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1797972

画像診断におけるAI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、モダリティ別、導入形態別、技術別、アプリケーション別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

AI in Diagnostic Imaging Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component, Modality (X-ray, MRI, CT, Ultrasound, PET, Mammography and Other Modalities), Deployment Mode, Technology, 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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本日の銀行送金レート: 1USD=149.79円
画像診断におけるAI市場の2032年までの予測： コンポーネント別、モダリティ別、導入形態別、技術別、アプリケーション別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年08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
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界の画像診断におけるAI市場は2025年に16億米ドルを占め、予測期間中にCAGR 35.4％で成長し、2032年には136億米ドルに達すると予測されています。

画像診断における人工知能は、高度なアルゴリズムと機械学習モデルを使用して医療画像を分析し、精度、効率、臨床的意思決定を向上させるものです。AIシステムは、異常の検出、解剖学的構造のセグメンテーション、MRI、CT、X線などのモダリティにわたる画質の向上を支援します。ルーチン作業を自動化し、微妙なパターンを特定することで、AIは放射線科医による疾患の早期発見、治療計画、ワークフローの最適化をサポートし、最終的には迅速な診断とより個別化された患者ケアに貢献します。

European Radiologyによると、99社によって開発された診断放射線学における269のAIアプリケーションが特定されました。これらのアプリケーションは主に、特定の画像モダリティや解剖学的領域における知覚や推論といった狭いタスクに焦点を当てています。

正確でスケーラブルな診断への需要の高まり

AIアルゴリズムは現在、MRI、CT、X線などのモダリティから得られる膨大なデータセットを驚くべき精度で分析し、診断ミスを減らし、臨床的意思決定を加速することができます。病院や画像診断センターは、ワークフローを合理化し、スループットを向上させ、診断精度を高めるためにAIツールを採用しています。このシフトはさらに、AIを臨床資産として検証する規制当局の承認と償還の枠組みによって支えられています。

高い導入・統合コスト

その変革の可能性にもかかわらず、画像診断システムへのAIの統合は、多くのヘルスケアプロバイダーにとって依然として財政的に困難です。AI対応のハードウェア、ソフトウェアライセンス、クラウドストレージやサイバーセキュリティなどのインフラストラクチャアップグレードへの先行投資は、特に中規模や地方の施設にとっては法外なものになる可能性があります。さらに、AIの出力を操作・解釈するための人材育成も、運用コストに拍車をかけます。このような経済的障壁は、特にヘルスケア予算が限られている地域や、ITエコシステムが分断されている地域では、導入の足かせとなります。

臨床ワークフローとマルチモーダルAIとの統合

AIがエンド・ツー・エンドの診断ワークフローに組み込まれるケースが増えており、画像診断システム、電子カルテ（EHR）、臨床判断支援ツール間のシームレスなデータ交換が可能になっています。画像データとゲノム、病理、患者履歴を組み合わせたマルチモーダルAIの台頭は、個別化診断の新たな可能性を引き出しています。ベンダーは、リアルタイムのトリアージ、予測分析、長期的な患者モニタリングをサポートする相互運用可能なプラットフォームを開発しています。この融合は診断精度を再定義し、AI開発者とヘルスケアプロバイダーに新たな収益源を開くと期待されています。

アルゴリズムのバイアスと説明可能性の欠如

画像解釈におけるバイアスは、誤診や治療の遅れにつながる可能性があり、倫理的・法的な懸念を引き起こします。さらに、多くのAIシステムは「ブラックボックス」として動作し、どのように結論に至ったのかの透明性が限られています。この説明可能性の欠如は、臨床医の信頼を損ない、規制当局の承認を複雑にします。これらの問題に対処するには、強固な検証プロトコル、包括的なトレーニングデータセット、解釈可能なAIフレームワークの開発が必要です。

COVID-19の影響：

COVID-19の大流行は、画像診断、特に胸部CTとX線分析におけるAIの採用を加速させました。AIツールは、COVID関連の異常の検出、患者のトリアージ、病気の進行の監視のために急速に導入されました。しかし、サプライチェーンの混乱とパンデミック対応へのリソースの再配分により、COVID以外の画像処理量は一時的に鈍化しました。パンデミック後は、備えとデジタル変革が重視され、スケーラブルなクラウドベースの画像処理プラットフォームへの投資が増加し、AIの導入が持続すると予想されます。

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

ソフトウェア分野は、インテリジェントな画像解析を可能にする中心的な役割を果たすため、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ソフトウェアプラットフォームは、ディープラーニングモデル、自然言語処理、予測分析を統合し、複雑な画像データから実用的な洞察を提供します。これらのプラットフォームはクラウドベースが増えており、複数の施設にスケーラブルに展開できるようになっています。継続的なアップデートとアルゴリズムの強化により、進化する臨床ニーズへの適応性が確保され、ソフトウェアがAI主導型診断のバックボーンとなっています。

予測期間中、MRI（磁気共鳴画像診断）分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、MRI（磁気共鳴画像診断）分野は、その優れた軟部組織コントラストと神経学、腫瘍学、心臓病学での用途拡大により、最も高い成長率を記録すると予測されます。AIの統合は、画像分割の自動化、解像度の向上、スキャン時間の短縮によってMRIを強化します。超高磁場MRIやAI支援機能画像などのイノベーションにより、アルツハイマー病や多発性硬化症などの複雑な疾患の早期発見が可能になりつつあります。精密診断の需要が高まるにつれ、AIを搭載したMRIシステムは先進医療現場で不可欠なものとなりつつあります。

最大シェアの地域

予測期間中、北米地域は、強固なヘルスケアインフラ、高い画像処理量、積極的な規制枠組みに支えられ、最大の市場シェアを占めると予想されます。同地域は、強力な研究開発投資、デジタルヘルス技術の広範な採用、AI対応診断に対する有利な償還政策の恩恵を受けています。GEヘルスケア、IBMワトソンヘルス、シーメンス・ヘルティニアーズなどの大手企業がこの地に本社を構え、技術革新と商業化を推進しています。米国はまた、AIベースの画像診断ツールの臨床試験やFDA承認でもリードしています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、医療費の増加、診断サービスへのアクセス拡大、AI導入を促進する政府の取り組みに後押しされ、最も高いCAGRを示すと予測されます。中国、インド、日本などの国々は、デジタルヘルスインフラとAI研究に多額の投資を行っています。この地域の大規模な患者人口と慢性疾患の増加は、AI主導の画像ソリューションにとって肥沃な土壌を作り出しています。この急速に発展する市場に参入するため、地元の新興企業や世界企業が戦略的パートナーシップを結んでいます。

無料のカスタマイズサービス：

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

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレ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 画像診断におけるAIの世界市場：コンポーネント別

  • ソフトウェア
    • AIベースのプラットフォーム
    • アルゴリズムとソリューション
  • ハードウェア
    • 統合型AI対応イメージングデバイス
    • サーバーとストレージ
    • GPUとプロセッサ
  • サービス
    • インストールおよび統合サービス
    • サポートとメンテナンス
    • トレーニングとコンサルティング

第6章 画像診断におけるAIの世界市場：モダリティ別

  • X線
  • MRI（磁気共鳴画像）
  • CT（コンピュータ断層撮影）
  • 超音波
  • PET（陽電子放出断層撮影）
  • マンモグラフィー
  • その他のモダリティ

第7章 画像診断におけるAIの世界市場：導入形態別

  • クラウドベース
  • オンプレミス

第8章 画像診断におけるAIの世界市場：技術別

  • 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
  • 生成的敵対ネットワーク（GAN）
  • その他の技術

第9章 画像診断におけるAIの世界市場：アプリケーション別

  • 腫瘍学
  • 心臓病学
  • 神経学
  • 整形外科
  • 呼吸器科
  • 乳房画像検査
  • 肝臓と消化管の画像診断
  • 口腔診断
  • その他のアプリケーション

第10章 画像診断におけるAIの世界市場：エンドユーザー別

  • 病院
  • 診断センター
  • 調査室
  • 専門クリニック
  • その他のエンドユーザー

第11章 世界の診断画像市場における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12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13章 企業プロファイリング

  • Arterys
  • Aidoc
  • Zebra Medical Vision
  • Enlitic
  • Qure.ai
  • Infervision
  • Caption Health
  • Lunit
  • Butterfly Network
  • Gauss Surgical
  • Sigtuple
  • Freenome
  • Bay Labs
  • IBM Watson Health Imaging
  • Siemens Healthineers
  • GE Healthcare
  • Philips Healthcare
図表

List of Tables

  • Table 1 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Component (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Software (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By AI-based Platforms (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Algorithms & Solutions (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Hardware (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Integrated AI-enabled Imaging Devices (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Servers & Storage (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By GPUs & Processors (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Installation & Integration Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Support & Maintenance (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Training & Consulting (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Modality (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By X-ray (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By MRI (Magnetic Resonance Imaging) (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By CT (Computed Tomography) (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Ultrasound (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By PET (Positron Emission Tomography) (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Mammography (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Other Modalities (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Deployment Mode (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Cloud-Based (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By On-Premises (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Deep Learning (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
  • Table 28 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032) ($MN)
  • Table 29 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Generative Adversarial Networks (GANs) (2024-2032) ($MN)
  • Table 30 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Other Technologies (2024-2032) ($MN)
  • Table 31 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
  • Table 32 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Oncology (2024-2032) ($MN)
  • Table 33 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Cardiology (2024-2032) ($MN)
  • Table 34 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Neurology (2024-2032) ($MN)
  • Table 35 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Orthopedics (2024-2032) ($MN)
  • Table 36 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Pulmonology (2024-2032) ($MN)
  • Table 37 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Breast Imaging (2024-2032) ($MN)
  • Table 38 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Liver & GI Imaging (2024-2032) ($MN)
  • Table 39 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Oral Diagnostics (2024-2032) ($MN)
  • Table 40 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
  • Table 41 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 42 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Hospitals (2024-2032) ($MN)
  • Table 43 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Diagnostic Centers (2024-2032) ($MN)
  • Table 44 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Research Laboratories (2024-2032) ($MN)
  • Table 45 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Specialty Clinics (2024-2032) ($MN)
  • Table 46 Global AI in Diagnostic Imaging Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($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: SMRC30342

According to Stratistics MRC, the Global AI in Diagnostic Imaging Market is accounted for $1.6 billion in 2025 and is expected to reach $13.6 billion by 2032 growing at a CAGR of 35.4% during the forecast period. Artificial Intelligence in diagnostic imaging is the use of advanced algorithms and machine learning models to analyze medical images for improved accuracy, efficiency, and clinical decision-making. AI systems assist in detecting abnormalities, segmenting anatomical structures, and enhancing image quality across modalities such as MRI, CT, and X-ray. By automating routine tasks and identifying subtle patterns, AI supports radiologists in early disease detection, treatment planning, and workflow optimization, ultimately contributing to faster diagnoses and more personalized patient care

According to European Radiology identified 269 AI applications in diagnostic radiology, developed by 99 companies. These applications predominantly focus on narrow tasks such as perception and reasoning within specific imaging modalities and anatomical regions.

Market Dynamics:

Driver:

Rising demand for accurate and scalable diagnostics

AI algorithms are now capable of analyzing vast datasets from modalities like MRI, CT, and X-ray with remarkable precision, reducing diagnostic errors and accelerating clinical decision-making. Hospitals and imaging centers are adopting AI tools to streamline workflows, improve throughput, and enhance diagnostic accuracy, especially in high-volume settings. This shift is further supported by regulatory approvals and reimbursement frameworks that validate AI as a clinical asset.

Restraint:

High cost of implementation and integration

Despite its transformative potential, the integration of AI into diagnostic imaging systems remains financially challenging for many healthcare providers. The upfront investment in AI-enabled hardware, software licenses, and infrastructure upgrades such as cloud storage and cybersecurity can be prohibitive, particularly for mid-sized and rural facilities. Moreover, training personnel to operate and interpret AI outputs adds to operational costs. These financial barriers slow down the adoption, especially in regions with limited healthcare budgets or fragmented IT ecosystems.

Opportunity:

Integration with clinical workflows and multimodal AI

AI is increasingly being embedded into end-to-end diagnostic workflows, enabling seamless data exchange between imaging systems, electronic health records (EHRs), and clinical decision support tools. The rise of multimodal AI combining imaging data with genomics, pathology, and patient history is unlocking new possibilities for personalized diagnostics. Vendors are developing interoperable platforms that support real-time triage, predictive analytics, and longitudinal patient monitoring. This convergence is expected to redefine diagnostic precision and open new revenue streams for AI developers and healthcare providers.

Threat:

Algorithmic bias and lack of explainability

Bias in image interpretation can lead to misdiagnosis or delayed treatment, raising ethical and legal concerns. Additionally, many AI systems operate as "black boxes," offering limited transparency into how conclusions are reached. This lack of explainability undermines clinician trust and complicates regulatory approval. Addressing these issues requires robust validation protocols, inclusive training datasets, and the development of interpretable AI frameworks.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of AI in diagnostic imaging, particularly for chest CT and X-ray analysis. AI tools were rapidly deployed to detect COVID-related anomalies, triage patients, and monitor disease progression. However, supply chain disruptions and resource reallocation toward pandemic response temporarily slowed non-COVID imaging volumes. Post-pandemic, the emphasis on preparedness and digital transformation is expected to sustain AI adoption, with increased investment in scalable, cloud-based imaging platforms.

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 its central role in enabling intelligent image analysis. AI software platforms integrate deep learning models, natural language processing, and predictive analytics to deliver actionable insights from complex imaging data. These platforms are increasingly cloud-based, allowing for scalable deployment across multiple facilities. Continuous updates and algorithm enhancements ensure adaptability to evolving clinical needs, making software the backbone of AI-driven diagnostics.

The MRI (magnetic resonance imaging) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the MRI (magnetic resonance imaging) segment is predicted to witness the highest growth rate driven by its superior soft tissue contrast and expanding applications in neurology, oncology, and cardiology. AI integration enhances MRI by automating image segmentation, improving resolution, and reducing scan times. Innovations such as ultra-high-field MRI and AI-assisted functional imaging are enabling earlier detection of complex conditions like Alzheimer's and multiple sclerosis. As demand for precision diagnostics grows, AI-powered MRI systems are becoming indispensable in advanced care settings.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share supported by a robust healthcare infrastructure, high imaging volumes, and proactive regulatory frameworks. The region benefits from strong R&D investments, widespread adoption of digital health technologies, and favorable reimbursement policies for AI-enabled diagnostics. Major players like GE HealthCare, IBM Watson Health, and Siemens Healthineers are headquartered here, driving innovation and commercialization. The U.S. also leads in clinical trials and FDA approvals for AI-based imaging tools.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR fueled by rising healthcare expenditure, expanding access to diagnostic services, and government initiatives promoting AI adoption. Countries like China, India, and Japan are investing heavily in digital health infrastructure and AI research. The region's large patient population and increasing prevalence of chronic diseases create a fertile ground for AI-driven imaging solutions. Local startups and global players are forming strategic partnerships to tap into this rapidly evolving market.

Key players in the market

Some of the key players in AI in Diagnostic Imaging Market include Arterys, Aidoc, Zebra Medical Vision, Enlitic, Qure.ai, Infervision, Caption Health, Lunit, Butterfly Network, Gauss Surgical, Sigtuple, Freenome, Bay Labs, IBM Watson Health Imaging, Siemens Healthineers, GE Healthcare, and Philips Healthcare

Key Developments:

In July 2025, AZmed obtained two new FDA clearances for its AI-driven chest X-ray analytics technology, expanding its offerings in diagnostic imaging. These clearances facilitate broader clinical use, enhancing early detection and workflow automation in radiology practices.

In April 2025, Siemens Healthineers showcased its latest diagnostic imaging breakthroughs focused on improving healthcare through advanced AI-powered solutions. The company emphasized enhancing diagnostic productivity, accuracy, and patient outcomes with their cutting-edge imaging technologies during the Asia Oceania Congress of Radiology.

In March 2025, Gleamer acquired Pixyl and Caerus Medical, boosting their proprietary AI imaging portfolio with advanced FDA- and CE-cleared neuro and lumbar MRI AI applications. This expansion positions Gleamer as a leader with comprehensive AI solutions spanning X-ray, mammography, CT, and MRI modalities.

Components Covered:

  • Software
  • Hardware
  • Services

Modalities Covered:

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

Deployment Modes Covered:

  • Cloud-Based
  • On-Premises

Technologies Covered:

  • Deep Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Oncology
  • Cardiology
  • Neurology
  • Orthopedics
  • Pulmonology
  • Breast Imaging
  • Liver & GI Imaging
  • Oral Diagnostics
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Hospitals
  • Diagnostic Centers
  • Research Laboratories
  • Specialty Clinics
  • 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 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 Diagnostic Imaging Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Software
    • 5.2.1 AI-based Platforms
    • 5.2.2 Algorithms & Solutions
  • 5.3 Hardware
    • 5.3.1 Integrated AI-enabled Imaging Devices
    • 5.3.2 Servers & Storage
    • 5.3.3 GPUs & Processors
  • 5.4 Services
    • 5.4.1 Installation & Integration Services
    • 5.4.2 Support & Maintenance
    • 5.4.3 Training & Consulting

6 Global AI in Diagnostic Imaging Market, By Modality

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 X-ray
  • 6.3 MRI (Magnetic Resonance Imaging)
  • 6.4 CT (Computed Tomography)
  • 6.5 Ultrasound
  • 6.6 PET (Positron Emission Tomography)
  • 6.7 Mammography
  • 6.8 Other Modalities

7 Global AI in Diagnostic Imaging Market, By Deployment Mode

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Cloud-Based
  • 7.3 On-Premises

8 Global AI in Diagnostic Imaging Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Deep Learning
  • 8.3 Natural Language Processing (NLP)
  • 8.4 Computer Vision
  • 8.5 Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 8.6 Other Technologies

9 Global AI in Diagnostic Imaging Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Oncology
  • 9.3 Cardiology
  • 9.4 Neurology
  • 9.5 Orthopedics
  • 9.6 Pulmonology
  • 9.7 Breast Imaging
  • 9.8 Liver & GI Imaging
  • 9.9 Oral Diagnostics
  • 9.10 Other Applications

10 Global AI in Diagnostic Imaging Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Hospitals
  • 10.3 Diagnostic Centers
  • 10.4 Research Laboratories
  • 10.5 Specialty Clinics
  • 10.6 Other End Users

11 Global AI in Diagnostic Imaging 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 Arterys
  • 13.2 Aidoc
  • 13.3 Zebra Medical Vision
  • 13.4 Enlitic
  • 13.5 Qure.ai
  • 13.6 Infervision
  • 13.7 Caption Health
  • 13.8 Lunit
  • 13.9 Butterfly Network
  • 13.10 Gauss Surgical
  • 13.11 Sigtuple
  • 13.12 Freenome
  • 13.13 Bay Labs
  • 13.14 IBM Watson Health Imaging
  • 13.15 Siemens Healthineers
  • 13.16 GE Healthcare
  • 13.17 Philips Healthcare