[조사 보고서] 세계의 병리학 AI 시장 (~2029년) : 신경망별 (GAN, CNN, RNN), 기능별 (진단, 영상 분석, CDSS, 데이터 관리, 분석), 사용 사례별 (신약 개발, 임상 워크플로우), 최종 사용자별 (병원, 연구소, 제약/바이오테크), 지역별

■ 영문 제목 : Al in Pathology Market by Neural Network (GAN, CNN, RNN), Function (Diagnostic, Image Analysis, CDSS, Data Management, Analytics), Use Case (Drug Discovery, Clinical workflow), End User (Hospital, Labs, Pharma/Biotech), & Region - Global Forecast to 2029
	■ 상품코드 : HIT 8721 ■ 조사/발행회사 : MarketsandMarkets ■ 발행일 : 2024년 11월 ■ 페이지수 : 292 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : Email (주문후 24시간내 납품) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 의료

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■ 보고서 개요

“세계 병리학 AI 시장은 예측 기간 동안 15.4%의 높은 CAGR로 2024년 8,280만 달러에서 2029년에는 1억 6,980만 달러에 이를 것으로 전망” 병리학 AI는 특히 병리학 애플리케이션용으로 설계된 인공지능(AI)의 개발, 배치, 활용으로 구성된 헬스케어 산업 분야를 말합니다. 임상 데이터, 게놈 정보, 질병의 진행은 이러한 AI 모델을 사용하여 분석할 수 있습니다. 이러한 AI 모델은 개별화된 치료 계획, 고위험 환자 식별, 의료 자원 배분의 최적화를 지원합니다. AI는 고도의 AI 알고리즘, 컴퓨터 비전, 기계 학습을 사용하여 병리학자가 관련 정보를 추출하고 이미지를 분석하는 것을 지원합니다.

“2023년, 유스케이스별로는 신약개발 분야가 최대 점유율”
2023년 병리검사 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지한 분야는 신약개발 부문이다. 이는 효율적이고 비용 대비 효과가 높은 의약품에 대한 수요가 높고 병리검사 AI가 데이터 분석을 자동화하고 잠재적 의약품을 더 빨리 식별하여 신약 개발 과정을 가속화하는 데 도움이 되기 때문이다. 또한, 고처리량 스크리닝의 영상화 기술의 발전과 불법 약물의 독성 검사에서 AI의 활용도 이 시장의 추진력으로 작용합니다. 또한, 기존의 방법은 매우 시간과 비용이 많이 들기 때문에 시간과 비용의 절감이 매우 중요한 역할을 합니다. 그 결과, 프로세스가 보다 효율적이고 비용 효율적이 되며, 이러한 모든 요인이 결합되어 이 시장의 성장 촉매 역할을 합니다.

“제약 및 바이오 제약 기업은 병리학 AI 시장에서 가장 빠르게 성장하는 최종 사용자 부문”
제약 및 바이오 제약 기업 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 제약 기업과 AI 제공업체 간의 협력 관계 확대는 AI의 빠른 채택을 촉진하고, 기업은 의약품 개발 및 기술 혁신의 경쟁력을 유지하기 위해 AI 도구에 막대한 투자를 하고 있습니다. AI는 대규모 데이터 세트 분석, 조직 샘플의 패턴 식별, 치료 반응의 예측을 통해 신약 개발 프로세스를 신속하게 추적하고 합리화하는 데 도움이 되기 때문에 시간 소모를 줄이고 비용 효율성을 높여 보다 신속한 혁신으로 이어집니다. AI를 활용한 병리학은 개별 포트폴리오에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 개별 맞춤 의료의 개발을 지원하기 위한 것입니다.

“2023년 병리 검사 AI 시장에서 북미가 최대 점유율 차지”
2023년 북미 지역이 병리 검사 AI 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지한 것은 여러 요인에 기인합니다. 우선 AI 기술의 높은 채택과 연구개발에 대한 활발한 투자가 시장 성장을 견인하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 Koninklijke Philips N.V.와 같은 기업은 진단 및 치료를 위한 연구개발에 약 8억 9,500만 달러를 투자했습니다. 한편, 첨단 현미경이나 스캐너와 같은 첨단 기계가 필요하기 때문에 첨단 의료 인프라는 이 시장에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 또한, 대규모 환자 풀과 데이터의 가용성은 더 높은 정확성과 효율성을 위해 AI를 훈련하는 데 더 많이 사용될 수 있으며, 대규모 데이터베이스 생성에 기여하고 있습니다. 이러한 기술, 환자 안전, 품질 향상에 대한 관심 증가는 의료 기기의 기술적 진보와 함께 북미 병리학 분야에서 AI의 채택을 계속 촉진하고 있습니다.

주요 진출 기업의 내역은 다음과 같다.
– 기업 유형별: 티어 1: 55%, 티어 2: 25%, 티어 3: 20
– 직급별 – C레벨: 50%, 디렉터 레벨: 30%, 기타: 20
– 지역별: 북미: 40%, 유럽: 35%, 아시아 태평양 지역: 20%, RoW: 5

병리검사 AI 시장의 주요 플레이어
병리검사 AI 시장에서 기능하고 있는 주요 플레이어로는 Koninklijke Philips N.V. (네덜란드), F. Hoffmann-La Roche Ltd (스위스), Hologic, Inc. (미국), Akoya Biosciences, Inc. (미국), Aiforia Technologies Plc (핀란드), Indica Labs Inc. (미국), OptraScan ( US), Ibex Medical Analytics Ltd. (Israel), Mindpeak GmbH (Germany), Tribun Health (France), Techcyte, Inc. (US), Deep Bio Inc. (Korea), Lumea Inc. (US), Visiopharm (Denmark), aetherAI (Taiwan), Aiosyn (Netherlands), Paige AI, Inc. (미국), Proscia Inc. (미국), PathAI, Inc. (미국), Tempus Labs, Inc. (미국), Konfoong Biotech International Co., Ltd. (중국), DoMore Diagnostics AS (노르웨이), Verily Life Sciences, LLC (미국), deepPath (미국), and 4D Path Inc (미국).

조사 범위
본 보고서는 병리검사 AI 시장을 분석합니다. 오퍼링별, 신경망별, 사용사례별, 최종사용자별, 기능별, 지역별로 다양한 시장 세그먼트의 시장 규모와 향후 성장성을 추정하는 것을 목적으로 합니다. 또한 동 시장 내 주요 기업의 경쟁 분석도 진행하여 기업 프로필, 제품 제공, 최근 개발 상황, 주요 시장 전략 등을 게재하고 있습니다.

보고서 구매 이유
본 보고서는 기존 기업과 신규 진입 기업/소규모 기업이 시장 동향을 파악하고 나아가 시장 점유율을 확대하는 데 도움이 됩니다. 본 보고서를 구매한 기업은 아래 전략 중 하나 또는 조합을 사용하여 시장에서의 입지를 강화할 수 있습니다.

본 보고서는 다음과 같은 통찰력을 제공합니다.
– 주요 촉진 요인(시장 진입 기업 간의 전략적 제휴 증가, 멀티플렉스 이미징에 AI 통합, 오진 사례 증가, AI를 활용한 원격 병리학을 통한 전문 병리 서비스에 대한 접근 확대, 딥러닝의 기술적 진보), 억제 요인(디지털 병리 시스템의 높은 비용, AI 전문 지식 부족, 의료 소프트웨어에 대한 규제 지침) 불명확성, 레거시 시스템과의 상호 운용성 부족), 기회(맞춤형 의료에 대한 수요 증가, 멀티오믹스 데이터 통합, 질병 진행 예측 분석), 과제(AI 알고리즘 훈련을 위한 충분한 데이터 부족, 데이터 프라이버시, 윤리적 우려, AI 모델의 해석 가능성)가 병리학 분야의 AI 시장 성장에 영향을 미칩니다.
 제품 개발/혁신: 병리 검사 AI 시장의 향후 기술, 연구개발 활동, 신제품 및 서비스 발표에 대한 심층적인 통찰.
 시장 개발: 유리한 신흥 시장, 제공, 신경망, 기능, 사용 사례, 최종 사용자, 지역에 대한 포괄적인 정보.
 시장 다양화: 병리학 AI 시장의 제품 포트폴리오, 성장 지역, 최근 개발, 투자에 대한 포괄적인 정보.
경쟁사 평가: Koninklijke Philips N.V. (네덜란드), F. Hoffmann-La Roche Ltd (스위스), Hologic, Inc. (미국) 등 병리검사 AI 시장의 주요 기업의 시장 점유율, 성장 전략, 제품 제공, 역량을 상세히 평가.

■ 보고서 목차

1 서론 26
1.1 조사 목적 26
1.2 시장의 정의 26
1.3 시장 범위 27
1.3.1 대상 시장 27
1.3.2 대상 범위와 제외 범위 28
1.3.3 고려한 연수 28
1.3.4 통화
1.4 시장 관계자 29
1.5 변경사항 요약 30
2 조사방법 31
2.1 조사데이터 31
2.1.1 2차데이터 32
2.1.1.1 2차소스로부터의 주요데이터 33
2.1.2 1차데이터 33
2.1.2.1 주요업계 인사이트 35
2.2 시장규모 추정 36
2.3 시장 내역과 데이터의 삼각측량 41
2.4 조사의 전제 42
2.5 조사의 한계 42
2.5.1 방법론과 관련된 한계 42
2.5.2 범위에 관한 한계 43
2.6 위험 평가 43
3 요약 44
4 프리미엄 인사이트 48
4.1 병리검사 AI 시장 개요 48
4.2 병리검사 AI 시장: 지역 구성 49
4.3 아시아 태평양 지역: 병리검사 AI 시장: 최종 사용자 및 국가별 50
4.4 지리적 성장 기회 51
5 시장 개요 52
5.1 서론 52
5.2 시장 역학
5.2.1 추진 요인 53
5.2.1.1 CNN과 고도 AI 모델 개발 53
5.2.1.2 멀티플렉스 이미징에 AI 통합 53
5.2.1.3 환자의 오진 사례 증가 54
5.2.1.4 AI를 활용한 원격 의학의 장점 54
5.2.1.5 딥러닝과 영상처리의 진보 55
5.2.2 저해 요인 55
5.2.2.1 디지털 병리 시스템의 높은 비용 55
5.2.2.2 AI 전문지식이 제한적이며 의료용 소프트웨어에 대한 규제 지침이 다양함 56
5.2.2.3 레거시 시스템과의 상호 운용성 부족 문제 56
5.2.3 기회 57
5.2.3.1 개별화 의료에 대한 수요 증가 57
5.2.3.2 멀티오믹스 데이터의 통합 57
5.2.3.3 질병 진행의 예측 분석 58
5.2.4 과제 58
5.2.4.1 AI 알고리즘을 위한 데이터 부족 58
5.2.4.2 데이터 프라이버시와 윤리적 우려 58
5.2.4.3 AI 모델의 해석 가능성에 대한 과제 59
5.3 고객의 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/혼란 60
5.4 업계 동향 60
5.4.1 병리학에서의 AI의 진화 60
5.5 생태계 분석 61
5.6 가치 사슬 분석 62
5.7 기술 분석 64
5.7.1 주요 기술 64
5.7.1.1 기계 학습과 인공지능 64
5.7.1.2 컴퓨터 비전 64
5.7.2 보완 기술 64
5.7.2.1 클라우드 컴퓨팅 64
5.7.3 인접 기술 65
5.7.3.1 텔레파소로지 65
5.8 규제 분석 65
5.8.1 규제 기관, 정부 기관,
기타 조직 65
5.8.2 규제 현황 66
5.8.2.1 북미 66
5.8.2.1.1 미국 66
5.8.2.1.2 캐나다 67
5.8.2.2 유럽 67
5.8.2.3 아시아 태평양 지역 69
5.8.2.3.1 일본 69
5.8.2.3.2 중국 69
5.9 가격 분석 70
5.9.1 지표 가격 분석(제품별) 70
5.9.2 평균 판매 가격 동향(지역별) 71
5.10 포터의 5가지 힘 분석 71
5.10.1 신규 진입의 위협 72
5.10.2 대체품의 위협 72
5.10.3 공급자의 협상력 72
5.10.4 구매자의 협상력 72
5.10.5 경쟁의 격렬함 73
5.11 특허 분석 73
5.11.1 AI 병리 솔루션의 특허 공개 동향 73
5.11.2 관할 지역과 상위 출원인 분석 74
5.12 주요 이해관계자와 구매 기준 75
5.12.1 구매 프로세스에 있어서의 주요 이해관계자 75
5.12.2 구매 기준 76
5.13 최종 사용자 분석 77
5.13.1 최종 사용자의 충족되지 않은 요구 77
5.13.2 최종 사용자의 기대 77
5.14 주요 회의 및 행사(2024~2025년) 78
5.15 사례 연구 분석 79
5.15.1 사례 연구 1: AI를 활용한 병리 검사를 통해 환자의 예후를 개선한 파사이사 79
5.15.2 사례 연구 2: AI를 이용한 자궁경부암 대책 79
5.16 투자 및 자금 조달 시나리오 79
5.17 병리학에서의 AI 시장: 비즈니스 모델 80
5.18 AI/유전자 AI가 병리 검사 AI 시장에 미치는 영향 81
5.18.1 주요 사용 사례 82
5.18.2 AI/생성 AI 도입 사례 82
5.18.2.1 사례 연구: 바이오마커 탐색 및 임상시험 최적화 가속화 82
5.18.3 AI/생성 AI의 상호 연결된 인접 생태계에 미치는 영향 83
5.18.3.1 신약 개발 및 의약품 개발 시장 83
5.18.3.2 의료 영상 및 진단 시장 83
5.18.4 사용자 준비 및 영향 평가 84
5.18.4.1 사용자 준비 상황 84
5.18.4.1.1 제약 기업 84
5.18.4.1.2 바이오 의약품 기업 84
5.18.4.2 영향 평가 84
5.18.4.2.1 사용자 A: 제약회사 84
5.18.4.2.1.1 실시 84
5.18.4.2.1.2 영향 85
5.18.4.2.2 사용자 B: 바이오 제약회사 85
5.18.4.2.2.1 실시 85
5.18.4.2.2 영향 85

5.19 무역 분석 86
5.19.1 수입 데이터 86
5.19.2 수출 데이터 87
6 병리학에서의 AI 시장: 제공 제품별 88
6.1 도입 89
6.2 엔드 투 엔드 솔루션 91
6.2.1 의료 모델의 통합 워크플로우에 대한 수요 증가가 시장을 견인 91
6.3 틈새 포인트 솔루션 92
6.3.1 정밀의료와 표적치료 연구에 대한 관심 증가가 시장을 촉진 92
6.4 기술 93
6.4.1 고도의 데이터 관리 솔루션에 대한 수요 증가가 93
93
6.5 하드웨어 94
6.6 현미경 95
6.6.1 효과적인 결론을 위한 조직 샘플의 자동 분석이 보급을 촉진 95
6.7 스캐너 96
6.7.1 화질 향상과 정밀 진단이 수요를 촉진 96
6.8 스토리지 시스템 98
6.8.1 고해상도 이미지의 구조화 모델을 제공하는 능력이 시장 성장을 촉진 98
7 병리학에서의 AI 시장: 신경망별 100
7.1 서론 101
7.2 컨볼루션 신경망(CNN) 101
7.2.1 고품질 이미지 인식과 유사도 검출이 가능하다는 점이 시장을 견인 101
7.3 생성적 적대 네트워크(Gans) 103
7.3.1 정확한 합성 병리학적 이미지 생성을 위해 설계된 것이 시장을 주도 103
7.4 순환신경망(Rnns) 104
7.4.1 순차적 데이터와 시간 의존 패턴의 분석이 보급을 촉진 104
7.5 기타 신경망 106
8 병리학에서의 AI 시장(기능별) 107
8.1 도입 108
8.2 영상 분석 109
8.2.1 세포의 이상과 질병 마커의 검출이 보급을 촉진 109

8.3 진단 110
8.3.1 자동화된 샘플의 신속한 처리가 시장을 견인 110
8.4 워크플로우 관리 111
8.4.1 하이스루풋 결과를 얻기 위한 랩 리소스의 최적화가 보급을 촉진 111
8.5 데이터 관리 112
8.5.1 데이터 통합 및 처리의 발전이 수요를 촉진 112
8.6 예측 분석 113
8.6.1 조기 질병 진단에 대한 관심 증가가 시장을 견인 113
8.7 CDSS 114
8.7.1 실시간 인사이트 제공이 시장을 활성화 114
8.8 자동 보고서 작성 115
8.8.1 품질 관리에 대한 수요 증가가 시장을 견인 115
8.9 품질 보증 도구 116
8.9.1 규제상의 요구 증가가 품질 보증 도구의 수요를 가속 116
9 병리학에서의 AI 시장(사용 사례별) 117
9.1 도입 118
9.2 신약 개발 118
9.2.1 표적 동정과 선택 121
9.2.1.1 바이오마커 탐색을 위한 분자 및 조직학적 데이터 분석이 시장을 활성화 121
9.2.2 표적 검증 122
9.2.2.1 정밀의료에 대한 수요 증가가 시장을 견인 122
9.2.3 히트 동정과 우선순위 지정 123
9.2.3.1 신속한 분석과 비용 효율성에 대한 요구가 시장 확대에 기여 123
9.2.4 히트에서 리드로의 동일시 124
9.2.4.1 ML 기술의 발전이 시장 성장을 뒷받침 124
9.2.5 리드 최적화 125
9.2.5.1 치료 효과에 대한 관심 증가가 시장을 뒷받침 125
9.2.6 후보 화합물의 선정과 검증 126
9.2.6.1 규제 당국의 승인 요건이 시장을 견인 126
9.3 질병의 진단과 예후 127
9.3.1 만성질환의 유병률 증가가 시장을 견인 127
9.4 임상 워크플로우 128
9.4.1 방대한 데이터의 구조화된 자동화가 시장을 견인 128
9.5 교육 및 훈련 129
9.5.1 학술기관에서의 디지털 병리 시스템 활용이 시장 성장을 견인 129

10 병리학에서의 AI 시장(최종 사용자별) 131
10.1 도입 132
10.2 제약 및 바이오 제약 기업 132
10.2.1 독물학적 검사에 대한 관심 증가가 시장을 촉진 132
10.3 병원 및 표준 검사 기관 133
10.3.1 감염병 진단의 증가가 시장을 견인 133
10.4 학술 및 연구기관 135
10.4.1 생명과학 연구에 대한 투자 증가가 시장 성장을 뒷받침 135
11 병리학에서의 AI 시장(지역별) 136
11.1 서론 137
11.2 북미 137
11.2.1 북미 거시경제 전망 137
11.2.2 미국 141
11.2.2.1 높은 의료비와 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 개선이 시장을 촉진 141
11.2.3 캐나다 145
11.2.3.1 첨단 의료 진단에 딥러닝 채택 증가가 시장을 견인 145
11.3 유럽 147
11.3.1 유럽의 거시경제 전망 148
11.3.2 영국 151
11.3.2.1 신약 개발에 대한 집중이 수요를 견인 151
11.3.3 독일 153
11.3.3.1 AI 이니셔티브를 위한 자금 조달이 가능해져 보급이 가속화됨 153
11.3.4 프랑스 156
11.3.4.1 헬스케어 컴퓨팅에 빅데이터 도입이 증가하면서 보급이 촉진됨 156
11.3.5 이탈리아 159
11.3.5.1 헬스케어의 디지털 전환과 혁신이 시장 성장을 뒷받침하다 159
11.3.6 스페인 161
11.3.6.1 노동력 부족이 시장을 활성화하다 161
11.3.7 기타 유럽 164
11.4 아시아 태평양 지역 167
11.4.1 아시아 태평양 지역의 거시경제 전망 167
11.4.2 중국 171
11.4.2.1 감염병 및 만성질환의 유병률이 상승하고 보급이 가속화 171
11.4.3 일본 174
11.4.3.1 고도의 의료 인프라가 시장을 촉진 174
11.4.4 인도 177
11.4.4.1 의료 디지털화에 대한 관심 고조로 수요가 증가 177
11.4.5 기타 아시아 태평양 지역 180
11.5 라틴아메리카 183
11.5.1 라틴아메리카 거시경제 전망 183
11.5.2 브라질 186
11.5.2.1 시장 성장을 뒷받침하는 AI 도입을 위한 전략적 투자 186
11.5.3 멕시코 189
11.5.3.1 의약품 연구개발의 성장이 시장을 견인 189
11.5.4 기타 라틴아메리카 191
11.6 중동 및 아프리카 194
11.6.1 중동 및 아프리카 거시경제 전망 194
11.6.2 GCC 국가 197
11.6.2.1 시장 성장을 뒷받침하는 기술적 전문성 확대를 위한 투자 증가 197
11.6.3 기타 중동 및 아프리카 지역 200
12 경쟁 환경 204
12.1 서론 204
12.2 주요 플레이어의 전략/승리권 204
12.2.1 병리학 AI 시장에서 플레이어가 채택한 전략의 개요 205
12.3 수익 분석, 2019년~2023년 207
12.4 시장 점유율 분석, 2023년 207
12.5 기업평가 매트릭스: 주요 플레이어, 2023년 210
12.5.1 스타 기업 210
12.5.2 신흥 리더 210
12.5.3 침투형 플레이어 210
12.5.4 참여 기업 210
12.5.5 기업 풋프린트: 주요 플레이어, 2023년 212
12.5.5.1 기업 풋프린트 212
12.5.5.2 오퍼링 풋프린트 213
12.5.5.3 유스케이스 풋프린트 214
12.5.5.4 최종 사용자 풋프린트 215
12.5.5.5 지역별 발자국 216
12.6 기업 평가 매트릭스: 신흥 기업/중소기업(2023년) 217
12.6.1 진보적 기업 217
12.6.2 대응력 있는 기업 217
12.6.3 역동적인 기업 217
12.6.4 스타트업 블록 217
12.6.5 경쟁 벤치마킹: 신흥 기업/SM(2023년) 219
12.7 기업 평가와 재무지표 220
12.7.1 기업 평가 220
12.7.2 재무지표 220
12.7.3 브랜드/소프트웨어 비교 분석 221
12.8 경쟁 시나리오 222
12.8.1 제품/서비스 출시 및 승인 222
12.8.2 거래 223
12.8.3 기타 개발 224
13 기업 프로필 225
Koninklijke Philips N.V. (네덜란드)
F. Hoffmann-La Roche Ltd (스위스)
Hologic Inc. (미국).
14 부록 281
14.1 토론 가이드 281
14.2 지식 저장소: Marketsandmarkets 구독 포털 288
14.3 맞춤 옵션 290
14.4 관련 보고서 290
14.5 저자 세부 정보 291

1 INTRODUCTION 26
1.1 STUDY OBJECTIVES 26
1.2 MARKET DEFINITION 26
1.3 MARKET SCOPE 27
1.3.1 MARKETS COVERED 27
1.3.2 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 28
1.3.3 YEARS CONSIDERED 28
1.3.4 CURRENCY CONSIDERED 29
1.4 MARKET STAKEHOLDERS 29
1.5 SUMMARY OF CHANGES 30
2 RESEARCH METHODOLOGY 31
2.1 RESEARCH DATA 31
2.1.1 SECONDARY DATA 32
2.1.1.1 Key data from secondary sources 33
2.1.2 PRIMARY DATA 33
2.1.2.1 Key industry insights 35
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 36
2.3 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 41
2.4 STUDY ASSUMPTIONS 42
2.5 RESEARCH LIMITATIONS 42
2.5.1 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS 42
2.5.2 SCOPE-RELATED LIMITATIONS 43
2.6 RISK ASSESSMENT 43
3 EXECUTIVE SUMMARY 44
4 PREMIUM INSIGHTS 48
4.1 AI IN PATHOLOGY MARKET OVERVIEW 48
4.2 AI IN PATHOLOGY MARKET: REGIONAL MIX 49
4.3 ASIA PACIFIC: AI IN PATHOLOGY MARKET, BY END USER & COUNTRY 50
4.4 GEOGRAPHIC GROWTH OPPORTUNITIES 51
5 MARKET OVERVIEW 52
5.1 INTRODUCTION 52
5.2 MARKET DYNAMICS 52
5.2.1 DRIVERS 53
5.2.1.1 Development of CNNs and advanced AI models 53
5.2.1.2 Integration of AI into multiplex imaging 53
5.2.1.3 Increasing cases of misdiagnoses in patients 54
5.2.1.4 Benefits of AI-augmented telepathology 54
5.2.1.5 Advancements in deep learning & image processing 55
5.2.2 RESTRAINTS 55
5.2.2.1 High cost of digital pathology systems 55
5.2.2.2 Limited AI expertise and varied regulatory guidelines for medical software 56
5.2.2.3 Inadequate interoperability issues with legacy systems 56
5.2.3 OPPORTUNITIES 57
5.2.3.1 Increasing demand for personalized medicine 57
5.2.3.2 Integration of multi-omics data 57
5.2.3.3 Predictive analytics for disease progression 58
5.2.4 CHALLENGES 58
5.2.4.1 Insufficient data for AI algorithms 58
5.2.4.2 Data privacy & ethical concerns 58
5.2.4.3 Challenges associated with interpretability of AI models 59
5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 60
5.4 INDUSTRY TRENDS 60
5.4.1 EVOLUTION OF AI IN PATHOLOGY 60
5.5 ECOSYSTEM ANALYSIS 61
5.6 VALUE CHAIN ANALYSIS 62
5.7 TECHNOLOGY ANALYSIS 64
5.7.1 KEY TECHNOLOGIES 64
5.7.1.1 Machine learning and artificial intelligence 64
5.7.1.2 Computer vision 64
5.7.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 64
5.7.2.1 Cloud computing 64
5.7.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 65
5.7.3.1 Telepathology 65
5.8 REGULATORY ANALYSIS 65
5.8.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES,
AND OTHER ORGANIZATIONS 65
5.8.2 REGULATORY LANDSCAPE 66
5.8.2.1 North America 66
5.8.2.1.1 US 66
5.8.2.1.2 Canada 67
5.8.2.2 Europe 67
5.8.2.3 Asia Pacific 69
5.8.2.3.1 Japan 69
5.8.2.3.2 China 69
5.9 PRICING ANALYSIS 70
5.9.1 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY OFFERING 70
5.9.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY REGION 71
5.10 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 71
5.10.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 72
5.10.2 THREAT OF SUBSTITUTES 72
5.10.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 72
5.10.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 72
5.10.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 73
5.11 PATENT ANALYSIS 73
5.11.1 PATENT PUBLICATION TRENDS FOR AI IN PATHOLOGY SOLUTIONS 73
5.11.2 JURISDICTION & TOP APPLICANT ANALYSIS 74
5.12 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 75
5.12.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 75
5.12.2 BUYING CRITERIA 76
5.13 END-USER ANALYSIS 77
5.13.1 UNMET NEEDS OF END USERS 77
5.13.2 END-USER EXPECTATIONS 77
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 78
5.15 CASE STUDY ANALYSIS 79
5.15.1 CASE STUDY 1: PATHAI USES PYTORCH TO IMPROVE PATIENT OUTCOMES WITH AI-POWERED PATHOLOGY 79
5.15.2 CASE STUDY 2: COMBATING CERVICAL CANCER WITH AI 79
5.16 INVESTMENT & FUNDING SCENARIO 79
5.17 AI IN PATHOLOGY MARKET: BUSINESS MODELS 80
5.18 IMPACT OF AI/GEN AI ON AI IN PATHOLOGY MARKET 81
5.18.1 KEY USE CASES 82
5.18.2 CASE STUDIES OF AI/GENERATIVE AI IMPLEMENTATION 82
5.18.2.1 Case Study: Accelerated biomarker discovery and clinical trial optimization 82
5.18.3 IMPACT OF AI/GEN AI ON INTERCONNECTED AND ADJACENT ECOSYSTEMS 83
5.18.3.1 Drug discovery & development market 83
5.18.3.2 Medical imaging & diagnostics market 83
5.18.4 USERS READINESS AND IMPACT ASSESSMENT 84
5.18.4.1 User readiness 84
5.18.4.1.1 Pharmaceutical companies 84
5.18.4.1.2 Biopharmaceutical companies 84
5.18.4.2 Impact assessment 84
5.18.4.2.1 User A: Pharmaceutical companies 84
5.18.4.2.1.1 Implementation 84
5.18.4.2.1.2 Impact 85
5.18.4.2.2 User B: Biopharmaceutical companies 85
5.18.4.2.2.1 Implementation 85
5.18.4.2.2.2 Impact 85

5.19 TRADE ANALYSIS 86
5.19.1 IMPORT DATA 86
5.19.2 EXPORT DATA 87
6 AI IN PATHOLOGY MARKET, BY OFFERING 88
6.1 INTRODUCTION 89
6.2 END-TO-END SOLUTIONS 91
6.2.1 INCREASING DEMAND FOR INTEGRATED WORKFLOWS IN HEALTHCARE MODELS TO DRIVE MARKET 91
6.3 NICHE POINT SOLUTIONS 92
6.3.1 GROWING FOCUS ON PRECISION MEDICINE AND TARGETED THERAPY RESEARCH TO PROPEL MARKET 92
6.4 TECHNOLOGY 93
6.4.1 RISING NEED FOR ADVANCED DATA MANAGEMENT SOLUTIONS
TO FUEL UPTAKE 93
6.5 HARDWARE 94
6.6 MICROSCOPES 95
6.6.1 AUTOMATED ANALYSIS OF TISSUE SAMPLES FOR EFFECTIVE CONCLUSIONS TO FUEL UPTAKE 95
6.7 SCANNERS 96
6.7.1 IMPROVEMENTS IN IMAGE QUALITY AND PRECISION DIAGNOSTICS TO BOOST DEMAND 96
6.8 STORAGE SYSTEMS 98
6.8.1 ABILITY TO PROVIDE STRUCTURED MODELS OF HIGH-RESOLUTION IMAGES TO SUPPORT MARKET GROWTH 98
7 AI IN PATHOLOGY MARKET, BY NEURAL NETWORK 100
7.1 INTRODUCTION 101
7.2 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNS) 101
7.2.1 ABILITY TO PROVIDE HIGH-QUALITY IMAGE RECOGNITION AND OBJECTION DETECTION TO PROPEL MARKET 101
7.3 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GANS) 103
7.3.1 DESIGNED FOR GENERATION OF ACCURATE SYNTHETIC PATHOLOGY IMAGES TO DRIVE MARKET 103
7.4 RECURRENT NEURAL NETWORKS (RNNS) 104
7.4.1 ANALYSIS OF SEQUENTIAL DATA AND TIME-DEPENDENT PATTERNS TO FUEL UPTAKE 104
7.5 OTHER NEURAL NETWORKS 106
8 AI IN PATHOLOGY MARKET, BY FUNCTION 107
8.1 INTRODUCTION 108
8.2 IMAGE ANALYSIS 109
8.2.1 DETECTION OF CELLULAR ANOMALIES AND DISEASE MARKERS TO FUEL UPTAKE 109

8.3 DIAGNOSTICS 110
8.3.1 RAPID PROCESSION OF AUTOMATED SAMPLES TO DRIVE MARKET 110
8.4 WORKFLOW MANAGEMENT 111
8.4.1 OPTIMIZATION OF LAB RESOURCES FOR HIGH-THROUGHPUT RESULTS TO FUEL UPTAKE 111
8.5 DATA MANAGEMENT 112
8.5.1 ADVANCEMENTS IN DATA INTEGRATION & PROCESSING TO BOOST DEMAND 112
8.6 PREDICTIVE ANALYTICS 113
8.6.1 GROWING FOCUS ON EARLY DISEASE DIAGNOSIS TO DRIVE MARKET 113
8.7 CDSS 114
8.7.1 PROVISION OF REAL-TIME INSIGHTS TO FUEL MARKET 114
8.8 AUTOMATED REPORT GENERATION 115
8.8.1 INCREASING DEMAND FOR QUALITY CONTROL TO DRIVE MARKET 115
8.9 QUALITY ASSURANCE TOOLS 116
8.9.1 RISING REGULATORY DEMANDS TO ACCELERATE DEMAND FOR QUALITY ASSURANCE TOOLS 116
9 AI IN PATHOLOGY MARKET, BY USE CASE 117
9.1 INTRODUCTION 118
9.2 DRUG DISCOVERY 118
9.2.1 TARGET IDENTIFICATION & SELECTION 121
9.2.1.1 Analysis of molecular & histological data for biomarker discovery to fuel market 121
9.2.2 TARGET VALIDATION 122
9.2.2.1 Increasing demand for precision medicine to drive market 122
9.2.3 HIT IDENTIFICATION & PRIORITIZATION 123
9.2.3.1 Growing requirement for rapid analysis and cost efficiency to fuel uptake 123
9.2.4 HIT-TO-LEAD IDENTIFICATION 124
9.2.4.1 Advancements in ML to support market growth 124
9.2.5 LEAD OPTIMIZATION 125
9.2.5.1 Growing focus on therapeutic efficacy to propel market 125
9.2.6 CANDIDATE SELECTION & VALIDATION 126
9.2.6.1 Critical requirement for regulatory approvals to drive market 126
9.3 DISEASE DIAGNOSIS & PROGNOSIS 127
9.3.1 INCREASING INCIDENCE OF CHRONIC DISEASES TO FUEL MARKET 127
9.4 CLINICAL WORKFLOW 128
9.4.1 STRUCTURED AUTOMATION OF EXTENSIVE VOLUME DATA TO DRIVE MARKET 128
9.5 TRAINING & EDUCATION 129
9.5.1 UTILIZATION OF DIGITAL PATHOLOGY SYSTEMS IN ACADEMIC INSTITUTES TO SUPPORT MARKET GROWTH 129

10 AI IN PATHOLOGY MARKET, BY END USER 131
10.1 INTRODUCTION 132
10.2 PHARMACEUTICAL & BIOPHARMACEUTICAL COMPANIES 132
10.2.1 GROWING FOCUS ON TOXICOLOGY TESTING TO PROPEL MARKET 132
10.3 HOSPITALS & REFERENCE LABORATORIES 133
10.3.1 INCREASING UPTAKE OF INFECTIOUS DISEASE DIAGNOSIS TO DRIVE MARKET 133
10.4 ACADEMIC & RESEARCH INSTITUTES 135
10.4.1 INCREASING INVESTMENTS IN LIFE SCIENCES RESEARCH TO SUPPORT MARKET GROWTH 135
11 AI IN PATHOLOGY MARKET, BY REGION 136
11.1 INTRODUCTION 137
11.2 NORTH AMERICA 137
11.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 137
11.2.2 US 141
11.2.2.1 High healthcare expenditure and improvements in cloud computing platforms to propel market 141
11.2.3 CANADA 145
11.2.3.1 Increasing adoption of deep learning for advanced healthcare diagnostics to drive market 145
11.3 EUROPE 147
11.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 148
11.3.2 UK 151
11.3.2.1 Increasing focus on drug discovery & development to boost demand 151
11.3.3 GERMANY 153
11.3.3.1 Availability of funding for AI initiatives to fuel uptake 153
11.3.4 FRANCE 156
11.3.4.1 Increasing adoption of big data in healthcare computing to fuel uptake 156
11.3.5 ITALY 159
11.3.5.1 Digital transformation and innovation in healthcare to support market growth 159
11.3.6 SPAIN 161
11.3.6.1 Workforce shortages to fuel market 161
11.3.7 REST OF EUROPE 164
11.4 ASIA PACIFIC 167
11.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 167
11.4.2 CHINA 171
11.4.2.1 Increasing incidence of infectious & chronic diseases to fuel uptake 171
11.4.3 JAPAN 174
11.4.3.1 Advanced healthcare infrastructure to propel market 174
11.4.4 INDIA 177
11.4.4.1 Growing focus on healthcare digitization to boost demand 177
11.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 180
11.5 LATIN AMERICA 183
11.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR LATIN AMERICA 183
11.5.2 BRAZIL 186
11.5.2.1 Strategic investments for AI adoption to support market growth 186
11.5.3 MEXICO 189
11.5.3.1 Growth in pharmaceutical R&D to drive market 189
11.5.4 REST OF LATIN AMERICA 191
11.6 MIDDLE EAST & AFRICA 194
11.6.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR MIDDLE EAST & AFRICA 194
11.6.2 GCC COUNTRIES 197
11.6.2.1 Increasing investments in expansion of technological expertise to support market growth 197
11.6.3 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 200
12 COMPETITIVE LANDSCAPE 204
12.1 INTRODUCTION 204
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 204
12.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY PLAYERS IN AI IN PATHOLOGY MARKET 205
12.3 REVENUE ANALYSIS, 2019−2023 207
12.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 207
12.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 210
12.5.1 STARS 210
12.5.2 EMERGING LEADERS 210
12.5.3 PERVASIVE PLAYERS 210
12.5.4 PARTICIPANTS 210
12.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 212
12.5.5.1 Company footprint 212
12.5.5.2 Offering footprint 213
12.5.5.3 Use-case footprint 214
12.5.5.4 End-user footprint 215
12.5.5.5 Region footprint 216
12.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS /SMES, 2023 217
12.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 217
12.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 217
12.6.3 DYNAMIC COMPANIES 217
12.6.4 STARTING BLOCKS 217
12.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 219
12.7 COMPANY VALUATION & FINANCIAL METRICS 220
12.7.1 COMPANY VALUATION 220
12.7.2 FINANCIAL METRICS 220
12.7.3 BRAND/SOFTWARE COMPARISON ANALYSIS 221
12.8 COMPETITIVE SCENARIO 222
12.8.1 PRODUCT/SERVICE LAUNCHES & APPROVALS 222
12.8.2 DEALS 223
12.8.3 OTHER DEVELOPMENTS 224
13 COMPANY PROFILES 225
13.1 KEY PLAYERS 225
13.1.1 KONINKLIJKE PHILIPS N.V. 225
13.1.1.1 Business overview 225
13.1.1.2 Products/Services offered 226
13.1.1.3 MnM view 227
13.1.1.3.1 Key strengths 227
13.1.1.3.2 Strategic choices 227
13.1.1.3.3 Weaknesses & competitive threats 227
13.1.2 F. HOFFMANN-LA ROCHE LTD. 228
13.1.2.1 Business overview 228
13.1.2.2 Products/Services offered 229
13.1.2.3 Recent developments 230
13.1.2.3.1 Product/Service launches 230
13.1.2.3.2 Deals 231
13.1.2.4 MnM view 231
13.1.2.4.1 Key strengths 231
13.1.2.4.2 Strategic choices 231
13.1.2.4.3 Weaknesses & competitive threats 231
13.1.3 HOLOGIC, INC. 232
13.1.3.1 Business overview 232
13.1.3.2 Products/Services offered 233
13.1.3.3 Recent developments 234
13.1.3.3.1 Product/Service approvals 234
13.1.3.4 MnM view 234
13.1.3.4.1 Key strengths 234
13.1.3.4.2 Strategic choices 234
13.1.3.4.3 Weaknesses & competitive threats 234
13.1.4 AKOYA BIOSCIENCES, INC. 235
13.1.4.1 Business overview 235
13.1.4.2 Products/Services offered 237
13.1.4.3 Recent developments 237
13.1.4.3.1 Deals 237
13.1.4.4 MnM view 238
13.1.4.4.1 Key strengths 238
13.1.4.4.2 Strategic choices 238
13.1.4.4.3 Weaknesses & competitive threats 238
13.1.5 AIFORIA TECHNOLOGIES PLC 239
13.1.5.1 Business overview 239
13.1.5.2 Products/Services offered 240
13.1.5.3 Recent developments 241
13.1.5.3.1 Deals 241
13.1.5.4 MnM view 241
13.1.5.4.1 Key strengths 241
13.1.5.4.2 Strategic choices 241
13.1.5.4.3 Weaknesses & competitive threats 241
13.1.6 INDICA LABS INC. 242
13.1.6.1 Business overview 242
13.1.6.2 Products/Services offered 242
13.1.6.3 Recent developments 243
13.1.6.3.1 Product/Service launches & approvals 243
13.1.6.3.2 Deals 244
13.1.6.3.3 Expansions 245
13.1.7 OPTRASCAN 246
13.1.7.1 Business overview 246
13.1.7.2 Products/Services offered 246
13.1.7.3 Recent developments 247
13.1.7.3.1 Other developments 247
13.1.8 IBEX MEDICAL ANALYTICS LTD. 248
13.1.8.1 Business overview 248
13.1.8.2 Products/Services offered 248
13.1.8.3 Recent developments 249
13.1.8.3.1 Product/Service launches & approvals 249
13.1.8.3.2 Deals 250
13.1.9 MINDPEAK GMBH 252
13.1.9.1 Business overview 252
13.1.9.2 Products/Services offered 252
13.1.9.3 Recent developments 253
13.1.9.3.1 Product/Service approvals 253
13.1.9.3.2 Deals 253
13.1.9.3.3 Other developments 253
13.1.10 TRIBUN HEALTH 254
13.1.10.1 Business overview 254
13.1.10.2 Products/Services offered 254
13.1.10.3 Recent developments 255
13.1.10.3.1 Deals 255
13.1.11 TECHCYTE, INC. 256
13.1.11.1 Business overview 256
13.1.11.2 Products/services offered 256
13.1.11.3 Recent developments 257
13.1.11.3.1 Product/Service launches 257
13.1.11.3.2 Deals 257
13.1.11.3.3 Other developments 257
13.1.12 DEEP BIO INC. 258
13.1.12.1 Business overview 258
13.1.12.2 Products/Services offered 258
13.1.12.3 Recent developments 259
13.1.12.3.1 Deals 259
13.1.13 LUMEA INC. 260
13.1.13.1 Business overview 260
13.1.13.2 Products/Services offered 260
13.1.13.3 Recent developments 261
13.1.13.3.1 Deals 261
13.1.14 VISIOPHARM 262
13.1.14.1 Business overview 262
13.1.14.2 Products/Services offered 262
13.1.14.2.1 Recent developments 263
13.1.14.2.2 Product/Service launches 263
13.1.14.2.3 Expansions 263
13.1.15 AETHERAI 265
13.1.15.1 Business overview 265
13.1.15.2 Products/Services offered 265
13.1.15.3 Recent developments 265
13.1.15.3.1 Deals 265
13.1.16 AIOSYN 266
13.1.16.1 Business overview 266
13.1.16.2 Product/Services offered 266
13.1.16.2.1 Product/Service launches 267
13.1.16.3 Recent developments 267
13.1.16.3.1 Deals 267
13.1.16.4 Recent developments 267
13.1.16.4.1 Other developments 267
13.1.17 PAIGE AI, INC. 268
13.1.17.1 Business overview 268
13.1.17.2 Products/Services offered 268
13.1.17.3 Recent developments 269
13.1.17.3.1 Product/Service launches & approvals 269
13.1.17.3.2 Deals 270
13.1.17.3.3 Other developments 270

13.1.18 PROSCIA, INC. 271
13.1.18.1 Business overview 271
13.1.18.2 Products/Services offered 271
13.1.18.3 Recent developments 272
13.1.18.3.1 Product/Service launches & enhancements 272
13.1.18.3.2 Deals 273
13.1.18.3.3 Other developments 273
13.1.19 PATHAI, INC. 274
13.1.19.1 Business overview 274
13.1.19.2 Products/Services offered 274
13.1.19.3 Recent developments 275
13.1.19.3.1 Product/Service launches & approvals 275
13.1.19.3.2 Deals 276
13.1.20 TEMPUS LABS, INC. 277
13.1.20.1 Business overview 277
13.1.20.2 Products/Services offered 277
13.1.20.3 Recent developments 277
13.1.20.3.1 Product/Service launches 277
13.2 OTHER PLAYERS 278
13.2.1 KONFOONG BIOINFORMATION TECH CO., LTD. 278
13.2.2 DOMORE DIAGNOSTICS AS 278
13.2.3 VERILY LIFE SCIENCES, LLC 279
13.2.4 DEEPPATH 279
13.2.5 4D PATH INC. 280
14 APPENDIX 281
14.1 DISCUSSION GUIDE 281
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 288
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 290
14.4 RELATED REPORTS 290
14.5 AUTHOR DETAILS 291

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세계의 연속 바이오프로세싱 시장 (~2028년) : 제품별 (크로마토그래피, 여과, 바이오 리액터, 배지), 프로세스별 (업스트림, 다운스트림), 운영 규모별 (상업, 임상), 용도별 (mAbs, 백신, 세포 및 유전자 치료), 최종 용도별
PH8866-24 / MarketsandMarkets / 2023년 11월 / "글로벌 연속 바이오프로세싱 시장은 2023년 218백만 달러에서 2028년에는 599백만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2023년부터 2028년까지 예측 기간 동안 22.4%의 CAGR을 기록할 것으로 전망됩니다."이 시장의 성장은 CDMO와 CMO 사이에서 연속 바이오프로세싱의...1. 서론 2. 조사 방법 3. 개요 4. 프리미엄 인사이트 5. 시장 개요 6. 세계의 연속 바이오프로세싱 시장 규모 : 제품별 7. 세계의 연속 바이오프로세싱 시장 규모 : 사업 규모별 8. 세계의 연속 바이오프로세싱 시장 규모 : 프로세스별 9. 세계의 연속 바이오프로세싱 시장 규모 : 용도별 10. 세계의 연속 바이오프로세싱...

세계의 피펫 교정기 시장 (~2029년) : 유형별 (기기, 소프트웨어), 채널 유형별, 방법별 (중량 측정, 광도 측정법), 용도별 (연구 (신약 개발), 임상 진단), 최종 용도별 (제약, 생명 공학), 지역별
MD8958-24 / MarketsandMarkets / 2024년 3월 / "세계의 피펫 교정기 시장은 2024년 2억 8600만 달러에서 2029년 3억 9100만 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 연평균 6.5%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다." 이 시장의 성장은 전 세계적인 자동화와...1 서론 2 조사 방법 3 개요 4 프리미엄 인사이트 5 시장 개요 6 세계의 피펫 교정기 시장 규모 : 유형별 7 세계의 피펫 교정기 시장 규모 : 채널 유형별 8 세계의 피펫 교정기 시장 규모 : 방법별 9 세계의 피펫 교정기 시장 규모 : 용도별 10 세계의 피펫 교정기...

세계의 바이오마커 시장 (~2029년) : 제품 및 서비스별 (소모품, 소프트웨어), 종류별 (안전성, 유효성), 연구 분야별, 기술별 (NGS, PCR, 질량 분석), 질병별 (암, 감염증), 용도별 (진단, 임상 연구)
BT2120 / MarketsandMarkets / 2024년 4월 / ...“바이오마커 시장은 2024년 577억 달러에서 2029년 938억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 10.2%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것입니다.”이 시장의 성장은 이러한 분석 키트가 표준화되고 최적화된 프로토콜을 제공하여 다양한 생물학적 샘플의 바이오마커를 정확하고 효율적으로 분석함으로써 의료 분야의 진단 및 연구 노력에 크게 기여한다는 장점에 기인할 수 있습니다. 또한 유전체학, 프로테오믹스,...

세계의 엑소좀 진단 및 치료 시장 (~2032년) : 유형별 (진단, 치료), 제품 및 서비스별 (기기, 키트, 시약), 공급원별 (줄기 세포, 혈액, 혈장, 소변), 용도별 (암, 근골격계, CVD)
BT9039 / MarketsandMarkets / 2024년 6월 / ...“세계의 엑소좀 진단 시장은 2024년 5,900만 달러에서 2029년 2,347만 달러로 108.9%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.”그러나 엑소좀 기반 치료제 후보물질은 2029년부터 시장에 출시될 것으로 예상됩니다. 따라서 엑소좀 진단 및 치료제 시장은 2024년까지 총 5900만 달러 규모를 형성할 것으로 예상되며, 2032년에는 81.2%의 CAGR로 6,848만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 임상시험의 증가가 이...

세계의 일회용 바이오프로세싱 시장 (~2029년) : 제품별 (장치 (바이오리액터, 믹서, 여과, 크로마토그래피), 소모품 (필터, 백, 조립품, 센서)), 용도별, 워크 플로우별, 분자 유형별 (mAbs, 백신, CGT, 펩타이드)
BT4630 / MarketsandMarkets / 2024년 6월 / ...“세계의 일회용 바이오프로세싱 시장은 2024년 177억 달러에서 2029년에는 349억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2029년까지 예측 기간 동안 14.5%의 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 전망됩니다.”이 시장의 성장은 CDMO 및 CMO의 채택 증가에 기인합니다. 일회용 바이오프로세싱 시장의 성장은 CDMO(계약 개발 및 제조 조직)와 CMO(계약 제조 조직) 사이에서 채택이 증가함에 따라 크게 주도되었습니다....

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