ヘルスケアデジタルツイン市場の機会、成長促進要因、産業動向分析、2024年～2032年の予測

世界のヘルスケアデジタルツイン市場は、2023年に13億米ドルと評価され、2024年から2032年まで42.6％のCAGRで拡大すると予測されています。

この成長には、個別化医療に対する需要の高まりと、ヘルスケアシステム内でのIoTとリアルタイムデータ分析の統合が大きく寄与しています。

個別化医療へのシフトは、ヘルスケアにおけるデジタルツイン技術採用の主な原動力です。デジタルツインは、患者に合わせた治療計画を可能にする、正確で患者に特化したシミュレーションの作成を可能にします。患者の生物学的システムをデジタルで再現することで、ヘルスケアプロバイダーは異なる治療に対する反応を予測することができ、個人の医療と転帰の最適化に貢献します。

ヘルスケアデジタルツイン市場は、ソフトウェアとサービスに分けられます。2023年には、ソフトウェア分野が7億7,870万米ドルを生み出し、市場で最大のシェアを占めています。デジタルツインソフトウェアの支援により、ヘルスケア専門家や調査員は、詳細な患者モデルをリアルタイムで作成し、対話することができます。これらのソフトウェアソリューションは、予測分析、パーソナライズされた治療計画、手術準備など、さまざまなアプリケーションをサポートします。高度なデータ解析、人工知能（AI）、機械学習を活用することで、デジタルツインソフトウェアは患者固有のシナリオのシミュレーションを支援し、治療効果や病気の進行に関する正確な予測を提供します。

ヘルスケアデジタルツイン市場は、アプリケーションの観点から、個別化医療、創薬、手術計画、医療機器設計・検査などの分野に区分されます。中でも個別化医療分野は、2032年までに102億米ドルに達する可能性があり、大きな成長が見込まれています。デジタルツインテクノロジーは、患者の生理学的・遺伝学的データの詳細なバーチャルモデルを容易に作成し、ヘルスケアプロバイダーが現実世界の介入を開始する前に、治療反応をシミュレーションし、結果を予測することを可能にします。これは、がん、糖尿病、心血管疾患などの慢性疾患の管理において特に価値が高く、個別化された治療計画は有効性と患者の転帰を改善する上で極めて重要です。ゲノム、AI、ビッグデータの進歩により、デジタルツインは多様なデータソースを統合してより包括的で正確なモデルを構築し、個別化ヘルスケアをさらに強化することができます。

北米では、米国がヘルスケアデジタルツイン市場で最大のシェアを占めており、2023年の売上高は4億4,370万米ドルです。米国はヘルスケア技術の革新でリードしており、AIと機械学習に多額の投資を行い、高度なデジタルツインモデルの開発を推進しています。これらの技術は、より効果的な個別化治療と患者転帰の改善を可能にします。さらに、規制機関や政府のイニシアティブによる支援がデジタルツインソリューションの普及を促進し、ヘルスケアプロバイダーがより良い医薬品開発と患者管理のためにこれらの技術に投資することを奨励しています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• 業界への影響要因
  • 促進要因
    • 個別化医療と予測医療への需要の高まり
    • IoTとリアルタイムデータ分析の統合
    • テクノロジーの進歩
    • 遠隔医療と遠隔モニタリングの拡大
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • セキュリティの懸念と投資の課題
• 成長の可能性の分析
• 規制状況
• 技術的展望
• ギャップ分析
• 今後の市場動向
• スタートアップのシナリオ
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 企業マトリックス分析
• 主要市場プレーヤーの競合分析
• 競合のポジショニングマトリックス
• 戦略ダッシュボード

第5章 市場推計・予測：タイプ別、2021年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
• サービス

第6章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• 個別化医療
• 創薬・開発
• 手術計画
• 医療機器設計・検査
• その他の用途

第7章 市場推計・予測：最終用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• 病院および診療所
• 臨床研究機関（CRO）
• 研究・診断ラボ
• その他のエンドユーザー

第8章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • オーストラリア
  • 韓国
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
• 中東・アフリカ
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦

第9章 企業プロファイル

• Ansys
• Dassault Systems（3DS System）
• Faststream Technologies
• Microsoft
• Oracle
• Philips Healthcare
• Predictive Healthcare
• PrediSurge
• Q Bio
• Siemens Healthineers
• ThoughtWire
• Twin Health
• Unlearn AI
• Verto Healthcare
• Virtonomy

The Global Healthcare Digital Twins Market was valued at USD 1.3 billion in 2023 and is projected to expand at 42.6% CAGR from 2024 to 2032. This growth is largely fueled by the increasing demand for personalized medicine and the integration of IoT and real-time data analytics within healthcare systems.

The shift towards personalized medicine is a major driver behind the adoption of digital twin technology in healthcare. Digital twins enable the creation of precise, patient-specific simulations that allow for tailored treatment plans. By replicating a patient's biological systems digitally, healthcare providers can predict how they might respond to different treatments, helping to optimize medical care and outcomes for individuals.

The healthcare digital twins market is divided into software and services. In 2023, the software segment held the largest share of the market, generating USD 778.7 million. Digital twin software aid enables healthcare professionals and researchers to create and interact with detailed patient models in real time. These software solutions support a variety of applications, including predictive analytics, personalized treatment plans, and surgical preparations. By utilizing advanced data analytics, artificial intelligence (AI), and machine learning, digital twin software helps simulate patient-specific scenarios, offering accurate predictions on treatment efficacy and disease progression.

In terms of application, the healthcare digital twins market is segmented into areas like personalized medicine, drug discovery, surgical planning, and medical device design and testing. Among these, the personalized medicine segment is expected to grow significantly, potentially reaching USD 10.2 billion by 2032. Digital twin technology facilitates a detailed virtual model of a patient's physiological and genetic data, allowing healthcare providers to simulate treatment responses and predict outcomes before initiating real-world interventions. This is particularly valuable for managing chronic conditions such as cancer, diabetes, and cardiovascular diseases, where personalized treatment plans are crucial to improving effectiveness and patient outcomes. With advancements in genomics, AI, and big data, digital twins can integrate diverse data sources to build more comprehensive and accurate models, further enhancing personalized healthcare.

In North America, the U.S. holds the largest share of the healthcare digital twins market, with a revenue of USD 443.7 million in 2023. The U.S. leads in healthcare technology innovation, with substantial investments in AI and machine learning, which drive the development of advanced digital twin models. These technologies enable more effective personalized treatments and improved patient outcomes. Additionally, support from regulatory bodies and government initiatives promotes the widespread adoption of digital twin solutions, encouraging healthcare providers to invest in these technologies for better drug development and patient management.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Market scope & definitions
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates & calculations
  • 1.3.1 Base year calculation
  • 1.3.2 Key trends for market estimation
• 1.4 Forecast model
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
  • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Industry impact forces
  • 3.2.1 Growth drivers
    • 3.2.1.1 Increasing demand for personalized medicine and predictive healthcare
    • 3.2.1.2 Integration of IoT and real-time data analytics
    • 3.2.1.3 Advancements in technology
    • 3.2.1.4 Expansion of telehealth and remote monitoring
  • 3.2.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.2.2.1 Security concerns and investment challenges
• 3.3 Growth potential analysis
• 3.4 Regulatory landscape
• 3.5 Technological landscape
• 3.6 Gap analysis
• 3.7 Future market trends
• 3.8 Start-up scenario
• 3.9 Porter's analysis
• 3.10 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Company matrix analysis
• 4.4 Competitive analysis of major market players
• 4.5 Competitive positioning matrix
• 4.6 Strategy dashboard

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Type, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Software
• 5.3 Services

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Personalized medicine
• 6.3 Drug discovery & development
• 6.4 Surgical planning
• 6.5 Medical device designing & testing
• 6.6 Other applications

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By End Use, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Hospitals and clinics
• 7.3 Clinical research organizations (CRO)
• 7.4 Research & diagnostic laboratories
• 7.5 Other end users

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 North America
  • 8.2.1 U.S.
  • 8.2.2 Canada
• 8.3 Europe
  • 8.3.1 Germany
  • 8.3.2 UK
  • 8.3.3 France
  • 8.3.4 Italy
  • 8.3.5 Spain
  • 8.3.6 Netherlands
• 8.4 Asia Pacific
  • 8.4.1 China
  • 8.4.2 Japan
  • 8.4.3 India
  • 8.4.4 Australia
  • 8.4.5 South Korea
• 8.5 Latin America
  • 8.5.1 Brazil
  • 8.5.2 Mexico
  • 8.5.3 Argentina
• 8.6 Middle East and Africa
  • 8.6.1 South Africa
  • 8.6.2 Saudi Arabia
  • 8.6.3 UAE

Chapter 9 Company Profiles

• 9.1 Ansys
• 9.2 Dassault Systems (3DS System)
• 9.3 Faststream Technologies
• 9.4 Microsoft
• 9.5 Oracle
• 9.6 Philips Healthcare
• 9.7 Predictive Healthcare
• 9.8 PrediSurge
• 9.9 Q Bio
• 9.10 Siemens Healthineers
• 9.11 ThoughtWire
• 9.12 Twin Health
• 9.13 Unlearn AI
• 9.14 Verto Healthcare
• 9.15 Virtonomy