시장보고서
상품코드
1279626

방사선과용 인공지능(AI) 시장 - 예측(2023-2028년)

Artificial Intelligence (AI) in Radiology Market - Forecasts from 2023 to 2028

발행일: | 리서치사: Knowledge Sourcing Intelligence | 페이지 정보: 영문 145 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)


※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

방사선과 분야의 AI 시장은 2021년 10억 5,882만 4,000달러 규모에서 연평균 29.4%로 성장해 2028년에는 64억 3,321만 4,000달러에 달할 것으로 예상됩니다. 인공지능(AI)에 사용되는 딥러닝 알고리즘은 시각적 식별 애플리케이션을 크게 발전시켰습니다. 의료 영상 분석 분야는 변분 자동 인코더 및 컨볼루션 신경망과 같은 여러 기술의 구현으로 빠르게 발전하고 있습니다. 기존의 방사선 이미지 품질에 대한 정성적 평가와 달리 AI 기술은 이미지 데이터의 복잡한 패턴을 자동으로 발견하는 데 탁월합니다. 방사선 의학에서는 종양의 3D 모양, 종양 내 질감, 픽셀 강도 분포 등 특정 방사선 특성을 정량화하는 인공지능(AI) 알고리즘이 만들어지고 있습니다.

X선 촬영은 자격을 갖춘 의료 전문가가 의료 이미지를 시각적으로 평가하고 질병을 식별, 설명 및 추적하기 위해 결론을 기록합니다. 이러한 평가는 종종 지식과 경험에 의존하고 때로는 의견에 영향을 받기 쉽습니다. 이러한 주관적인 분석에 비해 AI는 이미지 데이터의 복잡한 패턴을 파악하는 데 탁월하고 정량적인 평가를 자동으로 수행할 수 있으며, AI를 의사의 보조 도구로 의료 현장에 도입하면 보다 정확하고 재현성 있는 방사선 진단이 가능해집니다.

의료에 AI를 도입하기 위한 주요 의료 기업별 애플리케이션과 벤처의 증가는 방사선 의학 분야의 AI 시장 성장의 주요 원동력이 되고 있습니다.

영상 처리, 방사선 촬영 및 판독을 포함한 의료 영상 처리에서 인공지능(AI)의 사용은 건강 혁신의 가장 유망한 분야 중 하나입니다. 헬스케어의 여러 분야에서 기술이 발전함에 따라, 머신러닝(ML) 기술 및 시스템과 같은 인공지능(AI) 통합 소프트웨어는 여러 의료기기에서 점점 더 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 헬스케어 산업에서 매일 수집되는 방대한 양의 데이터에서 유용하고 본질적인 인사이트를 도출하는 머신러닝의 능력은 가장 중요한 장점 중 하나입니다. 기존의 엑스레이, CT, MRI, PET 스캔, 방사선 진단 보고서와 같은 방사선 진단 데이터에 적용하면 기계 학습 시스템과 소프트웨어가 복잡한 패턴을 자동으로 인식하여 의사가 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

또한, 방사선 치료 목적의 AI를 추진하기 위해 정부의 지원을 받고 있는 스타트업 기업도 여러 곳 있습니다. 예를 들어, 2016년에 설립되어 인도 정부의 지원을 받고 있는 인도의 스타트업 Qure.ai는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 CT, 엑스레이, MRI 이미지를 분석하여 질병을 감지하고 자동 진단 보고서를 생성합니다. 이 회사는 정부 자원 센터인 NITI Aayog를 통해 정부의 지원을 받고 있으며, 이 회사의 방사선과 솔루션은 인도의 여러 주에서 도입되고 있습니다.

용도별로 보면 방사선과용 AI 시장은 신경치료 분야에서 강력한 성장이 예상됩니다.

체적 종양 세분화를 기반으로 인공지능(AI)은 뇌종양 및 기타 신경계 암의 식별과 검출을 높은 정확도와 일관성으로 향상시킬 수 있습니다. 또한 MRI 스캔에서 뇌종양의 위치를 자동으로 식별할 수 있습니다. 이러한 방법은 정확한 진단을 할 수 있을 뿐만 아니라 종양 치료 효과를 반복적이고 편견 없이 추적하는 데 매우 유용합니다. 치료 결과 예측도 신경종양학에서 AI가 활용되는 방법 중 하나입니다. 기계학습 기술은 MRI 기반 혈액량 분포 데이터를 이용해 수술 전 신경교종의 생존율을 예측하기 위해 개발되고 있습니다.

아시아태평양은 방사선과에서 AI 시장의 상당 부분을 차지할 것으로 예상됩니다.

지역별로 보면 방사선 진단 AI 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아태평양으로 나뉩니다. 아시아태평양은 이 지역의 의료 및 생명공학 산업의 연구비 지출 증가와 발전으로 인해 방사선 의학 AI 시장에서 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다. 또한, 대규모 환자 기반의 존재는 향상된 치료 시설에 대한 수요를 촉진하고 의료 부문의 성장을 촉진할 것으로 예상되며, 이는 이 지역의 방사선 치료에서 AI의 확장을 지원할 것으로 예상됩니다. 아시아태평양의 시장 개척은 특히 새로운 기술 개선을 개발하고 도입하기 위해 의료 분야에 대한 지출로 인해 혜택을 받고 있습니다. 이 지역의 경제는 환자의 진단과 치료를 위한 강력한 의료 시스템을 구축하는 데 더 많은 초점을 맞추고 있습니다.

목차

제1장 서론

  • 시장 개요
  • 시장 정의
  • 조사 범위
  • 시장 세분화
  • 통화
  • 가정
  • 기준 연도와 예측 연도 타임라인

제2장 조사 방법

  • 조사 데이터
  • 조사 디자인

제3장 주요 요약

  • 조사 하이라이트

제4장 시장 역학

  • 시장 성장 촉진요인
  • 시장 성장 억제요인
  • Porter's Five Forces 분석
  • 업계 밸류체인 분석

제5장 방사선과용 인공지능(AI) 시장 : 기술별

  • 서론
  • 컴퓨터 지원 검출
  • 장기 자동 부문화
  • 자연언어처리
  • 상담
  • 정량화와 반응속도론
  • 기타

제6장 방사선과용 인공지능(AI) 시장 : 용도별

  • 서론
  • 맘모그래피
  • 흉부 영상 검사
  • 신경내과
  • 심혈관
  • 기타

제7장 방사선과용 인공지능(AI) 시장 : 최종사용자별

  • 서론
  • 병원
  • 영상 진단 센터
  • 기타

제8장 방사선과용 인공지능(AI) 시장 : 지역별

  • 서론
  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 남미
    • 브라질
    • 아르헨티나
    • 기타
  • 유럽
    • 독일
    • 프랑스
    • 영국
    • 스페인
    • 기타
  • 중동 및 아프리카
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트
    • 이스라엘
    • 기타
  • 아시아태평양
    • 중국
    • 일본
    • 인도
    • 한국
    • 인도네시아
    • 대만
    • 기타

제9장 경쟁 환경과 분석

  • 주요 기업과 전략 분석
  • 신흥 기업과 시장 수익성
  • 합병, 인수, 합의 및 협업
  • 벤더 경쟁력 매트릭스

제10장 기업 개요

  • Microsoft Corporation
  • Amazon Web Services Inc.
  • IBM Corporation
  • Rad AI
  • Behold.ai
  • IMAGEN
  • Aidoc
  • Koninklijke Philips N.V.
  • GE Healthcare
  • Siemens Healthcare GmbH
ksm 23.06.29

AI in radiology market is expected to grow at a CAGR of 29.4% from a market size of US$1,058.824 million in 2021 to reach US$6,433.214 million in 2028. Deep learning algorithms used in artificial intelligence (AI) have made significant advancements in visual identification applications. The domain of medical image analysis is developing quickly due to several implementations of techniques like variational autoencoders and convolutional neural networks. In contrast to traditional qualitative evaluations of radiographic qualities, AI techniques excel at automatically spotting intricate patterns in imaging data. In radiology, artificial intelligence (AI) algorithms are created to quantify particular radiographic properties, such as the 3D geometry of a tumor or the intratumoral texture and distribution of pixel intensities.

In radiography, qualified medical professionals visually evaluate medical pictures and record conclusions to locate, describe, and track diseases. Such evaluation is frequently dependent on knowledge and experience and is occasionally susceptible to opinion. In comparison to such subjective analysis, AI is excellent at seeing intricate patterns in imaging data and can automatically deliver a quantitative assessment. When AI is incorporated into the medical system as a tool to aid doctors, radiological assessments can then be conducted with greater accuracy and reproducibility.

Growing applications and ventures by major medical firms to incorporate AI in healthcare have been major drivers of the AI in radiology market.

The use of artificial intelligence (AI) in medical imaging, including image processing, radiography, and interpretation, is one of the most prospective sectors of health innovation. As technology progresses in many areas of healthcare, software integrating artificial intelligence (AI), such as machine learning (ML) technology and systems, has become an increasingly important part of several medical equipment. The capacity of machine learning to derive useful and essential insights from the enormous amounts of data acquired daily in the healthcare industry is one of its most important advantages. When applied to radiology data such as traditional radiography, CT, MRI, and PET scans as well as radiology reports, machine learning systems, and the software automatically recognize complicated patterns and assist doctors in making informed decisions.

Furthermore, there are several start-ups that have received support from the government to promote AI for radiology purposes. For instance, Qure.ai, an Indian start-up started in 2016 and supported by the Indian government, employs deep learning algorithms to analyze CT, X-ray, and MRI images to detect disease and generate automated diagnostic reports. The company has received support from the government through the NITI Aayog, a government resource center, and its radiology solutions have been implemented in several states of India.

Recent Developments:

  • In February 2023, photographic film supplier Fujifilm Australia announced the expansion of its line of artificial intelligence products into the healthcare business by collaborating with Australian imaging experts annalise.ai and their CXR Edge solution, a chest X-ray AI decision-support solution for mobile and stationary X-ray equipment. As its Medical Systems division has grown in recent years, Fujifilm has achieved some notable landmarks, including the creation of Fuji Computed Radiography, which employs the first digital method for digitizing X-ray pictures ever devised. The businesses worked together to create Annalise CXR Edge, a software medical gadget for mobile and fixed X-ray machines that would aid point-of-care doctors and radiologists in the interpretation of chest X-rays. The device's AI system detects the presence of radiological discoveries and notifies the user of potential findings in less than 10 seconds.
  • In February 2023, Avicenna.ai, an AI platform for radiology screening that improves the identification of common illnesses, announced a €7 million series A investment, increasing its capital base to €10 million. The solution offered by Avicenna.AI employs image-trained deep learning to recognize, identify, and quantify life-threatening illnesses in radiology laboratories. The Avicenna.AI platform is instructed using CT scan imaging that radiologists use to prioritize patients who are exhibiting symptoms before a diagnosis has been established. The AI software offers two variants, one to analyze symptoms and the danger of a heart attack and the other to detect brain injury and stroke risk. The platform from Avicenna.AI is used to categorize the severity of patient conditions, assisting radiologists in deciding whether the patient's life is in danger.

Based on application, the AI in radiology market is expected to witness strong growth in the neurological treatment sector.

Using volumetric tumor segmentation as the basis for its work, artificial intelligence (AI) can help enhance the identification and detection of brain tumors and other neurological cancers with high accuracy and consistency. The system can also automatically locate brain tumors on MRI scans. These methods can be very helpful in making accurate diagnoses as well as helping to track the effectiveness of tumor therapy in a repeatable and unbiased manner. Outcome prediction is another way AI is used in neuro-oncology. Machine learning techniques have been developed to forecast preoperative glioma survival using MRI-based blood volume distribution data.

Asia Pacific is anticipated to hold a sizable portion of the AI in radiology market.

Based on geography, the AI in radiology market is segmented into North America, South America, Europe, the Middle East and Africa, and Asia Pacific. Due to increased research spending and advancements in the medical and biotech industries in the area, the Asia Pacific is anticipated to hold significant shares of the AI in radiology market. Additionally, the presence of a sizable patient base is anticipated to boost the requirement for enhanced treatment facilities and stimulate the growth of the healthcare sector, which will assist the expansion of AI in radiology in the area. The market in Asia Pacific has also benefited from expenditure in the healthcare sector, particularly to develop and incorporate new technological improvements. The region's economies are putting more of an emphasis on building a strong healthcare system for patient diagnosis and treatment.

Market Segmentation

By Technology

  • Computer-aided Detection
  • Auto-segmentation of Organs
  • Natural Language Processing
  • Consultation
  • Quantification and Kinetics
  • Others

By Application

  • Mammography
  • Chest Imaging
  • Neurology
  • Cardiovascular
  • Others

By End-User

  • Hospitals
  • Diagnostic Imaging Centers
  • Others

By Geography

  • North America
    • USA
    • Canada
    • Mexico
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Others
  • Europe
    • Germany
    • France
    • United Kingdom
    • Spain
    • Others
  • Middle East and Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Israel
    • Others
  • Asia Pacific
    • China
    • Japan
    • India
    • South Korea
    • Indonesia
    • Taiwan
    • Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

  • 1.1. Market Overview
  • 1.2. Market Definition
  • 1.3. Scope of the Study
  • 1.4. Market Segmentation
  • 1.5. Currency
  • 1.6. Assumptions
  • 1.7. Base, and Forecast Years Timeline

2. RESEARCH METHODOLOGY

  • 2.1. Research Data
  • 2.2. Research Design

3. EXECUTIVE SUMMARY

  • 3.1. Research Highlights

4. MARKET DYNAMICS

  • 4.1. Market Drivers
  • 4.2. Market Restraints
  • 4.3. Porter's Five Forces Analysis
    • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.3.3. Threat of New Entrants
    • 4.3.4. Threat of Substitutes
    • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
  • 4.4. Industry Value Chain Analysis

5. AI IN RADIOLOGY MARKET BY TECHNOLOGY

  • 5.1. Introduction
  • 5.2. Computer-aided Detection
  • 5.3. Auto-segmentation of Organs
  • 5.4. Natural Language Processing
  • 5.5. Consultation
  • 5.6. Quantification and Kinetics
  • 5.7. Others

6. AI IN RADIOLOGY MARKET BY APPLICATION

  • 6.1. Introduction
  • 6.2. Mammography
  • 6.3. Chest Imaging
  • 6.4. Neurology
  • 6.5. Cardiovascular
  • 6.6. Others

7. AI IN RADIOLOGY MARKET BY END-USER

  • 7.1. Introduction
  • 7.2. Hospitals
  • 7.3. Diagnostic Imaging Centers
  • 7.4. Others

8. AI IN RADIOLOGY MARKET BY GEOGRAPHY

  • 8.1. Introduction
  • 8.2. North America
    • 8.2.1. USA
    • 8.2.2. Canada
    • 8.2.3. Mexico
  • 8.3. South America
    • 8.3.1. Brazil
    • 8.3.2. Argentina
    • 8.3.3. Others
  • 8.4. Europe
    • 8.4.1. Germany
    • 8.4.2. France
    • 8.4.3. United Kingdom
    • 8.4.4. Spain
    • 8.4.5. Others
  • 8.5. Middle East and Africa
    • 8.5.1. Saudi Arabia
    • 8.5.2. UAE
    • 8.5.3. Israel
    • 8.5.4. Others
  • 8.6. Asia Pacific
    • 8.6.1. China
    • 8.6.2. Japan
    • 8.6.3. India
    • 8.6.4. South Korea
    • 8.6.5. Indonesia
    • 8.6.6. Taiwan
    • 8.6.7. Others

9. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

  • 9.1. Major Players and Strategy Analysis
  • 9.2. Emerging Players and Market Lucrativeness
  • 9.3. Mergers, Acquisition, Agreements, and Collaborations
  • 9.4. Vendor Competitiveness Matrix

10. COMPANY PROFILES

  • 10.1. Microsoft Corporation
  • 10.2. Amazon Web Services Inc.
  • 10.3. IBM Corporation
  • 10.4. Rad AI
  • 10.5. Behold.ai
  • 10.6. IMAGEN
  • 10.7. Aidoc
  • 10.8. Koninklijke Philips N.V.
  • 10.9. GE Healthcare
  • 10.10. Siemens Healthcare GmbH
비교리스트
0 건의 상품을 선택 중
상품 비교하기
전체삭제