의료 영상용 AI 시장 : 업계 동향과 세계 예측(-2030년) - 응용 분야별, 처리 영상 유형별, 주요 지역별
AI in Medical Imaging Market, till 2030: Distribution by Application Area, Type of Image Processed, and Key Geographical Regions: Industry Trends and Global Forecasts
상품코드:1895186
리서치사:Roots Analysis
발행일:2026년 01월
페이지 정보:영문 389 Pages
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한글목차
의료 영상용 AI 시장 전망
세계의 의료 영상용 AI 시장의 규모는 현재 17억 5,000만 달러에서 2040년까지 85억 6,000만 달러로 성장할 것으로 예측되고 있습니다. 예측 기간(-2040년)의 CAGR은 30%로 추계되고 있습니다. 본 조사에서는 의료 영상용 AI 시장에 대한 종합적인 분석을 제공합니다. 구체적으로는 시장 분석, 파이프라인 분석, 파트너십-협업 현황, 자금조달-투자 동향 분석, 기업 평가 분석, 특허 분석, 비용 절감 분석, 상세 시장 분석 등을 포함합니다.
향후 10년간 의료영상 분야 AI 시장의 성장은 특히 딥러닝 알고리즘의 인공지능(AI) 기술 도입 확대, 맞춤형 의료 및 정밀의료에 대한 관심 증가, 대상 계층의 미충족 수요, 벤처 캐피탈의 지원 등에 기인할 것으로 예측됩니다. 딥러닝은 고급 알고리즘과 인공신경망을 활용하여 대량의 비정형 데이터로부터 무감독 패턴 인식과 지식 생성을 가능하게 하는 머신러닝 기법입니다. 이 기술은 영상 진단 및 데이터 분석에 기반한 의료 진단을 포함하여 의료 산업의 다양한 분야에 단계적으로 통합되고 있습니다.
업계의 다양한 이해관계자들이 의료 영상 처리를 위한 독자적인 딥러닝 알고리즘을 개발해 왔습니다. 현재 많은 혁신적인 기업이 컴퓨터가 의료 영상 검사 및 우선순위를 학습하여 인간의 눈으로는 인식할 수 없는 시간적, 공간적 변화와 관련된 패턴을 식별할 수 있는 시스템을 개발했다고 주장하고 있습니다.
경영진을 위한 전략적 인사이트
의료 영상 시장의 AI 성장을 이끄는 주요 요인들
의료 영상용 AI 시장 성장을 이끄는 주요 요인으로는 진단 과정 증가, 자격을 갖춘 방사선 전문의의 부족, 원격의료 및 원격 진단의 AI 통합 발전, 방대한 의료 데이터세트를 효율적으로 관리해야 할 필요성 등이 있습니다. 딥러닝, 컨볼루션 신경망, 생성적 대항 네트워크 등의 기술 혁신으로 의료 영상 분석에서 AI 용도의 정확성과 유효성이 향상되고 있습니다. 또한 정부의 지원, 유리한 규제 환경, 병원과 AI 솔루션 프로바이더 간의 협력이 도입 과정을 가속화하고 있습니다.
또 다른 중요한 성장 요인으로는 유방촬영, 초음파, MRI, 병리검사 등 다양한 의료 영상 기술에서 AI의 적용이 확대되고 있다는 점을 들 수 있습니다. AI는 영상 노이즈 감소, 스캔시 방사선 피폭량 감소, 임상적 판단 프로세스 개선에 기여하고 있습니다.
의료 영상 산업에서 AI의 기술적 진보
인공지능(AI)의 기술 발전은 의료 영상 기술의 정확성, 효율성, 진단의 맞춤성을 향상시키고 있습니다. AI 구동 알고리즘은 현재 CT, MRI, X-ray 등 다양한 영상 기술에서 종양, 골절 등 이상 징후를 정확하게 감지하고 식별할 수 있습니다. 이러한 시스템은 일상적인 업무를 대신하고, 워크플로우를 최적화하고, 방사선과 의사의 피로를 줄여 임상의가 더 복잡한 케이스에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 또한 AI는 영상 정보와 임상 데이터, 유전체 데이터를 통합하여 질병 위험 평가를 위한 개인화된 지식과 예측 분석을 제공합니다. 생성형 AI와 같은 혁신 기술은 이미지 데이터세트를 확장하고, 실시간 AI 툴은 수술 탐색을 지원하여 수술의 정확도를 높입니다.
또한 설명 가능한 AI와 연합 학습은 임상 환경에서 투명성과 확장성을 향상시킵니다. 이러한 발전이 결합되어 보다 빠르고 정확한 진단을 가능하게 하고, 궁극적으로 전 세계 환자들의 치료 결과를 개선함으로써 의료 영상 진단을 변화시키고 있습니다.
의료 영상용 AI 시장 : 업계 경쟁 구도
의료영상 진단 분야의 AI 시장 경쟁 구도은 대기업과 중소기업의 공존에 따른 치열한 경쟁이 특징입니다. 주요 Tier 1 기업(GE Healthcare, Siemens Healthineers, Philips, Canon Medical)은 통합형 AI 생태계를 영상 진단 시스템에 통합하여 우위를 유지하고 있습니다. Tier 2 기업(Aidoc, Arterys, Qure.ai, Gleamer, Viz.ai)은 질환별 용도를 위해 설계된 민첩한 클라우드 네이티브 알고리즘을 통해 시장을 변화시키고 있습니다. 향후 경쟁의 차별화는 모델의 설명 가능성, 상호운용성, 임상 검증 정도 등의 요소에 따라 달라질 것으로 보입니다. AI 마켓플레이스, 개방형 AI 플랫폼, 벤더 중립적 통합 프레임워크와 관련된 새로운 동향이 경쟁 구도를 더욱 재편할 것으로 예측됩니다.
의료 영상 진단 분야에서의 AI의 진화 - 업계의 새로운 동향
이 업계의 주요 동향으로는 보다 광범위한 임상 도입을 가능하게 하는 신속한 규제 승인, 환자 정보를 기반으로 한 스캔 프로토콜 최적화를 위한 AI 활용, 특히 일상적인 진단이 AI를 통해 이루어지고 있는 영상의학 분야에서 워크플로우 최적화를 위한 AI 기반 툴의 도입 등이 있습니다. 등을 들 수 있습니다. AI 지원 초음파 검사, 수술 중 실시간 영상 평가, 클라우드 기반 솔루션과 같은 혁신적인 개발로 지방이나 의료 자원이 부족한 지역에서도 첨단 영상 진단에 대한 접근성이 향상되고 있습니다. 이러한 발전으로 영상 진단은 질적 영역에서 데이터베이스 영역으로 이동하고 있으며, 정확성, 효율성, 의료의 형평성 향상과 함께 환자 중심의 접근 방식에 초점을 맞추었습니다.
주요 시장 과제
의료 영상 진단 분야에서 AI 도입의 주요 과제는 도입 및 지속적인 유지 관리에 드는 막대한 비용, 민감한 환자 데이터의 프라이버시 및 보안에 대한 우려 등입니다. 또한 신기술 관련 규제 이슈, 기존 시스템과의 원활한 통합의 필요성, 의료진의 수용성 또한 성장을 가로막고 있습니다.
이 외에도 기존 워크플로우와의 통합 부족, 의료 데이터의 파편화, 고립된 IT 시스템 등이 AI 솔루션의 원활한 도입을 가로막는 중요한 문제들로 꼽힙니다. 또한 데이터 프라이버시 관련 윤리적, 규제적 문제, AI 모델의 편향성, 책임성 확보 등의 문제도 임상 도입의 장벽으로 작용하고 있습니다. 또한 유능한 AI 인재의 부족과 불명확한 규제 지침은 AI의 성장과 일상적인 임상 실습에 대한 통합을 더욱 복잡하게 만들고 있습니다.
지역별 분석 - 아시아가 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다.
당사의 추정에 따르면 북미는 현재 의료 영상 진단 분야의 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다. 이는 첨단 의료 시스템, 의료 기술에 대한 막대한 재정적 지원, 특히 미국에서의 활발한 연구개발 활동에 기인합니다. 많은 선도적인 기술 기업과 혁신적인 스타트업의 존재는 최첨단 AI 용도의 개발 및 도입을 촉진하고 있습니다.
또한 북미의 규제 환경은 적극적인 FDA 승인과 상환 인센티브를 통해 AI 솔루션의 도입을 촉진하고 있습니다. 또한 이 지역에서는 만성질환의 유병률이 높아 AI 강화형 영상 진단을 통한 조기 정밀진단에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
의료 영상용 AI 시장 : 주요 시장 세분화
응용 분야
폐 감염/호흡기 질환
뇌손상-뇌질환
폐암
심장질환/심혈관질환
뼈의 변형 및 정형외과 질환
유방암
기타
처리 이미지 유형
엑스레이
MRI
CT
초음파
지역적 지역
북미
미국
캐나다
멕시코
기타 북미 국가
유럽
오스트리아
벨기에
덴마크
프랑스
독일
아일랜드
이탈리아
네덜란드
노르웨이
러시아
스페인
스웨덴
스위스
영국
기타 유럽 국가
아시아
중국
인도
일본
싱가포르
한국
기타 아시아 국가
라틴아메리카
브라질
칠레
콜롬비아
베네수엘라
기타 라틴아메리카 국가
중동 및 북아프리카
이집트
이란
이라크
이스라엘
쿠웨이트
사우디아라비아
아랍에미리트
기타 중동 및 북아프리카 국가
세계 기타 지역
호주
뉴질랜드
기타 국가
의료 영상용 AI 시장의 대표적 진출기업
Artelus
Arterys
Butterfly Network
ContextVision
Enlitic
Echonous
GE Healthcare
InferVision
VUNO
의료 영상용 AI 시장 : 보고서의 범위
의료 영상용 AI 시장 관련 보고서에서는 다음과 같은 다양한 섹션에 대한 인사이트를 제공합니다.
시장 규모 및 기회 분석 : 의료 영상용 AI 시장에 대한 심층 분석. 주요 시장 부문((A) 응용 분야,(B) 처리 이미지 유형,(C) 주요 지역)에 초점을 맞추었습니다.
경쟁 구도: 설립 연도, 기업 규모, 본사 소재지, 소유 구조 등 여러 관련 매개 변수를 기반으로 의료 영상 분야 AI 시장에 진출한 기업을 종합적으로 분석합니다.
기업 개요: 의료영상 분야 AI 시장에서 활동하는 주요 기업의 상세한 프로파일을 제공합니다. 내용은(A) 본사 소재지,(B) 기업 규모,(C) 기업 이념,(D) 사업 전개 지역,(E) 경영진,(F) 연락처,(G) 재무 정보,(H) 사업 부문,(I) 제품 포트폴리오,(J) 최근 동향 및 미래 전망 등을 포함하고 있습니다.
메가트렌드: 의료영상 분야 AI 산업의 지속적인 메가트렌드를 평가합니다.
특허 분석 : 의료영상 분야 AI 관련 출원/등록 특허에 대해(A) 특허 유형,(B) 특허 공개 연도,(C) 특허 경과 기간,(D) 주요 기업 등 관련 파라미터를 기준으로 상세 분석.
최근 동향 : 의료 영상 분야 AI 시장의 최근 동향에 대한 개요와(A) 연간 활동,(B) 활동 유형,(C) 지역적 분포,(D) 가장 활발한 기업과 같은 관련 매개 변수를 기반으로 한 분석.
Portre's Five Forces 분석 : 의료영상 분야 AI 시장에 존재하는 5가지 경쟁 요인(신규 시장 진출기업의 위협, 구매자의 협상력, 공급업체의 협상력, 대체품의 위협, 기존 경쟁사 간 경쟁)을 분석.
SWOT 분석 : 해당 분야의 강점, 약점, 기회, 위협을 명시하는 인사이트 있는 SWOT 프레임워크입니다. 또한 하비볼 분석을 제공하여 각 SWOT 매개변수의 상대적 영향력을 강조합니다.
밸류체인 분석 : 의료영상 분야 AI 시장의 각 단계와 이해관계자를 아우르는 종합적인 분석을 제공합니다.
목차
섹션 I : 리포트 개요
제1장 서문
제2장 조사 방법
제3장 시장 역학
제4장 거시경제 지표
섹션 II : 정성적 인사이트
제5장 개요
제6장 서론
챕터 개요
의료 영상용 AI 시장의 개요
향후 전망
제7장 규제 시나리오
섹션 III : 시장 개요
제8장 주요 참여 기업의 종합적 데이터베이스
제9장 경쟁 구도
챕터 개요
의료 영상용 AI 시장 : 시장 구도
제10장 화이트 스페이스 분석
제11장 기업 경쟁력 분석
제12장 의료 영상용 AI 시장의 스타트업 에코시스템
의료 영상용 AI 시장 : 스타트업의 시장 구도
주요 조사 결과
섹션 IV : 기업 개요
제13장 기업 개요
챕터 개요
Artelus*
Arterys
Butterfly Network
ContextVision
Enlitic
Echonous
GE Healthcare
InferVision
VUNO
섹션 V : 시장 동향
제14장 메가 트렌드 분석
제15장 특허 분석
제16장 최근 동향
챕터 개요
최근 자금조달
최근 파트너십
기타 최근 구상
섹션 VI : 시장 기회 분석
제17장 세계의 의료 영상용 AI 시장
제18장 응용 분야별 시장 기회
제19장 처리 영상 유형별 시장 기회
제20장 북미에서 의료 영상용 AI의 시장 기회
제21장 유럽에서 의료 영상용 AI의 시장 기회
제22장 아시아에서 의료 영상용 AI의 시장 기회
제23장 중동 및 북아프리카(MENA)에서 의료 영상에서 AI의 시장 기회
제24장 라틴아메리카에서 의료 영상용 AI의 시장 기회
제25장 기타 지역에서 의료 영상용 AI의 시장 기회
제26장 시장 집중 분석 : 주요 참여 기업별 분포
제27장 인접 시장 분석
섹션 VII : 전략 툴
제28장 주요 승리 전략
제29장 Porter's Five Forces 분석
제30장 SWOT 분석
제31장 ROOT의 전략 제안
섹션 VIII : 기타 독점적 인사이트
제32장 1차 조사로부터의 인사이트
제33장 보고서 결론
섹션 XI : 부록
제34장 표형식 데이터
제35장 기업·단체 리스트
제36장 ROOT 서브스크립션 서비스
제37장 저자 상세
KSA
영문 목차
영문목차
AI in Medical Imaging Market Outlook
As per Roots Analysis, the global AI in medical imaging market size is estimated to grow from USD 1.75 billion in current year to USD 8.56 billion by 2040, at a CAGR of 30% during the forecast period, till 2040. The new study provides a comprehensive AI in medical imaging market analysis, pipeline analysis, partnerships and collaborations, funding and investments analysis, company valuation analysis, patent analysis, cost saving analysis and detailed market analysis.
The growth of the AI in medical imaging market over the next ten years is expected to stem from the rising implementation of artificial intelligence (AI) technology, especially in deep learning algorithms, a growing emphasis on personalized and precision medicine, unmet needs within the target demographic, and backing from venture capital. Deep learning is an approach to machine learning that utilizes sophisticated algorithms and artificial neural networks to enable unsupervised pattern recognition and insight generation from large quantities of unstructured data. This technology is progressively being integrated into various areas of the healthcare industry, including medical diagnosis based on imaging and data analysis.
Over time, various stakeholders in the industry have developed proprietary deep learning algorithms for medical image processing. At present, numerous innovators assert they have created systems that can teach computers to examine and prioritize medical images, identifying patterns connected to both temporal and spatial changes that may not even be discernible to the human eye.
Strategic Insights for Senior Leaders
Key Drivers Propelling Growth of AI in Medical Imaging Market
The primary factors propelling the AI in medical imaging market include the increasing number of diagnostic procedures, lack of qualified radiologists, rising integration of AI in telemedicine and remote diagnostics, and the necessity to efficiently manage large medical datasets. Innovations in technology such as deep learning, convolutional neural networks, and generative adversarial networks have enhanced the accuracy and effectiveness of AI applications in medical image analysis. Furthermore, support from governments, beneficial regulatory environments, and collaborations between hospitals and AI solution providers are speeding up the adoption process.
Other significant growth drivers include the expansion of AI applications across different medical imaging techniques, such as mammography, ultrasound, MRI, and pathology. AI assists in minimizing image noise, reducing radiation exposure during scans, and enhancing clinical decision-making processes.
Technological Advancements in AI in Medical Imaging Industry
Technological advancements in artificial intelligence (AI) have improved technology in medical imaging, enhancing the precision, efficiency, and customization of diagnostics. AI-driven algorithms can now accurately detect and identify abnormalities such as tumors and fractures across various imaging techniques, including CT, MRI, and X-ray. These systems take over routine tasks, optimize workflows, and alleviate radiologist fatigue, enabling clinicians to focus on more complex cases. Additionally, AI combines imaging information with clinical and genomic data to provide tailored insights and predictive analytics for assessing disease risk. Innovations like generative AI amplify image datasets, while real-time AI tools aid in surgical navigation, enhancing procedural accuracy.
Moreover, explainable AI and federated learning improve transparency and scalability within clinical environments. Collectively, these developments are transforming medical imaging by facilitating earlier and more precise diagnoses, ultimately enhancing patient outcomes globally.
AI in Medical Imaging Market: Competitive Landscape of Companies in this Industry
The competitive landscape of AI in medical imaging market is characterized by intense competition, featuring a combination of large and smaller firms. Leading Tier I companies (GE Healthcare, Siemens Healthineers, Philips, Canon Medical) maintain their dominance by incorporating integrated AI ecosystems into their imaging systems. Tier II companies (Aidoc, Arterys, Qure.ai, Gleamer, Viz.ai) are transforming the market through agile, cloud-native algorithms designed for disease-specific applications. The future differentiation in competition will depend on factors like model explainability, interoperability, and the extent of clinical validation. Emerging trends related to AI marketplaces, open AI platforms, and vendor-neutral integration frameworks are anticipated to further reshape competitive dynamics.
AI in Medical Imaging Evolution: Emerging Trends in the Industry
Key trends in this industry include faster regulatory approvals that facilitate broader clinical implementation, the utilization of AI to tailor scanning protocols according to patient information, and the introduction of AI-powered tools for optimizing workflows, particularly in radiology where routine diagnostics are increasingly handled by AI. Innovative developments like AI-assisted ultrasound, real-time image evaluation during surgeries, and cloud-based solutions are improving access to advanced imaging, even in rural and underserved regions. These advancements are shifting imaging from a qualitative discipline to one driven by data, focusing on patient-centric approaches with improved accuracy, efficiency, and healthcare equality.
Key Market Challenges
Key obstacles in the AI in medical imaging include significant costs for implementation and ongoing maintenance, concerns regarding the privacy and security of sensitive patient data. Additionally, regulatory challenges related to new technologies, and the necessity for smooth integration with established systems along with acceptance from healthcare professionals also hinders the growth.
Other significant challenges include insufficient integration into existing workflows, fragmented healthcare data, and isolated IT systems, which hinder the seamless deployment of AI solutions. Moreover, ethical and regulatory issues regarding data privacy, biases in AI models, and ensuring accountability impede clinical adoption. Additionally, there is a lack of a qualified AI workforce and vague regulatory guidance, which further complicates growth and integration into everyday clinical practice.
Regional Analysis: Asia to Hold the Largest Share in the Market
According to our estimates North America currently captures a significant share of the AI in medical imaging market. This is due to its sophisticated healthcare system, considerable financial support for healthcare technology, and vigorous research and development efforts, particularly in the US. The presence of many top technology companies and innovative startups promotes the advancement and implementation of state-of-the-art AI applications.
Furthermore, the regulatory environment in North America, characterized by proactive FDA approvals and reimbursement incentives, facilitates the introduction of AI solutions. This region also has a high prevalence of chronic diseases, which boosts the demand for early and precise diagnoses through AI-enhanced imaging.
AI in Medical Imaging Market: Key Market Segmentation
Application Area
Lung Infections / Respiratory Disorders
Brain Injuries / Disorders
Lung Cancer
Cardiac Conditions / Cardiovascular Disorders
Bone Deformities / Orthopedic Disorders
Breast Cancer
Other Application Areas
Type of Image Processed
X-ray
MRI
CT
Ultrasound
Geographical Regions
North America
US
Canada
Mexico
Other North American countries
Europe
Austria
Belgium
Denmark
France
Germany
Ireland
Italy
Netherlands
Norway
Russia
Spain
Sweden
Switzerland
UK
Other European countries
Asia
China
India
Japan
Singapore
South Korea
Other Asian countries
Latin America
Brazil
Chile
Colombia
Venezuela
Other Latin American countries
Middle East and North Africa
Egypt
Iran
Iraq
Israel
Kuwait
Saudi Arabia
UAE
Other MENA countries
Rest of the World
Australia
New Zealand
Other countries
Example Players in AI in Medical Imaging Market
Artelus
Arterys
Butterfly Network
ContextVision
Enlitic
Echonous
GE Healthcare
InferVision
VUNO
AI in Medical Imaging Market: Report Coverage
The report on the AI in medical imaging market features insights on various sections, including:
Market Sizing and Opportunity Analysis: An in-depth analysis of the AI in medical imaging market, focusing on key market segments, including [A] application area, [B] type of image processed, and [C] key geographical regions.
Competitive Landscape: A comprehensive analysis of the companies engaged in the AI in medical imaging market, based on several relevant parameters, such as [A] year of establishment, [B] company size, [C] location of headquarters and [D] ownership structure.
Company Profiles: Elaborate profiles of prominent players engaged in the AI in medical imaging market, providing details on [A] location of headquarters, [B] company size, [C] company mission, [D] company footprint, [E] management team, [F] contact details, [G] financial information, [H] operating business segments, [I] portfolio, [J] recent developments, and an informed future outlook.
Megatrends: An evaluation of ongoing megatrends in the AI in medical imaging industry.
Patent Analysis: An insightful analysis of patents filed / granted in the AI in medical imaging domain, based on relevant parameters, including [A] type of patent, [B] patent publication year, [C] patent age and [D] leading players.
Recent Developments: An overview of the recent developments made in the AI in medical imaging market, along with analysis based on relevant parameters, including [A] year of initiative, [B] type of initiative, [C] geographical distribution and [D] most active players.
Porter's Five Forces Analysis: An analysis of five competitive forces prevailing in the AI in medical imaging market, including threats of new entrants, bargaining power of buyers, bargaining power of suppliers, threats of substitute products and rivalry among existing competitors.
SWOT Analysis: An insightful SWOT framework, highlighting the strengths, weaknesses, opportunities and threats in the domain. Additionally, it provides Harvey ball analysis, highlighting the relative impact of each SWOT parameter.
Value Chain Analysis: A comprehensive analysis of the value chain, providing information on the different phases and stakeholders involved in the AI in medical imaging market.
Key Questions Answered in this Report
What is the current and future market size?
Who are the leading companies in this market?
What are the growth drivers that are likely to influence the evolution of this market?
What are the key partnership and funding trends shaping this industry?
Which region is likely to grow at higher CAGR till 2040?
How is the current and future market opportunity likely to be distributed across key market segments?
Reasons to Buy this Report
Detailed Market Analysis: The report provides a comprehensive market analysis, offering detailed revenue projections of the overall market and its specific sub-segments. This information is valuable to both established market leaders and emerging entrants.
In-depth Analysis of Trends: Stakeholders can leverage the report to gain a deeper understanding of the competitive dynamics within the market. Each report maps ecosystem activity across partnerships, funding, and patent landscapes to reveal growth hotspots and white spaces in the industry.
Opinion of Industry Experts: The report features extensive interviews and surveys with key opinion leaders and industry experts to validate market trends mentioned in the report.
Decision-ready Deliverables: The report offers stakeholders with strategic frameworks (Porter's Five Forces, value chain, SWOT), and complimentary Excel / slide packs with customization support.
Additional Benefits
Complimentary Dynamic Excel Dashboards for Analytical Modules
Exclusive 15% Free Content Customization
Personalized Interactive Report Walkthrough with Our Expert Research Team
Free Report Updates for Versions Older than 6-12 Months
TABLE OF CONTENTS
SECTION I: REPORT OVERVIEW
1. PREFACE
1.1. Introduction
1.2. Market Share Insights
1.3. Key Market Insights
1.4. Report Coverage
1.5. Key Questions Answered
1.6. Chapter Outlines
2. RESEARCH METHODOLOGY
2.1. Chapter Overview
2.2. Research Assumptions
2.3. Database Building
2.3.1. Data Collection
2.3.2. Data Validation
2.3.3. Data Analysis
2.4. Project Methodology
2.4.1. Secondary Research
2.4.1.1. Annual Reports
2.4.1.2. Academic Research Papers
2.4.1.3. Company Websites
2.4.1.4. Investor Presentations
2.4.1.5. Regulatory Filings
2.4.1.6. White Papers
2.4.1.7. Industry Publications
2.4.1.8. Conferences and Seminars
2.4.1.9. Government Portals
2.4.1.10. Media and Press Releases
2.4.1.11. Newsletters
2.4.1.12. Industry Databases
2.4.1.13. Roots Proprietary Databases
2.4.1.14. Paid Databases and Sources
2.4.1.15. Social Media Portals
2.4.1.16. Other Secondary Sources
2.4.2. Primary Research
2.4.2.1. Introduction
2.4.2.2. Types
2.4.2.2.1. Qualitative
2.4.2.2.2. Quantitative
2.4.2.3. Advantages
2.4.2.4. Techniques
2.4.2.4.1. Interviews
2.4.2.4.2. Surveys
2.4.2.4.3. Focus Groups
2.4.2.4.4. Observational Research
2.4.2.4.5. Social Media Interactions
2.4.2.5. Stakeholders
2.4.2.5.1. Company Executives (CXOs)
2.4.2.5.2. Board of Directors
2.4.2.5.3. Company Presidents and Vice Presidents
2.4.2.5.4. Key Opinion Leaders
2.4.2.5.5. Research and Development Heads
2.4.2.5.6. Technical Experts
2.4.2.5.7. Subject Matter Experts
2.4.2.5.8. Scientists
2.4.2.5.9. Doctors and Other Healthcare Providers
2.4.2.6. Ethics and Integrity
2.4.2.6.1. Research Ethics
2.4.2.6.2. Data Integrity
2.4.3. Analytical Tools and Databases
3. MARKET DYNAMICS
3.1. Forecast Methodology
3.1.1. Top-Down Approach
3.1.2. Bottom-Up Approach
3.1.3. Hybrid Approach
3.2. Market Assessment Framework
3.2.1. Total Addressable Market (TAM)
3.2.2. Serviceable Addressable Market (SAM)
3.2.3. Serviceable Obtainable Market (SOM)
3.2.4. Currently Acquired Market (CAM)
3.3. Forecasting Tools and Techniques
3.3.1. Qualitative Forecasting
3.3.2. Correlation
3.3.3. Regression
3.3.4. Time Series Analysis
3.3.5. Extrapolation
3.3.6. Convergence
3.3.7. Forecast Error Analysis
3.3.8. Data Visualization
3.3.9. Scenario Planning
3.3.10. Sensitivity Analysis
3.4. Key Considerations
3.4.1. Demographics
3.4.2. Market Access
3.4.3. Reimbursement Scenarios
3.4.4. Industry Consolidation
3.5. Robust Quality Control
3.6. Key Market Segmentations
3.7. Limitations
4. MACRO-ECONOMIC INDICATORS
4.1. Chapter Overview
4.2. Market Dynamics
4.2.1. Time Period
4.2.1.1. Historical Trends
4.2.1.2. Current and Forecasted Estimates
4.2.2. Currency Coverage
4.2.2.1. Overview of Major Currencies Affecting the Market
4.2.2.2. Impact of Currency Fluctuations on the Industry
4.2.3. Foreign Exchange Impact
4.2.3.1. Evaluation of Foreign Exchange Rates and Their Impact on Market
4.2.3.2. Strategies for Mitigating Foreign Exchange Risk
4.2.4. Recession
4.2.4.1. Historical Analysis of Past Recessions and Lessons Learnt
4.2.4.2. Assessment of Current Economic Conditions and Potential Impact on the Market
4.2.5. Inflation
4.2.5.1. Measurement and Analysis of Inflationary Pressures in the Economy
4.2.5.2. Potential Impact of Inflation on the Market Evolution
4.2.6. Interest Rates
4.2.6.1. Overview of Interest Rates and Their Impact on the Market
4.2.6.2. Strategies for Managing Interest Rate Risk
4.2.7. Commodity Flow Analysis
4.2.7.1. Type of Commodity
4.2.7.2. Origins and Destinations
4.2.7.3. Values and Weights
4.2.7.4. Modes of Transportation
4.2.8. Global Trade Dynamics
4.2.8.1. Import Scenario
4.2.8.2. Export Scenario
4.2.9. War Impact Analysis
4.2.9.1. Russian-Ukraine War
4.2.9.2. Israel-Hamas War
4.2.10. COVID Impact / Related Factors
4.2.10.1. Global Economic Impact
4.2.10.2. Industry-specific Impact
4.2.10.3. Government Response and Stimulus Measures
4.2.10.4. Future Outlook and Adaptation Strategies
4.2.11. Other Indicators
4.2.11.1. Fiscal Policy
4.2.11.2. Consumer Spending
4.2.11.3. Gross Domestic Product (GDP)
4.2.11.4. Employment
4.2.11.5. Taxes
4.2.11.6. R&D Innovation
4.2.11.7. Stock Market Performance
4.2.11.8. Supply Chain
4.2.11.9. Cross-Border Dynamics
SECTION II: QUALITATIVE INSIGHTS
5. EXECUTIVE SUMMARY
6. INTRODUCTION
6.1. Chapter Overview
6.2. Overview of AI in Medical Imaging Market
6.2.1. Evolution and Milestones
6.2.2. Type of Technology
6.2.3. Key Applications
6.2.4. Regulatory and Ethical Considerations
6.3. Future Perspective
7. REGULATORY SCENARIO
SECTION III: MARKET OVERVIEW
8. COMPREHENSIVE DATABASE OF LEADING PLAYERS
9. COMPETITIVE LANDSCAPE
9.1. Chapter Overview
9.2. AI in Medical Imaging Market: Overall Market Landscape
9.2.1. Analysis by Year of Establishment
9.2.2. Analysis by Company Size
9.2.3. Analysis by Location of Headquarters
9.2.4. Analysis by Type of AI In Medical Imaging Solution Provider
10. WHITE SPACE ANALYSIS
11. COMPANY COMPETITIVENESS ANALYSIS
12. STARTUP ECOSYSTEM IN THE AI IN MEDICAL IMAGING MARKET
12.1. AI in Medical Imaging Market: Market Landscape of Startups
12.1.1. Analysis by Year of Establishment
12.1.2. Analysis by Company Size
12.1.3. Analysis by Company Size and Year of Establishment
12.1.4. Analysis by Location of Headquarters
12.1.5. Analysis by Company Size and Location of Headquarters
12.1.6. Analysis by Ownership Structure
12.2. Key Findings
SECTION IV: COMPANY PROFILES
13. COMPANY PROFILES
13.1. Chapter Overview
13.2. Artelus *
13.2.1. Company Overview
13.2.2. Company Mission
13.2.3. Company Footprint
13.2.4. Management Team
13.2.5. Contact Details
13.2.6. Financial Performance
13.2.7. Operating Business Segments
13.2.8. Service / Product Portfolio (project specific)
13.2.9. MOAT Analysis
13.2.10. Recent Developments and Future Outlook
13.3. Arterys
13.4. Butterfly Network
13.5. ContextVision
13.6. Enlitic
13.7. Echonous
13.8. GE Healthcare
13.9. InferVision
13.10. VUNO
SECTION V: MARKET TRENDS
14. MEGA TRENDS ANALYSIS
15. PATENT ANALYSIS
16. RECENT DEVELOPMENTS
16.1. Chapter Overview
16.2. Recent Funding
16.3. Recent Partnerships
16.4. Other Recent Initiatives
SECTION VI: MARKET OPPORTUNITY ANALYSIS
17. GLOBAL AI IN MEDICAL IMAGING MARKET
17.1. Chapter Overview
17.2. Key Assumptions and Methodology
17.3. Trends Disruption Impacting Market
17.4. Demand Side Trends
17.5. Supply Side Trends
17.6. Global AI in Medical Imaging Market, Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
17.7. Multivariate Scenario Analysis
17.7.1. Conservative Scenario
17.7.2. Optimistic Scenario
17.8. Investment Feasibility Index
17.9. Key Market Segmentations
18. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON APPLICATION AREA
18.1. Chapter Overview
18.2. Key Assumptions and Methodology
18.3. Revenue Shift Analysis
18.4. Market Movement Analysis
18.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
18.6. AI in Medical Imaging Market for Lung Infections / Respiratory Disorders: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
18.7. AI in Medical Imaging Market for Brain Injuries / Disorders: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
18.8. AI in Medical Imaging Market for Lung Cancer: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
18.9. AI in Medical Imaging Market for Cardiac Conditions / Cardiovascular Disorders: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
18.10. AI in Medical Imaging Market for Bone Deformities / Orthopedic Disorders: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
18.11. AI in Medical Imaging Market for Breast Cancer: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
18.12. AI in Medical Imaging Market for Other Application Areas: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
18.13. Data Triangulation and Validation
18.13.1. Secondary Sources
18.13.2. Primary Sources
18.13.3. Statistical Modeling
19. MARKET OPPORTUNITIES BASED ON TYPE OF IMAGE PROCESSED
19.1. Chapter Overview
19.2. Key Assumptions and Methodology
19.3. Revenue Shift Analysis
19.4. Market Movement Analysis
19.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
19.6. AI in Medical Imaging Market for X-ray: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
19.7. AI in Medical Imaging Market for MRI: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
19.8. AI in Medical Imaging Market for CT: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
19.9. AI in Medical Imaging Market for Ultrasound: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
19.10. Data Triangulation and Validation
19.10.1. Secondary Sources
19.10.2. Primary Sources
19.10.3. Statistical Modeling
20. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI IN MEDICAL IMAGING IN NORTH AMERICA
20.1. Chapter Overview
20.2. Key Assumptions and Methodology
20.3. Revenue Shift Analysis
20.4. Market Movement Analysis
20.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
20.6. AI in Medical Imaging Market in North America: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
20.6.1. AI in Medical Imaging Market in the US: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
20.6.2. AI in Medical Imaging Market in Canada: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
20.6.3. AI in Medical Imaging Market in Mexico: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
20.6.4. AI in Medical Imaging Market in Other North American Countries: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
20.7. Data Triangulation and Validation
21. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI IN MEDICAL IMAGING IN EUROPE
21.1. Chapter Overview
21.2. Key Assumptions and Methodology
21.3. Revenue Shift Analysis
21.4. Market Movement Analysis
21.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
21.6. AI in Medical Imaging Market in Europe: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.1. AI in Medical Imaging Market in Austria: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.2. AI in Medical Imaging Market in Belgium: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.3. AI in Medical Imaging Market in Denmark: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.4. AI in Medical Imaging Market in France: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.5. AI in Medical Imaging Market in Germany: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.6. AI in Medical Imaging Market in Ireland: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.7. AI in Medical Imaging Market in Italy: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.8. AI in Medical Imaging Market in Netherlands: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.9. AI in Medical Imaging Market in Norway: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.10. AI in Medical Imaging Market in Russia: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.11. AI in Medical Imaging Market in Spain: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.12. AI in Medical Imaging Market in Sweden: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.13. AI in Medical Imaging Market in Switzerland: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.14. AI in Medical Imaging Market in the UK: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.6.15. AI in Medical Imaging Market in Other European Countries: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
21.7. Data Triangulation and Validation
22. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI IN MEDICAL IMAGING IN ASIA
22.1. Chapter Overview
22.2. Key Assumptions and Methodology
22.3. Revenue Shift Analysis
22.4. Market Movement Analysis
22.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
22.6. AI in Medical Imaging Market in Asia: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
22.6.1. AI in Medical Imaging Market in China: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
22.6.2. AI in Medical Imaging Market in India: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
22.6.3. AI in Medical Imaging Market in Japan: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
22.6.4. AI in Medical Imaging Market in Singapore: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
22.6.5. AI in Medical Imaging Market in South Korea: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
22.6.6. AI in Medical Imaging Market in Other Asian Countries: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
22.7. Data Triangulation and Validation
23. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI IN MEDICAL IMAGING IN MIDDLE EAST AND NORTH AFRICA (MENA)
23.1. Chapter Overview
23.2. Key Assumptions and Methodology
23.3. Revenue Shift Analysis
23.4. Market Movement Analysis
23.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
23.6. AI in Medical Imaging Market in Middle East and North Africa (MENA): Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
23.6.1. AI in Medical Imaging Market in Egypt: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 205)
23.6.2. AI in Medical Imaging Market in Iran: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
23.6.3. AI in Medical Imaging Market in Iraq: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
23.6.4. AI in Medical Imaging Market in Israel: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
23.6.5. AI in Medical Imaging Market in Kuwait: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
23.6.6. AI in Medical Imaging Market in Saudi Arabia: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
23.6.7. AI in Medical Imaging Market in United Arab Emirates (UAE): Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
23.6.8. AI in Medical Imaging Market in Other MENA Countries: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
23.7. Data Triangulation and Validation
24. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI IN MEDICAL IMAGING IN LATIN AMERICA
24.1. Chapter Overview
24.2. Key Assumptions and Methodology
24.3. Revenue Shift Analysis
24.4. Market Movement Analysis
24.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
24.6. AI in Medical Imaging Market in Latin America: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
24.6.1. AI in Medical Imaging Market in Argentina: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
24.6.2. AI in Medical Imaging Market in Brazil: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
24.6.3. AI in Medical Imaging Market in Chile: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
24.6.4. AI in Medical Imaging Market in Colombia Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
24.6.5. AI in Medical Imaging Market in Venezuela: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
24.6.6. AI in Medical Imaging Market in Other Latin American Countries: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
24.7. Data Triangulation and Validation
25. MARKET OPPORTUNITIES FOR AI IN MEDICAL IMAGING IN REST OF THE WORLD
25.1. Chapter Overview
25.2. Key Assumptions and Methodology
25.3. Revenue Shift Analysis
25.4. Market Movement Analysis
25.5. Penetration-Growth (P-G) Matrix
25.6. AI in Medical Imaging Market in Rest of the World: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
25.6.1. AI in Medical Imaging Market in Australia: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
25.6.2. AI in Medical Imaging Market in New Zealand: Historical Trends (Since 2020) and Forecasted Estimates (Till 2040)
25.6.3. AI in Medical Imaging Market in Other Countries
25.7. Data Triangulation and Validation
26. MARKET CONCENTRATION ANALYSIS: DISTRIBUTION BY LEADING PLAYERS
