Stratistics MRCによると、医療診断における人工知能の世界市場は、2022年に10億ドルを占め、2028年には81億ドルに達すると予測され、予測期間中に41.9%のCAGRで成長するとされています。医療診断における人工知能（AI）は、医療従事者が患者のために正しくタイムリーな治療決定を行うことをサポートすることで、医療をより身近で安価なものにする可能性を秘めた強力なツールである。正確な疾患診断は、長年の医療専門知識を必要とする時間のかかるプロセスです。医療診断にAIを応用することで、正しい診断ができ、臨床判断を助け、医師の判断力を向上させることができるとされています。
カナダ政府が発表し、2021年11月に公表された統計によると、2021年には約229,200人のカナダ人ががんと診断され、前立腺がんは2021年のがん診断全体の46％を占め、引き続き最も診断されるがんとなる見込みです。
ヘルスケアビジネスにおけるデジタル化と情報技術の活用が進む中、ケア提供プロセスの多くのフェーズでビッグデータが生成されています。ヘルスケアは、特に米国において、世界のビッグデータ産業トップ5の1つとなっています。患者がEMRにデータや写真を提出できる双方向患者ポータルの利用により、今後数年間は医療診断におけるビッグデータ量が拡大すると予測されています。増え続ける膨大で複雑な医療診断データをうまく管理する必要があるため、医療業界はAIを利用したさまざまなソリューションに目を向けざるを得なくなっています。
新しい技術の受け入れは、医師によって抵抗される。例えば、医療関係者は、今後数年でAIが医師に取って代わるだろうと考えています。医師や放射線技師は、共感や説得は人間の資質であり、テクノロジーによって医師の必要性を完全になくすことはできないと感じています。複数の医療従事者は、AIが患者の問題を効果的に診断する能力について、懸念を表明しています。そのため、AIを利用したソリューションが、医師の利便性とより良い患者ケアを提供する費用対効果、効率性、安全性の高いソリューションであることを医療従事者に納得させることは困難である。
AI技術の出現を目指した実際の予測は、AIを人間に認識させること、つまり人間が考える機能を持つモデルを生成することでした。しかし、インタラクティブでスケーラブルなマシンを構築することは、AIマシンエンジニアにとって引き続き問題である。解釈の課題とは、AIコンピュータが知識や特定のコマンドなど人間の入力を理解することの難しさです。プレゼンテーションの課題には、AIシステムの出力やフィードバックシステムの伝達の問題が含まれます。そのため、人間を意識したAIシステムの開発は、AIエンジニアにとって最も有望な機会であると言えます。
医療機関、特に新興国では、医療機器よりもITにリソースを確保することが通常困難であるため、財政的な制約を克服することが最も難しい障壁となっています。特に診療報酬が不十分な国では、画像診断機器の高額な費用や、AIソフトウェアの導入・ライセンス費用が、市場成長を制限する重要な障害となっています。また、導入費用やサブスクリプション/ライセンス料は、エンドユーザーに大きな経済的負担を強いることになります。小規模な医療施設では、予算が限られているため、こうしたソリューションを導入する余裕がありません。このことは、ひいては医療診断市場におけるAIの成長に悪影響を及ぼすと予測されています。
COVID-19のパンデミックは、世界の医療制度に悪影響を及ぼした。COVID-19の感染者数は劇的に増加し、世界の医療システムに大きな負担をかけています。COVID-19は主に個人の肺を侵す。そのため、COVID-19に感染した場合、重症度を判断するために、心胸部画像診断が典型的な診断方法となっています。2020年には、COVID-19の診断にAIアプローチを採用する研究プロジェクトの数が急増すると予想されています。多くの研究が、胸部CT画像を用いたCOVID-19の診断にAI技術を適用することに焦点を当てていました。いくつかの研究では、AIモデルがCOVID-19の診断において専門の放射線科医と同等の精度を持つことが示されている。
ソフトウェア分野は、短時間で正確な診断を行うための診断におけるAIベースのソフトウェアに対する需要の増加、新しいAIアルゴリズムの急速な開発と新しいソフトウェアの承認、放射線学、心臓学、神経学、婦人科、眼科など様々な分野でのAIベースのソフトウェアの応用などから、有利な成長をすると推定されます。人員不足と画像スキャン量の増加への対応という制約があるにもかかわらず、ソフトウェアソリューションは医療機関にライバルに対する競争優位性をもたらします。
病院での画像診断治療の増加により、病院分野は予測期間中に最も高いCAGR成長を遂げると予測されています。病院では、放射線科患者のワークフローの自動化とデジタル化が進んでおり、この分野の成長をさらに後押ししています。また、病院や医療施設において、患者ケアの質を向上させ、患者中心のケアに注力するために、低侵襲手術の採用が増加していることも、市場の成長に影響を及ぼしています。
北米は、予測期間中、最大の市場シェアを占めると予測されています。この地域の支配的なシェア拡大の主な要因は、最新のクラウドベース技術への適応性の向上と、この地域の高い医療費です。先進的なAI診断分野への投資の増加や、これらの国への企業の集中も、この地域の成長に寄与しています。
アジア太平洋地域は、日本や韓国などの国々で医療診断施設や技術開発が強化されているため、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されます。さらに、この地域の市場開拓は、株式投資やスタートアップ・インキュベーションの利用可能性によって決定されます。この地域では、急性疾患や慢性疾患の有病率の増加、高齢者人口の増加が、市場拡大の原動力となることが予想されます。
市場の主要プレーヤー
医療診断における人工知能市場で紹介されている主要なプレーヤーには、NVIDIA、Koninklijke Philips N.V., Intel Corporation, Nanox AI, Butterfly Network, Inc.、Lunit. Inc、Day Zero Diagnostics, Inc、GE Healthcare、Digital Diagnostics, Inc、Siemens Healthineers、Google、Inc、IBM、Therapixel、Microsoft、Quibinなどです。
主な展開
2021年9月、MicrosoftはTruvetaと提携し、Microsoft AzureとAIの力を応用して、データで命を救うというTruvetaのビジョンの達成を支援する予定です。
2021年2月、IBMはHumana Inc.と協業した。Humana社はIBMのWatson Assistant for Health Benefitsを展開し、これはIBM Watson Health Cloudに構築されたAI対応の仮想エージェントです。
2019年12月、GoogleのDeepMind部門（米国）は、英国のMoorfields Eye Hospitalと連携しています。この開発は、眼病研究の先行研究を改善し、眼科医が患者の目の問題のリスクを評価し、症状の緊急性に基づいて医療に誘導するのを支援することを目的としています。
対象となるコンポーネント
– サービス
– ソフトウェア
対象となるモダリティ
– CTスキャン
– 超音波
– MRI
– レントゲン
– その他のモダリティ
対象となる専門分野
– 産科・婦人科（OB-GYN)
– 腫瘍学
– 脳・神経系
– 胸部・肺
– 心臓・血管
– その他のスペシャリティ
対象となるエンドユーザー
– 病院
– 画像診断センター
– その他エンドユーザー
対象地域
– 北アメリカ
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
イタリア
o フランス
スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋地域
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
– 南米
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o 南米のその他
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o UAE
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ地域
【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 データの妥当性確認
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 市場動向の分析
3.1 はじめに
3.2 ドライバ
3.3 阻害要因
3.4 機会
3.5 スレット（脅威
3.6 エンドユーザー分析
3.7 新興国市場
3.8 Covid-19の影響
4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者のバーゲニングパワー
4.2 買い手のバーゲニングパワー
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係
5 医療診断における人工知能の世界市場、コンポーネント別
5.1 導入
5.2 サービス
5.3 ソフトウェア
6 医療診断における人工知能の世界市場：モダリティ別
6.1 はじめに
6.2 CTスキャン
6.3 超音波
6.4 MRI
6.5 X線
6.6 その他のモダリティ
6.6.1 心電図
6.6.2 網膜光学イメージング
6.6.3 デジタルイメージング
6.6.4 PETスキャン
7 医療診断における人工知能の世界市場、専門分野別
7.1 はじめに
7.2 産科・婦人科（OB-GYN)
7.3 腫瘍学
7.4 脳・神経
7.5 胸部・肺
7.6 心臓・血管
7.7 その他の専門分野
7.7.1 内分泌学
7.7.2 外科病理学
7.7.3 腎臓内科
7.7.4 眼科領域
7.7.5 皮膚科学
7.7.6 肝臓病学（Hepatology
7.7.7 整形外科
7.7.8 歯科学
8 医療診断における人工知能の世界市場、エンドユーザー別
8.1 導入
8.2 病院
8.3 画像診断センター
8.4 その他エンドユーザー
9 医療診断における人工知能の世界市場：地域別
9.1 はじめに
9.2 北米
9.2.1 米国
9.2.2 カナダ
9.2.3 メキシコ
9.3 ヨーロッパ
9.3.1 ドイツ
9.3.2 イギリス
9.3.3 イタリア
9.3.4 フランス
9.3.5 スペイン
9.3.6 その他のヨーロッパ
9.4 アジア太平洋地域
9.4.1 日本
9.4.2 中国
9.4.3 インド
9.4.4 オーストラリア
9.4.5 ニュージーランド
9.4.6 韓国
9.4.7 その他のアジア太平洋地域
9.5 南米
9.5.1 アルゼンチン
9.5.2 ブラジル
9.5.3 チリ
9.5.4 南米地域以外
9.6 中東・アフリカ
9.6.1 サウジアラビア
9.6.2 UAE
9.6.3 カタール
9.6.4 南アフリカ
9.6.5 その他の中東・アフリカ地域
10 主要な開発状況
10.1 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
10.2 買収・合併
10.3 新製品発売
10.4 拡張
10.5 その他の主要戦略
11 企業プロフィール
11.1 NVIDIA
11.2 コニンクライク・フィリップスN.V.
11.3 インテル株式会社
11.4 ナノックスAI
11.5 バタフライ・ネットワーク・インク
11.6 Lunit. Inc.
11.7 デイ・ゼロ・ダイアグノスティックス・インク
11.8 GEヘルスケア
11.9 デジタル・ダイアグノスティックス・インク
11.10 シーメンス・ヘルスイニアス
11.11 Google, Inc.
11.12 IBM
11.13 セラピクセル
11.14 マイクロソフト
11.15 Quibin
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