AIベースの医療画像市場規模、シェア、トレンド分析レポート：技術別（ディープラーニング、NIP、その他）、用途別（神経学、呼吸器・肺疾患、心臓病学、乳がん検診、整形外科、その他）、モダリティ別（CT、MRI、X線、超音波、核医学画像）、エンドユーザー別（病院、画像診断センター、その他）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）予測、2025年～2033年

AIベースの医療画像市場の成長要因

承認済み／商用AIベース医療画像プラットフォームの増加

現在の規制枠組みの下では、AIを活用した医療画像診断に関するFDAの承認が著しく加速している。現在、米国食品医薬品局（FDA）は、人工知能（AI）技術を利用した少なくとも16件の申請を承認している。承認されたAIベースの機器の数は2015年以降増加しており、その多くが放射線医学分野での使用が承認されている。

• 例えば、2019年5月、FDAはゼブラメディカルビジョンのHealthPNXを放射線科での利用について承認しました。同様に、2020年4月には、革新的な診断画像技術の世界的リーダーであるキヤノンメディカルシステムズが、CTスキャン製品Cartesian Primeの承認を取得しました。このように、AIベースの医療画像製品に対するFDAの承認件数の増加は、予測期間中のAIベースの医療画像市場の成長を促進すると予想されます。

診断処置件数の増加

診断手順全般に対する需要は年々増加している。この需要増加の一因は、急性期病院における画像診断活動の増加であり、特にがん画像診断の緊急紹介件数（年間10%増）が急増している。CTスキャンなどの検査適応範囲の拡大も、医用画像診断の需要を押し上げている。

さらに、心臓疾患や呼吸器疾患の罹患率の急増により、診断ソリューションへの需要が加速しています。GEヘルスケアは、医療データの90%以上が医用画像から得られているものの、そのうち97%以上が分析されていないと主張しています。このように、診断手順の増加に伴い、AIを活用した医用画像処理はワークフローと効率性の向上に貢献し、AIベースの医用画像診断への需要を加速させています。

市場抑制要因

低・中所得国におけるAIベースの医用画像処理の普及率の低さ

特に低・中所得国において、資源の乏しい医療機​​関の多くは、医療システムを支えるデジタルインフラを備えていません。世界中の国の3分の2は、放射線科施設が不足しているか、あるいは不十分です。低・中所得国では、熟練した放射線科医の不足が、AIベースの医用画像診断の導入を阻む障壁となっています。

• 例えば、タンザニアには人口5800万人に対して放射線科医がわずか60人しかおらず、これは米国の人口比放射線科医数の50分の1に過ぎない。こうした要因が市場の成長を阻害している。

市場機会

先進国におけるAIベースの医用画像処理の普及拡大

AI搭載の医用画像診断装置は、北米やヨーロッパなどの先進国でますます普及が進んでいる。AI搭載医用画像診断装置の普及拡大は、先進国の規制当局による承認件数の増加にも起因している。承認されたAI搭載医用画像診断装置の数は2015年以降増加しており、その多くが放射線科での使用が承認されている。米国では、画像診断センターにおけるAI技術の導入率は、病院よりもやや高いと報告されている。

2019年には、医療従事者の約53%が今後数年間でAIベースの医用画像処理を利用する予定であると予測されました。2019年には、米国だけで約25万人の放射線科医が患者の診断画像検査を実施していました。さらに、米国労働統計局は、2019年から2029年にかけて放射線科医の数は7%増加すると予測しており、これは全職業の平均よりも速いペースです。そのため、業務のプレッシャーの高まりにより、放射線科医はAIベースのツールを採用して一部の業務を自動化し、需要の急増に対応せざるを得なくなっています。医用画像これにより、市場成長の機会が創出される。

テクノロジーに関する洞察

ディープラーニング分野は市場への貢献度が最も高く、予測期間中に年平均成長率（CAGR）47.04%を示すと予想されています。ディープラーニングは機械学習のサブセグメントです。一般的に、複数の処理層を持ち、複数の抽象化レベルを通じて異なるデータ特性を学習できること、そして各層で特徴表現の教師なし学習または教師あり学習を行うことができるという2つの特性があります。ディープラーニング異常の検出や特定の疾患の分類に適用可能です。さらに、ディープラーニングは新しいAI機械学習技術であり、その医療応用はここ数年で大きな注目を集めています。人間の脳のニューロン層を模倣して情報を処理・抽出するように設計されており、明示的なプログラミングなしにコンピュータが学習することを可能にします。この技術は、疾患の検出に応用・実装されています。

アプリケーションインサイト

神経学分野は市場最大の収益貢献分野であり、予測期間中に46.45%のCAGRを示すと予測されています。近年、AIは医療画像、特に中枢神経系の分子イメージングにますます応用されています。AIと神経科学は引き続き密接に相互依存しており、神経科学におけるAIの応用の増加は医療業界に大きな利益をもたらしています。この分野で最も活発な企業には、複数回の資金調達ラウンドを実施したスタートアップ企業が含まれます。さらに、これらの企業の多くはヨーロッパと北米にあります。しかし、多くのアジア企業は近年、多額の資金を調達したことにより製品を発売しています。したがって、この大陸からの将来のAI開発への大きな貢献が期待できます。神経腫瘍学スイートであるArterys Neuro AIは、非侵襲的に95%以上の精度で腫瘍と偽進行を区別するツールを提供します。

モダリティに関する洞察

CTセグメントは世界市場を支配しており、予測期間中にCAGR 46.16%で成長すると予測されています。コンピュータ断層撮影（CT）は診断用途が広く、多くの臨床適応症の画像診断のゴールドスタンダードとなっています。しかし、多くの欠点もあります。患者を高線量にさらすと、すべての患者の癌リスクが高まります。

特に、小児、肥満患者、がん患者など、定期的なスクリーニングが必要な高リスク集団にとって重要です。さらに、CT画像処理におけるAIベースの機械学習技術は、画像への線量と画質を直接管理するために使用できます。AIベースのCT画像処理は、CT画像を数秒以内に処理し、正確な結果を得ることができます。北米とヨーロッパでは、多くの大手ベンダーや小規模ベンダーが、AIベースのCT画像処理診断ソリューションを幅広く提供しています。

エンドユーザーのインサイト

病院セグメントは最大の市場シェアを占めており、予測期間中に44.83%のCAGRを示すと予想されています。AIベースの医用画像処理ソフトウェア病院におけるアルゴリズムやシステムの進化は近年顕著になっています。がん、心血管疾患、神経疾患、呼吸器疾患など、慢性疾患の罹患率が急増したことで、病院における画像診断の需要が高まっています。医療画像データの爆発的な増加は、従来の医療画像診断システムを使用する放射線科医や医療部門の業務負担を増大させています。

同様に、新型コロナウイルス感染症の発生以降、医療画像診断サービスを求める患者の受診者数は、パンデミック以前の水準と比較して200%以上増加しており、これは病院における呼吸器画像診断の需要急増に起因する。

地域別分析

北米は、世界のAIベースの医用画像市場において最も重要なシェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）45.12%を示すと推定されています。北米では、大企業、公的機関、民間団体による投資の急増、ベンダー間のパートナーシップやコラボレーションの増加、AIベースの医用画像開発における研究機関の役割、病院への診療報酬の増加などにより、AIベースの医用画像ソリューションの導入率が高くなっています。そのため、米国の多くの放射線科医や病院は、AIベースの医用画像ソフトウェア／アプリケーションを好んで使用しています。

さらに、米国におけるAIベースの医用画像ソリューションの高い普及率は、償還制度を含む確立された医療制度にも起因している。医療費支払機関の高い関与も、米国のAIベースの医用画像市場の成長を牽引している。

• 例えば、メディケアは、Viz.ai社のViz LVOに対して、入院患者前払い方式（IPPS）において新技術追加支払い（NTAP）を導入した。

欧州におけるAIベースの医療画像市場の動向

欧州は予測期間中に年平均成長率（CAGR）43.93%を示すと予想されている。 地域市場は健全なペースで成長しており、予測期間中も同様の成長が見込まれています。AIベースの医用画像ソリューションは、この地域の医療分野を変革する可能性を秘めています。過去2年間、欧州地域では、AIベースの医用画像ツールの開発を目的とした企業、研究センター、病院などによる共同研究が急増しました。この研究は、各国政府からも多額の資金援助を受けています。一方で、多くのスタートアップ企業が、政府からの多額の資金援助を受けて、深層学習技術を用いた幅広いAIベースの医用画像ツール／ソフトウェアを開発・提供しています。大手企業も、この市場での成長を目指し、研究機関、学術機関、病院、研究組織との共同研究に多額の投資を行っています。

アジア太平洋地域は、AIベースの医療画像ソリューションにとって3番目に大きな市場である。この地域では、医療画像分野における高度なAI技術の導入率はまだ発展途上です。中国と日本は、この地域でAIベースの医療画像ソフトウェアとツールの導入をリードしている国です。近年、政府や企業による投資、企業間の協力やパートナーシップが著しく増加しています。

研究センターや研究所の動向から、予測期間中に市場が指数関数的に成長する可能性があることが示されています。これらの要因により、市場は指数関数的な成長を遂げると予想されます。しかし、医療画像処理におけるAIシステムの導入コストが高いことが、いくつかの制約となっています。これらの高度なシステムには多額の予算が必要であり、AI技術の高コストや、組織化され信頼性が高くサイバーセキュリティ対策が施されたIT環境の不足などにより、アジア太平洋地域におけるAIベースの医療画像処理産業の成長を阻害する可能性があります。

でラテンアメリカ人口の急速な増加、医療画像診断への需要の高まり、医療費の増加、診断画像診断サービス提供者の増加といった要因が、市場の成長を牽引しています。ラテンアメリカでは、AIベースの医療画像診断を導入する大きなチャンスがあります。新たに設立された多くのAI研究センターは、ベンダーと提携してAIベースの医療画像診断の研究を行っています。

• 例えば、ブラジルの高等教育機関や研究機関における研究プロジェクトを支援する公的財団であるサンパウロ研究財団（FAPESP）は、IBMと提携し、IBMのAI Horizo​​ns Networkのラテンアメリカ初の拠点を設立しました。この研究室は、今後10年間で資金提供機関や学術団体から多額の投資を受ける予定です。

トルコ、サウジアラビア、南アフリカ、アラブ首長国連邦地域市場において、これらの分野は主要な収益源となっています。非感染性疾患やその他の蔓延性疾患の増加は、この地域で健康危機を引き起こしています。慢性疾患への対応と並行して医療費を削減するという圧力の高まりは、この地域の政府や保健機関にとって深刻な課題となっています。トルコなどの国では放射線検査は高額ではありませんが、患者が高線量の放射線に被曝すると、がんになりやすくなります。これは医療費の高騰の一因となっています。こうした要因が、この地域におけるAIベースの医用画像ソリューションの導入率を加速させています。