米国癌協会によると、米国では今年、肺癌と気管支癌の合計236,740人が新たに罹患すると推定されている。
現在の医療用画像処理市場は、AIが牽引している。というのも、このソフトウェアは、医師が病気をより迅速に診断し、早期介入を可能にするという利益をもたらすからである。さらに、新しいAI主導の新興企業は、AI医療画像ソリューションに重点を置き、洗練された機能を追加している。医療用画像処理におけるAIを発展させるためには、この分野への資金提供や投資を増やすことも必要である。例えば、リトアニアのoxipit.aiは、完全自律型AI医用画像の開発と新地域での市場拡大のため、2023年1月に490万米ドルの資金を調達した。このように、AIを活用した新興企業の世界的な増加と、完全自律型AI医療用画像処理ツールの開発に対する資金調達の増加によって、市場の成長が牽引されている。
市場の成長は、多くの疾患を診断するための医療用画像サンプルやその他の機器で使用される様々な人工知能技術のコストが高いことが制約となっている。現在、低開発国や発展途上国の病院や研究機関の大半は、医療用画像処理における人工知能の研究開発に伴う高いコストを支払う余裕がない。このため、こうした要因が市場の成長を阻害している。
今後数年間で、先進的なAIツールや技術が医療・放射線業界を大きく変えると予想されている。現在の医療用画像処理業界におけるAIに携わる企業は、医療分野、特に放射線科におけるAIの採用が幅広い機会をもたらすと予想している。さらに、増加するスキャン数とデータを読み取ることができる放射線科医の数との間の格差の拡大は、医療画像市場におけるAIの採用を助長する主要な要因である。
データ漏洩や患者データへの不正アクセスは、医療画像産業におけるAIの普及を妨げる可能性がある。データへのアクセシビリティとプライバシーのバランスを見つけることは、市場参加者にとって難しい。さらに、AIが医療用画像処理に使用されるには、規則や法的要件を遵守する必要がある。医療用途のAIアルゴリズムの開発と応用には、管理団体や医療機器当局が定めるような厳しい規制に従う必要がある。こうした側面が市場の拡大を制限している。
COVID-19の大流行は、医療を除く世界のほぼすべての産業に大きな影響を与えている。ヘルスケア分野でAI対応ソリューションが開発されている主な分野は医療用画像処理である。感染症や肺疾患の画像診断にCOVID-19が広く使用されたため、放射線科では多くの病院で使用が大幅に増加している。パンデミックとテクノロジーやデジタル・ソリューションに対する需要の増加には強い相関関係が存在する。COVID-19技術の影響は、中長期的には非常にプラスに働く可能性がある。
予測期間中、X線分野が最大の市場シェアを占めると予想される。X線モダリティにおけるAIの需要は、その精度の高さから増加している。ARやVR技術とX線画像の統合により、放射線技師は没入型のインタラクティブな体験をすることができるようになった。医療従事者はX線画像を3次元で見ることができるようになり、解剖学的な詳細を重ね合わせたり、術前計画のための手技をシミュレーションしたりすることもできる。さらに、これらのツールは、より正確な解釈を容易にし、空間理解力を向上させ、セグメントの進行を加速させる。
予測期間中、乳房スクリーニング分野は最も高い成長率で拡大すると予測されている。乳房スクリーニングの需要は、乳がん患者の増加と、できるだけ早く適切な治療を受けるのに役立つ早期診断を望む患者の願望によって推進されている。さらに、臨床的解釈を支援する政府の取り組みと乳がん検診技術へのアクセス拡大が、セグメント拡大を促進すると予想される2つの主要因である。
技術的に洗練されたインフラと高い一人当たり所得により、北米は2022年に市場を支配し、予測期間中も支配的であると予測されている。医療用画像処理におけるAI市場は、多数の市場プレイヤーの存在と、この分野における有利な政府規制によって牽引されている。また、同地域の研究機関や医療機関はAIに多額の投資を行っている。さらに、主要な業界プレイヤーの強い存在感と盛んな医療インフラが、この地域の成長を促進している。
最先端技術の広範な採用、ネットワーク接続の改善、政府のイニシアティブの拡大により、アジア太平洋地域は最も高い成長率を経験すると予測されている。投資の急激な増加、特に中国とインドにおける人工知能（AI）を使用する新興企業の増加、画質を向上させることでこの地域の医療インフラのギャップを埋めるAIの巨大な可能性は、さらなる原動力となっている。これらの技術は臨床的価値も高く、市場の成長を促進している。
市場の主要プレーヤー
医療画像診断における人工知能（AI）市場の主要企業には、1QB Information Technology、Agfa-Gevaert Group、Arterys Inc、AZmed、BenevolentAI、BioXcel、Therapeutics Inc、Butterfly Network、Caption Health、CellmatiQ、dentalXrai、Digital Diagnostics、EchoNous、Enlitic、Inc、GE Healthcare、Gleamer、HeartVista、IBM Watson Health、K Health、Koninklijke Philips、mPulse Mobile、Nanox Imaging、OrCam、Owkin Inc. , Siemens Healthineers AG、Suki AI, Inc、Ultromics、Viz.ai, Inc、ZealthLife technologies Pte. Ltd.、Zebra Medical Vision。
主要開発
2023年10月、人工知能のアプローチを活用して神経科学分野の革新的な医薬品を開発するバイオ医薬品企業BioXcel Therapeutics, Inc.は本日、後期臨床プログラムおよびIGALMI™（デクスメデトミジン）舌下フィルムの特許ポートフォリオに関する最新動向を発表した。これらの進展には、TRANQUILITYおよびSERENITY III臨床プログラムについて米国食品医薬品局（FDA）と会合を予定していることや、舌下デクスメデトミジンの使用方法特許保護を延長するための米国特許商標庁からの許可通知（NOA）を2件受領したことなどが含まれます。
2023年8月、ポータブルな半導体ベースの超音波技術と直感的なソフトウェアの力によってケアを変革するデジタルヘルス企業であるバタフライネットワーク社は、第三者による使用を目的としたソフトウェア開発キット（SDK）のリリースを発表した。このキットにより、開発者はバタフライのプラットフォームを利用してカスタムアプリケーションを構築し、バタフライの顧客ベース（携帯型ポイントオブケア超音波で最大のユーザーネットワーク）に向けて商品化することができるようになる。
2023年4月、エンタープライズイメージングソリューションのリーディングプロバイダーであるAGFA HealthCare社は、AGFA Enterprise Imaging (AGFA EI) VNAとXERO® Universal Viewerのクラウド上でのグローバルな可用性をスケールアップするため、Amazon Web Services (AWS) Partner Network (APN)に参加したことを発表します。APNは、プログラム、専門知識、リソースを活用して顧客向け製品を構築、マーケティング、販売するAWSパートナーのグローバルコミュニティです。
対象となる展開モード
– オンプレミス
– クラウドベース
対象ソリューション
– ソフトウェアツール/プラットフォーム
– サービス
対象テクノロジー
– ディープラーニング
– 自然言語処理（NLP）
– その他のテクノロジー
対象となる画像モード
– コンピュータ断層撮影（CT）スキャン
– 磁気共鳴画像法（MRI）
– 分子イメージング
– 核医学イメージング
– 超音波イメージング
– X線
– その他のイメージングモード
対象アプリケーション
– 神経学
– 呼吸器および肺
– 心臓病学
– 乳房スクリーニング
– 病理学
– 口腔診断学
– 整形外科
– その他のアプリケーション
対象エンドユーザー
– クリニック
– 画像診断センター
– 病院
– 研究所
– その他のエンドユーザー
対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ
【目次】
1 エグゼクティブ・サマリー
2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 コビッド19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル
…
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