1 はじめに 48
1.1 調査目的 48
1.2 市場の定義 48
1.3 調査範囲 49
1.3.1 対象市場と地域範囲 49
1.3.2 対象範囲と除外項目 50
1.3.3 考慮した年数 51
1.3.4 考慮した通貨 52
1.4 制限事項 52
1.4.1 範囲に関する限界 52
1.4.2 方法論に関連する限界 52
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ 53
2 調査方法 54
2.1 調査データ 54
2.1.1 二次データ 55
2.1.1.1 二次情報源のリスト 55
2.1.1.2 二次資料からの主要データ 55
2.1.2 一次データ 56
2.1.2.1 一次資料のリスト 57
2.1.2.2 一次資料からの主要データ 58
2.1.2.3 主要な業界インサイト 58
2.1.2.4 専門家へのインタビューの内訳 59
2.2 市場規模の推定 59
2.3 要因分析 61
2.4 成長予測 61
2.5 データ三角測量 65
2.6 リサーチの前提 66
2.7 リスク評価 66
3 エグゼクティブ・サマリー 67
4 プレミアムインサイト
4.1 医療診断用人工知能市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 71
4.2 北米：医療診断における人工知能市場、
用途別、国別 72
4.3 医療診断における人工知能市場：主要国別 73
4.4 医療診断における人工知能市場：地域別 74
4.5 医療診断における人工知能市場：先進国vs. 新興国
5 市場概要 75
5.1 はじめに 75
5.2 市場ダイナミクス 75
5.2.1 推進要因 76
5.2.1.1 デジタル化と情報システム導入の増加に伴うビッグデータの流入 76
5.2.1.2 業界を超えたパートナーシップとコラボレーションの急増 76
5.2.1.3 放射線科におけるAIベースのソリューション需要の増加 77
5.2.1.4 医療現場でAIベースの技術を導入する政府のイニシアティブの高まり 78
5.2.1.5 AIベースの新興企業に対する豊富な資金提供 78
5.2.2 阻害要因 79
5.2.2.1 医療従事者がAIベース技術の導入に消極的 79
5.2.2.2 不十分なAI労働力と医療ソフトウェアに関する曖昧な規制ガイドライン 79
5.2.3 機会 80
5.2.3.1 未開拓の新興市場 80
5.2.3.2 人間を意識したAIシステム開発への注目の高まり 81
5.2.4 課題 81
5.2.4.1 予算の制約 81
5.2.4.2 デジタルフットプリントの増加と技術トレンドによる非構造化医療データ 81
5.2.4.3 データ保護に関するプライバシーの問題 82
5.2.4.4 AIソリューションの相互運用性の制限 82
5.3 エコシステム分析 83
5.4 ケーススタディ分析 84
5.4.1 マヨ・クリニック、AI対応のデジタル診断を統合し、グーグル・クラウド・プラットフォームで医学研究を促進 84
5.4.2 人員不足とバックログの課題を解決するveye lung nodules 84
5.4.3 NVIDIA AIエンタープライズ・ソフトウェアとGPUが腫瘍ターゲティングの性能と精度を向上 85
5.4.4 浙江大学と浙江 de image solutions はインテルの AI ソリューションを使用して超音波を処理 85
5.4.5 ウェイテマタ地区保健委員会プロジェクトが高精度医療ソリューションを活用 86
5.5 バリューチェーン分析 86
5.5.1 上流 87
5.5.2 ミッドストリーム 87
5.5.3 ダウンストリーム 87
5.6 貿易分析 88
5.7 ポーターの5つの力分析 90
5.7.1 新規参入の脅威 91
5.7.2 代替品の脅威 91
5.7.3 供給者の交渉力 91
5.7.4 買い手の交渉力 91
5.7.5 競合の激しさ 92
5.8 主要ステークホルダーと購買基準 92
5.8.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 92
5.8.2 購入基準 94
5.9 規制情勢 95
5.9.1 北米 95
5.9.1.1 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA） 96
5.9.1.2 2009年経済的及び臨床的保健のための医療情報技術法（HITECH） 96
5.9.1.3 2017年消費者プライバシー保護法 96
5.9.1.4 2015年国家サイバーセキュリティ保護促進法 96
5.9.1.5 Future of Life InstituteのAsilomar AI原則 97
5.9.2 欧州 97
5.9.2.1 欧州医療機器規則（EU）2017/745と体外診断用医療機器規則（EU）2017/746、一般データ保護規則2016/679との組み合わせ 97
5.9.2.2 人工知能法（AI法） 97
5.9.3 アジア太平洋地域 98
5.9.3.1 中華人民共和国のサイバーセキュリティ法 98
5.9.4 その他の地域 98
5.9.4.1 個人情報保護法 98
5.9.5 規制機関、政府機関、その他の組織 99
5.10 特許分析 102
5.10.1 診断用AIの特許公開動向 102
5.10.2 出願管轄と上位出願人の分析 103
5.11 技術分析 106
5.11.1 主要技術 106
5.11.1.1 機械学習 106
5.11.1.2 ディープラーニング 106
5.11.2 補完技術 107
5.11.2.1 ラボラトリーオートメーション 107
5.11.2.2 ehr 107
5.11.3 隣接技術 107
5.11.3.1 自然言語処理 107
5.11.3.2 ビッグデータ分析 107
5.12 価格分析 108
5.12.1 指標価格分析（コンポーネント別） 108
5.12.2 主要プレイヤーの指標価格分析（コンポーネント別） 109
5.12.3 地域別の指標価格分析 110
5.13 主要会議・イベント（2024～2025年） 112
5.14 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 113
5.15 アンメットニーズ： 医療診断における人工知能市場 114
5.15.1 エンドユーザーの期待 115
5.16 保険償還シナリオ 116
5.16.1 放射線診断におけるAIソフトウェアの償還 118
5.17 投資と資金調達シナリオ 119
6 医療診断における人工知能市場、
コンポーネント別 120
6.1 導入 121
6.2 ソフトウェア 123
6.2.1 画像診断ソフトウェア 126
6.2.1.1 高度な機能の統合（3Dレンダリング、AI主導の画像解析、自動レポート）が需要を牽引 126
6.2.2 予測分析ソフトウェア 128
6.2.2.1 病気の早期発見、個別化治療、業務効率向上のための医療におけるAIを活用した予測分析の利用拡大が市場を牽引 128
6.2.3 診断ソフトウェア 130
6.2.3.1 正確性と効率性を高めるための診断プロセスへのAI統合の増加が市場成長を促進 130
6.3 サービス 132
6.3.1 AIシステムの導入・統合の増加が需要を促進 132
6.4 ハードウェア 134
6.4.1 プロセッサ 137
6.4.1.1 MPU 140
6.4.1.1.1 放射線科、腫瘍科、循環器科における正確な画像診断のためのAI搭載医療診断システムの需要増加が市場を牽引 140
6.4.1.2 GPU 142
6.4.1.2.1 医療画像診断の精度と有効性を高める能力が需要を牽引 142
6.4.1.3 FPGA 144
6.4.1.3.1 医用画像処理の速度と精度を最適化し、医用画像システムの堅牢性を向上させる能力が需要を牽引 144
6.4.1.4 asic 146
6.4.1.4.1 需要を支える高速動作機能 146
6.4.2 メモリ 148
6.4.2.1 AIアプリケーション向け広帯域メモリの開発が市場を牽引 148
6.4.3 ネットワーク 151
6.4.3.1 アダプター 153
6.4.3.1.1 シームレスなデータ統合の需要増と機械学習・画像技術の採用拡大が市場を牽引 153
6.4.3.2 スイッチ 155
6.4.3.2.1 効率的なデータルーティングと統合機能が需要を促進 155
6.4.3.3 インターコネクト 157
6.4.3.3.1 効率的なデータ伝送の必要性が需要を促進 157
7 医療診断における人工知能市場（エンドユーザー別） 160
7.1 導入 161
7.2 病院 164
7.2.1 先進的なAI画像診断ソリューションの導入増加が市場を牽引 164
7.3 画像診断センター 166
7.3.1 民間画像診断センターの増加が市場を牽引 166
7.4 診断ラボ 168
7.4.1 検体検査量の増加が市場を牽引 168
7.5 その他のエンドユーザー 170
8 医療診断における人工知能市場（モダリティ別） 173
8.1 はじめに 174
8.2 画像診断モダリティ 176
8.2.1 コンピュータ断層撮影 179
8.2.1.1 AIソリューションに対応した心臓CT装置の利用可能性の増加が市場を牽引 179
8.2.2 X線 181
8.2.2.1 主要企業によるX線画像診断の革新的AIソリューションが市場を牽引 181
8.2.3 磁気共鳴イメージング 183
8.2.3.1 技術進歩の高まりがMRIにおけるAIの採用を促進 183
8.2.4 超音波 185
8.2.4.1 卵巣がんの有病率の増加が市場を牽引 185
8.2.5 マンモグラフィ 187
8.2.5.1 乳がん有病率の増加が市場を牽引 187
8.2.6 その他の画像診断モダリティ 189
8.3 診断モダリティ 191
8.3.1 免疫測定法 194
8.3.1.1 個別化治療への関心の高まりが市場を牽引 194
8.3.2 臨床化学 196
8.3.2.1 精密医療と効率的な医療システムへの需要の増加が市場を牽引 196
8.3.3 血液学 198
8.3.3.1 効率的な血液疾患診断へのニーズの高まりとAI駆動技術の進歩が市場を牽引 198
8.3.4 微生物学 200
8.3.4.1 精密な診断と抗菌剤耐性に対する需要の高まりがAI導入を促進 200
8.3.5 その他の診断モダリティ 202
9 医療診断における人工知能市場、
アプリケーション別 205
9.1 はじめに 206
9.2 生体内診断アプリケーション 208
9.2.1 放射線医学 211
9.2.1.1 正確な画像判読と診断ミスの減少がAI需要を促進 211
9.2.2 がん領域 213
9.2.2.1 癌の早期発見と個別化治療が市場を牽引 213
9.2.3 循環器 216
9.2.3.1 CVDに関連する複雑性の増加が市場を牽引 216
9.2.4 神経分野 218
9.2.4.1 アルツハイマー病の診断への応用がAI技術の需要を高める 218
9.2.5 産科／婦人科 220
9.2.5.1 婦人科手術における低侵襲技術の使用増加が市場を牽引 220
9.2.6 眼科 222
9.2.6.1 眼疾患の早期発見・予防ニーズの高まりが市場を牽引 222
9.2.7 その他の生体内アプリケーション 224
9.3 体外診断アプリケーション 226
9.3.1 感染症 229
9.3.1.1 疾患発生管理の必要性と抗菌薬耐性が市場を牽引 229
9.3.2 内分泌 231
9.3.2.1 糖尿病や甲状腺疾患の診断におけるAI利用の増加が市場を牽引 231
9.3.3 自己免疫検査 233
9.3.3.1 自己免疫疾患の検出精度を高め、早期診断・治療を改善する機能が市場を牽引 233
9.3.4 血液スクリーニングと凝固検査 235
9.3.4.1 血液由来疾患や凝固障害のスクリーニング需要の増加が市場を牽引 235
9.3.5 その他の体外アプリケーション 237
10 医療診断における人工知能市場：地域別 240
10.1 はじめに 241
10.2 北米 242
10.2.1 北米のマクロ経済見通し 252
10.2.2 米国 252
10.2.2.1 画像診断件数の増加が市場を牽引 252
10.2.3 カナダ 262
10.2.3.1 放射線学における研究助成金と学術の向上が市場を牽引 262
10.3 欧州 273
10.3.1 欧州のマクロ経済見通し 274
10.3.2 ドイツ 283
10.3.2.1 医療診断における人工知能（AI）導入促進のための政府支援の増加が市場を牽引 283
10.3.3 フランス 293
10.3.3.1 医療画像診断におけるAI研究強化のための企業向け資金提供が市場成長を促進 293
10.3.4 イギリス 303
10.3.4.1 X線撮影手技の増加が市場を牽引 303
10.3.5 イタリア 313
10.3.5.1 老年人口の増加によるEHRとEMRの台数増加が需要を牽引 313
10.3.6 スペイン 323
10.3.6.1 AIに関する意識の高まりが市場成長を後押し 323
10.3.7 その他のヨーロッパ 333
10.4 アジア太平洋地域 342
10.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 352
10.4.2 中国 353
10.4.2.1 臨床意思決定におけるAI利用の増加が市場を牽引 353
10.4.3 日本 363
10.4.3.1 強固な医療インフラが先進的AIソリューションの導入を促進 363
10.4.4 インド 373
10.4.4.1 研究開発投資に対する政府の好意的な取り組みが市場を牽引 373
10.4.5 その他のアジア太平洋地域 382
10.5 ラテンアメリカ 392
10.5.1 ラテンアメリカのマクロ経済見通し 401
10.5.2 ブラジル 401
10.5.2.1 医療市場における高い技術進歩が市場を牽引 401
10.5.3 メキシコ 411
10.5.3.1 AI関連教育への投資流入とイニシアチブが市場を牽引 411
10.5.4 その他のラテンアメリカ 420
10.6 中東・アフリカ 430
10.6.1 GCC諸国 439
10.6.1.1 医療水準の向上、業務の合理化、質の高い医療の提供を目的とした診断におけるAI導入の増加が市場を牽引 439
10.6.2 その他の中東・アフリカ 449
11 競争環境 460
11.1 概要 460
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 460
11.3 収益分析 461
11.4 市場シェア分析 462
11.5 ランキング分析 465
11.6 企業評価マトリックス：主要プレーヤー2023 466
11.6.1 スター企業 466
11.6.2 新興リーダー 466
11.6.3 浸透型プレーヤー 466
11.6.4 参加企業 466
11.6.5 企業フットプリント：主要プレイヤー（2023年） 468
11.6.5.1 企業フットプリント 468
11.6.5.2 コンポーネントのフットプリント 469
11.6.5.3 アプリケーションフットプリント 470
11.6.5.4 エンドユーザーフットプリント 471
11.6.5.5 地域別フットプリント 472
11.7 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 473
11.7.1 先進的企業 473
11.7.2 ダイナミックな企業 473
11.7.3 対応力のある企業 473
11.7.4 スタートアップ・ブロック 473
11.7.5 競争ベンチマーク：新興企業／中小企業（2023年） 475
11.7.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 475
11.7.5.2 主要新興企業/SMEの競合ベンチマーキング 476
11.8 企業評価と財務指標 477
11.9 ブランド／製品の比較 478
11.10 競争シナリオ 479
11.10.1 製品の発売 479
11.10.2 取引 481
11.10.3 その他 483
12 企業プロファイル 484
12.1 主要企業 484
Microsoft (US)
Merative (US)
Intel Corporation (US)
NVIDIA Corporation (US)
Google (US)
GE HealthCare (US)
Digital Diagnostics Inc. (US)
Siemens Healthineers (Germany)
Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
Advanced Micro Devices Inc. (US)
HeartFlow Inc. (US)
Enlitic Inc. (US)
InformAI (US)
isometric (Belgium)
Butterfly Network Inc. (US)
Aidence (Netherlands)
Nano-X Imaging LTD. (Israel)
Quibim (Spain)
Qure.ai (India)
Viz.ai Inc (US)
Aidoc (US)
Lunit Inc. (South Korea)
Therapixel (France)
EchoNous Inc. (US)
and Brainomix (UK)
13 付録 541
13.1 ディスカッション・ガイド 541
13.2 Knowledgestore： Marketsandmarketsの購読ポータル 544
13.3 カスタマイズオプション 546
13.4 関連レポート 546
13.5 著者の詳細 547
❖ 掲載企業 ❖
Microsoft (US), Merative (US), Intel Corporation (US), NVIDIA Corporation (US), Google (US), GE HealthCare (US), Digital Diagnostics Inc. (US), Siemens Healthineers (Germany), Koninklijke Philips N.V. (Netherlands), Advanced Micro Devices, Inc. (US), HeartFlow, Inc. (US), Enlitic, Inc. (US), InformAI (US), isometric (Belgium), Butterfly Network, Inc. (US), Aidence (Netherlands), Nano-X Imaging LTD. (Israel), Quibim (Spain), Qure.ai (India), Viz.ai, Inc (US), Aidoc (US), Lunit, Inc. (South Korea), Therapixel (France), EchoNous, Inc. (US), and Brainomix (UK)など
❖ 免責事項 ❖
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