病理学市場におけるAI サイズと展望 2026-2034

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病理学における AI の市場動向

マルチオミクス病理学 AI プラットフォームの統合によるラジオミクスとゲノミクスの橋渡し

マルチオミクス情報と病理画像診断の融合は、市場における大きなトレンドです。高度な AI プラットフォームは、画像をゲノム、トランスクリプトミクス、プロテオーム情報と統合し、疾患の特徴付けを強化します。このマルチモーダル AI プラットフォームは、複雑な疾患特定の精度を向上させ、従来の画像分析プラットフォームの機能を超えた治療オプションを提供します。

共同 AI モデルのためのフェデレーテッド ラーニングの採用

患者データを交換せずに異なる病院で AI モデルを構築するためにフェデレーテッド ラーニングを使用することは、市場の成長に貢献しているもう 1 つのトレンドです。たとえば、Owkin などの組織は、分散データ セットで病理モデルをトレーニングするためにこの手法を適用しています。この傾向は、規制の遵守、コラボレーションの改善、臨床的に有効な AI モデルの開発の加速に役立ちます。

病理学における AI の市場促進要因

病理医不足に対処するためのデジタル病理学の採用増加が市場の成長を促進

症例数の増加と資格のある病理医の不足に対処するためにデジタル病理学ソリューションの使用が増えていることが、市場の成長を後押ししています。症例数の増加と資格のある病理医の数には乖離があります。米国臨床病理学会の報告によると、毎年ヘルスケア分野に新しく入ってくる病理医はわずか 600 人で、必要な数の 700 ～ 840 人をはるかに下回っています。そのため、ヘルスケア組織はデジタルスライドスキャンと AI ソリューションを導入して、日常的なタスクを自動化し、処理時間を短縮し、診断の精度を高めています。この開発により、研究室の効率が向上し、AI の実際の導入への道が開かれました。

バイオ医薬品企業と AI ソリューション プロバイダーの連携により市場が拡大

バイオ医薬品企業は、AI ソリューション プロバイダーと連携して、前臨床研究および臨床試験で生成された膨大な量の画像データからターゲットの特定の高速化、画像分析の自動化、病理分析の変換を行っています。病理学ツールにおける AI は、バイオ医薬品企業がスコアリングを標準化し、変動性を低減し、一貫性のあるスケーラブルな読み取りのためにバイオマーカーを定量化することを支援します。AI モデルは大規模なデータセットのパターンを学習するようにトレーニングされており、バイオ医薬品企業が新しいバイオマーカーを発見し、コンパニオン診断を開発するのに役立ちます。このようなコラボレーションにより、臨床効率が向上し、リアルワールドエビデンスを使用したイノベーションが加速し、診断を中心としたソリューションが構築されます。

市場の制約

多様な病理画像システム間の相互運用性の課題が市場を制約

AI ソフトウェアと全スライド画像スキャナー間の相互運用性の低さが、デジタルツールの採用を妨げています。病理学ラボはさまざまな会社のスキャナーを使用しており、特定の画像タイプでトレーニングされた AI アルゴリズムは、他の画像タイプではうまく機能しません。たとえば、さまざまな査読付きジャーナルに掲載された調査研究では、異なるブランドのスキャナーで使用した場合の AI アルゴリズムの精度に一貫性がないことが明らかになっています。

市場機会

規制当局の承認による商品化により、スケーラブルな成長の機会が生まれます

規制当局の承認により、AI プラットフォームを研究目的だけでなく、一次診断目的で使用できるようになります。これにより、AI プラットフォームへの信頼が構築され、パイロット プロジェクトから、実行可能でスケーラブルなエンタープライズ対応ツールへと進化します。規制当局の承認は、パフォーマンスの検証と医療機器の法的側面の遵守にも役立ちます。したがって、規制当局の承認による商品化は、リファレンス ラボや診断クリニックによる採用を促進します。たとえば、PathAI の AISight Dx プラットフォームは FDA の承認を受けており、完全な規制レビューを必要とせずにシステム拡張を可能にする構造化フレームワークを使用しています。これにより、実装が容易になり、医療従事者間の信頼構築に役立ちます。

テクノロジの状況

• Paige は、がん検出と組織分析にディープラーニングを使用する AI 病理学プラットフォームです。
• AISight は、バイオマーカー定量化、異常検出、臨床診断に使用されるクラウド ネイティブの画像管理プラットフォームです。
• Concentriq は、AI を活用した画像分析、コラボレーション ツール、データ管理を統合し、ラボのデジタル ワークフローを強化します。  

洞察の提供

ソフトウェアセグメントは、作業負荷の軽減、複雑なデータの解釈、ラボ業務の簡素化を実現することから、2025年には病理学市場におけるAIの最大のシェアを占めました。さらに、組織の異常を検出できる高度なソフトウェアは、研究プロセスを迅速化するために学術機関や研究機関でますます利用されており、これがソフトウェアの需要を押し上げ、セグメントの成長を支えています。

ハードウェアセグメントは、予測期間中に25.16%のCAGRで成長し、最も急成長が見込まれています。この成長は、高解像度のデジタル病理学スキャナーの需要の高まりによって推進されています。これらのスキャナーは、より鮮明な画像と高速な処理を提供し、AI分析をサポートします。これらの利点のため、病院や研究所では診断用画像にハードウェアを導入するケースが増えています。

テクノロジーインサイト

機械学習セグメントは市場を支配し、2025年には44.86%というかなりのシェアを獲得しました。機械学習は、急増する診断ワークロードに対処し、観察者間のばらつきを減らすためにますます使用されています。機械学習は、複雑な診断プロセスにおける細胞カウントと腫瘍の定量化を自動化するため、安定した需要が確保され、このセグメントの優位性が強化されます。

コンピュータービジョンベースの画像分析セグメントは、2026～2034年の間に24.17%のCAGRで最も急速に成長すると予測されています。この成長は、核形態など、人間が定量化するには時間がかかっていた組織病理学的特徴の定量化を自動化するためのAIモデルの使用によって刺激されます。これらの視覚アルゴリズムは、希少がんやバイオマーカーの検出を強化し、診断の一貫性を改善し、腫瘍学の研究を加速します。

アプリケーションに関する洞察

AI病理学ツールは、さまざまな疾患のスライド全体の画像に適用した場合、約96.3％の感度と93.3％の特異度という臨床研究で高い診断精度を示しているため、疾患の診断と予後セグメントは2025年に市場を支配しました。

これらのツールは治療標的の特定とバイオマーカーの発見に役立つため、創薬セグメントは予測期間中に24.42％のCAGRで成長すると予測されています。これらの機能は、研究者が前臨床研究で大規模な病理データセットを分析するのに役立ちます。したがって、前述のすべての要因がセグメントの成長を支えています。

エンドユースに関する洞察

製薬およびバイオテクノロジー企業セグメントは、大量の組織サンプルを迅速に分析するために加速創薬にAIを使用しているため、2025年に市場を支配しました。また、統合ソリューションを使用することで、バイオマーカー識別を活用し、正確で個別化された治療を行っています。

病院およびリファレンスラボのセグメントは、2026～2034年の間に24.71%のCAGRで成長すると予測されています。これらの施設は、最も多くの病理症例を扱っており、サンプルをより迅速かつ正確に処理するために AI の導入が増加しています。

病理学市場における AI を統括する規制機関

競争環境

市場は中程度に病理学市場は競争が激しく、既存のデジタル病理学およびAIソリューションプロバイダーがAI分野で大きなシェアを占めています。PathAI、Paige AI、Roche Diagnosticsといった大手企業は、高度な技術プラットフォーム、広範な臨床連携、そして強力な規制遵守によって市場を席巻しています。これらの企業は、製品イノベーション、病院や検査室との提携、そして市場プレゼンスの向上を目的とした戦略的統合に注力しています。

地域分析

北米の病理学におけるAI市場は、大規模な病理学のデジタル化に支えられ、2025年には41.29%の市場シェアを占めました。例えば、メイヨークリニックは1,200万枚以上のガラススライドをスキャンし、2,500万枚以上のサンプルをアーカイブしています。このデジタル化の取り組みにより、AIモデルのトレーニングのためのリソースが創出され、地域の医療システムにおけるAI病理学ソリューションの急速な導入が促進されます。また、この地域には堅牢な医療インフラとAIモデルの導入意欲があります。

主要な臨床検査室によるAIプラットフォームの早期導入により、米国は病理学におけるAI市場シェアでこの地域を席巻しました。例えば、PathAIのAISightは、12を超える大手解剖病理学ラボで、実際の患者サンプル中の複雑な癌バイオマーカーの分析に使用されています。この導入により、診断精度が向上し、米国の医療システム全体で臨床統合が加速します。

アジア太平洋

アジア太平洋市場は、主要な地域病院におけるAI統合デジタル病理学プラットフォームの導入により、予測期間中に25.69%のCAGRで成長すると見込まれています。たとえば、日本の亀田総合病院は、ワークフローをデジタル化して遠隔組織画像レビューを可能にし、診断コラボレーションと業務効率を向上させています。

中国は、疾病負担の増加、都市部以外での訓練を受けた病理医の構造的な不足、そしてAI導入に対する政府の強力な支援により、アジア太平洋市場を支配しました。PubMedによると、中国はがんの発生率が高く、高齢者では2030年までに320万人に達すると予測されています。これはまた、AIが大規模データセットの識別と検証を加速できる診断量の増加につながり健康中国2030計画などの国家保健戦略は、医療施設におけるAIの導入を支援しています。

ヨーロッパ

ヨーロッパの病理学におけるAI市場は、AIツールの臨床導入の高まりによって牽引されています。たとえば、Aiforiaのアルゴリズムは、フランスとスウェーデンの主要病院の日常的な診断ワークフローで使用されています。AIツールの導入は、前立腺がん、乳がん、その他のがんの分析に役立ち、診断の一貫性を向上させます。EUがん計画や欧州健康データスペースなどのデジタルヘルスイニシアチブは、デジタルヘルスインフラストラクチャと国境を越えたデータ共有を促進しています。CE-IVDRはまた、AIベースのソリューションに対する明確な規制を提供し、企業が臨床的に検証された病理学ツールにおけるAIの開発を奨励しています。

ドイツは、人口の高齢化、デジタル病理学の導入率の高さ、強力な研究開発エコシステムにより、ヨーロッパ地域をリードしています。 2030年までにドイツ人の4人に1人が60歳以上になると予測されており、これにより疾病負担と病理学の作業量が増加すると見込まれています。ドイツは、腫瘍検出、バイオマーカー定量化、ワークフロー自動化のための統合型画像システムを病院に導入し、この地域で全スライドイメージングを最も多く導入している国の一つです。また、学術機関、バイオテクノロジー、MedTechのスタートアップ企業が混在する強力な研究開発エコシステムを誇りとしています。

ラテンアメリカ

ラテンアメリカの病理学におけるAI市場の成長は、PathAIによるRede D’Or（ブラジル）への投資や、Aiforiaによるチリとメキシコの私立病院への投資など、既存プレーヤーによる投資の増加によって促進されています。この地域の国々は、導入の障壁を減らし、パイロットプロジェクトを後押しするデジタルAIヘルスケアツールも推進しています。この地域では腫瘍学の研究プログラムが活発に行われており、臨床検証や研究レベルの分析にはAIのサポートが必要です。そのため、有望な研究エコシステムとAIツール統合への投資が、ラテンアメリカ市場の成長を後押しすると期待されています。

アルゼンチンはラテンアメリカ市場をリードすると予想されています。同国は、迅速かつ一貫した乳がん検出を支援するコルドバのDigpathoなどのプラットフォームを導入しています。GAICO（Grupo Argentino de Investigación Clínica en Oncología）などの活発な腫瘍学研究グループも、がんのトランスレーショナルリサーチにAIを使用しています。病院や民間の診断センターは、より迅速な診断と治療指導のために病理学業務をデジタル化しています。

中東およびアフリカ

中東およびアフリカの病理学におけるAI市場は、がん発生率の上昇、資格のある専門家の不足、政府の好ましい取り組みなどの要因により、着実に成長しています。 Globocan 2025によると、この地域では人口の高齢化とライフスタイルの変化により、年間100万人以上の新規がん症例が発生すると予想されています。そのため、診断需要の高まりは、正確かつ迅速な診断のために病理学におけるAIの導入拡大につながるでしょう。この地域では、訓練を受けた経験豊富な病理医が深刻な不足に直面しており、診断のボトルネックを克服するために病理学ツールにおけるAIへの依存が高まっています。Vision 2030やUAE National AI Strategyといった政府の好ましい取り組みは、資金、インセンティブ、政策面での支援を通じて、医療と研究におけるAIの活用を奨励しています。

南アフリカ市場では、医療需要の増加、デジタル化の推進、インフラ整備への投資が見込まれています。同国は、医療サービスが行き届いていない地域での遠隔診療や病理学の作業負荷軽減のため、病院へのAI導入を拡大しています。政府は、汎アフリカ遠隔病理学・AIネットワーク・イニシアチブの下、都市部でのパイロットプロジェクトを通じて、AIとデジタル病理学の導入を支援しています。フィリップスやペイジなどの世界的な市場プレーヤーも南アフリカに進出しており、医療分野におけるクラウドベースのAIツールの導入が促進されるだろう。

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病理学市場におけるAIのトップ競合他社

1. Koninklijke Philips N.V.
2. AstraZeneca
3. Tribun Health
4. Hologic, Inc.
5. Proscia, Inc.
6. Fujifilm
7. Akoya Biosciences, Inc.
8. Indica Labs Inc.
9. Tempus Labs, Inc.
10. Ibex Medical Analytics Ltd.
11. Paige AI, Inc.
12. Aiosyn
13. PathAI
14. Deep Bio Inc.
15. AIRA Matrix Private Limited
16. Lumea Inc.
17. Techcyte, Inc.
18. Mindpeak GmbH
19. QritiveOptraScan, Inc.
20. Owkin, Inc.
21. Ibex Medical Analytics
22. Aiforia

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出典: 二次調査