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市場調査レポート
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1776739

病理学におけるAI-診断自動化市場の2032年までの予測： コンポーネント、展開モード、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析

AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Forecasts to 2032 - Global Analysis by Component (Software, Hardware and Services), Deployment Mode (On-premise, Cloud-based and Hybrid), Technology, Application, End User and 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=151.79円
病理学におけるAI-診断自動化市場の2032年までの予測： コンポーネント、展開モード、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析
出版日: 2025年07月07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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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界の病理学におけるAI-診断自動化市場は2025年に8,697億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは20.8％で成長し、2032年には3兆2,648億米ドルに達すると予測されています。

病理学におけるAI-診断自動化は、人工知能を使用して病理画像を分析し、ワークフローを合理化し、診断判断をサポートします。スライドのスクリーニングや画像の定量化などの反復作業を自動化し、精度と効率を向上させる。機械学習とデジタル病理ツールを統合することで、病理医がより迅速かつ高精度に病気を検出できるようになり、最終的には患者の転帰を改善し、現代のヘルスケアにおいてよりスケーラブルでデータ駆動型の診断を可能にします。

ガーディアン紙によると、ケンブリッジ大学のAIアルゴリズムは4,000枚以上の十二指腸生検画像を分析し、人間の病理医が1件あたり5～10分かかるのに比べ、ほぼ瞬時にセリアック病を診断しました。

デジタル病理診断の導入拡大

ヘルスケア機関は、診断精度とワークフロー効率を高めるため、ホールスライドイメージングスキャナーとデジタルインフラへの投資を増やしています。この変革により、病理医は組織サンプルを遠隔で分析できるようになり、地理的な境界を越えた遠隔病理相談やセカンドオピニオンが促進されます。さらに、デジタル病理学は、機械学習モデルがトレーニングと検証にデジタル化された病理組織画像を必要とするため、AIアルゴリズムの展開に不可欠な基盤を構築します。デジタル病理学プラットフォームとAIの統合は、病理学的評価の一貫性を向上させながら、診断レビュー時間を大幅に短縮します。

標準化されたデータの欠如

標準化されたデータプロトコルの欠如は、病理診断におけるAIの導入に大きな課題をもたらします。組織調製、染色手順、イメージングパラメータは検査室によってばらつきがあるため、AIモデルの性能を損なう矛盾が生じます。さらに、病理画像のアノテーション基準が統一されていないため、正確なAIアルゴリズムに必要なロバストなトレーニングデータセットの開発が妨げられています。さらに、高品質でアノテーションされたデータセットが乏しいため、ディープラーニングモデルの有効性が制限され、多様な患者集団や疾患タイプに適用することができないです。

マルチオミクスデータや精密医療との統合

AI病理学とマルチオミクスデータの融合は、個別化ヘルスケアの提供に前例のない機会をもたらします。病理組織学的画像解析とゲノム、プロテオーム、メタボローム情報を組み合わせることで、AIシステムは包括的な疾患の特徴づけと治療法の推奨を行うことができます。この統合により、新規バイオマーカーや治療標的の同定が可能になり、特に精密医療アプローチがますます採用されるようになっている腫瘍学アプリケーションにおいて価値が高いです。さらに、個別化医療が重視されるようになったことで、多様な種類のデータをシームレスに統合して臨床上の意思決定プロセスをサポートできるAIソリューションに大きな市場機会が生まれています。

データの偏りと一般化可能性の問題

データの偏りは、病理診断におけるAIの普及にとって重大な脅威となります。代表的でないデータセットで訓練されたアルゴリズムは、異なる患者集団間で信頼性の低い結果を出す可能性があるからです。地理的、人口統計学的、および医療機関によって疾患像にばらつきがあると、AIモデルは特定の環境では優れた性能を発揮するが、多様な臨床環境で展開すると失敗する可能性があります。さらに、トレーニングデータセットに多様性がないことは、既存のヘルスケア格差を永続させ、AIソリューションの世界な適用性を制限する可能性があります。さらに、多くのAIアルゴリズムの「ブラックボックス」的性質は、透明性と説明可能性に関する懸念をもたらし、病理医がAIが生成した推奨を理解し、信頼することを困難にします。このような汎化可能性の課題は、AIシステムに対する信頼を損ない、臨床への導入を遅らせる可能性があります。

COVID-19の影響：

COVID-19の流行は、ヘルスケアシステムが物理的な接触を最小限に抑えながら診断サービスを維持しようとしたため、デジタル病理学とAI技術の採用を加速させました。リモートワークの必要性からテレパソロジーソリューションの導入が必要となり、病理医が自宅から症例を検討したり、同僚とバーチャルに共同作業を行ったりできるようになりました。さらに、パンデミックは病理医の危機的な不足を浮き彫りにし、増大する作業量を効率的に処理するための自動診断ツールの必要性を浮き彫りにしました。この危機はまた、ロックダウンや社会的距離を置く措置の間でも医療の継続性を確保するため、クラウドベースの病理学プラットフォームやAIを搭載した診断システムへの投資を促進しました。

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

病理診断自動化におけるAIアルゴリズムと分析プラットフォームの基本的な役割により、ソフトウェアセグメントが予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。ソフトウェアソリューションには、画像解析アルゴリズム、機械学習モデル、診断意思決定支援システムが含まれ、AIを活用した病理ワークフローの中核を形成します。自動化された画像解釈、パターン認識、診断支援に対する需要の高まりが、ソフトウェア開発への多額の投資を後押ししています。さらに、継続的なアルゴリズムの改良と、さまざまな病理学的状態に特化したアプリケーションの開発が、このセグメントの圧倒的な市場ポジションに貢献しています。

予測期間中、クラウドベースのセグメントが最も高いCAGRが見込まれる

予測期間中、スケーラブルでアクセスしやすく、費用対効果の高いAI病理学ソリューションへのニーズにより、クラウドベースのセグメントが最も高い成長率を示すと予測されます。クラウドプラットフォームにより、ヘルスケア機関は多額のインフラ投資を先行させることなく洗練されたAIアルゴリズムにアクセスできるようになり、小規模な検査室やリソースに制約のある環境でも高度な診断ツールを利用できるようになります。さらに、クラウドベースのシステムは、病理医間のシームレスなコラボレーションを促進し、リモートコンサルテーションを可能にし、AIモデルのトレーニングに必要な大規模な病理組織学的データセットの共有をサポートします。さらに、クラウドプラットフォームは継続的なアルゴリズムの更新と改良をサポートするため、ユーザーは手動でソフトウェアをインストールすることなく、最新のAI機能を利用することができます。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、北米地域は、高度なヘルスケアインフラ、充実した研究開発投資、AI医療機器に対する良好な規制環境のため、最大の市場シェアを占めると予想されます。同地域は、臨床診断におけるAIの導入を促進するARPA-Hのような組織による資金提供プログラムなど、政府の強力なイニシアチブの恩恵を受けています。さらに、主要テクノロジー企業の存在や、ヘルスケアプロバイダーとAI開発者の間に確立されたパートナーシップが市場開拓を加速しています。デジタル病理システムの高い導入率と熟練した専門家の存在が、北米市場の地位をさらに強化しています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域が最も高いCAGRを示すと予測されます。これは、ヘルスケア支出の増加、デジタルインフラの拡大、医療診断におけるAIアプリケーションの認知度向上による。中国、日本、インドなどの国々は、増大する疾病負担と病理医不足に対処するため、AI病理ソリューションを含むヘルスケア近代化構想に多額の投資を行っています。さらに、この地域の大規模な患者集団は、AIモデルのトレーニングと検証のための広範なデータセットを提供し、地域に根ざしたアルゴリズム開発の機会を生み出しています。デジタルヘルスイニシアチブに対する政府の支援と、ヘルスケアにおけるAI導入のための有利な政策は、市場の拡大を加速させる。

無料カスタマイズの提供

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提供いたします。

  • 企業プロファイル
    • 追加市場企業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
  • 調査資料
    • 1次調査資料
    • 2次調査情報源
    • 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
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • 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 世界の病理学におけるAI-診断自動化市場：コンポーネント別

  • ソフトウェア
    • AI搭載画像解析・定量化ソフトウェア
    • 診断意思決定支援およびレポートソフトウェア
    • デジタル病理学ワークフロー管理ソフトウェア
  • ハードウェア
    • 全スライドスキャナー
    • 高度なデジタル顕微鏡（AI対応）
    • 高性能コンピューティングとデータストレージインフラストラクチャ
  • サービス
    • 実装および統合サービス
    • メンテナンスおよびサポートサービス
    • コンサルティングおよびトレーニングサービス
    • データアノテーション＆キュレーションサービス

第6章 世界の病理学におけるAI-診断自動化市場：展開モード別

  • オンプレミス
  • クラウドベース
  • ハイブリッド

第7章 世界の病理学におけるAI-診断自動化市場：技術別

  • 機械学習（ML）とディープラーニング（DL）
    • 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
    • 生成的敵対ネットワーク（GAN）
    • リカレントニューラルネットワーク（RNN）
    • その他のディープラーニングアーキテクチャ
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータービジョン
  • その他のAI技術

第8章 世界の病理学におけるAI-診断自動化市場：用途別

  • 病気の診断と予後
    • がん診断
    • 感染症の診断
    • 神経病理学
    • 腎臓病理学
    • 消化器病理学
    • その他の病気の診断
    • 予後予測と再発リスク評価
  • 医薬品の発見と開発
    • ターゲットの特定と検証
    • 化合物スクリーニングと有効性評価
    • バイオマーカーの発見と定量化
    • 毒性学および安全性病理学研究
    • 臨床試験における患者の層別化
  • 臨床ワークフローの最適化
    • 自動スライドトリアージと優先順位付け
    • 自動化された品質管理と保証
    • 自動レポート作成と注釈支援
    • ケース管理とアーカイブの効率
  • 調査および学術用途
    • ファンデーション調査とトランスレーショナルリサーチ
    • 病理学教育およびトレーニングツール

第9章 世界の病理学におけるAI-診断自動化市場：エンドユーザー別

  • 病院およびヘルスケア機関
  • 診断検査室
  • 製薬・バイオテクノロジー企業
  • 学術調査機関
  • 契約調査機関（CRO）

第10章 世界の病理学におけるAI-診断自動化市場：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
    • 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・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11章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • PathAI, Inc.
  • Paige.AI, Inc.
  • Aiforia Technologies Plc
  • Akoya Biosciences, Inc.
  • Deep Bio, Inc.
  • Ibex Medical Analytics Ltd.
  • Proscia Inc.
  • Indica Labs, Inc.
  • Inspirata, Inc.
  • Mindpeak GmbH
  • Tribun Health
  • OptraSCAN, Inc.
  • aetherAI Co., Ltd.
  • DoMore Diagnostics AS
  • Hologic, Inc.
  • Roche Tissue Diagnostics
  • Google（Alphabet Inc.）
  • Microsoft
図表

List of Tables

  • Table 1 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By AI-Powered Image Analysis & Quantification Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Diagnostic Decision Support & Reporting Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Digital Pathology Workflow Management Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Whole Slide Scanners (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Advanced Digital Microscopes (AI-enabled) (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By High-Performance Computing & Data Storage Infrastructure (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Implementation & Integration Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Maintenance & Support Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Consulting & Training Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Data Annotation & Curation Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Deployment Mode (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By On-premise (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Cloud-based (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Hybrid (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL) (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Convolutional Neural Networks (CNNs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Generative Adversarial Networks (GANs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Recurrent Neural Networks (RNNs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Other Deep Learning Architectures (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032) ($MN)
  • Table 28 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Other AI Technologies (2024-2032) ($MN)
  • Table 29 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
  • Table 30 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Disease Diagnosis & Prognosis (2024-2032) ($MN)
  • Table 31 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Cancer Diagnosis (2024-2032) ($MN)
  • Table 32 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Infectious Disease Diagnosis (2024-2032) ($MN)
  • Table 33 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Neuropathology (2024-2032) ($MN)
  • Table 34 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Renal Pathology (2024-2032) ($MN)
  • Table 35 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Gastrointestinal Pathology (2024-2032) ($MN)
  • Table 36 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Other Disease Diagnosis (2024-2032) ($MN)
  • Table 37 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Prognosis Prediction & Recurrence Risk Assessment (2024-2032) ($MN)
  • Table 38 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Drug Discovery & Development (2024-2032) ($MN)
  • Table 39 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Target Identification & Validation (2024-2032) ($MN)
  • Table 40 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Compound Screening & Efficacy Assessment (2024-2032) ($MN)
  • Table 41 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Biomarker Discovery & Quantification (2024-2032) ($MN)
  • Table 42 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Toxicology & Safety Pathology Studies (2024-2032) ($MN)
  • Table 43 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Clinical Trial Patient Stratification (2024-2032) ($MN)
  • Table 44 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Clinical Workflow Optimization (2024-2032) ($MN)
  • Table 45 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Automated Slide Triage & Prioritization (2024-2032) ($MN)
  • Table 46 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Automated Quality Control & Assurance (2024-2032) ($MN)
  • Table 47 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Automated Reporting & Annotation Assistance (2024-2032) ($MN)
  • Table 48 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Case Management & Archiving Efficiency (2024-2032) ($MN)
  • Table 49 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Research & Academic Applications (2024-2032) ($MN)
  • Table 50 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Basic & Translational Research (2024-2032) ($MN)
  • Table 51 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Pathology Education & Training Tools (2024-2032) ($MN)
  • Table 52 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 53 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Hospitals & Healthcare Institutions (2024-2032) ($MN)
  • Table 54 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Diagnostic Laboratories (2024-2032) ($MN)
  • Table 55 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Pharmaceutical & Biotechnology Companies (2024-2032) ($MN)
  • Table 56 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Academic & Research Institutes (2024-2032) ($MN)
  • Table 57 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market Outlook, By Contract Research Organizations (CROs) (2024-2032) ($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: SMRC30070

According to Stratistics MRC, the Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market is accounted for $869.7 billion in 2025 and is expected to reach $3264.8 billion by 2032 growing at a CAGR of 20.8% during the forecast period. AI in Pathology-Diagnostic Automation uses artificial intelligence to analyze pathology images, streamline workflows, and support diagnostic decisions. It automates repetitive tasks like slide screening and image quantification, improving accuracy and efficiency. By integrating machine learning with digital pathology tools, it helps pathologists detect diseases faster and with greater precision, ultimately enhancing patient outcomes and enabling more scalable, data-driven diagnostics in modern healthcare.

According to The Guardian, a University of Cambridge AI algorithm analysed 4,000+ duodenal biopsy images and diagnosed coeliac disease almost instantly, compared to the 5-10 minutes a human pathologist takes per case.

Market Dynamics:

Driver:

Increasing adoption of digital pathology

Healthcare institutions are increasingly investing in whole slide imaging scanners and digital infrastructure to enhance diagnostic accuracy and workflow efficiency. This transformation enables pathologists to analyze tissue samples remotely, facilitating telepathology consultations and second opinions across geographical boundaries. Furthermore, digital pathology creates the essential foundation for AI algorithm deployment, as machine learning models require digitized histopathological images for training and validation. The integration of AI with digital pathology platforms significantly reduces diagnostic review time while improving consistency in pathological assessments.

Restraint:

Lack of standardized data

The absence of standardized data protocols poses a significant challenge to AI implementation in pathology diagnostics. Variability in tissue preparation, staining procedures, and imaging parameters across different laboratories creates inconsistencies that can compromise AI model performance. Additionally, the lack of uniform annotation standards for pathological images hinders the development of robust training datasets required for accurate AI algorithms. Moreover, the scarcity of high-quality, annotated datasets limits the effectiveness of deep learning models and their applicability across diverse patient populations and disease types.

Opportunity:

Integration with multi-omics data and precision medicine

The convergence of AI pathology with multi-omics data presents unprecedented opportunities for personalized healthcare delivery. By combining histopathological image analysis with genomic, proteomic, and metabolomic information, AI systems can provide comprehensive disease characterization and treatment recommendations. This integration enables the identification of novel biomarkers and therapeutic targets, particularly valuable in oncology applications where precision medicine approaches are increasingly adopted. Furthermore, the growing emphasis on personalized medicine creates substantial market opportunities for AI solutions that can seamlessly integrate diverse data types to support clinical decision-making processes.

Threat:

Data bias and generalizability issues

Data bias represents a critical threat to the widespread adoption of AI in pathology diagnostics, as algorithms trained on non-representative datasets may produce unreliable results across different patient populations. Geographic, demographic, and institutional variations in disease presentation can lead to AI models that perform well in specific settings but fail when deployed in diverse clinical environments. Additionally, the lack of diversity in training datasets can perpetuate existing healthcare disparities and limit the global applicability of AI solutions. Moreover, the "black box" nature of many AI algorithms raises concerns about transparency and explainability, making it difficult for pathologists to understand and trust AI-generated recommendations. These generalizability challenges can undermine confidence in AI systems and slow their clinical adoption.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of digital pathology and AI technologies as healthcare systems sought to maintain diagnostic services while minimizing physical contact. Remote work requirements necessitated the implementation of telepathology solutions, enabling pathologists to review cases from home and collaborate virtually with colleagues. Furthermore, the pandemic highlighted the critical shortage of pathologists and the need for automated diagnostic tools to handle increased workloads efficiently. The crisis also drove investments in cloud-based pathology platforms and AI-powered diagnostic systems to ensure continuity of care during lockdowns and social distancing measures.

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

The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to the fundamental role of AI algorithms and analytical platforms in pathology automation. Software solutions encompass image analysis algorithms, machine learning models, and diagnostic decision support systems that form the core of AI-powered pathology workflows. The increasing demand for automated image interpretation, pattern recognition, and diagnostic assistance drives substantial investment in software development. Additionally, continuous algorithm improvements and the development of specialized applications for various pathological conditions contribute to the segment's dominant market position.

The cloud-based segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the cloud-based segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by the need for scalable, accessible, and cost-effective AI pathology solutions. Cloud platforms enable healthcare institutions to access sophisticated AI algorithms without substantial upfront infrastructure investments, making advanced diagnostic tools available to smaller laboratories and resource-constrained settings. Furthermore, cloud-based systems facilitate seamless collaboration between pathologists, enable remote consultations, and support the sharing of large histopathological datasets required for AI model training. Additionally, cloud platforms support continuous algorithm updates and improvements, ensuring that users have access to the latest AI capabilities without manual software installations.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share owing to the region's advanced healthcare infrastructure, substantial research and development investments, and favorable regulatory environment for AI medical devices. The region benefits from strong government initiatives, including funding programs from organizations like ARPA-H that promote AI implementation in clinical diagnostics. Additionally, the presence of leading technology companies and established partnerships between healthcare providers and AI developers accelerate market growth. The high adoption rate of digital pathology systems and the availability of skilled professionals further strengthen North America's market position.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by increasing healthcare expenditure, expanding digital infrastructure, and rising awareness of AI applications in medical diagnostics. Countries like China, Japan, and India are investing heavily in healthcare modernization initiatives that include AI pathology solutions to address growing disease burdens and pathologist shortages. Furthermore, the region's large patient population provides extensive datasets for AI model training and validation, creating opportunities for localized algorithm development. Government support for digital health initiatives and favorable policies for AI adoption in healthcare accelerate market expansion.

Key players in the market

Some of the key players in AI in Pathology - Diagnostic Automation Market include PathAI, Inc., Paige.AI, Inc., Aiforia Technologies Plc, Akoya Biosciences, Inc., Deep Bio, Inc., Ibex Medical Analytics Ltd., Proscia Inc., Indica Labs, Inc., Inspirata, Inc., Mindpeak GmbH, Tribun Health, OptraSCAN, Inc., aetherAI Co., Ltd., DoMore Diagnostics AS, Hologic, Inc., Roche Tissue Diagnostics, Google (Alphabet Inc.) and Microsoft.

Key Developments:

In June 2025, PathAI, a global leader in artificial intelligence (AI) and digital pathology solutions announced that it has received 510(k) clearance from the U.S. Food and Drug Administration (FDA) for AISight(R) Dx*-its digital pathology image management system-for use in primary diagnosis in clinical settings. Building on the initial 510(k) clearance for AISight Dx(Novo) in 2022, this latest milestone underscores the platform's continuous innovation and PathAI's commitment to delivering enhanced capabilities as the product evolves.

In March 2025, Aiforia Technologies, a pioneer in AI-driven diagnostics in pathology, has announced a new partnership with PathPresenter. This collaboration aims to broaden the reach and adoption of Aiforia's AI-powered image analysis solutions by utilizing PathPresenter's comprehensive pathology workflow platform. By combining their distinct expertise in digital pathology, the companies aim to provide pathologists with enhanced diagnostic capabilities and streamlined end-to-end workflow management solutions.

In March 2025, Proscia(R), a software company leading pathology's transition to digital and AI, has secured $50M in funding, bringing its total raised to $130M. This investment follows Proscia's record-breaking growth in 2024. Proscia now counts 16 of the top 20 pharmaceutical companies among its users and is on track for 22,000+ patients to be diagnosed on its Concentriq(R) software platform each day.

Components Covered:

  • Software
  • Hardware
  • Services

Deployment Modes:

  • On-premise
  • Cloud-based
  • Hybrid

Technologies Covered:

  • Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL)
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Other AI Technologies

Applications Covered:

  • Disease Diagnosis & Prognosis
  • Drug Discovery & Development
  • Clinical Workflow Optimization
  • Research & Academic Applications

End Users Covered:

  • Hospitals & Healthcare Institutions
  • Diagnostic Laboratories
  • Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • Academic & Research Institutes
  • Contract Research Organizations (CROs)

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 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • 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 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User 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 AI in Pathology - Diagnostic Automation Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Software
    • 5.2.1 AI-Powered Image Analysis & Quantification Software
    • 5.2.2 Diagnostic Decision Support & Reporting Software
    • 5.2.3 Digital Pathology Workflow Management Software
  • 5.3 Hardware
    • 5.3.1 Whole Slide Scanners
    • 5.3.2 Advanced Digital Microscopes (AI-enabled)
    • 5.3.3 High-Performance Computing & Data Storage Infrastructure
  • 5.4 Services
    • 5.4.1 Implementation & Integration Services
    • 5.4.2 Maintenance & Support Services
    • 5.4.3 Consulting & Training Services
    • 5.4.4 Data Annotation & Curation Services

6 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market, By Deployment Mode

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 On-premise
  • 6.3 Cloud-based
  • 6.4 Hybrid

7 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market, By Technology

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL)
    • 7.2.1 Convolutional Neural Networks (CNNs)
    • 7.2.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
    • 7.2.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • 7.2.4 Other Deep Learning Architectures
  • 7.3 Natural Language Processing (NLP)
  • 7.4 Computer Vision
  • 7.5 Other AI Technologies

8 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Disease Diagnosis & Prognosis
    • 8.2.1 Cancer Diagnosis
    • 8.2.2 Infectious Disease Diagnosis
    • 8.2.3 Neuropathology
    • 8.2.4 Renal Pathology
    • 8.2.5 Gastrointestinal Pathology
    • 8.2.6 Other Disease Diagnosis
    • 8.2.7 Prognosis Prediction & Recurrence Risk Assessment
  • 8.3 Drug Discovery & Development
    • 8.3.1 Target Identification & Validation
    • 8.3.2 Compound Screening & Efficacy Assessment
    • 8.3.3 Biomarker Discovery & Quantification
    • 8.3.4 Toxicology & Safety Pathology Studies
    • 8.3.5 Clinical Trial Patient Stratification
  • 8.4 Clinical Workflow Optimization
    • 8.4.1 Automated Slide Triage & Prioritization
    • 8.4.2 Automated Quality Control & Assurance
    • 8.4.3 Automated Reporting & Annotation Assistance
    • 8.4.4 Case Management & Archiving Efficiency
  • 8.5 Research & Academic Applications
    • 8.5.1 Basic & Translational Research
    • 8.5.2 Pathology Education & Training Tools

9 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Hospitals & Healthcare Institutions
  • 9.3 Diagnostic Laboratories
  • 9.4 Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • 9.5 Academic & Research Institutes
  • 9.6 Contract Research Organizations (CROs)

10 Global AI in Pathology - Diagnostic Automation Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 PathAI, Inc.
  • 12.2 Paige.AI, Inc.
  • 12.3 Aiforia Technologies Plc
  • 12.4 Akoya Biosciences, Inc.
  • 12.5 Deep Bio, Inc.
  • 12.6 Ibex Medical Analytics Ltd.
  • 12.7 Proscia Inc.
  • 12.8 Indica Labs, Inc.
  • 12.9 Inspirata, Inc.
  • 12.10 Mindpeak GmbH
  • 12.11 Tribun Health
  • 12.12 OptraSCAN, Inc.
  • 12.13 aetherAI Co., Ltd.
  • 12.14 DoMore Diagnostics AS
  • 12.15 Hologic, Inc.
  • 12.16 Roche Tissue Diagnostics
  • 12.17 Google (Alphabet Inc.)
  • 12.18 Microsoft