1 はじめに 37
1.1 調査目的 37
1.2 市場定義 38
1.3 調査範囲 38
1.3.1 対象市場および地域範囲 38
1.3.2 対象範囲および除外範囲 39
1.3.3 対象年 40
1.4 対象通貨 41
1.5 制限事項 41
1.5.1 範囲に関連する制限事項 41
1.5.2 方法論に関連する制限事項 41
1.6 利害関係者 42
2 調査方法 43
2.1 調査データ 43
2.1.1 二次データ 44
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ 44
2.1.2 一次データ 45
2.1.2.1 一次情報源の一覧 45
2.1.2.2 主要データソースからの主要データ 46
2.1.2.3 主要な業界洞察 47
2.1.2.4 専門家とのインタビューの内訳 47
2.2 市場規模の推定 48
2.3 市場データの推定と検証 53
2.4 調査の前提条件 54
2.5 リスク評価 54
3 エグゼクティブサマリー 55
4 プレミアムインサイト 59
4.1 医療用画像診断におけるAI市場の概要 59
4.2 北米：医療用画像診断におけるAI市場、コンポーネント別
および国別（2023年） 60
4.3 医療用画像診断におけるAI市場：地域別成長機会 61
4.4 医療用画像診断におけるAI市場：地域別構成 61

5 市場概要 62
5.1 はじめに 62
5.2 市場力学 62
5.2.1 推進要因 63
5.2.1.1 デジタル化の進展と情報システムの導入に伴うビッグデータの流入 63
5.2.1.2 業界横断的なパートナーシップとコラボレーションの拡大 63
5.2.1.3 放射線科医の業務負担を軽減するAIベースのソリューションに対する需要の高まり 64
5.2.1.4 医療におけるAIベースのテクノロジーを支援する政府主導の取り組みの増加 65
5.2.1.5 AIベースのスタートアップ企業に対する多額の資金調達が可能に 66
5.2.2 阻害要因 66
5.2.2.1 医療従事者によるAIベースの技術の採用に対する消極性 66
5.2.2.2 医療用ソフトウェアのAI人材の不足と規制ガイドラインの曖昧さ 67
5.2.3 機会 67
5.2.3.1 未開拓の新興市場 67
5.2.3.2 人間を認識するAIシステムの開発への注目度が高まる 68
5.2.4 課題 68
5.2.4.1 予算の制約 68
5.2.4.2 デジタル・フットプリントの増加と技術動向による医療データの非構造化 69
5.2.4.3 データ量の増加に伴うデータプライバシーへの懸念 69
5.2.4.4 AIソリューションの相互運用性の限界 69
5.3 エコシステム分析 70
5.4 ケーススタディ分析 72
5.4.1 事例研究 1: LAHEY 病院＆医療センターにおける臨床ワークフローへの AI の統合 72
5.4.2 事例研究 2: マンモグラフィー読影支援システム「VEYE LUNG NODULES」による人員不足とバックログの課題解決 72
5.4.3 事例研究 3: NVIDIA AI エンタープライズソフトウェアと GPU が腫瘍ターゲティングのパフォーマンスと精度の向上に貢献 73
5.4.4 事例研究 4: 浙江大学と浙江徳イメージソリューションズがインテル AI ソリューションを使用して超音波を処理 73
5.4.5 ケーススタディ5：Waitemata地区保健委員会プロジェクトはPrecision-Driven Health Solutionsを利用しています。
5.5 バリューチェーン分析
5.5.1 上流
5.5.2 中流
5.5.3 下流
5.6 貿易分析 75
5.6.1 輸入データ 76
5.6.2 輸出データ 77
5.7 ポーターのファイブフォース分析 78
5.7.1 新規参入者の脅威 79
5.7.2 代替品の脅威 79
5.7.3 サプライヤーの交渉力 79
5.7.4 バイヤーの交渉力 79
5.7.5 競争の激しさ 79
5.8 主要な利害関係者と購買基準 80
5.8.1 利害関係者の影響 80
5.8.2 購入基準 81
5.9 規制分析 82
5.9.1 規制環境 82
5.9.1.1 北米 82
5.9.1.1.1 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
83
5.9.1.1.2 2009年経済的および臨床的健全性のための医療情報技術に関する法律（HITECH） 84
5.9.1.1.3 2017年消費者プライバシー保護法 84
5.9.1.1.4 2015年全米サイバーセキュリティ保護推進
2015年 84
5.9.1.1.5 フューチャー・オブ・ライフ研究所のアシロマAI原則 84
5.9.1.2 ヨーロッパ 84
5.9.1.2.1 欧州医療機器規則（EU）2017/745 および体外診断用医薬品（IVD）医療機器規則（EU）2017/746、一般データ保護規則（GDPR）2016/679 と組み合わせた場合 84
5.9.1.2.2 人工知能法（AI法） 84
5.9.1.3 アジア太平洋地域 85
5.9.1.3.1 中華人民共和国サイバーセキュリティ法 86
5.9.1.4 世界のその他の地域 86
5.9.1.4.1 個人情報の保護に関する法律 86
5.9.2 規制当局、政府機関、その他の組織 86
5.10 特許分析 89
5.10.1 医療用画像におけるAIの特許公開動向 89
5.10.2 管轄区域および主な用途分析 89
5.11 技術分析 92
5.11.1 主要技術 92
5.11.1.1 機械学習 92
5.11.1.2 ディープラーニング 93
5.11.2 補完技術 93
5.11.2.1 ラボラトリーオートメーション 93
5.11.2.2 EHR 94

5.11.3 隣接技術 94
5.11.3.1 自然言語処理 94
5.11.3.2 ビッグデータ分析 94
5.12 価格分析 94
5.12.1 医療用画像診断用ハードウェアにおけるAIの価格分析予測、2021年～2023年 95
5.12.2 主要企業別、医療用画像診断用ハードウェアにおけるAIの平均販売価格（2023年） 96
5.12.3 地域別平均販売価格（2023年） 96
5.13 2025年～2026年の主要な会議およびイベント 98
5.14 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと混乱 99
5.15 満たされていないニーズの分析 99
5.16 エンドユーザーの期待 100
5.17 償還シナリオ 101
5.17.1 放射線医学におけるAIソフトウェアの償還 103
5.18 投資および資金調達シナリオ 104
6 医療用画像診断におけるAI市場、コンポーネント別 105
6.1 はじめに 106
6.2 ソフトウェア 107
6.3 サービス 109
6.3.1 需要を押し上げるAIシステムの統合への注目が高まる 109
6.4 ハードウェア 111
6.4.1 プロセッサ 114
6.4.1.1.1 AI搭載の医療診断システムに対する需要の高まりが、正確な画像処理を求める市場を牽引する 117
6.4.1.2 GPU 119
6.4.1.2.1 医療用画像診断の有効性を高める能力が需要を押し上げる 119
6.4.1.3 FPGA 121
6.4.1.3.1 画像ソリューションの速度を最適化する能力が普及を促進 121
6.4.1.4 ASIC 123
6.4.1.4.1 市場成長を支える高速動作機能 123
6.4.2 メモリ 125
6.4.2.1 AI用途向けの高帯域幅メモリの開発が市場を牽引 125
6.4.3 ネットワーク 128
6.4.3.1 アダプタ 130
6.4.3.1.1 シームレスなデータ統合に対する需要の高まりが市場を牽引 130
6.4.3.2 スイッチ 132
6.4.3.2.1 効率的なデータルーティングと統合機能が需要を促進 132
6.4.3.3 相互接続 134
6.4.3.3.1 効率的なデータ伝送に対するニーズの高まりが市場を促進 134
7 医療用画像診断市場におけるAI、用途別 137
7.1 はじめに 138
7.1.1 放射線医学 139
7.1.1.1 腫瘍学 142
7.1.1.1.1 乳がん 144
7.1.1.1.1.1 病変検出の自動化が市場を牽引 144
7.1.1.1.2 肺がん 146
7.1.1.1.2.1 個別化治療に向けたCTスキャン解析が普及を促進 146
7.1.1.1.3 大腸がん 148
7.1.1.1.3.1 大腸内視鏡検査のためのリアルタイム画像解析が需要を後押し 148
7.1.1.1.4 前立腺がん 150
7.1.1.1.4.1 腫瘍の位置特定の最適化能力が市場成長を後押し 150
7.1.1.1.5 その他の癌 152
7.1.1.2 循環器学 155
7.1.1.2.1 CVDに関連する複雑性の高まりが市場を牽引 155
7.1.1.3 神経学 156
7.1.1.3.1 深刻な脳障害の有病率増加が市場を牽引 156
7.1.1.4 産科/婦人科 158
7.1.1.4.1 MIS処置への好みが増加し市場を牽引 158
7.1.1.5 眼科 160
7.1.1.5.1 需要を押し上げるデジタル眼科への注目が高まる 160
7.1.1.6 その他の用途 162
8 医療用画像診断市場におけるAI、モダリティ別 165
8.1 はじめに 166
8.1.1 コンピュータ断層撮影（CT） 167
8.1.1.1 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 167
8.1.2 X線 169
8.1.2.1 主要企業による革新的なAIソリューションの投入が市場を牽引 169
8.1.3 磁気共鳴画像法（MRI） 171
8.1.3.1 技術進歩の進展が普及を促進 171
8.1.4 超音波 173
8.1.4.1 卵巣がんの罹患率増加が需要を後押し 173
8.1.5 マンモグラフィー 175
8.1.5.1 乳がんの罹患率増加が市場を牽引 175
8.1.6 その他のモダリティ 177
9 医療用画像診断市場におけるエンドユーザー別AI 180
9.1 はじめに 181
9.2 病院 182
9.2.1 先進的なAI診断用画像ソリューションに対する高い購買力が市場を牽引 182
9.3 診断用画像センター 184
9.3.1 市場を牽引する民間画像センターの増加 184
9.4 その他のエンドユーザー 186
10 医療用画像診断におけるAI市場、地域別 189
10.1 はじめに 190
10.2 北米 191
10.2.1 北米のマクロ経済見通し 199
10.2.2 米国 199
10.2.2.1 画像診断処置件数の増加が市場を牽引 199
10.2.3 カナダ 206
10.2.3.1 市場を牽引する放射線学の研究助成金と学術の向上 206
10.3 ヨーロッパ 213
10.3.1 ヨーロッパのマクロ経済の見通し 214
10.3.2 ドイツ 220
10.3.2.1 医療用画像におけるAIの採用を促進する政府支援の拡大が市場を牽引 220
10.3.3 フランス 227
10.3.3.1 医療用画像におけるAI研究を強化する企業への資金調達手段の存在 227
10.3.4 英国 234
10.3.4.1 市場を牽引するX線撮影手技の増加 234
10.3.5 イタリア 241
10.3.5.1 高齢者人口の増加によるEHRおよびEMRの需要増が採用を促進 241
10.3.6 スペイン 248
10.3.6.1 人工知能に対する認識の高まりが市場成長を後押し 248
10.3.7 ヨーロッパのその他地域 254
10.4 アジア太平洋地域 261
10.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 268
10.4.2 中国 269
10.4.2.1 臨床的意思決定におけるAI利用の拡大が市場を牽引 269
10.4.3 日本 276
10.4.3.1 強固な医療インフラが高度なAIソリューションの普及を促進 276
10.4.4 インド 282
10.4.4.1 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 282
10.4.5 アジア太平洋地域その他 289
10.5 ラテンアメリカ 295
10.5.1 ラテンアメリカにおけるマクロ経済の見通し 303
10.5.2 ブラジル 303
10.5.2.1 医療市場における高度な技術進歩が市場を牽引 303
10.5.3 メキシコ 310
10.5.3.1 投資の流入とAI関連教育への取り組みが市場を牽引 310
10.5.4 その他のラテンアメリカ諸国 316
10.6 中東・アフリカ 323
10.6.1 GCC諸国 330
10.6.1.1 診断におけるAIの採用拡大が医療水準の向上につながる 330
10.6.2 中東・アフリカのその他地域 337
11 競合状況 345
11.1 概要 345
11.2 主要企業の戦略／2021年から2024年の勝利への権利 345
11.2.1 医療用画像診断におけるAI市場における各社の戦略の概要 346
11.3 収益分析、2019年～2023年 347
11.4 市場シェア分析、2023年 347
11.5 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 350
11.5.1 星 350
11.5.2 新興のリーダー 350
11.5.3 普及している企業 350
11.5.4 参加者 351
11.5.5 企業フットプリント：主要企業、2023年 352
11.5.5.1 企業フットプリント 352
11.5.5.2 地域別フットプリント 353
11.5.5.3 コンポーネント別フットプリント 354
11.5.5.4 用途別フットプリント 355
11.5.5.5 エンドユーザーのフットプリント 356
11.6 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業、2023年 357
11.6.1 進歩的な企業 357
11.6.2 ダイナミックな企業 357
11.6.3 対応力のある企業 357
11.6.4 スタート地点 357
11.6.5 ベンチマークによる競争力：2023年のスタートアップ/中小企業 359
11.6.5.1 主要なスタートアップ/中小企業の詳細リスト 359
11.6.5.2 主要な新興企業/中小企業の競合ベンチマーク 360
11.7 企業評価および財務指標 361
11.8 ブランド/製品比較 362
11.9 競合シナリオ 363
11.9.1 製品発売 363
11.9.2 取引 364
11.9.3 その他の動向 365
12 企業プロフィール 366
Microsoft (米国)
NVIDIA Corporation (米国)
Merative (米国)
Intel Corporation (米国)
Google (米国)
Siemens Healthineers (ドイツ)
GE HealthCare (米国)
Digital Diagnostics Inc. (米国)
Advanced Micro Devices, Inc. (米国)
InformAI (米国)
HeartFlow, Inc. (米国)
Enlitic, Inc. (米国)
icomatrix (ベルギー)
Aidence (オランダ)
Butterfly Network
Inc. (米国)
Nano-X Imaging LTD. (イスラエル)
Viz.ai, Inc. (米国)
Quibim (スペイン)
Qure.ai (インド)
Therapixel (フランス)
Aidoc (米国)
Koninklijke Philips N.V. (オランダ)
Lunit, Inc. (韓国)
EchoNous, Inc. （米国）
Brainomix（英国）
13 付録 425
13.1 ディスカッションガイド 425
13.2 KNOWLEDGESTORE：MARKETSANDMARKETSの購読ポータル 428
13.3 カスタマイズオプション 430
13.4 関連レポート 430
13.5 著者詳細 431

1 INTRODUCTION 37
1.1 STUDY OBJECTIVES 37
1.2 MARKET DEFINITION 38
1.3 STUDY SCOPE 38
1.3.1 MARKETS COVERED & REGIONAL SCOPE 38
1.3.2 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 39
1.3.3 YEARS CONSIDERED 40
1.4 CURRENCY CONSIDERED 41
1.5 LIMITATIONS 41
1.5.1 SCOPE-RELATED LIMITATIONS 41
1.5.2 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS 41
1.6 STAKEHOLDERS 42
2 RESEARCH METHODOLOGY 43
2.1 RESEARCH DATA 43
2.1.1 SECONDARY DATA 44
2.1.1.1 Key data from secondary sources 44
2.1.2 PRIMARY DATA 45
2.1.2.1 List of primary sources 45
2.1.2.2 Key data from primary sources 46
2.1.2.3 Key industry insights 47
2.1.2.4 Breakdown of interviews with experts 47
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 48
2.3 MARKET DATA ESTIMATION & TRIANGULATION 53
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 54
2.5 RISK ASSESSMENT 54
3 EXECUTIVE SUMMARY 55
4 PREMIUM INSIGHTS 59
4.1 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET OVERVIEW 59
4.2 NORTH AMERICA: AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY COMPONENT
AND COUNTRY (2023) 60
4.3 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET: GEOGRAPHIC GROWTH OPPORTUNITIES 61
4.4 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET: REGIONAL MIX 61
 
5 MARKET OVERVIEW 62
5.1 INTRODUCTION 62
5.2 MARKET DYNAMICS 62
5.2.1 DRIVERS 63
5.2.1.1 Influx of big data with increasing digitization and adoption of information systems 63
5.2.1.2 Growing cross-industry partnerships & collaborations 63
5.2.1.3 Increasing demand for AI-based solutions to reduce work pressure on radiologists 64
5.2.1.4 Rising government initiatives to support AI-based technologies in healthcare 65
5.2.1.5 Availability of extensive funding for AI-based startups 66
5.2.2 RESTRAINTS 66
5.2.2.1 Reluctance among medical practitioners to adopt AI-based technologies 66
5.2.2.2 Inadequate AI workforce and ambiguous regulatory guidelines for medical software 67
5.2.3 OPPORTUNITIES 67
5.2.3.1 Untapped emerging markets 67
5.2.3.2 Increasing focus on developing human-aware AI systems 68
5.2.4 CHALLENGES 68
5.2.4.1 Budgetary constraints 68
5.2.4.2 Unstructured healthcare data due to growing digital footprint and technology trends 69
5.2.4.3 Data privacy concerns amid growing data volume 69
5.2.4.4 Limited interoperability for AI solutions 69
5.3 ECOSYSTEM ANALYSIS 70
5.4 CASE STUDY ANALYSIS 72
5.4.1 CASE STUDY 1: INTEGRATING AI INTO CLINICAL WORKFLOWS AT LAHEY HOSPITAL & MEDICAL CENTER 72
5.4.2 CASE STUDY 2: RESOLVING CHALLENGES OF UNDERSTAFFED WORKFORCE AND BACKLOG WITH VEYE LUNG NODULES 72
5.4.3 CASE STUDY 3: NVIDIA AI ENTERPRISE SOFTWARE AND GPUS HELP IMPROVE PERFORMANCE AND PRECISION OF TUMOR TARGETING 73
5.4.4 CASE STUDY 4: ZHEJIANG UNIVERSITY AND ZHEJIANG DE IMAGE SOLUTIONS USE INTEL AI SOLUTION TO PROCESS ULTRASOUND 73
5.4.5 CASE STUDY 5: WAITEMATA DISTRICT HEALTH BOARD PROJECT UTILIZES PRECISION-DRIVEN HEALTH SOLUTIONS 74
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 74
5.5.1 UPSTREAM 75
5.5.2 MID-STREAM 75
5.5.3 DOWNSTREAM 75
5.6 TRADE ANALYSIS 75
5.6.1 IMPORT DATA 76
5.6.2 EXPORT DATA 77
5.7 PORTER'S FIVE FORCES ANALYSIS 78
5.7.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 79
5.7.2 THREAT OF SUBSTITUTES 79
5.7.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 79
5.7.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 79
5.7.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 79
5.8 KEY STAKEHOLDERS & BUYING CRITERIA 80
5.8.1 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS 80
5.8.2 BUYING CRITERIA 81
5.9 REGULATORY ANALYSIS 82
5.9.1 REGULATORY LANDSCAPE 82
5.9.1.1 North America 82
5.9.1.1.1 Health Insurance Portability and Accountability Act of
1996 (HIPAA) 83
5.9.1.1.2 Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act of 2009 (HITECH) 84
5.9.1.1.3 Consumer Privacy Protection Act of 2017 84
5.9.1.1.4 National Cybersecurity Protection Advancement
Act of 2015 84
5.9.1.1.5 Future of Life Institute’s Asilomar AI Principles 84
5.9.1.2 Europe 84
5.9.1.2.1 European Medical Devices Regulation (EU) 2017/745 and In-vitro Diagnostic Medical Devices Regulation (EU) 2017/746, in combination with General Data Protection Regulation 2016/679 84
5.9.1.2.2 Artificial Intelligence Act (AI Act) 84
5.9.1.3 Asia Pacific 85
5.9.1.3.1 Cybersecurity Law of the People’s Republic of China 86
5.9.1.4 Rest of the World 86
5.9.1.4.1 Protection of Personal Information Act 86
5.9.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 86
5.10 PATENT ANALYSIS 89
5.10.1 PATENT PUBLICATION TRENDS FOR AI IN MEDICAL IMAGING 89
5.10.2 JURISDICTION AND TOP APPLICANT ANALYSIS 89
5.11 TECHNOLOGY ANALYSIS 92
5.11.1 KEY TECHNOLOGIES 92
5.11.1.1 Machine learning 92
5.11.1.2 Deep learning 93
5.11.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 93
5.11.2.1 Laboratory automation 93
5.11.2.2 EHR 94
 
5.11.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 94
5.11.3.1 Natural language processing 94
5.11.3.2 Big data analytics 94
5.12 PRICING ANALYSIS 94
5.12.1 INDICATIVE PRICING ANALYSIS FOR AI IN MEDICAL IMAGING HARDWARE, 2021–2023 95
5.12.2 AVERAGE SELLING PRICE OF AI IN MEDICAL IMAGING HARDWARE, BY KEY PLAYER (2023) 96
5.12.3 AVERAGE SELLING PRICE, BY REGION (2023) 96
5.13 KEY CONFERENCES & EVENTS, 2025–2026 98
5.14 TRENDS & DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 99
5.15 UNMET NEEDS ANALYSIS 99
5.16 END-USER EXPECTATIONS 100
5.17 REIMBURSEMENT SCENARIO 101
5.17.1 REIMBURSEMENT FOR AI SOFTWARE IN RADIOLOGY 103
5.18 INVESTMENT & FUNDING SCENARIO 104
6 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY COMPONENT 105
6.1 INTRODUCTION 106
6.2 SOFTWARE 107
6.3 SERVICES 109
6.3.1 GROWING FOCUS ON INTEGRATION OF AI SYSTEMS TO BOOST DEMAND 109
6.4 HARDWARE 111
6.4.1 PROCESSORS 114
6.4.1.1 MPU 117
6.4.1.1.1 Increasing demand for AI-powered medical diagnostic systems for accurate imaging to drive market 117
6.4.1.2 GPU 119
6.4.1.2.1 Ability to enhance efficacy of medical imaging diagnostics to boost demand 119
6.4.1.3 FPGA 121
6.4.1.3.1 Capability to optimize speed of imaging solutions to fuel uptake 121
6.4.1.4 ASIC 123
6.4.1.4.1 Rapid operation features to support market growth 123
6.4.2 MEMORY 125
6.4.2.1 Development of high-bandwidth memory for AI applications to drive market 125
6.4.3 NETWORKS 128
6.4.3.1 Adapters 130
6.4.3.1.1 Increasing demand for seamless data integration to drive market 130
6.4.3.2 Switches 132
6.4.3.2.1 Efficient data routing and integration features to fuel demand 132
6.4.3.3 Interconnects 134
6.4.3.3.1 Rising need for efficient data transmission to fuel market 134
7 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY APPLICATION 137
7.1 INTRODUCTION 138
7.1.1 RADIOLOGY 139
7.1.1.1 Oncology 142
7.1.1.1.1 Breast cancer 144
7.1.1.1.1.1 Automation of lesion detection to drive market 144
7.1.1.1.2 Lung cancer 146
7.1.1.1.2.1 Analysis of CT scans for personalized treatment to fuel uptake 146
7.1.1.1.3 Colorectal cancer 148
7.1.1.1.3.1 Real-time imaging analysis for colonoscopy to boost demand 148
7.1.1.1.4 Prostate cancer 150
7.1.1.1.4.1 Ability to optimize tumor localization to support market growth 150
7.1.1.1.5 Other cancers 152
7.1.1.2 Cardiology 155
7.1.1.2.1 Rising complexities associated with CVD to drive market 155
7.1.1.3 Neurology 156
7.1.1.3.1 Increasing prevalence of critical brain disorders to fuel uptake 156
7.1.1.4 Obstetrics/Gynecology 158
7.1.1.4.1 Increasing preference for MIS techniques to drive market 158
7.1.1.5 Ophthalmology 160
7.1.1.5.1 Growing focus on digital ophthalmology to boost demand 160
7.1.1.6 Other applications 162
8 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY MODALITY 165
8.1 INTRODUCTION 166
8.1.1 COMPUTED TOMOGRAPHY (CT) 167
8.1.1.1 Rising availability of cardiac CT devices enabled with AI solutions to drive market 167
8.1.2 X-RAY 169
8.1.2.1 Launch of innovative AI solutions by key players to drive market 169
8.1.3 MAGNETIC RESONANCE IMAGING (MRI) 171
8.1.3.1 Rising technological advancements to fuel uptake 171
8.1.4 ULTRASOUND 173
8.1.4.1 Increasing prevalence of ovarian cancer to boost demand 173
8.1.5 MAMMOGRAPHY 175
8.1.5.1 Rising prevalence of breast cancer to drive market 175
8.1.6 OTHER MODALITIES 177
9 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY END USER 180
9.1 INTRODUCTION 181
9.2 HOSPITALS 182
9.2.1 HIGH PURCHASING POWER FOR ADVANCED AI DIAGNOSTIC IMAGING SOLUTIONS TO PROPEL MARKET 182
9.3 DIAGNOSTIC IMAGING CENTERS 184
9.3.1 INCREASING ESTABLISHMENT OF PRIVATE IMAGING CENTERS TO DRIVE MARKET 184
9.4 OTHER END USERS 186
10 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY REGION 189
10.1 INTRODUCTION 190
10.2 NORTH AMERICA 191
10.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 199
10.2.2 US 199
10.2.2.1 Increasing number of imaging procedures to drive market 199
10.2.3 CANADA 206
10.2.3.1 Research grants and improved academics in radiology to drive market 206
10.3 EUROPE 213
10.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 214
10.3.2 GERMANY 220
10.3.2.1 Rising government support for promoting adoption of AI in medical imaging to drive market 220
10.3.3 FRANCE 227
10.3.3.1 Availability of funding for companies to enhance AI research in medical imaging 227
10.3.4 UK 234
10.3.4.1 Increasing radiography procedures to drive market 234
10.3.5 ITALY 241
10.3.5.1 Increasing demand for EHRs and EMRs due to rising geriatric population to drive adoption 241
10.3.6 SPAIN 248
10.3.6.1 Growing awareness regarding AI to favor market growth 248
10.3.7 REST OF EUROPE 254
10.4 ASIA PACIFIC 261
10.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 268
10.4.2 CHINA 269
10.4.2.1 Rising use of AI in clinical decision-making to drive market 269
10.4.3 JAPAN 276
10.4.3.1 Strong healthcare infrastructure to drive uptake of advanced AI solutions 276
10.4.4 INDIA 282
10.4.4.1 Favorable government initiatives for R&D investments to drive market 282
10.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 289
10.5 LATIN AMERICA 295
10.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR LATIN AMERICA 303
10.5.2 BRAZIL 303
10.5.2.1 High technological advancements in healthcare market to drive market 303
10.5.3 MEXICO 310
10.5.3.1 Investment inflows and initiatives for AI-related education to drive market 310
10.5.4 REST OF LATIN AMERICA 316
10.6 MIDDLE EAST & AFRICA 323
10.6.1 GCC COUNTRIES 330
10.6.1.1 Rising adoption of AI in diagnostics to elevate healthcare standards 330
10.6.2 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 337
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 345
11.1 OVERVIEW 345
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2021–2024 345
11.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY PLAYERS IN AI IN MEDICAL IMAGING MARKET 346
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 347
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 347
11.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 350
11.5.1 STARS 350
11.5.2 EMERGING LEADERS 350
11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 350
11.5.4 PARTICIPANTS 351
11.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 352
11.5.5.1 Company footprint 352
11.5.5.2 Regional footprint 353
11.5.5.3 Component footprint 354
11.5.5.4 Application footprint 355
11.5.5.5 End-user footprint 356
11.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 357
11.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 357
11.6.2 DYNAMIC COMPANIES 357
11.6.3 RESPONSIVE COMPANIES 357
11.6.4 STARTING BLOCKS 357
11.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 359
11.6.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 359
11.6.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 360
11.7 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 361
11.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 362
11.9 COMPETITIVE SCENARIO 363
11.9.1 PRODUCT LAUNCHES 363
11.9.2 DEALS 364
11.9.3 OTHER DEVELOPMENTS 365
12 COMPANY PROFILES 366
12.1 KEY PLAYERS 366
12.1.1 MICROSOFT 366
12.1.1.1 Business overview 366
12.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 367
12.1.1.3 Recent developments 369
12.1.1.3.1 Product launches 369
12.1.1.3.2 Deals 369
12.1.1.4 MnM view 371
12.1.1.4.1 Key strengths 371
12.1.1.4.2 Strategic choices 371
12.1.1.4.3 Weaknesses & competitive threats 371
12.1.2 NVIDIA CORPORATION 372
12.1.2.1 Business overview 372
12.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 373
12.1.2.3 Recent developments 375
12.1.2.3.1 Product launches 375
12.1.2.4 MnM view 377
12.1.2.4.1 Key strengths 377
12.1.2.4.2 Strategic choices 377
12.1.2.4.3 Weaknesses & competitive threats 377
12.1.3 MERATIVE 378
12.1.3.1 Business overview 378
12.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 378
12.1.3.3 Recent developments 379
12.1.3.3.1 Product launches 379
12.1.3.3.2 Deals 379
12.1.3.3.3 Other developments 380
12.1.3.4 MnM view 380
12.1.3.4.1 Key strengths 380
12.1.3.4.2 Strategic choices 380
12.1.3.4.3 Weaknesses & competitive threats 381
 
12.1.4 GOOGLE (ALPHABET, INC.) 382
12.1.4.1 Business overview 382
12.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 383
12.1.4.3 Recent developments 384
12.1.4.3.1 Product launches 384
12.1.4.3.2 Deals 384
12.1.4.4 MnM view 385
12.1.4.4.1 Key strengths 385
12.1.4.4.2 Strategic choices 385
12.1.4.4.3 Weaknesses & competitive threats 385
12.1.5 INTEL CORPORATION 386
12.1.5.1 Business overview 386
12.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 387
12.1.5.3 Recent developments 389
12.1.5.3.1 Product launches 389
12.1.5.3.2 Deals 390
12.1.5.4 MnM view 390
12.1.5.4.1 Key strengths 390
12.1.5.4.2 Strategic choices 391
12.1.5.4.3 Weaknesses & competitive threats 391
12.1.6 SIEMENS HEALTHINEERS AG 392
12.1.6.1 Business overview 392
12.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 393
12.1.6.3 Recent developments 394
12.1.6.3.1 Product launches 394
12.1.6.3.2 Deals 395
12.1.7 GE HEALTHCARE 396
12.1.7.1 Business overview 396
12.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 397
12.1.7.3 Recent developments 398
12.1.7.3.1 Product launches 398
12.1.7.3.2 Deals 399
12.1.7.3.3 Expansions 401
12.1.7.3.4 Other developments 401
12.1.8 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 402
12.1.8.1 Business overview 402
12.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 403
12.1.8.3 Recent developments 404
12.1.8.3.1 Product launches 404
12.1.8.3.2 Deals 404
 
12.1.9 KONINKLIJKE PHILIPS N.V. 405
12.1.9.1 Business overview 405
12.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 406
12.1.9.3 Recent developments 408
12.1.9.3.1 Product launches 408
12.1.10 CANON MEDICAL SYSTEMS CORPORATION 409
12.1.10.1 Business overview 409
12.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 411
12.1.10.3 Recent developments 411
12.1.10.3.1 Product launches 411
12.1.10.3.2 Other developments 411
12.1.11 FUJIFILM HOLDINGS CORPORATION 412
12.1.11.1 Business overview 412
12.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 414
12.1.11.3 Recent developments 414
12.1.11.3.1 Product launches 414
12.2 OTHER PLAYERS 415
12.2.1 HEARTFLOW, INC. 415
12.2.2 ENLITIC, INC. 415
12.2.3 AIDENCE 416
12.2.4 BUTTERFLY NETWORK, INC. 416
12.2.5 NANO-X IMAGING LTD. 417
12.2.6 VIZ.AI, INC. 418
12.2.7 QUIBIM 419
12.2.8 QURE.AI 420
12.2.9 THERAPIXEL 420
12.2.10 AIDOC 421
12.2.11 LUNIT, INC. 422
12.2.12 ECHONOUS, INC. 423
12.2.13 ICOMETRIX 424
12.2.14 BRAINOMIX 424
13 APPENDIX 425
13.1 DISCUSSION GUIDE 425
13.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 428
13.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 430
13.4 RELATED REPORTS 430
13.5 AUTHOR DETAILS 431

*** 医療用画像における人工知能（AI）の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・医療用画像における人工知能（AI）の世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の医療用画像における人工知能（AI）の世界市場規模を16.5億米ドルと推定しています。

・医療用画像における人工知能（AI）の世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年の医療用画像における人工知能（AI）の世界市場規模を45.3億米ドルと予測しています。

・医療用画像における人工知能（AI）市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は医療用画像における人工知能（AI）の世界市場が2024年～2029年に年平均22.4%成長すると展望しています。

・世界の医療用画像における人工知能（AI）市場における主要プレイヤーは？
→「Microsoft (米国)、NVIDIA Corporation (米国)、Merative (米国)、Intel Corporation (米国)、Google (米国)、Siemens Healthineers (ドイツ)、GE HealthCare (米国)、Digital Diagnostics Inc. (米国)、Advanced Micro Devices, Inc. (米国)、InformAI (米国)、HeartFlow, Inc. (米国)、Enlitic, Inc. (米国)、icomatrix (ベルギー)、Aidence (オランダ)、Butterfly Network、Inc. (米国)、Nano-X Imaging LTD. (イスラエル)、Viz.ai, Inc. (米国)、Quibim (スペイン)、Qure.ai (インド)、Therapixel (フランス)、Aidoc (米国)、Koninklijke Philips N.V. (オランダ)、Lunit, Inc. (韓国)、EchoNous, Inc. （米国）、Brainomix（英国）など ...」を医療用画像における人工知能（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 ***
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