疫学市場におけるAI サイズとシェア 2022 to 2030
市場規模：導入別（オンプレミス、Webベース、クラウドベース）、アプリケーション別（感染予測・予報、疾病・症候群監視、人口健康状態・罹患率・有病率のモニタリング）、最終用途・予測
レポートID: GMI5364
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発行日: September 2022
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レポート形式: PDF
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著者:
Mariam Faizullabhoy, Gauri Wani
エピデミオロジー市場規模におけるAI
エピデミオロジー市場における人工知能 サイズは2021年のUSD 310,000,000で評価され、2022年から2030年までに27%以上のCAGRを展示する。 この成長は、疫学におけるAIや他の最適化技術の統合を燃料とするヘルスケア支出におけるサージの結果です。
医療費や保険料の上昇は、政府機関の世界的な課題を提起し続けています。 多くの構成員は、この増加の結果、より高いポケット費用とプレミアムに直面しています。 このような問題に対処するため、人工知能はプロセスとタスクの自動化により、オーバーヘッドコストを削減するのに役立ちます。 従って増加したヘルスケアの費用を下げる条件は供給の支出を減らすのを助けるために疫学のAIのための要求を、刺激します。
データの窃盗のリスクを成長させると、業界の発展を妨げる可能性があります
大量の患者データを分析するために、人工知能技術を導入しています。 ヘルスケアプロバイダは、医療サービス管理、病気診断、およびケアデリバリーをシームレスに確保することができます。 しかし、このデータは機密性の高い個人情報を含んでおり、盗難やセキュリティ侵害のリスクが増加しています。 データの侵害に対する高い感受性は、AIを搭載した健康ソリューションの使用に関する懸念を提起し、その結果、疫学市場での人工知能に悪影響を及ぼす可能性があります。
疫学市場分析におけるAI
導入モードに基づいて、エピデミオ市場での人工知能は、Webベースのクラウドベースのセグメントに Bifurcated されています。 ウェブベースのセグメントは、2022-2030 年までに 26% 以上の CAGR を描けるように表彰されます。 疫学におけるWebベースのソフトウェアの採用は、相互運用可能な他のプラットフォームと統合する能力を含む多くの利点を提供しています。 Webベースのリソースも開発され、健康情報や意思決定を迅速にサポートします。 これらのような開発は、Webベースの疫学データ解析でAIの使用をエスカレートします。
アプリケーションの面で, 病気の疫学の市場価値のAI & 免震監視セグメントは、米ドルに達することが予想されます。 1.8 億 2030. 感染症や慢性疾患のモニタリングと管理に重点を置いています。 また、患者データへの可用性と高アクセスは、アプリケーション全体でAIの利点の一部です。
エンドユーザーに基づいて、疫学市場での人工知能は、ヘルスケアプロバイダー、医薬品およびバイオテクノロジー企業、研究ラボ、政府および州庁に分類されます。 2021年に29%以上の事業シェアを占める研究ラボセグメントは、2030年までに935万米ドルを超える価値を発揮します。 政府からの助成金およびその他の支援の数の増加が観察され、調査研究を実施し、医療分野における知識ギャップを特定します。 研究ラボは、疫学研究や疾患の検出と予後症を行なうためにAI技術も使用しています。
エピデミオロジー市場での北米の人工知能は、2030年までに26.5%のCAGRを展示する。 地域は、連邦政府機関によるAIソリューションのエスケープ使用を目撃しました。 また、Alphabet、IBM、Cerner Corporation、Microsoft Corporationなどの主要な技術プレーヤーの堅牢な存在は、疫学におけるAIの効率的な統合を促進します。 米国やカナダなどの国々は、北米におけるAIソリューションプロバイダの強力な潜在能力を表す、研究の重要な量を投資する主要な医薬品およびバイオテクノロジー企業の誇りを持っています。
エピデミオロジー市場シェアにおけるAI
疫学業界におけるAIを横断する主要企業です。 これらの企業は、ヘルスケアにおけるAIの恩恵について、戦略的なプログラムを導入しています。
COVID-19パンデミックの影響
COVID-19のアウトブレイクは、世界経済に前例のない影響を与えました。 この影響は、世界的な経済の多くの事実のための課題の形で現れていますが、, いくつかのために, 疫学業界におけるAIなどの, それはまた、新しい機会を明らかにしました. ヘルスケア部門では、パンデミックは、デジタルソリューションの広範なニーズのために、AIの展開に上昇しました。
エピデミオロジー市場調査レポートの人工知能には、2017年から2030年までのUSDでの収益の観点から予測を推定し、業界の詳細な情報が含まれています。
デプロイメント
用途別
エンドユース
上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。
研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。
3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます：
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容（GDP成長、インフレ、通貨）
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します：
✓ 統計的検証
✓ 専門家検証
✓ 市場実態チェック
信頼性と信用
検証済みデータソース
業界誌・トレード出版物
セキュリティ・防衛分野の専門誌とトレードプレス
業界データベース
独自および第三者市場データベース
規制申請書類
政府調達記録と政策文書
学術研究
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企業レポート
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専門家インタビュー
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