市場調査レポート
商品コード
1466133
医療診断における人工知能市場:コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー別-2024-2030年の世界予測Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market by Component (Hardware, Services, Software), Technology (Computer Vision, Machine Learning Platforms, Natural Language Processing), Application, End-User - Global Forecast 2024-2030 |
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医療診断における人工知能市場:コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー別-2024-2030年の世界予測 |
出版日: 2024年04月17日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 189 Pages
納期: 即日から翌営業日
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医療診断における人工知能市場規模は2023年に10億米ドルと推計され、2024年には11億6,000万米ドルに達し、CAGR 17.23%で2030年には30億4,000万米ドルに達すると予測されます。
医療診断における人工知能(AI)市場には、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ベースの技術やシステムの開発、導入、応用が含まれます。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ます。精密医療やウェアラブル機器への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ます。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ります。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ます。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ます。スタートアップ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します。
主な市場の統計 | |
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基準年[2023] | 10億米ドル |
予測年[2024] | 11億6,000万米ドル |
予測年[2030] | 30億4,000万米ドル |
CAGR(%) | 17.23% |
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の重要な構成要素であり、AIの計算に必要な組み込みシステム、センサー、医療用画像処理装置などの物理的デバイスを指します。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す。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ります。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します。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す。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、経過観察、予備診断、農村部でのヘルスケアに主に有用です。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します。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ちます。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ます。
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ます。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ました。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す。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ます。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ます。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します。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す。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す。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ます。
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ます。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ます。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ます。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ます。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ます。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ます。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ます。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ました。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ます。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ます。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ます。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ます。
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は探求と革新の中心的存在です。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手法を考案し、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ます。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ます。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ます。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します。ヘルスケアシステムの最前線に不可欠な部分であるヘルスケアは、様々な面でAIの衝撃的な統合を目の当たりにしています。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ます。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ます。
地域別の洞察
米国ではヘルスケア向け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ます。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起こ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ます。欧州では、医療診断の研究開発向けに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の台頭が見られます。EMEA地域全体の政府、研究者、業界プレーヤー間の継続的な協力活動は、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ます。中国、日本、インドを含むAPAC地域の主要諸国は、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ます。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ます。
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の評価において極めて重要です。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。この綿密な分析により、ユーザーは各自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)です。
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について、洞察に満ちた詳細な調査を提供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、企業の業績や市場シェア争いで直面する課題について理解を深めることができます。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、この分野の競合特性に関する貴重な考察が得られます。このような詳細レベルの拡大により、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位に立つための効果的な戦略を考案することができます。
1.市場の浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を提示しています。
2.市場の開拓度:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟市場セグメントにおける浸透度を分析しています。
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.競合の評価と情報:市場シェア、戦略、製品、認証、規制状況、特許状況、主要企業の製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発およびイノベーション: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、用途、分野は何か?
3.医療診断における人工知能市場の技術動向と規制枠組みは?
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形態や戦略的手段は?
[189 Pages Report] The Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market size was estimated at USD 1.00 billion in 2023 and expected to reach USD 1.16 billion in 2024, at a CAGR 17.23% to reach USD 3.04 billion by 2030.
Artificial intelligence (AI) in the medical diagnostics market encompasses the development, implementation, and application of AI-based technologies and systems to analyze clinical data, identify patterns, and derive insights for improved diagnostic accuracy and patient care. The increasing prevalence of chronic disease conditions has surged the need for enhanced imaging analysis in diagnostic applications. Rising government initiatives to promote the integration of AI/ML technologies in precision medicine and wearable devices have enhanced product development, significantly contributing to market growth. However, increasing incidences of product failures and the difficulty of AI integration with existing diagnostic systems may limit the market adoption of AI-enabled diagnostic solutions. Data privacy and security breach issues have emerged as concerning factors for market growth. Moreover, the introduction of diagnostic robotics and advanced AI technologies for medical diagnosis has created attractive opportunities for market growth. The advancing start-up ecosystem and expansion of smart hospitals are expected to leverage AI technology in medical diagnostics to bolster the growth of the market.
KEY MARKET STATISTICS | |
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Base Year [2023] | USD 1.00 billion |
Estimated Year [2024] | USD 1.16 billion |
Forecast Year [2030] | USD 3.04 billion |
CAGR (%) | 17.23% |
Component: Availability of a diverse range of software components to offer enhanced diagnostics decision
Hardware is a key component of AI in medical diagnostics which refers to physical devices such as embedded systems, sensors, and medical imaging devices necessitated for AI computation. Sensors and IoT devices are major hardware used to collect patient data and transmit it to AI systems for analysis. Hardware environments require hardware for data encryption, access control, and compliance with data protection regulations. Services include training, maintenance, installation, and customization of AI medical diagnostics, which offer tele-monitoring and tele-consultation using the technology. Telemonitoring includes remote diagnostics and continuous monitoring of the patient's health, particularly beneficial for chronically ill patients, elderly people, and individuals residing in remote areas. Tele-consultation democratizes access to expert medical consultation irrespective of geographical barriers and is predominantly useful for follow-ups, preliminary diagnoses, and rural healthcare. Software forms an integral part of AI in medical diagnostics, leveraging sophisticated algorithms, machine learning, and deep learning models to analyze complex medical data. It helps to interpret scans, identify anomalies, and predict patient prognosis and treatment responses. This software may include image analysis tools, diagnostics decision support systems, genome analysis software, and pathology & microscopy analysis, among others.
Technology: Extensive advancements in computer vision technologies for improved image analysis
Computer vision involves training artificial intelligence (AI) to interpret and understand the visual world. In medical diagnostics, this technology has revitalized procedures such as image-guided surgeries and automated reading of radiology reports. Computer vision is crucial in radiology and pathology, where large volumes of image data are interpreted. Machine Learning platforms enable computer systems to improve with experience, and they excel in predicting disease progression and diagnosing conditions at early stages. This technology is used in the diagnosis process and management of chronic diseases such as diabetes or heart disease, which require continuous monitoring and timely interventions. Natural language processing (NLP) allows AI to understand and interpret human language. It is effective in streamlining administrative tasks and extracting essential information from medical records for patient care. Robotic process automation (RPA) is leveraging software robots to automate routine tasks and is efficient in automating laboratory results, updating patient records, and booking appointments. RPA can automate the entire laboratory process in large-scale hospitals, eliminating errors and speeding up diagnoses.
Application: Adoption of AI in cardiology segment to enhance diagnostic accuracy
Artificial intelligence has shown promising results in cardiology, including the early detection and treatment of heart diseases. Using AI algorithms, medical professionals can predict a patient's risk of cardiac arrest, strokes, and heart disease based on their health records and cardiac images. It has also been successful in flagging anomalies in electrocardiogram (ECG) data, aiding doctors in diagnosing rhythmic heart disorders more accurately. Neurological disorders, often complex and difficult to diagnose, significantly benefit from AI's capacity to recognize patterns in voluminous data. AI is pivotal in the early detection of conditions such as Alzheimer's, Parkinson's, and multiple sclerosis by analyzing brain imaging scans and identifying minute changes that the human eye may overlook. Using pattern recognition, AI can identify abnormalities in radiology images that can indicate cancer, often catching early-stage tumors before they become more life-threatening. AI models can also be utilized to formulate personalized treatment plans based on individual cancer genetic makeup. AI has revolutionized pathology by speeding up disease diagnostics with the surge of computational pathology, as AI-driven algorithms can instantaneously analyze tissue samples to detect abnormalities, diseases, and infections. Utilizing deep learning techniques, AI can evaluate medical images such as X-rays, CT scans, and MRI scans to detect signs of diseases, including pneumonia, brain tumors, and fractures. In pulmonology, AI is used to predict and manage chronic conditions such as asthma and COPD, and it helps with the early detection of lung cancer via the analysis of CT scans and interpretation of pulmonary function tests. Ophthalmology uses AI algorithms for diagnosing various eye diseases. Deep learning models can analyze retinal photos to detect diabetic retinopathy in its early stages, significantly reducing the risk of blindness.
End-User: Utilization of AI for large data set diagnosis in hospitals and clinics
Within academic institutions and research centers, AI is a focal point of exploration and innovation. Scientists and researchers leverage AI to devise new methodologies for early disease detection, facilitating faster and more efficient diagnosis and, in turn, enabling timely intervention. In diagnostic centers, AI is revolutionizing patient care with machine learning models and image recognition software, enabling enhanced diagnostic imaging. AI algorithms can analyze MRI scans, X-rays, and CT scans to detect and classify anomalies; this includes even minor abnormalities that can often escape unaided human interpretation. These tools facilitate more accurate diagnoses and reduce the scope of manual errors, supporting the timely beginning of an appropriate course of treatment. Hospitals, integral parts of the frontline healthcare system, are witnessing an impactful integration of AI in various capacities. Predominantly, it assists physicians in disease diagnosis by analyzing patient data and presenting key insights to the physician in real-time. By adopting AI-powered tools, hospitals can improve upon traditional patient care models, expedite the diagnosis process, and ultimately deliver improved treatment outcomes.
Regional Insights
Significant investments in AI for healthcare in the United States have led to groundbreaking research and advancements in medical diagnostics. Major countries such as the United States and Canada have the strong presence of key players equipped with technological capabilities to revolutionize medical diagnostics services through artificial intelligence integration. Europe has witnessed the emergence of several startups and established companies producing AI-driven solutions for research & development in medical diagnostics. Ongoing collaboration activities between governments, researchers, and industry players across the EMEA region are playing a crucial role to drive innovation market growth in the medical diagnostics sector. Significant countries in the APAC region, including China, Japan, and India, support regional players to leverage their expertise in robotics and advanced technologies to develop AI-driven diagnostic tools. Artificial Intelligence (AI) in medical diagnostics in the APAC has witnessed significant growth owing to its large population base, evolving healthcare infrastructure, and increasing adoption of advanced technologies.
FPNV Positioning Matrix
The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
Market Share Analysis
The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
Key Company Profiles
The report delves into recent significant developments in the Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include 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., and VUNO Inc..
Market Segmentation & Coverage
1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.
2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.
3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.
4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.
5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.
1. What is the market size and forecast of the Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market?
2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market?
3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market?
4. What is the market share of the leading vendors in the Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market?
5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market?