世界のヘルスケア生成 AI 市場 – 2031 年までの業界動向と予測

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ヘルスケア生成AI市場の分析と規模

疾病診断において、ヘルスケア業界では、生成 AI を応用して高度なアルゴリズムを活用し、医療用画像スキャン、遺伝情報、臨床記録など、さまざまな患者データを分析しています。これらの AI システムは、データ内の複雑なパターンと相関関係を認識し、医療従事者がさまざまな疾病や病状を正確に特定して診断するのを支援します。大量のデータを迅速に処理できる生成 AI は、疾病の早期発見とタイムリーな介入を促進します。さらに、これらのアルゴリズムは新しいデータ入力から継続的に学習して改善し、時間の経過とともに診断精度を高めます。最終的に、疾病診断における生成 AI の応用は、より早期かつ正確な診断を可能にして患者の転帰を改善することを目指しています。

世界のヘルスケア生成 AI 市場規模は 2023 年に 32 億 1,000 万米ドルと評価され、2024 年から 2031 年の予測期間中に 26.9% の CAGR で成長し、2031 年には 215 億 9,000 万米ドルに達すると予測されています。

Data Bridge Market Research がまとめた市場レポートには、市場価値、成長率、セグメンテーション、地理的範囲、主要プレーヤーなどの市場シナリオに関する洞察に加えて、専門家による詳細な分析、患者の疫学、パイプライン分析、価格分析、規制の枠組みも含まれています。

レポートの範囲と市場セグメンテーション       

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市場の定義

ヘルスケア生成 AI とは、ヘルスケア分野における人工知能 (AI) 技術、特に生成モデルの応用を指します。これらの AI システムは、患者固有のデータを活用して、リアルタイムの洞察、予測分析、およびパーソナライズされた推奨事項を生成します。電子健康記録や医療画像スキャンなどのさまざまなヘルスケア データ ソースを分析することで、生成 AI は臨床上の意思決定、病気の診断、結果の予測、および治療の選択を支援し、最終的には患者ケアの結果を改善し、ヘルスケア提供プロセスを合理化することを目指しています。

ヘルスケア生成AI市場の動向

ドライバー                                                                                          

• 臨床意思決定支援システムの成長

Generative AI presents an innovative approach in healthcare, promising to transform clinical decision-making. By harnessing real-time insights, predictive analytics, and personalized recommendations from patient-specific data, healthcare providers can leverage generative AI to enhance their practices. Clinical decision support systems powered by generative AI algorithms offer invaluable assistance in diagnosing diseases, predicting patient outcomes, and identifying optimal treatment options. These systems analyze diverse data sources such as electronic health records and medical imaging scans, generating actionable insights for evidence-based decision-making at the point of care. Integrating the use of generative AI in healthcare workflows holds the potential to significantly improve patient outcomes, streamline care delivery, and reduce healthcare costs.

• Drug Discovery and Development

Generative AI algorithms hold transformative potential in the realm of drug discovery and development. They expedite the identification of new drug candidates, refine molecular structures, and forecast efficacy and safety profiles. These algorithms utilize extensive datasets encompassing genomic information, protein configurations, and chemical attributes to craft novel molecular structures and anticipate their interactions with biological targets. Pharmaceutical firms can harness generative AI to streamline the drug discovery process, mitigating both time and cost barriers associated with bringing novel drugs to market. Ultimately, this approach promises to yield more precise and impactful therapies for patients.

For instance, in January 2023, Google collaborated with Bayer AG to enhance drug delivery efforts, aligning with the potential of generative AI in drug discovery. Leveraging solutions such as Google Cloud’s Vertex AI and Med-PaLM 2, Bayer aims to expedite the drug development process by tapping into advanced algorithms capable of optimizing molecular structures and predicting efficacy and safety profiles. This collaboration underscores the growing trend of utilizing AI-driven approaches to revolutionize pharmaceutical research and accelerate the delivery of innovative therapies to patients.

Opportunities

• Rapid Evolution of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML)

The rapid evolution of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies has significantly bolstered the capabilities of generative AI algorithms within the healthcare sector. These algorithms, employed by generative AI healthcare companies, possess the ability to analyze vast amounts of healthcare data, including medical images, patient records, genomic data, and more, to generate valuable insights, predictions, and innovative solutions. With ongoing advancements in AI and ML techniques, healthcare organizations are increasingly leveraging generative AI to improve patient outcomes, optimize clinical workflows, and pioneer novel treatments and therapies.

• Increasing Demand for Personalized Medicine

There's a rising focus on personalized medicine and precision healthcare, where treatments are customized to individual patients based on various factors such as genetics, medical background, and lifestyle. Generative AI is pivotal in this shift, as it can analyze intricate biological data and create tailored treatment strategies, drug suggestions, and predictive models. With healthcare providers and pharmaceutical firms aiming for more precise therapies, the demand for generative AI is set to surge. This approach promises to revolutionize healthcare by delivering treatments that are more effective and targeted to individual needs.

Restraints/Challenges

• High Maintenance Costs

Implementing and sustaining AI systems demand substantial financial investment, encompassing expenses for infrastructure, personnel training, and ongoing updates. These costs can be prohibitive for many healthcare organizations, particularly those with limited budgets or resources. Additionally, the need for specialized expertise to manage and optimize AI algorithms further escalates operational expenses. Consequently, the financial burden associated with maintaining generative AI solutions acts as a barrier to their widespread adoption and utilization in healthcare settings.

• Growing Complexity of AI Algorithms

Implementing and managing AI systems in healthcare settings requires specialized expertise and resources, which many organizations may lack. Integrating generative AI into existing workflows and infrastructure can be intricate and time-consuming. The complex nature of AI algorithms and their interpretation also presents challenges in ensuring reliability and accuracy, particularly in critical decision-making scenarios. The dynamic and evolving nature of medical data and practices demands continuous updates and refinements to AI models, adding further layers of complexity to their deployment and maintenance within the healthcare sector.

This market report provides details of new recent developments, trade regulations, import-export analysis, production analysis, value chain optimization, market share, impact of domestic and localized market players, analyses opportunities in terms of emerging revenue pockets, changes in market regulations, strategic market growth analysis, market size, category market growths, application niches and dominance, product approvals, product launches, geographic expansions, technological innovations in the market. To gain more info on the market contact Data Bridge Market Research for an Analyst Brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.

Recent Development

• 2023年10月、マイクロソフトはHLTH 2023カンファレンスで、ヘルスケア分野をターゲットとした新しいデータおよびAIソリューションを発表しました。マイクロソフトは、Microsoft Cloudを通じて、Microsoft Fabric内で業界固有のデータソリューションを提供することで、ヘルスケア組織を支援することを目指しました。これらのソリューションは、分析を統合し、データ統合を簡素化し、洞察への安全なアクセスを確保し、最終的には患者と臨床医の両方のエクスペリエンスを向上させることを約束しました。
• 2023年11月、Koninklijke Philips NVはノルウェーのVestre Viken Health Trustと協力し、AI Managerプラットフォームを導入して放射線科のワークフローに革命を起こしました。AI対応の骨折アプリケーションの導入により、診断プロセスが合理化され、放射線科医は複雑な症例に集中できるようになりました。この野心的な取り組みは30の病院にまたがり、約380万人にサービスを提供し、フィリップスのヨーロッパ最大のAI導入となりました。この取り組みは、患者ケアを改善し、診断手順を大幅に迅速化することを目指していました。

ヘルスケア生成AI市場の範囲

市場は、提供内容、テクノロジー、アプリケーション、エンド ユーザーに基づいてセグメント化されています。これらのセグメントの成長は、業界のわずかな成長セグメントの分析に役立ち、ユーザーに貴重な市場の概要と市場の洞察を提供し、コア市場アプリケーションを特定するための戦略的決定を下すのに役立ちます。

提供品

• ハードウェア
  • プロセッサ
    • マイクロプロセッサ
    • グラフィックプロセッサ
    • プログラマブルロジック
    • エイシック
  • メモリ
  • ネットワーク
    • アダプタ
    • スイッチ
    • 相互接続
• ソフトウェア
  • AIプラットフォーム
    • アプリケーション プログラム インターフェース (API)
    • 機械学習フレームワーク
  • AIソリューション
    • オンプレミス
    • クラウドベース
• サービス
  • 展開と統合
  • サポートとメンテナンス

テクノロジー

• 機械学習
  • ディープラーニング
  • 監督付き
  • 監督なし
  • 強化学習
  • その他
• 自然言語処理
  • バーチャルリアリティ
  • OCCR
  • パターンと画像の認識
  • 自動コーディング
  • 分類とカテゴリー化
  • テキスト分析
  • 音声分析
• コンテキスト認識コンピューティング
  • デバイスコンテキスト
  • ユーザーコンテキスト
  • 物理的なコンテキスト
• コンピュータビジョン

応用

• 患者データとリスク分析
• 医療画像診断
• 精密医療
• 創薬
• ライフスタイル管理と遠隔患者モニタリング
• バーチャルアシスタント
• ウェアラブル
• 入院患者のケアと病院管理
• 研究
• 救急室と外科
• メンタルヘルス
• 医療支援ロボット
• サイバーセキュリティ

エンドユーザー

• 病院
• 医療保険支払者
• 製薬・バイオテクノロジー企業
• 患者
• その他

人工唾液市場の地域分析/洞察

市場は分析され、市場規模の洞察と傾向は、上記のように国、提供内容、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー別に提供されます。

市場レポートで取り上げられている国は、米国、カナダ、メキシコ、ドイツ、イタリア、英国、フランス、スペイン、オランダ、ベルギー、スイス、トルコ、ロシア、その他のヨーロッパ諸国、日本、中国、インド、韓国、オーストラリア、シンガポール、マレーシア、タイ、インドネシア、フィリピン、その他のアジア太平洋諸国、ブラジル、アルゼンチン、その他の南米諸国、南アフリカ、サウジアラビア、UAE、エジプト、イスラエル、その他の中東およびアフリカ諸国です。

North America is expected to dominate the market because the region boasts a robust network of healthcare facilities, providing a strong foundation for technological adoption. Major industry players are well-established in North America, contributing to a competitive landscape and driving innovation. In addition, the region's exceptional healthcare infrastructure facilitates the integration of advanced solutions. Lastly, the prevalence of cancer within the region's large population further fuels demand for cutting-edge healthcare technologies and treatments, solidifying North America's dominance in the market.

Asia-Pacific is expected to substantial growth due to government initiatives promoting healthcare, coupled with heightened health awareness among the populace, which are driving demand. The region's large cancer population and rising need for advanced medical technologies for diagnosis and treatment further contribute to this growth trajectory. Additionally, the increasing demand for quality healthcare services underscores the region's potential for significant expansion in the healthcare sector.

The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impacts the current and future trends of the market. Data points such as down-stream and upstream value chain analysis, technical trends and porter's five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, impact of domestic tariffs and trade routes are considered while providing forecast analysis of the country data.

Healthcare Infrastructure Growth Installed Base and New Technology Penetration

The market also provides you with detailed market analysis for every country growth in healthcare expenditure for capital equipment, installed base of different kind of products for market, impact of technology using life line curves and changes in healthcare regulatory scenarios and their impact on the market. The data is available for historic period 2016-2021.

Competitive Landscape and Healthcare Generative AI Market Analysis

The market competitive landscape provides details by competitors. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width, and breadth, application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to the market.

Some of the major players operating in the market are:

• Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
• Microsoft (U.S.)
• Siemens Healthineers AG (Germany)
• Intel Corporation (U.S.)
• NVIDIA コーポレーション (米国)
• Google Inc.（米国）
• GEヘルスケアテクノロジーズ（米国）
• メドトロニック（アイルランド）
• マイクロンテクノロジー社（米国）
• Amazon.com Inc (米国)
• オラクル（米国）
• ジョンソン・エンド・ジョンソン・サービス社（米国）
• メラティブ（米国）
• ジェネラルビジョン社（米国）
• CloudMedx（米国）
• オンコラメディカル（米国）
• エンリティック（米国）
• ルニット株式会社（韓国）
• Qure.ai（インド）
• テンパス（米国）
• COTA（米国）
• FDNA INC. (米国)
• 再帰（米国）
• アトムワイズ（米国）
• ヴァージン パルス（米国）
• バビロンヘルス（英国）
• MDLIVE（米国）
• ストライカー（米国）
• Qventus（米国）
• スウィーチ（イスラエル）
• シロナメディカル社（米国）
• ジンジャー（米国）
• バイオビート（イスラエル）

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