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ヘルスケア診断市場における人工知能:AIヘルスケアの新興企業への投資の増加が市場の成長を後押し

ヘルスケア診断市場における人工知能は、2019年に36億3,900万ドルと評価され、2027年までに66億8,119万7千ドルに達すると予測されています。 2020年から2027年の間にCAGR 44.0%で成長すると予測されています。

人工知能(AI)は、アルゴリズムとソフトウェアを使用して、人間の介入や指示なしに特定のタスクを実行します。 AIは、機械学習、自然言語処理、推論、知覚などのテクノロジーの統合を表します。これは、人間の認知の近似、および複雑な医療および診断画像データの分析のためにヘルスケアで使用されます。ヘルスケア診断市場の人工知能は、AIが改善された結果を提供する能力によって推進されます。さらに、医療従事者と患者間の調整を強化する必要性の高まりも、市場の成長を支えています。ヘルスケアにおけるビッグデータの重要性の高まり、精密医療の採用の増加、およびベンチャーキャピタル投資の急増も、市場の成長に貢献しています。

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General Electric Company; Aidoc; ArterysInc。; icometrix; IDx Technologies Inc; MaxQ AI Ltd.; Caption Health、Inc; ZebraMedical Vision、Inc.; Siemens Healthineers AG; and Koninklijke Philips N.V .;ヘルスケア診断市場における人工知能の著名なプレーヤーの中にあります。市場関係者は、市場での地位を維持するために、パートナーシップとコラボレーションに焦点を当てています。たとえば、2020年6月、Zebra Medical Vision、Inc.は、「インドイスラエルの産業R&Dおよび技術革新基金」の支援を受けて、インド全体にAIベースのツールを展開するために、Apollo Hospitalsチェーンと協力しました。さらに、AI COVID-19ソリューションは、結核(TB)などの追加の医学的所見に関する共同作業を予定しています。

診断ツールに基づいて、ヘルスケア診断市場の人工知能は、医療用イメージングツール、自動検出システムなどに分割されます。 2019年、メディカルイメージングツールセグメントが市場で最大のシェアを占めました。セグメント市場の成長は、AIベースの医用画像処理ツールに対するFDA承認の増加に起因しています。

疾患の特定と診断における人工知能の採用の増加、AIヘルスケアの新興企業への投資の増加などの要因が、ヘルスケア診断市場におけるAIの成長を牽引しています。ただし、熟練した労働力の不足と医療ソフトウェアの規制ガイドラインのあいまいさが、市場の成長を妨げています。さらに、新興経済国における潜在的な可能性の増大は、ヘルスケア診断市場のプレーヤーにおけるグローバルな人工知能の将来の成長のための重要な機会を提供します。

2019年10月、シリーズBラウンドで約4,300万米ドル(約46億円)を確保したと発表した、内視鏡映像から癌病変を検出するAI技術を開発する日本のスタートアップ、東京を拠点とするAIメディカルサービス。ヘルスケア分析会社Tricogは、シリーズBラウンドの資金で$ 10.5ミリオンを調達しました。新興企業は人工知能と機械学習を使用して、急性および慢性心疾患の健康、スクリーニング、診断を支援します。投資はUTEC(東京大学エッジキャピタル、日本)から行われます。 Aflac Ventures、LLC、日本; TeamFund、米国;日本のドリームインキュベーター、そしてインベンタスキャピタルとブルーメベンチャーズからの参加も見られました。人工知能と機械学習を使用して、5歳のスタートアップは、世界中で300万人の患者を助けてきました。また、遠隔地の診療所を支援するために、仮想循環器サービスを利用しています。

診断ツールに関しては、医療画像診断ツールセグメントは、2019年に医療診断市場で人工知能の最大のシェアを占めました。予測期間中は引き続き主要株主であると予想されます。成長は主に、AIベースの医用画像ツールのFDA承認の増加によるものですが、自動検出システムセグメントは、感染症診断におけるこれらのツールの採用の増加により、予測期間中に最高のCAGRを登録すると予想されます。

アンドリューベック博士が率いるハーバード大学医学部のベスイスラエルディーコネスメディカルセンターの研究者チームは、ディープラーニングによるデータ分析により、乳がん診断のエラー率が85%減少したことを示しました。機械学習アルゴリズムも、スタンフォード大学の研究者によって黒色腫の検査のためにテストされました。ツールの診断スキルのレビューとは別に、研究者の結果は認定された皮膚科医によってレビューされました。

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