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世界の医療画像AI市場規模は 、2022年に7億6,284万米ドルと 推定され、2023年から2032年の予測期間中に33.1%のCAGRを 記録し、2032年までに約142億7,180万米ドルに達すると予測されている。医療画像として知られる診断プロセスは、人体の視覚的補助や画像表現の生成、人体臓器の性能や機能の観察として特徴づけられる。人工知能(AI)は、ヘルスケアと医療画像分野での診断方法と手順全体を変えつつある。
主な収穫
2022年には、北米が38.46%以上の高い売上シェアを占めている。
アジア太平洋地域は、2023年から2032年にかけて年平均成長率35.6％で最も急速に成長する見通しである。
技術別では、ディープラーニングセグメントが2022年に58.9％以上の収益シェアを獲得している。しかし、NLPセグメントは2023年から2032年にかけて最も速いCAGRで成長している。
アプリケーション別では、神経学セグメントが2022年の収益シェア20.84％で市場を支配している。しかし、乳房スクリーニング分野は予測期間中35.6%と最も高いCAGRで成長している。
モダリティ別では、CTスキャン分野が2022年に31.21％の収益シェアを獲得している。しかし、2023年から2032年までのCAGRはX線セグメントが35.4%と最も強くなると予想されている。
最終用途別では、病院・診療所セグメントが2022年に64.12％の最高売上シェアを占めた。
米国の医療用画像処理におけるAI市場 2023年から2032年まで
米国の医療用画像処理におけるAI市場規模は、2022年に1億3114万米ドルと評価され、2023年から2032年までの年平均成長率は34.4%で、2032年には26億9475万米ドルに達すると予測されている。
高度に発達した医療制度と可処分所得の高さから、北米と欧州が医療画像産業におけるAIを支配している。また、医療用画像処理における人工知能の必要性は、重要なプレイヤーの存在や政府による法整備が後押ししている。
予測期間を通じて、アジア太平洋地域は有益なペースで増加すると予測されている。病気の頻度や人口の増加が、この増加の原因かもしれない。さらに、中国、インドネシア、インドなどのアジア諸国では医療インフラが急速に近代化されているため、市場も成長している。
成長因子
健康・医療イノベーションの最も有望な分野のひとつに、医療画像診断における人工知能（AI）の活用がある。医療画像診断では、画像の取り込み、報告補助のための処理、経過観察の計画、データ保存、データマイニングなど、さまざまな方法でAIが利用されている。AIは近年、画像異常の分類において目覚ましい感度と精度を示しており、組織ベースの検出と特徴付けを強化することが保証されている。機械学習（ML）と呼ばれる人工知能の一分野では、脳の有機的なニューラルネットワークの構造を模倣した計算モデルとアルゴリズムを使用する。ニューラルネットワークのアーキテクチャは、リンクされたノードの層で構成されている。各ネットワークノードは、入力データを活性化関数に送る前に重み付けし、要約する。
ヘルスケアと医療用画像処理におけるAIの利用によって診断プロセスが変化し、これが世界規模での医療用画像処理におけるAI市場の成長を刺激した。医療従事者は、画像取得プロセスの実行と、各患者の診断と個別ケアのためのこれらの画像の分析において、人工知能によって支援されている。AIは研究者によって、放射線画像の特性を客観的に評価し、画像データ中の困難なパターンを自動的に識別するために活用されている。放射線腫瘍学では、治療の様々な段階で使用される多くの特徴的な画像モダリティを向上させるために人工知能が使用されている。現在、医用画像診断で最も人気のある研究テーマの1つは放射線オミックスであり、放射線画像から多数の画像属性をハイスループットで抽出することが含まれる。
さらに、AIは大量の医療写真の分析において重要な役割を果たし、通常では見逃される病気の兆候を明らかにする。その結果、医療用画像処理におけるAI市場は今後数年間で拡大すると予想される。科学者たちは、COVID-19と闘う努力を大きく前進させている。分析報告書や大学および企業の研究者による出版物など、新たな研究発見が日々生まれている。医用画像研究の文脈で病気を検出し予測するために、人工知能（AI）に注目する研究者が増えている。AIベースの画像解析アルゴリズムは、従来の画像処理技術よりも正確、効果的、迅速、安定、再現性の高い疾病情報を提供する。したがって、AIベースのCOVID-19診断プロセスの基本は、画像解析、感染肺領域の画像セグメンテーション、臨床評価のための分析である。予想される期間中、これらのAIベースの手法は、医療画像分野におけるAIの大きな商業化の可能性を示している。
人工知能は、自動車の音声認識や運転支援システムからヘルプデスクのインテリジェントなチャットボットまで、日常的なアプリケーションの多くに入り込んでいる。人工知能を使って写真を正しく識別すると、驚くべき結果が得られる。
医療画像は医療において大きな役割を果たし、正確な病気の診断と管理を提供している。テクノロジーとデジタルデータは写真業界に革命をもたらした。その結果、過去数年間で、ヘルスケア業界におけるAIベースのソリューションの採用が拡大した。
医療用画像診断におけるAIの市場は、画像解析におけるAIの使用により、精度の向上、判読の迅速化、放射線技師の繰り返しの減少によって支えられている。
医療目的でのAI技術の利用の伸びは、AI技術によってもたらされる利点と医療分野でのその数多くの応用に関する知識の増加によってもたらされ、医療用画像処理におけるAI市場を支援している。
多くの病院や医療機関が、治療用途により魅力的な選択肢として人工知能を取り入れている。大手企業は、医療用画像のAI技術ソリューションに多額の投資を行っている。研究者と企業は協力して効率的なAIベースのシステムを開発している。
先進諸国は人口問題の結果として、国民のために最先端で費用対効果の高い医療システムに投資しており、これが医療用画像処理におけるAI市場に拍車をかけている。このような戦術は、市場参加者に医療産業への投資を促し、顧客に最先端のソリューションを提供することで、医療画像処理におけるAI市場での地位を高めている。
主な市場牽引要因
AIによる画像診断で医療分野のケアモデルを改善
最先端のAIツールや技術の導入は、放射線科や医療分野の近い将来の変革に重要な役割を果たすと予想される。現在の医療用画像処理におけるAI市場は、医療分野、特に放射線科におけるAIの活用が進むことで、企業に幅広いビジネスチャンスを提供すると予測される。
利用可能な放射線科医の数の増加と、データを解釈できるスキャンの数との間のギャップの拡大は、おそらく医療画像におけるAIの採用を加速させる重要な要素である。
作業負荷の増大とデータ解釈プロセスの迅速化へのプレッシャーにより、ミスが大幅に増加している。このことは、AI対応画像診断市場のプレーヤーにとって、市場プレゼンス拡大のチャンスを広げている。
主な市場課題
AI技術の活用に消極的な医療関係者
医療従事者は、デジタルヘルスの広範な台頭のおかげで、最先端の治療方法を通じて患者を助けることができるようになった。AI技術の活用により、医師は患者をより適切に診断し、治療することができる。しかし、医師は新しい技術の導入に消極的であることが指摘されている。例えば、医師はAIがいずれ医療分野で自分たちに取って代わるだろうと誤解している。医師や放射線科医の信念によれば、共感や説得といった能力は人間の特性であると考えられているため、テクノロジーが医師の存在を完全に否定することはできない。さらに心配なのは、患者がこうしたテクノロジーに過度に傾倒するあまり、重要な対面治療から遠ざかってしまい、長期的な医師と患者の関係にひずみが生じる可能性があることだ。多くの医療従事者は、AIが患者の病気を診断する精度について懐疑的である。AIベースのソリューションが、手頃な価格で安全かつ効果的なソリューションであり、医師に利便性とより良い患者ケアを提供するものであることを医療提供者に説得するのは難しい。しかし、医療提供者は、AIベースのソリューションの潜在的な利点と、それらが使用される可能性のあるさまざまな分野に対して、よりオープンになっている。したがって、今後数年のうちに、医師や放射線技師がヘルスケアにおけるAIベースの技術をますます受け入れるようになる可能性がある。
主な市場機会
新興国は大きな可能性を秘めている
発展途上国はAIへの投資をプールすることに注力しており、これによって企業はAIを医療用画像処理に活用し、収益シェアを拡大することが可能になる。例えば、中国は2030年までに人工知能で世界をリードしたいと考えている。この戦略では、企業におけるAI技術の利用を加速させるため、政府による多額の融資と投資を求めている。さらに、医療用画像処理におけるAI市場の企業は、インド、中国、ブラジルなどの国々における患者数の増加から恩恵を受けると予測されている。2031年までに、医療用画像処理における人工知能の市場規模は200億米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）36％で成長すると予測されている。
モダリティ・インサイト
CTスキャンと比較すると、磁気共鳴画像は欠陥のない画像を得ることができる。MRIは、軟部組織の細部やより質の高い画像を効率的に得ることができるため、X線検査に代わる優れた検査法として頻繁に利用されている。光干渉断層計を利用することで、網膜と膜の間の三次元的な相互作用が可能となり、網膜硝子体疾患の制御が可能となる。
エンドユーザーの洞察
市場は医療部門が支配している。これは、病院が広く分散しており、アクセスしやすいため、多くの患者が病院を好むためである。また、医療用画像処理AI市場は、有利な償還規制の恩恵を受けると予想される。予想される期間中、診断センターの人気が高まると予想される。これは、患者の意識の高まり、診断処置や検査に対する欲求などの要素に起因すると考えられ、これらすべてが市場の拡大に拍車をかけている。人里離れた場所、特に農村部でも質の高い医療施設を容易に提供できることから、外来部門は予測期間を通じてより速いCAGRで発展すると予想される。有能な外科医の確保と必要な機器の余剰が病院市場の拡大に寄与している。新興国の政府援助は、予測期間を通じて病院のインフラと技術を後押しし、病院分野の成長をもたらすと予想される。
アプリケーション・インサイト
同市場はデジタルパソロジー部門が支配的であり、これは病理医の生産性向上と関連している。画像解析のための検証ツールはデジタルパソロジーによって提供され、病理医がより多くのスライドをより短時間で処理するのに役立っている。これにより、病気の早期発見と迅速な治療開始が可能になる。AIとデジタル病理学はまた、医師が患者中心の意思決定を行うのを支援する。がん市場は、がんやその罹患率の増加についてより多くの人々が認識するようになるにつれて、その人気も高まると予想される。個別化治療は、悪性腫瘍の性質を識別・理解する人工知能アルゴリズムによって可能になる。 第2部では、心臓、脳、乳房、口腔のAI主導型画像診断に焦点を当てる。
最近の動向
アビセンナがニュアンスAIマーケットプレイスの2021年6月の報告によると、FDAはCINA-LVO、CINA-ICH、神経血管クリーゼに対するAIの申請を受理した。これはこの種のものとしては米国最大かつ初のゲートウェイであり、放射線診断報告プラットフォーム内の広範なAI診断モデルへのシングルポイントを提供する。
2021年6月、韓国のAI事業を展開するVUNO Inc.は、AIを搭載したモバイルデジタルX線システム「VUNO Med-Chest X-ray」をGM85に搭載するためのサムスン電子との戦略的提携を発表した。この提携により、VUNOはグローバル市場へのアクセスにより、市場対応可能なAIアプリケーションの拡大に近づくと予測される。
医療用画像処理におけるAI 市場のプレーヤー
アグファ・ゲバルト・グループ/アグファ・ヘルスケア
アルテリス
AI
AZmed
バタフライ・ネットワーク
キャプション・ヘルス
セルマティQ
デンタルエクスライ
デジタル診断
エコーヌース
グリーマー
ハートビスタ
iCAD
ルニット
メディア
メド
ナノックス・イメージング
ペイジAI
ペリメーター・メディカル・イメージングAI
予測可能な健康
1QBインフォメーション・テクノロジー
Qure.ai
クォンティブ
クラリティイメージング
キビム
レナリティクス
セラピクセル
ウルトロミクス
Viz.ai
ブノ
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
AIテクノロジー
ディープラーニング
自然言語処理（NLP）
その他
ソリューション別
ソフトウェア・ツール／プラットフォーム
サービス
インテグレーション
デプロイメント
モダリティ別
CTスキャン
MRI
X線
超音波イメージング
核医学イメージング
アプリケーション別
デジタル病理学
腫瘍学
心臓血管
神経学
肺（呼吸器系）
乳房（マンモグラフィ）
肝臓（GI）
口腔診断学
その他
最終用途別
病院とクリニック
研究所および診断センター
その他（外来手術センター、在宅集中治療など）
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 医療画像診断におけるAI市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：医療画像産業におけるAIのインパクト
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.医療用画像処理におけるAIの世界市場、AI技術別
8.1.医療画像診断におけるAI市場、AI技術別、2023～2032年
8.1.1.ディープラーニング
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.自然言語処理（NLP）
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.その他
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.医療用画像処理におけるAIの世界市場、ソリューション別
9.1.医療画像診断におけるAI市場、ソリューション別、2023～2032年
9.1.1.ソフトウェアツール/プラットフォーム
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.サービス
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.統合
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.展開
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.医用画像診断におけるAIの世界市場、モダリティ別
10.1.医療用画像処理におけるAI市場、モダリティ別、2023～2032年
10.1.1.CTスキャン
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.MRI
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.X線
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.超音波イメージング
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.5.核医学イメージング
10.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.医療用画像処理におけるAIの世界市場、用途別
11.1.医療用画像処理におけるAI市場、用途別、2023～2032年
11.1.1.デジタル病理学
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.腫瘍学
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.3.心血管
11.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.4.神経学
11.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.5.肺（呼吸器系）
11.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.6.乳房（マンモグラフィ）
11.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.7.肝臓（GI）
11.1.7.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.8.口腔診断薬
11.1.8.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.9.その他
11.1.9.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.医療用画像処理におけるAIの世界市場、エンドユース別
12.1.医療用画像処理におけるAI市場、エンドユース別、2023～2032年
12.1.1.病院および医療機関
12.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.2.患者
12.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.3.製薬・バイオテクノロジー企業
12.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.4.医療費支払者
12.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.5.その他
12.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第13章.医療用画像処理におけるAIの世界市場、地域別推定と動向予測
13.1.北米
13.1.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.1.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.1.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.1.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.1.6.米国
13.1.6.1.AI技術別市場収益と予測（2020～2032年）
13.1.6.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.1.6.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.1.6.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.6.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.1.7.北米以外の地域
13.1.7.1.AI技術別市場収益と予測（2020～2032年）
13.1.7.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.1.7.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.1.7.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.1.7.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.2.ヨーロッパ
13.2.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.2.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.2.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.2.6.英国
13.2.6.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.6.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.2.6.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.2.7.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.8.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.2.9.ドイツ
13.2.9.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.9.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.2.9.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.2.10.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.11.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.2.12.フランス
13.2.12.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.12.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.2.12.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.2.12.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.13.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.2.14.その他のヨーロッパ
13.2.14.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.2.14.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.2.14.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.2.14.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.2.15.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.3.APAC
13.3.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.3.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.3.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.3.6.インド
13.3.6.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.6.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.3.6.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.3.6.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.7.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.3.8.中国
13.3.8.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.8.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.3.8.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.3.8.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.9.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.3.10.日本
13.3.10.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.10.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.3.10.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.3.10.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.10.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.3.11.その他のAPAC地域
13.3.11.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.3.11.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.3.11.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.3.11.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.3.11.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.4.MEA
13.4.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.4.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.4.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.4.6.GCC
13.4.6.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.6.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.4.6.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.4.6.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.7.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.4.8.北アフリカ
13.4.8.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.8.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.4.8.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.4.8.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.9.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.4.10.南アフリカ
13.4.10.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.10.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.4.10.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.4.10.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.10.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.4.11.その他のMEA諸国
13.4.11.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.4.11.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.4.11.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.4.11.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.4.11.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.5.ラテンアメリカ
13.5.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.5.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.5.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.5.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.5.6.ブラジル
13.5.6.1.AI技術別市場収益と予測（2020～2032年）
13.5.6.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.5.6.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.5.6.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.7.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
13.5.8.その他のラタム諸国
13.5.8.1.AI技術別の市場収益と予測（2020～2032年）
13.5.8.2.市場収益と予測、ソリューション別（2020～2032年）
13.5.8.3.市場収益と予測、モダリティ別（2020～2032年）
13.5.8.4.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
13.5.8.5.市場収益と予測、最終用途別（2020～2032年）
第14章.企業プロフィール
14.1.アグファ・ゲバルト・グループ／アグファ・ヘルスケア
14.1.1.会社概要
14.1.2.提供商品
14.1.3.財務パフォーマンス
14.1.4.最近の取り組み
14.2.アルテリス
14.2.1.会社概要
14.2.2.提供商品
14.2.3.財務パフォーマンス
14.2.4.最近の取り組み
14.3.AI
14.3.1.会社概要
14.3.2.提供商品
14.3.3.財務パフォーマンス
14.3.4.最近の取り組み
14.4.AZmed
14.4.1.会社概要
14.4.2.提供商品
14.4.3.財務パフォーマンス
14.4.4.最近の取り組み
14.5.バタフライ・ネットワーク
14.5.1.会社概要
14.5.2.提供商品
14.5.3.財務パフォーマンス
14.5.4.最近の取り組み
14.6.キャプション
14.6.1.会社概要
14.6.2.提供商品
14.6.3.財務パフォーマンス
14.6.4.最近の取り組み
14.7.セルマティQ
14.7.1.会社概要
14.7.2.提供商品
14.7.3.財務パフォーマンス
14.7.4.最近の取り組み
14.8. デンタルエクスライ
14.8.1.会社概要
14.8.2.提供商品
14.8.3.財務パフォーマンス
14.8.4.最近の取り組み
14.9.デジタル診断
14.9.1.会社概要
14.9.2.提供商品
14.9.3.財務パフォーマンス
14.9.4.最近の取り組み
14.10.エコーヌース
14.10.1.会社概要
14.10.2.提供商品
14.10.3.財務パフォーマンス
14.10.4.最近の取り組み
第15章 調査方法研究方法論
15.1.一次調査
15.2.二次調査
15.3.前提条件
第16章付録
16.1.私たちについて
16.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖