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市場調査レポート
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1856984

医用画像向けAIの世界市場：将来予測 (2032年まで) - コンポーネント別・画像モダリティ別・展開方式別・技術別・用途別・エンドユーザー別・地域別の分析

AI in Medical Imaging Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component (Software and Services), Imaging Modality, 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
医用画像向けAIの世界市場：将来予測 (2032年まで) - コンポーネント別・画像モダリティ別・展開方式別・技術別・用途別・エンドユーザー別・地域別の分析
出版日: 2025年10月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット

  • 概要

Stratistics MRCによると、世界の医用画像向けAI市場は2025年に18億5,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは36.6％で成長し、2032年には164億8,000万米ドルに達すると予測されています。

医用画像向け人工知能（AI）とは、X線、CTスキャン、MRI、超音波などの医療画像を分析、解釈、強化するための高度な計算アルゴリズムと機械学習技術の応用を指します。AIシステムは自動的にパターンを検出し、異常を定量化し、放射線科医がより高い精度と効率で病気を診断できるよう支援することができます。深層学習モデルを活用することで、AIは画質を向上させ、人的ミスを減らし、患者の転帰の予測分析を可能にします。また、ワークフローの最適化、個別化された治療計画、疾患の早期発見を促進し、医療画像をより正確でデータ主導の患者中心の診療へと変貌させます。

AIアルゴリズムと計算能力の進歩

深層学習モデルは、CT、MRI、X線、超音波の各モダリティにおける異常の自動検出、セグメンテーション、分類をサポートします。GPUアクセラレーションとクラウドベースの処理により、病院や画像診断センター全体でリアルタイム分析とスケーラブルな展開が可能になります。PACSやRISシステムとの統合により、ワークフローの効率と診断スループットが向上します。AIによる読影の需要は、大量かつリソースに制約のある環境で高まっています。これらの機能により、グローバルな医療システムでプラットフォームの革新と臨床導入が進んでいます。

既存システムとの統合課題

AI画像処理ツールは、アーキテクチャやデータ標準が異なるレガシーPACS、EMR、病院ITシステムとのインターフェースが必要です。カスタム統合プロジェクトは、コストを増加させ、実装を遅らせ、ワークフローの継続性を低下させます。標準化されたAPIとデータ形式の欠如は、クロスプラットフォームの互換性とベンダーの協力を妨げます。ITチームは、ハイブリッド展開におけるデータの整合性、監査可能性、コンプライアンスの維持という課題に直面しています。このような制約が、多拠点にまたがるインフラの多い医療ネットワークへの導入を妨げています。

早期かつ正確な診断に対する需要の高まり

AIモデルは、複雑な画像データセットから腫瘍、病変、異常を検出する際の感度と特異度を向上させます。プラットフォームは、トリアージ、優先順位付け、二次読影ワークフローをサポートし、臨床的意思決定を強化し、診断の遅れを軽減します。電子カルテや臨床判断支援ツールとの統合により、縦断的な分析と個別化されたケアが可能になります。スケーラブルで再現性の高い診断ツールに対する需要は、スクリーニング・プログラムやバリューベース・ケア・モデル全体で高まっています。こうした動きは、AIを活用した画像診断や精密診断の成長を促進しています。

標準化と規制の枠組みの欠如

AIモデルの承認、市販後調査、臨床試験要件に対する規制機関のアプローチは様々です。統一された性能ベンチマークや監査プロトコルがないため、ベンダーの比較や調達の判断が複雑になります。病院や画像診断センターは、モデルの信頼性、偏り、多様な患者集団における一般化可能性の評価という課題に直面しています。AI支援診断に対する償還方針は、公的・私的支払者間で未整備のままです。これらのリスクは、規制された医療環境全体におけるプラットフォームの成熟と臨床統合を制約し続けます。

COVID-19の影響：

パンデミックは、医療システムが診断の滞り、スタッフ不足、感染管理の義務化に直面する中で、医用画像におけるAIの採用を加速させました。AIツールは、胸部CTとX線スキャンでCOVID-19肺炎のトリアージと重症度スコアリングをサポートしました。遠隔読影とクラウドベースの展開により、隔離されたリソースが限られた環境でのケアの継続が可能になりました。スケーラブルで自動化された画像ワークフローに対する需要は、救急部門や外来部門全体で急増しました。パンデミック後の戦略には、診断の回復力とデジタルヘルスインフラストラクチャの中核としてAI画像診断が含まれるようになりました。こうしたシフトは、インテリジェント画像処理プラットフォームと臨床AIガバナンスへの長期投資を強化しています。

予測期間中、ディープラーニングセグメントが最大になる見込み

ディープラーニングセグメントは、医療モダリティ全体の画像分類、セグメンテーション、異常検出において優れた性能を発揮するため、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。畳み込みニューラルネットワークや変換器ベースのアーキテクチャは、放射線画像や病理画像の高精度な解釈をサポートします。プラットフォームは、事前学習済みモデルと転移学習を使用して、多様な臨床環境での展開を加速します。アノテーションツールやデータレイクとの統合により、モデルの継続的な改良と検証が可能になります。スケーラブルで説明可能なディープラーニングソリューションに対する需要は、病院、研究機関、画像ベンダー全体で高まっています。

予測期間中、腫瘍学分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、AIプラットフォームががんのスクリーニング、病期分類、治療計画にわたって拡張するにつれて、腫瘍学セグメントは最も高い成長率を示すと予測されます。治療モデルは、乳がん、肺がん、前立腺がん、大腸がんなどの腫瘍を検出し、進行度を測定し、治療反応を評価します。ラジオミクスおよびゲノミクス・プラットフォームとの統合は、マルチモーダル解析と個別化腫瘍学ワークフローをサポートします。早期発見や精密診断に対する需要は、公衆衛生プログラムや腫瘍センター全体で高まっています。AI対応がん画像への投資は、臨床試験、学術研究、商業展開で増加しています。

最大シェアの地域：

予測期間中、北米地域は、その先進的な医療インフラ、規制への関与、病院や画像ネットワーク全体での企業導入により、最大の市場シェアを占めると予想されます。米国とカナダの医療機関は、診断精度とワークフロー効率を向上させるため、放射線科、病理科、腫瘍科にAI画像処理プラットフォームを導入しています。クラウドインフラ、データガバナンス、臨床検証への投資が、プラットフォームの拡張性とコンプライアンスをサポート。大手ベンダー、学術センター、規制機関の存在がイノベーションと標準化を促進します。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋は、医療の近代化、がん検診プログラム、AI政策改革が地域経済全体に収束していることから、最も高いCAGRを示すと予測されます。中国、インド、日本、韓国などの国々は、公立病院、診断ラボ、遠隔医療ネットワークでAI画像処理プラットフォームを拡大しています。政府が支援するイニシアチブは、インフラ投資、新興企業のインキュベーション、都市部と農村部にわたる臨床AIの検証を支援しています。現地のベンダーは、地域の疾患プロファイルやコンプライアンスニーズに合わせた多言語でコスト効率の高いソリューションを提供しています。スケーラブルで利用しやすい診断ツールに対する需要は、十分なサービスを受けていない人々や大量の画像診断センターで高まっています。このような動向は、AI医用画像のエコシステムの地域的成長を加速させています。

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当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）
  • 地域区分
    • 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 序論

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 分析範囲
  • 分析手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 分析アプローチ
  • 分析資料
    • 一次調査資料
    • 二次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向の分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 市場機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • サプライヤーの交渉力
  • バイヤーの交渉力
  • 代替製品の脅威
  • 新規参入企業の脅威
  • 企業間競争

第5章 世界の医用画像向けAI市場：コンポーネント別

  • ソフトウェア
    • スタンドアロン型AIツール
    • 統合型AIプラットフォーム
  • サービス
    • 展開・統合
    • トレーニング・サポート
    • コンサルティング

第6章 世界の医用画像向けAI市場：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）
  • 単一光子放出コンピュータ断層撮影（SPECT）
  • その他の画像診断法

第7章 世界の医用画像向けAI市場：展開モード別

  • クラウドベース
  • オンプレミス

第8章 世界の医用画像向けAI市場：技術別

  • 深層学習 (DL)
  • 機械学習 (ML)
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータービジョン
  • 画像向けXAI（説明可能なAI）

第9章 世界の医用画像向けAI市場：用途別

  • 放射線科
  • 腫瘍
  • 心臓疾患
  • 神経学
  • 整形外科
  • 呼吸器科
  • その他の用途

第10章 世界の医用画像向けAI市場：エンドユーザー別

  • 病院
  • 診断画像センター
  • 専門クリニック
  • 研究・学術機関
  • その他のエンドユーザー

第11章 世界の医用画像向けAI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
  • 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・アフリカ

第12章 主な動向

  • 契約、事業提携・協力、合弁事業
  • 企業合併・買収 (M&A)
  • 新製品の発売
  • 事業拡張
  • その他の主要戦略

第13章 企業プロファイル

  • Aidoc
  • Zebra Medical Vision
  • Arterys
  • Viz.ai
  • Qure.ai
  • Siemens Healthineers
  • GE HealthCare
  • Philips Healthcare
  • IBM Watson Health
  • NVIDIA
  • Microsoft
  • RadNet
  • Lunit
  • HeartFlow
  • Enlitic