AI対応画像ベースの医療診断市場、2030年までに30億米ドルを超え拡大予測 技術実証後の新規スタートアップ企業に投資が集まる

2010年から2014年の間に、画像認識と解析の分野は、ディープラーニングの導入によって革新的な変化を遂げ、前例のない飛躍的なパフォーマンスを可能にしました。これらの急速な進歩は、自動化され、正確でアクセスしやすく、費用対効果の高い医療診断の開発に拍車をかけています。2010年以降、40社の新規企業を含む60社以上の世界の企業が、がんや心血管疾患（CVD）などの分野でAIベースの診断サービスの商業化を目指し、技術的進歩を活用することに着手しています。新規スタートアップ企業には22億米ドル以上が投資されており、2017年以降の投資額は2010年以降の合計を200％上回っています。

アドレサブル市場（市場における製品またはサービスの総需要）が世界的に50パーセント成長する一方で、AI対応画像ベースの医療診断市場は2040年までに1万パーセント近く成長すると予測されます。また、同市場は2030年までに、がん、CVD、呼吸器疾患、網膜疾患、神経変性疾患の5つの部門で30億米ドルを超えると予測されています。

技術的な自動化の転換期は、差別化のポイントになるか？

アルゴリズムは人間よりも高速であり、十分な計算能力があれば、クラウドを介して、あるいはエッジでさえも、大規模なスケールで実装することができます。従来の手作業で作られたアルゴリズムは、人間の専門家のパフォーマンスと同等、もしくは、それを超える基本条件を満たすことができませんでした。現在は、もはやそのような状況ではなく、この最低限の技術的指標はすでに突破されており、この分野での自動化を長い間阻んできた障壁が取り払われていると報告されています。

会社設立と投資の急増

AIベースの画像認識技術の飛躍的な進歩により、様々な画像モダリティに基づくAIベースの医療診断の事業化に向けて、40社の新規企業を含む60社以上の企業が進出しています。この進展は、2010年から現在までに報告されている画像認識エラー率の年次改善と明確に相関しており、技術開発と商業開発がいかに完全に絡み合っているかを浮き彫りにしています。

スタートアップへの資金の流入は、技術実証後の企業がスケールアップ戦略を追求し、より大きな資金を必要としている事を示しています。また、早期発見による死亡率の予防が可能な実施価値の高い疾患分野が、スキャン総数も多く注目され、より多くの資金を得ていることがわかります。

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https://www.gii.co.jp/report/ix951315-ai-medical-diagnostics-image-recognition-players.html

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