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腫瘍学における世界の人工知能（AI）市場規模は、2022年に8億9,144万米ドルに達し、2023年から2032年までのCAGRは28.18％と顕著で、2032年までに約106億8,029万米ド ルに達すると予測されている。
重要なポイント
北米は2022年に売上シェアの55％以上を占めた。
アジア太平洋地域は、2023年から2032年にかけて30.7%のCAGRで成長している。
ソフトウェア・ソリューション・コンポーネント部門は、2022年に44％以上の売上シェアを獲得した。
2023年から2032年にかけての年平均成長率は、サービス分野が最も高いと予測されている。
乳がんタイプセグメントは、2023年から2032年にかけて最も高いCAGRで成長すると予測されている。
脳腫瘍分野は、2023年から2032年にかけて高い収益率で成長すると予測されている。
化学療法タイプは2022年に約36.2％を生み出した。
免疫療法治療タイプセグメントは、2023年から2032年にかけて年平均成長率39％で進展している。
病院エンドユーザー部門は2022年に55％以上の売上シェアを獲得した。
診断センターユーザーセグメントは、2023年から2032年にかけて最も速いCAGRで成長すると予測されている。
市場の概要
フィンランド、英国、ドイツ、イスラエル、米国、中国など、AIベースの研究に投資する国が増加しており、この技術の採用拡大に大きな役割を果たすと予想される。このような国々で利用可能な投資の増加は、市場の拡大をさらに加速させると予想される。
例えば2020年には、ヘルスケアAI研究に携わる大手企業50社の投資額は85億米ドルを突破する。世界的な腫瘍患者の割合の増加が市場成長に大きく寄与し、症例数の増加が医療セクターを圧迫すると予想される。
さらに、病院施設では医師や看護師といった医療従事者の不足が深刻で、これがテクノロジーへのニーズを高めると予想されている。世界保健機関（WHO）は、医療施設が2030年までに1500万人の医療専門家不足に直面すると予測している。こうした専門家が不足する中、AIは患者の治療において重要な役割を果たすと期待されている。
AIは腫瘍学に様々な応用がある。CanAssist Breast（CAB）は、乳がんと診断された女性のための個別化治療を支援する。CABはAIを使って患者ごとにがんの再発の可能性を予測し、それに基づいて臨床医が治療計画を立てる。オンコステム・ダイアグノスティックスは、腫瘍の進行に関与する特定の遺伝子の過剰発現と過小発現のパターンを分析することで、トリプルネガティブ乳がんや卵巣がんなど、他の種類のがんの予後検査も開発している。
市場のダイナミクス：
ドライバー
ヘルスケア産業における技術開発の進展
技術の進歩とがん診断におけるAIの利用が、ヘルスケア産業の拡大を牽引している。人工的なツールは、低コストの診断プロセスと迅速な検出データの報告を必要とする。
また、医療分野におけるがん検出やスクリーニングのための技術進歩に対する需要も、業界の成長を後押しすると予想されている。さらに、医療技術に対する政府の支出は、新興国における医療分野の拡大を後押ししている。
がん患者数は増加の一途をたどっており、がんの早期発見に対する需要は高まっている。
がん早期発見の重要性に対する意識の高まりが、がん診断における人工知能と機械学習の進歩を後押ししている。政府プログラムの増加は、医療機関や医療提供者が患者治療の改善と進歩のためにAIツールを病院に統合することを奨励している。
さらに、技術の導入により、民間団体や非営利団体は医療成果の向上と治療費の削減を実現し、それによって人々の早期発見を増やすことができる。
拘束
医療におけるaiアプリケーションの認識不足
ディープラーニング技術の最も大きなハードルは、膨大なデータセットやデータベースの管理、機械学習だけでなくAIシステムのトレーニングや知識である。しかし、AIの利用は、ゲノム配列のような重要な個人データを提供する可能性があるため、データ侵害につながる可能性がある。
成長を妨げている様々な問題の中には、透明性の欠如、AIアルゴリズムにおけるバイアスのリスク、トレーニング目的で使用されるデータ、臨床現場におけるAI統合の権限で遭遇する問題などがある。
チャンス
がんの精密治療と医薬品開発に人工知能を活用
様々な抗がん剤が発見され、その作用機序が人工知能によって予測される。さまざまな薬とがんは異なる反応を示す。スクリーニングの過程で得られた情報から、治療活性とがんゲノムの関連性が明らかになる。また、抗がん剤耐性菌対策にもAIが活用されている。がん治療、画像診断、スクリーニング、投薬など、AIが活用される領域は多岐にわたる。その中でも、がん画像診断は最も革新的である。
課題
構造化されたがん関連の健康情報がないこと、また非構造化情報がどのように収集され、単一の医療システムのEHRや統合データベース内に保存されるのか標準化されていないことが、AIモデルの成長における大きな課題となっている。
COVID-19の影響：
コロナウイルスはがん診断でAIの恩恵を受けた。AIと機械学習アプリケーションは、ヘルスケアと医療施設の作業負荷を軽減するのに役立った。業界の拡大に伴い、数多くの国際的なIT企業がコロナウイルスを特定するためのAIソフトウェアやツールの生成に乗り出し、後にがん診断センターの拡大に役立つことになる。コロナウイルスの症例が増加しているため、医療専門家が不足しており、より良い患者支援と結果を得るためのAIツールの導入の動機となっている。
診断、術後ケア、その他の処置には時間がかかるため、パンデミックの間、そのほとんどを維持することは困難であった。上記の要因が、オンコロジー業界におけるAIを後押しした。
セグメント・インサイト
コンポーネント・インサイト
2022年には、ソフトウェアソリューション分野の売上高シェアが約44%と最も高かった。 データを処理・解釈し、フォローアップケアや治療を必要とする腫瘍患者に集中的に対応するソフトウェアを提供する市場プレイヤーの増加が、同分野の成長に関係している。ソフトウェアは効率を高め、ワークフローを改善し、時間を節約するのに役立つ。
画像診断、インターベンショナル・ラジオロジー、放射線腫瘍学など、さまざまな用途が存在することが、この分野の成長を促進すると予想される。
また、先進的ながん治療や予測ソリューションを提供する革新的な新興企業や起業家の出現により、サービス分野の年平均成長率は予測期間中に最も速くなると予想される。例えばConcr社は、科学的予測に関する深い知識に基づくML手法を採用してがんの進行を推定するソフトウェアサービスを提供しており、治療に対する反応としてがんの進行を正確に予測するのに役立っている。
がん種に関する洞察
乳がん分野は、2023年から2032年にかけて最も高いCAGRで成長すると予測されている。 乳がんは一般的ながんであり、市場の大半を占めている。座りがちなライフスタイルの採用、環境要因、アルコールやタバコの過剰摂取はすべて、世界的ながん患者の増加につながっている。
WHOの統計によると、2020年には世界中で約230万人が乳がん検診を受けることになる。さらに、さまざまな種類のがんに対する意識の高まりと治療へのアクセスのしやすさが、このセグメントの成長を後押ししている。
予測期間中、脳腫瘍分野は非常に収益性の高い速度で成長すると予想されている。世界人口の間で脳腫瘍の発生率が増加していることは、同分野の成長に寄与する不可欠な要因であると予測されている。America Cancer Journalの報告によると、米国では2021年に83,000人以上が脳腫瘍と診断された。さらに、脳腫瘍診断にAIを使用すると、デジタル画像が数分で作成されるため、診断時間の短縮に役立つ。また、AIモデルはより正確ながん診断に役立つ。
治療に関する洞察
化学療法は、2022年の治療分野で最大のシェアを占め、36.2％を占めた。 化学療法は、がん治療処置に一般的に使用されており、米国がん協会は、ステージ4の前立腺がん患者の60％が化学療法を受けていると推定している。化学療法におけるAIは、治療中に患者の投与量をカスタマイズするために利用される個々のデジタルプロファイルを開発する際に臨床医を支援する。
例えば、シンガポール国立大学やシンガポール国立大学がん研究所（NCIS）は、臨床医が化学療法患者に個別化された最適な投与量を作成できるAIプラットフォーム、CURATE.AIを使用して良好な結果を達成した。
予測期間中、免疫療法分野は39％と最も速い成長率が見込まれている。FDA認可の割合の増加や免疫療法の有効性を実証する大規模な臨床研究が、同分野の成長の要因となっている。
さらに、AIの使用は治療の精度を高める。ScienceDirectの論文によると、AIは免疫療法反応に関連する主要な複合組織適合性パターンを91.66％識別するのに役立つ。これは、セグメントの採用に有益な影響を与えると予測される。
エンドユーザー洞察
2022年には、病院セグメントの市場シェアは55.0％を超えた。医療スタッフの不足に対処するためにクリニックでAIソリューションの採用が進んでいることや、がん診断の迅速化が市場成長を促進する主な要因となっている。例えば、英国ケンブリッジのアデンブルック病院は、マイクロソフト・リサーチ・ケンブリッジが開発したディープラーニングツール、InnerEyeを最初に使用した。このツールは腫瘍の正確な特定を支援し、CTの処理時間と治療計画を最大90％短縮する。
さらに、診断センターは、政府の資金援助と医療分野におけるイニシアチブの高まりにより、2023年から2032年の間に最も速いCAGRで拡大すると予測されている。この成長はまた、訓練を受けたスタッフ、技術的に高度な機器、医療専門家の評価によるものである。
地域インサイト
2022年の市場シェアは北米が55.0％以上で市場をリードした。 市場成長の主な要因としては、がん罹患率の上昇、最先端の医療施設の利用可能性などが挙げられる。さらに、地域政府による医療支出の増加が市場成長を促進すると予想される。例えば、米国の医療費は2020年に9.7％増の4兆1,000億ドルに拡大する。同地域にはファイザーやロシュといった主要企業が存在するため、同地域の市場はさらに拡大すると予想される。
アジア太平洋地域は、予測期間中に30.7％の収益性の高いCAGRで成長すると予想されている。これは、患者の健康転帰を向上させるために、地域全体の政府がAIサービスを採用するために実施したイニシアティブの増加などの要因によるものである。例えば、オーストラリア政府は2020年6月、がんやメンタルヘルスを含む様々な症状に対するAI技術の開発を支援するため、1,900万米ドルのパッケージを発表した。
さらに、国内のがん患者数の増加が市場成長に寄与すると予想されている。厚生省が発表したデータによると、インドでは毎年約80万人のがん患者が発見されている。
最近の動向
Whiterabbit.aiとArterysは2022年8月、初期段階のがんを識別するAI搭載技術を開発することで合意した。
ロシュ社は2022年7月、同社のLungFlag技術の開発と商業化を目的としたアーリーサイン社との提携を発表した。
Kheiron Medical Technologies社は2021年にAtlas Medical社と提携した。この提携は、放射線科医によるがん発見をより正確に支援する乳がん検診ソリューション「Mia」の発売を目指している。
ペイジは2021年5月にクエスト・ダイアグノスティックスと提携した。同社は新しいソフトウェアを開発することで、より速く、より正確に、より簡潔な臨床的洞察を提供することを望んでいた。
ペイジは2021年3月にエプレディアと提携した。この提携により、同社は病理医が各検査から洞察を得て患者に結果を提供できるよう支援することを目指した。
PathAIは2021年7月にPoplar社を買収した。この買収により、同社はAIを活用した新たな病理学プラットフォームに検査サービスを組み込むことができるようになる。
主要市場プレイヤー
IBM
アズラAI
シーメンス・ヘルスィニアーズ
GEヘルスケア
インテル
パスAI
エヌビディア
コンサート.AI
デジタル・ダイアグノスティックス社
メディアン・テクノロジーズ
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。）
コンポーネント別
ソフトウェア・ソリューション
ハードウェア
サービス
がんの種類別
乳がん
肺がん
前立腺がん
大腸がん
脳腫瘍
その他
治療タイプ別
化学療法
放射線治療
免疫療法
その他
エンドユーザー別
病院
診断センター
製薬会社
研究機関
その他
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 がん領域における人工知能（AI）市場への影響
5.1.COVID-19の展望：オンコロジー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 がん領域における人工知能（AI）の世界市場がん領域における人工知能（AI）の世界市場、コンポーネント別
8.1.がん領域における人工知能（AI）市場、コンポーネント別、2023～2032年
8.1.1.ソフトウェアソリューション
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.ハードウェア
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.サービス
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章 がん領域における人工知能（AI）の世界市場がん領域における人工知能（AI）の世界市場、がんタイプ別
9.1.がん領域における人工知能（AI）市場、がんタイプ別、2023〜2032年
9.1.1.乳がん
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.肺がん
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.前立腺癌
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.大腸がん
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.脳腫瘍
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.6.その他
9.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.がん領域における人工知能（AI）の世界市場、治療タイプ別
10.1.がん領域における人工知能（AI）市場、治療タイプ別、2023〜2032年
10.1.1.化学療法
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.放射線治療
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.免疫療法
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.その他
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.がん領域における人工知能（AI）の世界市場（エンドユーザー別
11.1.がん領域における人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2023〜2032年
11.1.1.病院
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.診断センター
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.3.製薬会社
11.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.4.研究機関
11.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.5.その他
11.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.がん領域における人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
12.1.北米
12.1.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.1.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.1.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.1.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.1.5.米国
12.1.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.1.5.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.1.5.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.1.5.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.1.6.その他の北米地域
12.1.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.1.6.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.1.6.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.1.6.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.2.ヨーロッパ
12.2.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.2.2.市場収益と予測、がんタイプ別（2020-2032年）
12.2.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.2.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.2.5.英国
12.2.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.2.5.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.2.5.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.2.5.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.2.6.ドイツ
12.2.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.2.6.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.2.6.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.2.6.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.2.7.フランス
12.2.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.2.7.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.2.7.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.2.7.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.2.8.その他のヨーロッパ
12.2.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.2.8.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.2.8.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.2.8.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.3.APAC
12.3.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.3.2.市場収益と予測、がんタイプ別（2020-2032年）
12.3.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.3.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.3.5.インド
12.3.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.3.5.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.3.5.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.3.5.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.3.6.中国
12.3.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.3.6.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.3.6.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.3.6.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.3.7.日本
12.3.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.3.7.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.3.7.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.3.7.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.3.8.その他のAPAC地域
12.3.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.3.8.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.3.8.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.3.8.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.4.MEA
12.4.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.4.2.市場収益と予測、がんタイプ別（2020-2032年）
12.4.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.4.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.4.5.GCC
12.4.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.4.5.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.4.5.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.4.5.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.4.6.北アフリカ
12.4.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.4.6.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.4.6.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.4.6.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.4.7.南アフリカ
12.4.7.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.4.7.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.4.7.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.4.7.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.4.8.その他のMEA諸国
12.4.8.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.4.8.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.4.8.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.4.8.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.5.ラテンアメリカ
12.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.5.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.5.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.5.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.5.5.ブラジル
12.5.5.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.5.5.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.5.5.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.5.5.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
12.5.6.その他のラタム諸国
12.5.6.1.市場収入と予測、コンポーネント別（2020～2032年）
12.5.6.2.市場収益と予測、癌タイプ別（2020-2032年）
12.5.6.3.市場収益と予測、治療タイプ別（2020～2032年）
12.5.6.4.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
第13章.企業プロフィール
13.1.IBM
13.1.1.会社概要
13.1.2.提供商品
13.1.3.財務パフォーマンス
13.1.4.最近の取り組み
13.2.アズラAI
13.2.1.会社概要
13.2.2.提供商品
13.2.3.財務パフォーマンス
13.2.4.最近の取り組み
13.3.シーメンス・ヘルスィニアース
13.3.1.会社概要
13.3.2.提供商品
13.3.3.財務パフォーマンス
13.3.4.最近の取り組み
13.4.GEヘルスケア
13.4.1.会社概要
13.4.2.提供商品
13.4.3.財務パフォーマンス
13.4.4.最近の取り組み
13.5.インテル
13.5.1.会社概要
13.5.2.提供商品
13.5.3.財務パフォーマンス
13.5.4.最近の取り組み
13.6.パスAI
13.6.1.会社概要
13.6.2.提供商品
13.6.3.財務パフォーマンス
13.6.4.最近の取り組み
13.7.エヌビディア
13.7.1.会社概要
13.7.2.提供商品
13.7.3.財務パフォーマンス
13.7.4.最近の取り組み
13.8.コンサート.AI
13.8.1.会社概要
13.8.2.提供商品
13.8.3.財務パフォーマンス
13.8.4.最近の取り組み
13.9.デジタル・ダイアグノスティックス社
13.9.1.会社概要
13.9.2.提供商品
13.9.3.財務パフォーマンス
13.9.4.最近の取り組み
13.10.メディアン・テクノロジーズ
13.10.1.会社概要
13.10.2.提供商品
13.10.3.財務パフォーマンス
13.10.4.最近の取り組み
第14章 調査方法研究方法論
14.1.一次調査
14.2.二次調査
14.3.前提条件
第15章.付録
15.1.私たちについて
15.2.用語集
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