がん領域におけるAI市場：プレイヤータイプ別（統合スイート）、用途別（創薬、新薬設計、診断、精密医療、ゲノム）、技術別（CNN、NLP）、がんタイプ別（肺）、エンドユーザー別（病院、製薬）、地域別 - 2030年までの世界予測

AI in Oncology Market by Player Type (Integrated Suite), Application (Drug Discovery, De Novo Drug Design, Diagnosis, Precision Medicine, Genomic), Technology (CNN, NLP), Cancer Type (Lung), End User (Hospitals, Pharma), & Region - Global Forecast to 2030

世界のがん領域におけるAI市場は、2024年の24.5億米ドルから2030年には115.2億米ドルに達すると予測され、2024年から2030年までの年平均成長率は29.4%である。同市場の成長を後押ししているのは、費用対効果の高... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年12月20日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	通常2営業日以内	581	727	英語

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サマリー

世界のがん領域におけるAI市場は、2024年の24.5億米ドルから2030年には115.2億米ドルに達すると予測され、2024年から2030年までの年平均成長率は29.4%である。同市場の成長を後押ししているのは、費用対効果の高いがん治療＆ソリューションに対する需要の高まり、創薬プロセスの合理化、医療記録と患者データの急速なデジタル化、がん症例の増加、規制遵守要件などである。
2024年3月、米国がん協会が発行した学術誌には、次のような要点が記載されている：
- FDAが承認したAI機器の80％以上は、がんの検出・診断に使用されている。これらの機器は病理学（19.7％）、放射線学（54.9％）、放射線腫瘍学（8.5％）に応用されている。
- AIは、乳がん検診における放射線科医の作業負担を30％軽減するのに役立ち、医療専門家と比較してAIはより高い精度を維持した。
- AIと人間の評価を組み合わせることで、様々な研究でがん発見率が8％向上した。
- AIを活用した精密医療ツールは、より良い診断、オーダーメイドの治療、臨床的意思決定の最適化を可能にすることで、過去32年間のがん死亡率の33％減少に貢献した。
しかし、既存の医療システムとの統合、データプライバシー、セキュリティ上の制約が、この市場において大きな課題となっている。
"2023年のがん領域のAI市場では、機械学習が技術タイプで最大のシェアを占めた。"
腫瘍学におけるAI市場は、技術に基づいて機械学習、自然言語処理（NLP）、コンテキスト認識処理とコンピューティング、コンピュータビジョン、画像解析（光学文字認識を含む）に区分される。2023年には、機械学習セグメントが最大の市場シェアを占めている。さらに、機械学習セグメントには、深層学習（畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、生成敵対ネットワーク（GAN）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、その他を含む）、教師あり学習、強化学習、教師なし学習、その他の機械学習技術が含まれる。中でもディープラーニングは、医療画像を含む膨大かつ複雑なデータセットを効率的に解析・処理できることから、最大の分野となっている。CNNのようなディープラーニング技術は画像ベースのがん検出に有効であり、RNNやGANは時間的パターン分析やデータ合成の改善に使用されている。さらに、ディープラーニングの拡張性、適応性、がんの微妙なパターンを分析・特定する精度は、診断、リスク予測、治療最適化の改善に役立った。
"プレーヤータイプ別では、統合ソリューションセグメントが最大であり、予測期間で最も速い成長を記録する見込みである。"
プレーヤータイプ別に見ると、がん領域のAI市場は、ニッチ／ポイントソリューションプロバイダー（プラットフォーム＆サービスを含む）、統合スイート／プラットフォームプロバイダー（プラットフォーム＆サービスを含む）、テクノロジープロバイダー（ソフトウェアのみ）、ビジネスプロセスサービスプロバイダーに分けられる。統合スイート・プラットフォーム・プロバイダー部門が最大規模を占め、予測期間中に最も急成長すると予測されている。"プレーヤータイプ別では、統合ソリューション・セグメントが最大であり、予測期間中に最も速い成長を記録する見込みである。"この成長は、これらのプロバイダーが、がんの検出、診断、モニタリング、治療計画など、あらゆる治療分野のワークフローを合理化する包括的なエンドツーエンド・ソリューションを提供していることに起因している。このようなプラットフォームは、NLP、コンピュータビジョン、機械学習などの技術の統合を支援し、より良い臨床的意思決定をもたらし、シームレスなデータ相互運用性を提供する。
さらに、統合されたスイート／プラットフォームは、スケーラビリティと柔軟性によって統一されたシステムであるため、複数のベンダーの必要性を減らすのに役立ち、コスト効率の高いソリューションとなる。このような総合的なアプローチが採用を促進し、急成長を後押ししている。
"アジア太平洋地域は予測期間で最も高いCAGRを記録すると推定される"
オンコロジーにおけるAI市場は、主に北米、欧州、アジア太平洋地域、ラテンアメリカ、中東・アフリカに区分される。アジア太平洋地域のオンコロジーにおけるAI市場は、予測期間中に最も高いCAGR率を記録すると予測されている。この地域の成長は、特に癌患者の増加、低侵襲癌治療の増加、癌患者の生存率の増加のために、医療インフラの開発、医療業界の近代化とデジタル化のための政府のイニシアチブによるものである。日本、中国、インドなどの国々は、がん医療における費用対効果の高いソリューションの開発に注力しており、機密性の高い患者情報を扱い、医療データの標準化に関する規制へのコンプライアンスを確保するために、AI主導のデータ管理の重要性を強調している。バンガロールを拠点とするヘルステック・スタートアップのNiramaiは、AI主導の乳がんスクリーニング・ソリューションであるThermalytixを開発した。この技術は、非侵襲的で放射線を使用しないサーマルイメージングと機械学習アルゴリズムを使用し、従来の方法と比較して早期に乳がんを検出する。このソリューションはあらゆる年齢層向けに設計されており、プライバシー、携帯性、高精度を保証する。インドの30都市以上、200以上の病院で利用可能で、世界各国に展開しており、がんの予防医療を変革している。

供給側の一次面接の企業タイプ別、呼称別、地域別の内訳：
- 企業タイプ別企業タイプ別：ティア1（40%）、ティア2（35%）、ティア3（25）
- 役職別：役員（35％）、管理職（40％）、その他（25）
- 地域別北米(40%)、欧州(30%)、アジア太平洋(20%)、中南米(5%)、中東アフリカ(5%)
レポート掲載企業一覧
o サータラUSA.米国
o シーメンス・ヘルスィニアーズ（ドイツ）
o GEヘルスケア（米国）
o ConcertAI（米国）
o メドトロニック（アイルランド）
o F.ホフマン・ラ・ロシュ（スイス）
o オラクル（米国）
o エヌビディア・コーポレーション（米国）
o Koninklijke Philips N.V. (オランダ)
o PathAI, Inc.
o CureMetrix, Inc.
o Mindpeak GmbH（ドイツ）
o ペイジAI社（米国）
o Predictive Oncology（米国）
o Exscientia社（英国）
o インシリコ・メディシン（米国）
o イクトス（パリ）
o Tempus（米国）
o アズラAI（米国）
o キュアマッチ社（米国）
o オンコレンズ（米国）
o トリオミクス（米国）
o クリナコス米国
o ペルテラ社（米国）
o セルワークス・グループ（米国）
o バイオミー（日本）

調査範囲
この調査レポートは、がん領域のAI市場を、プレイヤーのタイプ別［ニッチ／ポイントソリューションプロバイダー（プラットフォーム＆サービスを含む）、統合スイート／プラットフォームプロバイダー（プラットフォーム＆サービスを含む）、テクノロジープロバイダー（ソフトウェアのみ）、ビジネスプロセスサービスプロバイダー］、用途別［創薬｛標的同定＆検証、創薬｛標的同定・バリデーション、リード同定・最適化、de novoドラッグデザイン｝、医薬品開発｛前臨床試験、ヒト試験予測モデリング、臨床試験最適化、適応試験デザイン・モニタリング｝、診断・早期発見｛画像・放射線（マンモグラフィ、コンピュータ断層撮影、磁気共鳴画像（MRI）、核医学イメージング（PET & SPECT）、X線イメージング、超音波、その他）、デジタル病理学・組織病理学、リキッドバイオプシー・バイオマーカー検出、遺伝子リスク予測}、治療計画・個別化{個別化治療計画（精密医療・ゲノム解析、ラジオミクス、ラジオゲノミクス、治療効果予測モデル、治療推奨システム）、放射線療法、化学療法、免疫療法、標的治療（併用療法と投与量の最適化、AI誘導薬物送達）、手術計画と支援（術前画像診断と3Dモデリング、術中ガイダンスとロボット工学、術後分析と回復）}、患者エンゲージメント＆遠隔モニタリング｛症状管理＆バーチャルアシスタンス、遠隔患者モニタリング、患者教育＆エンパワーメント｝、治療後サーベイランス＆サバイバーシップケア｛再発モニタリング、長期転帰予測、メンタルヘルス＆サポートシステム｝、データ管理＆アナリティクス、その他アプリケーション、がんの種類別（固形がん（乳がん肺がん前立腺がん大腸がん脳腫瘍その他の腫瘍を含む）、血液悪性腫瘍（白血病、リンパ腫、多発性骨髄腫その他の血液悪性腫瘍を含む））、技術別（機械学習｛ディープラーニング（畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、生成的敵対ネットワーク（GAN）、グラフ・ニューラル・ネットワーク（GNN）、その他）、教師あり学習、強化学習、教師なし学習、その他の機械学習技術｝、自然言語処理（NLP）、コンテキスト認識処理およびコンピューティング、コンピュータ・ビジョン、画像解析（光学式文字認識を含む）］、デプロイメント別［オンプレミス・モデル、クラウドベースモデル、ハイブリッドモデル]、エンドユーザー別[ヘルスケアプロバイダー｛病院＆クリニック、専門センター、研究所＆診断センター、その他｝、製薬＆バイオテクノロジー企業、医療機器／装置企業、学術＆研究機関、政府＆規制機関、ヘルスケアペイヤー、その他]、地域別]。本レポートの範囲は、腫瘍学におけるAI市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細な情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを徹底的に分析し、事業概要、製品、およびがん領域のAI市場における買収、提携、パートナーシップ、合併、製品/サービスの発売と強化、承認などの主要戦略に関する洞察を提供しています。本レポートでは、がん領域のAI市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競合分析もカバーしています。
レポートを購入する理由
本レポートは、がん領域のAI市場全体とサブセグメントにおける収益数の最も近い近似値に関する情報を提供することで、本市場の市場リーダー/新規参入者に役立ちます。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より多くの洞察を得ることで、事業の位置づけを高め、適切な市場参入戦略を計画するのに役立ちます。また、本レポートは、関係者が市場の脈動を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供するのに役立ちます。
本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します：
- 主要推進要因の分析（支持的な規制、医療費削減の必要性の高まり、腫瘍学プラットフォームにおけるAIによるコスト削減と業務効率の改善、臨床試験の合理化に対する需要の高まり、AIアルゴリズムの技術的進歩、世界的な癌有病率の上昇）、がん領域のAI市場の成長に影響を与える阻害要因（データセキュリティの確保は患者とユーザーの双方にとって大きな懸念事項、AIの導入に伴うコストの上昇、導入への抵抗感）、機会（個別化された治療計画の重視、共同作業、AI主導の創薬）、課題（データセットの利用可能性の制限、相互運用性の問題
- ソリューション開発／イノベーション：がん領域のAI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・サービスの発売に関する詳細な洞察
- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、様々な地域のがん治療用AI市場を分析しています。
- 市場の多様化：がん領域のAI市場における新しいソリューション、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する網羅的な情報
- 競合評価：シーメンス・ヘルティニアーズ（ドイツ）、GEヘルスケア（米国）、ConcertAI（米国）、メドトロニック（アイルランド）、F. Hoffmann-La Roche Ltd（スイス）、オラクル（米国）、NVIDIA Corporation（米国）、Koninklijke Philips N. V. （オランダ）、PathAI.V.（オランダ）、PathAI, Inc.（米国）、CureMetrix, Inc.（米国）、Mindpeak GmbH（ドイツ）、Paige AI, Inc.（米国）、Predictive Oncology（米国）、Exscientia（英国）、Insilico Medicine（米国）などである。

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1 導入 46
1.1 調査目的 46
1.2 市場の定義 46
1.3 調査範囲 47
1.3.1 市場セグメンテーションと地理的広がり 47
1.3.2 対象と除外 48
1.3.3 考慮した年数 51
1.4 考慮した通貨 51
1.5 利害関係者
2 調査方法 53
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次ソースからの主要データ 55
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次資料 56
2.1.2.1.1 一次情報源の主要データ 57
2.1.2.1.2 主要な業界インサイト 58
2.1.2.2 一次インタビューの内訳 58
2.2 市場推計方法 59
2.3 市場規模の推定 60
2.4 市場の内訳とデータの三角測量 68
2.5 リサーチの前提 69
2.5.1 市場規模の仮定 69
2.5.2 調査全体の前提条件 69
2.6 リスク評価 70
2.7 調査の限界
2.7.1 方法論に関する限界 70
2.7.2 範囲に関する限界
3 エグゼクティブ・サマリー
4 プレミアムインサイト
4.1 がん領域におけるAIのプレーヤーにとっての魅力的な機会 76
4.2 がん領域におけるAI市場、地域別 77
4.3 北米：腫瘍学におけるAI市場：展開モデル別、国別 77
4.4 がん領域におけるAI市場：国別 78
4.5 がん領域におけるAI市場：先進国市場vs.新興市場 78
5 市場の概要 79
5.1 はじめに 79
5.2 市場のダイナミクス 79
5.2.1 推進要因 80
5.2.1.1 がん罹患率の増加 80
5.2.1.2 早期発見・診断のニーズの高まり 80
5.2.1.3 精密がん治療の進歩 81
5.2.1.4 規制当局からの支援 81
5.2.1.5 投資と資金調達の増加 82
5.2.2 阻害要因 83
5.2.2.1 高い初期費用 83
5.2.2.2 データの完全性とアルゴリズムの検証 83
5.2.2.3 既存システムとの統合 83
5.2.3 機会 84
5.2.3.1 ラジオミクスと画像解析 84
5.2.3.2 臨床試験の最適化 86
5.2.3.3 個別化された治療計画 86
5.2.3.4 マルチオミクスデータの統合 87
5.2.4 課題 87
5.2.4.1 利用可能なデータセットが限られている 87
5.2.4.2 データのプライバシーとセキュリティ 88
5.3 エコシステム分析 89
5.4 ケーススタディ分析 91
5.4.1 シーメンス・ヘルスイニアーズ社は、NVIDIA GPU ベースのシャーロック AI スーパーコンピュータを搭載した syngo.via rt 画像スイートを導入した 91
5.4.2 個別化された治療計画のための腫瘍学におけるAI 91
5.4.3 タケダのAIソリューションによる腫瘍医への個別化アウトリーチ 92
5.5 バリューチェーン分析 93
5.6 ポーターの5つの力分析 95
5.6.1 供給者の交渉力 96
5.6.2 買い手の交渉力 96
5.6.3 代替品の脅威 96
5.6.4 新規参入企業の脅威 97
5.6.5 競合の激しさ 97
5.7 規制の状況 97
5.7.1 北米 97
5.7.2 ヨーロッパ 98
5.7.3 アジア太平洋地域 99
5.7.4 中東・アフリカ 100
5.7.5 ラテンアメリカ 100
5.7.6 規制機関、政府機関、その他の組織 100
5.8 特許分析 103
5.8.1 がん領域におけるAIの特許公開動向 103
5.8.2 管轄地域の分析 104
5.8.3 がん領域のAI市場における主要特許 105
5.9 技術分析 106
5.9.1 主要技術 106
5.9.1.1 機械学習 106
5.9.1.2 自然言語処理 106
5.9.1.3 コンピュータビジョン 106
5.9.2 補完技術 107
5.9.2.1 ハイパフォーマンスコンピューティング 107
5.9.2.2 次世代シーケンサー 107
5.9.2.3 デジタルツイン 107
5.9.2.4 実世界の証拠／実世界のデータ 107
5.9.3 隣接技術 107
5.9.3.1 クラウドコンピューティング 107
5.9.3.2 セラノスティクス 108
5.9.3.3 拡張現実と仮想現実 108
5.10 業界動向 108
5.10.1 個別化腫瘍学へのシフト 108
5.10.2 AIベースの臨床試験の拡大 108
5.11 価格分析 109
5.11.1 がん領域におけるAIソフトウェアの指標価格、
展開モデル別 109
5.11.2 がん領域AIプラットフォームの地域別平均販売価格（2023年） 109
地域別（2023年） 109
5.12 主要会議とイベント（2025年） 110
5.13 主要ステークホルダーと購買基準 111
5.13.1 主要ステークホルダー 111
5.13.2 購入基準 112
5.14 顧客ビジネスに影響を与えるトレンドと混乱 113
5.15 エンドユーザー分析 113
5.15.1 満たされていないニーズ 113
5.15.2 エンドユーザーの期待 114
5.16 投資と資金調達のシナリオ 114
5.17 腫瘍領域のAI市場におけるジェネレーティブAIの影響 115
5.17.1 主なユースケース 116
5.17.2 ジェネレーティブAIの導入事例 116
5.17.2.1 ケーススタディ1：ジェネレーティブAIと合理化されたワークフローによる創薬の加速 116

5.17.3 相互接続された隣接エコシステムへのジェネレーティブAIの影響 117
5.17.3.1 医薬品の研究開発市場 117
5.17.3.2 放射線・医療画像市場 117
5.17.3.3 医療提供システム市場 118
5.17.4 ユーザーの準備態勢と影響評価 118
5.17.4.1 ユーザー準備状況 118
5.17.4.1.1 用途A：医療提供者 118
5.17.4.1.2 ユーザーB：製薬・バイオテクノロジー企業 118
5.17.4.2 影響評価 118
5.17.4.2.1 ユーザーA：医療提供者 118
5.17.4.2.2 ユーザーB：製薬・バイオテクノロジー企業 119
6 がん領域におけるAI市場：技術別 120
6.1 はじめに 121
6.2 機械学習 121
6.2.1 ディープラーニング 124
6.2.1.1 臨床ワークフローの合理化、遅延の削減、患者の転帰改善のニーズが市場を牽引 124
6.2.1.2 畳み込みニューラルネットワーク 125
6.2.1.3 リカレント・ニューラル・ネットワーク 126
6.2.1.4 生成的敵対的ネットワーク 126
6.2.1.5 グラフ・ニューラル・ネットワーク 126
6.2.1.6 その他 126
6.2.2 教師付き学習 127
6.2.2.1 正確な予測とオーダーメイド治療に対する需要の急増が市場を牽引する 127
6.2.3 強化学習 128
6.2.3.1 創薬における広範な利用が市場を牽引 128
6.2.4 教師なし学習 129
6.2.4.1 複雑なタスクを実行し、潜在的な新薬候補を発見する能力が市場を牽引 129
6.2.5 その他の機械学習技術 130
6.3 自然言語処理 131
6.3.1 がん医療における新たな発展が市場を牽引する 131
6.4 コンテキストを考慮した処理とコンピューティング 132
6.4.1 臨床ワークフローを最適化する能力が市場を牽引 132
6.5 コンピュータビジョン 133
6.5.1 精密医療への需要の高まりが市場を牽引 133
6.6 画像解析 134
6.6.1 複雑な画像処理作業の自動化が市場を牽引 134

7 がん領域におけるAI市場（用途別） 136
7.1 導入 137
7.2 創薬 138
7.2.1 ターゲットの特定と検証 139
7.2.1.1 創薬の最終段階での失敗回避が成長を後押し 139
7.2.2 ヒットの同定と優先順位付け 141
7.2.2.1 HTSスクリーニングにおける大規模データ解析の必要性が採用を促進 141
7.2.3 ヒット化合物の同定／リード化合物の生成 142
7.2.3.1 選択性と結合メカニズムを改善するAI主導のリード生成 142
7.2.4 リード最適化 143
7.2.4.1 メーク・デザイン・テストサイクルを加速させる必要性と、臨床薬が失敗する可能性の高さが市場を活性化させる 143
7.2.5 候補化合物の選択と検証 144
7.2.5.1 早期創薬を促進するための候補化合物の選定とバリデーション 144
7.3 医薬品開発 145
7.3.1 前臨床試験 147
7.3.1.1 成長を促進するためのリスクの特定と候補化合物の最適化の必要性 147
7.3.2 ヒト試験のための予測モデリング 148
7.3.2.1 正確な用量選択と安全性評価のためのAI活用の必要性 148
7.3.3 臨床試験の最適化 149
7.3.3.1 AI主導の洞察で試験の効率と成果を高める必要性が市場を後押し 149
7.3.4 適応的臨床試験デザインとモニタリング 150
7.3.4.1 AIを活用した適応的試験デザイン＆モニタリングが柔軟性と成功率の向上に寄与 150
7.4 診断と早期発見 151
7.4.1 画像診断・放射線診断 152
7.4.1.1 マンモグラフィ 154
7.4.1.1.1 乳がんの正確な診断ニーズが市場を牽引 154
7.4.1.2 コンピュータ断層撮影（CT） 154
7.4.1.2.1 肺、肝臓、脳の固形腫瘍の早期診断ニーズが成長を促進 154
7.4.1.3 磁気共鳴画像装置（MRI） 155
7.4.1.3.1 MRIにAIを統合することで撮像を最適化し、腫瘍検出を強化するニーズが需要を促進 155
7.4.1.4 核医学イメージング 156
7.4.1.4.1 精密腫瘍学のためのAIを強化したPETやSPECT画像へのニーズが成長を促進 156
7.4.1.5 X線イメージング 157
7.4.1.5.1 肺結節の自動検出のためのAI搭載X線の統合が市場を押し上げる 157
7.4.1.6 超音波診断 158
7.4.1.6.1 超音波画像診断にAIを統合することに注力し、成長を後押しする 158
7.4.1.7 その他の画像モダリティ 159
7.4.2 デジタル病理・組織病理 160
7.4.2.1 疾患診断のための組織サンプル検査が市場を押し上げる 160
7.4.3 リキッドバイオプシーとバイオマーカー検出 161
7.4.3.1 非侵襲的診断技術の進歩が成長を促進する 161
7.4.4 遺伝子リスク予測 162
7.4.4.1 遺伝性がんリスクに関する人々の意識の高まりが成長を促す 162
7.5 治療計画と個別化 163
7.5.1 個別化された治療計画 164
7.5.1.1 精密医療とゲノム解析 166
7.5.1.1.1 治療効果を高めるために個別化治療を導入する必要性が成長を後押し 166
7.5.1.2 ラジオミクス＆ラジオゲノミクス 167
7.5.1.2.1 疾患の特徴付けのためのラジオミクスとラジオゲノミクスの最適化が需要を促進する 167
7.5.1.3 治療反応予測モデル 168
7.5.1.3.1 遺伝子情報を解析する予測モデリングの採用が成長を促進する 168
7.5.1.4 治療推奨システム 168
7.5.1.4.1 データ主導の洞察で治療決定を強化するニーズが成長を促進 168
7.5.2 放射線治療 169
7.5.2.1 成長を後押しする効果的な腫瘍ターゲットの必要性 169
7.5.3 化学療法 170
7.5.3.1 標的治療とリスク予測のための化学療法の最適化に注力し、セグメント成長を促進 170
7.5.4 免疫療法 171
7.5.4.1 個別化された効果的ながん治療のための免疫療法の利用が成長を押し上げる 171
7.5.5 標的療法 172
7.5.5.1 組み合わせと用量の最適化 173
7.173 5.5.1.1 個別化された投薬の強化がセグメント成長を促進する 173
7.173 5.5.2 AI誘導薬物送達 174
7.174 5.5.2.1 堅牢なAI薬物送達システムの実現が市場を牽引 174
7.5.6 手術計画と支援 175
7.5.6.1 術前画像診断と3Dモデリング 176
7.5.6.1.1 腫瘍治療の強化に向けたAI主導の3Dモデル 176

7.5.6.2 術中ガイダンスとロボット 177
7.5.6.2.1 治療の精度を高めるロボット手術の統合が市場を牽引 177
7.5.6.3 術後分析と回復 178
7.5.6.3.1 術後ケアのAI強化が需要を牽引 178
7.6 患者エンゲージメントと遠隔モニタリング 179
7.6.1 症状管理とバーチャルアシスタンス 180
7.6.1.1 症状管理＆バーチャルアシスタンスツールは慢性疾患管理に有益 180
7.6.2 遠隔患者モニタリング 181
7.6.2.1 成長拡大にはAIを活用したリアルタイムモニタリングが必要 181
7.6.3 患者教育とエンパワーメント 182
7.182 6.3.1 AIによる洞察でヘルスリテラシーとエンゲージメントが向上 182
7.7 治療後のサーベイランスとサバイバーシップ・ケア 183
7.7.1 再発モニタリング 184
7.7.1.1 癌サーベイランスの改善と正確な再発検出・予後のニーズが市場を牽引 184
7.7.2 長期予後予測 186
7.7.2.1 個別化されたケアプランと慢性副作用管理のニーズが市場を拡大する 186
7.7.3 メンタルヘルス＆サポートシステム 187
7.7.3.1 がん治療におけるメンタルヘルスのサポートが優先され、セグメントの成長を促進する 187
7.8 データ管理・分析 188
7.8.1 ゲノムデータと臨床データの統合によりAIを活用したアナリティクスの需要が加速 188
7.9 その他の用途 189
8 がん医療におけるAI市場：がんタイプ別 190
8.1 はじめに 191
8.2 固形がん 191
8.2.1 固形癌の有病率の上昇がAIを活用したイノベーションの必要性を高める 191
8.2.2 乳がん 193
8.2.3 肺がん 194
8.2.4 前立腺がん 195
8.2.5 大腸がん 196
8.2.6 脳腫瘍 197
8.2.7 その他の固形がん 198
8.3 血液悪性腫瘍 199
8.3.1 血液がん患者の増加が市場を牽引する 199
8.3.2 白血病 201
8.3.3 リンパ腫 202
8.3.4 多発性骨髄腫 203
8.3.5 その他の血液悪性腫瘍 204
8.4 その他のがん種 205
9 がん領域におけるAI市場：エンドユーザー別 206
9.1 導入 207
9.2 医療提供者 207
9.2.1 診断精度の向上、個別化された治療計画、ワークフロー効率向上のニーズが市場を押し上げる 207
9.2.2 病院・クリニック 209
9.2.3 専門センター 210
9.2.4 検査室・診断センター 211
9.2.5 その他の医療機関 212
9.3 製薬・バイオテクノロジー企業 213
9.3.1 癌治療薬の創薬と臨床試験を加速させるAIの活用が成長を後押しする 213
9.4 医療機器・装置企業 214
9.5 学術・研究機関 216
9.6 政府・規制機関 217
9.7 医療費支払者 218
9.8 その他のエンドユーザー 219
10 がん領域におけるAI市場：プレーヤータイプ別 221
10.1 はじめに
10.2 ニッチ／ポイント・ソリューション・プロバイダー 222
10.2.1 ニッチ／ポイント・ソリューション・プロバイダーは癌の創薬と開発を加速する 222
10.3 統合スイート／プラットフォーム・プロバイダ 224
10.3.1 統合スイート／プラットフォーム・プロバイダは複数のベンダーの必要性を減らし、ワークフローを加速する 224
10.4 テクノロジープロバイダー 225
10.4.1 がん領域のワークフロー改善への需要が市場を牽引 225
10.5 ビジネスプロセスサービスプロバイダー 227
10.5.1 非臨床腫瘍ワークフローの最適化に注力することが市場成長を促進する 227
11 がん領域のAI市場：展開モデル別 228
11.1 導入 229
11.2 クラウドベースモデル 229
11.2.1 先進的ながん研究・治療のニーズがクラウドベースのAIプラットフォームの利用を後押し 229
11.3 オンプレミスモデル 231
11.3.1 データセキュリティとコンプライアンス強化のニーズがオンプレミスモデルの採用を促進 231
11.4 ハイブリッド・モデル 232
11.4.1 診断における拡張性とデータセキュリティ強化のニーズがハイブリッド型AIプラットフォームの利用を促進 232
12 がん領域におけるAI市場、地域別 234
12.1 はじめに 235
12.2 北米 236
12.2.1 北米のマクロ経済見通し 239
12.2.2 米国 249
12.2.2.1 臨床試験数の増加と創薬が市場を牽引 249
12.2.3 カナダ 260
12.2.3.1 イノベーションを進める製薬大手と臨床試験へのアクセス拡大が市場を活性化 260
12.3 欧州 271
12.3.1 欧州のマクロ経済見通し 272
12.3.2 ドイツ 283
12.3.2.1 高度な医療制度と協調的取り組みが市場を押し上げる 283
12.3.3 英国 293
12.3.3.1 イノベーションを促進する新たなAIプラットフォーム開発への政府支援 293
12.3.4 フランス 304
12.3.4.1 がん臨床試験の研究開発パイプラインが市場を牽引 304
12.3.5 イタリア 314
12.3.5.1 良好な規制シナリオががん領域でのAI採用を促進 314
12.3.6 スペイン 325
12.3.6.1 確立された研究センターネットワークが市場を牽引 325
12.3.7 その他の欧州 336
12.4 アジア太平洋地域 346
12.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 347
12.4.2 中国 359
12.4.2.1 医療費の増加が腫瘍学ソリューションの需要を促進 359
12.4.3 インド 369
12.4.3.1 癌負担の増大と医療格差が癌領域でのAI導入に拍車をかける 369
12.4.4 日本 380
12.4.4.1 高齢化とがん罹患率の上昇が成長を促進する 380
12.4.5 その他のアジア太平洋地域 390
12.5 ラテンアメリカ 401
12.5.1 ラテンアメリカのマクロ経済見通し 402
12.5.2 ブラジル 412
12.5.2.1 乳がん患者の増加が市場成長を支える 412

12.5.3 メキシコ 422
12.5.3.1 小児がん治療と化学療法合併症におけるAIの使用が市場成長を促進 422
12.5.4 その他のラテンアメリカ 432
12.6 中東・アフリカ 443
12.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 444
12.6.2 GCC諸国 454
12.6.2.1 がん患者の増加と臨床試験の増加が成長を牽引 454
12.6.3 その他の中東・アフリカ地域 465
13 競争環境 476
13.1 はじめに 476
13.2 主要企業の戦略／勝利への権利 476
13.2.1 主要企業が採用した戦略の概要 477
13.3 主要プレーヤーの収益分析 478
13.4 市場シェア分析 479
13.5 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年 481
13.5.1 スター企業 481
13.5.2 新興リーダー 481
13.5.3 浸透型プレーヤー 481
13.5.4 参加企業 481
13.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 483
13.6 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 488
13.6.1 先進的企業 488
13.6.2 対応力のある企業 488
13.6.3 ダイナミック企業 488
13.6.4 スタートアップ・ブロック 488
13.6.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 490
13.7 企業の評価と財務指標 492
13.8 ブランドとソフトウェアの比較 493
13.9 競争シナリオ 493
13.9.1 製品の発売と強化 493
13.9.2 取引 494
13.9.3 拡張 495
13.9.4 その他の開発 495
14 会社プロファイル 496
14.1 主要企業 496
14.1.1 エヌビディア・コーポレーション 496
14.1.1.1 事業概要 496
14.1.1.2 提供する製品／ソリューション 497

14.1.1.3 最近の動向 498
14.1.1.3.1 取引 498
14.1.1.4 MnMの視点 498
14.1.1.4.1 勝利への権利 498
14.1.1.4.2 戦略的選択 499
14.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 499
14.1.2 ジー・ヘルスケア 500
14.1.2.1 事業概要 500
14.1.2.2 提供する製品／ソリューション 501
14.1.2.3 最近の動向 502
14.1.2.3.1 製品の上市と承認 502
14.1.2.3.2 取引 502
14.1.2.4 MnMの見解 503
14.1.2.4.1 勝利への権利 503
14.1.2.4.2 戦略的選択 503
14.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 503
14.1.3 シーメンス・ヘルスィニアース 504
14.1.3.1 事業概要 504
14.1.3.2 提供する製品／ソリューション 505
14.1.3.3 最近の動向 506
14.1.3.3.1 製品の上市と承認 506
14.1.3.3.2 取引 506
14.1.3.3.3 事業拡大 506
14.1.3.4 MnMの見解 507
14.1.3.4.1 勝利への権利 507
14.1.3.4.2 戦略的選択 507
14.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 507
14.1.4 F.ホフマン・ラ・ロッシュ 508
14.1.4.1 事業概要 508
14.1.4.2 提供する製品／ソリューション 509
14.1.4.3 最近の動向 510
14.1.4.3.1 製品の上市と承認 510
14.1.4.3.2 取引 510
14.1.4.4 MnMの視点 511
14.1.4.4.1 勝利への権利 511
14.1.4.4.2 戦略的選択 511
14.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 511
14.1.5 インシリコ・メディシン 512
14.1.5.1 事業概要 512
14.1.5.2 提供する製品／ソリューション 512
14.1.5.3 最近の動向 513

14.1.5.4 MnMの見解 520
14.1.5.4.1 勝利への権利 520
14.1.5.4.2 戦略的選択 520
14.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 520
14.1.6 コンサータイ 521
14.1.6.1 事業概要 521
14.1.6.2 提供する製品／ソリューション 521
14.1.6.3 最近の動向 522
14.1.6.3.1 製品の上市と承認 522
14.1.6.3.2 取引 522
14.1.7 メドトロニック 523
14.1.7.1 事業概要 523
14.1.7.2 提供する製品／ソリューション 524
14.1.7.3 最近の動向 525
14.1.7.3.1 製品の上市と承認 525
14.1.7.3.2 取引 525
14.1.8 オラクル 526
14.1.8.1 事業概要 526
14.1.8.2 提供する製品／ソリューション 527
14.1.8.3 最近の動向 528
14.1.8.3.1 製品の上市と承認 528
14.1.8.3.2 取引 528
14.1.9 コニンクライフ・フィリップス 529
14.1.9.1 事業概要 529
14.1.9.2 提供する製品／ソリューション 530
14.1.9.3 最近の動向 531
14.1.9.3.1 取引 531
14.1.10 予測腫瘍学 532
14.1.10.1 事業概要 532
14.1.10.2 提供する製品／ソリューション 533
14.1.10.3 最近の動向 533
14.1.10.3.1 製品の上市と承認 533
14.1.10.3.2 取引 533
14.1.11 エクスセンティア 534
14.1.11.1 事業概要 534
14.1.11.2 提供する製品／ソリューション 535
14.1.11.3 最近の動向 536
14.1.11.3.1 製品の上市と承認 536
14.1.11.3.2 取引 536
14.1.11.3.3 事業拡大 541
14.1.11.3.4 その他の進展 542

14.1.12 パタイ543
14.1.12.1 事業概要 543
14.1.12.2 提供する製品／ソリューション 543
14.1.12.3 最近の動向 544
14.1.12.3.1 製品の上市と承認 544
14.1.12.3.2 取引 544
14.1.13 キュアメトリクス社545
14.1.13.1 事業概要 545
14.1.13.2 提供する製品／ソリューション 545
14.1.13.3 最近の動向 545
14.1.13.3.1 その他の開発 545
14.1.14 マインドピーク 546
14.1.14.1 事業概要 546
14.1.14.2 提供する製品／ソリューション 546
14.1.14.3 最近の動向 547
14.1.14.3.1 製品の上市と承認 547
14.1.14.3.2 取引 547
14.1.14.3.3 その他の動向 547
14.1.15 ペイジ・アイ・インク548
14.1.15.1 事業概要 548
14.1.15.2 提供する製品／ソリューション 548
14.1.15.3 最近の動向 549
14.1.15.3.1 製品の上市と承認 549
14.1.15.3.2 取引 549
14.1.15.3.3 その他の動向 550
14.1.16 テンポスアイ551
14.1.16.1 事業概要 551
14.1.16.2 提供する製品／ソリューション 551
14.1.16.3 最近の動向 552
14.1.16.3.1 製品の上市と承認 552
14.1.16.3.2 取引 553
14.1.16.3.3 事業拡大 555
14.1.16.3.4 その他の展開 556
14.1.17 イクトス 557
14.1.17.1 事業概要 557
14.1.17.2 提供する製品／ソリューション 557
14.1.17.3 最近の動向 558
14.1.17.3.1 取引 558
14.1.17.3.2 その他の動き 561

14.2 その他のプレーヤー 562
14.2.1 アズラ・アイ 562
14.2.2 キュアマッチ社563
14.2.3 オンコレンズ 563
14.2.4 トリオミクス 564
14.2.5 クリナコス 565
14.2.6 パーセラ・インク566
14.2.7 セルワークスグループ566
14.2.8 バイオミー567
15 付録 568
15.1 ディスカッションガイド 568
15.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 577
15.3 カスタマイズ・オプション 579
15.4 関連レポート 579
15.5 著者の詳細 580

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Table of Contents

Summary

The global AI in Oncology market is projected to reach USD 11.52 billion by 2030 from USD 2.45 billion in 2024, at a CAGR of 29.4% from 2024 to 2030. The market's growth is fuelled by the growing demand for cost-effective cancer treatments & solutions, streamlining of the drug discovery process, rapid digitization of healthcare records and patient data, the growing volume of cancer cases, and regulatory compliance requirements.
In March 2024, the journal published by the American Cancer Society stated the following key points:
• More than 80% of AI devices that are FDA-approved are used in cancer detection & diagnosis. These devices have applications in the following: pathology (19.7%), radiology (54.9), and radiation oncology (8.5%).
• AI aided in decreasing the workload of radiologists in breast cancer screening by 30% and in comparison to healthcare professionals, AI maintained more accuracy.
• AI combined with human evaluations improved cancer detection rates by 8% in various studies.
• Precision medicine tools powered by AI contributed to the 33% decline in cancer mortality rates over the past 32 years by enabling better diagnoses, tailored treatments, and optimized clinical decision-making.
However, integration with existing healthcare systems, data privacy, and security constraints pose a significant challenge within this market.
“Machine learning held the largest share in technology type in the AI in oncology market in 2023.”
The AI in oncology market is segmented based on technology into machine learning, natural language processing (NLP), context-aware processing and computing, computer vision, and image analysis (including optical character recognition). The machine learning segment held the largest market share in 2023. Further, the machine learning segment includes deep learning (including convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), generative adversarial networks (GAN), graph neural networks (GNN), others), supervised learning, reinforcement learning, unsupervised learning, other machine learning technologies. Among these, deep learning is the largest segment owing to its capability to analyze and process vast and complex datasets including medical images with improved efficiency. Within deep learning technologies such as CNNs are effective for image-based cancer detection, while RNNs and GANs are used to improve the temporal pattern analysis and data synthesis. Moreover, deep learning's scalability, adaptability and precision in analyzing and identifying the subtle patterns in cancer helped in improving the diagnosis, risk predictions and treatment optimization.
“By player type, the integrated solution segment is the largest and is also expected to register the fastest growth over the forecast period.”
By player type, the AI in oncology market is divided into niche/point solution providers (including platform & service), integrated suite/platform providers (including platform & service), technology providers (only software), and business process service providers. The integrated suite/platform providers segment accounts for the largest and is projected to be the fastest-growing segment over the forecast year. “By player type, the integrated solution segment is the largest and is also expected to register the fastest growth over the forecast period.” The growth is attributed to the fact that these providers offer comprehensive end-to-end solutions to streamline workflows across all treatment sectors of cancer such as detection, diagnosis, monitoring, and treatment planning. Such platforms help to integrate technologies including NLP, computer vision, and machine learning resulting in better clinical decision-making and offering seamless data interoperability.
Moreover, integrated suite/platform helps in decreasing the need for multiple vendors as they are unified systems due to their scalability and flexibility which results in cost effective solution. This holistic approach drives adoption and fuels rapid growth.
“Asia Pacific is estimated to register the highest CAGR over the forecast period.”
The AI in Oncology market is segmented mainly into North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East & Africa. The AI in oncology market in Asia Pacific is projected to register at the highest CAGR rate during the forecast period. The growth of this region is due to the development of healthcare infrastructure, and government initiatives to modernize and digitalize the healthcare industry particularly due to rising cancer cases, growth in minimally invasive cancer treatments, and to increase in the survival rate of cancer patients. Countries such as Japan, China, and India are focusing on developing cost-effective solutions in cancer care emphasizing the importance of AI-driven data management to handle sensitive patient information and ensure compliance with regulatory mandates for healthcare data standardization. Various key players and startups in the countries are promoting AI use in cancer such as Niramai, a Bangalore-based health tech startup, developed Thermalytix, an AI-driven breast cancer screening solution. The technology uses non-invasive, radiation-free thermal imaging and machine learning algorithms to detect breast cancer at an earlier stage compared to traditional methods. The solution is designed for all ages and ensures privacy, portability, and high accuracy. It is available in over 30 cities across 200+ hospitals in India and is expanding globally to different countries, thereby, transforming preventive cancer care.

Breakdown of supply-side primary interviews by company type, designation, and region:
• By Company Type: Tier 1 (40%), Tier 2 (35%), and Tier 3 (25%)
• By Designation: Directors (35%), Managers (40%), and Others (25%)
• By Region: North America (40%), Europe (30%), Asia Pacific (20%), Latin America (5%) and Middle East Africa (5%)
List of Companies Profiled in the Report
o Certara USA. (US)
o Siemens Healthineers (Germany)
o GE Healthcare (US)
o ConcertAI (US)
o Medtronic (Ireland)
o F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland)
o Oracle(US)
o NVIDIA Corporation(US)
o Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
o PathAI, Inc. (US)
o CureMetrix, Inc. (US)
o Mindpeak GmbH (Germany)
o Paige AI, Inc. (US)
o Predictive Oncology (US)
o Exscientia (UK)
o Insilico Medicine (US)
o Iktos (Paris)
o Tempus (US)
o Azra AI (US)
o CureMatch, Inc. (US)
o OncoLens (US)
o Triomics (US)
o Clinakos. (US)
o Perthera, Inc (US)
o Cellworks Group, Inc. (US)
o biomy, Inc. (Japan)

Research Coverage
This research report categorizes the AI in oncology market by player type [niche/point solution providers (including platform & service), integrated suite/platform providers (including platform & service), technology providers (only software), and business process service providers], by application [drug discovery {target identification & validation, lead identification & optimization, de novo drug design}, drug development {preclinical testing, predictive modeling for human trials, clinical trial optimization, adaptive trial design & monitoring}, diagnosis & early detection {imaging & radiology (mammography, computed tomography, magnetic resonance imaging (MRI), nuclear imaging (PET & SPECT), X-ray imaging, ultrasound, others), digital pathology & histopathology, liquid biopsy & biomarker detection, genetic risk prediction}, treatment planning & personalization {personalized treatment planning (precision medicine & genomic analysis, radiomics and radiogenomics, predictive models for treatment response, treatment recommendation systems), radiation therapy, chemotherapy, immunotherapy, targeted therapy (combination & dose optimization, AI-guided drug delivery), surgical planning & assistance (preoperative imaging and 3D modeling, intraoperative guidance and robotics, postoperative analysis & recovery)}, patient engagement & remote monitoring {symptom management & virtual assistance, remote patient monitoring, patient education & empowerment}, post-treatment surveillance & survivorship care {recurrence monitoring, long-term outcome prediction, mental health & support systems}, data management & analytics, other applications, by cancer type (solid tumors [including breast cancer lung cancer, prostate cancer, colorectal cancer, brain tumors, and other tumors], hematologic malignancies (including leukemia, lymphoma, multiple myeloma, other hematologic malignancies), by technology [machine learning {deep learning (convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), generative adversarial networks (GAN), graph neural networks (GNN), others), supervised learning, reinforcement learning, unsupervised learning, other machine learning technologies}, natural language processing (NLP), context-aware processing and computing, computer vision, image analysis (including optical character recognition)], by deployment [on-premises model, cloud-based model, and hybrid model], by end user [healthcare providers {hospitals & clinics, specialty centers, laboratories & diagnostic centers, others}, pharmaceutical & biotechnology companies, medical device/equipment companies, academic & research institutions, government & regulatory agencies, healthcare payers, and others}, and region. The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the AI in oncology market. A thorough analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, offerings, and key strategies such as acquisitions, collaborations, partnerships, mergers, product/service launches & enhancements, and approvals in the AI in oncology market. Competitive analysis of upcoming startups in the AI in oncology market ecosystem is covered in this report.
Reasons to Buy the Report
The report will help market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI in oncology market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to better position their businesses and plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the market pulse and provides information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (supportive regulations, growing necessity to reduce healthcare costs, reduction in costs and improved operational efficiency with AI in oncology platforms, rising demand for streamlined clinical trials, technological advancements in AI algorithms, rising cancer prevalence globally), restraints (ensuring data security is a major concern for both patients and users, elevated costs associated with adoption of AI, resistance to adoption), opportunities (focus on personalized treatment plans, collaborative efforts, AI-driven drug discovery), and challenges (limited availability of datasets, interoperability issues) influencing the growth of the AI in oncology market
• Solution Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in oncology market
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI in oncology market across varied regions.
• Market Diversification: Exhaustive information about new solutions, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in oncology market
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players such as Siemens Healthineers (Germany), GE Healthcare (US), ConcertAI (US), Medtronic (Ireland), F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland), Oracle(US), NVIDIA Corporation(US), Koninklijke Philips N.V. (Netherlands), PathAI, Inc. (US), CureMetrix, Inc. (US), Mindpeak GmbH (Germany), Paige AI, Inc. (US), Predictive Oncology (US), Exscientia (UK), and Insilico Medicine (US), among others in AI in oncology market.

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1 INTRODUCTION 46
1.1 STUDY OBJECTIVES 46
1.2 MARKET DEFINITION 46
1.3 STUDY SCOPE 47
1.3.1 MARKET SEGMENTATION AND GEOGRAPHIC SPREAD 47
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 48
1.3.3 YEARS CONSIDERED 51
1.4 CURRENCY CONSIDERED 51
1.5 STAKEHOLDERS 52
2 RESEARCH METHODOLOGY 53
2.1 RESEARCH DATA 53
2.1.1 SECONDARY DATA 54
2.1.1.1 Key data from secondary sources 55
2.1.2 PRIMARY DATA 55
2.1.2.1 Primary sources 56
2.1.2.1.1 Key data from primary sources 57
2.1.2.1.2 Key industry insights 58
2.1.2.2 Breakdown of primary interviews 58
2.2 MARKET ESTIMATION METHODOLOGY 59
2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 60
2.4 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 68
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 69
2.5.1 MARKET SIZING ASSUMPTIONS 69
2.5.2 OVERALL STUDY ASSUMPTIONS 69
2.6 RISK ASSESSMENT 70
2.7 RESEARCH LIMITATIONS 70
2.7.1 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS 70
2.7.2 SCOPE-RELATED LIMITATIONS 70
3 EXECUTIVE SUMMARY 71
4 PREMIUM INSIGHTS 76
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS AI IN ONCOLOGY MARKET 76
4.2 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY REGION 77
4.3 NORTH AMERICA: AI IN ONCOLOGY MARKET, BY DEPLOYMENT MODEL AND COUNTRY 77
4.4 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY COUNTRY 78
4.5 AI IN ONCOLOGY MARKET: DEVELOPED MARKETS VS. EMERGING MARKETS 78
5 MARKET OVERVIEW 79
5.1 INTRODUCTION 79
5.2 MARKET DYNAMICS 79
5.2.1 DRIVERS 80
5.2.1.1 Increasing incidence of cancer disease 80
5.2.1.2 Growing need for early detection and diagnosis 80
5.2.1.3 Advancements in precision cancer treatment 81
5.2.1.4 Support from regulatory authorities 81
5.2.1.5 Increasing investments and funding 82
5.2.2 RESTRAINTS 83
5.2.2.1 High initial costs 83
5.2.2.2 Data integrity and algorithm validation 83
5.2.2.3 Integration with existing systems 83
5.2.3 OPPORTUNITIES 84
5.2.3.1 Radiomics and imaging analysis 84
5.2.3.2 Clinical trial optimization 86
5.2.3.3 Personalized treatment plans 86
5.2.3.4 Integration of multi-omics data 87
5.2.4 CHALLENGES 87
5.2.4.1 Limited availability of datasets 87
5.2.4.2 Data privacy and security 88
5.3 ECOSYSTEM ANALYSIS 89
5.4 CASE STUDY ANALYSIS 91
5.4.1 SIEMENS HEALTHINEERS IMPLEMENTED SYNGO.VIA RT IMAGE SUITE POWERED BY NVIDIA GPU-BASED SHERLOCK AI SUPERCOMPUTER 91
5.4.2 AI IN ONCOLOGY FOR PERSONALIZED TREATMENT PLANNING 91
5.4.3 PERSONALIZED OUTREACH FOR ONCOLOGISTS WITH TAKEDA'S AI SOLUTION 92
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 93
5.6 PORTER'S FIVE FORCES ANALYSIS 95
5.6.1 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 96
5.6.2 BARGAINING POWER OF BUYERS 96
5.6.3 THREAT OF SUBSTITUTES 96
5.6.4 THREAT OF NEW ENTRANTS 97
5.6.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 97
5.7 REGULATORY LANDSCAPE 97
5.7.1 NORTH AMERICA 97
5.7.2 EUROPE 98
5.7.3 ASIA PACIFIC 99
5.7.4 MIDDLE EAST & AFRICA 100
5.7.5 LATIN AMERICA 100
5.7.6 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 100
5.8 PATENT ANALYSIS 103
5.8.1 PATENT PUBLICATION TRENDS FOR AI IN ONCOLOGY 103
5.8.2 JURISDICTION ANALYSIS 104
5.8.3 MAJOR PATENTS IN AI IN ONCOLOGY MARKET 105
5.9 TECHNOLOGY ANALYSIS 106
5.9.1 KEY TECHNOLOGIES 106
5.9.1.1 Machine learning 106
5.9.1.2 Natural language processing 106
5.9.1.3 Computer vision 106
5.9.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 107
5.9.2.1 High-performance computing 107
5.9.2.2 Next-generation sequencing 107
5.9.2.3 Digital twins 107
5.9.2.4 Real-world evidence/real-world data 107
5.9.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 107
5.9.3.1 Cloud computing 107
5.9.3.2 Theranostics 108
5.9.3.3 Augmented and virtual reality 108
5.10 INDUSTRY TRENDS 108
5.10.1 SHIFT TOWARD PERSONALIZED ONCOLOGY 108
5.10.2 EXPANSION OF AI-BASED CLINICAL TRIALS 108
5.11 PRICING ANALYSIS 109
5.11.1 INDICATIVE PRICING OF AI IN ONCOLOGY SOFTWARE,
BY DEPLOYMENT MODEL 109
5.11.2 AVERAGE SELLING PRICE OF AI IN ONCOLOGY PLATFORMS,
BY REGION (2023) 109
5.12 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2025 110
5.13 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 111
5.13.1 KEY STAKEHOLDERS 111
5.13.2 BUYING CRITERIA 112
5.14 TRENDS AND DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 113
5.15 END USER ANALYSIS 113
5.15.1 UNMET NEEDS 113
5.15.2 END USER EXPECTATIONS 114
5.16 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 114
5.17 IMPACT OF GENERATIVE AI ON AI IN ONCOLOGY MARKET 115
5.17.1 KEY USE CASES 116
5.17.2 CASE STUDIES OF GENERATIVE AI IMPLEMENTATION 116
5.17.2.1 Case Study 1: Accelerated drug discovery with Generative AI and streamlined workflows 116

5.17.3 IMPACT OF GENERATIVE AI ON INTERCONNECTED AND ADJACENT ECOSYSTEMS 117
5.17.3.1 Pharmaceutical research and development market 117
5.17.3.2 Radiology and medical imaging market 117
5.17.3.3 Healthcare delivery systems market 118
5.17.4 USER READINESS AND IMPACT ASSESSMENT 118
5.17.4.1 User readiness 118
5.17.4.1.1 Use A: Healthcare providers 118
5.17.4.1.2 User B: Pharmaceutical & biotechnology companies 118
5.17.4.2 Impact assessment 118
5.17.4.2.1 User A: Healthcare providers 118
5.17.4.2.2 User B: Pharmaceutical & biotechnology companies 119
6 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY TECHNOLOGY 120
6.1 INTRODUCTION 121
6.2 MACHINE LEARNING 121
6.2.1 DEEP LEARNING 124
6.2.1.1 Need to streamline clinical workflows, reduce delays, and improve patient outcomes to drive market 124
6.2.1.2 Convolutional neural networks 125
6.2.1.3 Recurrent neural networks 126
6.2.1.4 Generative adversarial networks 126
6.2.1.5 Graph neural networks 126
6.2.1.6 Others 126
6.2.2 SUPERVISED LEARNING 127
6.2.2.1 Surge in demand for accurate predictions and tailored treatments to drive market 127
6.2.3 REINFORCEMENT LEARNING 128
6.2.3.1 Extensive use in drug discovery to drive market 128
6.2.4 UNSUPERVISED LEARNING 129
6.2.4.1 Ability to perform complex tasks and uncover potential drug candidates to drive market 129
6.2.5 OTHER MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES 130
6.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 131
6.3.1 EMERGING DEVELOPMENTS IN ONCOLOGY CARE TO DRIVE MARKET 131
6.4 CONTEXT-AWARE PROCESSING AND COMPUTING 132
6.4.1 ABILITY TO OPTIMIZE CLINICAL WORKFLOWS TO DRIVE MARKET 132
6.5 COMPUTER VISION 133
6.5.1 ELEVATED DEMAND FOR PRECISION MEDICINE TO DRIVE MARKET 133
6.6 IMAGE ANALYSIS 134
6.6.1 AUTOMATION OF COMPLEX IMAGING TASKS TO DRIVE MARKET 134

7 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY APPLICATION 136
7.1 INTRODUCTION 137
7.2 DRUG DISCOVERY 138
7.2.1 TARGET IDENTIFICATION & VALIDATION 139
7.2.1.1 Emphasis on avoiding last-stage failure in drug discovery to boost growth 139
7.2.2 HIT IDENTIFICATION & PRIORITIZATION 141
7.2.2.1 Need for large-scale data analysis in HTS screening to drive adoption 141
7.2.3 HIT-TO-LEAD IDENTIFICATION/LEAD GENERATION 142
7.2.3.1 AI-driven lead generation to improve selectivity and binding mechanisms 142
7.2.4 LEAD OPTIMIZATION 143
7.2.4.1 Need to accelerate make-design-test cycles and high possibility of clinical drug failure to spur market 143
7.2.5 CANDIDATE SELECTION & VALIDATION 144
7.2.5.1 Candidate selection and validation to facilitate early drug discovery 144
7.3 DRUG DEVELOPMENT 145
7.3.1 PRECLINICAL TESTING 147
7.3.1.1 Need to identify risks and optimize candidates to boost growth 147
7.3.2 PREDICTIVE MODELING FOR HUMAN TRIALS 148
7.3.2.1 Need for leveraging AI for accurate dose selection and safety assessments to boost growth 148
7.3.3 CLINICAL TRIAL OPTIMIZATION 149
7.3.3.1 Need to enhance trial efficiency and outcomes with AI-driven insights to propel market 149
7.3.4 ADAPTIVE TRIAL DESIGN & MONITORING 150
7.3.4.1 AI-driven adaptive trial design & monitoring help improve flexibility and success rates 150
7.4 DIAGNOSIS & EARLY DETECTION 151
7.4.1 IMAGING & RADIOLOGY 152
7.4.1.1 Mammography 154
7.4.1.1.1 Need for accurate diagnosis of breast cancer to propel market 154
7.4.1.2 Computed tomography (CT) 154
7.4.1.2.1 Need for early diagnosis of solid tumors in lungs, liver, and brain to drive growth 154
7.4.1.3 Magnetic resonance imaging (MRI) 155
7.4.1.3.1 Need for optimizing imaging and enhancing tumor detection by integrating AI into MRI to propel demand 155
7.4.1.4 Nuclear imaging 156
7.4.1.4.1 Need for empowering AI-enhanced PET and SPECT imaging for precision oncology to drive growth 156
7.4.1.5 X-ray Imaging 157
7.4.1.5.1 Integrating AI-powered X-rays to automate detection of lung nodules to boost market 157
7.4.1.6 Ultrasound 158
7.4.1.6.1 Focus on integrating AI with ultrasound imaging to boost growth 158
7.4.1.7 Other imaging modalities 159
7.4.2 DIGITAL PATHOLOGY & HISTOPATHOLOGY 160
7.4.2.1 Focus on examining tissue samples to diagnose diseases to boost market 160
7.4.3 LIQUID BIOPSY & BIOMARKER DETECTION 161
7.4.3.1 Advancements in non-invasive diagnostic technologies to propel growth 161
7.4.4 GENETIC RISK PREDICTION 162
7.4.4.1 Increased awareness of people regarding hereditary cancer risk to encourage growth 162
7.5 TREATMENT PLANNING & PERSONALIZATION 163
7.5.1 PERSONALIZED TREATMENT PLANNING 164
7.5.1.1 Precision medicine & genomic analysis 166
7.5.1.1.1 Need for adopting personalized therapies to improve treatment response to boost growth 166
7.5.1.2 Radiomics & radiogenomics 167
7.5.1.2.1 Emphasis on optimizing radiomics and radiogenomics for disease characterization to propel demand 167
7.5.1.3 Predictive models for treatment response 168
7.5.1.3.1 Adoption of predictive modeling to analyze genetic information to improve growth 168
7.5.1.4 Treatment recommendation systems 168
7.5.1.4.1 Need for enhancing treatment decisions with data-driven insights to propel growth 168
7.5.2 RADIATION THERAPY 169
7.5.2.1 Need for effective tumor targeting to boost growth 169
7.5.3 CHEMOTHERAPY 170
7.5.3.1 Focus on optimizing chemotherapy for targeted treatment and risk prediction to boost segmental growth 170
7.5.4 IMMUNOTHERAPY 171
7.5.4.1 Use of immunotherapy for personalized and effective cancer care to boost growth 171
7.5.5 TARGETED THERAPY 172
7.5.5.1 Combination & dose optimization 173
7.5.5.1.1 Need for enhancing personalized dosing to augment segment growth 173
7.5.5.2 AI-guided drug delivery 174
7.5.5.2.1 Emphasis on achieving robust AI-powered drug delivery system to drive market 174
7.5.6 SURGICAL PLANNING & ASSISTANCE 175
7.5.6.1 Preoperative imaging & 3D modeling 176
7.5.6.1.1 AI-driven 3D models for enhanced oncology care 176

7.5.6.2 Intraoperative guidance and robotics 177
7.5.6.2.1 Focus on integrating robotic surgery to enhance precision in treatment to drive market 177
7.5.6.3 Postoperative analysis & recovery 178
7.5.6.3.1 Emphasis on enhancing AI in postoperative care to drive demand 178
7.6 PATIENT ENGAGEMENT & REMOTE MONITORING 179
7.6.1 SYMPTOM MANAGEMENT & VIRTUAL ASSISTANCE 180
7.6.1.1 Symptom management & virtual assistance tools are beneficial for chronic disease management 180
7.6.2 REMOTE PATIENT MONITORING 181
7.6.2.1 Need for AI-enhanced, real-time monitoring to augment growth 181
7.6.3 PATIENT EDUCATION & EMPOWERMENT 182
7.6.3.1 Improved health literacy and engagement with AI-curated insights 182
7.7 POST-TREATMENT SURVEILLANCE & SURVIVORSHIP CARE 183
7.7.1 RECURRENCE MONITORING 184
7.7.1.1 Need to improve cancer surveillance and accurate recurrence detection and prognosis to drive market 184
7.7.2 LONG-TERM OUTCOME PREDICTION 186
7.7.2.1 Need for personalized care plans and chronic side-effect management to augment market 186
7.7.3 MENTAL HEALTH & SUPPORT SYSTEMS 187
7.7.3.1 Prioritizing mental health support in cancer care to augment segmental growth 187
7.8 DATA MANAGEMENT & ANALYTICS 188
7.8.1 INTEGRATION OF GENOMIC AND CLINICAL DATA TO ACCELERATE DEMAND FOR AI-POWERED ANALYTICS 188
7.9 OTHER APPLICATIONS 189
8 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY CANCER TYPE 190
8.1 INTRODUCTION 191
8.2 SOLID TUMORS 191
8.2.1 RISING PREVALENCE OF SOLID TUMORS TO BOOST NEED FOR AI-DRIVEN INNOVATIONS 191
8.2.2 BREAST CANCER 193
8.2.3 LUNG CANCER 194
8.2.4 PROSTATE CANCER 195
8.2.5 COLORECTAL CANCER 196
8.2.6 BRAIN TUMOR 197
8.2.7 OTHER SOLID TUMORS 198
8.3 HEMATOLOGIC MALIGNANCIES 199
8.3.1 RISING CASES OF BLOOD CANCER TO DRIVE MARKET 199
8.3.2 LEUKEMIA 201
8.3.3 LYMPHOMA 202
8.3.4 MULTIPLE MYELOMA 203
8.3.5 OTHER HEMATOLOGIC MALIGNANCIES 204
8.4 OTHER CANCER TYPES 205
9 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY END USER 206
9.1 INTRODUCTION 207
9.2 HEALTHCARE PROVIDERS 207
9.2.1 NEED FOR IMPROVED DIAGNOSTIC ACCURACY, PERSONALIZED TREATMENT PLANNING, AND ENHANCED WORKFLOW EFFICIENCY TO BOOST MARKET 207
9.2.2 HOSPITALS & CLINICS 209
9.2.3 SPECIALTY CENTERS 210
9.2.4 LABORATORIES & DIAGNOSTIC CENTERS 211
9.2.5 OTHER HEALTHCARE PROVIDERS 212
9.3 PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES 213
9.3.1 NEED TO LEVERAGE AI FOR ACCELERATED ONCOLOGY DRUG DISCOVERY AND CLINICAL TRIALS TO BOOST GROWTH 213
9.4 MEDICAL DEVICE/ EQUIPMENT COMPANIES 214
9.5 ACADEMIC & RESEARCH INSTITUTIONS 216
9.6 GOVERNMENT & REGULATORY AGENCIES 217
9.7 HEALTHCARE PAYERS 218
9.8 OTHER END USERS 219
10 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY PLAYER TYPE 221
10.1 INTRODUCTION 222
10.2 NICHE/POINT SOLUTION PROVIDERS 222
10.2.1 NICHE/POINT SOLUTION PROVIDERS ACCELERATE CANCER DRUG DISCOVERY AND DEVELOPMENT 222
10.3 INTEGRATED SUITE/PLATFORM PROVIDERS 224
10.3.1 INTEGRATED SUITE/PLATFORM PROVIDERS REDUCE NEED FOR MULTIPLE VENDORS AND ACCELERATE WORKFLOWS 224
10.4 TECHNOLOGY PROVIDERS 225
10.4.1 DEMAND FOR IMPROVED ONCOLOGY WORKFLOWS TO DRIVE MARKET 225
10.5 BUSINESS PROCESS SERVICE PROVIDERS 227
10.5.1 FOCUS ON OPTIMIZING NON-CLINICAL ONCOLOGY WORKFLOWS TO PROPEL MARKET GROWTH 227
11 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY DEPLOYMENT MODEL 228
11.1 INTRODUCTION 229
11.2 CLOUD-BASED MODEL 229
11.2.1 NEED FOR ADVANCED CANCER RESEARCH AND TREATMENT TO BOOST USE OF CLOUD-BASED AI PLATFORMS 229
11.3 ON-PREMISES MODEL 231
11.3.1 NEED FOR ENHANCED DATA SECURITY AND COMPLIANCE TO PROPEL ADOPTION OF ON-PREMISES MODEL 231
11.4 HYBRID MODEL 232
11.4.1 NEED FOR ENHANCING SCALABILITY AND DATA SECURITY IN DIAGNOSTICS TO DRIVE USE OF HYBRID-BASED AI PLATFORMS 232
12 AI IN ONCOLOGY MARKET, BY REGION 234
12.1 INTRODUCTION 235
12.2 NORTH AMERICA 236
12.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 239
12.2.2 US 249
12.2.2.1 Rising number of clinical trials and drug discovery to drive market 249
12.2.3 CANADA 260
12.2.3.1 Pharmaceutical giants advancing innovation and expanding access to clinical trials to fuel market 260
12.3 EUROPE 271
12.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 272
12.3.2 GERMANY 283
12.3.2.1 Advanced healthcare system and collaborative efforts to boost market 283
12.3.3 UK 293
12.3.3.1 Government support for developing new AI platforms to drive innovation 293
12.3.4 FRANCE 304
12.3.4.1 Growing R&D pipeline for oncology trials to drive market 304
12.3.5 ITALY 314
12.3.5.1 Favorable regulatory scenarios to propel AI adoption in oncology 314
12.3.6 SPAIN 325
12.3.6.1 Established network of research centers to propel market 325
12.3.7 REST OF EUROPE 336
12.4 ASIA PACIFIC 346
12.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 347
12.4.2 CHINA 359
12.4.2.1 Increasing healthcare expenditure to drive demand for oncology solutions 359
12.4.3 INDIA 369
12.4.3.1 Growing cancer burden and healthcare disparities to fuel adoption of AI in oncology 369
12.4.4 JAPAN 380
12.4.4.1 Aging population and rising cancer rates to drive growth 380
12.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 390
12.5 LATIN AMERICA 401
12.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR LATIN AMERICA 402
12.5.2 BRAZIL 412
12.5.2.1 Rising cases of breast cancer to support market growth 412

12.5.3 MEXICO 422
12.5.3.1 Use of AI in pediatric cancer treatment and chemotherapy complications to fuel market growth 422
12.5.4 REST OF LATIN AMERICA 432
12.6 MIDDLE EAST & AFRICA 443
12.6.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR MIDDLE EAST & AFRICA 444
12.6.2 GCC COUNTRIES 454
12.6.2.1 Growing cancer cases and increasing clinical trials to drive growth 454
12.6.3 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 465
13 COMPETITIVE LANDSCAPE 476
13.1 INTRODUCTION 476
13.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 476
13.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY KEY PLAYERS 477
13.3 REVENUE ANALYSIS OF KEY PLAYERS 478
13.4 MARKET SHARE ANALYSIS 479
13.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 481
13.5.1 STARS 481
13.5.2 EMERGING LEADERS 481
13.5.3 PERVASIVE PLAYERS 481
13.5.4 PARTICIPANTS 481
13.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 483
13.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 488
13.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 488
13.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 488
13.6.3 DYNAMIC COMPANIES 488
13.6.4 STARTING BLOCKS 488
13.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 490
13.7 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 492
13.8 BRAND/SOFTWARE COMPARISON 493
13.9 COMPETITIVE SCENARIO 493
13.9.1 PRODUCT LAUNCHES & ENHANCEMENTS 493
13.9.2 DEALS 494
13.9.3 EXPANSIONS 495
13.9.4 OTHER DEVELOPMENTS 495
14 COMPANY PROFILES 496
14.1 KEY PLAYERS 496
14.1.1 NVIDIA CORPORATION 496
14.1.1.1 Business overview 496
14.1.1.2 Products/Solutions offered 497

14.1.1.3 Recent developments 498
14.1.1.3.1 Deals 498
14.1.1.4 MnM view 498
14.1.1.4.1 Right to win 498
14.1.1.4.2 Strategic choices 499
14.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 499
14.1.2 GE HEALTHCARE 500
14.1.2.1 Business overview 500
14.1.2.2 Products/Solutions offered 501
14.1.2.3 Recent developments 502
14.1.2.3.1 Product launches & approvals 502
14.1.2.3.2 Deals 502
14.1.2.4 MnM view 503
14.1.2.4.1 Right to win 503
14.1.2.4.2 Strategic choices 503
14.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 503
14.1.3 SIEMENS HEALTHINEERS AG 504
14.1.3.1 Business overview 504
14.1.3.2 Products/Solutions offered 505
14.1.3.3 Recent developments 506
14.1.3.3.1 Product launches & approvals 506
14.1.3.3.2 Deals 506
14.1.3.3.3 Expansions 506
14.1.3.4 MnM view 507
14.1.3.4.1 Right to win 507
14.1.3.4.2 Strategic choices 507
14.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 507
14.1.4 F. HOFFMANN-LA ROCHE LTD 508
14.1.4.1 Business overview 508
14.1.4.2 Products/Solutions offered 509
14.1.4.3 Recent developments 510
14.1.4.3.1 Product launches & approvals 510
14.1.4.3.2 Deals 510
14.1.4.4 MnM view 511
14.1.4.4.1 Right to win 511
14.1.4.4.2 Strategic choices 511
14.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 511
14.1.5 INSILICO MEDICINE 512
14.1.5.1 Business overview 512
14.1.5.2 Products/Solutions offered 512
14.1.5.3 Recent developments 513

14.1.5.4 MnM view 520
14.1.5.4.1 Right to win 520
14.1.5.4.2 Strategic choices 520
14.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 520
14.1.6 CONCERTAI 521
14.1.6.1 Business overview 521
14.1.6.2 Products/Solutions offered 521
14.1.6.3 Recent developments 522
14.1.6.3.1 Product launches & approvals 522
14.1.6.3.2 Deals 522
14.1.7 MEDTRONIC 523
14.1.7.1 Business overview 523
14.1.7.2 Products/Solutions offered 524
14.1.7.3 Recent developments 525
14.1.7.3.1 Product launches & approvals 525
14.1.7.3.2 Deals 525
14.1.8 ORACLE 526
14.1.8.1 Business overview 526
14.1.8.2 Products/Solutions offered 527
14.1.8.3 Recent developments 528
14.1.8.3.1 Product launches & approvals 528
14.1.8.3.2 Deals 528
14.1.9 KONINKLIJKE PHILIPS N.V. 529
14.1.9.1 Business overview 529
14.1.9.2 Products/Solutions offered 530
14.1.9.3 Recent developments 531
14.1.9.3.1 Deals 531
14.1.10 PREDICTIVE ONCOLOGY 532
14.1.10.1 Business overview 532
14.1.10.2 Products/Solutions offered 533
14.1.10.3 Recent developments 533
14.1.10.3.1 Product launches & approvals 533
14.1.10.3.2 Deals 533
14.1.11 EXSCIENTIA 534
14.1.11.1 Business overview 534
14.1.11.2 Products/Solutions offered 535
14.1.11.3 Recent developments 536
14.1.11.3.1 Product launches & approvals 536
14.1.11.3.2 Deals 536
14.1.11.3.3 Expansions 541
14.1.11.3.4 Other developments 542

14.1.12 PATHAI, INC. 543
14.1.12.1 Business overview 543
14.1.12.2 Products/Solutions offered 543
14.1.12.3 Recent developments 544
14.1.12.3.1 Product launches & approvals 544
14.1.12.3.2 Deals 544
14.1.13 CUREMETRIX, INC. 545
14.1.13.1 Business overview 545
14.1.13.2 Products/Solutions offered 545
14.1.13.3 Recent developments 545
14.1.13.3.1 Other developments 545
14.1.14 MINDPEAK GMBH 546
14.1.14.1 Business overview 546
14.1.14.2 Products/Solutions offered 546
14.1.14.3 Recent developments 547
14.1.14.3.1 Product launches & approvals 547
14.1.14.3.2 Deals 547
14.1.14.3.3 Other developments 547
14.1.15 PAIGE AI, INC. 548
14.1.15.1 Business overview 548
14.1.15.2 Products/Solutions offered 548
14.1.15.3 Recent developments 549
14.1.15.3.1 Product launches & approvals 549
14.1.15.3.2 Deals 549
14.1.15.3.3 Other developments 550
14.1.16 TEMPUS AI, INC. 551
14.1.16.1 Business overview 551
14.1.16.2 Products/Solutions offered 551
14.1.16.3 Recent developments 552
14.1.16.3.1 Product launches & approvals 552
14.1.16.3.2 Deals 553
14.1.16.3.3 Expansions 555
14.1.16.3.4 Other developments 556
14.1.17 IKTOS 557
14.1.17.1 Business overview 557
14.1.17.2 Products/Solutions offered 557
14.1.17.3 Recent developments 558
14.1.17.3.1 Deals 558
14.1.17.3.2 Other developments 561

14.2 OTHER PLAYERS 562
14.2.1 AZRA AI 562
14.2.2 CUREMATCH, INC. 563
14.2.3 ONCOLENS 563
14.2.4 TRIOMICS 564
14.2.5 CLINAKOS 565
14.2.6 PERTHERA, INC. 566
14.2.7 CELLWORKS GROUP, INC. 566
14.2.8 BIOMY, INC. 567
15 APPENDIX 568
15.1 DISCUSSION GUIDE 568
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 577
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 579
15.4 RELATED REPORTS 579
15.5 AUTHOR DETAILS 580

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