計算病理学市場規模、シェアおよび業界分析、製品タイプ別、アプリケーション別、テクノロジー別、サンプルタイプ別、染色/イメージングモダリティ別、展開別、エンドユーザー別、および地域予測、2026年から2034年

世界の計算病理市場規模は、2025年に4億5,610万米ドルと評価されています。市場は2026年の5億4,190万米ドルから2034年までに19億6,190万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に17.45%のCAGRを示します。

世界市場は、テクノロジーの導入増加により成長が見込まれています。これらのソリューションは、人工知能とデジタル画像分析を使用して組織サンプルと医療データを評価し、より正確な病気の診断と治療計画を立てます。これらのテクノロジーの統合により、病理学研究室はデジタル診断の一貫性を向上させ、手動による評価の負担を軽減し、高精度の病理学およびコンパニオン診断の開発をサポートできるようになります。これらの利点を強調して、主要企業は計算能力とデジタル病理学戦略的買収とテクノロジー統合による能力の強化。

• たとえば、2025 年 3 月、Lunit は米国国立がん研究所 (NCI) と協力し、AI を活用した病理技術を NCI がん研究プログラム全体に適用しました。 Lunit SCOPE IO および SCOPE ユニバーサル IHC は、腫瘍微小環境評価、免疫表現型検査、およびバイオマーカー分析のためのスライド全体のイメージングを分析するために使用されます。この提携により、がん研究における計算病理学の応用が拡大し、個別化されたがん治療のためのデータ駆動型アプローチの開発がサポートされます。

さらに、PathAI, Inc.、Indica Labs, LLC、Ibex Medical Analytics Ltd.などの市場の主要企業は、製品の拡大、互換性の促進、市場アクセスの強化、ヘルスケア業界での市場での存在感の強化を目的として、戦略的提携や買収に積極的に参加しています。

コンピューターパソロジー市場の動向

計算病理学を変革するための基盤およびマルチモーダル AI モデルへのシフトの拡大

基礎およびマルチモーダル AI モデルへの移行が進み、顕著な世界市場トレンドの 1 つとして浮上しています。病理学基礎モデルは、大規模で多様なスライド全体の画像データセットでトレーニングされ、比較的限られたタスク固有のトレーニング データを使用して複数の下流アプリケーションに適応できます。また、マルチモーダル モデルは、組織病理学画像と臨床レポート、ゲノム情報、分子データ、その他の患者レベルの情報を組み合わせて、疾患の特徴をより包括的に解釈できるようにします。これらの機能により、計算病理学の応用が拡大しています。その結果、大手企業はますます大規模な基礎モデルを開発し、ビジョン言語機能を病理プラットフォームに統合し、より汎用性があり臨床的に関連性の高い AI システムへの移行をサポートしています。

• たとえば、2025 年 7 月にペイジ氏は、Microsoft Research と共同で開発した集学的病理学およびがん治療のための全スライド基盤モデルである PRISM2 を発売しました。このモデルは、対応する臨床レポートと組み合わせた 230 万枚を超えるスライド全体の画像を使用して開発され、病理イメージングと臨床言語を組み合わせて、診断、バイオマーカー予測、マルチモーダルな患者転帰モデリングなどのアプリケーションをサポートします。

市場力学

市場の推進力

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がんの負担と病理学のワークロードの増大により AI 対応診断の導入が促進される

世界的ながん負担の増大と病理症例数の増加により、計算病理学市場の成長が促進されると予想されます。がんの診断には大量の組織標本の検査が必要ですが、バイオマーカー検査や分子診断の複雑さの増大により、病理検査室の作業負荷はさらに増大しています。計算病理学ソリューションは人工知能 (AI) を使用し、機械学習 (ML)、および高度な画像分析アルゴリズムにより、病理学者が疑わしい組織領域を特定し、バイオマーカーを定量化し、症例に優先順位を付け、癌分類をサポートするのを支援します。これらの機能により、反復的な手動作業が軽減され、検査室の生産性が向上し、病理学者が増加する診断量をより効果的に管理できるようになります。したがって、医療機関や病理研究所は、診断ワークフローを強化し、増加する労働力と作業負荷のプレッシャーに対処するために、AI 対応の病理ソリューションをますます採用しています。

• たとえば、2026 年 3 月、Ibex Medical Analytics は、がん診断用の次世代 AI を活用した病理プラットフォームである Ibex 4 を発売しました。このプラットフォームは、病理学ワークフロー全体での自動分析やバイオマーカー定量化など、より効率的ながん診断をサポートすることを目的としていました。

市場の制約

導入を制限するための高度な検証、規制遵守、ワークフロー統合要件

計算病理学ソリューションに関連する規制、品質管理システム (QMS)、およびワークフロー統合の要件は、依然として世界市場の成長を妨げる重要な要因です。 AI を活用した病理アルゴリズムでは、さまざまな患者集団や検査環境にわたって一貫したパフォーマンスを実証するために、広範な分析および臨床検証が必要です。画質、スキャナーの特性、研究室のワークフローの変化はアルゴリズムのパフォーマンスに影響を与える可能性があり、サイト固有の検証と継続的なパフォーマンス監視の必要性が高まります。その結果、特に小規模な研究所や新興技術開発者の間では、長時間にわたる検証手順や規制遵守要件により、商業化が遅れ、採用が制限される可能性があります。

• たとえば、2025 年 6 月に、PathAI は、一次診断用の AISight Dx デジタル病理プラットフォームに関して米国 FDA 510(k) 認可を取得しました。この認可には、追加のスキャナ、ディスプレイ、ファイル形式、およびブラウザを含む特定の主要な変更をカバーする所定の変更管理計画 (PCCP) が含まれていました。 PathAIは、PCCPにより、個別の510(k)提出を必要とせずにこれらの検証済みの変更を実装できることを強調し、臨床的に導入された計算病理学プラットフォームにハードウェア、ソフトウェア、およびワークフローの統合を導入することに関連する規制と検証の負担を例示しました。

市場機会

コンピュータによるコンパニオン診断と定量的バイオマーカースコアリングの利用を拡大して成長機会を創出

コンピュータによるコンパニオン診断と定量的な開発の増加バイオマーカー-スコアリング ソリューションは、世界市場に大きな成長の機会を生み出すことが期待されています。コンピューター病理学アルゴリズムは、細胞レベルおよび空間レベルで組織を分析し、バイオマーカー発現の標準化された再現可能な定量的測定を提供することができるため、標的療法の恩恵を受ける可能性が高い患者をより正確に特定することが可能になります。これらの機能は、製薬会社が従来の視覚的スコアリングを超えた測定を必要とする複雑な組織バイオマーカーに関連した治療法をますます開発しているため、特に重要です。したがって、製薬会社、診断開発者、および計算病理学プロバイダーの間での協力の拡大により、高精度腫瘍学およびその他の治療分野にわたってこれらのソリューションの商業応用が拡大すると予想されます。

• たとえば、2025 年 4 月に、F. Hoffmann-La Roche Ltd は、非小細胞肺がんにおける治療関連の患者評価のための IHC アッセイとデジタル病理アルゴリズムを組み合わせた VENTANA TROP2 (EPR20043) RxDx デバイスに関して、米国 FDA の画期的なデバイス指定を取得しました。このような発展は、市場における有利な成長の機会を浮き彫りにします。

市場の課題

臨床導入に課題をもたらす AI の信頼、説明可能性、バイアス、モデル ガバナンスに関する懸念

モデルの信頼性、アルゴリズムのバイアス、市場投入後のパフォーマンスガバナンスに関する懸念は、市場にとって依然として大きな課題です。これらのアルゴリズムは、臨床的に重要な決定をサポートするためにますます使用されています。ただし、複雑なディープラーニングおよび基礎モデルは、特定の結果がどのように導出されたのかについて臨床医に容易に解釈できる説明を提供せずに出力を生成する可能性があり、病理医の信頼と受け入れが制限される可能性があります。さらに、さまざまな患者集団や実験室環境を適切に表現していないデータセットでトレーニングされたモデルは、医療現場全体に展開された場合にパフォーマンスが変動する可能性があります。その結果、公平性、透明性、説明可能性、持続的な現実世界でのパフォーマンスを実証する必要性により、開発の複雑さが増大し、計算病理学ソリューションの広範な臨床導入が遅れる可能性があります。

• たとえば、米国 FDA は 2025 年 1 月に、製品ライフサイクル全体をカバーする AI 対応医療機器に関するガイダンス草案を発行し、特に透明性と偏見に対処する戦略の概要を示し、導入後の継続的なパフォーマンス監視を推奨しました。 FDAはまた、パフォーマンス監視のアプローチやユーザーに伝えるべきAI対応デバイスに関する情報について業界のフィードバックを求め、AI技術の進化に伴い信頼性、透明性、モデルのパフォーマンスの維持に規制上の焦点が高まっていることを強調した。

セグメンテーション分析

製品タイプ別

統合されたエンタープライズワークフローにより、計算病理学プラットフォームセグメントの優位性が強化

製品タイプに基づいて、市場は計算病理学プラットフォーム、タスク固有の AI ソフトウェアとアルゴリズム、AI 開発ツールと基盤モデル、およびサービスに分類されます。

製品タイプ別に見ると、2025年にはコンピュータ病理学プラットフォーム部門が市場を独占した。病理学研究室ではデジタル化されたスライド、症例ワークフロー、データストレージ、AIアプリケーションを管理できる統合環境を必要としているため、これらのプラットフォームに高いシェアが割り当てられた。また、研究室には一元化されたシステムが必要です。ソフトウェアスキャナー、検査情報システム (LIS)、AI アルゴリズム、レポート ワークフローを接続できるインフラストラクチャ。この要件により、計算病理学インフラストラクチャの基礎層としてエンタープライズ プラットフォームの採用が促進され、その結果、セグメント的な優位性が生まれます。

• たとえば、Proscia は 2026 年 6 月に第 5 世代の Concentriq プラットフォームを発表し、エンタープライズ規模の環境内で病理画像、メタデータ、臨床コンテキスト、高度な AI 機能を統合する AI ネイティブ アーキテクチャを導入しました。このような発展は、臨床および生命科学のワークフロー全体で統合計算病理学プラットフォームの採用が拡大していることを浮き彫りにしています。

AI 開発ツールおよび基盤モデル部門は、予測期間中に 23.91% の CAGR で成長すると予想されます。

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用途別

正確ながん診断へのニーズの高まりが疾患の検出、分類、等級分け部門のリーダーシップをサポート

アプリケーションに基づいて、市場は疾患の検出、分類とグレーディング、バイオマーカーの定量化とスコアリング、予後とリスクの層別化、治療の選択と反応予測、創薬とトランスレーショナルリサーチ、臨床試験の分析と患者の層別化、ワークフローの最適化と品質管理などに分類されます。

2025 年には、疾患の検出、分類、グレーディングのセグメントが計算病理学市場で最大のシェアを獲得しました。特にがんの場合、確定診断の確立と疾患の重症度の判定における組織病理学的評価の中心的な役割が、その優位性を推進しています。病理学のワークロードの増加と、小さな悪性領域や特定が困難な悪性領域の検出要件により、病理学者が疑わしい組織を特定し、悪性構造と良性構造を区別し、標準化された腫瘍グレードを割り当てるのを支援できる AI ソリューションの需要が高まっています。そのため、主要企業はがんの検出とグレード分けのために臨床的に検証された AI ソリューションをますます優先しており、このアプリケーション分野の商業的浸透が高まっています。

• たとえば、2025 年 2 月に、Ibex Medical Analytics は Ibex Prostate Detect について米国 FDA 510(k) 認可を取得しました。この AI 対応の病理学ソリューションは、ヒートマップを生成して、見落とされる可能性のある小さな前立腺がんを特定します。この認可は、研究アプリケーションからルーチンの疾患検出ワークフローへの計算病理学の変換が増加していることを示しています。

市場における治療選択および反応予測セグメントは、予測期間中に 20.58% の CAGR で成長すると予測されています。

テクノロジー別

確立された臨床検証により優先されるタスク固有のディープラーニングのセグメント優位性

市場はテクノロジーに基づいて、ルールベースおよび従来の画像分析、古典的な機械学習、タスク固有の深層学習、画像ベースの病理学基礎モデル、マルチモーダルおよび視覚言語モデルなどに分類されます。

テクノロジー別に見ると、タスク固有の深層学習セグメントが 2025 年の市場で支配的な地位を占めました。医療機関は主に、腫瘍検出、細胞計数、バイオマーカースコアリング、がんの等級付けなど、明確に定義された病理タスク用に開発および検証された AI モデルを採用してきました。これらの要素により、病理学者は既存のワークフロー内で出力を解釈しやすくなり、多数の下流タスクをカバーする比較的新しい基盤モデルやマルチモーダル モデルと比較して、より明確な規制経路をサポートできます。臨床購入者は一般に、特定の診断決定に関して検証済みのパフォーマンスを優先するため、タスク固有のディープラーニング アプリケーションの商品化と日常的な導入が促進されています。

• たとえば、2022 年 5 月に、アイフォリアは CE-IVD マークを取得した製品を発売しました。ディープラーニング前立腺がんのグリーソン等級付けの AI モデル。このモデルは、デジタル化された前立腺組織のスライド全体の画像から腫瘍領域を自動的に検出し、グリーソン パターンを割り当てます。これは、特定の診断タスクを中心に開発された深層学習モデルの商用化を実証します。

マルチモーダルおよびビジョン言語モデル部門は、予測期間中に 26.69% の CAGR で成長すると予測されています。

サンプルタイプ別

診断における組織構造の中心的役割が組織病理学組織標本セグメントの優位性を促進

サンプルの種類に基づいて、市場は病理組織標本、細胞学および細胞ベースの標本、血液学標本などに分類されます。

2025年には病理組織標本セグメントが最大のシェアを占めた。確定診断、腫瘍分類、グレード分け、治療関連の病理学的評価のために生検および外科組織標本が広範に使用されているため、このセグメントに高いシェアが割り当てられている。組織切片は、腫瘍、間質、免疫細胞、および周囲の構造間の空間的関係とともに細胞形態を保存し、病理画像分析に実質的に豊富な情報を提供します。その結果、商用病理学 AI ソリューションの大部分が開発され、組織標本を使用して臨床評価されてきたため、この部門は計算病理学導入のための最大の対応可能な基盤を確立しました。

• たとえば、2023 年 10 月、ペイジは、リンパ節組織における乳がん転移を検出するために開発された AI アプリケーションであるペイジ リンパ節に関して、米国 FDA からブレークスルー デバイスの指定を受けました。このソリューションは、32,000 枚を超えるデジタル化された H&E リンパ節組織スライドでトレーニングされた深層学習モデルを使用して開発され、臨床指向の計算病理学アプリケーションの開発における病理組織標本の重要性を強調しています。

血液学検体セグメントは、予測期間中に 18.96% の CAGR で成長すると予測されています。

染色/画像モダリティ別

広範な日常使用と大型デジタル スライド ベースで H&E セグメントのリーダーシップを維持

染色/イメージングモダリティに基づいて、市場は H&E、シングルプレックス発色 IHC、ISH/FISH、マルチプレックス IHC および免疫蛍光、特殊染色などに分類されます。

ヘマトキシリン・エオシン染色は依然として幅広い組織タイプおよび疾患にわたる日常的な組織病理学的検査における基本的な第一選択の染色法であるため、H&E セグメントは 2025 年の市場を独占しました。その広範な使用により、デジタル化して AI モデルの開発、検証、展開に使用できる H&E スライドのプールが継続的に拡大しています。さらに、計算病理学の進歩により、アルゴリズムが細胞レベルの特徴、腫瘍微小環境の特徴、潜在的な分子シグナルなど、日常的な H&E 形態学から直接、ますます高度な情報を導き出すことが可能になりました。すでに日常的に行われている染色から追加の定量的情報を生成できる機能により、段階的な検査手順の必要性が減り、拡張可能な実装がサポートされるため、このセグメントの市場での地位が強化されます。

• たとえば、2025 年 11 月に、PathAI は、AISight プラットフォームへの PathExplore の統合を発表しました。これにより、H&E 染色された全スライド画像から直接腫瘍微小環境の定量分析が可能になります。このアプリケーションは AI を使用して日常的な H&E スライドから標準化された単一細胞解像度の特徴を生成し、企業がこの広く利用可能な染色モダリティから得ている計算価値の拡大を実証しています。

マルチプレックス IHC および免疫蛍光セグメントは、予測期間中に 22.97% の CAGR で成長すると予測されています。

展開別

スケーラブルな画像ストレージと AI アクセスがクラウドベースセグメントの優位性をサポート

導入に基づいて、市場はクラウドベース、オンプレミス、ハイブリッドに分類されます。

クラウドベースのセグメントは、ストレージとコンピューティングの大幅な要件により、2025 年の市場を支配しました。病理学研究室では、大量の高解像度画像データが生成されるため、ローカル サーバー、ストレージ システム、およびコンピューティング インフラストラクチャの拡張がますます複雑になり、資本集約的になります。クラウドベースの展開により、組織はイメージのボリュームに応じてストレージと計算能力を拡張できると同時に、一元的なソフトウェア更新、リモート アクセス、マルチサイト コンサルテーション、および分散ラボ ネットワーク全体での AI アプリケーションの展開をサポートできます。これらの要因により、大規模なオンサイト IT インフラストラクチャへの依存が軽減され、デジタル病理学プログラムの迅速な拡張が促進され、それによって医療機関がクラウドベースの計算病理学環境を採用することが増えています。

• たとえば、2026 年 3 月、Koninklijke Philips N.V. は、AWS を利用した HealthSuite 上のクラウド対応 Philips IntelliSite Pathology Solution でデジタル病理学ポートフォリオを拡張しました。同社は、このソリューションにより、病理学研究室がオンプレミスのインフラストラクチャに伴う複雑さを伴うことなくデジタル ワークフローを拡張できるようになり、クラウド導入を促進するスケーラビリティの利点が直接強調されると述べています。

ハイブリッドセグメントは、予測期間中に 18.03% の CAGR で成長すると予測されています。

エンドユーザー別

大量の診断とデジタル変革への取り組みにより、病院と医療システムが主要なエンドユーザーとして位置づけられる

エンドユーザーに基づいて、市場は病院および医療システム、独立した診断および参照病理学研究所、製薬およびバイオテクノロジー企業、CROおよび臨床試験研究所、学術研究機関など。

病院および医療システム部門は、大量の日常的な病理診断症例と全社規模のデジタル変革への投資の増加により、市場を支配しました。さらに、医療システムは複数の病院や検査施設にまたがって運用されることが多く、一元的な画像管理、リモートコラボレーション、ワークロードバランシング、AI 対応の診断サポートの必要性が高まっています。したがって、スライド全体のスキャナー、研究室情報システムの統合、クラウド インフラストラクチャ、および検証済みの AI アプリケーションへの比較的大きな投資能力により、コンピューター病理学の導入がさらに加速されます。

• たとえば、2026 年 4 月に、PathAI は MedStar Health と提携し、AISight Dx デジタル病理学プラットフォームと高度な AI アプリケーションを MedStar のマルチサイト ネットワーク全体に導入しました。この展開は、40 名を超える病理学者をサポートする研究室を対象としています。これには ArtifactDetect や TumorDetect などの AI ツールが含まれており、病院や医療システムのネットワークによるコンピュータ病理学の企業規模での導入が増加していることを実証しています。

独立した診断および参照病理研究所部門は、予測期間中に 17.81% の CAGR で成長すると予測されています。

計算病理学市場の地域別展望

地理的に、市場はヨーロッパ、北アメリカ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東およびアフリカに分類されます。

北米

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北米の市場価値は、2024 年に 1 億 6,730 万米ドルとなり、2025 年には 2 億 630 万米ドルとなり、首位の地位を維持しました。北米の市場は、大規模な病理学ネットワークの急速なデジタル化、臨床的に検証された AI ツールの強力な採用、および計算病理学ソリューションの規制当局の受け入れの増加により成長しています。

米国の計算病理学市場

北米の多大な貢献とこの地域における米国の優位性を考慮すると、2026 年の米国市場は約 2 億 2,390 万米ドルと推定され、世界市場の約 41.32% を占めます。

ヨーロッパ

ヨーロッパは今後数年間で 15.78% の成長が見込まれています。この地域の評価額は 2026 年までに 1 億 5,060 万米ドルに達し、地域別で 2 番目に大きな市場となります。病理医の不足、がん診断件数の増加、デジタル病理学の好ましい導入、日常的な検査ワークフローへの AI の統合の増加が、欧州諸国の成長を支えています。

英国の計算病理学市場

英国市場は 2026 年に 3,140 万米ドルと推定され、世界市場の約 5.80% を占めます。

ドイツの計算病理学市場

ドイツの市場は2026年に約3,560万ドルに達すると予測されており、これは世界市場の約6.57%に相当します。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域は、2026 年に 1 億 1,220 万米ドルに達し、市場で 3 番目に大きい地位を確保すると推定されています。市場は、病理症例数の増加、がん負担の増大、病院のデジタル変革プログラム、集中型デジタル病理インフラストラクチャへの投資の増加により拡大しています。

日本のコンピュータパソロジー市場

日本市場は2026年に約3,550万ドルと推定され、世界市場の約6.55％を占める。

中国の計算病理学市場

中国市場は世界最大規模の市場の一つと予測されており、2026年の収益は約2,650万ドルと推定され、世界売上の約4.89％を占める。

インドの計算病理学市場

インド市場は 2026 年に約 1,160 万米ドルと推定され、世界収益の約 2.15% を占めます。

ラテンアメリカ、中東、アフリカ

ラテンアメリカでは、予測期間中にこの市場は緩やかな成長を遂げると予想されます。ラテンアメリカの市場は、2026 年に評価額 2,170 万米ドルに達すると推定されています。成長は、病院と診断検査室のインフラストラクチャの近代化と、特にブラジルにおける大規模な医療ネットワークによる AI 対応病理学の採用の増加によって推進されています。

GCC 計算病理学市場

GCC市場は2026年に630万米ドルに達すると予想されています。

南アフリカの計算病理学市場

南アフリカ市場は、2026 年までに約 320 万米ドルに達すると予測されており、世界収益の約 0.60% を占めます。

競争環境

主要な業界プレーヤー

AIプラットフォームの拡大と市場での地位を強化するための主要企業による戦略的取り組みに焦点を当てる

世界の計算病理市場は適度に細分化されており、競争が激化している市場構造となっており、PathAI, Inc.、F. Hoffmann-La Roche Ltd、Ibex Medical Analytics Ltd.、Proscia Inc.、Paige AI, Inc. などの企業が市場で重要な地位を占めています。これらの企業の強力な地位は、拡大する AI を活用した病理学ポートフォリオ、臨床的に検証されたアルゴリズム、病院との戦略的パートナーシップに起因しています。医薬品companies, regulatory clearances, and continuous technological advancements.主要企業は、市場での存在感を強化するために、疾患検出、バイオマーカー定量化、画像管理、AI支援診断ワークフローをサポートできる統合計算病理学プラットフォームにますます注力している。

• For instance, in May 2026, AstraZeneca collaborated with Roche Diagnostics to help advance digital pathology capabilities and elevate cancer care across nine Asia markets. The collaboration aimed to accelerate the adoption of AI-powered digital and computational pathology through educational and training initiatives and improve biomarker testing in breast and lung cancer.

さらに、市場参加者は、AI アルゴリズム、画像管理機能、コンパニオン診断、確立された病理インフラストラクチャを組み合わせるための買収と戦略的統合を追求しています。世界市場における他の注目すべきプレーヤーには、Indica Labs, LLC、Grundium Oy などがあります。これらの企業は、世界市場の予測期間中に競争力を強化するために、AI モデルの開発、規制当局の承認、プラットフォームの相互運用性、製薬提携、クラウドベースの展開、新製品の発売を優先すると予想されます。

レポートで紹介されている主要な計算病理企業のリスト

• PathAI, Inc. (U.S.)
• Indica Labs, LLC (U.S.)
• Proscia Inc. (U.S.)
• Ibex Medical Analytics Ltd. (Israel)
• Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland)
• Grundium Oy (Finland)
• Paige AI, Inc. (U.S.)
• Leica Biosystems Nussloch GmbH (Germany)
• Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
• Lunit Inc. (South Korea)
• Techcyte, Inc. (U.S.)
• Mindpeak GmbH (Germany)
• Aiforia Technologies Plc (Finland)
• Qritive Pte. Ltd. (Singapore)
• Deep Bio Inc. (South Korea)

主要な産業の発展

• 2026 年 7 月:Indica Labs は、最新の AI を活用したエンタープライズ デジタル病理プラットフォームである HALO AP 2.5 の発売を発表しました。このソリューションでは、ワークフローの自動化、マルチサイトのコラボレーション、トレーサビリティ、運用のスケーラビリティ機能が強化されました。
• 2026 年 3 月:Lunit は CellCarta と協力して、コンパニオン診断開発における AI 対応デジタルパソロジーの導入を加速しました。この提携の下で、Lunit の SCOPE AI 病理学製品は、CellCarta のグローバル病理学研究室および CDx 開発機能と統合され、定量的画像分析、バイオマーカー評価、臨床試験、およびコンパニオン診断プログラムをサポートしました。
• 2026 年 2 月:Labcorp は、PathAI との連携を拡大し、米国の解剖病理学研究室と病院の連携ネットワーク全体に AISight Dx デジタル病理学プラットフォームを導入しました。クラウドベースのプラットフォームにより、デジタル症例管理、スライドレビュー、コラボレーション、注釈付け、AI を活用した画像分析の病理学ワークフローへの統合が可能になりました。
• 2025 年 4 月:Indica Labs は CRC Macrodissect AI を立ち上げ、結腸直腸がん標本の AI を活用したマクロダイセクション ポートフォリオを拡大しました。このソリューションは、スライド全体の画像全体で腫瘍内容を定量化し、病理学者が下流の分子分析に適切な腫瘍領域を選択するのに役立ちます。
• 2025 年 6 月:Lumea は Paige と提携し、Paige の AI 支援診断およびバイオマーカー アプリケーションを Lumea のエンドツーエンドのデジタル病理エコシステムに統合しました。この統合は、病理ワークフローを合理化し、診断効率を向上させ、大量の臨床現場全体で AI 支援によるがん診断機能へのアクセスを拡大するように設計されました。

レポートの範囲

世界の計算病理市場レポートは、調査対象となっているすべての主要セグメントの市場規模の推定と予測を提供します。市場の見通しは、予測期間中に市場の成長に影響を与えると予想される主要な推進要因、制約、機会、課題、および新たな傾向も評価します。さらに、このレポートは、推定市場シェア、計算病理プラットフォーム、タスク固有の AI アルゴリズム、AI 基盤モデル、製品ポートフォリオ、技術力、規制当局の承認、戦略的パートナーシップ、コラボレーション、買収、事業拡大の取り組み、地理的プレゼンス、最近の展開、主要な市場参加者のプロフィールを網羅する、包括的な世界市場分析と詳細な競争環境を示しています。

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レポートの範囲とセグメント化

研究方法

1. ボトムアップのアプローチ

アプローチ 1: コンピューター病理学の主要企業の収益と市場シェア

• 年次報告書、SEC への提出書類、投資家向けプレゼンテーション、プレスリリース、製品ポートフォリオ、およびその他の企業開示情報から企業固有の計算病理収益を収集します。
• PathAI、Proscia、Ibex Medical Analytics、Paige、Indica Labs、Roche、Lunit、Aiforia、その他の関連市場参加者などの主要な計算病理学企業の特定。
• 製品ポートフォリオ、商業展開、病理症例数、製薬提携、ライセンス契約、商業契約を分析して、起因する収益を推定します。
• ソフトウェア プラットフォーム、タスク固有の AI アルゴリズム、基礎モデル、定量的バイオマーカー ソリューション、および関連サービスから生じる計算病理学収益の推定。
• 定義された市場範囲を維持するために、スライド全体のスキャナー ハードウェア、非コンピューター画像管理システム、従来の検査サービス、および無関係な親会社の収益を除外します。
• 地理的な可用性、商品化段階、規制状況、顧客浸透率、適用されるライセンスまたはサブスクリプション モデルに応じて企業レベルの収益を調整します。
• 世界市場規模を推定するための、製品導入、開示された顧客展開、ケースボリューム、および商業パートナーシップ活動によるベンダーレベルの収益を三角測量します。

アプローチ 2: 国レベルの病理検査室の導入と計算病理学への支出

• 主要国の対象となる病院、医療制度、独立した病理学研究所、基準研究所、製薬会社、バイオテクノロジー企業、および CRO の数の推定。
• デジタル病理学の普及と、計算病理学アプリケーションをサポートできるスライド イメージング インフラストラクチャ全体を備えた病理学組織の割合の評価。
• 研究室のデジタル化、臨床展開、研究導入、医薬品の使用に基づいて、対象となる機関全体での計算病理学と AI 導入率を適用します。
• 計算病理学プラットフォーム、AI アルゴリズム、バイオマーカー スコアリング アプリケーション、クラウド展開、および関連サポート サービスに対する平均年間支出の推定。
• 規制当局の認可、償還環境、病理関連の人材の確保、医療のデジタル化、機関の購買能力に基づいて、導入と支出の想定を調整します。
• 適格な機関に導入率と平均年間計算病理学支出を乗算して、国レベルの市場推定値を導き出します。
• 地域および世界の計算病理学市場の収益を推定するための国レベルの値の集計。

アプローチ 3: ユースケース、設置ベース、ユニットエコノミクスモデル

• 疾患の検出、分類とグレーディング、バイオマーカーの定量化、予後、リスク層別化、治療反応予測、創薬、臨床試験、ワークフローの最適化など、主要なコンピューター病理学のユースケースの評価。
• 病院、病理学研究所、製薬会社、バイオテクノロジー企業、CRO にわたるコンピューター病理学プラットフォームと AI アプリケーションのインストール ベースの推定。
• 主要な臨床および研究アプリケーションにわたる計算病理学ソリューションを通じて処理された年次病理学スライドと症例ボリュームの分析。
• 利用率を適用して、計算アルゴリズムを使用して分析された適格な病理症例の割合を推定します。
• 年間 SaaS サブスクリプション、エンタープライズ ライセンス、スライドごと/ケースごとの料金、API 使用料金、アルゴリズム ライセンス、サービス契約などの商用モデルの評価。
• 該当する場合、実装、統合、検証、トレーニング、サポート、およびその他のサービス収益の追加。
• インストールされているプラ​​ットフォーム、年間ケース量、使用率、および適用可能な価格設定の仮定を乗算して、ユースケース固有の収益を見積もります。
• 世界的な計算病理市場価値を導き出すための国や地域にわたるユースケースの推定値を集計します。

2. トップダウンアプローチ

アプローチ 1: 親市場の分析と信頼できる二次証拠

• デジタルパソロジーなどの親市場の分析、およびコンピューターパソロジー市場に起因する価値シェアの推定。
• 主要な規制当局からのコンピューター病理学、デジタル病理学、AI 対応病理学ソリューションの規制認可と承認のレビュー。
• ホールスライドイメージングの採用、病理検査室のデジタル化、病理の労働力指標、がん診断ボリューム、および対応可能な市場に影響を与えるその他の要因の評価。
• 病院、医療システム、参考研究所、製薬会社、バイオテクノロジー会社、CRO からの商業展開に関する発表の分析。
• 公共調達記録、入札活動、技術導入契約、および企業病理展開契約のレビュー。
• 製薬提携、コンパニオン診断プログラム、定量的バイオマーカープロジェクト、臨床試験パートナーシップ、および計算病理学研究イニシアチブの評価。
• 企業の提出書類、投資家向けプレゼンテーション、規制データベース、臨床検証研究、機関出版物、および査読済み文献に対する市場想定の検証。
• 二次情報源の指標と企業、国、ユースケースレベルのボトムアップ推定値を比較して、潜在的な過大評価または過小評価を特定します。
• ボトムアップとトップダウンの調査結果を調整して、最終的な地域および世界の計算病理市場予測を導き出します。

3. 主要な情報源のリスト

• S. 食品医薬品局 (FDA)
• 欧州委員会、MDR、および IVDR データベース
• 独立行政法人医薬品医療機器総合機構 (PMDA) および厚生労働省 (MHLW)
• 中国国家医療製品総局 (NMPA)
• 中央医薬品標準管理機構 (CDSCO)、インド
• オーストラリア医薬品局 (TGA)
• 世界保健機関 (WHO) と国際がん研究機関 (IARC)
• 経済協力開発機構 (OECD)、世界銀行、ユーロスタット
• アメリカ病理学者協会 (CAP)
• デジタルパソロジー協会 (DPA)
• 米国臨床病理学協会 (ASCP)
• 会社の年次報告書、SEC への提出書類、投資家向けプレゼンテーション、収益開示
• 企業の製品ページ、価格設定/ライセンス情報、製品ポートフォリオ、および規制に関する発表
• コンピュータ病理学および AI 対応病理学ソリューションの規制認可と臨床検証証拠
• 病院、病理検査室、医療システム導入に関するお知らせ
• 製薬およびバイオテクノロジーのパートナーシップ、コンパニオン診断に関する提携、および臨床試験契約
• 公共調達記録、入札データベース、および制度的技術契約
• 合併、買収、戦略的パートナーシップ、テクノロジー統合の発表
• 査読済みの臨床研究、病理学雑誌、学会出版物、学術文献

4. 一次面接

サプライサイドインタビュー: 60%

• Key Respondents:
  • Computational pathology and digital pathology company executives
  • Product managers and product development leaders
  • Sales and commercial strategy executives
  • Marketing and market access leaders
  • Business development and strategic partnership teams
  • AI/pathology software developers and technology specialists
  • Integration and interoperability partners
  • Distributor, reseller, and system-integrator representatives
  • Pharmaceutical partnership and companion diagnostic teams

デマンドサイドインタビュー: 40%

• 主な回答者:
  • 病理医および上級診断専門家
  • 病理検査室長および検査室管理者
  • 病院および医療システム調達チーム
  • デジタル病理学および検査情報学のリーダー
  • 製薬およびバイオテクノロジーのトランスレーショナルリサーチチーム
  • バイオマーカーおよびコンパニオン診断開発チーム
  • CRO 研究所マネージャーおよび中央研究所職員
  • 臨床試験運営および病理チーム
  • 支払者、償還専門家、医療技術評価の関係者