目次 – がん治療におけるAI産業レポート
1. はじめに
1.1 研究の前提と市場定義
1.2 研究の範囲
2. 研究方法論
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場の状況
4.1 市場の概要
4.2 市場の推進要因
4.2.1 世界的ながんの負担の増加
4.2.2 精密医療プログラムの拡大
4.2.3 医療画像モダリティとのAIの統合
4.2.4 AIベースのがん治療機器の承認の加速
4.2.5 大手テクノロジー企業および製薬会社からの投資の増加
4.2.6 クラウドベースの医療データの普及
4.3 市場の制約
4.3.1 高い導入コストとROIの不確実性
4.3.2 厳格なデータプライバシーおよびセキュリティ規制
4.3.3 がん治療ITシステム間の相互運用性の制限
4.3.4 AIに精通したがん治療専門家の不足
4.4 規制の状況
4.5 ポーターの五つの力分析
4.5.1 新規参入者の脅威
4.5.2 バイヤーの交渉力
4.5.3 サプライヤーの交渉力
4.5.4 代替品の脅威
4.5.5 競争の激化
5. 市場規模と成長予測（価値、USD）
5.1 コンポーネント別
5.1.1 ソフトウェアソリューション
5.1.2 ハードウェア
5.1.3 サービス
5.2 がんの種類別
5.2.1 乳がん
5.2.2 肺がん
5.2.3 前立腺がん
5.2.4 大腸がん
5.2.5 脳腫瘍
5.2.6 その他のがんの種類
5.3 治療の種類別
5.3.1 放射線治療
5.3.2 化学療法
5.3.3 免疫療法
5.3.4 その他の治療の種類
5.4 アプリケーション別
5.4.1 がん検出
5.4.2 薬剤発見
5.4.3 薬剤開発
5.4.4 その他のアプリケーション
5.5 地域別
5.5.1 北米
5.5.1.1 アメリカ合衆国
5.5.1.2 カナダ
5.5.1.3 メキシコ
5.5.2 ヨーロッパ
5.5.2.1 ドイツ
5.5.2.2 イギリス
5.5.2.3 フランス
5.5.2.4 イタリア
5.5.2.5 スペイン
5.5.2.6 その他のヨーロッパ
5.5.3 アジア太平洋
5.5.3.1 中国
5.5.3.2 日本
5.5.3.3 インド
5.5.3.4 オーストラリア
5.5.3.5 韓国
5.5.3.6 その他のアジア太平洋
5.5.4 中東およびアフリカ
5.5.4.1 GCC
5.5.4.2 南アフリカ
5.5.4.3 その他の中東およびアフリカ
5.5.5 南アメリカ
5.5.5.1 ブラジル
5.5.5.2 アルゼンチン
5.5.5.3 その他の南アメリカ
6. 競争の状況
6.1 市場集中度
6.2 市場シェア分析
6.3 企業プロフィール（グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、コアビジネスセグメント、財務、従業員数、主要情報、市場ランク、市場シェア、製品およびサービス、最近の動向の分析を含む）
6.3.1 シーメンス・ヘルスケアAG
6.3.2 GEヘルスケア
6.3.3 IBM社
6.3.4 NVIDIA社
6.3.5 ヴァリアン・メディカル・システムズ
6.3.6 エレクタAB
6.3.7 フィリップス・ヘルスケア
6.3.8 テンプス・ラボ
6.3.9 フラットアイロン・ヘルス
6.3.10 パスAI
6.3.11 アズラAI
6.3.12 コンサートAI
6.3.13 デジタル・ダイアグノスティクス
6.3.14 ミディアン・テクノロジーズ
6.3.15 ラッドフォーメーション / リンバスAI
6.3.16 ディープマインド・ヘルス
6.3.17 インテル社
6.3.18 メドトロニック
6.3.19 キヤノン・メディカル・システムズ
6.3.20 オンコラ・メディカル
6.3.21 ペイジAI
6.3.22 イマジア・サイバーネティクス
7. 市場機会
1. Introduction
1.1 Study Assumptions & Market Definition
1.2 Scope of the Study
2. Research Methodology
3. Executive Summary
4. Market Landscape
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 Growing Cancer Burden Worldwide
4.2.2 Expanding Precision Medicine Programs
4.2.3 Integration of AI With Medical Imaging Modalities
4.2.4 Accelerated Approvals of AI-Based Oncology Devices
4.2.5 Rising Investments from Big Tech and Pharma
4.2.6 Proliferation of Cloud-Based Healthcare Data
4.3 Market Restraints
4.3.1 High Implementation Costs and ROI Uncertainty
4.3.2 Stringent Data Privacy and Security Regulations
4.3.3 Limited Interoperability across Oncology IT Systems
4.3.4 Shortage of AI-Literate Oncology Workforce
4.4 Regulatory Landscape
4.5 Porter's Five Forces Analysis
4.5.1 Threat of New Entrants
4.5.2 Bargaining Power of Buyers
4.5.3 Bargaining Power of Suppliers
4.5.4 Threat of Substitutes
4.5.5 Competitive Rivalry
5. Market Size & Growth Forecasts (Value, USD)
5.1 By Component
5.1.1 Software Solutions
5.1.2 Hardware
5.1.3 Services
5.2 By Cancer Type
5.2.1 Breast Cancer
5.2.2 Lung Cancer
5.2.3 Prostate Cancer
5.2.4 Colorectal Cancer
5.2.5 Brain Tumor
5.2.6 Other Cancer Types
5.3 By Treatment Type
5.3.1 Radiotherapy
5.3.2 Chemotherapy
5.3.3 Immunotherapy
5.3.4 Other Treatment Types
5.4 By Application
5.4.1 Cancer Detection
5.4.2 Drug Discovery
5.4.3 Drug Development
5.4.4 Other Applications
5.5 Geography
5.5.1 North America
5.5.1.1 United States
5.5.1.2 Canada
5.5.1.3 Mexico
5.5.2 Europe
5.5.2.1 Germany
5.5.2.2 United Kingdom
5.5.2.3 France
5.5.2.4 Italy
5.5.2.5 Spain
5.5.2.6 Rest of Europe
5.5.3 Asia-Pacific
5.5.3.1 China
5.5.3.2 Japan
5.5.3.3 India
5.5.3.4 Australia
5.5.3.5 South Korea
5.5.3.6 Rest of Asia-Pacific
5.5.4 Middle East & Africa
5.5.4.1 GCC
5.5.4.2 South Africa
5.5.4.3 Rest of Middle East & Africa
5.5.5 South America
5.5.5.1 Brazil
5.5.5.2 Argentina
5.5.5.3 Rest of South America
6. Competitive Landscape
6.1 Market Concentration
6.2 Market Share Analysis
6.3 Company Profiles (includes Global level Overview, Market level overview, Core Business Segments, Financials, Headcount, Key Information, Market Rank, Market Share, Products and Services, and analysis of Recent Developments)
6.3.1 Siemens Healthineers AG
6.3.2 GE Healthcare
6.3.3 IBM Corp.
6.3.4 NVIDIA Corp.
6.3.5 Varian Medical Systems
6.3.6 Elekta AB
6.3.7 Philips Healthcare
6.3.8 Tempus Labs
6.3.9 Flatiron Health
6.3.10 PathAI
6.3.11 Azra AI
6.3.12 ConcertAI
6.3.13 Digital Diagnostics
6.3.14 Median Technologies
6.3.15 Radformation / Limbus AI
6.3.16 DeepMind Health
6.3.17 Intel Corp.
6.3.18 Medtronic
6.3.19 Canon Medical Systems
6.3.20 Oncora Medical
6.3.21 Paige AI
6.3.22 Imagia Cybernetics
7. Market Opportunities
| ※参考情報 AI in Oncology（がん治療における人工知能）は、がんの診断、治療、管理において革新をもたらす技術です。人工知能は、大量の医療データを分析し、パターンを見つけ出す能力を持つため、がん医療のさまざまな側面で役立っています。ここでは、AIに関する定義、種類、用途、関連技術について詳しく説明します。 まず、AIの定義ですが、人工知能は人工的に作られた知能であり、人間の知的行動を模倣することができるシステムやソフトウェアのことを指します。特に機械学習や深層学習と呼ばれる技術を用いることで、医療データの中から重要な情報を抽出し、がんの診断や治療に活用することが可能です。 次に、AIの種類についてですが、主に以下のようなカテゴリーに分けることができます。第一に、診断支援AIがあります。これは画像診断、すなわちCTやMRIスキャンの解析を通じてがんの存在を特定し、医師がより良い判断を行うためのサポートをします。 第二に、予測モデルAIが存在します。これは患者の病歴、治療反応、遺伝情報などを基に、今後の病状や治療の成功率を予測するものです。これにより、個々の患者に最適な治療法を選択する際の意思決定を支援します。 第三に、治療支援AIも重要な役割を果たしています。この種のAIは、薬剤選択や投与スケジュールの最適化を助けるもので、治療効果を高めるための支援を行います。特に、がん免疫療法など新しい治療法の導入と併せて、その効果を最大限に引き出すための研究が進められています。 AIの用途としては、がんの早期発見、リスク評価、個別化医療、臨床試験の最適化などがあります。画像診断では、特にAIが分析することで誤診のリスクが減少し、医師が診断する際の時間も短縮されます。また、過去のデータをもとに治療法を選ぶことが可能になり、個人に合った治療法が提案されることで、患者のQOL（生活の質）の向上にも寄与します。 さらに、AIは臨床試験のデザインや患者選定においても活用されています。これにより、より効率的かつ効果的な試験が実施され、革新的な治療法の開発が促進されます。特に、デジタルデータの蓄積が進む中で、AIは新しい治療法を模索する手助けをすることが期待されています。 次に、AI関連の技術について見ていきます。機械学習は、その中でも特によく使われる手法であり、過去のデータを基にアルゴリズムを訓練し、新たなデータに対する予測を行います。深層学習はその一種で、特に画像解析に強力な性能を発揮します。 さらに、自然言語処理（NLP）も重要な技術です。医療文書や電子カルテから有用な情報を抽出し、AIがより効果的に医療データを理解するのに役立ちます。これにより、医療現場におけるコミュニケーションの効率化が期待されます。 AIががん医療に与える影響は計り知れず、今後も研究と技術の進歩によって新しい可能性が広がると考えられています。がん治療の質を向上させるだけでなく、患者の生存率や生活の質を向上させる手段としての期待が高まっています。 最後に、AI in Oncologyの未来についてですが、技術が進化することで、より多くの領域での応用が進むでしょう。個別化医療や予防医学においてもAIの活用が進むと考えられており、患者一人ひとりに最適化された医療が提供される時代が近づいています。これにより、患者だけでなく、医療従事者にとっても利便性が向上し、より良い医療環境が実現される見込みです。AIを活用することで、がん治療は新たな局面を迎えるでしょう。 |
