ヘルスケアにおける人工知能市場 分析
医療市場における世界的な人工知能が評価されると推定される 米ドル 20.85 ベン に 2024 そして到達する予定 米ドル 205.12 によって 2031、混合物の年次成長率を展示する 2024年～2031年(CAGR)38.7%
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ヘルスケア組織やスタートアップからの投資を増加させ、AIを活用した医療ソリューションを開発し、ヘルスケアデータの量を増加させることで、ヘルスケア市場成長の人工知能を牽引することができます。
ヘルスケアにおけるバーチャルアシスタントのライジング要求
世界中のヘルスケア業界は、近年の人工知能ベースの仮想アシスタントの巨大な採用を目撃しました。 主に医師や看護師のワークロードを増加させ、患者体験の向上の必要性だけでなく、ヘルスケア組織は、定期的なタスクを自動化し、人間の介入なしで一般的な医療問い合わせに答えることができるAI技術を活用し始めています。
対話型AIを搭載したバーチャルヘルスケアアシスタントは、症状、提供者、処方補充に関する基本的な質問に答えることができ、定期的な予定をスケジュールすることもできます。 これにより、臨床スタッフは、より複雑なケースや手順に時間と専門知識を集中することができます。 これらのAIシステムは、各患者の相互作用から学び続け、これらは、医療用語だけでなく、質問の文脈を理解してより良くなっています。 これは、多くの患者のための接触の費用効果が大きい最初のポイントを仮想援助しました。
トレンドは、特に外来およびアフターケアで顕著です。 医師や看護師へのアクセスは、病院から離れた勤務時間や場所によって制限される場合、患者が質問に手を差し伸べることができるバーチャルプレゼンスは、はるかに必要なサポートを提供しました。 緊急事態の余計な問題の解決に役立ちました。 医療従事者にとって、バーチャルアシスタントは、臨床医が真に自分の専門知識を必要とし、より高い仕事の満足度につながる患者と複数の一対一時間を費やすことを可能にする月経タスクを減らします。
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精密医薬品の採用
精密医学、各患者の個々の特性に医学の処置を合わせることを含む、右の時間に適切な患者に適切な処置を渡すために巨大な約束を保持します。 しかし、精密医薬品のアプローチを実装するには、大量の患者遺伝子と分子データのコンパイルと分析が必要です。 ヘルスケアシステムでは、マニュアルによる複雑なデータの収集と処理が困難であることがわかりました。 したがって、人工知能は、精密医学の可能性のロック解除に重要な役割を果たしています。
高度な機械学習ツールとAIの計算能力は、研究者がデータセットを分離し、微妙なパターンと相関を識別するのに役立ちます。そうしないと検出が困難です。 腫瘍のゲノムおよび分子プロファイリングは、個々の患者の臨床的、ライフスタイルおよび環境的要因で補うことができます。 膨大なゲノムと健康記録のデータセットを評価するAIの能力は、利用可能な各新しいレコードで、システムが精密治療の試合を見つけることでより効果的になることを意味します。 ヘルスケアプロバイダーは、トライアルとエラーのアプローチから、より予測的で、プリエンプティブな治療モデルに移動することができます。
精密医療におけるAIの価値は、その成功の物語、より多くの病院、製薬会社、ならびに研究機関が、カスタマイズされた治療プロトコルを提供し、臨床的成果を改善する目的でAI主導の精密医療取り組みを積極的に追求しています。 既存のヘルスケアシステム内のデータ量、コンピューティングインフラ、統合に関する課題は残っていますが、AIの採用は極めて高い水準にあります。
アナリストからの主なテイクアウト:
ヘルスケア市場成長におけるグローバルな人工知能は、患者データの膨大な量を分析し、結果を改善し、臨床ワークフローを合理化する必要があります。 データ量と計算力が増加し続けるにつれて、AIはプロバイダーがよりパーソナライズされたケアプランと精密医療アプローチを開発するのに役立ちます。
北米は現在、広範な研究開発費および有利な規制環境のために、市場を支配しています。 しかし、アジア・パシフィックは、ケアへのアクセスを拡大しようとする国として、最も急速に成長している地域であることが評価されています。 アジア太平洋地域における医療AIの中国における人口規模と政府の裏付けがリーダーシップを発揮します。
予算とAIの才能は、より広い採用を妨げることができます。 患者データのセキュリティは、これらの新しい技術の統合を臨床設定に遅らせることもできます。 複雑なAIモデルのための説明責任は、臨床医の受け入れに別の障壁を提示します。
医療システムとAIベンダーとの相互運用性は、市場成長の課題を提起できます。 しかしながら、技術の巨人、賃金、プロバイダー、生命科学会社とのパートナーシップは、共有されたロードマップとガイドラインを通じて、これらのハードルを克服することができます。」
マーケットチャレンジ - 熟練した労働力の欠如
ヘルスケア市場の成長における世界的な人工知能は、AI技術の採用と実装を高めることができる熟練した労働力の欠如のために妨げられることができます。 ヘルスケアがいかに届けられるかに革命を起こすAIにとって大きな可能性が高まっていますが、臨床と技術面の両方を理解したデータサイエンティストとAIの専門家は市場成長を妨げることができます。 ほとんどのヘルスケア組織は、最新のAIアルゴリズムとよく会話し、堅牢でカスタマイズされたAIソリューションを開発できる従業員の必要な数を持っていません。 このスキルギャップは、プロジェクトの遅延につながり、多くの取り組みが期待どおりにスケールアップされていません。 才能あるプールは、集中的なトレーニングと教育プログラムによって一貫して改善されない限り、ヘルスケア市場でのAIが真の潜在能力に到達するのは困難です。
市場機会 - 個人化された薬および忍耐強い経験
パーソナライズされた薬を駆動し、全体的な患者経験を向上させるためにAIを活用することで、市場成長機会を提供できます。 膨大な量の患者データを分析できるAIツールの助けを借りて、遺伝子プロファイル、医学歴、ライフスタイル要因などに基づいて、個人のための高度にカスタマイズされた治療計画を開発できるようになりました。 これは、より標的疾患予防、早期診断および優れた治療結果につながる。 AIはチャットボットやバーチャルアシスタントを通じて、患者と事実上のやりとりにも役立ちます。 このようなAIアシスタントは、患者の質問に答え、リマインダーを提供し、リモートで重要なデータを監視し、慢性的な条件をよりよく管理するのに役立ちます。 パーソナライズされたAI対応のケアにより、顧客満足度を向上し、ヘルスケアシステム全体で向上します。
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コンポーネント - ハードウェアの採用による燃料成長
コンポーネントの面では、ハードウェアセグメントは、2024年に最大40%の市場シェアに貢献し、汎用性の高いAIハードウェアプラットフォームやデバイスの開発に投資を増加させることを期待しています。 ヘルスケアプロバイダーは、複雑なAIアルゴリズムや予測モデルを効率的に実行できるコンピュータシステム、ネットワーク機器、コンピュータ周辺機器、アクセサリなどのハードウェアインフラストラクチャに積極的に投資しています。 業界トップのプレイヤーは、高性能なサーバー、データストレージシステム、およびGPU対応のコンピュータをロールアウトし、大規模なヘルスケアデータセットでディープラーニングモデルをトレーニングするために特別に設計されています。 帯域幅の高いインターネット接続の高度化により、異なるAIハードウェアエンドポイント間でリアルタイムデータ伝送をさらに支援しました。
AIハードウェアの小型化に注力し、AI機能と一体化したポータブル医療機器の開発に注力しました。 プレイヤーは、スマートウェアラブル、治療ロボット、患者モニター、手術ツールなどのポータブルデバイスで洗練されたAIプロセッサと感覚インターフェイスを組み込んでいます。 これにより、病院の外でパーソナライズされたケアの継続的な健康監視と配信が可能になります。 AIハードウェアを搭載したNeuroの義理は、患者のモータ機能の修復にも人気があります。 さらに、業界プレイヤーによる重力研究開発投資は、ハードウェアコストを削減し、ヘルスケアプロバイダーにとって手頃な価格のAIシステムを構築しています。
技術による - 音声認識は、技術採用をリードします
技術面では、音声認識セグメントは、2024年に36%の最高市場シェアに貢献し、医療活動における幅広い適用性を期待しています。 AIベースの音声認識システムは、非侵襲的かつユーザーフレンドリーで、臨床文書、意思決定支援、患者様のコミュニケーションに理想的です。 ヘルスケアの専門家は、患者記録にアクセスするための音声対応のデジタルアシスタントおよびインタラクティブな音声応答システムを使用して、テストレポートの見直しと診断アドバイスを受けています。 これらのシステムの自然言語能力は、広大な非構造のスピーチデータから臨床的洞察を得る一方で、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
コンピュータビジョンと組み合わせた音声認識は、ロボット手術補助者の能力を高め、 リハビリテーション ロボット AIシステムは、複雑な手順や治療中に外科医やセラピストのボーカル指示を補正し、セッションのドキュメントを自動化することができます。 製薬会社は、長期薬の患者の健康監視と遵守のためのスピーチベースの会話エージェントをテストしています。 ディープラーニングアルゴリズムの高度化により、臨床会話で使用される医学用語やスランスの音声認識精度が大幅に向上しました。 医療ワークフローのタッチポイントを介した採用により、患者様とのやりとりが変化しています。
適用によって-イメージ投射及び診断 適用の採用を運転して下さい
応用面では、イメージング&診断セグメントは、2024年に43%の最高市場シェアに貢献し、医療画像科学におけるAIの実装を増加させることが期待されています。 高度なアルゴリズムは、診断ラボで放射性検査官や画像分析をサポートし、視覚医学データの大量の処理を行い、微妙な異常を検出します。 ディープラーニングモデルは、疾患にリンクされている組織パターンや異常を認識するために、何千ものラベル付き画像で訓練されています。 AIアプリケーションは、症状が悪化する前に、がん、神経障害および心臓血管の問題の徴候を検出するのに高精度を実証しました。
コンピュータビジョンとディープラーニング技術を活用し、AIを搭載したイメージングシステムにより、自動定量分析を行い、正確な診断レポートを生成する医師を支援します。 これは、放射線検査官および病理学技術者の作業負荷を大幅に削減します。 また、EHRシステムと連携したAI駆動型ロボットイメージング装置や画像解析スイートを開発しています。 このようなソリューションは、ラボとコンサルティングドクター間のスキャンレポートのリアルタイム交換に役立ちます。 これは、共同診断の実践を促進します。 AIイメージングツールは、データドリブン調査をサポートすることで、医療教育や研究にも効果的であることが実証されています。 アルゴリズムの性能の継続的改善はポイント・オブ・ケアの高度の診断を統合できます。
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北アメリカは、2024年に40.3%の推定市場シェアで、医療市場での世界的な人工知能を占めています。 AIに焦点を絞った研究開発に投資する主要な技術の巨人およびヘルスケア企業の存在によって、地域は絶えず忍耐強い結果を改善するために働いている大規模なAIの専門知識に家です。 いくつかの大学や研究機関は、最先端のAIや機械学習アプリケーションで医療をリードしています。 この投資とインフラのリーダーシップは、北米企業や病院で、パーソナライズされたケア、治療の決定、薬物発見、および精密診断に次世代AIツールを組み込むヘッドスタートを提供します。 集中型システムにより、ヘルスケアのコンパニズムの増加や、利用可能な医療データの膨大なプールを提供したAIは、地域医療業界をより良いものに変えるために非常によく配置されています。
アジアパシフィックは、医療における人工知能の最も急速に成長する地域市場として誕生しました。 中国、日本、韓国、インドなどの国々は、大規模な人口のユニークな組み合わせを提供し、ヘルスケアニーズを成長させ、健康技術に対する消費者支出の増加、また、政府主導によるデジタルヘルスケアの推進に取り組みます。 これは、すべてのためにより手頃な価格でアクセス可能な質の高いケアを作るためにAIのための大規模な機会を提示します。 優れたAIスタートアップエコシステムと低コストのハブのプレゼンスは、AI製品開発とテストをアウトソーシングすることで、グローバル企業が開発・展開センターとしてアジアパシフィックを立ち上げるのを支援します。 医療基準の上昇とともにインフラを急激に推進し、アジアのグローバルリーダーとなり、ヘルスケアを全力で実現します。
ヘルスケア市場レポートカバレッジにおける人工知能
| レポートカバレッジ | ニュース | ||
|---|---|---|---|
| 基礎年: | 2023年 | 2024年の市場規模: | US$ 20.81 ポンド |
| 履歴データ: | 2019年10月20日 | 予測期間: | 2024年～2031年 |
| 予測期間 2024～2031 CAGR: | 38.7%の | 2031年 価値の投射: | US$ 205.12 含税 |
| 覆われる幾何学: |
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| カバーされる区分: |
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| 対象会社: | GEヘルスケア、Siemens Healthineers、フィリップスヘルスケア、NVIDIA、Intel、Babylon Health、コモドヘルス、アイドック、Google Health、Exscientia、バタフライネットワーク、リレー治療、PathAI、Viz.ai、キャノンメディカルシステムズ、Microsoft、Oncora Medical、Biosymetrics、Arterys、Ada Health | ||
| 成長の運転者: |
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| 拘束と挑戦: |
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*定義: 医療市場における世界的な人工知能は、機械学習、自然言語処理、ロボティック・オートメーション、およびさまざまな医療分野におけるビジョン分析などのAI技術を使用しており、医薬品の発見、精密医学、臨床試験、医療診断、パーソナルヘルストラッキングなどが含まれます。 AIシステムは、医師の診断能力を正確に高め、パーソナライズされた治療オプションを提供し、次世代の意思決定支援ツールの開発に貢献し、最終的に世界中の医療の質とアクセシビリティを向上させることができます。
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著者について
Komal Dighe は、市場調査とコンサルティングで 8 年以上の経験を持つ経営コンサルタントです。彼女は、ヘルステック コンサルティング レポートで高品質の洞察とソリューションを管理および提供することに優れています。彼女の専門知識は、一次調査と二次調査の両方の実施、クライアントの要件への効果的な対応、市場の推定と予測に優れています。彼女の包括的なアプローチにより、クライアントは徹底的かつ正確な分析を受けられるため、情報に基づいた意思決定を行い、市場の機会を活用できます。
よくある質問
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