AIベースの医用画像市場：テクノロジー別情報（ディープラーニング、NIP）、アプリケーション別（神経科、呼吸器、肺）、モダリティ別（CT、MRI、X-RAY）、エンドユーザー別（病院、画像診断センター）、地域別—2031年までの予測

市場概況

AI ベースの医療画像の世界市場規模は、2022 年に 15 億 4,377 万米ドルと評価されています。 2031 年までに 450 億 6,218 万米ドルに達すると推定されており、予測期間 (2023 ～ 2031 年) 中に45.68% の CAGRで成長します。

世界の AI ベースの医用画像市場の健全な拡大は、世界中の医用画像の専門分野およびモダリティの主要分野における AI の採用の急増によるものです。放射線科医の間で画像の強化、感度の向上、精度の向上により作業負荷を軽減する高度な画像技術に対する意識が高まったことにより、市場は並外れた売上高の成長を遂げています。

AI ベースの医用画像処理では、医用画像診断に AI を使用し、画像強度の変化や見慣れないパターンの出現に基づいて異常を検出します。 AI ベースの医用画像ソリューションをすべての画像モダリティと専門分野に展開することで、画像の処理と解釈が容易になります。現在、AI ベースの医療画像ソリューションは、正確でアクセスしやすい疾患スクリーニングと望ましい画像の鮮明さを短時間で実現するためのソフトウェア ツールまたはプラットフォームとして利用可能であり、放射線科医のワークフローと生産性を向上させます。

従来の画像技術では、患者の状態の変化をリアルタイムで検出することが困難でした。医用画像処理では、患者の状態を監視し、膨大なデータのわずかな変化を検出するために、AI および機械学習テクノロジーが有利です。これは脳腫瘍やその他のがんをモニタリングする効果的な方法であり、最適な治療法を決定するために非常に重要です。たとえば、標準的な医療画像では、生きている腫瘍細胞と死んだ腫瘍細胞の割合を確認できません。

市場動向

世界のAIベースの医用画像市場の推進力

承認済み/商用の AI ベースの医用画像プラットフォームの台頭

現在の規制枠組みの下では、AI 支援医療画像診断に対する FDA の承認が著しく加速しています。現在、食品医薬品局 (FDA) は、人工知能 (AI) テクノロジーを利用する少なくとも 16 のアプリケーションに許可を与えています。承認された AI ベースのデバイスの数は 2015 年以降増加しており、その多くは放射線医学での使用が承認されています。

たとえば、2019 年 5 月に FDA は、Zebra Medical Vision の HealthPNX を放射線学で使用することを承認しました。同様に、202 年 4 月、革新的な画像診断技術の世界的リーダーであるキヤノン メディカル システムズは、CT スキャン製品 Cartesian Prime の承認を取得しました。したがって、AIベースの医療画像製品に対するFDAの承認の増加は、予測期間中に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。

診断手順の増加

診断手順のあらゆる側面に対する需要は年々増加しています。需要の増加は、急性期病院の活動の多くの側面にわたる画像処理活動の増加によって部分的に促進されており、特にがん画像処理（年間 10%）の緊急紹介からの需要が急増しています。 CT スキャンなどの検査の適応範囲が拡大しているため、医療画像の需要が高まっています。

さらに、心臓および呼吸器疾患の有病率の急増により、診断ソリューション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％以上が医療画像から得られており、そのうち97％以上は分析されていないと主張している。このように、診断手順の急増に伴い、AI 支援医用画像診断はワークフローと効率の向上に役立ち、AI ベースの医用画像診断の需要が加速しています。

世界的なAIベースの医用画像市場の抑制

LMIC における AI ベースの医用画像処理の導入の減少

特に低中所得国では、リソースに乏しいほとんどの医療機関には、医療システムをサポートするためのデジタル インフラストラクチャがありません。世界中の 3 分の 2 の国では放射線科施設が不足しているか、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に対する障壁となっています。例えば、タンザニアには人口5,800万人に対して放射線科医はわずか60人しかおらず、米国の一人当たりの放射線科医人口と比較すると50倍不足している。このような要因は市場の成長を制限します。

世界のAIベースの医用画像市場の機会

先進国でAIベースの医用画像処理の採用が増加

AI ベースの医療画像デバイスは、北米とヨーロッパの先進国でますます採用されています。 AI ベースの医用画像デバイスの導入の急増は、先進国の規制当局からの承認の増加にも起因しています。承認された AI ベースの医用画像デバイスの数は 2015 年以降増加しており、その多くは放射線医学での使用が承認されています。米国では、画像センターは病院よりも AI テクノロジーの導入率がわずかに高いと報告されています。

2019 年には、医療専門家の約 53% が今後数年間に AI ベースの医療画像処理を使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画像診断検査を行っていた。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が 7% 増加すると推定されており、これは全職業の平均よりも速いとのことです。したがって、仕事のプレッシャーの激化により、放射線科医は業務の一部を自動化し、医療画像サービスの需要の急増に対応するために AI ベースのツールを導入せざるを得なくなり、それによって市場成長の機会が生まれました。

分析

世界の AI ベースの医用画像市場は、テクノロジー、アプリケーション、モダリティ、エンドユーザーに分かれています。

AI ベースの医療画像処理の世界市場は、テクノロジーに基づいてディープラーニング、自然言語処理などに分かれています。

ディープラーニングセグメントは市場に最も貢献しており、予測期間中に47.04%のCAGR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。一般に、複数の抽象化レベルを通じて個別のデータ特徴を学習できる複数の処理層と、各層での特徴プレゼンテーションの教師なしまたは教師あり学習という 2 つの特性があります。ディープラーニングは、異常の検出や特定の種類の疾患の分類に適用できます。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関心を集めています。人間の脳のニューロン層を模倣して情報を処理および抽出するように設計されており、明示的にプログラムしなくてもコンピューターが学習できるようになります。この技術は病気の検出に応用または実装されています。

世界の AI ベースの医療画像市場は、アプリケーションに基づいて、神経学、呼吸器および肺、心臓学、乳房スクリーニング、整形外科などに分類されます。

神経科セグメントは市場への最大の収益貢献者であり、予測期間中に 46.45% の CAGR を示すと予測されています。最近、AI は医療画像処理、特に中枢神経系の分子画像処理にますます応用されています。 AI と神経科学は引き続き大きく相互依存しており、神経科学における AI の応用の増加は医療業界に多大な恩恵をもたらしています。この分野で活動している企業のほとんどには、複数の資金調達ラウンドを獲得した新興企業が含まれます。さらに、これらの企業の多くはヨーロッパや北米の企業です。しかし、近年は多額の資金を背景に多くのアジア企業が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 開発への多大な貢献が期待されます。神経腫瘍学スイートである Arterys Neuro AI は、非侵襲的かつ 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。

世界の AI ベースの医療画像市場は、モダリティに基づいて、コンピューター断層撮影 (CT)、MRI、X 線、超音波、核画像に分かれています。

CTセグメントは世界市場を支配しており、予測期間中に46.16%のCAGRで成長すると予測されています。コンピューター断層撮影 (CT) は幅広い診断用途に使用できます。これは、多くの臨床適応症に対する画像処理のゴールドスタンダードです。ただし、多くの欠点があります。患者をより高い線量に曝露すると、すべての患者のがんリスクが増加します。

特に、定期的なスクリーニングを必要とする小児、肥満、または腫瘍患者などの高リスク集団です。さらに、CT イメージングにおける AI ベースの機械学習テクノロジーを使用して、画像の線量と品質を直接管理できます。 AI ベースの CT イメージングは、数秒以内に CT 画像を処理し、正確な結果を得ることができます。多くの主要および小規模ベンダーが、北米とヨーロッパで包括的な AI ベースの CT 画像診断ソリューションを提供しています。

AI ベースの医療画像処理の世界市場は、エンドユーザーごとに病院、画像診断センターなどに分かれています。

病院セグメントは最高の市場シェアを占めており、予測期間中に 44.83% の CAGR を示すと予想されます。最近、AI ベースの医用画像ソフトウェア/アルゴリズム/システムが病院に組み込まれています。がん、心血管疾患、神経疾患、呼吸器疾患、その他多くの病状などの慢性疾患の罹患率の急増により、病院での画像処理活動が増加しています。医療画像データの急激な増加により、従来の医療画像システムを使用する放射線科医や医療部門への仕事のプレッシャーが増大しています。

同様に、新型コロナウイルス感染症の発生以来、医療画像サービスを求めて来院する患者の数は、パンデミック前のレベルと比較して 200% 以上増加しました。これは、病院における呼吸画像の需要の急増に起因しています。

地域分析

地域に基づいて、世界の AI ベースの医療画像市場シェアは、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東、アフリカに分かれています。

北米が世界市場を支配

北米は世界の AI ベースの医療画像市場の最も重要な株主であり、予測期間中に 45.12% の CAGR を示すと推定されています。北米では、大企業、公共および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協力の増加、医療画像ソリューションの開発における研究機関の役割により、AI ベースの医用画像ソリューションの採用率が高くなります。 AI ベースの医療画像処理と病院への償還の増加。したがって、米国の多くの放射線科医や病院は、AI ベースの医療画像ソフトウェア/アプリケーションを好みます。

さらに、米国で AI ベースの医療画像ソリューションの導入が進んでいるのは、償還ポリシーを含む確立された医療システムによるものでもあります。医療保険者の関与が高いことも、米国の AI ベースの医療画像市場の成長を促進しています。たとえば、メディケアは、Viz.ai 社の Viz LVO の入院見込支払システム (IPPS) に新技術追加支払 (NTAP) を確立しました。

ヨーロッパは、予測期間中に 43.93% の CAGR を示すと予想されます。地域市場は健全な速度で成長しており、予測期間中にも同様に成長すると予想されます。 AI ベースの医療画像ソリューションは、地域の医療領域の変革を可能にします。過去 2 年間、ヨーロッパ地域では、AI ベースの医療画像ツールを開発するための企業、研究センター、病院などの間の共同研究が急増しました。この研究にはさまざまな政府から多額の資金提供も受けています。しかし、いくつかの新興企業が、政府からの多額の資金を投入して、ディープラーニング技術を備えたAIベースの医療画像ツール/ソフトウェアを幅広く導入している。老舗の大企業も、この市場で成長するために、研究機関、学術機関、病院、研究機関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す。この地域では、医療画像分野における高度な AI テクノロジーの導入率は依然として高まっています。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を導入する先進国です。近年、政府や企業による投資、企業間の連携やパートナーシップの急増が顕著であり、

これは、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を示しています。これらの要因により、市場は急激な成長を遂げると予想されています。ただし、医療画像処理における AI システムの導入にはコストがかかるなど、いくつかの制限があります。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 テクノロジーのコストの高さや、十分に組織化され信頼性の高いサイバー安全な IT 環境の欠如など、アジア太平洋地域における AI ベースの医療画像産業の成長を妨げる可能性があります。

ラテンアメリカでは、人口の急速な増加、医療画像の需要の増大、医療支出の増加、画像診断サービスプロバイダーの数の増加などの要因が市場の成長を推進しています。ラテンアメリカには、AI ベースの医療画像処理を導入する大きなチャンスがあります。新しく設立された AI 研究センターの多くは、ベンダーと提携して AI ベースの医用画像研究を行っています。たとえば、ブラジルの高等教育および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と提携して、ラテンアメリカ初のIBM AI Horizons Networkの機関を立ち上げました。同研究所は今後10年間に資金提供機関や学術団体から多額の投資を受ける予定だ。

トルコ、サウジアラビア、南アフリカ、アラブ首長国連邦は、地域市場への顕著な収益貢献国です。非感染性疾患やその他の蔓延する病気による負担の増大が、この地域で健康危機を引き起こしています。慢性疾患に対処しながら医療費を削減するというプレッシャーが増大しており、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。トルコのような国では放射線検査はそれほど高価ではありませんが、患者が放射線量にさらされるとがんになりやすくなります。それが医療費の高騰の一因となっている。このような要因により、この地域における AI ベースの医療画像ソリューションの導入率が加速しました。

最近の動向

• 2023 年 5 月- GE HealthCare は、Precision DL の米国 FDA 510(k) 認証を発表しました。この新しい革新的な深層学習ベースの画像処理ソフトウェアは、GE HealthCare の拡大する Effortless Recon DL ポートフォリオの一部です。
• 2023 年 4 月- 医療用人工知能 (AI) ソリューション プロバイダーである Vuno が、AI ベースの医療画像分析技術で米国特許を取得しました。