世界の医療画像診断におけるAI市場は、2021年に約5億6220万米ドルと評価され、予測期間2022年から2029年にかけて34.7％以上の健全な成長率で成長すると予測されています。医療画像診断におけるAIは、医療スクリーニングの強化、精密医療の向上、患者のリスク要因の評価を目的とした人工知能（AI）技術を使用する診断手順を指す。この技術は、人体を説明する視覚的補助や画像の作成に役立ち、人体の臓器の性能や機能のモニタリングも含まれる。画像処理量の増加、AIベースの技術を推進する政府のイニシアチブの増加、慢性疾患の罹患率の上昇は、世界中の市場需要を強化している顕著な要因である。
ヘルスケア産業における人工知能（AI）の採用の高まりは、市場の成長にプラスの影響を与えている。Statistaの分析によると、2021年のヘルスケアにおける人工知能（AI）の世界市場規模は約110億6000万米ドルと推定されている。さらに、市場は成長し、2025年には386億6000万米ドル、2030年には187億9500万米ドルに達すると予測されている。その結果、ヘルスケア産業におけるAIの急速な統合が、世界市場成長の触媒として作用している。さらに、研究開発投資の増加や技術的に進歩した製品の導入は、予測される数年間で市場に様々な成長見通しをもたらしている。しかし、これらのシステムの高コストと採用の消極性、AIソリューションの限られた相互運用性が、2022-2029年の予測期間を通じて市場の成長を阻害している。
AI In Medical Imagingの世界市場調査において考慮された主要地域には、アジア太平洋、北米、欧州、中南米、その他の地域が含まれる。北米は、技術的に高度なインフラが利用可能であることに加え、異業種連携やパートナーシップの増加により、収益面で市場を支配している。一方、アジア太平洋地域は、政府プログラムの増加、人工知能（AI）を使用する新興企業の増加、地域市場におけるヘルスケア事業のデジタル化の進展などの要因により、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されます。
本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通りです： シーメンス・ヘルティニアス社 ゼネラル・エレクトリック社 Koninklije Philips N.V. IBMコーポレーション Agfa-Gevaertグループ/Agfaヘルスケア アーテリス AZmed キャプションヘルス グリーマー バタフライネットワーク
市場における最近の動向
2022年7月、Philips SmartSpeed AIベースのソフトウェア510(k)がFDAから承認を受けた。同ソフトウェアは画期的な高速・高解像度のMRイメージングを提供し、インプラント（臨床プロトコルの97％）を含む様々な疾患を持つほぼ全ての患者に対して、より迅速で高品質なスキャンを可能にする。
世界のAI In Medical Imaging市場レポートスコープ： 過去データ 2019-2020-2021 推計基準年2021年 予測期間 2022-2029 レポート対象範囲 収益予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向 対象セグメント 技術、モダリティ、用途、エンドユーザー、地域 地域範囲 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; その他の地域 カスタマイズ範囲 レポート購入時に無料カスタマイズ（アナリストの作業時間8時間相当まで）。国、地域、セグメントスコープ*の追加または変更
本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の市場規模を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。
また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する：
技術別 ディープラーニング 自然言語処理（NLP） その他 モダリティ別 CTスキャン MRI X線 超音波 核医学イメージング 用途別 神経学 呼吸器・肺 心臓病学 乳房スクリーニング 整形外科 その他 エンドユーザー別 病院 画像診断センター その他 地域別 北米 米国 カナダ 欧州 英国 ドイツ フランス スペイン イタリア ROE アジア太平洋 中国 インド 日本 オーストラリア 韓国 ロサンゼルス ラテンアメリカ ブラジル メキシコ RoLA その他の地域
【目次】
第1章. 要旨 1.1. 市場概要 1.2. 世界市場およびセグメント別市場予測、2019-2029年（百万米ドル） 1.2.1. 医療用画像処理におけるAI市場、地域別、2019年～2029年（百万米ドル） 1.2.2. 医用画像診断におけるAI市場：技術別、2019年～2029年（百万米ドル） 1.2.3. 医用画像診断におけるAI市場：モダリティ別、2019年～2029年（百万米ドル） 1.2.4. 医療用画像処理におけるAI市場：用途別、2019年～2029年（百万米ドル） 1.2.5. 医療用画像処理におけるAI市場：エンドユーザー別、2019年～2029年（百万米ドル） 1.3. 主要動向 1.4. 推計方法 1.5. 調査の前提 第2章. 世界の医療画像AI市場の定義と範囲 2.1. 調査の目的 2.2. 市場の定義と範囲 2.2.1. 調査範囲 2.2.2. 業界の進化 2.3. 調査対象年 2.4. 通貨換算レート 第3章. 医療画像診断におけるAI世界市場のダイナミクス 3.1. 医療用画像診断におけるAI市場のインパクト分析（2019年～2029年） 3.1.1. 市場促進要因 3.1.1.1. 慢性疾患の増加 3.1.1.2. ヘルスケア産業における人工知能（AI）の採用増加 3.1.2. 市場の課題 3.1.2.1. 高コストとシステム導入への消極性 3.1.2.2. AIソリューションの限られた相互運用性 3.1.3. 市場機会 3.1.3.1. 研究開発投資の拡大 3.1.3.2. 技術的に進歩した製品の導入 第4章. 世界の医療画像AI市場産業分析 4.1. ポーターの5フォースモデル 4.1.1. サプライヤーの交渉力 4.1.2. 買い手の交渉力 4.1.3. 新規参入者の脅威 4.1.4. 代替品の脅威 4.1.5. 競合他社との競争 4.2. ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ（2019年～2029年） 4.3. PEST分析 4.3.1. 政治的 4.3.2. 経済的 4.3.3. 社会的 4.3.4. 技術的 4.4. 最高の投資機会 4.5. 上位の勝利戦略 4.6. 業界専門家の見通し 4.7. アナリストの推薦と結論 第5章. リスク評価 COVID-19の影響 5.1. COVID-19が業界に与える全体的影響の評価 5.2. COVID-19導入前と導入後の市場シナリオ 第6章. 医用画像におけるAIの世界市場、技術別 6.1. 市場スナップショット
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