医用画像診断における人工知能（AI）市場：コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、モダリティ別（MRI、CT、X線）、用途別（放射線、心臓、癌-肺、乳房、前立腺）、エンドユーザー別（病院、画像診断センター）-2029年までの世界予測

Artificial Intelligence (AI) in Medical Imaging Market by Component(Hardware, Software, Service), Modality (MRI, CT, X-Ray), Application (Radiology, Cardio, Cancer- Lung, Breast, Prostate), End User(Hospital, Imaging Center) - Global Forecast to 2029

世界の医療用画像処理におけるAI市場は、2024年の16億5,000万米ドルから2029年には45億3,000万米ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は22.4%である。この著しい成長の要因は、AI技術に対する政府支... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2025年1月15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	432	582	英語

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サマリー

世界の医療用画像処理におけるAI市場は、2024年の16億5,000万米ドルから2029年には45億3,000万米ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は22.4%である。この著しい成長の要因は、AI技術に対する政府支援の増加、負荷軽減のためのAIソリューションに対する放射線科医の信頼性向上、異業種連携やパートナーシップであろう。逆に、同市場は、専門的なAI従事者の不足、一貫性がなく曖昧な規制の枠組みに苦しむとみられる。

"2024年から2029年にかけて、医療用画像診断におけるAI市場ではサービス分野が最も急成長すると予想される"

同市場は、ソフトウェア、ハードウェア、サービス・コンポーネントに区分されている。2023年には、オペレーションの最適化、プロセスの自動化、診断精度の向上などの機能により、ソフトウェアセグメントが市場をリードした。しかし、サービスセグメントは、医療におけるAIソリューションの実装と最適化に必要なマネージドサービス、統合支援、トレーニングに対する需要の高まりにより、2024年から2029年にかけて最も高い成長を示すと予想される。これらのサービスは、スタッフ不足や画像処理作業負荷の増加といった問題を解決するため、医療提供者は業務効率を高め、患者により良い医療を提供することができる。

"2023年の世界の医療用画像処理におけるAI市場では、放射線部門が最大のシェアを占めると推定される"
高度な画像ソリューションに対する強い需要があり、放射線科医が様々な病態を診断するのをサポートするためにAIの採用が増加していることから、放射線科アプリケーションセグメントは医療画像診断におけるAI市場で大きなシェアを占めている。AI技術は、診断精度の向上、ワークフローの合理化、放射線科医の作業負担の軽減を実現し、より迅速で正確な結果をもたらすため、放射線診断に広く応用されている。医療用画像診断の件数は増加しており、AI技術の継続的な進歩により、市場での優位性の継続が期待される。

一方、腫瘍学分野への応用も急成長している。腫瘍学におけるAIの応用は基本的に、早期発見、治療計画、患者の進行状況の追跡の分野であり、例えばCTスキャン、MRI、異常な増殖や腫瘍の徴候のための生検などの医療画像をさらに分析することができる。このアプリケーションは、AIが癌をより正確かつ迅速に診断するのに役立つため、急速に推進されており、腫瘍学分野のこの側面が近い将来成長する。検査と分析は、精密診断と検査室自動化のためのAIの進歩の高まりに牽引され、予測期間中に力強い成長を示すと予想される。

"2023年、病院セグメントが世界の医用画像AI市場で最大のシェアを占めると推定される"
2023年、病院セグメントが世界の医療画像診断におけるAI市場で最大のシェアを占めると予測される。これは、患者ケアの質を高める病院での低侵襲手術（MIS）の採用拡大や、こうした医療現場でのワークフロー効率を向上させる画像技術の進歩などの要因によるものである。

"2023年、北米が医用画像AI市場を支配する"
地域の優位性については、北米が2023年に医療用画像処理におけるAI市場をリードすると予測されている。これは、同地域の高度な医療インフラ、AI技術の広範な採用、主要企業や機関による研究開発への多額の投資に起因する。しかし、アジア太平洋地域は、癌の有病率の上昇、診断におけるAIの活用の増加、医療システムの近代化に向けた政府の取り組みに牽引され、2024年から2029年にかけて最も高い成長率（CAGR）を記録すると予測されている。

供給側一次面接の内訳（企業タイプ別、呼称別、地域別
- 企業タイプ別ティア1（35%）、ティア2（45%）、ティア3（20）
- 役職別Cレベル(35%)、ディレクターレベル(25%)、その他(40%)
- 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%)

同市場における主なプレーヤーは、マイクロソフト（米国）、エヌビディア・コーポレーション（米国）、メラティブ（米国）、インテル・コーポレーション（米国）、グーグル（米国）、シーメンス・ヘルティニアーズ（ドイツ）、GEヘルスケア（米国）、デジタル・ダイアグノスティックス（米国）、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（米国）、インフォームAI（米国）、ハートフロー（米国）、エンリティック（米国）、アイコメトリックス（ベルギー）、エイデンス（オランダ）、バタフライ・ネットワーク（米国）、Nano-X Imaging LTD.(イスラエル）、Viz.ai, Inc.（米国）、Quibim（スペイン）、Qure.ai（インド）、Therapixel（フランス）、Aidoc（米国）、Koninklijke Philips N.V.（オランダ）、Lunit, Inc.（韓国）、EchoNous, Inc.（米国）、Brainomix（英国）。

- 調査範囲

本レポートでは、コンポーネント、アプリケーション、エンドユーザー、モダリティ、地域など様々な側面から医療画像市場におけるAIを包括的に調査している。促進要因、阻害要因、機会、課題など、市場成長に影響を与える主要因を分析しています。さらに、利害関係者が直面する機会と課題を評価し、市場リーダー向けに競争環境に関する詳細な洞察を提供しています。また、ミクロ市場についても調査し、その成長動向、将来性、医療用画像処理におけるAI市場全体への貢献度を明らかにしています。さらに、主要5地域にわたる市場セグメントの収益を予測しています。
レポート購入の理由
この調査レポートは、新興企業と既存企業の両方が医療用画像処理におけるAI市場の現状を理解するのを支援し、戦略的に市場シェアを拡大できるようにすることを目的としています。この調査を入手した企業は、以下の戦術を活用して市場での存在感を高めることができます：
本レポートは、以下の側面に関する貴重な洞察を提供しています：
- 主要な推進要因：ビッグデータの流入、業界を超えたパートナーシップの増加、放射線科医の作業負担を軽減するためのAIソリューションの採用の増加、政府のイニシアチブの増加などの要因が、医療用画像処理におけるAI市場の重要な成長促進要因として強調されている。
- 阻害要因：課題としては、医療従事者がAIベースの技術を採用することに消極的であること、熟練したAI専門家が不足していること、医療用ソフトウェアの規制ガイドラインが曖昧であることなどが挙げられ、これらすべてが市場の成長を阻害する要因となっている。
- 機会：本レポートでは、未開拓の新興市場と、人間を意識したAIシステムの開発に注目が集まっていることを、同市場における主な機会として挙げている。
- 課題：予算の制約と非構造化医療データの存在は、企業がこの分野で成長するために克服しなければならない課題の一つである。
さらに、本レポートは以下の市場インサイトを提供している：
- 市場浸透度：医療画像AI市場の主要企業が提供する製品ポートフォリオの詳細分析。
- 製品開発/イノベーション：AI医用画像分野のトップ企業が提供する革新的な製品と技術に関する洞察に満ちた報道。
- 市場開発：収益性の高い発展分野のデータにより、企業が市場拡大の機会を特定するのに役立ちます。
- 市場の多様化：医療用画像処理におけるAI市場の最近の動向と進歩に関する詳細。
- 競合評価：上位競合企業の製品、成長戦術、収益予測、市場カテゴリに関する広範な評価。
この包括的な調査レポートは、医療用画像処理におけるAI市場の進化する状況をナビゲートするための実用的な洞察を企業に提供することを目的としています。

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1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義 38
1.3 調査範囲 38
1.3.1 対象市場と地域範囲 38
1.3.2 対象範囲と除外範囲 39
1.3.3 考慮した年数 40
1.4 考慮した通貨 41
1.5 制限事項 41
1.5.1 範囲に関する限界 41
1.5.2 方法論に関連する限界 41
1.6 利害関係者
2 調査方法 43
2.1 調査データ 43
2.1.1 二次データ 44
2.1.1.1 二次資料からの主要データ 44
2.1.2 一次データ 45
2.1.2.1 一次資料のリスト 45
2.1.2.2 一次情報源の主要データ 46
2.1.2.3 主要な業界インサイト 47
2.1.2.4 専門家へのインタビューの内訳 47
2.2 市場規模の推定 48
2.3 市場データの推定と三角測量 53
2.4 リサーチの前提 54
2.5 リスク評価 54
3 エグゼクティブサマリー 55
4 プレミアムインサイト
4.1 医療用画像処理におけるAI市場の概要 59
4.2 北米：医療用画像処理におけるAI市場：コンポーネント別、国別（2023年
および国別（2023年） 60
4.3 医療用画像処理におけるAI市場：地理的成長機会 61
4.4 医療用画像処理におけるAI市場：地域ミックス 61

5 市場の概要 62
5.1 はじめに 62
5.2 市場のダイナミクス 62
5.2.1 推進要因 63
5.2.1.1 デジタル化と情報システム導入の増加に伴うビッグデータの流入 63
5.2.1.2 業界を超えたパートナーシップとコラボレーションの増加 63
5.2.1.3 放射線科医の業務負担を軽減するAIベースのソリューションに対する需要の高まり 64
5.2.1.4 医療におけるAIベースの技術を支援する政府のイニシアティブの高まり 65
5.2.1.5 AIベースの新興企業に対する広範な資金提供の利用可能性 66
5.2.2 阻害要因 66
5.2.2.1 医療従事者のAIベースの技術導入への消極性 66
5.2.2.2 AI人材の不足と医療ソフトウェアに関する規制ガイドラインの曖昧さ 67
5.2.3 機会 67
5.2.3.1 未開拓の新興市場 67
5.2.3.2 人間を意識したAIシステム開発への注目の高まり 68
5.2.4 課題 68
5.2.4.1 予算の制約 68
5.2.4.2 デジタルフットプリントの増加と技術動向による非構造化医療データ 69
5.2.4.3 データ量の増加に伴うデータプライバシーへの懸念 69
5.2.4.4 AIソリューションの相互運用性が限定的 69
5.3 エコシステム分析 70
5.4 ケーススタディ分析 72
5.4.1 ケーススタディ1：ラヘイ病院＆メディカルセンターにおける臨床ワークフローへのAIの統合 72
5.4.2 ケーススタディ 2：人手不足と静脈性肺結節のバックログの課題を解決 72
5.4.3 ケーススタディ 3：NvidiaのAIエンタープライズ・ソフトウェアとGPUが腫瘍ターゲティングのパフォーマンスと精度の向上に貢献 73
5.4.4 ケーススタディ4：浙江大学と浙江de image solutions社がインテルのAI ソリューションを使用して超音波を処理 73
5.4.5 ケーススタディ5：Waitemata地区保健委員会プロジェクトが精密駆動型ヘルスソリューションを活用 74
5.5 バリューチェーン分析 74
5.5.1 上流 75
5.5.2 ミッドストリーム 75
5.5.3 ダウンストリーム 75
5.6 貿易分析 75
5.6.1 輸入データ 76
5.6.2 輸出データ 77
5.7 ポーターの5つの力分析 78
5.7.1 新規参入の脅威 79
5.7.2 代替品の脅威 79
5.7.3 供給者の交渉力 79
5.7.4 買い手の交渉力 79
5.7.5 競合ライバルの激しさ 79
5.8 主要ステークホルダーと購買基準 80
5.8.1 利害関係者の影響力 80
5.8.2 購買基準 81
5.9 規制分析 82
5.9.1 規制情勢 82
5.9.1.1 北米 82
5.9.1.1.1 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA
1996 (hipaa) 83
5.9.1.1.2 2009年経済的および臨床的健康のための医療情報技術法（HITECH） 84
5.9.1.1.3 2017年消費者プライバシー保護法（Consumer Privacy Protection Act of 2017） 84
5.9.1.1.4 2015年国家サイバーセキュリティ保護促進法（National Cybersecurity Protection Advancement of
法（2015 年） 84
5.9.1.1.5 Future of Life InstituteのAsilomar AI原則 84
5.9.1.2 欧州 84
5.9.1.2.1 欧州医療機器規則（EU）2017/745と体外診断用医療機器規則（EU）2017/746、一般データ保護規則2016/679との組み合わせ 84
5.9.1.2.2 人工知能法（AI法） 84
5.9.1.3 アジア太平洋地域 85
5.9.1.3.1 中華人民共和国のサイバーセキュリティ法 86
5.9.1.4 その他の地域 86
5.9.1.4.1 個人情報保護法 86
5.9.2 規制機関、政府機関、その他の組織 86
5.10 特許分析 89
5.10.1 医療用画像処理におけるaiの特許公開動向 89
5.10.2 出願管轄と上位出願人の分析 89
5.11 技術分析 92
5.11.1 主要技術 92
5.11.1.1 機械学習 92
5.11.1.2 ディープラーニング 93
5.11.2 補完的技術 93
5.11.2.1 検査室の自動化 93
5.11.2.2 EHR 94

5.11.3 隣接技術 94
5.11.3.1 自然言語処理 94
5.11.3.2 ビッグデータ分析 94
5.12 価格分析 94
5.12.1 医療用画像処理ハードウェアにおけるAIの指標価格分析（2021～2023年） 95
5.12.2 医療用画像処理ハードウェアにおけるAIの主要プレイヤー別平均販売価格（2023年） 96
5.12.3 平均販売価格、地域別（2023年） 96
5.13 主要会議・イベント（2025～2026年） 98
5.14 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドとディスラプション 99
5.15 アンメット・ニーズ分析 99
5.16 エンドユーザーの期待 100
5.17 保険償還シナリオ 101
5.17.1 放射線科におけるAIソフトウェアの償還 103
5.18 投資と資金調達のシナリオ 104
6 医療画像診断におけるAI市場、コンポーネント別 105
6.1 はじめに 106
6.2 ソフトウェア 107
6.3 サービス 109
6.3.1 AIシステムの統合への注目の高まりが需要を押し上げる 109
6.4 ハードウエア 111
6.4.1 プロセッサ 114
6.4.1.1 MPU 117
6.4.1.1.1 正確な画像診断のためのAI搭載医療診断システムの需要増加が市場を牽引 117
6.4.1.2 GPU 119
6.4.1.2.1 医療画像診断の有効性を高める能力が需要を押し上げる 119
6.4.1.3 FPGA 121
6.4.1.3.1 画像ソリューションの速度を最適化する能力が普及を後押し 121
6.4.1.4 ASIC 123
6.4.1.4.1 高速動作機能が市場成長を支える 123
6.4.2 メモリ 125
6.4.2.1 AIアプリケーション向け広帯域メモリの開発が市場を牽引 125
6.4.3 ネットワーク 128
6.4.3.1 アダプター 130
6.4.3.1.1 シームレスなデータ統合への需要の高まりが市場を牽引 130
6.4.3.2 スイッチ 132
6.4.3.2.1 効率的なデータルーティングと統合機能が需要を促進する 132
6.4.3.3 インターコネクト 134
6.4.3.3.1 効率的なデータ伝送へのニーズの高まりが市場を後押し 134
7 医療用画像処理におけるAI市場（用途別） 137
7.1 はじめに 138
7.1.1 放射線医学 139
7.1.1.1 腫瘍領域 142
7.1.1.1.1 乳がん 144
7.1.1.1.1.1 病変検出の自動化が市場を牽引 144
7.1.1.1.2 肺がん 146
7.1.1.1.2.1 個別化治療のためのCTスキャン解析が普及を促進する 146
7.1.1.1.3 大腸がん 148
7.1.1.1.3.1 大腸内視鏡検査のためのリアルタイム画像解析が需要を押し上げる 148
7.1.1.1.4 前立腺がん 150
7.1.1.1.4.1 腫瘍局在を最適化する能力が市場成長を支える 150
7.1.1.1.5 その他の癌 152
7.1.1.2 循環器領域 155
7.1.1.2.1 CVDに関連する複雑性の増加が市場を牽引する 155
7.1.1.3 神経内科 156
7.1.1.3.1 重篤な脳障害の有病率の増加が市場拡大を促進する 156
7.1.1.4 産科／婦人科 158
7.1.1.4.1 MIS技術への嗜好の高まりが市場を牽引する 158
7.1.1.5 眼科 160
7.1.1.5.1 デジタル眼科への注目の高まりが需要を押し上げる 160
7.1.1.6 その他の用途 162
8 医用画像AI市場：モダリティ別 165
8.1 はじめに 166
8.1.1 コンピュータ断層撮影（CT） 167
8.1.1.1 AIソリューションを搭載した心臓CT機器の普及が市場を牽引 167
8.1.2 X線撮影 169
8.1.2.1 主要企業による革新的なAIソリューションの発売が市場を牽引 169
8.1.3 磁気共鳴イメージング（MRI） 171
8.1.3.1 技術進歩の高まりが普及を後押し 171
8.1.4 超音波 173
8.1.4.1 卵巣がんの有病率の増加が需要を押し上げる 173
8.1.5 マンモグラフィ 175
8.1.5.1 乳がん有病率の増加が市場を牽引する 175
8.1.6 その他のモダリティ 177
9 医療用画像のAI市場：エンドユーザー別 180
9.1 導入 181
9.2 病院 182
9.2.1 先進的なAI画像診断ソリューションに対する高い購買力が市場を牽引 182
9.3 画像診断センター 184
9.3.1 民間画像診断センターの設立増加が市場を牽引 184
9.4 その他のエンドユーザー 186
10 医療画像診断におけるAI市場（地域別） 189
10.1 はじめに 190
10.2 北米 191
10.2.1 北米のマクロ経済見通し 199
10.2.2 米国 199
10.2.2.1 画像処理件数の増加が市場を牽引する 199
10.2.3 カナダ 206
10.2.3.1 放射線学における研究助成金と学術の向上が市場を牽引する 206
10.3 欧州 213
10.3.1 欧州のマクロ経済見通し 214
10.3.2 ドイツ 220
10.3.2.1 医療画像診断におけるAI導入促進のための政府支援の増加が市場を牽引する 220
10.3.3 フランス 227
10.3.3.1 医療用画像処理におけるAI研究を強化するための企業への資金提供 227
10.3.4 イギリス 234
10.3.4.1 放射線撮影手技の増加が市場を牽引 234
10.3.5 イタリア 241
10.3.5.1 老年人口の増加によるEHRとEMRの需要増加が採用を促進 241
10.3.6 スペイン 248
10.3.6.1 AIに関する意識の高まりが市場成長を後押し 248
10.3.7 その他の欧州 254
10.4 アジア太平洋地域 261
10.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 268
10.4.2 中国 269
10.4.2.1 臨床上の意思決定におけるAI利用の増加が市場を牽引 269
10.4.3 日本 276
10.4.3.1 強固な医療インフラが先進的AIソリューションの導入を促進 276
10.4.4 インド 282
10.4.4.1 研究開発投資に対する政府の積極的な取り組みが市場を牽引 282
10.4.5 その他のアジア太平洋地域 289
10.5 ラテンアメリカ 295
10.5.1 ラテンアメリカのマクロ経済見通し 303
10.5.2 ブラジル 303
10.5.2.1 ヘルスケア市場における高い技術進歩が市場を牽引 303
10.5.3 メキシコ 310
10.5.3.1 AI関連教育への投資流入と取り組みが市場を牽引 310
10.5.4 その他のラテンアメリカ 316
10.6 中東・アフリカ 323
10.6.1 GCC諸国 330
10.6.1.1 診断へのAI導入が進み、医療水準が向上 330
10.6.2 その他の中東・アフリカ 337
11 競争環境 345
11.1 概要 345
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2021～2024年） 345
11.2.1 医療用画像処理におけるAI市場で各社が採用した戦略の概要 346
11.3 収益分析、2019年～2023年 347
11.4 市場シェア分析、2023年 347
11.5 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年 350
11.5.1 スター企業 350
11.5.2 新興リーダー 350
11.5.3 浸透型プレーヤー 350
11.5.4 参加企業 351
11.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 352
11.5.5.1 企業フットプリント 352
11.5.5.2 地域別フットプリント 353
11.5.5.3 コンポーネントのフットプリント 354
11.5.5.4 アプリケーションフットプリント 355
11.5.5.5 エンドユーザーフットプリント 356
11.6 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2023年） 357
11.6.1 進歩的企業 357
11.6.2 ダイナミックな企業 357
11.6.3 反応する企業 357
11.6.4 スターティング・ブロック 357
11.6.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 359
11.6.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 359
11.6.5.2 主要新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング 360
11.7 企業の評価と財務指標 361
11.8 ブランド／製品の比較 362
11.9 競争シナリオ 363
11.9.1 製品の発売 363
11.9.2 取引 366
11.9.3 その他の展開 365
12 企業プロフィール 366
12.1 主要プレーヤー 366
12.1.1 マイクロソフト 366
12.1.1.1 事業概要 366
12.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 367
12.1.1.3 最近の動向 369
12.1.1.3.1 製品の発売 369
12.1.1.3.2 取引 369
12.1.1.4 MnMの見解 361
12.1.1.4.1 主要な強み 371
12.1.1.4.2 戦略的選択 371
12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 371
12.1.2 エヌビディア・コーポレーション 372
12.1.2.1 事業概要 372
12.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 373
12.1.2.3 最近の動向 375
12.1.2.3.1 製品の発売 375
12.1.2.4 MnMの見解 377
12.1.2.4.1 主要な強み 377
12.1.2.4.2 戦略的選択 377
12.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 377
12.1.3 メラティブ 378
12.1.3.1 事業概要 378
12.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 378
12.1.3.3 最近の動向 379
12.1.3.3.1 製品の発売 379
12.1.3.3.2 取引 379
12.1.3.3.3 その他の動向 380
12.1.3.4 MnMの見解 380
12.1.3.4.1 主要な強み 380
12.1.3.4.2 戦略的選択 380
12.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 381

12.1.4 グーグル（アルファベット・インク） 382
12.1.4.1 事業概要 382
12.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 383
12.1.4.3 最近の動向 384
12.1.4.3.1 製品発表 384
12.1.4.3.2 取引 384
12.1.4.4 MnMの見解 385
12.1.4.4.1 主要な強み 385
12.1.4.4.2 戦略的選択 385
12.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 385
12.1.5 インテル・コーポレーション 386
12.1.5.1 事業概要 386
12.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 387
12.1.5.3 最近の動向 389
12.1.5.3.1 製品発表 389
12.1.5.3.2 取引 390
12.1.5.4 MnMの見解 390
12.1.5.4.1 主要な強み 390
12.1.5.4.2 戦略的選択 391
12.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 391
12.1.6 シーメンス・ヘルスィニアースAG 392
12.1.6.1 事業概要
12.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 393
12.1.6.3 近年の動向 394
12.1.6.3.1 製品の発売 394
12.1.6.3.2 取引 395
12.1.7 ジー・ヘルスケア 396
12.1.7.1 事業概要 396
12.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 397
12.1.7.3 最近の動向 398
12.1.7.3.1 製品上市 398
12.1.7.3.2 取引 399
12.1.7.3.3 事業拡大 401
12.1.7.3.4 その他の展開 401
12.1.8 アドバンスト・マイクロ・デバイス402
12.1.8.1 事業概要 402
12.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 403
12.1.8.3 最近の動向 404
12.1.8.3.1 製品上市 404
12.1.8.3.2 取引 404

12.1.9 コニンクライフ・フィリップス 405
12.1.9.1 事業概要 405
12.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 406
12.1.9.3 最近の動向 408
12.1.9.3.1 製品の発売 408
12.1.10 キャノンメディカルシステムズ株式会社 409
12.1.10.1 事業概要 409
12.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 411
12.1.10.3 最近の開発状況 411
12.1.10.3.1 製品上市 411
12.1.10.3.2 その他の開発 411
12.1.11 富士フイルムホールディングス株式会社 412
12.1.11.1 事業概要 412
12.1.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 414
12.1.11.3 最近の動向 414
12.1.11.3.1 製品の発売 414
12.2 その他のプレーヤー 415
12.2.1 ハートフロー415
12.2.2 エンリティック・インク415
12.2.3 アイデンス 416
12.2.4 バタフライ・ネットワーク416
12.2.5 ナノエックスイメージング（株417
12.2.6 VIZ.AI, INC.418
12.2.7 QUIBIM（クイビム） 419
12.2.8 qure.ai 420
12.2.9 セラピクセル 420
12.2.10 アイドック 421
12.2.11 ルニット422
12.2.12 echonous, inc.423
12.2.13 アイコメトリクス 424
12.2.14 ブレノミックス 424
13 付録 425
13.1 ディスカッションガイド 425
13.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 428
13.3 カスタマイズオプション 430
13.4 関連レポート 430
13.5 著者の詳細 431

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Table of Contents

Summary

The global AI in medical imaging market is projected to reach USD 4.53 Billion by 2029 from USD 1.65 Billion in 2024, at a CAGR of 22.4% during the forecast period. Factors contributing to this significant growth would be increasing government support of AI technologies, increased dependability of radiologists towards AI solutions to reduce loads, and cross-industry collaborations and partnerships. Conversely, the market is posed to suffer from a lack of professional AI workers and inconsistent and ambiguous regulatory frameworks.

“The services segment is expected to experience the fastest growth in the AI in medical imaging market between 2024 and 2029”

The market has been segmented into software, hardware, and service components. In 2023, the software segment led the market due to its capabilities of optimizing operations, automation of processes, and increased diagnostic precision. However, the services segment is expected to show the highest growth from 2024 to 2029 through rising demand for managed services, integration assistance, and training required for the implementation and optimization of AI solutions in healthcare. These services solve the problems of staff shortage and increased imaging workloads; thus, healthcare providers may enhance operational efficiency and better care for patients.

“The Radiology segment is estimated to account for the largest share of the global AI in medical imaging market in 2023”
The radiology application segment accounts for a large share in the AI in medical imaging market, as there is a strong demand for advanced imaging solutions and the increasing adoption of AI to support radiologists in diagnosing various conditions. The AI technologies are widely applied in radiology to improve diagnostic accuracy, streamline workflow, and reduce the workload of the radiologist, thus yielding faster and more accurate results. The volume of medical imaging procedures is growing, and ongoing advancements in AI technology lead to an expected continuation of its dominance in the market.

Meanwhile, the oncology application segment is also growing pretty fast. The application of AI in oncology is basically an area of early detection, planning of treatment, and the tracking of patient progress that could further analyze medical images, for instance, a CT scan, MRI, and biopsies for symptoms of unusual growths or tumors. This application is being driven rapidly as AI helps to diagnose cancers more accurately and faster, making this aspect of the oncology sector grow in the near future.testing and analysis, is expected to exhibit vigorous growth during the forecast period, driven by growing advancements in AI for precision diagnostics and laboratory automation.

“The Hospitals segment is estimated to account for the largest share of the global AI in medical imaging market in 2023”
In 2023, the hospitals segment is expected to hold the largest share of the global AI in medical imaging market. This is driven by factors such as the growing adoption of minimally invasive surgery (MIS) procedures in hospitals, which enhance the quality of patient care, as well as advancements in imaging technologies that improve workflow efficiency within these healthcare settings.

“North America to dominate the AI in medical imaging market in 2023.”
Regarding regional dominance, North America is anticipated to lead the AI in medical imaging market in 2023. This is attributed to the region’s advanced healthcare infrastructure, widespread adoption of AI technologies, and significant investments in research and development by key companies and institutions. However, the Asia-Pacific region is projected to experience the highest growth rate (CAGR) between 2024 and 2029, driven by the rising prevalence of cancer, increased utilization of AI in diagnostics, and government efforts to modernize healthcare systems.

Breakdown of supply-side primary interviews, by company type, designation, and region:
• By Company Type: Tier 1 (35%), Tier 2 (45%), and Tier 3 (20%)
• By Designation: C-level (35%), Director-level (25%), and Others (40%)
• By Region: North America (40%), Europe (30%), Asia Pacific (20%), Latin America(5%), and Middle East & Africa (5%)

The prominent players in this market are Microsoft (US), NVIDIA Corporation (US), Merative (US), Intel Corporation (US), Google (US), Siemens Healthineers (Germany), GE HealthCare (US), Digital Diagnostics Inc. (US), Advanced Micro Devices, Inc. (US), InformAI (US), HeartFlow, Inc. (US), Enlitic, Inc. (US), icometrix (Belgium), Aidence (Netherlands), Butterfly Network, Inc. (US), Nano-X Imaging LTD. (Israel), Viz.ai, Inc. (US), Quibim (Spain), Qure.ai (India), Therapixel (France), Aidoc (US), Koninklijke Philips N.V. (Netherlands), Lunit, Inc. (South Korea), EchoNous, Inc. (US), Brainomix (UK).

• Research Coverage

The report comprehensively studies the AI in the medical imaging market based on various aspects, including component, application, end user, modality, and region. It analyzes key factors influencing market growth, such as drivers, restraints, opportunities, and challenges. Additionally, the report evaluates the opportunities and challenges faced by stakeholders and provides detailed insights into the competitive landscape for market leaders. It also examines micro-markets, highlighting their growth trends, prospects, and contributions to the overall AI in the medical imaging market. Furthermore, the report forecasts the revenue of market segments across five major regions.
Rationale to Buy the Report
The research report aims to assist both emerging and established companies in understanding the current state of the AI in medical imaging market, enabling them to strategically increase their market share. Companies that acquire the study can utilize the following tactics to enhance their market presence:
The report offers valuable insights on the following aspects:
• Key Drivers: Factors such as the influx of big data, a growing number of cross-industry partnerships, the rising adoption of AI solutions to alleviate radiologists' workload, and increasing government initiatives are highlighted as significant growth drivers in the AI in medical imaging market.
• Restraints: Challenges include the reluctance among medical practitioners to adopt AI-based technologies, the shortage of skilled AI professionals, and ambiguous regulatory guidelines for medical software, all of which are factors hindering market growth.
• Opportunities: The report identifies untapped emerging markets and the increasing focus on developing human-aware AI systems as key opportunities in the market.
• Challenges: Budgetary constraints and the presence of unstructured healthcare data are among the challenges that businesses need to overcome to grow in this sector.
Additionally, the report provides the following market insights:
• Market Penetration: Detailed analysis of the product portfolios offered by leading players in the AI in medical imaging market.
• Product Development/Innovation: Insightful coverage of the innovative products and technologies offered by top players in the AI medical imaging space.
• Market Development: Data on profitable developing areas, helping businesses identify opportunities for market expansion.
• Market Diversification: Details about recent developments and advancements in the AI in the medical imaging market.
• Competitive Assessment: Extensive assessment of the products, growth tactics, revenue projections, and market categories of the top competitors.
This comprehensive research report aims to equip businesses with actionable insights to navigate the evolving landscape of the AI in medical imaging market.

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1 INTRODUCTION 37
1.1 STUDY OBJECTIVES 37
1.2 MARKET DEFINITION 38
1.3 STUDY SCOPE 38
1.3.1 MARKETS COVERED & REGIONAL SCOPE 38
1.3.2 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 39
1.3.3 YEARS CONSIDERED 40
1.4 CURRENCY CONSIDERED 41
1.5 LIMITATIONS 41
1.5.1 SCOPE-RELATED LIMITATIONS 41
1.5.2 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS 41
1.6 STAKEHOLDERS 42
2 RESEARCH METHODOLOGY 43
2.1 RESEARCH DATA 43
2.1.1 SECONDARY DATA 44
2.1.1.1 Key data from secondary sources 44
2.1.2 PRIMARY DATA 45
2.1.2.1 List of primary sources 45
2.1.2.2 Key data from primary sources 46
2.1.2.3 Key industry insights 47
2.1.2.4 Breakdown of interviews with experts 47
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 48
2.3 MARKET DATA ESTIMATION & TRIANGULATION 53
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 54
2.5 RISK ASSESSMENT 54
3 EXECUTIVE SUMMARY 55
4 PREMIUM INSIGHTS 59
4.1 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET OVERVIEW 59
4.2 NORTH AMERICA: AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY COMPONENT
AND COUNTRY (2023) 60
4.3 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET: GEOGRAPHIC GROWTH OPPORTUNITIES 61
4.4 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET: REGIONAL MIX 61

5 MARKET OVERVIEW 62
5.1 INTRODUCTION 62
5.2 MARKET DYNAMICS 62
5.2.1 DRIVERS 63
5.2.1.1 Influx of big data with increasing digitization and adoption of information systems 63
5.2.1.2 Growing cross-industry partnerships & collaborations 63
5.2.1.3 Increasing demand for AI-based solutions to reduce work pressure on radiologists 64
5.2.1.4 Rising government initiatives to support AI-based technologies in healthcare 65
5.2.1.5 Availability of extensive funding for AI-based startups 66
5.2.2 RESTRAINTS 66
5.2.2.1 Reluctance among medical practitioners to adopt AI-based technologies 66
5.2.2.2 Inadequate AI workforce and ambiguous regulatory guidelines for medical software 67
5.2.3 OPPORTUNITIES 67
5.2.3.1 Untapped emerging markets 67
5.2.3.2 Increasing focus on developing human-aware AI systems 68
5.2.4 CHALLENGES 68
5.2.4.1 Budgetary constraints 68
5.2.4.2 Unstructured healthcare data due to growing digital footprint and technology trends 69
5.2.4.3 Data privacy concerns amid growing data volume 69
5.2.4.4 Limited interoperability for AI solutions 69
5.3 ECOSYSTEM ANALYSIS 70
5.4 CASE STUDY ANALYSIS 72
5.4.1 CASE STUDY 1: INTEGRATING AI INTO CLINICAL WORKFLOWS AT LAHEY HOSPITAL & MEDICAL CENTER 72
5.4.2 CASE STUDY 2: RESOLVING CHALLENGES OF UNDERSTAFFED WORKFORCE AND BACKLOG WITH VEYE LUNG NODULES 72
5.4.3 CASE STUDY 3: NVIDIA AI ENTERPRISE SOFTWARE AND GPUS HELP IMPROVE PERFORMANCE AND PRECISION OF TUMOR TARGETING 73
5.4.4 CASE STUDY 4: ZHEJIANG UNIVERSITY AND ZHEJIANG DE IMAGE SOLUTIONS USE INTEL AI SOLUTION TO PROCESS ULTRASOUND 73
5.4.5 CASE STUDY 5: WAITEMATA DISTRICT HEALTH BOARD PROJECT UTILIZES PRECISION-DRIVEN HEALTH SOLUTIONS 74
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 74
5.5.1 UPSTREAM 75
5.5.2 MID-STREAM 75
5.5.3 DOWNSTREAM 75
5.6 TRADE ANALYSIS 75
5.6.1 IMPORT DATA 76
5.6.2 EXPORT DATA 77
5.7 PORTER'S FIVE FORCES ANALYSIS 78
5.7.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 79
5.7.2 THREAT OF SUBSTITUTES 79
5.7.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 79
5.7.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 79
5.7.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 79
5.8 KEY STAKEHOLDERS & BUYING CRITERIA 80
5.8.1 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS 80
5.8.2 BUYING CRITERIA 81
5.9 REGULATORY ANALYSIS 82
5.9.1 REGULATORY LANDSCAPE 82
5.9.1.1 North America 82
5.9.1.1.1 Health Insurance Portability and Accountability Act of
1996 (HIPAA) 83
5.9.1.1.2 Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act of 2009 (HITECH) 84
5.9.1.1.3 Consumer Privacy Protection Act of 2017 84
5.9.1.1.4 National Cybersecurity Protection Advancement
Act of 2015 84
5.9.1.1.5 Future of Life Institute’s Asilomar AI Principles 84
5.9.1.2 Europe 84
5.9.1.2.1 European Medical Devices Regulation (EU) 2017/745 and In-vitro Diagnostic Medical Devices Regulation (EU) 2017/746, in combination with General Data Protection Regulation 2016/679 84
5.9.1.2.2 Artificial Intelligence Act (AI Act) 84
5.9.1.3 Asia Pacific 85
5.9.1.3.1 Cybersecurity Law of the People’s Republic of China 86
5.9.1.4 Rest of the World 86
5.9.1.4.1 Protection of Personal Information Act 86
5.9.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 86
5.10 PATENT ANALYSIS 89
5.10.1 PATENT PUBLICATION TRENDS FOR AI IN MEDICAL IMAGING 89
5.10.2 JURISDICTION AND TOP APPLICANT ANALYSIS 89
5.11 TECHNOLOGY ANALYSIS 92
5.11.1 KEY TECHNOLOGIES 92
5.11.1.1 Machine learning 92
5.11.1.2 Deep learning 93
5.11.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 93
5.11.2.1 Laboratory automation 93
5.11.2.2 EHR 94

5.11.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 94
5.11.3.1 Natural language processing 94
5.11.3.2 Big data analytics 94
5.12 PRICING ANALYSIS 94
5.12.1 INDICATIVE PRICING ANALYSIS FOR AI IN MEDICAL IMAGING HARDWARE, 2021–2023 95
5.12.2 AVERAGE SELLING PRICE OF AI IN MEDICAL IMAGING HARDWARE, BY KEY PLAYER (2023) 96
5.12.3 AVERAGE SELLING PRICE, BY REGION (2023) 96
5.13 KEY CONFERENCES & EVENTS, 2025–2026 98
5.14 TRENDS & DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 99
5.15 UNMET NEEDS ANALYSIS 99
5.16 END-USER EXPECTATIONS 100
5.17 REIMBURSEMENT SCENARIO 101
5.17.1 REIMBURSEMENT FOR AI SOFTWARE IN RADIOLOGY 103
5.18 INVESTMENT & FUNDING SCENARIO 104
6 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY COMPONENT 105
6.1 INTRODUCTION 106
6.2 SOFTWARE 107
6.3 SERVICES 109
6.3.1 GROWING FOCUS ON INTEGRATION OF AI SYSTEMS TO BOOST DEMAND 109
6.4 HARDWARE 111
6.4.1 PROCESSORS 114
6.4.1.1 MPU 117
6.4.1.1.1 Increasing demand for AI-powered medical diagnostic systems for accurate imaging to drive market 117
6.4.1.2 GPU 119
6.4.1.2.1 Ability to enhance efficacy of medical imaging diagnostics to boost demand 119
6.4.1.3 FPGA 121
6.4.1.3.1 Capability to optimize speed of imaging solutions to fuel uptake 121
6.4.1.4 ASIC 123
6.4.1.4.1 Rapid operation features to support market growth 123
6.4.2 MEMORY 125
6.4.2.1 Development of high-bandwidth memory for AI applications to drive market 125
6.4.3 NETWORKS 128
6.4.3.1 Adapters 130
6.4.3.1.1 Increasing demand for seamless data integration to drive market 130
6.4.3.2 Switches 132
6.4.3.2.1 Efficient data routing and integration features to fuel demand 132
6.4.3.3 Interconnects 134
6.4.3.3.1 Rising need for efficient data transmission to fuel market 134
7 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY APPLICATION 137
7.1 INTRODUCTION 138
7.1.1 RADIOLOGY 139
7.1.1.1 Oncology 142
7.1.1.1.1 Breast cancer 144
7.1.1.1.1.1 Automation of lesion detection to drive market 144
7.1.1.1.2 Lung cancer 146
7.1.1.1.2.1 Analysis of CT scans for personalized treatment to fuel uptake 146
7.1.1.1.3 Colorectal cancer 148
7.1.1.1.3.1 Real-time imaging analysis for colonoscopy to boost demand 148
7.1.1.1.4 Prostate cancer 150
7.1.1.1.4.1 Ability to optimize tumor localization to support market growth 150
7.1.1.1.5 Other cancers 152
7.1.1.2 Cardiology 155
7.1.1.2.1 Rising complexities associated with CVD to drive market 155
7.1.1.3 Neurology 156
7.1.1.3.1 Increasing prevalence of critical brain disorders to fuel uptake 156
7.1.1.4 Obstetrics/Gynecology 158
7.1.1.4.1 Increasing preference for MIS techniques to drive market 158
7.1.1.5 Ophthalmology 160
7.1.1.5.1 Growing focus on digital ophthalmology to boost demand 160
7.1.1.6 Other applications 162
8 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY MODALITY 165
8.1 INTRODUCTION 166
8.1.1 COMPUTED TOMOGRAPHY (CT) 167
8.1.1.1 Rising availability of cardiac CT devices enabled with AI solutions to drive market 167
8.1.2 X-RAY 169
8.1.2.1 Launch of innovative AI solutions by key players to drive market 169
8.1.3 MAGNETIC RESONANCE IMAGING (MRI) 171
8.1.3.1 Rising technological advancements to fuel uptake 171
8.1.4 ULTRASOUND 173
8.1.4.1 Increasing prevalence of ovarian cancer to boost demand 173
8.1.5 MAMMOGRAPHY 175
8.1.5.1 Rising prevalence of breast cancer to drive market 175
8.1.6 OTHER MODALITIES 177
9 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY END USER 180
9.1 INTRODUCTION 181
9.2 HOSPITALS 182
9.2.1 HIGH PURCHASING POWER FOR ADVANCED AI DIAGNOSTIC IMAGING SOLUTIONS TO PROPEL MARKET 182
9.3 DIAGNOSTIC IMAGING CENTERS 184
9.3.1 INCREASING ESTABLISHMENT OF PRIVATE IMAGING CENTERS TO DRIVE MARKET 184
9.4 OTHER END USERS 186
10 AI IN MEDICAL IMAGING MARKET, BY REGION 189
10.1 INTRODUCTION 190
10.2 NORTH AMERICA 191
10.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 199
10.2.2 US 199
10.2.2.1 Increasing number of imaging procedures to drive market 199
10.2.3 CANADA 206
10.2.3.1 Research grants and improved academics in radiology to drive market 206
10.3 EUROPE 213
10.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 214
10.3.2 GERMANY 220
10.3.2.1 Rising government support for promoting adoption of AI in medical imaging to drive market 220
10.3.3 FRANCE 227
10.3.3.1 Availability of funding for companies to enhance AI research in medical imaging 227
10.3.4 UK 234
10.3.4.1 Increasing radiography procedures to drive market 234
10.3.5 ITALY 241
10.3.5.1 Increasing demand for EHRs and EMRs due to rising geriatric population to drive adoption 241
10.3.6 SPAIN 248
10.3.6.1 Growing awareness regarding AI to favor market growth 248
10.3.7 REST OF EUROPE 254
10.4 ASIA PACIFIC 261
10.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 268
10.4.2 CHINA 269
10.4.2.1 Rising use of AI in clinical decision-making to drive market 269
10.4.3 JAPAN 276
10.4.3.1 Strong healthcare infrastructure to drive uptake of advanced AI solutions 276
10.4.4 INDIA 282
10.4.4.1 Favorable government initiatives for R&D investments to drive market 282
10.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 289
10.5 LATIN AMERICA 295
10.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR LATIN AMERICA 303
10.5.2 BRAZIL 303
10.5.2.1 High technological advancements in healthcare market to drive market 303
10.5.3 MEXICO 310
10.5.3.1 Investment inflows and initiatives for AI-related education to drive market 310
10.5.4 REST OF LATIN AMERICA 316
10.6 MIDDLE EAST & AFRICA 323
10.6.1 GCC COUNTRIES 330
10.6.1.1 Rising adoption of AI in diagnostics to elevate healthcare standards 330
10.6.2 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 337
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 345
11.1 OVERVIEW 345
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2021–2024 345
11.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY PLAYERS IN AI IN MEDICAL IMAGING MARKET 346
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 347
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 347
11.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 350
11.5.1 STARS 350
11.5.2 EMERGING LEADERS 350
11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 350
11.5.4 PARTICIPANTS 351
11.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 352
11.5.5.1 Company footprint 352
11.5.5.2 Regional footprint 353
11.5.5.3 Component footprint 354
11.5.5.4 Application footprint 355
11.5.5.5 End-user footprint 356
11.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 357
11.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 357
11.6.2 DYNAMIC COMPANIES 357
11.6.3 RESPONSIVE COMPANIES 357
11.6.4 STARTING BLOCKS 357
11.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 359
11.6.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 359
11.6.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 360
11.7 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 361
11.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 362
11.9 COMPETITIVE SCENARIO 363
11.9.1 PRODUCT LAUNCHES 363
11.9.2 DEALS 364
11.9.3 OTHER DEVELOPMENTS 365
12 COMPANY PROFILES 366
12.1 KEY PLAYERS 366
12.1.1 MICROSOFT 366
12.1.1.1 Business overview 366
12.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 367
12.1.1.3 Recent developments 369
12.1.1.3.1 Product launches 369
12.1.1.3.2 Deals 369
12.1.1.4 MnM view 371
12.1.1.4.1 Key strengths 371
12.1.1.4.2 Strategic choices 371
12.1.1.4.3 Weaknesses & competitive threats 371
12.1.2 NVIDIA CORPORATION 372
12.1.2.1 Business overview 372
12.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 373
12.1.2.3 Recent developments 375
12.1.2.3.1 Product launches 375
12.1.2.4 MnM view 377
12.1.2.4.1 Key strengths 377
12.1.2.4.2 Strategic choices 377
12.1.2.4.3 Weaknesses & competitive threats 377
12.1.3 MERATIVE 378
12.1.3.1 Business overview 378
12.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 378
12.1.3.3 Recent developments 379
12.1.3.3.1 Product launches 379
12.1.3.3.2 Deals 379
12.1.3.3.3 Other developments 380
12.1.3.4 MnM view 380
12.1.3.4.1 Key strengths 380
12.1.3.4.2 Strategic choices 380
12.1.3.4.3 Weaknesses & competitive threats 381

12.1.4 GOOGLE (ALPHABET, INC.) 382
12.1.4.1 Business overview 382
12.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 383
12.1.4.3 Recent developments 384
12.1.4.3.1 Product launches 384
12.1.4.3.2 Deals 384
12.1.4.4 MnM view 385
12.1.4.4.1 Key strengths 385
12.1.4.4.2 Strategic choices 385
12.1.4.4.3 Weaknesses & competitive threats 385
12.1.5 INTEL CORPORATION 386
12.1.5.1 Business overview 386
12.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 387
12.1.5.3 Recent developments 389
12.1.5.3.1 Product launches 389
12.1.5.3.2 Deals 390
12.1.5.4 MnM view 390
12.1.5.4.1 Key strengths 390
12.1.5.4.2 Strategic choices 391
12.1.5.4.3 Weaknesses & competitive threats 391
12.1.6 SIEMENS HEALTHINEERS AG 392
12.1.6.1 Business overview 392
12.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 393
12.1.6.3 Recent developments 394
12.1.6.3.1 Product launches 394
12.1.6.3.2 Deals 395
12.1.7 GE HEALTHCARE 396
12.1.7.1 Business overview 396
12.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 397
12.1.7.3 Recent developments 398
12.1.7.3.1 Product launches 398
12.1.7.3.2 Deals 399
12.1.7.3.3 Expansions 401
12.1.7.3.4 Other developments 401
12.1.8 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 402
12.1.8.1 Business overview 402
12.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 403
12.1.8.3 Recent developments 404
12.1.8.3.1 Product launches 404
12.1.8.3.2 Deals 404

12.1.9 KONINKLIJKE PHILIPS N.V. 405
12.1.9.1 Business overview 405
12.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 406
12.1.9.3 Recent developments 408
12.1.9.3.1 Product launches 408
12.1.10 CANON MEDICAL SYSTEMS CORPORATION 409
12.1.10.1 Business overview 409
12.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 411
12.1.10.3 Recent developments 411
12.1.10.3.1 Product launches 411
12.1.10.3.2 Other developments 411
12.1.11 FUJIFILM HOLDINGS CORPORATION 412
12.1.11.1 Business overview 412
12.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 414
12.1.11.3 Recent developments 414
12.1.11.3.1 Product launches 414
12.2 OTHER PLAYERS 415
12.2.1 HEARTFLOW, INC. 415
12.2.2 ENLITIC, INC. 415
12.2.3 AIDENCE 416
12.2.4 BUTTERFLY NETWORK, INC. 416
12.2.5 NANO-X IMAGING LTD. 417
12.2.6 VIZ.AI, INC. 418
12.2.7 QUIBIM 419
12.2.8 QURE.AI 420
12.2.9 THERAPIXEL 420
12.2.10 AIDOC 421
12.2.11 LUNIT, INC. 422
12.2.12 ECHONOUS, INC. 423
12.2.13 ICOMETRIX 424
12.2.14 BRAINOMIX 424
13 APPENDIX 425
13.1 DISCUSSION GUIDE 425
13.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 428
13.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 430
13.4 RELATED REPORTS 430
13.5 AUTHOR DETAILS 431

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