전산 병리학 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 구성 요소별, 용도별, 기술별, 최종 용도별, 지역별, 부문 예측(2025-2030년)

Computational Pathology Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component By Application, By Technology, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030

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한글목차

전산 병리학 시장 성장과 동향

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면 세계의 전산 병리학 시장 규모는 2030년까지 10억 4,000만 달러에 이르며, 2025-2030년 CAGR은 8.24%를 나타낼 것으로 예측됩니다.

이러한 성장은 만성질환 유병률 증가, 신속한 진단을 위한 첨단 솔루션에 대한 수요 증가, 머신러닝(ML) 및 인공지능(AI) 기술의 통합 증가, 첨단 솔루션 개발에 주력하는 시장 기업이 지원하는 의료 투자 증가로 인한 것입니다.

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 알고리즘을 디지털 병리 워크플로우에 통합함으로써 병리 영상의 신속하고 정확한 분석이 가능해져, 이 부문에 혁명을 가져오고 있습니다. 턴을 감지하고 질병의 진행을 예측하고 질병의 발견에 매우 중요한 임상적 관련성 통찰력을 얻을 수 있도록 지원할 수 있습니다. 목표로 하는 임상 등급의 멀티모달 코파일럿인 페이지 알바를 발표했습니다. 이 혁신은 의료에서 인공지능(AGI)에 대한 큰 도약을 의미하며, AI가 암과 같은 복잡한 질환의 진단이나 치료에 있어서 임상의를 지원할 뿐만 아니라, 임상의와 협동하는 미래에 산업을 가까이 가는 것입니다.

이 시장에서 사업을 전개하는 여러 기업도 전산 병리학의 응용과 성능을 높이는 혁신적인 솔루션의 개발에 주력하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 8월, Microsoft와 페이지 연구진은 컴퓨터 병리학을 위한 2세대 기반 모델인 Virchow2 및 Virchow2G를 개발했습니다. 이 대규모 언어 모델은 임상 정보, 병리 소견 및 질병 결과 간의 복잡한 관계를 이해하기 위해 방대한 병리학 데이터에 대해 학습됩니다.

Virchow2와 Virchow2G는 인간이 읽을 수 있는 텍스트를 생성하고, 질문에 답하고, 보고 및 사례 요약과 같은 작업을 지원할 수 있습니다. AI를 활용하여 병리 의사의 결정을 강화하고, 전산 병리학에서의 환자 케어를 개선하는데 있어서, 큰 전진을 의미합니다. 기존 현미경 검사로부터 디지털 병리 검사에의 이행도 시장 성장에 한층 더 기여하고 있습니다.

COVID-19의 유행은 의료 시스템이 안전 프로토콜의 준수를 확보하면서 업무를 수행하기 위한 대체 수단을 모색하는 가운데, 이 동향을 가속시키고 있습니다.또한, 규제 기관은 디지털 병리학의 성장에 크게 공헌하고 있어 다양한 디지털 이미징 시스템과 소프트웨어 애플리케이션의 승인으로 이어지고 있습니다. 조직이 디지털 워크플로우를 지원하기 위한 인프라에 투자함에 따라 비즈니스 효율성 향상과 진단 능력 향상을 바탕으로 시장이 크게 성장할 것으로 예측됩니다.

전산 병리학 시장 보고서 하이라이트

• 구성 요소별로는 임상 워크플로우의 강화에 도움이 되는 이러한 솔루션이 제공하는 다양한 이점에 의해 소프트웨어 부문이 2024년 시장을 독점했습니다.
• 용도별로는 병원이나 진단센터에서 보다 효과적이고 정확한 진단 툴에 대한 수요가 세계적으로 높아지고 있는 것으로부터, 질병 진단이 2024년의 매출 점유율 45.7%로 용도 부문을 독점했습니다.
• 기술별로는 머신러닝이 2024년에 시장을 독점했습니다.
• 최종 용도별로는 병원과 진단 랩 부문이 2024년에 51.09%의 최대 시장 점유율을 차지했습니다.
• 북미는 2024년에 40.5%의 최대 시장 점유율을 차지했습니다.
• 주요 기업은 서비스 포트폴리오를 확대하고 지리적 존재를 강화하기 위해 제품 출시, 제휴, 인수, 합병 등 다양한 전략을 채택하여 시장 내 큰 경쟁으로 이어지고 있습니다. 수거, 조직 처리 로봇과 AI를 활용한 디지털 병리를 통합해, “미래의 랩”의 실현을 목표로 하고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 전산 병리학 시장 변수, 동향, 범위

• 시장 역학
  • 시장 성장 촉진요인 분석
  • 시장 성장 억제요인 분석
  • 시장 기회 분석
• 전산 병리학 시장 분석 도구
  • 산업 분석 - Porter's Five Forces 분석
  • PESTEL 분석
  • 신기술의 동향
  • COVID-19의 영향 분석
  • 이용 사례 분석

제4장 전산 병리학 시장 : 구성 요소별, 추정 및 동향 분석

• 구성 요소 시장 점유율(2024년, 2030년)
• 부문 대시보드
• 구성 요소별 세계의 전산 병리학 시장 전망
• 소프트웨어
• 서비스

제5장 전산 병리학 시장 : 용도별, 추정 및 동향 분석

• 용도 시장 점유율(2024년, 2030년)
• 부문 대시보드
• 용도별 세계의 전산 병리학 시장 전망
• 질병의 진단
• 의약품의 발견 및 개발
• 학술연구

제6장 전산 병리학 시장 : 기술별, 추정 및 동향 분석

• 기술 시장 점유율(2024년, 2030년)
• 부문 대시보드
• 기술별 세계의 전산 병리학 시장 전망
• 머신러닝(ML)
  • 딥러닝
  • 기타
• 자연언어처리(NLP) 모델
• 컴퓨터 비전
• 기타

제7장 전산 병리학 시장 : 최종 용도별, 추정 및 동향 분석

• 최종 용도 시장 점유율(2024년, 2030년)
• 부문 대시보드
• 최종 용도별 세계의 전산 병리학 시장 전망
• 병원 및 진단 실험실
• 생명공학 및 제약회사
• 학술 및 연구기관
• 기타

제8장 전산 병리학 시장 : 지역 추정 및 동향 분석, 구성 요소별, 용도별, 기술별, 최종 용도별

• 지역별 시장 점유율 분석(2024년, 2030년)
• 지역별 시장 대시보드
• 세계의 지역 시장 현황
• 시장 규모, 예측, 동향 분석(2018-2030년)
• 북미
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 노르웨이
  • 스웨덴
  • 덴마크
• 아시아태평양
  • 일본
  • 중국
  • 인도
  • 호주
  • 한국
  • 태국
• 라틴아메리카
  • 브라질
  • 아르헨티나
• 중동 및 아프리카
  • 남아프리카
  • 사우디아라비아
  • 아랍에미리트(UAE)
  • 쿠웨이트

제9장 경쟁 구도

• 주요 시장 진출기업에 의한 최근의 동향과 영향 분석
• 기업/경쟁의 분류
• 주요 기업의 시장 점유율/포지션 분석(2024년)
• 기업 프로파일
  • Leica Biosystems Nussloch GmbH(Danaher)
  • Hamamatsu Photonics KK
  • Koninklijke Philips NV
  • Olympus Corporation
  • F. Hoffmann-La Roche Ltd.
  • Mikroscan Technologies, Inc.
  • Epredia(3DHISTECH Ltd.)
  • Visiopharm A/S
  • Proscia Inc.
  • Tempus
  • Huron Technologies International Inc.
  • ContextVision AB
  • CellaVision
  • aetherAI
  • CellCarta
  • IBEX(IBEX MEDICAL ANALYTICS)
  • Nucleai, Inc.

KTH

영문 목차

영문목차

Computational Pathology Market Growth & Trends:

The global computational pathology market size is expected to reach USD 1.04 billion by 2030, registering a CAGR of 8.24% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. This growth can be attributed to the rising prevalence of chronic diseases, the increasing demand for advanced solutions for faster diagnosis, the rising integration of Machine Learning (ML) and artificial intelligence (AI) technologies and increasing investment in healthcare supported by market players focused on developing advanced solutions.

Integrating artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) algorithms into digital pathology workflows is revolutionizing the field, enabling faster and more accurate analysis of pathology images. AI-powered tools can assist pathologists in detecting patterns, predicting disease progression, and giving clinically relevant insights crucial for disease detection. For instance, In September 2024, Paige introduced Paige Alba, a clinical-grade multimodal co-pilot aimed at transforming personalized medicine and precision oncology. Alba provides real-time, AI-driven insights from patient data, enhancing clinical decision-making at unprecedented speed and scale. This innovation represents a major leap toward Artificial General Intelligence (AGI) in healthcare, bringing the industry closer to a future where AI not only supports but collaborates with clinicians in diagnosing and treating complex diseases such as cancer.

Several companies operating in the market also focusing on developing innovative solutions to enhance the application and performance of computational pathology. For instance, in August 2023, Microsoft and Paige researchers developed Virchow2 and Virchow2G, second-generation foundation models for computational pathology. These large language models are trained on vast amounts of pathology data to understand the complex relationships between clinical information, pathology findings, and disease outcomes.

Virchow2 and Virchow2G can generate human-readable text, answer questions, and assist in tasks like report generation and case summarization. The models are designed to be fine-tuned for specific tasks, enabling their use in various computational pathology applications. This advancement represents a significant step forward in leveraging AI to enhance pathologists' decision-making and improve patient care in computational pathology. Similarly, transitioning from traditional microscopy to digital pathology further contributes to the market growth. This shift enhances accessibility and facilitates remote consultations and collaborative efforts among pathologists worldwide.

The COVID-19 pandemic has accelerated this trend as healthcare systems search for alternatives to execute operations while ensuring compliance with safety protocols. Furthermore, regulatory bodies significantly contribute to digital pathology's growth, leading to approvals for various digital imaging systems and software applications. As organizations invest in infrastructure to support digital workflows, the market is expected to witness significant growth driven by enhanced operational efficiencies and improved diagnostic capabilities.

Computational Pathology Market Report Highlights:

• Based on component, software segment dominated the market in 2024 owing to the various advantages offered by these solutions that help in enhancing clinical workflows.
• Based on application, disease diagnosis dominated the application segment with a revenue share of 45.7% in 2024 owing to the rising demand for more effective and accurate diagnosis tools in hospitals and diagnostics centers globally.
• Based on technology, machine learning dominated the market in 2024 owing to the rising development of computational pathology solutions with integrated ML technologies that offer better performance and outcomes in healthcare facilities.
• Based on end use, hospitals and diagnostic labs segment held the largest market share of 51.09% in 2024, driven by the increasing demand for advanced diagnostic tools and efficient workflow solutions.
• North America held the largest market share of 40.5% in 2024. This can be attributed to the regions developed healthcare infrastructure and increasing access to the computational pathology solutions coupled with the rising incidents of the chronic diseases such as cancer.
• Major players are employing various strategies such as product launches, collaborations, acquisitions, and mergers to expand their service portfolios and enhance their geographical presence, leading to significant competition within the market. For instance, in February 2023, ClaraPath acquired Crosscope to integrate tissue processing robotics with AI-powered digital pathology, aiming to create the "lab of the future." This combination enhances workflow efficiency by automating tissue processing while leveraging AI technologies for advanced image analysis and diagnostics.

Table of Contents

Chapter 1. Research Methodology and Scope

• 1.1. Market Segmentation & Scope
  • 1.1.1. Regional scope
  • 1.1.2. Component
  • 1.1.3. Technology
  • 1.1.4. Application
  • 1.1.5. End Use
  • 1.1.6. 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)
  • 1.6.2. Approach 1: Commodity flow approach
• 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. Component
  • 2.2.2. Technology
  • 2.2.3. Application
  • 2.2.4. End Use
  • 2.2.5. Regional outlook
• 2.3. Competitive Insights

Chapter 3. Computational Pathology Market Variables, Trends & Scope

• 3.1. Market Dynamics
  • 3.1.1. Market driver analysis
  • 3.1.2. Market restraint analysis
  • 3.1.3. Market Opportunity Analysis
• 3.2. Computational Pathology Market Analysis Tools
  • 3.2.1. Industry Analysis - Porter's
    • 3.2.1.1. Supplier power
    • 3.2.1.2. Buyer power
    • 3.2.1.3. Substitution threat
    • 3.2.1.4. Threat of new entrant
    • 3.2.1.5. Competitive rivalry
  • 3.2.2. PESTEL Analysis
    • 3.2.2.1. Political landscape
    • 3.2.2.2. Economic landscape
    • 3.2.2.3. Social landscape
    • 3.2.2.4. Technological landscape
    • 3.2.2.5. Environmental landscape
    • 3.2.2.6. Legal landscape
  • 3.2.3. Emerging Technology Trends
  • 3.2.4. COVID-19 Impact Analysis
  • 3.2.5. Case Study Analysis

Chapter 4. Computational Pathology Market: Component Estimates & Trend Analysis

• 4.1. Component Market Share, 2024 & 2030
• 4.2. Segment Dashboard
• 4.3. Global Computational Pathology Market by Component Outlook
• 4.4. Software
  • 4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.5. Services
  • 4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 5. Computational Pathology Market: Application Estimates & Trend Analysis

• 5.1. Application Market Share, 2024 & 2030
• 5.2. Segment Dashboard
• 5.3. Global Computational Pathology Market by Application Outlook
• 5.4. Disease Diagnosis
  • 5.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.5. Drug Discovery & Development
  • 5.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.6. Academic Research
  • 5.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 6. Computational Pathology Market: Technology Estimates & Trend Analysis

• 6.1. Technology Market Share, 2024 & 2030
• 6.2. Segment Dashboard
• 6.3. Global Computational Pathology Market by Technology Outlook
• 6.4. Machine Learning (ML)
  • 6.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.2. Deep Learning
    • 6.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.3. Others
    • 6.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.5. Natural Language Processing (NLP) Models
  • 6.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.6. Computer Vision
  • 6.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.7. Others
  • 6.7.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 7. Computational Pathology Market: End Use Estimates & Trend Analysis

• 7.1. End Use Market Share, 2024 & 2030
• 7.2. Segment Dashboard
• 7.3. Global Computational Pathology Market by End Use Outlook
• 7.4. Hospitals and Diagnostic Labs
  • 7.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.5. Biotechnology and Pharmaceutical Companies
  • 7.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.6. Academic and Research Institutes
  • 7.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.7. Others
  • 7.7.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 8. Computational Pathology Market: Regional Estimates & Trend Analysis, By Component, By Application, By Technology, By End Use

• 8.1. Regional Market Share Analysis, 2024 & 2030
• 8.2. Regional Market Dashboard
• 8.3. Global Regional Market Snapshot
• 8.4. Market Size & Forecasts Trend Analysis, 2018 to 2030:
• 8.5. North America
  • 8.5.1. U.S.
    • 8.5.1.1. Key country dynamics
    • 8.5.1.2. Regulatory framework
    • 8.5.1.3. Competitive scenario
    • 8.5.1.4. U.S. market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.5.2. Canada
    • 8.5.2.1. Key country dynamics
    • 8.5.2.2. Regulatory framework
    • 8.5.2.3. Competitive scenario
    • 8.5.2.4. Canada market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.5.3. Mexico
    • 8.5.3.1. Key country dynamics
    • 8.5.3.2. Regulatory framework
    • 8.5.3.3. Competitive scenario
    • 8.5.3.4. Canada market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.6. Europe
  • 8.6.1. UK
    • 8.6.1.1. Key country dynamics
    • 8.6.1.2. Regulatory framework
    • 8.6.1.3. Competitive scenario
    • 8.6.1.4. UK market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.6.2. Germany
    • 8.6.2.1. Key country dynamics
    • 8.6.2.2. Regulatory framework
    • 8.6.2.3. Competitive scenario
    • 8.6.2.4. Germany market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.6.3. France
    • 8.6.3.1. Key country dynamics
    • 8.6.3.2. Regulatory framework
    • 8.6.3.3. Competitive scenario
    • 8.6.3.4. France market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.6.4. Italy
    • 8.6.4.1. Key country dynamics
    • 8.6.4.2. Regulatory framework
    • 8.6.4.3. Competitive scenario
    • 8.6.4.4. Italy market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.6.5. Spain
    • 8.6.5.1. Key country dynamics
    • 8.6.5.2. Regulatory framework
    • 8.6.5.3. Competitive scenario
    • 8.6.5.4. Spain market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.6.6. Norway
    • 8.6.6.1. Key country dynamics
    • 8.6.6.2. Regulatory framework
    • 8.6.6.3. Competitive scenario
    • 8.6.6.4. Norway market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.6.7. Sweden
    • 8.6.7.1. Key country dynamics
    • 8.6.7.2. Regulatory framework
    • 8.6.7.3. Competitive scenario
    • 8.6.7.4. Sweden market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.6.8. Denmark
    • 8.6.8.1. Key country dynamics
    • 8.6.8.2. Regulatory framework
    • 8.6.8.3. Competitive scenario
    • 8.6.8.4. Denmark market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.7. Asia Pacific
  • 8.7.1. Japan
    • 8.7.1.1. Key country dynamics
    • 8.7.1.2. Regulatory framework
    • 8.7.1.3. Competitive scenario
    • 8.7.1.4. Japan market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.7.2. China
    • 8.7.2.1. Key country dynamics
    • 8.7.2.2. Regulatory framework
    • 8.7.2.3. Competitive scenario
    • 8.7.2.4. China market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.7.3. India
    • 8.7.3.1. Key country dynamics
    • 8.7.3.2. Regulatory framework
    • 8.7.3.3. Competitive scenario
    • 8.7.3.4. India market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.7.4. Australia
    • 8.7.4.1. Key country dynamics
    • 8.7.4.2. Regulatory framework
    • 8.7.4.3. Competitive scenario
    • 8.7.4.4. Australia market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.7.5. South Korea
    • 8.7.5.1. Key country dynamics
    • 8.7.5.2. Regulatory framework
    • 8.7.5.3. Competitive scenario
    • 8.7.5.4. South Korea market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.7.6. Thailand
    • 8.7.6.1. Key country dynamics
    • 8.7.6.2. Regulatory framework
    • 8.7.6.3. Competitive scenario
    • 8.7.6.4. Singapore market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.8. Latin America
  • 8.8.1. Brazil
    • 8.8.1.1. Key country dynamics
    • 8.8.1.2. Regulatory framework
    • 8.8.1.3. Competitive scenario
    • 8.8.1.4. Brazil market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.8.2. Argentina
    • 8.8.2.1. Key country dynamics
    • 8.8.2.2. Regulatory framework
    • 8.8.2.3. Competitive scenario
    • 8.8.2.4. Argentina market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.9. MEA
  • 8.9.1. South Africa
    • 8.9.1.1. Key country dynamics
    • 8.9.1.2. Regulatory framework
    • 8.9.1.3. Competitive scenario
    • 8.9.1.4. South Africa market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.9.2. Saudi Arabia
    • 8.9.2.1. Key country dynamics
    • 8.9.2.2. Regulatory framework
    • 8.9.2.3. Competitive scenario
    • 8.9.2.4. Saudi Arabia market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.9.3. UAE
    • 8.9.3.1. Key country dynamics
    • 8.9.3.2. Regulatory framework
    • 8.9.3.3. Competitive scenario
    • 8.9.3.4. UAE market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 8.9.4. Kuwait
    • 8.9.4.1. Key country dynamics
    • 8.9.4.2. Regulatory framework
    • 8.9.4.3. Competitive scenario
    • 8.9.4.4. Kuwait market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 9. Competitive Landscape

• 9.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
• 9.2. Company/Competition Categorization
• 9.3. Key company market share/position analysis, 2024
• 9.4. Company Profiles
  • 9.4.1. Leica Biosystems Nussloch GmbH (Danaher)
    • 9.4.1.1. Company overview
    • 9.4.1.2. Financial performance
    • 9.4.1.3. Product benchmarking
    • 9.4.1.4. Strategic initiatives
  • 9.4.2. Hamamatsu Photonics K.K.
    • 9.4.2.1. Company overview
    • 9.4.2.2. Financial performance
    • 9.4.2.3. Product benchmarking
    • 9.4.2.4. Strategic initiatives
  • 9.4.3. Koninklijke Philips N.V.
    • 9.4.3.1. Company overview
    • 9.4.3.2. Financial performance
    • 9.4.3.3. Product benchmarking
    • 9.4.3.4. Strategic initiatives
  • 9.4.4. Olympus Corporation
    • 9.4.4.1. Company overview
    • 9.4.4.2. Financial performance
    • 9.4.4.3. Product benchmarking
    • 9.4.4.4. Strategic initiatives
  • 9.4.5. F. Hoffmann-La Roche Ltd.
    • 9.4.5.1. Company overview
    • 9.4.5.2. Financial performance
    • 9.4.5.3. Product benchmarking
    • 9.4.5.4. Strategic initiatives
  • 9.4.6. Mikroscan Technologies, Inc.
    • 9.4.6.1. Company overview
    • 9.4.6.2. Financial performance
    • 9.4.6.3. Product benchmarking
    • 9.4.6.4. Strategic initiatives
  • 9.4.7. Epredia (3DHISTECH Ltd.)
    • 9.4.7.1. Company overview
    • 9.4.7.2. Financial performance
    • 9.4.7.3. Product benchmarking
    • 9.4.7.4. Strategic initiatives
  • 9.4.8. Visiopharm A/S
    • 9.4.8.1. Company overview
    • 9.4.8.2. Financial performance
    • 9.4.8.3. Product benchmarking
    • 9.4.8.4. Strategic initiatives
  • 9.4.9. Proscia Inc.
    • 9.4.9.1. Company overview
    • 9.4.9.2. Financial performance
    • 9.4.9.3. Product benchmarking
    • 9.4.9.4. Strategic initiatives
  • 9.4.10. Tempus
    • 9.4.10.1. Company overview
    • 9.4.10.2. Financial performance
    • 9.4.10.3. Product benchmarking
    • 9.4.10.4. Strategic initiatives
  • 9.4.11. Huron Technologies International Inc.
    • 9.4.11.1. Company overview
    • 9.4.11.2. Financial performance
    • 9.4.11.3. Product benchmarking
    • 9.4.11.4. Strategic initiatives
  • 9.4.12. ContextVision AB
    • 9.4.12.1. Company overview
    • 9.4.12.2. Financial performance
    • 9.4.12.3. Product benchmarking
    • 9.4.12.4. Strategic initiatives
  • 9.4.13. CellaVision
    • 9.4.13.1. Company overview
    • 9.4.13.2. Financial performance
    • 9.4.13.3. Product benchmarking
    • 9.4.13.4. Strategic initiatives
  • 9.4.14. aetherAI
    • 9.4.14.1. Company overview
    • 9.4.14.2. Financial performance
    • 9.4.14.3. Product benchmarking
    • 9.4.14.4. Strategic initiatives
  • 9.4.15. CellCarta
    • 9.4.15.1. Company overview
    • 9.4.15.2. Financial performance
    • 9.4.15.3. Product benchmarking
    • 9.4.15.4. Strategic initiatives
  • 9.4.16. IBEX (IBEX MEDICAL ANALYTICS)
    • 9.4.16.1. Company overview
    • 9.4.16.2. Financial performance
    • 9.4.16.3. Product benchmarking
    • 9.4.16.4. Strategic initiatives
  • 9.4.17. Nucleai, Inc.
    • 9.4.17.1. Company overview
    • 9.4.17.2. Financial performance
    • 9.4.17.3. Product benchmarking
    • 9.4.17.4. Strategic initiatives

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