INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE MARCHé DE L'IMAGERIE PAR ULTRASONS SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Intelligence artificielle Dans le marché de l'imagerie par ultrasons Size and Trends

L'intelligence artificielle mondiale dans le marché de l'imagerie par ultrasons est estimée à USD 972,1 Mn en 2024 et devrait atteindre USD 1 879,2 Mn par 2031, présentant un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 6,1% entre 2024 et 2031.

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Des facteurs tels que l'augmentation des applications de l'IA dans l'imagerie médicale et le diagnostic, la sensibilisation accrue aux avantages d'un diagnostic précoce de maladie, et l'augmentation du financement et des investissements pour le développement de solutions d'ultrasons axées sur l'IA devraient stimuler la demande d'intelligence artificielle sur le marché de l'imagerie par ultrasons. Le marché est également témoin de progrès technologiques avec l'intégration d'algorithmes d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique dans les systèmes et appareils d'imagerie par ultrasons pour offrir une précision et une efficacité accrues. L'adoption de systèmes d'échographie basés sur l'IA permet d'automatiser les tâches de routine, qui nécessitent par ailleurs des techniciens ou des sonographes formés, ce qui permet aux prestataires de soins de se concentrer davantage sur les tâches critiques. Cela améliore l'efficacité du flux de travail tout en réduisant les coûts des soins de santé. On s'attend également à ce que l'accent soit mis de plus en plus sur la mise au point de dispositifs à ultrasons portables et à point de soins abordables intégrés à l'IA.

Haute adoption des technologies d'intelligence artificielle

L'adoption croissante de technologies d'intelligence artificielle dans diverses applications de soins de santé a été un facteur important qui a alimenté la croissance de l'intelligence artificielle sur le marché de l'imagerie par ultrasons. L'imagerie par ultrasons a largement adopté les capacités d'IA pour améliorer le diagnostic et fournir des résultats plus précis. Différents algorithmes d'IA sont en cours de développement qui peuvent tirer des enseignements de grandes quantités de données d'imagerie par échographie et aider les radiologues et les sonographes dans le diagnostic. Par exemple, de nombreuses solutions utilisent maintenant l'apprentissage profond pour détecter les anomalies ou effectuer une analyse automatique des échographies. Cela réduit la charge de travail et peut aider à attraper des anomalies subtiles qui peuvent être manquées par les humains. À mesure que les capacités de l'IA augmentent, son intégration à l'échographie joue un rôle crucial dans l'amélioration des soins aux patients. À l'avenir, la tendance à intégrer l'IA dans les systèmes de soutien à la décision clinique continuera d'augmenter. De nombreuses grandes entreprises technologiques et startups travaillent activement au développement d'outils d'IA avancés visant à améliorer les flux de travail d'imagerie par ultrasons. On s'attend à ce que dans les prochaines années, la plupart des nouvelles machines à ultrasons seront équipées d'une forme d'IA embarquée. Cela permettra l'analyse automatisée au point de service sans avoir besoin de solutions séparées. Selon l'Organisation mondiale de la santé, les maladies non transmissibles représentent plus de 70 % de tous les décès dans le monde. Puisque l'échographie est un outil essentiel pour le dépistage et le diagnostic de nombreuses maladies de ce genre, l'IA peut aider à résoudre ce problème de santé croissant en améliorant les capacités de l'échographie.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Croissance des applications de l'imagerie par ultrasons

Les applications de l'imagerie par ultrasons connaissent une croissance exponentielle qui alimente directement la croissance de l'intelligence artificielle sur le marché de l'imagerie par ultrasons à l'échelle mondiale. L'imagerie par ultrasons est passée de l'utilisation seulement pour les interventions obstétricales à l'application dans diverses disciplines médicales, y compris la cardiologie, radiologie, urologie et beaucoup d'autres. Ce champ d'application de plus en plus étendu entre les spécialités s'est traduit par une demande accrue de dispositifs et de procédures à ultrasons. L'IA aide à améliorer et à élargir les capacités des appareils à ultrasons pour fournir des diagnostics plus précis. Des technologies comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond permettent aux machines à ultrasons de produire des images de haute qualité, d'effectuer des analyses quantitatives avancées et de fournir une assistance diagnostique aux radiologues. Par exemple, les algorithmes d'IA peuvent détecter des anomalies dans les échographies du cœur, du foie, des ovaires, etc. et mettre en évidence les zones qui nécessitent une attention particulière des radiologistes. Cela augmente l'efficacité et le débit de l'ultrasonographie. Plusieurs fabricants d'appareils à ultrasons ont également intégré des capacités d'IA comme l'optimisation automatique de l'image et la détection d'anomalies dans leurs nouveaux modèles.

Tâches clés de l'analyste :

L'intelligence artificielle mondiale sur le marché de l'imagerie par ultrasons a un fort potentiel de croissance en raison de la baisse des coûts du matériel d'IA et de l'adoption élevée de systèmes d'aide à la décision clinique basés sur l'IA. Au fur et à mesure que les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique progressent, ils peuvent aider les radiologues et les sonographes à détecter et diagnostiquer avec plus de précision les affections médicales à l'aide d'images échographiques. L'Amérique du Nord domine actuellement en raison d'investissements importants dans l'IA par les fournisseurs de soins de santé et les centres d'imagerie diagnostique qui cherchent à améliorer l'efficacité et le débit. L'Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide alimentée par l'augmentation du tourisme médical et une classe moyenne en croissance rapide exigeant un meilleur accès aux soins.

Toutefois, l'absence de main-d'oeuvre qualifiée en matière d'IA et les problèmes d'interopérabilité entre les dispositifs d'imagerie et les plates-formes d'IA posent un défi à l'adoption plus large dans certaines régions. La protection des données et les préoccupations réglementaires entourant la prise de décisions cliniques assistées par l'IA pourraient également entraver la croissance du marché. Le coût initial élevé de la transition des systèmes d'échographie existants aux systèmes basés sur l'IA constitue un obstacle pour les hôpitaux publics dotés d'un budget réduit à l'échelle mondiale. La commercialisation réussie dépendra des avantages cliniques évidents sur l'incertitude diagnostique et la réduction de la variation par rapport à l'interprétation humaine seule. Les partenariats en cours entre les entreprises d'IA et les OEM ultrasons seront essentiels pour concevoir des solutions contextuelles et évolutives pour différentes géographies et différents niveaux de revenu.

Défis du marché :Confidentialité et sécurité des données

La protection des données et les problèmes de sécurité limitent considérablement la croissance de l'intelligence artificielle mondiale sur le marché de l'imagerie par ultrasons. L'IA et l'apprentissage profond étant appliqués à l'imagerie par ultrasons, les données et les images des patients risquent d'être divulguées, volées ou détournées. Ultrasound génère un flux vidéo en direct d'organes internes et d'images haute résolution. Si ces données sensibles tombent entre de mauvaises mains, elles peuvent être utilisées à des fins illicites. Cela laisse les patients et les fournisseurs de soins de santé hésitant à adopter des outils d'échographie alimentés par l'IA.

L'absence de règles strictes en matière de confidentialité et de sécurité des données dans de nombreux pays exacerbe encore ces risques. Les patients s'inquiètent à juste titre de la façon dont leurs données personnelles sur la santé, comme les rapports d'ultrasonographie et les analyses contenant des données anatomiques, pourraient être stockées, partagées et traitées par des tiers sans le consentement ou la surveillance appropriés. Même dans les pays développés, des débats se poursuivent sur l'établissement de règles claires concernant la propriété et la gestion des données sur les patients générées par les applications de l'IA. L'incertitude et la peur des violations des données découragent les patients et les hôpitaux d'adopter de nouvelles technologies d'échographie basées sur l'IA.

Possibilités de marché : Application dans un nouveau diagnostic de maladie

L'intelligence artificielle a ouvert de nouvelles voies pour le diagnostic des maladies à l'aide de l'imagerie par ultrasons. Avec l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond, les images ultrasoniques peuvent être analysées pour détecter les maladies avec plus de précision. Cela représente une excellente occasion pour le marché mondial de l'IA dans l'imagerie par ultrasons. L'IA a le potentiel d'aider les radiologistes et les sonographes à réaliser des diagnostics plus rapides et plus fiables, en particulier dans les cas où l'interprétation par échographie peut être difficile ou ambiguë. Les modèles d'apprentissage profond peuvent être formés sur des volumes énormes d'images ultrasoniques pour reconnaître des signes subtils que l'œil humain peut manquer. Cela peut améliorer le diagnostic de maladies comme la pneumonie, le cancer et les anomalies cardiaques. Par exemple, une étude de 2021 publiée dans Nature a présenté un système d'IA qui a atteint une zone sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur de 0.99 pour détecter la pneumonie à partir de vidéos ultrasons, surperformant les cliniciens experts. L'utilisation de l'IA est également bénéfique pour les marchés émergents et les zones rurales qui manquent d'un nombre suffisant de radiologistes formés. Un diagnostic automatisé à l'aide de machines à ultrasons portables intégrées à l'IA pourrait aider à apporter des soins de qualité à ces régions mal desservies. Selon l'OMS, un diagnostic radiologique précis n'est pas accessible à plus de la moitié de la population mondiale. Les ultrasons alimentés par l'IA pourraient aider à combler cette lacune.

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Par solution- Déploiement croissant des outils de soutien de décision clinique alimentés par l'IA

Sur le plan de la solution, le segment des logiciels devrait détenir la part la plus élevée de l'intelligence artificielle mondiale avec 50 % en 2024 sur le marché de l'imagerie par ultrasons en raison de l'utilisation croissante d'outils d'aide à la décision clinique alimentés par l'IA. Les solutions logicielles d'IA permettent aux cliniciens de consacrer plus de temps aux activités diagnostiques et thérapeutiques en automatisant les tâches banales. Grâce à l'intégration des algorithmes d'apprentissage automatique, les logiciels d'échographie peuvent désormais analyser automatiquement les examens, détecter les anomalies, générer des rapports cliniques et aider le diagnostic. Cela permet non seulement d'économiser du temps précieux, mais aussi d'améliorer la précision du diagnostic. Un facteur important qui propulse l'adoption de logiciels d'IA est le développement d'applications avancées pour l'analyse automatisée de l'image. Les principaux fournisseurs se concentrent sur l'amélioration des capacités de vision informatique du logiciel d'échographie afin de permettre l'extraction rapide de renseignements significatifs provenant de grands volumes d'images. Par exemple, certaines solutions peuvent identifier des lésions anormales, caractériser des tumeurs, détecter des stades de développement foetal et surveiller les habitudes de circulation sanguine - tout au moyen de modèles d'apprentissage profond formés sur de vastes ensembles de données annotés. L'automatisation de l'interprétation d'images de routine libère les radiologues pour se concentrer sur des cas complexes. De plus, la demande de solutions d'aide à la décision clinique basées sur l'IA augmente et aide à guider les décisions de traitement. Un logiciel alimenté par l'apprentissage automatique est utilisé pour stratifier le risque pour le patient, prédire les réponses thérapeutiques et recommander des plans de soins personnalisés. Cela est particulièrement utile dans les régions où les voies de traitement sont incertaines, comme les maladies du foie gras non alcooliques. Les conseils ciblés aident les médecins généraux à offrir des soins de meilleure qualité et plus rentables. Plusieurs startups développent également des technologies virtuelles d'assistantes pour les procédures ultrasons guidées, un autre catalyseur pour la vente de logiciels.

Par la technologie- Progrès dans l'apprentissage automatique Algorithmes conduire le segment d'apprentissage automatique

En termes de technologie, le segment de l'apprentissage automatique devrait occuper la part la plus élevée avec 35 % en 2024 en raison des développements en cours qui améliorent les capacités des plateformes d'IA. Apprentissage automatique est au cœur des solutions d'intelligence artificielle, avec différents algorithmes répondant à différents besoins analytiques pour les données ultrasoniques. Les modèles d'apprentissage approfondi supervisés, en particulier, ont grandement amélioré la précision et l'automatisation de l'interprétation des images par ultrasons. L'innovation continue dans les réseaux neuronaux convolutionnels profonds, les réseaux d'adversaires générateurs, le renforcement de l'apprentissage et d'autres architectures élargit la portée des applications ultrasoniques que l'apprentissage automatique peut soutenir. Par exemple, les algorithmes plus récents permettent aux logiciels non seulement de détecter les lésions mais aussi de les segmenter, de caractériser les modèles de texture, de suivre la progression tumorale au fil du temps et de lier les résultats d'imagerie à la génomique pour une médecine personnalisée. Plus l'utilité est grande, plus l'acceptation de ces outils avancés d'apprentissage automatique est grande. Les progrès matériels suscitent également l'intérêt, car les nouveaux systèmes d'échographie dotés de puissants processeurs fournissent l'infrastructure informatique nécessaire pour exécuter localement des modèles d'apprentissage profond sophistiqués dans des contextes cliniques. En outre, les développements technologiques en matière d'apprentissage par transfert, d'apprentissage fédéré et d'autres techniques d'apprentissage par machine distribuées permettent une utilisation plus large des rares ensembles de données annotés pour la formation d'algorithmes encore plus robustes. Les fournisseurs monétisent rapidement ces outils en offrant un accès à l'API en nuage aux modèles d'apprentissage profond pour les applications d'imagerie médicale.

Par type d'ultrasons - La prévalence des maladies en hausse et les programmes de dépistage stimulent le segment de l'imagerie diagnostique

En ce qui concerne le type d'échographie, on s'attend à ce que le segment de l'imagerie diagnostique représente la part la plus élevée, avec 40 % en 2024, en raison de l'utilisation clinique accrue de l'échographie pour le dépistage et la prise en charge des maladies. La croissance démographique et les tendances du vieillissement ont entraîné une hausse plus marquée des maladies chroniques à l'échelle mondiale, ce qui a entraîné une demande accrue de tests diagnostiques. Par exemple, le problème croissant de l'obésité entraîne une prévalence plus élevée du foie gras qui nécessite une surveillance continue par échographies répétées. Les initiatives gouvernementales alimentent également le segment de l'imagerie diagnostique par des programmes de dépistage organisés du cancer, des maladies cardiovasculaires et d'autres affections. Par exemple, le dépistage régulier par échographie mammaire est recommandé pour les femmes de plus de 40 ans dans de nombreux pays occidentaux. De même, les initiatives visant à accroître les taux de dépistage prénatal grâce à des ultrasons abordables profitent à la croissance du marché dans les économies en développement. La nature non invasive, l'absence d'exposition aux rayonnements et la capacité en temps réel appuient davantage le rôle de l'échographie diagnostique comme choix d'imagerie de première ligne.

Regional Insights

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L'Amérique du Nord s'est imposée comme le marché régional dominant. La région devrait représenter 40,2 % de la part de marché en 2024. La région compte une forte concentration de grandes entreprises d'IA et de soins de santé qui développent des solutions avancées d'imagerie par ultrasons intégrées à l'apprentissage automatique et aux capacités d'apprentissage profond. Les principaux acteurs des États-Unis et du Canada sont à l'avant-garde de l'innovation dans des domaines comme l'échocardiographie, la radiologie et l'obstétrique.

De plus, l'Amérique du Nord compte un grand nombre d'hôpitaux et de cliniques de diagnostic qui sont équipés des derniers appareils à ultrasons et qui adoptent avec impatience de nouveaux outils alimentés par l'IA. Les fournisseurs régionaux de soins de santé reconnaissent la valeur de l'intelligence artificielle pour améliorer la précision du diagnostic, accroître l'efficacité des processus et réduire les coûts. De solides politiques de remboursement rendent également financièrement viables les solutions d'imagerie par ultrasons basées sur l'IA. L'augmentation des investissements des entités publiques et privées pour renforcer les capacités d'IA dans le secteur des soins de santé continuera de donner à l'Amérique du Nord un avantage sur d'autres marchés mondiaux.

Parmi les marchés émergents, l'Asie-Pacifique devrait connaître les gains les plus rapides en intelligence artificielle pour l'imagerie par ultrasons. Le développement économique rapide et l'augmentation des dépenses de santé ont amélioré les infrastructures de diagnostic dans toute la région. La Chine, l'Inde, le Japon et la Corée du Sud investissent particulièrement dans de nouveaux hôpitaux intégrés aux technologies numériques comme l'IA. Cela crée un environnement lucratif pour les entreprises régionales et internationales pour commercialiser leurs solutions ultrasoniques avancées.

Market Report Scope

Key Developments

• Le juillet 2024, GE Santé Soins, une société de technologie médicale mondiale de premier plan, a accepté d'acquérir l'activité de logiciel Intelligent Ultrasound Group PLC d'intelligence artificielle clinique (AI) pour environ 51 millions de dollars américains. Intelligent Ultrasound se spécialise dans les outils d'analyse d'images à ultrasons, conçus pour améliorer l'efficacité et la convivialité.
• En novembre 2023, Royal Philips, une société de technologie de la santé, a obtenu des fonds supplémentaires de la Fondation Bill & Melinda Gates pour faire progresser l'adoption mondiale d'algorithmes AI sur son ultrason portable Lumify. Ces algorithmes simplifient les mesures critiques, en particulier pour identifier les anomalies de grossesse, réduisant considérablement le temps d'entraînement de semaines à heures. Cette initiative vise à élargir l'accès des travailleurs de première ligne de la santé aux ultrasons, en les intégrant plus efficacement aux soins de routine.
• En février 2023, GE HealthCare a accepté d'acquérir Caption Health, Inc., améliorant les examens échographiques avec des applications d'IA Caption pour des examens d'échocardiogramme de base plus faciles et plus rapides par un plus large éventail de professionnels de la santé.
• En février 2023, Clarius Mobile Health a reçu 510k) d'autorisation pour son nouveau modèle MSK AI, qui utilise l'intelligence artificielle pour identifier et mesurer automatiquement les tendons du pied, de la cheville et du genou. Ce modèle d'IA sera bientôt disponible avec les scanners ultrasonores portables haute fréquence Clarius L7 HD3 et Clarius L15 HD3.

*Définition : L'intelligence artificielle globale dans le marché de l'imagerie par ultrasons implique l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond aux données d'imagerie par ultrasons. Il permet aux appareils à ultrasons de capturer des images de meilleure qualité et de fournir une analyse automatisée et un soutien à la décision clinique. Les principaux produits de ce marché sont les systèmes à ultrasons assistés par l'IA, les applications alimentées par l'IA qui peuvent s'intégrer aux machines à ultrasons existantes, et les logiciels d'aide à la décision clinique alimentés par l'IA et les modèles d'apprentissage profond formés sur de grands ensembles de données à ultrasons. Les capacités d'IA améliorent l'efficacité des examens par ultrasons et la précision des résultats diagnostiques.

Market Segmentation

• Perspectives de solutions (Revenu, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Matériel
  • Logiciels
  • Services
• Ultrason Type Insights (Revenu, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Imagerie diagnostique
  • thérapeutique
  • 2D, 3D/4D Imagerie par ultrasons
  • Ultrasons à haute intensité
  • Extracorporelles Onde de choc Lithotripsie
  • Ultrasons Doppler
• Par Perspectives technologiques (Revenu, USD Mn, 2019 - 2031)
  • L'apprentissage automatique
  • Traitement des langues naturelles
  • Contexte - informatique consciente
  • Vision informatique
• Présentation des demandes (Revenu, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Radiologie
  • Cardiopathie
  • Gastroentérologie
  • Obstétrique et gynécologie
• Aperçus de l'utilisateur final (Revenu, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Hôpitaux
  • Cliniques
  • Laboratoires de recherche et diagnostic Centres d'imagerie
  • Centres de maternité
  • Centres médicaux ambulatoires
• Perspectives régionales (Revenu, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Amérique du Nord
    • États-Unis
    • Canada
  • Amérique latine
    • Brésil
    • Argentine
    • Mexique
    • Reste de l'Amérique latine
  • Europe
    • Allemagne
    • Royaume-Uni
    • Espagne
    • France
    • Italie
    • Russie
    • Reste de l'Europe
  • Asie-Pacifique
    • Chine
    • Inde
    • Japon
    • Australie
    • Corée du Sud
    • ASEAN
    • Reste de l ' Asie et du Pacifique
  • Moyen-Orient
    • GCC Pays
    • Israël
    • Reste du Moyen-Orient
  • Afrique
    • Afrique du Sud
    • Afrique du Nord
    • Afrique centrale
• Points de vue des principaux acteurs
  • Société NVIDIA
  • Société Intel
  • IBM
  • EchoNous, Inc.
  • Microsoft
  • Vision générale Inc.
  • COMPAGNIE ÉLECTRIQUE GÉNÉRALE
  • Johnson et Johnson Services, Inc.
  • Siemens Healthcare Private Limited
  • Medtronic
  • CloudMedx Inc.
  • Groupe Agfa-Gevaert
  • Réseau des papillons, Inc.
  • Imagina Cybernetics Inc.
  • Enlitic, Inc.
  • Micron Technology, Inc.
  • SAMSUNG