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表紙：医療診断における人工知能（AI）市場の2030年までの予測：コンポーネント別、専門分野別、モダリティ別、AI技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
市場調査レポート
商品コード
1358975

医療診断における人工知能（AI）市場の2030年までの予測：コンポーネント別、専門分野別、モダリティ別、AI技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Component, Specialty, Modality, AI Technology, Application, End User and By Geography
出版日: | 発行: Stratistics Market Research Consulting | ページ情報: 英文 200+ Pages | 納期: 2～3営業日

● お客様のご希望に応じて、既存データの加工や未掲載情報（例：国別セグメント）の追加などの対応が可能です。　 詳細はお問い合わせください。

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医療診断における人工知能（AI）市場の2030年までの予測：コンポーネント別、専門分野別、モダリティ別、AI技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2023年10月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、医療診断における人工知能（AI）の世界市場は2023年に13億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは34.2％で成長し、2030年には105億米ドルに達すると予測されています。

医療診断における人工知能（AI）は、医療従事者が患者に対して正確かつタイムリーな治療方針を決定するのをサポートすることで、医療へのアクセスと医療費を改善する可能性を秘めています。病状を正確に診断するには、長年の医学教育と多くの時間が必要です。医療診断へのAIの応用は、正確な診断を提供し、臨床判断をサポートし、ヘルスケア専門家の判断を改善する能力を実証しています。

ヘルスケアデータの利用可能性の拡大

電子カルテ（EHR）、医療画像データ、ゲノムデータなど、膨大な量のデータが容易に入手できるようになったことで、AIモデルの開発と検証が可能になっています。さらに、ヘルスケアデータのデジタル化と相互運用可能なシステムの導入により、これらのデータの収集と利用が容易になり、AIアルゴリズムが様々な患者群から学習し、診断精度を高めることが可能になっています。

予算の制約

ヘルスケア企業が直面する主な障害は資金調達であり、特に発展途上国では医療機器よりもIT資金を優先させることが難しいです。特に診療報酬状況が芳しくない国々では、画像診断機器の高額なコストとAIソフトウェアの導入・ライセンス費用が市場成長を制限する主な問題です。しかし、例えば設置費用やメンテナンス費用が高いため、発展途上国の大半のヘルスケア施設はAIソリューションを導入する余裕がないです。革新的なシステムや最先端のシステムの導入は、この要因によって妨げられています。

ビッグデータの利用可能性

ビッグデータ（巨大で複雑なデータ）は、業界のデジタル化と情報システムの導入が進んだ結果、医療提供プロセスの様々な段階で生み出されています。医療診断分野におけるビッグデータには、特に、クリックストリームやウェブ・ソーシャルメディアでのやりとりから生成される情報、センサーなどの医療機器からの読み取り値、ECG、X線、その他の請求記録、生体データなどが含まれます。さらに、ここ数年、医療関係者の間でEHR、デジタル化された検査スライド、高解像度の放射線画像が受け入れられつつあり、ビッグデータと分析ソリューションは飛躍的に高度化し、広く利用されるようになっています。

解釈可能性と透明性の欠如

特にAIアルゴリズムで使用されるディープラーニングモデルは、複雑で理解するのが難しい場合があります。ヘルスケア従事者は、AIがどのように結論を出すのかが曖昧なため、AIが生成した診断の背後にある論理を信頼し、理解することが難しいと感じるかもしれないです。しかし、AIモデルがヘルスケア専門家に受け入れられ、認知されるためには、アクセス可能で測定可能でなければならないです。

COVID-19の影響：

COVID-19の流行は、世界のヘルスケア業界に悪影響を与えました。COVID-19の感染率は劇的に増加し、世界の医療システムに多大な負担をかけた。COVID-19患者は通常、肺の問題を経験します。そのため、COVID-19患者の重症度を判定するには、心胸部画像診断が標準的な診断手順となっています。2020年には、COVID-19の診断にAIを活用する研究が急速に増加しました。

予測期間中、ソフトウェアセグメントが最大となる見込み

正確な診断をタイムリーに提供するための診断におけるAIベースのソフトウェアに対する需要の高まり、新しいAIアルゴリズムの急速な開発と新しいソフトウェアの承認、放射線科、循環器科、神経科、婦人科、眼科など様々な分野でのAIベースのソフトウェアの応用により、ソフトウェアセグメントが予測期間で最大のシェアを占めました。また、従業員不足や画像スキャン量の増加に対応しなければならないという課題にもかかわらず、ソフトウェアソリューションはヘルスケアプロバイダーにライバルに対する競争力を与えています。

予測期間中にCAGRが最も高くなると予想されるのは病院分野です。

病院における診断の自動化や作業負荷の軽減のためのAIベースのソリューション導入のメリット、診断処置を受ける患者数の増加、疾病の早期発見に対する需要の拡大、専門医の不足などの要因により、病院セグメントは予測期間を通じて収益性の高い成長を遂げると予測されます。さらに、複雑さやエラーを減らし、費用と時間を節約し、専門家や熟練労働者が迅速かつ容易に実施するために、診断に使用されるAIベースの医療技術に対するニーズが病院で高まっています。多くの病院がデジタル企業と提携し、クラウドベースのAIサービスやソリューションを患者に提供しています。こうしたソリューションを日常業務に活用することで、病院は生産性と効率を高めることができます。

最大のシェアを占める地域：

様々な慢性疾患や感染症の罹患率の上昇、中国とインドを中心としたAIベースの新興企業の増加、地域の医療インフラのギャップを埋めるAIの巨大な可能性により、アジア太平洋地域が予測期間中最大のシェアを占めると予測されます。さらに、株式投資や新興企業のインキュベーションが可能であることも、地域市場の開発に影響を与えています。同地域の高齢化率の上昇と、急性および慢性疾患の有病率の上昇は、いずれも同地域の市場拡大を後押しすると予想されます。

CAGRが最も高い地域：

正確かつ迅速な診断に対する需要の高まりや、世界の高齢化に起因する慢性疾患の頻度の上昇などの要因により、アジア太平洋地域は収益性の高い成長が見込まれています。その他の特典として、放射線科医が医療画像を解釈して迅速かつ正確な診断を行うのを支援すること、医療画像のノイズを低減すること、低線量の放射線で高品質の画像を生成することなどが挙げられます。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査ソース
    • 1次調査ソース
    • 2次調査ソース
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • アプリケーション分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

第4章 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
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の医療診断における人工知能（AI）市場：コンポーネント別

  • サービス
  • ソフトウェア
  • その他のコンポーネント

第6章 世界の医療診断における人工知能（AI）市場：専門分野別

  • 産婦人科（OB-GYN）
  • 胸部と肺
  • オンコロジー
  • 脳と神経
  • 放射線科
  • その他の専門分野

第7章 世界の医療診断における人工知能（AI）市場：モダリティ別

  • 超音波
  • CTスキャン
  • X線
  • その他のモダリティ

第8章 世界の医療診断における人工知能（AI）市場：AI技術別

  • コンテキストアウェアコンピューティング
  • 機械学習
  • コンピュータビジョン
  • その他のAI技術

第9章 世界の医療診断における人工知能（AI）市場：用途別

  • 体外診断学
  • 生体内診断
  • 臨床上の意思決定のサポート
  • コンピュータ支援診断
  • その他の用途

第10章 世界の医療診断における人工知能（AI）市場：エンドユーザー別

  • 画像診断センター
  • 病院
  • 診断研究所
  • その他のエンドユーザー

第11章 世界の医療診断における人工知能（AI）市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋地域
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東とアフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第12章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品の発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第13章 企業プロファイル

  • Agfa Healthcare
  • Digital Diagnostics Inc.
  • GE Healthcare
  • Google Inc
  • HeartFlow, Inc.
  • IBM Corporation
  • Imagen Technologies
  • Intel Corporation
  • International Business Machines Corporation
  • Koninklijke Philips N.V
  • Microsoft Corporation
  • NovaSignal Corporation
  • Riverain Technologies
  • Siemens Healthineers AG
  • Zebra Medical Vision Inc
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Component (2021-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Software (2021-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Other Components (2021-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Specialty (2021-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Obstetrics & Gynecology (OB-GYN) (2021-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Chest & Lung (2021-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Oncology (2021-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Brain & Neurological (2021-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Radiology (2021-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Other Specialties (2021-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Modality (2021-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Ultrasound (2021-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By CT Scan (2021-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By X-ray (2021-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Other Modalities (2021-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By AI Technology (2021-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Context-Aware Computing (2021-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Machine Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Computer Vision (2021-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Other AI Technologies (2021-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Application (2021-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By In Vitro Diagnostics (2021-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By In Vivo Diagnostics (2021-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Clinical Decision Support (2021-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Computer-Aided Diagnosis (2021-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Other Applications (2021-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By End User (2021-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Diagnostic Imaging Centers (2021-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Hospitals (2021-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Diagnostic Laboratories (2021-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook, By Other End Users (2021-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC23847

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market is accounted for $1.3 billion in 2023 and is expected to reach $10.5 billion by 2030 growing at a CAGR of 34.2% during the forecast period. By supporting healthcare professionals in making accurate and timely treatment decisions for their patients, artificial intelligence (AI) in medical diagnostics has the potential to improve access to and the cost of healthcare. It takes years of medical education and a lot of time to diagnose a condition accurately. The application of AI to medical diagnosis has demonstrated its ability to provide precise diagnoses, support clinical decisions, and improve healthcare professionals judgment.

According to the data by the World Bank, USD 1,111.082 was spent per capita on healthcare in 2018.

Market Dynamics:

Driver:

Expansion of healthcare data availability

Electronic health records (EHRs), medical imaging data, and genomic data, which have become readily available in huge amounts, have made it possible to develop and validate AI models. Moreover, the collection and use of these data have been made easier by the digitization of healthcare data and the deployment of interoperable systems, enabling AI algorithms to learn from a variety of patient groups and increase diagnostic precision.

Restraint:

Budgetary limitations

The main obstacle facing healthcare companies is funding, particularly in developing nations where it is difficult to prioritize IT funds over medical equipment. Particularly in nations where the reimbursement situation is unfavorable, the high cost of imaging equipment and the implementation and licensing expenses of AI software are the main issues limiting market growth. However, due to high installation and maintenance costs, for instance, the majority of healthcare facilities in developing nations cannot afford AI solutions. The adoption of innovative or cutting-edge systems is being hampered by this factor.

Opportunity:

Availability of big data

Big data (huge and complex data) is produced at various phases of the care delivery process as a result of the industry's growing digitization and adoption of information systems. Big data in the field of medical diagnostics includes, among other things, information generated from clickstream and web and social media interactions, readings from medical devices like sensors, ECGs, X-rays, and other billing records, as well as biometric data. Additionally, with the increasing acceptance of EHRs, digitized laboratory slides, and high-resolution radiological images among medical professionals over the past few years, big data and analytical solutions have become exponentially more advanced and widely used.

Threat:

Lack of interpretability and transparency

Deep learning models in particular, which are used in AI algorithms, can be complex and challenging to understand. Healthcare practitioners might discover it difficult to trust and comprehend the logic behind AI-generated diagnoses due to the ambiguity of how AI comes to its conclusions. However, AI models must be accessible and measurable in order to be accepted and recognized by healthcare professionals.

COVID-19 Impact:

The COVID-19 pandemic epidemic had a negative impact on the worldwide healthcare industry. The COVID-19 infection rate increased dramatically, placing an enormous burden on the global health system. Patients with COVID-19 typically experience lung problems. Therefore, to determine the severity of the disease in COVID-19 instances, cardiothoracic imaging is a standard diagnostic procedure. In 2020, the number of studies utilizing AI to diagnose COVID-19 rapidly increased.

The software segment is expected to be the largest during the forecast period

Due to the rising demand for AI-based software in diagnostics to provide an accurate diagnosis in a timely manner, the rapid development of new AI algorithms and new software approvals, and the applications of AI-based software in a variety of fields, including radiology, cardiology, neurology, gynecology, and ophthalmology, among others, the software segment held the largest share over the projection period. Additionally, despite the challenges of having a shortage of employees and the need to deal with rising imaging scan volumes, software solutions give healthcare providers a competitive edge over their rivals.

The hospitals segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Due to factors like the benefits of implementing AI-based solutions to automate diagnosis and reduce workload in hospitals, the rise in the number of patients undergoing diagnostic procedures, the expanding demand for early disease detection, and the shortage of medical specialists, the hospital segment is predicted to experience profitable growth throughout the forecast period. Furthermore, there is a growing need for AI-based medical technologies in hospitals that are used for diagnosis in order to reduce complexity and errors, save money and time, and be performed quickly and easily by professionals and skilled workers. Many hospitals have partnerships with digital firms to offer cloud-based AI services and solutions to their patients. By using these solutions in their daily operations, the hospitals will increase their productivity and efficiency.

Region with largest share:

Owing to the rising incidence of various chronic and infectious diseases, the rising number of AI-based startups, particularly in China and India, and the enormous potential of AI in filling the gap in the region's healthcare infrastructure, Asia Pacific is predicted to hold the largest share over the extrapolated period. Moreover, the availability of equity investments and start-up incubation has an impact on the development of regional markets. The region's rising aging population and higher prevalence of acute and chronic illnesses are both expected to boost market expansion in the region.

Region with highest CAGR:

Due to factors including the increasing demand for accurate and prompt diagnosis and the rising frequency of chronic diseases owing to the aging population worldwide, Asia-Pacific is expected to have profitable growth. Additionally, the benefits offered by AI-based solutions in the diagnosis of different neurological diseases, such as helping radiologists interpret medical images to make a rapid and precise diagnosis, reducing noise in medical images, and producing high-quality images from lower doses of radiation, are enhancing regional growth.

Key players in the market:

Some of the key players in Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics market include: Orthofix Medical Inc., NuVasive, Inc., Baxter International Inc, OrthoPediatrics Corp., Arthrex, Inc, AlloSource, Wright Medical Group N.V., Stryker Corporation, GreenBone Ortho, Zimmer Biomet Holdings, Inc, Smith & Nephew Plc, GRAFTYS, Medtronic Plc, Bioventus Inc, Musculoskeletal Transplant Foundation, SeaSpine, GreenBone Ortho.

Key Developments:

In September 2023, IBM commits to train 2 million in artificial intelligence in three years, with a Focus on Underrepresented Communities. To achieve this goal at a global scale, IBM is expanding AI education collaborations with universities globally, collaborating with partners to deliver AI training to adult learners, and launching new generative AI coursework through IBM SkillsBuild. This will expand upon IBM's existing programs and career-building platforms to offer enhanced access to AI education and in-demand technical roles.

In September 2023, IBM is offering a robust FSMA 204 traceability and compliance management solution capable of supporting the needs of the industry's largest enterprises and suppliers of all sizes. The solution combines the scalability and interoperability of the IBM Sterling Supply Chain Intelligence Suite and the IBM Food Trust Network with iFoodDS' traceability applications and innovative food industry, regulatory, and technical expertise.

Components Covered:

  • Services
  • Software
  • Other Components

Specialties Covered:

  • Obstetrics & Gynecology (OB-GYN)
  • Chest & Lung
  • Oncology
  • Brain & Neurological
  • Radiology
  • Other Specialties

Modalities Covered:

  • Ultrasound
  • CT Scan
  • X-ray
  • Other Modalities

AI Technologies Covered:

  • Context-Aware Computing
  • Machine Learning
  • Computer Vision
  • Other AI Technologies

Applications Covered:

  • In Vitro Diagnostics
  • In Vivo Diagnostics
  • Clinical Decision Support
  • Computer-Aided Diagnosis
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Diagnostic Imaging Centers
  • Hospitals
  • Diagnostic Laboratories
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Services
  • 5.3 Software
  • 5.4 Other Components

6 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, By Specialty

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Obstetrics & Gynecology (OB-GYN)
  • 6.3 Chest & Lung
  • 6.4 Oncology
  • 6.5 Brain & Neurological
  • 6.6 Radiology
  • 6.7 Other Specialties

7 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, By Modality

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Ultrasound
  • 7.3 CT Scan
  • 7.4 X-ray
  • 7.5 Other Modalities

8 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, By AI Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Context-Aware Computing
  • 8.3 Machine Learning
  • 8.4 Computer Vision
  • 8.5 Other AI Technologies

9 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 In Vitro Diagnostics
  • 9.3 In Vivo Diagnostics
  • 9.4 Clinical Decision Support
  • 9.5 Computer-Aided Diagnosis
  • 9.6 Other Applications

10 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Diagnostic Imaging Centers
  • 10.3 Hospitals
  • 10.4 Diagnostic Laboratories
  • 10.5 Other End Users

11 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 Agfa Healthcare
  • 13.2 Digital Diagnostics Inc.
  • 13.3 GE Healthcare
  • 13.4 Google Inc
  • 13.5 HeartFlow, Inc.
  • 13.6 IBM Corporation
  • 13.7 Imagen Technologies
  • 13.8 Intel Corporation
  • 13.9 International Business Machines Corporation
  • 13.10 Koninklijke Philips N.V
  • 13.11 Microsoft Corporation
  • 13.12 NovaSignal Corporation
  • 13.13 Riverain Technologies
  • 13.14 Siemens Healthineers AG
  • 13.15 Zebra Medical Vision Inc