精密医療市場における人工知能 - 世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測、2018～2028年、技術別（ディープラーニング、クエリ方法、自然言語処理、コンテキスト認識処理）、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、治療用途別（腫瘍学、心臓病学、神経学、呼吸器学、その他）、地域別、競合予測別

市場概要

精密医療における世界の人工知能市場は、2022年に12億4,000万米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に21.13％のCAGRで目覚ましい成長が見込まれています。 ヘルスケアの絶え間なく進化する環境において、人工知能（AI）と精密医療の間には強力な融合が起こっています。 この画期的な相乗効果は、医療治療の開発、提供、およびパーソナライズの方法を変える可能性があります。 精密医療における世界の人工知能市場は、このパラダイムシフトの最前線にあり、ヘルスケアイノベーションの未来を垣間見ることができます。 各患者の個々の特性に合わせて治療と介入を調整することを特徴とする精密医療は、近年かなりの注目を集めています。このアプローチは、遺伝、環境、ライフスタイルなどの要因を考慮し、患者間の固有の多様性を認めています。一方、機械学習やディープラーニングなどの AI テクノロジーは、膨大な量のデータを分析し、実用的な洞察を引き出す優れた能力を発揮しています。これら 2 つの領域の融合は、診断、治療の選択、患者の転帰を最適化する上で大きな可能性を秘めています。

従来の画一的な医療アプローチは、徐々に個別化された治療に取って代わられつつあります。患者も医療提供者も、AI が個人の健康プロファイルの複雑さを解き明かし、カスタマイズされた治療を可能にする可能性を認識しています。ゲノム配列決定のコストが下がったことで、遺伝子データが爆発的に増加しました。AI アルゴリズムは、この情報を素早くふるいにかけ、疾患に関連する遺伝子マーカーを特定し、標的を絞った介入への道を開くことができます。医療記録のデジタル化とウェアラブル デバイスの普及により、前例のない量の患者データが生成されています。 AI は、これらの多様なデータ ソースを集約、分析、統合して、これまでは得られなかった包括的な洞察を得ることができます。AI は、潜在的な薬剤候補を予測し、薬剤相互作用をシミュレートし、前臨床試験を迅速化することで、創薬プロセスに革命をもたらしています。これにより、コストが削減されるだけでなく、革新的な治療法の市場投入も加速します。

主要な市場推進要因

慢性疾患は、非感染性疾患 (NCD) とも呼ばれ、心血管疾患、糖尿病、がん、呼吸器疾患など、さまざまな健康状態を網羅しています。慢性疾患は、持続期間が長く、進行が遅く、継続的な医療処置と管理が必要であることが特徴です。世界保健機関 (WHO) によると、慢性疾患は世界の全死亡者の約 71% を占めており、驚くべきことに、これらの死亡者の 85% が低所得国と中所得国で発生しています。慢性疾患の社会経済的影響は甚大で、医療システムに負担をかけ、労働力の生産性を低下させ、個人とその家族の生活の質を低下させます。人工知能、特に機械学習とディープラーニング技術は、医療業界に変革をもたらす力であることが証明されています。AI は、膨大なデータセットを処理および分析し、複雑なパターンを認識し、予測モデルを生成することができます。精密医療に適用すると、AI は遺伝子構成、疾患感受性、治療結果の間の複雑な関係を掘り起こすことができ、より正確な診断と個別化された治療介入につながります。精密医療における AI の重要な用途の 1 つは、ゲノミクス研究です。

AI アルゴリズムは、患者の遺伝情報を迅速に分析し、特定の疾患に関連する特定の変異またはバイオマーカーを特定できます。この情報は、臨床医が治療戦略について情報に基づいた決定を下すのに役立ち、より効果的で副作用を最小限に抑える可能性のある薬を選択できます。AI を利用したツールは、医療画像分析にも革命をもたらしています。これらのツールは、X 線、MRI、CT スキャンなどの画像を迅速に解釈できるため、がん、心臓病、神経変性疾患などのさまざまな病気の早期発見と診断に役立ちます。さらに、AI 駆動の予測モデルは病気の進行を予測できるため、医師は積極的に介入し、それに応じて治療計画を調整できます。AI と精密医療の融合により、市場は急速に拡大しています。市場調査レポートによると、精密医療における世界の人工知能市場は、今後数年間で大幅な成長を遂げると予測されています。研究開発への資金の増加、AI とヘルスケア企業間のパートナーシップの拡大、パーソナライズされた治療に対する需要の高まりなどの要因がこの傾向を推進しています。

テクノロジーが進歩し続けるにつれて、精密医療における AI の用途はさらに拡大する可能性があります。電子健康記録、ウェアラブルデバイス、リアルタイムモニタリングの統合により、AI アルゴリズムが分析するためのデータが継続的に提供され、タイムリーな介入と治療計画の調整が可能になります。さらに、AI は新しい薬物ターゲットの発見や革新的な治療介入の開発を支援し、精密医療の新時代を先導することができます。

医薬品の発見と開発の分野は、常に複雑で時間のかかるプロセスでした。研究者は、潜在的な薬物候補を特定し、安全性と有効性をテストし、その後、長い規制承認プロセスを経て、最終的に患者に届けられるまで、何年も費やしています。しかし、特に人工知能 (AI) の分野における最近の技術の進歩は、医薬品の発見と開発の方法に革命をもたらしています。これは、精密医療における AI の世界的市場の高まりに特に顕著です。精密医療はパーソナライズ医療とも呼ばれ、各人の遺伝子、環境、ライフスタイルの個人差を考慮したヘルスケアへの革新的なアプローチです。各患者の独自の特性に合わせて治療と介入を調整することで、精密医療はより良い結果を達成し、副作用を減らし、最終的に患者ケアを改善することを目指しています。人工知能は、精密医療市場を推進する上で重要な役割を果たしています。 AI アルゴリズムは、遺伝情報、病歴、生活習慣要因など、膨大な量の患者データを分析して、潜在的な薬物ターゲットを特定し、患者がさまざまな治療にどのように反応するかを予測できます。これにより、新薬発見プロセスが加速され、より迅速かつ効率的になります。

AI が大きな影響を与えている分野の 1 つは、潜在的な薬物候補の特定です。従来の新薬発見方法では、多くの場合、膨大な量の化合物ライブラリをスクリーニングしますが、これには時間がかかり、費用もかかります。一方、AI アルゴリズムは、膨大な量のデータを迅速に分析して潜在的な薬物ターゲットを特定し、どの化合物が治療効果を発揮する可能性が高いかを予測できます。さらに、AI は、患者がさまざまな治療にどのように反応するかを予測するためにも使用されています。患者データを分析することで、AI アルゴリズムはバイオマーカーを特定し、特定の治療に反応する可能性が高い患者を予測して、よりターゲットを絞ったパーソナライズされた介入を行うことができます。

この成長の大きな要因の 1 つは、分析対象となるデータの量の増加です。ゲノム配列決定技術の進歩により、遺伝子データが爆発的に増加し、研究者は病気の根本的な原因に関する貴重な洞察を得ることができます。 AI アルゴリズムは、このデータをふるいにかけて潜在的な薬物ターゲットを特定し、患者の反応を予測することができます。さらに、製薬会社とテクノロジー企業とのコラボレーションにより、精密医療市場における AI の成長がさらに促進されています。これらのパートナーシップにより、革新的な AI 駆動型ツールとプラットフォームの開発が可能になり、薬物の発見と開発プロセスを加速することができます。

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主要な市場の課題

AI 駆動型精密医療市場が直面している主な課題の 1 つは、高品質で多様性に富んだ包括的な医療データの必要性です。AI アルゴリズムは、正確な予測と推奨を行うために大規模なデータセットに大きく依存しています。ただし、医療データは、電子健康記録、ゲノムデータ、ウェアラブルデバイスなど、さまざまなソースに分散していることがよくあります。これらの異なるデータソースを統合しながら、その正確性とセキュリティを確保することは、依然として困難な課題です。

精密医療における AI アプリケーションでは機密性の高い患者データにアクセスする必要があるため、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念が最前線に浮上しています。 AI 主導の洞察の利点と患者の機密性およびデータ保護規制とのバランスを取ることは、大きなハードルです。研究目的でのデータ共有と患者の信頼の維持との間で適切なバランスをとることは、市場の持続的な成長にとって重要です。

AI を精密医療に組み込むには、複数のソースからの複雑なデータの統合と分析用アルゴリズムの開発が必要です。医療システムや機関全体で標準化されたデータ形式と相互運用性標準が欠如しているため、シームレスなデータ共有とコラボレーションに大きな障害が生じています。情報交換を促進し、イノベーションを促進するには、共通のデータ標準を確立する取り組みが不可欠です。

AI アルゴリズムは、トレーニング データに存在するバイアスを意図せずに永続させ、医療の結果に格差をもたらす可能性があります。精密医療では、偏ったアルゴリズムにより、特に過小評価されている集団に対して、不正確な診断や治療が行われる可能性があります。さらに、一部の AI モデルの「ブラック ボックス」の性質により、決定に至る過程を理解するのが難しく、臨床での受け入れが制限されます。透明性と解釈性に優れた AI モデルを目指すことは、医療提供者と患者の間で信頼を築くために不可欠です。

AI を活用した精密医療ソリューションが広く受け入れられるためには、安全性、有効性、信頼性を証明するための厳格な臨床検証を受ける必要があります。AI ベースの医療製品の規制承認を得るには、進化するガイドラインを理解し、現実世界への影響を実証する必要がある複雑なプロセスです。イノベーションと患者の安全性のバランスを取ることは、AI 対応の精密医療技術を市場に投入する上で依然として大きなハードルとなっています。

既存の臨床ワークフローに AI ソリューションを実装するのは難しい場合があります。医療従事者はすでに情報で溢れており、既存のプロセスを中断することなく新しい技術をシームレスに統合することが重要です。ユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供し、中断を最小限に抑え、具体的なメリットを実証することが、導入を促進するために不可欠です。

精密医療における AI の潜在的な長期的なメリットは大きいですが、テクノロジーの実装とトレーニングに必要な初期投資は多額になる可能性があります。多くの医療機関、特にリソースが限られた環境においては、AI イニシアチブに資金を割り当てることが難しい場合があります。こうしたコスト関連の障壁を克服するには、経済的価値と投資収益率を証明することが重要です。

主要な市場動向

従来、医療処置や介入は画一的なアプローチをとっており、遺伝子構成、ライフスタイル、環境要因の個人差により、しばしば最適とは言えない結果に終わっていました。一方、精密医療では、患者固有の特性に基づいて医療上の決定や介入を調整することで、各患者の独自性を受け入れます。このアプローチは、ゲノミクス、分子生物学、個別診断の進歩によって可能になりました。遺伝情報、病歴、ライフスタイル要因など、膨大な量の患者データを分析する複雑さには、このデータを効率的にふるいにかけ、有意義な洞察を引き出すツールが必要です。ここで人工知能が登場し、患者情報の複雑な網を解明するために必要な計算能力とアルゴリズム知能を提供します。精密医療における AI では、機械学習アルゴリズムとディープラーニング技術を利用して、大規模なデータセット内のパターン、相関関係、関連性を特定します。これらのパターンは、病気のリスク、治療への反応、薬物相互作用などに関係している可能性があります。AI アルゴリズムがさらされるデータが増えるほど、人間による分析では見落とされがちな微妙なつながりをより正確に特定できるようになります。

医療記録のデジタル化とウェアラブル デバイスおよび医療センサーの急増により、患者データは前例のない量に膨れ上がっています。AI アルゴリズムはデータで成長し、この豊富な情報により、より正確な予測や推奨を行うことができます。ゲノミクスの分野では、ヒトゲノムの解読と病気の遺伝的基礎の理解において目覚ましい進歩が見られました。AI は、この膨大な遺伝情報を解釈し、臨床結果に結び付けるのに役立ちます。AI 駆動のシミュレーションと仮想薬物スクリーニングにより、新薬の発見と開発が促進され、患者固有の遺伝子プロファイルに合わせた標的療法の作成が可能になります。AI テクノロジーにより医療データの分析が加速され、診断の迅速化、治療計画の最適化、入院期間の短縮につながります。これにより、患者の転帰が改善されるだけでなく、医療費も削減されます。

セグメント別インサイト

テクノロジーに基づいて、ディープラーニングセグメントは、2022年に精密医療における人工知能の世界市場で支配的なプレーヤーとして浮上しました。これは、精密医療が個人の特性に合わせて治療と介入を調整し、より効果的でパーソナライズされたケアを可能にすることを目的としているという事実に起因する可能性があります。機械学習のサブセットであるディープラーニングは、この分野の複雑な問題を解決するのに非常に適していることが証明されています。精密医療では、ゲノミクス、プロテオミクス、医療画像、電子健康記録など、膨大な量の異種データの分析が行われます。ディープラーニングモデル、特にニューラルネットワークは、このような多様で高次元のデータタイプから複雑なパターンと表現を学習するのに優れています。ディープラーニングの重要な強みの 1 つは、生データから関連する特徴を自動的に抽出できることです。意味のある特徴が明示的に定義されていない場合がある精密医療では、ディープラーニング モデルは、病気の診断、予後、治療に寄与する微妙な関係や特徴を識別できます。多くの病気には、さまざまなレベルの複雑さで機能する複雑な基礎メカニズムがあります。相互接続されたニューロンの複数の層を持つディープラーニングの階層型アーキテクチャは、これらの複雑なパターンと関係を捉えることができるため、複雑な病気のプロセスをモデル化するのに適しています。

ソフトウェアセグメントは、予測期間中に急速な成長を遂げると予測されています。精密医療は、ゲノム、臨床、ライフスタイルの情報を含む膨大な量の患者データの分析に大きく依存しています。AIアルゴリズムは、これらの複雑なデータセットを処理して意味のある洞察を抽出することができます。ソフトウェアアプリケーションは、これらのアルゴリズムの開発と展開を可能にし、医療専門家が手動では不可能な規模と複雑さで患者データを分析できるようにします。機械学習やディープラーニングモデルなどのAIアルゴリズムは、精密医療データを解釈する上で中心的な役割を果たします。これらのアルゴリズムには、トレーニング、微調整、検証のために大量のラベル付きデータが必要です。ソフトウェア プラットフォームは、研究者やデータ サイエンティストがこれらの AI モデルを効果的に設計、開発、トレーニングするためのインフラストラクチャを提供します。

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地域別インサイト

北米は、2022 年に世界の精密医療における人工知能市場で支配的なプレーヤーとして浮上し、価値の面で最大の市場シェアを占めました。北米は、確立された電子健康記録 (EHR) システムを含む高度な医療インフラストラクチャを誇り、精密医療用の AI アルゴリズムのトレーニングと検証に使用できる豊富な患者データを提供します。高品質のデータへのアクセスは、正確な AI モデルの開発に不可欠です。この地域では、精密医療の分野で活動する AI スタートアップや企業に多額の投資と資金が投入されています。ベンチャー キャピタル企業や投資家は、AI とヘルスケアを組み合わせて市場の革新と成長を促進する可能性に惹かれています。北米、特に米国には、AI と医療の両方の研究と革新のための強力なエコシステムがあります。この地域の主要な研究大学、医療機関、テクノロジー企業は、精密医療アプリケーション向けの AI 技術開発の最前線に立ってきました。北米には、ヘルスケアとテクノロジーの分野間のコラボレーションの伝統があります。このコラボレーションにより、AI ソリューションの医療現場への統合が促進されました。病院、研究機関、テクノロジー企業間のパートナーシップにより、AI を活用した精密医療ツールの開発と導入が加速しています。

最近の開発

• 2023 年 6 月、ダートマス大学は精密医療および人工知能センター (CPHAI) を開設しました。センターの目的は、人工知能 (AI) と生物医学情報を活用して精密医療と健康の結果を向上させる共同研究を促進することです。CPHAI の設立は、ダートマス大学のガイゼル医学部とダートマスがんセンターからの 200 万ドルの初期資金によって支えられています。センターの研究の主な焦点は、公衆衛生と医療サービスの提供を強化することであり、同時に健康 AI に関する強力な倫理基準を維持しています。
• 2023 年 5 月、Google Cloud はライフ サイエンス分野向けの 2 つの新しい AI 主導型ソリューションを導入しました。これらのソリューションは、バイオテクノロジー企業、製薬会社、公共部門の組織向けに、新薬の発見プロセスを迅速化し、精密医療を推進することを目的としています。
• 2023 年 4 月、富士通株式会社とバルセロナ スーパーコンピューティング センターは、パーソナライズ医療と量子コンピューティングの研究を進めるために提携します。この共同コラボレーションは、臨床データの活用と量子コンピュータのシミュレーションに焦点を当てたイニシアチブの推進を促進することを目的としています。

主要な市場プレーヤー

• Glanbia Plc
• BioXcel Therapeutics, Inc.
• Sanofi SA
• NVIDIA Corp.
• Alphabet Inc.(Google Inc.)
• IBM Technology corporation
• Microsoft Corporation
• Intel Corp.
• AstraZeneca plc
• GE HealthCare
• Enlitic, Inc.