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中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032


MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET 2024-2032

市場の展望 Triton社の調査レポートによると、中東とアフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場は、2024年から2032年の予測期間中に年平均成長率37.42%で上昇するという。本レポートでは、アラブ首長国連... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
Triton Market Research
トリトンマーケットリサーチ
2024年3月15日 US$1,500
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108 英語

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サマリー

市場の展望
Triton社の調査レポートによると、中東とアフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場は、2024年から2032年の予測期間中に年平均成長率37.42%で上昇するという。本レポートでは、アラブ首長国連邦(UAE)、サウジアラビア、南アフリカ、トルコ、その他の中東・アフリカ地域を考察している。
サウジアラビアは、ヘルスケアの枠組みに人工知能(AI)を組み込むことで顕著な進歩を遂げている。2021年の顕著な進展は、サウジアラビアデータ・人工知能庁(SDAIA)と有名な医療技術企業であるロイヤル・フィリップスとの提携であった。このパートナーシップは、サウジのヘルスケアシステムにAIを統合することを目的としており、「ビジョン2030」で概説されているヘルスケア目標に沿ったものである。この共同の試みは、グローバルなパートナーシップによって促進される教育、科学、技術を含むAIエコシステムの確立を目指している。
さらにトルコは、ヘルスケアに応用される人工知能の分野で顕著な進歩を遂げている。第11次開発計画の一環として、トルコは公共サービスのデジタル化を優先している。デジタルトランスフォーメーションオフィス(DTO)の設立は、国家AI戦略の策定を主導することで、このコミットメントを浮き彫りにしている。この戦略は、医療サービスの強化に特筆すべき重点を置きながら、セクターを超えた多様な応用を包含している。

競争の見通し
ヘルスケア分野におけるAI市場の有名企業には、ストライカー・コーポレーション、マイクロソフト・コーポレーション、メドトロニック・ピーエルシー、ゼネラル・ビジョン・インク、GEヘルスケアなどがある。


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目次

目次
1. 中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 - 概要
2. 産業展望
2.1. ポーターの5つの力分析
2.1.1. 買い手の力
2.1.2. 供給者の力
2.1.3. 代替
2.1.4. 新規参入
2.1.5. 業界のライバル関係
2.2. 市場成熟度分析
2.3. バリューチェーン分析
2.3.1. データウェアハウス
2.3.2. 人工知能(AI)分析
2.3.3. ソフトウェア開発
2.4. 主要な購買基準
2.4.1. アプリケーション
2.4.2. テクノロジー
2.4.3. 既存のインフラとの統合
2.5. 規制の枠組み
2.6. 主要市場戦略
2.6.1. 買収
2.6.2. 製品上市
2.6.3. 共同研究
2.7. 市場促進要因
2.7.1. 大量の医療データによって支えられるAIの採用
2.7.2. 臨床的意思決定のための検査における個別化医療
2.7.3. AIと機械学習における新興企業の増加
2.8. 市場の課題
2.8.1. コスト制約と投資収益率(ROI)の低さ
2.8.2. データ・セキュリティの維持における課題
2.8.3. AIベースの技術採用の遅れ
2.9. 市場機会
2.9.1. ヘルスケア産業におけるAIの応用拡大
2.9.2. 創薬におけるAIの需要の高まり
2.9.3. 精密医療と個別化医薬品の開発への強い関心
2.9.4. リアルタイム・モニタリング・システムの構築に利用されるAI
2.10. アナリストの視点
3. 中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 - ソリューション別
3.1. ソフトウェア
3.2. サービス
3.3.ハードウェア
4. 中東・アフリカの医療分野における人工知能(AI)市場:技術別
4.1. 自然言語処理
4.2. クエリ方式
4.3. コンテキスト認識処理
4.4. ディープラーニング
5. 中東・アフリカの医療分野における人工知能(AI)市場:タイプ別
5.1. ロボット支援手術
5.2. バーチャル看護アシスタント
5.3. 事務ワークフロー支援
5.4. 不正検知
5.5. 投与ミス削減
5.6. 臨床試験参加者識別
5.7. 予備診断
5.8.その他のタイプ
6. 中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 - 業種別
6.1. ヘルスケアプロバイダー
6.2. 製薬・バイオテクノロジー企業
6.3. 支払者
6.4. acosおよびmcos
6.5.患者
7. 中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 - 国別展望
7.1. アラブ首長国連邦
7.1.1. アラブ首長国連邦の医療分野における人工知能(AI)市場予測・展望
7.2. サウジアラビア
7.サウジアラビアのヘルスケア分野における人工知能(AI)市場予測・展望
7.トルコ
7.トルコ ヘルスケアにおける人工知能(AI)市場の予測・展望
7.4. 南アフリカ
7.4.1. 南アフリカのヘルスケア分野における人工知能(AI)市場予測・展望
7.5. 中東・アフリカのその他の地域
7.5.1. 中東・アフリカのその他の地域の医療分野における人工知能(AI)市場予測・展望
8. 競争環境
8.1. ジーヘルスケア
8.概要
8.1.2. 製品リスト
8.1.3. 主要な強み
8.1.4. 主要課題
8.2. ジェネラルビジョン
8.2.1. 会社概要
8.2.2. 製品リスト
8.3.合同会社グーグル
8.3.1.概要
8.3.2. 製品リスト
8.3.3. 主要な強み
8.3.4. 主な課題
8.4. イブム・コーポレーション
8.4.1.
8.4.2. 製品リスト
8.4.3. 主要な強み
8.4.4. 主な課題
8.5. インテル株式会社
8.5.1.
8.5.2. 製品リスト
8.5.3. 主要な強み
8.5.4. 主要課題
8.6. コニンクライフ・フィリップスNV
8.6.1. 会社概要
8.6.2.
8.6.3. 主要な強み
8.6.4. 主要課題
8.7. メドトロニック
8.7.1. 会社概要
8.7.2. 製品リスト
8.7.3. 主要な強み
8.7.4. 主要課題
8.8. マイクロソフト
8.8.1. 会社概要
8.8.2. 製品リスト
8.8.3. 主要な強み
8.8.4. 主要課題
8.9. エヌビディア株式会社
8.9.1. 会社概要
8.9.2. 製品リスト
8.9.3. 主な強み
8.9.4. 主な課題
8.10. オンコラメディカル
8.10.1.
8.10.2. 製品リスト
8.11. リカーシオンファーマシューティカルズ
8.11.1.
8.11.2. 製品一覧
8.12. ストライカー
8.12.1.
8.12.2. 製品リスト
8.12.3. 主要な強み
8.12.4. 主要課題
8.13. ジーメンス・ヘルスイニアスAG
8.13.1.
8.13.2. 製品リスト
8.13.3. 主な強み
8.13.4. 主な課題
9. 調査方法と調査範囲
9.1. 調査範囲と成果物
9.1.1. 調査の目的
9.1.2. 調査範囲
9.2. データソース
9.2.1. 一次データソース
9.2.2. 二次データソース
9.3. 調査方法
9.3.1. 提案された市場の評価
9.3.2. データソースの特定
9.3.3. 市場決定要因の評価
9.3.4. データ収集
9.3.5. データの検証と分析

表一覧
表1:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、国別展望、過去年、2020~2023年(単位:百万ドル)
表2:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、国別展望、予測年度、2024-2032年(単位:百万ドル)
表3:買収リスト
表4:製品発表リスト
表5:提携一覧
表6:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、ソリューション別、予測年数、2024年~2032年(単位:百万ドル)
表7:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:技術別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
表8:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:タイプ別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
表9:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:産業別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
表10:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、国別展望、2024-2032年(単位:百万ドル)

図表一覧
図1:ポーターの5つの力分析
図2:市場の成熟度分析
図3:バリューチェーン分析
図4:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、ソリューション別、2023年・2032年(単位)
図5:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:ソフトウェア別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図6:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:サービス別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図7:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:ハードウェア別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図8:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、技術別、2023年・2032年(単位)
図9:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、自然言語処理別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図10:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、クエリ方法別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図11:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、コンテキスト認識処理別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図12:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、ディープラーニング別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図13:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、タイプ別、2023年・2032年(単位)
図14:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、ロボット支援手術別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図15:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:バーチャル看護アシスタント別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図16:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:管理ワークフロー支援別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図17:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:不正検知別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図18:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:投与エラー削減別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図19:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:臨床試験参加者識別子別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図20:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:予備診断別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図21:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:その他のタイプ別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図22:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:産業別、2023年・2032年(単位)
図23:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:ヘルスケアプロバイダー別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図24:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:製薬企業・バイオテクノロジー企業別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図25:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:支払者別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図26:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:ACO・MCOS別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図27:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:患者別、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図28:中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、国別展望、2023年・2032年(単位)
図29:アラブ首長国連邦のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、2024年~2032年(単位:百万ドル)
図30:サウジアラビアのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032 (単位:百万ドル)
図31:トルコのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032 (単位:百万ドル)
図32:南アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032 (単位:百万ドル)
図33:その他の中東・アフリカのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032 (単位:百万ドル)

 

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Summary

MARKET OUTLOOK
Triton’s research report indicates that the Middle East and Africa artificial intelligence (AI) in healthcare market is set to rise at 37.42% CAGR during the forecasted years 2024-2032. The United Arab Emirates (UAE), Saudi Arabia, South Africa, Turkey, and the Rest of the Middle East & Africa are considered in this report.
Saudi Arabia has made noteworthy progress in embedding Artificial Intelligence (AI) within its healthcare framework. A standout development in 2021 was the collaboration between the Saudi Data and Artificial Intelligence Authority (SDAIA) and Royal Philips, a renowned health technology company. This partnership is geared towards integrating AI into the Saudi healthcare system, aligning with the healthcare objectives outlined in ‘Vision 2030’. The joint endeavor seeks to establish an AI ecosystem encompassing education, science, and technology facilitated by global partnerships.
Furthermore, Turkey is progressing notably in the field of artificial intelligence applied in healthcare. As part of its 11th Development Plan, Turkey is prioritizing the digitization of public services. The establishment of the Digital Transformation Office (DTO) highlights this commitment, as it spearheads the development of a national AI strategy. This strategy encompasses diverse applications across sectors, with a notable emphasis on enhancing healthcare services.

COMPETITIVE OUTLOOK
The renowned companies in the AI in healthcare market include Stryker Corporation, Microsoft Corporation, Medtronic Plc, General Vision Inc, and GE Healthcare.



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Table of Contents

TABLE OF CONTENTS
1. MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET - SUMMARY
2. INDUSTRY OUTLOOK
2.1. PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS
2.1.1. BUYERS POWER
2.1.2. SUPPLIERS POWER
2.1.3. SUBSTITUTION
2.1.4. NEW ENTRANTS
2.1.5. INDUSTRY RIVALRY
2.2. MARKET MATURITY ANALYSIS
2.3. VALUE CHAIN ANALYSIS
2.3.1. DATA WAREHOUSE
2.3.2. ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) ANALYSIS
2.3.3. SOFTWARE DEVELOPMENT
2.4. KEY BUYING CRITERIA
2.4.1. APPLICATION
2.4.2. TECHNOLOGY
2.4.3. INTEGRATION WITH EXISTING INFRASTRUCTURE
2.5. REGULATORY FRAMEWORK
2.6. KEY MARKET STRATEGIES
2.6.1. ACQUISITIONS
2.6.2. PRODUCT LAUNCHES
2.6.3. COLLABORATIONS
2.7. MARKET DRIVERS
2.7.1. ADOPTION OF AI BEING SUPPORTED BY LARGE VOLUMES OF HEALTHCARE DATA
2.7.2. PERSONALIZED MEDICINE IN TESTS FOR CLINICAL DECISION-MAKING
2.7.3. INCREASING START-UPS IN AI AND MACHINE LEARNING
2.8. MARKET CHALLENGES
2.8.1. COST CONSTRAINTS AND A LOW RETURN ON INVESTMENT (ROI)
2.8.2. CHALLENGES IN SUSTAINING DATA SECURITY
2.8.3. SLOW ADOPTION OF AI-BASED TECHNOLOGIES
2.9. MARKET OPPORTUNITIES
2.9.1. EXPANDING APPLICATIONS OF AI IN THE HEALTHCARE INDUSTRY
2.9.2. RISING DEMAND FOR AI IN DRUG DISCOVERY
2.9.3. STRONG FOCUS ON THE DEVELOPMENT OF PRECISION MEDICINE AND PERSONALIZED DRUGS
2.9.4. AI USED TO ESTABLISH A REAL-TIME MONITORING SYSTEM
2.10. ANALYST PERSPECTIVE
3. MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET - BY SOLUTION
3.1. SOFTWARE
3.2. SERVICES
3.3. HARDWARE
4. MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET - BY TECHNOLOGY
4.1. NATURAL LANGUAGE PROCESSING
4.2. QUERYING METHOD
4.3. CONTEXT AWARE PROCESSING
4.4. DEEP LEARNING
5. MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET - BY TYPE
5.1. ROBOT-ASSISTED SURGERY
5.2. VIRTUAL NURSING ASSISTANT
5.3. ADMINISTRATIVE WORKFLOW ASSISTANCE
5.4. FRAUD DETECTION
5.5. DOSAGE ERROR REDUCTION
5.6. CLINICAL TRIAL PARTICIPANT IDENTIFIER
5.7. PRELIMINARY DIAGNOSIS
5.8. OTHER TYPES
6. MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET - BY INDUSTRY VERTICAL
6.1. HEALTHCARE PROVIDERS
6.2. PHARMACEUTICAL AND BIOTECHNOLOGY COMPANIES
6.3. PAYERS
6.4. ACOS AND MCOS
6.5. PATIENTS
7. MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET – BY COUNTRY OUTLOOK
7.1. UNITED ARAB EMIRATES
7.1.1. UNITED ARAB EMIRATES ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET FORECAST & PROSPECT
7.2. SAUDI ARABIA
7.2.1. SAUDI ARABIA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET FORECAST & PROSPECTS
7.3. TURKEY
7.3.1. TURKEY ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET FORECAST & PROSPECTS
7.4. SOUTH AFRICA
7.4.1. SOUTH AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET FORECAST & PROSPECTS
7.5. REST OF MIDDLE EAST & AFRICA
7.5.1. REST OF MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET FORECAST & PROSPECTS
8. COMPETITIVE LANDSCAPE
8.1. GE HEALTHCARE
8.1.1. OVERVIEW
8.1.2. PRODUCT LIST
8.1.3. KEY STRENGTHS
8.1.4. KEY CHALLENGES
8.2. GENERAL VISION INC
8.2.1. OVERVIEW
8.2.2. PRODUCT LIST
8.3. GOOGLE LLC
8.3.1. OVERVIEW
8.3.2. PRODUCT LIST
8.3.3. KEY STRENGTHS
8.3.4. KEY CHALLENGES
8.4. IBM CORPORATION
8.4.1. OVERVIEW
8.4.2. PRODUCT LIST
8.4.3. KEY STRENGTHS
8.4.4. KEY CHALLENGES
8.5. INTEL CORPORATION
8.5.1. OVERVIEW
8.5.2. PRODUCT LIST
8.5.3. KEY STRENGTHS
8.5.4. KEY CHALLENGES
8.6. KONINKLIJKE PHILIPS NV
8.6.1. COMPANY OVERVIEW
8.6.2. PRODUCTS
8.6.3. KEY STRENGTHS
8.6.4. KEY CHALLENGES
8.7. MEDTRONIC PLC
8.7.1. COMPANY OVERVIEW
8.7.2. PRODUCT LIST
8.7.3. KEY STRENGTHS
8.7.4. KEY CHALLENGES
8.8. MICROSOFT CORPORATION
8.8.1. COMPANY OVERVIEW
8.8.2. PRODUCT LIST
8.8.3. KEY STRENGTHS
8.8.4. KEY CHALLENGES
8.9. NVIDIA CORPORATION
8.9.1. OVERVIEW
8.9.2. PRODUCT LIST
8.9.3. KEY STRENGTHS
8.9.4. KEY CHALLENGES
8.10. ONCORA MEDICAL
8.10.1. OVERVIEW
8.10.2. PRODUCT LIST
8.11. RECURSION PHARMACEUTICALS INC
8.11.1. OVERVIEW
8.11.2. PRODUCTS
8.12. STRYKER CORPORATION
8.12.1. OVERVIEW
8.12.2. PRODUCT LIST
8.12.3. KEY STRENGTHS
8.12.4. KEY CHALLENGES
8.13. SIEMENS HEALTHINEERS AG
8.13.1. OVERVIEW
8.13.2. PRODUCT LIST
8.13.3. KEY STRENGTHS
8.13.4. KEY CHALLENGES
9. RESEARCH METHODOLOGY & SCOPE
9.1. RESEARCH SCOPE & DELIVERABLES
9.1.1. OBJECTIVES OF STUDY
9.1.2. SCOPE OF STUDY
9.2. SOURCES OF DATA
9.2.1. PRIMARY DATA SOURCES
9.2.2. SECONDARY DATA SOURCES
9.3. RESEARCH METHODOLOGY
9.3.1. EVALUATION OF PROPOSED MARKET
9.3.2. IDENTIFICATION OF DATA SOURCES
9.3.3. ASSESSMENT OF MARKET DETERMINANTS
9.3.4. DATA COLLECTION
9.3.5. DATA VALIDATION & ANALYSIS

LIST OF TABLES
TABLE 1: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY OUTLOOK, HISTORICAL YEARS, 2020-2023 (IN $ MILLION)
TABLE 2: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY OUTLOOK, FORECAST YEARS, 2024-2032 (IN $ MILLION)
TABLE 3: LIST OF ACQUISITIONS
TABLE 4: LIST OF PRODUCT LAUNCHES
TABLE 5: LIST OF COLLABORATIONS
TABLE 6: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY SOLUTION, 2024-2032 (IN $ MILLION)
TABLE 7: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY TECHNOLOGY, 2024-2032 (IN $ MILLION)
TABLE 8: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2024-2032 (IN $ MILLION)
TABLE 9: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY INDUSTRY VERTICAL, 2024-2032 (IN $ MILLION)
TABLE 10: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY OUTLOOK, 2024-2032 (IN $ MILLION)

LIST OF FIGURES
FIGURE 1: PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS
FIGURE 2: MARKET MATURITY ANALYSIS
FIGURE 3: VALUE CHAIN ANALYSIS
FIGURE 4: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY SOLUTION, 2023 & 2032 (IN %)
FIGURE 5: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY SOFTWARE, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 6: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY SERVICES, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 7: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY HARDWARE, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 8: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY TECHNOLOGY, 2023 & 2032 (IN %)
FIGURE 9: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY NATURAL LANGUAGE PROCESSING, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 10: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY QUERYING METHOD, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 11: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY CONTEXT AWARE PROCESSING, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 12: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY DEEP LEARNING, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 13: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023 & 2032 (IN %)
FIGURE 14: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY ROBOT-ASSISTED SURGERY, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 15: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY VIRTUAL NURSING ASSISTANT, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 16: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY ADMINISTRATIVE WORKFLOW ASSISTANCE, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 17: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY FRAUD DETECTION, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 18: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY DOSAGE ERROR REDUCTION, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 19: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY CLINICAL TRIAL PARTICIPANT IDENTIFIER, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 20: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY PRELIMINARY DIAGNOSIS, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 21: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY OTHER TYPES, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 22: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY INDUSTRY VERTICAL, 2023 & 2032 (IN %)
FIGURE 23: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY HEALTHCARE PROVIDERS, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 24: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY PHARMACEUTICAL AND BIOTECHNOLOGY COMPANIES, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 25: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY PAYERS, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 26: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY ACOS AND MCOS, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 27: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY PATIENTS, 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 28: MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY OUTLOOK, 2023 & 2032 (IN %)
FIGURE 29: UNITED ARAB EMIRATES ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 30: SAUDI ARABIA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 31: TURKEY ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 32: SOUTH AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET 2024-2032 (IN $ MILLION)
FIGURE 33: REST OF MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET 2024-2032 (IN $ MILLION)

 

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よくあるご質問


Triton Market Research社はどのような調査会社ですか?


Triton Market Researchはヘルスケア、オートメーション、ICT技術、農産業、建設など幅広い産業を対象にした調査およびレポート出版を行っています。 もっと見る


調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?


在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-4日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。


注文の手続きはどのようになっていますか?


1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。


お支払方法の方法はどのようになっていますか?


納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書(必要に応じて納品書も)を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ(通常は円払い)の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。


データリソース社はどのような会社ですか?


当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。



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2024/11/21 10:26

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