1 はじめに 57
1.1 調査目的 57
1.2 市場定義 57
1.3 調査範囲 58
1.3.1 対象市場および地域範囲 58
1.3.2 対象範囲および除外範囲 59
1.3.3 対象年 62
1.4 対象通貨 63
1.5 関係者 63
1.6 変更の概要 64
2 調査方法 65
2.1 調査データ 65
2.1.1 二次データ 66
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ 67
2.1.2 一次データ 67
2.1.2.1 業界の主要な洞察 69
2.2 市場規模の推定 70
2.3 市場の分類とデータ・トライアングル 75
2.4 市場シェアの推定 77
2.5 調査の前提条件 77
2.6 制限事項 77
2.6.1 方法論に関する制限事項 77
2.6.2 範囲に関する制限事項 77
2.7 リスク評価 78
3 エグゼクティブサマリー 79
4 プレミアムインサイト 85
4.1 医療市場におけるAIの概要 85
4.2 アジア太平洋地域：医療におけるAI、提供内容＆国別（2024年） 86
4.3 医療市場におけるAI：地域別成長機会 87
4.4 医療市場におけるAI：地域別構成（2022年～2030年） 87
4.5 医療におけるAI：先進国市場と新興国市場 88
5 市場概要 89
5.1 はじめに 89
5.2 市場力学 89
5.2.1 推進要因 91
5.2.1.1 早期発見・診断のニーズの高まり 91
5.2.1.2 デジタル技術の急速な普及によるデータ量と複雑性の指数関数的な増加 91
5.2.1.3 慢性疾患の増加に伴う医療サービスプロバイダーへの大きなコスト圧力 92
5.2.1.4 医療分野におけるAIの急速な普及 92
5.2.1.5 改善された医療サービスのニーズの高まり 93
5.2.2 阻害要因 93
5.2.2.1 医療従事者によるAIベースのテクノロジーの採用に対する消極性 93
5.2.2.2 AI ベースのソリューションを扱う熟練した AI 専門家の不足 94
5.2.2.3 AL および ML テクノロジーの標準化されたフレームワークの欠如 95
5.2.3 機会 95
5.2.3.1 高齢者ケアにおける AI ベースのソリューションの利用拡大 95
5.2.3.2 人間を認識するAIシステムの開発への注目が高まる 95
5.2.3.3 医療関連企業とAIテクノロジープロバイダー間の戦略的提携と協力 96
5.2.4 課題 98
5.2.4.1 高品質な医療データの不足による不正確な予測 98
5.2.4.2 データプライバシーに関する懸念 98
5.2.4.3 異なるベンダーが提供するAIソリューション間の相互運用性の欠如 100
5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/破壊的変化 101
5.4 テクノロジー分析 101
5.4.1 主要テクノロジー 101
5.4.1.1 機械学習（ML）およびディープラーニング 101
5.4.1.2 自然言語処理（NLP） 102
5.4.1.3 コンピュータビジョン（CV） 102
5.4.2 補完的なテクノロジー 102
5.4.2.1 クラウドコンピューティング 102
5.4.2.2 デジタルツイン 103
5.4.2.3 ロボットプロセスオートメーション（RPA） 103
5.4.3 隣接テクノロジー 103
5.4.3.1 ブロックチェーン 103
5.4.3.2 拡張現実＆仮想現実（AR/VR） 103
5.4.3.3 モノのインターネット（IoT） 104
5.5 業界トレンド 104
5.5.1 個別化医療へのシフト 104
5.5.2 診断と画像診断におけるAI 104
5.6 価格分析 105
5.6.1 医療ソフトウェアにおけるAIの価格指標、導入モデル別（定性） 106
5.6.2 地域別AI価格の傾向 106
5.7 バリューチェーン分析 107
5.8 エコシステム分析 109
5.9 特許分析 111
5.10 2024年～2025年の主要な会議およびイベント 115
5.11 ケーススタディ分析 118
5.11.1 BIOBEATは、COVID-19のピーク時に在宅型リモート患者モニタリングキットを発売しました。
5.11.2 マイクロソフトはクリーブランドクリニックと協力し、ICUケアを受けているリスクのある患者を特定するために、予測分析と高度な分析を適用しました。
5.11.3 TGENはインテル社およびデル・テクノロジーズ社と協力し、医師や研究者が診断と治療を低コストで迅速に行えるよう支援しました。
5.11.4 GEヘルスケアは、医療用画像データを使用したワークフロー処理時間の短縮により、患者の転帰を改善しました。
5.12 規制環境
5.12.1 規制当局、政府機関、その他の組織
5.12.2 規制の枠組み 123
5.12.2.1 北米 123
5.12.2.2 ヨーロッパ 125
5.12.2.3 アジア太平洋地域 125
5.12.2.4 中東・アフリカ 126
5.12.2.5 ラテンアメリカ 127
5.13 ポーターのファイブフォース分析 127
5.13.1 新規参入者の脅威 128
5.13.2 代替品の脅威 129
5.13.3 供給業者の交渉力 129
5.13.4 購入者の交渉力 129
5.13.5 競争相手の激しさ 129
5.14 主要な利害関係者および購買基準 130
5.14.1 購買プロセスにおける主要な利害関係者 130
5.14.2 購入基準 131
5.15 エンドユーザー分析 132
5.15.1 満たされていないニーズ 132
5.15.2 エンドユーザーの期待 133
5.16 医療ビジネスモデルにおけるAI 134
5.16.1 ソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）モデル 134
5.16.2 ライセンスモデル 134
5.16.3 収益共有/成果報酬型モデル 134
5.16.4 フリーミアムモデル 134
5.16.5 AI-AS-A-SERVICE（AIAAS）モデル 135
5.16.6 パートナーシップ/収益共有モデル 135
5.16.7 ハイブリッドモデル 135
5.16.8 ペイパーユースモデル 135
5.17 投資と資金調達のシナリオ 135
5.18 医療市場におけるジェネレーティブAIの影響 136
5.18.1 はじめに 136
5.18.2 医療におけるジェネレーティブAIの市場潜在性 136
5.18.2.1 ジェネレーティブAIの主なユースケース 137
5.18.3 AI/ジェネレーティブAIの実装事例 138
5.18.3.1 Eka Care、ジェネレーティブAIを活用して医療成果を改善 138
5.18.4 相互接続された隣接エコシステム 139
5.18.4.1 医療ITにおけるAI 139
5.18.4.2 医療診断におけるAI 140
5.18.4.3 腫瘍学におけるAI 140
5.18.4.4 臨床試験におけるAI 141
5.18.4.5 創薬におけるAI 141
5.18.5 ユーザーの準備態勢と影響評価 141
5.18.5.1 ユーザーの準備状況 141
5.18.5.1.1 医療提供者 141
5.18.5.1.2 医療保険者 142
5.18.5.1.3 患者 142
5.18.5.2 影響評価 143
5.18.5.2.1 ユーザーA：医療提供者 143
5.18.5.2.1.1 導入 143
5.18.5.2.1.2 影響 143
5.18.5.2.2 ユーザーB：医療支払い機関 143
5.18.5.2.2.1 実装 143
5.18.5.2.2.2 影響 143
5.18.5.2.3 ユーザーC：患者 144
5.18.5.2.3.1 実装 144
5.18.5.2.3.2 影響 144
6 ヘルスケア市場におけるAI、提供別 145
6.1 はじめに 146
6.2 統合ソリューション 146
6.2.1 採用を促進する労働力問題の深刻化とコスト削減圧力 146
6.3 ニッチソリューション／ポイントソリューション 147
6.3.1 ターゲットを絞ったAIソリューションが、医療の精密性と効率性を変革し、市場を後押しします。
6.4 AIテクノロジー
6.4.1 市場成長を後押しする精密性、効率性、イノベーションを推進するコアAIテクノロジーの能力
6.5 サービス 149
6.5.1 市場成長を加速させる非臨床医療業務の強化の必要性 149
7 医療市場におけるAIの機能別用途 151
7.1 はじめに 152
7.2 診断と早期発見 152
7.2.1 事前スクリーニング 154
7.2.1.1 事前スクリーニングに関連する早期発見、より良い治療結果、費用対効果の高いケアが市場を後押し 154
7.2.2 IVD 154
7.2.2.1 IVD市場：技術別 155
7.2.2.1.1 免疫測定法 156
7.2.2.1.1.1 個別化医療への注目が高まり、市場を牽引 156
7.2.2.1.2 臨床化学 156
7.2.2.1.2.1 精密医療と効率的な医療システムへの需要の高まりが市場を牽引 156
7.2.2.1.3 分子診断 157
7.2.2.1.3.1 疾病検出の改善、個別化治療、治療効果の向上が成長を促進 157
7.2.2.2 IVD市場：用途別 158
7.2.2.2.1 画像解析＆解釈 158
7.2.2.2.1.1 診断精度の向上、より迅速な検出、患者の転帰の改善といった利点が成長を後押し 158
7.2.2.2.2 バイオマーカーの発見＆分析 159
7.2.2.2.2.1 AIベースのバイオマーカー発見能力が疾患の検出、予後、個別化治療を強化し、採用を促進 159
7.2.2.2.3 その他のIVD用途 160
7.2.3 診断用画像 160
7.2.3.1 診断用画像市場：用途別 161
7.2.3.1.1 疾患の解釈およびレポート分析 162
7.2.3.1.1.1 AI駆動の疾病解釈能力が診断、治療、結果を加速し、成長を促進する 162
7.2.3.1.2 画像キャプション付け＆注釈付け 162
7.2.3.1.2.1 画像キャプション付け＆注釈付けに伴う診断精度、効率性、一貫性の向上が市場を後押しする 162
7.2.3.1.3 画像再構成 163
7.2.3.1.3.1 医療における診断精度、効率性、画質の向上が市場を牽引 163
7.2.3.1.4 その他の診断用画像用途 164
7.2.3.2 診断用画像市場：モダリティ別 164
7.2.3.2.1 磁気共鳴画像法（MRI） 165
7.2.3.2.1.1 技術の進歩により、MRIにおけるAIの採用が促進される 165
7.2.3.2.2 コンピュータ断層撮影（CT） 166
7.2.3.2.2.1 AIソリューションを搭載した心臓CT装置の普及拡大が市場を牽引 166
7.2.3.2.3 X線画像 167
7.2.3.2.3.1 主要企業によるX線画像向けの革新的なAIソリューションが市場を牽引 167
7.2.3.2.4 超音波 168
7.2.3.2.4.1 卵巣がんの罹患率増加が市場を牽引 168
7.2.3.2.5 核医学画像（PET＆SPECT） 169
7.2.3.2.5.1 代謝過程の視覚化におけるPETとSPECTの重要な役割が成長に貢献 169
7.2.3.2.6 その他の診断用画像モダリティ 169
7.2.4 リスク評価と患者層別化 170
7.2.4.1 医療効率、医療成果、個別化医療の向上に向けたAI主導のリスク評価と患者層別化 170
7.2.5 薬物アレルギー警告 171
7.2.5.1 AI 強化型薬物アレルギー警告機能が医療の精度、患者の安全性、個別化医療を改善し、市場を後押しする能力 171
7.2.6 その他の診断および早期発見機能 172
7.3 治療計画と個別化 173
7.3.1 個別化治療計画 174
7.3.1.1 精密医療＆ゲノム解析 175
7.3.1.1.1 正確な疾患予測や治療効果の向上といった利点が需要を促進 175
7.3.1.2 治療反応の予測モデル 176
7.3.1.2.1 治療の個別化、治療結果の改善、副作用の最小化により成長を促進する能力 176
7.3.1.3 治療推奨システム 177
7.3.1.3.1 治療推奨システムに関連する医療提供の最適化により成長を促進する能力 177
7.3.2 薬理療法 178
7.3.2.1 薬物反応予測 179
7.3.2.1.1 成長を促す副作用の最小化に向けた薬物反応予測の使用拡大 179
7.3.2.2 投薬および投与 179
7.3.2.2.1 採用を促進する効果と成果の向上 179
7.3.2.3 その他の薬理療法機能 180
7.3.3 外科療法 181
7.3.3.1 術前画像診断および3Dモデリング 182
7.3.3.1.1 市場を牽引する高度な外科的計画と精度 182
7.3.3.2 術中ガイドおよびロボット 182
7.3.3.2.1 回復時間の短縮による普及の促進 182
7.3.3.3 術後分析および回復 183
7.3.3.3.1 合併症の低減による市場の推進 183
7.3.4 放射線療法 184
7.3.4.1 動きの同期化および自動輪郭作成 185
7.3.4.1.1 動きの同期化と自動輪郭作成による放射線療法の最適化で市場を後押し 185
7.3.4.2 リアルタイム適応型治療の提供 186
7.3.4.2.1 副作用の低減で需要を促進 186
7.3.4.3 反応評価と品質保証 186
7.3.4.3.1 成長を促進する応答評価と品質保証のAI能力 186
7.3.4.4 その他の放射線療法機能 187
7.3.5 行動療法と心理療法 188
7.3.5.1 バーチャルカウンセリングとチャットボット 189
7.3.5.1.1 市場の需要を喚起するために患者を遠隔で関与させる能力 189
7.3.5.2 進捗状況のモニタリングとフィードバック 189
7.3.5.2.1 市場を牽引するためにスマートウェアラブルおよびモバイルヘルスアプリの利用が増加 189
7.3.5.3 フォローアップと長期的なサポート 190
7.3.5.3.1 遠隔医療プラットフォームの普及による市場需要の促進 190
7.3.6 免疫療法 191
7.3.6.1 患者データのリアルタイムモニタリング 192
7.3.6.1.1 情報に基づく意思決定を行うためのリアルタイムデータ分析の必要性による市場成長の促進 192
7.3.6.2 反応と副作用の予測 193
7.3.6.2.1 医療治療における試行錯誤的なアプローチを削減し、市場成長を促進する能力 193
7.3.6.3 再発予測と長期管理 193
7.3.6.3.1 市場成長を促進する積極的なアプローチによる長期ケアの必要性 193
7.3.7 その他の治療計画およびパーソナライゼーション機能 194
7.4 患者の積極的な関与と遠隔モニタリング 195
7.4.1 症状管理とバーチャルアシスタンス 196
7.4.1.1 慢性疾患の増加が市場成長を促進 196
7.4.2 遠隔医療＆遠隔患者モニタリング 197
7.4.2.1 遠隔で患者をモニタリングおよび評価できる機能が市場の需要を後押し 197
7.4.3 医療支援ロボット 197
7.4.3.1 ロボット工学と人工知能（AI）の進歩が市場の需要を後押し 197
7.4.4 服薬リマインダー 198
7.4.4.1 スマートフォン用途およびIoTデバイスの採用拡大により市場需要が急増 198
7.4.5 患者教育およびエンパワーメント 199
7.4.5.1 治療の継続率を改善し、自己管理能力を高めることが市場成長の推進要因に 199
7.4.6 その他の患者関与と遠隔モニタリング機能 200
7.5 治療後のサーベイランスと生存者ケア 201
7.5.1 再発モニタリング 202
7.5.1.1 がんの再発を予測する必要性 202
7.5.2 長期転帰予測 202
7.5.2.1 長期の健康転帰を予測し、患者ケアを向上させる能力が市場を牽引 202
7.5.3 メンタルヘルス＆サポートシステム 203
7.5.3.1 患者が精神的な負担に対処できるよう支援する必要性が市場を牽引 203
7.6 薬局管理 204
7.6.1 処方箋の重複 205
7.6.1.1 処方箋の安全性と効率性を向上させる必要性 205
7.6.2 薬物管理 205
7.6.2.1 患者データ分析による副作用予測能力 205
7.6.3 薬局監査＆分析 206
7.6.3.1 薬局の効率的かつ効果的な運営の必要性 206
7.6.4 その他の薬局管理機能 207
7.7 データ管理＆分析 208
7.7.1 医療機関が情報に基づいた意思決定を行い、市場を拡大する上で、データ管理および分析機能が果たす役割 208
7.8 管理 208
7.8.1 患者登録およびスケジュール管理 210
7.8.1.1 市場を拡大するために患者登録プロセスを最適化する必要性 210
7.8.2 患者の適格性と承認 211
7.8.2.1 市場を推進するために管理上の負担を軽減する必要性 211
7.8.3 請求とクレームの管理 212
7.8.3.1 市場を推進するために請求プロセスをより正確、効率的、透明性の高いものにする必要性 212
7.8.4 ワークフォース管理 213
7.8.4.1 市場を牽引するための効果的なスタッフ管理の必要性 213
7.8.5 サプライチェーンおよび在庫管理 214
7.8.5.1 市場を牽引するためのより優れた調達決定能力 214
7.8.6 コンプライアンスおよび文書化 215
7.8.6.1 手作業による書類作成とエラーを削減する必要性 215
7.8.7 医療ワークフロー管理 216
7.8.7.1 医療施設内のプロセスを最適化および自動化する必要性 216
7.8.8 資産管理 217
7.8.8.1 市場を牽引するリソースの使用と割り当ての最適化能力 217
7.8.9 顧客関係管理 218
7.8.9.1 市場を牽引するAI主導のCRMシステムによる患者の関与と定着の強化 218
7.8.10 不正検出＆リスク管理 219
7.8.10.1 市場需要を促進するために医療システムのセキュリティ強化が必要 219
7.8.11 サイバーセキュリティ 220
7.8.11.1 成長促進に向けたAI主導の脅威検出とリスク管理による医療サイバーセキュリティの強化 220
7.8.12 その他の管理機能 221
8 医療分野におけるAI市場、用途別 222
8.1 はじめに 223
8.2 臨床用途 223
8.2.1 診断、治療、患者ケアの改善能力が市場成長を促進するAI 223
8.3 非臨床用途 225
8.3.1 事務作業の負担を軽減し、成長を促進するためのより適切なリソース配分を確保するAIの能力 225
9 導入モデル別医療分野におけるAI市場 227
9.1 はじめに 228
9.2 オンプレミスモデル 228
9.2.1 データセキュリティの強化とコンプライアンス対応がオンプレミスAIモデルの採用を促進する 228
9.3 クラウドベースモデル 229
9.3.1 クラウドベースAIプラットフォームの拡張性と自動化が世界規模で医療提供体制を再構築する 229
9.4 ハイブリッドモデル 231
9.4.1 さまざまな用途への柔軟性により、ハイブリッドモデルの需要が拡大 231
10 医療市場における人工知能、ツール別 232
10.1 はじめに 233
10.2 機械学習 233
10.2.1 ディープラーニング 235
10.2.1.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 237
10.2.1.1.1 高度な医療用画像処理および診断に対する需要の高まりが市場成長を促進 237
10.2.1.2 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 238
10.2.1.2.1 医療における予測分析を強化するRNNの能力が市場を後押し 238
10.2.1.3 生成的敵対的ネットワーク（GAN） 238
10.2.1.3.1 AI主導の医療におけるデータ不足とプライバシーを転換する能力がGANの需要を後押し 238
10.2.1.4 グラフニューラルネットワーク（GNN） 239
10.2.1.4.1 医療分析における関係性の洞察を革新し、成長を促進するGNNの能力 239
10.2.1.5 その他のディープラーニングツール 240
10.2.2 スーパーバイズドラーニング 240
10.2.2.1 医療における精度と効率性を向上させる必要性 240
10.2.3 強化学習 241
10.2.3.1 リアルタイムかつ適応型の医療ソリューションにおける強化学習モデルの幅広い利用が市場成長を後押し 241
10.2.4 教師なし学習 242
10.2.4.1 医療分析におけるイノベーションを推進する教師なし学習の能力が市場を牽引 242
10.2.5 その他の機械学習ツール 243
10.3 自然言語処理（NLP） 244
10.3.1 センチメント分析 245
10.3.1.1 患者体験と業務上の洞察の向上によるセンチメント分析の需要促進 245
10.3.2 パターン＆イメージ認識 246
10.3.2.1 パターン＆イメージ認識に関連する臨床的意思決定の精度向上による市場促進 246
10.3.3 自動コーディング 246
10.3.3.1 医療請求や管理業務の効率化などの利点が市場を後押し 246
10.3.4 分類とカテゴリー化 247
10.3.4.1 分類とカテゴリー化の能力が医療データの整理を可能にし、より良い成果をもたらすことで市場を後押し 247
10.3.5 テキスト分析 248
10.3.5.1 成長を促進する、非構造化データを医療上の行動可能な洞察に変換する能力 248
10.3.6 音声認識 248
10.3.6.1 需要を促進する、リアルタイムの文書化とアクセシビリティを向上させる音声認識の改善 248
10.4 コンテクスト認識コンピューティング 249
10.4.1 デバイスコンテクスト 250
10.4.1.1 リアルタイムのモニタリングと意思決定が市場成長に貢献 250
10.4.2 ユーザーコンテクスト 251
10.4.2.1 パーソナライズ医療と適応型ワークフローが需要を促進 251
10.4.3 物理的コンテキスト 252
10.4.3.1 物理的コンテキストに関連する位置情報サービスが需要を生み出す 252
10.5 ジェネレーティブAI 253
10.5.1 ジェネレーティブAIモデルが疾患の進行を模倣し、市場を牽引する能力 253
10.6 コンピュータビジョン 254
10.6.1 腫瘍などの異常を検知する能力が採用を促進 254
10.7 画像分析 255
10.7.1 ドキュメント管理の合理化が市場を牽引 255
11 医療市場におけるAI、エンドユーザー別 257
11.1 はじめに 258
11.2 医療提供者 258
11.2.1 病院および診療所 261
11.2.1.1 病院におけるAIベースの医療ソリューションの利用を促進するために、医療の収益性を改善する必要性が高まっている 261
11.2.2 外来診療センター 262
11.2.2.1 市場成長を促進する HCIT ソリューションおよびサービスに対する政府の支援的な基準とインセンティブ 262
11.2.3 在宅医療機関および介護付き住宅 263
11.2.3.1 市場成長を促進する長期在宅ケアに対するニーズの高まり 263
11.2.4 診断＆画像センター 264
11.2.4.1 さまざまな慢性疾患の負担増が市場成長を促進 264
11.2.5 薬局 266
11.2.5.1 ワークフローの改善とエラー削減のメリットが薬局におけるAIベースのヘルスケアソリューションの採用を促進 266
11.2.6 その他の医療提供者 267
11.3 医療保険者 267
11.3.1 公的保険者 268
11.3.1.1 保険者向けソリューションの需要を促進する成果報酬型支払モデルの開発に重点を置く 268
11.3.2 民間保険者 269
11.3.2.1 民間保険者による需要を促進するための運用効率の向上の可能性 269
11.4 患者 270
11.4.1 チャットボットやバーチャルセラピストによるメンタルヘルスサポート用途でのAIの利用増加が市場を後押し 270
11.5 その他のエンドユース 271
12 地域別医療用AI市場 273
12.1 はじめに 274
12.2 北米 275
12.2.1 北米のマクロ経済見通し 277
12.2.2 米国 292
12.2.2.1 先進的な医療画像診断の採用拡大と規制面のサポートが市場を牽引 292
12.2.3 カナダ 307
12.2.3.1 慢性疾患の負担増大とAIの研究助成が市場成長を促進 307
12.3 ヨーロッパ 322
12.3.1 ヨーロッパのマクロ経済の見通し 324
12.3.2 ドイツ 339
12.3.2.1 先進的な医療システムと成長促進に向けた政府の取り組み 339
12.3.3 イギリス 354
12.3.3.1 市場を後押しする政府支援と新たなAIプラットフォームの出現 354
12.3.4 フランス 369
12.3.4.1 医療イノベーションを促進するAIエコシステムと戦略的パートナーシップ 369
12.3.5 イタリア 384
12.3.5.1 成長を促進する規制改革、戦略的投資、高齢化人口 384
12.3.6 スペイン 399
12.3.6.1 市場を牽引する研究センターの確立されたネットワーク 399
12.3.7 ヨーロッパのその他地域 414
12.4 アジア太平洋地域 429
12.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済の見通し 431
12.4.2 中国 446
12.4.2.1 医療画像診断と診断におけるAI用途の拡大が市場成長を促進 446
12.4.3 日本 461
12.4.3.1 高度なAIの普及を促進する強固な医療インフラ 461
12.4.4 インド 476
12.4.4.1 市場を牽引する研究開発投資に対する政府の好意的な取り組み 476
12.4.5 アジア太平洋地域その他 491
12.5 ラテンアメリカ 506
12.5.1 ラテンアメリカにおけるマクロ経済の見通し 507
12.5.2 ブラジル 523
12.5.2.1 医療の革新とアクセシビリティを推進するAIイニシアティブ 523
12.5.3 メキシコ 537
12.5.3.1 医療の提供と成果に革命をもたらすAI 537
12.5.4 その他の中南米諸国 552
12.6 中東・アフリカ 567
12.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 568
12.6.2 GCC諸国 583
12.6.2.1 AI主導のイノベーションと医療投資の増加が市場成長を促進 583
12.6.3 中東・アフリカのその他地域 598
13 競合状況 614
13.1 はじめに 614
13.2 主要企業の戦略/勝利への権利 614
13.2.1 医療用AI市場における主要企業の戦略の概要 614
13.3 収益分析、2019年～2023年 617
13.4 市場シェア分析、2023年 618
13.4.1 主要企業のランキング 621
13.5 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 621
13.5.1 星 621
13.5.2 新興のリーダー 621
13.5.3 普及している企業 621
13.5.4 参加者 622
13.5.5 企業による市場浸透：主要企業、2023年 623
13.5.5.1 企業による市場浸透 623
13.5.5.2 地域による市場浸透 624
13.5.5.3 用途による市場浸透 625
13.5.5.4 ツールのフットプリント 626
13.5.5.5 機能のフットプリント 627
13.5.5.6 オファリングのフットプリント 628
13.5.5.7 展開のフットプリント 629
13.5.5.8 エンドユーザーのフットプリント 630
13.6 企業評価マトリクス：スタートアップ/中小企業、2023年 631
13.6.1 先進的な企業 631
13.6.2 対応力のある企業 631
13.6.3 ダイナミックな企業 631
13.6.4 スタート地点 631
13.6.5 ベンチマークによる競合比較：スタートアップ/中小企業、2023年 633
13.7 企業評価と財務指標 634
13.7.1 財務指標 634
13.7.2 企業評価 634
13.8 ブランド/製品比較 635
13.9 競合シナリオ 636
13.9.1 製品発売 636
13.9.2 取引 637
13.9.3 その他の動向 638
14 企業プロフィール 640
Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
Microsoft (US)
Siemens Healthineers AG (Germany)
NVIDIA Corporation (US)
Epic Systems Corporation (US)
GE Healthcare (US)
Medtronic (US)
Oracle (US)
Change Healthcare (US)
Veradigm LLC (US)
Merative (IBM) (US)
Google (US)
Cognizant (US)
Johnsons & Johnsons (US)
Amazon Web Services, Inc. (US)
SOPHiA GENETICS (US)
Riverian Technologies (US)
Terarecon (ConcertAI) (US)
3M (US)
Tempus (US)
Viz.ai (US)
Recursion (US)
Qure.ai (India)
Atomwise Inc. (US)
Entilic (US)
Personify Health (US)
15 付録 726
15.1 ディスカッションガイド 726
15.2 KnowledgeStore: MarketsandMarketsの購読ポータル 734
15.3 カスタマイズオプション 736
15.4 関連レポート 736
15.5 著者詳細 737
The market is expected to grow as a result of the increasing investments & funding by public-private organizations, the rapid proliferation of AI in the healthcare industry, and the increasing focus on developing human-aware AI systems. Moreover, the market has experienced growth due to rising demand for enhanced services due to a disproportionate ratio between the healthcare workforce and patient numbers. However, insufficient IT infrastructure, and reluctance towards adoption of AI-based healthcare solutions in emerging economies are some of the factors that are expected to pose a challenge to the market growth.
“Cloud-based segment is expected to register highest growth during the forecast period, by deployment.”
The Artificial Intelligence (AI) in healthcare software segment is segmented into on-premise, cloud-based, and hybrid model. In 2023, the cloud-based segment is expected to register the highest growth during the forecast period. The growth of the cloud segment is attributed to the ample number of advantages offered by this model, such as the seamless integration of data from various silos, unlimited user access from remote locations, low maintenance costs, high security, privacy, easy accessibility, no upfront capital investment for hardware, and extreme capacity flexibility and optimized resource utilization. Moreover, the increasing demand for remote healthcare services and telemedicine solutions has accelerated the adoption of cloud technologies that facilitate easy access to imaging tools and data sharing among healthcare professionals, further contributing to the segment's growth.
“Hospitals & Clinics dominated the market in the Artificial Intelligence (AI) in healthcare market for healthcare providers, by end user in 2023.”’
The hospitals & clinics, ambulatory surgical centers, home healthcare agencies & assisted living facilities, diagnostic & imaging centers, pharmacies, and other healthcare providers make up the healthcare providers segment of the end user of the Artificial Intelligence (AI) in healthcare market. In 2023, the hospitals & clinics accounted for a significant share of the Artificial Intelligence (AI) in healthcare market, by end user. The prominent position of this segment is due to the push for personalized medicine, demand for precise diagnostics & surgical planning, rise in minimally-invasive procedures, and the need for interoperability with existing systems. AI applications, such as clinical decision support systems, predictive analytics for patient outcomes, and automated administrative workflows, address critical challenges like workforce shortages and rising patient loads. Additionally, advancements in medical imaging, integration with EHR systems, and government support for AI-driven healthcare transformation further encourage adoption.
“Asia Pacific is expected to register highest market growth during the forecast period.”
The Artificial Intelligence (AI) in healthcare market is bifurcated into North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East & Africa. The Asia Pacific region is expected to register the highest growth during the forecast period. The high growth of this region is attributed to the presence of a large and growing patient population in the region, the increasing need for innovative therapies, the emergence of big data in healthcare, increasing spending on HCIT infrastructure, and the shifting focus of various market players on emerging countries in the region. Government initiatives to promote the adoption of digital & technologically enabled solutions across the healthcare industry and a significant focus on integrating sophisticated technologies across the workflows also contribute to the growth.
The break-down of primary participants is as mentioned below:
• By Company Type - Tier 1: 32%, Tier 2: 44%, and Tier 3: 24%
• By Designation - Directors: 30%, Manager: 34%, and Others: 36%
• By Region - North America: 40%, Europe: 28%, Asia Pacific: 20%, Latin America: 7% and Middle East & Africa: 5%
List of Companies Profiled in the Report
o Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
o Microsoft (US)
o Siemens Healthineers AG (Germany)
o NVIDIA Corporation (US)
o Epic Systems Corporation (US)
o GE Healthcare (US)
o Medtronic (US)
o Oracle (US)
o Change Healthcare (US)
o Veradigm LLC (US)
o Merative (IBM) (US)
o Google (US)
o Cognizant (US)
o Johnsons & Johnsons (US)
o Amazon Web Services, Inc. (US)
o SOPHiA GENETICS (US)
o Riverian Technologies (US)
o Terarecon (ConcertAI) (US)
o 3M (US)
o Tempus (US)
o Viz.ai (US)
o Recursion (US)
o Qure.ai (India)
o Atomwise Inc. (US)
o Entilic (US)
o Personify Health (US)
Research Coverage:
The report analyzes the Artificial Intelligence (AI) in healthcare market and aims to estimate the market size and future growth potential of various market segments, based on offering, solution type, imaging modality, applicarion, end user, and region. The report also analyses factors (such as drivers, opportunities and challenges) affecting market growth. It evaluates the opportunities and challenges in the market for stakeholders. The report also studies micro markets with respect to their growth trends, prospects, and contributions to the total Artificial Intelligence (AI) in healthcare market. The report forecasts the revenue of the market segments with respect to five major regions. The report also provides a competitive analysis of the key players operating in this market, along with their company profiles, product offerings, recent developments, and key market strategies.
Reasons to Buy the Report
This report will enrich established firms as well as new entrants/smaller firms to gauge the pulse of the market, which, in turn, would help them garner a greater share of the market. Firms purchasing the report could use one or a combination of the below-mentioned strategies to strengthen their positions in the market.
This report provides insights on:
• Analysis of key drivers (exponential growth in data volume and complexity due to surging adoption of digital technologies, significant cost pressure on healthcare service providers with increasing prevalence of chronic diseases, rapid proliferation of AI in healthcare sector, growing need for improvised healthcare services), restraints (reluctance among medical practitioners to adopt AI-based technologies, shortage of skilled AI professionals handling AI-powered solutions, lack of standardized frameworks for AL and ML technologies), opportunities (increasing use of AI-powered solutions in elderly care, increasing focus on developing human-aware AI systems, rising use of technology in pharmaceuticals industry, strategic partnerships and collaborations among healthcare companies and AI technology providers), challenges (inaccurate predictions due to scarcity of high-quality healthcare data, concerns regarding data privacy, lack of interoperability between AI solutions offered by different vendors) are factors contributing the growth of the Artificial Intelligence (AI) in healthcare market.
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming trends, research & development activities, and new software launches in the Artificial Intelligence (AI) in healthcare market.
• Market Development: Comprehensive information on the lucrative emerging markets, type of solution, component, deployment model, industry, and region.
• Market Diversification: Exhaustive information about the software portfolios, growing geographies, recent developments, investments in the Artificial Intelligence (AI) in healthcare market.
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, product offerings, company evaluation quadrant, and capabilities of leading players in the global Artificial Intelligence (AI) in healthcare market such as Koninklijke Philips N.V. (Netherlands), Microsoft (US), Siemens Healthineers AG (Germany), NVIDIA Corporation (US), Epic Systems Corporation (US).
❖ 世界の医療における人工知能（AI）市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・医療における人工知能（AI）の世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の医療における人工知能（AI）の世界市場規模を149.2億米ドルと推定しています。
・医療における人工知能（AI）の世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2030年の医療における人工知能（AI）の世界市場規模を1641.6億米ドルと予測しています。
・医療における人工知能（AI）市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は医療における人工知能（AI）の世界市場が2024年～2030年に年平均49.1%成長すると予測しています。
・世界の医療における人工知能（AI）市場における主要企業は？
→MarketsandMarkets社は「Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)、Microsoft (US)、Siemens Healthineers AG (Germany)、NVIDIA Corporation (US)、Epic Systems Corporation (US)、GE Healthcare (US)、Medtronic (US)、Oracle (US)、Change Healthcare (US)、Veradigm LLC (US)、Merative (IBM) (US)、Google (US)、Cognizant (US)、Johnsons & Johnsons (US)、Amazon Web Services, Inc. (US)、SOPHiA GENETICS (US)、Riverian Technologies (US)、Terarecon (ConcertAI) (US)、3M (US)、Tempus (US)、Viz.ai (US)、Recursion (US)、Qure.ai (India)、Atomwise Inc. (US)、Entilic (US)、Personify Health (US)など ...」をグローバル医療における人工知能（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。
