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세계 진단용 인공지능(AI) 시장 :컴포넌트별, 기술별, 진단 유형별, Modalities별, 최종사용자별, 지역별 분석(-2030년)

Artificial Intelligence in Diagnostics Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Component (Services, Software and Hardware), Technology, Diagnosis Type, Modality, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 200+ Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)


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

Stratistics MRC에 따르면 진단용 인공지능 시장은 2023년에 10억 1,000만 달러를 차지하고, 2030년에는 52억 7,000만 달러에 이를 것으로 예측되며, 예측 기간 중 복합 연간 성장률(CAGR) 26.6%를 나타낼 전망입니다.

의료 진단에서 인공지능(AI)은 의료 종사자가 환자에게 적절하고 적시에 치료 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 건강 관리를보다 친숙하고 경제적 일 수 있게 만드는 강력한 기술입니다. 질병을 정확하게 진단하는 과정은 오랜 시간이 걸리고 수년간의 의료 교육이 필요합니다. 의료 진단에 AI를 사용하면 의사의 임상 판단이 향상되고 올바른 진단을 할 수 있음이 입증되었습니다.

Health IT Analytics에 따르면, Case Western Reserve University의 연구자들은 2017년 5월 AI의 일종인 딥러닝 네트워크를 사용하여 병리학 사진의 유방암을 올바르게 식별했습니다.

방대하고 복잡한 데이터를 관리할 필요성 증가

건강 관리 업계에서의 디지털화와 정보 기술의 활용이 진행된 결과, 관리 제공 프로세스의 여러 단계에서 빅데이터가 생성되고 있습니다. 건강 관리 업계에서는 끊임없이 확장되는 엄청난 복잡한 의료 진단 데이터를 관리하기 위해 다양한 Al 기반 솔루션을 활용하고 있습니다. 또한, 예측 기간 동안 환자가 EMRS에 데이터와 이미지를 제공할 수 있는 양방향 환자 포털의 이용은 의료 진단에서 빅데이터 양이 증가할 것으로 예상됩니다.

예산 제약

건강 관리 기업이 직면하는 주요 장애는 자금이며, 특히 개발도상국에서는 의료기기보다 IT 자금을 우선시키는 것이 어렵습니다. 시장 성장을 제한하는 주요 장애물은 이미지 처리 기술의 높은 비용과 AI 소프트웨어의 도입 및 라이선스 비용입니다. 게다가 최종 사용자는 종종 도입 비용과 구독 비용에 의해 경제적인 부담을 받게 됩니다. 소규모 의료기관은 재원이 제한되어 있기 때문에 이러한 솔루션을 도입할 여유가 없습니다. 이 때문에 시장 확대에 악영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

진단 효과와 효율성 향상

AI 알고리즘은 대량의 환자 데이터를 분석할 수 있습니다. 인공지능은 인간 관찰자에게 어려운 진단 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 병리 슬라이드, 진단 데이터, 의료 사진을 효율적으로 처리 및 분석하여 보다 빠르고 정확한 해석을 가능하게 합니다. 사용자의 입력과 경험적 데이터를 통합함으로써 AI 시스템은 알고리즘을 업데이트하고 강화하고, 성능을 향상시키고, 의학 지식의 진화에 대응할 수 있습니다. 예측 기간 동안 이러한 변수는 시장 확대를 촉진해야 합니다.

유지보수 및 구매 비용

이 시장은 조달 비용이 높고, 이어서 유지보수 및 자본 지출 가격도 높습니다. 병원 및 기타 확립된 금융 기관은 시장의 중요한 투자자입니다. AI 기반 제품의 개발 및 도입과 관련된 비용의 대부분은 이러한 활동에 대한 정부 투자가 부족하기 때문에 민간 소비자가 직접 부담하고 있습니다. 또한 AI 기반 시스템의 일반적인 수리 및 유지보수에는 상당한 비용이 소요될 수 있습니다. 이러한 비용을 포함하여 진화하는 시나리오를 수용하기 위해 이러한 시스템은 지속적인 개선이 필요합니다.

COVID-19의 영향:

COVID-19의 유행은 세계 건강 관리 산업에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 감염자 수는 급증하고 세계 의료 시스템에 상당한 부담을 가했습니다. 그 결과, 질병의 중증도를 평가하는 진단 도구로서 심흉부 이미지가 자주 사용되게 되었습니다. 많은 연구가 흉부 CT 스캔의 진단에 AI를 활용하는 데 집중했습니다. 유행 기간 동안 AI 흉부 방사선학 솔루션을 만들고 원격 치료를 위한 AI 기반 기술의 사용이 상당히 증가했습니다.

예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 최대가 될 전망입니다

예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 최대가 될 것으로 예상됩니다. 검사 정밀도를 향상시키기 위한 의료에서 진단용 AI 기반 소프트웨어의 개발로 소프트웨어가 업계 리더가 되었습니다. 소프트웨어 분야에서는 AI 플랫폼과 AI 솔루션이 조사되고 있습니다. 이 시장의 성장을 가속하는 주요 요인 중 하나는 환자의 의료 사진을 평가할 때 진단 정확도 향상을 지원하는 클라우드 기반 AI 기반 확장 진단 솔루션에 대한 수요 증가입니다.

예측 기간 동안 신경학 분야의 복합 연간 성장률(CAGR)이 가장 높을 것으로 예측됩니다

예측 기간 동안 신경학 분야의 복합 연간 성장률(CAGR)이 가장 높을 것으로 예측됩니다. 간질, 알츠하이머, 파킨슨 등 여러 신경질환의 유병률 증가와 노화는 정확한 진단의 필요성을 높이고 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 게다가, AI 기반 신경학 진단 대안은 방사선과 의사의 효율성과 임상 판단을 향상시킬 뿐만 아니라 정확성과 정확성을 향상시킵니다. 신경과의 진보는 AI 대응 기술의 보급에 의해 촉진되고 있습니다.

최대 점유율을 차지하는 지역

예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이 발전의 배경에는 확립된 의료 IT 인프라의 존재, 지속적인 기술 진보, digital literacy의 향상, 신흥 기업의 형성, 정부의 initiative 지원, 자금 조달원 증가, 이 지역의 주요 기업와 같은 많은 요인이 있습니다. 또한 검사 비용 절감, 환자 관리 개선, 장비 다운타임 절감에 대한 수요가 진단에서 AI 적용 확대를 뒷받침하고 있습니다.

복합 연간 성장률(CAGR)이 가장 높은 지역:

예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 높은 복합 연간 성장률(CAGR)을 유지할 것으로 예상됩니다. 정부 및 민간 initiative의 결과로 AI 기반 진단의 인기가 높아지고 있습니다. 스타트업, 지명도, 투자가 지역 산업의 확대를 촉진하고 있습니다. 고령화, 급성 및 만성질환은 시장 확대를 촉진할 것으로 예측됩니다. 게다가 환자 풀 확장, 유행, 클라우드 컴퓨팅, 정부의 AI initiative는 업계에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

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  • 기업 프로파일
    • 추가 시장 기업의 종합적 프로파일링(3사까지)
    • 주요 기업의 SWOT 분석(3사까지)
  • 지역 세분화
    • 고객의 관심에 응한 주요국 시장 추계, 예측 및 복합 연간 성장률(CAGR)(주: 타당성 확인에 따름)
  • 경쟁 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지리적 존재, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 서문

  • 개요
  • 이해관계자
  • 조사 범위
  • 조사 방법
    • 데이터 마이닝
    • 데이터 분석
    • 데이터 검증
    • 조사 접근
  • 조사 소스
    • 1차 조사 소스
    • 2차 조사 소스
    • 전제조건

제3장 시장 동향 분석

  • 소개
  • 성장 촉진요인
  • 억제요인
  • 기회
  • 위협
  • 기술 분석
  • 최종 사용자 분석
  • 신흥 시장
  • COVID-19의 영향

제4장 Porter's Five Forces 분석

  • 공급기업의 협상력
  • 구매자의 협상력
  • 대체품의 위협
  • 신규 참가업체의 위협
  • 경쟁 기업간 경쟁 관계

제5장 세계 진단용 인공지능 시장 : 컴포넌트별

  • 소개
  • 서비스
  • 소프트웨어
  • 하드웨어

제6장 세계 진단용 인공지능 시장 : 테크놀로지별

  • 소개
  • Context-Aware Computing
  • 컴퓨터 비전
  • 머신러닝
  • 자연어 처리(NLP)
  • 기타 기술

제7장 세계 진단용 인공지능 시장 : 진단 유형별

  • 소개
  • 흉부와 폐
  • 병리학
  • 신경내과
  • 종양학
  • 방사선과
  • 심장병학
  • 기타 진단 유형
    • 안과
    • 피부과
    • 외과 병리학
    • 신장학
    • 간학
    • 치과
    • 정형외과
    • 내분비학

제8장 세계 진단용 인공지능 시장 : Modalities별

  • 소개
  • X선
  • 초음파
  • CT 스캔
  • MRI
  • 기타 Modalities
    • PET 스캔
    • Retinal Optical Imaging
    • 심전도
    • 디지털 이미징

제9장 세계 진단용 인공지능 시장 : 최종 사용자별

  • 소개
  • 화상 진단센터
  • 병원
  • 기타 최종 사용자
    • 클리닉
    • 외래 진료 센터
    • 학술연구센터
    • 임상조사기관

제10장 세계 진단용 인공지능 시장 : 지역별

  • 소개
  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 이탈리아
    • 프랑스
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 일본
    • 중국
    • 인도
    • 호주
    • 뉴질랜드
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
  • 남미
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 칠레
    • 기타 남미
  • 중동 및 아프리카
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트(UAE)
    • 카타르
    • 남아프리카
    • 기타 중동 및 아프리카

제11장 주요 발전

  • 계약, 파트너십, 협업 및 합작투자(JV)
  • 인수 및 합병
  • 신제품 발매
  • 사업 확대
  • 기타 주요 전략

제12장 기업 프로파일

  • GE Healthcare
  • Siemens Healthineers AG
  • Riverain Technologies
  • NANO-X IMAGING LTD
  • Aidoc Medical Ltd.
  • Metropolis Healthcare Limited
  • Qritive
  • Koninklijke Philips NV
  • Agfa-Gevaert Group
  • HeartFlow, Inc.
  • Arterys Inc.
  • Aidoc Medical Ltd.
  • International Business Machines Corporationc
  • AliveCor, Inc.
  • Imagen Technologies
  • Agfa-Gevaert Group
  • HeartFlow, Inc.
JHS 23.11.09

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence in Diagnostics Market is accounted for $1.01 billion in 2023 and is expected to reach $5.27 billion by 2030 growing at a CAGR of 26.6% during the forecast period. In medical diagnostics, artificial intelligence (AI) is a powerful technology with the potential to make healthcare more accessible and economical by supporting healthcare practitioners in making correct and timely treatment decisions for their patients. The process of correctly diagnosing an illness is time-consuming and requires years of medical training. It has been demonstrated that using AI to medical diagnosis improves clinical judgment in doctors and provides correct diagnoses.

According to Health IT Analytics, Case Western Reserve University researchers used a deep learning network, a type of AI, in May 2017 to correctly identify breast cancer in pathology photographs.

Market Dynamics:

Driver:

Growing need to manage massive and complex data

Big data is generated at various stages of the care delivery process as a result of the growing digitalization and information technology utilization in the healthcare industry. The healthcare industry is using a variety of Al-based solutions to manage the huge and complicated medical diagnostics data that is constantly expanding. Additionally, it is anticipated that during the course of the projection period, the use of bidirectional patient portals-which enable patients to contribute data and pictures to their EMRS-would increase the volume of big data in medical diagnostics.

Restraint:

Budgetary constraints

The main obstacle facing healthcare companies is money, particularly in developing nations where it is difficult to prioritize IT funds above medical equipment. The primary obstacles limiting market growth are the high cost of imaging technology and the implementation and licensing fees of AI software. Additionally, end users are often burdened financially by implementation and subscription fees. Small healthcare institutions cannot afford these solutions due to their limited financial resources. This is thus anticipated to have a detrimental effect on market expansion.

Opportunity:

Improved diagnostic effectiveness and efficiency

AI algorithms are capable of analyzing large amounts of patient data. AI may significantly improve diagnostic accuracy that can be difficult for human observers to pick up on. These can also process and analyze pathology slides, diagnostic data, and medical pictures efficiently, enabling speedier and more accurate interpretation. By incorporating user input and empirical data, AI systems may also update and enhance their algorithms to enhance performance and keep up with evolving medical knowledge. Over the course of the projection period, these variables should foster market expansion.

Threat:

Maintenance and purchase expenses

The market has high procurement costs, which are followed by high maintenance and capital expenditure prices. Hospitals and other established financial entities are significant market investors. The majority of costs associated with creating and adopting AI-based products are covered directly by private consumers due to poor government investment on these activities. Additionally, an AI-based system's typical repair or maintenance might be quite costly. To stay current with evolving scenarios including such expenses, these systems require ongoing improvements.

COVID-19 Impact:

The COVID-19 pandemic epidemic had a negative impact on the worldwide healthcare industry. The number of infected individuals soared, placing a tremendous strain on the global health system. As a result, cardiothoracic imaging is frequently used as a diagnostic tool to assess the disease's severity. Numerous research concentrated on utilizing AI to diagnose from chest CT scans. During the pandemic, there was a considerable rise in the creation of AI chest radiology solutions and the use of AI-based technology for remote treatment.

The software segment is expected to be the largest during the forecast period

The software segment is expected to be the largest during the forecast period. Due to the development of AI-based software for diagnosis in healthcare to improve test precision, software has become the industry leader. AI Platforms and AI Solutions are investigated in the software sector. One of the main factors driving the growth of this market is the increasing demand for cloud-based, AI-powered augmented diagnostic solutions that aid in improving diagnostic accuracy when evaluating a patient's medical photos.

The neurology segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The neurology segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period. A rise in the prevalence of several neurological disorders, such as epilepsy, Alzheimer's disease, and Parkinson's disease, as well as an aging population are driving up the need for precise diagnosis and favorably influencing market growth. Additionally, AI-based neurology diagnostic alternatives improve the efficiency and clinical judgment of the radiologist as well as precision and accuracy. The advancement of neurological departments has been facilitated by the widespread use of AI-enabled technologies.

Region with largest share:

North America is projected to hold the largest market share during the forecast period. This development was attributed to a number of factors, including the presence of a well-established healthcare IT infrastructure, continued technology advancements, increasing digital literacy, the formation of startups, supporting government efforts, increased financing sources, and key players in the area. Additionally, the demand for reducing test costs, improving patient care, and reducing equipment downtime is driving an increase in the application of AI in diagnostics.

Region with highest CAGR:

Asia Pacific is projected to hold the highest CAGR over the forecast period. The popularity of AI-based diagnostics is rising as a result of both governmental and private initiatives. Startups, visibility, and investment foster the expansion of local industries. Aging populations and acute and chronic diseases are anticipated to drive market expansion. Additionally, it is anticipated that the expanding patient pool, pandemic, cloud computing, and government AI initiatives would influence the industry.

Key players in the market:

Some of the key players in Artificial Intelligence in Diagnostics Market include: GE Healthcare, Siemens Healthineers AG, Riverain Technologies, NANO-X IMAGING LTD, Aidoc Medical Ltd., Metropolis Healthcare Limited, Qritive, Koninklijke Philips N.V., Agfa-Gevaert Group, HeartFlow, Inc., Arterys Inc., Aidoc Medical Ltd., International Business Machines Corporationc, AliveCor, Inc., Imagen Technologies, Agfa-Gevaert Group and HeartFlow, Inc.

Key Developments:

In May 2023, The launch of a cutting-edge testing platform based on Component Resolved Diagnostics (CRD) to identify different types of allergies in India was announced by Metropolis Healthcare Limited. To help clinicians make wise clinical decisions, this 4th generation of allergy testing technology incorporates artificial intelligence. It also offers tremendous insights into choosing and optimizing the course of treatment for a patient's allergic disease.

In March 2023, An enhanced prostate cancer diagnostics tool for pathologists, powered by artificial intelligence (AI), was unveiled by Singapore-based health-tech business Qritive. QAi Prostate can precisely identify prostatic adenocarcinoma regions and classify malignant and benign tumor areas in biopsy tissue samples using cutting-edge machine learning (ML) algorithms.

Components Covered:

  • Services
  • Software
  • Hardware

Technologies Covered:

  • Context-Aware Computing
  • Computer Vision
  • Machine Learning
  • Natural language processing (NLP)
  • Other Technologies

Diagnosis Types Covered:

  • Chest & Lungs
  • Pathology
  • Neurology
  • Oncology
  • Radiology
  • Cardiology
  • Other Diagnosis Types

End Users Covered:

  • Diagnostic Imaging Centers
  • Hospitals
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Artificial Intelligence in Diagnostics Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Services
  • 5.3 Software
  • 5.4 Hardware

6 Global Artificial Intelligence in Diagnostics Market, By Technology

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Context-Aware Computing
  • 6.3 Computer Vision
  • 6.4 Machine Learning
  • 6.5 Natural language processing (NLP)
  • 6.6 Other Technologies

7 Global Artificial Intelligence in Diagnostics Market, By Diagnosis Type

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Chest & Lungs
  • 7.3 Pathology
  • 7.4 Neurology
  • 7.5 Oncology
  • 7.6 Radiology
  • 7.7 Cardiology
  • 7.8 Other Diagnosis Types
    • 7.8.1 Ophthalmology
    • 7.8.2 Dermatology
    • 7.8.3 Surgical Pathology
    • 7.8.4 Nephrology
    • 7.8.5 Hepatology
    • 7.8.6 Dentistry
    • 7.8.7 Orthopedics
    • 7.8.8 Endocrinology

8 Global Artificial Intelligence in Diagnostics Market, By Modality

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 X-ray
  • 8.3 Ultrasound
  • 8.4 CT Scan
  • 8.5 MRI
  • 8.6 Other Modalities
    • 8.6.1 PET scan
    • 8.6.2 Retinal Optical Imaging
    • 8.6.3 ECG
    • 8.6.4 Digital Imaging

9 Global Artificial Intelligence in Diagnostics Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Diagnostic Imaging Centers
  • 9.3 Hospitals
  • 9.4 Other End Users
    • 9.4.1 Clinics
    • 9.4.2 Ambulatory Care Centers
    • 9.4.3 Academic Research Centers
    • 9.4.4 Clinical Research Organizations

10 Global Artificial Intelligence in Diagnostics Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 GE Healthcare
  • 12.2 Siemens Healthineers AG
  • 12.3 Riverain Technologies
  • 12.4 NANO-X IMAGING LTD
  • 12.5 Aidoc Medical Ltd.
  • 12.6 Metropolis Healthcare Limited
  • 12.7 Qritive
  • 12.8 Koninklijke Philips N.V.
  • 12.9 Agfa-Gevaert Group
  • 12.10 HeartFlow, Inc.
  • 12.11 Arterys Inc.
  • 12.12 Aidoc Medical Ltd.
  • 12.13 International Business Machines Corporationc
  • 12.14 AliveCor, Inc.
  • 12.15 Imagen Technologies
  • 12.16 Agfa-Gevaert Group
  • 12.17 HeartFlow, Inc.
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