Marché japonais de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic, par composant (logiciel, matériel, services), par type de diagnostic (cardiologie, oncologie, pathologie, radiologie, thorax et poumons, neurologie, autres), par région, opportunité, concurrence et prévisions, 2020-2030F
Published Date: November - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Healthcare | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarché japonais de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic, par composant (logiciel, matériel, services), par type de diagnostic (cardiologie, oncologie, pathologie, radiologie, thorax et poumons, neurologie, autres), par région, opportunité, concurrence et prévisions, 2020-2030F
| Période de prévision | 2026-2030 |
| Taille du marché (2024) | 60,15 millions USD |
| Taille du marché (2030) | 144,22 millions USD |
| TCAC (2025-2030) | 15,65 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Logiciels |
| Le plus grand Marché | Kanto |
Aperçu du marché
Le marché japonais de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic était évalué à 60,15 millions USD en 2024 et devrait connaître une croissance robuste au cours de la période de prévision avec un TCAC de 15,65 % jusqu'en 2030. Le marché japonais de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic connaît une croissance substantielle, alimentée par les progrès technologiques, l'escalade des demandes de soins de santé et l'accent mis sur la médecine de précision. Ce marché est marqué par sa nature dynamique, caractérisée par une innovation continue et l'intégration de technologies d'IA qui remodèlent le secteur de la santé. Les progrès continus de l'IA, notamment l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel (NLP), améliorent considérablement la précision et l'efficacité des outils de diagnostic. En conséquence, le marché est bien positionné pour une expansion considérable. Malgré les défis existants, tels que les problèmes de confidentialité des données et les obstacles réglementaires, le potentiel d'améliorations transformatrices dans la prestation de soins de santé souligne l'importance stratégique du marché pour les parties prenantes.
Principaux moteurs du marché
Prévalence croissante des maladies chroniques
La prévalence croissante des maladies chroniques est un moteur important de la croissance du marché japonais de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic. Cette tendance souligne le besoin urgent de solutions de diagnostic avancées capables de détecter et de gérer efficacement et avec précision les maladies chroniques telles que le cancer, le diabète et les maladies cardiovasculaires. Les maladies chroniques nécessitent souvent un diagnostic précoce et précis pour une gestion et un traitement efficaces. Les méthodes de diagnostic traditionnelles peuvent prendre du temps et être sujettes à des erreurs, ce qui entraîne des retards dans le traitement et de moins bons résultats pour les patients.
L'incidence croissante des maladies chroniques représente un fardeau considérable pour les systèmes de santé, nécessitant des processus de diagnostic plus efficaces pour gérer la charge croissante de patients. L'IA dans le diagnostic peut rationaliser les flux de travail en automatisant les tâches de routine, telles que l'analyse d'images et l'interprétation des données, permettant aux professionnels de la santé de se concentrer sur des cas plus complexes et sur les soins aux patients. Cette efficacité réduit les temps d'attente pour les résultats du diagnostic et accélère le début du traitement, améliorant ainsi la prestation globale des soins de santé. À mesure que les maladies chroniques deviennent plus répandues, le besoin de tels gains d'efficacité devient plus pressant, ce qui conduit à l'adoption des technologies d'IA dans le diagnostic. Les maladies chroniques nécessitent souvent une gestion à long terme et des plans de traitement personnalisés adaptés aux besoins de chaque patient. Les technologies d'IA excellent dans l'analyse de données complètes sur les patients pour fournir des informations sur les stratégies de traitement les plus efficaces en fonction des caractéristiques uniques d'un patient, notamment la constitution génétique, le mode de vie et les comorbidités. Cette approche personnalisée améliore non seulement les résultats du traitement, mais renforce également l'adhésion et la satisfaction des patients. À mesure que la prévalence des maladies chroniques augmente, le secteur de la santé au Japon reconnaît de plus en plus la valeur des diagnostics basés sur l'IA dans le développement et l'optimisation de plans de traitement personnalisés, stimulant ainsi la croissance du marché.
Le fardeau économique des maladies chroniques est considérable, englobant les coûts médicaux directs et les coûts indirects liés à la perte de productivité et aux soins de longue durée. Les diagnostics basés sur l’IA peuvent contribuer à des économies de coûts significatives en réduisant le besoin de tests inutiles, en minimisant les erreurs de diagnostic et en permettant une intervention précoce, ce qui peut prévenir la progression des maladies et réduire le besoin de traitements plus intensifs et plus coûteux. Ces avantages économiques sont particulièrement importants au Japon, où le vieillissement de la population entraîne une augmentation des dépenses de santé. Le potentiel d’économies grâce aux diagnostics basés sur l’IA constitue une forte incitation pour les prestataires de soins de santé et les décideurs politiques à investir dans ces technologies, ce qui stimule encore davantage la croissance du marché. Reconnaissant l’impact des maladies chroniques sur la santé publique et le système de santé, le gouvernement japonais et les établissements de santé soutiennent de plus en plus l’adoption des technologies d’IA dans les diagnostics. Les initiatives et les programmes de financement visant à promouvoir l’intégration de l’IA dans les pratiques de santé sont de plus en plus courants. Ces efforts sont conçus pour améliorer la capacité des prestataires de soins de santé à diagnostiquer et à gérer efficacement les maladies chroniques. Le soutien gouvernemental et les soutiens institutionnels jouent un rôle crucial dans l'accélération de l'adoption des diagnostics d'IA, créant un environnement favorable à l'expansion du marché.
Progrès dans la technologie de l'IA
Les progrès de la technologie de l'IA sont un moteur essentiel de la croissance du marché japonais de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic. Ces développements technologiques améliorent les capacités, la précision et l'efficacité des outils de diagnostic, les rendant indispensables dans les soins de santé modernes. Les progrès des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond ont considérablement amélioré la précision des outils de diagnostic basés sur l'IA. Ces technologies permettent aux systèmes d'IA d'analyser des données médicales complexes, telles que les examens d'imagerie, les informations génétiques et les dossiers des patients, avec une plus grande précision que les méthodes traditionnelles. Par exemple, l'IA peut détecter des anomalies subtiles dans les images médicales qui pourraient être négligées par les radiologues humains, ce qui conduit à des diagnostics plus précoces et plus précis de maladies telles que le cancer et les maladies cardiovasculaires. Cette précision diagnostique accrue est cruciale pour améliorer les résultats des patients et réduire l'incidence des erreurs de diagnostic, favorisant ainsi l'adoption des technologies d'IA dans le diagnostic.
L'intégration de l'IA aux technologies d'imagerie avancées a révolutionné le domaine du diagnostic. Les innovations dans les modalités d’imagerie, telles que l’IRM, la tomodensitométrie et la TEP, génèrent de vastes quantités de données qui nécessitent une analyse sophistiquée. Les algorithmes d’IA sont capables de traiter et d’interpréter ces données, fournissant des informations détaillées et exploitables. Par exemple, l’IA peut améliorer la résolution et la clarté des images, identifier des modèles indicateurs de maladies et aider à la quantification de la taille des tumeurs et d’autres mesures critiques. Ces capacités rendent les solutions d’imagerie basées sur l’IA très précieuses dans les milieux cliniques, favorisant leur adoption et contribuant à la croissance du marché. Les progrès de la technologie de l’IA ont permis l’analyse des données et l’aide à la décision en temps réel, améliorant considérablement les flux de travail de diagnostic. Les systèmes d’IA peuvent traiter et analyser les données rapidement, fournissant un retour d’information immédiat aux cliniciens. Cette capacité en temps réel est particulièrement bénéfique dans les situations d’urgence et de soins intensifs, où des diagnostics rapides et précis sont essentiels. Les systèmes d’aide à la décision basés sur l’IA peuvent proposer des recommandations de diagnostic, signaler des problèmes potentiels et suggérer des options de traitement basées sur les dernières recherches médicales et directives cliniques. Cette prise en charge améliore la prise de décision clinique, réduit la probabilité d'erreurs et améliore la qualité globale des soins, favorisant ainsi la croissance de l'IA dans le diagnostic.
Les progrès du traitement du langage naturel (TLN) ont élargi le potentiel de l'IA dans le diagnostic en permettant l'analyse de données non structurées, telles que les notes cliniques, la littérature médicale et les récits de patients. Les algorithmes TNL peuvent extraire des informations significatives de ces sources textuelles, fournissant des informations qui complètent les données structurées issues de l'imagerie et des résultats de laboratoire. Par exemple, le TNL peut identifier les symptômes, les facteurs de risque et les réponses au traitement documentés dans les dossiers des patients, facilitant ainsi les évaluations diagnostiques complètes. La capacité d'exploiter des données non structurées améliore le processus de diagnostic, rendant les outils d'IA plus polyvalents et plus efficaces, stimulant ainsi la croissance du marché. Les progrès de la technologie de l'IA ont permis des analyses personnalisées et prédictives, transformant la manière dont les diagnostics sont posés et les traitements planifiés. L'IA peut analyser les données individuelles des patients pour prédire les risques de maladie, surveiller la progression de la maladie et adapter les plans de traitement aux caractéristiques uniques de chaque patient. L'analyse prédictive peut identifier les patients à haut risque de développer des maladies chroniques, permettant ainsi des interventions proactives. Les analyses personnalisées garantissent que les traitements sont optimisés en fonction des besoins individuels, améliorant l'efficacité et réduisant les effets indésirables. L'importance croissante accordée à la médecine personnalisée au Japon souligne l'importance des diagnostics basés sur l'IA, favorisant leur adoption et contribuant à la croissance du marché.
Accent croissant sur la médecine de précision
L'accent croissant mis sur la médecine de précision est un moteur essentiel de la croissance du marché japonais de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic. La médecine de précision vise à adapter le traitement médical aux caractéristiques individuelles des patients, telles que la génétique, l'environnement et le mode de vie, en offrant des solutions de soins de santé personnalisées. Les technologies d'IA jouent un rôle essentiel dans la réalisation du plein potentiel de la médecine de précision, favorisant son adoption et son expansion. La médecine de précision repose sur la capacité à diagnostiquer les maladies avec précision en fonction des profils individuels des patients. Les outils de diagnostic basés sur l'IA excellent dans l'analyse d'ensembles de données divers et complexes, notamment les informations génétiques, les niveaux de biomarqueurs et les antécédents des patients, pour identifier des modèles de maladies uniques. Ces outils peuvent détecter des mutations génétiques subtiles, identifier des biomarqueurs indiquant des conditions spécifiques et prédire la sensibilité aux maladies, permettant ainsi des diagnostics hautement personnalisés. Au Japon, l'intégration de l'IA dans la médecine de précision permet le développement de solutions de diagnostic sur mesure, améliorant la précision et l'efficacité des interventions médicales et stimulant la croissance du marché.
L'accent mis sur la médecine de précision a conduit à une utilisation accrue des données génomiques et protéomiques dans les diagnostics. Les technologies d'IA sont essentielles pour analyser ces ensembles de données vastes et complexes, identifier les mutations génétiques et comprendre leurs implications pour le développement et la progression des maladies. Au Japon, les outils d'analyse génomique et protéomique pilotés par l'IA deviennent essentiels pour diagnostiquer des maladies telles que le cancer, les troubles génétiques rares et les maladies chroniques. En fournissant des informations sur la base moléculaire des maladies, ces outils permettent des approches diagnostiques plus précises et ciblées, contribuant à la croissance du marché des diagnostics IA. La médecine de précision met l'accent sur les plans de traitement personnalisés basés sur les profils individuels des patients. Les technologies d'IA facilitent cela en prédisant les réponses au traitement et les résultats potentiels en fonction de la constitution génétique et des données cliniques d'un patient. Par exemple, l’IA peut analyser les mutations génétiques pour déterminer les thérapies contre le cancer les plus efficaces ou prédire les effets indésirables des médicaments. Au Japon, l’intégration de l’IA dans la médecine de précision favorise le développement de plans de traitement personnalisés qui améliorent les résultats des patients et réduisent les coûts des soins de santé. Cette capacité favorise l’adoption d’outils de diagnostic basés sur l’IA, car les prestataires de soins de santé cherchent à améliorer l’efficacité de leurs traitements grâce à la médecine de précision.
La médecine de précision implique une surveillance et une gestion continues des maladies pour adapter les traitements à mesure que les conditions évoluent. Les technologies d’IA permettent une surveillance continue et précise des patients grâce à des appareils portables, des capteurs à distance et des dossiers médicaux électroniques. Les algorithmes d’IA peuvent analyser ces données en temps réel, détecter les changements d’état de la maladie et fournir des alertes en temps opportun aux prestataires de soins de santé. Au Japon, l’adoption de solutions de surveillance basées sur l’IA favorise la gestion proactive des maladies chroniques, améliorant ainsi les soins et les résultats des patients. La capacité d’ajuster les plans de traitement en fonction des données en temps réel améliore l’efficacité de la médecine de précision, favorisant la croissance de l’IA dans le diagnostic. L’accent croissant mis sur la médecine de précision nécessite une intégration transparente des outils de diagnostic avec les dossiers médicaux électroniques (DME) pour accéder à des données complètes sur les patients. Les technologies d'IA facilitent cette intégration en extrayant et en analysant les informations pertinentes des DSE pour éclairer les décisions de diagnostic. Au Japon, les diagnostics pilotés par l'IA intégrés aux DSE permettent aux prestataires de soins de santé d'utiliser l'historique médical complet d'un patient, ses informations génétiques et ses réponses au traitement pour prendre des décisions éclairées. Cette approche holistique améliore la précision et la personnalisation des diagnostics, soutenant les principes de la médecine de précision et stimulant la croissance du marché.
Principaux défis du marché
Problèmes de confidentialité et de sécurité des données
L'un des défis les plus importants de l'adoption de l'IA dans les diagnostics est de garantir la confidentialité et la sécurité des données des patients. Les systèmes d'IA nécessitent de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement, comprenant souvent des informations de santé sensibles. Au Japon, des réglementations strictes en matière de protection des données, telles que la loi sur la protection des informations personnelles (APPI), imposent des normes rigoureuses pour le traitement des données personnelles. Les prestataires de soins de santé doivent se familiariser avec ces réglementations pour éviter les violations et garantir la confiance des patients. Le risque de violation de données et de cyberattaques complique encore davantage la situation, car elles peuvent entraîner des sanctions financières substantielles et nuire à la réputation. Pour répondre à ces préoccupations, il faut des mesures de cybersécurité robustes, des politiques de gouvernance des données complètes et des efforts continus pour améliorer les protocoles de protection des données, qui peuvent être gourmands en ressources et complexes à mettre en œuvre.
Obstacles réglementaires
Naviguer dans le paysage réglementaire est un autre défi important pour le marché du diagnostic par IA au Japon. L'intégration de l'IA dans les soins de santé nécessite le respect de cadres réglementaires stricts conçus pour garantir la sécurité, l'efficacité et la fiabilité des technologies médicales. Le processus d'approbation des outils de diagnostic basés sur l'IA peut être long et complexe, impliquant des essais cliniques approfondis et des études de validation. Les organismes de réglementation, tels que l'Agence des produits pharmaceutiques et des dispositifs médicaux (PMDA), examinent ces technologies pour s'assurer qu'elles répondent à des normes élevées. Ce processus d'approbation rigoureux peut retarder l'introduction de nouvelles solutions d'IA sur le marché, ralentissant ainsi l'innovation et l'adoption. De plus, l'évolution des réglementations et la nécessité d'une conformité continue ajoutent à la complexité, obligeant les entreprises à investir des ressources substantielles dans les affaires réglementaires et la gestion de la conformité.
Coût élevé de la mise en œuvre de l'IA
Le coût élevé de la mise en œuvre des technologies d'IA dans les diagnostics constitue un obstacle important à la croissance du marché. Le développement et le déploiement de systèmes d'IA nécessitent des investissements financiers substantiels dans l'infrastructure technologique, le développement de logiciels et le personnel qualifié. Les prestataires de soins de santé, en particulier les petites cliniques et les hôpitaux, peuvent avoir du mal à assumer ces coûts, ce qui limite l'adoption généralisée des outils de diagnostic d'IA. Les coûts permanents associés à la maintenance et à la mise à jour des systèmes d'IA, à la formation du personnel et à l'intégration de ces technologies dans les flux de travail existants peuvent être prohibitifs. Le besoin d’expertise spécialisée pour gérer et exploiter les systèmes d’IA alourdit encore davantage le fardeau financier. Ces défis économiques nécessitent des modèles de financement innovants, des partenariats public-privé et un soutien gouvernemental pour rendre les diagnostics d’IA plus accessibles et abordables dans l’ensemble du secteur de la santé.
Principales tendances du marché
Adoption croissante de la médecine de précision
L’essor de la médecine de précision est une tendance importante qui propulse la croissance de l’IA dans le diagnostic. La médecine de précision vise à adapter le traitement médical aux caractéristiques individuelles, telles que la génétique, le mode de vie et l’environnement. L’IA joue un rôle crucial dans l’analyse de vastes quantités de données pour identifier des modèles et des informations qui facilitent les plans de traitement personnalisés. Au Japon, l’accent mis sur l’amélioration des résultats des patients grâce à des soins individualisés incite les prestataires de soins de santé à adopter des outils de diagnostic basés sur l’IA. Ces outils permettent des diagnostics plus précis, prédisent les risques de maladie et recommandent des traitements personnalisés, améliorant ainsi l’efficacité des interventions de santé. L'accent mis sur la médecine de précision devrait continuer de croître, intégrant davantage l'IA dans le processus de diagnostic et alimentant la croissance du marché.
Intégration de l'IA à l'imagerie médicale
L'intégration de l'IA à l'imagerie médicale transforme les pratiques de diagnostic au Japon. Les algorithmes d'IA peuvent analyser des images médicales, telles que des radiographies, des IRM et des tomodensitogrammes, avec une précision et une vitesse élevées, dépassant souvent les capacités humaines. Cette intégration permet une détection précoce des maladies, une précision améliorée dans le diagnostic des conditions et une gestion efficace de grands volumes de données d'imagerie. Les établissements de santé japonais intègrent de plus en plus de solutions d'imagerie basées sur l'IA pour améliorer la précision du diagnostic et l'efficacité du flux de travail. La capacité de l'IA à détecter des changements subtils dans les images qui pourraient être manqués par l'œil humain en fait un outil précieux pour diagnostiquer des conditions complexes, telles que le cancer et les maladies cardiovasculaires. À mesure que la technologie continue d'évoluer, son application dans l'imagerie médicale devrait se développer, stimulant la croissance de l'IA dans le diagnostic.
Progrès dans le traitement du langage naturel (TLN)
Les progrès dans le traitement du langage naturel (TLN) révolutionnent la façon dont les données de santé sont utilisées dans le diagnostic. Le TLN permet aux systèmes d'IA de comprendre, d'interpréter et d'analyser le langage humain, facilitant l'extraction d'informations significatives à partir de sources de données non structurées, telles que les notes cliniques, les dossiers des patients et la littérature médicale. Au Japon, où le volume de données de santé est substantiel, les technologies de TLN deviennent essentielles pour débloquer des informations précieuses et améliorer les processus de diagnostic. Ces avancées permettent une meilleure récupération des informations, une meilleure aide à la décision clinique et une gestion rationalisée des patients. En automatisant l'extraction et l'analyse des données pertinentes, le TLN améliore la précision et l'efficacité des diagnostics, améliorant ainsi les résultats des patients. Français Le développement continu des technologies NLP est appelé à jouer un rôle central dans la croissance future de l'IA sur le marché du diagnostic.
Informations sectorielles
Informations sur les composants
Sur la base du composant, le segment des logiciels est devenu dominant sur le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic au Japon en 2024. La domination du segment des composants logiciels sur le marché japonais de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic est motivée par plusieurs facteurs critiques qui en font la catégorie la plus influente. Tout d'abord, les logiciels sont au cœur des technologies de l'IA, fournissant les algorithmes, les capacités de traitement des données et les interfaces nécessaires à la mise en œuvre de diagnostics pilotés par l'IA. Les progrès continus de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et du traitement du langage naturel ont considérablement amélioré la fonctionnalité et la précision des logiciels de diagnostic, les rendant indispensables dans les soins de santé modernes. La flexibilité et l'évolutivité des solutions logicielles permettent une adoption généralisée dans divers contextes médicaux, des grands hôpitaux aux petites cliniques. Contrairement au matériel, qui peut être coûteux et difficile à mettre à niveau, les logiciels peuvent être facilement mis à jour et améliorés, garantissant ainsi aux prestataires de soins de santé l'accès aux outils et capacités de diagnostic les plus récents. Cette adaptabilité est particulièrement importante dans un domaine en évolution rapide comme le diagnostic par IA, où l'innovation continue est essentielle.
L'intégration des logiciels d'IA dans les systèmes de santé existants est plus simple que celle du matériel. Les solutions logicielles peuvent être intégrées de manière transparente dans les systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME), les équipements d'imagerie et d'autres outils de diagnostic, améliorant ainsi leurs fonctionnalités sans nécessiter de modifications importantes de l'infrastructure. Cette facilité d'intégration accélère l'adoption des diagnostics par IA, car les prestataires de soins de santé peuvent améliorer leurs capacités de diagnostic sans révisions importantes. L'aspect économique joue également un rôle important dans la domination du segment des composants logiciels. Le développement et le déploiement de logiciels d'IA sont souvent plus rentables que les solutions matérielles, qui nécessitent des matériaux physiques, des processus de fabrication et une logistique de distribution. Cette rentabilité rend les logiciels d'IA plus accessibles à un plus large éventail de prestataires de soins de santé, des grandes institutions aux petits cabinets, ce qui favorise une adoption généralisée. Ces facteurs contribuent collectivement à la croissance de ce segment.
Perspectives régionales
Kanto est devenu le leader du marché japonais de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic en 2024, détenant la plus grande part de marché en termes de valeur. La domination de la région de Kanto sur le marché japonais de l'intelligence artificielle (IA) dans le diagnostic peut être attribuée à plusieurs facteurs clés qui déterminent collectivement sa position de leader. La région abrite une concentration d'institutions médicales et de centres de recherche de premier plan, qui favorisent l'innovation et l'adoption précoce de technologies d'IA de pointe dans le diagnostic. Ces institutions collaborent étroitement avec des entreprises technologiques, créant un écosystème robuste pour le développement et la mise en œuvre de l'IA. Kanto abrite un nombre important d'entreprises et de startups de technologie d'IA spécialisées dans les applications de santé. La présence de ces entreprises accélère l'intégration de solutions d'IA dans les processus de diagnostic, offrant des outils avancés pour la détection précoce des maladies, l'analyse d'imagerie et les plans de traitement personnalisés. Le paysage concurrentiel de la région stimule également l'amélioration continue et l'innovation dans les technologies de diagnostic de l'IA. La région de Kanto bénéficie d'investissements substantiels dans les infrastructures et les technologies de santé. Les initiatives gouvernementales et les programmes de financement visant à faire progresser la technologie médicale soutiennent davantage l'adoption de l'IA dans le diagnostic. Ces investissements renforcent les capacités des prestataires de soins de santé à mettre en œuvre et à utiliser efficacement les outils de diagnostic basés sur l'IA.
La forte densité de population et la concentration de personnes âgées dans la région de Kanto créent une demande importante de solutions de diagnostic avancées. Le vieillissement de la population entraîne le besoin de méthodes de diagnostic efficaces, précises et évolutives pour gérer les maladies chroniques et les problèmes de santé liés à l'âge. L'IA dans le diagnostic offre le potentiel de relever efficacement ces défis en matière de santé, stimulant ainsi son adoption dans la région. En outre, l'importance stratégique de la région de Kanto en tant que pôle économique et technologique facilite la collaboration entre les prestataires de soins de santé, les institutions de recherche et les développeurs de technologies d'IA. Cet environnement collaboratif favorise le déploiement et la mise à l'échelle rapides des solutions de diagnostic basées sur l'IA, garantissant que la région reste à la pointe de l'innovation dans ce domaine.
Développements récents
- En mars 2024, le Japon fait progresser l'adoption de technologies médicales basées sur l'IA. L'une des stratégies clés adoptées est l'intégration de l'intelligence artificielle dans les outils de santé, ce qui a le potentiel d'améliorer considérablement la capacité des professionnels de la santé japonais à gérer et à traiter la population vieillissante du pays.
- En août 2023, des chercheurs japonais ont développé un outil de diagnostic basé sur l'intelligence artificielle (IA) pour les examens de colposcopie qui a identifié avec précision les néoplasies intraépithéliales cervicales (CIN) - des cellules anormales sur le col de l'utérus qui ont le potentiel de se développer en cancer et de se propager aux tissus environnants - et a recommandé des sites de biopsie appropriés. Cette recherche a été présentée lors de la réunion Breakthrough 2023 de l'American Society of Clinical Oncology (ASCO), qui s'est tenue du 3 au 5 août à Yokohama, au Japon.
- En décembre 2022, le Japon a décidé d'accélérer le processus d'approbation des unités d'imagerie diagnostique alimentées par l'IA. Le gouvernement a décidé de raccourcir la période d'examen pour les logiciels d'imagerie diagnostique basés sur l'intelligence artificielle et d'autres technologies médicales en quête d'une approbation commerciale, comme le rapporte Nikkei. Un nouveau système d'approbation a été mis en place pour faciliter l'intégration rapide de ces technologies avancées dans le domaine médical. Grâce à ce nouveau système, de telles innovations pourraient être commercialisées dans l'année suivant leur développement.
Principaux acteurs du marché
- FUJIFILM Holdings Corporation
- Toshiba Corporation
- Siemens Healthineers AG
- Koninklijke Philips NV
- GE HealthCare Technologies Inc
- Google Health
- NEC Corporation
- Sysmex Société
- AI Medical Service Inc.
- Medmain Inc.
| Par composant | Par type de diagnostic | Par région |
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