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表紙：放射線科における人工知能（AI）市場-2023年から2028年までの予測
市場調査レポート
商品コード
1279626

放射線科における人工知能（AI）市場-2023年から2028年までの予測

Artificial Intelligence (AI) in Radiology Market - Forecasts from 2023 to 2028
出版日: | 発行: Knowledge Sourcing Intelligence | ページ情報: 英文 145 Pages | 納期: 即日から翌営業日

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放射線科における人工知能（AI）市場-2023年から2028年までの予測
出版日: 2023年05月08日
発行: Knowledge Sourcing Intelligence
ページ情報: 英文 145 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要

放射線科におけるAI市場は、2021年の市場規模10億5,882万4,000米ドルからCAGR29.4%で成長し、2028年には64億3,321万4,000米ドルに達すると予想されます。人工知能（AI）で使用されるディープラーニングアルゴリズムは、視覚識別アプリケーションを大きく進歩させました。医療画像解析の領域は、変分オートエンコーダーや畳み込みニューラルネットワークのような技術のいくつかの実装により、急速に発展しています。従来の放射線画像の品質に関する定性的な評価とは対照的に、AI技術は画像データの複雑なパターンを自動的に発見することに優れています。放射線医学では、腫瘍の3D形状や腫瘍内の質感、画素強度の分布など、特定の放射線特性を定量化する人工知能（AI）アルゴリズムが作成されています。

X線撮影では、有資格の医療専門家が医療画像を視覚的に評価し、病気の特定、説明、追跡のために結論を記録します。このような評価は、知識と経験に依存することが多く、時には意見の影響を受けやすいです。このような主観的な分析に対し、AIは画像データの複雑なパターンを見抜くことに優れ、定量的な評価を自動的に行うことができます。AIを医師の補助ツールとして医療現場に導入することで、より正確で再現性の高い放射線診断が可能となります。

医療にAIを取り入れるための主要な医療企業別アプリケーションやベンチャーの増加は、放射線医学におけるAI市場の主要な促進要因となっています。

画像処理、放射線撮影、読影を含む医療用画像処理における人工知能（AI）の使用は、健康革新の最も有望な分野の1つです。ヘルスケアの多くの分野で技術が進歩するにつれ、機械学習（ML）技術やシステムといった人工知能（AI）を統合したソフトウェアが、いくつかの医療機器においてますます重要な要素となっています。ヘルスケア業界で日々取得される膨大な量のデータから、有用かつ本質的な洞察を導き出す機械学習の能力は、その最も重要な利点の1つです。従来のX線撮影、CT、MRI、PETスキャン、放射線診断報告書などの放射線診断データに適用すると、機械学習システムおよびソフトウェアが複雑なパターンを自動的に認識し、医師が情報に基づいた意思決定を行うのをサポートします。

さらに、放射線治療目的のAIを推進するために、政府から支援を受けているスタートアップ企業も複数存在します。例えば、2016年に起業し、インド政府の支援を受けたインドのスタートアップであるQure.aiは、深層学習アルゴリズムを採用してCT、X線、MRI画像を解析し、病気を検出して自動診断レポートを生成しています。同社は政府リソースセンターであるNITI Aayogを通じて政府からの支援を受けており、同社の放射線科ソリューションはインドの複数の州で導入されています。

用途別に見ると、放射線科のAI市場は神経治療分野で力強い成長が見込まれます。

体積腫瘍セグメンテーションを基礎として、人工知能（AI）は、脳腫瘍やその他の神経学的がんの識別と検出を高い精度と一貫性で強化することができます。また、MRIスキャン上の脳腫瘍の位置を自動的に特定することも可能です。これらの方法は、正確な診断を行うだけでなく、腫瘍治療の効果を反復可能かつ偏りのない方法で追跡するのに非常に役立ちます。治療成績の予測も、神経腫瘍学でAIが活用される方法のひとつです。機械学習技術は、MRIベースの血液量分布データを用いて術前の神経膠腫の生存率を予測するために開発されています。

アジア太平洋は、放射線科におけるAI市場のかなりの部分を占めると予想されています。

地域別に見ると、放射線診断におけるAI市場は、北米、南米、欧州、中東・アフリカ、アジア太平洋に区分されます。この地域の医療およびバイオテクノロジー産業における研究支出の増加や進歩により、アジア太平洋は放射線医学におけるAI市場で大きなシェアを占めると予想されます。さらに、大規模な患者基盤の存在は、強化された治療施設への要求を後押しし、ヘルスケア部門の成長を刺激することが予想され、同地域における放射線治療におけるAIの拡大を支援することになります。アジア太平洋地域の市場開拓は、特に新しい技術的改良を開発し取り入れるための医療分野への支出からも恩恵を受けています。この地域の経済は、患者の診断と治療のための強力なヘルスケアシステムの構築に、より重点を置くようになっています。

目次

第1章 イントロダクション

  • 市場概要
  • 市場の定義
  • 調査範囲
  • 市場セグメンテーション
  • 通貨
  • 前提条件
  • 基準年と予測年のタイムライン

第2章 調査手法

  • 調査データ
  • 調査デザイン

第3章 エグゼクティブサマリー

  • 調査ハイライト

第4章 市場力学

  • 市場促進要因
  • 市場抑制要因
  • ポーターのファイブフォース分析
  • 業界バリューチェーン分析

第5章 放射線科における人工知能（AI）市場：テクノロジー別

  • イントロダクション
  • コンピュータ支援別検出
  • 臓器の自動セグメント化
  • 自然言語処理
  • 相談
  • 定量化と反応速度論
  • その他

第6章 放射線科における人工知能（AI）市場：アプリケーション別

  • イントロダクション
  • マンモグラフィー
  • 胸部画像検査
  • 神経内科
  • 心臓血管
  • その他

第7章 放射線科における人工知能（AI）市場：エンドユーザー別

  • イントロダクション
  • 病院
  • 画像診断センター
  • その他

第8章 放射線科における人工知能（AI）市場：地域別

  • イントロダクション
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他
  • 欧州
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • スペイン
    • その他
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • イスラエル
    • その他
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • 韓国
    • インドネシア
    • 台湾
    • その他

第9章 競合環境と分析

  • 主要企業と戦略分析
  • 新興企業と市場収益性
  • 合併、買収、合意およびコラボレーション
  • ベンダー競争力マトリックス

第10章 企業プロファイル

  • Microsoft Corporation
  • Amazon Web Services Inc.
  • IBM Corporation
  • Rad AI
  • Behold.ai
  • IMAGEN
  • Aidoc
  • Koninklijke Philips N.V.
  • GE Healthcare
  • Siemens Healthcare GmbH
目次
Product Code: KSI061614385

AI in radiology market is expected to grow at a CAGR of 29.4% from a market size of US$1,058.824 million in 2021 to reach US$6,433.214 million in 2028. Deep learning algorithms used in artificial intelligence (AI) have made significant advancements in visual identification applications. The domain of medical image analysis is developing quickly due to several implementations of techniques like variational autoencoders and convolutional neural networks. In contrast to traditional qualitative evaluations of radiographic qualities, AI techniques excel at automatically spotting intricate patterns in imaging data. In radiology, artificial intelligence (AI) algorithms are created to quantify particular radiographic properties, such as the 3D geometry of a tumor or the intratumoral texture and distribution of pixel intensities.

In radiography, qualified medical professionals visually evaluate medical pictures and record conclusions to locate, describe, and track diseases. Such evaluation is frequently dependent on knowledge and experience and is occasionally susceptible to opinion. In comparison to such subjective analysis, AI is excellent at seeing intricate patterns in imaging data and can automatically deliver a quantitative assessment. When AI is incorporated into the medical system as a tool to aid doctors, radiological assessments can then be conducted with greater accuracy and reproducibility.

Growing applications and ventures by major medical firms to incorporate AI in healthcare have been major drivers of the AI in radiology market.

The use of artificial intelligence (AI) in medical imaging, including image processing, radiography, and interpretation, is one of the most prospective sectors of health innovation. As technology progresses in many areas of healthcare, software integrating artificial intelligence (AI), such as machine learning (ML) technology and systems, has become an increasingly important part of several medical equipment. The capacity of machine learning to derive useful and essential insights from the enormous amounts of data acquired daily in the healthcare industry is one of its most important advantages. When applied to radiology data such as traditional radiography, CT, MRI, and PET scans as well as radiology reports, machine learning systems, and the software automatically recognize complicated patterns and assist doctors in making informed decisions.

Furthermore, there are several start-ups that have received support from the government to promote AI for radiology purposes. For instance, Qure.ai, an Indian start-up started in 2016 and supported by the Indian government, employs deep learning algorithms to analyze CT, X-ray, and MRI images to detect disease and generate automated diagnostic reports. The company has received support from the government through the NITI Aayog, a government resource center, and its radiology solutions have been implemented in several states of India.

Recent Developments:

  • In February 2023, photographic film supplier Fujifilm Australia announced the expansion of its line of artificial intelligence products into the healthcare business by collaborating with Australian imaging experts annalise.ai and their CXR Edge solution, a chest X-ray AI decision-support solution for mobile and stationary X-ray equipment. As its Medical Systems division has grown in recent years, Fujifilm has achieved some notable landmarks, including the creation of Fuji Computed Radiography, which employs the first digital method for digitizing X-ray pictures ever devised. The businesses worked together to create Annalise CXR Edge, a software medical gadget for mobile and fixed X-ray machines that would aid point-of-care doctors and radiologists in the interpretation of chest X-rays. The device's AI system detects the presence of radiological discoveries and notifies the user of potential findings in less than 10 seconds.
  • In February 2023, Avicenna.ai, an AI platform for radiology screening that improves the identification of common illnesses, announced a €7 million series A investment, increasing its capital base to €10 million. The solution offered by Avicenna.AI employs image-trained deep learning to recognize, identify, and quantify life-threatening illnesses in radiology laboratories. The Avicenna.AI platform is instructed using CT scan imaging that radiologists use to prioritize patients who are exhibiting symptoms before a diagnosis has been established. The AI software offers two variants, one to analyze symptoms and the danger of a heart attack and the other to detect brain injury and stroke risk. The platform from Avicenna.AI is used to categorize the severity of patient conditions, assisting radiologists in deciding whether the patient's life is in danger.

Based on application, the AI in radiology market is expected to witness strong growth in the neurological treatment sector.

Using volumetric tumor segmentation as the basis for its work, artificial intelligence (AI) can help enhance the identification and detection of brain tumors and other neurological cancers with high accuracy and consistency. The system can also automatically locate brain tumors on MRI scans. These methods can be very helpful in making accurate diagnoses as well as helping to track the effectiveness of tumor therapy in a repeatable and unbiased manner. Outcome prediction is another way AI is used in neuro-oncology. Machine learning techniques have been developed to forecast preoperative glioma survival using MRI-based blood volume distribution data.

Asia Pacific is anticipated to hold a sizable portion of the AI in radiology market.

Based on geography, the AI in radiology market is segmented into North America, South America, Europe, the Middle East and Africa, and Asia Pacific. Due to increased research spending and advancements in the medical and biotech industries in the area, the Asia Pacific is anticipated to hold significant shares of the AI in radiology market. Additionally, the presence of a sizable patient base is anticipated to boost the requirement for enhanced treatment facilities and stimulate the growth of the healthcare sector, which will assist the expansion of AI in radiology in the area. The market in Asia Pacific has also benefited from expenditure in the healthcare sector, particularly to develop and incorporate new technological improvements. The region's economies are putting more of an emphasis on building a strong healthcare system for patient diagnosis and treatment.

Market Segmentation

By Technology

  • Computer-aided Detection
  • Auto-segmentation of Organs
  • Natural Language Processing
  • Consultation
  • Quantification and Kinetics
  • Others

By Application

  • Mammography
  • Chest Imaging
  • Neurology
  • Cardiovascular
  • Others

By End-User

  • Hospitals
  • Diagnostic Imaging Centers
  • Others

By Geography

  • North America
    • USA
    • Canada
    • Mexico
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Others
  • Europe
    • Germany
    • France
    • United Kingdom
    • Spain
    • Others
  • Middle East and Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Israel
    • Others
  • Asia Pacific
    • China
    • Japan
    • India
    • South Korea
    • Indonesia
    • Taiwan
    • Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

  • 1.1. Market Overview
  • 1.2. Market Definition
  • 1.3. Scope of the Study
  • 1.4. Market Segmentation
  • 1.5. Currency
  • 1.6. Assumptions
  • 1.7. Base, and Forecast Years Timeline

2. RESEARCH METHODOLOGY

  • 2.1. Research Data
  • 2.2. Research Design

3. EXECUTIVE SUMMARY

  • 3.1. Research Highlights

4. MARKET DYNAMICS

  • 4.1. Market Drivers
  • 4.2. Market Restraints
  • 4.3. Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.3.3. Threat of New Entrants
    • 4.3.4. Threat of Substitutes
    • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
  • 4.4. Industry Value Chain Analysis

5. AI IN RADIOLOGY MARKET BY TECHNOLOGY

  • 5.1. Introduction
  • 5.2. Computer-aided Detection
  • 5.3. Auto-segmentation of Organs
  • 5.4. Natural Language Processing
  • 5.5. Consultation
  • 5.6. Quantification and Kinetics
  • 5.7. Others

6. AI IN RADIOLOGY MARKET BY APPLICATION

  • 6.1. Introduction
  • 6.2. Mammography
  • 6.3. Chest Imaging
  • 6.4. Neurology
  • 6.5. Cardiovascular
  • 6.6. Others

7. AI IN RADIOLOGY MARKET BY END-USER

  • 7.1. Introduction
  • 7.2. Hospitals
  • 7.3. Diagnostic Imaging Centers
  • 7.4. Others

8. AI IN RADIOLOGY MARKET BY GEOGRAPHY

  • 8.1. Introduction
  • 8.2. North America
    • 8.2.1. USA
    • 8.2.2. Canada
    • 8.2.3. Mexico
  • 8.3. South America
    • 8.3.1. Brazil
    • 8.3.2. Argentina
    • 8.3.3. Others
  • 8.4. Europe
    • 8.4.1. Germany
    • 8.4.2. France
    • 8.4.3. United Kingdom
    • 8.4.4. Spain
    • 8.4.5. Others
  • 8.5. Middle East and Africa
    • 8.5.1. Saudi Arabia
    • 8.5.2. UAE
    • 8.5.3. Israel
    • 8.5.4. Others
  • 8.6. Asia Pacific
    • 8.6.1. China
    • 8.6.2. Japan
    • 8.6.3. India
    • 8.6.4. South Korea
    • 8.6.5. Indonesia
    • 8.6.6. Taiwan
    • 8.6.7. Others

9. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

  • 9.1. Major Players and Strategy Analysis
  • 9.2. Emerging Players and Market Lucrativeness
  • 9.3. Mergers, Acquisition, Agreements, and Collaborations
  • 9.4. Vendor Competitiveness Matrix

10. COMPANY PROFILES

  • 10.1. Microsoft Corporation
  • 10.2. Amazon Web Services Inc.
  • 10.3. IBM Corporation
  • 10.4. Rad AI
  • 10.5. Behold.ai
  • 10.6. IMAGEN
  • 10.7. Aidoc
  • 10.8. Koninklijke Philips N.V.
  • 10.9. GE Healthcare
  • 10.10. Siemens Healthcare GmbH