1 はじめに 46
1.1 調査目的 46
1.2 市場定義 46
1.3 調査範囲 47
1.3.1 市場細分化と地理的範囲 47
1.3.2 対象範囲と除外範囲 48
1.3.3 対象年 51
1.4 対象通貨 51
1.5 関係者 52
2 調査方法 53
2.1 調査データ 53
2.1.1 二次データ 54
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ 55
2.1.2 一次データ 55
2.1.2.1 一次情報源 56
2.1.2.1.1 一次情報源からの主要データ 57
2.1.2.1.2 業界の主要な洞察 58
2.1.2.2 一次インタビューの内訳 58
2.2 市場推定方法 59
2.3 市場規模の推定 60
2.4 市場の分類とデータ・トライアングル 68
2.5 調査の前提条件 69
2.5.1 市場規模の前提条件 69
2.5.2 全体的な調査の前提条件 69
2.6 リスク評価 70
2.7 調査の限界 70
2.7.1 方法論に関連する限界 70
2.7.2 範囲に関連する限界 70
3 エグゼクティブサマリー 71
4 プレミアムインサイト 76
4.1 オンコロジー市場におけるAI：魅力的な機会 76
4.2 地域別 がん医療市場におけるAI 77
4.3 北米：導入モデル＆国別 がん医療市場におけるAI 77
4.4 国別 がん医療市場におけるAI 78
4.5 がん医療市場：先進国市場 VS 新興国市場 78
5 市場概要 79
5.1 はじめに 79
5.2 市場力学 79
5.2.1 推進要因 80
5.2.1.1 がん疾患の発生率の増加 80
5.2.1.2 早期発見・診断のニーズの高まり 80
5.2.1.3 精密ながん治療の進歩 81
5.2.1.4 規制当局からの支援 81
5.2.1.5 投資と資金調達の増加 82
5.2.2 阻害要因 83
5.2.2.1 初期コストの高さ 83
5.2.2.2 データの完全性とアルゴリズムの検証 83
5.2.2.3 既存システムとの統合 83
5.2.3 機会 84
5.2.3.1 ラジオミクスと画像解析 84
5.2.3.2 臨床試験の最適化 86
5.2.3.3 個別化治療計画 86
5.2.3.4 マルチオミクスデータの統合 87
5.2.4 課題 87
5.2.4.1 データセットの入手が限定的 87
5.2.4.2 データプライバシーとセキュリティ 88
5.3 生態系分析 89
5.4 ケーススタディ分析 91
5.4.1 シーメンスヘルシニアーズがNVIDIA GPUベースのスーパーコンピューター「SHERLOCK」を搭載したSYNGO.VIA RTイメージスイートを導入 91
5.4.2 個別化治療計画のための腫瘍におけるAI 91
5.4.3 武田薬品工業のAIソリューションによる腫瘍医への個別対応 92
5.5 バリューチェーン分析 93
5.6 ポーターのファイブフォース分析 95
5.6.1 サプライヤーの交渉力 96
5.6.2 購入者の交渉力 96
5.6.3 代替品の脅威 96
5.6.4 新規参入者の脅威 97
5.6.5 競争上の競合の激しさ 97
5.7 規制環境 97
5.7.1 北米 97
5.7.2 ヨーロッパ 98
5.7.3 アジア太平洋 99
5.7.4 中東・アフリカ 100
5.7.5 ラテンアメリカ 100
5.7.6 規制当局、政府機関、その他の組織 100
5.8 特許分析 103
5.8.1 腫瘍におけるAIの特許公開動向 103
5.8.2 管轄区域分析 104
5.8.3 腫瘍におけるAI市場における主要特許 105
5.9 技術分析 106
5.9.1 主要技術 106
5.9.1.1 機械学習 106
5.9.1.2 自然言語処理 106
5.9.1.3 コンピュータビジョン 106
5.9.2 補完技術 107
5.9.2.1 高性能コンピューティング 107
5.9.2.2 次世代シーケンシング 107
5.9.2.3 デジタルツイン 107
5.9.2.4 実世界エビデンス/実世界データ 107
5.9.3 隣接技術 107
5.9.3.1 クラウドコンピューティング 107
5.9.3.2 セラノスティクス 108
5.9.3.3 拡張現実＆仮想現実 108
5.10 業界トレンド 108
5.10.1 個別化腫瘍学へのシフト 108
5.10.2 AIベースの臨床試験の拡大 108
5.11 価格分析 109
5.11.1 腫瘍学ソフトウェアにおけるAIの価格指標、
導入モデル別 109
5.11.2 地域別（2023年）腫瘍学プラットフォームにおけるAIの平均販売価格
109
5.12 主なカンファレンスおよびイベント（2025年） 110
5.13 主な関係者および購買基準 111
5.13.1 主要な利害関係者 111
5.13.2 購買基準 112
5.14 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと混乱 113
5.15 エンドユーザー分析 113
5.15.1 満たされていないニーズ 113
5.15.2 エンドユーザーの期待 114
5.16 投資と資金調達シナリオ 114
5.17 がん市場におけるAIに対するジェネレーティブAIの影響 115
5.17.1 主なユースケース 116
5.17.2 ジェネレーティブAI導入のケーススタディ 116
5.17.2.1 ケーススタディ1：ジェネレーティブAIと合理化されたワークフローによる創薬の加速 116

5.17.3 相互接続された隣接エコシステムにおけるジェネレーティブAIの影響 117
5.17.3.1 医薬品研究開発市場 117
5.17.3.2 放射線医学および医療画像市場 117
5.17.3.3 医療提供システム市場 118
5.17.4 ユーザーの準備状況と影響評価 118
5.17.4.1 ユーザーの準備状況 118
5.17.4.1.1 使用例 A：医療提供者 118
5.17.4.1.2 ユーザーB：製薬・バイオテクノロジー企業 118
5.17.4.2 影響評価 118
5.17.4.2.1 ユーザーA：医療従事者 118
5.17.4.2.2 ユーザーB：製薬・バイオテクノロジー企業 119
6 腫瘍学市場におけるAI、テクノロジー別 120
6.1 はじめに 121
6.2 機械学習 121
6.2.1 ディープラーニング 124
6.2.1.1 市場を牽引するために臨床ワークフローを合理化し、遅延を削減し、患者の転帰を改善する必要性 124
6.2.1.2 畳み込みニューラルネットワーク 125
6.2.1.3 再帰型ニューラルネットワーク 126
6.2.1.4 敵対的生成ネットワーク 126
6.2.1.5 グラフニューラルネットワーク 126
6.2.1.6 その他 126
6.2.2 教師あり学習 127
6.2.2.1 市場を牽引する正確な予測と個別化治療への需要の高まり 127
6.2.3 強化学習 128
6.2.3.1 市場を牽引する創薬における広範な利用 128
6.2.4 非強化学習 129
6.2.4.1 複雑なタスクを実行し、市場を牽引する潜在的な薬剤候補を発見する能力 129
6.2.5 その他の機械学習テクノロジー 130
6.3 自然言語処理 131
6.3.1 市場を牽引する腫瘍学ケアにおける新たな展開 131
6.4 コンテクスト認識処理およびコンピューティング 132
6.4.1 臨床ワークフローの最適化能力が市場を牽引 132
6.5 コンピュータビジョン 133
6.5.1 精密医療に対する需要の高まりが市場を牽引 133
6.6 画像分析 134
6.6.1 複雑な画像処理タスクの自動化が市場を牽引 134

7 腫瘍学市場におけるAI、用途別 136
7.1 はじめに 137
7.2 創薬 138
7.2.1 標的の特定と検証 139
7.2.1.1 成長を促進するために創薬における最終段階での失敗を回避することの重視 139
7.2.2 ヒットの特定と優先順位付け 141
7.2.2.1 採用を促進するためのHTSスクリーニングにおける大規模データ分析の必要性 141
7.2.3 ヒット化合物の特定/リード化合物の創出 142
7.2.3.1 選択性と結合メカニズムを改善するAI主導のリード化合物創出 142
7.2.4 リード化合物の最適化 143
7.2.4.1 製剤設計試験サイクルの加速化の必要性と臨床試験での薬剤の失敗の可能性の高さによる市場の活性化 143
7.2.5 候補物質の選定と検証 144
7.2.5.1 早期の創薬を促進するための候補物質の選定と検証 144
7.3 医薬品開発 145
7.3.1 臨床前試験 147
7.3.1.1 成長を促進するためのリスクの特定と候補物質の最適化の必要性 147
7.3.2 ヒト臨床試験のための予測モデリング 148
7.3.2.1 成長を促進するための正確な用量選択と安全性評価におけるAI活用の必要性 148
7.3.3 臨床試験の最適化 149
7.3.3.1 市場を牽引するためのAI主導の洞察による臨床試験の効率性と成果の向上の必要性 149
7.3.4 適応型試験デザイン＆モニタリング 150
7.3.4.1 AI による適応型試験デザイン＆モニタリングが柔軟性と成功率の向上に貢献 150
7.4 診断＆早期発見 151
7.4.1 画像診断＆放射線医学 152
7.4.1.1 マンモグラフィ 154
7.4.1.1.1 乳がんの正確な診断の必要性が高まり、市場を牽引 154
7.4.1.2 コンピュータ断層撮影（CT） 154
7.4.1.2.1 肺、肝臓、脳の固形腫瘍の早期診断の必要性が高まり、成長を促進 154
7.4.1.3 磁気共鳴画像法（MRI） 155
7.4.1.3.1 需要を促進するために、MRIにAIを統合して画像を最適化し、腫瘍検出を強化する必要性 155
7.4.1.4 核医学画像診断 156
7.4.1.4.1 成長を促進するために、AI強化型PETおよびSPECT画像診断を強化し、精密腫瘍学を推進する必要性 156
7.4.1.5 X線画像診断 157
7.4.1.5.1 人工知能搭載のX線による肺結節の検出自動化で市場を後押し 157
7.4.1.6 超音波 158
7.4.1.6.1 成長促進に向けた超音波画像診断へのAI統合に注目 158
7.4.1.7 その他の画像診断法 159
7.4.2 デジタル病理学および組織病理学 160
7.4.2.1 市場を後押しする疾病診断のための組織サンプル検査に注目 160
7.4.3 液体生検およびバイオマーカー検出 161
7.4.3.1 非侵襲的診断技術の進歩が成長を促進 161
7.4.4 遺伝的リスク予測 162
7.4.4.1 遺伝性のがんリスクに対する人々の意識の高まりが成長を促進 162
7.5 治療計画と個別化 163
7.5.1 個別化治療計画 164
7.5.1.1 精密医療＆ゲノム解析 166
7.5.1.1.1 治療反応性を改善し成長を促進するための個別化療法導入の必要性 166
7.5.1.2 ラジオミクス＆ラジオゲノミクス 167
7.5.1.2.1 需要を促進するための疾患特性評価におけるラジオミクスおよびラジオゲノミクスの最適化の重視 167
7.5.1.3 治療反応の予測モデル 168
7.5.1.3.1 成長を促進するための遺伝情報の分析における予測モデリングの採用 168
7.5.1.4 治療推奨システム 168
7.5.1.4.1 成長を促進するためのデータ主導の洞察による治療決定の強化の必要性 168
7.5.2 放射線療法 169
7.5.2.1 成長を促進するための効果的な腫瘍ターゲティングの必要性 169
7.5.3 化学療法 170
7.5.3.1 セグメント成長を促進するためのターゲット治療とリスク予測に最適化された化学療法に焦点を当てる 170
7.5.4 免疫療法 171
7.5.4.1 個別化医療と効果的な癌治療における免疫療法の利用による成長促進 171
7.5.5 標的療法 172
7.5.5.1 併用療法と用量の最適化 173
7.5.5.1.1 セグメント成長を促進するための個別化投与の強化の必要性 173
7.5.5.2 AI による薬物送達 174
7.5.5.2.1 市場を牽引する堅牢な AI 駆動型薬物送達システムの実現の重視 174
7.5.6 手術計画および支援 175
7.5.6.1 術前画像診断および3Dモデリング 176
7.5.6.1.1 腫瘍学ケアの向上に向けたAI駆動型3Dモデル 176

7.5.6.2 術中ガイダンスおよびロボット 177
7.5.6.2.1 治療の精度を高めるロボット手術の統合に重点を置き、市場を牽引 177
7.5.6.3 術後分析と回復 178
7.5.6.3.1 術後ケアにおけるAIの強化が需要を促進 178
7.6 患者の積極的関与と遠隔モニタリング 179
7.6.1 症状管理とバーチャルアシスタンス 180
7.6.1.1 症状管理およびバーチャルアシスタンスツールは慢性疾患管理に有益です。
7.6.2 遠隔患者モニタリング
7.6.2.1 成長を促進するAI強化型リアルタイムモニタリングの必要性
7.6.3 患者教育およびエンパワーメント
7.6.3.1 改善されたヘルスリテラシーとAIが選別した洞察への関与 182
7.7 治療後のサーベイランスおよびサバイバーシップケア 183
7.7.1 再発モニタリング 184
7.7.1.1 市場を牽引するがんのサーベイランスと正確な再発検出および予後の改善の必要性 184
7.7.2 長期的な結果予測 186
7.7.2.1 個別化ケアプランと慢性副作用管理の必要性による市場拡大 186
7.7.3 メンタルヘルス＆サポートシステム 187
7.7.3.1 がんケアにおけるメンタルヘルスサポートの優先化によるセグメント成長の促進 187
7.8 データ管理＆分析 188
7.8.1 ゲノムデータと臨床データの統合によるAI駆動型分析の需要加速 188
7.9 その他の用途 189
8 がんの種類別、腫瘍学市場におけるAI 190
8.1 はじめに 191
8.2 固形腫瘍 191
8.2.1 固形腫瘍の有病率上昇により、AI主導のイノベーションのニーズが高まる 191
8.2.2 乳がん 193
8.2.3 肺がん 194
8.2.4 前立腺がん 195
8.2.5 大腸がん 196
8.2.6 脳腫瘍 197
8.2.7 その他の固形腫瘍 198
8.3 血液悪性腫瘍 199
8.3.1 血液がんの症例増加が市場を牽引 199
8.3.2 白血病 201
8.3.3 リンパ腫 202
8.3.4 多発性骨髄腫 203
8.3.5 その他の血液悪性腫瘍 204
8.4 その他の癌の種類 205
9 オンコロジー市場におけるAI、エンドユーザー別 206
9.1 はじめに 207
9.2 医療提供者 207
9.2.1 市場拡大に向けた診断精度の向上、個別化治療計画、ワークフロー効率化の必要性 207
9.2.2 病院およびクリニック 209
9.2.3 専門センター 210
9.2.4 研究所および診断センター 211
9.2.5 その他の医療サービス提供者 212
9.3 製薬およびバイオテクノロジー企業 213
9.3.1 成長促進に向けた、腫瘍学における新薬発見と臨床試験の加速化のためのAI活用の必要性 213
9.4 医療機器/設備企業 214
9.5 学術＆研究機関 216
9.6 政府および規制当局 217
9.7 医療保険者 218
9.8 その他のエンドユーザー 219
10 がん領域におけるAI市場、プレーヤーの種類別 221
10.1 はじめに 222
10.2 ニッチソリューション/ポイントソリューションプロバイダー 222
10.2.1 ニッチソリューション/ポイントソリューションプロバイダーが癌治療薬の発見と開発を加速 222
10.3 統合スイート/プラットフォームプロバイダー 224
10.3.1 統合型スイート/プラットフォームプロバイダーは、複数のベンダーを必要とせず、ワークフローを加速します。
10.4 テクノロジープロバイダー
10.4.1 オンコロジーワークフローの改善に対する需要が市場を牽引します。
10.5 ビジネスプロセスサービスプロバイダー 227
10.5.1 市場成長を促進する非臨床腫瘍学ワークフローの最適化に重点を置く 227
11 オンコロジー市場におけるAI、導入モデル別 228
11.1 はじめに 229
11.2 クラウドベースモデル 229
11.2.1 クラウドベースAIプラットフォームの利用を促進する高度ながん研究＆治療の必要性 229
11.3 オンプレミスモデル 231
11.3.1 オンプレミスモデルの採用を促進するためのデータセキュリティとコンプライアンスの強化の必要性 231
11.4 ハイブリッドモデル 232
11.4.1 ハイブリッド型AIプラットフォームの利用を促進するための診断におけるスケーラビリティとデータセキュリティの強化の必要性 232
12 地域別オンコロジー市場におけるAI 234
12.1 はじめに 235
12.2 北米 236
12.2.1 北米のマクロ経済見通し 239
12.2.2 米国 249
12.2.2.1 臨床試験と創薬の増加が市場を牽引 249
12.2.3 カナダ 260
12.2.3.1 製薬大手がイノベーションを推進し、臨床試験へのアクセスを拡大して市場を活性化 260
12.3 ヨーロッパ 271
12.3.1 ヨーロッパのマクロ経済の見通し 272
12.3.2 ドイツ 283
12.3.2.1 先進的な医療システムと市場拡大に向けた協調的な取り組み 283
12.3.3 英国 293
12.3.3.1 イノベーション推進に向けた新たなAIプラットフォーム開発に対する政府支援 293
12.3.4 フランス 304
12.3.4.1 市場を牽引する腫瘍学試験のための拡大する研究開発パイプライン 304
12.3.5 イタリア 314
12.3.5.1 がん治療におけるAI導入を推進する好ましい規制シナリオ 314
12.3.6 スペイン 325
12.3.6.1 市場を推進する研究センターの確立されたネットワーク 325
12.3.7 ヨーロッパのその他地域 336
12.4 アジア太平洋地域 346
12.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 347
12.4.2 中国 359
12.4.2.1 医療費の増加がオンコロジーソリューションの需要を促進 359
12.4.3 インド 369
12.4.3.1 がんの負担と医療格差の拡大が、腫瘍におけるAIの採用を促進する 369
12.4.4.1
高齢化人口とがん発生率の上昇が成長を促進する 380
12.4.5.1
12.5 ラテンアメリカ 401
12.5.1 ラテンアメリカにおけるマクロ経済の見通し 402
12.5.2 ブラジル 412
12.5.2.1 乳がん症例数の増加が市場成長を後押し 412

12.5.3 メキシコ 422
12.5.3.1 小児がん治療と化学療法の合併症におけるAIの利用が市場成長の原動力に 422
12.5.4 その他のラテンアメリカ諸国 432
12.6 中東・アフリカ 443
12.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 444
12.6.2 GCC諸国 454
12.6.2.1 がん患者数の増加と臨床試験の増加が成長を促進 454
12.6.3 中東・アフリカのその他地域 465
13 競合状況 476
13.1 はじめに 476
13.2 主要企業の戦略/勝利への権利 476
13.2.1 主要企業が採用する戦略の概要 477
13.3 主要企業の収益分析 478
13.4 市場シェア分析 479
13.5 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 481
13.5.1 星 481
13.5.2 新興リーダー 481
13.5.3 普及企業 481
13.5.4 参加者 481
13.5.5 企業規模：主要企業、2023年 483
13.6 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業、2023年 488
13.6.1 進歩的な企業 488
13.6.2 対応力のある企業 488
13.6.3 ダイナミックな企業 488
13.6.4 スタート地点 488
13.6.5 ベンチマークによる競争力：スタートアップ企業／中小企業、2023年 490
13.7 企業評価と財務指標 492
13.8 ブランド/ソフトウェア比較 493
13.9 競合シナリオ 493
13.9.1 製品発売および機能強化 493
13.9.2 取引 494
13.9.3 拡大 495
13.9.4 その他の動向 495
14 企業プロファイル 496
Certara USA. (US)
Siemens Healthineers (Germany)
GE Healthcare (US)
ConcertAI (US)
Medtronic (Ireland)
F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland)
Oracle(US)
NVIDIA Corporation(US)
Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
PathAI, Inc. (US)
CureMetrix, Inc. (US)
Mindpeak GmbH (Germany)
Paige AI, Inc. (US)
Predictive Oncology (US)
Exscientia (UK)
Insilico Medicine (US)
Iktos (Paris)
Tempus (US)
Azra AI (US)
CureMatch, Inc. (US)
OncoLens (US)
Triomics (US)
Clinakos. (US)
Perthera, Inc (US)
Cellworks Group, Inc. (US)
biomy, Inc. (Japan)
15 付録 568
15.1 ディスカッションガイド 568
15.2 ナレッジストア：マーケッツ・アンド・マーケッツの購読ポータル 577
15.3 カスタマイズオプション 579
15.4 関連レポート 579
15.5 執筆者詳細 580

1 INTRODUCTION 46
1.1 STUDY OBJECTIVES 46
1.2 MARKET DEFINITION 46
1.3 STUDY SCOPE 47
1.3.1 MARKET SEGMENTATION AND GEOGRAPHIC SPREAD 47
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 48
1.3.3 YEARS CONSIDERED 51
1.4 CURRENCY CONSIDERED 51
1.5 STAKEHOLDERS 52
2 RESEARCH METHODOLOGY 53
2.1 RESEARCH DATA 53
2.1.1 SECONDARY DATA 54
2.1.1.1 Key data from secondary sources 55
2.1.2 PRIMARY DATA 55
2.1.2.1 Primary sources 56
2.1.2.1.1 Key data from primary sources 57
2.1.2.1.2 Key industry insights 58
2.1.2.2 Breakdown of primary interviews 58
2.2 MARKET ESTIMATION METHODOLOGY 59
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 60
2.4 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 68
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 69
2.5.1 MARKET SIZING ASSUMPTIONS 69
2.5.2 OVERALL STUDY ASSUMPTIONS 69
2.6 RISK ASSESSMENT 70
2.7 RESEARCH LIMITATIONS 70
2.7.1 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS 70
2.7.2 SCOPE-RELATED LIMITATIONS 70
3 EXECUTIVE SUMMARY 71
4 PREMIUM INSIGHTS 76
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS AI IN ONCOLOGY MARKET 76
4.2 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY REGION 77
4.3 NORTH AMERICA: AI IN ONCOLOGY MARKET, BY DEPLOYMENT MODEL AND COUNTRY 77
4.4 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY COUNTRY 78
4.5 AI IN ONCOLOGY MARKET: DEVELOPED MARKETS VS. EMERGING MARKETS 78
5 MARKET OVERVIEW 79
5.1 INTRODUCTION 79
5.2 MARKET DYNAMICS 79
5.2.1 DRIVERS 80
5.2.1.1 Increasing incidence of cancer disease 80
5.2.1.2 Growing need for early detection and diagnosis 80
5.2.1.3 Advancements in precision cancer treatment 81
5.2.1.4 Support from regulatory authorities 81
5.2.1.5 Increasing investments and funding 82
5.2.2 RESTRAINTS 83
5.2.2.1 High initial costs 83
5.2.2.2 Data integrity and algorithm validation 83
5.2.2.3 Integration with existing systems 83
5.2.3 OPPORTUNITIES 84
5.2.3.1 Radiomics and imaging analysis 84
5.2.3.2 Clinical trial optimization 86
5.2.3.3 Personalized treatment plans 86
5.2.3.4 Integration of multi-omics data 87
5.2.4 CHALLENGES 87
5.2.4.1 Limited availability of datasets 87
5.2.4.2 Data privacy and security 88
5.3 ECOSYSTEM ANALYSIS 89
5.4 CASE STUDY ANALYSIS 91
5.4.1 SIEMENS HEALTHINEERS IMPLEMENTED SYNGO.VIA RT IMAGE SUITE POWERED BY NVIDIA GPU-BASED SHERLOCK AI SUPERCOMPUTER 91
5.4.2 AI IN ONCOLOGY FOR PERSONALIZED TREATMENT PLANNING 91
5.4.3 PERSONALIZED OUTREACH FOR ONCOLOGISTS WITH TAKEDA'S AI SOLUTION 92
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 93
5.6 PORTER'S FIVE FORCES ANALYSIS 95
5.6.1 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 96
5.6.2 BARGAINING POWER OF BUYERS 96
5.6.3 THREAT OF SUBSTITUTES 96
5.6.4 THREAT OF NEW ENTRANTS 97
5.6.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 97
5.7 REGULATORY LANDSCAPE 97
5.7.1 NORTH AMERICA 97
5.7.2 EUROPE 98
5.7.3 ASIA PACIFIC 99
5.7.4 MIDDLE EAST & AFRICA 100
5.7.5 LATIN AMERICA 100
5.7.6 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 100
5.8 PATENT ANALYSIS 103
5.8.1 PATENT PUBLICATION TRENDS FOR AI IN ONCOLOGY 103
5.8.2 JURISDICTION ANALYSIS 104
5.8.3 MAJOR PATENTS IN AI IN ONCOLOGY MARKET 105
5.9 TECHNOLOGY ANALYSIS 106
5.9.1 KEY TECHNOLOGIES 106
5.9.1.1 Machine learning 106
5.9.1.2 Natural language processing 106
5.9.1.3 Computer vision 106
5.9.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 107
5.9.2.1 High-performance computing 107
5.9.2.2 Next-generation sequencing 107
5.9.2.3 Digital twins 107
5.9.2.4 Real-world evidence/real-world data 107
5.9.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 107
5.9.3.1 Cloud computing 107
5.9.3.2 Theranostics 108
5.9.3.3 Augmented and virtual reality 108
5.10 INDUSTRY TRENDS 108
5.10.1 SHIFT TOWARD PERSONALIZED ONCOLOGY 108
5.10.2 EXPANSION OF AI-BASED CLINICAL TRIALS 108
5.11 PRICING ANALYSIS 109
5.11.1 INDICATIVE PRICING OF AI IN ONCOLOGY SOFTWARE,
BY DEPLOYMENT MODEL 109
5.11.2 AVERAGE SELLING PRICE OF AI IN ONCOLOGY PLATFORMS,
BY REGION (2023) 109
5.12 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2025 110
5.13 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 111
5.13.1 KEY STAKEHOLDERS 111
5.13.2 BUYING CRITERIA 112
5.14 TRENDS AND DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 113
5.15 END USER ANALYSIS 113
5.15.1 UNMET NEEDS 113
5.15.2 END USER EXPECTATIONS 114
5.16 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 114
5.17 IMPACT OF GENERATIVE AI ON AI IN ONCOLOGY MARKET 115
5.17.1 KEY USE CASES 116
5.17.2 CASE STUDIES OF GENERATIVE AI IMPLEMENTATION 116
5.17.2.1 Case Study 1: Accelerated drug discovery with Generative AI and streamlined workflows 116
 
5.17.3 IMPACT OF GENERATIVE AI ON INTERCONNECTED AND ADJACENT ECOSYSTEMS 117
5.17.3.1 Pharmaceutical research and development market 117
5.17.3.2 Radiology and medical imaging market 117
5.17.3.3 Healthcare delivery systems market 118
5.17.4 USER READINESS AND IMPACT ASSESSMENT 118
5.17.4.1 User readiness 118
5.17.4.1.1 Use A: Healthcare providers 118
5.17.4.1.2 User B: Pharmaceutical & biotechnology companies 118
5.17.4.2 Impact assessment 118
5.17.4.2.1 User A: Healthcare providers 118
5.17.4.2.2 User B: Pharmaceutical & biotechnology companies 119
6 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY TECHNOLOGY 120
6.1 INTRODUCTION 121
6.2 MACHINE LEARNING 121
6.2.1 DEEP LEARNING 124
6.2.1.1 Need to streamline clinical workflows, reduce delays, and improve patient outcomes to drive market 124
6.2.1.2 Convolutional neural networks 125
6.2.1.3 Recurrent neural networks 126
6.2.1.4 Generative adversarial networks 126
6.2.1.5 Graph neural networks 126
6.2.1.6 Others 126
6.2.2 SUPERVISED LEARNING 127
6.2.2.1 Surge in demand for accurate predictions and tailored treatments to drive market 127
6.2.3 REINFORCEMENT LEARNING 128
6.2.3.1 Extensive use in drug discovery to drive market 128
6.2.4 UNSUPERVISED LEARNING 129
6.2.4.1 Ability to perform complex tasks and uncover potential drug candidates to drive market 129
6.2.5 OTHER MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES 130
6.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 131
6.3.1 EMERGING DEVELOPMENTS IN ONCOLOGY CARE TO DRIVE MARKET 131
6.4 CONTEXT-AWARE PROCESSING AND COMPUTING 132
6.4.1 ABILITY TO OPTIMIZE CLINICAL WORKFLOWS TO DRIVE MARKET 132
6.5 COMPUTER VISION 133
6.5.1 ELEVATED DEMAND FOR PRECISION MEDICINE TO DRIVE MARKET 133
6.6 IMAGE ANALYSIS 134
6.6.1 AUTOMATION OF COMPLEX IMAGING TASKS TO DRIVE MARKET 134
 
7 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY APPLICATION 136
7.1 INTRODUCTION 137
7.2 DRUG DISCOVERY 138
7.2.1 TARGET IDENTIFICATION & VALIDATION 139
7.2.1.1 Emphasis on avoiding last-stage failure in drug discovery to boost growth 139
7.2.2 HIT IDENTIFICATION & PRIORITIZATION 141
7.2.2.1 Need for large-scale data analysis in HTS screening to drive adoption 141
7.2.3 HIT-TO-LEAD IDENTIFICATION/LEAD GENERATION 142
7.2.3.1 AI-driven lead generation to improve selectivity and binding mechanisms 142
7.2.4 LEAD OPTIMIZATION 143
7.2.4.1 Need to accelerate make-design-test cycles and high possibility of clinical drug failure to spur market 143
7.2.5 CANDIDATE SELECTION & VALIDATION 144
7.2.5.1 Candidate selection and validation to facilitate early drug discovery 144
7.3 DRUG DEVELOPMENT 145
7.3.1 PRECLINICAL TESTING 147
7.3.1.1 Need to identify risks and optimize candidates to boost growth 147
7.3.2 PREDICTIVE MODELING FOR HUMAN TRIALS 148
7.3.2.1 Need for leveraging AI for accurate dose selection and safety assessments to boost growth 148
7.3.3 CLINICAL TRIAL OPTIMIZATION 149
7.3.3.1 Need to enhance trial efficiency and outcomes with AI-driven insights to propel market 149
7.3.4 ADAPTIVE TRIAL DESIGN & MONITORING 150
7.3.4.1 AI-driven adaptive trial design & monitoring help improve flexibility and success rates 150
7.4 DIAGNOSIS & EARLY DETECTION 151
7.4.1 IMAGING & RADIOLOGY 152
7.4.1.1 Mammography 154
7.4.1.1.1 Need for accurate diagnosis of breast cancer to propel market 154
7.4.1.2 Computed tomography (CT) 154
7.4.1.2.1 Need for early diagnosis of solid tumors in lungs, liver, and brain to drive growth 154
7.4.1.3 Magnetic resonance imaging (MRI) 155
7.4.1.3.1 Need for optimizing imaging and enhancing tumor detection by integrating AI into MRI to propel demand 155
7.4.1.4 Nuclear imaging 156
7.4.1.4.1 Need for empowering AI-enhanced PET and SPECT imaging for precision oncology to drive growth 156
7.4.1.5 X-ray Imaging 157
7.4.1.5.1 Integrating AI-powered X-rays to automate detection of lung nodules to boost market 157
7.4.1.6 Ultrasound 158
7.4.1.6.1 Focus on integrating AI with ultrasound imaging to boost growth 158
7.4.1.7 Other imaging modalities 159
7.4.2 DIGITAL PATHOLOGY & HISTOPATHOLOGY 160
7.4.2.1 Focus on examining tissue samples to diagnose diseases to boost market 160
7.4.3 LIQUID BIOPSY & BIOMARKER DETECTION 161
7.4.3.1 Advancements in non-invasive diagnostic technologies to propel growth 161
7.4.4 GENETIC RISK PREDICTION 162
7.4.4.1 Increased awareness of people regarding hereditary cancer risk to encourage growth 162
7.5 TREATMENT PLANNING & PERSONALIZATION 163
7.5.1 PERSONALIZED TREATMENT PLANNING 164
7.5.1.1 Precision medicine & genomic analysis 166
7.5.1.1.1 Need for adopting personalized therapies to improve treatment response to boost growth 166
7.5.1.2 Radiomics & radiogenomics 167
7.5.1.2.1 Emphasis on optimizing radiomics and radiogenomics for disease characterization to propel demand 167
7.5.1.3 Predictive models for treatment response 168
7.5.1.3.1 Adoption of predictive modeling to analyze genetic information to improve growth 168
7.5.1.4 Treatment recommendation systems 168
7.5.1.4.1 Need for enhancing treatment decisions with data-driven insights to propel growth 168
7.5.2 RADIATION THERAPY 169
7.5.2.1 Need for effective tumor targeting to boost growth 169
7.5.3 CHEMOTHERAPY 170
7.5.3.1 Focus on optimizing chemotherapy for targeted treatment and risk prediction to boost segmental growth 170
7.5.4 IMMUNOTHERAPY 171
7.5.4.1 Use of immunotherapy for personalized and effective cancer care to boost growth 171
7.5.5 TARGETED THERAPY 172
7.5.5.1 Combination & dose optimization 173
7.5.5.1.1 Need for enhancing personalized dosing to augment segment growth 173
7.5.5.2 AI-guided drug delivery 174
7.5.5.2.1 Emphasis on achieving robust AI-powered drug delivery system to drive market 174
7.5.6 SURGICAL PLANNING & ASSISTANCE 175
7.5.6.1 Preoperative imaging & 3D modeling 176
7.5.6.1.1 AI-driven 3D models for enhanced oncology care 176
 
7.5.6.2 Intraoperative guidance and robotics 177
7.5.6.2.1 Focus on integrating robotic surgery to enhance precision in treatment to drive market 177
7.5.6.3 Postoperative analysis & recovery 178
7.5.6.3.1 Emphasis on enhancing AI in postoperative care to drive demand 178
7.6 PATIENT ENGAGEMENT & REMOTE MONITORING 179
7.6.1 SYMPTOM MANAGEMENT & VIRTUAL ASSISTANCE 180
7.6.1.1 Symptom management & virtual assistance tools are beneficial for chronic disease management 180
7.6.2 REMOTE PATIENT MONITORING 181
7.6.2.1 Need for AI-enhanced, real-time monitoring to augment growth 181
7.6.3 PATIENT EDUCATION & EMPOWERMENT 182
7.6.3.1 Improved health literacy and engagement with AI-curated insights 182
7.7 POST-TREATMENT SURVEILLANCE & SURVIVORSHIP CARE 183
7.7.1 RECURRENCE MONITORING 184
7.7.1.1 Need to improve cancer surveillance and accurate recurrence detection and prognosis to drive market 184
7.7.2 LONG-TERM OUTCOME PREDICTION 186
7.7.2.1 Need for personalized care plans and chronic side-effect management to augment market 186
7.7.3 MENTAL HEALTH & SUPPORT SYSTEMS 187
7.7.3.1 Prioritizing mental health support in cancer care to augment segmental growth 187
7.8 DATA MANAGEMENT & ANALYTICS 188
7.8.1 INTEGRATION OF GENOMIC AND CLINICAL DATA TO ACCELERATE DEMAND FOR AI-POWERED ANALYTICS 188
7.9 OTHER APPLICATIONS 189
8 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY CANCER TYPE 190
8.1 INTRODUCTION 191
8.2 SOLID TUMORS 191
8.2.1 RISING PREVALENCE OF SOLID TUMORS TO BOOST NEED FOR AI-DRIVEN INNOVATIONS 191
8.2.2 BREAST CANCER 193
8.2.3 LUNG CANCER 194
8.2.4 PROSTATE CANCER 195
8.2.5 COLORECTAL CANCER 196
8.2.6 BRAIN TUMOR 197
8.2.7 OTHER SOLID TUMORS 198
8.3 HEMATOLOGIC MALIGNANCIES 199
8.3.1 RISING CASES OF BLOOD CANCER TO DRIVE MARKET 199
8.3.2 LEUKEMIA 201
8.3.3 LYMPHOMA 202
8.3.4 MULTIPLE MYELOMA 203
8.3.5 OTHER HEMATOLOGIC MALIGNANCIES 204
8.4 OTHER CANCER TYPES 205
9 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY END USER 206
9.1 INTRODUCTION 207
9.2 HEALTHCARE PROVIDERS 207
9.2.1 NEED FOR IMPROVED DIAGNOSTIC ACCURACY, PERSONALIZED TREATMENT PLANNING, AND ENHANCED WORKFLOW EFFICIENCY TO BOOST MARKET 207
9.2.2 HOSPITALS & CLINICS 209
9.2.3 SPECIALTY CENTERS 210
9.2.4 LABORATORIES & DIAGNOSTIC CENTERS 211
9.2.5 OTHER HEALTHCARE PROVIDERS 212
9.3 PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES 213
9.3.1 NEED TO LEVERAGE AI FOR ACCELERATED ONCOLOGY DRUG DISCOVERY AND CLINICAL TRIALS TO BOOST GROWTH 213
9.4 MEDICAL DEVICE/ EQUIPMENT COMPANIES 214
9.5 ACADEMIC & RESEARCH INSTITUTIONS 216
9.6 GOVERNMENT & REGULATORY AGENCIES 217
9.7 HEALTHCARE PAYERS 218
9.8 OTHER END USERS 219
10 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY PLAYER TYPE 221
10.1 INTRODUCTION 222
10.2 NICHE/POINT SOLUTION PROVIDERS 222
10.2.1 NICHE/POINT SOLUTION PROVIDERS ACCELERATE CANCER DRUG DISCOVERY AND DEVELOPMENT 222
10.3 INTEGRATED SUITE/PLATFORM PROVIDERS 224
10.3.1 INTEGRATED SUITE/PLATFORM PROVIDERS REDUCE NEED FOR MULTIPLE VENDORS AND ACCELERATE WORKFLOWS 224
10.4 TECHNOLOGY PROVIDERS 225
10.4.1 DEMAND FOR IMPROVED ONCOLOGY WORKFLOWS TO DRIVE MARKET 225
10.5 BUSINESS PROCESS SERVICE PROVIDERS 227
10.5.1 FOCUS ON OPTIMIZING NON-CLINICAL ONCOLOGY WORKFLOWS TO PROPEL MARKET GROWTH 227
11 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY DEPLOYMENT MODEL 228
11.1 INTRODUCTION 229
11.2 CLOUD-BASED MODEL 229
11.2.1 NEED FOR ADVANCED CANCER RESEARCH AND TREATMENT TO BOOST USE OF CLOUD-BASED AI PLATFORMS 229
11.3 ON-PREMISES MODEL 231
11.3.1 NEED FOR ENHANCED DATA SECURITY AND COMPLIANCE TO PROPEL ADOPTION OF ON-PREMISES MODEL 231
11.4 HYBRID MODEL 232
11.4.1 NEED FOR ENHANCING SCALABILITY AND DATA SECURITY IN DIAGNOSTICS TO DRIVE USE OF HYBRID-BASED AI PLATFORMS 232
12 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY REGION 234
12.1 INTRODUCTION 235
12.2 NORTH AMERICA 236
12.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 239
12.2.2 US 249
12.2.2.1 Rising number of clinical trials and drug discovery to drive market 249
12.2.3 CANADA 260
12.2.3.1 Pharmaceutical giants advancing innovation and expanding access to clinical trials to fuel market 260
12.3 EUROPE 271
12.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 272
12.3.2 GERMANY 283
12.3.2.1 Advanced healthcare system and collaborative efforts to boost market 283
12.3.3 UK 293
12.3.3.1 Government support for developing new AI platforms to drive innovation 293
12.3.4 FRANCE 304
12.3.4.1 Growing R&D pipeline for oncology trials to drive market 304
12.3.5 ITALY 314
12.3.5.1 Favorable regulatory scenarios to propel AI adoption in oncology 314
12.3.6 SPAIN 325
12.3.6.1 Established network of research centers to propel market 325
12.3.7 REST OF EUROPE 336
12.4 ASIA PACIFIC 346
12.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 347
12.4.2 CHINA 359
12.4.2.1 Increasing healthcare expenditure to drive demand for oncology solutions 359
12.4.3 INDIA 369
12.4.3.1 Growing cancer burden and healthcare disparities to fuel adoption of AI in oncology 369
12.4.4 JAPAN 380
12.4.4.1 Aging population and rising cancer rates to drive growth 380
12.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 390
12.5 LATIN AMERICA 401
12.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR LATIN AMERICA 402
12.5.2 BRAZIL 412
12.5.2.1 Rising cases of breast cancer to support market growth 412
 
12.5.3 MEXICO 422
12.5.3.1 Use of AI in pediatric cancer treatment and chemotherapy complications to fuel market growth 422
12.5.4 REST OF LATIN AMERICA 432
12.6 MIDDLE EAST & AFRICA 443
12.6.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR MIDDLE EAST & AFRICA 444
12.6.2 GCC COUNTRIES 454
12.6.2.1 Growing cancer cases and increasing clinical trials to drive growth 454
12.6.3 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 465
13 COMPETITIVE LANDSCAPE 476
13.1 INTRODUCTION 476
13.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 476
13.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY KEY PLAYERS 477
13.3 REVENUE ANALYSIS OF KEY PLAYERS 478
13.4 MARKET SHARE ANALYSIS 479
13.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 481
13.5.1 STARS 481
13.5.2 EMERGING LEADERS 481
13.5.3 PERVASIVE PLAYERS 481
13.5.4 PARTICIPANTS 481
13.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 483
13.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 488
13.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 488
13.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 488
13.6.3 DYNAMIC COMPANIES 488
13.6.4 STARTING BLOCKS 488
13.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 490
13.7 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 492
13.8 BRAND/SOFTWARE COMPARISON 493
13.9 COMPETITIVE SCENARIO 493
13.9.1 PRODUCT LAUNCHES & ENHANCEMENTS 493
13.9.2 DEALS 494
13.9.3 EXPANSIONS 495
13.9.4 OTHER DEVELOPMENTS 495
14 COMPANY PROFILES 496
14.1 KEY PLAYERS 496
14.1.1 NVIDIA CORPORATION 496
14.1.1.1 Business overview 496
14.1.1.2 Products/Solutions offered 497
 
14.1.1.3 Recent developments 498
14.1.1.3.1 Deals 498
14.1.1.4 MnM view 498
14.1.1.4.1 Right to win 498
14.1.1.4.2 Strategic choices 499
14.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 499
14.1.2 GE HEALTHCARE 500
14.1.2.1 Business overview 500
14.1.2.2 Products/Solutions offered 501
14.1.2.3 Recent developments 502
14.1.2.3.1 Product launches & approvals 502
14.1.2.3.2 Deals 502
14.1.2.4 MnM view 503
14.1.2.4.1 Right to win 503
14.1.2.4.2 Strategic choices 503
14.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 503
14.1.3 SIEMENS HEALTHINEERS AG 504
14.1.3.1 Business overview 504
14.1.3.2 Products/Solutions offered 505
14.1.3.3 Recent developments 506
14.1.3.3.1 Product launches & approvals 506
14.1.3.3.2 Deals 506
14.1.3.3.3 Expansions 506
14.1.3.4 MnM view 507
14.1.3.4.1 Right to win 507
14.1.3.4.2 Strategic choices 507
14.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 507
14.1.4 F. HOFFMANN-LA ROCHE LTD 508
14.1.4.1 Business overview 508
14.1.4.2 Products/Solutions offered 509
14.1.4.3 Recent developments 510
14.1.4.3.1 Product launches & approvals 510
14.1.4.3.2 Deals 510
14.1.4.4 MnM view 511
14.1.4.4.1 Right to win 511
14.1.4.4.2 Strategic choices 511
14.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 511
14.1.5 INSILICO MEDICINE 512
14.1.5.1 Business overview 512
14.1.5.2 Products/Solutions offered 512
14.1.5.3 Recent developments 513
 
14.1.5.4 MnM view 520
14.1.5.4.1 Right to win 520
14.1.5.4.2 Strategic choices 520
14.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 520
14.1.6 CONCERTAI 521
14.1.6.1 Business overview 521
14.1.6.2 Products/Solutions offered 521
14.1.6.3 Recent developments 522
14.1.6.3.1 Product launches & approvals 522
14.1.6.3.2 Deals 522
14.1.7 MEDTRONIC 523
14.1.7.1 Business overview 523
14.1.7.2 Products/Solutions offered 524
14.1.7.3 Recent developments 525
14.1.7.3.1 Product launches & approvals 525
14.1.7.3.2 Deals 525
14.1.8 ORACLE 526
14.1.8.1 Business overview 526
14.1.8.2 Products/Solutions offered 527
14.1.8.3 Recent developments 528
14.1.8.3.1 Product launches & approvals 528
14.1.8.3.2 Deals 528
14.1.9 KONINKLIJKE PHILIPS N.V. 529
14.1.9.1 Business overview 529
14.1.9.2 Products/Solutions offered 530
14.1.9.3 Recent developments 531
14.1.9.3.1 Deals 531
14.1.10 PREDICTIVE ONCOLOGY 532
14.1.10.1 Business overview 532
14.1.10.2 Products/Solutions offered 533
14.1.10.3 Recent developments 533
14.1.10.3.1 Product launches & approvals 533
14.1.10.3.2 Deals 533
14.1.11 EXSCIENTIA 534
14.1.11.1 Business overview 534
14.1.11.2 Products/Solutions offered 535
14.1.11.3 Recent developments 536
14.1.11.3.1 Product launches & approvals 536
14.1.11.3.2 Deals 536
14.1.11.3.3 Expansions 541
14.1.11.3.4 Other developments 542
 
14.1.12 PATHAI, INC. 543
14.1.12.1 Business overview 543
14.1.12.2 Products/Solutions offered 543
14.1.12.3 Recent developments 544
14.1.12.3.1 Product launches & approvals 544
14.1.12.3.2 Deals 544
14.1.13 CUREMETRIX, INC. 545
14.1.13.1 Business overview 545
14.1.13.2 Products/Solutions offered 545
14.1.13.3 Recent developments 545
14.1.13.3.1 Other developments 545
14.1.14 MINDPEAK GMBH 546
14.1.14.1 Business overview 546
14.1.14.2 Products/Solutions offered 546
14.1.14.3 Recent developments 547
14.1.14.3.1 Product launches & approvals 547
14.1.14.3.2 Deals 547
14.1.14.3.3 Other developments 547
14.1.15 PAIGE AI, INC. 548
14.1.15.1 Business overview 548
14.1.15.2 Products/Solutions offered 548
14.1.15.3 Recent developments 549
14.1.15.3.1 Product launches & approvals 549
14.1.15.3.2 Deals 549
14.1.15.3.3 Other developments 550
14.1.16 TEMPUS AI, INC. 551
14.1.16.1 Business overview 551
14.1.16.2 Products/Solutions offered 551
14.1.16.3 Recent developments 552
14.1.16.3.1 Product launches & approvals 552
14.1.16.3.2 Deals 553
14.1.16.3.3 Expansions 555
14.1.16.3.4 Other developments 556
14.1.17 IKTOS 557
14.1.17.1 Business overview 557
14.1.17.2 Products/Solutions offered 557
14.1.17.3 Recent developments 558
14.1.17.3.1 Deals 558
14.1.17.3.2 Other developments 561
 
14.2 OTHER PLAYERS 562
14.2.1 AZRA AI 562
14.2.2 CUREMATCH, INC. 563
14.2.3 ONCOLENS 563
14.2.4 TRIOMICS 564
14.2.5 CLINAKOS 565
14.2.6 PERTHERA, INC. 566
14.2.7 CELLWORKS GROUP, INC. 566
14.2.8 BIOMY, INC. 567
15 APPENDIX 568
15.1 DISCUSSION GUIDE 568
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 577
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 579
15.4 RELATED REPORTS 579
15.5 AUTHOR DETAILS 580

*** 腫瘍におけるAIの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・腫瘍におけるAIの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の腫瘍におけるAIの世界市場規模を24.5億米ドルと推定しています。

・腫瘍におけるAIの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年の腫瘍におけるAIの世界市場規模を115.2億米ドルと予測しています。

・腫瘍におけるAI市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は腫瘍におけるAIの世界市場が2024年～2030年に年平均29.4%成長すると展望しています。

・世界の腫瘍におけるAI市場における主要プレイヤーは？
→「Certara USA. (US)、Siemens Healthineers (Germany)、GE Healthcare (US)、ConcertAI (US)、Medtronic (Ireland)、F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland)、Oracle(US)、NVIDIA Corporation(US)、Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)、PathAI, Inc. (US)、CureMetrix, Inc. (US)、Mindpeak GmbH (Germany)、Paige AI, Inc. (US)、Predictive Oncology (US)、Exscientia (UK)、Insilico Medicine (US)、Iktos (Paris)、Tempus (US)、Azra AI (US)、CureMatch, Inc. (US)、OncoLens (US)、Triomics (US)、Clinakos. (US)、Perthera, Inc (US)、Cellworks Group, Inc. (US)、biomy, Inc. (Japan)など ...」を腫瘍におけるAI市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。

*** 免責事項 ***
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