AI NO MERCADO DE IMAGENS MéDICAS SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)
Estima-se que a IA global no mercado de imagem médica seja valorizada USD 1.21 Bn em 2024 e é esperado alcançar USD 9.60 Bn por 2031, exibindo uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 34,5% de 2024 a 2031.
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Espera-se que a IA global no mercado de imagens médicas testemunhe um crescimento significativo durante o período de previsão. Espera-se que as aplicações crescentes de IA em imagem médica para o diagnóstico de várias doenças e análise de imagem conduzam o mercado. A assistência à IA em imagem médica ajuda no diagnóstico mais rápido e preciso, analisando grandes quantidades de dados dos pacientes. A adoção de ferramentas de IA como aprendizagem profunda e aprendizado de máquina para análise de imagem médica está ganhando tração entre os profissionais de saúde.
Driver de mercado - Crescimento do volume de dados de imagem médica
Moderno imagem médica procedimentos explodiram nos últimos anos devido ao desenvolvimento e adoção generalizada de tecnologias como CT, RM, ultra-som e outros. Estas ferramentas avançadas de imagem permitiram que os médicos espreitassem dentro do corpo humano em grande detalhe para detectar doenças. No entanto, o aumento do número de procedimentos de imagem pode levar ao aumento do volume de imagens médicas sendo geradas todos os dias. Um grande hospital pode facilmente gerar terabytes de dados de imagem diariamente a partir de várias modalidades. Além disso, os avanços recentes permitiram imagens de resolução mais altas, ocupando mais armazenamento. Gerenciar e analisar esses enormes dados de imagem é uma tarefa monumental para os prestadores de cuidados de saúde.
De acordo com a pesquisa, a única TAC pode gerar mais de 500 imagens totalizando cerca de 50 MB de tamanho de dados. Com milhões de exames realizados anualmente em hospitais e centros de diagnóstico, acumulando arquivos de imagem têm inchado a petabytes de dados. A ressonância magnética gera múltiplas sequências de imagens que totalizam 100 de dados de MB por paciente. Os melhores centros médicos acadêmicos com instalações de trauma de nível 1 podem ter mais de 50 scanners de TC e RM que adicionam continuamente aos arquivos de imagem. Além disso, o aumento das doenças de estilo de vida e o envelhecimento da população podem levar ao aumento do número de exames no futuro próximo.
Enquanto o armazenamento de arquivos de imagem gigantesco é gerenciável com sistemas avançados, analisar essa sobrecarga de dados manualmente é quase impossível. Mesmo os radiologistas especializados não podem praticamente revisar todos os exames anteriores de todos os pacientes que vêm para acompanhamentos ou segunda opinião. Assim, a inteligência artificial desempenha um papel transformador nisto. Vários algoritmos AI estão sendo desenvolvidos e aplicados para peneirar através de imagens passadas, detectar padrões sutis e fornecer diagnóstico assistido por computador. AI pode até mesmo colher dados quantitativos de imagens pavimentam caminho para cuidados de saúde preditivos, preventivos e participativos. Isso expandiu amplamente o domínio das possibilidades de medicina de precisão através de insights orientados a dados. AI ajuda a superar as limitações causadas pelo crescimento constante no tamanho e complexidade dos arquivos de imagem médica.
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Aumento da adoção de sistemas de imagem médica baseados em IA em hospitais e centros de diagnóstico
Devido ao sucesso comprovado de IA em aplicações de imagem médica, houve aumento na adoção em hospitais e centros de diagnóstico. A IA demonstra a capacidade de aumentar e melhorar a experiência dos radiologistas através de capacidades como análise automática, priorização e quantificação de imagens. Os primeiros adotadores relataram melhor eficiência, redução das pressões de carga de trabalho e melhor consistência no relatório. AI se destaca na análise de enorme volume de exames anteriores que podem além das capacidades humanas.
Para hospitais públicos com falta de radiologista, a IA traz intervenções pontuais a custos mais baixos em comparação com a contratação de especialistas adicionais. AI elimina a necessidade ou atrasos na busca de opinião especializada de outras instalações ou cidades. Mesmo grandes redes privadas de saúde estão reconhecendo a IA como necessidade estratégica em vez de apenas uma opção para aumentar a sua diferenciação de marca.
As políticas governamentais desempenham um papel catalítico na implantação mais ampla. Órgãos regulatórios em alguns países estão promovendo quadros de IA padronizados, processos de validação e compartilhamento de dados para facilitar rollouts hospitalares integrados. Os fornecedores estão fortemente investindo no desenvolvimento de plataformas de IA versáteis que podem escalar em departamentos de radiologia para cardiologia para patologia. Modelos de entrega baseados em nuvem também estão ganhando aceitação, fazendo até mesmo pequenas clínicas capazes de acessar tecnologias de IA sofisticadas sob demanda como serviços.
Por exemplo, em março de 2024, a Philips e a Synthetic MR anunciaram a colaboração no campo dos diagnósticos médicos, lançando um sistema quantitativo de imagem cerebral alimentado por IA. Esta tecnologia inovadora, chamada Smart Quant Neuro 3D, visa revolucionar o diagnóstico e análise de distúrbios neurológicos, incluindo demência, lesões cerebrais traumáticas (TBI), e esclerose múltipla (MS).
Principais pontos turísticos:
A IA global no crescimento do mercado de imagem médica é impulsionado pelo aumento de investimentos de organizações de saúde e centros de diagnóstico para incorporar capacidades de IA em imagem médica. A IA ajuda os radiologistas e clínicos a melhorar a produtividade e a eficiência, automatizando tarefas de rotina. A América do Norte atualmente domina o mercado devido à extensa R&D e adoção de tecnologias avançadas. No entanto, a Ásia-Pacífico é esperada para testemunhar o crescimento mais rápido como países como a China e a Índia estão testemunhando aumento dos gastos em saúde e se concentra na redução de erros de diagnóstico.
A capacidade de IA para detectar doenças em um estágio inicial de imagens médicas pode oferecer oportunidades de crescimento do mercado. Isso pode melhorar significativamente os resultados dos pacientes. Integração de IA com sistemas de arquivamento e comunicação de imagem (PACS) oferece oportunidade para analisar enormes volumes de imagens de pacientes passados. A colaboração de fornecedores de IA com OEMs produzindo equipamentos de imagem médica pode acelerar ainda mais a adoção. No entanto, as leis de privacidade de dados podem dificultar o crescimento do mercado, pois a falta de regulamentos padronizados pode restringir o desenvolvimento de grandes conjuntos de dados clínicos necessários para a aprendizagem profunda. A relutância em adotar novas tecnologias e medo de interrupções entre radiologistas também pode dificultar o crescimento do mercado.
Desafio de mercado - Falta de mão-de-obra qualificada de IA
A falta de profissionais de IA qualificados pode dificultar a IA global no crescimento do mercado de imagem médica. Enquanto a IA está se tornando integral para tecnologias avançadas de imagem médica, houve grave escassez de cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e especialistas em aplicações de IA que têm compreensão aprofundada de tecnologia e domínio médico. A formação da força de trabalho existente em novas ferramentas e técnicas de IA requer um investimento significativo de tempo e recursos. Além disso, atrair novos talentos também é difícil devido à alta concorrência de empresas de tecnologia. Esta crise de talentos limita o potencial das organizações para desenvolver e implantar soluções de imagem médica avançadas de IA de ponta. Enfrentar eficazmente a lacuna de habilidades requer esforços colaborativos de instituições educacionais, governos, empresas privadas para desenvolver programas de treinamento que possam colmatar a divisão entre profissionais de tecnologia e saúde. Até que a força de trabalho de IA mais qualificada esteja disponível, muitas aplicações de IA que salvam vidas podem não ser realizadas.
Oportunidade de mercado: Escopo para IA na descoberta de drogas e medicina personalizada
A IA tem enorme potencial para acelerar o processo de descoberta de drogas e possibilitar cuidados de saúde personalizados através da imagem médica. Os algoritmos de IA podem analisar enormes volumes de imagens médicas, dados de ensaios clínicos e literatura de pesquisa para entender melhor a patologia da doença, identificar novos alvos de drogas e biomarcador. Isso ajuda os pesquisadores a projetar e testar novos compostos de drogas de forma mais eficiente. Com a ajuda de imagens médicas e perfil genético do paciente, a IA pode prever melhores opções de tratamento e gerar planos de tratamento personalizados para os indivíduos. Ele também ajuda no monitoramento próximo da eficácia da droga em nível personalizado. À medida que a detecção e o tratamento da doença se tornam mais específicos para as necessidades de cada paciente, a IA desempenha um papel vital no crescimento da medicina personalizada. Com mais investimento no desenvolvimento de aplicações avançadas de IA, o futuro da saúde está prometendo com possibilidades de fornecer tratamento correto para o paciente certo no momento certo.
Por modalidade de imagem - A imagem da tomografia domina devido à sua melhor precisão diagnóstica
Em termos de modalidade de imagem, tomografia computadorizada Estima-se que o segmento (CT) contribua com a maior quota de mercado de 40,1% em 2024, devido à sua ampla adoção em grandes instalações de saúde globalmente. A imagem da tomografia ganhou popularidade entre radiologistas e clínicos devido às vantagens que proporciona nos fluxos de trabalho diagnósticos. A integração da AI permite que a CT tome esses benefícios para o próximo nível, melhorando a precisão da análise de imagem e reduzindo erros de diagnóstico.
Algoritmos de IA aplicados aos exames de TC são capazes de detectar anomalias e anomalias sutis que podem ser ignoradas pelos leitores humanos. Condições como embolismo pulmonar, sintomas abdominais agudos e lesões cerebrais traumáticas podem ser identificadas de forma mais confiável através da análise de TC aprimorada por IA. Isso proporciona diagnóstico mais rápido e iniciação de tratamento para doenças graves. A IA também ajuda na segmentação automatizada de exames de TC, destacando regiões de interesse para radiologistas para avaliação focada. Este fluxos de trabalho de leitura simplificada e minimiza a variabilidade diagnóstica entre os leitores.
A unidade de precisão e medicina personalizada pode aumentar o uso de CT. Através de reconstrução multiplanar e capacidades de modelagem 3D, a TC combinada com IA fornece informações anatômicas altamente detalhadas. Isso suporta um planejamento sofisticado de tratamento para procedimentos complexos, como ressecções tumorais, substituições articulares e intervenções de radiologia intervencionista. AI ajuda ainda o monitoramento da resposta do tratamento, facilitando estudos longitudinais em exames de TC para acompanhar os resultados da terapia ao longo do tempo.
Crescer a acessibilidade dos sistemas de TC ao lado da disponibilidade de IA também promove maior acesso e aceitação de mercado. Os fornecedores estão integrando a IA em novas plataformas de TC, antecipando custos adicionais de integração de TI. As soluções de teleradiologia alimentadas por IA também facilitam a leitura remota de exames de TC de áreas de baixo recurso. Tais desenvolvimentos abordam grandes lacunas de acesso à saúde, cimentando ainda mais a posição da CT como padrão de modalidade de imagem de cuidados.
Por Aplicação- O segmento de radiologia domina devido a diversas aplicações de IA
Em termos de aplicação, o segmento de radiologia é estimado para contribuir com a maior quota de mercado de 33,2% em 2024, devido ao papel expansivo que a IA desempenha na especialidade de radiologia. Desde a imagem diagnóstica de rotina até procedimentos complexos de subespecialidade, a IA está aumentando os fluxos de trabalho de radiologia de diversas maneiras.
Uma das aplicações primárias inclui automatizar a imagem de rotina lida para indicações comuns como raios-x no peito. AI se destaca em tarefas de reconhecimento padrão e pode triage rapidamente exames não notáveis, liberando radiologistas para estudos complicados. A IA baseada no processamento de linguagem natural também automatiza a geração de relatórios para exames básicos. Isso permite relatórios preliminares e fluxo de trabalho clínico mais rápido.
Para imagens complexas de subespecialidade, a IA é inestimável através de recursos como segmentação automatizada. Na RM corporal, a IA permite segmentação inteligente de órgãos abdominais e pélvicos que consomem incrivelmente tempo manualmente. Isso facilita a radiomics avançada para o melhoramento do câncer e as métricas de resposta do tratamento. Na neuroimagem, a segmentação conduzida pela IA auxilia o planejamento pré-cirúrgico para tumores complexos ou aneurismas identificando automaticamente estruturas de risco.
AI também aumenta a educação radiológica e atividades de pesquisa. Ferramentas que executam o aumento de imagem em tempo real durante as leituras ajudam a transmitir informações anatômicas e patológicas nuas aos formandos. Para pesquisa, as plataformas de radiogenomics e radiomics alimentadas pela IA ajudam na extração de dados automatizada de arquivos de imagem para permitir estudos multicêntricos de grande escala em uma escala impossível manualmente.
Esses diversos casos de uso estabeleceram firmemente a IA como uma parte indispensável da prática de radiologia moderna. Grandes repositórios de dados de imagem combinados com coortes de pacientes complexos tornam a radiologia particularmente favorável ao avanço contínuo da IA.
Por Deployment - Cloud based deployment ushers em uma era de acessibilidade
Em termos de implantação, o segmento baseado em nuvem é estimado para contribuir com a maior quota de mercado de 43,2% em 2024, devido à acessibilidade e facilidade de uso que fornece aos clientes e aos fornecedores de plataforma. Para as organizações de saúde, a transição de recursos analíticos para a nuvem alivia custos caros de manutenção de infraestrutura local e de licença de software. Isso torna a adoção de IA mais viável, mesmo para instalações públicas rastreadas em dinheiro e pequenas práticas privadas.
Do lado do fornecedor, a hospedagem em nuvem permite atualizações de software sem costura, desempenho dimensionado e gerenciamento de dados centralizado. Os modelos de IA treinados em dados agregados de imagem de vários sites de clientes não podem ser implementadas de forma viável sem tecnologia de nuvem. Isso acelera a inovação da IA através da geração de evidências do mundo real. As plataformas também podem introduzir novas aplicações através de parcerias de software como serviço sem clientes com investimentos adicionais de hardware.
Para os médicos, a implantação em nuvem coloca funcionalidades avançadas de IA ao alcance fácil através de aplicativos web e móveis. Esta acessibilidade sem precedentes amplifica o potencial de impacto clínico da AI através da melhoria da consistência diagnóstica em todo o mundo. Mesmo as instalações com suporte de TI local limitado podem acessar leituras sofisticadas de especialidade orientadas por IA. A IA também permite revisões e consultas de dados retrospectivas sob demanda que superem barreiras físicas e temporais entre especialidades.
Os pacientes se beneficiam de IA na nuvem, alcançando a cobertura universal de saúde globalmente. Os diagnósticos que salvam a vida ficam disponíveis independentemente da localização ou da infraestrutura. Este paradigma de acessibilidade de mudança de paradigma coroa a implantação da nuvem como o principal facilitador da transformação da IA dentro da imagem médica.
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A América do Norte estabeleceu-se como a região dominante para a IA no mercado de imagens médicas com uma quota de mercado estimada de 40,3% em 2024, devido às fortes condições econômicas da região e altas despesas de saúde que permitem a adoção generalizada de novas tecnologias médicas. Os EUA têm um grande número de principais empresas de IA e startups com foco em aplicações de imagem médica. Por exemplo, vários grandes gigantes de tecnologia como IBM, Microsoft e Intel fizeram investimentos consideráveis no desenvolvimento de soluções de imagem alimentadas por IA.
A região também tem um ambiente regulatório de apoio que incentiva a inovação. A FDA dos EUA agilizou seu processo de depuração para certos dispositivos médicos de IA para ajudar novos produtos ao mercado mais rápido. Isso fornece incentivos para as empresas locais desenvolverem ferramentas de imagem de IA. Os hospitais norte-americanos e prestadores de cuidados de saúde estão cada vez mais abertos para integrar essas tecnologias avançadas em seus fluxos de trabalho clínicos. Esta integração precoce ajuda a construir experiência que impulsiona ainda mais o desenvolvimento e refinamento de ferramentas de imagem de IA.
Ásia Pacific surgiu como o mercado regional mais rápido crescimento para AI em imagem médica. A China está acelerando em um ritmo rápido devido ao forte apoio do governo para o setor de IA de saúde. O governo chinês identificou a IA médica como uma prioridade estratégica e oferece financiamento e incentivos fiscais para desenvolver conhecimentos domésticos e comercializar novos produtos. Isso se reflete no aumento do número de empresas chinesas de IA que entram no espaço de imagem médica. Grande população de pacientes e crescentes gastos de infraestrutura médica cria um mercado potencial massivo para ferramentas de IA.
Outros países asiáticos como Japão, Coreia do Sul e Índia também estão contribuindo para o crescimento regional. Por exemplo, o Japão e a Coreia do Sul têm sistemas de saúde universais e uma demanda por soluções que ajudam a superar desafios como a escassez de médicos em áreas rurais. Isso levou o financiamento agressivo de iniciativas de IA por entidades públicas e privadas. Investimentos significativos estão sendo feitos em áreas como radiologia, patologia e oftalmologia. A forte experiência de TI e baixos custos de fabricação da região aumentam ainda mais sua competitividade no fornecimento de IA global no mercado de imagens médicas.
AI na cobertura médica do relatório do mercado da imagem
| Cobertura de relatórios | Detalhes | ||
|---|---|---|---|
| Ano de base: | 2023 | Tamanho do mercado em 2024: | US$ 1.21 bilhões |
| Dados históricos para: | 2019 a 2023 | Período de previsão: | 2024 a 2031 |
| Período de previsão 2024 a 2031 CAGR: | 34,5% | 2031 Projeção de valor: | US$ 9,60 bilhões |
| Geografías cobertas: |
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| Segmentos cobertos: |
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| Empresas abrangidas: | 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 | ||
| Drivers de crescimento: |
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| Restrições & Desafios: |
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*Definição: A IA global no mercado de imagem médica refere-se à incorporação de capacidades de inteligência artificial em dispositivos de imagem médica, software e procedimentos. Permite o desenvolvimento de algoritmos que podem analisar imagens médicas como raios-X, exames de TC, exames de RM e exames de ultrassonografia para detectar doenças com mais precisão. As tecnologias de IA estão ajudando radiologistas e médicos a passar menos tempo em tarefas administrativas e mais tempo em diagnóstico e tratamento, melhorando os resultados da saúde.
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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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