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1776766

医療画像診断における人工知能（AI）市場の2032年までの予測： 画像モダリティ、AIタイプ、臨床分野、展開モデル、コンポーネント、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析

Artificial Intelligence in Medical Imaging Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Imaging Modality, AI Type, Clinical Area, Deployment Model, Component, Application, End User 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
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医療画像診断における人工知能（AI）市場の2032年までの予測： 画像モダリティ、AIタイプ、臨床分野、展開モデル、コンポーネント、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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  • 概要
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  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、医療画像診断における人工知能（AI）の世界市場は、2025年に19億7,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは23.8％で成長し、2032年には88億1,000万米ドルに達すると予測されています。

医療画像診断における人工知能（AI）には、視覚的ヘルスケアデータを評価・解釈するための高度な計算モデルの活用が含まれます。機械学習やディープラーニング技術を適用することで、AIは画像ベースの診断の精度を高めると同時に、人間の監視を最小限に抑えます。MRI、CTスキャン、X線などのモダリティの自動解析を可能にし、疾患の早期発見と診断の一貫性を促進します。この技術は、画像解像度の向上、予測的洞察のサポート、放射線科ワークフローの合理化に貢献し、臨床医がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。

The Lancet Digital Healthによると、AIシステムは3万1,000件以上の医用画像診断において、プールされた感度は87%、特異度は92%で、専門の放射線科医に匹敵する診断精度を達成しました。同じメタ分析によると、AIは画像判読時間も大幅に短縮しました。

慢性疾患の負担増と早期診断需要

心血管疾患、がん、神経疾患などの慢性疾患の有病率の増加により、迅速かつ正確な診断ツールの必要性が高まっています。AIを活用した医療用画像診断は、異常の早期発見を強化し、タイムリーな介入と治療結果の改善を可能にします。ヘルスケアプロバイダーは、放射線学的評価を補強し、診断ワークフローを合理化するために、AIをますます統合しています。さらに、複雑な画像データを迅速かつ正確に分析するAIの能力は、長期的なケアの課題に取り組む上で不可欠となっています。

データプライバシー、セキュリティの懸念、断片的なデータガバナンス

AIシステムは膨大な医療データセットに大きく依存するため、患者のプライバシー保護が喫緊の課題となっています。クラウドベースのアナリティクスやサードパーティのプラットフォームを利用することで、不正アクセスやデータ漏洩に関するリスクが生じる。さらに、機関間で一貫性のないガバナンスの枠組みは、データの共有と標準化の取り組みを複雑にしています。国際的なデータ保護法への準拠を確保することは、特に異なる法域でAIソリューションを展開する場合に複雑さを増します。これらの懸念は、画像診断におけるAIの導入ペースを制限しています。

新たな治療領域と予測分析への拡大

AIは診断のサポートから、予測モデリングによるプロアクティブな疾病管理の実現へと進化しています。その能力は、腫瘍学、心臓病学、神経画像診断などの分野にまで拡大し、疾患の進行に関するより深い洞察を容易にしています。微妙な画像バイオマーカーを認識することで、AIは臨床医が潜在的な健康リスクを予測し、治療計画を精緻化するのを支援します。このように範囲が広がることで、開発者やヘルスケア機関には、従来の画像診断の使用事例を超えるイノベーションを起こす機会がもたらされます。

AIへの過度な依存と放射線科医のスキルダウン

自動化システムは、特に日常的な診断業務において、スキルの低下を引き起こす可能性があります。さらに、偏ったデータや質の低いトレーニングデータによる誤ったAIの出力は、臨床判断を誤らせる可能性があります。人間による監視の欠如は、微妙な判断を必要とする複雑な症例におけるリスクを増大させるかもしれないです。自動化へのシフトは、AIツールと効果的に協働するための医療専門家のスキルアップを必要とします。診断精度と専門家の能力を損なわないためには、技術サポートと人間の専門知識のバランスを保つことが不可欠です。

COVID-19の影響：

COVID-19危機は、特に肺合併症の評価や病気の進行のモニタリングのために、医療用画像診断におけるAIの統合を加速させました。病院の閉鎖と過密状態は、遠隔診断ソリューションと自動分析の必要性を強調しました。当初はリソースの制約があったにもかかわらず、パンデミックはAI主導の画像処理プラットフォームの技術革新を促進しました。また、呼吸器評価のためのデジタル診断ツールの臨床医への受け入れも促進されました。ヘルスケア部門がデジタル・レジリエンスに軸足を移す中、画像診断におけるAIはパンデミック後の診断の要になると予想されます。

予測期間中、コンピュータ断層撮影（CT）セグメントが最大になる見込み

コンピュータ断層撮影（CT）セグメントは、複数の専門分野にわたって高解像度の解剖学的詳細を捉える汎用性があるため、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。AIの統合により、CTスキャンの解釈はより迅速かつ正確になり、診断の信頼性が高まっています。このモダリティは、腫瘍、血管疾患、外傷関連の傷害の検出に広く使用されています。CT画像のAIアルゴリズムは、自動セグメンテーション、異常検出、レポート作成をサポートします。

予測期間中、定量イメージング＆バイオマーカー分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、定量イメージング＆バイオマーカー分野が最も高い成長率を示すと予測されます。なぜなら、AIツールは現在、疾患の重症度や治療への反応と相関する測定可能な指標を画像データから抽出することができるからです。これらのバイオマーカーは、個別化された患者モニタリングや薬効評価をサポートします。ヘルスケア機関は、包括的な分析のために画像バイオマーカーをゲノムデータや臨床データと統合するプラットフォームに投資しています。

最大のシェアを占める地域

予測期間中、アジア太平洋地域は、医療インフラの拡大と急速な技術導入により、最大の市場シェアを占めると予想されます。中国、日本、インドのような国々の政府は、政策支援や官民パートナーシップを通じてAIの統合を推進しています。患者数の増加と診断サービスへのアクセスの向上が地域の成長に寄与しています。AI主導の医療画像診断は、放射線科医の稼働率と診断精度の格差に対処するために受け入れられています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域は、強固な研究開発、確立されたヘルスケアネットワーク、有利な規制を背景に、最も高いCAGRを示すと予測されます。同地域には、先進的な画像処理アルゴリズムの開発に注力するAI新興企業や学術機関が多数存在します。臨床ワークフローを合理化し、放射線科医不足に対処する上でのAIの有用性は、米国とカナダで十分に認識されています。AIを活用した診断における規制の進展は商業化を後押ししており、北米は世界市場成長の重要な促進要因として位置付けられています。

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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
  • 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 世界の医療画像診断における人工知能（AI）：画像モダリティ別

  • X線
  • コンピュータ断層撮影（CT）
  • 磁気共鳴画像法（MRI）
  • 超音波
  • 陽電子放出断層撮影（PET）
  • マンモグラフィー
  • その他の画像診断法

第6章 世界の医療画像診断における人工知能（AI）：AIタイプ別

  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータービジョン

第7章 世界の医療画像診断における人工知能（AI）：臨床分野別

  • 放射線科
  • 心臓病学
  • 神経学
  • 乳がん検診／乳房画像検査
  • 腫瘍学
  • 呼吸器と肺
  • 整形外科
  • その他の臨床分野

第8章 世界の医療画像診断における人工知能（AI）：展開モデル別

  • オンプレミス
  • クラウドベース
  • ハイブリッド

第9章 世界の医療画像診断における人工知能（AI）：コンポーネント別

  • ソフトウェア
    • AIアルゴリズムとモデル
    • AIプラットフォームとフレームワーク
    • AI搭載用途
  • ハードウェア
    • 専用プロセッサ
    • 高性能コンピューティング（HPC）システム
    • ストレージソリューション
    • AI統合型画像機器
  • サービス
    • コンサルティングサービス
    • 実装および統合サービス
    • データアノテーション＆キュレーションサービス

第10章 世界の医療画像診断における人工知能（AI）：用途別

  • 画像分析と解釈
  • コンピュータ支援診断（CAD）
  • 定量イメージングとバイオマーカー
  • 検出と分類
  • ワークフローの最適化とトリアージ
  • その他の用途

第11章 世界の医療画像診断における人工知能（AI）：エンドユーザー別

  • 病院
  • 診断画像センター
  • 調査機関および学術機関
  • 製薬・バイオテクノロジー企業
  • その他のエンドユーザー

第12章 世界の医療画像診断における人工知能（AI）：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13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

  • Aidoc
  • Arterys
  • Avicenna.AI
  • Canon Medical Systems Corporation
  • CureMetrix
  • Enlitic
  • GE HealthCare
  • HeartFlow Inc.
  • IBM Watson Health
  • Infervision
  • Lunit Inc.
  • Philips Healthcare
  • Qure.ai
  • RadNet
  • Riverain Technologies
  • ScreenPoint Medical
  • Siemens Healthineers
  • Therapixel
  • Zebra Medical Vision
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Imaging Modality (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By X-Ray (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Computed Tomography (CT) (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Magnetic Resonance Imaging (MRI) (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Ultrasound (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Positron Emission Tomography (PET) (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Mammography (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Other Imaging Modalities (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By AI Type (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Machine Learning (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Deep Learning (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Clinical Area (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Radiology (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Cardiology (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Neurology (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Breast Screening/Breast Imaging (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Oncology (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Respiratory & Pulmonary (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Orthopedics (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Other Clinical Areas (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Deployment Model (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By On-Premise (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Cloud-based (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Hybrid (2024-2032) ($MN)
  • Table 28 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
  • Table 29 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 30 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By AI Algorithms & Models (2024-2032) ($MN)
  • Table 31 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By AI Platforms & Frameworks (2024-2032) ($MN)
  • Table 32 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By AI-Powered Applications (2024-2032) ($MN)
  • Table 33 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
  • Table 34 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Specialized Processors (2024-2032) ($MN)
  • Table 35 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By High-Performance Computing (HPC) Systems (2024-2032) ($MN)
  • Table 36 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Storage Solutions (2024-2032) ($MN)
  • Table 37 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By AI-Integrated Imaging Devices (2024-2032) ($MN)
  • Table 38 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 39 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Consulting Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 40 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Implementation & Integration Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 41 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Data Annotation & Curation Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 42 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
  • Table 43 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Image analysis & Interpretation (2024-2032) ($MN)
  • Table 44 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Computer-Aided Diagnosis (CAD) (2024-2032) ($MN)
  • Table 45 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Quantitative Imaging & Biomarkers (2024-2032) ($MN)
  • Table 46 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Detection & Classification (2024-2032) ($MN)
  • Table 47 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Workflow Optimization & Triage (2024-2032) ($MN)
  • Table 48 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
  • Table 49 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 50 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Hospitals (2024-2032) ($MN)
  • Table 51 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Diagnostic Imaging Centers (2024-2032) ($MN)
  • Table 52 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Research Laboratories & Academic Institutions (2024-2032) ($MN)
  • Table 53 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Pharmaceutical & Biotechnology Companies (2024-2032) ($MN)
  • Table 54 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($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: SMRC30097

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market is accounted for $1.97 billion in 2025 and is expected to reach $8.81 billion by 2032 growing at a CAGR of 23.8% during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) in medical imaging involves leveraging advanced computational models to evaluate and interpret visual healthcare data. By applying machine learning and deep learning techniques, AI enhances the precision of image-based diagnostics while minimizing human oversight. It enables automated analysis of modalities like MRI, CT scans, and X-rays, facilitating early disease detection and diagnostic consistency. The technology contributes to improved image resolution, supports predictive insights, and streamlines radiology workflows to assist clinicians in making more informed decisions.

According to The Lancet Digital Health, AI systems achieved diagnostic accuracy comparable to expert radiologists, with pooled sensitivity of 87% and specificity of 92% across over 31,000 medical imaging cases. According to the same meta-analysis, AI also significantly reduced image interpretation time.

Market Dynamics:

Driver:

Rising burden of chronic diseases and demand for early diagnosis

The increasing prevalence of chronic ailments such as cardiovascular conditions, cancer, and neurological disorders has heightened the need for prompt and accurate diagnostic tools. AI-powered medical imaging enhances the detection of anomalies at early stages, allowing for timely intervention and improved treatment outcomes. Healthcare providers are increasingly integrating AI to augment radiological assessments and streamline diagnostic workflows. Moreover AI's ability to analyze complex imaging data swiftly and precisely makes it vital in addressing long-term care challenges.

Restraint:

Data privacy, security concerns, and fragmented data governance

As AI systems rely heavily on vast medical datasets, safeguarding patient privacy has become a pressing issue. The use of cloud-based analytics and third-party platforms introduces risks related to unauthorized access and data breaches. Moreover, inconsistent governance frameworks across institutions complicate data sharing and standardization efforts. Ensuring compliance with international data protection laws adds complexity, especially when deploying AI solutions across different jurisdictions. These concerns collectively restrict the pace of AI adoption in imaging diagnostics.

Opportunity:

Expansion into new therapeutic areas and predictive analytics

AI is evolving from supporting diagnostics to enabling proactive disease management through predictive modeling. Its capabilities are extending to areas such as oncology, cardiology, and neuroimaging, facilitating deeper insights into disease progression. By recognizing subtle imaging biomarkers, AI assists clinicians in forecasting potential health risks and refining treatment plans. This broadening scope presents opportunities for developers and healthcare institutions to innovate beyond traditional imaging use cases.

Threat:

Over-reliance on AI and deskilling of radiologists

Automated systems may cause skill erosion, especially in routine diagnostic tasks. Furthermore, incorrect AI outputs due to biased or poor-quality training data can mislead clinical decisions. A lack of human oversight might increase risks in complex cases requiring nuanced judgment. The shift toward automation necessitates upskilling medical professionals to effectively collaborate with AI tools. Maintaining a balance between technology support and human expertise is essential to avoid undermining diagnostic accuracy and professional competency.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 crisis accelerated the integration of AI in medical imaging, especially for assessing lung complications and monitoring disease progression. Lockdowns and hospital overcrowding emphasized the need for remote diagnostic solutions and automated analysis. Despite initial resource constraints, the pandemic catalyzed innovation in AI-driven imaging platforms. It also fostered acceptance among clinicians of digital diagnostic tools for respiratory assessments. As the healthcare sector pivots toward digital resilience, AI in imaging is expected to become a cornerstone of post-pandemic diagnostics.

The computed tomography (CT) segment is expected to be the largest during the forecast period

The computed tomography (CT) segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to its versatility in capturing high-resolution anatomical details across multiple specialties. With the integration of AI, CT scan interpretation has become faster and more accurate, enhancing diagnostic confidence. The modality is widely used for detecting tumors, vascular diseases, and trauma-related injuries. AI algorithms in CT imaging support automated segmentation, anomaly detection, and report generation.

The quantitative imaging & biomarkers segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the quantitative imaging & biomarkers segment is predicted to witness the highest growth rate because AI tools are now capable of extracting measurable indicators from imaging data that correlate with disease severity or response to treatment. These biomarkers support individualized patient monitoring and drug efficacy evaluation. Healthcare institutions are investing in platforms that integrate imaging biomarkers with genomic and clinical data for comprehensive analysis.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share owing to its expanding healthcare infrastructure and rapid technology adoption. Governments across countries like China, Japan, and India are promoting AI integration through policy support and public-private partnerships. Rising patient volumes and improving access to diagnostic services are contributing to regional growth. AI-driven medical imaging is being embraced to address disparities in radiologist availability and diagnostic accuracy.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR fueled by robust R&D, established healthcare networks, and favorable regulations. The region hosts numerous AI startups and academic institutions focused on developing advanced imaging algorithms. AI's utility in streamlining clinical workflows and addressing radiologist shortages is well recognized in the U.S. and Canada. Regulatory progress in AI-enabled diagnostics supports commercialization, positioning North America as a key accelerator of global market growth.

Key players in the market

Some of the key players in Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market include Aidoc, Arterys, Avicenna.AI, Canon Medical Systems Corporation, CureMetrix, Enlitic, GE HealthCare, HeartFlow Inc., IBM Watson Health, Infervision, Lunit Inc., Philips Healthcare, Qure.ai, RadNet, Riverain Technologies, ScreenPoint Medical, Siemens Healthineers, Therapixel and Zebra Medical Vision.

Key Developments:

In June 2025, Qure.ai launches AIRA AI-powered co-pilot at the World Health Assembly. The tool aims to reduce manual workload-freeing time for direct patient care responding to the WHO's call for improved health equity.

In May 2025, GE HealthCare unveils enterprise imaging workflow efficiency solutions, introducing a suite of digital tools to optimize imaging operations and support enterprise-level deployments.

In January 2025, Aidoc announces strategic collaboration with AWS to enhance its CARE(TM) Foundation Model using Amazon Web Services' cloud and engineering scale, aiming to deliver real-time clinical AI across multiple imaging modalities.

Imaging Modalities Covered:

  • X-Ray
  • Computed Tomography (CT)
  • Magnetic Resonance Imaging (MRI)
  • Ultrasound
  • Positron Emission Tomography (PET)
  • Mammography
  • Other Imaging Modalities

AI Types Covered:

  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision

Clinical Areas Covered:

  • Radiology
  • Cardiology
  • Neurology
  • Breast Screening/Breast Imaging
  • Oncology
  • Respiratory & Pulmonary
  • Orthopedics
  • Other Clinical Areas

Deployment Models Covered:

  • On-Premise
  • Cloud-based
  • Hybrid

Components Covered:

  • Software
  • Hardware
  • Services

Applications Covered:

  • Image analysis & Interpretation
  • Computer-Aided Diagnosis (CAD)
  • Quantitative Imaging & Biomarkers
  • Detection & Classification
  • Workflow Optimization & Triage
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Hospitals
  • Diagnostic Imaging Centers
  • Research Laboratories & Academic Institutions
  • Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • 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 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 alliance

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 Imaging Market, By Imaging Modality

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 X-Ray
  • 5.3 Computed Tomography (CT)
  • 5.4 Magnetic Resonance Imaging (MRI)
  • 5.5 Ultrasound
  • 5.6 Positron Emission Tomography (PET)
  • 5.7 Mammography
  • 5.8 Other Imaging Modalities

6 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market, By AI Type

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Machine Learning
  • 6.3 Deep Learning
  • 6.4 Natural Language Processing (NLP)
  • 6.5 Computer Vision

7 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market, By Clinical Area

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Radiology
  • 7.3 Cardiology
  • 7.4 Neurology
  • 7.5 Breast Screening/Breast Imaging
  • 7.6 Oncology
  • 7.7 Respiratory & Pulmonary
  • 7.8 Orthopedics
  • 7.9 Other Clinical Areas

8 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market, By Deployment Model

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 On-Premise
  • 8.3 Cloud-based
  • 8.4 Hybrid

9 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market, By Component

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Software
    • 9.2.1 AI Algorithms & Models
    • 9.2.2 AI Platforms & Frameworks
    • 9.2.3 AI-Powered Applications
  • 9.3 Hardware
    • 9.3.1 Specialized Processors
    • 9.3.2 High-Performance Computing (HPC) Systems
    • 9.3.3 Storage Solutions
    • 9.3.4 AI-Integrated Imaging Devices
  • 9.4 Services
    • 9.4.1 Consulting Services
    • 9.4.2 Implementation & Integration Services
    • 9.4.3 Data Annotation & Curation Services

10 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market, By Application

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Image analysis & Interpretation
  • 10.3 Computer-Aided Diagnosis (CAD)
  • 10.4 Quantitative Imaging & Biomarkers
  • 10.5 Detection & Classification
  • 10.6 Workflow Optimization & Triage
  • 10.7 Other Applications

11 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market, By End User

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 Hospitals
  • 11.3 Diagnostic Imaging Centers
  • 11.4 Research Laboratories & Academic Institutions
  • 11.5 Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • 11.6 Other End Users

12 Global Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market, By Geography

  • 12.1 Introduction
  • 12.2 North America
    • 12.2.1 US
    • 12.2.2 Canada
    • 12.2.3 Mexico
  • 12.3 Europe
    • 12.3.1 Germany
    • 12.3.2 UK
    • 12.3.3 Italy
    • 12.3.4 France
    • 12.3.5 Spain
    • 12.3.6 Rest of Europe
  • 12.4 Asia Pacific
    • 12.4.1 Japan
    • 12.4.2 China
    • 12.4.3 India
    • 12.4.4 Australia
    • 12.4.5 New Zealand
    • 12.4.6 South Korea
    • 12.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 12.5 South America
    • 12.5.1 Argentina
    • 12.5.2 Brazil
    • 12.5.3 Chile
    • 12.5.4 Rest of South America
  • 12.6 Middle East & Africa
    • 12.6.1 Saudi Arabia
    • 12.6.2 UAE
    • 12.6.3 Qatar
    • 12.6.4 South Africa
    • 12.6.5 Rest of Middle East & Africa

13 Key Developments

  • 13.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 13.2 Acquisitions & Mergers
  • 13.3 New Product Launch
  • 13.4 Expansions
  • 13.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 Aidoc
  • 12.2 Arterys
  • 12.3 Avicenna.AI
  • 12.4 Canon Medical Systems Corporation
  • 12.5 CureMetrix
  • 12.6 Enlitic
  • 12.7 GE HealthCare
  • 12.8 HeartFlow Inc.
  • 12.9 IBM Watson Health
  • 12.10 Infervision
  • 12.11 Lunit Inc.
  • 12.12 Philips Healthcare
  • 12.13 Qure.ai
  • 12.14 RadNet
  • 12.15 Riverain Technologies
  • 12.16 ScreenPoint Medical
  • 12.17 Siemens Healthineers
  • 12.18 Therapixel
  • 12.19 Zebra Medical Vision