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世界の乳房画像診断における人工知能（AI）市場は、がん罹患率の上昇、医療インフラ投資の増加、高齢化、発展途上国における病院ネットワークの急速な拡大が原動力となっている。世界の乳房画像診断における人工知能（AI）市場は、予測期間中に最も速い複合年間成長率（CAGR）で成長すると推定される。
乳がん治療における早期発見のためのAIの活用は、ラジオミクスや生検スライドのデータを活用することで行われる。偽陽性の発生率を低下させることで、マンモグラフィを解読するための学習アルゴリズムを作成する世界的な取り組みが、その裏付けとなっている。AIはリンパ節生検のフルスライド画像から転移性乳がんを検出する可能性を向上させた。リスク因子や素因の個人差により、AIアルゴリズムは様々な集団で異なる挙動を示す。
成長因子
乳房画像診断における人工知能の活用は、病気の早期発見に役立ち、これが市場を牽引する大きな要因になると予想される。WHOによると、2020年には世界でおよそ1,000万人ががんが主な死因となる。また、2020年の新規罹患者数は226万人で、乳がんが最も罹患率の高いがんの種類となっている。がんが早期に発見されれば、こうした死因の大半を避けることができる。乳がん検診と診断にAIを応用することで、乳がんの早期発見が可能になり、乳房画像診断における人工知能の拡大を後押しすると予測されている。
高い乳がん罹患率と有病率
乳がん診断の保険償還に有利な枠組み
腫瘍学の治療と研究により多くの資金が費やされている
乳がんに対する意識の向上と早期発見
成長する健康保険
発展途上国で急増する病院インフラ
高齢化人口の増加
主な市場牽引要因
高い乳がん罹患率と有病率 – がんの有病率は上昇しており、検診や診断率を高めるための政府の対策も増えている。乳房画像診断における人工知能市場は、乳がん罹患率の上昇によって牽引されると予測される。米国癌協会は、2021年には281,550人の新たな乳癌症例が確認され、米国だけでも49,290人がこの病気で死亡すると予測している。WHOによれば、乳がんは2021年には世界で最も罹患率の高いがん種となり、新規罹患者は230万人を超えるという。
2021年にランセット誌が発表したデータでは、65歳以上の高齢者ががん患者の約50％を占めている。高齢の患者は診断が遅れることが多く、より少ない（手厚い）ケアを受ける可能性があり、それが転帰に影響を及ぼす可能性がある。さらに、NCBIが発表したデータによると、乳癌の新規診断の大半を65歳未満の女性が受け、乳癌による死亡の大半を65歳以上の女性が受けている。加えて、これまでほとんど研究されてこなかった分野であるが、高齢は腫瘍や微小環境の挙動における生物学的変異と関連している可能性がある。さらに、老年腫瘍学は臨床腫瘍学のサブスペシャリティと考えることができるが、高齢者は若年者よりも癌に罹患する可能性が高いため、すべての腫瘍医と医療従事者がこの分野のユニークな側面を認識することが極めて重要である。競合する社会経済的および健康関連の考慮事項に加え、老年腫瘍学は、スクリーニング、診断、治療、および転帰に影響を及ぼす可能性のある腫瘍生物学における加齢に関連した変化にも直面している。
乳がんの治療と研究により多くの資金が費やされている -過去100年、がんの治療法を見つけるためのがん研究への資金が増加したおかげで、医薬品ビジネスは繁栄した。ある研究論文によると、乳がんの啓発と研究のために毎年60億ドルが割り当てられている。さらに、乳がんの研究者や支援者たちは、より多くの資金提供を常に求めているにもかかわらず、この病気は実際には豊富な資金を有している。
米国を代表する健康関連研究機関である国立衛生研究所（National Institutes of Health）は、昨年、乳がん研究に7億6300万ドルを投入した。乳がん研究は国防総省の支援も受けており、国防総省は今年、1億5000万ドルを計上した。従って、乳がん治療への資金援助の拡大が、この産業の成長を牽引しているのである。
主な市場課題
乳がんの治療費は高額
がん治療費の高騰は、乳房画像診断における人工知能市場の成長を妨げるだろう。救命治療にかかる費用は、がん生存者の割合とともに上昇している。健康保険に加入している人でも、米国での乳がん治療には多額の費用がかかる。2019年、人々は31.4億ドルを自腹で使い、他のどのがん治療よりも多かった。
乳がん患者は、仕事を休まなければならないことによる賃金の未払いや、手の届かない健康保険や介護関連の出費のために、しばしば経済的困難を経験する。負債や請求がかさむと、提案された治療を見送ったり、先延ばしにしたりする人もいる。経済的な負担は何年も続くことが多く、個人の家族全体に影響を及ぼすこともある。
さらに、治療費が最もかかる悪性腫瘍は、肺がん、大腸がん、乳がん、中皮腫など、予防できるものである。研究によれば、ほとんどの癌は避けることができる。がんになる可能性は、食習慣、身体活動レベル、ライフスタイルの決定などに影響されます。Asbestos.comの中皮腫センターは、がん患者とその恋人を対象とした調査を実施し、その20％以上が自己負担額として年間2万ドル以上を費やしていると報告した。
主な市場機会
医療IT支出の増加 – 医療ITへの支出の増加は、乳房画像診断における人工知能市場の拡大に好影響を与えると予測される。支出の増加はデジタルインフラの改善に寄与し、病院やその他の医療施設におけるAIの利用を加速すると予測される。さらに、AIは治療費を大幅に削減し、がんの正確な早期発見に役立つ。
セグメント・インサイト
エンドユーザーの洞察
2022年には、病院が最終用途市場を支配した。病院が近代的で設備の整った施設を提供できるかどうかは、入院期間、医療費全体、医療水準、救急医療の利用しやすさなど、多くの変数に有益な影響を与える。今後数年間、市場の成長を後押しするのは、世界中で医療インフラへの支出が増加していることである。投資によって、より高度なインフラや検査ツールの購入が可能になった。さらに、病院を拠点とするすべての医療サービスに十分な医療保障を提供することにも成功している。これらは、今後数年間の病院分野の発展を支える主な要素である。
地域の洞察
乳房画像診断における人工知能市場は、2022年には北米が支配的であり、予測期間中にかなりの割合で拡大すると予測されている。乳房画像診断市場は、この地域での乳がん症例数の増加により拡大している。
米国臨床腫瘍学会の統計によると、2022年には米国女性の浸潤性乳がんの新規症例数は約287,850例、DCISの症例数は51,400例、乳がん関連死亡者数は43,250人となる。したがって、米国における乳がんの有病率の高さが、同国における乳房画像診断産業の拡大に拍車をかける可能性が高い。
世界の乳房画像診断における人工知能市場は、アジア太平洋地域で最も速いペースで拡大するだろう。市場拡大を後押しする主な要因は、乳がん罹患率の上昇、乳がん治療に対する多額の研究開発費、乳房画像技術の進歩である。米国疾病管理予防センターによると、人種や民族に関係なく、乳がんはほとんどのアジア諸国で最も一般的な悪性腫瘍である（CDC）。
最近の動向
2022年5月、GEヘルスケアとシンガポール国立腫瘍センター（NCCS）が提携。人工知能とテキスト処理を活用することで、このコラボレーションは、よりパーソナライズされたがん治療の選択肢の可能性を促し、患者が患者の旅路に沿って臨床的に重要な情報を調べる機会を提供することを目的としている。
2020年11月 -Mammography Instructors, LLC、Densitas, Inc.と共同で、マンモグラフィ技術者トレーニング・プラットフォームを構築する。このプロジェクトは、マンモグラフィクリニックが円滑に業務を遂行できるよう、人工知能を活用した遠隔医療技術者トレーニングプラットフォームの構築を目指す。
主な市場プレイヤー
GEヘルスケア
ホロジック社
株式会社ガンマメディカ
シーメンス・ヘルスケア
富士フイルムホールディングス
株式会社東芝
オーロラ・イメージング・テクノロジー社
レポートの対象セグメント
(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。）
用途別
病院
外来手術センター
専門クリニックと外傷センター
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
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（プレミアムインサイト）
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.前提条件と限界
第3章エグゼクティブ・サマリー
3.1.マーケット・スナップショット
第4章市場変数とスコープ
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.販売と流通経路の分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章COVID 19 乳房画像診断における人工知能（AI）市場への影響
5.1.COVID-19の展望 ：乳房画像診断産業における人工知能（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の市場動向と機会
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.市場促進要因
6.1.2.市場の抑制要因
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
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.ベンダーの状況
7.1.3.1.サプライヤーのリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章乳房画像診断における人工知能（AI）の世界市場：エンドユーザー別
8.1.乳房画像診断における人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2020年～2027年
8.1.1.病院
8.1.1.1.市場収益と予測（2016年～2027年）
8.1.2.外来手術センター
8.1.2.1.市場収益と予測 (2016-2027)
8.1.3.専門クリニックと外傷センター
8.1.3.1.市場収益と予測 (2016-2027)
8.1.4.その他
8.1.4.1.市場収益と予測 (2016-2027)
第9章乳房画像診断における人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
9.1.北米
9.1.1.市場収益および予測、最終用途別 (2016-2027)
9.1.2.米国
9.1.3.その他の北米地域
9.1.3.1.市場収益および予測、最終用途別 (2016-2027)
9.2.ヨーロッパ
9.2.1.市場収益および予測、最終用途別 (2016-2027)
9.2.2.英国
9.2.2.1.市場収益および予測、最終用途別 (2016-2027)
9.2.3.フランス
9.2.3.1.市場収益および予測、最終用途別 (2016-2027)
9.2.4.その他のヨーロッパ
9.2.4.1.市場収益および予測、最終用途別（2016年～2027年）
9.3.APAC
9.3.1.市場収益および予測、最終用途別 (2016-2027)
9.3.2.インド
9.3.2.1.市場収益および予測、最終用途別（2016年～2027年）
9.3.3.中国
9.3.3.1.市場収益および予測、最終用途別 (2016-2027)
9.3.4.日本
9.3.4.1.市場収益および予測、最終用途別（2016年～2027年）
9.3.5.その他のAPAC地域
9.3.5.1.市場収益および予測、最終用途別 (2016-2027)
9.4.MEA
9.4.1.最終用途別市場収益および予測（2016-2027年）
9.4.2.GCC
9.4.2.1.市場収益および予測、最終用途別（2016年～2027年）
9.4.3.北アフリカ
9.4.3.1.市場収益および予測、最終用途別（2016年～2027年）
9.4.4.南アフリカ
9.4.4.1.市場収益および予測、最終用途別（2016年～2027年）
9.4.5.その他のMEA諸国
9.4.5.1.市場収益および予測、最終用途別（2016年～2027年）
9.5.ラテンアメリカ
9.5.1.市場収益および予測、最終用途別 (2016-2027)
9.5.2.ブラジル
9.5.2.1.市場収益および予測、最終用途別（2016年～2027年）
9.5.3.その他のラタム諸国
9.5.3.1.市場収益および予測、最終用途別 (2016-2027)
第10章企業プロフィール
10.1.GEヘルスケア
10.1.1. 会社概要
10.1.2. 提供製品
10.1.3. 業績
10.1.4. 最近の取り組み
10.2.ホロジック社
10.2.1. 会社概要
10.2.2. 提供製品
10.2.3. 業績
10.2.4. 最近の取り組み
10.3.ガンマメディカ社
10.3.1. 会社概要
10.3.2. 提供製品
10.3.3. 業績
10.3.4. 最近の取り組み
10.4.シーメンス・ヘルスケア
10.4.1. 会社概要
10.4.2. 提供製品
10.4.3. 業績
10.4.4. 最近の取り組み
10.5.富士フイルムホールディングス株式会社
10.5.1. 会社概要
10.5.2. 提供製品
10.5.3. 業績
10.5.4. 最近の取り組み
10.6.株式会社東芝
10.6.1. 会社概要
10.6.2. 提供製品
10.6.3. 業績
10.6.4. 最近の取り組み
10.7.オーロラ・イメージング・テクノロジー社
10.7.1. 会社概要
10.7.2. 提供製品
10.7.3. 業績
10.7.4. 最近の取り組み
第11章調査方法論
11.1.一次調査
11.2.二次調査
11.3.前提条件
第12章付録
12.1.会社概要
12.2.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❖