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市場調査レポート
商品コード
1371904

遠隔患者モニタリングにおける人工知能市場の2030年までの予測： 製品、ソリューション、技術、地域別の世界分析

Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Product (Vital Monitors, Special Monitors and Other Products), Solution, Technology and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=145.12円
遠隔患者モニタリングにおける人工知能市場の2030年までの予測： 製品、ソリューション、技術、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
GIIご利用のメリット
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、遠隔患者モニタリングにおける世界の人工知能市場は、2023年に14億米ドルを占め、予測期間中にCAGR 27.8％で成長し、2030年には77億米ドルに達すると予測されています。

人工知能（AI）として知られることもある遠隔患者モニタリング（RPM）は、AIや関連技術を利用して患者の健康を遠隔モニタリングするプロセスです。様々なセンサー、ガジェット、デジタルプラットフォームを活用することで、この技術によりヘルスケア専門家は定期的な対面診療を必要とせずに患者の健康状態を追跡することができます。データ分析を自動化し、予測的洞察を提供し、より個別的で積極的なヘルスケアを可能にすることで、AIはRPMを向上させる。重大な変化や異常が発見されると、AIを搭載したRPMシステムはヘルスケアプロバイダーに警告や通知を送ることができます。こうした通知によって、タイムリーな介入が可能になります。

米国疾病予防管理センター（CDC）によると、米国では20歳以上の成人1,820万人以上が冠動脈疾患を患っています。

服薬アドヒアランスの向上

遠隔患者モニタリング（RPM）の文脈では、人工知能（AI）は服薬アドヒアランスを大幅に改善します。ヘルスケアにおける大きな問題は服薬不遵守であり、これは治療効果を低下させ、支出を増加させる。AIを搭載したRPMシステムでは、モバイルアプリ、テキストメッセージ、電子メールなど、さまざまなメディアを通じて、患者にパーソナライズされた服薬リマインダーを送ることができます。患者は、患者の服薬スケジュールに合わせてカスタマイズされた指示通りの服薬を覚えやすくなります。個別化された薬剤計画を策定するために、AIは患者の医学的背景、現在の健康状態、薬剤の服用習慣を調べることができます。このような計画は、服用頻度、医薬品の相互作用、潜在的な副作用などの要素を考慮することで、患者が可能な限り最善の治療勧告を受けられるようにします。したがって、上記のすべての要因が、予測期間を通じて市場の成長を後押しします。

データの安全性とプライバシー

患者の健康情報は極めてセンシティブであり、この情報の開示は悪影響を及ぼす可能性があります。RPMにおけるAIは、患者データの収集と転送に依存しているため、侵入やデータ漏洩の影響を受けやすいです。患者情報は、脆弱な暗号化技術や不十分なセキュリティ対策により、不正アクセスを受けやすい可能性があり、データが権限のない人によってアクセスされる可能性があるため、患者のプライバシーが危険にさらされます。そのため、AIシステムは慎重に計画され、維持されなければ、様々な患者グループに対して様々な度合いのケアや診断精度を提供し、医療の不平等を悪化させる可能性があります。したがって、上記のすべての要因が市場の成長を妨げています。

コスト削減と経済性

AIによる遠隔モニタリングは、健康低下の早期警告を発見し、迅速な介入を可能にします。これにより、特に慢性疾患の管理や術後ケアのための入院の必要性が減少します。緊急性のない問題で救急外来を受診するのを防ぐことで、リモート・モニタリングによる早期診断と介入は、救急ヘルスケア・サービスの需要を減らすことができます。長期的なコスト削減と医療成果の向上により、遠隔モニタリングにおけるAIは、ヘルスケア提供の最適化とコスト削減を目指すヘルスケアプロバイダーや支払者にとって、魅力的な選択肢となります。

低・中所得国では人工知能ベースの遠隔モニタリング・ソリューションの導入が不十分

人工知能（AI）はヘルスケア業界において、患者ケアに革命を起こし、コストを削減し、転帰を向上させる可能性を秘めた強力なツールとなっています。高所得国ではAIベースのRPMソリューションが急速に普及しているが、中低所得国（LMICs）での導入はまだ比較的少ないです。LMICではヘルスケア予算が逼迫していることが多いため、高価なAIベースのRPMシステムの購入と導入のための資金配分は難しいかもしれないです。十分な病院、診療所、必要な訓練を受けた医療専門家を確保することは、一部の中低所得国では困難な場合があり、これが市場の成長を阻害しています。

COVID-19の影響

COVID-19の流行により、患者の遠隔モニタリング用ガジェットの利用が推進されました。パンデミック発生中、同国政府は渡航を制限していたため、遠隔患者モニタリングサービスの導入が緊急に必要となっています。さらに、ヘルスケア企業は、遠隔病気モニタリング用の膨大な数の医療ガジェットを提供することで、COVID-19シナリオに迅速に対応しました。例えば、患者との対話を減らし、遠隔で健康を管理するために、米国食品医薬品局（米国FDA）は、2020年4月にDexcomとAbbottが病院で持続グルコースモニタリングデバイスを提供することを承認しました。

予測期間中、バイタルモニターセグメントが最大になる見込み

バイタルモニタ分野は、AIを搭載したバイタルサインモニタによって患者の健康状態の遠隔評価が可能になり、患者から様々な生理学的指標を継続的または散発的に収集・評価することを目的としているため、有利な成長が見込まれます。これらのモニターは、患者の様々な生理学的指標を継続的または散発的に収集・評価するもので、適切な場合には、ヘルスケア専門家が早期に介入し、重要な洞察を得ることができます。患者の心拍数を追跡するために、AIシステムは心電図（ECG）データや脈波形を調べるかもしれないです。心臓のリズムに不整脈がある場合は、カフを使った装置や光電式血圧計（PPG）のような非侵襲的な技術を用いて、収縮期血圧と拡張期血圧の両方をモニターすることが可能です。したがって、バイタルモニター部門は市場の成長促進に貢献しています。

機械学習セグメントは予測期間中に最も高いCAGRが見込まれる

人工知能の一分野である機械学習（ML）によってRPMシステムの有効性と効率が大幅に改善されるため、機械学習分野は予測期間中に最も高いCAGR成長が見込まれます。バイタルサイン、センサーの読み取り値、電子カルテを含む大量の患者データは、機械学習アルゴリズムによって専門的に処理されます。これらのアルゴリズムは、人間の介護者が見落としてしまうようなパターンや動向を発見することができます。例えば、MLはバイタルサインのわずかな変化を識別し、健康状態の悪化や緊急事態の可能性を知らせることができます。過去のデータに基づいて、MLモデルは患者の転帰を予測することができます。これらのモデルは、患者の記録や病歴を調査することで、病気の進行や再入院、有害事象の可能性を予測することができます。これにより、ヘルスケア専門家は個別のケアプランを提供し、積極的に介入することができます。

最大のシェアを占める地域：

良好な法制度、十分なヘルスケア・インフラの存在、AI機器の迅速な導入により、予測期間中、欧州が最大の市場シェアを占めると予測されます。さらに、同地域におけるこれらのAI支援モニタリング機器の展開は、患者に完全な遠隔患者モニタリングを提供するための企業間の戦略的提携によって支援されており、これにより受容が拡大します。例えば、MTech MobilityとGenieMDは2021年8月にパートナーシップ契約を締結し、顧客に幅広い遠隔患者モニタリングオプションを提供することで、この地域の市場成長を強化しています。

CAGRが最も高い地域：

北米は予測期間中にCAGRが最も高くなると予測されています。高齢化、慢性疾患の増加、手頃な価格のヘルスケアソリューションの需要など、多くの変数が北米の継続的な拡大に寄与しているためです。COVID-19の流行も、患者の遠隔モニタリング技術のイントロダクションを加速させています。北米では多くの企業が、遠隔患者モニタリング用のAI主導型アプリケーションの開発に積極的に取り組んでいます。その中には、有名なヘルスケアIT企業も、AIに焦点を当てた新興ヘルスケア企業も含まれています。AI主導のRPMソリューションと北米における遠隔医療サービスの拡大は調和しています。

無料のカスタマイズ提供：

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提供いたします：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレー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
  • 製品分析
  • 技術分析
  • アプリケーション分析
  • 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 遠隔患者監視市場における世界の人工知能：製品別

  • バイタルモニター
    • ブレインモニター
    • パルスオキシメーター
    • 温度モニター
    • 呼吸モニター
    • 血圧モニタ
    • 心拍数モニター
  • 特殊モニター
    • 血糖モニター
    • マルチパラメータモニター
    • プロトロンビンモニター
    • 心臓リズムモニター
    • 胎児心拍数モニター
    • 麻酔モニター
  • その他の製品

第6章 遠隔患者監視市場における世界の人工知能：ソリューション別

  • ソフトウェア
  • ハードウェア
  • サービス

第7章 遠隔患者監視市場における世界の人工知能：テクノロジー別

  • 自然言語処理
  • 機械学習
  • 問い合わせ方法
  • 音声認識

第8章 遠隔患者監視市場における世界の人工知能：アプリケーション別

  • 糖尿病
  • 呼吸器の問題
  • 体重管理とフィットネスモニタリング
  • がん
  • 脱水
  • 心血管疾患
  • 睡眠障害
  • ウイルス感染
  • その他の用途

第11章 遠隔患者監視市場における世界の人工知能：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

  • Koninklijke Philips N.V.
  • Medtronic
  • GE Healthcare
  • Abbott Laboratories
  • Resideo Life Care Solutions
  • Cardiomo Care, Inc.
  • Current Health Limited
  • Biofourmis Inc.
  • CU-BX Automotive Technologies Ltd.
  • AiCure, LLC
  • Binah.ai
  • ChroniSense Medical, Ltd.
  • Huma Therapeutics Limited
  • Feebris Ltd.
  • iRhythm Technologies, Inc.
  • iHealth Labs, Inc.
  • Gyant.com, Inc.
  • Myia Labs Inc.
  • iBeat, Inc.
  • Neteera Technologies Ltd.
  • VivaLNK Inc.
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Product (2021-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Vital Monitors (2021-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Brain Monitor (2021-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Pulse Oximeter (2021-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Temperature Monitor (2021-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Respiratory Monitor (2021-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Blood Pressure Monitor (2021-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Heart Rate Monitor (2021-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Special Monitors (2021-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Blood Glucose Monitor (2021-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Multi-Parameter Monitors (2021-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Prothrombin Monitors (2021-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Cardiac Rhythm Monitor (2021-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Fetal Heart Rate Monitor (2021-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Anaesthesia Monitors (2021-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Other Products (2021-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Solution (2021-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Software (2021-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Hardware (2021-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Technology (2021-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Natural Language Processing (2021-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Machine Learning (2021-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Querying Method (2021-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Speech Recognition (2021-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Application (2021-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Diabetes (2021-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Respiratory Issues (2021-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Weight Management & Fitness Monitoring (2021-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Cancer (2021-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Dehydration (2021-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Cardiovascular Diseases (2021-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Sleep Disorder (2021-2030) ($MN)
  • Table 35 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Viral Infection (2021-2030) ($MN)
  • Table 36 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market Outlook, By Other Applications (2021-2030) ($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: SMRC23961

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market is accounted for $1.4 billion in 2023 and is expected to reach $7.7 billion by 2030 growing at a CAGR of 27.8% during the forecast period. Remote patient monitoring (RPM), sometimes known as artificial intelligence (AI), is the process of remotely monitoring a patient's health using AI and related technologies. By utilizing a variety of sensors, gadgets, and digital platforms, this technology enables healthcare professionals to track a patient's health state without the need for regular in-person visits. By automating data analysis, offering predictive insights, and enabling more individualized and pro-active healthcare, AI improves RPM. When significant changes or anomalies are found, RPM systems with AI can send alerts and notifications to healthcare providers. Timely intervention is made possible by these notifications.

According to the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), more than 18.2 million adults aged 20 and above have coronary artery disease in the U.S.

Market Dynamics:

Driver:

Improved medication adherence

In the context of Remote Patient Monitoring (RPM), artificial intelligence (AI) significantly improves medication adherence. A major problem in healthcare is medication non-adherence, which reduces the efficacy of treatment and raises expenditures. Personalized medication reminders can be sent to patients by AI-powered RPM systems via a variety of media, including mobile apps, text messages, or emails. The patient will find it easier to remember to take their meds as directed, which are customized to the patient's medication schedule. To develop individualized pharmaceutical plans, AI can examine a patient's medical background, present health, and drug routine. These plans ensure that patients receive the best possible treatment recommendations by taking into account elements like dose frequency, pharmaceutical interactions, and potential side effects. Hence all the above factors boost the market growth throughout the extrapolated period.

Restraint:

Data security and privacy

Patient health information is extremely sensitive, and any disclosure of this information may have negative effects. AI in RPM is susceptible to intrusions and data breaches since it relies on gathering and transferring patient data. Patient information may be vulnerable to unauthorized access due to weak encryption techniques or insufficient security measures and the data could potentially be accessed by unauthorized people, putting patients' privacy at risk. RPM's AI algorithms could pick up biases from the training data, which could result in disparate healthcare results for various racial and ethnic groups thus AI systems may worsen healthcare inequities by offering varying degrees of care or diagnostic accuracy for various patient groups if they are not carefully planned and maintained. Thus, all the above factors hamper the growth of the market.

Opportunity:

Cost saving and economical

Remote monitoring driven by AI can spot early warning indications of health decline, enabling prompt interventions. This lessens the need for hospital hospitalizations, especially for the management of chronic diseases and post-operative care. By preventing trips to the emergency department for non-urgent problems, early diagnosis and intervention through remote monitoring can lessen the demand on emergency healthcare services. The long-term cost savings and improved healthcare outcomes make AI in Remote Monitoring an appealing choice for healthcare providers and payers looking to optimize healthcare delivery and cut costs, even though the initial investment in AI technology and infrastructure may be necessary.

Threat:

Low and middle-income countries lack the deployment of artificial intelligence-based remote monitoring solutions

Artificial intelligence (AI) has become a potent tool in the healthcare industry with the potential to revolutionize patient care, cut costs, and enhance outcomes. While AI-based RPM solutions have quickly taken off in high-income nations, their adoption in low- and middle-income nations (LMICs) is still relatively low. The allocation of funding for the purchase and deployment of AI-based RPM systems, which can be expensive, might be difficult in LMICs because healthcare budgets there are frequently tight. Having sufficient hospitals, clinics, and medical professionals with the necessary training can be difficult in some low- and middle-income nations which impedes the market growth.

COVID-19 Impact

The COVID-19 epidemic has pushed the use of gadgets for patient remote monitoring due to the country's government's travel limitations during the pandemic, implementing remote patient monitoring services became urgently necessary. Additionally, healthcare businesses responded quickly to the COVID-19 scenario by providing a huge number of medical gadgets for remote sickness monitoring. For instance, in order to reduce patient interaction and manage health remotely, the U.S. Food and Drug Administration (U.S. FDA) approved Dexcom and Abbott to offer continuous glucose monitoring devices in hospitals in April 2020.

The vital monitors segment is expected to be the largest during the forecast period

The vital monitors segment is estimated to have a lucrative growth, as remote assessment of a patient's health status is made possible by AI-powered vital sign monitors, which are meant to continuously or sporadically collect and evaluate a variety of physiological indicators from patients. When appropriate, these monitors can let healthcare professionals intervene early and with significant insights. To track a patient's heart rate, AI systems might examine electrocardiogram (ECG) data or pulse waveforms. It is possible to monitor both systolic and diastolic blood pressure using cuff-based devices or non-invasive techniques like photoplethysmography (PPG) when there are irregularities in heart rhythm. Hence vital monitor segment contributes to the enhancing growth of the market.

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

The machine learning segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period, as the effectiveness and efficiency of RPM systems are significantly improved by machine learning (ML), a branch of artificial intelligence. Large amounts of patient data, including vital signs, sensor readings, and electronic medical records, are processed expertly by machine learning algorithms. These algorithms can spot patterns and trends that human caregivers might overlook. For instance, ML can identify small alterations in vital signs that signal a person's health is worsening or a potential medical emergency. Based on past data, ML models can predict the outcomes of patients. These models can forecast disease progression, hospital readmissions, or the likelihood of adverse events by studying patient records and medical histories. This enables healthcare professionals to deliver individualized care plans and intervene pro-actively.

Region with largest share:

Europe is projected to hold the largest market share during the forecast period owing to good legislative conditions, the presence of a sufficient healthcare infrastructure, and the quick uptake of the AI devices, Europe retained the largest share in the market. Additionally, the rollout of these AI assisted monitoring devices in the region is being aided by strategic alliances amongst the businesses to offer patients complete remote patient monitoring, which will increase acceptance. For instance, MTech Mobility and GenieMD signed a partnership agreement in August 2021 to offer their customers a wide range of remote patient monitoring options which are enhancing the market growth in this region.

Region with highest CAGR:

North America is projected to have the highest CAGR over the forecast period, owing to a number of variables, such as an aging population, an increase in chronic diseases, and the demand for affordable healthcare solutions, have contributed to North America's continuous expansion. The COVID-19 epidemic has also sped up the introduction of technologies for remote patient monitoring. A number of businesses in North America are actively working to develop AI-driven applications for remote patient monitoring. These include both well-known healthcare IT firms and emerging AI-focused healthcare businesses. AI-driven RPM solutions and the expansion of telehealth services in North America work in harmony.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market include: Koninklijke Philips N.V., Medtronic, GE Healthcare, Abbott Laboratories, Resideo Life Care Solutions, Cardiomo Care, Inc., Current Health Limited, Biofourmis Inc., CU-BX Automotive Technologies Ltd., AiCure, LLC, Binah.ai, ChroniSense Medical, Ltd., Huma Therapeutics Limited, Feebris Ltd., iRhythm Technologies, Inc., iHealth Labs, Inc., Gyant.com, Inc., Myia Labs Inc., iBeat, Inc., Neteera Technologies Ltd. and VivaLNK Inc.

Key Developments:

In September 2023, Medtronic Diabetes announces CE Mark for new Simplera™ CGM with disposable all-in-one design. The company's newest no-fingerstick sensor does not require over tape and is seamlessly integrated with the InPen™ smart insulin pen, which provides real-time, personalized dosing guidance

In June 2023, Medtronic presents new data on MiniMed™ 780G system on fixed meal dosing and real-world Time in Range across wide variety of users. hese latest results were presented this weekend at the 83rd American Diabetes Association (ADA) Scientific Sessions in San Diego, CA.

In June 2023, Philips and Masimo introduce new, advanced monitoring capabilities to Philips high acuity patient monitors. The latest extension of Masimo and Philips' ongoing collaboration will help enable clinicians to make quick and informed decisions without the need for additional monitoring equipment.

In May 2023, Philips launches AI-powered CT system to accelerate routine radiology and high-volume screening programs. Powered by AI, the Philips CT 3500 includes a range of image-reconstruction and workflow-enhancing features that help to deliver the consistency, speed, and first-time-right image quality

Products Covered:

  • Vital Monitors
  • Special Monitors
  • Other Products

Solutions Covered:

  • Software
  • Hardware
  • Services

Technologies Covered:

  • Natural Language Processing
  • Machine Learning
  • Querying Method
  • Speech Recognition

Applications Covered:

  • Diabetes
  • Respiratory Issues
  • Weight Management & Fitness Monitoring
  • Cancer
  • Dehydration
  • Cardiovascular Diseases
  • Sleep Disorder
  • Viral Infection
  • Other Applications

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 Product Analysis
  • 3.7 Technology Analysis
  • 3.8 Application Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 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 In Remote Patient Monitoring Market, By Product

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Vital Monitors
    • 5.2.1 Brain Monitor
    • 5.2.2 Pulse Oximeter
    • 5.2.3 Temperature Monitor
    • 5.2.4 Respiratory Monitor
    • 5.2.5 Blood Pressure Monitor
    • 5.2.6 Heart Rate Monitor
  • 5.3 Special Monitors
    • 5.3.1 Blood Glucose Monitor
    • 5.3.2 Multi-Parameter Monitors
    • 5.3.3 Prothrombin Monitors
    • 5.3.4 Cardiac Rhythm Monitor
    • 5.3.5 Fetal Heart Rate Monitor
    • 5.3.6 Anaesthesia Monitors
  • 5.4 Other Products

6 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market, By Solution

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Software
  • 6.3 Hardware
  • 6.4 Services

7 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market, By Technology

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Natural Language Processing
  • 7.3 Machine Learning
  • 7.4 Querying Method
  • 7.5 Speech Recognition

8 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Diabetes
  • 8.3 Respiratory Issues
  • 8.4 Weight Management & Fitness Monitoring
  • 8.5 Cancer
  • 8.6 Dehydration
  • 8.7 Cardiovascular Diseases
  • 8.8 Sleep Disorder
  • 8.9 Viral Infection
  • 8.10 Other Applications

11 Global Artificial Intelligence In Remote Patient Monitoring 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 Koninklijke Philips N.V.
  • 13.2 Medtronic
  • 13.3 GE Healthcare
  • 13.4 Abbott Laboratories
  • 13.5 Resideo Life Care Solutions
  • 13.6 Cardiomo Care, Inc.
  • 13.7 Current Health Limited
  • 13.8 Biofourmis Inc.
  • 13.9 CU-BX Automotive Technologies Ltd.
  • 13.10 AiCure, LLC
  • 13.11 Binah.ai
  • 13.12 ChroniSense Medical, Ltd.
  • 13.13 Huma Therapeutics Limited
  • 13.14 Feebris Ltd.
  • 13.15 iRhythm Technologies, Inc.
  • 13.16 iHealth Labs, Inc.
  • 13.17 Gyant.com, Inc.
  • 13.18 Myia Labs Inc.
  • 13.19 iBeat, Inc.
  • 13.20 Neteera Technologies Ltd.
  • 13.21 VivaLNK Inc.