医用画像市場におけるAI 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2024 - 2030)
医療用イメージング市場におけるグローバルAIが評価される 2024年のUSD 1.21 Bn そして到達する予定 2031年までのUSD 9.60 Bn、混合物の年次成長率を展示する 2024年から2031年にかけて34.5%のCAGR。
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医療用画像市場における世界規模のAIは、予測期間中に大きな成長を目撃する見込みです。 様々な病気の診断や画像分析のための医療イメージングにおけるAIの普及用途が期待されています。 大量の患者データを分析することにより、医療イメージングにおけるAI支援がより迅速でより正確な診断に役立ちます。 医療画像分析のためのディープラーニングや機械学習などのAIツールの採用は、ヘルスケアプロバイダー間でのトラクションを獲得しています。
市場ドライバー - 医療画像データの量の増加
モダン 医療用画像 CT、MRI、超音波などの技術の開発と普及により、過去数年経過した手順を明らかにしました。 これらの高度なイメージングツールは、医師が病気を検出するための素晴らしい詳細で、人間の体内で覗くことを可能にします。 しかし、毎日生成される医療画像の量の増加につながる画像処理が増える可能性があります。 大型病院では、さまざまなモダリティから毎日毎日、テラバイトのイメージングデータを簡単に生成できます。 さらに、最近の進歩により、より多くのストレージを撮る高解像度画像を有効にしました。 この巨大なイメージングデータを管理し、分析することは、医療提供者のための記念碑的なタスクです。
研究によると、単一のCTスキャンは、約50メガバイトのデータサイズの合計500以上の画像を生成することができます。 病院や診断センターを通し、イメージング アーカイブを蓄積することで、数千万件のスキャンがデータに収まります。 MRIスキャンは、患者ごとのMBデータの合計100秒の画像の複数のシーケンスを生成します。 レベル1の外傷施設を備えたトップの学術医療センターでは、50以上のCTとMRIスキャナーが搭載され、継続的にイメージングアーカイブに追加されます。 さらに、生活習慣病や高齢化の人口が増加し、近い将来にスキャン回数が増える可能性があります。
巨大画像アーカイブのストレージは、高度なシステムで管理可能ですが、手動でこのデータを分析することはほぼ不可能です。 専門のラジエーターでさえ、事実上フォローアップまたは二次意見のために来るすべての患者の前のスキャン全体を見直しません。 このように、人工知能は、この変革的な役割を担っています。 様々なAIアルゴリズムを開発し、過去の画像を通過し、微妙なパターンを検出し、コンピュータ補助診断を提供します。 AIは、予測、予防および参加型医療のための画像舗装方法から定量的なデータを収穫することもできます。 データ主導のインサイトを通じて、精密医療の可能性を広く拡大しました。 AIは、医療画像アーカイブのサイズと複雑性の一定の成長によって引き起こされる制限を克服するのに役立ちます。
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病院および診断中心のAIベースの医学のイメージング システムの導入の増加
医療用イメージングアプリケーションにおけるAIの実績のある成功により、病院や診断センターの採用が進んでいます。 AIは、自動解析、優先順位付け、画像の定量化などの機能により、放射線科医の専門知識を拡張し、高める能力を発揮します。 初期の採用担当者は、効率性の向上、ワークロード圧力の低減、レポートの一貫性の向上を報告しました。 AIは、人間の能力を超えてできる以前のスキャンの膨大な量の分析で優れています。
レジデンシャル病院では、放射線専門医の不足を抱えるため、AIは、追加の専門家を雇うため、コストが削減されます。 AIは、他の施設や都市から専門家の意見を求める必要性や遅延を排除します。 大規模な民間医療ネットワークでも、ブランドの差別を高めるオプションではなく、戦略的な必要性としてAIを認識しています。
政府の政策は、より広い展開で触媒的な役割を果たしています。 一部の国の規制機関は、標準化されたAIフレームワーク、検証プロセス、および統合された病院のロールアウトを容易にするためのデータ共有を推進しています。 ベンダーは、放射線学から心臓学、病理学の部門を横断できる汎用性の高いAIプラットフォームの開発に大きく投資しています。 クラウド型デリバリーモデルも、洗練されたAI技術をオンデマンドでサービスとしてアクセスできる小規模なクリニックでも受け入れています。
たとえば、2024年3月、フィリップスと合成MRは、AI搭載量的脳イメージングシステムを導入することで、医療診断分野におけるコラボレーションを発表しました。 この革新的な技術は、Smart Quant Neuro 3Dと呼ばれる、認知症、外傷性脳傷害(TBI)、および複数の脊柱症(MS)を含む神経障害の診断と分析を革命化することを目指しています。
アナリストからの主なテイクアウト:
医療イメージング市場成長におけるグローバルAIは、医療組織や診断センターからの投資を増加させ、医療イメージングにおけるAI能力を組み込むことで推進されます。 AIは、定期的なタスクを自動化することにより、生産性と効率性を向上させるために、放射性検査官や臨床医を支援します。 北米は、現在、先進技術の広範な研究開発と採用により市場を支配しています。 しかし、アジア・パシフィックは中国やインドなどの国々が医療費の増大を目撃し、診断エラーの軽減に重点を置いています。
医療画像の初期段階で病気を検出するAIの能力は、市場成長機会を提供することができます。 これは、患者の結果を著しく改善することができます。 映像アーカイブと通信システム(PACS)によるAIの統合により、過去の患者画像の膨大な量を分析することができます。 医療用画像機器を製造するOEMとAIベンダーのコラボレーションにより、採用をさらに加速できます。 しかし、データプライバシー法は、標準化規則の欠如として市場成長を妨げる可能性があるため、ディープラーニングに必要な大規模な臨床データセットの開発を制限することができます。 新技術を採用し、放射性物質間の仕事の混乱の恐れを恐れることも市場成長を妨げる可能性があります。
市場課題 - 熟練したAIの労働力の欠如
熟練したAI専門家の欠如は、医療イメージング市場成長における世界的なAIを妨げることができます。 AIは高度な医療イメージング技術に不可欠になってきていますが、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、AIアプリケーションの専門家が、テクノロジーと医療分野の両方を深く理解しているのは厳しい不足です。 新しいAIツールや技術に関する既存の労働力をトレーニングするには、時間とリソースの重要な投資が必要です。 また、技術企業からの高い競争により、新たな才能を引き寄せることも困難です。 この才能は、最先端のAIを搭載した医療イメージングソリューションを開発および展開する組織の可能性を制限します。 教育機関、政府機関、民間企業からのスキルギャップを効果的に解決し、技術とヘルスケアの専門家の分岐を橋渡しできるトレーニングプログラムを開発する必要があります。 より熟練したAIの労働力が利用できるまで、AIの多くの救命の適用は実現できません。
市場機会:薬物発見とパーソナライズド医療におけるAIのスコープ
AIは、薬物の発見プロセスを加速し、医療イメージングを通じてパーソナライズされた医療を可能にする大きな可能性を持っています。 AIアルゴリズムは、疾患病理をよりよく理解し、新しい薬のターゲットとバイオマーカーを識別するために、医療画像、臨床試験データおよび研究文献の膨大な量を分析することができます。 これは、研究者がより効率的に新しい薬化合物を設計し、テストするのに役立ちます。 患者の医療画像と遺伝的プロファイルの助けを借りて、AIは最高の治療オプションを予測し、個人のためのカスタマイズされた治療計画を生成することができます。 また、パーソナライズされたレベルの薬効のクローズモニタリングにも役立ちます。 病気の検出と治療は、各患者のニーズにより特異的になるように、AIはパーソナライズされた医薬品の成長に重要な役割を果たします。 先進的なAIアプリケーションの開発により多くの投資で、医療の未来は適切な治療を適切なタイミングで適切な患者に届ける可能性を有望です。
イメージングモダリティ - CTイメージングは、改善された診断精度のために優位
イメージングモダリティの観点から、 計算されたトーモグラフィー (CT) セグメントは、2024年に最大40.1%の市場シェアを獲得し、世界的な主要な医療施設における幅広い採用に取り組みます。 CTイメージングは、診断ワークフローで提供される利点のために、放射線科医や臨床医の間で人気を得ています。 AI の統合により、CT は、画像解析の精度を改善し、診断エラーを削減することで、次のレベルにこれらの利点を得ることができます。
CTスキャンに適用されるAIアルゴリズムは、人間の読者が見落とす可能性のある微妙な異常や異常を検出することができます。 肺塞栓症、急性腹部症状、および外傷性脳損傷などの条件は、AI強化CT解析により、より確実に識別することができます。 これは、深刻な病気のための迅速な診断と治療の開始を提供します。 AIは、CTスキャンの自動化されたセグメンテーションを支援します。, 集中的な評価のためのラジエーターへの関心の領域を強調. 読書ワークフローを合理化し、読者間の診断バリビリティを最小限に抑えます。
精度とパーソナライズされた医薬品のドライブは、CTの使用率を高めることができます。 多面的再建と3Dモデリング機能により、AIとCTを組み合わせることで、より詳細な情報が得られます。 これは、腫瘍の切除、関節置換、および介在放射線介入などの複雑な手順のための洗練された治療計画をサポートしています。 AIは、CTスキャンの縦方向の学習を促進し、治療結果を時間をかけて追跡することで、治療応答のモニタリングを支援します。
また、AI-readinessとともにCTシステムの豊かさを増大させ、より広範なアクセスと市場投入を推進しています。 ベンダーは、AIを新しいCTプラットフォームに統合し、追加のIT統合コストを削減しています。 省資源領域からのCTスキャンの遠隔読書をさらに容易にするAI搭載のテレラジロジーソリューション。 そのような開発は、主要な医療アクセスギャップに対処します, ケア画像のモダリティの基準としてCTのポジションをセメントで覆います.
アプリケーション・ラジオロジー・セグメントが多様なAIアプリケーションで優勢に
応用面では、放射性セグメントは、2024年に33.2%の最高市場シェアを得られると推定され、放射線学の専門性を横断する広範な役割AIが果たしています。 定期的な診断イメージングから複雑なサブスペシャリティー手順まで、AIは多様な方法で拡張する放射線学ワークフローです。
主な用途の1つには、胸のX線などの一般的な表示にルーチン画像の自動読み取りが含まれています。 標準化されたパターン認識タスクでAIが優れており、複雑な研究のために放射状物質を解放し、驚くべき試験を迅速に試すことができます。 自然言語処理ベースのAIは、基本的な試験のためのレポート生成を自動化しています。 これにより、周囲のクロックの予備レポートと臨床ワークフローの高速化が可能になります。
複雑なサブスペシャリティイメージングでは、自動セグメンテーションなどの機能でAIが評価可能です。 ボディMRIでは、AIは手動で信じられないほどの時間消費である腹部および骨盤の器官の理性的な区分を可能にします。 これは改善された癌のstagingおよび処置の応答のメートルのための高度の放射状物質を促進します。 神経イメージングでは、AI によるセグメンテーションは、リスク構造を自動的に識別することにより、複雑な腫瘍や血管拡張のための事前手術計画を支援します。
AIは、放射線学の教育と研究活動を強化します。 読書中にリアルタイムの画像の拡張を実行するツールは、訓練者にニュアンス分析と病理学的洞察を阻害するのに役立ちます。 研究のために、AIは放射線学と放射線学のプラットフォームは、イメージングアーカイブから自動化されたデータ抽出を支援し、スケールで大規模に多心的な研究を手動で実現します。
これらの多様なユースケースは、現代の放射線学の実践の不可欠な部分としてAIをしっかりと確立しています。 複雑な患者のコホーツと組み合わせたVastの画像データリポジトリは、放射線学を特に連続したAIの進歩のために意味することができます。
デプロイメント - クラウドベースのデプロイメントは、アクセシビリティの時代にある
展開の面では、クラウドベースのセグメントは、2024年に43.2%の最高の市場シェアに貢献し、アクセシビリティと使いやすさを期待して、クライアントとプラットフォームベンダーの両方に提供します。 医療機関にとって、クラウドへの分析機能の移行は、高価なオンプレミスのインフラストラクチャのメンテナンスとソフトウェアのライセンスコストを削減します。 これにより、AIは、現金を閉じ込めた公共施設や小規模な民間慣行でも、より実現可能になりました。
ベンダー側からクラウドホスティングにより、シームレスなソフトウェアのアップデート、スケールパフォーマンス、集中管理が可能です。 複数のクライアントサイトから集約されたイメージングデータに訓練されたAIモデルは、クラウド技術なしで実現できない。 これにより、現実世界証拠生成によるAIイノベーションが加速します。 プラットフォームは、追加のハードウェア投資をショルダーすることなく、ソフトウェア・サービス・パートナーシップを介して新しいアプリケーションを導入することもできます。
臨床医にとって、クラウド展開では、Webやモバイルアプリから簡単にアクセスできる高度なAI機能が搭載されています。 これまでにないアクセシビリティにより、世界中の診断一貫性を向上し、AIの臨床的影響の可能性を増幅します。 ローカルITサポートが限られている施設でも、洗練されたAI主導の専門性が読まれています。 AIは、オンデマンドのレトロスペクティブなデータレビューと専門性の間で物理的および一時的な障壁を克服する相談を可能にします。
クラウドAIの患者様は、世界規模の医療カバレッジを実現しています。 位置やインフラに関係なく、ライフセービング診断が可能です。 このパラダイムシフトアクセシビリティパラダイムは、医療イメージングにおけるAI変革の先駆者としてクラウド展開を冠しています。
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北米は、医療イメージング市場におけるAIの優位性として、2024年に40.3%の推定市場シェアを確立し、地域が強い経済条件と高い医療費により、新たな医療技術の普及が広がります。 米国では、医療用イメージングアプリケーションを中心に、数多くの大手AI企業や新興企業を抱えています。 たとえば、IBM、Microsoft、Intelなどの主要な技術巨人は、AIを搭載したイメージングソリューションの開発に大きな投資をしました。
また、地域には、イノベーションを促す支援的な規制環境もあります。 米国FDAは、特定のAI医療機器のクリアランスプロセスを合理化し、新製品の市場投入を迅速化します。 地元企業がAIイメージングツールを開発するためのインセンティブを提供します。 北米の病院およびヘルスケアプロバイダーは、このような先進技術を臨床ワークフローに統合するためにますますオープンしています。 この初期の統合により、AIイメージングツールの開発と改良を推進する経験を築きます。
アジアパシフィックは、医療イメージングにおけるAIにとって最も急速に成長する地域市場として誕生しました。 中国は、医療AI部門の強力な政府サポートによる迅速なペースで加速しています。 中国政府は、医療AIを戦略的優先として特定し、国内の専門知識を開発し、新製品を商品化するための資金調達と税務上のインセンティブを提供しています。 医療用画像空間に入った中国AI企業が増えてきています。 大規模な患者集団と成長する医療インフラ支出は、AIツールの大規模な潜在的な市場を作成します。
日本、韓国、インドなどのアジア諸国も地域成長に貢献しています。 例えば、日本と韓国の両社は、農村部における医師の不足などの課題を克服するための普遍的な医療システムとソリューションが求められています。 これは、公共および民間団体によるAIイニシアティブの積極的な資金調達を促しました。 重要な投資は、放射線学、病理学、眼科などの分野で行われています。 地域独自のITノウハウと低製造コストにより、世界規模のAIを医療用イメージング市場で供給する競争力を高めます。
メディカルイメージング市場レポートカバレッジにおけるAI
| 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$ 1.21 ベン |
| 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: | 34.5% | 2031年 価値の投射: | US$ 9.60 ベン |
| 覆われる幾何学: |
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| カバーされる区分: |
| ||
| 対象会社: | GE ヘルスケア、Siemens Healthineers、キャノン メディカル システム、フィリップス、アイドック、富士フイルム ホールディングス株式会社、イマジア サイバーネティックス、Lunit、Enlitic、iCAD Inc.、ContextVision、Subtle Medical、Center.ai、Viz.ai、Zebra Medical Vision、Qure.ai、Zebra Medical Vision、PathAI、Tempus、Dascena | ||
| 成長の運転者: |
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| 拘束と挑戦: |
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75 以上のパラメータで検証されたマクロとミクロを明らかにする, レポートにすぐにアクセス
*定義: 医療用イメージング市場におけるグローバルAIは、医療用イメージング機器、ソフトウェア、手順に人工知能能力の組み込まれることを指します。 X線、CTスキャン、MRIスキャン、超音波スキャンなどの医療画像を分析できるアルゴリズムの開発により、疾患をより正確に検出することができます。 AI技術は、放射線学者や医師が管理タスクに時間を費やすのを助け、診断や治療に時間を費やし、ヘルスケアの成果を改善します。
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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。
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