世界のコンピューター ビジョン ヘルスケア市場規模は、2022 年に 9 億 8,600万米ドルと評価され、 2031 年までに 316 億 300 万米ドルに達すると予測されており、予測期間 (2023 ～ 2031 年) 中に47% の CAGR を記録します。データプライバシーやセキュリティ上の懸念などの要因により、2031 年までにコンピューター ビジョン ヘルスケア市場の需要が大幅に増加します。
人工知能 (AI) の下位分野であるコンピューター ビジョンは、現実世界からの視覚データを解釈し、医療業界で数多くの応用例があります。これにより、機械が視覚的な世界を解釈して理解できるようになり、通常は人間の視覚認識を必要とするタスクが容易になります。
コンピューター ビジョン精密医療の利用、ヘルスケア業界におけるコンピューター ビジョン システムの需要の高まり、ヘルスケアにおけるビッグ データと AI ベースのテクノロジーの導入を促進する政府の取り組みが、今後数年間で市場を牽引すると予想されます。さらに、この分野におけるさまざまな買収や合併、イノベーションが今後数年間で市場の成長を促進すると予想されます。特定の制約や障害が市場の成長を妨げる可能性があります。この分野における技術的な知識と認識の欠如、および医療専門家がビッグデータや AI ベースの医療技術を導入することに消極的であることが、市場の制約として機能する可能性があります。これにより、コンピューター ビジョン ヘルスケア市場シェアが決定されます。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2022 |
| 研究期間 | 2021-2031 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 47% |
| 市場規模 | 2022 |
| 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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政府の取り組みは、医療業界におけるコンピューター ビジョンの導入と拡大を促進する上で重要な役割を果たしています。これらの取り組みには、医療におけるコンピューター ビジョン テクノロジの研究、開発、実装を促進するための資金提供、政策支援、コラボレーションが含まれることがよくあります。英国の国民保健サービス (NHS) は、患者ケアを強化するためにコンピューター ビジョンを含む人工知能を使用するイノベーションを奨励するために、「AI in Health and Care Award」を設立しました。この賞は、医療提供と患者の転帰を変革する可能性のある取り組みを支援します。
さらに、米国政府の国立衛生研究所 (NIH) は、疾患診断、医療画像解析、治療計画のためのコンピューター ビジョンに焦点を当てた研究プログラムに資金を提供しています。これらの取り組みには多額の資金が提供されており、この分野の進歩に対する政府の献身的な姿勢を示しています。中国などの国々は、AI とテクノロジー主導の医療変革に多額の投資を行っています。 「健康中国 2030」構想では、AI とデジタル技術を組み込んで医療サービスと成果を向上させることに重点を置いています。このようにして、医療におけるコンピューター ビジョンの市場が拡大しました。
医療分野でのコンピューター ビジョン テクノロジーの使用には多くの利点がありますが、データ プライバシーとセキュリティへの懸念が依然として大きな障害となっています。医療機関は患者の機密データを扱っており、コンピューター ビジョンを使用すると、データ侵害や不正アクセスに関する懸念が生じます。 IBM の推定によると、2020 年のヘルスケア ビジネスの平均データ侵害コストは約 713 万ドルになります。このコストには、侵害の発見と制御、影響を受ける人々への警告、訴訟費用、規制上の罰金、風評被害による潜在的なビジネス損失などにかかる費用が含まれます。医療機関は、患者の機密データが侵害されると、財務上および評判上、重大な懸念に悩まされます。
さらに、医療保険の相互運用性と責任に関する法律 (HIPAA) は、米国で患者の健康情報を保護するための厳しい義務を定めています。データ侵害や不正アクセスが発生すると、重大な結果が生じる可能性があります。患者のプライバシーを保護するために、コンピュータ ビジョン システムは患者データを収集、分析、保存する際に特定の規制に従う必要があります。
AI を活用した放射線医学は、コンピューター ビジョン ヘルスケアにおいて大きなチャンスをもたらします。これには、X 線、MRI、CT スキャン、超音波などの医療画像技術を使用した人工知能アルゴリズムの使用が伴います。この連携は、医療画像の読影、診断、治療計画の精度と効率を向上させることを目的としています。乳がん検診は、AI を利用した X 線撮影が大きな変化をもたらす主要な分野です。マンモグラフィーは早期発見のために日常的に利用されています。ただし、小さな異常は検出が難しい場合があります。 AI アルゴリズムは、潜在的な関心領域を特定し、偽陰性または偽陽性の可能性を最小限に抑えることで、放射線科医によるマンモグラムの分析を支援します。
米国癌協会によると、マンモグラフィーはその普及以来、乳癌による死亡率を約 40% 低下させました。 AI を利用した X 線撮影は、他の方法では検出されない小さな異常を検出することで、これらの結果をさらに改善できます。病院、診断センター、医療機器会社は、AI を活用した放射線技術を導入して、患者ケアを改善し、医療画像ワークフローを合理化しています。この技術により、より迅速かつ正確な診断が可能になり、患者の転帰と医療提供が改善されることが期待されます。
世界のコンピュータービジョンヘルスケア市場は、タイプ、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいて分割されています。
理解を深めるために、タイプはソフトウェア、ハードウェア、ネットワークにさらに分類されます。
ソフトウェア部門が市場の主要なシェアを占めています。医療分野では、コンピューター ビジョン ソフトウェアには、医療画像とデータを処理および解釈するために設計されたさまざまなアルゴリズム、モデル、アプリケーションが含まれています。これらのソフトウェア ソリューションは、医療画像のパターン、異常、洞察を検出し、正確な診断と個別の治療プログラムを可能にします。
コンピューター ビジョン ヘルスケアのハードウェア コンポーネントは、医療画像とデータを記録、分析、表示する機器です。これらのコンポーネントは、最新の医療画像機器からデータ収集カメラやセンサーまで多岐にわたります。
このセグメントは、アプリケーションによって医療画像処理、手術、検出に分岐できます。
医療画像および診断は市場最大の収益源です。コンピューター ビジョンは、医師が画像を収集、分析、解釈する方法に革命をもたらし、医療画像を変革します。このアプリケーションは、医療画像を改善および理解するための強力なアルゴリズムを採用しており、異常の発見を支援し、適切な診断のための洞察を提供します。
外科医にリアルタイムの視覚情報を提供するために、コンピューター ビジョンはますます外科手術に組み込まれています。カメラ、センサー、コンピューター ビジョン アルゴリズムは、外科医に指示を出し、複雑な手術の精度を向上させるために外科アプリケーションで使用されます。
エンドユーザーに基づいて、市場は医療提供者、診断センター、学術研究機関などに分類できます。
医療提供者は市場で大きなシェアを占めています。病院や診療所などの医療提供者は、コンピューター ビジョン テクノロジーを最も頻繁に使用しています。これらの組織は、患者ケアを改善し、業務を迅速化し、診断精度を向上させるために、コンピューター ビジョン テクノロジーをワークフローに組み込んでいます。医療提供者は、コンピューター ビジョン アルゴリズムを使用して、X 線、CT スキャン、MRI などの医療画像を解釈します。医療専門家は、これらの写真内の異常や病気の疑いの検出を自動化することで、治療計画と診断をより効率的に適応させることができます。
診断センターは、医療画像および検査の専門施設です。これらの施設は高度な画像技術に依存していることが多いため、業務を改善し、正確な診断を保証するにはコンピューター ビジョンが不可欠です。
世界のコンピューター ビジョン ヘルスケア市場シェアは、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、ラテンアメリカに分かれています。
北米はかなりの世界市場シェアを保持しており、予測期間中に 49% の CAGR で成長すると予想されます。北米のコンピューター ビジョン ヘルスケア業界は、技術の進歩、医療支出の増加、効率的で正確なヘルスケア ソリューションに対する需要の高まりによって推進され、ダイナミックに変化しています。北米は、コンピューター ビジョンを含む医療分野の技術革新の最前線にあります。高度な医療画像処理と診断手順が広く使用されており、コンピュータ ビジョン アプリケーションに適した環境が整備されています。マサチューセッツ総合病院は、医療画像で肺がんなどの病気の症状を検出する AI を活用したアルゴリズムの開発を行っています。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の流行により、北米では遠隔医療の代替手段の導入が加速しました。遠隔患者モニタリングはコンピューター ビジョン テクノロジーに大きく依存しており、医療従事者が患者の症状を遠隔から検査できるようになります。
さらに、IBM Watson Health は、医療におけるコンピューター ビジョンの使用方法を示す優れた例です。 Watson の AI スキルは、医療画像を分析し、がんなどの病気を示す可能性のあるパターンを特定するのに役立ちます。コンピューター ビジョン ヘルスケア システムを設計および展開する場合、HIPAA (医療保険の相互運用性と責任に関する法律) 基準への準拠を確保することが重要です。技術の向上、遠隔医療ソリューションの利用拡大、研究と投資の活発なエコシステムが、北米のコンピューター ビジョン ヘルスケア業界を推進しています。コンピューター ビジョンは、より優れた診断、患者ケア、遠隔監視に焦点を当て、この地域の医療現場に革命をもたらしています。
ヨーロッパは、予測期間を通じて 45% という大幅な CAGR で上昇すると予測されています。ヨーロッパのコンピューター ビジョン ヘルスケア業界は、最新のヘルスケア インフラストラクチャ、創造的な研究、テクノロジー主導のヘルスケア ソリューションの重視が高まっていることが特徴です。ドイツ、フランス、英国は医療分野での AI とコンピューター ビジョンの利用において主要国の 1 つであり、市場の成長に貢献しています。ヨーロッパとアメリカの研究者の協力による PathAI プロジェクトは、コンピュータ ビジョンを使用して病理スライドを分析し、がん細胞の位置を特定します。このような取り組みは、コンピューター ビジョンが病気の検出精度を高める可能性を示しています。英国のムアフィールズ眼科病院は、コンピューター ビジョンを使用して網膜疾患を検出する AI プログラムを作成しました。この技術により早期発見が可能となり、視力低下を防ぐことができます。
さらに、欧州連合の協力プログラムは、加盟国が医療データと技術的進歩を共有することを奨励しています。この共同アプローチにより、コンピューター ビジョン ヘルスケア ソリューションの開発と実装が促進されます。 GDPR (一般データ保護規則) などのヨーロッパの厳格なデータ保護基準により、患者データのプライバシーを保護しながらコンピューター ビジョン テクノロジーを導入することが困難になっています。ヨーロッパのコンピューター ビジョン ヘルスケア市場は、先進的な研究、国境を越えた協力、ヘルスケア システムへの技術統合から恩恵を受けています。コンピューター ビジョンは、診断、疾病管理、遠隔医療に重点を置くことで、この地域の医療の改善に貢献しています。
アジア太平洋 (APAC) のコンピューター ビジョン ヘルスケア市場は、テクノロジーの進歩、ヘルスケア需要の高まり、AI を活用したソリューションへの注目の高まりによって拡大し続けています。中国、日本、インドは、医療分野でコンピューター ビジョン システムを早期に導入してきました。インドのマニパル病院は、患者ケアと業務効率を向上させるためにコンピューター ビジョン テクノロジーを導入しました。これには、正確な診断と治療計画のための AI を活用した画像分析が組み込まれています。医療へのアクセスは、APAC の多様な地理的および人口密度の格差によって妨げられています。遠隔医療と遠隔診断を可能にすることで、コンピューター ビジョンは溝を埋めるのに役立ちます。 2017年、中国は2030年までに世界の「主要なAIイノベーションセンター」となるための国内AI技術開発の野心的な計画を発表した。中国はその期限までに多くの生産、管理、防衛分野でAIを拡張するつもりだ。この地域では AI を活用したソリューションが導入されており、コンピューター ビジョンは、診断、患者ケア、高品質の医療サービスへのアクセスを強化することで医療を変革する可能性を秘めています。
医療におけるコンピューター ビジョン テクノロジーの応用は、ラテンアメリカ、中東、アフリカで増加しています。これらの地域で医療の近代化と革新が進む中、コンピュータ ビジョン ソリューションは診断、治療、患者の転帰を改善できます。ただし、統合を成功させるには、技術的、規制的、およびデータ セキュリティの問題に対処する必要があります。
