病理AIの市場規模、シェア、業界分析 製品別（システム、ソフトウェア＆サービス）、テクノロジー別（機械学習と深層学習、自然言語処理など）、アプリケーション別（臨床応用、創薬など）、エンドユーザー別（病院と診療所、バイオテクノロジーと製薬会社など）、および地域予測、2026～2034年

医療機関は患者ケアを改善するために正確で効率的な診断ソリューションを必要とするため、病理学市場のグローバルAIが拡大しています。 人工知能 病理学ツールを介して画像をより適切に分析し、病状を検出しながら、病理学者が複雑なパターンを特定するのを支援します。

市場の拡大は、上昇するデジタル病理学の採用と機械学習アルゴリズムの実装という2つの要因によって加速されています。このテクノロジーを介して診断エラーはより効率的に減少し、ワークフロー機能が向上し、患者の結果が改善します。

病理市場ドライバーのAI

デジタル病理システムの採用の増加

現代の機械学習技術が病理学者がテストと運用速度のより良い結果を達成するのに役立つため、病理学におけるAIの世界的な実装は成長を続けています。より多くの医療施設が選択されるので デジタル病理、彼らは、データ共有とリモートコンサルティング機能を通じてより良いワークフローを獲得します。精密医学における戦略的AIの採用は、臨床医が深遠な病理診断情報を持つ個別の治療フレームワークを作成できるため、より緊急になります。このような要因は、診断能力を共同で強化して、患者の結果と医療の運用効果を向上させます。

• 国立衛生研究所によると、米国は現在、進捗状況の全体の40％を代表する診断イメージングのために、開発段階で2,100のAI駆動病理学ソリューションを維持しています。

病理市場抑制におけるAI

標準化の欠如は、製品分析の成長の包装の課題を生み出す可能性があります

医療データには適切な取り扱いのための強力なセキュリティ対策が必要なため、データプライバシーの懸念は病理市場におけるグローバルAIに大きな困難をもたらします。標準化されていないAIアルゴリズムとデジタル病理システムを使用すると、医療機関がこれらの技術をさまざまな組織に統合することが困難になります。地域指向の規制上の課題は、新しい市場に参入するための遅延とともに、製品承認プロセス中に遅延を生み出します。これらの障害の組み合わせは、病理学的AIソリューションの成長の可能性を制約しながら、業界全体の受け入れを遅らせます。 

病理学市場の機会におけるAI

新しい成長機会を提供するために、ヘルスケアのデジタル化を増やします

データへのより良いアクセスとAIソリューションのスムーズな実装を提供するヘルスケアデジタル化の増加により、病理学市場のグローバルAIに新しいビジネスの可能性が存在します。医療機関は、高度な病理学の評価にアクセスするために製薬会社と提携するたびに、より具体的な治療法を開発しながら、より高速な創薬率を達成します。市場は、AIベースの診断技術への投資の増加を通じて、より良いヘルスケアの結果とともに、イノベーションと診断精度の改善を促進します。病理学の市場の拡大は、AI採用の予想される成長から生じます。

セグメンテーション

重要な洞察

レポートは、次の重要な洞察をカバーしています。

• 主要国によるデジタル病理システムとAI主導の診断ツールの採用の増加
• 主要な技術開発（機械学習アルゴリズムの進歩、精密医療の需要の増加、およびヘルスケアのデジタル化）
• 概要：製薬会社とのコラボレーション、AI主導の診断への投資、およびテレパソロジーソリューションの拡大、市場全体のダイナミクスに影響を与える
• 主要な業界の動向とドライバー

分析製品によって

製品分析に基づいて、病理市場のAIはシステムとソフトウェアとサービスに細分化されています。

イメージングデバイスと一緒に自動化された診断システムとともにデジタルスキャナーは、AIを利用して、病理学者が組織分析をより効率的かつ正確に行うのに役立つシステムです。セグメントは大幅に成長する可能性があります。

AI駆動型ソフトウェアアプリケーションは、医師の治療の選択を強化しながら、医学的異常の検出をスピードアップするために、データの解釈と診断レポートとともに画像分析を含む3つの主要な機能を提供します。

AI駆動型病理学ソリューションには、医療機関での使用を展開および最適化するための実装とトレーニングとメンテナンスとともに、コンサルティングのためのサービスが必要です。

分析テクノロジーによって

テクノロジー分析に基づいて、病理市場のAIは、機械学習と深い学習、自然言語処理などに細分化されています。

機械学習とディープラーニングのテクノロジーは、新しいデータの更新から継続的に学習することで診断の精度を構築する高度なアルゴリズムを介して病理学の画像を分析します。この技術は、画像と機能を複雑な医療診断手順に不可欠な援助として認識するための基本的な自動化ツールとして機能します。このセグメントは市場をリードする可能性があります。

自然言語処理のAI技術により、システムは病理学や臨床ノートからの非構造化レポートを読み取って分析し、病理学は書面による情報を報告し、書面による情報を解釈し、データ分析の効率とドキュメンテーションプロセスを改善します。

アプリケーションによる分析

アプリケーション分析により、市場は臨床アプリケーション、創薬などに断片化されています。

臨床病理学におけるAIアプリケーションは、正確な医学的診断を生成する異常の発見と改善された組織分類方法の強化により、心血管症状と感染症とともにがんを検出するのに役立ちます。セグメントはかなり成長する可能性があります。

AI搭載の病理学ソリューションは、組織標本を分析してバイオマーカーと医薬品の開発を改善する治療反応予測を抽出することにより、医薬品の発見を前進させます。

分析エンドユーザーによる

エンドユーザー分析に基づいて、病理市場のAIは、病院や診療所、バイオテクノロジー、製薬会社などに細分化されています。

病院や診療所でAIを使用すると、施設がより正確な診断を行い、ワークフロープロセスを改善するのに役立ち、迅速な疾患検出を通じて患者の結果が向上します。セグメントは大幅に拡大する可能性があります。

バイオテクノロジーと製薬会社は、病理学でAIを使用して、薬物作成プロセスを加速し、標的療法を強化するとともにバイオマーカーを見つけます。

地域分析

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地域に基づいて、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、南アメリカ、および中東とアフリカで研究されています。

北米の病理学市場のAIは、その優れた医療施設と、この地域の寛大な研究支出と主要な業界の主要企業と相まって、支配的です。デジタル病理システムとAI駆動型の診断ツールは、この分野の市場をリードする米国で大きな採用を遂げています。食品医薬品局の規制上の支援と国立保健研究所の資金調達プログラムの両方が、このセクターの市場の成長を促進しています。

ヘルスケア組織は、がん率の成長とデジタルヘルスケアの取り組みをサポートする政府キャンペーンに対処しながら、精密医療の進歩を歓迎するため、ヨーロッパは安定した市場の成長を維持しています。 AIベースの診断ソリューションは、これらの国がそのような技術への支出を強化するにつれて、英国とフランスとともにドイツからのサポートを増やしています。イノベーションの開発は、この分野全体の厳しい規制ガイドラインに依存しています。

アジア太平洋地域の市場の拡大は、ヘルスケアの高速デジタル化とAI技術資金の増加、およびがんの発生の増加を含む3つの重要な要因に起因します。日本とインドと並んで中国は、より良い医療提供のために高度なAI診断ソフトウェアをもたらすために多額の資金を費やしています。市場は、さまざまな国の製薬組織間のパートナーシップが高まっているため、拡大しています。

ブラジルとアルゼンチンおよびその他の南アメリカの国のヘルスケアインフラの開発は、地域を安定した市場の拡大に向けて駆り立てています。患者がAI診断能力をより意識しているため、市場は成長を経験し、医療提供者は医療インフラストラクチャをアップグレードしています。複雑な技術機器の利用可能性は、特定の地域に依然として制限されています。

中東とアフリカの市場は成長しています。これは、サウジアラビアやUAEなどの国々の医療機関が医療サービスへの投資の増加を行っているためです。診断改善の需要の増加と慢性疾患の症例の増加は、これらの医療開発が同時に存在するため、AIの採用を促進します。市場の拡大は、限られたインフラストラクチャ機能と手頃な価格の高コストの両方から障害に直面しています。

主要なプレーヤーがカバーしました

レポートには、次のキープレーヤーのプロファイルが含まれています。

• Koninklijke Philips N.V.（オランダ）
• Pathai、Inc。（米国）
• aignostics gmbh（ドイツ）
• Hologic、Inc。（米国）
• Hoffmann-LaRoche Ltd（スイス）
• アイフォリア（フィンランド）
• Ibex Medical Analytics Inc.（イスラエル）

主要な業界の開発

• 2022年10月 - 診断機能は、AI主導の病理ソリューションを実装することにより、IBMワトソンとのパートナーシップを通じてPathaiからアップグレードを受けました。 IBM WatsonとPathaiの戦略的パートナーシップは、がん診断パフォーマンスを向上させ、病理学臨床事業を最適化するために機能しました。
• 2021年3月 - フィリップスは、病理学者が画像を分析して正確な疾患診断プロセスを高速化するのに役立つAI病理学ソリューションを開発しました。
• 2019年12月 - GoogleによるDeepMindの健康ユニットの買収により、AI病理学的研究は診断イメージング技術の改善とがんの検出に焦点を当てることができました。