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시장보고서
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디지털 병리학학 기술 : 혁신 및 성장 기회Digital Pathology Technology Innovations and Growth Opportunities |
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AI 기반 이미지 분석 알고리즘과 같은 파괴적인 기술은 진단 및 의약품 개발 연구를 촉진
디지털 병리학 산업은 경쟁 격화의 일도를 따르고 있으며, 여러 신흥기업의 진입에 의해 시장 기업은 독자적인 파괴적 제품을 창출할 필요에 강요되고 있습니다. 디지털 병리학에는 슬라이드의 디지털화, 화상 해석 알고리즘, 화상 보존 및 관리 솔루션이 포함되지만, 본 보고서에서는 혁신 지수가 가장 높은 슬라이드의 디지털화 기술과 화상 해석 알고리즘에 초점을 맞춥니다. 현재의 디지털 병리학은 전 조직 슬라이드의 디지털화와 지능적인 이미지 분석을 이용하여 기존의 병리 조직 검사의 과제를 해결하고 있습니다. 홀 슬라이드 스캐닝 시스템은 슬라이드 손상의 위험뿐만 아니라 시간이 많이 소요되는 병리학 의사에게 슬라이드 이송 및 물리적 공간이 있는 보관의 필요성을 제거합니다. 첨단 AI 기반 이미지 분석 알고리즘은 전통적인 계산 병리학의 이미지 특성 분석 능력의 한계를 해결합니다. 병리학의 부족과 전통적인 조직 병리학의 제한된 분석 능력도 디지털 병리학 솔루션의 채택을 뒷받침하고 있습니다. 본 조사에서는 디지털 병리학 기술의 진화를 묘사하고 연구 및 진단 병리학에서의 그 용도를 밝힙니다. 또한 이러한 개발이 산업 요구에 미치는 영향에 대해서도 검증하고 있습니다.
본 조사에서 다루는 주요 질문
1. 디지털 병리학이란 무엇인가, 이 기술에 대한 산업의 요구는 무엇인가, 용도는 무엇인가?
2. 디지털 병리학 산업의 성장을 가속 및 억제하는 요인은 무엇인가? 지역별 동향은?
3. 디지털 병리학의 기술 부문은? 슬라이드 디지털화 및 화상 해석 알고리즘 분야의 진출기업은? 채택된 기술, 솔루션의 특징, 타겟 용도, 상업적 준비 수준은?
4. 기술의 주요 채용자는 누군가, 채용의 영향은?
5. 기업용 병리학 솔루션이란 무엇이며 공급자는 어디입니까?
6. 산업에서의 자금 조달, M&A, 특허 출원 동향은?
7. 디지털 병리학 산업의 변화로 인한 시장 기업 및 이해 관계자가 활용해야 할 성장 기회는?
Disruptive technologies like AI-based image analysis algorithms are boosting diagnostics and drug development research
The digital pathology industry is witnessing steadily increasing competitive intensity, with the entry of several start-ups putting market players under pressure to create unique, disruptive products. While digital pathology includes slide digitalization, image analysis algorithms, and image storage and management solutions, this report focuses on slide digitization technologies and image analysis algorithms, which have the highest innovation index. The current generation of digital pathology uses whole-tissue slide digitalization and intelligent image analysis to address the challenges of conventional histopathology practices. Whole slide scanning systems eliminate the risk of slide damage as well as the need for time-consuming slide transportation to the pathologist and storage involving physical space. Advanced AI-based image analysis algorithms address the limited image characterization capabilities of conventional computational pathology. The scarcity of pathologists and the limited analytical capabilities of conventional histopathology also drive the adoption of digital pathology solutions. The study charts the evolution of digital pathology technology and identifies its applications in research and diagnostic pathology. It also examines the impact of these developments on the needs of the industry.
Key Questions Addressed by This Study:
1. What is digital pathology, and what are the industry needs for the technology? What are the applications?
2. What are the factors driving and restraining the growth of the digital pathology industry? What are the regional trends?
3. What are the technology segments under digital pathology? Who are the participants in the slide digitalization and image analysis algorithms segments? What are the technologies employed, features of the solutions, target applications, and commercial readiness levels?
4. Who are the key adopters of the technology, and what has been the impact of the adoption?
5. What is the enterprise pathology solution, and who are the providers?
6. What are the funding, mergers and acquisitions (M&A), and patent filing trends in the industry?
7. What are the growth opportunities emerging from the changes in the digital pathology industry for market players and stakeholders to leverage?