의료 이미징 시장의 AI 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2024-2031)
의료 이미징 시장의 글로벌 AI가 평가됨 2024년 USD 1.21 Bn 견적 요청 2031년 USD 9.60 Bn, 합성 연간 성장률 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 34.5%의.
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의료 이미징 시장에서 글로벌 AI는 예측 기간 동안 상당한 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다. 다양한 질병 진단 및 이미지 분석을위한 의료 이미징에서 AI의 성장 응용은 시장을 구동 할 것으로 예상됩니다. 의료 이미징의 AI 지원은 환자 데이터의 다량을 분석하여 빠르고 정확한 진단을 지원합니다. 의료 이미지 분석을위한 깊은 학습 및 기계 학습과 같은 AI 도구의 채택은 의료 제공 업체 중 견인을 얻고 있습니다.
Market Driver - 의료 이미징 데이터의 양의 성장
주요 특징 의료영상 절차는 CT, MRI, 초음파 및 다른 사람 같이 기술의 발달 그리고 광대한 채택 때문에 지난 몇 년에서 폭발했습니다. 이 고급 이미징 도구는 의사가 질병을 감지하는 훌륭한 세부 사항에 인체 내부를 들여다 볼 수 있습니다. 그러나, 화상 진찰 절차의 일어나는 수는 매일 생성되는 의학 이미지의 양에서 증가할 수 있습니다. 큰 병원은 쉽게 다양한 modalities에서 매일 화상 데이터의 테라 바이트를 생성합니다. 또한, 최근 발전은 더 많은 저장을 가지고 더 높은 해상도 이미지를 활성화했습니다. 이 거대한 이미징 데이터를 관리하고 분석하는 것은 의료 제공자를위한 기념 작업입니다.
연구에 따르면, 단 하나 CT 검사는 50 MB 자료 크기의 주위에 총 500의 이미지 이상 생성할 수 있습니다. 병원과 진단 센터에 걸쳐 매년 찍은 검사의 수백만으로, 화상 진찰을 축적하는 것은 자료의 petabytes에 swelled. MRI 검사는 환자 당 MB 자료의 100s를 합계하는 이미지의 다수 순서 생성합니다. 1개의 외상 기능을 가진 최고 학문적인 의학 센터에는 지속적으로 화상 진찰에 추가하는 50+ CT와 MRI 스캐너가 있을지도 모릅니다. 또한 라이프 스타일 질병과 노후화 인구는 가까운 미래에 스캔 수를 늘릴 수 있습니다.
거대한 화상 진찰 아카이브의 저장은 진보된 체계로 처리되고, 이 자료 하중을 수동으로 분석하는 것은 거의 불가능합니다. 전문 방사선 학자는 실제적으로 전체를 검토 할 수 없습니다. 이전의 모든 환자의 검사를 수행하거나 두 번째 의견. 따라서, 인공 지능은이 변화하는 역할을한다. 다양한 AI 알고리즘은 과거 이미지를 통해 sift에 개발되고 적용되고, 미묘한 패턴을 감지하고 컴퓨터 보조 진단을 제공합니다. AI는 예측, 예방 및 참여 의료에 대한 이미지 포장 방법에서 양적 데이터를 수확 할 수 있습니다. 이 광대하게 데이터 중심 통찰력을 통해 정밀 의학의 가능성을 확장했습니다. AI는 의료 이미징 아카이브의 크기와 복잡성에 의한 지속적인 성장에 의해 인한 제한을 극복하는 데 도움이됩니다.
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병원 및 진단 센터의 AI 기반 의료 이미징 시스템 채택
의학 화상 진찰 신청에 있는 AI의 입증된 성공 때문에, 병원과 진단 센터의 맞은편에 채택에서 증가되었습니다. AI는 자동 분석, 사전화 및 이미지의 정량화와 같은 기능을 통해 방사학의 전문성을 향상시킵니다. 초기 채택자는 개량한 효율성, 감소된 workload 압력 및 보고에 있는 더 나은 견실함을 보고했습니다. AI는 인간의 역량을 뛰어 넘을 수있는 이전 스캔의 거대한 볼륨을 분석합니다.
현금 스트랩 공개 병원은 방사선 연구원 부족으로 grappling을 위해 AI는 추가 전문가를 고용하는 것과 같이 더 낮은 비용에 적시 개입을 가져옵니다. AI는 다른 시설이나 도시에서 전문가의 의견을 찾는 데 필요한 지연을 제거합니다. 큰 개인 의료 네트워크는 AI를 전략적 필요성으로 인식하고 있지만 브랜드 차별화를 높일 수 있습니다.
정부 정책은 더 넓은 배포에서 촉매 역할을합니다. 일부 국가에서 규제 기관은 통합 병원 롤아웃을 촉진하기 위해 표준화 된 AI 프레임 워크, 검증 프로세스 및 데이터 공유를 촉진하고 있습니다. Vendors는 방사선학에서 심리학까지 다양한 AI 플랫폼을 개발하는 데 크게 투자하고 있습니다. Cloud-based Delivery model은 서비스로 정교한 AI 기술에 접근할 수 있는 작은 클리닉을 수용할 수 있는 합격을 얻고 있습니다.
예를 들어, 3 월 2024, 필립스 및 합성 MR는 AI-powered quantitative 뇌 이미징 시스템을 출시하여 의료 진단 분야에서 협력을 발표했습니다. Smart Quant Neuro 3D라고 불리는 이 혁신적인 기술은 치매, 외상 뇌 부상 (TBI) 및 여러 sclerosis (MS)를 포함한 신경 질환의 진단 및 분석을 촉진하는 것을 목표로합니다.
Analyst의 주요 Takeaways:
Global AI in Medical Imaging 시장 성장은 의료 조직 및 진단 센터에서 투자를 증가하여 의료 이미징의 AI 역량을 통합합니다. AI는 방사선 학자 및 클리닉이 일상 업무를 자동화하여 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있도록 도와줍니다. 북미는 현재 광범위한 R & D 및 첨단 기술의 채택으로 인해 시장을 지배합니다. 그러나 아시아 태평양은 중국과 인도와 같은 국가로 빠르게 성장할 것으로 예상되며 진단 오류를 줄이기 위해 의료 지출 및 초점이 증가합니다.
AI의 능력은 의학 이미지의 초기 단계에서 질병을 감지 할 수 시장의 성장 기회를 제공합니다. 이것은 크게 환자 결과를 개량할 수 있습니다. 그림 아카이브 및 통신 시스템과 AI의 통합 (PACS)는 과거 환자 이미지를 분석 할 수있는 기회를 제공합니다. OEMs를 가진 AI 납품업자의 협력은 의학 화상 진찰 장비를 더 가속할 수 있습니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호법은 표준화 된 규정의 부족으로 시장의 성장은 깊은 학습에 필요한 대형 임상 데이터 세트의 개발을 제한 할 수 있습니다. 새로운 기술을 채택하고 Radologists 중 작업 붕괴의 두려움도 시장 성장을 해적 할 수 있습니다.
시장 도전 - 숙련 된 AI 인력의 부족
숙련 된 AI 전문가의 부족은 의료 이미징 시장 성장에서 글로벌 AI를 hamper 할 수 있습니다. AI는 첨단 의료 이미징 기술에 필수적이면서 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 AI 응용 전문가가 기술 및 의료 도메인에 대한 심층적인 이해를 가지고 있습니다. 새로운 AI 도구 및 기술에 대한 기존 인력 교육은 시간과 자원의 상당한 투자를 요구합니다. 또한, 새로운 재능을 유치하는 것은 기술 회사에서 높은 경쟁 때문에 어렵습니다. 이 인재는 조직의 잠재력을 제한하여 최첨단 AI 기반 의료 이미징 솔루션을 개발 및 배포합니다. 교육기관, 정부, 민간기업의 협업을 통해 기술 및 의료 전문가의 배당을 브릿지할 수 있는 교육 프로그램을 개발할 수 있습니다. 더 숙련 된 AI 인력을 사용할 수있을 때까지, AI의 많은 수명 절약 응용은 실현되지 않을 수 있습니다.
시장 기회: 약 발견 및 개인화 된 약에서 AI를 위한 범위
AI는 약물 발견 프로세스를 가속화하고 의료 이미징을 통해 개인화된 의료를 가능하게 합니다. AI 알고리즘은 의학 이미지, 임상 시험 자료 및 연구 문학의 거대한 볼륨을 분석하여 질병 병리학을 잘 이해하고 새로운 약물 표적과 바이오 마커를 확인합니다. 이 연구자들은 새로운 약물 화합물을 더 효율적으로 설계하고 테스트하는 데 도움이됩니다. 환자의 의료 이미지 및 유전 프로필의 도움으로 AI는 최고의 치료 옵션을 예측하고 개인을위한 맞춤형 치료 계획을 생성 할 수 있습니다. 그것은 또한 개인화한 수준에 약 효능의 가까이 감시에서 돕습니다. 질병 탐지 및 치료는 각 환자의 필요에 더 구체화되고, AI는 개인화한 약의 성장에 있는 중요한 역할을 합니다. 첨단 AI 응용 분야에서 더 많은 투자를 통해 의료의 미래는 적절한 치료에 적합한 환자에게 적절한 치료를 제공 할 수있는 가능성을 높입니다.
Imaging Modality - 향상된 진단 정확도로 인해 CT Imaging dominates
화상 진찰의 관점에서, 관련 문서 (CT) 세그먼트는 전 세계적으로 주요 의료 시설에서 가장 높은 시장 점유율 40.1%의 2024 %에 기여할 것으로 예상됩니다. CT 이미징은 진단 워크플로우에서 제공하는 장점으로 Radologists와 clinicians 중 인기를 얻었습니다. AI의 통합은 CT가 화상 분석의 정확도를 개선하고 진단 오류를 줄이면서 다음 단계에 이러한 혜택을 취할 수 있습니다.
CT 스캔에 적용 된 AI 알고리즘은 인체 리더가 내려다 볼 수있는 미묘한 anomalies 및 이상성을 감지 할 수 있습니다. pulmonary embolism, 급성 복부 증상 및 외상 뇌 부상과 같은 조건은 AI-enhanced CT 분석을 통해 더 안정적으로 식별 될 수 있습니다. 이것은 심각한 질병을 위한 빠른 진단 및 치료 개시를 전달합니다. AI는 또한 CT 검사의 자동화한 세그먼트에 원조하고, 집중된 평가를 위한 방사선 연구원에 관심의 지역을 강조. 이 유선 독서 워크플로우를 최소화하고 독자 간의 진단 가변성을 최소화합니다.
정밀 및 개인화 된 의약품의 드라이브는 CT 사용량을 높일 수 있습니다. Multi-planar reconstruction 및 3D 모델링 기능을 통해 AI와 결합된 CT는 매우 상세한 원자 정보를 제공합니다. 종양, 관절 교체 및 개입 방사선 개입과 같은 복잡한 절차에 대한 정교한 치료 계획을 지원합니다. CT 스캔의 경도 연구를 촉진하여 AI 추가 보조 치료 응답 모니터링을 통해 치료 결과를 추적 할 수 있습니다.
AI-readiness와 함께 CT 시스템의 증가 감당성 또한 더 넓은 접근 및 시장 진입을 촉진합니다. 공급 업체는 새로운 CT 플랫폼으로 AI를 통합하고 추가 IT 통합 비용을 면제합니다. AI-powered teleradiology 솔루션은 추가적으로 낮은 자원 영역에서 CT 스캔의 원격 읽기를 용이하게합니다. 이러한 개발 주소 주요 의료 접근 갭, 더 CT의 위치를 치료 화상 진찰의 표준으로 시멘트.
Application- Radiology 세그먼트는 다양한 AI 애플리케이션으로 구성됩니다.
응용 프로그램의 관점에서, 방사선 세그먼트는 2024에서 33.2%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상되며, 방사선 전문가의 특수성을 통해 폭발적인 역할 AI 플레이로 인해. 일상적인 진단 영상에서 복잡한 subspecialty 절차에 AI는 다양한 방법으로 augmenting radiology 워크플로우입니다.
1 차적인 신청은 가슴 x-rays 같이 일반적인 표시를 위해 일상적인 이미지를 읽습니다. 표준화 된 패턴 인식 작업에서 AI 발췌 및 복잡한 연구를 위해 방사선 학자를 해방하는 급속하게 부족한 시험 할 수 있습니다. 자연적인 언어 처리 근거한 AI는 또한 기본적인 시험을 위한 자동적인 보고 발생입니다. 이것은 주변시 예비보고 및 빠른 임상 워크플로우를 허용합니다.
복잡한 subspecialty 이미징을 위해, AI는 자동화한 세그먼트와 같은 기능을 통해 invaluable 입니다. 몸 MRI에서 AI는 수동으로 믿을 수 없을 만큼 시간 소모되는 복부 및 골반 기관의 지적인 세그먼트를 가능하게 합니다. 이 개선된 암 완화 및 치료 응답 메트릭을 위한 고급 라디오를 촉진합니다. neuroimaging에서, AI는 복잡한 종양을 위한 세그먼트 원조 전 외과 계획 또는 aneurysms를 자동적으로 인식하risk 구조.
AI는 Radology 교육 및 연구 활동을 추가로 향상시킵니다. 읽기 동안 실시간 이미지 augmentation을 수행하는 도구는 훈련자에게 핵 및 병리학 통찰력을 제공합니다. 연구의 경우, AI에 의하여 강화된 radiogenomics 및 radiomics 플랫폼은 화상 진찰에서 자동화한 자료 적출을 원조하고 가늠자에 큰 가늠자 다심도를 수동으로 가능하게 합니다.
이러한 다양한 사용 사례는 현대 방사학 연습의 불가결한 부분으로 AI를 확립했습니다. Vast Imaging data repositories는 복잡한 환자 cohorts와 결합된, 특히 연속적인 AI 전진을 위해 유효합니다.
Deployment에 의해 - 클라우드 기반 배포 ushers의 시대의 접근성
배포 측면에서 클라우드 기반 세그먼트는 2024 년에 43.2%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상되며 접근성과 사용 편의성이 뛰어나고 고객 및 플랫폼 공급업체 모두에게 제공합니다. 의료 기관의 경우, 분석 기능을 클라우드로 전환하여 비싸지 않은 인프라 유지 보수 및 소프트웨어 라이센스 비용을 완화합니다. AI 채택은 현금 스트래핑 된 공공 시설과 작은 개인 관행에도 더 많은 feasible을 만듭니다.
공급업체 측에서 클라우드 호스팅은 원활한 소프트웨어 업데이트, 확장 성능 및 중앙화 된 데이터 관리를 허용합니다. AI 모델은 여러 클라이언트 사이트에서 집계된 이미징 데이터를 클라우드 기술 없이 구현할 수 없습니다. 이 AI 혁신을 통해 실제 증거 생성을 가속화합니다. 플랫폼은 클라이언트가 추가 하드웨어 투자를 어깨에 매는 없이 소프트웨어 아스 서비스 파트너십을 통해 새로운 응용 프로그램을 도입할 수 있습니다.
clinicians의 경우 클라우드 배포는 웹 및 모바일 앱을 통해 쉽게 도달 할 수 있는 고급 AI 기능을 제공합니다. 이 전례없는 접근성은 전 세계 진단 일관성을 통해 AI의 임상 충격 잠재력을 증폭합니다. 제한된 로컬 IT 지원이 가능한 시설도 정교한 AI 기반 특수성을 읽을 수 있습니다. AI는 또한 특별한 사람들 사이에서 육체 및 임시 장벽을 극복하는 주문형 개조한 자료 검토 및 상담을 가능하게 합니다.
환자는 클라우드 AI의 이점이 전 세계적으로 보편적 인 의료 적용을 달성합니다. 생명 절약 진단은 위치 또는 인프라에 관계없이 사용할 수 있습니다. 이 패러다임 이동 접근성 패러다임 크라운 클라우드 배포로 의료 이미징 내에서 AI의 초연화로.
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북아메리카는 2024년에 40.3%의 추정된 시장 점유율을 가진 의학 이미징 시장에 있는 AI를 위한 지배적인 지역으로, 새로운 의료 기술의 광대한 채택을 가능하게 하는 지구의 강한 경제 상태 및 높은 건강 관리 expenditure 때문에 설치했습니다. 미국은 의료 이미징 응용 분야에 중점을 둔 많은 선도적 인 AI 회사 및 스타트업을 보유하고 있습니다. 예를 들어, IBM, Microsoft 및 Intel과 같은 몇 가지 주요 기술 거대는 AI-powered Imaging 솔루션을 개발하는 데 필요한 투자를 만들었습니다.
지역은 또한 혁신을 장려하는 지원 규제 환경이 있습니다. 미국 FDA는 새로운 제품을 시장에 더 빨리 시장에 돕기 위하여 특정 AI 의료 기기를 위한 그것의 정리 과정을 간소화했습니다. 로컬 기업에 대한 인센티브를 제공하여 AI 이미징 도구를 개발합니다. 북미 병원 및 의료 제공 업체들은 점점 더 많은 첨단 기술을 임상 워크플로우에 통합하기 위해 열려 있습니다. 이 초기 통합은 AI 이미징 도구의 개발 및 정제를 구동하는 경험을 구축하는 데 도움이됩니다.
Asia Pacific은 의료 영상에서 AI를 위한 가장 빠른 성장 지역 시장으로 출범했습니다. 중국은 의료 AI 분야의 강력한 정부 지원으로 인해 신속한 속도로 가속화됩니다. 중국 정부는 의료 AI를 전략적 우선 순위로 식별하고 기금 및 세금 인센티브를 제공하여 국내 전문성과 새로운 제품을 상용화합니다. 의료영상공간에 들어가는 중국 AI기업의 성장에 반영되어 있습니다. 큰 환자 인구와 성장 의료 인프라 지출은 AI 도구에 대한 엄청난 잠재 시장을 만듭니다.
일본, 한국, 인도 등 다른 아시아 국가들도 지역 성장에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 일본과 한국 모두 보편적인 의료 시스템을 가지고 있으며, 시골 지역의 의사 부족과 같은 문제를 극복하는 데 도움이되는 솔루션에 대한 수요가 있습니다. 이것은 공공 및 민간 기업에 의해 AI 이니셔티브의 적극적인 자금이 발생했습니다. 특정 투자는 방사선학, 병리학 및 안과 같은 지역에서 이루어집니다. 지구의 강력한 IT 전문 지식과 낮은 제조 비용보다 의료 이미징 시장에서 글로벌 AI를 공급하는 경쟁력을 향상.
의료 이미징 시장 보고서에서 AI
| 공지사항 | 이름 * | ||
|---|---|---|---|
| 기본 년: | 2023년 | 2024년에 시장 크기: | 장바구니 US$0.00 |
| 역사 자료: | 2019년 ~ 2023년 | 예측 기간: | 2024에서 2031 |
| 예상 기간 2024년에서 2031년 CAGR: | 34.5% 할인 | 2031년 가치 투상: | 98,000원 |
| 덮는 Geographies: |
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| 적용된 세그먼트: |
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| 회사 포함: | 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 | ||
| 성장 운전사: |
| ||
| 변형 및 도전 : |
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* 정의: 의료 이미징 시장의 글로벌 AI는 의료 이미징 장치, 소프트웨어 및 절차에 인공 지능 기능의 통합을 나타냅니다. X-ray, CT 스캔, MRI 스캔 및 초음파 스캔과 같은 의료 이미지를 분석 할 수있는 알고리즘 개발이 정확하게 질병을 감지 할 수 있습니다. AI 기술은 방사선 연구원과 의사가 관리 업무에 더 적은 시간을 보내고 진단과 치료에 더 많은 시간을 보내고 의료 결과를 개선합니다.
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저자 정보
코말 디게는 시장 조사 및 컨설팅 분야에서 8년 이상의 경험을 가진 경영 컨설턴트입니다. 그녀는 건강 기술 컨설팅 보고서에서 고품질의 통찰력과 솔루션을 관리하고 제공하는 데 능숙합니다. 그녀의 전문성에는 1차 및 2차 조사를 수행하고, 고객 요구 사항을 효과적으로 처리하고, 시장 추정 및 예측에 능숙한 것이 포함됩니다. 그녀의 포괄적인 접근 방식은 고객이 철저하고 정확한 분석을 받을 수 있도록 보장하여 정보에 입각한 결정을 내리고 시장 기회를 활용할 수 있도록 합니다.
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