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市場調査レポート
商品コード
1371935
医療用画像処理における人工知能市場の2030年までの予測: オファリング別、モダリティ別、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 Imaging Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Offering, Modality, Technology, Application, End User and By Geography |
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カスタマイズ可能
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医療用画像処理における人工知能市場の2030年までの予測: オファリング別、モダリティ別、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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Stratistics MRCによると、医療画像診断における人工知能の世界市場は、2023年に10億110万米ドルを占め、予測期間中にCAGR 32.8%で成長し、2030年には72億9,280万米ドルに達すると予測されています。
医療画像における人工知能とは、高度なコンピュータアプローチ、特に機械学習やディープラーニングアルゴリズムを用いて、X線、MRIスキャン、CTスキャンなどの医療画像を分析・解釈することであり、この技術の助けを借りて、医療従事者は病気、異常、異常をより正確かつ迅速に特定することができます。医療診断の分野に革命をもたらし、病気の早期発見、治療計画、個別化医療を通じて、患者の転帰やヘルスケアの効果に大きな影響を与える可能性を秘めています。
米国がん協会によると、米国では今年、肺がんと気管支がんの合計236,740人が新たに罹患すると推定されています。
世界中の政府は、AIが患者の転帰を改善し、ヘルスケア支出を削減する可能性があることを知っています。さらに、医療用画像処理におけるAIの倫理的で安全な応用を支援する取り組みには、研究への資金援助、税制優遇措置、規制の枠組みなどがあります。医療用画像処理におけるAIの成長と発展は、イノベーションを奨励し、AIソリューションへの投資に報い、テクノロジー企業、ヘルスケア組織、規制機関の協力のための友好的な環境を作り出すこれらの政策によって加速されます。そのため、各国政府はヘルスケアにおけるAI技術の創出と利用を促進するための政策、融資、規制を実施しています。
市場の拡大は、幅広い疾患を診断するための医療用画像サンプルやその他の機器に使用される様々な人工知能アプローチが高コストであることが制約となっています。さらに、未開発国や貧困国のヘルスケア施設や研究機関の大半は、現時点では医療用画像処理における人工知能の研究開発に関連する高いコストを支払うことができないです。そのため、市場の拡大はこうした問題によって妨げられています。
超音波、コンピュータ断層撮影、磁気共鳴画像法(MRI)は、大きな進歩を遂げた医療画像技術の一例です。これらの最先端画像技術は膨大な量の複雑なデータを提供し、それらをAIアルゴリズムによって効果的に評価することで、より個別化された治療プログラムを可能にしています。したがって、画像診断モダリティの技術開拓は市場拡大を促進します。
市場の拡大は、医療用画像処理と人工知能の両方の経験を持つ訓練された人材の不足によって妨げられています。さらに、ヘルスケア機関は、AIアルゴリズム、医療データ、臨床処置の複雑さを管理できる人材の確保と育成に頻繁に苦労しているため、この不足はAIソリューションの開発と展開を妨げる可能性があります。したがって、こうした問題は市場の拡大を制限します。
医療用画像処理における人工知能市場は、COVID-19の大流行によってさまざまな面で悪影響を受けた。サプライチェーンが混乱し、AIを活用した医療用画像処理ソリューションの開発と導入が遅れました。AI技術の利用は、パンデミック関連問題へのヘルスケア資源と焦点のシフトによってさらに妨げられました。さらに、医療用画像処理におけるAIアプリケーションは、トレーニングと検証のための一貫したデータの流れに依存しているため、緊急性のない医療処置や画像検査の利用可能性が低下したことが、市場の成長に影響を与えました。そのため、パンデミックはこの業界におけるAI導入の急成長を突然止めました。
CアームなどのインターベンショナルX線技術を用いた画像誘導手技の増加により、X線分野が最大のシェアを占めると推定されます。さらに、Cアーム、特にフラットパネル検出器を搭載した小型CアームやデジタルX線撮影装置の開発により、X線の必要量が大幅に増加しています。したがって、X線画像診断にAIを組み込むことで、病気の早期診断を増やし、人為的ミスを減らし、最終的には患者の予後を改善すると同時に、コストを削減することが可能になります。
脳や脊髄のMRIやCT画像のような複雑な神経画像データは、AI技術、特に機械学習や深層学習アルゴリズムを使用して分析されるため、神経学セグメントは予測期間中に最も高いCAGRを有すると予想されます。さらに、小さな構造的・機能的異常を検出することで、これらのAIシステムはアルツハイマー病、脳卒中、脳腫瘍などの神経疾患の特定と診断を支援します。そのため、AIは病気の進行予測や治療計画にも役立ち、神経疾患患者への早期介入や個別ケアを可能にし、神経学の領域を進歩させ、患者の転帰を向上させる。
アジア太平洋地域は、最先端技術の普及、ネットワーク接続性の向上、政府のイニシアティブの拡大により、予測期間中に最大の市場シェアを占めました。さらに、投資の急激な伸び、特に中国とインドにおける人工知能(AI)利用企業の増加、画質を向上させることで同地域の医療インフラ格差を縮小するAIの大きな可能性が、さらなる原動力となっています。さらに、AIを活用したロボット検査や医療画像処理など、ヘルスケア業界ではデジタル化が加速しています。
北米は、予測期間中にCAGRが最も高くなると予想されます。これは、医療画像の精度、効率、スピードを向上させる高度な診断技術がますます必要になってきているためです。さらに、AIベースのソリューションは、放射線科医やその他のヘルスケア従事者が複雑な医療画像を提示する際の支援、診断精度の向上、意思決定の改善を促進する可能性を秘めています。したがって、地域市場の拡大と資金調達も、より優れた診断ツールに対する需要の高まりに後押しされた医療画像分野における地域AI(人工知能)の主要促進要因となっています。
According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence in Medical Imaging Market is accounted for $1,001.1 million in 2023 and is expected to reach $7,292.8 million by 2030 growing at a CAGR of 32.8% during the forecast period. Artificial intelligence in medical imaging is the analysis and interpretation of medical images such as X-rays, MRI scans, and CT scans using sophisticated computer approaches, especially machine learning and deep learning algorithms, with the help of this technology, medical personnel can identify diseases, anomalies, and abnormalities more precisely and quickly. It has the potential to revolutionize the area of medical diagnostics and have a profound impact on patient outcomes and healthcare effectiveness through early disease identification, treatment planning, and personalized medicine.
According to the American Cancer Society, a total of 236,740 new cases of lung and bronchus cancer are estimated this year in the United States.
Governments all over the world have knowledge of how AI has the potential to improve patient outcomes and lower healthcare expenditures. Moreover, initiatives that support the ethical and safe application of AI in medical imaging include funding for research, tax breaks, and regulatory frameworks. The growth and development of AI in medical imaging is accelerated by these policies, which encourage innovation, reward investment in AI solutions, and create a friendly climate for cooperation among technology companies, healthcare organizations, and regulatory agencies. Therefore, governments have implemented policies, financing, and regulations to promote the creation and use of AI technologies in healthcare.
The expansion of the market is constrained by the high cost of various artificial intelligence approaches used in medical imaging samples and other equipment to diagnose a wide range of disorders. Additionally, the majority of healthcare facilities and research institutions in undeveloped and poor countries are unable to pay the higher costs associated with R&D for artificial intelligence in medical imaging at the moment. The market expansion is therefore hampered by these issues.
Ultrasound, computed tomography, and magnetic resonance imaging (MRI) are examples of medical imaging technologies that have made major improvements. These cutting-edge imaging techniques provide enormous amounts of complicated data, which have been effectively evaluated by AI algorithms to allow for more individualized treatment programs. Therefore, technological developments in imaging modalities promote market expansion.
The expansion of the market is hampered by the lack of trained personnel with experience in both medical imaging and artificial intelligence. Furthermore, as healthcare organizations frequently struggle to locate and train individuals who can manage the intricacies of AI algorithms, medical data, and clinical procedures, this shortage could impede the development and deployment of AI solutions. Therefore, these problems restrict the market's expansion.
The artificial intelligence in medical imaging market has been negatively impacted by the COVID-19 pandemic in a number of ways. Supply chains were upset, which delayed the development and implementation of AI-driven medical imaging solutions. The use of AI technologies was further hindered by the shift in healthcare resources and focus to pandemic-related issues. Additionally, as AI applications in medical imaging depend on a consistent stream of data for training and validation, the decreased availability of non-urgent medical procedures and imaging studies had an impact on the market's growth. Therefore, the pandemic suddenly stopped the rapid growth of AI deployment in this industry.
The X-ray segment is estimated to hold the largest share, due to the rise in image-guided procedures using interventional x-ray technology, such as C-arms and other models. Moreover, the requirement for X-rays has substantially increased due to the development of C-arms, particularly small C-arms with flat panel detectors and digital radiography. Therefore, by incorporating AI into X-ray imaging, it is possible to increase the early diagnosis of disease, lessen human error, and eventually improve patient outcomes while also saving money.
The Neurology segment is anticipated to have highest CAGR during the forecast period, due to complex neuroimaging data, such as those from MRI and CT images of the brain and spinal cord, are analyzed using AI technology, notably machine learning and deep learning algorithms. Moreover, by detecting small structural and functional anomalies, these AI systems assist in the identification and diagnosis of neurological illnesses like Alzheimer's disease, stroke, and brain tumors. Therefore, AI can also help with disease progression prediction and therapy planning, enabling early intervention and individualized care for patients with neurological diseases, progressing the area of neurology, and increasing patient outcomes.
Asia Pacific commanded the largest market share during the extrapolated period owing to the widespread use of cutting-edge technologies, improved network connectivity, and expanded government initiatives. Moreover, the exponential growth in investment, the rise in artificial intelligence (AI)-using businesses, particularly in China and India, and the great potential for AI to reduce the region's healthcare infrastructure gap by enhancing image quality are further motivating drivers. Furthermore, digitization is speeding up in the healthcare industry, including robotic testing and medical image processing powered by AI.
North America is expected to witness highest CAGR over the projection period; owing to advanced diagnostic technologies with increased accuracy, efficiency, and speed in medical imaging are becoming more and more necessary. Additionally, AI-based solutions have the potential to assist radiologists and other healthcare workers in presenting complex medical pictures, improving diagnostic precision, and facilitating improved decision-making. Therefore, regional market expansion and funding are also key drivers for regional AI (artificial intelligence) in the medical imaging sector, which is driven by the increasing demand for better diagnostic tools.
Some of the key players in the Artificial Intelligence in Medical Imaging Market include: Aitia, Arterys Inc., BenevolentAI, Digital Diagnotics Inc., EchoNous, GE Healthcare, IBM Watson Health, Intel Corporation, Lunit Inc., Nanox Imaging LTD., OrCam, Prognos Health, Qventus, Siemens Healthcare GmbH and ZealthLife technologies Pte. Ltd
In September 2022, IBM announced its intent to acquire Dialexa, a prominent U.S. digital product engineering services firm. This acquisition will strengthen the company's product engineering expertise while offering end-to-end digital transformation services for clients.
In August 2022, GE Healthcare unveiled Definium™ 656 HD, a next-generation X-ray system in its fixed X-ray products portfolio. This product offers in-room workflows and motorization with an intelligent workflow suite, flashpad detectors, and AI-driven helix advanced image processing software.
In June 2021, VUNO Inc., a South Korean AI business, announced a strategic partnership with Samsung Electronics for the incorporation of the AI-powered mobile digital X-ray system VUNO Med-Chest X-ray within the GM85. This partnership is projected to bring VUNO closer to the expansion of AI applications that are market-ready due to its access to the global market.