ヘルスケア市場における生成AI - 2018年～2028年の世界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別（ソリューション、サービス）、機能別（仮想看護アシスタント、ロボット支援AI手術、管理プロセス最適化、医療画像分析）、アプリケーション別（臨床、システム）、地域および競合状況

市場概要

ヘルスケアにおける世界の生成型AI市場は、2022年に15億2,000万米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に14.62%のCAGRで堅調な成長が見込まれています。ヘルスケアにおける世界の生成型AI市場は、高度な人工知能（AI）技術を統合することでヘルスケア業界の状況を再形成する変革の力として浮上しています。この市場は、ヘルスケア分野内のさまざまな課題と機会に対処するために、新しい革新的なコンテンツの作成に重点を置いた人工知能のサブセットである生成型AIの適用を特徴としています。ヘルスケアにおける生成型AIには、創薬、パーソナライズ医療、予測分析、医療画像分析など、幅広いアプリケーションが含まれます。市場の成長は、医療データの増加、機械学習アルゴリズムの進歩、医療におけるより効率的で正確な意思決定プロセスの必要性によって推進されています。

世界の医療におけるジェネレーティブ AI 市場の主な推進力の 1 つは、パーソナライズされた精密医療の需要の高まりです。ジェネレーティブ AI は、ゲノム情報を含む大規模なデータセットを分析して、固有のパターンとバリエーションを識別することを可能にします。この機能により、ターゲットを絞った個別の治療計画の開発が容易になり、患者の転帰が改善され、副作用が軽減されます。さらに、ジェネレーティブ AI は、潜在的な薬物候補の特定を加速し、薬物開発プロセスを最適化することで、創薬において重要な役割を果たします。

医療におけるジェネレーティブ AI 市場におけるもう 1 つの重要なアプリケーション領域は、医療画像分析です。ジェネレーティブ AI アルゴリズムは、X 線、MRI、CT スキャンなどの医療画像の解釈を強化し、より正確な診断につながります。これにより、診断と治療計画のプロセスが迅速化されるだけでなく、医療提供の全体的な効率にも貢献します。さらに、市場では予測分析のための生成 AI の採用が増加しており、医療提供者は病気の傾向、患者の転帰、およびリソース要件を予測できます。

主要な市場推進要因

効率的な創薬および開発プロセスへの注目の高まり

効率的な創薬および開発プロセスへの注目の高まりは、ヘルスケア市場における世界の生成 AI 市場を推進する主要な推進力です。従来の創薬方法は長い間、高コストと長期にわたるタイムラインが特徴であり、製薬会社にとってプロセスが困難でした。生成 AI は、高度なアルゴリズムを活用して膨大なデータセットを分析し、潜在的な薬剤候補を予測することで、これらの課題に対処します。

パターンを識別し、分子相互作用を理解し、薬物反応をシミュレートする生成 AI の能力は、創薬プロセスを大幅に迅速化します。この加速は、製薬会社の経済的負担を軽減するだけでなく、新薬をタイムリーに市場に投入することを容易にします。ジェネレーティブ AI を医薬品開発に統合すると、効率が向上するだけでなく、有望な候補を特定する成功率も向上し、後期段階での失敗の可能性も減ります。その結果、製薬会社は、医薬品の発見と開発の状況を一変させるジェネレーティブ AI の変革の可能性をますます認識するようになっています。この技術の進歩は、製薬業界の競争力を高めるだけでなく、患者の転帰を改善し、満たされていない医療ニーズに対処する可能性を秘めた革新的な治療法の開発にも貢献しています。

精密医療が注目を集めているヘルスケアの進化するパラダイムにおいて、ジェネレーティブ AI は、ターゲットを絞ったパーソナライズされた治療介入の新時代を先導する触媒として際立っています。製薬会社が研究開発の取り組みにおいてジェネレーティブ AI の力を活用し続ける中、世界のヘルスケア市場では、より効率的で費用対効果が高く革新的な医薬品の発見と開発へのアプローチへのパラダイム シフトが起こっています。

これらのアルゴリズムは、洗練された機械学習技術を活用することで、人間の目では気付かない可能性のある微妙なパターン、異常、病気の初期兆候を特定できます。ジェネレーティブ AI によって強化された診断精度は、病気の早期発見、がんの診断、神経疾患などの重要な分野で特に重要です。より正確でタイムリーな診断を提供できることは、患者の転帰を改善するだけでなく、より効果的な治療計画と管理にも貢献します。医療従事者は、意思決定プロセスをサポートするためにジェネレーティブ AI にますます依存しており、診断医学へのアプローチにパラダイム シフトをもたらしています。

強化された診断精度

ヘルスケアにおける世界のジェネレーティブ AI 市場は、強化された診断精度への重点の高まりによって、大幅な上昇傾向にあります。医療システムへの生成 AI の統合は、特に医療画像診断における診断プロセスの変革に役立っています。高度な機械学習技術を活用した生成 AI アルゴリズムは、X 線、MRI、CT スキャンなどの医療画像の膨大なデータセットを分析する上で優れた能力を発揮しています。これらのアルゴリズムは、従来の診断方法では検出できない微妙なパターン、異常、病気の初期兆候を特定できるため、診断精度が大幅に向上します。生成 AI が提供する精度は、特に病気の早期発見や複雑な病状などの重要な領域で、より正確でタイムリーな診断に貢献します。

医療提供者は、診断精度における生成 AI の変革の可能性をますます認識しており、医療専門家の診断へのアプローチ方法にパラダイムシフトをもたらしています。人間の専門知識を強化し、医療画像データから微妙な洞察を提供する生成 AI の能力は、病気の初期段階での特定に役立つだけでなく、よりパーソナライズされた効果的な治療計画にも役立ちます。この診断精度の向上は、早期発見が治療結果に大きな影響を与える可能性がある腫瘍学などの分野では特に重要です。

生成 AI は診断精度の向上に有効であることが実証され続けているため、世界中の医療機関でその導入が急増すると予想されています。生成 AI の可能性に対する認識が高まるにつれて、研究開発への投資が促進され、これらのアルゴリズムの機能はさらに進化しています。その結果、医療従事者のスキルを補完する、より洗練され信頼性の高い診断ツールセットが生まれます。

生成 AI による診断精度の向上への移行は、医療における精密医療への幅広い動きの一環です。個々の患者の独自の特徴に合わせて治療を行うには、正確で精度の高い診断が必要であり、生成 AI はこの進化する医療パラダイムの重要な実現要因となっています。技術開発者、医療提供者、規制機関の間の連携が進むことは、医療診断におけるジェネレーティブ AI の責任ある倫理的な導入を確実にする上で重要です。

医療業務の最適化

医療におけるジェネレーティブ AI の世界市場は、医療業務の最適化への重点が高まっていることから、大幅な成長を遂げています。ジェネレーティブ AI は、管理タスクからリソース割り当てや運用効率まで、医療管理のさまざまな側面を合理化する変革の原動力であることが証明されています。ジェネレーティブ AI は、高度なアルゴリズムの力を活用して、ワークフローの最適化、日常的なプロセスの自動化、医療業務全体の効率向上を支援します。注目すべき用途の 1 つは予測分析で、ジェネレーティブ AI は膨大なデータセットを分析して、患者の入院率、リソース利用率、病気の傾向を予測します。この先見性により、医療機関はリソースを積極的に割り当て、ボトルネックを減らし、医療システムの全体的な応答性を向上させることができます。

ジェネレーティブ AI は、医療サプライ チェーン管理の分野でも重要な役割を果たしています。需要パターンを予測し、在庫レベルを最適化し、潜在的な混乱を特定することで、ジェネレーティブ AI はより効率的で回復力のあるサプライ チェーンに貢献します。これは、特にパンデミックなどの危機時には、医療用品へのタイムリーなアクセスが最も重要であるグローバルな医療環境のコンテキストでは特に重要です。

さらに、医療業務の最適化はコスト管理の領域にも及びます。ジェネレーティブ AI は、コスト削減の機会の特定、リソース使用の最適化、非効率性の削減に役立ちます。日常的な管理タスクを自動化することで、医療従事者は患者のケアにさらに集中でき、医療サービスの全体的な品質が向上します。ジェネレーティブ AI が業務効率を高める能力は、世界中の医療機関で採用される原動力となっています。

効率的な医療業務の需要が高まり続ける中、ヘルスケア市場におけるジェネレーティブ AI はさらに成長する見込みです。ジェネレーティブ AI 技術の採用により、ヘルスケア提供者は現代の医療提供の複雑さをより効果的に乗り越えられるようになり、戦略的優位性が得られます。ただし、医療業務においてジェネレーティブ AI を責任を持って倫理的に導入するには、データ セキュリティ、規制遵守、医療と AI 技術の両方に精通した熟練した人材の必要性などに関する課題に対処する必要があります。

主要な市場の課題

データ プライバシーとセキュリティの問題

ヘルスケアにおけるジェネレーティブ AI の急速な統合により、診断、治療計画、創薬の画期的な進歩が期待されます。しかし、生成 AI の急成長する機能により、その広範な導入を阻む長年の障害となってきた重大な懸念が浮上しています。それは、データのプライバシーとセキュリティの問題です。

医療データは本質的に機密性が高く個人的なものであり、生成 AI アプリケーションにとって宝の山です。このテクノロジーは、医用画像分析から医薬品の発見に至るまでのさまざまなタスクのアルゴリズムをトレーニングするために、膨大なデータセットに依存しています。しかし、このようなデータの利用は患者のプライバシーに大きなリスクをもたらします。不正アクセス、データ侵害、または医療情報の悪用に対する懸念から、倫理的および法的に大きな懸念が生じており、生成 AI を医療システムにシームレスに統合するペースが遅れています。

生成 AI のコンテキストで医療データの機密性とセキュリティを確保するには、複雑な状況を乗り越える必要があります。効果的な AI アプリケーションに必要なデータを活用することと患者のプライバシーを保護することの間で微妙なバランスをとるには、堅牢な暗号化、厳格なアクセス制御、および包括的なデータ保護標準への準拠が必要です。違反の結果は深刻で、患者の信頼の低下、法的影響、医療機関の評判の失墜など、潜在的な影響が考えられます。

規制の枠組みは、医療における技術の倫理的かつ責任ある使用を確保するために不可欠ですが、生成 AI の急速な進歩に追いつくのに苦労していることがよくあります。AI アプリケーションがもたらす固有の課題に対処する明確なガイドラインと標準を確立することは、依然として差し迫った問題です。普遍的に受け入れられる規制がないため、医療提供者と技術開発者の両方に不確実性が生じ、生成 AI を日常の医療行為にシームレスに組み込むことが妨げられています。

生成 AI モデルの解釈可能性と説明可能性

医療における生成 AI の統合が加速し、診断、個別化医療、治療計画の進歩につながる革新的な波が起こっています。しかし、医療における生成 AI の広範な導入を阻む大きな課題は、そのモデルの解釈可能性と説明可能性の欠如です。

複雑なアルゴリズムとディープラーニング技術を活用した生成 AI は、医療従事者にとって解釈が難しい結果を生み出すことがよくあります。これらのモデルの「ブラックボックス」の性質により、モデルの信頼性、説明責任、信頼性に関する懸念が生じます。診断や治療計画などの重要な医療アプリケーションでは、AI によって生成された洞察の背後にある理論的根拠を理解することが、医療提供者の信頼を得るために不可欠です。

解釈可能性の課題は、AI モデルが患者のケアに直接影響を与える意思決定プロセスに関与している場合に特に深刻になります。医療従事者は、情報に基づいた決定を下すために、特定の診断または治療の推奨に至った経緯と理由を理解する必要があります。 AI モデルの透明性の欠如は、医療従事者が十分に理解できないテクノロジーに頼ることをためらう可能性があるため、広く受け入れられるための障壁となります。

主要な市場動向

パーソナライズされた医療と治療計画

パーソナライズされた医療と治療計画の急成長分野は、ヘルスケア市場におけるグローバルな Generative AI の急成長の原動力となっています。従来のヘルスケア モデルは、多くの場合、画一的なアプローチに依存していますが、Generative AI の登場により、医療介入を個々の患者プロファイルに合わせて調整することで、パラダイム シフトがもたらされます。Generative AI は、遺伝情報、患者の履歴、リアルタイムの健康データを含む広範なデータセットの複雑な分析を通じて、高度にパーソナライズされた治療計画の可能性を解き放ちます。このレベルの精度により、医療提供者は患者の固有の特徴を識別し、特定の治療法に対する潜在的な反応を予測し、それに応じて介入を最適化することができます。多様なデータセットのパターンを識別する Generative AI の能力は、微妙でターゲットを絞った治療戦略の作成に貢献し、副作用の可能性を減らし、全体的な治療効果を高めます。

より効果的で個別化されたヘルスケア ソリューションの需要が高まるにつれて、Generative AI はパーソナライズされた医療のビジョンを実現するための重要なイネーブラーとして浮上しています。この変革的なアプローチは、疾患の多様性に対処するだけでなく、患者の転帰を最適化するというより広範な目標にも合致しています。ジェネレーティブ AI をパーソナライズされた治療計画の開発に統合することで、腫瘍学から慢性疾患管理まで、さまざまな治療領域にわたる医療介入の有効性が向上します。本質的に、ジェネレーティブ AI をパーソナライズされた医療に採用することで、ヘルスケアの展望が再形成され、各患者の固有のニーズを満たすように治療が正確に調整される未来を垣間見ることができます。この傾向は、医学の大きな進歩を示すだけでなく、ジェネレーティブ AI が個々の患者をケアの中心に据えることで世界のヘルスケア市場に革命をもたらし、カスタマイズされ最適化されたヘルスケア提供の時代を先導する可能性を強調しています。

創薬の加速

創薬の加速は、ヘルスケアにおける世界のジェネレーティブ AI 市場を前例のない高みに押し上げる触媒として際立っています。従来の創薬プロセスは、長いタイムラインと法外なコストで有名です。しかし、ジェネレーティブ AI は、高度なアルゴリズムを活用して膨大なデータセットを分析し、優れた効率で潜在的な薬剤候補を予測することで、この状況に革命を起こしています。ジェネレーティブ AI は、複雑な分子相互作用を解読し、膨大なデータセット内のパターンを識別することで、有望な化合物の特定を大幅に迅速化し、新薬を市場に投入するまでの時間を短縮します。この加速は、製薬会社が直面している経済的課題に対処するだけでなく、革新的な治療ソリューションの提供を迅速化することで、重要なヘルスケア ニーズにも対処します。

ジェネレーティブ AI を創薬に統合すると、候補の特定速度が向上するだけでなく、薬剤開発の全体的な成功率が向上し、後期段階での失敗のリスクが最小限に抑えられます。製薬業界がより迅速でコスト効率の高いソリューションの必要性に取り組む中、ジェネレーティブ AI の採用がますます普及しています。この変革的なテクノロジーは、創薬プロセスを合理化するだけでなく、イノベーションの新たな道を開き、研究者がより幅広い潜在的な候補と治療アプローチを探索できるようにします。世界のヘルスケア市場ではパラダイムシフトが起こっており、Generative AI が創薬の効率と有効性を推進する最前線に立っており、最終的には、これまでにないスピードと精度で新たな健康上の課題に対処できる、より機敏で応答性の高い製薬業界につながります。

セグメント別インサイト

コンポーネント別インサイト

コンポーネント別では、ソリューションがグローバル市場で主要なセグメントとして浮上しました

機能別インサイト

機能別では、医療画像分析が 2022 年のグローバル医療における Generative AI 市場で主要なセグメントとして浮上しました

地域別インサイト

北米は、2022 年にグローバル医療における Generative AI 市場で主要なプレーヤーとして浮上し、最大の市場シェアを占めました。北米のヘルスケア部門における研究開発への多額の投資により、Generative AI アプリケーションの進歩が推進されています。この地域はイノベーションの促進に力を入れており、医療関連技術への多額の資金提供と相まって、医療のさまざまな課題に対処する生成 AI が急速に進化しています。北米は、患者の安全と技術の倫理的使用を確保すると同時に、医療における生成 AI の開発と導入にも役立つ強力な規制枠組みの恩恵を受けています。規制の明確さとサポートにより、企業が生成 AI 製品に投資し、拡張するための好ましい環境が整えられています。この地域には、医療と人工知能の両方の熟練した専門家がかなり集中しています。この専門知識の融合により、医療従事者、データ サイエンティスト、テクノロジー開発者間のコラボレーションが促進され、生成 AI を医療ワークフローにうまく統合するための環境が育まれます。

最近の開発

• 2023 年 5 月、医療従事者エンパワーメント プラットフォームである IKS Health と医療における生成 AI プラットフォームである Abridge は、人員不足と医療従事者の燃え尽き症候群の一因となっている現在の管理上の負担を軽減するための AI ベースのソリューションの作成と展開を目的とした広範なコラボレーションを発表しました。今後数か月間、IKS は Abridge の生成 AI を活用して、臨床文書サービスの効率を高めます。その代わりに、IKS は、豊富な医療専門家の知見を提供することで、Abridge のコア AI テクノロジーの進歩を促進します。
• 2023 年 5 月、カナダのバイオテクノロジー企業 DiagnaMed Holdings Corp. は、ヘルスケア業界向けに設計された特殊な生成 AI データ分析ソリューションである FormGPT.io を発表しました。このリリースは、カスタマイズ可能なさまざまなアプリケーションを展開する取り組みの一環として、同社初の商用製品となります。

主要な市場プレーヤー

• Google LLC
• IBM Watson
• MicrosoftCorporation
• NeuralinkCorporation
• NioyaTech
• OpenAI
• Oracle
• Saxon
• SyntegraCorp