인공지능 초음파 이미징 시장 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)
초음파 이미징 시장의 글로벌 인공지능(Global Artificial Intelligence)가 평가됨 2024년 USD 972.1 Mn 견적 요청 1,879.2 Mn 로 2031, 합성 연간 성장률 전시 (CAGR) 의 6.1% 부터 2024 받는 사람 2031.
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의료 이미징 및 진단 분야에서 AI의 응용 프로그램과 같은 요인, 초기 질병 진단의 이점에 대한 인식, 및 AI 기반 초음파 솔루션을 개발하기위한 자금 조달 및 투자는 초음파 이미징 시장에서 인공 지능에 대한 수요를 높일 것으로 예상된다. 시장은 초음파 이미징 시스템 및 장치에서 딥러닝 및 기계 학습 알고리즘을 통합하여 향상된 정확도와 효율성을 제공합니다. AI 기반 초음파 시스템의 채택은 일상적인 작업에서 자동화 할 수 있으며, 이는 달리 훈련 된 기술자 또는 초음파가 수행 할 필요가 있으며 의료 제공자가 중요한 작업에 더 집중할 수 있도록합니다. 의료 비용을 절감하면서 워크플로우 효율성을 향상시킵니다. AI와 통합 된 저렴한 Point-of-care 및 휴대용 초음파 장치를 개발하는 데 중점을두고 예측 기간 동안 시장 성장을 지원할 것으로 예상됩니다.
인공 지능 기술의 높은 채택
다양한 의료 응용 분야의 인공 지능 기술의 증가 채택은 초음파 이미징 시장에서 인공 지능의 성장을 연료하는 주요 요소였습니다. 초음파 이미징은 진단을 개선하고 정확한 결과를 제공합니다. 다양한 AI 알고리즘을 개발하여 엄청난 양의 초음파 이미징 데이터에서 학습하고 진단의 레이디슨과 초음파를 돕고 있습니다. 예를 들어, 많은 솔루션은 이상성을 감지하거나 초음파 스캔의 자동 분석을 수행하는 데 도움이 깊은 학습을 사용합니다. 이것은 workload를 감소시키고 인간에 의해 놓칠 수 있는 미묘한 anomalies를 붙잡을 수 있습니다. AI 향상의 기능으로, 초음파의 통합은 환자 관리 개선에 중요한 역할을합니다. AI를 임상 의사 결정 지원 시스템에 통합하는 추세가 계속됩니다. 많은 큰 기술 회사 및 시작은 초음파 이미징 워크플로우를 개선하기 위해 대상 고급 AI 도구를 개발하는 데 적극적으로 노력하고 있습니다. 그것은 다음 몇 년 이내에, 대부분의 새로운 초음파 기계는 임베디드 AI의 일부 형태로 장착 될 것으로 예상된다. 별도의 솔루션이 필요없는 Point-of-care에서 자동화된 분석이 가능합니다. 세계 보건기구 (World Health Organization)에 따라 전 세계 모든 사망의 70 % 이상을 차지하지 않는 질병 계정. 초음파는 많은 그런 상태의 검열 그리고 진단을 위한 중요한 공구이기 때문에, AI는 초음파의 능력을 강화해서 이 성장하는 의료 문제를 해결할 것을 도울 수 있습니다.
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초음파 화상 진찰의 신청에 있는 성장
초음파 이미징의 응용은 세계적인 규모에서 초음파 이미징 시장에서 인공 지능의 성장을 직접 연료하는 exponentially 성장하고 있습니다. 초음파 이미징은 생리학을 포함한 다양한 의료 분야의 응용 프로그램을 갖추기 위해 만 사용되는 것으로 변환되었습니다. 방사선학, urology 및 다른 사람. 특수에 걸쳐 사용의 증가 범위는 초음파 장치 및 절차에 대한 더 높은 수요로 번역되었습니다. AI는 더 정확한 진단을 전달하기 위하여 초음파 장치의 기능을 개량하고 확장하는 것을 돕습니다. 기계 학습과 깊은 학습과 같은 기술은 고품질 이미지를 생성하는 초음파 기계를 가능하게 하고, 진보된 양적 분석을 실행하고 방사선 연구원에게 진단 지원을 제공합니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 심장, 간, 난소 등의 초음파 검사에 대한 이상성을 감지 할 수 있으며 방사선 학자의 특별한 관심을 필요로하는 강조 영역. 초경량의 효율성과 처리량 증가 몇몇 초음파 장치 제조자는 또한 자동화한 이미지 최적화와 anomaly 탐지 같이 AI 기능을 그들의 새로운 모형에 통합했습니다.
Analyst의 주요 Takeaways:
Ultrasound Imaging 시장의 글로벌 인공 지능은 AI 하드웨어 및 AI 기반 임상 결정 지원 시스템의 높은 채택 비용 감소로 구동되는 강력한 성장 잠재력을 가지고 있습니다. AI 및 기계 학습 알고리즘으로, 그들은 초음파 이미지를 사용하여 방사선 학자 및 소아과자를 더 정확하게 감지하고 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 북미는 현재 의료 제공 업체 및 진단 이미징 센터에 의해 AI의 무거운 투자로 인해 효율성과 처리량을 향상시키고 있습니다. 아시아 태평양은 의료 관광과 빠르게 성장하는 중급 수요가 늘어나는 가장 빠른 성장을 볼 것으로 예상됩니다.
그러나, 숙련 된 AI 인력 및 상호 운용성 문제의 부족은 이미징 장치와 AI 플랫폼 간의 문제로 인해 일부 지역에서 넓은 채용에 도전합니다. AI-assisted 임상 의사 결정에 대한 데이터 개인 정보 보호 및 규제 우려도 hamper 시장 성장 할 수 있습니다. 기존의 초음파 시스템을 AI 기반 시스템으로 전환하는 높은 초기 비용은 전 세계적으로 현금 스트랩 공공 병원의 장벽입니다. 성공적인 상업화는 인간 해석과 비교된 진단 uncertainty와 변이 감소에 명확한 임상 이익을 해독하는 것을 의지할 것입니다. AI 기업과 초음파 OEM 사이의 협력은 다른 지형 및 소득 수준을위한 컨텍스트, 확장 가능한 솔루션 설계에 중요합니다.
시장 도전:Data 개인 정보 보호 및 보안 문제
데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 초음파 이미징 시장에서 글로벌 인공 지능의 성장을 억제합니다. 초음파 이미징에 적용된 AI와 딥러닝을 통해 환자 데이터 및 이미지의 심각한 위험이 누출되고 도난되거나 잘못 사용되었습니다. 초음파는 내부 기관 및 고해상도 이미지의 라이브 비디오 피드를 생성합니다. 그런 민감한 데이터가 잘못된 손에 떨어지면, 그것은 myriad unlawful 목적을 위해 misused 일 수 있습니다. 이 잎 환자와 의료 제공자는 AI-powered 초음파 공구를 채택합니다.
많은 국가에서 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 규정의 부족은 이러한 위험을 더 발휘합니다. 환자는 초음파 보고서 및 스캔과 같은 개인 건강 정보가 적절하게 이해하고 적절한 동의 또는 oversight없이 제 3 자에 의해 공유 및 처리 될 수 있습니다. 개발된 국가에서는 AI 애플리케이션을 통해 생성된 환자 데이터의 소유권 및 관리에 대한 명확한 규칙을 수립하는 데 계속 의존합니다. 데이터 침해의 불확실성과 두려움은 새로운 AI 기반 초음파 기술을 구현하는 환자와 병원 모두의 신념과 두려움입니다.
시장 기회: 새로운 질병 진단에서 신청
인공 지능은 초음파 이미징을 사용하여 질병 진단을위한 새로운 정맥을 열었습니다. 딥러닝 알고리즘의 도움으로, 초음파 이미지는 질병을 더 정확하게 검출하기 위해 분석될 수 있습니다. 글로벌 AI에 대한 큰 기회를 제공합니다. 초음파 이미징 시장. AI는 방사선 연구원과 소아그래퍼가 더 빠르고 믿을 수 있는 진단을, 특히 초음파 이미지 해석이 그렇지 않을지도 모르다 조건을 위한 잠재력을 가지고 있습니다. 딥러닝 모델은 인간의 눈이 놓을 수 있다는 것을 인식하기 위해 초음파 이미지의 거대한 볼륨에 훈련 될 수있다. 이 폐렴, 암 및 심장 질환과 같은 질병의 진단을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 자연에서 출판 된 2021 연구는 초음파 비디오에서 폐렴을 감지하기 위해 0.99의 수신기 운영 특성 곡선 아래 영역을 달성 한 AI 시스템을 발표했습니다. 전문가 클리닉. AI의 사용은 또한 신흥 시장과 시골 지역에 유리한 수의 훈련 된 방사선 학자가 부족합니다. AI와 통합된 휴대용 초음파 기계를 사용하는 자동화된 진단은 그런 underserved 지구에 질 의학을 가져올 것을 도울 수 있었습니다. WHO 당, 정확한 방사선 진단은 세계 인구의 절반 이상에 접근할 수 없습니다. AI-powered 초음파는 이 간격을 해결할 수 있었습니다.
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Solution- Rising Deployment of AI-Powered Clinical Decision Support Tools 드라이브 소프트웨어 Adoption
해결책의 관점에서, 소프트웨어 세그먼트는 AI-powered 임상 결정 지원 공구의 성장 이용 때문에 초음파 이미징 시장에서 50 %를 가진 세계적인 인공 지능의 가장 높은 점유율을 보유할 것으로 예상됩니다. AI 소프트웨어 솔루션은 clinicians를 사용하여 진단 및 치료 활동에 더 많은 시간을 절약 할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘의 통합으로, 초음파 소프트웨어는 이제 자동으로 시험을 분석하고, anomalies를 감지하고, 임상 보고서를 생성하고, 보조 진단을 생성합니다. 이 뿐만 아니라 귀중한 시간을 절약하고 또한 진단 정확도를 개량합니다. AI 소프트웨어의 채택을 추진하는 주요 요인은 자동화된 이미지 분석을 위한 진보된 신청의 발달입니다. Leading Provider는 대용량의 이미지에서 의미 있는 통찰력을 신속하게 추출할 수 있도록 초음파 소프트웨어의 컴퓨터 비전 기능을 강화하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 일부 솔루션은 비정상적인 병변을 식별 할 수 있으며 종양을 특성화하고 태아 개발 단계를 감지하고 혈액 흐름 패턴을 모니터링 할 수 있습니다. 광대한 할당 된 데이터 세트에서 훈련 된 깊은 학습 모델을 통해. 일상 이미지 해석의 자동화는 복잡한 사례에 초점을 맞추기 위해 방사선 학자를 해방합니다. 또한, 수요는 AI 기반 임상 의사 결정 지원 솔루션으로 인해 치료 결정을 내릴 수 있습니다. 기계 학습에 의해 구동되는 소프트웨어는 환자의 위험을 stratify, 치료 응답 예측, 개인화 된 치료 계획을 권장합니다. 이것은 비 알콜성 지방 간 질병과 같은 불완전한 처리 통로를 가진 질병 지역에서 특히 귀중합니다. 더 높은 품질과 더 많은 비용 효율적인 치료를 제공하는 표적 조언 보조 일반 의사. 몇몇 시작은 또한 소프트웨어 판매를 위한 다른 catalyst인 초음파 가이드 절차를 위한 사실상 조수 기술을 개발합니다.
Machine Learning Algorithms의 기술 발전은 기계 학습 세그먼트를 구동
기술 측면에서, 기계 학습 세그먼트는 AI 플랫폼의 기능을 강화하는 지속적인 개발으로 인해 2024 %의 가장 높은 점유율을 보유 할 것으로 예상됩니다. 기계 학습 인공 지능 솔루션의 핵심에 위치한 다양한 알고리즘을 사용하여 초음파 데이터에 대한 다양한 분석 요구를 제공합니다. 특히 초음 이미지 해석의 정확성과 자동화가 크게 향상되었습니다. 딥 볼티모어 신경 네트워크의 지속적인 혁신, 유전적 모험 네트워크, 강화 학습, 기타 아키텍처는 기계 학습이 지원할 수있는 초음파 응용 프로그램의 범위를 확장하고 있습니다. 예를 들어, 더 새로운 알고리즘은 병변을 감지하지 않는 소프트웨어를 허용하지만, 또한 세그먼트, 질감 패턴을 특성화하고, 시간 동안 종양 진도를 추적하고, 개인화 된 약을 위해 genomics에 대한 링크를 검색합니다. 더 높은 유용성, 더 중대한은 이 진보된 기계 학습 공구의 공급자 합격입니다. 하드웨어 발전은 또한 강력한 GPU를 가진 새로운 초음파 체계로 흥미를 연료를 공급하고, 임상 조정 내의 정교한 깊은 학습 모델을 현지으로 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 인프라를 제공합니다. 또한, 이동 학습에 대한 기술 개발, 학습 및 기타 분산 기계 학습 기술은 더 강력한 알고리즘을 교육하기위한 scarce annotated datasets의 광범위한 활용을 가능하게합니다. Vendor는 클라우드 기반 API 액세스를 제공하여 의료 이미징 응용 분야에 대한 깊은 학습 모델을 제공합니다.
초음파 유형에 의하여 - 질병 Prevalence와 검열 프로그램은 진단 화상 진찰을 밀어줍니다
초음파 유형의 관점에서, 진단 화상 세그먼트는 질병 검열과 관리를 위한 초음파의 증가한 임상 사용 때문에 2024년에 40 %를 가진 가장 높은 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 인구 성장과 노후화 추세는 전 세계적으로 만성 질환의 날카로운 상승으로 이끌고 있으며, 더 큰 진단 테스트 수요를 구동합니다. 예를 들어, 비만의 성장 문제는 반복 된 초음파 시험을 통해 수명 모니터링을 필요로하는 더 높은 지방 간 우선 순위에서 발생합니다. 정부 이니셔티브는 암, 심혈관 질환 및 기타 조건에 대한 조직 심사 프로그램을 통해 진단 이미징 세그먼트를 연료를 공급하고 있습니다. 예를 들어, 일반 breast ultrasound screening은 많은 서양 국가에서 40 세 이상의 여성에게 추천합니다. 유사하게, 적당한 초음파를 통해 prenatal 검열율을 확장하는 이니셔티브는 economies 개발에 있는 시장 성장을 유익합니다. 비침범성 성격, 방사선 노출의 부족, 그리고 순간 기능은 첫번째 선 화상 진찰 선택으로 진단 초음파의 역할을 더 지원합니다.
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북아메리카는 지배적인 지역 시장으로 자체를 설치했습니다. 이 지역은 2024 년 시장 점유율의 40.2%를 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 기계 학습 및 딥러닝 기능 통합 고급 초음파 이미징 솔루션을 개발하는 선도적 인 AI 및 의료 회사의 높은 농도를 자랑합니다. 미국과 캐나다에 본사를 둔 주요 선수는 echocardiography, radiology, obstetrics와 같은 지역의 혁신의 최전선에 있습니다.
또한 북미에는 최신 초음파 장치와 eagerly 채택 새로운 AI 전원 도구가 장착 된 병원 및 진단 클리닉이 있습니다. 지역 의료 제공자는 진단 정확도 향상, 워크플로우 효율 향상, 비용을 절감하는 인공 지능의 가치를 인식합니다. 강력한 Reimbursement 정책은 AI 기반 초음파 이미징 솔루션을 재정적으로 사용할 수 있습니다. 의료 분야의 AI 역량을 구축하는 공공 및 민간 기업에 의한 투자는 북미를 다른 글로벌 시장에서 계속 제공 할 것입니다.
새로운 시장 중, 아시아 태평양은 초음파 이미징에 대한 인공 지능에서 가장 빠른 이득을 목격 할 것으로 예상됩니다. 급속한 경제 개발 및 성장 의료 지출은 지역에 걸쳐 진단 인프라를 강화했습니다. 중국, 인도, 일본 및 한국은 특히 AI와 같은 디지털 기술과 통합 된 새로운 병원에서 크게 투자하고 있습니다. 지역 및 국제 기업을 위한 lucrative 환경을 조성하여 고급 초음파 솔루션을 시장에 공급합니다.
인공지능 초음파 이미징 시장 보고서 Coverage
| 공지사항 | 이름 * | ||
|---|---|---|---|
| 기본 년: | 2023년 | 2024년에 시장 크기: | US$ 972.1 백만 |
| 역사 자료: | 2019년 ~ 2023년 | 예측 기간: | 2024에서 2031 |
| 예상 기간 2024년에서 2031년 CAGR: | 9.7% 할인 | 2031년 가치 투상: | 장바구니 US$0.00 |
| 덮는 Geographies: |
| ||
| 적용된 세그먼트: |
| ||
| 회사 포함: | NVIDIA Corporation, Intel Corporation, IBM, EchoNous, Inc., Microsoft, General Vision Inc., GENERAL ELECTRIC COMPANY, Johnson & Johnson Services, Inc., Siemens Healthcare Private Limited, Medtronic, CloudMedx Inc., Agfa-Gevaert Group, Butterfly Network, Inc., Imagia Cybernetics Inc., Enlitic, Inc., Micron Technology, Inc. 및 SAMSUNG | ||
| 성장 운전사: |
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| 변형 및 도전 : |
| ||
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* 정의: 초음파 이미징 시장에서의 글로벌 인공 지능은 기계 학습 및 딥러닝 알고리즘을 초음파 이미징 데이터에 적용할 수 있습니다. Ultrasound 장치는 고품질 이미지를 캡처하고 자동화 된 분석 및 임상 결정 지원을 제공합니다. 이 시장에 있는 주요 제품은 AI 보조 초음파 체계, 기존 초음파 기계와 통합할 수 있는 AI 강화한 앱 및 AI에 의해 강화되는 임상 결정 지원 소프트웨어 및 큰 초음파 자료 세트에 훈련된 깊은 학습 모형을 포함합니다. AI 기능은 초음파 시험 효율성과 진단 결과의 정확도를 강화합니다.
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Ghanshyam Shrivastava
Ghanshyam Shrivastava - With over 20 years of experience in the management consulting and research, Ghanshyam Shrivastava serves as a Principal Consultant, bringing extensive expertise in biologics and biosimilars. His primary expertise lies in areas such as market entry and expansion strategy, competitive intelligence, and strategic transformation across diversified portfolio of various drugs used for different therapeutic category and APIs. He excels at identifying key challenges faced by clients and providing robust solutions to enhance their strategic decision-making capabilities. His comprehensive understanding of the market ensures valuable contributions to research reports and business decisions. Ghanshyam is a sought-after speaker at industry conferences and contributes to various publications on pharma industry.
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