1 はじめに 57
1.1 調査目的 57
1.2 市場定義 57
1.3 調査範囲 58
1.3.1 対象市場および地域範囲 58
1.3.2 対象範囲および除外範囲 59
1.3.3 対象年 62
1.4 対象通貨 63
1.5 関係者 63
1.6 変更の概要 64
2 調査方法 65
2.1 調査データ 65
2.1.1 二次データ 66
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ 67
2.1.2 一次データ 67
2.1.2.1 業界の主要な洞察 69
2.2 市場規模の推定 70
2.3 市場の分類とデータ・トライアングル 75
2.4 市場シェアの推定 77
2.5 調査の前提条件 77
2.6 制限事項 77
2.6.1 方法論に関する制限事項 77
2.6.2 範囲に関する制限事項 77
2.7 リスク評価 78
3 エグゼクティブサマリー 79
4 プレミアムインサイト 85
4.1 医療市場におけるAIの概要 85
4.2 アジア太平洋地域：医療におけるAI、提供内容＆国別（2024年） 86
4.3 医療市場におけるAI：地域別成長機会 87
4.4 医療市場におけるAI：地域別構成（2022年～2030年） 87
4.5 医療におけるAI：先進国市場と新興国市場 88
5 市場概要 89
5.1 はじめに 89
5.2 市場力学 89
5.2.1 推進要因 91
5.2.1.1 早期発見・診断のニーズの高まり 91
5.2.1.2 デジタル技術の急速な普及によるデータ量と複雑性の指数関数的な増加 91
5.2.1.3 慢性疾患の増加に伴う医療サービスプロバイダーへの大きなコスト圧力 92
5.2.1.4 医療分野におけるAIの急速な普及 92
5.2.1.5 改善された医療サービスのニーズの高まり 93
5.2.2 阻害要因 93
5.2.2.1 医療従事者によるAIベースのテクノロジーの採用に対する消極性 93
5.2.2.2 AI ベースのソリューションを扱う熟練した AI 専門家の不足 94
5.2.2.3 AL および ML テクノロジーの標準化されたフレームワークの欠如 95
5.2.3 機会 95
5.2.3.1 高齢者ケアにおける AI ベースのソリューションの利用拡大 95
5.2.3.2 人間を認識するAIシステムの開発への注目が高まる 95
5.2.3.3 医療関連企業とAIテクノロジープロバイダー間の戦略的提携と協力 96
5.2.4 課題 98
5.2.4.1 高品質な医療データの不足による不正確な予測 98
5.2.4.2 データプライバシーに関する懸念 98
5.2.4.3 異なるベンダーが提供するAIソリューション間の相互運用性の欠如 100
5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/破壊的変化 101
5.4 テクノロジー分析 101
5.4.1 主要テクノロジー 101
5.4.1.1 機械学習（ML）およびディープラーニング 101
5.4.1.2 自然言語処理（NLP） 102
5.4.1.3 コンピュータビジョン（CV） 102
5.4.2 補完的なテクノロジー 102
5.4.2.1 クラウドコンピューティング 102
5.4.2.2 デジタルツイン 103
5.4.2.3 ロボットプロセスオートメーション（RPA） 103
5.4.3 隣接テクノロジー 103
5.4.3.1 ブロックチェーン 103
5.4.3.2 拡張現実＆仮想現実（AR/VR） 103
5.4.3.3 モノのインターネット（IoT） 104
5.5 業界トレンド 104
5.5.1 個別化医療へのシフト 104
5.5.2 診断と画像診断におけるAI 104
5.6 価格分析 105
5.6.1 医療ソフトウェアにおけるAIの価格指標、導入モデル別（定性） 106
5.6.2 地域別AI価格の傾向 106
5.7 バリューチェーン分析 107
5.8 エコシステム分析 109
5.9 特許分析 111
5.10 2024年～2025年の主要な会議およびイベント 115
5.11 ケーススタディ分析 118
5.11.1 BIOBEATは、COVID-19のピーク時に在宅型リモート患者モニタリングキットを発売しました。
5.11.2 マイクロソフトはクリーブランドクリニックと協力し、ICUケアを受けているリスクのある患者を特定するために、予測分析と高度な分析を適用しました。
5.11.3 TGENはインテル社およびデル・テクノロジーズ社と協力し、医師や研究者が診断と治療を低コストで迅速に行えるよう支援しました。
5.11.4 GEヘルスケアは、医療用画像データを使用したワークフロー処理時間の短縮により、患者の転帰を改善しました。
5.12 規制環境
5.12.1 規制当局、政府機関、その他の組織
5.12.2 規制の枠組み 123
5.12.2.1 北米 123
5.12.2.2 ヨーロッパ 125
5.12.2.3 アジア太平洋地域 125
5.12.2.4 中東・アフリカ 126
5.12.2.5 ラテンアメリカ 127
5.13 ポーターのファイブフォース分析 127
5.13.1 新規参入者の脅威 128
5.13.2 代替品の脅威 129
5.13.3 供給業者の交渉力 129
5.13.4 購入者の交渉力 129
5.13.5 競争相手の激しさ 129
5.14 主要な利害関係者および購買基準 130
5.14.1 購買プロセスにおける主要な利害関係者 130
5.14.2 購入基準 131
5.15 エンドユーザー分析 132
5.15.1 満たされていないニーズ 132
5.15.2 エンドユーザーの期待 133
5.16 医療ビジネスモデルにおけるAI 134
5.16.1 ソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）モデル 134
5.16.2 ライセンスモデル 134
5.16.3 収益共有/成果報酬型モデル 134
5.16.4 フリーミアムモデル 134
5.16.5 AI-AS-A-SERVICE（AIAAS）モデル 135
5.16.6 パートナーシップ/収益共有モデル 135
5.16.7 ハイブリッドモデル 135
5.16.8 ペイパーユースモデル 135
5.17 投資と資金調達のシナリオ 135
5.18 医療市場におけるジェネレーティブAIの影響 136
5.18.1 はじめに 136
5.18.2 医療におけるジェネレーティブAIの市場潜在性 136
5.18.2.1 ジェネレーティブAIの主なユースケース 137
5.18.3 AI/ジェネレーティブAIの実装事例 138
5.18.3.1 Eka Care、ジェネレーティブAIを活用して医療成果を改善 138
5.18.4 相互接続された隣接エコシステム 139
5.18.4.1 医療ITにおけるAI 139
5.18.4.2 医療診断におけるAI 140
5.18.4.3 腫瘍学におけるAI 140
5.18.4.4 臨床試験におけるAI 141
5.18.4.5 創薬におけるAI 141
5.18.5 ユーザーの準備態勢と影響評価 141
5.18.5.1 ユーザーの準備状況 141
5.18.5.1.1 医療提供者 141
5.18.5.1.2 医療保険者 142
5.18.5.1.3 患者 142
5.18.5.2 影響評価 143
5.18.5.2.1 ユーザーA：医療提供者 143
5.18.5.2.1.1 導入 143
5.18.5.2.1.2 影響 143
5.18.5.2.2 ユーザーB：医療支払い機関 143
5.18.5.2.2.1 実装 143
5.18.5.2.2.2 影響 143
5.18.5.2.3 ユーザーC：患者 144
5.18.5.2.3.1 実装 144
5.18.5.2.3.2 影響 144
6 ヘルスケア市場におけるAI、提供別 145
6.1 はじめに 146
6.2 統合ソリューション 146
6.2.1 採用を促進する労働力問題の深刻化とコスト削減圧力 146
6.3 ニッチソリューション／ポイントソリューション 147
6.3.1 ターゲットを絞ったAIソリューションが、医療の精密性と効率性を変革し、市場を後押しします。
6.4 AIテクノロジー
6.4.1 市場成長を後押しする精密性、効率性、イノベーションを推進するコアAIテクノロジーの能力
6.5 サービス 149
6.5.1 市場成長を加速させる非臨床医療業務の強化の必要性 149
7 医療市場におけるAIの機能別用途 151
7.1 はじめに 152
7.2 診断と早期発見 152
7.2.1 事前スクリーニング 154
7.2.1.1 事前スクリーニングに関連する早期発見、より良い治療結果、費用対効果の高いケアが市場を後押し 154
7.2.2 IVD 154
7.2.2.1 IVD市場：技術別 155
7.2.2.1.1 免疫測定法 156
7.2.2.1.1.1 個別化医療への注目が高まり、市場を牽引 156
7.2.2.1.2 臨床化学 156
7.2.2.1.2.1 精密医療と効率的な医療システムへの需要の高まりが市場を牽引 156
7.2.2.1.3 分子診断 157
7.2.2.1.3.1 疾病検出の改善、個別化治療、治療効果の向上が成長を促進 157
7.2.2.2 IVD市場：用途別 158
7.2.2.2.1 画像解析＆解釈 158
7.2.2.2.1.1 診断精度の向上、より迅速な検出、患者の転帰の改善といった利点が成長を後押し 158
7.2.2.2.2 バイオマーカーの発見＆分析 159
7.2.2.2.2.1 AIベースのバイオマーカー発見能力が疾患の検出、予後、個別化治療を強化し、採用を促進 159
7.2.2.2.3 その他のIVD用途 160
7.2.3 診断用画像 160
7.2.3.1 診断用画像市場：用途別 161
7.2.3.1.1 疾患の解釈およびレポート分析 162
7.2.3.1.1.1 AI駆動の疾病解釈能力が診断、治療、結果を加速し、成長を促進する 162
7.2.3.1.2 画像キャプション付け＆注釈付け 162
7.2.3.1.2.1 画像キャプション付け＆注釈付けに伴う診断精度、効率性、一貫性の向上が市場を後押しする 162
7.2.3.1.3 画像再構成 163
7.2.3.1.3.1 医療における診断精度、効率性、画質の向上が市場を牽引 163
7.2.3.1.4 その他の診断用画像用途 164
7.2.3.2 診断用画像市場：モダリティ別 164
7.2.3.2.1 磁気共鳴画像法（MRI） 165
7.2.3.2.1.1 技術の進歩により、MRIにおけるAIの採用が促進される 165
7.2.3.2.2 コンピュータ断層撮影（CT） 166
7.2.3.2.2.1 AIソリューションを搭載した心臓CT装置の普及拡大が市場を牽引 166
7.2.3.2.3 X線画像 167
7.2.3.2.3.1 主要企業によるX線画像向けの革新的なAIソリューションが市場を牽引 167
7.2.3.2.4 超音波 168
7.2.3.2.4.1 卵巣がんの罹患率増加が市場を牽引 168
7.2.3.2.5 核医学画像（PET＆SPECT） 169
7.2.3.2.5.1 代謝過程の視覚化におけるPETとSPECTの重要な役割が成長に貢献 169
7.2.3.2.6 その他の診断用画像モダリティ 169
7.2.4 リスク評価と患者層別化 170
7.2.4.1 医療効率、医療成果、個別化医療の向上に向けたAI主導のリスク評価と患者層別化 170
7.2.5 薬物アレルギー警告 171
7.2.5.1 AI 強化型薬物アレルギー警告機能が医療の精度、患者の安全性、個別化医療を改善し、市場を後押しする能力 171
7.2.6 その他の診断および早期発見機能 172
7.3 治療計画と個別化 173
7.3.1 個別化治療計画 174
7.3.1.1 精密医療＆ゲノム解析 175
7.3.1.1.1 正確な疾患予測や治療効果の向上といった利点が需要を促進 175
7.3.1.2 治療反応の予測モデル 176
7.3.1.2.1 治療の個別化、治療結果の改善、副作用の最小化により成長を促進する能力 176
7.3.1.3 治療推奨システム 177
7.3.1.3.1 治療推奨システムに関連する医療提供の最適化により成長を促進する能力 177
7.3.2 薬理療法 178
7.3.2.1 薬物反応予測 179
7.3.2.1.1 成長を促す副作用の最小化に向けた薬物反応予測の使用拡大 179
7.3.2.2 投薬および投与 179
7.3.2.2.1 採用を促進する効果と成果の向上 179
7.3.2.3 その他の薬理療法機能 180
7.3.3 外科療法 181
7.3.3.1 術前画像診断および3Dモデリング 182
7.3.3.1.1 市場を牽引する高度な外科的計画と精度 182
7.3.3.2 術中ガイドおよびロボット 182
7.3.3.2.1 回復時間の短縮による普及の促進 182
7.3.3.3 術後分析および回復 183
7.3.3.3.1 合併症の低減による市場の推進 183
7.3.4 放射線療法 184
7.3.4.1 動きの同期化および自動輪郭作成 185
7.3.4.1.1 動きの同期化と自動輪郭作成による放射線療法の最適化で市場を後押し 185
7.3.4.2 リアルタイム適応型治療の提供 186
7.3.4.2.1 副作用の低減で需要を促進 186
7.3.4.3 反応評価と品質保証 186
7.3.4.3.1 成長を促進する応答評価と品質保証のAI能力 186
7.3.4.4 その他の放射線療法機能 187
7.3.5 行動療法と心理療法 188
7.3.5.1 バーチャルカウンセリングとチャットボット 189
7.3.5.1.1 市場の需要を喚起するために患者を遠隔で関与させる能力 189
7.3.5.2 進捗状況のモニタリングとフィードバック 189
7.3.5.2.1 市場を牽引するためにスマートウェアラブルおよびモバイルヘルスアプリの利用が増加 189
7.3.5.3 フォローアップと長期的なサポート 190
7.3.5.3.1 遠隔医療プラットフォームの普及による市場需要の促進 190
7.3.6 免疫療法 191
7.3.6.1 患者データのリアルタイムモニタリング 192
7.3.6.1.1 情報に基づく意思決定を行うためのリアルタイムデータ分析の必要性による市場成長の促進 192
7.3.6.2 反応と副作用の予測 193
7.3.6.2.1 医療治療における試行錯誤的なアプローチを削減し、市場成長を促進する能力 193
7.3.6.3 再発予測と長期管理 193
7.3.6.3.1 市場成長を促進する積極的なアプローチによる長期ケアの必要性 193
7.3.7 その他の治療計画およびパーソナライゼーション機能 194
7.4 患者の積極的な関与と遠隔モニタリング 195
7.4.1 症状管理とバーチャルアシスタンス 196
7.4.1.1 慢性疾患の増加が市場成長を促進 196
7.4.2 遠隔医療＆遠隔患者モニタリング 197
7.4.2.1 遠隔で患者をモニタリングおよび評価できる機能が市場の需要を後押し 197
7.4.3 医療支援ロボット 197
7.4.3.1 ロボット工学と人工知能（AI）の進歩が市場の需要を後押し 197
7.4.4 服薬リマインダー 198
7.4.4.1 スマートフォン用途およびIoTデバイスの採用拡大により市場需要が急増 198
7.4.5 患者教育およびエンパワーメント 199
7.4.5.1 治療の継続率を改善し、自己管理能力を高めることが市場成長の推進要因に 199
7.4.6 その他の患者関与と遠隔モニタリング機能 200
7.5 治療後のサーベイランスと生存者ケア 201
7.5.1 再発モニタリング 202
7.5.1.1 がんの再発を予測する必要性 202
7.5.2 長期転帰予測 202
7.5.2.1 長期の健康転帰を予測し、患者ケアを向上させる能力が市場を牽引 202
7.5.3 メンタルヘルス＆サポートシステム 203
7.5.3.1 患者が精神的な負担に対処できるよう支援する必要性が市場を牽引 203
7.6 薬局管理 204
7.6.1 処方箋の重複 205
7.6.1.1 処方箋の安全性と効率性を向上させる必要性 205
7.6.2 薬物管理 205
7.6.2.1 患者データ分析による副作用予測能力 205
7.6.3 薬局監査＆分析 206
7.6.3.1 薬局の効率的かつ効果的な運営の必要性 206
7.6.4 その他の薬局管理機能 207
7.7 データ管理＆分析 208
7.7.1 医療機関が情報に基づいた意思決定を行い、市場を拡大する上で、データ管理および分析機能が果たす役割 208
7.8 管理 208
7.8.1 患者登録およびスケジュール管理 210
7.8.1.1 市場を拡大するために患者登録プロセスを最適化する必要性 210
7.8.2 患者の適格性と承認 211
7.8.2.1 市場を推進するために管理上の負担を軽減する必要性 211
7.8.3 請求とクレームの管理 212
7.8.3.1 市場を推進するために請求プロセスをより正確、効率的、透明性の高いものにする必要性 212
7.8.4 ワークフォース管理 213
7.8.4.1 市場を牽引するための効果的なスタッフ管理の必要性 213
7.8.5 サプライチェーンおよび在庫管理 214
7.8.5.1 市場を牽引するためのより優れた調達決定能力 214
7.8.6 コンプライアンスおよび文書化 215
7.8.6.1 手作業による書類作成とエラーを削減する必要性 215
7.8.7 医療ワークフロー管理 216
7.8.7.1 医療施設内のプロセスを最適化および自動化する必要性 216
7.8.8 資産管理 217
7.8.8.1 市場を牽引するリソースの使用と割り当ての最適化能力 217
7.8.9 顧客関係管理 218
7.8.9.1 市場を牽引するAI主導のCRMシステムによる患者の関与と定着の強化 218
7.8.10 不正検出＆リスク管理 219
7.8.10.1 市場需要を促進するために医療システムのセキュリティ強化が必要 219
7.8.11 サイバーセキュリティ 220
7.8.11.1 成長促進に向けたAI主導の脅威検出とリスク管理による医療サイバーセキュリティの強化 220
7.8.12 その他の管理機能 221
8 医療分野におけるAI市場、用途別 222
8.1 はじめに 223
8.2 臨床用途 223
8.2.1 診断、治療、患者ケアの改善能力が市場成長を促進するAI 223
8.3 非臨床用途 225
8.3.1 事務作業の負担を軽減し、成長を促進するためのより適切なリソース配分を確保するAIの能力 225
9 導入モデル別医療分野におけるAI市場 227
9.1 はじめに 228
9.2 オンプレミスモデル 228
9.2.1 データセキュリティの強化とコンプライアンス対応がオンプレミスAIモデルの採用を促進する 228
9.3 クラウドベースモデル 229
9.3.1 クラウドベースAIプラットフォームの拡張性と自動化が世界規模で医療提供体制を再構築する 229
9.4 ハイブリッドモデル 231
9.4.1 さまざまな用途への柔軟性により、ハイブリッドモデルの需要が拡大 231
10 医療市場における人工知能、ツール別 232
10.1 はじめに 233
10.2 機械学習 233
10.2.1 ディープラーニング 235
10.2.1.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 237
10.2.1.1.1 高度な医療用画像処理および診断に対する需要の高まりが市場成長を促進 237
10.2.1.2 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 238
10.2.1.2.1 医療における予測分析を強化するRNNの能力が市場を後押し 238
10.2.1.3 生成的敵対的ネットワーク（GAN） 238
10.2.1.3.1 AI主導の医療におけるデータ不足とプライバシーを転換する能力がGANの需要を後押し 238
10.2.1.4 グラフニューラルネットワーク（GNN） 239
10.2.1.4.1 医療分析における関係性の洞察を革新し、成長を促進するGNNの能力 239
10.2.1.5 その他のディープラーニングツール 240
10.2.2 スーパーバイズドラーニング 240
10.2.2.1 医療における精度と効率性を向上させる必要性 240
10.2.3 強化学習 241
10.2.3.1 リアルタイムかつ適応型の医療ソリューションにおける強化学習モデルの幅広い利用が市場成長を後押し 241
10.2.4 教師なし学習 242
10.2.4.1 医療分析におけるイノベーションを推進する教師なし学習の能力が市場を牽引 242
10.2.5 その他の機械学習ツール 243
10.3 自然言語処理（NLP） 244
10.3.1 センチメント分析 245
10.3.1.1 患者体験と業務上の洞察の向上によるセンチメント分析の需要促進 245
10.3.2 パターン＆イメージ認識 246
10.3.2.1 パターン＆イメージ認識に関連する臨床的意思決定の精度向上による市場促進 246
10.3.3 自動コーディング 246
10.3.3.1 医療請求や管理業務の効率化などの利点が市場を後押し 246
10.3.4 分類とカテゴリー化 247
10.3.4.1 分類とカテゴリー化の能力が医療データの整理を可能にし、より良い成果をもたらすことで市場を後押し 247
10.3.5 テキスト分析 248
10.3.5.1 成長を促進する、非構造化データを医療上の行動可能な洞察に変換する能力 248
10.3.6 音声認識 248
10.3.6.1 需要を促進する、リアルタイムの文書化とアクセシビリティを向上させる音声認識の改善 248
10.4 コンテクスト認識コンピューティング 249
10.4.1 デバイスコンテクスト 250
10.4.1.1 リアルタイムのモニタリングと意思決定が市場成長に貢献 250
10.4.2 ユーザーコンテクスト 251
10.4.2.1 パーソナライズ医療と適応型ワークフローが需要を促進 251
10.4.3 物理的コンテキスト 252
10.4.3.1 物理的コンテキストに関連する位置情報サービスが需要を生み出す 252
10.5 ジェネレーティブAI 253
10.5.1 ジェネレーティブAIモデルが疾患の進行を模倣し、市場を牽引する能力 253
10.6 コンピュータビジョン 254
10.6.1 腫瘍などの異常を検知する能力が採用を促進 254
10.7 画像分析 255
10.7.1 ドキュメント管理の合理化が市場を牽引 255
11 医療市場におけるAI、エンドユーザー別 257
11.1 はじめに 258
11.2 医療提供者 258
11.2.1 病院および診療所 261
11.2.1.1 病院におけるAIベースの医療ソリューションの利用を促進するために、医療の収益性を改善する必要性が高まっている 261
11.2.2 外来診療センター 262
11.2.2.1 市場成長を促進する HCIT ソリューションおよびサービスに対する政府の支援的な基準とインセンティブ 262
11.2.3 在宅医療機関および介護付き住宅 263
11.2.3.1 市場成長を促進する長期在宅ケアに対するニーズの高まり 263
11.2.4 診断＆画像センター 264
11.2.4.1 さまざまな慢性疾患の負担増が市場成長を促進 264
11.2.5 薬局 266
11.2.5.1 ワークフローの改善とエラー削減のメリットが薬局におけるAIベースのヘルスケアソリューションの採用を促進 266
11.2.6 その他の医療提供者 267
11.3 医療保険者 267
11.3.1 公的保険者 268
11.3.1.1 保険者向けソリューションの需要を促進する成果報酬型支払モデルの開発に重点を置く 268
11.3.2 民間保険者 269
11.3.2.1 民間保険者による需要を促進するための運用効率の向上の可能性 269
11.4 患者 270
11.4.1 チャットボットやバーチャルセラピストによるメンタルヘルスサポート用途でのAIの利用増加が市場を後押し 270
11.5 その他のエンドユース 271
12 地域別医療用AI市場 273
12.1 はじめに 274
12.2 北米 275
12.2.1 北米のマクロ経済見通し 277
12.2.2 米国 292
12.2.2.1 先進的な医療画像診断の採用拡大と規制面のサポートが市場を牽引 292
12.2.3 カナダ 307
12.2.3.1 慢性疾患の負担増大とAIの研究助成が市場成長を促進 307
12.3 ヨーロッパ 322
12.3.1 ヨーロッパのマクロ経済の見通し 324
12.3.2 ドイツ 339
12.3.2.1 先進的な医療システムと成長促進に向けた政府の取り組み 339
12.3.3 イギリス 354
12.3.3.1 市場を後押しする政府支援と新たなAIプラットフォームの出現 354
12.3.4 フランス 369
12.3.4.1 医療イノベーションを促進するAIエコシステムと戦略的パートナーシップ 369
12.3.5 イタリア 384
12.3.5.1 成長を促進する規制改革、戦略的投資、高齢化人口 384
12.3.6 スペイン 399
12.3.6.1 市場を牽引する研究センターの確立されたネットワーク 399
12.3.7 ヨーロッパのその他地域 414
12.4 アジア太平洋地域 429
12.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済の見通し 431
12.4.2 中国 446
12.4.2.1 医療画像診断と診断におけるAI用途の拡大が市場成長を促進 446
12.4.3 日本 461
12.4.3.1 高度なAIの普及を促進する強固な医療インフラ 461
12.4.4 インド 476
12.4.4.1 市場を牽引する研究開発投資に対する政府の好意的な取り組み 476
12.4.5 アジア太平洋地域その他 491
12.5 ラテンアメリカ 506
12.5.1 ラテンアメリカにおけるマクロ経済の見通し 507
12.5.2 ブラジル 523
12.5.2.1 医療の革新とアクセシビリティを推進するAIイニシアティブ 523
12.5.3 メキシコ 537
12.5.3.1 医療の提供と成果に革命をもたらすAI 537
12.5.4 その他の中南米諸国 552
12.6 中東・アフリカ 567
12.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 568
12.6.2 GCC諸国 583
12.6.2.1 AI主導のイノベーションと医療投資の増加が市場成長を促進 583
12.6.3 中東・アフリカのその他地域 598
13 競合状況 614
13.1 はじめに 614
13.2 主要企業の戦略/勝利への権利 614
13.2.1 医療用AI市場における主要企業の戦略の概要 614
13.3 収益分析、2019年～2023年 617
13.4 市場シェア分析、2023年 618
13.4.1 主要企業のランキング 621
13.5 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 621
13.5.1 星 621
13.5.2 新興のリーダー 621
13.5.3 普及している企業 621
13.5.4 参加者 622
13.5.5 企業による市場浸透：主要企業、2023年 623
13.5.5.1 企業による市場浸透 623
13.5.5.2 地域による市場浸透 624
13.5.5.3 用途による市場浸透 625
13.5.5.4 ツールのフットプリント 626
13.5.5.5 機能のフットプリント 627
13.5.5.6 オファリングのフットプリント 628
13.5.5.7 展開のフットプリント 629
13.5.5.8 エンドユーザーのフットプリント 630
13.6 企業評価マトリクス：スタートアップ/中小企業、2023年 631
13.6.1 先進的な企業 631
13.6.2 対応力のある企業 631
13.6.3 ダイナミックな企業 631
13.6.4 スタート地点 631
13.6.5 ベンチマークによる競合比較：スタートアップ/中小企業、2023年 633
13.7 企業評価と財務指標 634
13.7.1 財務指標 634
13.7.2 企業評価 634
13.8 ブランド/製品比較 635
13.9 競合シナリオ 636
13.9.1 製品発売 636
13.9.2 取引 637
13.9.3 その他の動向 638
14 企業プロフィール 640
Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
Microsoft (US)
Siemens Healthineers AG (Germany)
NVIDIA Corporation (US)
Epic Systems Corporation (US)
GE Healthcare (US)
Medtronic (US)
Oracle (US)
Change Healthcare (US)
Veradigm LLC (US)
Merative (IBM) (US)
Google (US)
Cognizant (US)
Johnsons & Johnsons (US)
Amazon Web Services, Inc. (US)
SOPHiA GENETICS (US)
Riverian Technologies (US)
Terarecon (ConcertAI) (US)
3M (US)
Tempus (US)
Viz.ai (US)
Recursion (US)
Qure.ai (India)
Atomwise Inc. (US)
Entilic (US)
Personify Health (US)
15 付録 726
15.1 ディスカッションガイド 726
15.2 KnowledgeStore: MarketsandMarketsの購読ポータル 734
15.3 カスタマイズオプション 736
15.4 関連レポート 736
15.5 著者詳細 737
1.1 STUDY OBJECTIVES 57
1.2 MARKET DEFINITION 57
1.3 STUDY SCOPE 58
1.3.1 MARKETS COVERED & REGIONAL SCOPE 58
1.3.2 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 59
1.3.3 YEARS CONSIDERED 62
1.4 CURRENCY CONSIDERED 63
1.5 STAKEHOLDERS 63
1.6 SUMMARY OF CHANGES 64
2 RESEARCH METHODOLOGY 65
2.1 RESEARCH DATA 65
2.1.1 SECONDARY DATA 66
2.1.1.1 Key data from secondary sources 67
2.1.2 PRIMARY DATA 67
2.1.2.1 Key industry insights 69
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 70
2.3 MARKET BREAKDOWN & DATA TRIANGULATION 75
2.4 MARKET SHARE ESTIMATION 77
2.5 STUDY ASSUMPTIONS 77
2.6 LIMITATIONS 77
2.6.1 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS 77
2.6.2 SCOPE-RELATED LIMITATIONS 77
2.7 RISK ASSESSMENT 78
3 EXECUTIVE SUMMARY 79
4 PREMIUM INSIGHTS 85
4.1 AI IN HEALTHCARE MARKET OVERVIEW 85
4.2 ASIA PACIFIC: AI IN HEALTHCARE, BY OFFERING AND COUNTRY (2024) 86
4.3 AI IN HEALTHCARE MARKET: GEOGRAPHIC GROWTH OPPORTUNITIES 87
4.4 AI IN HEALTHCARE MARKET: REGIONAL MIX (2022−2030) 87
4.5 AI IN HEALTHCARE: DEVELOPED VS. EMERGING MARKETS 88
5 MARKET OVERVIEW 89
5.1 INTRODUCTION 89
5.2 MARKET DYNAMICS 89
5.2.1 DRIVERS 91
5.2.1.1 Growing need for early detection and diagnosis 91
5.2.1.2 Exponential growth in data volume and complexity due to surging adoption of digital technologies 91
5.2.1.3 Significant cost pressure on healthcare service providers with increasing prevalence of chronic diseases 92
5.2.1.4 Rapid proliferation of AI in healthcare sector 92
5.2.1.5 Growing need for improvised healthcare services 93
5.2.2 RESTRAINTS 93
5.2.2.1 Reluctance among medical practitioners to adopt AI-based technologies 93
5.2.2.2 Shortage of skilled AI professionals handling AI-powered solutions 94
5.2.2.3 Lack of standardized frameworks for AL and ML technologies 95
5.2.3 OPPORTUNITIES 95
5.2.3.1 Increasing use of AI-powered solutions in elderly care 95
5.2.3.2 Increasing focus on developing human-aware AI systems 95
5.2.3.3 Strategic partnerships and collaborations among healthcare companies and AI technology providers 96
5.2.4 CHALLENGES 98
5.2.4.1 Inaccurate predictions due to scarcity of high-quality healthcare data 98
5.2.4.2 Concerns regarding data privacy 98
5.2.4.3 Lack of interoperability between AI solutions offered by different vendors 100
5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 101
5.4 TECHNOLOGY ANALYSIS 101
5.4.1 KEY TECHNOLOGIES 101
5.4.1.1 Machine learning (ML) & deep learning 101
5.4.1.2 Natural language processing (NLP) 102
5.4.1.3 Computer vision (CV) 102
5.4.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 102
5.4.2.1 Cloud computing 102
5.4.2.2 Digital twins 103
5.4.2.3 Robotic process automation (RPA) 103
5.4.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 103
5.4.3.1 Blockchain 103
5.4.3.2 Augmented and virtual reality (AR/VR) 103
5.4.3.3 Internet of things (IoT) 104
5.5 INDUSTRY TRENDS 104
5.5.1 SHIFT TOWARD PERSONALIZED MEDICINE 104
5.5.2 AI IN DIAGNOSTICS AND IMAGING 104
5.6 PRICING ANALYSIS 105
5.6.1 INDICATIVE PRICING OF AI IN HEALTHCARE SOFTWARE, BY DEPLOYMENT MODEL (QUALITATIVE) 106
5.6.2 INDICATIVE PRICE TREND, BY REGION 106
5.7 VALUE CHAIN ANALYSIS 107
5.8 ECOSYSTEM ANALYSIS 109
5.9 PATENT ANALYSIS 111
5.10 KEY CONFERENCES & EVENTS, 2024–2025 115
5.11 CASE STUDY ANALYSIS 118
5.11.1 BIOBEAT LAUNCHED HOME-BASED REMOTE PATIENT MONITORING KIT DURING PEAK WAVE OF COVID-19 118
5.11.2 MICROSOFT COLLABORATED WITH CLEVELAND CLINIC TO APPLY PREDICTIVE AND ADVANCED ANALYTICS TO IDENTIFY POTENTIAL AT-RISK PATIENTS UNDER ICU CARE 119
5.11.3 TGEN COLLABORATED WITH INTEL CORPORATION AND DELL TECHNOLOGIES TO ASSIST PHYSICIANS AND RESEARCHERS IN ACCELERATING DIAGNOSIS AND TREATMENT AT LOWER COSTS 119
5.11.4 GE HEALTHCARE IMPROVED PATIENT OUTCOMES BY REDUCING WORKFLOW PROCESSING TIME USING MEDICAL IMAGING DATA 120
5.12 REGULATORY LANDSCAPE 120
5.12.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 121
5.12.2 REGULATORY FRAMEWORK 123
5.12.2.1 North America 123
5.12.2.2 Europe 125
5.12.2.3 Asia Pacific 125
5.12.2.4 Middle East & Africa 126
5.12.2.5 Latin America 127
5.13 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 127
5.13.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 128
5.13.2 THREAT OF SUBSTITUTES 129
5.13.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 129
5.13.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 129
5.13.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 129
5.14 KEY STAKEHOLDERS & BUYING CRITERIA 130
5.14.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 130
5.14.2 BUYING CRITERIA 131
5.15 END-USER ANALYSIS 132
5.15.1 UNMET NEEDS 132
5.15.2 END-USER EXPECTATIONS 133
5.16 AI IN HEALTHCARE BUSINESS MODELS 134
5.16.1 SOFTWARE-AS-A-SERVICE (SAAS) MODEL 134
5.16.2 LICENSING MODEL 134
5.16.3 REVENUE SHARING/OUTCOME-BASED MODEL 134
5.16.4 FREEMIUM MODEL 134
5.16.5 AI-AS-A-SERVICE (AIAAS) MODEL 135
5.16.6 PARTNERSHIP/REVENUE-SHARING MODEL 135
5.16.7 HYBRID MODELS 135
5.16.8 PAY-PER-USE MODELS 135
5.17 INVESTMENT & FUNDING SCENARIO 135
5.18 IMPACT OF GENERATIVE AI ON AI IN HEALTHCARE MARKET 136
5.18.1 INTRODUCTION 136
5.18.2 MARKET POTENTIAL OF GEN AI IN HEALTHCARE 136
5.18.2.1 Key use cases of Gen AI 137
5.18.3 CASE STUDIES OF AI/GENERATIVE AI IMPLEMENTATION 138
5.18.3.1 Eka Care leveraging generative AI for improved health outcomes 138
5.18.4 INTERCONNECTED AND ADJACENT ECOSYSTEMS 139
5.18.4.1 AI in healthcare IT 139
5.18.4.2 AI in medical diagnostics 140
5.18.4.3 AI in oncology 140
5.18.4.4 AI in clinical trials 141
5.18.4.5 AI in drug discovery 141
5.18.5 USER READINESS & IMPACT ASSESSMENT 141
5.18.5.1 User readiness 141
5.18.5.1.1 Healthcare providers 141
5.18.5.1.2 Healthcare payers 142
5.18.5.1.3 Patients 142
5.18.5.2 Impact assessment 143
5.18.5.2.1 User A: Healthcare providers 143
5.18.5.2.1.1 Implementation 143
5.18.5.2.1.2 Impact 143
5.18.5.2.2 User B: Healthcare payers 143
5.18.5.2.2.1 Implementation 143
5.18.5.2.2.2 Impact 143
5.18.5.2.3 User C: Patients 144
5.18.5.2.3.1 Implementation 144
5.18.5.2.3.2 Impact 144
6 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY OFFERING 145
6.1 INTRODUCTION 146
6.2 INTEGRATED SOLUTIONS 146
6.2.1 RISING WORKFORCE CHALLENGES AND COST PRESSURES TO DRIVE ADOPTION 146
6.3 NICHE/POINT SOLUTIONS 147
6.3.1 TARGETED AI SOLUTIONS TRANSFORMING PRECISION CARE AND EFFICIENCY IN HEALTHCARE TO BOOST MARKET 147
6.4 AI TECHNOLOGIES 148
6.4.1 ABILITY OF CORE AI TECHNOLOGIES TO DRIVE PRECISION, EFFICIENCY, AND INNOVATION TO SUPPORT MARKET GROWTH 148
6.5 SERVICES 149
6.5.1 NEED FOR EMPOWERING NON-CLINICAL HEALTHCARE OPERATIONS TO ACCELERATE MARKET GROWTH 149
7 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY FUNCTION 151
7.1 INTRODUCTION 152
7.2 DIAGNOSIS & EARLY DETECTION 152
7.2.1 PRE-SCREENING 154
7.2.1.1 Early detection, better outcomes, and cost-effective care associated with pre-screening to boost market 154
7.2.2 IVD 154
7.2.2.1 IVD market: By technology 155
7.2.2.1.1 Immunoassays 156
7.2.2.1.1.1 Increasing focus on individualized therapies to drive market 156
7.2.2.1.2 Clinical chemistry 156
7.2.2.1.2.1 Increased demand for precision medicine and efficient healthcare systems to drive market 156
7.2.2.1.3 Molecular diagnostics 157
7.2.2.1.3.1 Improved disease detection, personalized treatments, and enhanced outcomes to fuel growth 157
7.2.2.2 IVD market: By application 158
7.2.2.2.1 Image analysis & interpretation 158
7.2.2.2.1.1 Advantages such as enhanced diagnostic accuracy, faster detection, and improved patient outcomes to support growth 158
7.2.2.2.2 Biomarker discovery & analysis 159
7.2.2.2.2.1 Ability of AI-based biomarker discovery to enhance disease detection, prognosis, and personalized treatment to drive adoption 159
7.2.2.2.3 Other IVD applications 160
7.2.3 DIAGNOSTIC IMAGING 160
7.2.3.1 Diagnostic imaging market: By application 161
7.2.3.1.1 Disease interpretation & report analysis 162
7.2.3.1.1.1 Ability of AI-driven disease interpretation to accelerate diagnosis, treatment, and outcomes to fuel growth 162
7.2.3.1.2 Image captioning & annotation 162
7.2.3.1.2.1 Enhanced diagnostic accuracy, efficiency, and consistency associated with image captioning & annotation to boost market 162
7.2.3.1.3 Image reconstruction 163
7.2.3.1.3.1 Improved diagnostic precision, efficiency, and image quality in healthcare to drive market 163
7.2.3.1.4 Other diagnostic imaging applications 164
7.2.3.2 Diagnostic imaging market: By modality 164
7.2.3.2.1 Magnetic resonance imaging (MRI) 165
7.2.3.2.1.1 Rising technological advancements to drive adoption of AI in MRI 165
7.2.3.2.2 Computed tomography (CT) 166
7.2.3.2.2.1 Rising availability of cardiac CT devices enabled with AI solutions to drive market 166
7.2.3.2.3 X-ray imaging 167
7.2.3.2.3.1 Innovative AI solutions for X-ray imaging by key players to drive market 167
7.2.3.2.4 Ultrasound 168
7.2.3.2.4.1 Increasing prevalence of ovarian cancer to drive market 168
7.2.3.2.5 Nuclear imaging (PET & SPECT) 169
7.2.3.2.5.1 Critical role played by PET and SPECT in visualizing metabolic processes to contribute to growth 169
7.2.3.2.6 Other diagnostic imaging modalities 169
7.2.4 RISK ASSESSMENT & PATIENT STRATIFICATION 170
7.2.4.1 AI-driven risk assessment and patient stratification to enhance healthcare efficiency, outcomes, and personalized care 170
7.2.5 DRUG ALLERGY ALERTING 171
7.2.5.1 Ability of AI-enhanced drug allergy alerting to improve accuracy, patient safety, and personalized care in healthcare to boost market 171
7.2.6 OTHER DIAGNOSIS & EARLY DETECTION FUNCTIONS 172
7.3 TREATMENT PLANNING & PERSONALIZATION 173
7.3.1 PERSONALIZED TREATMENT PLANNING 174
7.3.1.1 Precision medicine & genomic analysis 175
7.3.1.1.1 Advantages such as accurate disease predictions and improved outcomes to drive demand 175
7.3.1.2 Predictive models for treatment response 176
7.3.1.2.1 Ability to personalize therapies, improve outcomes, and minimize adverse effects to fuel growth 176
7.3.1.3 Treatment recommendation systems 177
7.3.1.3.1 Optimized healthcare delivery associated with treatment recommendation systems to support growth 177
7.3.2 PHARMACOLOGICAL THERAPY 178
7.3.2.1 Drug response prediction 179
7.3.2.1.1 Growing use of drug response prediction to minimize adverse reactions to aid growth 179
7.3.2.2 Dosing & administration 179
7.3.2.2.1 Improved efficacy and outcomes to fuel adoption 179
7.3.2.3 Other pharmacological therapy functions 180
7.3.3 SURGICAL THERAPY 181
7.3.3.1 Preoperative imaging & 3D modeling 182
7.3.3.1.1 Enhanced surgical planning and precision to propel market 182
7.3.3.2 Intraoperative guidance & robotics 182
7.3.3.2.1 Faster recovery time to boost adoption 182
7.3.3.3 Postoperative analysis & recovery 183
7.3.3.3.1 Reduced complications to drive market 183
7.3.4 RADIATION THERAPY 184
7.3.4.1 Motion synchronization & auto contouring 185
7.3.4.1.1 Optimized radiation therapy with motion synchronization & auto contouring to boost market 185
7.3.4.2 Real-time adaptive treatment delivery 186
7.3.4.2.1 Reduced side effects to propel demand 186
7.3.4.3 Response assessment & quality assurance 186
7.3.4.3.1 Ability of AI to enhance response assessment and QA to spur growth 186
7.3.4.4 Other radiation therapy functions 187
7.3.5 BEHAVIORAL THERAPY & PSYCHOTHERAPY 188
7.3.5.1 Virtual counseling & chatbots 189
7.3.5.1.1 Ability to engage patients remotely to drive market demand 189
7.3.5.2 Progress monitoring & feedback 189
7.3.5.2.1 Increasing use of smart wearables and mobile health apps to drive market 189
7.3.5.3 Follow-up & long-term support 190
7.3.5.3.1 Widespread adoption of telemedicine platforms to drive market demand 190
7.3.6 IMMUNOTHERAPY 191
7.3.6.1 Real-time patient data monitoring 192
7.3.6.1.1 Need for real-time data analysis to make informed decisions to boost market growth 192
7.3.6.2 Response & side-effect prediction 193
7.3.6.2.1 Ability to reduce trial and error approach in medical treatments to drive market growth 193
7.3.6.3 Relapse prediction & long-term management 193
7.3.6.3.1 Need for proactive approach for long-term care to fuel market growth 193
7.3.7 OTHER TREATMENT PLANNING & PERSONALIZATION FUNCTIONS 194
7.4 PATIENT ENGAGEMENT & REMOTE MONITORING 195
7.4.1 SYMPTOM MANAGEMENT & VIRTUAL ASSISTANCE 196
7.4.1.1 Rising prevalence of chronic diseases to drive market growth 196
7.4.2 TELEHEALTH & REMOTE PATIENT MONITORING 197
7.4.2.1 Ability to monitor and evaluate patients remotely to boost market demand 197
7.4.3 HEALTHCARE ASSISTANCE ROBOTS 197
7.4.3.1 Advancements in robotics and artificial intelligence (AI) to boost market demand 197
7.4.4 MEDICATION REMINDERS 198
7.4.4.1 Increasing adoption of smartphone applications and IoT devices to surge market demand 198
7.4.5 PATIENT EDUCATION & EMPOWERMENT 199
7.4.5.1 Need to improve treatment adherence and enhance self-management to drive market growth 199
7.4.6 OTHER PATIENT ENGAGEMENT & REMOTE MONITORING FUNCTIONS 200
7.5 POST-TREATMENT SURVEILLANCE & SURVIVORSHIP CARE 201
7.5.1 RECURRENCE MONITORING 202
7.5.1.1 Need to predict recurrence of cancer to drive market 202
7.5.2 LONG-TERM OUTCOME PREDICTION 202
7.5.2.1 Ability to predict long-term health outcomes and enhance patient care to drive market 202
7.5.3 MENTAL HEALTH & SUPPORT SYSTEMS 203
7.5.3.1 Need to help patients cope with mental strain to drive market 203
7.6 PHARMACY MANAGEMENT 204
7.6.1 EPRESCRIBING 205
7.6.1.1 Need to improve safety and efficiency in prescribing to drive market 205
7.6.2 MEDICATION MANAGEMENT 205
7.6.2.1 Ability to predict adverse drug reactions by patient data analysis to drive market 205
7.6.3 PHARMACY AUDIT & ANALYSIS 206
7.6.3.1 Need for effective and efficient operation of pharmacies to drive market 206
7.6.4 OTHER PHARMACY MANAGEMENT FUNCTIONS 207
7.7 DATA MANAGEMENT & ANALYTICS 208
7.7.1 ABILITY OF DATA MANAGEMENT & ANALYTICS TO HELP HEALTHCARE ORGANIZATIONS MAKE INFORMED DECISIONS TO BOOST MARKET 208
7.8 ADMINISTRATIVE 208
7.8.1 PATIENT REGISTRATION & SCHEDULING 210
7.8.1.1 Need to optimize patient registration process to drive market 210
7.8.2 PATIENT ELIGIBILITY & AUTHORIZATION 211
7.8.2.1 Need to reduce administrative burden to drive market 211
7.8.3 BILLING & CLAIMS MANAGEMENT 212
7.8.3.1 Need to make billing process more accurate, efficient, and transparent to drive market 212
7.8.4 WORKFORCE MANAGEMENT 213
7.8.4.1 Need for effective staff management to drive market 213
7.8.5 SUPPLY CHAIN & INVENTORY MANAGEMENT 214
7.8.5.1 Ability to make better procurement decisions to drive market 214
7.8.6 COMPLIANCE & DOCUMENTATION 215
7.8.6.1 Need to reduce manual paperwork and errors to drive market 215
7.8.7 HEALTHCARE WORKFLOW MANAGEMENT 216
7.8.7.1 Need to optimize and automate processes within healthcare facilities to drive market 216
7.8.8 ASSET MANAGEMENT 217
7.8.8.1 Ability to optimize use and allocation of resources to drive market 217
7.8.9 CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT 218
7.8.9.1 Enhancing patient engagement and retention through AI-driven CRM systems to boost market 218
7.8.10 FRAUD DETECTION & RISK MANAGEMENT 219
7.8.10.1 Need to enhance security in healthcare systems to drive market demand 219
7.8.11 CYBERSECURITY 220
7.8.11.1 Enhancing healthcare cybersecurity with AI-driven threat detection and risk management to fuel growth 220
7.8.12 OTHER ADMINISTRATIVE FUNCTIONS 221
8 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION 222
8.1 INTRODUCTION 223
8.2 CLINICAL APPLICATIONS 223
8.2.1 ABILITY OF AI TO IMPROVE DIAGNOSTICS, TREATMENT, AND PATIENT CARE TO DRIVE MARKET GROWTH 223
8.3 NON-CLINICAL APPLICATIONS 225
8.3.1 ABILITY OF AI TO REDUCE ADMINISTRATIVE BURDENS AND ENSURE BETTER RESOURCE ALLOCATION TO FUEL GROWTH 225
9 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY DEPLOYMENT MODEL 227
9.1 INTRODUCTION 228
9.2 ON-PREMISE MODELS 228
9.2.1 ENHANCED DATA SECURITY AND COMPLIANCE TO PROPEL ADOPTION OF ON-PREMISE AI MODELS 228
9.3 CLOUD-BASED MODELS 229
9.3.1 SCALABILITY AND AUTOMATION OF CLOUD-BASED AI PLATFORMS TO RESHAPE HEALTHCARE DELIVERY GLOBALLY 229
9.4 HYBRID MODELS 231
9.4.1 FLEXIBILITY FOR DIVERSE APPLICATIONS TO BOOST DEMAND FOR HYBRID MODELS 231
10 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE MARKET, BY TOOL 232
10.1 INTRODUCTION 233
10.2 MACHINE LEARNING 233
10.2.1 DEEP LEARNING 235
10.2.1.1 Convolutional neural networks (CNN) 237
10.2.1.1.1 Growing demand for advance medical imaging and diagnostics to drive market growth 237
10.2.1.2 Recurrent neural networks (RNN) 238
10.2.1.2.1 Ability of RNN to enhance predictive analytics in healthcare to boost market 238
10.2.1.3 Generative adversarial networks (GAN) 238
10.2.1.3.1 Ability to transform data scarcity and privacy in AI-driven healthcare to drive demand for GAN 238
10.2.1.4 Graph neural networks (GNN) 239
10.2.1.4.1 Ability of GNN to revolutionize relational insights in healthcare analytics to fuel growth 239
10.2.1.5 Other deep learning tools 240
10.2.2 SUPERVISED LEARNING 240
10.2.2.1 Need to drive precision and efficiency in healthcare to support adoption of supervised learning tools 240
10.2.3 REINFORCEMENT LEARNING 241
10.2.3.1 Wide usage of reinforcement learning models for real-time and adaptive healthcare solutions to support market growth 241
10.2.4 UNSUPERVISED LEARNING 242
10.2.4.1 Ability of unsupervised learning to drive innovation in healthcare analytics to propel market 242
10.2.5 OTHER MACHINE LEARNING TOOLS 243
10.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) 244
10.3.1 SENTIMENT ANALYSIS 245
10.3.1.1 Enhanced patient experience and operational insights to spur demand for sentiment analysis 245
10.3.2 PATTERN & IMAGE RECOGNITION 246
10.3.2.1 Increased precision in clinical decision-making associated with pattern & image recognition to aid market 246
10.3.3 AUTO CODING 246
10.3.3.1 Advantages such as improved medical billing and administrative efficiency to boost market 246
10.3.4 CLASSIFICATION & CATEGORIZATION 247
10.3.4.1 Ability of classification & categorization to organize healthcare data for better outcomes to propel market 247
10.3.5 TEXT ANALYTICS 248
10.3.5.1 Ability to transform unstructured data into actionable healthcare insights to fuel growth 248
10.3.6 SPEECH RECOGNITION 248
10.3.6.1 Improved speech recognition advancing real-time documentation and accessibility to drive demand 248
10.4 CONTEXT-AWARE COMPUTING 249
10.4.1 DEVICE CONTEXT 250
10.4.1.1 Real-time monitoring and decision-making to contribute to market growth 250
10.4.2 USER CONTEXT 251
10.4.2.1 Personalized healthcare and adaptive workflows to drive demand 251
10.4.3 PHYSICAL CONTEXT 252
10.4.3.1 Location-based services associated with physical context to generate demand 252
10.5 GENERATIVE AI 253
10.5.1 ABILITY OF GENERATIVE AI MODELS TO MIMIC DISEASE PROGRESSION TO DRIVE MARKET 253
10.6 COMPUTER VISION 254
10.6.1 ABILITY TO DETECT ABNORMALITIES SUCH AS TUMORS TO FUEL ADOPTION 254
10.7 IMAGE ANALYSIS 255
10.7.1 STREAMLINING DOCUMENT MANAGEMENT TO PROPEL MARKET 255
11 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER 257
11.1 INTRODUCTION 258
11.2 HEALTHCARE PROVIDERS 258
11.2.1 HOSPITALS & CLINICS 261
11.2.1.1 Growing need to improve profitability of healthcare to drive use of AI-based healthcare solutions in hospitals 261
11.2.2 AMBULATORY CARE CENTERS 262
11.2.2.1 Supportive government norms and incentives for HCIT solutions and services to drive market growth 262
11.2.3 HOME HEALTHCARE AGENCIES & ASSISTED LIVING FACILITIES 263
11.2.3.1 Growing need for long-term home care to drive market growth 263
11.2.4 DIAGNOSTIC & IMAGING CENTERS 264
11.2.4.1 Growing burden of various chronic diseases to propel market growth 264
11.2.5 PHARMACIES 266
11.2.5.1 Advantages of workflow improvements and error reduction to drive AI-based healthcare solution adoption in pharmacies 266
11.2.6 OTHER HEALTHCARE PROVIDERS 267
11.3 HEALTHCARE PAYERS 267
11.3.1 PUBLIC PAYERS 268
11.3.1.1 Focus on developing outcome-based payment models to drive demand for payer solutions 268
11.3.2 PRIVATE PAYERS 269
11.3.2.1 Possible increases in operational efficiency to boost demand among private payers 269
11.4 PATIENTS 270
11.4.1 RISE IN USE OF AI IN MENTAL HEALTH SUPPORT APPLICATIONS THROUGH CHATBOTS AND VIRTUAL THERAPISTS TO BOOST MARKET 270
11.5 OTHER END USERS 271
12 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION 273
12.1 INTRODUCTION 274
12.2 NORTH AMERICA 275
12.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 277
12.2.2 US 292
12.2.2.1 Rising adoption of advanced medical imaging and regulatory support to drive market 292
12.2.3 CANADA 307
12.2.3.1 Growing burden of chronic diseases and research grants for AI to drive market growth 307
12.3 EUROPE 322
12.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 324
12.3.2 GERMANY 339
12.3.2.1 Advanced healthcare system and government efforts to drive growth 339
12.3.3 UK 354
12.3.3.1 Government support and new AI platform emergence to boost market 354
12.3.4 FRANCE 369
12.3.4.1 Thriving AI ecosystem and strategic partnerships to boost healthcare innovation 369
12.3.5 ITALY 384
12.3.5.1 Regulatory reforms, strategic investments, and aging population to propel growth 384
12.3.6 SPAIN 399
12.3.6.1 Established network of research centers to propel market 399
12.3.7 REST OF EUROPE 414
12.4 ASIA PACIFIC 429
12.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 431
12.4.2 CHINA 446
12.4.2.1 Expanding AI applications in medical imaging and diagnostics to drive market growth 446
12.4.3 JAPAN 461
12.4.3.1 Strong healthcare infrastructure to drive uptake of advanced AI 461
12.4.4 INDIA 476
12.4.4.1 Favorable government initiatives for R&D investments to drive market 476
12.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 491
12.5 LATIN AMERICA 506
12.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR LATIN AMERICA 507
12.5.2 BRAZIL 523
12.5.2.1 AI initiatives to drive healthcare innovation and accessibility 523
12.5.3 MEXICO 537
12.5.3.1 AI to revolutionize healthcare delivery and outcomes 537
12.5.4 REST OF LATIN AMERICA 552
12.6 MIDDLE EAST & AFRICA 567
12.6.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR MIDDLE EAST & AFRICA 568
12.6.2 GCC COUNTRIES 583
12.6.2.1 AI-driven innovations and rising healthcare investments to propel market growth 583
12.6.3 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 598
13 COMPETITIVE LANDSCAPE 614
13.1 INTRODUCTION 614
13.2 KEY PLAYER STRATEGY/RIGHT TO WIN 614
13.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY KEY PLAYERS IN AI IN HEALTHCARE MARKET 614
13.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 617
13.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 618
13.4.1 RANKING OF KEY MARKET PLAYERS 621
13.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 621
13.5.1 STARS 621
13.5.2 EMERGING LEADERS 621
13.5.3 PERVASIVE PLAYERS 621
13.5.4 PARTICIPANTS 622
13.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 623
13.5.5.1 Company footprint 623
13.5.5.2 Region footprint 624
13.5.5.3 Application footprint 625
13.5.5.4 Tool footprint 626
13.5.5.5 Function footprint 627
13.5.5.6 Offering footprint 628
13.5.5.7 Deployment footprint 629
13.5.5.8 End-user footprint 630
13.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 631
13.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 631
13.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 631
13.6.3 DYNAMIC COMPANIES 631
13.6.4 STARTING BLOCKS 631
13.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 633
13.7 COMPANY VALUATION & FINANCIAL METRICS 634
13.7.1 FINANCIAL METRICS 634
13.7.2 COMPANY VALUATION 634
13.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 635
13.9 COMPETITIVE SCENARIO 636
13.9.1 PRODUCT LAUNCHES 636
13.9.2 DEALS 637
13.9.3 OTHER DEVELOPMENTS 638
14 COMPANY PROFILES 640
14.1 KEY PLAYERS 640
14.1.1 KONINKLIJKE PHILIPS N.V. 640
14.1.1.1 Business overview 640
14.1.1.2 Products & services offered 641
14.1.1.3 Recent developments 644
14.1.1.3.1 Product launches 644
14.1.1.3.2 Deals 645
14.1.1.3.3 Expansions 646
14.1.1.3.4 Other developments 646
14.1.1.4 MnM view 647
14.1.1.4.1 Right to win 647
14.1.1.4.2 Strategic choices 647
14.1.1.4.3 Weaknesses & competitive threats 647
14.1.2 MICROSOFT CORPORATION 648
14.1.2.1 Business overview 648
14.1.2.2 Products & services offered 650
14.1.2.3 Recent developments 651
14.1.2.3.1 Product launches 651
14.1.2.3.2 Deals 652
14.1.2.4 MnM view 654
14.1.2.4.1 Right to win 654
14.1.2.4.2 Strategic choices 654
14.1.2.4.3 Weaknesses & competitive threats 655
14.1.3 NVIDIA CORPORATION 656
14.1.3.1 Business overview 656
14.1.3.2 Products & services offered 657
14.1.3.3 Recent developments 658
14.1.3.3.1 Product launches 658
14.1.3.3.2 Deals 659
14.1.3.4 MnM view 660
14.1.3.4.1 Right to win 660
14.1.3.4.2 Strategic choices 660
14.1.3.4.3 Weaknesses & competitive threats 660
14.1.4 SIEMENS HEALTHINEERS AG 661
14.1.4.1 Business overview 661
14.1.4.2 Products & services offered 663
14.1.4.3 Recent developments 664
14.1.4.3.1 Product launches & enhancements 664
14.1.4.3.2 Deals 664
14.1.4.3.3 Other developments 665
14.1.4.4 MnM view 666
14.1.4.4.1 Right to win 666
14.1.4.4.2 Strategic choices 666
14.1.4.4.3 Weaknesses & competitive threats 666
14.1.5 GE HEALTHCARE 667
14.1.5.1 Business overview 667
14.1.5.2 Products & services offered 669
14.1.5.3 Recent developments 670
14.1.5.3.1 Deals 670
14.1.6 EPIC SYSTEMS CORPORATION 672
14.1.6.1 Business overview 672
14.1.6.2 Products & services offered 672
14.1.6.3 Recent developments 673
14.1.6.3.1 Deals 673
14.1.7 ORACLE 674
14.1.7.1 Business overview 674
14.1.7.2 Products & services offered 676
14.1.7.3 Recent developments 677
14.1.7.3.1 Product launches 677
14.1.7.3.2 Deals 677
14.1.8 VERADIGM LLC 679
14.1.8.1 Business overview 679
14.1.8.2 Products & services offered 680
14.1.8.3 Recent developments 681
14.1.8.3.1 Deals 681
14.1.9 AMAZON WEB SERVICES, INC. 682
14.1.9.1 Business overview 682
14.1.9.2 Products & services offered 683
14.1.9.3 Recent developments 684
14.1.9.3.1 Product launches 684
14.1.9.3.2 Deals 685
14.1.10 MERATIVE (IBM) 686
14.1.10.1 Business overview 686
14.1.10.2 Products & services offered 687
14.1.10.3 Recent developments 688
14.1.10.3.1 Product launches 688
14.1.10.3.2 Deals 689
14.1.11 MEDTRONIC 690
14.1.11.1 Business overview 690
14.1.11.2 Products & services offered 691
14.1.11.3 Recent developments 692
14.1.11.3.1 Deals 692
14.1.12 GOOGLE 693
14.1.12.1 Business overview 693
14.1.12.2 Products & services offered 694
14.1.12.3 Recent developments 695
14.1.12.3.1 Product launches 695
14.1.12.3.2 Deals 696
14.1.12.3.3 Other developments 697
14.1.13 SOPHIA GENETICS 698
14.1.13.1 Business overview 698
14.1.13.2 Products & services offered 699
14.1.13.3 Recent developments 699
14.1.13.3.1 Deals 699
14.1.14 JOHNSON & JOHNSON SERVICES, INC. 700
14.1.14.1 Business overview 700
14.1.14.2 Products & services offered 701
14.1.14.3 Recent developments 702
14.1.14.3.1 Deals 702
14.1.15 TEMPUS 703
14.1.15.1 Business overview 703
14.1.15.2 Products & services offered 704
14.1.15.3 Recent developments 705
14.1.15.3.1 Product launches & approvals 705
14.1.15.3.2 Deals 705
14.1.16 TERARECON (CONCERTAI) 706
14.1.16.1 Business overview 706
14.1.16.2 Products & services offered 706
14.1.16.3 Recent developments 707
14.1.16.3.1 Product launches & upgrades 707
14.1.16.3.2 Deals 708
14.1.17 3M 709
14.1.17.1 Business overview 709
14.1.17.2 Products & services offered 710
14.1.17.3 Recent developments 710
14.1.17.3.1 Deals 710
14.1.18 COGNIZANT 711
14.1.18.1 Business overview 711
14.1.18.2 Products & services offered 712
14.1.18.3 Recent developments 713
14.1.18.3.1 Product launches & upgrades 713
14.1.18.3.2 Deals 714
14.1.19 VIZ.AI, INC. 715
14.1.19.1 Business overview 715
14.1.19.2 Products & services offered 715
14.1.19.3 Recent developments 716
14.1.19.3.1 Product launches 716
14.1.19.3.2 Deals 716
14.1.19.3.3 Other developments 718
14.1.20 RIVERAIN TECHNOLOGIES 719
14.1.20.1 Business overview 719
14.1.20.2 Products & services offered 719
14.1.20.3 Recent developments 720
14.1.20.3.1 Deals 720
14.2 OTHER PLAYERS 721
14.2.1 QVENTUS 721
14.2.2 QURE.AI 722
14.2.3 ATOMWISE INC. 723
14.2.4 ENLITIC 724
14.2.5 SEGMED 725
15 APPENDIX 726
15.1 DISCUSSION GUIDE 726
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 734
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 736
15.4 RELATED REPORTS 736
15.5 AUTHOR DETAILS 737
*** 医療における人工知能（AI）の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・医療における人工知能（AI）の世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の医療における人工知能（AI）の世界市場規模を149.2億米ドルと推定しています。
・医療における人工知能（AI）の世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2030年の医療における人工知能（AI）の世界市場規模を1641.6億米ドルと予測しています。
・医療における人工知能（AI）市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は医療における人工知能（AI）の世界市場が2024年～2030年に年平均49.1%成長すると展望しています。
・世界の医療における人工知能（AI）市場における主要プレイヤーは？
→「Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)、Microsoft (US)、Siemens Healthineers AG (Germany)、NVIDIA Corporation (US)、Epic Systems Corporation (US)、GE Healthcare (US)、Medtronic (US)、Oracle (US)、Change Healthcare (US)、Veradigm LLC (US)、Merative (IBM) (US)、Google (US)、Cognizant (US)、Johnsons & Johnsons (US)、Amazon Web Services, Inc. (US)、SOPHiA GENETICS (US)、Riverian Technologies (US)、Terarecon (ConcertAI) (US)、3M (US)、Tempus (US)、Viz.ai (US)、Recursion (US)、Qure.ai (India)、Atomwise Inc. (US)、Entilic (US)、Personify Health (US)など ...」を医療における人工知能（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 ***
https://www.globalresearch.co.jp/disclaimer/
