AI技術の活用が期待される医療業界。ヘルスケア市場における人工知能の分析と人工知能アプリケーションを紹介

AI技術の活用が期待される医療業界。ヘルスケア市場における人工知能の分析と人工知能アプリケーションを紹介 – 記事

レポートの概要

人工知能（AI）とは、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行することができるコンピュータシステムに関連する科学技術です。AIは分析モデルとデジタル入力を使って大規模なデータストリームを収集します。AIモデルは、このデータを迅速に処理し、人間のような知性を持って反応することができます。

一部のAIテクノロジーでは、ディープラーニングとマシンラーニングを使用して、その知識を常に学習し、開発しています。AI主導の技術は、エンタープライズソフトウェアに置き換わることが期待されています。現在、AIはほぼすべての業種に影響を与えています。ソフトウェア側では、プラットフォームがオープンソースになるにつれて、より洗練された人工知能ベースのプラットフォームがまもなく登場するでしょう。現在の人工知能は、単純なタスク（例えば、顔認識、インターネット検索、車の運転）を行うことができるため、狭いAIまたは弱いAIと呼ばれています。AI技術はまだ完全な可能性に達していませんが、狭いAIはすでに車、インターネット検索エンジン、Amazonの買い物の提案、およびその他の多くのデバイスに存在しています。

すべての業種でAIデバイスが使用されていますが、医療業界ではAI技術を活用することが最も期待されています。AIヘルスケアは、患者ケア、創薬、個別化治療などの目的でよく使用されます。人工知能は、スキャンされた特定の解剖学的構造に関連する患者の履歴を検索することによって、画像をレビューし、その中の潜在的な所見を特定することができます。

放射線科医がAIに置き換わることは当分ありませんが、AIの価値は高まるでしょう。ほとんどの国では、画像診断サービスと診断医療サービスの需要の増加に対応するのに十分な放射線医はいません。この不足は、将来的に悪化することが予想されます。画像サービスが成長するにつれ、高齢化と慢性疾患は、新しい放射線科医がその分野に参入するよりも速く成長します。AIアルゴリズムは、放射線医のやり方と同じように、画像内のパターンを識別することによって医療用画像を読み取ります。AIシステムは、CT、磁気共鳴イメージング（MRI）、超音波または核医学イメージングからの典型的なスキャンを通して正常な解剖学的構造を認識するように訓練されます。放射線医学分野へのAIの影響は、おそらく徐々に起こりますが、医療用画像の自動分析に関する知識は急速に広がっています。

世界の人工知能市場は、2027年までに約1,390億ドルに達すると予測されています。これは2017年から2027年にかけて、2013年の82億ドルから40％の成長率で増加するでしょう。画像および音声認識技術の進歩は、ドローン、自家用車、ロボティクスなどの分野で人工知能市場の拡大を推進しています。

人工知能のためのグローバルな投資は、次の3つの要因から生じています。

産業およびIT企業による直接投資
小規模な設立されたAI企業の獲得と開発
AIスタートアップのベンチャーキャピタル資金

2016年には、人工知能への全世界的な投資額は2015年に60％以上増え、50億ドルを超えました。2015年には約31億ドルの投資が見込まれており、2015年に総額550億ドルに達した投資総額の6％を占めています。

2016年には、グローバル診断画像機器市場は2％の成長率で227億ドルと評価されました。PETやPET-CTのスキャンが最も良いと考えられていますが、X線が世界で最も一般的な診断用画像ツールです。近年、医療業界の他の人工知能アプリケーション分野と比較して、医療画像診断業界は飽和しています。24の画像＆診企業のうち19社が、2015年1月以来、最初の株式投資を行いました（これは、ステルス・スタートアップのImagen Technologiesによって第1ラウンドが行われたのと同様に、シードとシリーズAラウンドを含みます）。

ディープ・ラーニング（DL）は、人間の脳の働きによって刺激されるAIの一部分です。ディープラーニングアルゴリズムは、臨床医や放射線科医が疾患を診断し、治療計画を立てるのに役立ちます。ディープラーニングは診断用放射線医学において急速な進歩を遂げています。世界中のコンピューター支援診断ソフトウェア市場の総額は160億ドルに相当すると推定されています。2016年に市場は10億ドルで評価され、医療ソフトウェア業界と画像機器メーカーの成長率は年間平均20〜35％の成長率を達成することができました。ディープラーニングは処理能力を向上させ、今後10年間で新しい製品とサービスを生み出すため、この成長は継続するでしょう。

診断画像における多くの大企業の現在のビジネス戦略は、これらの企業を完全に買収するのではなく、ライセンス契約を活用し、技術サプライヤーと協力して作業することです。従来のベンチャーキャピタル資源からイメージング技術のために得ていた商業資金の不足を補うために、主要なイメージングOEMのほとんどが企業のベンチャーファンドを設立しました。たとえば、Siemens Venture Capital Healthcare、Philips Healthcare Incubator、GE Healthymagination Fundなどがあります。

フィリップスは2017年に最も積極的な譲受人でした.2017年のフィリップスの特許のほとんどは、医療画像化に使用できるデバイスに焦点を当てています。フィリップスは、今年米国で優先権を申請しています。フィリップスとは別に、シーメンスは2017年にドメインで2番目に活動的な譲受人でした。

グローバル人工知能市場の成長は、世界中の経済状況に直接関係しています。可処分所得の上昇は、医療への支出傾向を推進しています。さらに、世界経済の改善は、今後数年間でさらに進歩し、医療業界におけるAIの成長を促すと期待されています。人工知能技術は、迅速に分析手法に同化され、消費者に行動を促す強力な見識へのアクセスを提供します。改善に向けて、ヘルスケア業界は現在、大規模な患者データセットから、知識のある実行可能な見識を提供し、統一された情報科学のアーキテクチャを作成するために人工知能を必要としています。

診断医用イメージングにおける重要な傾向は、融合や多様式イメージングに対する関心の高まりです。画像診断装置市場が成熟するにつれて、現場のモバイルドクターや医療従事者が使用できるイメージング・モダリティの新たな機会が生まれつつあります。もう1つの大きな傾向は、小型でポータブルなイメージング機器のアイデアです。世界の医療画像市場は、デバイスの高コスト化と発展途上市場への設置に備えて一新されたシステムとの競争の激化に直面しています。

IBM / Merge、Philips、Agfa、SiemensはすでにAIを医療用画像ソフトウェアシステムに組み込み始めています。AI技術の医療画像化への実装には、次のような課題があります。

診断が必ずしも確実ではない
分類と概念は必ずしも一致せず、永遠ではない
人体の構造は正常な範囲および質感で大きな変動を示し、この変化は病的状態を潜在的に隠す

第1章 はじめに：人工知能
第2章 ヘルスケアにおける人工知能
第3章 満たされていない臨床上の需要
第4章 欧州連合（EU）および米国における医療革新へのAIの影響
第5章 人工知能市場規模
第6章 医療市場規模における人工知能
第7章 医療画像市場における人工知能
第8章 競合の展望
第9章 製品分析
第10章 特許の見通し
第11章 成長の牽引者
第12章 トレンド
第13章 課題
第14章 企業プロファイリング

レポート情報

レポート名	AI in Medical Imaging Market Report – 2027
発行元	ReportBuyer
販売開始日	2018年3月
金額	$3,849（本記事記事公開時点）
ページ数	128
言語	英語 – 翻訳サービス