世界の AI 対応 X 線画像ソリューション市場規模は、2023 年に 3 億 8,740 万米ドルと評価されました。予測期間 (2024 ～ 2032 年) 中に21.60% の CAGRで成長し、 2032 年には 22 億 1,811 万米ドルに達すると予測されています。
膨大な量のデータとより優れた機械学習アルゴリズムが利用できるようになったことにより、人工知能 (AI) は急速に進化しています。AI は、医薬品の発見と開発から画像誘導療法まで、ヘルスケア事業において重要な要素となっています。人工知能 (AI) アルゴリズム、特にディープラーニングは、画像認識タスクにおいて大きな進歩を遂げています。医療画像分析では、畳み込みニューラル ネットワークから変分オートエンコーダーに至るまでのさまざまな手法が多くの用途で利用され、急速に進歩しています。
AI 対応の X 線画像ソリューションは、放射線科医がさまざまな臓器とその状態の複雑な画像をより高速かつ正確に評価および分析できるようにする医療診断スイートです。これらのソリューションでは、計算アルゴリズムを使用してデータを評価し、リスク評価を実行し、予測分析を行うさまざまなハードウェアおよびソフトウェア ソリューションを使用します。これらの機能により、人間の専門性の必要性が減り、情報主導の意思決定が可能になり、画像品質が向上し、放射線被ばくが低減し、医師がより良い臨床ケアを提供できるようになります。患者の異常を徹底的に明らかにし、より良い治療オプションを提供するために、AI 対応の X 線画像ソリューションは、一般放射線科および専門放射線科で広く採用されています。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2023 |
| 研究期間 | 2020-2032 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 21.60% |
| 市場規模 | |
| 急成長市場 | ヨーロッパ |
| 最大市場 | 北米 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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医療従事者の不足
世界中のさまざまな社会経済発展段階にある国々は、医療従事者の教育、訓練、配置、維持、パフォーマンスにおいて困難に直面しています。たとえば、WHO によると、2013 年、2035 年までに世界中で 1,290 万人の医療従事者が不足すると予測されています。医療従事者の不足に直面しているのは発展途上国だけではありません。米国や英国などの先進国でも、医療従事者の不公平な配分が見られます。たとえば、欧州委員会の 2012 年の発表によると、医療分野の人材供給のギャップは、2020 年までに約 100 万人の医療専門家に及ぶと予想されています。
さらに、サハラ以南のアフリカやアジアの一部などの発展途上国では、医療従事者の移住が原因と思われるが、医療制度が不十分である。そのため、医療従事者の不足拡大に対処するため、世界中の医療提供者は認知行動を模倣する AI 対応技術を導入する傾向が強まっており、医療従事者の不足に対処している。これが、市場全体の拡大を後押ししている。
資金調達活動の拡大
医用画像処理は、AI の導入により、より優れた、より高速で、より強力で、より効率的な分野となり、メーカーにとって魅力的な可能性が開かれています。たとえば、ディープラーニング アルゴリズムは、品質や精度を損なうことなく、45 分間の脳の MRI スキャンをわずか数分のスキャンに短縮することが知られています。これらの利点により、医用画像処理分野の投資家は、認知行動を模倣し、関連するワークフローを改善する可能性を秘めた革新的なソフトウェア ソリューションの開発に傾倒しています。
さらに、商業化の可能性、償還、その他の関連する懸念を十分に考慮せずに、AI 対応の新しい医療用画像ソリューションを開発するための重要な研究が行われています。この研究は、政府と民間投資家の両方から資金提供されています。市場では、このような投資が大量に行われています。AI 対応の X 線画像ソリューションに対応する製品の数は急速に増加しており、市場の成長を促進しています。
訓練を受けたスタッフの不足
放射線科では、熟練した医師がレントゲン写真で病気を検出し、特徴づけ、監視するのが一般的です。これは、技術者と医師の教育と経験に基づく、はるかに主観的な作業です。また、従来の医療用画像技術を使用してスキャンを行い、リアルタイムで分析するほど簡単ではありません。さらに、スキャンを行う現場には資格のある医師が十分にいないため、市場の拡大が制限されています。
業界を超えたパートナーシップの増加
数多くの業界関係者が、医療画像診断における AI 活用のメリットを認識しています。その結果、関係者は相乗効果のある活動に積極的に関与するようになっています。Intel Corporation、IBM、Microsoft Corporation など、情報技術業界の大手企業は、複数の小規模および大規模企業 (親市場向け) と提携しています。たとえば、IBM Watson Health と Guerbet は、CT および MRI 画像診断による肝臓がんの検出と治療を強化する AI 対応ソフトウェア ソリューションを作成するために、2018 年 7 月に共同開発契約を締結しました。
さらに、GE Healthcare、Siemens Healthineers AG、Koninklijke Philips NVなどの医療用画像診断装置の大手プロバイダーも、AI対応ソフトウェアソリューションのメーカーと戦略的パートナーシップを結んでいます。たとえば、2019年3月、Koninklijke Philips NVはCarestream Healthのクラウドベースのエンタープライズイメージングプラットフォームの買収を完了しました。これにより、画像データ管理、ワークフロー強化、高度な視覚化と分析のための放射線情報科学ポートフォリオが拡大すると予想されています。このような業界間のパートナーシップと買収は、予測期間中に市場拡大の機会を提供すると予想されます。
世界の AI 対応 X 線画像ソリューション市場は、製品タイプ、ワークフロー、展開モード、および治療用途に分かれています。
製品の種類に基づいて、世界の市場はハードウェアとソフトウェアに分かれています。
ソフトウェアセグメントは、市場への最大の貢献者であり、予測期間中に21.6％のCAGRを示すと推定されています。ソフトウェアセグメントには、医療用画像処理で使用される機械学習およびディープラーニングソリューションが含まれます。AIソフトウェアソリューションは、画像パターンと解剖学的マーカーの識別、放射線ワークフローの強化、画像分析と取得、意思決定支援、治療の選択と監視、予測分析、レポートと通信など、さまざまなアプリケーションに使用されています。これらは、多数の検査と画像を使用してトレーニングされています。さらに、AI技術の有望な可能性により、多くの投資家がソフトウェアメーカーに資金を提供し、市場の成長を後押ししています。さらに、開発後期段階にあるAIベースの医療用画像処理ソリューションを備えた他のいくつかの企業の出現も、市場の成長を促進すると予想されています。
ワークフローに基づいて、世界の市場は、画像取得、検出、診断および治療の意思決定サポート、画像分析、予測分析およびリスク評価、トリアージ、レポートおよび通信に分類されます。
検出セグメントは最大の市場シェアを占め、予測期間中に17.7%のCAGRを示すことが予測されています。検出とは、通常の生理学的傾向またはパターンとは何らかの意味で異なる少量または大量のデータを識別するプロセスを指します。現在の検出ワークフローでは、放射線科医は、観察面とウィンドウの幅とレベル設定を定期的に調整しながら、画像のスタックを視覚的にスキャンし、知覚的な手動スキルに頼って異常の可能性を特定し、その後、認知スキルに頼って所見を確認または拒否する必要があります。さらに、取り組むべき最も切実な課題は、放射線科ワークフローの非効率性を特定することです。AIを組み込むことで、放射線科医は読み取りに優先順位を付け、自動検出と迅速なレポートを使用して写真をすばやく確認できるようになります。
展開モードに基づいて、世界市場はクラウドベースおよび Web ベースのソリューションとオンプレミス ソリューションに分かれています。
クラウドベースおよび Web ベースのソリューション セグメントは、世界市場を支配しており、予測期間中に 20.4% の CAGR を示すと予測されています。インターネットおよび別のプロバイダーの共有クラウド コンピューティング インフラストラクチャを介してアクセスされるオンデマンド サービス、コンピューター ネットワーク、ストレージ、アプリケーション、またはリソースは、クラウドベースのソリューションと呼ばれます。Web ベースのソリューションは、Web ブラウザーからアクセスでき、デスクトップにインストールされるのではなく、ソフトウェアとデータベースはネットワーク経由でアクセスされます。これらのソリューションは開発が比較的簡単で、幅広いユーザーにアクセスと機能を提供します。これらの展開モデルを通じて展開されるソリューションは、開発コスト効率が高く、カスタマイズが容易で、さまざまなデバイスに対してベンダーに依存しないうえ、相互運用性、インストール、メンテナンスが向上しています。
治療用途に基づいて、世界の市場は一般放射線科と専門放射線科に分かれています。
専門放射線科セグメントは最高の市場シェアを誇り、予測期間中に19.7%のCAGRを示すと予測されています。このセグメントには、胸部、筋骨格、透視などの専門分野におけるAIベースのソリューションの専用アプリケーションが含まれます。最近、深層学習モデルが、胸部レントゲン写真で10以上の疾患を診断する際に、人間の専門放射線科医と同等かそれ以上の性能を発揮することが発見されました。診断画像におけるAIの成功により、深層学習モデルが高度なアルゴリズムを使用して重要な診断タスクを自律的に実行できる、胸部画像用のAI対応X線画像ソリューションの市場シナリオが成長しています。
イメージングは筋骨格系 (MSK) の問題を抱える患者を評価するための貴重なツールであり、その有用性により、一般的な MSK イメージング モダリティの使用が増えています。使用の増加は、優れた精度とイメージング レポートの品質を維持しながら運用効率を達成するというより重要な要件など、放射線科部門や個人診療にさまざまな下流の影響をもたらしています。さらに、透視検査は、X 線フィルムに匹敵する一定の X 線画像をモニターに表示する医療用イメージングの一種です。その他のセグメントでは、歯科やその他の治療用途で使用されている機械学習アルゴリズムを採用しています。
地域別に見ると、世界の AI 対応 X 線画像ソリューション市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他の地域 (RoW) に分かれています。
北米は、AI 対応 X 線画像ソリューションの世界で最も重要な市場シェアを占めており、予測期間中に 20.5% の CAGR で成長すると予測されています。AIソリューションの大手プロバイダーの存在や AI 対応 X 線画像ソリューションの採用の増加など、主な要因により、北米は市場で最大のシェアを占めています。Definitive Healthcare の調査によると、米国では、病院や画像センターの約 3 分の 1 が、画像処理や業務に人工知能、機械学習、ディープラーニングを使用しています。さらに、戦略的コラボレーションの増加と医療画像処理における AI の適用範囲の拡大も、北米の市場成長に貢献する主な要因です。たとえば、NVIDIA Corporation と米国放射線学会は、この地域の何千もの病院で診断放射線学における AI の採用を増やすために協力しました。この協力により、この地域の何千人もの放射線科医が、それぞれの施設で診断放射線学に AI を使用できるようになりました。
ヨーロッパは、予測期間中に18.4％のCAGRで成長すると予測されています。臨床診療におけるAIの使用を拡大するための意識の高まりと政府の取り組みの増加が、世界市場におけるこの地域のシェアの原因です。2018年2月、欧州放射線学会とGEヘルスケアは、ECR 2019で人工知能に関する独占的パートナーシップを発表しました。さらに、欧州委員会は、AIの研究と革新を促進するために2018年から2020年の間に17億7000万米ドルを投資したと主張しました。政府機関によるこのような投資は、この地域の市場成長に貢献しています。さらに、BigMedilyticsプロジェクトなどの欧州連合が資金提供しているプロジェクトは、AIと診断画像のギャップを埋めることを目的としています。BigMedilyticsプロジェクトは、診断画像でAIを使用して乳がんの術前補助治療を最適化します。このようなプロジェクトは、医療画像におけるAIの適用範囲を拡大するだけでなく、市場の成長にも貢献しています。
アジア太平洋地域の国々のほとんどは、医療制度の改善とともに著しい技術進歩に直面している新興経済国です。さらに、この地域は世界人口の半分以上を占めているため、医療負担が増加しており、適切な病気の診断が必要です。しかし、適切なインフラの欠如と放射線科医と患者の比率の低さにより、この地域では適切な診断が不足しています。たとえば、インドは人口が多い国であるにもかかわらず、人口10万人に対して約1人の放射線科医がいます。中国や他のアジア諸国でも同様です。したがって、放射線診療にAIを統合することは重要な要件であり、そのためメーカー、政府、非政府組織は医療用画像におけるAIの使用を推進しています。
その他の地域（ラテンアメリカ、中東、アフリカ）の国々は、世界的な AI 対応 X 線および透視画像ソリューション市場の業務拡大の余地が豊富です。たとえば、マイクロソフト社が中東およびアフリカ地域の 5 か国で実施した調査によると、AI によって新しいビジネス チャンスが生まれることが期待されています。さらに、ヘルスケア業界で使用するための AI ソリューションの開発への継続的な投資が、市場の成長を後押ししています。たとえば、ドバイ未来財団は、UAE AI や Robotics Award for Good などの AI 開発イニシアチブに多額の投資を行っています。同様に、メキシコなどのラテンアメリカ諸国は、AI 戦略を立ち上げる世界のトップ 10 か国に含まれています。
