L'IA DANS LE MARCHé DE L'IMAGERIE MéDICALE SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)
L'IA mondiale sur le marché de l'imagerie médicale est estimée à USD 1,21 Bn en 2024 et devrait atteindre USD 9,60 Bn par 2031, présentant un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 34,5 % entre 2024 et 2031.
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On s'attend à ce que l'IA mondiale sur le marché de l'imagerie médicale enregistre une croissance importante au cours de la période de prévision. On s'attend à ce que les applications croissantes de l'IA dans l'imagerie médicale pour divers diagnostics de maladies et l'analyse d'images stimulent le marché. L'aide à l'IA dans l'imagerie médicale aide à un diagnostic plus rapide et plus précis en analysant de grandes quantités de données sur les patients. L'adoption d'outils d'IA comme l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique pour l'analyse d'image médicale gagne en traction parmi les fournisseurs de soins de santé.
Facteurs du marché - Croissance du volume des données d'imagerie médicale
Moderne imagerie médicale les procédures ont explosé au cours des dernières années en raison du développement et de l'adoption généralisée de technologies comme le TDM, l'IRM, l'échographie, etc. Ces outils d'imagerie avancés ont permis aux médecins de regarder en détail à l'intérieur du corps humain pour détecter les maladies. Cependant, l'augmentation du nombre de procédures d'imagerie peut entraîner une augmentation du volume d'images médicales produites chaque jour. Un grand hôpital peut facilement générer des téraoctets de données d'imagerie sur une base quotidienne à partir de différentes modalités. De plus, les progrès récents ont permis à des images à plus haute résolution de prendre plus de stockage. Gérer et analyser ces énormes données d'imagerie est une tâche monumentale pour les fournisseurs de soins de santé.
Selon la recherche, un seul scanner peut générer plus de 500 images totalisant environ 50 Mo de données. Avec des millions d'analyses effectuées chaque année dans les hôpitaux et les centres de diagnostic, l'accumulation des archives d'imagerie a gonflé en petaoctets de données. L'IRM génère plusieurs séquences d'images totalisant 100s de données MB par patient. Les principaux centres médicaux universitaires dotés d'installations de niveau 1 pour les traumatismes peuvent avoir plus de 50 scanners de TDM et d'IRM qui ajoutent continuellement aux archives d'imagerie. De plus, l'augmentation des maladies liées au mode de vie et le vieillissement de la population peuvent entraîner une augmentation du nombre de scans dans un proche avenir.
Alors que le stockage de gigantesques archives d'imagerie est gérable avec des systèmes avancés, l'analyse manuelle de cette surcharge de données est presque impossible. Même les radiologistes spécialisés ne peuvent pratiquement pas examiner l'ensemble des analyses antérieures de tous les patients qui viennent pour un suivi ou un deuxième avis. Ainsi, l'intelligence artificielle joue un rôle de transformation à cet égard. Divers algorithmes d'IA sont en cours de développement et d'application pour passer par les images passées, détecter des modèles subtils et fournir un diagnostic assisté par ordinateur. L'IA peut même récolter des données quantitatives à partir d'images qui ouvrent la voie à des soins prédictifs, préventifs et participatifs. Cela a considérablement élargi le domaine des possibilités de la médecine de précision grâce à des données. L'IA aide à surmonter les limites causées par la croissance constante de la taille et de la complexité des archives d'imagerie médicale.
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Augmentation de l'adoption de systèmes d'imagerie médicale basés sur l'IA dans les hôpitaux et les centres de diagnostic
En raison du succès prouvé de l'IA dans les applications d'imagerie médicale, l'adoption a augmenté dans les hôpitaux et les centres de diagnostic. L'IA démontre la capacité d'accroître et d'améliorer l'expertise des radiologistes grâce à des capacités comme l'analyse automatique, la priorisation et la quantification des images. Les premiers adoptants ont signalé une amélioration de l'efficacité, une réduction de la charge de travail et une meilleure uniformité des rapports. L'IA excelle dans l'analyse d'un énorme volume d'analyses antérieures qui peuvent dépasser les capacités humaines.
En ce qui concerne les hôpitaux publics dotés de liquidités et qui sont aux prises avec des pénuries de radiologues, l'IA intervient en temps opportun à moindre coût que l'embauche de spécialistes supplémentaires. AI élimine le besoin ou les retards dans la recherche d'avis d'experts auprès d'autres installations ou villes. Même les grands réseaux privés de soins de santé reconnaissent l'IA comme une nécessité stratégique plutôt qu'une simple option pour stimuler leur différenciation de marque.
Les politiques gouvernementales jouent un rôle catalyseur dans un déploiement plus large. Dans certains pays, les organismes de réglementation encouragent la normalisation des cadres d'IA, les processus de validation et le partage des données pour faciliter le déploiement intégré des hôpitaux. Les fournisseurs investissent beaucoup dans le développement de plates-formes d'IA polyvalentes qui peuvent s'étendre à tous les ministères, de la radiologie à la cardiologie à la pathologie. Les modèles de livraison basés sur le cloud sont également de plus en plus acceptés, rendant même de petites cliniques capables d'accéder à des technologies d'IA sophistiquées à la demande en tant que services.
Par exemple, en mars 2024, Philips et Synthetic MR ont annoncé leur collaboration dans le domaine du diagnostic médical en lançant un système d'imagerie cérébrale quantitative alimenté par l'IA. Cette technologie innovante, appelée Smart Quant Neuro 3D, vise à révolutionner le diagnostic et l'analyse des troubles neurologiques, y compris la démence, les traumatismes cérébraux (TBI) et la sclérose en plaques (SM).
Tâches clés de l'analyste :
La croissance du marché mondial de l'IA dans l'imagerie médicale s'explique par l'augmentation des investissements des organismes de santé et des centres de diagnostic pour intégrer les capacités d'IA dans l'imagerie médicale. L'IA aide les radiologues et les cliniciens à améliorer la productivité et l'efficacité en automatisant les tâches courantes. À l'heure actuelle, l'Amérique du Nord domine le marché en raison de la recherche-développement et de l'adoption de technologies de pointe. Toutefois, l'Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide, car des pays comme la Chine et l'Inde voient leurs dépenses de santé augmenter et se concentrent sur la réduction des erreurs diagnostiques.
La capacité de l'IA à détecter les maladies à un stade précoce à partir des images médicales peut offrir des possibilités de croissance du marché. Cela peut améliorer significativement les résultats des patients. L'intégration de l'IA aux systèmes d'archivage et de communication d'images (PACS) permet d'analyser d'énormes volumes d'images du passé. La collaboration des fournisseurs d'IA avec les fabricants d'équipement d'imagerie médicale peut accélérer l'adoption. Toutefois, les lois sur la protection des données peuvent entraver la croissance du marché, car l'absence de réglementation normalisée peut restreindre l'élaboration de vastes ensembles de données cliniques nécessaires à l'apprentissage approfondi. La réticence à adopter de nouvelles technologies et la crainte de perturbations de l'emploi chez les radiologistes peuvent également entraver la croissance du marché.
Défi du marché - manque de main-d'oeuvre qualifiée en AI
Le manque de professionnels de l'IA qualifiés peut entraver la croissance du marché de l'imagerie médicale dans le monde. Alors que l'IA fait partie intégrante des technologies avancées d'imagerie médicale, il y a eu une grave pénurie de data savants, d'ingénieurs en apprentissage automatique et d'experts en application de l'IA qui ont une connaissance approfondie de la technologie et du domaine médical. La formation de la main-d'oeuvre existante sur les nouveaux outils et techniques d'IA nécessite un investissement important en temps et en ressources. De plus, il est difficile d'attirer de nouveaux talents en raison de la forte concurrence des entreprises technologiques. Ce creusement des talents limite le potentiel des organisations de développer et de déployer des solutions d'imagerie médicale de pointe alimentées par l'IA. Pour combler efficacement l'écart de compétences, il faut des efforts concertés de la part des établissements d'enseignement, des gouvernements et des entreprises privées pour élaborer des programmes de formation qui puissent combler le fossé entre les technologies et les professionnels de la santé. Jusqu'à ce qu'une main-d'oeuvre plus qualifiée soit disponible, de nombreuses applications vitales de l'IA peuvent ne pas être réalisées.
Opportunité de marché : Portée de l'IA dans la découverte de médicaments et la médecine personnalisée
L'IA a un énorme potentiel pour accélérer le processus de découverte de médicaments et permettre des soins personnalisés par l'imagerie médicale. Les algorithmes d'IA peuvent analyser d'énormes volumes d'images médicales, de données d'essais cliniques et de documentation de recherche pour mieux comprendre la pathologie des maladies, identifier de nouvelles cibles médicamenteuses et biomarqueur. Cela aide les chercheurs à concevoir et à tester de nouveaux composés pharmaceutiques plus efficacement. Grâce aux images médicales et au profil génétique du patient, l'IA peut prédire les meilleures options de traitement et générer des plans de traitement personnalisés pour les individus. Il contribue également à une surveillance étroite de l'efficacité des médicaments à un niveau personnalisé. À mesure que la détection et le traitement des maladies deviennent plus spécifiques aux besoins de chaque patient, l'IA joue un rôle vital dans la croissance de la médecine personnalisée. Avec plus d'investissement dans le développement d'applications d'IA avancées, l'avenir des soins de santé est prometteur avec des possibilités de fournir un traitement approprié au bon patient au bon moment.
Par l'imagerie Modalité - L'imagerie CT domine en raison de sa précision diagnostique améliorée
En termes de modalité d'imagerie, Tomographie calculée On estime que le segment (CT) représente la part de marché la plus élevée de 40,1 % en 2024, en raison de son adoption généralisée dans les grandes installations de soins de santé à l'échelle mondiale. L'imagerie par TDM a gagné en popularité chez les radiologistes et les cliniciens en raison des avantages qu'elle procure dans les flux de travail diagnostiques. L'intégration de l'IA permet à CT de porter ces avantages au niveau suivant en améliorant la précision de l'analyse d'imagerie et en réduisant les erreurs diagnostiques.
Les algorithmes d'IA appliqués aux scanners CT sont capables de détecter des anomalies subtiles qui peuvent être négligées par les lecteurs humains. Des affections comme l'embolie pulmonaire, les symptômes abdominaux aigus et les lésions cérébrales traumatiques peuvent être identifiées de façon plus fiable grâce à l'analyse de TDM améliorée par l'IA. Cela permet d'accélérer le diagnostic et l'initiation au traitement des maladies graves. L'IA aide également à la segmentation automatisée des scans de CT, mettant en évidence les régions d'intérêt pour les radiologues pour une évaluation ciblée. Cela simplifie les flux de lecture et minimise la variabilité diagnostique entre les lecteurs.
L'entraînement pour la précision et la médecine personnalisée peut stimuler l'utilisation de CT. Grâce à des capacités de reconstruction multiplans et de modélisation 3D, CT combiné à l'IA fournit des informations anatomiques très détaillées. Cela soutient la planification de traitements sophistiqués pour des procédures complexes comme les résections tumorales, les remplacements articulaires et les interventions de radiologie interventionnelle. L'IA aide également la surveillance de la réponse au traitement en facilitant les études longitudinales sur les scans pour suivre les résultats thérapeutiques au fil du temps.
L'accessibilité accrue des systèmes de CT aux côtés de l'IA favorise également l'accès et l'adoption du marché. Les fournisseurs intègrent l'IA dans de nouvelles plateformes CT, prévenant ainsi les coûts supplémentaires d'intégration informatique. Les solutions de téléradiologie alimentées par l'IA facilitent en outre la lecture à distance des scans de CT provenant de zones à faible ressource. De tels développements permettent de combler d'importantes lacunes en matière d'accès aux soins de santé, ce qui renforce la position du CT en tant que norme d'imagerie des soins.
Par application- Le segment radiologie domine en raison de diverses applications d'IA
En termes d'application, on estime que le segment de la radiologie représente la part de marché la plus élevée de 33,2 % en 2024, en raison du rôle étendu que joue l'IA dans la spécialité de la radiologie. De l'imagerie diagnostique de routine aux procédures complexes de sous-spécialité, l'IA augmente les flux de travail en radiologie de diverses façons.
L'une des principales applications comprend l'automatisation des lectures d'images courantes pour des indications communes comme les radiographies thoraciques. L'IA excelle dans les tâches normalisées de reconnaissance des profils et peut rapidement trier des examens non remarquables, libérant ainsi les radiologues pour des études compliquées. L'IA basée sur le traitement du langage naturel automatise également la génération de rapports pour les examens de base. Cela permet un rapport préliminaire 24 heures sur 24 et un flux de travail clinique plus rapide.
Pour l'imagerie complexe de sous-spécialité, l'IA est inestimable grâce à des capacités comme la segmentation automatisée. Dans l'IRM du corps, l'IA permet une segmentation intelligente des organes abdominaux et pelviens, ce qui prend énormément de temps manuellement. Cela facilite les radiomessageries avancées pour améliorer les mesures du stade et de la réponse au cancer. Dans le neuroimagerie, la segmentation induite par l'IA aide la planification préchirurgicale de tumeurs complexes ou d'anévrismes en identifiant automatiquement les structures à risque.
L'IA renforce en outre l'éducation en radiologie et les activités de recherche. Les outils qui effectuent l'augmentation d'image en temps réel pendant les lectures aident à transmettre aux stagiaires des informations anatomiques et pathologiques nuancées. Pour la recherche, les plates-formes radiogénomiques et radiomiques alimentées par l'IA aident à l'extraction automatisée des données des archives d'imagerie pour permettre des études multicentriques à grande échelle à une échelle impossibles manuellement.
Ces divers cas d'utilisation ont fermement établi l'IA comme un élément indispensable de la pratique de la radiologie moderne. De vastes dépôts de données d'imagerie combinés à des cohortes de patients complexes rendent la radiologie particulièrement propice à l'avancement continu de l'IA.
Par Déploiement - Déploiement basé sur le cloud qui ouvre une ère d'accessibilité
En ce qui concerne le déploiement, on estime que le segment en nuage représente la part de marché la plus élevée de 43,2 % en 2024, en raison de l'accessibilité et de la facilité d'utilisation qu'il fournit aux clients et aux fournisseurs de plateformes. Pour les organismes de soins de santé, la transition des capacités d'analyse vers le cloud permet de réduire les coûts élevés de maintenance de l'infrastructure sur site et de licence de logiciel. Cela rend l'adoption de l'IA plus possible même pour les installations publiques à découvert et les petites pratiques privées.
Du côté des fournisseurs, l'hébergement cloud permet des mises à jour logicielles sans faille, des performances à l'échelle et une gestion centralisée des données. Les modèles d'IA formés aux données d'imagerie agrégée provenant de plusieurs sites clients ne peuvent pas être mis en œuvre de manière réalisable sans technologie cloud. Cela accélère l'innovation en matière d'IA grâce à la production de données probantes dans le monde réel. Les plateformes peuvent également introduire de nouvelles applications par le biais de partenariats logiciels-a-service sans que les clients prennent en charge des investissements matériels supplémentaires.
Pour les cliniciens, le déploiement cloud met des fonctionnalités d'IA avancées à portée de main grâce à des applications web et mobiles. Cette accessibilité sans précédent amplifie le potentiel clinique de l'IA grâce à une meilleure cohérence diagnostique dans le monde entier. Même les installations avec un soutien informatique local limité peuvent accéder à des lectures sophistiquées de spécialité pilotée par l'IA. L'IA permet également des examens et des consultations rétrospectifs sur demande qui permettent de surmonter les obstacles physiques et temporels entre les spécialités.
Les patients bénéficient d'une couverture de soins de santé universelle au niveau mondial. Les diagnostics de sauvetage deviennent disponibles indépendamment de l'emplacement ou de l'infrastructure. Ce paradigme d'accessibilité changeant couronne le déploiement du Cloud comme premier moteur de la transformation de l'IA au sein de l'imagerie médicale.
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L'Amérique du Nord s'est imposée comme la région dominante de l'IA sur le marché de l'imagerie médicale avec une part de marché estimée à 40,3 % en 2024, en raison de la forte conjoncture économique de la région et des dépenses élevées en soins de santé qui permettent l'adoption généralisée de nouvelles technologies médicales. Les États-Unis comptent un grand nombre de grandes entreprises d'IA et de startups axées sur les applications d'imagerie médicale. Par exemple, plusieurs géants technologiques importants comme IBM, Microsoft et Intel ont fait des investissements considérables dans le développement de solutions d'imagerie assistées par l'IA.
La région dispose également d'un environnement réglementaire favorable qui encourage l'innovation. La FDA américaine a simplifié son processus d'autorisation de certains dispositifs médicaux d'IA pour aider les nouveaux produits à commercialiser plus rapidement. Cela incite les entreprises locales à développer des outils d'imagerie de l'IA. Les hôpitaux et les fournisseurs de soins de santé nord-américains sont de plus en plus ouverts à l'intégration de ces technologies de pointe dans leurs processus cliniques. Cette intégration précoce aide à acquérir une expérience qui favorise le développement et le perfectionnement des outils d'imagerie de l'IA.
L'Asie-Pacifique est devenue le marché régional qui connaît la croissance la plus rapide en imagerie médicale. La Chine s'accélère à un rythme rapide en raison du soutien fort du gouvernement au secteur de l'IA des soins de santé. Le gouvernement chinois a identifié l'IA médicale comme une priorité stratégique et offre des fonds et des incitations fiscales pour développer l'expertise nationale et commercialiser de nouveaux produits. Cela se reflète dans le nombre croissant d'entreprises chinoises d'IA entrant dans l'espace d'imagerie médicale. Une population importante de patients et des dépenses croissantes en infrastructures médicales créent un marché potentiel énorme pour les outils d'IA.
D'autres pays asiatiques comme le Japon, la Corée du Sud et l'Inde contribuent également à la croissance régionale. Par exemple, le Japon et la Corée du Sud ont des systèmes de soins de santé universels et une demande de solutions qui aident à surmonter des défis comme la pénurie de médecins dans les zones rurales. Cela a entraîné un financement dynamique des initiatives d'IA par des entités publiques et privées. Des investissements importants sont faits dans des domaines comme la radiologie, la pathologie et l'ophtalmologie. La forte expertise informatique de la région et les faibles coûts de fabrication renforcent sa compétitivité en fournissant l'IA mondiale sur le marché de l'imagerie médicale.
Couverture du rapport sur le marché de l'imagerie médicale
| Couverture du rapport | Détails | ||
|---|---|---|---|
| Année de base: | 2023 | Taille du marché en 2024: | 1,21 milliard de dollars É.-U. |
| Données historiques pour : | 2019 à 2023 | Période de prévision: | 2024 à 2031 |
| Période de prévision 2024 à 2031 TCAC: | 34,5% | 2031 Projection de valeur : | 9,60 milliards de dollars É.-U. |
| Géographies couvertes: |
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| Segments couverts: |
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| Sociétés concernées: | GE Healthcare, Siemens Healthineers, Canon Medical Systems, Philips, Aidoc, Fujifilm Holdings Corporation, Imagina Cybernetics, Lunit, Enlitic, iCAD Inc., ContexteVision, Subtle Medical, CancerCenter.ai, Viz.ai, Zebra Medical Vision, Qure.ai, Zebra Medical Vision, PathAI, Tempus, Dascena | ||
| Facteurs de croissance : |
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| Restrictions et défis : |
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*Définition : L'IA mondiale dans le marché de l'imagerie médicale se réfère à l'intégration des capacités d'intelligence artificielle dans les dispositifs, les logiciels et les procédures d'imagerie médicale. Il permet le développement d'algorithmes qui peuvent analyser des images médicales comme les rayons X, les scans CT, les scans IRM et les scans échographiques pour détecter les maladies plus précisément. Les technologies de l'IA aident les radiologues et les médecins à consacrer moins de temps aux tâches administratives et plus de temps au diagnostic et au traitement, ce qui améliore les résultats en matière de soins de santé.
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Komal Dighe
Komal Dighe is a Management Consultant with over 8 years of experience in market research and consulting. She excels in managing and delivering high-quality insights and solutions in Health-tech Consulting reports. Her expertise encompasses conducting both primary and secondary research, effectively addressing client requirements, and excelling in market estimation and forecast. Her comprehensive approach ensures that clients receive thorough and accurate analyses, enabling them to make informed decisions and capitalize on market opportunities.
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