1 はじめに 46
1.1 調査目的 46
1.2 市場定義 46
1.3 調査範囲 47
1.3.1 市場細分化と地理的範囲 47
1.3.2 対象範囲と除外範囲 48
1.3.3 対象年 51
1.4 対象通貨 51
1.5 関係者 52
2 調査方法 53
2.1 調査データ 53
2.1.1 二次データ 54
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ 55
2.1.2 一次データ 55
2.1.2.1 一次情報源 56
2.1.2.1.1 一次情報源からの主要データ 57
2.1.2.1.2 業界の主要な洞察 58
2.1.2.2 一次インタビューの内訳 58
2.2 市場推定方法 59
2.3 市場規模の推定 60
2.4 市場の分類とデータ・トライアングル 68
2.5 調査の前提条件 69
2.5.1 市場規模の前提条件 69
2.5.2 全体的な調査の前提条件 69
2.6 リスク評価 70
2.7 調査の限界 70
2.7.1 方法論に関連する限界 70
2.7.2 範囲に関連する限界 70
3 エグゼクティブサマリー 71
4 プレミアムインサイト 76
4.1 オンコロジー市場におけるAI：魅力的な機会 76
4.2 地域別 がん医療市場におけるAI 77
4.3 北米：導入モデル＆国別 がん医療市場におけるAI 77
4.4 国別 がん医療市場におけるAI 78
4.5 がん医療市場：先進国市場 VS 新興国市場 78
5 市場概要 79
5.1 はじめに 79
5.2 市場力学 79
5.2.1 推進要因 80
5.2.1.1 がん疾患の発生率の増加 80
5.2.1.2 早期発見・診断のニーズの高まり 80
5.2.1.3 精密ながん治療の進歩 81
5.2.1.4 規制当局からの支援 81
5.2.1.5 投資と資金調達の増加 82
5.2.2 阻害要因 83
5.2.2.1 初期コストの高さ 83
5.2.2.2 データの完全性とアルゴリズムの検証 83
5.2.2.3 既存システムとの統合 83
5.2.3 機会 84
5.2.3.1 ラジオミクスと画像解析 84
5.2.3.2 臨床試験の最適化 86
5.2.3.3 個別化治療計画 86
5.2.3.4 マルチオミクスデータの統合 87
5.2.4 課題 87
5.2.4.1 データセットの入手が限定的 87
5.2.4.2 データプライバシーとセキュリティ 88
5.3 生態系分析 89
5.4 ケーススタディ分析 91
5.4.1 シーメンスヘルシニアーズがNVIDIA GPUベースのスーパーコンピューター「SHERLOCK」を搭載したSYNGO.VIA RTイメージスイートを導入 91
5.4.2 個別化治療計画のための腫瘍におけるAI 91
5.4.3 武田薬品工業のAIソリューションによる腫瘍医への個別対応 92
5.5 バリューチェーン分析 93
5.6 ポーターのファイブフォース分析 95
5.6.1 サプライヤーの交渉力 96
5.6.2 購入者の交渉力 96
5.6.3 代替品の脅威 96
5.6.4 新規参入者の脅威 97
5.6.5 競争上の競合の激しさ 97
5.7 規制環境 97
5.7.1 北米 97
5.7.2 ヨーロッパ 98
5.7.3 アジア太平洋 99
5.7.4 中東・アフリカ 100
5.7.5 ラテンアメリカ 100
5.7.6 規制当局、政府機関、その他の組織 100
5.8 特許分析 103
5.8.1 腫瘍におけるAIの特許公開動向 103
5.8.2 管轄区域分析 104
5.8.3 腫瘍におけるAI市場における主要特許 105
5.9 技術分析 106
5.9.1 主要技術 106
5.9.1.1 機械学習 106
5.9.1.2 自然言語処理 106
5.9.1.3 コンピュータビジョン 106
5.9.2 補完技術 107
5.9.2.1 高性能コンピューティング 107
5.9.2.2 次世代シーケンシング 107
5.9.2.3 デジタルツイン 107
5.9.2.4 実世界エビデンス/実世界データ 107
5.9.3 隣接技術 107
5.9.3.1 クラウドコンピューティング 107
5.9.3.2 セラノスティクス 108
5.9.3.3 拡張現実＆仮想現実 108
5.10 業界トレンド 108
5.10.1 個別化腫瘍学へのシフト 108
5.10.2 AIベースの臨床試験の拡大 108
5.11 価格分析 109
5.11.1 腫瘍学ソフトウェアにおけるAIの価格指標、
導入モデル別 109
5.11.2 地域別（2023年）腫瘍学プラットフォームにおけるAIの平均販売価格
109
5.12 主なカンファレンスおよびイベント（2025年） 110
5.13 主な関係者および購買基準 111
5.13.1 主要な利害関係者 111
5.13.2 購買基準 112
5.14 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと混乱 113
5.15 エンドユーザー分析 113
5.15.1 満たされていないニーズ 113
5.15.2 エンドユーザーの期待 114
5.16 投資と資金調達シナリオ 114
5.17 がん市場におけるAIに対するジェネレーティブAIの影響 115
5.17.1 主なユースケース 116
5.17.2 ジェネレーティブAI導入のケーススタディ 116
5.17.2.1 ケーススタディ1：ジェネレーティブAIと合理化されたワークフローによる創薬の加速 116
5.17.3 相互接続された隣接エコシステムにおけるジェネレーティブAIの影響 117
5.17.3.1 医薬品研究開発市場 117
5.17.3.2 放射線医学および医療画像市場 117
5.17.3.3 医療提供システム市場 118
5.17.4 ユーザーの準備状況と影響評価 118
5.17.4.1 ユーザーの準備状況 118
5.17.4.1.1 使用例 A：医療提供者 118
5.17.4.1.2 ユーザーB：製薬・バイオテクノロジー企業 118
5.17.4.2 影響評価 118
5.17.4.2.1 ユーザーA：医療従事者 118
5.17.4.2.2 ユーザーB：製薬・バイオテクノロジー企業 119
6 腫瘍学市場におけるAI、テクノロジー別 120
6.1 はじめに 121
6.2 機械学習 121
6.2.1 ディープラーニング 124
6.2.1.1 市場を牽引するために臨床ワークフローを合理化し、遅延を削減し、患者の転帰を改善する必要性 124
6.2.1.2 畳み込みニューラルネットワーク 125
6.2.1.3 再帰型ニューラルネットワーク 126
6.2.1.4 敵対的生成ネットワーク 126
6.2.1.5 グラフニューラルネットワーク 126
6.2.1.6 その他 126
6.2.2 教師あり学習 127
6.2.2.1 市場を牽引する正確な予測と個別化治療への需要の高まり 127
6.2.3 強化学習 128
6.2.3.1 市場を牽引する創薬における広範な利用 128
6.2.4 非強化学習 129
6.2.4.1 複雑なタスクを実行し、市場を牽引する潜在的な薬剤候補を発見する能力 129
6.2.5 その他の機械学習テクノロジー 130
6.3 自然言語処理 131
6.3.1 市場を牽引する腫瘍学ケアにおける新たな展開 131
6.4 コンテクスト認識処理およびコンピューティング 132
6.4.1 臨床ワークフローの最適化能力が市場を牽引 132
6.5 コンピュータビジョン 133
6.5.1 精密医療に対する需要の高まりが市場を牽引 133
6.6 画像分析 134
6.6.1 複雑な画像処理タスクの自動化が市場を牽引 134
7 腫瘍学市場におけるAI、用途別 136
7.1 はじめに 137
7.2 創薬 138
7.2.1 標的の特定と検証 139
7.2.1.1 成長を促進するために創薬における最終段階での失敗を回避することの重視 139
7.2.2 ヒットの特定と優先順位付け 141
7.2.2.1 採用を促進するためのHTSスクリーニングにおける大規模データ分析の必要性 141
7.2.3 ヒット化合物の特定/リード化合物の創出 142
7.2.3.1 選択性と結合メカニズムを改善するAI主導のリード化合物創出 142
7.2.4 リード化合物の最適化 143
7.2.4.1 製剤設計試験サイクルの加速化の必要性と臨床試験での薬剤の失敗の可能性の高さによる市場の活性化 143
7.2.5 候補物質の選定と検証 144
7.2.5.1 早期の創薬を促進するための候補物質の選定と検証 144
7.3 医薬品開発 145
7.3.1 臨床前試験 147
7.3.1.1 成長を促進するためのリスクの特定と候補物質の最適化の必要性 147
7.3.2 ヒト臨床試験のための予測モデリング 148
7.3.2.1 成長を促進するための正確な用量選択と安全性評価におけるAI活用の必要性 148
7.3.3 臨床試験の最適化 149
7.3.3.1 市場を牽引するためのAI主導の洞察による臨床試験の効率性と成果の向上の必要性 149
7.3.4 適応型試験デザイン＆モニタリング 150
7.3.4.1 AI による適応型試験デザイン＆モニタリングが柔軟性と成功率の向上に貢献 150
7.4 診断＆早期発見 151
7.4.1 画像診断＆放射線医学 152
7.4.1.1 マンモグラフィ 154
7.4.1.1.1 乳がんの正確な診断の必要性が高まり、市場を牽引 154
7.4.1.2 コンピュータ断層撮影（CT） 154
7.4.1.2.1 肺、肝臓、脳の固形腫瘍の早期診断の必要性が高まり、成長を促進 154
7.4.1.3 磁気共鳴画像法（MRI） 155
7.4.1.3.1 需要を促進するために、MRIにAIを統合して画像を最適化し、腫瘍検出を強化する必要性 155
7.4.1.4 核医学画像診断 156
7.4.1.4.1 成長を促進するために、AI強化型PETおよびSPECT画像診断を強化し、精密腫瘍学を推進する必要性 156
7.4.1.5 X線画像診断 157
7.4.1.5.1 人工知能搭載のX線による肺結節の検出自動化で市場を後押し 157
7.4.1.6 超音波 158
7.4.1.6.1 成長促進に向けた超音波画像診断へのAI統合に注目 158
7.4.1.7 その他の画像診断法 159
7.4.2 デジタル病理学および組織病理学 160
7.4.2.1 市場を後押しする疾病診断のための組織サンプル検査に注目 160
7.4.3 液体生検およびバイオマーカー検出 161
7.4.3.1 非侵襲的診断技術の進歩が成長を促進 161
7.4.4 遺伝的リスク予測 162
7.4.4.1 遺伝性のがんリスクに対する人々の意識の高まりが成長を促進 162
7.5 治療計画と個別化 163
7.5.1 個別化治療計画 164
7.5.1.1 精密医療＆ゲノム解析 166
7.5.1.1.1 治療反応性を改善し成長を促進するための個別化療法導入の必要性 166
7.5.1.2 ラジオミクス＆ラジオゲノミクス 167
7.5.1.2.1 需要を促進するための疾患特性評価におけるラジオミクスおよびラジオゲノミクスの最適化の重視 167
7.5.1.3 治療反応の予測モデル 168
7.5.1.3.1 成長を促進するための遺伝情報の分析における予測モデリングの採用 168
7.5.1.4 治療推奨システム 168
7.5.1.4.1 成長を促進するためのデータ主導の洞察による治療決定の強化の必要性 168
7.5.2 放射線療法 169
7.5.2.1 成長を促進するための効果的な腫瘍ターゲティングの必要性 169
7.5.3 化学療法 170
7.5.3.1 セグメント成長を促進するためのターゲット治療とリスク予測に最適化された化学療法に焦点を当てる 170
7.5.4 免疫療法 171
7.5.4.1 個別化医療と効果的な癌治療における免疫療法の利用による成長促進 171
7.5.5 標的療法 172
7.5.5.1 併用療法と用量の最適化 173
7.5.5.1.1 セグメント成長を促進するための個別化投与の強化の必要性 173
7.5.5.2 AI による薬物送達 174
7.5.5.2.1 市場を牽引する堅牢な AI 駆動型薬物送達システムの実現の重視 174
7.5.6 手術計画および支援 175
7.5.6.1 術前画像診断および3Dモデリング 176
7.5.6.1.1 腫瘍学ケアの向上に向けたAI駆動型3Dモデル 176
7.5.6.2 術中ガイダンスおよびロボット 177
7.5.6.2.1 治療の精度を高めるロボット手術の統合に重点を置き、市場を牽引 177
7.5.6.3 術後分析と回復 178
7.5.6.3.1 術後ケアにおけるAIの強化が需要を促進 178
7.6 患者の積極的関与と遠隔モニタリング 179
7.6.1 症状管理とバーチャルアシスタンス 180
7.6.1.1 症状管理およびバーチャルアシスタンスツールは慢性疾患管理に有益です。
7.6.2 遠隔患者モニタリング
7.6.2.1 成長を促進するAI強化型リアルタイムモニタリングの必要性
7.6.3 患者教育およびエンパワーメント
7.6.3.1 改善されたヘルスリテラシーとAIが選別した洞察への関与 182
7.7 治療後のサーベイランスおよびサバイバーシップケア 183
7.7.1 再発モニタリング 184
7.7.1.1 市場を牽引するがんのサーベイランスと正確な再発検出および予後の改善の必要性 184
7.7.2 長期的な結果予測 186
7.7.2.1 個別化ケアプランと慢性副作用管理の必要性による市場拡大 186
7.7.3 メンタルヘルス＆サポートシステム 187
7.7.3.1 がんケアにおけるメンタルヘルスサポートの優先化によるセグメント成長の促進 187
7.8 データ管理＆分析 188
7.8.1 ゲノムデータと臨床データの統合によるAI駆動型分析の需要加速 188
7.9 その他の用途 189
8 がんの種類別、腫瘍学市場におけるAI 190
8.1 はじめに 191
8.2 固形腫瘍 191
8.2.1 固形腫瘍の有病率上昇により、AI主導のイノベーションのニーズが高まる 191
8.2.2 乳がん 193
8.2.3 肺がん 194
8.2.4 前立腺がん 195
8.2.5 大腸がん 196
8.2.6 脳腫瘍 197
8.2.7 その他の固形腫瘍 198
8.3 血液悪性腫瘍 199
8.3.1 血液がんの症例増加が市場を牽引 199
8.3.2 白血病 201
8.3.3 リンパ腫 202
8.3.4 多発性骨髄腫 203
8.3.5 その他の血液悪性腫瘍 204
8.4 その他の癌の種類 205
9 オンコロジー市場におけるAI、エンドユーザー別 206
9.1 はじめに 207
9.2 医療提供者 207
9.2.1 市場拡大に向けた診断精度の向上、個別化治療計画、ワークフロー効率化の必要性 207
9.2.2 病院およびクリニック 209
9.2.3 専門センター 210
9.2.4 研究所および診断センター 211
9.2.5 その他の医療サービス提供者 212
9.3 製薬およびバイオテクノロジー企業 213
9.3.1 成長促進に向けた、腫瘍学における新薬発見と臨床試験の加速化のためのAI活用の必要性 213
9.4 医療機器/設備企業 214
9.5 学術＆研究機関 216
9.6 政府および規制当局 217
9.7 医療保険者 218
9.8 その他のエンドユーザー 219
10 がん領域におけるAI市場、プレーヤーの種類別 221
10.1 はじめに 222
10.2 ニッチソリューション/ポイントソリューションプロバイダー 222
10.2.1 ニッチソリューション/ポイントソリューションプロバイダーが癌治療薬の発見と開発を加速 222
10.3 統合スイート/プラットフォームプロバイダー 224
10.3.1 統合型スイート/プラットフォームプロバイダーは、複数のベンダーを必要とせず、ワークフローを加速します。
10.4 テクノロジープロバイダー
10.4.1 オンコロジーワークフローの改善に対する需要が市場を牽引します。
10.5 ビジネスプロセスサービスプロバイダー 227
10.5.1 市場成長を促進する非臨床腫瘍学ワークフローの最適化に重点を置く 227
11 オンコロジー市場におけるAI、導入モデル別 228
11.1 はじめに 229
11.2 クラウドベースモデル 229
11.2.1 クラウドベースAIプラットフォームの利用を促進する高度ながん研究＆治療の必要性 229
11.3 オンプレミスモデル 231
11.3.1 オンプレミスモデルの採用を促進するためのデータセキュリティとコンプライアンスの強化の必要性 231
11.4 ハイブリッドモデル 232
11.4.1 ハイブリッド型AIプラットフォームの利用を促進するための診断におけるスケーラビリティとデータセキュリティの強化の必要性 232
12 地域別オンコロジー市場におけるAI 234
12.1 はじめに 235
12.2 北米 236
12.2.1 北米のマクロ経済見通し 239
12.2.2 米国 249
12.2.2.1 臨床試験と創薬の増加が市場を牽引 249
12.2.3 カナダ 260
12.2.3.1 製薬大手がイノベーションを推進し、臨床試験へのアクセスを拡大して市場を活性化 260
12.3 ヨーロッパ 271
12.3.1 ヨーロッパのマクロ経済の見通し 272
12.3.2 ドイツ 283
12.3.2.1 先進的な医療システムと市場拡大に向けた協調的な取り組み 283
12.3.3 英国 293
12.3.3.1 イノベーション推進に向けた新たなAIプラットフォーム開発に対する政府支援 293
12.3.4 フランス 304
12.3.4.1 市場を牽引する腫瘍学試験のための拡大する研究開発パイプライン 304
12.3.5 イタリア 314
12.3.5.1 がん治療におけるAI導入を推進する好ましい規制シナリオ 314
12.3.6 スペイン 325
12.3.6.1 市場を推進する研究センターの確立されたネットワーク 325
12.3.7 ヨーロッパのその他地域 336
12.4 アジア太平洋地域 346
12.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 347
12.4.2 中国 359
12.4.2.1 医療費の増加がオンコロジーソリューションの需要を促進 359
12.4.3 インド 369
12.4.3.1 がんの負担と医療格差の拡大が、腫瘍におけるAIの採用を促進する 369
12.4.4.1
高齢化人口とがん発生率の上昇が成長を促進する 380
12.4.5.1
12.5 ラテンアメリカ 401
12.5.1 ラテンアメリカにおけるマクロ経済の見通し 402
12.5.2 ブラジル 412
12.5.2.1 乳がん症例数の増加が市場成長を後押し 412
12.5.3 メキシコ 422
12.5.3.1 小児がん治療と化学療法の合併症におけるAIの利用が市場成長の原動力に 422
12.5.4 その他のラテンアメリカ諸国 432
12.6 中東・アフリカ 443
12.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 444
12.6.2 GCC諸国 454
12.6.2.1 がん患者数の増加と臨床試験の増加が成長を促進 454
12.6.3 中東・アフリカのその他地域 465
13 競合状況 476
13.1 はじめに 476
13.2 主要企業の戦略/勝利への権利 476
13.2.1 主要企業が採用する戦略の概要 477
13.3 主要企業の収益分析 478
13.4 市場シェア分析 479
13.5 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 481
13.5.1 星 481
13.5.2 新興リーダー 481
13.5.3 普及企業 481
13.5.4 参加者 481
13.5.5 企業規模：主要企業、2023年 483
13.6 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業、2023年 488
13.6.1 進歩的な企業 488
13.6.2 対応力のある企業 488
13.6.3 ダイナミックな企業 488
13.6.4 スタート地点 488
13.6.5 ベンチマークによる競争力：スタートアップ企業／中小企業、2023年 490
13.7 企業評価と財務指標 492
13.8 ブランド/ソフトウェア比較 493
13.9 競合シナリオ 493
13.9.1 製品発売および機能強化 493
13.9.2 取引 494
13.9.3 拡大 495
13.9.4 その他の動向 495
14 企業プロファイル 496
Certara USA. (US)
Siemens Healthineers (Germany)
GE Healthcare (US)
ConcertAI (US)
Medtronic (Ireland)
F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland)
Oracle(US)
NVIDIA Corporation(US)
Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
PathAI, Inc. (US)
CureMetrix, Inc. (US)
Mindpeak GmbH (Germany)
Paige AI, Inc. (US)
Predictive Oncology (US)
Exscientia (UK)
Insilico Medicine (US)
Iktos (Paris)
Tempus (US)
Azra AI (US)
CureMatch, Inc. (US)
OncoLens (US)
Triomics (US)
Clinakos. (US)
Perthera, Inc (US)
Cellworks Group, Inc. (US)
biomy, Inc. (Japan)
15 付録 568
15.1 ディスカッションガイド 568
15.2 ナレッジストア：マーケッツ・アンド・マーケッツの購読ポータル 577
15.3 カスタマイズオプション 579
15.4 関連レポート 579
15.5 執筆者詳細 580
The market's growth is fuelled by the growing demand for cost-effective cancer treatments & solutions, streamlining of the drug discovery process, rapid digitization of healthcare records and patient data, the growing volume of cancer cases, and regulatory compliance requirements.
In March 2024, the journal published by the American Cancer Society stated the following key points:
• More than 80% of AI devices that are FDA-approved are used in cancer detection & diagnosis. These devices have applications in the following: pathology (19.7%), radiology (54.9), and radiation oncology (8.5%).
• AI aided in decreasing the workload of radiologists in breast cancer screening by 30% and in comparison to healthcare professionals, AI maintained more accuracy.
• AI combined with human evaluations improved cancer detection rates by 8% in various studies.
• Precision medicine tools powered by AI contributed to the 33% decline in cancer mortality rates over the past 32 years by enabling better diagnoses, tailored treatments, and optimized clinical decision-making.
However, integration with existing healthcare systems, data privacy, and security constraints pose a significant challenge within this market.
“Machine learning held the largest share in technology type in the AI in oncology market in 2023.”
The AI in oncology market is segmented based on technology into machine learning, natural language processing (NLP), context-aware processing and computing, computer vision, and image analysis (including optical character recognition). The machine learning segment held the largest market share in 2023. Further, the machine learning segment includes deep learning (including convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), generative adversarial networks (GAN), graph neural networks (GNN), others), supervised learning, reinforcement learning, unsupervised learning, other machine learning technologies. Among these, deep learning is the largest segment owing to its capability to analyze and process vast and complex datasets including medical images with improved efficiency. Within deep learning technologies such as CNNs are effective for image-based cancer detection, while RNNs and GANs are used to improve the temporal pattern analysis and data synthesis. Moreover, deep learning's scalability, adaptability and precision in analyzing and identifying the subtle patterns in cancer helped in improving the diagnosis, risk predictions and treatment optimization.
“By player type, the integrated solution segment is the largest and is also expected to register the fastest growth over the forecast period.”
By player type, the AI in oncology market is divided into niche/point solution providers (including platform & service), integrated suite/platform providers (including platform & service), technology providers (only software), and business process service providers. The integrated suite/platform providers segment accounts for the largest and is projected to be the fastest-growing segment over the forecast year. “By player type, the integrated solution segment is the largest and is also expected to register the fastest growth over the forecast period.” The growth is attributed to the fact that these providers offer comprehensive end-to-end solutions to streamline workflows across all treatment sectors of cancer such as detection, diagnosis, monitoring, and treatment planning. Such platforms help to integrate technologies including NLP, computer vision, and machine learning resulting in better clinical decision-making and offering seamless data interoperability.
Moreover, integrated suite/platform helps in decreasing the need for multiple vendors as they are unified systems due to their scalability and flexibility which results in cost effective solution. This holistic approach drives adoption and fuels rapid growth.
“Asia Pacific is estimated to register the highest CAGR over the forecast period.”
The AI in Oncology market is segmented mainly into North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East & Africa. The AI in oncology market in Asia Pacific is projected to register at the highest CAGR rate during the forecast period. The growth of this region is due to the development of healthcare infrastructure, and government initiatives to modernize and digitalize the healthcare industry particularly due to rising cancer cases, growth in minimally invasive cancer treatments, and to increase in the survival rate of cancer patients. Countries such as Japan, China, and India are focusing on developing cost-effective solutions in cancer care emphasizing the importance of AI-driven data management to handle sensitive patient information and ensure compliance with regulatory mandates for healthcare data standardization. Various key players and startups in the countries are promoting AI use in cancer such as Niramai, a Bangalore-based health tech startup, developed Thermalytix, an AI-driven breast cancer screening solution. The technology uses non-invasive, radiation-free thermal imaging and machine learning algorithms to detect breast cancer at an earlier stage compared to traditional methods. The solution is designed for all ages and ensures privacy, portability, and high accuracy. It is available in over 30 cities across 200+ hospitals in India and is expanding globally to different countries, thereby, transforming preventive cancer care.
Breakdown of supply-side primary interviews by company type, designation, and region:
• By Company Type: Tier 1 (40%), Tier 2 (35%), and Tier 3 (25%)
• By Designation: Directors (35%), Managers (40%), and Others (25%)
• By Region: North America (40%), Europe (30%), Asia Pacific (20%), Latin America (5%) and Middle East Africa (5%)
List of Companies Profiled in the Report
o Certara USA. (US)
o Siemens Healthineers (Germany)
o GE Healthcare (US)
o ConcertAI (US)
o Medtronic (Ireland)
o F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland)
o Oracle(US)
o NVIDIA Corporation(US)
o Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
o PathAI, Inc. (US)
o CureMetrix, Inc. (US)
o Mindpeak GmbH (Germany)
o Paige AI, Inc. (US)
o Predictive Oncology (US)
o Exscientia (UK)
o Insilico Medicine (US)
o Iktos (Paris)
o Tempus (US)
o Azra AI (US)
o CureMatch, Inc. (US)
o OncoLens (US)
o Triomics (US)
o Clinakos. (US)
o Perthera, Inc (US)
o Cellworks Group, Inc. (US)
o biomy, Inc. (Japan)
Research Coverage
This research report categorizes the AI in oncology market by player type [niche/point solution providers (including platform & service), integrated suite/platform providers (including platform & service), technology providers (only software), and business process service providers], by application [drug discovery {target identification & validation, lead identification & optimization, de novo drug design}, drug development {preclinical testing, predictive modeling for human trials, clinical trial optimization, adaptive trial design & monitoring}, diagnosis & early detection {imaging & radiology (mammography, computed tomography, magnetic resonance imaging (MRI), nuclear imaging (PET & SPECT), X-ray imaging, ultrasound, others), digital pathology & histopathology, liquid biopsy & biomarker detection, genetic risk prediction}, treatment planning & personalization {personalized treatment planning (precision medicine & genomic analysis, radiomics and radiogenomics, predictive models for treatment response, treatment recommendation systems), radiation therapy, chemotherapy, immunotherapy, targeted therapy (combination & dose optimization, AI-guided drug delivery), surgical planning & assistance (preoperative imaging and 3D modeling, intraoperative guidance and robotics, postoperative analysis & recovery)}, patient engagement & remote monitoring {symptom management & virtual assistance, remote patient monitoring, patient education & empowerment}, post-treatment surveillance & survivorship care {recurrence monitoring, long-term outcome prediction, mental health & support systems}, data management & analytics, other applications, by cancer type (solid tumors [including breast cancer lung cancer, prostate cancer, colorectal cancer, brain tumors, and other tumors], hematologic malignancies (including leukemia, lymphoma, multiple myeloma, other hematologic malignancies), by technology [machine learning {deep learning (convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), generative adversarial networks (GAN), graph neural networks (GNN), others), supervised learning, reinforcement learning, unsupervised learning, other machine learning technologies}, natural language processing (NLP), context-aware processing and computing, computer vision, image analysis (including optical character recognition)], by deployment [on-premises model, cloud-based model, and hybrid model], by end user [healthcare providers {hospitals & clinics, specialty centers, laboratories & diagnostic centers, others}, pharmaceutical & biotechnology companies, medical device/equipment companies, academic & research institutions, government & regulatory agencies, healthcare payers, and others}, and region. The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the AI in oncology market. A thorough analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, offerings, and key strategies such as acquisitions, collaborations, partnerships, mergers, product/service launches & enhancements, and approvals in the AI in oncology market. Competitive analysis of upcoming startups in the AI in oncology market ecosystem is covered in this report.
Reasons to Buy the Report
The report will help market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI in oncology market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to better position their businesses and plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the market pulse and provides information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (supportive regulations, growing necessity to reduce healthcare costs, reduction in costs and improved operational efficiency with AI in oncology platforms, rising demand for streamlined clinical trials, technological advancements in AI algorithms, rising cancer prevalence globally), restraints (ensuring data security is a major concern for both patients and users, elevated costs associated with adoption of AI, resistance to adoption), opportunities (focus on personalized treatment plans, collaborative efforts, AI-driven drug discovery), and challenges (limited availability of datasets, interoperability issues) influencing the growth of the AI in oncology market
• Solution Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in oncology market
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI in oncology market across varied regions.
• Market Diversification: Exhaustive information about new solutions, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in oncology market
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players such as Siemens Healthineers (Germany), GE Healthcare (US), ConcertAI (US), Medtronic (Ireland), F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland), Oracle(US), NVIDIA Corporation(US), Koninklijke Philips N.V. (Netherlands), PathAI, Inc. (US), CureMetrix, Inc. (US), Mindpeak GmbH (Germany), Paige AI, Inc. (US), Predictive Oncology (US), Exscientia (UK), and Insilico Medicine (US), among others in AI in oncology market.
❖ 世界の腫瘍におけるAI市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・腫瘍におけるAIの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の腫瘍におけるAIの世界市場規模を24.5億米ドルと推定しています。
・腫瘍におけるAIの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年の腫瘍におけるAIの世界市場規模を115.2億米ドルと予測しています。
・腫瘍におけるAI市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は腫瘍におけるAIの世界市場が2024年～2030年に年平均29.4%成長すると予測しています。
・世界の腫瘍におけるAI市場における主要企業は？
→MarketsandMarkets社は「Certara USA. (US)、Siemens Healthineers (Germany)、GE Healthcare (US)、ConcertAI (US)、Medtronic (Ireland)、F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland)、Oracle(US)、NVIDIA Corporation(US)、Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)、PathAI, Inc. (US)、CureMetrix, Inc. (US)、Mindpeak GmbH (Germany)、Paige AI, Inc. (US)、Predictive Oncology (US)、Exscientia (UK)、Insilico Medicine (US)、Iktos (Paris)、Tempus (US)、Azra AI (US)、CureMatch, Inc. (US)、OncoLens (US)、Triomics (US)、Clinakos. (US)、Perthera, Inc (US)、Cellworks Group, Inc. (US)、biomy, Inc. (Japan)など ...」をグローバル腫瘍におけるAI市場の主要企業として認識しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。
