世界のコンピュータ援助検知(CAD)市場2023-2030:用途別(乳がん、肺がん、大腸がん、肝がん、神経性疾患)、疾患別、地域別

【英語タイトル】Computer Aided Detection Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Breast Cancer, Lung Cancer, Colon Cancer, Liver Cancer, Neurological Indications), By Indication, By Region And Segment Forecasts, 2023 - 2030

Grand View Researchが出版した調査資料(GRV23NOV080)・商品コード:GRV23NOV080
・発行会社(調査会社):Grand View Research
・発行日:2023年9月
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・ページ数:98
・レポート言語:英語
・レポート形式:PDF
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・調査対象地域:グローバル
・産業分野:医療
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❖ レポートの概要 ❖

コンピュータ援助検知(CAD)市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の調査によると、世界のコンピュータ援助検知(CAD)市場規模は2030年までに1,310.3百万米ドルに達すると推定され、予測期間中にCAGR 5.9%で拡大すると予測されています。CADソフトウェアツールは、解釈が必要な画像の増加に対処するために放射線科医をサポートするために導入されました。乳がん、前立腺がん、肺がんの罹患率の増加、技術的進歩の高まり、超音波や磁気共鳴画像などの他の画像モダリティとCADの使用の増加は、影響力の大きいレンダリングドライバとしてこの業界に役立つと期待されています。

米国では、前立腺癌は男性の間で最も一般的な癌の1つであり、前立腺癌の診断と検出のためのマルチパラメトリック磁気共鳴画像(MP-MRI)CADxシステムの需要が増加しています。

検診用マンモグラフィでは、2人目の臨床医による二重読影という従来の概念が、乳がんのCADに完全に取って代わられると予想されています。これは、2回目の読影に対する報酬がなく、放射線技師の時間をより多く要求する2回目の読影とは異なり、コンピューター支援検出によって発生する追加報酬によるものです。

がんと解剖学的な関係を確立するために、幅広い研究が行われてきました。例えば、ジョンズ・ホプキンスの研究者たちは、上行結腸における細菌の密集した塊の存在が癌であることを立証しました。

WHOの2012年の発表によると、女性のがん罹患率は1,400万人、死亡者数は8.2人と高いため、CADは乳がんの画像診断に最も広く使用されています。画像処理に対する需要の増加と慢性疾患の増加により、画像処理技術に対する需要は増加すると予想されます。コンピュータ援助検知(CAD)は現在、超音波、核画像、磁気共鳴画像などの他の画像モダリティと共に使用されています。

2014年、癌の有病率は高く、罹患率と死亡率の主な原因であるため、マンモグラフィが業界を支配しました。世界がん研究基金インターナショナル2012によると、乳がんの罹患率は北米とオセアニアが最も高く、アジアとアフリカが最も低い。

デジタル画像処理技術の進歩は、CADソリューションと画像処理装置の統合を容易にし、コンピュータ援助検知(CAD)ソリューションの効率を向上させたため、市場成長の他の要因となっています。

コンピュータ援助検知(CAD)市場レポートハイライト

- 2022年には、マンモグラフィが乳がん画像診断の可能性が高いことから市場を席巻し、各社がCADソフトウェアを開発した最初の分野の1つであり、現在に至るまでそのほとんどがこの適応症に取り組んでいます。

- 世界保健機関(WHO)の推計によると、2022年にはがんが世界的な死因の第1位となり、2020年には約1,000万人、ほぼ6人に1人が死亡することになります。

- CADの需要は、Multidetector Computed Tomography(MDCT)の適応により、低線量肺がん検診などの胸部画像診断で拡大しています。さらに、CADは間質性肺疾患や急性肺塞栓症(PE)の診断など、胸部CTの確立された分野でも使用されるようになっています。

- CADは、X線、コンピュータ断層撮影、超音波などの他の画像モダリティとも併用されています。このうち、X線画像診断におけるCADの使用は、基本的な画像診断であり、軟部組織画像診断の限界を克服した最近の進歩により、最も多くなっています。

- 同市場で最も収益をあげている地域は北米。同市場は2022年の売上高の45.9%以上を占めています。より新しい技術で市場を活性化させるための絶え間ない努力と、画像解析とは別に統合的診断のためのコンピュータ援助検知(CAD)の利用が、予測期間にわたって地域市場の成長を促進すると予想されます。

- アジア太平洋地域は、予測期間中にCAGR 7.4%で最速の成長が見込まれます。がんに関連した死亡率の高さが、コンピュータ支援によるがん検出・診断の需要を促進する主な要因です。

第1章 調査方法・範囲
第2章 エグゼクティブサマリー
第3章 世界のコンピュータ援助検知(CAD)市場変数・傾向・範囲
第4章 世界のコンピュータ援助検知(CAD)市場:用途別予測・傾向分析
第5章 世界のコンピュータ援助検知(CAD)市場:疾患別予測・傾向分析
第6章 世界のコンピュータ援助検知(CAD)市場:地域別予測・傾向分析
第7章 競争状況

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❖ レポートの目次 ❖

目次

第1章 方法論と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1 用途
1.1.2 適応症
1.1.3 地域範囲
1.1.4 推定値と予測期間
1.2 調査方法論
1.3 情報調達
1.3.1 購入データベース 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次情報源
1.3.4. 一次調査
1.4. 情報・データ分析
1.4.1. データ分析モデル
1.5. 市場構築と検証
1.6. モデル詳細
1.7. 二次情報源リスト
1.8. 一次情報源リスト
1.9. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場見通し
2.2. セグメント見通し
2.2.1. 用途別見通し
2.2.2. 適応症別見通し
2.2.3. 地域別見通し
2.3. 競争環境分析
第3章 コンピュータ支援検出市場の変数、動向及び範囲
3.1. 市場系統展望
3.1.1. 親市場展望
3.1.2. 関連/補助市場展望
3.2. 普及率と成長見通しのマッピング
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場推進要因分析
3.3.2. 市場抑制要因分析
3.3.3. 業界課題
3.4. コンピュータ支援検出市場分析ツール
3.4.1. 業界分析 – ポーターの5つの力
3.4.1.1. 供給者の交渉力
3.4.1.2. 購買者の交渉力
3.4.1.3. 代替品の脅威
3.4.1.4. 新規参入の脅威
3.4.1.5. 競争の激化
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治的環境
3.4.2.2. 技術的環境
3.4.2.3. 経済的環境
第4章 コンピュータ支援検出:アプリケーション推定とトレンド分析
4.1. コンピュータ支援検出市場:主要なポイント
4.2. コンピュータ支援検出市場:動向と市場シェア分析(2022年および2030年)
4.3. 結核
4.3.1. 結核市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
4.4. 乳がん
4.4.1. 乳がん市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
4.5. 肺がん
4.5.1. 肺がん市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
4.6. 大腸がん
4.6.1. 大腸がん市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
4.7. 前立腺がん
4.7.1. 前立腺癌市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
4.8. 肝臓癌
4.8.1. 肝臓癌市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
4.9. 骨癌
4.9.1. 骨癌市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
4.10. 心血管/神経/筋骨格系がん
4.10.1. 心血管/神経/筋骨格系適応症市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
第5章 コンピュータ支援検出:適応症別予測とトレンド分析
5.1. コンピュータ支援検出市場:主なポイント
5.2. コンピュータ支援検出市場:動向と市場シェア分析、2022年と2030年
5.3. X線画像診断
5.3.1. X線市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
5.4. 磁気共鳴画像法
5.4.1. 磁気共鳴画像法市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
5.5. 超音波共鳴画像法
5.5.1. 超音波共鳴画像法市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
5.6. 核磁気共鳴画像法
5.6.1. 核磁気共鳴画像法市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
5.7. コンピュータ断層撮影
5.7.1. コンピュータ断層撮影市場規模予測(2018年~2030年、百万米ドル)
第6章 コンピュータ支援検出市場:地域別予測とトレンド分析
6.1. 地域別展望
6.2. 地域別コンピュータ支援検出市場:主なポイント
6.3. 北米
6.3.1. 市場規模予測(2018年~2030年、収益、百万米ドル)
6.3.2. 米国
6.3.2.1. 市場規模予測(2018年~2030年、収益、百万米ドル)
6.3.3. カナダ
6.3.3.1. 市場規模予測(2018年~2030年、収益、百万米ドル)
6.4. 欧州
6.4.1. 英国
6.4.1.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.4.2. ドイツ
6.4.2.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.4.3. フランス
6.4.3.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.4.4. イタリア
6.4.4.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.4.5. スペイン
6.4.5.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.4.6. スウェーデン
6.4.6.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.4.7. ノルウェー
6.4.7.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.4.8. デンマーク
6.4.8.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.5. アジア太平洋地域
6.5.1. 日本
6.5.1.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.5.2. 中国
6.5.2.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.5.3. インド
6.5.3.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.5.4. オーストラリア
6.5.4.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.5.5. タイ
6.5.5.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.5.6. 韓国
6.5.6.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.6. ラテンアメリカ
6.6.1. ブラジル
6.6.1.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.6.2. メキシコ
6.6.2.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.6.3. アルゼンチン
6.6.3.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.7. 中東・アフリカ(MEA)
6.7.1. サウジアラビア
6.7.1.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
6.7.2. 南アフリカ
6.7.2.1. 市場規模予測(2018年~2030年、収益、百万米ドル)
6.7.3. UAE
6.7.3.1. 市場規模予測(2018年~2030年、収益、百万米ドル)
6.7.4. クウェート
6.7.4.1. 市場推定値と予測、2018年~2030年(収益、百万米ドル)
第7章 競争環境
7.1. 主要市場参加者別の最近の動向と影響分析
7.2. 市場参加者の分類
7.2.1. EDDA Technology, Inc
7.2.1.1. 会社概要
7.2.1.2. 財務実績
7.2.1.3. 製品ベンチマーキング
7.2.1.4. 戦略的取り組み
7.2.2. 富士フイルムホールディングス株式会社
7.2.2.1. 会社概要
7.2.2.2. 財務実績
7.2.2.3. 製品ベンチマーキング
7.2.2.4. 戦略的取り組み
7.2.3. ホロジック社
7.2.3.1. 会社概要
7.2.3.2. 財務実績
7.2.3.3. 製品ベンチマーキング
7.2.3.4. 戦略的取り組み
7.2.4. Koninklijke Philips N.V
7.2.4.1. 会社概要
7.2.4.2. 財務実績
7.2.4.3. 製品ベンチマーキング
7.2.4.4. 戦略的取り組み
7.2.5. シーメンス
7.2.5.1. 会社概要
7.2.5.2. 財務実績
7.2.5.3. 製品ベンチマーキング
7.2.5.4. 戦略的取り組み NANO-X IMAGING LTD.
7.2.6. NANO-X IMAGING LTD.
7.2.6.1. 会社概要
7.2.6.2. 財務実績
7.2.6.3. 製品ベンチマーキング
7.2.6.4. 戦略的取り組み
7.2.7. キヤノンメディカルシステムズ株式会社
7.2.7.1. 会社概要
7.2.7.2. 財務実績
7.2.7.3. 製品ベンチマーキング
7.2.7.4. 戦略的取り組み
7.2.8. ゼネラル・エレクトリック
7.2.8.1. 会社概要
7.2.8.2. 財務実績
7.2.8.3. 製品ベンチマーキング
7.2.8.4. 戦略的取り組み
7.2.9. IBM
7.2.9.1. 会社概要
7.2.9.2. 財務実績
7.2.9.3. 製品ベンチマーキング
7.2.9.4. 戦略的取り組み
7.2.10. リバーイン・テクノロジーズ
7.2.10.1. 会社概要
7.2.10.2. 財務実績
7.2.10.3. 製品ベンチマーキング
7.2.10.4. 戦略的取り組み
7.2.11. iCAD Inc
7.2.11.1. 会社概要
7.2.11.2. 財務実績
7.2.11.3. 製品ベンチマーク
7.2.11.4. 戦略的取り組み
7.2.12. メディアン・テクノロジーズ
7.2.12.1. 会社概要
7.2.12.2. 財務実績
7.2.12.3. 製品ベンチマーク
7.2.12.4. 戦略的取り組み
7.2.13. 日立製作所
7.2.13.1. 会社概要
7.2.13.2. 財務実績
7.2.13.3. 製品ベンチマーキング
7.2.13.4. 戦略的取り組み
7.2.14. 島津アナリティカル(インド)プライベート・リミテッド
7.2.14.1. 会社概要
7.2.14.2. 財務実績
7.2.14.3. 製品ベンチマーキング
7.2.14.4. 戦略的取り組み
7.2.15. ケアストリーム・ヘルス
7.2.15.1. 会社概要
7.2.15.2. 財務実績
7.2.15.3. 製品ベンチマーキング
7.2.15.4. 戦略的取り組み
7.2.16. ESAOTE SPA
7.2.16.1. 会社概要
7.2.16.2. 財務実績
7.2.16.3. 製品ベンチマーキング
7.2.16.4. 戦略的取り組み
7.2.17. ナラヤナ・フルダヤラヤ社
7.2.17.1. 会社概要
7.2.17.2. 財務実績
7.2.17.3. 製品ベンチマーキング
7.2.17.4. 戦略的取り組み
7.2.18. カリオファーム
7.2.18.1. 会社概要
7.2.18.2. 財務実績
7.2.18.3. 製品ベンチマーキング
7.2.18.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Application
1.1.2. Indication
1.1.3. Regional scope
1.1.4. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.4.1. Data analysis models
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Application outlook
2.2.2. Indication outlook
2.2.3. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Computer Aided Detection Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent market outlook
3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Penetration & Growth Prospect Mapping
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market driver analysis
3.3.2. Market restraint analysis
3.3.3. Industry challenges
3.4. Computer Aided Detection Market Analysis Tools
3.4.1. Industry Analysis - Porter’s
3.4.1.1. Supplier power
3.4.1.2. Buyer power
3.4.1.3. Substitution threat
3.4.1.4. Threat of new entrant
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL Analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Technological landscape
3.4.2.3. Economic landscape
Chapter 4. Computer Aided Detection: Application Estimates & Trend Analysis
4.1. Computer Aided Detection Market: Key Takeaways
4.2. Computer Aided Detection Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. Tuberculosis
4.3.1. Tuberculosis market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4. Breast Cancer
4.4.1. Breast cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.5. Lung Cancer
4.5.1. Lung cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.6. Colon/Rectal Cancer
4.6.1. Colon/Rectal cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.7. Prostate Cancer
4.7.1. Prostate cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.8. Liver Cancer
4.8.1. Liver cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.9. Bone Cancer
4.9.1. Bone cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.10. Cardiovascular/Neurological/Musculoskeletal Cancer
4.10.1. Cardiovascular/neurological/musculoskeletal indications market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Computer Aided Detection: Indication Estimates & Trend Analysis
5.1. Computer Aided Detection Market: Key Takeaways
5.2. Computer Aided Detection Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3. X-ray Imaging
5.3.1. X-ray market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4. Magnetic Resonance Imaging
5.4.1. Magnetic resonance imaging market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.5. Ultrasound Resonance Imaging
5.5.1. Ultrasound resonance imaging market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.6. Nuclear Resonance Imaging
5.6.1. Nuclear resonance imaging market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.7. Computed Tomography
5.7.1. Computed tomography market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. Computer Aided Detection Market: Regional Estimates & Trend Analysis
6.1. Regional Outlook
6.2. Computer Aided Detection Market by Region: Key Takeaways
6.3. North America
6.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.3.2. U.S.
6.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.3.3. Canada
6.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4. Europe
6.4.1. UK
6.4.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.2. Germany
6.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.3. France
6.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.4. Italy
6.4.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.5. Spain
6.4.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.6. Sweden
6.4.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.7. Norway
6.4.7.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.8. Denmark
6.4.8.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5. Asia Pacific
6.5.1. Japan
6.5.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.2. China
6.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.3. India
6.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.4. Australia
6.5.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.5. Thailand
6.5.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.6. South Korea
6.5.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.6. Latin America
6.6.1. Brazil
6.6.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.6.2. Mexico
6.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.6.3. Argentina
6.6.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.7. MEA
6.7.1. Saudi Arabia
6.7.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.7.2. South Africa
6.7.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.7.3. UAE
6.7.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.7.4. Kuwait
6.7.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
Chapter 7. Competitive Landscape
7.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
7.2. Market Participant Categorization
7.2.1. EDDA Technology, Inc
7.2.1.1. Company overview
7.2.1.2. Financial performance
7.2.1.3. Product benchmarking
7.2.1.4. Strategic initiatives
7.2.2. FUJIFILM Holdings Corporation
7.2.2.1. Company overview
7.2.2.2. Financial performance
7.2.2.3. Product benchmarking
7.2.2.4. Strategic initiatives
7.2.3. Hologic, Inc
7.2.3.1. Company overview
7.2.3.2. Financial performance
7.2.3.3. Product benchmarking
7.2.3.4. Strategic initiatives
7.2.4. Koninklijke Philips N.V
7.2.4.1. Company overview
7.2.4.2. Financial performance
7.2.4.3. Product benchmarking
7.2.4.4. Strategic initiatives
7.2.5. Siemens
7.2.5.1. Company overview
7.2.5.2. Financial performance
7.2.5.3. Product benchmarking
7.2.5.4. Strategic initiatives NANO-X IMAGING LTD.
7.2.6. NANO-X IMAGING LTD.
7.2.6.1. Company overview
7.2.6.2. Financial performance
7.2.6.3. Product benchmarking
7.2.6.4. Strategic initiatives
7.2.7. CANON MEDICAL SYSTEMS CORPORATION
7.2.7.1. Company overview
7.2.7.2. Financial performance
7.2.7.3. Product benchmarking
7.2.7.4. Strategic initiatives
7.2.8. GENERAL ELECTRIC
7.2.8.1. Company overview
7.2.8.2. Financial performance
7.2.8.3. Product benchmarking
7.2.8.4. Strategic initiatives
7.2.9. IBM
7.2.9.1. Company overview
7.2.9.2. Financial performance
7.2.9.3. Product benchmarking
7.2.9.4. Strategic initiatives
7.2.10. Riverain Technologies
7.2.10.1. Company overview
7.2.10.2. Financial performance
7.2.10.3. Product benchmarking
7.2.10.4. Strategic initiatives
7.2.11. iCAD Inc
7.2.11.1. Company overview
7.2.11.2. Financial performance
7.2.11.3. Product benchmarking
7.2.11.4. Strategic initiatives
7.2.12. Median Technologies
7.2.12.1. Company overview
7.2.12.2. Financial performance
7.2.12.3. Product benchmarking
7.2.12.4. Strategic initiatives
7.2.13. Hitachi Ltd
7.2.13.1. Company overview
7.2.13.2. Financial performance
7.2.13.3. Product benchmarking
7.2.13.4. Strategic initiatives
7.2.14. Shimadzu Analytical (India) Pvt. Ltd
7.2.14.1. Company overview
7.2.14.2. Financial performance
7.2.14.3. Product benchmarking
7.2.14.4. Strategic initiatives
7.2.15. Carestream Health
7.2.15.1. Company overview
7.2.15.2. Financial performance
7.2.15.3. Product benchmarking
7.2.15.4. Strategic initiatives
7.2.16. ESAOTE SPA
7.2.16.1. Company overview
7.2.16.2. Financial performance
7.2.16.3. Product benchmarking
7.2.16.4. Strategic initiatives
7.2.17. Narayana Hrudayalaya Ltd
7.2.17.1. Company overview
7.2.17.2. Financial performance
7.2.17.3. Product benchmarking
7.2.17.4. Strategic initiatives
7.2.18. Karyopharm
7.2.18.1. Company overview
7.2.18.2. Financial performance
7.2.18.3. Product benchmarking
7.2.18.4. Strategic initiatives
※参考情報

コンピュータ援助検知(CAD)は、医療画像解析において、異常の検出や診断を支援するための技術です。CADは、放射線科医や他の医療専門家が疾患に関する診断を行う際の補助ツールとして機能し、特にがんや心疾患などの早期発見を目的としています。
この技術は主に医療画像処理に関連しており、X線、CT(コンピュータ断層撮影)、MRI(磁気共鳴画像)、超音波検査など、さまざまな画像モダリティに適用されます。CADシステムは、画像データを解析し、病変の位置や性質を特定するアルゴリズムを使用します。このプロセスには、画像の前処理、特徴抽出、分類、検出といったステップが含まれます。

CADの主要な種類には、乳がん検診用のマンモグラフィCAD、肺がん検出用の肺CT CAD、大腸がん検出用の内視鏡画像解析CADなどがあります。マンモグラフィCADでは、乳腺内の腫瘤や微細な石灰化を検出することが主な目的です。一方、肺CT CADでは、肺結節や腫瘍の検出を重点的に行い、早期の肺がん発見に寄与します。また、大腸がん用のCADシステムでは、内視鏡画像からポリープを識別する技術が用いられます。

CADの用途は、医療現場における診断精度の向上や、専門医の負担軽減にとどまりません。特に、急増する医療画像の解析を迅速かつ正確に行うための重要なツールとして位置づけられています。また、CADは初期の異常を見逃すリスクを軽減し、多くの場合、医師による再確認を促進する役割を担っています。

関連技術には、機械学習やディープラーニングがあります。特にディープラーニングは、膨大な医療画像データを用いてモデルを訓練し、パターン認識の精度を向上させるために利用されています。これにより、CADシステムの検出能力や診断の正確性が飛躍的に向上しています。また、AI技術の発展により、自ら学習し進化するCADシステムの開発が進んでいます。

CADは医療分野における重要な技術の一環として、今後もさらなる進化が期待されます。データの収集や処理能力の向上に伴い、より高度な診断支援が可能になるでしょう。ただし、CADはあくまでも補助ツールであり、最終的な診断は医師による判断が必要です。そのため、医師とCADシステムの連携が重要であり、適切な利用方法の確立が求められます。

今後、CAD技術が進化し続ける中で、患者の個別化医療の実現や、医療資源の効率的な使用が可能になると考えられています。また、リアルタイムでの画像解析ができるスマートデバイスとの組み合わせにより、迅速な診断が求められる場面でも有効に機能するでしょう。

CADの普及に伴い、医療現場での教育や適応も重要です。医療専門家がCADを効果的に使用するためには、システムの操作方法や限界、診断結果の解釈に関する知識が必要です。このため、適切なトレーニングやガイドラインの整備が必要であり、システムの導入とともに支援体制の強化が求められます。

このように、コンピュータ援助検知は、医療診断の未来において重要な役割を果たす技術であり、今後の発展に期待が寄せられています。


★調査レポート[世界のコンピュータ援助検知(CAD)市場2023-2030:用途別(乳がん、肺がん、大腸がん、肝がん、神経性疾患)、疾患別、地域別] (コード:GRV23NOV080)販売に関する免責事項を必ずご確認ください。
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