市場調查報告書
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934405

使用人工智能 (AI) ,促進數位病理的進步

Fuelling Digital Pathology Advances Using Artificial Intelligence

出版日期: | 出版商: Frost & Sullivan | 英文 90 Pages | 商品交期: 最快1-2個工作天內

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簡介

人工智能(AI)主導的平台具有智慧具體化和重塑我們時代最顯著進步的潛力。通過新穎,智能的數位病理學方法,振興醫療診斷行業。AI改變數位病理學的真正潛力才剛剛開始引起人們的注意。活用最尖端運算和數位影像解決方案之間的相互作用來實現精準醫學。

本報告提供AI主導的數位病理調查分析,提供技術形勢,評估,商務形勢,市場潛力等相關的系統性資訊。

目錄

第1章 摘要整理

第2章 技術形勢與趨勢

  • 人工智能(AI)在數位病理學中的作用
  • 基於AI的工具可加速醫學診斷
  • 需要進一步發展的重要方面
  • 主要定義和情況說明
  • 當前的工作流程和未來的潛力
  • 數位病理學主要技術的細分

第3章 技術情形的檢驗與評估

  • AI主導的數位病理學的關鍵概念
  • 基於AI的分析算法的主要方面
  • 高效的WSI整合可改善工作流程
  • 戰略技術整合
  • 逐步介紹工作流程
  • AI主導的數位病理學的主要利益相關者

第4章 商務形勢和智慧財產權 (IP)

  • 全球IP分析:各申請人
  • IP分析:學術機構、各地區
  • 年度的全球IP分析
  • 商務、流程的影響
  • 未來的工作的策略性要項
  • AI主導的數位病理服務群
  • AI主導的數位病理供應商生態系統
  • 經營模式的分層級與評估
  • AI主導的數位病理實現的巨量資料
  • 法規檢驗的資料集生成器
  • 主流臨床應用

第5章 技術雷達和智慧型解決方案

  • 醫療制度生態系統
  • AI主導的數位病理解決方案的製圖
  • 今後5年登場的技術
  • AI主導的數位病理髮展藍圖

第6章 市場潛力與業界的演進

  • 全球數位病理市場預測
  • 全球數位病理市場預測:各產品
  • 全球數位病理市場預測:各用途
  • 全球數位病理市場預測:各終端用戶
  • 全球數位病理市場預測:各地區

第7章 與資金籌措投資形勢

  • 數位病理學中的私募股權(PE)機會
  • AI / DP不斷努力以支持併購
  • 航太和國防公司投資AI / DP
  • 航太與國防領域的主要併購交易
  • 政府IT系統小型企業創新

第8章 值得注意的AI為基礎的企業

  • Aiforia
  • ContextVision
  • Deciphex
  • IndicaLabs
  • Barco
  • Inspirata
  • Leica Biosystems
  • Flagship Biosciences
  • 地區的焦點 - 南美

第9章 變革的交易

  • 醫療變革的產業匯流
  • 主要交易比較 - 最大340億美元
  • 主要交易比較 - 最大20億美元
  • 主要交易比較 - 最大7億5000萬美元
  • 主要交易比較 - 最大2億9000萬美元
  • 主要交易比較 - 最大1億9500萬美元
  • 主要交易比較 - 最大1億5600萬美元
  • 主要交易比較 - 最大1億500萬美元
  • 主要交易比較 - 最大7500萬美元
  • 主要交易比較 - 最大6000萬美元
  • 主要交易比較 - 最大5000萬美元
  • 主要交易比較 - 最大3800萬美元
  • 主要交易比較 - 最大3000萬美元
  • 主要交易比較 - 最大2200萬美元
  • 主要交易比較 - 最大1200萬美元
  • 主要交易比較 - 最大1000萬美元
  • 主要交易比較 - 最大500萬美元
  • 主要交易比較 - 最大300萬美元
  • 主要交易比較 - 最大100萬美元
  • 主要交易比較 - 其他契約
  • 由AI主導的醫療系統的美國供應商

第10章 主要影響者

  • 主要的產業企業
  • 主要的積分器(整合者)
  • 免責聲明
目錄
Product Code: D94E

Leveraging the Interplay between Leading Edge Computing and Digital Imaging Solutions toward Precision Medicine

The astonishing progress of combinatorial chemistry, the development of high throughput screening techniques, parallel computing, and quantum mechanics modeling approaches, among many other cutting-edge innovations, has derived in a Big Data explosion.

In parallel, the advent of structural biology, the omics revolution, and the extraordinary progress of computational science and communication technologies, have enables to face the most concerning challenges associated with the Big Data revolution: complexity, high scaling, speedy growth, source diversity, structure level, and uncertainty.

Artificial intelligence (AI)-driven platforms hold the promise to smartly embody and reshape the most remarkable advances simultaneously reaching their apogee in the present era to energize the medical diagnostics industry with novel, smart approaches to digital pathology.

The real potential of artificial intelligence (AI) to revolutionize digital pathology is just beginning to be noticed.

AI-driven technology capabilities range from the acceleration of the computational analysis of atomic and molecular properties in the tissue, the bases of de novo diagnostics strategies, and drug response comparison, to the optimization of companion diagnostics methodologies and post-treatment surveillance policies.

Table of Contents

1.0 Executive Summary

  • 1.1 Research Focus
  • 1.2 Research Scope
  • 1.3 Analysis Framework
  • 1.4 Research Methodology

2.0 Technology Landscape and Trends

  • 2.1 Role of Artificial Intelligence in Digital Pathology
  • 2.2 AI-based Tools Driving Medical Diagnostics
  • 2.3 Key Aspects to Consider for Further Evolution
  • 2.4 Key Definitions and Landscape Notes
  • 2.5 Current Workflow and Future Possibilities
  • 2.6 Breakdown of the Main Technologies in Digital Pathology

3.0 Technology Status Review and Assessment

  • 3.1 Major Concepts in AI-driven Digital Pathology
  • 3.2 Principal Aspects of AI-based Analysis Algorithms
  • 3.3 Efficient WSI Integration for Improved Workflow
  • 3.4 Strategic Technology Integration
  • 3.5 Phased Workflow Implementation
  • 3.6 AI-driven Digital Pathology Main Stakeholders

4.0 Business Landscape and Intellectual Property

  • 4.1 IP Global Analysis by Assignee
  • 4.2 IP Analysis by Academic Institution and Region
  • 4.3 Year-wise Global IP Analysis
  • 4.4 Repercussions in Businesses and Processes
  • 4.5 Strategic Imperatives for Future Work
  • 4.6 AI-driven Digital Pathology Cluster of Services
  • 4.7 AI-driven Digital Pathology Vendor Ecosystem
  • 4.8 Business Model Stratification and Assessment
  • 4.9 Big Data as Enabler of AI-driven Digital Pathology
  • 4.10 Datasets Generators for Regulatory Validation
  • 4.11 Mainstream Clinical Applications in Focus

5.0 Technology Radar and Intelligent Solutions

  • 5.1 Healthcare Ecosystem in 2025
  • 5.2 AI-driven Digital Pathology Solutions Mapping
  • 5.3 Technologies Coming in the Next Five Years
  • 5.4 Roadmap for AI-driven Digital Pathology

6.0 Market Potential and Industry Evolution

  • 6.1 Global Digital Pathology Market Forecast
  • 6.2 Global Digital Pathology Market Forecast by Product
  • 6.3 Global Digital Pathology Market Forecast by Application
  • 6.4 Global Digital Pathology Market Forecast by End User
  • 6.5 Global Digital Pathology Market Forecast by Region

7.0 Funding and Investment Landscape

  • 7.1 Private Equity Opportunities in Digital Pathology
  • 7.2 Sustained Commitment to AI/DP Supporting M&As
  • 7.3 Aerospace & Defense Firms Investing in AI/DP
  • 7.4 Aerospace & Defense Principal M&A Transactions
  • 7.5 Government IT Systems Small Business Innovation

8.0 AI-based Companies to Watch

  • 8.1 Aiforia
  • 8.2 ContextVision
  • 8.3 Deciphex
  • 8.4 IndicaLabs
  • 8.5 Barco
  • 8.6 Inspirata
  • 8.7 Leica Biosystems
  • 8.8 Flagship Biosciences
  • 8.9 Regional Focus - Latin America

9.0 Transformational Transactions During 2013 - 2019

  • 9.1 Industry Convergence in Healthcare Transformation
  • 9.2 Comparison of Major Deals - Up to $34 Billion
  • 9.3 Comparison of Major Deals - Up to $2 Billion
  • 9.4 Comparison of Major Deals - Up to $750 Million
  • 9.5 Comparison of Major Deals - Up to $290 Million
  • 9.6 Comparison of Major Deals - Up to $195 Million
  • 9.7 Comparison of Major Deals - Up to $156 Million
  • 9.8 Comparison of Major Deals - Up to $105 Million
  • 9.9 Comparison of Major Deals - Up to $75 Million
  • 9.10 Comparison of Major Deals - Up to $60 Million
  • 9.11 Comparison of Major Deals - Up to $50 Million
  • 9.12 Comparison of Major Deals - Up to $38 Million
  • 9.13 Comparison of Major Deals - Up to $30 Million
  • 9.14 Comparison of Major Deals - Up to $22 Million
  • 9.15 Comparison of Major Deals - Up to $12 Million
  • 9.16 Comparison of Major Deals - Up to $10 Million
  • 9.17 Comparison of Major Deals - Up to $5 Million
  • 9.18 Comparison of Major Deals - Up to $3 Million
  • 9.19 Comparison of Major Deals - Up to $1 Million
  • 9.20 Comparison of Major Deals - Other Agreements
  • 9.21 US Vendors in AI-drive Healthcare Systems

10.0 Key Industry Influencers

  • 10.1 Key Industry Participants
  • 10.2 Key Industry Integrators
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