腫瘍学における AI 市場 - 世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測、コンポーネント別 (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)、治療の種類別 (化学療法、放射線療法、免疫療法、その他)、地域別、競合状況別 2018-2028

市場概要

腫瘍学における世界のAI市場は2022年に7億108万米ドルと評価され、2028年までのCAGR 14.02％で予測期間中に堅調な成長が見込まれています。腫瘍学における人工知能（AI）は、がんのより迅速かつ正確な診断を提供し、患者の転帰の改善につながるため、予測期間中に市場を活性化すると予想されます。医療インフラの成長とがんの罹患率の増加は、予測期間中に市場の拡大を促進すると予想されます。パンデミック中に市場拡大を牽引した要因の 1 つは、複雑なデータセットの診断、治療、分析に AI の採用が増えたことです。これにより、病院と医師の負担が軽減されました。

主要な市場推進要因

診断精度の向上

AI アルゴリズムは、X 線、MRI、CT スキャンなどの医療画像を高精度で分析する能力に優れています。潜在的な腫瘍を正確に特定し、その特性を評価することで、AI は早期がん検出に役立ちます。早期検出は、効果的な治療と生存率の向上に不可欠です。その結果、医療提供者と患者はどちらも、がんを最も早期かつ最も治療可能な段階で検出するために、AI ベースの診断ツールにますます頼るようになっています。医療画像の解釈における人為的ミスやばらつきは、誤診につながる可能性があります。AI システムは分析に一貫性と客観性を提供し、誤診の可能性を大幅に減らします。これにより、医療従事者と患者はがん診断の正確性に関してより大きな信頼を寄せるようになり、腫瘍学における AI の採用がさらに促進されます。世界中の政府や医療機関は、がんスクリーニング プログラムに投資しています。AI は、マンモグラムやパップスメアなどのスクリーニング テストの分析を自動化することで、これらのプログラムを最適化するのに役立ちます。

これらのスクリーニングの精度が向上すると、がんの早期発見につながる可能性があり、AI 主導のソリューションの需要が高まります。正確な診断は、個別化された治療計画を作成するための基礎です。AI は、がんの診断だけでなく、分子レベルでの腫瘍の特徴付けにも役立ちます。これにより、腫瘍医はがんの特定の遺伝子構成と特性に基づいて治療戦略を調整でき、より効果的で的を絞った治療につながります。患者はますます個別化された治療オプションを求めており、腫瘍学における AI の需要を促進しています。タイムリーで正確な診断により、がんの後期段階での広範囲で費用のかかる治療や介入の必要性が減ります。これにより、医療システムで大幅なコスト削減につながる可能性があり、AI 主導の診断は医療提供者と支払者にとって魅力的なオプションになります。AI システムは、人間よりもはるかに速く医療画像を分析でき、24 時間年中無休で利用できます。この効率性により、臨床ワークフローが合理化され、医療提供者はより多くの患者を診察し、リソースをより効果的に管理できるようになります。この効率性の向上は、業務の最適化を目指す医療機関にとって魅力的な要素です。

パーソナライズされた治療計画の増加

遺伝情報や腫瘍の特性などの患者データを AI で分析することで、高度にパーソナライズされた治療計画を作成できます。これらの計画では、各患者のがんの固有の特性を考慮しているため、腫瘍医は最も効果的な治療法を選択できます。この治療効果の向上により、患者の転帰が改善され、AI ベースの腫瘍学ソリューションの需要が高まります。パーソナライズされた治療計画は、治療の効果を最大化することに焦点を当てるだけでなく、副作用を最小限に抑えることも目的としています。AI は、個々の患者が特定の治療にどのように反応するかを予測できるため、深刻な副作用を引き起こす可能性のある治療を回避するのに役立ちます。患者は、自分の健康を考慮したパーソナライズされた計画を高く評価し、患者の満足度と治療への遵守が向上します。 AI は、特定の患者のがんに最も効果的である可能性が高い標的療法と免疫療法の特定を支援します。

これにより、治療選択における試行錯誤のアプローチが減り、効果のない薬剤の使用が最小限に抑えられ、医療システムのコスト削減につながります。AI アルゴリズムは複雑なデータセットを迅速に処理できるため、腫瘍医はより短い時間枠で治療の推奨事項を得ることができます。この意思決定の迅速化は、タイムリーな治療調整が患者の予後に大きな影響を与える可能性がある腫瘍学において特に重要です。パーソナライズされた治療計画では、実験的治療の臨床試験への患者の参加が必要になることがよくあります。AI は、遺伝子プロファイルと病歴に基づいて、これらの試験に適した候補者を特定するのに役立ちます。これにより、適切な参加者の募集が容易になり、試験が迅速化され、革新的ながん治療のより迅速な開発と承認につながります。患者がますます情報を得て医療決定に関与する時代において、パーソナライズされた治療計画は患者中心のケアの原則と一致しています。 AI は、患者にそれぞれの状況に合わせた治療オプションを提供し、治療に対するコントロール感と関与を育むことで患者を支援します。

新薬の発見と開発の促進

AI は、遺伝情報や分子データを含む膨大なデータセットを分析し、従来の方法よりも迅速かつ正確に潜在的な薬剤候補を特定できます。新薬発見プロセスの加速により、研究開発に必要な時間とリソースが削減されるため、新しいがん治療法を市場に投入したい製薬会社にとって魅力的な見通しとなります。AI は、大規模なゲノムおよびプロテオーム データを分析することで、がん治療のための新しい有望な分子標的を特定するのに役立ちます。これにより、これまで未開拓だった治療法が発見され、画期的な治療法の可能性が高まります。 AI モデルは、薬剤候補の有効性と安全性をコンピューターで予測できるため、費用と時間のかかる前臨床および臨床試験の必要性が減ります。

これにより、製薬会社は大幅なコストを節約し、薬剤開発のタイムラインを短縮できます。AI は患者データを分析して、患者のがんに関連する特定の遺伝子変異またはバイオマーカーを特定します。この情報は、標的療法や精密医療アプローチなどの個別化された治療オプションの開発に使用できます。個々の患者に合わせて治療を調整できるため、AI ソリューションの需要が高まっています。AI は、がん治療で再利用できる可能性のある既存の薬剤を特定できます。薬物相互作用と経路に関するデータを分析することで、AI は他の病状ですでに承認されている薬剤の新しい用途を提案し、がん治療の提供を早めることができます。AI は、臨床試験データ、科学文献、実際の患者データなど、さまざまなデータ ソースをシームレスに統合します。この総合的なアプローチにより、研究者はデータに基づいた意思決定を行い、医薬品開発プロセスに関する包括的な洞察を得ることができます。

主要な市場の課題

相互運用性とデータ統合

医療システムでは、多くの場合、異なる電子医療記録 (EHR) システム、画像プラットフォーム、およびデータ形式が使用されています。この断片化によりデータがサイロ化され、複数のソースからの患者情報にアクセスして統合することが困難になります。腫瘍学の AI には患者の病歴の包括的なビューが必要ですが、データの断片化によってそれが妨げられています。多様なシステムでは異なるデータ標準と形式が使用される場合があり、AI アルゴリズムがデータを効果的に処理および分析できることを保証することが困難になっています。互換性の問題により、データの損失、誤解、または AI 主導の洞察のエラーが発生する可能性があります。異なる医療システム間でのデータの品質と完全性のばらつきは、AI モデルの精度と信頼性に影響を与える可能性があります。一貫性のないデータは偏った、または不正確な推奨につながり、医療従事者の間で AI システムへの信頼を低下させる可能性があります。

AI ソリューションを既存の医療 IT インフラストラクチャに統合するプロセスは、コストと時間がかかります。医療機関は、シームレスなデータ統合を実現するために、カスタム ソリューション、ミドルウェア、またはサードパーティ サービスに投資する必要がある場合があります。データ統合ソリューションを実装すると、臨床ワークフローが中断される可能性があります。医療提供者は、確立されたルーチンを妨げる変更に抵抗し、AI テクノロジーの導入を遅らせたり妨げたりする可能性があります。医療データの所有権とプライバシー規制は地域によって異なる場合があり、患者データを共有または統合する際にこれらの複雑さに対処することは困難な場合があります。データ保護法への準拠を確保しながらデータ共有を促進することは、微妙なバランスをとらなければなりません。

臨床検証と導入

腫瘍学における AI 導入の主な障壁の 1 つは、AI 駆動型ツールの有効性と安全性を示す堅牢な臨床的証拠が必要であることです。医療提供者と規制当局は、AI ソリューションを臨床診療に統合する前に、多くの場合、大幅な臨床検証を求めます。大規模な臨床試験の実施に必要な時間とリソースは、AI テクノロジーの導入を遅らせる可能性があります。医療業界は規制が厳しく、AI ベースの腫瘍学ソリューションを市場に投入するには、複雑な規制経路をたどる必要があります。規制要件を満たし、承認を取得し、進化する標準への準拠を確保することは、困難で時間のかかるプロセスになる可能性があります。

腫瘍医、放射線科医、病理医などの医療専門家は、AI 主導の推奨事項を完全に信頼して採用することをためらう場合があります。懐疑心、変化への抵抗、役割への影響に対する懸念は、AI ツールを臨床ワークフローに統合することを妨げる可能性があります。AI アルゴリズムは、さまざまな人口統計グループやがんの種類にわたって有効性を確保するために、多くの場合、多様な患者集団で検証する必要があります。これはリソースを大量に消費するプロセスになる可能性があり、幅広い患者データへのアクセスが必要になる場合があります。AI ソリューションを既存の医療 IT システムに統合することは複雑になる可能性があります。電子医療記録 (EHR)、放射線情報システム、検査情報システムとの互換性を確保するには、技術的な専門知識とリソースが必要です。 AI システムでの患者データの取り扱いは、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念を引き起こします。患者情報の機密性を維持し、サイバーセキュリティの脅威から保護することは最も重要ですが、困難です。

主要な市場動向

AI 駆動型ラジオミクス

AI 駆動型ラジオミクスは、がん診断の精度を高めます。医療画像内の微妙で複雑なパターンを分析することで、AI は腫瘍やその他の異常をより早い段階で、多くの場合より治療可能な段階で検出できます。この機能により、診断の精度が向上し、所見を見逃したり誤って解釈したりする可能性が低くなります。ラジオミクスにより、腫瘍をきめ細かいレベルで特徴付けることができます。AI は、腫瘍の遺伝的および生物学的特性に対応する画像内の特定の特徴を識別できます。この情報は、患者固有のがんプロファイルに合わせた個別の治療計画を作成する上で非常に貴重です。ラジオミクスベースの AI ツールは、患者の治療に対する反応を経時的に監視できます。

AI は、画像の特徴の変化を分析することで、治療が効果的か調整が必要かを臨床医が判断するのを支援し、タイムリーな介入を可能にし、不要な副作用を最小限に抑えることができます。AI 駆動型ラジオミクスは、臨床症状が現れる前であっても、がんの早期発見に役立ちます。これは、進行速度が速いがんの場合に特に重要です。AI アルゴリズムは微妙な画像パターンを識別する能力が向上するにつれて、がんスクリーニング プログラムで極めて重要な役割を果たすようになります。医療画像の人間による解釈は主観的であり、解釈する放射線科医の経験に左右される可能性があります。AI 駆動型ラジオミクスは、画像分析に一貫性と客観性をもたらし、観察者間のばらつきを減らし、医療提供者全体でより高いレベルのケアを保証します。

ゲノム シーケンシングと精密医療

ゲノム シーケンシングにより、患者の遺伝子構成を詳細に理解し、がんを引き起こす特定の変異や変化を特定できます。 AI アルゴリズムは、このゲノムデータを分析して、患者固有の遺伝子プロファイルに合わせた個別の治療計画を作成できます。標的療法を提供できることで、治療効果が大幅に向上し、副作用が減り、患者の転帰が改善されます。ゲノム配列決定と AI を組み合わせることで、患者の腫瘍内の潜在的な薬物標的の特定が加速します。AI は、配列決定で生成された膨大なゲノムデータを分析して、がんの成長に重要な遺伝子または経路を特定します。この情報は、医薬品の開発と個別の治療戦略にとって非常に貴重です。AI は、患者のゲノムプロファイルに基づいて、特定の治療法に対する患者の反応を予測できます。

この情報は、腫瘍医が最も適切な治療オプションを選択し、効果がない可能性のある治療を回避し、試行錯誤のアプローチを最小限に抑えるのに役立ちます。予測分析により、治療が成功する可能性が高まり、患者のケアが向上します。ゲノム配列決定と AI により、臨床試験の設計と実行が効率化されます。AI は、特定のゲノムマーカーを持つ適格患者を特定し、患者の募集を改善し、試験期間を短縮します。その結果、医薬品開発が迅速化され、臨床試験のプロセスがより効率的になります。AI を活用した精密医療ソリューションは、腫瘍医にリアルタイムの意思決定サポートを提供します。複雑な治療決定に直面した場合、臨床医は AI アルゴリズムを利用してゲノム データを分析し、最適な治療オプションを推奨することで、臨床意思決定と信頼を高めることができます。

セグメント別インサイト

インサイト

コンポーネントに基づくと、ソフトウェア ソリューション セグメントは予測期間を通じて大幅な市場成長が見込まれます。改善された AI 搭載ソフトウェア ソリューションは、医療画像、病理スライド、ゲノム データを分析することで、がん診断の精度を高めます。これらのツールは、人間の観察者が見逃す可能性のある微妙なパターンや異常を識別できるため、より早期で正確な診断につながります。ソフトウェア ソリューションは、患者の医療記録、ゲノム データ、リアルタイムの臨床インサイトに基づいて、腫瘍医が個別の治療計画を策定するのに役立ちます。これらの計画は、個々の患者のがんの種類、ステージ、遺伝子プロファイルに合わせて調整され、治療結果が最適化されます。AI ソフトウェア ソリューションは、電子医療記録 (EHR)、医療画像、ゲノム配列など、膨大な量の患者データの管理と分析を合理化します。この効率性により、管理上の負担が軽減され、データに基づく意思決定が加速され、医療全体の生産性が向上します。

AI ソフトウェアはラジオミクスに優れており、医療画像や病理スライドから定量的な特徴を抽出します。これらの機能は、腫瘍の特性、治療への反応、予後に関する貴重な洞察を提供します。ラジオミクス ベースのソフトウェアは、バイオマーカーの特定と治療アプローチの最適化に役立ちます。ソフトウェア ソリューションは、医療従事者にリアルタイムの臨床意思決定サポートを提供します。治療オプション、投与量、フォローアップ プロトコルに関する推奨事項を提供し、臨床医が十分な情報に基づいた意思決定を行い、標準化されたケア プラクティスを確実に行えるように支援します。

がんの種類の洞察

がんの種類別セグメントでは、乳がんセグメントが市場を支配してきました。 AI アルゴリズムは、マンモグラムやその他の乳房画像検査を高精度で分析できます。微妙な異常やパターンを識別することで、AI は放射線科医による乳がんの早期発見を支援します。乳がんをより早期に、より治療しやすい段階で発見できることは、患者の転帰を改善する上で重要な要素です。AI 駆動型ツールは、遺伝、家族歴、ライフスタイルなど、さまざまな要因に基づいて患者の乳がん発症リスクを評価できます。このリスク評価は、ライフスタイルの変更、スクリーニング頻度の増加、高リスクの個人に対する予防措置など、個別化された予防戦略を導くことができます。AI は、腫瘍のサブタイプ、遺伝子変異、治療反応予測などの個人的要因に基づいて、腫瘍医が乳がん患者の治療計画をカスタマイズするのに役立ちます。個別化された治療アプローチは、副作用を最小限に抑えながら治療結果を最適化します。AI は、病理医が乳房組織サンプルを分析し、がん細胞、サブタイプ、バイオマーカーを高精度で特定するのを支援します。これらの洞察は、標的療法の選択と治療反応の予測に不可欠です。ラジオミクスベースの AI ソリューションは、乳房画像検査から定量的な特徴を抽出し、腫瘍の特性と動作に関する貴重な情報を提供します。このデータは治療計画に役立ち、新しいバイオマーカーの特定に役立ちます。

地域別インサイト

北米、特に腫瘍学における AI 市場は、主に北米、特に米国がテクノロジーとイノベーションの世界的リーダーであるため、2022 年に市場を支配しました。この地域は、腫瘍学における AI アプリケーションの進歩に専念する AI 開発者、ヘルスケア テクノロジー企業、研究機関の強力なエコシステムを誇っています。このイノベーションの文化は、AI 主導のソリューションの急速な開発と採用を促進します。北米は、世界でも最も高い医療費支出率の 1 つです。 AIを含む最先端のヘルスケア技術への投資意欲が、腫瘍学市場におけるAIの成長に好ましい環境を作り出しています。

最近の開発

• Whiterabbit.aiとArterysは、2022年8月に、がんを早期に特定するためのAI搭載技術を開発することに合意しました。
• ロシュは、2022年7月にEarlySignとの提携を発表し、LungFlag技術の開発と商品化を行いました。
• Kheiron MedicalTechnologiesは、2021年にAtlas Medicalと提携しました。この提携は、放射線科医によるがん検出をより正確に支援する乳がんスクリーニングソリューションであるMiaの発売を目指しています。
• Paigeは、2021年5月にQuest Diagnosticsと提携しました。同社は、より迅速で、より正確で、より優れたがん診断ソリューションを提供することを望んでいました。新しいソフトウェアを開発することで、臨床的な洞察を簡潔に提供します。
• Paigeは2021年3月にEprediaと提携しました。このコラボレーションを通じて、同社は病理学者が各検査から洞察を得て患者に結果を提供できるようにすることを目指しました。
• PathAIは2021年7月にPoplarを買収しました。この買収により、同社は新興のAI搭載病理学プラットフォームに検査サービスを組み込むことができるようになります。
• 2021年9月、Owkin, Inc.はクリーブランドクリニックの研究者と協力して、肝細胞癌の生存率と健康結果を予測するディープラーニングモデルの開発を発表しました。
• 2022年8月、Medtronic plcはインドでGI GeniusTMインテリジェント内視鏡モジュールを発売しました。これはAIを搭載しており、医療従事者を支援します。大腸内視鏡検査中の視覚化強化により、大腸がんの検出における医師の能力が向上します。

主要市場プレーヤー

• Azra AI.
• IBM
• Siemens Healthcare GmbH.
• Intel Corporation.
• GE HealthCare.
• NVIDIA Corporation.
• Digital Diagnostics Inc.
• ConcertAI.
• Medianテクノロジー。
• PathAI。