目次
第1章 方法論と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1 技術
1.1.2 構成要素
1.1.3 治療への応用
1.1.4 地域範囲
1.1.5 推定と予測タイムライン
1.2 調査方法
1.3 情報調達
1.3.1 購入データベース
1.3.2 GVR社内データベース
1.3.3 二次資料
1.3.4 一次調査
1.3.5 一次調査の詳細
1.4 情報またはデータ分析
1.4.1 データ分析モデル
1.5 市場の定式化と検証
1.6 モデルの詳細
1.6.1 コモディティフロー分析(モデル1)
1.6.1.1 アプローチ1:コモディティフローアプローチ
1.6.2 数量価格分析(モデル2)
1.6.2.1 アプローチ2:数量価格分析
1.7 二次資料一覧
1.8 一次資料一覧
1.9 略語一覧
1.10 目的
1.10.1 目的1
1.10.2 目的2
1.10.3 目的3
1.10.4 目的4
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場展望
第3章 プレシジョンメディシンにおけるAI市場の変数、トレンド、および範囲
3.1 2022年の普及と成長見通しマッピング
3.2 規制枠組み
3.3 市場ダイナミクス
3.3.1 市場牽引要因分析
3.3.2 市場制約要因分析
3.4 プレシジョンメディシンにおけるAI:市場分析ツール
3.4.1 業界分析 – ポーターズモデル
3.4.2 PEST分析によるSWOT分析
3.5 COVIDの影響- 19
第4章 精密医療におけるAI市場:セグメント分析、技術別、2017年~2030年(百万米ドル)
4.1 定義と範囲
4.2 技術市場シェア分析、2022年および2030年
4.3 精密医療におけるAI市場、技術別、2017年~2030年
4.4 市場規模予測とトレンド分析
4.4.1 ディープラーニング
4.4.1.1 ディープラーニング市場、2017年~2030年(百万米ドル)
4.4.2 クエリメソッド
4.4.2.1 クエリメソッド市場、2017年~2030年(百万米ドル)
4.4.3 自然言語処理
4.4.3.1 自然言語処理市場、2017年~2030年(百万米ドル)
4.4.4 コンテキストアウェア処理
4.4.4.1 コンテキストアウェア処理市場、2017年~2030年(百万米ドル)
第5章 精密医療におけるAI市場:セグメント分析、コンポーネント別、2017年~2030年(百万米ドル)
5.1 定義と範囲
5.2 コンポーネント別市場シェア分析、2022年および2030年
5.3 精密医療におけるAI市場、コンポーネント別、2017年~2030年
5.4 市場規模予測とトレンド分析
5.4.1 ハードウェア
5.4.1.1 ハードウェア市場、2017年~2030年(百万米ドル)
5.4.2 ソフトウェア
5.4.2.1 ソフトウェア市場、2017年~2030年(百万米ドル)
5.4.3 サービス
5.4.3.1 サービス市場、2017年~ 2030年(百万米ドル)
第6章 精密医療におけるAI市場:セグメント分析、治療用途別、2017年~2030年(百万米ドル)
6.1 定義と範囲
6.2 治療用途別市場シェア分析、2022年および2030年
6.3 市場規模、予測、トレンド分析、2017年~2030年
6.3.1 腫瘍学
6.3.1.1 腫瘍学市場、2017年~2030年(百万米ドル)
6.3.2 心臓病学
6.3.2.1 心臓病学市場、2017年~2030年(百万米ドル)
6.3.3 神経学
6.3.3.1 神経学市場、2017年~2030年(百万米ドル)
6.3.4 呼吸器系
6.3.4.1 呼吸器系市場、2017年~2030年(百万米ドル)
6.3.5 その他
6.3.5.1 その他市場、2017年~2030年(百万米ドル)
第7章 精密医療におけるAI市場:地域別市場分析、2017年~2030年(百万米ドル)
7.1 定義と範囲
7.2 地域別市場シェア分析、2022年および2030年
7.3 地域別市場スナップショット
7.4 市場規模、予測、数量、トレンド分析、2017年~2030年
7.4.1 北米における精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.4.2 米国
7.4.2.1 米国における精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.4.3 カナダ
7.4.3.1 カナダにおけるプレシジョン・メディシン市場におけるAI、2017年~2030年 (百万米ドル)
7.5 ヨーロッパ
7.5.1 ヨーロッパにおけるプレシジョン・メディシン市場におけるAI、2017年~2030年 (百万米ドル)
7.5.2 英国
7.5.2.1 英国におけるプレシジョン・メディシン市場におけるAI、2017年~2030年 (百万米ドル)
7.5.2 ドイツ
7.5.2.1 ドイツにおけるプレシジョン・メディシン市場におけるAI、2017年~2030年 (百万米ドル)
7.5.3 フランス
7.5.3.1 フランスにおけるプレシジョン・メディシン市場におけるAI、2017年~2030年 (百万米ドル)
7.5.4 イタリア
7.5.4.1 イタリアにおけるプレシジョン・メディシン市場におけるAI、2017年~2030年 (百万米ドル)
7.5.5 スペイン
7.5.5.1 スペインにおけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.5.6 ロシア
7.5.6.1 ロシアにおけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.5.7 デンマーク
7.5.7.1 デンマークにおけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.5.8 ノルウェー
7.5.8.1 ノルウェーにおけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.5.9 スウェーデン
7.5.9.1 スウェーデンにおけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6 アジア太平洋地域
7.6.1 アジア太平洋地域におけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6.2 日本
7.6.2.1 日本におけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6.3 中国
7.6.3.1 中国におけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6.4 インド
7.6.4.1 インドにおけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6.5 オーストラリア
7.6.5.1 オーストラリアにおけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6.6 韓国
7.6.6.1 韓国におけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6.7 シンガポール
7.6.7.1 シンガポールにおけるAI活用によるプレシジョン・メディシン市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.6.8 タイ
7.6.8.1 タイの精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.7 ラテンアメリカ
7.7.1 ラテンアメリカの精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.7.2 ブラジル
7.7.2.1 ブラジルの精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.7.3 メキシコ
7.7.3.1 メキシコの精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.7.4 アルゼンチン
7.7.4.1 アルゼンチンの精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.7.5 コロンビア
7.7.5.1 コロンビアの精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.8 中東およびアフリカ
7.8.1 MEA 精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.8.2 南アフリカ
7.8.2.1 南アフリカ 精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.8.3 サウジアラビア
7.8.3.1 サウジアラビア 精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.8.4 UAE
7.8.4.1 UAE 精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.8.5 イスラエル
7.8.5.1 イスラエル 精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
7.8.6 クウェート
7.8.6.1 クウェート 精密医療におけるAI市場、2017年~2030年(百万米ドル)
第8章 精密医療市場におけるAI – 競合分析
8.1 企業プロファイル
8.2 GEヘルスケア
8.2.1 会社概要
8.2.2 財務実績
8.2.3 製品ベンチマーク
8.2.4 戦略的取り組み
8.3 サノフィ
8.3.1 会社概要
8.3.2 財務実績
8.3.3 製品ベンチマーク
8.3.4 戦略的取り組み
8.4 NVIDIA Corporation
8.4.1 会社概要
8.4.2 製品ベンチマーク
8.4.3 戦略的取り組み
8.5 インテル Corporation
8.5.1 会社概要
8.5.2 製品ベンチマーク
8.5.3 戦略的取り組み
8.6 マイクロソフト
8.6.1 会社概要
8.6.2 製品ベンチマーク
8.6.3 戦略的取り組み
8.7 IBM
8.7.1 会社概要
8.7.2 財務実績
8.7.3 製品ベンチマーク
8.7.4 戦略的取り組み
8.8 Alphabet Inc. (Google Inc.)
8.8.1 会社概要
8.8.2 製品ベンチマーク
8.9 BioXcel Therapeutics INC
8.9.1 会社概要
8.9.2 製品ベンチマーク
8.9.3 戦略的取り組み
8.10 Enlitic, Inc.
8.10.1 会社概要
8.10.2 製品ベンチマーク
8.10.3 戦略的取り組み
8.11 AstraZeneca
8.11.1 会社概要
8.11.2 製品ベンチマーク
8.11.3 戦略的取り組み
Chapter 1 Methodology and Scope
1.1 Market Segmentation and Scope
1.1.1 Technology
1.1.2 Component
1.1.3 Therapeutic Application
1.1.4 regional scope
1.1.5 Estimates and forecast timeline
1.2 Research Methodology
1.3 Information procurement
1.3.1 Purchased database
1.3.2 GVR’s internal database
1.3.3 Secondary sources
1.3.4 Primary research
1.3.5 Details of primary research
1.4 Information or Data Analysis
1.4.1 Data analysis models
1.5 Market Formulation & Validation
1.6 Model Details
1.6.1 Commodity Flow Analysis (Model 1)
1.6.1.1 Approach 1: Commodity Flow Approach
1.6.2 Volume price analysis (Model 2)
1.6.2.1 Approach 2: Volume price analysis
1.7 List of Secondary Sources
1.8 List of Primary Sources
1.9 List of Abbreviations
1.10 Objectives
1.10.1 Objective 1
1.10.2 Objective 2
1.10.3 Objective 3
1.10.4 Objective 4
Chapter 2 Executive Summary
2.1 Market Outlook
Chapter 3 AI in Precision Medicine Market Variables, Trends & Scope
3.1 Penetration & Growth Prospect Mapping, 2022
3.2 Regulatory Framework
3.3 Market Dynamics
3.3.1 Market driver analysis
3.3.2 Market restraints analysis
3.4 AI in Precision Medicine: Market Analysis Tools
3.4.1 Industry analysis - Porter’s
3.4.2 SWOT analysis, By PEST
3.5 Impact of COVID - 19
Chapter 4 AI in Precision Medicine Market: Segment Analysis, By Technology, 2017 - 2030 (USD Million)
4.1 Definitions & Scope
4.2 Technology Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3 AI in Precision Medicine Market, by Technology, 2017 to 2030
4.4 Market Size Forecasts and Trend Analysis
4.4.1 Deep Learning
4.4.1.1 Deep learning market, 2017 - 2030 (USD Million)
4.4.2 Querying Method
4.4.2.1 Querying method market, 2017 - 2030 (USD Million)
4.4.3 Natural Language Processing
4.4.3.1 Natural language processing market, 2017 - 2030 (USD Million)
4.4.4 Context-Aware Processing
4.4.4.1 Context-aware processing market, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 5 AI in Precision Medicine Market: Segment Analysis, By Component, 2017 - 2030 (USD Million)
5.1 Definitions & Scope
5.2 Component Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3 AI in Precision Medicine Market, by Component, 2017 to 2030
5.4 Market Size Forecasts and Trend Analysis
5.4.1 Hardware
5.4.1.1 Hardware market, 2017 - 2030 (USD Million)
5.4.2 Software
5.4.2.1 Software market, 2017 - 2030 (USD Million)
5.4.3 Services
5.4.3.1 Services market, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 6 AI in Precision Medicine Market: Segment Analysis, By Therapeutic Application, 2017 - 2030 (USD Million)
6.1 Definition and Scope
6.2 Therapeutic Application Market Share Analysis, 2022 & 2030
6.3 Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2017 to 2030
6.3.1 Oncology
6.3.1.1 Oncology market, 2017 - 2030 (USD Million)
6.3.2 Cardiology
6.3.2.1 Cardiology market, 2017 - 2030 (USD Million)
6.3.3 Neurology
6.3.3.1 Neurology market, 2017 - 2030 (USD Million)
6.3.4 Respiratory
6.3.4.1 Respiratory market, 2017 - 2030 (USD Million)
6.3.5 Others
6.3.5.1 Others market, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 7 AI in Precision Medicine Market: Regional Market Analysis, 2017 - 2030 (USD Million)
7.1 Definition & Scope
7.2 Regional Market Share Analysis, 2022 & 2030
7.3 Regional Market Snapshot
7.4 Market Size, & Forecasts, Volume and Trend Analysis, 2017 to 2030
7.4.1 North America AI in Precision Medicine Market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4.2 U.S.
7.4.2.1 U.S. AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.4.3 Canada
7.4.3.1 Canada AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5 Europe
7.5.1 Europe AI in Precision Medicine Market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.2 UK
7.5.2.1 UK AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.2 Germany
7.5.2.1 Germany AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.3 France
7.5.3.1 France AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.4 Italy
7.5.4.1 Italy AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.5 Spain
7.5.5.1 Spain AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.6 Russia
7.5.6.1 Russia AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.7 Denmark
7.5.7.1 Denmark AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.8 Norway
7.5.8.1 Norway AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.5.9 Sweden
7.5.9.1 Sweden AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6 Asia Pacific
7.6.1 Asia Pacific AI in Precision Medicine Market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.2 Japan
7.6.2.1 Japan AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.3 China
7.6.3.1 China AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.4 India
7.6.4.1 India AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.5 Australia
7.6.5.1 Australia AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.6 South Korea
7.6.6.1 South Korea AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.7 Singapore
7.6.7.1 Singapore AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.6.8 Thailand
7.6.8.1 Thailand AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.7 Latin America
7.7.1 Latin America AI in Precision Medicine Market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.7.2 Brazil
7.7.2.1 Brazil AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.7.3 Mexico
7.7.3.1 Mexico AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.7.4 Argentina
7.7.4.1 Argentina AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.7.5 Colombia
7.7.5.1 Colombia AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.8 Middle East and Africa
7.8.1 MEA AI in Precision Medicine Market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.8.2 South Africa
7.8.2.1 South Africa AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.8.3 Saudi Arabia
7.8.3.1 Saudi Arabia AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.8.4 UAE
7.8.4.1 UAE AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.8.5 Israel
7.8.5.1 Israel AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
7.8.6 Kuwait
7.8.6.1 Kuwait AI in precision medicine market, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 8 AI in Precision Medicine Market - Competitive Analysis
8.1 Company Profiles
8.2 GE Healthcare
8.2.1 Company overview
8.2.2 Financial performance
8.2.3 Product benchmarking
8.2.4 Strategic initiatives
8.3 Sanofi
8.3.1 Company overview
8.3.2 Financial performance
8.3.3 Product benchmarking
8.3.4 Strategic initiatives
8.4 NVIDIA Corporation
8.4.1 Company overview
8.4.2 Product benchmarking
8.4.3 Strategic initiatives
8.5 Intel Corporation
8.5.1 Company overview
8.5.2 product benchmarking
8.5.3 Strategic initiatives
8.6 Mierosoft
8.6.1 Company overview
8.6.2 Product benchmarking
8.6.3 strategic initiatives
8.7 IBM
8.7.1 Company overview
8.7.2 Financial performance
8.7.3 Product benchmarking
8.7.4 Strategic initiatives
8.8 Alphabet Inc. (Google Inc.)
8.8.1 Company overview
8.8.2 Product benchmarking
8.9 BioXcel Therapeutics INC
8.9.1 Company overview
8.9.2 Product benchmarking
8.9.3 Strategic initiatives
8.10 Enlitic, Inc.
8.10.1 Company overview
8.10.2 Product benchmarking
8.10.3 Strategic initiatives
8.11 AstraZeneca
8.11.1 Company overview
8.11.2 Product benchmarking
8.11.3 Strategic initiatives
| ※参考情報 精密医療におけるAIは、個々の患者に最適な治療法を提供するために、ビッグデータ解析や機械学習を活用する技術に基づいています。本領域では、遺伝情報、環境要因、生活習慣など、さまざまなデータを統合して患者ごとの特性を理解し、それに応じた治療を行います。AIは、膨大なデータの中から有用な情報を抽出し、医療現場での意思決定を支援します。 この分野の概念は、患者一人ひとりの病気や健康状態に対して、最適な治療法を特定することが中心となります。従来の医療が病気を基に治療法を決定するのに対し、精密医療は患者の遺伝的背景やライフスタイル、さらには病歴といった個別の情報を考慮に入れます。AIは、これらの情報を効率的に解析することで、精度の高い診断や治療法の提案を可能にします。 AIの種類には、主に機械学習、深層学習、自然言語処理などが存在します。機械学習は、アルゴリズムがデータから学習し、予測や分類を行う技術です。深層学習は、神経網を使用してより複雑なデータを処理することができ、高精度な結果を得ることができます。自然言語処理は、医療文書や患者の記録を解析し、医師の診断や治療に役立てる技術です。 AIの用途は多岐にわたります。まず、診断支援に関しては、画像診断や検査結果の分析にAIを用いることで、早期の病気発見や正確な診断が行えるようになります。例えば、放射線画像を解析するAIは、腫瘍や病変を高い精度で検出することが可能です。また、患者の遺伝情報を解析することで、特定の治療法がどれだけ効果的かを予測することもできます。 さらに、AIは薬剤開発のプロセスにも革新をもたらしています。新薬のターゲットを特定するためのスクリーニングや、臨床試験のデザインに役立ち、開発期間を短縮することができます。また、患者に適した薬剤やその投与量を決定するためのパーソナライズドアプローチにも活用されています。 関連技術としては、ビッグデータ解析、バイオインフォマティクス、ウェアラブルデバイスなどがあります。ビッグデータ解析は、さまざまな情報源から集められた大量のデータを解析し、医療に役立てる技術です。バイオインフォマティクスは、遺伝情報を解析し、疾患に関連する遺伝子の特定を行います。ウェアラブルデバイスは、リアルタイムでの健康データを収集し、継続的なモニタリングを通じて医師や患者に有益な情報を提供します。 これらの技術が統合されることで、患者ごとの状態に最適化された治療が可能となり、医療の質と効率が向上します。今後、教育や規制の整備が進むことにより、AI技術がより一層進化し、精密医療の実現が期待されています。精密医療とAIの融合は、医療現場だけでなく、患者一人ひとりの生活にも大きな変化をもたらすでしょう。 |
❖ 免責事項 ❖
http://www.globalresearch.jp/disclaimer


