ヘルスケア向け生成AIの成長機会

創薬・開発、医療画像解析、デジタルツイン、合成データ、電子カルテ管理、バーチャルアシスタントにおける新たなアプリケーション

ヘルスケアにおける生成AIの応用は、急速に成長している分野です。近年では、創薬・開発、医療画像解析、デジタルツイン、合成データ、電子カルテ管理、バーチャルアシスタントといった新たなアプリケーションが、この分野に革命をもたらす可能性があるとして大きな関心を集めています。このため、ヘルスケア業界のソフトウェア企業や新興企業などの技術開発者にとって、これらの新興技術を製品開発の研究開発活動の中心に据える有望な機会が生まれています。

当レポートの新興アプリケーションに関する調査範囲は多面的であり、技術、臨床判断支援、安全性、経済性の各領域にわたる考察を含んでいます。調査の主眼は、ヘルスケア業界全体で採用されつつある、従来のケア手法を凌駕する新たなギャップ領域を特定することです。

トップクラスのソフトウェア企業が技術開発者としての地位を確立し、生成AI新興企業が臨床負担の軽減と効率的な臨床意思決定支援システムの提供に向けて、小さいながらも重要な側面に注力しており、それらの協力関係もあることから、本調査では、潜在的な利益と成果を掘り下げ、競合業界における将来性と対応する利害関係者を浮き彫りにし、今後5年間における薬剤、診断、治療計画にわたる生成AIの進化を明らかにします。

本レポートが回答する質問

• 1.ヘルスケアにおける生成AIの成長促進要因と抑制要因は何か？
• 2.創薬・開発、医療画像解析、デジタルツイン、合成データ、電子カルテ管理、バーチャルアシスタントにおける生成AIのモデルの種類と利点は何か？
• 3.生成AIヘルスケア産業における主要企業のアクションは？
• 4.業界における主要な協力関係や資金調達は？
• 5.主要な生成AI規制とは？

目次

戦略的課題

• なぜ成長が難しくなっているのか？The Strategic Imperative 8（TM）：成長を阻む要因
• The Strategic Imperative 8（中略）
• 生成AI業界への主な戦略的インペラティブの影響
• Growth Pipeline Engine（TM）：成長機会の促進
• 調査手法

成長機会分析

• 生成AIの進化：その後と現在
• マルチモーダル・アプローチを取り入れた医療における生成AIの新たな役割
• ヘルスケアデータへのマルチモーダル生成AIの実装
• 生成AIを採用するヘルスケア産業の様々な側面
• ヘルスケアにおける生成AIのアプリケーション：適用範囲
• ヘルスケアにおける生成AIのアプリケーション：セグメンテーション
• 成長促進要因
• 成長抑制要因

技術スナップショットヘルスケアにおける生成AIのアプリケーション

• 創薬・医薬品開発のための生成AI
• 医療画像解析のための生成AI
• 合成データとデジタルツイン作成のための生成AI
• EHRとバーチャルアシスタント管理のための生成AI
• ヘルスケアにおける生成AIの企業洞察：スナップショット
• 業界スナップショット
• ヘルスケアにおける生成AI：技術導入と技術成熟の比較

イノベーションエコシステム

• 生成AIとクラウドコンピューティングインフラの共同開発
• 製薬会社は創薬のための生成AIベースのプラットフォーム開発に多額の資金を提供
• ヘルスケアLLMの新興市場に資金を提供する病院内企業
• ヘルスケア生成AIにおける組織の地理的分布
• いくつかの主要国における生成AI規制の概要

成長機会の世界

• 成長機会1：生成AIをリアルタイムで実装する軽量クラウド
• 成長機会2：バーチャル臨床試験のための合成データ作成
• 成長機会3：生成AIの実装に不可欠なヘルスケアの相互運用性

付録

• 技術成熟度（TRL）：解説

次のステップ

Emerging Applications in Drug Discovery and Development, Medical Imaging Analysis, Digital Twins, Synthetic Data, Electronic Health Record Management, and Virtual Assistants

The application of Generative AI (Gen AI) in healthcare is a rapidly growing field. In recent years, emerging applications in drug discovery and development, medical imaging analysis, digital twins, synthetic data, and electronic health records management, and virtual assistants have garnered significant interest thanks to their potential to revolutionize the field. This creates a promising opportunity for technology developers-such as software companies and startups-in the healthcare industry to center their R&D activities on these emerging technologies for their product development.

This report's scope of analysis for emerging applications is multifaceted and involves considerations across technical, clinical decision support, safety, and economic domains. The primary focus of the study is to identify the emerging gap areas being adopted across the healthcare industry that will surpass conventional care methodologies.

With top-tier software companies positioning themselves as technology developers and Gen AI startups focusing on small but crucial aspects toward reducing the clinical burden and providing efficient clinical decision support systems and their collaborations, this study will delve into the potential benefits and outcomes, highlighting prospective and corresponding stakeholders in the competitive industry, and the evolution of generative AI across drugs, diagnostics, and treatment planning in the next five years.

Questions that this report answers:

• 1. What are the growth drivers and restraints of Gen AI in healthcare?

• 2. What are the types of models and benefits of Gen AI in drug discovery and development, medical imaging analysis, digital twins, synthetic data, electronic health record management, and virtual assistants?

• 3. What are the key companies to action in the Gen AI healthcare industry?

• 4. What are key collaborations and funding in the industry?

• 5. What are the key Gen AI regulations?

Table of Contents

Strategic Imperatives

• Why Is It Increasingly Difficult to Grow?The Strategic Imperative 8™: Factors Creating Pressure on Growth
• The Strategic Imperative 8™
• The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Generative Artificial Intelligence Industry
• Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
• Research Methodology

Growth Opportunity Analysis

• The Evolution of Gen AI: Then and Now
• Emerging Roles of Gen AI in Medicine to Incorporate the Multimodal Approach
• Implementing Multimodal Generative AI on Healthcare Data
• Various Facets of the Healthcare Industry That Employ Gen AI
• Applications of Gen AI in Healthcare: Scope
• Applications of Gen AI in Healthcare: Segmentation
• Growth Drivers
• Growth Restraints

Tech Snapshot: Gen AI Applications in Healthcare

• Gen AI for Drug Discovery and Development
• Gen AI for Medical Image Analysis
• Gen AI for Synthetic Data and Digital Twin Creation
• Gen AI for Managing EHRs and Virtual Assistants
• Company Insights for Gen AI in Healthcare: A Snapshot
• Industry Snapshot
• Gen AI in Healthcare: Tech Adoption versus Tech Maturity

Innovation Ecosystem

• Collaboration for Developing Gen AI and Cloud Computing Infrastructure
• Pharmaceutical Companies Significantly Funding Gen AI-based Platform Development for Drug Discovery
• In-hospital Enterprises Significantly Funding the Emerging Market of Healthcare LLMs
• Geographical Distribution of Organizations in Healthcare Gen AI
• Overview of Gen AI Regulations in a Few Prominent Countries

Growth Opportunity Universe

• Growth Opportunity 1: Lighter Clouds to Implement Gen AI in Real Time
• Growth Opportunity 2: Synthetic Data Creation for Virtual Clinical Trials
• Growth Opportunity 3: Healthcare Interoperability Essential to Implement Generative AI

Appendix

• Technology Readiness Levels (TRL): Explanation

Next Steps

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