カテゴリー： Grand View Research, 世界, 医療/バイオ

コンピュータ援助検知（CAD）の世界市場2023-2030：市場規模、シェア、動向分析

◆英語タイトル：Computer Aided Detection Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Breast Cancer, Lung Cancer, Colon Cancer, Liver Cancer, Neurological Indications), By Indication, By Region And Segment Forecasts, 2023 - 2030

Grand View Researchが発行した調査報告書（GRV23NOV080）◆商品コード：GRV23NOV080
◆発行会社（リサーチ会社）：Grand View Research
◆発行日：2023年9月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
◆ページ数：98
◆レポート形式：英語 / PDF
◆納品方法：Eメール（受注後3営業日）
◆調査対象地域：グローバル
◆産業分野：医療
◆販売価格オプション（消費税別）
Single UserUSD5,950 ⇒換算￥892,500見積依頼/購入/質問フォーム
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❖ レポートの概要 ❖

コンピュータ援助検知（CAD）市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の調査によると、世界のコンピュータ援助検知（CAD）市場規模は2030年までに1,310.3百万米ドルに達すると推定され、予測期間中にCAGR 5.9％で拡大すると予測されています。CADソフトウェアツールは、解釈が必要な画像の増加に対処するために放射線科医をサポートするために導入されました。乳がん、前立腺がん、肺がんの罹患率の増加、技術的進歩の高まり、超音波や磁気共鳴画像などの他の画像モダリティとCADの使用の増加は、影響力の大きいレンダリングドライバとしてこの業界に役立つと期待されています。

米国では、前立腺癌は男性の間で最も一般的な癌の1つであり、前立腺癌の診断と検出のためのマルチパラメトリック磁気共鳴画像（MP-MRI）CADxシステムの需要が増加しています。

検診用マンモグラフィでは、2人目の臨床医による二重読影という従来の概念が、乳がんのCADに完全に取って代わられると予想されています。これは、2回目の読影に対する報酬がなく、放射線技師の時間をより多く要求する2回目の読影とは異なり、コンピューター支援検出によって発生する追加報酬によるものです。

がんと解剖学的な関係を確立するために、幅広い研究が行われてきました。例えば、ジョンズ・ホプキンスの研究者たちは、上行結腸における細菌の密集した塊の存在が癌であることを立証しました。

WHOの2012年の発表によると、女性のがん罹患率は1,400万人、死亡者数は8.2人と高いため、CADは乳がんの画像診断に最も広く使用されています。画像処理に対する需要の増加と慢性疾患の増加により、画像処理技術に対する需要は増加すると予想されます。コンピュータ援助検知（CAD）は現在、超音波、核画像、磁気共鳴画像などの他の画像モダリティと共に使用されています。

2014年、癌の有病率は高く、罹患率と死亡率の主な原因であるため、マンモグラフィが業界を支配しました。世界がん研究基金インターナショナル2012によると、乳がんの罹患率は北米とオセアニアが最も高く、アジアとアフリカが最も低い。

デジタル画像処理技術の進歩は、CADソリューションと画像処理装置の統合を容易にし、コンピュータ援助検知（CAD）ソリューションの効率を向上させたため、市場成長の他の要因となっています。

コンピュータ援助検知（CAD）市場レポートハイライト

- 2022年には、マンモグラフィが乳がん画像診断の可能性が高いことから市場を席巻し、各社がCADソフトウェアを開発した最初の分野の1つであり、現在に至るまでそのほとんどがこの適応症に取り組んでいます。

- 世界保健機関（WHO）の推計によると、2022年にはがんが世界的な死因の第1位となり、2020年には約1,000万人、ほぼ6人に1人が死亡することになります。

- CADの需要は、Multidetector Computed Tomography（MDCT）の適応により、低線量肺がん検診などの胸部画像診断で拡大しています。さらに、CADは間質性肺疾患や急性肺塞栓症（PE）の診断など、胸部CTの確立された分野でも使用されるようになっています。

- CADは、X線、コンピュータ断層撮影、超音波などの他の画像モダリティとも併用されています。このうち、X線画像診断におけるCADの使用は、基本的な画像診断であり、軟部組織画像診断の限界を克服した最近の進歩により、最も多くなっています。

- 同市場で最も収益をあげている地域は北米。同市場は2022年の売上高の45.9%以上を占めています。より新しい技術で市場を活性化させるための絶え間ない努力と、画像解析とは別に統合的診断のためのコンピュータ援助検知（CAD）の利用が、予測期間にわたって地域市場の成長を促進すると予想されます。

- アジア太平洋地域は、予測期間中にCAGR 7.4%で最速の成長が見込まれます。がんに関連した死亡率の高さが、コンピュータ支援によるがん検出・診断の需要を促進する主な要因です。

第1章 調査方法・範囲
第2章 エグゼクティブサマリー
第3章 世界のコンピュータ援助検知（CAD）市場変数・傾向・範囲
第4章 世界のコンピュータ援助検知（CAD）市場：用途別予測・傾向分析
第5章 世界のコンピュータ援助検知（CAD）市場：疾患別予測・傾向分析
第6章 世界のコンピュータ援助検知（CAD）市場：地域別予測・傾向分析
第7章 競争状況

❖ レポートの目次 ❖

目次

第1章 調査方法と範囲
1.1. 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1. 適用範囲
1.1.2. 対象範囲
1.1.3. 地域範囲
1.1.4. 推計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
1.4. 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
1.7. 二次資料一覧
1.8. 一次資料一覧
1.9. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場見通し
2.2. セグメント見通し
2.2.1.用途展望
2.2.2. 適応症展望
2.2.3. 地域展望
2.3. 競合分析
第3章 コンピュータ支援検出市場の変数、トレンド、および範囲
3.1. 市場系統展望
3.1.1. 親市場展望
3.1.2. 関連市場／補助市場展望
3.2. 普及および成長見通しマッピング
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. 市場牽引要因分析
3.3.2. 市場抑制要因分析
3.3.3. 業界の課題
3.4. コンピュータ支援検出市場分析ツール
3.4.1. 業界分析 – ポーターズモデル
3.4.1.1. サプライヤーの力
3.4.1.2. バイヤーの力
3.4.1.3. 代替品の脅威
3.4.1.4. 新規参入の脅威
3.4.1.5.競争環境
3.4.2. PESTEL分析
3.4.2.1. 政治情勢
3.4.2.2. 技術情勢
3.4.2.3. 経済情勢
第4章 コンピュータ支援検出：アプリケーションの予測とトレンド分析
4.1. コンピュータ支援検出市場：主なポイント
4.2. コンピュータ支援検出市場：2022年および2030年の動向と市場シェア分析
4.3. 結核
4.3.1. 結核市場の予測と予測（2018年～2030年、百万米ドル）
4.4. 乳がん
4.4.1. 乳がん市場の予測と予測（2018年～2030年、百万米ドル）
4.5. 肺がん
4.5.1.肺がん市場の推定と予測：2018年から2030年（百万米ドル）
4.6. 結腸／直腸がん
4.6.1. 結腸／直腸がん市場の推定と予測：2018年から2030年（百万米ドル）
4.7. 前立腺がん
4.7.1. 前立腺がん市場の推定と予測：2018年から2030年（百万米ドル）
4.8. 肝がん
4.8.1. 肝がん市場の推定と予測：2018年から2030年（百万米ドル）
4.9. 骨がん
4.9.1. 骨がん市場の推定と予測：2018年から2030年（百万米ドル）
4.10. 心血管／神経／筋骨格がん
4.10.1.心血管系／神経系／筋骨格系適応症市場の推定と予測：2018～2030年（百万米ドル）
第5章 コンピュータ支援検出：適応症の推定とトレンド分析
5.1. コンピュータ支援検出市場：主なポイント
5.2. コンピュータ支援検出市場：2022年および2030年の動向と市場シェア分析
5.3. X線画像診断
5.3.1. X線市場の推定と予測：2018～2030年（百万米ドル）
5.4. 磁気共鳴画像診断
5.4.1. 磁気共鳴画像診断市場の推定と予測：2018～2030年（百万米ドル）
5.5. 超音波共鳴画像診断
5.5.1.超音波共鳴画像（USA）市場：2018年～2030年の推定および予測（百万米ドル）
5.6. 核共鳴画像（Nuclear Resonance Imaging）
5.6.1. 核共鳴画像（Nuclear Resonance Imaging）市場：2018年～2030年の推定および予測（百万米ドル）
5.7. コンピュータ断層撮影（CT）
5.7.1. コンピュータ断層撮影（CT）市場：2018年～2030年の推定および予測（百万米ドル）
第6章 コンピュータ支援検出（CAD）市場：地域別推定およびトレンド分析
6.1. 地域別展望
6.2. 地域別コンピュータ支援検出（CAD）市場：主なポイント
6.3. 北米
6.3.1. 市場推定および予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.3.2. 米国
6.3.2.1.市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.3.3. カナダ
6.3.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.4. 欧州
6.4.1. 英国
6.4.1.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.4.2. ドイツ
6.4.2.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.4.3. フランス
6.4.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.4.4. イタリア
6.4.4.1.市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.4.5. スペイン
6.4.5.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.4.6. スウェーデン
6.4.6.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.4.7. ノルウェー
6.4.7.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.4.8. デンマーク
6.4.8.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.5. アジア太平洋地域
6.5.1. 日本
6.5.1.1.市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.5.2. 中国
6.5.2.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.5.3. インド
6.5.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.5.4. オーストラリア
6.5.4.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.5.5. タイ
6.5.5.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.5.6. 韓国
6.5.6.1.市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.6. ラテンアメリカ
6.6.1. ブラジル
6.6.1.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.6.2. メキシコ
6.6.2.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.6.3. アルゼンチン
6.6.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.7. 中東・アフリカ（MEA）
6.7.1. サウジアラビア
6.7.1.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.7.2.南アフリカ
6.7.2.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.7.3. アラブ首長国連邦
6.7.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
6.7.4. クウェート
6.7.4.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
第7章 競争環境
7.1. 主要市場参加者による最近の動向と影響分析
7.2. 市場参加者の分類
7.2.1. EDDA Technology, Inc.
7.2.1.1. 会社概要
7.2.1.2. 財務実績
7.2.1.3. 製品ベンチマーク
7.2.1.4.戦略的取り組み
7.2.2. 富士フイルムホールディングス株式会社
7.2.2.1. 会社概要
7.2.2.2. 財務実績
7.2.2.3. 製品ベンチマーク
7.2.2.4. 戦略的取り組み
7.2.3. Hologic, Inc.
7.2.3.1. 会社概要
7.2.3.2. 財務実績
7.2.3.3. 製品ベンチマーク
7.2.3.4. 戦略的取り組み
7.2.4. Koninklijke Philips N.V.
7.2.4.1. 会社概要
7.2.4.2. 財務実績
7.2.4.3. 製品ベンチマーク
7.2.4.4. 戦略的取り組み
7.2.5. シーメンス
7.2.5.1.会社概要
7.2.5.2. 財務実績
7.2.5.3. 製品ベンチマーク
7.2.5.4. 戦略的取り組み NANO-X IMAGING LTD.
7.2.6. NANO-X IMAGING LTD.
7.2.6.1. 会社概要
7.2.6.2. 財務実績
7.2.6.3. 製品ベンチマーク
7.2.6.4. 戦略的取り組み
7.2.7. キヤノンメディカルシステムズ株式会社
7.2.7.1. 会社概要
7.2.7.2. 財務実績
7.2.7.3. 製品ベンチマーク
7.2.7.4. 戦略的取り組み
7.2.8. ゼネラル・エレクトリック
7.2.8.1. 会社概要
7.2.8.2.財務実績
7.2.8.3. 製品ベンチマーク
7.2.8.4. 戦略的取り組み
7.2.9. IBM
7.2.9.1. 会社概要
7.2.9.2. 財務実績
7.2.9.3. 製品ベンチマーク
7.2.9.4. 戦略的取り組み
7.2.10. Riverain Technologies
7.2.10.1. 会社概要
7.2.10.2. 財務実績
7.2.10.3. 製品ベンチマーク
7.2.10.4. 戦略的取り組み
7.2.11. iCAD Inc
7.2.11.1. 会社概要
7.2.11.2. 財務実績
7.2.11.3. 製品ベンチマーク
7.2.11.4. 戦略的取り組み
7.2.12.メディアン・テクノロジーズ
7.2.12.1. 会社概要
7.2.12.2. 財務実績
7.2.12.3. 製品ベンチマーク
7.2.12.4. 戦略的取り組み
7.2.13. 日立製作所
7.2.13.1. 会社概要
7.2.13.2. 財務実績
7.2.13.3. 製品ベンチマーク
7.2.13.4. 戦略的取り組み
7.2.14. 島津アナリティカル（インド）株式会社
7.2.14.1. 会社概要
7.2.14.2. 財務実績
7.2.14.3. 製品ベンチマーク
7.2.14.4. 戦略的取り組み
7.2.15. ケアストリームヘルス
7.2.15.1.会社概要
7.2.15.2. 財務実績
7.2.15.3. 製品ベンチマーク
7.2.15.4. 戦略的取り組み
7.2.16. ESAOTE SPA
7.2.16.1. 会社概要
7.2.16.2. 財務実績
7.2.16.3. 製品ベンチマーク
7.2.16.4. 戦略的取り組み
7.2.17. Narayana Hrudayalaya Ltd
7.2.17.1. 会社概要
7.2.17.2. 財務実績
7.2.17.3. 製品ベンチマーク
7.2.17.4. 戦略的取り組み
7.2.18. Karyopharm
7.2.18.1. 会社概要
7.2.18.2. 財務実績
7.2.18.3.製品ベンチマーク
7.2.18.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Application
1.1.2. Indication
1.1.3. Regional scope
1.1.4. 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
1.4. Information or Data Analysis
1.4.1. Data analysis models
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Application outlook
2.2.2. Indication outlook
2.2.3. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Computer Aided Detection Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent market outlook
3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Penetration & Growth Prospect Mapping
3.3. Market Dynamics
3.3.1. Market driver analysis
3.3.2. Market restraint analysis
3.3.3. Industry challenges
3.4. Computer Aided Detection Market Analysis Tools
3.4.1. Industry Analysis - Porter’s
3.4.1.1. Supplier power
3.4.1.2. Buyer power
3.4.1.3. Substitution threat
3.4.1.4. Threat of new entrant
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL Analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Technological landscape
3.4.2.3. Economic landscape
Chapter 4. Computer Aided Detection: Application Estimates & Trend Analysis
4.1. Computer Aided Detection Market: Key Takeaways
4.2. Computer Aided Detection Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. Tuberculosis
4.3.1. Tuberculosis market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4. Breast Cancer
4.4.1. Breast cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.5. Lung Cancer
4.5.1. Lung cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.6. Colon/Rectal Cancer
4.6.1. Colon/Rectal cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.7. Prostate Cancer
4.7.1. Prostate cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.8. Liver Cancer
4.8.1. Liver cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.9. Bone Cancer
4.9.1. Bone cancer market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.10. Cardiovascular/Neurological/Musculoskeletal Cancer
4.10.1. Cardiovascular/neurological/musculoskeletal indications market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Computer Aided Detection: Indication Estimates & Trend Analysis
5.1. Computer Aided Detection Market: Key Takeaways
5.2. Computer Aided Detection Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3. X-ray Imaging
5.3.1. X-ray market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4. Magnetic Resonance Imaging
5.4.1. Magnetic resonance imaging market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.5. Ultrasound Resonance Imaging
5.5.1. Ultrasound resonance imaging market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.6. Nuclear Resonance Imaging
5.6.1. Nuclear resonance imaging market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.7. Computed Tomography
5.7.1. Computed tomography market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. Computer Aided Detection Market: Regional Estimates & Trend Analysis
6.1. Regional Outlook
6.2. Computer Aided Detection Market by Region: Key Takeaways
6.3. North America
6.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.3.2. U.S.
6.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.3.3. Canada
6.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4. Europe
6.4.1. UK
6.4.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.2. Germany
6.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.3. France
6.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.4. Italy
6.4.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.5. Spain
6.4.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.6. Sweden
6.4.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.7. Norway
6.4.7.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.4.8. Denmark
6.4.8.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5. Asia Pacific
6.5.1. Japan
6.5.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.2. China
6.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.3. India
6.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.4. Australia
6.5.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.5. Thailand
6.5.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.5.6. South Korea
6.5.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.6. Latin America
6.6.1. Brazil
6.6.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.6.2. Mexico
6.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.6.3. Argentina
6.6.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.7. MEA
6.7.1. Saudi Arabia
6.7.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.7.2. South Africa
6.7.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.7.3. UAE
6.7.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
6.7.4. Kuwait
6.7.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
Chapter 7. Competitive Landscape
7.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
7.2. Market Participant Categorization
7.2.1. EDDA Technology, Inc
7.2.1.1. Company overview
7.2.1.2. Financial performance
7.2.1.3. Product benchmarking
7.2.1.4. Strategic initiatives
7.2.2. FUJIFILM Holdings Corporation
7.2.2.1. Company overview
7.2.2.2. Financial performance
7.2.2.3. Product benchmarking
7.2.2.4. Strategic initiatives
7.2.3. Hologic, Inc
7.2.3.1. Company overview
7.2.3.2. Financial performance
7.2.3.3. Product benchmarking
7.2.3.4. Strategic initiatives
7.2.4. Koninklijke Philips N.V
7.2.4.1. Company overview
7.2.4.2. Financial performance
7.2.4.3. Product benchmarking
7.2.4.4. Strategic initiatives
7.2.5. Siemens
7.2.5.1. Company overview
7.2.5.2. Financial performance
7.2.5.3. Product benchmarking
7.2.5.4. Strategic initiatives NANO-X IMAGING LTD.
7.2.6. NANO-X IMAGING LTD.
7.2.6.1. Company overview
7.2.6.2. Financial performance
7.2.6.3. Product benchmarking
7.2.6.4. Strategic initiatives
7.2.7. CANON MEDICAL SYSTEMS CORPORATION
7.2.7.1. Company overview
7.2.7.2. Financial performance
7.2.7.3. Product benchmarking
7.2.7.4. Strategic initiatives
7.2.8. GENERAL ELECTRIC
7.2.8.1. Company overview
7.2.8.2. Financial performance
7.2.8.3. Product benchmarking
7.2.8.4. Strategic initiatives
7.2.9. IBM
7.2.9.1. Company overview
7.2.9.2. Financial performance
7.2.9.3. Product benchmarking
7.2.9.4. Strategic initiatives
7.2.10. Riverain Technologies
7.2.10.1. Company overview
7.2.10.2. Financial performance
7.2.10.3. Product benchmarking
7.2.10.4. Strategic initiatives
7.2.11. iCAD Inc
7.2.11.1. Company overview
7.2.11.2. Financial performance
7.2.11.3. Product benchmarking
7.2.11.4. Strategic initiatives
7.2.12. Median Technologies
7.2.12.1. Company overview
7.2.12.2. Financial performance
7.2.12.3. Product benchmarking
7.2.12.4. Strategic initiatives
7.2.13. Hitachi Ltd
7.2.13.1. Company overview
7.2.13.2. Financial performance
7.2.13.3. Product benchmarking
7.2.13.4. Strategic initiatives
7.2.14. Shimadzu Analytical (India) Pvt. Ltd
7.2.14.1. Company overview
7.2.14.2. Financial performance
7.2.14.3. Product benchmarking
7.2.14.4. Strategic initiatives
7.2.15. Carestream Health
7.2.15.1. Company overview
7.2.15.2. Financial performance
7.2.15.3. Product benchmarking
7.2.15.4. Strategic initiatives
7.2.16. ESAOTE SPA
7.2.16.1. Company overview
7.2.16.2. Financial performance
7.2.16.3. Product benchmarking
7.2.16.4. Strategic initiatives
7.2.17. Narayana Hrudayalaya Ltd
7.2.17.1. Company overview
7.2.17.2. Financial performance
7.2.17.3. Product benchmarking
7.2.17.4. Strategic initiatives
7.2.18. Karyopharm
7.2.18.1. Company overview
7.2.18.2. Financial performance
7.2.18.3. Product benchmarking
7.2.18.4. Strategic initiatives
※参考情報

コンピュータ援助検知（CAD）は、医療分野や他の業界での画像診断において、コンピュータ技術を利用して異常や疾患を検出するためのサポートツールです。CADは主に医療画像の解析に使われ、特に放射線学や病理学の分野で広く採用されています。医師の判断を補完する形で機能し、診断精度の向上や誤診のリスク低減に寄与することを目的としています。
CADの基本的な概念は、医療画像の中から特定のパターンや異常を自動的に識別し、その情報を医師に提供するというものです。例えば、乳がんの早期発見のために、マンモグラフィー画像の中から腫瘍や微細な異常を検出するシステムが一般的です。これにより、医師が注意を払うべきポイントを明確にし、診断の効率性を高めることが可能になります。

CADにはいくつかの種類があります。例えば、肺がんの検出に特化したCADシステムや、大腸内視鏡検査でポリープを検出するためのCADシステムなどがあります。また、脳のMRI画像を解析して異常を特定するシステムも存在し、これらのシステムは特定の疾患や診断対象に応じて設計されています。これらの技術は、患者データや医療画像を処理し、機械学習アルゴリズムを用いて異常を検出します。

CADの用途は多岐にわたります。患者の画像検査から得られる情報を解析し、早期に疾患を発見することで、治療のタイミングを早めることができます。これにより、患者の予後の改善が期待されます。また、CADは医師が画像診断を行う際の負担を軽減し、特に忙しい医療現場において重要な役割を果たします。例えば、癌のスクリーニングやフォローアップにおいて、CADシステムが提案する異常に対して医師が再評価を行うことで、見落としを防ぎ、正確な診断が実現できます。

CADに関連する技術も進化しています。画像処理、パターン認識、機械学習、深層学習といった技術が融合しており、より精度の高い異常検知を実現しています。特に深層学習は大量の医療画像データを使ってモデルのトレーニングを行うことができ、高い認識精度を持つCADシステムの開発に寄与しています。また、これにより、診断の自動化やリアルタイム解析が可能となり、医療現場での有用性が一層高まっています。

ただし、CADには限界もあります。システムが提供する情報は医師の判断を補助するものであり、最終的な診断は医師が行わなければなりません。CADの提案を鵜呑みにするだけでは根本的な問題を解決することはできません。また、誤検出や見逃しが発生する可能性があるため、医師はCADの結果を慎重に評価する必要があります。

CADは今後も進化を続け、より多くの疾患や異常に対応できるようになると期待されています。医療分野におけるデジタル化が進む中、CADの役割はますます重要性を増していくでしょう。AI技術の進展により、CADはより高精度で効率的な診断補助ツールとなり、医療の質を向上させる助けとなるでしょう。今後、CADが医療現場においてどのように活用されていくのか、非常に注目されています。


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★リサーチレポート[ コンピュータ援助検知（CAD）の世界市場2023-2030：市場規模、シェア、動向分析(Computer Aided Detection Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Breast Cancer, Lung Cancer, Colon Cancer, Liver Cancer, Neurological Indications), By Indication, By Region And Segment Forecasts, 2023 - 2030)]についてメールでお問い合わせはこちらでお願いします。
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