人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器の世界市場：2035年までの機会と戦略
Artificial Intelligence Or Machine Learning (AI/ML) Medical Device Global Market Opportunities And Strategies To 2035
- 発行日
- ページ情報
- 英文 404 Pages
- 納期
- 2～10営業日
- 商品コード
- 2057514
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2020年の世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場規模は24億3,070万米ドルと評価され、2025年までCAGR24.00％超で成長しました。
人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器とは、診断、予測、モニタリング、治療計画、あるいは治療的介入といった医療機能を実行するために、人工知能アルゴリズムや機械学習モデルを組み込んだ医療機器を指します。これらの機器は、スタンドアロンのソフトウェアアプリケーションとして動作する場合もあれば、物理的な医療機器に組み込まれている場合もあります。医師、放射線科医、循環器科医、病理医、検査技師、看護師などの医療従事者だけでなく、在宅ケア環境における患者様にも利用されています。AI/ML医療機器は、スクリーニング、診断、治療計画、疾患モニタリング、治療後のフォローアップなど、ケアのさまざまな段階で使用されています。急性期および慢性期のケア管理の両方で導入が進んでおり、臨床的意思決定の迅速化と業務効率の向上を実現しています。補完的な製品には、従来の医療用画像診断システム、電子カルテ（EHR）、臨床意思決定支援システム、臨床検査機器、ウェアラブルモニタリングデバイス、遠隔医療プラットフォームなどが含まれます。代替製品には、従来のAI非搭載医療機器や、アルゴリズムの支援なしに医療従事者だけで行われる手動による診断解釈などが挙げられます。
在宅ケアへの移行
当該期間において、人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場は、在宅ケアへの移行によって大きく牽引されました。医療システムが分散型治療モデルを重視するにつれ、慢性疾患の管理はますます病院の外へと移行し、遠隔モニタリングや継続的な患者監視への需要が高まりました。また、病院の収容能力の制約、医療費の高騰、リアルタイムの臨床的知見へのニーズに関する懸念が強まり、その結果、在宅および地域社会を基盤とした環境において、遠隔診断、予測分析、自動アラート、および個別化されたケア管理を支援するように設計されたAI/ML搭載医療機器の採用が増加しました。例えば、米国政府機関である疾病管理予防センター（CDC）によると、2022年時点で米国には約11,500の在宅医療機関が運営されており、そのうち83.5％が営利組織でした。同年、約330万人の患者が在宅医療サービスを受け、その利用を終了しました。したがって、この期間において、在宅ケアへの移行が広まったことが、人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場の大きな原動力となりました。
人工知能（AI）および自律型知能
人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場の主要企業は、医療機器やヘルスケアITエコシステム全体において、手動による解釈、従来の画像診断プロトコル、孤立した臨床評価への依存を低減しつつ、リアルタイムの診断精度の向上、自動化された臨床意思決定支援、データ駆動型の患者ケアの最適化を図るため、人工知能（AI）および機械学習（ML）をますます優先的に取り入れています。これらのAI/MLを活用した取り組みは、高度なデータ統合、深層学習アルゴリズム、予測モデリング、および自動分析を活用し、従来のルールベースの診断システムを、自己最適化型デジタルアーキテクチャに置き換えています。これにより、検出精度の継続的な向上、リスク層別化の改善、自動化された臨床推奨の実現が可能になる一方で、医療提供者や病院システム全体におけるデバイスの信頼性、相互運用性、および予後予測モデリングが強化されます。例えば、2024年4月、急性期医療における精密医療を実現する米国の人工知能企業であるPrenosis Inc.は、敗血症の早期診断とリスク予測を目的とした医療機器としてのAI／機械学習ソフトウェア「Sepsis ImmunoScore」について、FDAのDe Novo承認を取得したと発表しました。このシステムは、バイオマーカーと臨床データを統合してリスクスコアと4つの明確なリスクカテゴリーを生成し、救急部門や病院の臨床医に対し、24時間以内の状態悪化、在院日数、院内死亡率、および治療の段階的強化を予測するための指針を提供します。
世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場は、多数の小規模事業者が参入していることから、かなり細分化されています。2024年時点で、市場の上位10社の主要企業が市場全体の10.17％を占めています。
よくあるご質問
目次
第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 目次
第3章 表一覧
第4章 図一覧
第5章 レポート構成
第6章 市場の特徴
- 一般的な市場の定義
- 概要
- 人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場：定義とセグメンテーション
- 製品別（システムまたはハードウェア、医療機器としてのソフトウェア）
- 臨床領域別（放射線科、循環器科、血液科およびその他の臨床分野）別
- エンドユーザー別（病院および医療提供者、患者、製薬・バイオテクノロジー企業、医療保険者、その他のエンドユーザー）
第7章 人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場、主要製品・サービスの概要
第8章 世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場の市場の魅力評価と分析
- 市場の魅力フレームワークの概要
- 定量的評価調査手法
- 市場の魅力スコアリングと解釈
- 要因別評価
- 成長の可能性
- 競合の動向
- 戦略的適合性
- リスクプロファイル
- 戦略的示唆と提言
- 戦略的示唆
- 戦略的提言
第9章 主要な市場動向
- 主要技術と将来動向
- 人工知能と自律知能
- デジタル化、クラウド、ビッグデータ、サイバーセキュリティ
- バイオテクノロジー、ゲノミクス、および精密医療
- Industry 4.0とインテリジェントマニュファクチャリング
- IoT、スマートインフラストラクチャ、コネクテッド・エコシステム
- 主要動向
- 意思決定を支援する「臨床医が関与するAI」におけるイノベーション。
- 診断精度を高めるマルチモーダルAIの進歩。
- AIを活用した品質保証の革新による検証サイクルの短縮。
- エッジAIの技術：デバイス上での高速なインテリジェンスを実現
第10章 世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器：成長分析および戦略的分析フレームワーク
- 世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器に関するPESTEL分析（政治的、社会的、技術的、環境的、法的要因）
- 政治的
- 経済的
- 社会的
- 技術的
- 環境要因
- 法的
- エンドユーザー（B2B）分析
- 病院および医療提供者
- 患者
- 製薬・バイオテクノロジー企業
- 医療保険者
- その他のエンドユーザー
第11章 世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場の規模と成長分析
- 市場成長実績、2020年-2025年
- 市場促進要因、2020年-2025年
- 市場抑制要因、2020年-2025年
- 市場成長予測、2025年-2030年、2035年
- 予測成長要因・促進要因
- 定量的成長要因
- 促進要因
- 抑制要因
第12章 世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器の総潜在市場（TAM）分析
- 総潜在市場（TAM）の定義と範囲
- 調査手法および前提条件
- 総獲得可能市場：人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場-B2C
- TAM比較分析
第13章 世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器：市場セグメンテーション
- 製品別
- 臨床領域別
- エンドユーザー別
- サブセグメンテーション、タイプ別：システムまたはハードウェア
- サブセグメンテーション、タイプ別：医療機器としてのソフトウェア
第14章 人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場：地域別・国別分析
第15章 アジア太平洋市場
第16章 東南アジア市場
第17章 北米市場
第18章 西欧市場
第19章 南米市場
第20章 東欧市場
第21章 中東市場
第22章 アフリカ市場
第23章 競合情勢と企業プロファイル
- 市場の競合情勢および市場シェア、2024年
- 企業プロファイル
- Siemens Healthineers（Company Overview, Products and Services, Business Strategy, Financial Overview）
- GE Healthcare Technologies Inc（Company Overview, Products and Services, Business Strategy, Financial Overview）
- Koninklijke Philips N.V（Company Overview, Products and Services, Business Strategy, Financial Overview）
- Tempus AI Inc（Company Overview, Products and Services, Business Strategy, Financial Overview）
- Canon Inc（Canon Medical Systems）（Company Overview, Products and Services, Business Strategy, Financial Overview）
第24章 その他の大手企業と革新的企業
- Fujifilm Holdings（Company Overview, Products and Services）
- Medtronic plc（Company Overview, Products and Services）
- Shanghai United Imaging Healthcare Co. Ltd.（Company Overview, Products and Services）
- Aidoc Medical Ltd.（Company Overview, Products and Services）
- Stryker Corp.（Company Overview, Products and Services）
- PathAI Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Butterfly Network Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Qure.ai（Company Overview, Products and Services）
- Paige AI Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Clarius Mobile Health Corp.（Company Overview, Products and Services）
- Lunit（Company Overview, Products and Services）
- Hyperfine Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Behold.ai Technologies Ltd.（Company Overview, Products and Services）
- Viz.AI Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Subtle Medical Inc.（Company Overview, Products and Services）
第25章 競合ベンチマーキング
第26章 競合ダッシュボード
第27章 人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場- 企業評価マトリックス
- イノベーションおよびブランドリーダー
- ブランド主導の伝統派
- ニッチ市場または地域市場における追随企業
- 新興イノベーター
第28章 市場に登場予定のスタートアップ
第29章 主要な合併と買収
第30章 最近の動向：人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場
第31章 世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場、主要な規制動向
- ライフサイクルに基づく規制への移行
- 事前変更管理計画（PCCP）
- リスクに基づく分類の強化
- AI規制と医療機器規制の統合
- 適正機械学習実践（GMLP）に焦点を当てる
- 透明性と説明可能性に関する規制の強化
- 市販後監視の強化
- サイバーセキュリティおよびデータプライバシー要件
- 生成AIおよびデジタル治療薬の規制
第32章 機会と戦略
- 世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場、2030年：新たな機会を提供する国
- 世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場、2030年：新たな機会を提供するセグメント
- 世界の人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場、2030年：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
第33章 人工知能または機械学習（AI/ML）医療機器市場：結論と提言
- 結論
- 提言
第34章 付録
- 発行日
- 発行
- The Business Research Company
- ページ情報
- 英文 404 Pages
- 納期
- 2～10営業日
