放射線学における人工知能（AI）市場：2024年～2029年の予測

放射線学におけるAI市場は、予測期間中にCAGR30.45％で成長し、2024年の市場規模22億7,561万米ドルから、2029年までには85億9,680万2,000米ドルに達すると予測されています。

人工知能（AI）のディープラーニングアルゴリズムは、視覚ベースのアプリケーションで完成されています。医療画像解析領域は、変分オートエンコーダや畳み込みニューラルネットワーク技術の実現により急速に拡大しています。X線写真の品質に関する従来の定性的評価は、測定が容易であるため異なります。さらに、AI技術は、画像情報に含まれる機械的に困難な情報パターンの解析において、より進歩しています。例えば、放射線学では、AIアルゴリズムは、腫瘍の3D形状、各ピクセルのテクスチャ、腫瘍内のピクセル強度など、特定のX線撮影特性を測定するように設計することができます。

X線レントゲン撮影は、ライセンシングを受けた医師が臨床写真を研究し、声明をキット化したり、障害を検出、特定、監視できるようにする疾患を特定し、単一化したりするものです。その評価には多くの専門知識と経験が必要で、時には意見の影響を受けやすいです。このような定性的で主観的な評価とは対照的に、AIは画像データの微妙なパターンを識別しながら、客観的な数値分析を自動的に行うことに非常に優れています。マンモグラフィ医師をサポートし支援するためにAIを導入することで、より正確で再現性の高い放射線学的評価が可能になります。このアプリケーションは、数年後、数十年後の放射線医学市場におけるAIへのさらなる開拓への扉を開いています。

放射線学におけるAI市場の促進要因：

• 神経学的治療分野からの要求の増加は、放射線学におけるAI市場の成長を促進すると予想されます。

体積腫瘍のセグメンテーションをベースにしたAIは、すべての脳腫瘍およびその他の神経学的がんの識別と検出を、優れた精度と一貫性で改善することができます。システムはまた、MRIスキャン上の脳腫瘍を自動的に識別します。これらの戦略は、正確な診断を提供し、再現性があり偏りのない方法で治療に対する腫瘍の反応を評価する上で、非常に貴重なものとなります。この神経学的治療におけるもう1つの使用事例は、AIを用いた治療結果の予測であり、これにより最適な戦略の活用を支援することができます。背景機械学習は、MR画像からの血液量分布データに基づいて患者の生存を予測するために使用されてきました。

例えば、2023年2月、放射線スクリーニングのAIプラットフォームであるAvicennaは、シリーズAベンチャーで700万ユーロを調達し、資本基盤を1,000万ユーロにしました。このステージでは、放射線科の研究施設で生命を脅かす病気を認識・評価するために、画像で学習した深層学習を採用しています。CTスキャン画像を使って、診断前に症状のある患者に優先順位をつけます。Avicenna.AIは2つのバリエーションを提供しています。1つは心臓発作の適応と可能性、もう1つは脳障害と脳卒中の可能性です。このプラットフォームは、患者の生命が脅かされているかどうかを判断する際に放射線科医を支援します。

放射線学におけるAI市場の地理的展望：

• アジア太平洋地域は、放射線学におけるAI市場シェアのかなりの部分を占めると予想されます。

アジア太平洋は、医療およびバイオテクノロジー産業における研究支出および開発の増加により、放射線学におけるAI市場のかなりのシェアを占めると予測されます。さらに、これらの地域では患者数が多いと予想されるため、より優れたがん治療インフラに対する需要が高まり、ヘルスケア部門の成長が促進され、地域レベルでの市場開拓が促進されます。アジア太平洋地域でも、特に新興経済圏において、より新しい技術を進歩させるためにヘルスケア分野への投資が行われています。

この地域の経済は、患者の早期診断と早期治療のための健全なヘルスケアシステムの構築にますます力を入れるようになっています。さらに、さまざまな主要企業がアジア太平洋諸国への進出を目指し、施設の建設に力を入れており、この地域の市場は今後数年で成長を遂げると思われます。例えば、2023年5月、この分野で世界のリーダーであるAIベースの放射線医学企業、Annalise.aiは、チェンナイにインド初のセンターを設立しました。この戦略的な動きにより、Annaliseはアジアのような既存市場と新興市場で存在感を示し、世界の舞台に浸透し続けています。このセンターは、高度な画像データとコンピュータサイエンスを組み合わせた新製品を研究・商品化することに特化しており、臨床上の意思決定をサポートする完全なAIソリューションを提供しています。

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業界および市場考察、事業機会評価、製品需要予測、市場参入戦略、地理的拡大、設備投資決定、規制の枠組みと影響、新製品開拓、競合の影響

調査範囲

• 過去データ・予測、2022年～2029年
• 成長機会、課題、サプライチェーン展望、規制枠組み、顧客行動、動向分析
• 競合の市況、戦略、市場シェア分析
• 各国を含むセグメントと地域の収益成長と予測評価
• 企業プロファイル（戦略、製品、財務情報、主要な発展など）

目次

第1章 イントロダクション

• 市場概要
• 市場定義
• 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
• 利害関係者にとっての主要なメリット

第2章 調査手法

• 調査デザイン
• 調査プロセス

第3章 エグゼクティブサマリー

• 主要な調査結果

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
• アナリストビュー

第5章 放射線学におけるAI市場：技術別

• イントロダクション
• コンピュータ支援検出
• 臓器の自動セグメンテーション
• 自然言語処理
• コンサルティング
• 定量化・速度論
• その他

第6章 放射線学におけるAI市場：用途別

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

第7章 放射線学におけるAI市場：エンドユーザー別

• イントロダクション
• 病院
• 画像診断センター
• その他

第8章 放射線学におけるAI市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 技術別
  • 用途別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 南米
  • 技術別
  • 用途別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 欧州
  • 技術別
  • 用途別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• 中東・アフリカ
  • 技術別
  • 用途別
  • エンドユーザー別
  • 国別
• アジア太平洋
  • 技術別
  • 用途別
  • エンドユーザー別
  • 国別

第9章 競合環境と分析

• 主要企業と戦略分析
• 市場シェア分析
• 合併、買収、合意、コラボレーション
• 競合ダッシュボード

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

The AI in radiology market is projected to grow at a CAGR of 30.45% during the forecast period, reaching a total market size of US$8,596.802 million by 2029, up from US$2,275.610 million in 2024.

Deep learning algorithms in artificial intelligence (AI) have been perfected in vision-based applications. The medical image analysis domain is expanding rapidly with the realization of variational autoencoders and convolutional neural network techniques. Traditional qualitative assessments for radiographic qualities differ since the measure is easy to perform. Moreover, AI techniques are more advanced at analyzing mechanically difficult information patterns in imaging information. For instance, in radiology, AI algorithms could be designed to measure specific radiographic characteristics, such as the 3D shape of a tumor, every pixel's texture, and pixel intensity within the tumor.

X-ray radiography is when licensed medical doctors study clinical photos and kit a statement or identify and single out diseases that allow disorders to be detected, identified, and monitored. That assessment requires a lot of expertise and experience, which is sometimes susceptible to opinion. In contrast to this qualitative, subjective evaluation, AI is extremely good at identifying subtle patterns in imaging data while automatically providing an objective numerical analysis. Implementing AI to support and assist mammogram physicians can result in more precise and reproducible radiological assessments. This application is opening the door to further development into AI in the radiology market in years or decades to come.

AI IN RADIOLOGY MARKET DRIVERS:

• The increasing requirement from the neurological treatment sector is anticipated to drive AI in the radiology market growth.

Working off of volumetric tumor segmentation, AI can improve identification and detection across all brain tumors and other neurological cancers with superior accuracy and consistency. The system will also automatically identify brain tumors on MRI scans. These strategies can be extremely valuable in providing precise diagnoses and assessing the tumor response to treatment in a reproducible and unbiased manner. Another use case in this neurological treatment is the prediction of outcomes using AI, which can assist in utilizing the best strategy. Background Machine learning has been used to predict survival among patients based on blood volume distribution data from MR imaging.

For instance, in February 2023, Avicenna, an AI platform for radiology screening, raised €7 million in a series A venture, bringing its capital base to €10 million. The stage employs image-trained profound learning to recognize and evaluate life-threatening ailments in radiology research facilities. It uses CT scan imaging to prioritize patients with symptoms before diagnosis. Avicenna.AI offers two variations: one for heart attack indications and chance and another for brain damage and stroke chance. The platform assists radiologists in deciding if a patient's life is threatened.

AI In Radiology Market Geographical Outlook:

• The Asia Pacific region is expected to hold a substantial AI in radiology market share.

Asia Pacific is projected to hold substantial shares of AI in the radiology market owing to a rise in research spending and development in the medical and biotech industries. Moreover, the expected large number of patients in these areas will increase the demand for better cancer treatment infrastructure, propelling healthcare sector growth and aiding market development at a regional level. Asia Pacific has also seen investment in the healthcare sector, especially in emerging economies, to advance newer technologies.

The region's economies are increasingly focusing on creating a sound healthcare system for early patient diagnosis and treatment. In addition, various key companies are focusing on advancing their reach to Asia Pacific countries by building their facilities, leading to the regional market's growth in the coming years. For instance, in May 2023, Annalise. ai, an AI-based radiology company that is a global leader in the field, established its first Indian center in Chennai. Through this strategic move, Annalise continues penetrating the world arena with its presence in established and emerging markets like Asia. This translates into a center that specializes in the research and commercialization of new products containing advanced imaging data coupled with computer science that together results in complete AI solutions to support clinical decision-making.

Reasons for buying this report:-

• Insightful Analysis: Gain detailed market insights covering major as well as emerging geographical regions, focusing on customer segments, government policies and socio-economic factors, consumer preferences, industry verticals, other sub- segments.
• Competitive Landscape: Understand the strategic maneuvers employed by key players globally to understand possible market penetration with the correct strategy.
• Market Drivers & Future Trends: Explore the dynamic factors and pivotal market trends and how they will shape up future market developments.
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What do businesses use our reports for?

Industry and Market Insights, Opportunity Assessment, Product Demand Forecasting, Market Entry Strategy, Geographical Expansion, Capital Investment Decisions, Regulatory Framework & Implications, New Product Development, Competitive Intelligence

Report Coverage:

• Historical data & forecasts from 2022 to 2029
• Growth Opportunities, Challenges, Supply Chain Outlook, Regulatory Framework, Customer Behaviour, and Trend Analysis
• Competitive Positioning, Strategies, and Market Share Analysis
• Revenue Growth and Forecast Assessment of segments and regions including countries
• Company Profiling (Strategies, Products, Financial Information, and Key Developments among others)

Market Segmentation:

The AI In Radiology Market is segmented and analyzed as below:

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
• 1.8. Key benefits for the stakeholders

2. RESEARCH METHODOLOGY

• 2.1. Research Design
• 2.2. Research Process

3. EXECUTIVE SUMMARY

• 3.1. Key Findings

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
• 4.5. Analyst View

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. By Technology
  • 8.2.2. By Application
  • 8.2.3. By End-User
  • 8.2.4. By Country
    • 8.2.4.1. USA
    • 8.2.4.2. Canada
    • 8.2.4.3. Mexico
• 8.3. South America
  • 8.3.1. By Technology
  • 8.3.2. By Application
  • 8.3.3. By End-User
  • 8.3.4. By Country
    • 8.3.4.1. Brazil
    • 8.3.4.2. Argentina
    • 8.3.4.3. Others
• 8.4. Europe
  • 8.4.1. By Technology
  • 8.4.2. By Application
  • 8.4.3. By End-User
  • 8.4.4. By Country
    • 8.4.4.1. Germany
    • 8.4.4.2. France
    • 8.4.4.3. United Kingdom
    • 8.4.4.4. Spain
    • 8.4.4.5. Others
• 8.5. Middle East and Africa
  • 8.5.1. By Technology
  • 8.5.2. By Application
  • 8.5.3. By End-User
  • 8.5.4. By Country
    • 8.5.4.1. Saudi Arabia
    • 8.5.4.2. UAE
    • 8.5.4.3. Israel
    • 8.5.4.4. Others
• 8.6. Asia Pacific
  • 8.6.1. By Technology
  • 8.6.2. By Application
  • 8.6.3. By End-User
  • 8.6.4. By Country
    • 8.6.4.1. China
    • 8.6.4.2. Japan
    • 8.6.4.3. India
    • 8.6.4.4. South Korea
    • 8.6.4.5. Taiwan
    • 8.6.4.6. Indonesia
    • 8.6.4.7. Others

9. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

• 9.1. Major Players and Strategy Analysis
• 9.2. Market Share Analysis
• 9.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations
• 9.4. Competitive Dashboard

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