AI NEL MERCATO DELLE IMMAGINI MEDICHE SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)
L'AI globale nel mercato dell'imaging medicale è stimato in USD 1.21 Bn nel 2024 e si prevede di raggiungere USD 9.60 Bn entro il 2031, presentando un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 34,5% dal 2024 al 2031.
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L'AI globale nel mercato dell'imaging medicale dovrebbe testimoniare una crescita significativa durante il periodo di previsione. Le applicazioni in crescita dell'IA in imaging medico per la diagnosi e l'analisi delle immagini di varie malattie dovrebbero guidare il mercato. L'assistenza dell'IA nell'imaging medico aiuta nella diagnosi più rapida e accurata analizzando grandi quantità di dati del paziente. L'adozione di strumenti AI come l'apprendimento profondo e l'apprendimento automatico per l'analisi delle immagini mediche sta guadagnando trazione tra i fornitori di assistenza sanitaria.
Driver di mercato - Crescita del volume di dati di imaging medico
Moderno imaging medico procedure sono esplose negli ultimi anni a causa dello sviluppo e dell'adozione diffusa di tecnologie come CT, MRI, ecografia e altri. Questi strumenti avanzati di imaging hanno permesso ai medici di sbirciare dentro il corpo umano in grande dettaglio per rilevare le malattie. Tuttavia, il numero crescente di procedure di imaging può portare ad aumentare il volume di immagini mediche che vengono generate ogni giorno. Un grande ospedale può facilmente generare terabyte di dati di imaging su base giornaliera da varie modalità. Inoltre, i recenti progressi hanno permesso immagini ad alta risoluzione che assumono più archiviazione. Gestire e analizzare questi enormi dati di imaging è un compito monumentale per gli operatori sanitari.
Secondo la ricerca, la singola scansione CT può generare oltre 500 immagini per un totale di circa 50 MB di dimensione dei dati. Con milioni di scansioni effettuate annualmente attraverso ospedali e centri diagnostici, accumulando archivi di immagini si sono gonfiati a petabyte di dati. La scansione MRI genera più sequenze di immagini totalizzando 100 di dati MB per paziente. I migliori centri medici accademici con livello 1 strutture traumatizzate possono avere 50+ scanner CT e MRI che aggiungono continuamente agli archivi di imaging. Inoltre, l'aumento delle malattie dello stile di vita e la popolazione di età può portare ad aumentare il numero di scansioni nel prossimo futuro.
Mentre l'archiviazione di giganteschi archivi di immagini è gestibile con sistemi avanzati, l'analisi di questo sovraccarico di dati manualmente è quasi impossibile. Anche i radiologi specializzati non possono praticamente rivedere intere precedenti scansioni di tutti i pazienti che vengono per follow up o secondo parere. Così, l'intelligenza artificiale svolge un ruolo trasformazionale in questo. Diversi algoritmi AI sono in fase di sviluppo e applicati per setacciare le immagini passate, rilevare i modelli sottili e fornire la diagnosi assistita dal computer. L'intelligenza artificiale può anche raccogliere dati quantitativi da immagini spianare modo per la salute predittiva, preventiva e partecipativa. Questo ha ampiamente ampliato il regno delle possibilità per la medicina di precisione attraverso approfondimenti basati sui dati. AI aiuta a superare i limiti causati da una crescita costante nella dimensione e nella complessità degli archivi di imaging medico.
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Aumentare l'adozione di sistemi di imaging medicale basati su AI negli ospedali e nei centri diagnostici
A causa del successo dimostrato di AI nelle applicazioni di imaging medicale, c'è stato aumento in adozione in ospedali e centri diagnostici. AI dimostra la capacità di aumentare e migliorare le competenze dei radiologi attraverso capacità come l'analisi automatica, la priorità e la quantificazione delle immagini. I primi adottivi hanno segnalato una maggiore efficienza, una riduzione delle pressioni sul carico di lavoro e una maggiore coerenza nella segnalazione. AI eccelle nell'analisi di volume enorme di precedenti scansioni che possono al di là delle capacità umane.
Per gli ospedali pubblici incassati che si aggrappano alla carenza di radiologi, l'IA porta interventi tempestivi a costi inferiori rispetto all'assunzione di specialisti aggiuntivi. AI elimina la necessità o ritardi nella ricerca di opinioni di esperti da altre strutture o città. Anche le grandi reti sanitarie private stanno riconoscendo l'IA come necessità strategica piuttosto che una semplice opzione per aumentare la loro differenziazione di marca.
Le politiche governative svolgono un ruolo catalitico in una più ampia distribuzione. Gli organismi normativi in alcuni paesi promuovono i quadri standardizzati dell'AI, i processi di validazione e la condivisione dei dati per facilitare i rollout integrati dell'ospedale. I venditori stanno investendo fortemente nello sviluppo di piattaforme AI versatili che possono scalare i dipartimenti dalla radiologia alla cardiologia alla patologia. I modelli di consegna basati su cloud stanno anche guadagnando l'accettazione, rendendo anche piccole cliniche in grado di accedere a sofisticate tecnologie AI on-demand come servizi.
Ad esempio, nel marzo 2024, Philips e Synthetic MR annunciarono la collaborazione nel campo della diagnostica medica lanciando un sistema di imaging cerebrale quantitativo basato su AI. Questa tecnologia innovativa, chiamata Smart Quant Neuro 3D, mira a rivoluzionare la diagnosi e l'analisi di disturbi neurologici, tra cui demenza, lesioni cerebrali traumatiche (TBI), e sclerosi multipla (MS).
Asporto chiave da Analista:
l'AI globale nella crescita del mercato dell'imaging medicale è guidata da un aumento degli investimenti da organizzazioni sanitarie e centri diagnostici per incorporare le capacità AI in imaging medico. AI aiuta i radiologi e i medici a migliorare la produttività e l'efficienza automatizzando i compiti di routine. Il Nord America domina attualmente il mercato a causa di una vasta R&D e dell'adozione di tecnologie avanzate. Tuttavia, l'Asia Pacifico dovrebbe assistere alla crescita più rapida in quanto paesi come la Cina e l'India stanno assistendo ad una maggiore spesa sanitaria e si concentra sulla riduzione degli errori diagnostici.
La capacità di AI di rilevare le malattie in una fase precoce da immagini mediche può offrire opportunità di crescita di mercato. Questo può migliorare significativamente i risultati del paziente. L'integrazione di AI con l'archiviazione delle immagini e sistemi di comunicazione (PACS) offre l'opportunità di analizzare volumi enormi di immagini dei pazienti passati. La collaborazione dei fornitori di AI con gli OEM che producono apparecchiature di imaging medicale può ulteriormente accelerare l'adozione. Tuttavia, le leggi sulla privacy dei dati possono ostacolare la crescita del mercato in quanto la mancanza di normative standardizzate può limitare lo sviluppo di grandi set di dati clinici richiesti per l'apprendimento profondo. La riluttanza ad adottare nuove tecnologie e la paura delle interruzioni di lavoro tra i radiologi può anche ostacolare la crescita del mercato.
Sfida di mercato - Mancanza di manodopera qualificata AI
La mancanza di professionisti dell'intelligenza artificiale qualificati può ostacolare l'intelligenza artificiale globale nella crescita del mercato dell'imaging medico. Mentre l'IA sta diventando parte integrante delle tecnologie avanzate di imaging medicale, c'è stata una grave carenza di scienziati di dati, ingegneri di machine learning e esperti di applicazioni AI che hanno una comprensione approfondita sia della tecnologia che del dominio medico. La formazione di forza lavoro esistente su nuovi strumenti e tecniche AI richiede un investimento significativo di tempo e risorse. Inoltre, attirare nuovi talenti è anche difficile a causa di un'alta concorrenza da parte delle aziende tecnologiche. Questo talento crunch limita il potenziale delle organizzazioni di sviluppare e distribuire soluzioni di imaging medicale all'avanguardia. Affrontare efficacemente il divario di competenze richiede sforzi collaborativi da istituzioni educative, governi, aziende private per sviluppare programmi di formazione che possono colmare la divisione tra tecnologia e professionisti sanitari. Fino a quando non è disponibile una forza lavoro AI più qualificata, molte applicazioni salvavita di AI potrebbero non essere realizzate.
Opportunità di mercato: Scope per AI nella scoperta della droga e medicina personalizzata
L'intelligenza artificiale ha un enorme potenziale nell'accelerare il processo di scoperta della droga e consentire la salute personalizzata attraverso l'imaging medico. Gli algoritmi AI possono analizzare volumi enormi di immagini mediche, dati di studi clinici e letteratura di ricerca per comprendere meglio la patologia delle malattie, identificare nuovi obiettivi di droga e biomarcatore. Questo aiuta i ricercatori a progettare e testare nuovi composti di droga in modo più efficiente. Con l'aiuto delle immagini mediche del paziente e del profilo genetico, AI può prevedere le migliori opzioni di trattamento e generare piani di trattamento personalizzati per gli individui. Aiuta anche nel monitoraggio stretto dell'efficacia della droga a livello personalizzato. Poiché il rilevamento e il trattamento delle malattie diventano più specifici per le esigenze di ciascun paziente, l'IA svolge un ruolo vitale nella crescita della medicina personalizzata. Con più investimenti nello sviluppo di applicazioni AI avanzate, il futuro della sanità è promettente con possibilità di fornire un trattamento giusto al paziente giusto al momento giusto.
Immaginando Modality - l'imaging CT domina a causa della sua migliore precisione diagnostica
In termini di modalità di imaging, tomografia computerizzata (CT) segmento è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 40,1% nel 2024, a causa della sua diffusa adozione in importanti strutture sanitarie a livello globale. CT imaging ha guadagnato popolarità tra radiologi e clinici a causa dei vantaggi che fornisce in flussi di lavoro diagnostici. L'integrazione di AI consente alla CT di portare questi vantaggi al livello successivo migliorando l'accuratezza dell'analisi delle immagini e riducendo gli errori diagnostici.
Gli algoritmi AI applicati alle scansioni CT sono in grado di rilevare anomalie e anomalie sottili che possono essere trascurate dai lettori umani. Le condizioni come l'embolia polmonare, i sintomi addominali acuti e le lesioni cerebrali traumatiche possono essere identificate in modo più affidabile attraverso l'analisi AI-enhanced CT. Questo offre una diagnosi più rapida e l'iniziazione del trattamento per le malattie gravi. AI aiuta anche nella segmentazione automatizzata delle scansioni CT, evidenziando le regioni di interesse per i radiologi per la valutazione focalizzata. Questo flusso di lavoro di lettura semplificato e minimizza la variabilità diagnostica tra i lettori.
L'unità per la precisione e la medicina personalizzata è in grado di aumentare l'utilizzo CT. Attraverso la ricostruzione multi-planare e le capacità di modellazione 3D, CT combinato con AI fornisce informazioni anatomiche altamente dettagliate. Questo supporta la sofisticata pianificazione del trattamento per procedure complesse come resezioni tumorali, sostituzioni articolari e interventi di radiologia interventi. AI aiuta ulteriormente il monitoraggio della risposta del trattamento facilitando studi longitudinali sulle scansioni CT per monitorare i risultati della terapia nel tempo.
Crescendo la convenienza dei sistemi CT insieme alla disponibilità di AI promuove anche un accesso più ampio e un aumento del mercato. I venditori stanno integrando l'IA in nuove piattaforme CT, prevenendo ulteriori costi di integrazione IT. Le soluzioni di teleradiologia alimentate dall'IA facilitano inoltre la lettura remota delle scansioni CT da aree a bassa risorsa. Tali sviluppi affrontano importanti lacune di accesso all'assistenza sanitaria, ulteriormente cementando la posizione della CT come standard di modalità di imaging di cura.
Attraverso il segmento Application- Radiology domina a causa di diverse applicazioni AI
In termini di applicazione, il segmento di radiologia è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 33,2% nel 2024, a causa del ruolo espansivo AI giocare attraverso la specialità di radiologia. Dall'imaging diagnostico di routine alle procedure complesse di subspecialità, l'IA sta aumentando i flussi di lavoro di radiologia in modi diversi.
Una delle applicazioni principali includono l'automazione di immagini di routine per indicazioni comuni come raggi x torace. AI eccelle a compiti standardizzati di riconoscimento del modello e può rapidamente triage esami non marcabili, liberando radiologi per studi complicati. L'intelligenza artificiale ha anche automatizzato la generazione di report per gli esami di base. Questo permette di segnalare in giro le ore preliminari e il flusso di lavoro clinico più veloce.
Per l'imaging subspecialistico complicato, l'IA è inestimabile attraverso funzionalità come la segmentazione automatizzata. Nella risonanza magnetica del corpo, l'intelligenza artificiale consente una segmentazione intelligente degli organi addominali e pelvici che richiede molto tempo manualmente. Questo facilita la radiomica avanzata per migliorare la staging del cancro e le metriche di risposta del trattamento. Nel neuroimaging, la segmentazione guidata AI aiuta la pianificazione pre-chirurgica per tumori complessi o aneurismi identificando automaticamente le strutture a rischio.
AI inoltre migliora l'istruzione radiologia e le attività di ricerca. Gli strumenti che effettuano l'ingrandimento dell'immagine in tempo reale durante le letture aiutano a impartire intuizioni anatomiche e patologiche nuanced agli apprendisti. Per la ricerca, le piattaforme di radiogenomica e radiomica alimentate da AI aiutano nell'estrazione automatica dei dati dagli archivi di imaging per consentire studi multicentrici su larga scala a una scala impossibile manualmente.
Questi diversi casi di utilizzo hanno saldamente stabilito AI come parte indispensabile della moderna pratica della radiologia. I repository di dati di imaging Vast combinati con complessi coorte paziente rendono la radiologia particolarmente adatta per un continuo avanzamento dell'intelligenza artificiale.
Da Deployment - Cloud basato distribuzione usher in un'epoca di accessibilità
In termini di distribuzione, il segmento cloud-based è stimato a contribuire alla quota di mercato più alta del 43,2% nel 2024, a causa dell'accessibilità e della facilità d'uso che fornisce sia ai clienti che ai fornitori di piattaforme. Per le organizzazioni sanitarie, la transizione delle funzionalità di analisi al cloud allevia costosi costi di manutenzione e licenza software dell'infrastruttura on-premise. Ciò rende l'adozione dell'IA più fattibile anche per le strutture pubbliche in contanti e le piccole pratiche private.
Dal lato del fornitore, cloud hosting consente aggiornamenti software senza soluzione di continuità, prestazioni scalate e gestione centralizzata dei dati. I modelli AI formati su dati aggregati di imaging da più siti client non possono essere implementati in modo semplice senza tecnologia cloud. Questo accelera l'innovazione dell'AI attraverso la generazione di prove del mondo reale. Le piattaforme possono anche introdurre nuove applicazioni tramite partnership software-as-a-service senza clienti che si occupano di investimenti hardware aggiuntivi.
Per i medici, l'implementazione cloud mette funzionalità AI avanzate a portata di mano attraverso applicazioni web e mobile. Questa accessibilità senza precedenti amplifica il potenziale di impatto clinico dell'AI attraverso una migliore consistenza diagnostica in tutto il mondo. Anche le strutture con supporto IT locale limitato possono accedere a sofisticate letture di specialità AI-driven. AI consente anche on-demand retrospettive recensioni e consultazioni che superano le barriere fisiche e temporali tra le specialità.
I pazienti beneficiano di cloud AI per ottenere una copertura sanitaria universale a livello globale. La diagnostica salvavita diventa disponibile indipendentemente dalla posizione o dall'infrastruttura. Questo paradigma di cambiamento dell'accessibilità corona l'implementazione del cloud come primo attivatore della trasformazione AI all'interno di imaging medico.
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Nord America si è affermata come la regione dominante per l'AI nel mercato dell'imaging medicale con una quota di mercato stimata del 40,3% nel 2024, a causa delle forti condizioni economiche della regione e delle elevate spese sanitarie che consentono l'adozione diffusa di nuove tecnologie mediche. Gli Stati Uniti hanno un gran numero di aziende AI leader e startup che si concentrano sulle applicazioni di imaging medicale. Ad esempio, diversi grandi giganti tecnologici come IBM, Microsoft e Intel hanno fatto grandi investimenti nello sviluppo di soluzioni di imaging alimentate da AI.
La regione ha anche un ambiente normativo di supporto che incoraggia l'innovazione. La FDA degli Stati Uniti ha semplificato il suo processo di sdoganamento per alcuni dispositivi medici AI per aiutare i nuovi prodotti a commercializzare più velocemente. Questo fornisce incentivi per le aziende locali per sviluppare strumenti di imaging AI. Gli ospedali e gli operatori sanitari nordamericani sono sempre più aperti all'integrazione di tecnologie avanzate nei loro flussi di lavoro clinici. Questa integrazione precoce aiuta a costruire l'esperienza che spinge ulteriormente lo sviluppo e la raffinatezza degli strumenti di imaging AI.
Asia Pacific è emerso come il più veloce mercato regionale in crescita per l'AI in imaging medico. La Cina sta accelerando ad un ritmo rapido a causa del forte sostegno del governo per il settore sanitario AI. Il governo cinese ha identificato l'IA medica come una priorità strategica e offre finanziamenti e incentivi fiscali per sviluppare competenze nazionali e commercializzare nuovi prodotti. Questo si riflette nel numero crescente di aziende AI cinesi che entrano nello spazio di imaging medico. Grande popolazione di pazienti e crescente spesa di infrastrutture mediche crea un mercato potenziale enorme per gli strumenti AI.
Altri paesi asiatici come il Giappone, la Corea del Sud e l'India contribuiscono anche alla crescita regionale. Ad esempio, sia il Giappone che la Corea del Sud hanno sistemi sanitari universali e una domanda di soluzioni che aiutano a superare sfide come la carenza di medici nelle aree rurali. Ciò ha spinto il finanziamento aggressivo delle iniziative AI da parte di enti pubblici e privati. Sono in corso investimenti significativi in settori quali la radiologia, la patologia e l'oftalmologia. La forte esperienza IT della regione e i bassi costi di produzione migliorano ulteriormente la sua competitività nell'approvvigionamento dell'IA globale nel mercato dell'imaging medicale.
AI in copertura del rapporto di mercato di imaging medico
| Copertura del rapporto | Dettagli | ||
|---|---|---|---|
| Anno di base: | 2023 | Dimensione del mercato nel 2024: | US$ 1.21 Bn |
| Dati storici per: | 2019 a 2023 | Periodo di tempo: | 2024 a 2031 |
| Periodo di previsione 2024 a 2031 CAGR: | 34,5% | 2031 Proiezione del valore: | US$ 9.60 Bn |
| Geografie coperte: |
| ||
| Segmenti coperti: |
| ||
| Aziende coperte: | GE Healthcare, Siemens Healthineers, Canon Medical Systems, Philips, Aidoc, Fujifilm Holdings Corporation, Imagia Cybernetics, Lunit, Enlitic, iCAD Inc., ContextVision, Subtle Medical, CancerCenter.ai, Viz.ai, Zebra Medical Vision, Qure.ai, Zebra Medical Vision, PathAI, Tempus, Dascena | ||
| Driver per la crescita: |
| ||
| Limitazioni & Sfide: |
| ||
*Definizione: Global AI nel mercato delle immagini mediche si riferisce all'incorporazione delle capacità di intelligenza artificiale in dispositivi di imaging medicale, software e procedure. Consente lo sviluppo di algoritmi che possono analizzare immagini mediche come raggi X, scansioni CT, scansioni MRI e scansioni ultrasuoni per rilevare le malattie più accuratamente. Le tecnologie dell'intelligenza artificiale stanno aiutando i radiologi e i medici a trascorrere meno tempo sui compiti amministrativi e più tempo sulla diagnosi e il trattamento, migliorando i risultati sanitari.
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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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