世界の医療用画像処理におけるAI市場は、2023年から2030年にかけて年平均成長率34.8%で拡大すると予測

レポート概要

 

医療用画像処理におけるAIの世界市場規模は、2022年に7億5390万米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率(CAGR)34.8%で拡大すると予測されています。大規模かつ複雑なデータセットの流入に対する需要の高まり、AIベースの技術の利用を促進する政府の取り組み、放射線科医の作業負荷を軽減するための注目度の高まり、医療業界における人工知能(AI)ツール、民間プレイヤーによるAIベースのスタートアップへの出資の増加、業界を超えたコラボレーションやパートナーシップの増加が、この市場の推進要因の一部である。

例えば、2021年6月、韓国に拠点を置く人工知能(AI)開発企業のVUNO Inc.は、サムスン電子と提携し、VUNOのAI搭載胸部X線診断ソリューションをサムスンのハイエンド携帯デジタルX線システム「GM85」に統合すると発表した。これは、医療従事者が患者中心の医療を提供できるようにすることで、臨床業務をよりよく管理するためにAIをフル活用するというVUNOのミッションの最も新しい展開の一つです。COVID-19の大流行が市場に好影響を与えました。COVID-19のパンデミック時には、病院の安全、そして必要に応じて患者の治療に完全に対応できるように、機械、さらに人手、物資などへの投資が増加しました。

COVID-19の流行は、AI技術の開発を加速させ、これらのツールを医療に役立てる機会を提供しました。COVID-19の特定と追跡調査において、強化された画像処理ツールとしてX線やCTスキャンとともに使用されていたAIとラジオニクスを用いて、感染の有無が確認されました。例えば、中国の中南病院では、人間の放射線技師が対応できない場合に、CTスキャンを解読してCOVID-19の症状を認識するためにAIを採用したそうです。

病気が一般的になってきているため、診断の実施回数が増加し、市場の需要が高まっています。さらに、AIを活用した医療用画像処理は、患者に早期発見、より良い診断、個別ケアを提供します。AIを活用した医療用画像処理システムは、数多くの技術的な改善が見られ、高所得国での普及が進んでいます。画像処理装置(MRIやCTスキャナーなど)に簡単に組み込むことができる統合型rtiIソフトウェアの作成は、医療画像処理の自動化を可能にする進歩の1つです。このほか、スマートフォンの技術や人工知能を医療画像に取り入れることで、第一線で活躍する医療従事者がスマートフォンを使って非侵襲的な病状スクリーニングを行えるようになるなどの動きもある。

ディープラーニングは、物体検出、画像生成、画像変換、画像セグメンテーションなどの放射線学的アプリケーションで使用されるため、2022年には58.6%の最大シェアを占めた。技術別では、ディープラーニング、NLP、その他に分けられる。

NLP分野は、予測期間中に最も速い速度で成長すると予想されます。NLP技術は、現在の人間の言語、画像、テキストの形でデータを理解し、提示するコンピュータプログラムを使用します。この成長は、機械学習(ML)や人工知能(AI)といった人気の高い分野でNLPの利用が増加していることに起因しています。NLPの急速な成長により、この分野の新しいトレンドや発展が現れています。診断から新薬の発見に至るまで、あらゆる場面で役立っています。また、ヘルスケアは様々な形の写真やスキャンに強く依存しています。NLPヘルスケアではコンピュータビジョンが登場します。これらの画像は不鮮明であることが多く、正確な認識やパターンの特定が困難です。このような画像処理では、NLPが役に立ち、しばしば人間を凌駕することができる。医療専門家や医療従事者は、検査、スキャン、スクリーニングから、より迅速かつ正確な所見を得るために、ヘルスケアにおけるコンピュータビジョンの活用が有益である。

神経学セグメントは、より高い精度、より良い患者ケア、高い効率を可能にするため、神経学におけるAIの使用が増加していることから、2022年に38.3%の最大シェアを占めた。さらに、AIは神経腫瘍学、神経血管疾患検出、神経外科、外傷性脳損傷検出で使用されています。用途別では、神経学、呼吸器・肺、心臓病学、乳房スクリーニング、整形外科、その他に区分されます。

乳房検査分野は、予測期間中に最も速い速度で成長すると予想されます。乳がん患者の増加や、早期に正確な治療を受けられる早期診断への患者の要望が、乳房スクリーニングの需要を高める要因となっています。市場の成長を促進すると予想されるその他の主要なドライバーには、臨床解釈を支援する政府の取り組みや、乳がん検診技術へのアクセス向上などがあります。2021年10月、ゴア州政府は、無料の乳がん検診を提供する1,000人の女性を対象としたプログラムを開始しました。このイニシアチブの一環として、ゴア州の35のヘルスセンターで乳がん検診が行われています。

2021年、CTスキャン分野は、多くの臨床結果に対するより高い基準の画像診断方法であるため、35.0%以上の最大の収益シェアを占めた。CTスキャンのモダリティで使用するために、多種多様なAIベースの医療用画像処理ソリューションが大手およびマイナーサプライヤーから提供されています。CTスキャンは、他の方法と比較して、より詳細なデータを収集することができます。 また、CTスキャンで使用される少量の放射線が長期的に有害であることは実証されていない。モダリティによって、市場はCTスキャン、MRI、X線、超音波、核医学イメージングに区分されます。

X線分野は、予測期間中に最も速いCAGRで拡大すると予想されます。画像誘導手術におけるCアームなどのインターベンショナルX線機器の利用が増加していることが、同分野を牽引する主な要因となっています。Cアーム、特にフラットパネル検出器を搭載した小型CアームやデジタルX線撮影装置の開発により、世界的にX線に対するニーズが大幅に高まっています。2019年7月には、X線技術をベースに、クリニック内の異なる手術室(OR)で活用できるモバイルCアーム……フレキシブルな医療用イメージングツールが開発されました。

病院セグメントは2022年に52.2%の収益シェアで市場を支配し、予測期間中に最も速いCAGRで拡大すると予想されます。病院は、利便性と1か所で様々な製品を提供するという観点から、治療プロセスにおいて患者に好まれているため、成長が見込まれています。さらに、病院はどこにでもあり、簡単にアクセスできます。

市場は、最終用途に基づき、病院、画像診断センター、その他に分類されます。また、病院分野は、有利な償還規制の恩恵を受けると予想されます。例えば、米国病院協会の2020年年次調査によると、AIベースの画像処理技術は、診断センターと比較して、病院でより多く使用されています。

北米は、技術的に進んだインフラと高い一人当たり所得により、2022年の収益シェアは44.0%で市場を支配している。また、同地域には多くの市場プレーヤーが存在し、政府の規制をサポートしていることが、医療用画像処理におけるAIの市場を牽引している。2021年6月、アヴィセナはCINA-LVO、CINA-ICH、神経血管救急アプリのFDA承認を取得し、ニュアンスのAIマーケットプレイスで販売されています。放射線科のプラットフォーム提供の中で、幅広いAI診断モデルへの特定のアクセスポイントを提供するものです。

アジア太平洋地域は、高度な技術の大幅な採用、ネットワーク接続の強化、政府プログラムの増加により、予測期間中に最も速い成長率を記録すると予想されます。また、特に中国とインドで人工知能(AI)を使用するスタートアップ企業が増加していること、投資が急増していること、画質を向上させることで地域の医療インフラ格差を解消できるAIの大きな可能性が推進要因となっています。2021年5月、AIを活用した医療用画像診断を行うThinkCyte社とシスメックス株式会社は、診断の精度向上と治療の高度化に向けた協業を開始しました。また、両社は新規検査・診断技術の開発に取り組んでいる。これらの技術は、高い臨床的価値を有しています。一方、AIを活用した医療画像処理やロボットによる検査支援など、医療の分野ではデジタル化が加速している。

 

主要企業および市場シェアのインサイト

 

市場で事業を展開する主要企業は、テクノロジープロバイダーとの戦略的パートナーシップや製品イノベーションに注力しています。さらに、彼らは市場での地位を強化するために、M&A、製品およびサービスの発売、契約、ジョイントベンチャー、コラボレーション、拡張などの戦略を採用しています。

2022年7月、FDAはPhilips SmartSpeed AIベースのソフトウェアに510(k)承認を与え、画期的な高速・高解像度MRイメージングの提供を可能にしました。その幅広い互換性により、インプラント(臨床プロトコルの97%)を含む様々な病気のほぼすべての患者に対して、より迅速で高品質なスキャンを実現します。また、インテリジェントMRアクセラレーションソフトウェアにより、3倍の高速スキャンを実現し、高品質な画像解像度でMR部門の効率を向上させます。世界の医療用画像処理におけるAI市場の有力企業には、以下のような企業があります。

シーメンス・ヘルヒネアーズ

ゼネラル・エレクトリック

Koninklijke Philips

IBM

アグファ・ゲバルト・グループ/アグファ・ヘルスケア

アルテリス

AZmed

キャプションヘルス

グリーマー

バタフライ・ネットワーク

本レポートでは、2017年から2030年までの世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、各サブセグメントにおける最新の産業動向と機会の分析を提供している。本調査において、Grand View Research社は、世界の医療用画像処理におけるAI市場レポートを技術、用途、モダリティ、最終用途、地域に基づいてセグメント化しています。

技術の展望(売上高、百万米ドル、2017年~2030年)

ディープラーニング

自然言語処理(NLP)

その他

アプリケーションの展望(売上高、USD Million、2017年 – 2030年)

神経学

呼吸器・呼吸器系

心臓病学

乳房検診

整形外科

その他

モダリティの展望(売上高、百万米ドル、2017年〜2030年)

CTスキャン

MRI

X線

超音波

核医学イメージング

エンドユーザーの展望(売上高、USD Million、2017年 – 2030年)

病院

画像診断センター

その他

地域別展望(売上高、百万米ドル、2017年 – 2030年)

北米

米国

カナダ

欧州

英国

ドイツ

フランス

イタリア

スペイン

ロシア

アジア太平洋地域

日本

中国

インド

オーストラリア

韓国

シンガポール

中南米

ブラジル

メキシコ

アルゼンチン

中東・アフリカ

南アフリカ共和国

サウジアラビア

UAE

 

【目次】

 

第1章 レポートの範囲と目的
1.1 市場の区分と範囲
1.2 地域別スコープ
1.2.1 推計と予測のタイムライン
1.3 目的
1.3.1 目標 – 1
1.3.2 目標 – 2
1.3.3 目的 – 3
第2章 調査方法
2.1 調査方法
2.2 情報収集
2.2.1 購入したデータベース
2.2.2 Gvrの内部データベース
2.2.3 セカンダリーソース
2.2.4 一次調査
2.3 情報またはデータ分析
2.3.1 データ分析モデル
2.4 市場の形成と検証
2.5 モデルの詳細
2.5.1 コモディティフロー分析(モデル1)
2.5.2 数量価格分析 (モデル2)
2.6 セカンダリーソースのリスト
第3章 エグゼクティブサマリー
3.1 市場の展望
3.2 セグメントの展望
3.2.1 テクノロジー
3.2.2 アプリケーション
3.2.3 モダリティ
3.2.4 エンドユース
3.2.5 地域
3.3 競合他社のインサイト
3.4 医療用画像処理におけるAI市場の展望(2021年
第4章 市場変数、トレンド、スコープ
4.1 市場の系譜の展望
4.1.1 親市場の展望
4.1.2 アンシラリー市場の展望
4.2 Ai In Medical Imagingの市場ダイナミクス
4.2.1 市場ドライバ分析
4.2.2 市場抑制の分析
4.3 AI In Medical Imagingの市場。事業環境分析ツール
4.3.1 ポーターのファイブフォース分析
4.3.1.1 新規参入の脅威
4.3.1.2 競合他社のライバル関係
4.3.1.3 代替品の脅威
4.3.1.4 買い手のバーゲニングパワー
4.3.1.5 供給者のバーゲニングパワー
4.3.2 ペステル分析
4.3.2.1 政治的・法的側面
4.3.2.2 経済と社会
4.3.2.3 技術的
4.4 ペネトレーションと成長のプロスペクトマッピング
4.5 COVID – 19の医療用画像処理におけるAI市場への影響
第5章 医療用画像診断におけるAI市場 技術分析
5.1 医療用画像処理におけるAI技術市場シェア分析、2021年・2030年
5.2 医療用画像処理技術におけるAI市場。セグメントダッシュボード
5.3 テクノロジーセグメントの市場規模・予測・トレンド分析(2017年~2030年
5.3.1 ディープラーニング
5.3.1.1 ディープラーニング市場、2017年~2030年(USD Million)
5.3.2 自然言語処理(Nlp)
5.3.2.1 自然言語処理(Nlp)市場、2017年~2030年(USD Million)
5.3.3 その他
5.3.3.1 その他市場、2017年~2030年(USD Million)
第6章 医療用画像処理におけるAI市場 アプリケーション分析
6.1 医療画像におけるAIアプリケーション市場シェア分析、2021年・2030年
6.2 医療用画像処理におけるAIアプリケーション市場。セグメントダッシュボード
6.3 アプリケーションセグメントの市場規模・予測・トレンド分析(2017年~2030年
6.3.1 ニューロロジー
6.3.1.1 神経学市場、2017年~2030年(USD Million)
6.3.2 呼吸器・肺領域
6.3.2.1 呼吸器・肺疾患市場、2017年 – 2030年 (百万米ドル)
6.3.3 心臓病学
6.3.3.1 心臓病学市場、2017年〜2030年(USD Million)
6.3.4 乳房検診
6.3.4.1 乳房スクリーニング市場、2017年〜2030年(USD Million)
6.3.5 整形外科
6.3.5.1 整形外科市場、2017年〜2030年(USD Million)
6.3.6 その他
6.3.6.1 その他市場、2017年~2030年(USD Million)
第7章 医療用画像処理におけるAI市場 モダリティ分析
7.1 医療用画像におけるAIモダリティ市場シェア分析、2021年・2030年
7.2 医療用画像処理におけるAIモダリティ市場。セグメントダッシュボード
7.3 モダリティセグメントの市場規模・予測・トレンド分析(2017年~2030年
7.3.1 CTスキャン
7.3.1.1 CTスキャン市場、2017年~2030年(USD Million)
7.3.2 MRI
7.3.2.1 MRI市場、2017年〜2030年(USD Million)
7.3.3 X – RAYS(エックスレイ
7.3.3.1 X線市場、2017年 – 2030年 (百万米ドル)
7.3.4 超音波
7.3.4.1 超音波市場、2017年 – 2030年 (百万米ドル)
7.3.5 核医学イメージング
7.3.5.1 核医学イメージング市場、2017年~2030年(USD Million)
第8章 医療用画像診断におけるAI市場 エンド-ユース分析
8.1 医療用画像におけるAI エンド-ユース市場シェア分析、2021年・2030年
8.2 医療用画像処理におけるAIエンドユーザー市場: セグメントダッシュボード
8.3 エンドユースセグメントの市場規模・予測・トレンド分析(2017年~2030年
8.3.1 病院
8.3.1.1 病院市場、2017年~2030年(USD Million)
8.3.2 画像診断センター
8.3.2.1 診断イメージングセンター市場、2017年 – 2030年 (百万米ドル)
8.3.3 その他
8.3.3.1 その他市場、2017年 – 2030年 (USD百万円)

 

 

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