州、中東＆アフリカの医療診断における人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.医療診断における人工知能市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図24.医療診断における人工知能市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：医療診断における人工知能市場：コンポーネント別（ハードウェア、サービス、ソフトウェア）、技術別（コンピュータビジョン、機械学習プラットフォーム、自然言語処理）、用途別、エンドユーザー別 – 2024年～2030年の世界予測
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