AIベースのデジタル病理学市場が評価されると推定される 2024年のUSD 1.1 Bn そして到達する予定 2031年までのUSD 1.8 Bn 化合物年間成長率で成長 (CAGR) 2024年～2031年 より正確でより速い診断のための要求とともに、病理学のワークフローのAIおよびデジタル化の増加の組み込みは、この市場の成長を燃料化しています。

市場は、医療施設のワークフローの効率性を高めるために、デジタル病理の採用とプラスの傾向を目撃しています。 主要なプレーヤーは、より高度なAIと機械学習ベースのアルゴリズムとシステムの開発に投資して、主要なシェアを獲得しています。 複数の病院および診断センターはまた成長する診断の必要性を満たすためにデジタル病理学と従来の顕微鏡検査を取り替えます。

市場ドライバ - 病理学におけるAI主導の診断ツールの採用の増加

病理学者はAI主導の診断ツールを採用し、ワークフローを強化し、より正確な診断を実現します。 病理学的画像分析は、疾患を検出するために顕微鏡の下で組織のスライドを調べることを含みます。 しかし、短時間で大量の高解像度画像を手動で分析することは、面倒でエラーが発生しやすいプロセスです。 また、病理士の経験と疲労レベルにより精度が大きく左右されます。 人工知能は、人間よりもはるかに高速なデジタル病理画像を分析し、裸眼で見逃す可能性のある微妙な視覚パターンを検出する能力を実証しました。 複数のスタートアップや大型テクノロジー企業が、複雑な形態学的機能を認識するために、広大な画像データセットで訓練できるAIベースのシステムを開発しています。 臨床設定で検証されると、これらのツールは、かなりの拡張病理学の診断機能に期待されます。

多くの早期採用担当者は、AIアプリケーションによるレポートの一貫性の診断レビュー時間と改善の減少を報告しました。 たとえば、先駆的な研究では、AIシステムが生検試料のスライド画像全体を分析し、経験豊富な病理学者に匹敵する専門知識を持つ母乳がんを正確に検出できることを示しています。 これは、病理学者が急激なレビューを必要とする困難なケースを優先するのを助けました。 別の研究では、AI搭載の仮想顕微鏡は、前立腺がんのGleason グラデーションの前立腺バイオピースを読み取り、病理学者よりも高速に高速化します。 このような実証済みの利点は、AIベースのアルゴリズムとともに、デジタル病理学ワークフローに投資する病院や診断研究所を説得しています。 ベンダーはまた、研究室情報システムとより優れた臨床意思決定のための電子健康記録とシームレスに統合するために、プラットフォームを最適化しています。

市場ドライバ - 慢性疾患の優先順位を上げる高度な診断ソリューション

がん、心血管疾患、糖尿病などの慢性疾患は、高齢化や生活習慣の変化に世界的に上昇しています。 がんの発生だけでは、今後10年間で大幅な増加を続けていく予定です。 慢性疾患の治療と管理は、経済的だけでなく、労働力の要件の面で、医療システムの途方もない緊張を置きます。 同時に、正確な診断による早期検出は、多くの慢性疾患における健康的結果を改善することができません。 これは、品質と納期の最高基準を維持しながら、継続的に成長するサンプルの数を調べるために病理学研究所が必要である。 AIアプリケーションは、診断ワークフローの効率性と有効性を高めることで、これらの課題に対処するのに適しています。

高度な機械学習アルゴリズムは、ヒトよりも、複雑な病理学的画像からの洞察を抽出し、早期がんスクリーニングプログラムをサポートすることができます。 同様に、AIツールは、臨床医は、デジタル化心血管組織のスライドの計算分析を通じて、心臓病患者の迅速な治療決定に役立ちます。 第一次診断とは別に、AIは、子宮頸部の健康記録に基づいて、慢性疾患における治療応答のコンピュータ補助および監視を可能にします。 よりパーソナライズされたケアアプローチのための機会を提示します。. したがって、診断ラボは、AIを搭載したデジタルソリューションを積極的に評価し、慢性疾患症例のボリュームを増加させ、医療において期待される精度と信頼性のエキスパートレベルを継続的に提供するために費用効果の高い操作をスケールアップしています。

市場課題 - AI ベースの病態システムに関連するコストが高い

現在AIベースのデジタル病態市場の成長に影響を及ぼす大きな課題の1つは、そのようなシステムを実装する関連性の高いコストです。 スライドイメージングシステム全体をセットアップし、AIとコンピューティングインフラストラクチャは、多くの病院やラボ、特に小規模なセンターや途上国では、現在余裕がない可能性がある重要な資本支出を必要とします。 ヒストパソロジーのスライドライブラリ全体を遡及させる必要性は、これらのシステムを初期にデプロイするのに高価にすることに貢献します。 労働と消耗品の面での長期運用コストはデジタル病理で削減されますが、このような大きな投資を継続するために利害関係者を説得することは困難です。 そのような投資に対するリターンもすぐにはっきりしないかもしれません。 そのため、この有望な技術の広範な採用を可能にするために対処する必要がある重要なロードブロックです。 デジタル画像の処理と解釈におけるトレーニングの病理学者や研究室もコストアップに貢献します。

市場機会 - 新興市場におけるAIアプリケーションの拡大

しかし、AIベースのデジタル病理学ソリューションの成長に強いチャンスもあります。 そのような機会の一つは、新興市場へのAIアプリケーションの拡大にあります。 西の経済は、このような技術の初期の取組を見てきましたが、主要ながんセンターと研究病院によってしばしば急上昇し、新興市場は比較的未然に見られてきました。 これらの地域は、がんなどの病気の負担が高まっていますが、病理学の不足や資源不足などの課題に直面しています。

AIとデジタルの病理学は、診断の効率性、納期、精度を向上させるという約束を提供します。 ベンダーは、開発途上国の公衆衛生ニーズや医療インフラに適用される、より手頃な価格でカスタマイズされたソリューションや翻訳研究を開発することに集中することができます。 これにより、技術は、長期的に最も高い潜在的影響、運転量および収益を持つ地域に到達することができます。 地域の利害関係者とのパートナーシップは、カスタマイズされた採用アプローチを促進するために重要です。 このように、新興市場は、デジタル病態領域の継続的な成長のための実質的な機会領域を示しています。

プレーヤーは改善された診断および分析の機能を提供するためにプロダクト提供の連続的な革新に焦点を合わせました。 フィリップスは、2019年にIntelliSite Pathology Solutionを導入し、AIとディープラーニングアルゴリズムを使用して、デジタル病理画像を分析し、病理学者を支援する量的データを抽出します。 このソリューションは、従来の方法よりも最大50倍のスライド画像を解析します。

企業は、病理ラボ、病院、研究機関と提携し、AIのデジタル病理の使用を促進し、ソリューションを検証しています。 たとえば、2020年、プロシアはジョンズ・ホプキンス病院と提携し、病理ネットワーク全体でAI画像解析プラットフォーム、Cortexを導入しました。 このようなパートナーシップは、AIソリューションの臨床採用と検証を加速するのに役立ちます。

大手のプレイヤーは、革新的なAIとデジタル病理ソリューションで製品ポートフォリオを強化するスタートアップを獲得しました。 例えば、2019年、フィリップスは、AIや機械学習を用いた精密診断事業の地位を強化するためにIntelliSiteを買収しました。 同様に、ロチェ診断は、組織ベースの癌診断のリーダーである2019年にベンターナ医療システムを買収し、デジタル病理学とAIを製品に統合しました。

企業は、特にアジアパシフィックや中東などの高成長市場での地理的フットプリントの拡大に注力しています。 例えば、ニコンのデジタル病理ビジネスユニットは、中国、ブラジル、インドなどの国に拡大し、2021年に25%の国際事業を増加させました。

エンドユーザーによるインサイト:高度な医学教育と研究に重点を置いた

エンドユーザの観点では、学術機関のサブセグメントは、先進的な医学教育と研究に焦点を合わせた市場における28.3%の最高シェアに貢献します。 AIと高度なイメージング技術のカリキュラムと研究プロジェクトへの統合により、関連する技術の採用が加速しました。

学術機関のセグメントを促進する主要な要因は、学生に最新の診断慣行に実践的な経験と暴露を課す必要があります。 AI ベースのデジタル病理学ソリューションにより、学習成果を高める教員と学生間の簡単な共有が可能になります。 採用は、研究室のインフラをアップグレードし、関連する病院の診断機能を支援します。

公私的なパートナーシップを成長させることにより、学術センターが連携研究のための施設を近代化することを奨励します。 大規模なデータセットを使用して開発されたAIアルゴリズムは、病気のメカニズムを研究し、新しい医薬品開発プロセスの有効性を高めるために活用することができます。 政府や民間の選手からの研究助成金は、最先端のツールで絶妙なラボを促進します。 デジタルアセットの統合により、ランドマーク調査の出版も支援しています。

競争力のある圧力を上げることで、教育プログラムの差別化に重点を置きます。 AIを用いた分析における高度トレーニングにより、急速に進化する医療業界における卒業生の採用性が向上します。 革新的な研究に関連する肯定的な評判のブーストは、才能だけでなく、外部の資金を引き付けます。 従来の方法論と対向して長期にわたる優位性を確立します。

Insights、アプリケーション分野別:ワークフローの最適化と改善された臨床意思決定の利点

アプリケーション領域の面で, 診断サブセグメントは、ワークフローの最適化と改善された臨床的意思決定の恩恵を受ける市場での最高シェアに貢献します. 診断は、ワークフローの最適化や臨床的意思決定プロセスの恩恵を受けるAIベースのデジタル病理学の主要なアプリケーション領域を形成します。 従来のマイクロスコープ解析から自動化された画像スキャンや解釈への移行により、効率性が向上します。

病理学者は、詳細な評価を保証する場合にのみ、スライドの膨大な量を迅速にスキャンし、集中することができます。 AIは、ワークフローのトップに緊急/疑わしいケースを優先します。 妥協することなく、オンタイムレビューとレポートを保証します。 合理化されたワークフローにより、限られた診断リソースを最大限に活用できます。

高度なAIアルゴリズムは、非常に高精度で既知の疾患特性の膨大なデータセットに汚れたスライドパターンにマッチします。 病理学のコンピュータ・アシスト診断補助診断能力。 患者履歴データの統合により、臨床的コンテキストが向上します。 希少症や複雑な症例でも、より一貫した目的診断を促進します。

AIソリューションは、バイオマーカー/インディケーターの定量分析と詳細なレポートの生成を可能にします。 量的方法のデジタル化と自動化によって実現された標準化は、複数の懲戒の決定を支援します。 アーカイブデータやシーケンシャルサンプルのレトロスペクティブ解析は、AI搭載の検索ツールで簡単に行えます。

納期短縮、作業負荷管理、診断の一貫性および治療追跡における上記の利点の見解 - 診断アプリケーションセグメントは、AIベースのデジタル病理学市場を現在支配し、採用が深層学習モデルの精度と機能を改善することでさらに加速する見込みです。

• デジタル病理におけるAIの統合は、従来のワークフローを変革し、より正確な診断と病理学画像の効率的な処理を可能にします。 自動画像解析のためのAIを活用したトレンドは、市場成長を続けていくことが期待されます。 企業は、競争を維持するためにAIを搭載したソリューションを採用しています, そして、市場は、次の10年間にわたって重要な技術的進歩を目撃するために期待されています.

AIベースのデジタル病理学市場で動作する主要なプレーヤーには、アイフォリアテクノロジー、アコヤバイオサイエンス、Ibexメディカルアナリティクス、インディカラボ、PathAI、PROSCIA、Roche Tissue診断、Visiopharmなどがあります。