医用画像処理における AI 市場規模、シェア、業界分析テクノロジー別 (機械学習と深層学習、自然言語処理など)、モダリティ別 (CT スキャン、MRI、X 線など)、アプリケーション別 (放射線学、腫瘍学、病理学、心臓病学、整形外科など)、エンドユーザー別 (病院と診療所、画像診断センターなど)、および地域予測2026～2034年

最終更新: January 19, 2026 | フォーマット: PDF | 報告-ID: FBI111496

医用画像市場における AI の概要

世界の医用画像AI市場規模は、2025年に18億7,000万米ドルと評価されています。市場は2026年の25億3,000万米ドルから2034年までに285億4,000万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に35.36%のCAGRを示します。

医用画像市場における AI は、より正確な診断、迅速な分析、強化された患者ケアを可能にし、ヘルスケア業界に革命をもたらしています。機械学習や深層学習などの AI テクノロジーは、放射線科医や医療専門家による画像データの解釈を支援するために広く採用されており、これにより診断が迅速化され、臨床転帰が向上します。医療提供者が膨大な量の画像データを処理し、効率を向上させる革新的なソリューションを求める中、AI を活用した医療画像ツールの需要が高まっています。この成長市場の特徴は、癌、心血管疾患、神経障害などの状態を検出するために、CT、MRI、X 線、超音波画像システムに AI テクノロジーを統合していることです。

米国では、医療現場での AI テクノロジーの導入増加により、医療画像市場における AI が急速に成長しています。この成長は、診断の精度を高め、コストを削減し、患者の転帰を改善する必要性によって推進されています。 AI ベースのイメージングツールは、特にがんや心血管疾患などの病気の早期発見を支援するために、MRI、CT スキャン、X 線などのさまざまなイメージング手法で利用されています。病院、医療提供者、研究機関は、ワークフローの効率を高め、リソース管理を最適化し、タイムリーな診断を提供するためにこれらのテクノロジーを採用しています。米国市場は強力なインフラストラクチャと医療技術への投資の恩恵を受けており、医療画像分野における AI の最大の市場の 1 つとなっています。

主な調査結果

市場規模と成長

2025 年の世界市場規模: 18 億 7,000 万ドル
2034 年の世界市場規模: 285 億 4,000 万ドル
CAGR (2025 ～ 2034 年): 35.36%

市場シェア – 地域別

北米:45%
ヨーロッパ: 30%
アジア太平洋地域: 20%
中東およびアフリカ: 5%

国レベルのシェア

ドイツ: ヨーロッパ市場の10%
英国: ヨーロッパ市場の 8%
日本: アジア太平洋市場の6%
中国: アジア太平洋市場の5%

医用画像市場における AI の最新動向

医療画像市場における AI には、世界中の医療システム全体での成長と導入を形作るいくつかの新たなトレンドが見られます。重要なトレンドの 1 つは、機械学習および深層学習アルゴリズムを画像デバイスに統合して、画質を向上させ、ノイズを低減し、診断の精度を向上させることです。もう 1 つの重要な傾向は、リアルタイムでの画像データの保存、分析、共有を可能にするクラウドベースの AI プラットフォームの採用の増加です。この傾向は、AI が医療画像の遠隔解釈を支援できる遠隔医療と遠隔診断に特に関係します。さらに、AI は個別化医療においてますます重要な役割を果たしており、医師が医療画像から抽出されたデータに基づいて個別の治療を提供できるよう支援しています。 AI を活用した医療画像ツールの規制当局の承認プロセスと、テクノロジー企業と医療提供者のコラボレーションへの注目が高まっていることも、市場を牽引する重要なトレンドです。

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医用画像市場のダイナミクスにおける AI

ドライバ

AI アルゴリズムの進歩

医療画像市場における AI の主な推進力は、AI アルゴリズム、特にディープラーニングと機械学習の継続的な進歩です。これらの進歩により、AI システムは複雑な医療画像をより正確に解釈できるようになり、多くの場合人間の診断能力を超えます。 AI は、特に初期段階の症状において、放射線科医が見逃す可能性のある微妙なパターンを識別できるため、診断精度が大幅に向上します。さらに、AI を活用したツールは、画像分析やレポート作成などの日常業務を自動化することで医療専門家の作業負荷を軽減し、医療専門家が患者ケアのより複雑な側面に集中できるようにします。膨大な量のデータを迅速に処理および分析できる AI の能力も、医療画像分野における AI テクノロジーの急速な導入に寄与するもう 1 つの要因です。

拘束

データのプライバシーとセキュリティに関する懸念

医療画像処理における AI の導入が進んでいるにもかかわらず、市場は、特にデータのプライバシーとセキュリティの面で重大な課題に直面しています。医療画像処理は大規模なデータセットの収集と分析に依存しているため、患者データの機密性について懸念があります。 AI システムには患者の機密情報へのアクセスが必要であり、違反があれば法的および倫理的に重大な結果を招く可能性があります。さらに、データの保存と分析にクラウドベースのプラットフォームを使用すると、データ保護と不正アクセスに関する懸念が生じます。医療画像処理における AI の継続的な成功には、米国における堅牢なサイバーセキュリティ対策と HIPAA (医療保険相互運用性と説明責任法) などのプライバシー規制の順守の必要性が不可欠です。こうした懸念により、医療現場における AI テクノロジーの普及が遅れる可能性があります。

機会

新興市場での拡大

医用画像市場における AI の新たな機会は、アジア太平洋、ラテンアメリカ、アフリカなどの新興市場への拡大です。これらの地域では、医療インフラが急速に改善され、医療技術への投資が増加しています。これらの分野の多くでは、質の高い医療へのアクセスが限られており、医用画像処理における AI は、より正確でタイムリーな診断を提供することで、このギャップを埋めるのに役立ちます。さらに、AI を利用したイメージングツールは従来の方法よりもコスト効率が高く、予算に制約がある国では魅力的です。新興市場の医療システムが成長を続けるにつれて、医療画像処理における AI の需要が高まることが予想され、市場関係者がその範囲を拡大する大きな機会が生まれます。

チャレンジ

規制のハードルと標準化

医療画像市場における AI が直面する主な課題の 1 つは、医療における AI アプリケーションに対する標準化された規制の欠如です。米国のFDA（食品医薬品局）や欧州医薬品庁（EMA）などの規制機関は、AIベースの医療機器の承認に向けた明確なガイドラインを策定中だ。この標準化された規制の欠如により、承認プロセスが遅れ、製造業者に不確実性が生じる可能性があります。さらに、医療画像ワークフローに AI を統合するには、既存のシステムとの互換性が必要ですが、病院や診療所全体で使用されているさまざまな画像技術により、これが困難になる可能性があります。 AI システムが厳しい規制要件を満たし、臨床現場での精度を確保する必要性は、市場の成長にとって大きな課題となっています。

医用画像市場セグメンテーションにおける AI

医療画像市場における AI は、種類と用途によって分割できます。さまざまなセグメントにわたる市場シェアの分布は、より効率的な診断ツールに対する需要の高まりと AI テクノロジーの継続的な進歩によって促進されています。

テクノロジー別

機械学習とディープラーニング: 機械学習とディープラーニングのテクノロジーは、医療画像市場における AI を支配しており、約 60% の市場シェアを占めています。これらのテクノロジーは、膨大な量の画像データを分析し、人間の目には見えないパターンを識別するために使用されます。機械学習のサブセットであるディープラーニングは、大規模なデータセットから学習することで時間の経過とともに診断精度を向上させる機能があるため、医療画像処理において特に重要になっています。これらの技術は、MRI、CT スキャン、X 線などのさまざまな画像診断法で利用され、がん、心血管疾患、神経障害などの病気の検出を支援します。 AI アルゴリズムが進化し続けるにつれて、機械学習とディープラーニングは引き続き医療画像市場の成長を推進する主要なテクノロジーであり続けると予想されます。

自然言語処理: 自然言語処理 (NLP) は、医療画像処理 AI 市場で約 20% の市場シェアを保持しています。 NLP は、放射線医学レポートや患者履歴など、医療画像に関連付けられたテキストデータを解釈および処理するために使用されます。 NLP ツールはナラティブデータを分析することで、レポート作成プロセスの自動化に役立ち、放射線科医が以前のレポート、病歴、画像結果から重要な情報を特定できるように支援します。 NLP アプリケーションは、ワークフローの効率を向上させ、エラーを減らし、診断プロセスを高速化するのに役立ちます。 NLP は医療画像の分野ではまだ発展途上ですが、機械学習および深層学習アルゴリズムを補完する機能により、医療診断における役割の拡大に貢献しています。

その他: コンピュータビジョンや強化学習などの医用画像処理における他の AI テクノロジは、約 20% の小さな市場シェアを占めています。これらのテクノロジーは、画像の鮮明さや品質の向上、AI システムのリアルタイムの意思決定能力の強化など、特定の用途に利用されます。コンピュータービジョンは、視覚データの処理と解釈に特に関連しており、画像処理システムのパフォーマンスの向上に役立ちます。これらの他の AI テクノロジーは、イノベーションが継続的に出現するにつれて関連性が高まり、診断機能を強化する新たな機会を提供すると予想されます。

モダリティ別

CT スキャン: CT スキャンは、依然として医療分野で最も広く使用されている画像モダリティの 1 つであり、医療画像 AI 市場で約 35% の市場シェアを保持しています。 CT スキャンの AI テクノロジーは、腫瘍、動脈瘤、骨折などの異常を自動的に識別することにより、画質を向上させ、放射線被ばくを軽減し、診断精度を向上させるために使用されます。 AI アルゴリズムは、画像のセグメンテーションや臨床的に関連する特徴の特定を支援するためにも使用されます。医療提供者が高品質の画像を維持しながら放射線レベルを削減しようとする中、CT スキャンにおける AI は、特に外傷治療や腫瘍学のような分野で成長を続けています。

MRI: 磁気共鳴画像法 (MRI) は、医用画像処理 AI 市場のもう 1 つの主要なセグメントであり、総市場シェアの約 30% を占めています。 MRI は神経、筋骨格、心臓血管の状態の診断によく使用され、画像解析の自動化と強化に AI の適用が増えています。 MRI の AI テクノロジーは、画像処理に必要な時間を短縮し、画像の鮮明さを向上させ、放射線科医が見逃してしまう可能性のある微妙なパターンの特定を支援します。医療提供者が診断の精度と効率を向上させる方法を模索する中、MRI における AI の導入は今後も拡大すると予想されます。

X 線: X 線は、医療画像分野の AI において約 20% の市場シェアを占めています。 X 線イメージングにおける AI テクノロジーは、主に骨折、肺疾患、その他の一般的な状態を検出するために使用されます。 AI アルゴリズムは、X 線画像を迅速に分析し、病気のパターンを特定し、放射線科医に即座にフィードバックを提供することで、診断にかかる時間を短縮します。これは、迅速な意思決定が重要な救急医療現場では特に重要です。 AI ツールが診断精度を向上させ、人間による読影への依存を軽減するのに役立つため、X 線画像処理における AI の採用が増加しています。

その他: 「その他」カテゴリには、超音波、PET スキャン、透視検査などのさまざまなイメージング技術が含まれており、これらを合わせると医療画像市場における AI の約 15% を占めます。これらの画像診断モダリティは、診断の速度と精度を向上させ、医療従事者によるさまざまな状態の検出を支援することで AI の恩恵を受けています。 AI テクノロジーが進化し続けるにつれて、これらのモダリティへの応用が増加し、臨床上の意思決定に貴重な支援を提供すると予想されます。

用途別

放射線科: 放射線科は医療画像市場における AI の大きなシェアを占めており、約 30% を占めています。放射線医学における AI は、画像の分析、解釈、レポートに広く使用されており、放射線科医が骨折、腫瘍、その他の病状などの異常をより正確かつ迅速に検出できるようにしています。深層学習アルゴリズムなどの AI テクノロジーにより、画像データの鮮明さと品質が向上し、早期診断と治療計画に役立ちます。放射線学では、AI アプリケーションは主に CT スキャン、X 線、MRI などのモダリティで使用され、意思決定をサポートし、診断精度を向上させ、人的エラーを削減します。放射線科における AI 主導のソリューションに対する需要が高まっているのは、病院や診断センター、特に緊急事態において、より迅速かつ効率的な画像読影のニーズが高まっているためです。

腫瘍学: 腫瘍学も医療画像分野で急速に成長している AI アプリケーションであり、市場シェアは約 25% です。乳がん、肺がん、前立腺がんなどのさまざまながんを早期に検出および診断するために、AI を活用した画像ツールの使用が増えています。 AI アルゴリズムは、マンモグラム、CT スキャン、MRI、PET スキャンの画像データを分析して疑わしい病変や腫瘍を特定するのに役立ちます。これは早期の治療介入に不可欠です。大規模なデータセットを迅速かつ高精度で処理する AI の能力により、腫瘍学者がより迅速な意思決定を行う能力が強化され、最終的には患者の転帰が改善されます。がんの早期発見の需要が高まるにつれ、腫瘍学画像処理における AI は臨床医にとって診断プロセスを強化し、生存率を向上させるために不可欠なツールになりつつあります。

病理学: 病理学では、AI が医療画像の分析と解釈の方法を変革しており、約 15% の市場シェアを占めています。病理学における AI テクノロジーは主にデジタル病理学で使用され、組織スライドなどの画像データを分析して細胞レベルで病気を検出および分類します。 AI アルゴリズムは、病理学者がバイオマーカーを特定し、癌細胞を検出し、組織異常をより正確かつ効率的に評価するのを支援します。病理学における AI の導入の増加は、ハイスループットスクリーニングのニーズの高まりと診断エラーを減らしたいという要望によって推進されています。ヘルスケア業界が個別化された精密医療に向けて動き続ける中、病理学における AI アプリケーションは成長すると予想されており、正確な組織分析が治療計画において重要な役割を果たします。

心臓病学: 心臓病学は、医療画像市場における AI の約 10% を占めています。心臓病学における AI は、心エコー図、CT 血管造影図、MRI などの心臓血管画像を分析し、冠状動脈疾患、心不全、不整脈などの心臓病を検出するために使用されます。 AI ツールは、人間の目では見逃される可能性のある心臓画像の微妙なパターンの検出に役立ち、早期介入を可能にします。心臓病学における AI の統合は、心臓専門医がより正確な診断を下し、患者の転帰を改善し、多忙な臨床現場でのワークフローを合理化するのに役立ちます。心臓病学における AI の導入の増加は、世界中で心臓病の有病率が上昇していることと、この領域での患者ケアを管理するためのより効率的な診断ツールの必要性によって推進されています。

整形外科: 整形外科は医療画像市場における AI の約 10% を占めています。このアプリケーションでは、AI を使用して X 線、MRI、CT スキャンなどの筋骨格画像を分析し、骨折、関節疾患、変性状態、変形を検出します。 AI ツールは、整形外科医が関節炎、骨粗鬆症、脊椎疾患などの症状を診断するのに役立ち、より迅速かつ正確な評価を提供します。整形外科の AI により、骨折や関節のずれの特定などの日常業務が自動化されるため、医療専門家は患者ケアのより複雑な側面に集中できるようになります。特に高齢化が進む世界人口において、筋骨格診断における AI の需要が高まるにつれ、この分野は拡大し続けると予想されます。

その他: 医用画像 AI の「その他」カテゴリには、皮膚科、眼科、神経科などの分野でのアプリケーションが含まれており、市場シェアは約 10% です。皮膚科では、AI は皮膚病変の分析、黒色腫の兆候やその他の皮膚状態の特定に使用されます。眼科では、AI は網膜スキャンや OCT 画像を使用して、糖尿病性網膜症や黄斑変性症などの眼疾患の検出を支援します。 AI は、脳スキャンを分析してアルツハイマー病、多発性硬化症、脳卒中などの神経疾患を検出することで、神経学でも役割を果たしています。これらの専門分野で AI の使用が増えているのは、診断の精度を高め、複雑な症例において臨床医がタイムリーで十分な情報に基づいた意思決定を行えるよう支援する能力によるものです。

エンドユーザー別

病院とクリニック: 病院とクリニックは医療画像処理における AI の最大のエンドユーザーであり、約 60% という大きな市場シェアを保持しています。これらの環境では、放射線科医や医療提供者ががんから心血管疾患に至るまで、幅広い症状の医療画像を解釈するのを支援するために AI テクノロジーが使用されています。 AI ソリューションは、CT スキャン、MRI、X 線などのさまざまな画像診断モダリティに統合され、画像分析を自動化し、診断上の意思決定をサポートし、患者の転帰を改善します。特に救急部門において、より迅速で正確な診断に対する需要が高まっているため、病院や診療所では AI を活用した医療画像ソリューションの導入が進んでいます。さらに、これらの設定で AI を使用すると、ワークフローの合理化、人的エラーの削減、リソース割り当ての最適化が可能になり、最終的に病院運営の効率が向上します。

画像診断センター: 画像診断センターは、医用画像市場における AI の約 25% を占めています。これらの専門センターは、医療提供者から紹介された患者に対する MRI、CT スキャン、X 線などの画像サービスの提供に特化しています。診断センターの AI を活用した画像ツールは、主に画像読影プロセスの自動化を支援するために使用され、より迅速かつ正確な診断を可能にします。 AI アルゴリズムは、画像データの異常を検出し、放射線科医が紹介医師に詳細なレポートを提供するのを支援します。画像診断センターは、診断機能を強化し、診断時間を短縮し、業務効率を向上させるために AI テクノロジーを導入しています。 AI の使用は、これらのセンターで生成される画像データの量の増加にも対応し、専門家が作業負荷を管理し、高品質基準を維持するのに役立ちます。

その他: 医用画像処理における AI の他のエンドユーザーには、研究機関、学術センター、遠隔医療プロバイダーなどが含まれており、約 15% の市場シェアを占めています。研究機関や学術センターでは、病気の理解を深め、革新的な治療法を探索するために、画像研究に AI を組み込むケースが増えています。 AI ツールは複雑な画像データセットの分析に使用され、研究者が新たな洞察を発見し、医学の画期的な発見を加速するのに役立ちます。遠隔医療プロバイダーはまた、医用画像処理に AI を利用して、遠隔地から画像を分析し、田舎やサービスが行き届いていない地域の患者に診断を提供します。多様なエンドユーザー間での AI の導入の増加は、AI が従来の臨床現場を超えて医療行為を変革し、世界中で質の高いケアへのアクセスを改善する機会を提供する可能性を浮き彫りにしています。

医用画像市場における AI の地域別展望

北米

北米は医療画像市場における AI の圧倒的なシェアを占めており、約 45% を占めています。米国は、病院、診断センター、研究機関における AI を活用した画像ソリューションに対する高い需要に牽引され、この市場に最大の貢献国です。市場は、確立された医療インフラ、医療技術への多額の投資、医療における AI の導入をサポートする強力な規制枠組みの恩恵を受けています。 NVIDIA、General Electric、Intel などの主要企業の存在により、北米における医療画像処理における AI の成長がさらに促進されます。この地域ではまた、公的および民間の医療部門、特に早期診断および個別化医療のための医療画像ツールにおいて AI の導入率が高いことが見られます。

ヨーロッパ

ヨーロッパは医療画像分野における AI の世界市場シェアの約 30% を占めています。この地域は、ドイツ、英国、フランスなどの国々の強力な医療システムが特徴であり、医療画像処理における AI の統合は、診断能力とワークフロー効率の向上に不可欠であるとの見方がますます高まっています。ヨーロッパにおける AI の導入は、デジタル医療インフラストラクチャと患者ケアの強化に重点を置いた政府の取り組みによってさらに促進されています。ヨーロッパでも、新興医療市場を持つ国々で AI 導入が増加しており、AI は診断能力のギャップを埋め、医療従事者の負担を軽減するのに役立ちます。

ドイツの医療画像処理における AI

ドイツは欧州の医用画像処理における AI 市場をリードする国の 1 つであり、欧州の市場シェアの約 10% に貢献しています。この国には強固な医療システムがあり、病院や診断センター全体で医療画像処理における AI テクノロジーの採用が急速に増加しています。 AI ソリューションは主に CT スキャン、MRI、X 線で診断の精度を高め、患者ケアを向上させるために使用されます。ドイツはイノベーションに注力しており、確立された医療インフラにより、医療画像分野における AI の将来の成長にとって重要な市場として位置付けられています。

英国の医用画像処理における AI

英国は、医療画像市場におけるヨーロッパの AI に約 8% 貢献しています。英国の医療システムは、特にがん、神経疾患、心血管疾患の検出における診断プロセスを強化するために、医療画像処理に AI を積極的に導入しています。国民保健サービス (NHS) は医療現場への AI 統合の最前線に立っており、放射線科医によるより迅速で正確な診断をサポートするために AI 駆動の画像ツールが使用されています。 AI 導入の台頭により、英国は医療画像分野における AI の成長を続けることになるでしょう。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域は医療画像市場における AI の約 20% を占めています。特に中国、日本、インドなどの国々での医療インフラの急速な拡大により、医療画像処理における AI テクノロジーの採用が促進されています。これらの国々が医療の質の向上と医療システムへの負担の軽減に注力しているため、画像分析の自動化、診断エラーの削減、診断プロセスの高速化には、AI を活用した画像ツールが不可欠になっています。医療提供者が大量の患者データを管理し、転帰を改善するための効率的なソリューションを求めているため、アジア太平洋地域の医療画像処理における AI の需要は今後も拡大すると予想されます。

医用画像における日本のAI

日本はアジア太平洋地域の医用画像処理AI市場の約6%を占めています。この国はハイテク医療システムで知られており、医療画像処理における AI 技術の導入が加速しています。 AI は、診断の効率と精度を向上させるために、MRI や CT スキャンなどのさまざまな画像診断モダリティに統合されています。日本の人口高齢化も、認知症や心血管疾患などの加齢に伴う症状の早期発見に役立つ診断ツールの需要の増加に寄与しています。

医療画像における中国のAI

中国は、医療画像分野における AI のアジア太平洋市場シェアの約 5% を占めています。この国の医療分野の急速な拡大と AI テクノロジーへの投資の増加により、医療画像分野での AI 導入の大きな機会が生まれています。中国は、地方と都市部の両方の医療現場での診断能力を向上させるために AI を活用することに重点を置いています。 AI テクノロジーが進化し続けるにつれて、中国では病気の早期発見をサポートし、患者ケアを向上させるために、病院や診断センターでの AI の統合が進むことが予想されます。

中東とアフリカ

中東およびアフリカ地域は、医療画像処理における世界の AI 市場の約 5% を占めています。医療画像処理における AI の導入は、特に UAE、サウジアラビア、南アフリカなど、医療インフラが整備されている国々で増加しています。 AI は、この地域の医療提供者が診断の精度を高め、患者データを管理し、患者の転帰を改善するのに役立っています。この地域が医療技術への投資を続けるにつれ、特に医療投資が多額で高度な医療インフラを備えている国では、AI を活用した医療画像ツールの需要が増加すると予想されます。

医用画像企業のトップ AI リスト

NVIDIA コーポレーション (米国)
Digital Diagnostics Inc.（米国）
テンパス（アメリカ）
ハートフロー社（米国）
ゼネラル・エレクトリック社（米国）
インテルコーポレーション（米国）
アドバンスト・マイクロ・デバイス社（米国）
Enlitic, Inc.（米国）
マイクロソフト（米国）
バタフライネットワーク社（米国）

市場シェアが最も高い上位 2 社:

NVIDIA コーポレーション: 25%
ゼネラル・エレクトリック社: 18%

投資分析と機会

医療画像処理のための AI への投資は、特にアジア太平洋や中東、アフリカなどの医療インフラが拡大している地域において、大きな成長の機会をもたらします。企業は、診断エラーを削減し、効率を向上させ、病気の早期発見をサポートできる AI 駆動の画像ソリューションの開発に注力しています。クラウドベースの AI プラットフォームの採用の増加と、医療 AI スタートアップへの資金調達の増加は、有望な投資環境を示しています。さらに、コスト削減と診断精度向上のための医療システムへのニーズの高まりにより、AI ソリューションの需要が高まっており、医療における AI テクノロジーの急速な進化を活用したい投資家にとっては十分な機会となっています。

新製品開発

AI を活用した医療画像技術の革新は引き続き発展しています。新製品の開発は、診断の精度と速度の向上に重点を置いています。企業は、MRI、X 線、CT スキャンなどのさまざまなモダリティからの画像を自動的に分析できる AI を活用したソフトウェアを導入しています。イノベーションには、肺がんや心臓異常などの特定の状態を早期に検出するのに役立つ AI ツールが含まれており、これは治療結果を向上させるために重要です。さらに、AI テクノロジーはポータブル医用画像デバイスにますます組み込まれており、特に田舎やサービスが十分に行き届いていない地域でのアクセシビリティが拡大しています。

最近の 5 つの動向 (2023 ～ 2025 年)

NVIDIA は、CT スキャンや MRI の画像診断を強化するために設計された AI プラットフォームを発表しました。
TEMPUS は、デジタル画像分析を通じて早期がんを特定するための新しい AI ベースのツールを発表しました。
General Electric は、MRI スキャンの画像解像度を向上させるための深層学習アルゴリズムをリリースしました。
Microsoft は医療提供者と提携して、救急医療現場での X 線読影を迅速化するために AI ツールを統合しました。
HeartFlow は、心臓画像診断の精度を向上させるために AI を活用したプラットフォームを開発しました。

医用画像市場における AI のレポートカバレッジ

このレポートは、医療画像市場における AI の包括的な分析を提供し、市場の傾向、成長ドライバー、課題を詳しく説明します。タイプ、アプリケーション、地域ごとに市場を細分化し、CT スキャン、MRI、X 線などのさまざまな医療画像モダリティにわたる AI テクノロジーの需要についての貴重な洞察を提供します。このレポートでは、市場の主要企業も取り上げており、その戦略と市場シェアに焦点を当てています。さらに、このレポートでは、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋などの主要地域に焦点を当て、医療画像処理における AI の投資機会、イノベーション、将来の見通しについても調査しています。

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