医用画像における人工知能（AI）の世界市場：2035年までの機会と戦略
Artificial Intelligence (AI) In Medical Imaging Global Market Opportunities And Strategies To 2035
- 発行日
- ページ情報
- 英文 415 Pages
- 納期
- 2～10営業日
- 商品コード
- 2070263
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世界の医用画像における人工知能（AI）市場は、2020年に6億3,920万米ドルの規模となり、2025年までCAGR37.00％以上で成長しました。
医用画像における人工知能（AI）とは、高度な計算アルゴリズムやインテリジェントシステムを活用して医療画像を分析し、医療従事者が疾患の診断、経過観察、治療を行うのを支援することを指します。コンピュータ断層撮影（CT）、磁気共鳴画像法（MRI）、X線、超音波、核医学画像診断などの医療画像技術は、正確な解釈を必要とする膨大な量の視覚データを生成します。機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンを含むAI技術は、画像解析の自動化、異常の検出、診断精度の向上、および臨床的意思決定の強化を目的として、画像診断のワークフローにますます統合されています。
医用画像における人工知能（AI）市場は、放射線科医、病理医、臨床医、画像診断技師、および医療機関が、診断効率の向上、人為的ミスの低減、疾患の早期発見を実現するために利用する、各事業体（組織、個人事業主、パートナーシップ）による医療画像分野のAI販売で構成されています。医療画像分野におけるAIは、患者ケアの一環として定期的に画像診断が行われている病院、画像診断センター、研究所、専門クリニックなどで一般的に利用されています。
外傷および交通事故の発生率の増加
調査対象期間中、外傷および交通事故の発生率の上昇が、医用画像における人工知能（AI）市場の成長を後押ししました。外傷事故の増加に伴い、迅速な診断用画像検査、特に救急現場で骨折、内出血、胸部損傷の検出に使用されるX線やコンピュータ断層撮影（CT）スキャンへの需要が大幅に高まりました。救急部門が画像検査の業務負荷の増加に直面する中、人工知能を活用した医療画像診断ツールは、重要な所見を自動的に特定し、緊急性の高いスキャンの優先順位を付け、画像読影を迅速化することで、放射線科医を支援しています。これらの機能により、診断効率が向上し、報告時間が短縮され、プレッシャーの高い外傷治療環境において、より迅速な臨床的意思決定が支援されます。例えば、2025年8月、道路の安全を担当する米国運輸省傘下の機関である米国国家道路交通安全局（NHTSA）が発表した初期推計によると、2025年1月から6月までの期間に、自動車事故により推定1万7,140人が死亡しました。さらに、2025年3月に欧州委員会が発表した道路安全統計によると、2024年に欧州連合（EU）全域で約1万9,940人が交通事故により命を落としたことが示されています。したがって、外傷および交通事故の発生率の上昇が、医用画像における人工知能（AI）市場の成長を後押ししました。
外科腫瘍学の治療成績を向上させる先進的な術中画像診断技術
医用画像における人工知能（AI）市場で事業を展開する主要企業は、リアルタイムの手術ガイダンスを支援し、術中診断の精度を向上させるAI搭載画像システムの開発に注力しています。例えば、2026年3月、AIを活用した画像診断システムを専門とするカナダの医療技術企業、Perimeter Medical Imaging AI Inc.は、同社が「Claire（TM）」システム（旧称：ImgAssist AI 2.0を搭載したPerimeter Optical Coherence Tomography B-Series）について、米国食品医薬品局（FDA）から市販前承認を取得しました。この広視野光干渉断層撮影（OCT）イメージングシステムは、200万枚以上の乳房組織画像を用いて学習されたAIアルゴリズムを統合しており、乳がん手術中に切除された腫瘍の切除縁を分析し、組織構造を高解像度でリアルタイムに可視化します。この技術により、外科医は手術中に残存がん細胞を検出できるようになり、再手術の必要性を減らし、手術の転帰を改善します。この進歩は、精密腫瘍学を強化し、外科的介入中の臨床的意思決定を改善する、AIを活用した術中画像診断ソリューションの導入に向けた重要な一歩となります。
世界の医療用画像診断における人工知能市場は比較的集中しており、大手企業が市場で事業を展開しています。2024年には、市場の上位10社の主要企業が市場全体の31.20％を占めました。
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
- 医用画像における人工知能（AI）市場の定義とセグメンテーション
- 市場セグメンテーション：技術別（ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、機械学習、コンピュータビジョン技術、およびその他のAI技術）
- 市場セグメンテーション：ソリューション別（ソフトウェアツールおよびサービス）
- 市場セグメンテーション：モダリティ別（コンピュータ断層撮影（CT）、磁気共鳴画像法（MRI）、X線、超音波、核医学画像、その他の検査法）
- 市場セグメンテーション：用途別（デジタル病理、腫瘍学、循環器、神経学、肺（呼吸器系）、乳房（マンモグラフィー）、肝臓（消化器）、口腔診断、およびその他の用途）
- 市場セグメンテーション：最終用途別（病院、画像診断センター、その他のエンドユーザー）
第7章 医用画像における人工知能（AI）市場：主要製品・サービスの概要
第8章 世界の医用画像における人工知能（AI）市場の魅力度評価および分析
- 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
第9章 主要な市場動向
- 主要技術と今後の動向
- 人工知能と自律知能
- バイオテクノロジー、ゲノミクス、および精密医療
- デジタル化、クラウド、ビッグデータ、およびサイバーセキュリティ
- モノのインターネット（IoT）、スマートインフラ、およびコネクテッド・エコシステム
- インダストリー4.0とインテリジェント・マニュファクチャリング
- 主要動向
- 外科腫瘍学の治療成績を向上させる先進的な術中画像診断技術
- 効率的かつ持続可能な診断を支える人工知能（AI）搭載磁気共鳴画像診断システム
- 放射線診断レポートの効率化を促進する先進的な音声認識技術
- 企業の放射線診断ワークフローを強化するクラウド型画像情報プラットフォーム
- リアルタイム診断画像診断を推進するインテリジェント超音波システム
- AI X線技術のスケールアップを支援する戦略的投資
第10章 医用画像における人工知能（AI）の成長分析および戦略分析フレームワーク
- 世界の医用画像における人工知能（AI）の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
- 画像診断センター
- その他のエンドユーザー
第11章 世界の医用画像における人工知能（AI）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
第12章 医用画像における人工知能（AI）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
- 医用画像における人工知能（AI）市場の総潜在市場規模（TAM）－企業対消費者（B2C）
- TAM比較分析
第13章 世界の医用画像における人工知能（AI）市場のセグメンテーション
- 技術別
- ソリューション別
- モダリティ別
- 用途別
- 最終用途別
- サブセグメンテーション、タイプ別：ディープラーニング
- サブセグメンテーション、タイプ別：自然言語処理（NLP）
- サブセグメンテーション、タイプ別：機械学習
- サブセグメンテーション、タイプ別：コンピュータビジョン技法
- サブセグメンテーション、タイプ別：その他のAI技術
第14章 医用画像における人工知能（AI）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）
- Canon Inc（Canon Medical Systems）（Company Overview, Products and Services, Business Strategy, Financial Overview）
- Fujifilm Holdings Corporation（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
- Hologic, Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Agfa Healthcare Corp.（Company Overview, Products and Services）
- Aidoc Medical Ltd.（Company Overview, Products and Services）
- Viz.AI Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Qure.ai（Company Overview, Products and Services）
- Butterfly Network Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Behold.ai Technologies Ltd.（Company Overview, Products and Services）
- Enlitic, Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Sectra AB（Company Overview, Products and Services）
- Visage Imaging GmbH（Company Overview, Products and Services）
- Gleamer（Company Overview, Products and Services）
- EchoNous Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Lunit Inc.（Company Overview, Products and Services）
- Deeptek（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 医用画像における人工知能（AI）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
- ブランド主導型の伝統派
- ニッチ市場または地域市場の追随企業
- 新興のイノベーター
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
- RadNet Inc. Acquired Gleamer SAS
- Philips Acquired Spectrawave
- Radiology Partners Acquired Cognita Imaging Inc.
- GE HealthCare Technologies Inc. Acquired icometrix NV
- Gleamer Acquired Caerus Medical
- SyntheticMR AB Acquired Combinostics Oy
- NVIDIA Corporation Acquired VinBrain
- GE HealthCare Technologies Inc. Acquired Intelligent Ultrasound Group PLC's Clinical AI Software Business
- GE Healthcare Technologies Inc. Acquired MIM Software Inc.
- GE HealthCare Technologies Inc. Acquired Caption Health Inc.
第30章 医用画像における人工知能（AI）の最近の動向
- 脳画像診断向け人工知能ソフトウェアのリリース
- 商業契約により、AIを活用した心エコー検査の導入が拡大
- 戦略的合併により、筋骨格系AI画像診断のエンドツーエンドのエコシステムが構築される
- インターベンショナルイメージング向けAI搭載血管造影プラットフォームの登場
- 医療画像AIプラットフォームのエコシステムの拡大
第31章 機会と戦略
- 2030年の世界の医用画像における人工知能（AI）市場―最も多くの新たな機会を提供する国々
- 2030年の世界の医用画像における人工知能（AI）市場―最も多くの新たな機会をもたらすセグメント
- 2029年の世界の医用画像における人工知能（AI）市場- 成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
第32章 医用画像における人工知能（AI）市場：結論・提言
- 結論
- 提言
第33章 付録
- 発行日
- 発行
- The Business Research Company
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