市場規模が100億ドルに迫る中、外科用ロボットはどのように発展していくのでしょうか?

市場規模が100億ドルに迫る中、外科用ロボットはどのように発展していくのでしょうか?

近年、世界各国は医療の発展に継続的に注目しており、スマート医療や精密医療などの概念がこのトレンドを活用し、医療ロボットも急速な成長を遂げています。医療ロボットの重要な構成要素の 1 つとして、外科用ロボットは、その学際性、技術集約性、開発主導性、市場の成長可能性により、大きな注目を集めています。現在、多くの国や地域では、外科用ロボットを重要な戦略産業とみなしています。

[[394920]]

外科用ロボットは高い評価を受けており、現在の社会の発展状況と密接に関係しています。世界人口の継続的な増加と高齢化の傾向の激化に伴い、各国で外科手術の需要が急速に増加していることが分かっています。関連データによると、2004年から2012年にかけて、世界中の外科手術の総数は2億件以上から3億件以上に増加し、成長率は約40%に達しています。手術の需要の増加は医療の発展にとって大きな課題となっています。

後進的な医療状況と手術の需要増大との間の顕著な矛盾を解決するために、各国は医療と健康への支出を増やし、それが今度は手術ロボットの誕生と開発の推進につながりました。過去8年間で、英国や米国に代表される先進国・地域の一人当たり医療費は数千ドルに達し、35億ドルを超える巨大な外科用ロボット市場の出現を促進しました。年平均11%の成長率で、将来的には100億を超える規模になると予想されています。

現段階では、世界の外科用ロボットの開発は3つの特徴を示しています。国家レベルで見ると、北米、欧州などの国々の発展は比較的成熟しているが、中国を含む中東、アジア太平洋地域はまだ初期段階にあり、技術、企業、政府投資、市場規模の面で両者の間には依然として大きな隔たりがある。しかし、開発スピードと市場の成長という点では、後者の方が前者よりも大きな可能性を秘めています。

同時に、製品レベルから見ると、手術ロボットの3つの主要構成要素であるシステム、付属品と消耗品、サービスのうち、手術ロボットシステムは現在、業界規模の比較的高い割合を占めています。ヨーロッパやアジアなどの地域は、その新興市場になりつつあり、今後も長い間、主な発展方向となるでしょう。システムが普及し発展した後は、システムの更新、日常のメンテナンス、外科医のトレーニングに重点を置いた手術ロボットサービスが主流になると予想されます。

また、応用の観点から見ると、各国における手術ロボットの応用は現在、主に泌尿器科、婦人科、一般外科の分野に集中しており、これらの分野における補助手術や低侵襲手術の応用は比較的成熟している。受容と浸透が進むにつれて、整形外科、心臓血管外科、脳神経外科などの他の外科分野での外科ロボットの応用が今後徐々に普及し、外科ロボットの応用の幅と深さが向上することが期待されます。

上記の発展の現実と、5G、人工知能、VR/ARなどの最先端技術の出現と成熟度の向上に基づいて、手術ロボットの将来の方向性と傾向も明らかになり、よりインテリジェントで小型で柔軟性の高いものとなっています。将来的には、人と人とのコミュニケーションやインタラクションがよりスムーズでインテリジェントになるだけでなく、外観、形状、機能などの面も最適化され、進化し、より多くのシナリオのアプリケーションニーズを満たし、サービスとエクスペリエンスを向上させます。

もちろん、外科用ロボットが未来に向かって進む前に、その開発には、価格、有効性、評判など、いくつかの「障害」を克服する必要があります。現実世界での応用においては、手術ロボットは高価だがあまり実用的ではなく、科学的根拠に基づいた医学によって証明されておらず、開発や推進に値しないと信じて、多くの人々が手術ロボットを認識したり受け入れたりせず、業界の進歩を深刻に妨げています。これを踏まえると、各国は依然として特定の問題を特定の方法で解決し、発展の障害を取り除く必要がある。

<<:  スマートテクノロジーが戦いに加わり、宇宙探査が新たな機会をもたらす

>>:  機械学習モデルをトレーニングする際に避けるべき 6 つの間違い

ブログ    

推薦する

素晴らしいツールです!機械学習のためのテキスト注釈ツールとサービス 10 選

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...

Jenkins 独自のユーザー データベース暗号化アルゴリズムの簡単な分析

Jenkins のアクセス制御は、セキュリティ ドメイン (認証) と承認戦略に分かれています。その...

2020年のAIの現状

人工知能(AI)は今日最もホットな話題の一つです。最近の進歩は文字通りそれ自体を物語っています。GP...

...

MAEよりも強力なFAIRの新しいメソッドMaskFeatはHOGを使用して複数のSOTAを更新します

マスク・アンド・予測法は、コンピュータービジョンの分野における新しい流派となるかもしれません。自己教...

シンプルでスマートなアプローチ: Python による顔認識

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...

MITの人工知能研究室で1年間働いて学んだ5つのこと

Mike Ferguson は、MIT 脳認知科学部 (MIT BCS) の研究ソフトウェア エンジ...

...

流行を予防し制御するために、人工知能はまだ3つの大きな問題を解決する必要がある

新型コロナウイルス感染症は、中華人民共和国成立以来、最も急速に広がり、最も広範囲に及び、最も困難な公...

パラメータのわずか4%、GPT-3のパフォーマンスに匹敵:開発者がDeepMindのRETROを説明

BERT から GPT-2、そして GPT-3 へと、大規模モデルの規模は拡大し、そのパフォーマン...

恒生電子と恒生巨源が共同で新たなデジタル金融商品を発売、金融ビジネスにおける大規模モデル技術の応用に重点

恒生銀行とその子会社である恒生聚源は6月28日、金融インテリジェントアシスタントPhotonや新しく...

450、バックトラッキング アルゴリズムとは何ですか? 一度見れば理解できますが、実際に書いてみると失敗します。

バックトラッキングアルゴリズムとは何ですか? Baidu 百科事典では、バックトラッキング アルゴリ...

MITチームの最新研究により、LiDARと2Dマップのみでエンドツーエンドの自動運転が実現

自動運転に関して言えば、当然のことながら「視覚アルゴリズム」派と「ライダー」派の論争が思い浮かびます...

...

レノボAmu:シーンインテリジェンスの時代に新たな「三大デバイス」を再定義

3月19日、杭州でCSHIA 2019スマートホーム業界開幕式が開催されました。ブランドメーカー、イ...