がん診断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（ソフトウェアソリューション、ハードウェア、サービス）、がんの種類別（乳がん、肺がん、前立腺がん、大腸がん、脳腫瘍、その他）、エンドユーザー別（病院、外科センター、医療機関、その他）、地域別、競合状況別

グローバル

がんは世界中で死亡率の主要原因の 1 つであり続けており、効果的な治療には早期発見と正確な診断が不可欠です。従来の診断方法では、医療画像を手動で解釈することが多く、時間がかかり、人為的ミスが発生しやすくなります。ここで人工知能が登場し、膨大な量のデータを驚異的な速度と高い精度で分析する能力を活用します。

AI アルゴリズムは、複雑なデータセットを正確かつ一貫して分析することに優れています。X 線、MRI、CT スキャンなどの医療画像を正確に解釈することが重要ながん診断では、AI は放射線科医や病理学者がより正確な評価を行うのに役立ちます。 AI は、人為的ミスや主観的変動のリスクを軽減することで、患者がタイムリーで正確な診断を受けられるようにし、適切な治療計画につなげます。

AI を活用したアルゴリズムは、X 線、MRI、CT スキャンなどの医療画像を分析して、人間の目では簡単には検出できない微妙なパターンや異常を特定できます。機械学習モデルは膨大なデータセットから学習し、より多くの情報を処理するにつれて診断精度を継続的に向上させることができます。このレベルの精度により、がんの早期発見が可能になり、タイムリーな介入が可能になり、数え切れないほどの命が救われる可能性があります。

主要な市場推進要因

がんは複雑で人間の健康にとって手ごわい敵であり、依然として世界的に大きな負担となっています。がんの発生率が上昇するにつれて、早期発見と正確な診断の緊急性がますます高まっています。この課題に対応するため、人工知能 (AI) はがん診断の分野で変革をもたらすツールとして登場し、さまざまな種類のがんの検出、診断、治療方法に革命をもたらしています。がん診断における AI の世界市場は、がんとの戦いにおける精度、効率、早期介入の改善に対する切迫したニーズに牽引され、著しい成長を遂げています。

がんは依然として世界中で死亡率の主要原因の 1 つであり、その罹患率は着実に増加しています。人口の高齢化、ライフスタイルの変化、環境汚染物質、遺伝的素因などの要因が、さまざまながんの発生率の上昇に寄与しています。医学はがんの生物学を理解し、革新的な治療法を開発する上で大きな進歩を遂げていますが、早期発見は患者の転帰を改善する上で依然として重要な要素です。がんの診断が遅くなるほど、治療の選択肢は限られ、介入が成功する可能性は低くなります。これは、がんを最も早い段階で発見するための堅牢で効率的な診断方法の必要性を強調しています。

人工知能は、がん診断の状況を一変させる可能性のある画期的な技術として登場しました。AI システム、特に機械学習とディープラーニング アルゴリズムは、膨大な量の医療データと画像を分析して、人間の目では見逃してしまう可能性のある微妙なパターンや異常を検出できます。この機能により、AI はがんの早期発見、および腫瘍の特性、成長率、潜在的な治療反応に関する正確な洞察の提供において非常に貴重な資産となります。

医学の分野では、人工知能 (AI) の応用が革命的なツールとして登場しており、特にがん診断の分野で顕著です。AI とヘルスケアの融合により、カスタマイズされた正確な治療アプローチへの道が開かれ、がん診断における世界の人工知能市場に大きな影響を与えています。この相乗効果により、がんの検出が迅速化されただけでなく、パーソナライズされた治療介入への道も開かれ、患者ケアの新しい時代が到来しました。AI は、高度なアルゴリズムと機械学習モデルを使用して、医療画像 (X 線、MRI、CT スキャンなど) からゲノムデータ、患者の履歴、さらにはテキストベースのレポートに至るまで、膨大な量の医療データを分析します。このデータ駆動型のアプローチにより、AI システムは人間の観察者が見逃す可能性のある複雑なパターンや異常を認識できるため、がんの検出と分類の精度が向上します。

がん診断における AI の世界的な成長に貢献している極めて重要な要因は、AI を個別化された治療戦略に統合していることです。従来の治療計画は、多くの場合、個々の患者の遺伝子構成、ライフスタイル、全体的な健康状態の微妙な違いを考慮しない一般化されたアプローチに依存しています。AI を使用すると、医療専門家は患者の独自の特性に合わせた治療計画を策定できるため、介入の有効性が向上し、副作用のリスクが軽減されます。たとえば、AI は患者のゲノムデータを分析して、がん細胞の増殖を促進する特定の遺伝子変異を特定できます。この情報を使用して、腫瘍の増殖の原因となる特定の分子経路を阻害するように設計された標的療法を選択できます。このような精密医療は、治療の成功率を高めるだけでなく、不必要な治療を最小限に抑え、患者の転帰と生活の質の向上につながります。

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主要な市場の課題

AI システムは、トレーニングと検証のためにデータに大きく依存しています。がん診断の文脈では、このデータには医療画像、患者記録、分子情報が含まれることがよくあります。ただし、このデータの品質と量を確保することは困難です。データ収集方法の変動、バイアス、不完全なデータセットは、正確な AI モデルの開発を妨げる可能性があります。さらに、AI アルゴリズムを効果的にトレーニングするには、大規模で多様なデータセットが必要ですが、プライバシーの懸念やデータ共有の制限により、入手が困難な場合があります。

さまざまな集団や臨床設定に一般化できるがん診断用の AI アルゴリズムを開発することが重要です。遺伝子構成、ライフスタイル、ヘルスケアの実践の違いにより、ある集団でトレーニングされたアルゴリズムは、別の集団では効果的に機能しない可能性があります。多様な集団にわたる AI アルゴリズムの検証は、その信頼性を確保し、バイアスが診断精度に影響するのを防ぐために不可欠です。

説明能力

AI モデル、特にディープラーニング ベースのモデルはブラック ボックスと見なされることが多く、医療従事者がこれらのモデルがどのように決定に至ったかを理解するのは困難です。がん診断では、医師が情報に基づいた決定を下すために AI 生成診断の背後にある理由を理解する必要があるため、解釈可能性が非常に重要です。AI システムが予測を臨床的に意味のある方法で説明できるようにすることは、取り組む必要がある課題です。

がん診断への AI の統合には、複雑な規制上および倫理上の考慮事項が伴います。規制機関は、患者の安全と診断精度を確保するために、AI ツールの開発と展開に関するガイドラインを確立する必要があります。さらに、AI の決定が患者の転帰に影響を与える場合、倫理上の懸念が生じます。技術の進歩と倫理的責任の間で適切なバランスをとることは、業界が乗り越えなければならない課題です。

AI テクノロジーは有望ですが、臨床ワークフローへの統合を成功させるのは簡単ではありません。医療提供者は、既存のシステムとのシームレスな統合を確保し、医療従事者にトレーニングを提供し、患者の転帰を改善する上での AI の臨床的有用性を実証する必要があるため、新しいテクノロジーの導入において課題に直面することがよくあります。変化に対する抵抗と強力なエビデンス ベースの必要性により、導入プロセスが遅れる可能性があります。

がん診断に AI を導入するには、テクノロジー インフラストラクチャ、トレーニング、継続的なメンテナンスに関して多大な投資が必要です。これらの取り組みに関連するコストは、特にリソースが限られた医療システムでは障壁となる可能性があります。AI 駆動型診断が幅広い患者と医療施設に引き続きアクセス可能であることを保証することは、医療格差を防ぐために取り組む必要がある課題です。

主要な市場動向

医療画像、病理レポート、ゲノム データの膨大なデータセットでトレーニングされた機械学習アルゴリズムは、人間の目には認識できない可能性のあるパターンを認識する機能を備えています。この能力により、AI は医療専門家が潜在的ながん病変を特定できるように支援し、早期発見をより実現可能にし、治療の成功率を高めることができます。 AI アルゴリズムは、X 線、MRI、CT スキャンなどの医療画像の分析にますます熟達しています。これらのアルゴリズムは異常を迅速に特定できるため、医療専門家はより迅速かつ情報に基づいた決定を下すことができます。たとえば、AI を利用した画像分析では、初期段階の腫瘍を示唆する可能性のある組織の質感の微妙な変化を検出できます。ゲノム データの分析は、腫瘍の遺伝子構成を理解し、標的療法を設計するために不可欠です。AI アルゴリズムは膨大なゲノム情報を迅速に分析し、がん細胞の増殖を促進する可能性のある遺伝子変異を特定できます。この知識は、個々の患者に合わせた治療計画の調整に役立ち、結果の改善につながります。AI は、組織サンプル分析の精度と効率を高めることで病理学を変革する可能性があります。AI アルゴリズムは、細胞構造を迅速に分析し、がんの兆候となる可能性のある異常を特定できます。これにより、病理学者の作業負荷が軽減されるだけでなく、診断エラーも最小限に抑えられます。AI の予測機能は、病気の進行と治療への反応を予測するために活用されています。患者のデータと履歴を分析することで、AI モデルは特定のがんがどのように進行し、さまざまな治療オプションに反応するかについての洞察を提供できます。この情報は、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ます。がん診断における AI の世界市場は、医療の専門知識と最先端のテクノロジーの融合によって、目覚ましい成長を遂げています。業界レポートによると、市場は今後数年間で大幅に拡大すると予測されています。この成長に貢献する要因には、研究開発への投資の増加、テクノロジー企業と医療機関のコラボレーションの増加、がんの早期発見の利点に対する認識の高まりなどがあります。

セグメント別インサイト

テクノロジーに基づいて、ソフトウェア ソリューション セグメントは、2022 年にがん診断における人工知能の世界市場で主要なプレーヤーとして浮上しました。これは、AI を搭載したソフトウェアが、画像のセグメンテーション、特徴抽出、病変の特定など、診断プロセスのさまざまな側面を自動化できるという事実に起因する可能性があります。これにより、医療従事者の作業負荷が軽減され、効率が向上し、人為的ミスの可能性が最小限に抑えられます。 AI アルゴリズムは、さまざまな医療従事者や医療施設にわたって一貫性のある標準化された結果を提供できます。これは、正確な診断と治療計画に不可欠です。ソフトウェア ソリューションは、増加する患者数と医療画像に対応するために簡単に拡張できます。これは、がん診断の需要の増加と遠隔医療およびリモート診断の人気の高まりを考えると特に重要です。

病院セグメントは、予測期間中に急速な成長を遂げると予測されています。病院は、医療記録、画像スキャン (CT スキャン、MRI など)、病理レポート、遺伝子データなど、膨大な量の患者データにアクセスできます。このデータは、がんを正確に診断するための AI アルゴリズムのトレーニングに不可欠です。データが多様で包括的であるほど、AI モデルはより適切に学習し、正確な予測を行うことができます。病院には通常、放射線科医、病理学者、腫瘍医、外科医などの複数の専門家が患者のケアに協力する統合された医療エコシステムがあります。このエコシステムに AI ツールを統合すると、これらの専門家の診断精度と効率が向上し、患者の転帰が改善されます。病院には、AI テクノロジーの実装と統合に必要なインフラストラクチャと専門知識が備わっていることがよくあります。AI モデルのトレーニングと展開に必要な高性能コンピューティング、データ ストレージ、処理リソースに投資する余裕があります。さらに、AI システムと連携できるトレーニングを受けた医療専門家もいます。病院は医療において信頼される機関です。評判の良い病院によって実装および承認されている場合、患者、医療専門家、規制当局は AI ベースの診断システムを信頼する可能性が高くなります。

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地域別インサイト

北米は、2022 年に世界のがん診断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、特に米国は、特に AI とヘルスケアの分野で技術革新と研究の中心地となっています。一流の大学、研究機関、テクノロジー企業が、がん診断のための AI アルゴリズムと技術の進歩を推進してきました。これにより、北米の企業はがんの検出と診断のための最先端の AI ソリューションを開発できるようになりました。この地域は、世界的に有名な医療機関や病院を含む強力な医療インフラを誇っています。これは、AI 駆動型診断ツールのテストと実装に理想的な環境を提供します。

AI の専門家と医療専門家のコラボレーションにより、がん検出のための正確で臨床的に関連性の高い AI モデルの開発が促進されます。がん診断を含む医療における効果的な AI モデルには、トレーニングと検証のための膨大で多様なデータセットが必要です。北米は、人口が多く、医療システムが確立されており、電子医療記録データベースがあるため、広範な医療データにアクセスできるという点で大きな利点があります。このデータが利用できることで、AI アルゴリズムは幅広い症例から学習し、診断精度を向上させることができます。北米の AI と医療部門は、コラボレーションと知識共有の文化の恩恵を受けています。世界中の研究者、科学者、専門家は、がん診断における AI 技術の進歩に貢献するために、北米の機関と頻繁に連携しています。

最近の開発状況

• 2023 年 8 月、AI ベースの分子および免疫プロファイリング ソリューションを提供する大手企業である BostonGene と、IT、ネットワーク、AI 技術のパイオニアである NEC 株式会社は、東京に本社を置く著名なプライベート エクイティ ファームである日本産業パートナーズと共同で、BostonGene Japan 株式会社を正式に設立しました。東京に拠点を置くこの合弁会社は、個別化医療の進歩と患者の転帰の大幅な向上に取り組んでいます。新たに設立された組織は、BostonGene の高度な分子技術と、BostonGene Tumor Portrait テストを含む高度なバイオコンピューティング アルゴリズムを活用して、革新的な精密医療アプローチの作成と検証を促進します。
• 2023 年 6 月、AI 駆動型がん診断を専門とする Lunit は、スウェーデン最大の私立病院である Capio St Göran と供給およびライセンス契約を締結しました。この契約に基づき、Unit は 3 年間にわたり、マンモグラフィーの結果を解釈するための AI 搭載ソリューションである Lunit INSIGHT MMG を提供します。このパートナーシップにより、病院は年間約 78,000 枚の患者のマンモグラフィー画像を評価できるようになり、スウェーデンの全国的ながんスクリーニング イニシアチブが大幅に強化されます。

主要な市場プレーヤー

• Medial EarlySign
• Cancer Center.ai
• Microsoft Corporation
• Flatiron Health
• Path AI
• Therapixel
• Tempus Labs, Inc.
• Paige AI, Inc.
• Kheiron Medical Technologies Limited
• SkinVision