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表紙：放射線科レポート作成におけるAIの世界市場：予測（2023年～2028年）
市場調査レポート
商品コード
1410142

放射線科レポート作成におけるAIの世界市場：予測（2023年～2028年）

AI in Radiology Report Generation Market - Forecasts from 2023 to 2028
出版日: | 発行: Knowledge Sourcing Intelligence | ページ情報: 英文 140 Pages | 納期: 即日から翌営業日

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放射線科レポート作成におけるAIの世界市場：予測（2023年～2028年）
出版日: 2023年12月22日
発行: Knowledge Sourcing Intelligence
ページ情報: 英文 140 Pages
納期: 即日から翌営業日
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  • 概要
  • 目次
概要

世界の放射線レポート作成におけるAIの市場規模は、予測期間中に33.98%のCAGRで成長すると予測されます。

放射線レポート作成におけるAI市場は、医療におけるAIの変革力によって変貌を遂げています。AIアルゴリズムは、放射線画像診断装置とシームレスに統合することで、これまでにない精度とスピードで医療画像を分析・解釈します。この画期的な技術は、レポート作成を自動化し、生産性を向上させ、放射線科医の作業負担を軽減します。AIが生成するレポートは極めて正確で、異常の早期発見と患者のより良い治療を可能にします。さらに、AIを搭載したテクノロジーは放射線科医のワークフローをスピードアップし、より困難な状況に集中できるようにします。迅速かつ正確な診断へのニーズが高まる中、放射線レポート作成におけるAI市場は、より良い患者の転帰を提供し、より効率的で効果的な未来のために医療業務を簡素化する、ゲームチェンジャーであることを示しています。

医療画像データ量の増加が放射線レポート作成におけるAI市場の成長を促進

医療画像データ量の増加は、放射線レポート作成におけるAI市場の大きな原動力となっています。医療施設や医療組織がデジタル画像技術を使用するにつれて、作成される医療画像の量は飛躍的に増加しています。このようなデータの洪水は、X線、MRI、CTスキャン、その他の診断ツールで構成され、重要な診断情報の膨大なライブラリとなります。このような大量の写真を手作業で分析するのは時間がかかり、人為的ミスが起こりやすくなります。特にディープラーニング・アルゴリズムは、このようなデータを圧倒的なスピードと精度で処理・解釈することに優れています。AIアルゴリズムは、これらの写真から重要な情報を迅速に分析・抽出し、放射線科医が完全かつ正確なレポートを迅速に作成できるよう支援することができます。AIがこのようなデータの洪水をうまく処理できるようになったことで、放射線科領域での受け入れが加速し、医療の成果が大幅に向上しています。

放射線レポート作成におけるAI市場のレポート自動作成に対する需要の高まり

より高い効率性、正確性、ワークフロー最適化のニーズが、放射線レポート作成AI市場における自動レポート作成の需要拡大を後押ししています。従来の手作業によるレポート生成工程は時間がかかり、人為的なミスが発生しやすいため、患者ケアの遅れにつながる可能性があります。AIを搭載したアルゴリズムによる自動化は、レポート作成プロセスを合理化し、納期を大幅に短縮し、放射線科の全体的な効率を高めます。AIシステムは、最新の自然言語処理（NLP）と画像認識アルゴリズムを利用することで、医療画像を評価し、適切な情報を抽出して、完全で標準化されたレポートを提供することができます。これは放射線技師の時間を節約するだけでなく、均一で正確な報告を保証し、患者ケアの向上をサポートし、医療専門家間の迅速なコミュニケーションを可能にします。医療機関がより良い診断と患者の転帰を目指す中で、自動レポート作成のニーズは高まり続けています。

AI開拓者と医療機関のコラボレーションが放射線レポート作成におけるAI市場の規模を押し上げる

放射線レポート作成におけるAI市場では、AI開発者と医療機関のコラボレーションがますます重要になってきています。AI開発者の複雑なアルゴリズム設計における独自の経験と、医療機関の深いトピック知識との組み合わせは、多大な相乗効果をもたらします。医療施設には膨大な医療データベースや実際の臨床データがあり、AIアルゴリズムのトレーニングや検証に利用できます。一方、AI開発者は、大量の医用画像データを迅速に処理・分析するための最先端のツールや処理リソースを提供しています。このような協力関係は、AIを活用した放射線レポート作成技術の開発・実装を加速させるとともに、技術革新を促し、診断精度を高めるのに役立ちます。医療専門家と密接に協力することで、AIソリューションが臨床要件に対応し、特定の問題に対処できるようになり、その結果、患者ケアの向上と放射線ワークフローの最適化が実現します。

北米は放射線レポート作成におけるAI市場のリーダー

北米は放射線レポート作成におけるAI市場のリーダーと評価されました。これは、この地域の強固なインフラ、優れた医療システム、人工知能技術への多額の支出によるものです。世界トップクラスの医療研究機関、テクノロジー企業の存在、医療プロバイダーとAI研究開発者の協力が、放射線診療におけるAIの導入を加速させています。さらに、好ましい規制の枠組みや医療プロセスへのAIの統合を重視する姿勢が、AIを活用した放射線レポート作成システムの改善を推進する北米のリーダーシップを後押ししています。そのため、放射線レポート作成におけるAI市場は時間の経過とともに大きく拡大しています。

放射線レポート作成におけるAI市場における遠隔医療および遠隔医療ソリューションの採用。

遠隔治療や遠隔医療ソリューションの普及が、放射線レポート作成におけるAI市場の大きな原動力となっています。遠隔治療は、医療従事者が離れた場所にいる患者とコミュニケーションをとることを可能にし、医療情報や画像診断データの交換を可能にします。AIを搭載した放射線レポート作成ソリューションは、医療画像を効果的に分析し、リアルタイムで正しいレポートを提供するため、このような環境では非常に重要です。遠隔治療にAIを応用することで、特に地方や十分なサービスを受けられない場所での放射線医療サービスへのアクセスが改善され、迅速で効果的な診断と治療計画が可能になります。さらに、AIを活用した遠隔医療ソリューションは、対面診察の必要性をなくし、医療提供者間のシームレスな連携を可能にします。遠隔医療が世界中で普及するにつれ、放射線レポート作成におけるAIの導入は医療提供にさらなる変革をもたらすと予測されます。

主な発展：

  • 2023年6月、Aidocはニューオーリンズに拠点を置き、メキシコ湾南部に46の病院と370以上の医療・緊急ケアセンターを運営する大手医療組織、Ochsner Healthとの画期的な提携を発表しました。この提携は、オクスナーの臨床的才能とAidocの洗練されたAIテクノロジーのパワーを融合させ、ルイジアナ州およびメキシコ湾南部地域全体における医療の提供、経験、最適化の方法を改善する提携となります。
  • 2022年8月、医療情報技術のリーディングカンパニーであるEnlitic Inc.は、GE医療（GE）との新たな長期的関係を発表し、世界中のGEの放射線科医と患者のために業務効率と結果を改善します。GEは、Enlitic独自のAIベースのCurieプラットフォームをGEの放射線科医のワークフローに統合し、データの標準化を促進し、システムの効率性と能力を高めます。
  • 2021年11月、イスラエルの画像処理事業者であるナノックスは、ゼブラ・メディカル・ビジョン（現在はナノックス.AIに社名変更）との合併を約1億1,000万米ドルの株式で完了し、業績次第でさらに8,400万米ドルの株式が追加される可能性があると発表しました。

企業の製品

  • Watson Imaging AI：IBM Watson Healthは、放射線科医が医療画像をより正確かつ効果的に分析できるよう、AIによる画像分析機能を提供しています。Watson Imaging AIプラットフォームは、X線、MRI、CTスキャンなどの放射線画像を分析し、異常の可能性を特定して完全なレポートを作成するために、ディープラーニング・アルゴリズムを使用しています。
  • Nuance PowerScribe One：PowerScribe Oneは、AIと自然言語処理（NLP）を使用して放射線学レポートを作成する完全なプラットフォームです。このプラットフォームは放射線画像診断装置と組み合わされ、AIアルゴリズムが医療画像を分析し、重要なデータを抽出し、完全で正確なレポートを自動的に提供するために活用されました。
  • Enlitic AIプラットフォーム：Enliticは、X線、CTスキャン、MRIなどの医療画像を分析するための強力なAIプラットフォームを構築しました。同社の技術はディープラーニングアルゴリズムを使用し、放射線科医が多くの医学的疾患をより正確かつ迅速に発見・診断できるよう支援します。
  • Zebra AI1（TM）分析プラットフォーム：Zebra Medical Visionは、医療画像データを分析し、完全な放射線学レポートを提供するための革新的な人工知能分析プラットフォームを構築しました。ディープラーニングアルゴリズムは、CTスキャン、X線、マンモグラムなど多数の画像モダリティの分析に使用され、放射線科医がより正確に医学的疾患を発見・診断できるようにしました。

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
  • 情報源
  • 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
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 業界内での競争企業間の敵対関係
  • 業界バリューチェーン分析

第5章 放射線レポート作成におけるAI市場：技術別

  • イントロダクション
  • 自然言語処理（NLP）
  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • コンピュータビジョン
  • その他

第6章 放射線レポート作成におけるAI市場：用途別

  • イントロダクション
  • MRIスキャンレポートの作成
  • CTスキャンレポートの作成
  • X線レポートの作成
  • 超音波レポートの作成
  • マンモグラフィーレポートの作成
  • その他

第7章 放射線レポート作成におけるAI市場：エンドユーザー別

  • イントロダクション
  • 病院と診療所
  • 画像診断センター
  • 研究機関と学術センター
  • その他

第8章 放射線レポート作成における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
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • 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
    • その他
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • 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・協定・協業
  • ベンダー競争力マトリックス

第10章 企業プロファイル

  • AIDOC MEDICAL LTD.
  • ENLITIC, INC.
  • NUANCE COMMUNICATIONS, INC.
  • SIEMENS HEALTHINEERS AG
  • GE HEALTHCARE（A DIVISION OF GENERAL ELECTRIC COMPANY）
  • ZEBRA MEDICAL VISION LTD.
  • AGFA-GEVAERT GROUP
  • IBM WATSON HEALTH（A DIVISION OF IBM CORPORATION）
  • MCKESSON CORPORATION
  • CUREMETRIX, INC.
目次
Product Code: KSI061615806

The AI in radiology report generation market is estimated to grow at a CAGR of 33.98% during the forecast period.

The AI in radiology report generation market has been transformed by AI's transformational powers in healthcare. AI algorithms analyse and interpret medical pictures with unprecedented precision and speed by seamlessly integrating with radiological imaging equipment. This game-changing technology automates report production, increasing productivity and decreasing radiologists' workload. The AI-generated reports are extremely accurate, allowing for earlier detection of irregularities and better patient treatment. Furthermore, AI-powered technologies speed up radiologists' workflow, allowing them to focus on more difficult situations. As the need for quick and precise diagnoses develops, AI in radiology report generation market has shown to be a game changer, offering better patient outcomes and simplifying healthcare operations for a more efficient and effective future.

Increasing Volume of Medical Imaging Data Enhances the AI in Radiology Report Generation Market Growth.

The growing volume of medical imaging data is a major driving force in the AI in radiology report generation market. The volume of medical pictures created has increased tremendously as medical facilities and healthcare organisations use digital imaging technologies. This flood of data comprises X-rays, MRIs, CT scans, and other diagnostic tools, resulting in a large library of vital diagnostic information. Manually analysing such a large number of photos can be time-consuming and prone to human error. Deep learning algorithms, in particular, excel in processing and interpreting such data at unparalleled speed and precision. AI algorithms can swiftly analyse and extract significant information from these pictures, assisting radiologists in fast producing thorough and exact reports. The capacity of AI to successfully handle this data flood has accelerated its acceptance in the radiology area, greatly improving healthcare results.

Rising Demand for Automated Report Generation in AI in Radiology Report Generation Market.

The need for greater efficiency, accuracy, and workflow optimisation is driving the growing demand for automated report generating in the AI in radiology report generating market. Traditional manual report-generating procedures can be time-consuming and prone to human mistakes, potentially resulting in patient care delays. Automation with AI-powered algorithms streamlines the report-generating process, drastically cutting turnaround times and enhancing radiology departments' overall efficiency. AI systems can evaluate medical pictures and extract pertinent information to provide complete and standardised reports by utilising modern natural language processing (NLP) and image recognition algorithms. This not only saves radiologists time but also assures uniform and accurate reporting, supporting improved patient care and allowing prompt communication among healthcare professionals. The need for automated report production continues to rise as healthcare institutions strive for better diagnosis and patient outcomes.

Collaborations between AI Developers and Healthcare Institutions Boost the AI in Radiology Report Generation Market Size.

Collaborations between AI developers and healthcare institutions are becoming increasingly important in the AI in radiology report generation market. AI developers' unique experience in designing complex algorithms, combined with healthcare institutions' in-depth topic knowledge, results in tremendous synergy. Healthcare facilities include enormous medical databases and real-world clinical data that may be used to train and validate AI algorithms. AI developers, on the other hand, contribute cutting-edge tools and processing resources to rapidly handle and analyse massive volumes of medical imaging data. These collaborations help to speed the development and implementation of AI-powered radiology report generating technologies, while also encouraging innovation and boosting diagnostic accuracy. Working closely with healthcare professionals also ensures that AI solutions correspond with clinical requirements and handle specific difficulties, resulting in improved patient care and optimised radiology workflows.

North America is the Market Leader in the AI in Radiology Report Generation Market.

North America was regarded as the market leader in the AI in radiology report generation market. This is due to the region's robust infrastructure, superior healthcare systems, and substantial expenditures in artificial intelligence technology. The existence of world-class medical research institutes, technology firms, and cooperation between healthcare providers and AI developers has accelerated the implementation of AI in radiology practices. Furthermore, favourable regulatory frameworks and an emphasis on integrating AI into healthcare processes have aided North America's leadership in pushing improvements in AI-powered radiology report production systems. So, AI in radiology report generation market is significantly expanding over time.

Adoption of Telemedicine and Remote Healthcare Solutions in AI in Radiology Report Generation Market.

The widespread use of telemedicine and remote healthcare solutions has been a major driving force in the AI in radiology report generation market. Telemedicine enables healthcare practitioners to communicate with patients at a distance, allowing the interchange of medical information and diagnostic imaging data. AI-powered radiology report creation solutions are critical in this setting because they effectively analyse medical pictures and provide correct reports in real time. The application of AI in telemedicine improves radiological service accessibility, particularly in rural or underserved locations, and enables rapid and effective diagnosis and treatment planning. Furthermore, AI-powered remote healthcare solutions eliminate the need for in-person consultations and enable seamless cooperation among healthcare providers. As telemedicine gains popularity throughout the world, the incorporation of AI in radiology report generation is projected to further revolutionise healthcare delivery.

Key Developments:

  • In June 2023, Aidoc announced a groundbreaking alliance with Ochsner Health, a big healthcare organisation based in New Orleans that operates 46 hospitals and over 370 health and urgent care centres throughout the Gulf South. This collaboration combines Ochsner's clinical brilliance with the power of Aidoc's sophisticated AI technologies, resulting in an alliance that improves the way healthcare is given, experienced, and optimised throughout Louisiana and the Gulf South area.
  • In August 2022, Enlitic Inc., a leading healthcare information technology firm, announced a new long-term relationship with GE Healthcare (GE) to improve operational efficiency and results for GE's radiologists and patients worldwide. GE will integrate Enlitic's proprietary AI-based Curie platform into GE radiologist workflows to promote data standardisation and drive system efficiency and capacity.
  • In November 2021, Nanox, an Israeli imaging business, announced the completion of its merger with Zebra Medical Vision, now renamed as Nanox.AI, for about $110 million in stock, with the potential for an additional $84 million in shares dependent on performance.

Company Products:

  • Watson Imaging AI: IBM Watson Health offers image analysis capabilities driven by AI to help radiologists analyse medical pictures more correctly and effectively. Deep learning algorithms were used by the Watson Imaging AI platform to analyse radiological images including as X-rays, MRIs, and CT scans in order to identify probable anomalies and create complete reports.
  • Nuance PowerScribe One: PowerScribe One was a complete platform that used AI and natural language processing (NLP) to generate radiology reports. The platform was coupled with radiological imaging equipment, and AI algorithms were utilised to analyse medical pictures, extract key data, and provide thorough and accurate reports automatically.
  • Enlitic AI Platform: Enlitic created a powerful AI platform for analysing medical pictures such as X-rays, CT scans, and MRIs. Their technology uses deep learning algorithms to help radiologists discover and diagnose numerous medical disorders more accurately and quickly.
  • Zebra AI1™ Analytics Platform: Zebra Medical Vision created an innovative artificial intelligence analytics platform to analyse medical imaging data and provide complete radiology reports. Deep learning algorithms were used to analyse numerous imaging modalities, such as CT scans, X-rays, and mammograms, enabling radiologists to detect and diagnose medical disorders more correctly.

Segmentation:

By Technology

  • Natural Language Processing (Nlp)
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Computer Vision
  • Others

By Application

  • MRI Scan Report Generation
  • CT Scan Report Generation
  • X-Ray Report Generation
  • Ultrasound Report Generation
  • Mammography Report Generation
  • Others

By End-User

  • Hospitals And Clinics
  • Diagnostic Imaging Centers
  • Research Institutes And Academic Centers
  • Others

By Geography

  • North America
  • United States
  • Canada
  • Mexico
  • South America
  • Brazil
  • Argentina
  • Others
  • Europe
  • United Kingdom
  • Germany
  • France
  • Italy
  • Spain
  • Others
  • Middle East and Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Others
  • Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • 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. Sources
  • 2.3. Research Design

3. EXECUTIVE SUMMARY

  • 3.1. Research Highlights

4. MARKET DYNAMICS

  • 4.1. Market Drivers
  • 4.2. Market Restraints
  • 4.3. Porters 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 REPORT GENERATION MARKET, BY TECHNOLOGY

  • 5.1. Introduction
  • 5.2. NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)
  • 5.3. MACHINE LEARNING
  • 5.4. DEEP LEARNING
  • 5.5. COMPUTER VISION
  • 5.6. OTHERS

6. AI IN RADIOLOGY REPORT GENERATION MARKET, BY APPLICATION

  • 6.1. Introduction
  • 6.2. MRI SCAN REPORT GENERATION
  • 6.3. CT SCAN REPORT GENERATION
  • 6.4. X-RAY REPORT GENERATION
  • 6.5. ULTRASOUND REPORT GENERATION
  • 6.6. MAMMOGRAPHY REPORT GENERATION
  • 6.7. OTHERS

7. AI IN RADIOLOGY REPORT GENERATION MARKET, BY END-USER

  • 7.1. Introduction
  • 7.2. HOSPITALS AND CLINICS
  • 7.3. DIAGNOSTIC IMAGING CENTERS
  • 7.4. RESEARCH INSTITUTES AND ACADEMIC CENTERS
  • 7.5. OTHERS
  • 7.6. AI IN RADIOLOGY REPORT GENERATION MARKET, BY GEOGRAPHY
  • 7.7. Introduction
  • 7.8. North America
    • 7.8.1. United States
    • 7.8.2. Canada
    • 7.8.3. Mexico
  • 7.9. South America
    • 7.9.1. Brazil
    • 7.9.2. Argentina
    • 7.9.3. Others
  • 7.10. Europe
    • 7.10.1. United Kingdom
    • 7.10.2. Germany
    • 7.10.3. France
    • 7.10.4. Italy
    • 7.10.5. Spain
    • 7.10.6. Others
  • 7.11. Middle East and Africa
    • 7.11.1. Saudi Arabia
    • 7.11.2. UAE
    • 7.11.3. Others
  • 7.12. Asia Pacific
    • 7.12.1. Japan
    • 7.12.2. China
    • 7.12.3. India
    • 7.12.4. South Korea
    • 7.12.5. Indonesia
    • 7.12.6. Taiwan
    • 7.12.7. Others

8. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

  • 8.1. Major Players and Strategy Analysis
  • 8.2. Emerging Players and Market Lucrativeness
  • 8.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
  • 8.4. Vendor Competitiveness Matrix

9. COMPANY PROFILES

  • 9.1. AIDOC MEDICAL LTD.
  • 9.2. ENLITIC, INC.
  • 9.3. NUANCE COMMUNICATIONS, INC.
  • 9.4. SIEMENS HEALTHINEERS AG
  • 9.5. GE HEALTHCARE (A DIVISION OF GENERAL ELECTRIC COMPANY)
  • 9.6. ZEBRA MEDICAL VISION LTD.
  • 9.7. AGFA-GEVAERT GROUP
  • 9.8. IBM WATSON HEALTH (A DIVISION OF IBM CORPORATION)
  • 9.9. MCKESSON CORPORATION
  • 9.10. CUREMETRIX, INC.