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ヘルスケア市場でのAI利用は2022年から2027年に120億成長-Technavio予測

Generatived

2023年8月16日

ヘルスケア市場における人工知能 (AI) は、今後数年間で大幅な成長を遂げると予測されています。2022年から2027年までのCAGRは23.5%で、市場規模は118億2,799万米ドル増加すると予想されます。購入を決定する前に、2017年から2021年までの過去の期間と、2023年から2027年の予測期間における市場規模について洞察を得ることが重要です。ヘルスケア分野のグローバルAI市場は、多数のグローバル企業や地域企業が存在し、細分化された状況が特徴です。この市場における著名な企業には、Ada Health GmbH、Alphabet Inc.、Amazon.com Inc.、Atomwise Inc.、BenchSci Analytics Inc.、CarePredict Inc.、Catalia Health、Cyclica、Deep Genomics Inc.、Entelai、Exscientia PLC、Generalなどがあります。Electric Co.、Intel Corp.、International Business Machines Corp.、Koninklijke Philips NV、MaxQ AI、Medtronic Plc、Microsoft Corp.、NVIDIA Corp.、Siemens Healthineers AGなどがいます。最近の動向に関して、このレポートは、ロシア・ウクライナ戦争、世界的なインフレ、新型コロナウイルス感染症からの回復分析、サプライチェーンの混乱、世界的な貿易摩擦、景気後退のリスクなど、さまざまなトピックについて特別に取り上げています。また、世界的な競争力と主要な競合他社の立場、および複数の地理的拠点にわたる市場の存在感も強調しています。このレポートでは、市場のいくつかの主要企業の企業分析をさらに掘り下げています。例えば、Ada Health GmbHは、製品Adaを通じてヘルスケア分野にAIソリューションを提供しています。AlphabetはGoogle Healthを通じてヘルスケア分野のAIソリューションを提供し、Amazon.comはAmazon HealthLakeを提供しています。ヘルスケア分野市場におけるAIの市場分割評価は、アプリケーション、コンポーネント、地理などのさまざまな側面をカバーしています。アプリケーションの観点から、レポートは医療画像および診断、創薬、仮想アシスタント、運用管理などのセグメントを分析します。コンポーネントセグメントには、ソフトウェア、ハードウェア、サービスが含まれます。地理的には、市場は北米、ヨーロッパ、APAC、南米、中東、アフリカに分割されています。このレポートは、医療画像および診断部門が予測期間中に大幅な成長を遂げると予想されることを強調しています。これは、医療画像データの使用の増加と、医療におけるAIの統合を含む技術の進歩に起因すると考えられます。医療画像は臨床分析や医療診断において重要な役割を果たしており、この分野でのAIの導入はその成長に貢献しています。地理的には、北米が世界市場の成長に最も貢献すると予測されています。AIテクノロジーの早期導入と、Microsoft、Google、IBMなどの大手企業による投資は、この地域におけるAIの需要の高まりを示しています。特に米国は、AI特許の出願件数が多く、世界中でAI関連特許出願の大きなシェアを占めています。この地域は、予測期間中に市場の成長をけん引すると予想されます。医療費の削減は、医療分野におけるAIの成長の主な推進力です。活動とリソースを最適化することで、医療提供者はコスト削減を達成し、効率を高めることができます。仮想アシスタントやチャットボットなどのAIテクノロジーは、従来の医療費を最小限に抑え、治療結果を向上させるのに役立ちます。このコスト削減の需要により、ヘルスケア分野のAI市場がけん引されると予想されます。精密医療の開発は、ヘルスケア市場におけるAIのもう1つの重要なトレンドです。AI、特に深層学習アルゴリズムは、大規模なデータセットを処理し、病気の原因となる生物学的要因を特定するために使用されています。このテクノロジーは、創薬や個別化された病気の予防および治療戦略にも活用されています。精密医療におけるAIの応用は、市場の成長を促進すると予想されます。しかし、規制上の課題がヘルスケア市場におけるAIの成長に大きな障害となっています。医療提供者や患者からの信頼を得るには、AIテクノロジーが規制とデータ保護要件に準拠する必要があります。規制のコンプライアンスは、AIアプリケーションにおける偏見を軽減し、透明性を高めるのに役立ちます。医療分野でAIを広く導入するには、これらの課題を克服することが重要です。

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