ドイツのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場予測 2024-2032GERMANY ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET FORECAST 2024-2032 主な調査結果 ドイツのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場は、予測期間2024-2032年にCAGR 36.00%で成長すると予測される。AI導入を支える大量の医療データ、AI・機械学習スタートアップ企業の増加、臨床意思... もっと見る
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サマリー主な調査結果ドイツのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場は、予測期間2024-2032年にCAGR 36.00%で成長すると予測される。AI導入を支える大量の医療データ、AI・機械学習スタートアップ企業の増加、臨床意思決定のための検査における個別化医療の出現、AIによるリアルタイムモニタリングシステムの構築など、いくつかの要因が市場成長をエスカレートさせている。 市場インサイト ドイツのヘルスケア分野における人工知能(AI)市場は、精密医療と個別化医薬品の開発に著しい重点が置かれている。この戦略的焦点は、医療を個人の特性に最適化し、患者の転帰をカスタマイズし、副作用を最小限に抑えるという市場のコミットメントを反映している。AIアルゴリズムを活用する精密医療は、遺伝子情報、患者の病歴、臨床データを含む広範なデータセットの評価に取り組む。この包括的な方法論により、医療専門家は的確な介入策を策定できるようになり、より個別化された有効な治療アプローチが提供される。 さらに、遺伝学におけるAIの活用が進むことで、ドイツの医療分野は再構築されつつある。AI技術は遺伝学研究において不可欠であり、様々な疾患に関連する潜在的な遺伝子マーカーの同定を助ける。遺伝学におけるAIの統合は、複雑なゲノムデータの調査を迅速化し、疾患リスク予測の精度を高める。その結果、医療従事者はこの先端技術を活用することで、病気の予防、早期診断、個別化された治療計画に関して、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができる。 さらに、AIはリアルタイムのモニタリングシステムを構築することで、医療に変革をもたらしつつある。この根本的な変化により、患者の健康指標を継続的かつ瞬時に追跡できるようになり、積極的な介入と個別ケアが可能になる。AIを活用したリアルタイム・モニタリング・システムは、ウェアラブル端末や電子カルテなど、さまざまなソースからのデータを分析・解釈することができる。この機能により、健康異常の早期発見、タイムリーな介入、治療レジメンの最適化が容易になる。リアルタイム・モニタリング・システムへのAIの統合は、ドイツにおける、より効率的で患者中心の医療への進歩的な一歩を示すものである。 競争に関する洞察 ドイツのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場の主要企業には、GE HealthCare、Intel Corporation、Google、IBM Corporationなどがあります。 弊社のレポート提供内容は以下のとおりです: - 市場全体の主要な調査結果を探る - 市場ダイナミクス(促進要因、阻害要因、機会、課題)の戦略的内訳 - 全セグメント、サブセグメント、地域の3年間の過去データとともに、最低9年間の市場予測 - 市場セグメンテーション:主要セグメントの徹底的な評価と市場予測 - 地域別分析:言及された地域と国レベルのセグメントを市場シェアとともに評価 - 主要分析:ポーターのファイブフォース分析、ベンダーランドスケープ、オポチュニティマトリックス、主要購買基準など。 - 競争環境は、要因や市場シェアなどに基づく主要企業の理論的説明である。 - 企業プロファイリング:詳細な会社概要、提供する製品・サービス、SCOT分析、最近の戦略的展開など 目次TABLE OF CONTENTS1. RESEARCH SCOPE & METHODOLOGY 1.1. STUDY OBJECTIVES 1.2. METHODOLOGY 1.3. ASSUMPTIONS & LIMITATIONS 2. EXECUTIVE SUMMARY 2.1. MARKET SIZE & ESTIMATES 2.2. COUNTRY SNAPSHOT 2.3. COUNTRY ANALYSIS 2.4. SCOPE OF STUDY 2.5. CRISIS SCENARIO ANALYSIS 2.6. MAJOR MARKET FINDINGS 2.6.1. SOFTWARE OFFERINGS ARE LEADING THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, DRIVING INNOVATION AND EFFICIENCY 2.6.2. NATURAL LANGUAGE PROCESSING DOMINATING ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE TECHNOLOGY 2.6.3. HEALTHCARE PROVIDERS ARE THE MAJOR USERS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE 2.6.4. DOSAGE ERROR REDUCTION IS THE FASTEST-GROWING APPLICATION 3. MARKET DYNAMICS 3.1. KEY DRIVERS 3.1.1. LARGE VOLUMES OF HEALTHCARE DATA SUPPORTING THE ADOPTION OF AI 3.1.2. GROWING NUMBER OF AI AND MACHINE LEARNING START-UPS 3.1.3. EMERGENCE OF PERSONALIZED MEDICINE IN TESTS FOR CLINICAL DECISION-MAKING 3.1.4. AI CREATING A REAL-TIME MONITORING SYSTEM 3.2. KEY RESTRAINTS 3.2.1. SLOW ADOPTION OF AI-BASED TECHNOLOGIES 3.2.2. CHALLENGES IN MAINTAINING DATA SECURITY 3.2.3. COST CONSTRAINTS AND LOW RETURN ON INVESTMENT (ROI) 4. KEY ANALYTICS 4.1. KEY MARKET TRENDS 4.1.1. WIDENING APPLICATIONS OF AI IN THE HEALTHCARE INDUSTRY 4.1.2. INCREASING DEMAND FOR AI IN DRUG DISCOVERY 4.1.3. HIGH EMPHASIS ON THE DEVELOPMENT OF PRECISION MEDICINE AND PERSONALIZED DRUGS 4.1.4. INCREASING USE OF AI IN GENETICS 4.1.5. AI CREATING A REAL-TIME MONITORING SYSTEM 4.2. PESTLE ANALYSIS 4.2.1. POLITICAL 4.2.2. ECONOMICAL 4.2.3. SOCIAL 4.2.4. TECHNOLOGICAL 4.2.5. LEGAL 4.2.6. ENVIRONMENTAL 4.3. PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 4.3.1. BUYERS POWER 4.3.2. SUPPLIERS POWER 4.3.3. SUBSTITUTION 4.3.4. NEW ENTRANTS 4.3.5. INDUSTRY RIVALRY 4.4. VALUE CHAIN ANALYSIS 4.4.1. DATA WAREHOUSE 4.4.2. ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) ANALYSIS 4.4.3. SOFTWARE DEVELOPMENT 4.5. KEY BUYING CRITERIA 4.5.1. APPLICATION 4.5.2. TECHNOLOGY 4.5.3. INTEGRATION WITH EXISTING INFRASTRUCTURE 5. MARKET BY OFFERINGS 5.1. SOFTWARE 5.1.1. MARKET FORECAST FIGURE 5.1.2. SEGMENT ANALYSIS 5.2. SERVICES 5.2.1. MARKET FORECAST FIGURE 5.2.2. SEGMENT ANALYSIS 5.3. HARDWARE 5.3.1. MARKET FORECAST FIGURE 5.3.2. SEGMENT ANALYSIS 6. MARKET BY TECHNOLOGY 6.1. NATURAL LANGUAGE PROCESSING 6.1.1. MARKET FORECAST FIGURE 6.1.2. SEGMENT ANALYSIS 6.2. QUERYING METHOD 6.2.1. MARKET FORECAST FIGURE 6.2.2. SEGMENT ANALYSIS 6.3. CONTEXT AWARE PROCESSING 6.3.1. MARKET FORECAST FIGURE 6.3.2. SEGMENT ANALYSIS 6.4. DEEP LEARNING 6.4.1. MARKET FORECAST FIGURE 6.4.2. SEGMENT ANALYSIS 7. MARKET BY END-USER 7.1. HEALTHCARE PROVIDERS 7.1.1. MARKET FORECAST FIGURE 7.1.2. SEGMENT ANALYSIS 7.2. PHARMACEUTICAL AND BIOTECHNOLOGY COMPANIES 7.2.1. MARKET FORECAST FIGURE 7.2.2. SEGMENT ANALYSIS 7.3. PAYERS 7.3.1. MARKET FORECAST FIGURE 7.3.2. SEGMENT ANALYSIS 7.4. ACOS AND MCOS 7.4.1. MARKET FORECAST FIGURE 7.4.2. SEGMENT ANALYSIS 7.5. PATIENTS 7.5.1. MARKET FORECAST FIGURE 7.5.2. SEGMENT ANALYSIS 8. MARKET BY APPLICATION 8.1. ROBOT-ASSISTED SURGERY 8.1.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.1.2. SEGMENT ANALYSIS 8.2. VIRTUAL NURSING ASSISTANT 8.2.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.2.2. SEGMENT ANALYSIS 8.3. ADMINISTRATIVE WORKFLOW ASSISTANCE 8.3.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.3.2. SEGMENT ANALYSIS 8.4. FRAUD DETECTION 8.4.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.4.2. SEGMENT ANALYSIS 8.5. DOSAGE ERROR REDUCTION 8.5.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.5.2. SEGMENT ANALYSIS 8.6. CLINICAL TRIAL PARTICIPANT IDENTIFIER 8.6.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.6.2. SEGMENT ANALYSIS 8.7. PRELIMINARY DIAGNOSIS 8.7.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.7.2. SEGMENT ANALYSIS 8.8. OTHER APPLICATIONS 8.8.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.8.2. SEGMENT ANALYSIS 9. COMPETITIVE LANDSCAPE 9.1. KEY STRATEGIC DEVELOPMENTS 9.1.1. MERGERS & ACQUISITIONS 9.1.2. PRODUCT LAUNCHES & DEVELOPMENTS 9.1.3. PARTNERSHIPS & AGREEMENTS 9.2. COMPANY PROFILES 9.2.1. GE HEALTHCARE 9.2.1.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.1.2. PRODUCT LIST 9.2.1.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.2. GOOGLE 9.2.2.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.2.2. PRODUCT LIST 9.2.2.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.3. IBM CORPORATION 9.2.3.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.3.2. PRODUCT LIST 9.2.3.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.4. INTEL CORPORATION 9.2.4.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.4.2. PRODUCT LIST 9.2.4.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.5. KONINKLIJKE PHILIPS NV 9.2.5.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.5.2. PRODUCTS 9.2.5.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.6. MEDTRONIC PLC 9.2.6.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.6.2. PRODUCT LIST 9.2.6.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.7. MICROSOFT CORPORATION 9.2.7.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.7.2. PRODUCT LIST 9.2.7.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.8. NVIDIA CORPORATION 9.2.8.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.8.2. PRODUCT LIST 9.2.8.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.9. STRYKER CORPORATION 9.2.9.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.9.2. PRODUCT LIST 9.2.9.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.10. SIEMENS HEALTHINEERS 9.2.10.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.10.2. PRODUCT LIST 9.2.10.3. STRENGTHS & CHALLENGES
SummaryKEY FINDINGS Table of ContentsTABLE OF CONTENTS1. RESEARCH SCOPE & METHODOLOGY 1.1. STUDY OBJECTIVES 1.2. METHODOLOGY 1.3. ASSUMPTIONS & LIMITATIONS 2. EXECUTIVE SUMMARY 2.1. MARKET SIZE & ESTIMATES 2.2. COUNTRY SNAPSHOT 2.3. COUNTRY ANALYSIS 2.4. SCOPE OF STUDY 2.5. CRISIS SCENARIO ANALYSIS 2.6. MAJOR MARKET FINDINGS 2.6.1. SOFTWARE OFFERINGS ARE LEADING THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, DRIVING INNOVATION AND EFFICIENCY 2.6.2. NATURAL LANGUAGE PROCESSING DOMINATING ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE TECHNOLOGY 2.6.3. HEALTHCARE PROVIDERS ARE THE MAJOR USERS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE 2.6.4. DOSAGE ERROR REDUCTION IS THE FASTEST-GROWING APPLICATION 3. MARKET DYNAMICS 3.1. KEY DRIVERS 3.1.1. LARGE VOLUMES OF HEALTHCARE DATA SUPPORTING THE ADOPTION OF AI 3.1.2. GROWING NUMBER OF AI AND MACHINE LEARNING START-UPS 3.1.3. EMERGENCE OF PERSONALIZED MEDICINE IN TESTS FOR CLINICAL DECISION-MAKING 3.1.4. AI CREATING A REAL-TIME MONITORING SYSTEM 3.2. KEY RESTRAINTS 3.2.1. SLOW ADOPTION OF AI-BASED TECHNOLOGIES 3.2.2. CHALLENGES IN MAINTAINING DATA SECURITY 3.2.3. COST CONSTRAINTS AND LOW RETURN ON INVESTMENT (ROI) 4. KEY ANALYTICS 4.1. KEY MARKET TRENDS 4.1.1. WIDENING APPLICATIONS OF AI IN THE HEALTHCARE INDUSTRY 4.1.2. INCREASING DEMAND FOR AI IN DRUG DISCOVERY 4.1.3. HIGH EMPHASIS ON THE DEVELOPMENT OF PRECISION MEDICINE AND PERSONALIZED DRUGS 4.1.4. INCREASING USE OF AI IN GENETICS 4.1.5. AI CREATING A REAL-TIME MONITORING SYSTEM 4.2. PESTLE ANALYSIS 4.2.1. POLITICAL 4.2.2. ECONOMICAL 4.2.3. SOCIAL 4.2.4. TECHNOLOGICAL 4.2.5. LEGAL 4.2.6. ENVIRONMENTAL 4.3. PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 4.3.1. BUYERS POWER 4.3.2. SUPPLIERS POWER 4.3.3. SUBSTITUTION 4.3.4. NEW ENTRANTS 4.3.5. INDUSTRY RIVALRY 4.4. VALUE CHAIN ANALYSIS 4.4.1. DATA WAREHOUSE 4.4.2. ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) ANALYSIS 4.4.3. SOFTWARE DEVELOPMENT 4.5. KEY BUYING CRITERIA 4.5.1. APPLICATION 4.5.2. TECHNOLOGY 4.5.3. INTEGRATION WITH EXISTING INFRASTRUCTURE 5. MARKET BY OFFERINGS 5.1. SOFTWARE 5.1.1. MARKET FORECAST FIGURE 5.1.2. SEGMENT ANALYSIS 5.2. SERVICES 5.2.1. MARKET FORECAST FIGURE 5.2.2. SEGMENT ANALYSIS 5.3. HARDWARE 5.3.1. MARKET FORECAST FIGURE 5.3.2. SEGMENT ANALYSIS 6. MARKET BY TECHNOLOGY 6.1. NATURAL LANGUAGE PROCESSING 6.1.1. MARKET FORECAST FIGURE 6.1.2. SEGMENT ANALYSIS 6.2. QUERYING METHOD 6.2.1. MARKET FORECAST FIGURE 6.2.2. SEGMENT ANALYSIS 6.3. CONTEXT AWARE PROCESSING 6.3.1. MARKET FORECAST FIGURE 6.3.2. SEGMENT ANALYSIS 6.4. DEEP LEARNING 6.4.1. MARKET FORECAST FIGURE 6.4.2. SEGMENT ANALYSIS 7. MARKET BY END-USER 7.1. HEALTHCARE PROVIDERS 7.1.1. MARKET FORECAST FIGURE 7.1.2. SEGMENT ANALYSIS 7.2. PHARMACEUTICAL AND BIOTECHNOLOGY COMPANIES 7.2.1. MARKET FORECAST FIGURE 7.2.2. SEGMENT ANALYSIS 7.3. PAYERS 7.3.1. MARKET FORECAST FIGURE 7.3.2. SEGMENT ANALYSIS 7.4. ACOS AND MCOS 7.4.1. MARKET FORECAST FIGURE 7.4.2. SEGMENT ANALYSIS 7.5. PATIENTS 7.5.1. MARKET FORECAST FIGURE 7.5.2. SEGMENT ANALYSIS 8. MARKET BY APPLICATION 8.1. ROBOT-ASSISTED SURGERY 8.1.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.1.2. SEGMENT ANALYSIS 8.2. VIRTUAL NURSING ASSISTANT 8.2.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.2.2. SEGMENT ANALYSIS 8.3. ADMINISTRATIVE WORKFLOW ASSISTANCE 8.3.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.3.2. SEGMENT ANALYSIS 8.4. FRAUD DETECTION 8.4.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.4.2. SEGMENT ANALYSIS 8.5. DOSAGE ERROR REDUCTION 8.5.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.5.2. SEGMENT ANALYSIS 8.6. CLINICAL TRIAL PARTICIPANT IDENTIFIER 8.6.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.6.2. SEGMENT ANALYSIS 8.7. PRELIMINARY DIAGNOSIS 8.7.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.7.2. SEGMENT ANALYSIS 8.8. OTHER APPLICATIONS 8.8.1. MARKET FORECAST FIGURE 8.8.2. SEGMENT ANALYSIS 9. COMPETITIVE LANDSCAPE 9.1. KEY STRATEGIC DEVELOPMENTS 9.1.1. MERGERS & ACQUISITIONS 9.1.2. PRODUCT LAUNCHES & DEVELOPMENTS 9.1.3. PARTNERSHIPS & AGREEMENTS 9.2. COMPANY PROFILES 9.2.1. GE HEALTHCARE 9.2.1.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.1.2. PRODUCT LIST 9.2.1.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.2. GOOGLE 9.2.2.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.2.2. PRODUCT LIST 9.2.2.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.3. IBM CORPORATION 9.2.3.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.3.2. PRODUCT LIST 9.2.3.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.4. INTEL CORPORATION 9.2.4.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.4.2. PRODUCT LIST 9.2.4.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.5. KONINKLIJKE PHILIPS NV 9.2.5.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.5.2. PRODUCTS 9.2.5.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.6. MEDTRONIC PLC 9.2.6.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.6.2. PRODUCT LIST 9.2.6.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.7. MICROSOFT CORPORATION 9.2.7.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.7.2. PRODUCT LIST 9.2.7.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.8. NVIDIA CORPORATION 9.2.8.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.8.2. PRODUCT LIST 9.2.8.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.9. STRYKER CORPORATION 9.2.9.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.9.2. PRODUCT LIST 9.2.9.3. STRENGTHS & CHALLENGES 9.2.10. SIEMENS HEALTHINEERS 9.2.10.1. COMPANY OVERVIEW 9.2.10.2. PRODUCT LIST 9.2.10.3. STRENGTHS & CHALLENGES
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