AIベースの医療用画像市場の規模、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・肺学、心臓学、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、診断用画像センター、その他）、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）予測、2025～2033年

AIベースの医療画像市場の成長要因

承認済み/商用化されたAIベースの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、AI支援医療画像診断に対するFDA承認が顕著に加速しています。現在、米国食品医薬品局（FDA）は、人工知能（AI）技術を活用した少なくとも16のアプリケーションを承認しています。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、その多くが放射線科での使用が承認されています。

• 例えば、2019年5月、FDAはZebra Medical VisionのHealthPNXを放射線科での使用を承認しました。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。したがって、AIベースの医用画像製品に対するFDA承認の増加は、予測期間中のAIベースの医用画像市場の成長を牽引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。この需要増加は、急性期病院の様々な側面における画像診断活動の増加に一部起因しており、特に癌画像診断の緊急紹介（年間10%増加）による需要の急増が顕著です。CTスキャンなどの検査の適応拡大も、医用画像診断の需要を牽引しています。

さらに、心臓疾患および呼吸器疾患の有病率の急増も、診断ソリューションの需要を加速させています。GEヘルスケアは、ヘルスケアデータの90%以上が医用画像から得られており、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、診断手順の急増に伴い、AI支援医用画像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の需要を加速させています。

市場の抑制要因

低中所得国におけるAIベースの医用画像診断の導入率の低さ

特に低・中所得国では、資源の乏しい医療機​​関のほとんどが、医療システムを支えるデジタルインフラを整備していません。世界の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導入の障壁となっています。

• 例えば、タンザニアでは人口5,800万人に対して放射線科医はわずか60人しかおらず、これは米国の一人当たりの放射線科医数と比較すると50倍の不足です。これらの要因は市場の成長を抑制します。

市場機会

先進国におけるAIベースの医用画像診断の導入拡大

北米および欧州の先進国では、AIベースの医用画像診断装置の導入が拡大しています。AIベースの医用画像診断装置の導入急増は、先進国の規制当局による承認の増加も一因となっています。承認されたAIベースの医用画像診断装置の数は2015年以降増加しており、その多くは放射線科での使用が承認されています。米国では、画像診断センターのAI技術導入率は病院よりもわずかに高いと報告されています。

2019年には、医療従事者の約53%が今後数年間にAIベースの医用画像診断装置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全職種の平均よりも速い7%増加すると予測しています。そのため、業務へのプレッシャーが高まっていることから、放射線科医はAIベースのツールを導入して業務の一部を自動化し、医療画像診断サービスへの需要の急増に対応する必要に迫られており、市場成長の機会が生まれています。

地域別インサイト

北米は、世界のAIベース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45.12%のCAGR（年平均成長率）を示すと予測されています。北米では、大企業、公的機関、民間企業による投資の急増、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ベース医用画像の開発における研究機関の役割、そして病院への償還の増加により、AIベース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ベース医用画像ソフトウェア／アプリケーションを好んでいます。

さらに、米国におけるAIベース医用画像ソリューションの導入率の高さは、償還ポリシーを含む確立された医療制度にも起因しています。医療保険者の積極的な関与も、米国のAIベース医療画像市場の成長を牽引しています。

• 例えば、メディケアは、Viz.ai社のViz LVO向けに、入院患者前払い支払システム（IPPS）に新技術追加支払（NTAP）を導入しました。

欧州におけるAIベース医療画像市場の動向

欧州は、予測期間中に43.93%のCAGR（年平均成長率）を示すと予想されています。 欧州市場は健全な成長率を示しており、予測期間中も同様の成長が見込まれています。AIベースの医療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があります。過去2年間、欧州地域では、AIベースの医療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、各国政府から多額の資金提供を受けています。しかし、政府からの多額の資金援助を受け、多くのスタートアップ企業がディープラーニング技術を活用した幅広いAIベースの医用画像ツール／ソフトウェアを投入しています。大手企業もまた、この市場での成長を目指し、研究機関、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ベースの医用画像ソリューションにおいて世界第3位の市場です。この地域では、医用画像分野における高度なAI技術の導入はまだ発展途上です。この地域では、中国と日本がAIベースの医用画像ソフトウェアとツールの導入において先進的な国です。近年、政府や企業による投資、そして企業、研究センター、研究所間の連携やパートナーシップが著しく増加しており、予測期間中に市場が飛躍的に成長する可能性があることを示唆しています。これらの要因により、市場は飛躍的な成長を遂げると予想されています。しかしながら、医用画像分野におけるAIシステムの導入コストの高さなど、いくつかの制約要因があります。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技術の高コストや、整備された信頼性とサイバーセキュリティを備えたIT環境の不足などにより、アジア太平洋地域におけるAIベースの医用画像産業の成長を阻害する可能性があります。

ラテンアメリカでは、人口の急増、医用画像診断の需要の高まり、医療費の増加、診断画像診断サービスプロバイダーの増加といった要因が市場の成長を牽引しています。ラテンアメリカには、AIベースの医用画像診断を導入する大きなチャンスがあります。多くの新しく設立されたAI研究センターは、ベンダーと提携してAIベースの医用画像診断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の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ホライズン・ネットワークのラテンアメリカ初の機関を設立しました。この研究室は、今後10年間で資金提供機関や学術機関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、UAEは、この地域市場への収益貢献度が高い国です。非感染性疾患やその他の蔓延疾患の負担増加は、この地域で健康危機を引き起こしています。慢性疾患への対処と並行した医療費削減への圧力の高まりは、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それほど高価ではありませんが、患者の被ばく量が多いため、がんになりやすく、医療費の高騰につながっています。こうした要因により、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は加速しています。

テクノロジーインサイト

ディープラーニング分野は市場への最大の貢献者であり、予測期間中に47.04%のCAGR（年平均成長率）を示すと予測されています。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徴を学習できることと、各層における特徴表現の教師なし学習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、その医療分野への応用はここ数年で大きな関心を集めています。ディープラーニングは、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、コンピューターが明示的にプログラムされなくても学習できるようにします。この技術は、疾患の検出に応用または実装されています。

アプリケーションインサイト

神経学分野は市場への最大の収益貢献分野であり、予測期間中に46.45%のCAGR（年平均成長率）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への応用が拡大しています。AIと神経科学は依然として密接に相互依存しており、神経科学におけるAIの応用拡大はヘルスケア業界に計り知れない利益をもたらしています。この分野で活発に活動している企業の多くは、複数の資金調達ラウンドを獲得したスタートアップ企業です。さらに、これらの企業の多くはヨーロッパと北米の企業です。しかし、近年では、潤沢な資金調達を背景に、多くのアジア企業が製品を発売しています。そのため、アジア大陸からの今後のAI開発への大き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、非侵襲的に95%以上の精度で腫瘍と偽腫瘍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の大部分を占めており、予測期間中に46.16%のCAGRで成長すると予測されています。コンピュータ断層撮影（CT）は幅広い診断用途を有し、多くの臨床適応における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、多くの欠点も存在します。患者を高線量に曝露すると、すべての患者のがんリスクが高まります。

特に、小児、肥満、または定期的なスクリーニングが必要な腫瘍患者など、高リスク集団ではその傾向が顕著です。さらに、CT画像診断におけるAIベースの機械学習技術は、線量と画像品質を直接管理するために使用できます。AIベースのCT画像診断は、数秒以内にCT画像を処理して正確な結果を得ることができます。北米および欧州では、大手ベンダーから中堅ベンダーまで、AIベースの包括的なCT画像診断ソリューションを提供しています。

エンドユーザーインサイト

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（年平均成長率）を達成すると予想されています。病院におけるAIベースの医用画像ソフトウェア/アルゴリズム/システムの導入は近年進んでいます。がん、心血管疾患、神経疾患、呼吸器疾患などの慢性疾患やその他多くの疾患の有病率の急増により、病院における画像診断活動が増加しています。医療画像データの急増により、従来の医療画像システムを使用している放射線科医や医療部門の業務負担は増大しています。

同様に、COVID-19の発生以降、医療画像診断サービスを求める患者の来院数は、パンデミック以前と比較して200%以上増加しており、これは病院における呼吸器系画像診断の需要の急増によるものです。