1 市場概要
1.1 医療人工知能（AI）の定義
1.2 グローバル医療人工知能（AI）の市場規模・予測
1.3 中国医療人工知能（AI）の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国医療人工知能（AI）の市場シェア
1.5 医療人工知能（AI）市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 医療人工知能（AI）市場ダイナミックス
1.6.1 医療人工知能（AI）の市場ドライバ
1.6.2 医療人工知能（AI）市場の制約
1.6.3 医療人工知能（AI）業界動向
1.6.4 医療人工知能（AI）産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界医療人工知能（AI）売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル医療人工知能（AI）のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル医療人工知能（AI）の市場集中度
2.4 グローバル医療人工知能（AI）の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の医療人工知能（AI）製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国医療人工知能（AI）売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国医療人工知能（AI）のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 医療人工知能（AI）産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 医療人工知能（AI）の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 医療人工知能（AI）調達モデル
4.7 医療人工知能（AI）業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 医療人工知能（AI）販売モデル
4.7.2 医療人工知能（AI）代表的なディストリビューター
5 製品別の医療人工知能（AI）一覧
5.1 医療人工知能（AI）分類
5.1.1 Hardware
5.1.2 Software
5.1.3 Services
5.2 製品別のグローバル医療人工知能（AI）の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の医療人工知能（AI）一覧
6.1 医療人工知能（AI）アプリケーション
6.1.1 Auxiliary Diagnosis
6.1.2 Drug Discovery
6.1.3 Health Management
6.1.4 Hospital Management
6.1.5 Others
6.2 アプリケーション別のグローバル医療人工知能（AI）の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030）
7 地域別の医療人工知能（AI）市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル医療人工知能（AI）の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米医療人工知能（AI）の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米医療人工知能（AI）市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ医療人工知能（AI）市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ医療人工知能（AI）市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域医療人工知能（AI）市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域医療人工知能（AI）市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米医療人工知能（AI）の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米医療人工知能（AI）市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の医療人工知能（AI）市場規模一覧
8.1 国別のグローバル医療人工知能（AI）の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ医療人工知能（AI）市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 NVIDIA
9.1.1 NVIDIA 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 NVIDIA 会社紹介と事業概要
9.1.3 NVIDIA 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 NVIDIA 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 NVIDIA 最近の動向
9.2 Intel
9.2.1 Intel 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 Intel 会社紹介と事業概要
9.2.3 Intel 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 Intel 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 Intel 最近の動向
9.3 IBM
9.3.1 IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 IBM 会社紹介と事業概要
9.3.3 IBM 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 IBM 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 IBM 最近の動向
9.4 Google
9.4.1 Google 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Google 会社紹介と事業概要
9.4.3 Google 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Google 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 Google 最近の動向
9.5 Microsoft
9.5.1 Microsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 Microsoft 会社紹介と事業概要
9.5.3 Microsoft 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 Microsoft 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 Microsoft 最近の動向
9.6 AWS
9.6.1 AWS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 AWS 会社紹介と事業概要
9.6.3 AWS 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 AWS 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 AWS 最近の動向
9.7 GE Healthcare
9.7.1 GE Healthcare 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 GE Healthcare 会社紹介と事業概要
9.7.3 GE Healthcare 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 GE Healthcare 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 GE Healthcare 最近の動向
9.8 Siemens Healthineers
9.8.1 Siemens Healthineers 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 Siemens Healthineers 会社紹介と事業概要
9.8.3 Siemens Healthineers 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Siemens Healthineers 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 Siemens Healthineers 最近の動向
9.9 Medtronic
9.9.1 Medtronic 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 Medtronic 会社紹介と事業概要
9.9.3 Medtronic 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 Medtronic 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 Medtronic 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
表 2. 市場の制約
表 3. 市場動向
表 4. 業界方針
表 5. 世界の主要会社医療人工知能（AI）の売上、2023年の収益に基づきランキング（2019-2024、百万米ドル）
表 6. グローバル医療人工知能（AI）のメーカー市場集中率（CR3、HHI）
表 7. グローバル医療人工知能（AI）の合併と買収、拡張計画
表 8. 主要会社の医療人工知能（AI）製品タイプ
表 9. 主要会社の本社所在地とサービスエリア
表 10. 中国の主要会社医療人工知能（AI）の売上、2023年の収益に基づきランキング（2019-2024、百万米ドル）
表 11. 中国の主要会社医療人工知能（AI）の売上シェア、2019-2024
表 12. グローバル医療人工知能（AI）の主な原材料の主要サプライヤー
表 13. グローバル医療人工知能（AI）の代表的な顧客
表 14. 医療人工知能（AI）代表的なディストリビューター
表 15. 製品別のグローバル医療人工知能（AI）の売上とCAGR、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 16. アプリケーション別のグローバル医療人工知能（AI）の売上とCAGR、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 17. 地域別のグローバル医療人工知能（AI）の売上、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 18. 地域別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030、百万米ドル）
表 19. 国別のグローバル医療人工知能（AI）の売上とCAGR、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 20. 国別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030、百万米ドル）
表 21. 国別のグローバル医療人工知能（AI）売上の市場シェア（2019～2030）
表 22. NVIDIA 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 23. NVIDIA 会社紹介と事業概要
表 24. NVIDIA 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
表 25. NVIDIA 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 26. NVIDIA 最近の動向
表 27. Intel 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 28. Intel 会社紹介と事業概要
表 29. Intel 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
表 30. Intel 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 31. Intel 最近の動向
表 32. IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 33. IBM 会社紹介と事業概要
表 34. IBM 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
表 35. IBM 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 36. IBM 最近の動向
表 37. Google 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 38. Google 会社紹介と事業概要
表 39. Google 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
表 40. Google 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 41. Google 最近の動向
表 42. Microsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 43. Microsoft 会社紹介と事業概要
表 44. Microsoft 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
表 45. Microsoft 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 46. Microsoft 最近の動向
表 47. AWS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 48. AWS 会社紹介と事業概要
表 49. AWS 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
表 50. AWS 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 51. AWS 最近の動向
表 52. GE Healthcare 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 53. GE Healthcare 会社紹介と事業概要
表 54. GE Healthcare 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
表 55. GE Healthcare 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 56. GE Healthcare 最近の動向
表 57. Siemens Healthineers 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 58. Siemens Healthineers 会社紹介と事業概要
表 59. Siemens Healthineers 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
表 60. Siemens Healthineers 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 61. Siemens Healthineers 最近の動向
表 62. Medtronic 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 63. Medtronic 会社紹介と事業概要
表 64. Medtronic 医療人工知能（AI）モデル、仕様、アプリケーション
表 65. Medtronic 医療人工知能（AI）売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
表 66. Medtronic 最近の動向
表 67. 調査対象範囲
図の一覧
図 1. 写真
図 2. グローバル医療人工知能（AI）の売上、（2019-2030、百万米ドル）
図 3. 中国医療人工知能（AI）の売上、（2019-2030、百万米ドル）
図 4. 世界における売上別の中国医療人工知能（AI）市場シェア（2019-2030）
図 5. 会社別のグローバル医療人工知能（AI）の市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）、2023年
図 6. ティア別の中国主要企業の市場シェア、2021年 VS 2023年 VS 2023年
図 7. 産業チェーン
図 8. 医療人工知能（AI）調達モデル分析
図 9. 医療人工知能（AI）販売モデル
図 10. 医療人工知能（AI）販売チャネル：直販と流通
図 11. Hardware
図 12. Software
図 13. Services
図 14. 製品別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 15. 製品別のグローバル医療人工知能（AI）の売上市場シェア（2019～2030）
図 16. Auxiliary Diagnosis
図 17. Drug Discovery
図 18. Health Management
図 19. Hospital Management
図 20. Others
図 21. アプリケーション別のグローバル医療人工知能（AI）の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 22. アプリケーション別のグローバル医療人工知能（AI）の売上市場シェア（2019～2030）
図 23. 地域別のグローバル医療人工知能（AI）の売上市場シェア（2019～2030）
図 24. 北米医療人工知能（AI）の売上と予測（2019～2030、百万米ドル）
図 25. 国別の北米医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年
図 26. ヨーロッパ医療人工知能（AI）の売上と予測（2019～2030、百万米ドル）
図 27. 国別のヨーロッパ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年
図 28. アジア太平洋地域医療人工知能（AI）の売上と予測（2019～2030、百万米ドル）
図 29. 国・地域別のアジア太平洋地域医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年
図 30. 南米医療人工知能（AI）の売上と予測（2019～2030、百万米ドル）
図 31. 国別の南米医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年
図 32. 中東・アフリカ医療人工知能（AI）の売上と予測（2019～2030、百万米ドル）
図 33. 米国の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 34. 製品別の米国医療人工知能（AI）売上市場シェア、2023年 VS 2030年
図 35. アプリケーション別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 36. ヨーロッパ売上（2019～2030、百万米ドル）
図 37. 製品別のヨーロッパ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 38. アプリケーション別のヨーロッパ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 39. 中国の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 40. 製品別の中国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 41. アプリケーション別の中国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 42. 日本の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 43. 製品別の日本医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 44. アプリケーション別の日本医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 45. 韓国の売上（2019～2030、百万米ドル）
図 46. 製品別の韓国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 47. アプリケーション別の韓国医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 48. 東南アジアの売上（2019～2030、百万米ドル）
図 49. 製品別の東南アジア医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年VS 2030年
図 50. アプリケーション別の東南アジア医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年VS 2030年
図 51. インドの売上（2019～2030、百万米ドル）
図 52. 製品別のインド医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023 VS 2030年
図 53. アプリケーション別のインド医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023 VS 2030年
図 54. 中東・アフリカの売上（2019～2030、百万米ドル）
図 55. 製品別の中東・アフリカ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 56. アプリケーション別の中東・アフリカ医療人工知能（AI）売上の市場シェア、2023 VS 2030年
図 57. インタビュイー
図 58. ボトムアップ・アプローチとトップダウン・アプローチ
図 59. データトライアングレーション
| ※参考情報 医療人工知能（AI）は、医療分野において人間の知能を模倣または拡張するために設計されたコンピュータプログラムやシステムを指します。医療AIは、多種多様なデータを処理し、疾患の予測、診断、治療計画の立案、患者の管理など、医療従事者の支援を行います。ここでは、医療AIの定義、特徴、種類、用途、関連技術について詳しく述べていきます。 医療AIの定義に関しては、その基本的なコンセプトは、医療の現場で発生する膨大なデータから有用な情報を抽出し、人間の医療従事者が行うべき判断を補助することにあります。これにより、診断の精度を高めたり、患者の治療を最適化したりすることが期待されています。さらに、医療AIは、患者の健康管理において迅速な意思決定を可能にするため、患者の生活の質を向上させる役割も担っています。 医療AIの特徴として、まず挙げられるのはそのデータ処理能力です。医療AIは、大量の医療データ、例えば患者の診療データ、画像データ、遺伝子情報などを迅速かつ正確に解析することができます。これにより、医療従事者が属している時間的制約から解放され、より多くの患者に質の高い医療サービスを提供することが可能になります。また、医療AIは学習能力を持っており、機械学習や深層学習アルゴリズムを用いて、新しいデータに基づいて自らの精度を向上させることができます。この自己学習の機能により、医療AIは常に進化し続けることができます。 次に、医療AIの種類についてですが、大きく分けると、診断支援システム、治療支援システム、予測分析、患者管理システムなどがあります。診断支援システムは、医療画像を解析し、疾患を特定するために使用されます。これには、放射線画像の解釈や皮膚病変の検出などが含まれます。また、治療支援システムは、患者の病歴や治療反応に基づいて、最適な治療法を提案します。予測分析では、患者の健康リスクを評価し、疾患の発症を予測するためにAIを活用します。患者管理システムは、患者の診療記録を一元管理し、必要に応じて医療従事者や患者に情報を提供する役割を果たします。 医療AIの用途は非常に多岐にわたります。たとえば、放射線科では、AIを用いた画像診断が進んでおり、肺癌や乳癌の早期発見が可能になっています。これにより、患者に対する早期介入が実現する一方で、医療従事者の負担軽減にもつながっています。心臓病のリスク評価においても、AIは患者の生活習慣や遺伝的要因を考慮し、適切なリスク管理の推奨を行うことができます。 さらに、医療AIは、製薬業界でも活用されています。新薬の開発過程において、大量の生物学的データや化学データを解析することで、より効率的に新薬の候補を発見・開発することができるのです。また、患者フォローアップや治療効果のモニタリングにおいても、AIはリアルタイムでデータを分析し、医療従事者に重要な情報を提供することができます。このように、AIの活用により、医療の質が向上し、患者の安全が確保されることが期待されています。 医療AIの関連技術には、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどがあります。機械学習は、アルゴリズムがデータから学習し、予測や判断を行う技術で、医療AIの基盤技術となっています。自然言語処理は、医療記録や文献などのテキストデータを解析し、有用な情報を抽出するために利用されます。コンピュータビジョンは、医療画像の解析に特化した技術であり、画像から意味のある情報を抽出することで、診断支援に貢献しています。 最後に、医療AIの発展には倫理的な問題や法的な課題も伴います。患者のプライバシーやデータのセキュリティは重要な課題であり、AIの適切な利用に向けたガイドラインや規制の整備が求められています。また、AIが医療現場に導入されることで、医療従事者の役割が変わる可能性もあり、医師とAIの協働の在り方についても検討が進められています。 総じて、医療人工知能は、医療現場に革命をもたらす可能性を秘めており、その進展は今後も続くと考えられます。さまざまな技術や手法を駆使することで、より良い医療サービスの提供が可能になり、患者のQOL（生活の質）の向上に寄与することが期待されています。AIの導入にあたっては、倫理的側面にも配慮しつつ、医療従事者と協力し合いながらその発展を図ることが重要であり、今後の医療における役割に注目が集まっています。 |
*** 免責事項 ***
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