医療診断における AI 市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (CT スキャン (コンピューター断層撮影)、磁気共鳴画像法 (MRI)、超音波、X 線)、アプリケーション別 (心臓病学、神経学、腫瘍学、整形外科、その他)、および 2026 年から 2035 年の地域予測

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医療診断市場における AI の概要

医療診断における世界のAI市場は、2026年の約65億9,000万米ドルから増加し、2035年までに1,260億9,000万米ドルに達すると見込まれており、2026年から2035年にかけて44.58%のCAGRで成長します。北米がAI健康資金調達の36〜40%のシェアでリードしています。導入が進むにつれ、ヨーロッパとアジア太平洋地域は合わせて約 55 ～ 60% を占めています。

医療診断における AI の使用市場はまだ比較的若いですが、すでに明るい未来への希望をもたらしています。健康管理診断領域における人工知能の応用によるサービス。人工知能を活用したツールは、がん、心血管疾患、神経疾患などの病気を検出する際に、スキャンされた画像、病理レポート、遺伝子データなどの大量の医療データに基づいて患者を診断するのに役立ちます。これらのソリューションは、医療従事者の一部の要求を軽減するだけでなく、日常的なプロセスを簡素化し、容易にするだけでなく、重要な情報も提供します。市場の成長は、深層学習の導入、クラウド ソリューションの使用、EHR の使用増加によって刺激されます。これらは、テクノロジー ソリューション サプライヤー、病院、研究施設です。個別化された治療に対する関心が高まり、遠隔医療の割合が着実に増加し、診断における AI が推進されています。 AI アプリケーションの政府承認とテクノロジー企業と医療機関の連携が開発を推進します。ただし、そのような課題の例として、データ プライバシーに関する阻害要因や、ソーシャル ネットワーク分析を使用した実装の全体的な高額なコストが挙げられます。患者中心の組織的ケアの提供に主眼が置かれていることから、市場は大幅に拡大すると予想されている。

新型コロナウイルス感染症の影響 

医療診断市場における AI は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックによるサプライチェーンの混乱により悪影響を及ぼした

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較してすべての地域で需要が予想を下回っています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

2020 年の新型コロナウイルス感染症（COVID 19）の流行は、AI に影響を与えました。医療診断病気に対してより多くの医療サービスを消費することで市場シェアを拡大​​します。選択的診断検査は延期または中止されたため、臨床ワークフローへの AI の使用の統合が遅れました。病院や診療所では十分な資金が不足しているため、統合人工知能ツールを含む新技術の適用が制限されています。サプライチェーンへの重要な変化と人材不足により、製品の開発と実装のスケジュールにも影響が生じています。さらに、規制当局の滞りもあり、AI によって生み出された新しいイノベーションの承認が遅れていました。それにもかかわらず、パンデミックは、遠隔診断と偏在パンデミックへの対応における AI の主な役割を明らかにし、パンデミック後の回復後にさらなる開発の新たな機会を開きました。

最新のトレンド

AI とマルチモーダル診断の統合により精度が向上し、市場の成長を促進

市場で観察されている急速に成長しているトレンドの 1 つは、画像、ゲノミクス、患者履歴などのデータセットのマルチモーダル診断に AI を組み込むことです。また、総合的な評価も容易になり、特にがんや心血管疾患などの診断結果の向上につながります。 ML 技術は、1 つ以上のモダリティからの情報を処理し、従来のアプローチでは見つけられない関係を見つけることができます。この傾向は、データ融合タイプの機能強化と、クラウドコンピューティングこれにより、固有の統合機能と解釈機能が提供されます。これは、患者がそれぞれの特定の状態に応じて処方された治療を受ける正確さへの移行です。

• 米国食品医薬品局 (FDA) によると、2024 年の時点で米国では 60 を超える AI ベースの診断装置が臨床使用として承認されており、急速な規制導入が浮き彫りになっています。

• 国立衛生研究所 (NIH) は、AI アルゴリズムが大規模病院システムにおける放射線スキャンの 70% 以上の読影を支援し、診断時間を大幅に短縮したと報告しました。

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医療診断市場セグメンテーションにおける AI

タイプ別

タイプに基づいて、世界市場は CT スキャン (コンピューター断層撮影)、磁気共鳴画像法 (MRI)、超音波、X 線に分類できます。

• CT スキャン (コンピューター断層撮影): CT スキャンは、画像をセグメント化し、腫瘍や骨折などの疾患の異常領域を特定するのに役立つため、AI によって改良されました。

• 磁気共鳴画像法 (MRI): MRI スキャンは、神経疾患や筋骨格疾患などの軟部組織疾患の検査において人工知能によって開発されたユーティリティによって強化され、診断の信頼性が向上します。

• 超音波: AI は超音波データを適時に解釈するのに役立ち、出生前状態、心血管病理、腹部や胸部のさまざまな病理の存在を診断する有効性を向上させます。

• X 線: X 線用の AI ソリューションは、従来の方法と比較して、より優れた出力と短い時間で骨折、感染症、肺疾患の診断に役立ちます。

用途別

業界分析に基づいて、世界市場は心臓病学、神経学、腫瘍学、整形外科、その他に分類できます。

• 心臓病学: IT システムと人工知能を使用し、画像と EHR データ分析を通じて心臓病の診断とそのリスクの予測、および心血管疾患の管理を実現します。

• 神経学: AI は、脳スキャンや患者に関する一般的なデータの異常を検出することで、アルツハイマー病やパーキンソン病などの病気の予後を改善できます。

• 腫瘍学: アルゴリズムは、がんを早期に診断し、治療方法の決定を支援するために画像診断と病理学で使用されます。

• 整形外科: AI は、骨折、関節疾患、術後の管理などの放射線データに基づく整形外科の診断に役立ちます。

• その他: 主に眼科での使用から、皮膚科や呼吸器診断への応用にも拡大しています。

市場ダイナミクス

市場のダイナミクスには、市場の状況を示す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。

推進要因

市場を活性化するためにヘルスケアにおける AI の導入を拡大

患者の病気の診断における AI の使用は、医療診断市場における AI の成長の主な理由の 1 つです。これに関連して、世界中で患者が増加し、専門の医師が不足し、技術が進歩しているため、AI は診断を改善するための最良のソリューションの 1 つを示しています。 AI 機能を構成する機械学習および深層学習テクノロジーは、医療画像、ゲノミクス、診療履歴などの分野で、比較的大規模で複雑な数値を処理できます。がんや神経疾患などの早期病気診断の精度が高まるだけでなく、誤診率や人的労力も削減されます。さまざまな組織、特に複数の医療施設でツールの利用が増加していることと、ツールの機能に対する意識の高まりも、国内での AI ツールの導入率の向上に貢献しています。さらに、遠隔医療およびデジタル サービス市場の拡大により、医療診断における AI 市場が拡大しています。今回、AI テクノロジーが成熟するにつれて、医療提供者への提案はさらに効果的かつ安価になることが予想されます。

• 世界保健機関 (WHO) によると、AI を活用した診断ツールは診断エラーを最大 30 ～ 40% 削減でき、画像を多用する専門分野での患者の転帰を改善できます。

• 米国放射線学会 (ACR) は、AI 支援診断を使用している病院では、特に腫瘍科と心臓病科で疾患の早期発見率が 25 ～ 30% 増加したと述べています。

市場拡大に向けた医用画像処理とデータ分析の進歩

医療画像設備とデータ分析の両方の拡大が、医療診断市場における AI の成長を推進しています。 CT スキャン、MRI、X 線などの機能の向上により、医師や診断専門家は、AI 主導のメカニズムで分析する必要がある大規模なデータ セットを取得するようになりました。ディープラーニングやニューラルネットワークなどの比較的新しい技術をAIデバイスの操作に適用することで、患者の体の画像から気づきにくい障壁を判断し、がん、心血管疾患、神経疾患などの病気を診断できるようになります。さらに、EHR やウェアラブル ガジェットなどのさまざまなデータ ソースからの膨大なデータを情報に基づいて分析することで、より有益かつ正確な予測と診断が可能となるため、AI の使用によって治療が個別化される可能性が高くなります。 AI の分析能力は継続的に進化しており、クラウドやハイパフォーマンス コンピューティング サービスの拡大に伴い、診断ソリューションも進歩し、医療専門家は患者ケアを改善するための強力なツールを利用できます。

抑制要因

データプライバシーとセキュリティへの懸念が市場の成長を妨げる

医療診断市場における AI の主な制限は、データ保護に対する懸念の増大です。診断に使用されるさまざまな AI システムは、記録、遺伝子データ、スキャンなどの患者の膨大な個人データに接続する必要があります。最も重要なことは、このデータが保護され、攻撃によって侵害されないことを保証することも大きな課題です。 GDPR や HIPAA などのデータ保護などの一部のガイドラインにより、医療提供者と AI 企業の間でデータを共有することが非常に困難になっています。 AI 診断ツールの適用は複数の侵害につながる可能性があるため、テクノロジーの開発者に対する法的措置や、医療機関における特定のツールの適用に対する患者の信頼が広範に剥奪される可能性があります。

• 米国食品医薬品局 (FDA) によると、AI 診断アルゴリズムの 15 ～ 20% はトレーニング データが不十分なために検証基準を満たしておらず、広範な導入が制限されています。

• 欧州医薬品庁 (EMA) の報告によると、医療機関の 35% 以上が、AI 診断導入の障壁として、レガシー システムとの高い統合コストを挙げています。

AI と精密医療を統合して個別診断を実現し、製品を市場に投入する機会を創出

機会

AIの実装精密医療医療診断市場における AI に有利な機会を提供します。 AI を使用して遺伝学、臨床データ、環境に取り組むことで、医療専門家は病気の適切な治療法への道を作成できます。病気の診断の効率が向上し、特定の病気に関連するリスクを見つけ出し、より正確かつ効率的に治療します。これらは、バイオマーカーの発見、薬物に対する患者の反応の可能性の決定、および薬物開発で使用される手順の改善に役立ちます。個別化医療の台頭により、人工知能を使用して開発された診断ソリューションは、そのようなアプローチの持続可能な市場の構築に役立ちます。

• 国立衛生研究所 (NIH) は、AI には 1 日当たり 100 万件を超える患者記録を分析する可能性があり、予測分析と精密医療の機会を提供できると強調しています。

• 世界保健機関 (WHO) によると、サービスが十分に行き届いていない地域での AI アプリケーションは、訓練を受けた放射線科医にアクセスできない 5 億人以上の人々に診断サポートを提供できる可能性があります。

AI 実装における規制上および倫理上の課題は、消費者にとって潜在的な課題となる可能性がある

チャレンジ

医療診断市場における AI の成長を妨げる要因の 1 つは、医療システムへの人工知能の統合に伴う規制上および倫理上の問題です。これは、人工知能を活用した診断ツールが一般に公開される前に、厳格な承認プロセスを受ける必要があるためです。これには、人工ソリューションの能力と安全性を確認するための検証と臨床試験が含まれます。現在、FDA や EMA などの機関は診断への AI の導入に移行していますが、そのような機械の承認のためのルールや手順がまだ確立されていないため、多くの違いが生じ、製品の製造に時間がかかります。また、意思決定の基礎としての公平性や、臨床医の役割の交代や変更など、重要な点もあります。

• 米国食品医薬品局 (FDA) の報告によると、AI システムは精度を維持するために 6 ～ 12 か月ごとの継続的な再トレーニングが必要であり、病院にとって運用上の課題が生じています。

• 欧州連合医療機器規制 (EU MDR) によると、AI 診断デバイスの 40% 以上が、データ プライバシーと検証要件による規制の遅れに直面しています。

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医療診断市場における AI の地域的洞察

• 北米

北米、特に米国の医療診断市場における AI は、先端技術における重要なインフラ開発、医療予算と収益への十分な焦点、医療における人工知能の急速な導入により、市場をリードしています。 AI ヘルスケアの幹部や新興企業のほとんどは米国に拠点を置いており、医療診断に関する情報を提供する主要な病院や研究機関も同様です。この国の医療は、診断能力を強化し、医療コストを効率的に削減するために、デジタルヘルスと AI の統合に広く焦点を当てています。さらに、AI にとって有益であり、診断における AI のさらなる発展を後押しする政府の規制により、市場における北米の役割が拡大します。

• ヨーロッパ

ヨーロッパは、主に高度な研究開発センターの存在とヘルスケア分野の最適化への取り組みにより、医療診断市場における AI の文脈において確立された市場です。ドイツ、イギリス、フランスは質の高い医療インフラを有しており、診断に AI を導入する傾向にあります。欧州連合は、AI とデジタルヘルスしたがって、市場の成長を促進します。さらに、この地域で観察されているデータ保護と GDPR 規制に重点を置くことで、安全で信頼性の高い診断テーブルの作成が促進されています。

• アジア

アジアは、医療費の増加、人口の増加、技術の進歩により、医療診断市場におけるAIの成長率が最も高いと見られています。中国、日本、インドの場合に見られるように、AI 研究および診断ツール ソリューションを積極的に採用しており、たとえば AI テクノロジーに多額の投資を行っています。たとえば、中国は AI において大きな進歩を遂げており、病気の診断における人工知能の利用において世界的な先駆者となりつつあります。幸いなことに、人口が多く中産階級が増加していることにより、医療分野の需要が増加し、AIが診断の精度を高め、その結果医療サービスの利用しやすさを高める多くの機会が提供されています。

業界の主要プレーヤー

イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー

医療診断市場における AI の主要な業界プレーヤーは、IBM Watson Health、Siemens Healthineers、General Electric Company、Koninklijke Philips N.V.、および Medtronic です。これらは、医療画像、診断、予測における人工知能の活用の最前線に立つ、最先端の製造企業です。 IBM Watson Health は自社の AI テクノロジーを使用して臨床上の意思決定と病気のリスク予測を改善し、シーメンスとフィリップスは深層学習テクノロジーを使用して医療画像と診断を改善しています。他には、Aidoc、Zebra Medical Vision、放射線病理診断における AI の使用に焦点を当てた PathAI があります。

• NVIDIA: 国立衛生研究所 (NIH) によると、NVIDIA の AI GPU は研究病院で 1 日あたり 500,000 枚を超える医療画像の処理を高速化しています。

• Day Zero Diagnostics: 95% 以上の精度で病原体を特定する AI ベースの微生物診断を提供します。

医療診断会社のトップ AI リスト

• Aidoc Medical Ltd. (Israel)
• Canon Medical Systems Corporation (Japan)
• Caption Health Inc. (U.S.)
• Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)

主要産業の発展

2024年11月: Siemens Healthineers は、放射線科医が医療画像を使用してより迅速に診断できるようにすることを目的とした AI ベースのシステムである AI-Rad Companion を導入しました。この機能は、機械学習の優れたアルゴリズムを採用して、より優れた画像分析機能を導入し、診断に必要な時間の効率を高めます。 AI-Rad Companion を使用すると、高精度の診断が実現されるため、特に救急外来などの医療施設において臨床医がより適切な意思決定を行うのに役立ちます。

レポートの範囲

人工知能、機械学習、医療画像技術の革新によって、医療診断市場における AI は急速に進歩しています。診断の精度、時間、有効性を向上させる AI の可能性は現在、主に腫瘍学、心臓病学、神経学、放射線学を含むさまざまな医療行為の構造に革命をもたらしています。高精度で個別化された医療に対する関心が急速に高まっているということは、AI が臨床医にとって診断ツールの基本要素となり、迅速かつ正確な診断を提供できるようになっているということを意味します。この市場は、医療情報技術構造への投資の増加、法規制の強化、遠隔医療サービスの進化によって支えられています。それにもかかわらず、データ保護、規制当局の認可、バックグラウンドの医療環境への組み込みに関して解決すべき問題があります。したがって、医療診断および患者ケアの軌道における AI は、将来、医療業界の良好な結果、コスト抑制、イノベーションおよび進歩の割合を高める主要な原動力の 1 つとなるでしょう。