 | • レポートコード：MRC360i24AR1121 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、188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。
[188ページレポート】病理学におけるAI市場規模は2023年に2901万米ドルと推定され、2024年には3336万米ドルに達し、CAGR 15.33%で2030年には7875万米ドルに達すると予測される。
病理学における人工知能（AI）は、高度な計算技術、機械学習アルゴリズム、画像解析ツールを統合し、診断プロセスの様々な側面を自動化することで病理診断のスピード、精度、効率を向上させる。正確で迅速な診断に対する需要の増加、タイムリーな診断を必要とするがんなどの慢性疾患の流行の高まり、デジタル病理学インフラの継続的な開発が市場の成長に強く寄与している。加えて、研究開発活動への継続的な投資や、ヘルスケアのデジタル化を促進することを目的とした政府の支援的な取り組みもある。さらに、病理学におけるAIベースのソリューションの開発と統合は、多くの医療機関にとって高額な費用となる可能性がある。また、患者データの共有にクラウドベースのソリューションを使用すると、データ漏洩や機密情報への不正アクセスに対する懸念が生じる。これとは別に、機械学習技術と人工知能機能の急速な進歩は、市場成長の潜在的機会を生み出している。さらに、ブロックチェーンなどの新たな技術を活用することで、患者データの安全な保存と転送が可能になる。
コンポーネント：シームレスなワークフローと効率的なデータ管理のための病理学における広範なソフトウェアアプリケーション
ハードウェア・セグメントには、コンピューター・システム、サーバー、ストレージ・デバイス、顕微鏡を含む画像機器、カメラ、データ取得に使用される各種センサーなどの機器が含まれる。これらのコンポーネントは、大量の病理データを高速処理するために不可欠である。病院や診断センターでは、デジタル病理ソリューションの需要増加に対応するため、高性能ハードウェアが必要とされている。ソフトウェア分野には、病理データの解析に使用されるAIアルゴリズム、プラットフォーム、ツール、サービスが含まれる。これらのアプリケーションは、病理組織スライド、放射線スキャン、ゲノムシーケンシングデータなど、さまざまなソースから得られた医療画像の解釈を容易にする。病理検査室の特定の要件に応じて、汎用的な画像解析や特殊なアプリケーションに特化したさまざまなソフトウェア・ソリューションが利用可能です。
ニューラル・ネットワーク：診断精度と効率性により、生成的敵対的ネットワークの採用が増加
生成的敵対的ネットワークは、トレーニングデータセットの補強に使用される合成医用画像を生成する能力により、病理学で支持を集めている。GANは、組織構造や疾患像における実世界のバリエーションを模倣した現実的なサンプルを作成することで、診断タスクに関わる他のAIモデルの学習プロセスを改善することができる。畳み込みニューラルネットワークは、大規模な画像データを効率的に解析する能力を持つため、デジタル病理学で広く採用されている。特に、病理組織学的画像の分類、腫瘍の検出、組織のセグメンテーションなどのタスクに適している。リカレント・ニューラル・ネットワークは、逐次データを解析する能力を持つことから、計算病理学において不可欠なツールとして登場した。病気の進行予測、生存分析、時系列臨床データのマイニングなどに応用されています。
応用例疾患の早期発見を促進するための疾患診断における病理学におけるAIの幅広い活用
臨床ワークフローにAIを組み込むことで、病理学的プロセスを合理化し、効率を向上させ、ターンアラウンドタイムを短縮し、人為的ミスを最小限に抑えることを目指す。病理医はAIを活用することで、画像解析、異常の検出、病変の良性・悪性分類などのルーチン作業を自動化できる。AIを搭載したツールは、医用画像、臨床記録、バイオマーカーから得られる大量のデータを分析することで、より正確な疾患診断と予後予測を提供する。これらの技術は、がんなどの疾患の早期発見を容易にし、患者にとって最善の治療法を決定するのに役立つ。AIは創薬における貴重なリソースとなり、研究者は新薬をより効率的に設計・評価できるようになった。膨大な量のデータとAIを搭載したツールを分析することで、潜在的な薬剤候補を予測し、新たな治療標的を特定し、潜在的な副作用を予測することができる。病理学的な症例や手技の複雑化に伴い、AIベースのアプローチは様々な分野の医学教育を改善するために採用されている。バーチャルトレーニング環境は、機械学習アルゴリズムによるケーススタディやビジュアライゼーションを通じて病理学の概念を学ぶことができるインタラクティブなプラットフォームを提供する。
エンドユーザー：治療薬の可能性を発見するための製薬・バイオテクノロジー企業における病理学AIの拡大
病理学アプリケーションのための革新的なAIベースの技術開発において、学術・研究機関は重要な役割を果たしている。彼らのニーズに基づく嗜好は、早期発見、診断、個別化された治療計画のための効率的なアルゴリズムの作成にある。病院は、コストを削減しながら診断精度とスピードを向上させ、患者の転帰を改善するためにAI技術を必要としている。病院が求める主なニーズは、AIを搭載したソフトウェア・ソリューションを既存の検査情報システムや電子カルテに統合することである。製薬・バイオテクノロジー部門は、病理データから得られるAI主導の知見を活用して、新薬や治療法を発見するための広範な研究に取り組んでいる。彼らのニーズベースの選好は、精密医療、バイオマーカー発見、医薬品開発に焦点を当てている。
地域別の洞察
米州では、デジタル診断を推進するためにAI主導の病理学ソリューションに多額の投資が行われている。食品医薬品局もAIベースの医療機器の認可を開始し、このような技術が受け入れられつつあることを示している。欧州委員会のプログラムは、医療・介護のデジタル変革に焦点を当てたプロジェクトに多額の資金を提供している。EU地域における医療インフラの改善は、AIベースの病理学ソリューションにとってまたとない機会をもたらす。APAC地域では、大手企業がデジタル診断に多額の投資を行っている。政府の取り組みもこの分野の研究開発を支援し、多数の特許や研究発表につながっている。また、APAC地域の発展途上国における医療インフラの整備は、デジタルヘルスケアソリューションの採用を後押ししている。
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、病理AI市場の評価において極めて重要である。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する。この詳細な分析により、ユーザーは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、病理AI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、顧客基盤、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、各社の業績と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、病理検査におけるAI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、aetherAI、Aiforia Technologies Oyj、Akoya Biosciences, Inc.、Deep Bio, Inc.、Evident Corporation、F. Hoffmann-La Roche Ltd.、Ibex Medical Analytics Ltd.、Indica Labs, Inc.、Inspirata, Inc、LUMEA, Inc.、MindPeak GmbH、Nucleai Inc.、OptraSCAN Inc.、Paige.AI, Inc.、PathAI, Inc.、Proscia Inc.、Techcyte, Inc.、Tempus Labs, Inc.、Tribun Health、Visikol, Inc. by CELLINK、Visiopharm A/S。
市場細分化と対象範囲
この調査レポートは、病理検査におけるAI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
ハードウェア
ニューラルネットワーク ● 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
生成逆境ネットワーク（GANs）
リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）
アプリケーション ● 臨床ワークフロー
疾病診断と予後予測
創薬
トレーニングと教育
エンドユーザー ●学術・研究機関
病院
製薬・バイオテクノロジー企業
地域 ● 米州 ● 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.病理検査AI市場の市場規模および予測は？
2.病理検査AI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、分野はどれか？
3.病理検査AI市場の技術動向と規制枠組みは？
4.病理検査におけるAI市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.AI in Pathology市場への参入にはどのような形態や戦略的動きが適しているか？
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.世界的な病理デジタル化の進展
5.1.1.2.慢性疾患の蔓延に伴う遠隔病理診断のニーズの高まり
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.病理AIに関連する高コスト
5.1.3.機会
5.1.3.1.病理検査におけるAIの技術的進歩
5.1.3.2.個別化・カスタマイズ医療への需要の高まり
5.1.4.課題
5.1.4.1.データプライバシーに関する懸念
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：シームレスなワークフローと効率的なデータ管理のための病理検査における広範なソフトウェアアプリケーション
5.2.2.ニューラルネットワーク：診断精度と効率性により、生成的敵対的ネットワークの採用が増加している。
5.2.3.アプリケーション：病気の早期発見を促進するため、病理診断にAIが広く活用される
5.2.4.エンドユーザー：潜在的治療薬の発見を目的とした製薬・バイオテクノロジー企業における病理診断AIの拡大
5.3.市場破壊の分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.病理検査におけるAI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.ソフトウェア
7.病理検査におけるAI市場、ニューラルネットワーク別
7.1.はじめに
7.2.畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
7.3.生成的敵対ネットワーク（GANs）
7.4.リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）
8.病理学におけるAI市場、用途別
8.1.はじめに
8.2.臨床ワークフロー
8.3.病気の診断と予後
8.4.創薬
8.5.トレーニングと教育
9.病理学におけるAI市場、エンドユーザー別
9.1.はじめに
9.2.学術・研究機関
9.3.病院
9.4.製薬・バイオテクノロジー企業
10.米州の病理学AI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病理検査AI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・アフリカの病理学AI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.マイクロソフトとの協業による世界最大の病理・腫瘍イメージングAIの構築
13.3.2.PathAI、腫瘍微小環境から未開拓の洞察を引き出すAI搭載病理パネルPathExploreを発表 13.3.3.
13.3.3.ペイジとライカバイオシステムズ、グローバルなデジタル病理ワークフローにおける画像管理と人工知能技術の利用を強化するためのパートナーシップの拡大を発表
13.4.戦略分析と推奨
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.病理検査におけるAI市場規模、2023年対2030年
図3.病理検査におけるAIの世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.病理検査におけるAIの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 病理学におけるAI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.病理検査におけるAIの市場ダイナミクス
図7.病理検査におけるAIの世界市場規模、コンポーネント別、2023年対2030年(%)
図8.病理検査におけるAI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.病理検査におけるAIの世界市場規模、ニューラルネットワーク別、2023年対2030年 (%)
図10.病理学におけるAIの世界市場規模、ニューラルネットワーク別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図11.病理学におけるAIの世界市場規模、用途別、2023年対2030年 (%)
図12.病理学におけるAI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.病理検査におけるAIの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年(%)
図14.病理検査におけるAI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.アメリカの病理検査におけるAI市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図16.米国の病理学におけるAI市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図17.米国の病理検査におけるAI市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図18.米国の病理検査におけるAI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病理検査におけるAI市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図20.アジア太平洋地域の病理検査におけるAI市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図21.欧州、中東、アフリカの病理検査におけるAI市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. 病理学における欧州、中東、アフリカのAI市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図23.病理検査におけるAI市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図24.病理検査におけるAI市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：病理学におけるAI市場：コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア）、ニューラルネットワーク別（畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、生成逆数ネットワーク（GAN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN））、アプリケーション別、エンドユーザー別 – 世界予測2024-2030年
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