創傷ケアにおけるAI市場：産業動向と2035年までの世界予測

AI in Wound Care Market: Industry Trends and Global Forecasts, Till 2035

創傷ケアにおけるAI市場は、2024年に6億米ドルと評価され、2024年から2035年の予測期間中に35%の年平均成長率で成長する。創傷ケアにおけるAIとは、創傷ケア領域における人工知能ソリューションの統合であり... もっと見る

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Roots Analysis ルーツアナリシス	2024年5月30日	US$4,799 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	181	英語

目次
図表リスト

サマリー

創傷ケアにおけるAI市場は、2024年に6億米ドルと評価され、2024年から2035年の予測期間中に35%の年平均成長率で成長する。

創傷ケアにおけるAIとは、創傷ケア領域における人工知能ソリューションの統合であり、問題解決能力と人間の知性をテクノロジーが理解することで、診断、評価、モニタリング、創傷治療を加速させる。米国では1,000万人以上が慢性的で治らない創傷に苦しんでおり、これは米国全人口の2.5％に相当する。2060年までに米国の高齢者人口は7,700万人を超え、慢性創傷の増加につながると推定されている。米国のメディケア受給者は、慢性創傷、特に手術創や糖尿病性潰瘍の治療に年間9,500万ドルを費やしている。メディケアの財政負担が増大し、医療提供者やサービスに対する資金が削減された結果、患者は創傷治療の質に妥協し、治癒の遅れや不適切な診断を受けている。
創傷治療の進歩にもかかわらず、より早い治癒、瘢痕の見た目の改善、創傷の正確な診断と評価など、未だ満たされていないニーズがある。このような課題により、創傷治療業界への財政的負担が増大し、医療提供者やサービスに対する資金が減少している。その結果、ケアへのアクセスが制限され、待ち時間が長くなり、ケアの質が低下する可能性が懸念されている。
このような課題に対処するため、創傷ケアにおける人工知能は従来の治療アプローチの限界を克服する革新的なソリューションを模索している。この分野では、機械学習や深層学習の技術が有望な選択肢として浮上している。専門家は、慢性疾患の罹患率の上昇、デジタル創傷ケアの専門知識を強化するAIの能力、先進技術の開発により、創傷ケアにAIを統合することは大きな収益創出の可能性を秘めていると考えている。
この領域への投資活動が活発化していることから、創傷ケアにおけるAI市場は近い将来、こうした開発によって牽引される可能性が高い。

主な市場セグメント
創傷の種類
 急性創傷
 慢性創傷
急性創傷の種類
 熱傷
 手術部位感染
 その他の急性創傷
慢性創傷の経路
 糖尿病性潰瘍
 褥瘡
 静脈性潰瘍
 その他の慢性創傷
技術の種類
 ディープラーニング
 機械学習
 その他の技術
エンドユーザーのタイプ
 臨床試験および研究センター
 在宅医療機関
 病院
 その他の施設
主な地域
 北米
 ヨーロッパ
 アジア太平洋
 ラテンアメリカ
 中東・北アフリカ
調査範囲
 本章では創傷ケア市場におけるAIの包括的な概観を提供し、創傷の種類、人工知能の種類、AI創傷ケアソリューションの種類、創傷ケアソリューションにおけるAIの必要性、利点、欠点、創傷ケア領域におけるAIの応用について説明する。さらに、この章では創傷ケア領域の進歩について論じ、市場の将来動向と可能性についても強調している。
 本章では、いくつかの関連パラメータに基づいて、創傷ケアにおけるAIソリューションを提供するプレイヤーの市場展望を詳細に分析している。これらのパラメータには、創傷の種類（急性創傷と慢性創傷）、AI技術の種類（機械学習、深層学習、不特定技術）、ソリューションの目的（診断と予後／治療）、AIソリューションの種類（データ収集ソリューション（デバイス）とデータ分析ソリューション（モバイルアプリケーションとソフトウェア））、対応プラットフォーム（アンドロイド、iOS、その他）、アプリケーション分野（リアルタイム監視、創傷評価、創傷測定）、エンドユーザー（臨床試験・研究センター、介護施設、在宅医療機関、病院、創傷治療クリニック）が含まれる。さらに本章では、創傷ケアソリューションのAI提供に携わる開発企業の詳細リストを、設立年、企業規模（従業員数）、本社所在地（北米、欧州、アジア太平洋地域、その他の地域）などの様々なパラメータに基づく分析とともに提供している。
 創傷ケアソリューションのAI提供に携わる著名企業の企業プロファイルを包括的に掲載し、設立年、本社所在地、企業規模（従業員数）、主要経営陣、財務情報（入手可能な場合）、創傷ケアソリューションのAIポートフォリオ、最近の動向、情報に基づく展望などの情報を掲載している。
 本章では、2019年から2024年の間に、創傷ケアにおけるAI市場に従事する利害関係者間で結ばれたパートナーシップや提携について、いくつかのパラメータに基づいて詳細に分析している。これらのパラメータには、パートナーシップの年、パートナーシップのタイプ、パートナーのタイプ、技術名、アプリケーション分野、最も活発なプレーヤー（パートナーシップの数で）、パートナーシップ活動の地理的分布が含まれる。
 本章では、2019年から2024年の間にAIを活用したソリューション開発企業によって行われた資金調達、および投資について、いくつかの要因を考慮した詳細な調査を提供している。これらの要因には、資金調達事例の年度別傾向、資金調達の種類、投資額（百万米ドル）、創傷の種類、最も活動的なプレーヤー（資金調達事例の数と調達額の観点から）、最も活動的な投資家（資金調達事例の数の観点から）、資金調達の地域分布などのいくつかのパラメータに基づいて、この分野に従事する企業の様々な開発段階における、シード資金調達、ベンチャーキャピタル資金調達、負債資金調達、助成金、IPOやその後の公募から調達した資本が含まれる。
 創傷ケア市場の成長に影響を与える要因について、主要な促進要因、潜在的な阻害要因、新たな機会、既存の課題の特定と分析を中心に簡単に解説している。
 本章では、創傷治療におけるAI市場の予測分析を解明し、2035年までの既存市場規模の推定を可能にする。予測される採用動向や徹底的な一次検証などの複数のパラメータに基づき、予測期間2025-2035年における市場の進化に関する洞察に満ちた推定値を提供しています。また、創傷ケア産業におけるAI内の現在および予測される機会の分布も掲載しています。さらに、将来の不確実性を考慮し、モデルに堅牢性を持たせるため、保守的、基本、楽観的シナリオの3つの予測シナリオを提供し、業界の成長の異なる軌道をターゲットとしています。
 急性創傷や慢性創傷など、創傷の種類別に創傷ケア市場の現在と将来のAIを洞察的に予測。
 火傷、手術部位感染、その他の急性創傷など、創傷ケアにおける人工知能市場の現在と将来に関する包括的な予測。
 糖尿病性潰瘍、褥瘡、静脈性潰瘍、その他の慢性創傷など、慢性創傷のタイプ別にみた創傷ケアにおける人工知能市場の現状と将来についての詳細予測。
 創傷ケアにおける人工知能市場の現在と将来について、ディープラーニング、機械学習、その他の技術などAI技術の種類別に詳細に予測。
 臨床試験・研究センター、在宅医療機関、病院、介護施設など、エンドユーザー別の創傷ケアにおけるAI市場の現状と将来についての詳細予測。
 北米、欧州、アジア太平洋、中南米、中東・北アフリカなどの主要地域における創傷ケアにおけるAI市場の現状と将来についての詳細予測。
本レポートを購入する主なメリット
 当レポートは、市場全体とそのサブセグメント両方の収益予測に関する貴重な洞察を市場リーダーおよび新規参入者に提供します。
 利害関係者は本レポートを活用することで、競合状況の理解を深め、ビジネスのポジショニングを改善し、より効果的な市場参入戦略をとることができます。
 当レポートは、創傷ケアにおけるAI市場に関するパルスを関係者に提供し、重要な市場促進要因、障壁、機会、および課題に関する重要な情報を提供します。
市場の主要企業
 eKare
 Healthy.io
 クロニカレ
 インテリキュア
 パーセプティブ・ソリューションズ
 スペクトラルAI
 スウィフト・メディカル
 The Wound Pros
 ティッシュアナリティクス
 創傷ビジョン

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1.前書き
1.1 はじめに
1.2.市場シェア
1.3.主要市場インサイト
1.4.レポート範囲
1.5.回答された主な質問
1.6.各章の概要
2.研究方法論
2.1.章の概要
2.2.調査の前提
2.3.プロジェクトの方法論
2.4.予測方法
2.5.強固な品質管理
2.6.主要市場セグメント
2.7.主な検討事項
2.7.1.人口統計
2.7.2.経済的要因
2.7.3.政府規制
2.7.4.サプライチェーン
2.7.5.COVIDの影響
2.7.6.市場アクセス
2.7.7.医療政策
2.7.8.業界再編
3.経済およびその他のプロジェクト特有の考慮事項
3.1.章の概要
3.2.市場力学
3.2.1.期間
3.2.1.1.過去のトレンド
3.2.1.2.現在と将来の予測
3.2.2.通貨カバー率と為替レート
3.2.2.1.市場に影響を与える主要通貨
3.2.2.2.為替変動と為替レートに影響を与える要因
3.2.2.3.為替レートの変動が市場に与える影響
3.2.2.4.為替リスクを軽減するための戦略
3.2.3.貿易政策
3.2.3.1.貿易障壁が市場に与える影響
3.2.3.2.貿易障壁に関連するリスクを軽減するための戦略
3.2.4.景気後退
3.2.4.1.過去の不況の歴史的分析と教訓
3.2.4.2.現在の経済状況の評価と市場への潜在的影響
3.2.5.インフレ
3.2.5.1.経済におけるインフレ圧力の測定と分析
3.2.5.2.インフレが市場に与える潜在的影響
4.要旨
4.1.章の概要
5.はじめに
5.1.章の概要
5.2.創傷治療における人工知能
5.3.創傷の種類
5.3.1.急性創傷
5.3.2.慢性創傷
5.4.創傷ケアソリューションにおけるAIの種類
5.5.創傷ケアにおけるAIの必要性
5.6.創傷ケアにおけるAIの応用
5.7.創傷ケアにおけるAIの利点と欠点
5.8.創傷治療における最近の動向
5.9.今後の展望
6.AIを活用した創傷ケアソリューションプロバイダー：市場展望
6.1 各章の概要
6.2.AIを活用した創傷ケアソリューションプロバイダー市場全体の展望
6.2.1.設立年別分析
6.2.2.企業規模別分析
6.2.3.本社所在地別分析
6.2.4.企業規模別・本社所在地別分析
6.3.創傷ケアにおけるAI市場全体の展望
6.3.1.創傷のタイプ別分析
6.3.2.AI技術のタイプ別分析
6.3.3.ソリューションの目的別分析
6.3.4.AIソリューションのタイプ別分析
6.3.5.対応プラットフォーム別分析
6.3.6.応用分野別分析
6.3.7.エンドユーザー別分析
7.企業プロフィール
7.1.各章の概要
7.2.創傷ケアAIソリューション・プロバイダーの詳細企業プロファイル
7.2.1. イーカーレ
7.2.1.1.会社概要
7.2.1.2.AIを活用した創傷ケアソリューションのポートフォリオ
7.2.1.3.最近の動向と今後の展望
7.2.2.Healthy.io
7.2.2.1.会社概要
7.2.2.2.AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
7.2.2.3.最近の動向と将来展望
7.2.3.インテリキュア
7.2.3.1.会社概要
7.2.3.2.AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
7.2.3.3.最近の動向と今後の展望
7.2.4.クロニカレ
7.2.4.1.会社概要
7.2.4.2.AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
7.2.4.3.最近の動向と将来展望
7.2.5.パーセプティブ・ソリューションズ
7.2.5.1.会社概要
7.2.5.2.AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
7.2.5.3.最近の動向と将来展望
7.2.6.スペクトルAI
7.2.6.1.会社概要
7.2.6.2.AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
7.2.6.3.最近の動向と将来展望
7.2.7.スウィフトメディカル
7.2.7.1.会社概要
7.2.7.2.AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
7.2.7.3.最近の動向と将来展望
7.2.8.創傷のプロ
7.2.8.1.会社概要
7.2.8.2.AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
7.2.8.3.最近の動向と将来展望
7.2.9.組織分析
7.2.9.1.会社概要
7.2.9.2.AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
7.2.9.3.最近の動向と将来展望
7.2.10.創傷ビジョン
7.2.10.1.会社概要
7.2.10.2.AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
7.2.10.3.最近の動向と今後の展望
8.パートナーシップと提携
8.1.パートナーシップ・モデル
8.2.創傷治療におけるAIパートナーシップとコラボレーション
8.2.1.パートナーシップの年度別分析
8.2.2.パートナーシップのタイプ別分析
8.2.3.年度別およびパートナーシップのタイプ別の分析
8.2.4.AI 技術のタイプ別分析
8.2.5.応用分野別分析
8.2.6.パートナーのタイプ別分析
8.2.7.最も活発なプレーヤーパートナーシップ数による分析
8.2.8.地域別分析
8.2.8.1.国内取引と国際取引
8.2.8.2.大陸間取引と大陸内取引
9.資金調達と投資
9.1.章の概要
9.2.資金調達モデル
9.3.創傷治療におけるAI資金調達と投資
9.3.1.資金調達年別分析
9.3.2.資金調達の種類別分析
9.3.3.年度別・資金タイプ別分析
9.3.4.投資額別の分析
9.3.5.投資額の資金タイプ別分析
9.3.6.傷の種類別分析
9.3.7.地域別の分析
9.3.8.最も活発なプレーヤー資金調達件数別の分析
9.3.9.最も活発なプレーヤー調達額による分析
9.3.10.主要投資家事例数による分析
10.市場インパクト分析：促進要因、阻害要因、機会、課題
10.1.各章の概要
10.2.市場促進要因
10.3.市場の阻害要因
10.4.市場機会
10.5.市場の課題
10.6.結論
11.創傷治療におけるAI世界市場
11.1.各章の概要
11.2.主な前提条件と方法論
11.3.創傷ケアにおけるAIの世界市場、過去の動向（2019年～2023年）と予測（2024年～2035年）（億米ドル）
11.3.1.シナリオ分析
11.3.1.1.会話型シナリオ
11.3.1.2.楽観的シナリオ
11.4.主な市場セグメント
12.創傷治療のAI市場、創傷のタイプ別
12.1.各章の概要
12.2.主要前提条件と方法論
12.3.創傷ケアにおけるAI：創傷の種類別分布（2019年、2024年、2035年
12.3.1.創傷ケアにおける急性創傷のAI市場：過去の動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
12.3.2.慢性創傷の創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測（2024～2035年）
12.4.データの三角測量と検証
13.急性創傷ケアにおけるAI市場：急性創傷タイプ別
13.1.各章の概要
13.2.前提条件と方法論
13.3.急性創傷治療市場におけるAI急性創傷のタイプ別分布（2019年、2024年、2035年
13.3.1.熱傷の急性創傷治療におけるAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
13.3.2.手術部位感染の急性創傷治療におけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測（2024～2035年）
13.3.3.その他の急性創傷に対する急性創傷ケアにおけるAI市場：過去の動向（2019～2023年）と予測（2024～2035年）
13.4.データの三角測量と検証
14.慢性創傷ケアにおけるAI市場：慢性創傷タイプ別
14.1.各章の概要
14.2.前提条件と方法論
14.3.慢性創傷ケア市場におけるAI慢性創傷のタイプ別分布（2019年、2024年、2035年
14.3.1.糖尿病性潰瘍の慢性創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
14.3.2.褥瘡の慢性創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測予測（2024～2035年）
14.3.3.静脈性潰瘍の慢性創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測予測（2024～2035年）
14.3.4.その他の慢性創傷の慢性創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測予測（2024～2035年）
14.4.データの三角測量と検証
15.創傷ケアにおけるAI市場：AI技術タイプ別
15.1.各章の概要
15.2.前提条件と方法論
15.3.創傷ケアにおけるAI市場AI技術タイプ別分布（2019年、2024年、2035年
15.3.1.ディープラーニングの創傷ケアにおけるAI市場：過去の動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
15.3.2.機械学習の創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測予測（2024～2035年）
15.3.3.その他の技術の創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測予測（2024～2035年）
15.4.データの三角測量と検証
16.創傷ケアにおけるAI市場：エンドユーザー別
16.1.各章の概要
16.2.前提条件と方法論
16.3.創傷ケアにおけるAI市場エンドユーザー別分布（2019年、2024年、2035年
16.3.1.臨床試験・研究センター向け創傷ケアAI市場：過去の動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
16.3.2.在宅医療機関向け創傷ケアAI市場：歴史的動向（2019～2023年）と予測予測（2024～2035年）
16.3.3.病院向け創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測（2024～2035年）
16.3.4.介護施設向け創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測（2024～2035年）
16.3.5.その他のエンドユーザー向け創傷ケアにおけるAI市場過去の推移（2019～2023年）と予測予測（2024～2035年）
16.4.データの三角測量と検証
17.創傷ケアにおけるAI市場：主要地域別
17.1.各章の概要
17.2.前提条件と方法論
17.3.創傷ケアにおけるAI市場主要地域別分布（2019年、2024年、2035年
17.3.1.北米の創傷ケアにおけるAI市場：過去の動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
17.3.2.欧州の創傷ケアにおけるAI市場：歴史的動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
17.3.3.アジア太平洋地域の創傷ケアにおけるAI市場：歴史的動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
17.3.4.中南米の創傷ケアにおけるAI市場：歴史的動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
17.3.5.中東・北アフリカの創傷ケアにおけるAI市場：歴史的動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
17.4.データの三角測量と検証
18.結論
19.付録1：集計データ
20.付録2：企業・団体リスト

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図表リスト

表6.1 AIを活用した創傷ケアソリューションプロバイダー：設立年、企業規模、本社所在地に関する情報
表6.2 AIを活用した創傷ケアソリューション：技術／プラットフォーム、創傷の種類、AI技術の種類、ソリューションの目的、AIソリューションの種類に関する情報
表6.3 AIを活用した創傷ケアソリューションプロバイダー：対応プラットフォーム、ケアする創傷の種類、適用領域、エンドユーザーに関する情報
表7.1 AIを活用した創傷ケアソリューションプロバイダー：プロファイル企業一覧
表7.2 eKare：企業スナップショット
表7.3 eKare社AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
表7.4 Healthy.io：企業スナップショット
表7.5 Healthy.io：AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
表7.6 Healthy.io：最近の動向と将来展望
表7.7 インテリキュア企業スナップショット
表7.8 インテリキュアAIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
表7.9 インテリキュア最近の動向と将来展望
表7.10 クロニケア：企業スナップショット
表7.11 クロニケア：会社概要AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
表7.12 パーセプティブ・ソリューションズ企業スナップショット
表7.13 パーセプティブ・ソリューションズAIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
表7.14 パーセプティブ・ソリューションズ最近の開発と将来展望スナップショット
表7.15 Spectral AI：企業スナップショット
表7.16 Spectral AI：AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
表7.17 Spectral AI：最近の開発と将来展望
表7.18 スイフトメディカル企業スナップショット
表7.19 スウィフト・メディカルAIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
表7.20 スウィフト・メディカル最近の動向と将来展望
表7.21 The Wound Pros：企業スナップショット
表7.22 The Wound Pros：AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
表7.23 The Wound Pros：最近の動向と将来展望
表7.24 ティシュー・アナリティクス企業スナップショット
表7.25 ティシュー・アナリティクスAIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
表7.26 Wound Vision：企業スナップショット
表7.27 Wound Vision社AIを活用した創傷ケアソリューションポートフォリオ
表8.1 創傷ケアにおけるAI：2019～2024年のパートナーシップと協業一覧
表9.1 創傷ケアにおけるAI：資金調達と投資の一覧（2019～2024年
表19.1 AIを活用した創傷ケアソリューションプロバイダー：設立年別分布
表19.2 AI搭載創傷ケアソリューションプロバイダー：企業規模別分布
表19.3 AI搭載創傷ケアソリューションプロバイダー：企業規模別分布本社所在地別分布
表19.4 AIを活用した創傷ケアソリューション提供企業：企業規模別・本社所在地別分布企業規模別・本社所在地別分布
表19.5 AIを活用した創傷ケアソリューション：創傷のタイプ別分布
表19.6 AIを活用した創傷ケアソリューション：AI技術のタイプ別分布
表19.7 AIを活用した創傷ケアソリューション：ソリューションの目的別分布
表19.8 AIを活用した創傷ケアソリューション：ソリューションの目的別分布AIソリューションのタイプ別分布
表19.9 AI創傷ケアソリューション：AIソリューションの種類別分布対応プラットフォーム別分布
表19.10 AIを活用した創傷ケアソリューションの提供企業応用分野別分布
表19.11 AI搭載創傷ケアソリューションプロバイダー：アプリケーション分野別分布エンドユーザー別分布
表19.12 パートナーシップと提携：累計年度別動向、2019年～2024年
表19.13 パートナーシップと提携：パートナーシップの種類別分布
表 19.14 パートナーシップと提携：表 19.14 パートナーシップとコラボレーション：パートナーシップの年別およびタイプ別分布
表 19.15 パートナーシップとコラボレーション：パートナーのタイプ別分布
表 19.16 パートナーシップとコラボレーション：表 19.16 パートナーシップとコラボレーション：パートナーのタイプ別分布
表 19.17 パートナーシップとコラボレーション：アプリケーション分野別の分布
表 19.18 最も活発なプレーヤー：パートナーシップ数別の分布
表 19.19 パートナーシップと提携：国内案件と国際案件
表 19.20 パートナーシップと提携：大陸間取引と大陸内取引
表 19.21 資金調達と投資：累計年次別動向（2019年～2024年
表 19.22 資金調達と投資：資金調達の種類別事例の分布
表19.23 資金調達と投資：資金調達と投資：資金調達の年別・タイプ別分布（2019-2024年
表19.24 資金調達と投資：資金調達と投資：投資額別分布、2019年～2024年（百万米ドル）
表19.25 資金調達と投資：資金調達と投資：投資額の資金調達タイプ別分布（百万米ドル）
表19.26 資金調達と投資：創傷のタイプ別分布
表19.27 資金調達と投資：地域別分布
表19.28 最も活発なプレーヤー：資金調達件数の分布
表19.29 最も活発なプレーヤー：調達額別分布（百万米ドル）
表19.30 主要投資家：資金調達件数別分布
表19.31 創傷ケアにおけるAIの世界市場、過去動向（2019年～2023年）および予測予測（2024年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（億米ドル）
表19.32 創傷ケアにおけるAI市場：創傷タイプ別分布（2019年、2024年、2035年
表19.33 急性創傷の創傷ケアにおけるAI市場：過去の動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的・基本的・楽観的シナリオ（10億米ドル）
表19.34 慢性創傷の創傷ケアにおけるAI市場、歴史的動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的、基本および楽観的シナリオ（10億米ドル）
表19.35 急性創傷治療におけるAI市場：急性創傷のタイプ別分布（2019年、2024年、2035年
表19.36 急性創傷治療における熱傷のAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（億米ドル）
表19.37 手術部位感染の急性創傷治療におけるAI市場：過去の動向（2019年～2023年）と予測（2024年～2035年）、保守的、基本シナリオ、楽観シナリオ（億米ドル）
表19.38 その他の急性創傷の急性創傷治療におけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）および予測（2024～2035年）、保守的・基本・楽観的シナリオ（10億米ドル）
表19.39 慢性創傷治療におけるAI市場：慢性創傷のタイプ別分布（2019年、2024年、2035年
表19.40 糖尿病性潰瘍の慢性創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（億米ドル）
表19.41 褥瘡の慢性創傷ケア市場におけるAI：過去の動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）
表19.42 静脈性潰瘍の慢性創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（億米ドル）
表19.43 その他の慢性創傷の慢性創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測予測（2024～2035年）、保守的・基本・楽観的シナリオ（10億米ドル）
表19.44 創傷ケアにおけるAI市場：AI技術の種類別分布（2019年、2024年、2035年
表19.45 創傷ケアにおけるディープラーニングのAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（10億米ドル）
表19.46 機械学習の創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（10億米ドル）
表19.47 その他の技術の創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測推計（2024～2035年）、保守的・基本・楽観シナリオ（億米ドル）
表19.48 創傷ケアにおけるAI市場：エンドユーザー別分布（2019年、2024年、2035年
表19.49 臨床試験・研究センター向け創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的シナリオ、基本シナリオ、楽観シナリオ（億米ドル）
表19.50 在宅医療機関向け創傷ケアAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的・基本・楽観シナリオ（億米ドル）
表19.51 病院向け創傷ケアAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測推計（2024年～2035年）、保守的・基本・楽観シナリオ（10億米ドル）
表19.52 介護施設向け創傷ケアAI市場：過去の推移（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的・基本・楽観シナリオ（億米ドル）
表19.53 その他向け創傷ケアにおけるAI市場：過去の推移（2019～2023年）と予測推計（2024～2035年）、保守的・基本・楽観シナリオ（10億米ドル）
表19.54 創傷ケアにおけるAI市場：主要地域別分布（2019年、2024年、2035年
表19.55 北米の創傷ケアにおけるAI市場：過去の動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的・基本的・楽観的シナリオ（10億米ドル）
表19.56 欧州の創傷ケアにおけるAI市場：歴史的動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的・基本的・楽観的シナリオ（10億米ドル）
表19.57 アジア太平洋地域の創傷ケアにおけるAI市場：歴史的動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的・基本的・楽観的シナリオ（10億米ドル）
表19.58 ラテンアメリカの創傷ケアにおけるAI市場：歴史的動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的・基本的・楽観的シナリオ（10億米ドル）
表19.59 中東・北アフリカの創傷ケアにおけるAI市場：歴史的動向（2019年～2023年）と予測予測（2024年～2035年）、保守的・基本的・楽観的シナリオ（10億米ドル）

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Table of Contents
List of Tables/Graphs

Summary

The AI in Wound Care Market is valued at USD 0.6 billion in 2024 growing at a CAGR of 35% during the forecast period 2024-2035.

AI in wound care is an integration of artificial intelligence solutions in the wound care domain allowing technology to comprehend problem-solving capabilities and human intelligence, accelerating the diagnosis, assessment, monitoring, and the treatment of wounds. In the US, over 10 million people suffer from chronic and nonhealing wounds, taking in account of 2.5% of the entire population of US. It is estimated that by 2060, the elderly population of the United States would exceed 77 million, contributing to the increased cases of chronic wounds. The US Medicare Beneficiaries have been spending $95 million annually for the treatment of chronic wounds, specifically surgical wounds and diabetic ulcers. The growing financial burden on Medicare, which resulted in reduction of funding for healthcare providers and services, had led patients to compromise with the quality of wound care accompanied by slower healing and inappropriate diagnosis.
Despite advances in wound care, there are still unmet needs, including faster healing, improved scar appearance, and accurate diagnosis and evaluation of wounds. These challenges have contributed to the growing financial burden on the wound care industry, which has resulted in reduced funding for healthcare providers and services. This has led to concerns about limited access to care, longer wait times, and potentially lower quality of care.
To address these challenges, artificial intelligence in wound care is exploring innovative solutions to overcome the limitations of conventional treatment approaches. Machine and deep learning technologies have emerged as promising options in this field. Experts believe that integrating AI with wound care has significant revenue generation potential due to the rising incidence of chronic diseases, AI's ability to enhance digital wound care expertise, and the development of advanced technologies.
With increasing investment activity in this domain, the AI in wound care market is likely to be driven by these developments in the near future.

Key Market Segments
Type of Wound
 Acute Wound
 Chronic Wound
Type of Acute Wound
 Burns
 Surgical Site Infections
 Other Acute Wounds
Route of Chronic Wound
 Diabetic Ulcers
 Pressure Ulcers
 Venous Ulcers
 Other Chronic Wounds
Type of Technology
 Deep Learning
 Machine Learning
 Other Technologies
Type of End Users
 Clinical Trials and Research Centers
 Home Health Agencies
 Hospitals
 Other Facilities
Key Geographical Regions
 North America
 Europe
 Asia-Pacific
 Latin America
 Middle East and North Africa
Research Coverage:
 This chapter offers a comprehensive overview of AI in the wound care market, explaining the types of wounds, types of artificial intelligence, types of AI wound care solutions along with the need for AI in wound care solutions, advantages, disadvantages and applications of AI in wound care domain. In addition, the chapter discusses the advancement in the wound care domain, also emphasizing the future trends and potential of the market.
 The chapter provides a detailed biopsy of market landscape of players offering solutions for AI in wound care, based on several relevant parameters. These parameters include type of wound (acute wound and chronic wound), type of AI technology (machine learning, deep learning and unspecified technology), purpose of solution (diagnosis and prognosis / treatment), type of AI solutions (data collection solutions (devices) and data analysis solutions (mobile applications and software)), compatible platform (android, iOS and others), application area (real-time surveillance, wound assessment and wound measurement) and end user (clinical trial and research centers, nursing facilities, home health agencies, hospitals and wound care clinics). In addition, the chapter provides a detailed list of developers engaged in offering AI in wound care solutions, along with analysis based on various parameters, such as year of establishment, company size (in terms of number of employees), location of headquarters (North America, Europe, Asia Pacific and Rest of the World).
 Comprehensive set of company profiles of prominent players involved in offering AI in wound care solutions, featuring information on establishment year, location of headquarters, size of the company (in terms of number of employees), key executive, financial information (if available), AI in wound care solutions portfolio, recent developments, and an informed outlook.
 The chapter encompasses a detailed analysis of the partnerships and collaborations inked between stakeholders engaged in the AI in wound care market, during the period 2019-2024, based on several parameters. These parameters include year of partnership, type of partnership, type of partner, technology name, application area and most active players (in terms of the number of partnerships) and geographical distribution of the partnership activity.
 The chapter provides a detailed exploration of the funding, and investments made by the AI-powered solution developers, during the period 2019-2024, which considers several factors. These factors include seed financing, venture capital financing, debt financing, grants, capital raised from IPOs and subsequent offerings, at various stages of development in companies that are engaged in this field, based on several parameters, such as year-wise trend of funding instances, type of funding, amount invested (USD million), type of wound, most active players (in terms of number of funding instances and amount raised), most active investors (in terms of number of funding instances) and regional distribution of funding.
 A brief explanation of the impactful factors in wound care market growth featuring the identification and analysis of key drivers, potential restraints, emerging opportunities, and existing challenges.
 The chapter elucidates the AI in wound care market forecast analysis, allowing the estimation of the existing market size, till the year 2035. Based on multiple parameters, such as likely adoption trends and thorough primary validations, we have provided an insightful estimate on the market evolution during the forecast period 2025-2035. The report also features the likely distribution of the current and forecasted opportunity within the AI in the wound care industry. Moreover, accounting for future uncertainties and to adding robustness to our model, three forecast scenarios have been provided, namely conservative, base, and optimistic scenarios, targeting different tracks of the industry’s growth.
 Insightful projections of the current and future AI in wound care market across types of wounds, such as acute wounds and chronic wounds.
 Comprehensive projections of the current and future artificial intelligence in wound care market across type of acute wound, such as burns, surgical site infections and other acute wounds.
 Detailed projections of the current and future AI in wound care market across types of chronic wound, such as diabetic ulcers, pressure ulcers, venous ulcers and other chronic wounds.
 Detailed projections of the current and future artificial intelligence in wound care market across type of AI technology, such as deep learning, machine learning and other technologies.
 Detailed projections of the current and future AI in wound care market across end user, such as clinical trial and research centers, home health agencies, hospitals, nursing facilities and others.
 Detailed projections of the current and future market for AI in wound care across key geographies, such as North America, Europe, Asia-Pacific, Latin America and Middle East and North Africa.
Key Benefits of Buying this Report
 The report offers market leaders and newcomers valuable insights into revenue estimations for both the overall market and its sub-segments.
 Stakeholders can utilize the report to enhance their understanding of the competitive landscape, allowing for improved business positioning and more effective go-to-market strategies.
 The report provides stakeholders with a pulse on the AI in Wound Care Market, furnishing them with essential information on significant market drivers, barriers, opportunities, and challenges.
Leading Market Companies
 eKare
 Healthy.io
 Kronikare
 Intellicure
 Perceptive Solutions
 Spectral AI
 Swift Medical
 The Wound Pros
 Tissue Analytics
 Wound Vision

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1. PREFACE
1.1 Introduction
1.2. Market Share Insights
1.3. Key Market Insights
1.4. Report Coverage
1.5. Key Questions Answered
1.6. Chapter Outlines
2. RESEARCH METHODOLOGY
2.1. Chapter Overview
2.2. Research Assumptions
2.3. Project Methodology
2.4. Forecast Methodology
2.5. Robust Quality Control
2.6. Key Market Segmentations
2.7. Key Considerations
2.7.1. Demographics
2.7.2. Economic Factors
2.7.3. Government Regulations
2.7.4. Supply Chain
2.7.5. COVID Impact
2.7.6. Market Access
2.7.7. Healthcare Policies
2.7.8. Industry Consolidation
3. ECONOMIC AND OTHER PROJECT SPECIFIC CONSIDERATIONS
3.1. Chapter Overview
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Time Period
3.2.1.1. Historical Trends
3.2.1.2. Current and Future Estimates
3.2.2. Currency Coverage and Foreign Exchange Rates
3.2.2.1. Major Currencies Affecting the Market
3.2.2.2. Factors Affecting Currency Fluctuations and Foreign Exchange Rates
3.2.2.3. Impact of Foreign Exchange Rate Volatility on the Market
3.2.2.4. Strategies for Mitigating Foreign Exchange Risk
3.2.3. Trade Policies
3.2.3.1. Impact of Trade Barriers on the Market
3.2.3.2. Strategies for Mitigating the Risks Associated with Trade Barriers
3.2.4. Recession
3.2.4.1. Historical Analysis of Past Recessions and Lessons Learnt
3.2.4.2. Assessment of Current Economic Conditions and Potential Impact on the Market
3.2.5. Inflation
3.2.5.1. Measurement and Analysis of Inflationary Pressures in the Economy
3.2.5.2. Potential Impact of Inflation on the Market Evolution
4. EXECUTIVE SUMMARY
4.1. Chapter Overview
5. INTRODUCTION
5.1. Chapter Overview
5.2. Artificial Intelligence in Wound Care
5.3. Types of Wounds
5.3.1. Acute Wounds
5.3.2. Chronic Wounds
5.4. Types of AI in Wound Care Solutions
5.5. Need of AI in Wound Care Solutions
5.6. Applications of AI in Wound Care
5.7. Advantages and Disadvantages of AI in Wound Care
5.8. Recent Developments in Wound Care
5.9. Future Perspectives
6. AI-POWERED WOUND CARE SOLUTION PROVIDERS: MARKET LANDSCAPE
6.1 Chapter Overview
6.2. AI-powered Wound Care Solution Providers: Overall Market Landscape
6.2.1. Analysis by Year of Establishment
6.2.2. Analysis by Company Size
6.2.3. Analysis by Location of Headquarters
6.2.4. Analysis by Company Size and Location of Headquarters
6.3. AI in Wound Care: Overall Market Landscape
6.3.1. Analysis by Type of Wound
6.3.2. Analysis by Type of AI Technology
6.3.3. Analysis by Purpose of Solution
6.3.4. Analysis by Type of AI Solutions
6.3.5. Analysis by Compatible Platforms
6.3.6. Analysis by Application Area
6.3.7. Analysis by End-user
7. COMPANY PROFILES
7.1. Chapter Overview
7.2. Detailed Company Profiles of Prominent AI in Wound Care Solution Providers
7.2.1. eKare
7.2.1.1. Company Overview
7.2.1.2. AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
7.2.1.3. Recent Developments and Future Outlook
7.2.2. Healthy.io
7.2.2.1. Company Overview
7.2.2.2. AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
7.2.2.3. Recent Developments and Future Outlook
7.2.3. Intellicure
7.2.3.1. Company Overview
7.2.3.2. AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
7.2.3.3. Recent Developments and Future Outlook
7.2.4. Kronikare
7.2.4.1. Company Overview
7.2.4.2. AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
7.2.4.3. Recent Developments and Future Outlook
7.2.5. Perceptive Solutions
7.2.5.1. Company Overview
7.2.5.2. AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
7.2.5.3. Recent Developments and Future Outlook
7.2.6. Spectral AI
7.2.6.1. Company Overview
7.2.6.2. AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
7.2.6.3. Recent Developments and Future Outlook
7.2.7. Swift Medical
7.2.7.1. Company Overview
7.2.7.2. AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
7.2.7.3. Recent Developments and Future Outlook
7.2.8. The Wound Pros
7.2.8.1. Company Overview
7.2.8.2. AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
7.2.8.3. Recent Developments and Future Outlook
7.2.9. Tissue Analytics
7.2.9.1. Company Overview
7.2.9.2. AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
7.2.9.3. Recent Developments and Future Outlook
7.2.10. Wound Vision
7.2.10.1. Company Overview
7.2.10.2. AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
7.2.10.3. Recent Developments and Future Outlook
8. PARTNERSHIPS AND COLLABORATIONS
8.1. Partnership Models
8.2. AI in Wound Care: Partnerships and Collaborations
8.2.1. Analysis by Year of Partnership
8.2.2. Analysis by Type of Partnership
8.2.3. Analysis by Year and Type of Partnership
8.2.4. Analysis by Type of AI Technology
8.2.5. Analysis by Application Area
8.2.6. Analysis by Type of Partner
8.2.7. Most Active Players: Analysis by Number of Partnerships
8.2.8. Analysis by Geography
8.2.8.1. Local and International Deals
8.2.8.2. Intercontinental and Intracontinental Deals
9. FUNDING AND INVESTMENTS
9.1. Chapter Overview
9.2. Funding Models
9.3. AI in Wound Care: Funding and Investments
9.3.1. Analysis by Year of Funding
9.3.2. Analysis by Type of Funding
9.3.3. Analysis by Year and Type of Funding
9.3.4. Analysis by Amount Invested
9.3.5. Analysis of Amount Invested by Type of Funding
9.3.6. Analysis by Type of Wound
9.3.7. Analysis by Geography
9.3.8. Most Active Players: Analysis by Number of Funding Instances
9.3.9. Most Active Players: Analysis by Amount Raised
9.3.10. Leading Investors: Analysis by Number of Instances
10. MARKET IMPACT ANALYSIS: DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES AND CHALLENGES
10.1. Chapter Overview
10.2. Market Drivers
10.3. Market Restraints
10.4. Market Opportunities
10.5. Market Challenges
10.6. Conclusion
11. GLOBAL AI IN WOUND CARE MARKET
11.1. Chapter Overview
11.2. Key Assumptions and Methodology
11.3. Global AI in Wound Care Market, Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035) (USD Billion)
11.3.1. Scenario Analysis
11.3.1.1. Conversative Scenario
11.3.1.2. Optimistic Scenario
11.4. Key Market Segmentations
12. AI IN WOUND CARE MARKET, BY TYPE OF WOUND
12.1. Chapter Overview
12.2. Key Assumptions and Methodology
12.3. AI in Wound Care: Distribution by Type of Wound, 2019, 2024 and 2035
12.3.1. AI in Wound Care Market for Acute Wounds: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
12.3.2. AI in Wound Care Market for Chronic Wounds: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
12.4. Data Triangulation and Validation
13. AI IN ACUTE WOUND CARE MARKET, BY TYPE OF ACUTE WOUND
13.1. Chapter Overview
13.2. Assumptions and Methodology
13.3. AI in Acute Wound Care Market: Distribution by Type of Acute Wound, 2019, 2024 and 2035
13.3.1. AI in Acute Wound Care Market for Burns: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
13.3.2. AI in Acute Wound Care Market for Surgical Site Infections: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
13.3.3. AI in Acute Wound Care Market for Other Acute Wounds: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
13.4. Data Triangulation and Validation
14. AI IN CHRONIC WOUND CARE MARKET, BY TYPE OF CHRONIC WOUND
14.1. Chapter Overview
14.2. Assumptions and Methodology
14.3. AI in Chronic Wound Care Market: Distribution by Type of Chronic Wound, 2019, 2024 and 2035
14.3.1. AI in Chronic Wound Care Market for Diabetic Ulcers: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
14.3.2. AI in Chronic Wound Care Market for Pressure Ulcers: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
14.3.3. AI in Chronic Wound Care Market for Venous Ulcers: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
14.3.4. AI in Chronic Wound Care Market for Other Chronic Wounds: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
14.4. Data Triangulation and Validation
15. AI IN WOUND CARE MARKET, BY TYPE OF AI TECHNOLOGY
15.1. Chapter Overview
15.2. Assumptions and Methodology
15.3. AI in Wound Care Market: Distribution by Type of AI Technology, 2019, 2024 and 2035
15.3.1. AI in Wound Care Market for Deep Learning: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
15.3.2. AI in Wound Care Market for Machine Learning: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
15.3.3. AI in Wound Care Market for Other Technologies: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
15.4. Data Triangulation and Validation
16. AI IN WOUND CARE MARKET, BY END-USER
16.1. Chapter Overview
16.2. Assumptions and Methodology
16.3. AI in Wound Care Market: Distribution by End-user, 2019, 2024 and 2035
16.3.1. AI in Wound Care Market for Clinical Trial and Research Centers: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
16.3.2. AI in Wound Care Market for Home Health Agencies: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
16.3.3. AI in Wound Care Market for Hospitals: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
16.3.4. AI in Wound Care Market for Nursing Facilities: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
16.3.5. AI in Wound Care Market for Other End-users: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
16.4. Data Triangulation and Validation
17. AI IN WOUND CARE MARKET, BY KEY GEOGRAPHICAL REGIONS
17.1. Chapter Overview
17.2. Assumptions and Methodology
17.3. AI in Wound Care Market: Distribution by Key Geographical Regions, 2019, 2024 and 2035
17.3.1. AI in Wound Care Market in North America: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
17.3.2. AI in Wound Care Market in Europe: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
17.3.3. AI in Wound Care Market in Asia-Pacific: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
17.3.4. AI in Wound Care Market in Latin America: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
17.3.5. AI in Wound Care Market in Middle East and North Africa: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
17.4. Data Triangulation and Validation
18. CONCLUSION
19. APPENDIX 1: TABULATED DATA
20. APPENDIX 2: LIST OF COMPANIES AND ORGANIZATION

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List of Tables/Graphs

Table 6.1 AI-powered Wound Care Solution Providers: Information on Year of Establishment, Company Size and Location of Headquarters
Table 6.2 AI-powered Wound Care Solution: Information on Information on Technology / Platform, Type of Wound, Type of AI Technology, Purpose of Solution and Type of AI Solutions
Table 6.3 AI-powered Wound Care Solution Providers: Information on Information on Compatible Platforms, Type of Wound Cared, Application Area and End-user
Table 7.1 AI in Wound Care Solution Providers: List of Companies Profiled
Table 7.2 eKare: Company Snapshot
Table 7.3 eKare: AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
Table 7.4 Healthy.io: Company Snapshot
Table 7.5 Healthy.io: AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
Table 7.6 Healthy.io: Recent Developments and Future Outlook
Table 7.7 Intellicure: Company Snapshot
Table 7.8 Intellicure: AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
Table 7.9 Intellicure: Recent Developments and Future Outlook
Table 7.10 KroniKare: Company Snapshot
Table 7.11 KroniKare: AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
Table 7.12 Perceptive Solutions: Company Snapshot
Table 7.13 Perceptive Solutions: AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
Table 7.14 Perceptive Solutions: Recent Developments and Future Outlook Snapshot
Table 7.15 Spectral AI: Company Snapshot
Table 7.16 Spectral AI: AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
Table 7.17 Spectral AI: Recent Developments and Future Outlook
Table 7.18 Swift Medical: Company Snapshot
Table 7.19 Swift Medical: AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
Table 7.20 Swift Medical: Recent Developments and Future Outlook
Table 7.21 The Wound Pros: Company Snapshot
Table 7.22 The Wound Pros: AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
Table 7.23 The Wound Pros: Recent Developments and Future Outlook
Table 7.24 Tissue Analytics: Company Snapshot
Table 7.25 Tissue Analytics: AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
Table 7.26 Wound Vision: Company Snapshot
Table 7.27 Wound Vision: AI-powered Wound Care Solutions Portfolio
Table 8.1 AI in Wound Care: List of Partnerships and Collaborations, 2019-2024
Table 9.1 AI in Wound Care: List of Funding and Investments, 2019-2024
Table 19.1 AI-powered Wound Care Solution Providers: Distribution by Year of Establishment
Table 19.2 AI-powered Wound Care Solution Providers: Distribution by Company Size
Table 19.3 AI-powered Wound Care Solution Providers: Distribution by Location of Headquarters
Table 19.4 AI-powered Wound Care Solution Providers: Distribution by Company Size and Location of Headquarters
Table 19.5 AI-powered Wound Care Solution: Distribution by Type of Wound
Table 19.6 AI-powered Wound Care Solution: Distribution by Type of AI Technology
Table 19.7 AI-powered Wound Care Solution: Distribution by Purpose of Solution
Table 19.8 AI-powered Wound Care Solution: Distribution by Type of AI Solutions
Table 19.9 AI-powered Wound Care Solution: Distribution by Compatible Platforms
Table 19.10 AI-powered Wound Care Solution Providers: Distribution by Application Area
Table 19.11 AI-powered Wound Care Solution Providers: Distribution by End-user
Table 19.12 Partnerships and Collaborations: Cumulative Year-wise Trend, 2019-2024
Table 19.13 Partnerships and Collaborations: Distribution by Type of Partnership
Table 19.14 Partnerships and Collaborations: Distribution by Year and Type of Partnerships
Table 19.15 Partnerships and Collaborations: Distribution by Type of Partner
Table 19.16 Partnerships and Collaborations: Distribution by Type of AI Technology
Table 19.17 Partnerships and Collaborations: Distribution by Application Area
Table 19.18 Most Active Players: Distribution by Number of Partnerships
Table 19.19 Partnerships and Collaborations: Local and International Deals
Table 19.20 Partnerships and Collaborations: Intercontinental and Intracontinental Deals
Table 19.21 Funding and Investments: Cumulative Year-wise Trend, 2019-2024
Table 19.22 Funding and Investments: Distribution of Instances by Type of Funding
Table 19.23 Funding and Investments: Distribution by Year and Type of Funding, 2019-2024
Table 19.24 Funding and Investments: Distribution by Amount Invested, 2019-2024 (USD Million)
Table 19.25 Funding and Investments: Distribution of Amount Invested by Type of Funding (USD Million)
Table 19.26 Funding and Investments: Distribution by Type of Wound
Table 19.27 Funding and Investments: Distribution by Geography
Table 19.28 Most Active Players: Distribution by Number of Funding Instances
Table 19.29 Most Active Players: Distribution by Amount Raised (USD Million)
Table 19.30 Leading Investors: Distribution by Number of Funding Instances
Table 19.31 Global AI in Wound Care Market, Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.32 AI in Wound Care Market: Distribution by Type of Wound, 2019, 2024 and 2035
Table 19.33 AI in Wound Care Market for Acute Wounds, Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.34 AI in Wound Care Market for Chronic Wounds, Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.35 AI in Acute Wound Care Market: Distribution by Type of Acute Wound, 2019, 2024 and 2035
Table 19.36 AI in Acute Wound Care Market for Burns: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.37 AI in Acute Wound Care Market for Surgical Site Infection: Historical Trends (2019- 2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.38 AI in Acute Wound Care Market for Other Acute Wounds: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.39 AI in Chronic Wound Care Market: Distribution by Type of Chronic Wound, 2019, 2024 and 2035
Table 19.40 AI in Chronic Wound Care Market for Diabetic Ulcers: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.41 AI in Chronic Wound Care Market for Pressure Ulcers: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035)
Table 19.42 AI in Chronic Wound Care Market for Venous Ulcers: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.43 AI in Chronic Wound Care Market for Other Chronic Wounds: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.44 AI in Wound Care Market: Distribution by Type of AI Technology, 2019, 2024 and 2035
Table 19.45 AI in Wound Care Market for Deep Learning: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.46 AI in Wound Care Market for Machine Learning: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.47 AI in Wound Care Market for Other Technologies: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.48 AI in Wound Care Market: Distribution by End-user, 2019, 2024 and 2035
Table 19.49 AI in Wound Care Market for Clinical Trial and Research Centers: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.50 AI in Wound Care Market for Home Health Agencies: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.51 AI in Wound Care Market for Hospitals: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024- 2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.52 AI in Wound Care Market for Nursing Facilities: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.53 AI in Wound Care Market for Others: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.54 AI in Wound Care Market: Distribution by Key Geographical Regions, 2019, 2024 and 2035
Table 19.55 AI in Wound Care Market in North America: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.56 AI in Wound Care Market in Europe: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.57 AI in Wound Care Market in Asia-Pacific: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.58 AI in Wound Care Market in Latin America: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)
Table 19.59 AI in Wound Care Market in Middle East and North Africa: Historical Trends (2019-2023) and Forecasted Estimates (2024-2035), Conservative, Base and Optimistic Scenario (USD Billion)

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