INTELIGêNCIA ARTIFICIAL EM ULTRASOUND IMAGING MARKET SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Inteligência Artificial Em Ultrasound Imaging Market Size and Trends

Estima-se que o Global Artificial Intelligence in Ultrasound Imaging Market seja avaliado em USD 972.1 Mn em 2024 e é esperado alcançar USD 1,879.2 Mn por 2031, exibindo uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 6,1% de 2024 a 2031.

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Fatores como o aumento de aplicações de IA em imagem médica e diagnóstico, aumento na conscientização sobre os benefícios do diagnóstico precoce da doença, e o aumento do financiamento & investimentos para o desenvolvimento de soluções de ultrassonografia orientadas por IA são esperados para aumentar a demanda por inteligência artificial no mercado de imagem ultrassonográfica. O mercado também está testemunhando avanços tecnológicos com integração de algoritmos de aprendizagem profunda e aprendizado de máquina em sistemas de imagem de ultra-som e dispositivos para oferecer maior precisão e eficácia. A adoção de sistemas de ultrassom baseados em IA permite a automação em tarefas de rotina, o que exige que técnicos treinados ou sonógrafos realizem, permitindo que os prestadores de saúde se concentrem mais em tarefas críticas. Isso melhora a eficiência do fluxo de trabalho enquanto reduz os custos de saúde. O foco crescente no desenvolvimento de dispositivos de ultrassom acessíveis e portáteis integrados com AI também é esperado para apoiar o crescimento do mercado durante o período de previsão.

Alta adoção de tecnologias de inteligência artificial

A adoção crescente de tecnologias de inteligência artificial em várias aplicações de saúde tem sido um fator importante que alimenta o crescimento da inteligência artificial no mercado de imagem de ultrassonografia. A ultrassonografia tem adotado amplamente as capacidades de IA para melhorar o diagnóstico e fornecer resultados mais precisos. Vários algoritmos de IA estão sendo desenvolvidos que podem aprender com vastas quantidades de dados de imagem de ultrassonografia e ajudar radiologistas e sonógrafos no diagnóstico. Por exemplo, muitas soluções agora usam aprendizagem profunda para ajudar a detectar anormalidades ou realizar análises automáticas de exames de ultrassonografia. Isso reduz a carga de trabalho e pode ajudar a pegar anomalias sutis que podem ser perdidas pelos seres humanos. À medida que as capacidades de IA aumentam, sua integração no ultrassom está desempenhando um papel fundamental na melhoria do atendimento ao paciente. Avançando, a tendência de incorporar a IA em sistemas de apoio à decisão clínica continuará a aumentar. Muitas grandes empresas de tecnologia e startups estão trabalhando ativamente no desenvolvimento de ferramentas avançadas de IA direcionadas para melhorar os fluxos de trabalho de imagem de ultrassonografia. Espera-se que dentro dos próximos anos, a maioria das novas máquinas de ultrassom venha equipado com alguma forma de IA embarcada. Isso permitirá análises automatizadas no ponto de atendimento sem precisar de soluções separadas. De acordo com a Organização Mundial da Saúde, as doenças não transmissíveis representam mais de 70% de todas as mortes globalmente. Uma vez que a ultrassom é uma ferramenta crítica para o rastreamento e o diagnóstico de muitas dessas condições, a IA pode ajudar a resolver este problema de saúde crescente, melhorando as habilidades da ultrassom.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Crescimento em aplicações de ultrassonografia

As aplicações de imagem de ultra-som estão crescendo exponencialmente, o que está alimentando diretamente o crescimento da inteligência artificial no mercado de imagem de ultra-som em uma escala global. A imagem ultra-som transformou-se de ser usada apenas para procedimentos obstetras para agora ter aplicações em disciplinas médicas variadas, incluindo cardiologia, radiologia, urologia e muitos outros. Este alcance crescente de uso através de especialidades traduziu-se em maior demanda por dispositivos e procedimentos de ultrassonografia. A AI está ajudando a melhorar e expandir as capacidades dos dispositivos de ultra-som para oferecer diagnósticos mais precisos. Tecnologias como aprendizado de máquina e aprendizagem profunda estão permitindo que máquinas de ultrassom para produzir imagens de alta qualidade, realizar análises quantitativas avançadas e fornecer assistência diagnóstica aos radiologistas. Por exemplo, algoritmos de IA podem detectar anormalidades em exames de ultra-som de corações, fígados, ovários, etc. e destacar áreas que exigem atenção especial dos radiologistas. Isso está aumentando a eficiência e a produtividade da ultrassonografia. Vários fabricantes de dispositivos de ultrassom também integraram recursos de IA como otimização de imagem automatizada e detecção de anomalia em seus novos modelos.

Principais pontos turísticos:

A inteligência artificial global no mercado de imagem de ultra-som tem forte potencial de crescimento impulsionado pela diminuição dos custos de hardware AI e alta adoção de sistemas de suporte de decisão clínica baseados em AI. À medida que os algoritmos de IA e aprendizado de máquina avançam, eles podem ajudar os radiologistas e os sonógrafos a detectar e diagnosticar condições médicas usando imagens ultrassonográficas. A América do Norte domina atualmente devido a investimentos pesados em IA por prestadores de cuidados de saúde e centros de imagem de diagnóstico que procuram melhorar a eficiência e a produtividade. Espera-se que a Ásia Pacific veja o crescimento mais rápido impulsionado pelo aumento do turismo médico e uma classe média de crescimento rápido exigindo melhor acesso aos cuidados.

No entanto, a falta de mão-de-obra qualificada e questões de interoperabilidade entre dispositivos de imagem e plataformas de IA representam um desafio para uma adoção mais ampla em algumas regiões. A privacidade dos dados e as preocupações regulamentares em torno da tomada de decisão clínica assistida pela AI também podem dificultar o crescimento do mercado. Os altos custos iniciais de transição dos sistemas de ultrassom existentes para os baseados em IA são uma barreira para hospitais públicos desviados em dinheiro globalmente. A comercialização bem sucedida dependerá da demonstração de benefícios clínicos claros sobre a incerteza diagnóstica e redução da variação em comparação com a interpretação humana sozinho. As parcerias em curso entre empresas de IA e OEMs de ultrassom serão fundamentais para projetar soluções contextuais e escaláveis para diferentes geografias e níveis de renda.

Desafios de mercado:Preocupações de privacidade e segurança de dados

As preocupações de privacidade e segurança dos dados estão restringindo significativamente o crescimento da inteligência artificial global no mercado de imagem de ultrassonografia. Com AI e aprendizagem profunda sendo aplicada à imagem de ultrassonografia, há sérios riscos de dados e imagens do paciente sendo vazadas, roubadas ou mal utilizadas. Ultrassom gera feed de vídeo ao vivo de órgãos internos e imagens de alta resolução. Se tais dados sensíveis cair nas mãos erradas, pode ser mal utilizado para fins ilícitos miríades. Isso deixa os pacientes e os prestadores de cuidados de saúde hesitantes em adotar ferramentas de ultra-som alimentadas por IA.

A falta de regulamentos rigorosos de privacidade e segurança de dados em muitos países exacerba ainda mais esses riscos. Os pacientes estão justamente preocupados com a forma como seus dados pessoais de saúde, como relatórios de ultrassonografia e exames contendo detalhes anatômicos, podem ser armazenados, compartilhados e processados por terceiros sem consentimento adequado ou supervisão. Mesmo em nações desenvolvidas, há debates contínuos em torno de estabelecer regras claras sobre a propriedade e gestão de dados de pacientes gerados através de aplicações de IA. A incerteza e o medo das violações de dados desencorajam pacientes e hospitais a adotar novas tecnologias de ultrassom baseadas em IA.

Oportunidades de mercado: Aplicação no diagnóstico de novas doenças

A inteligência artificial abriu novas vias para o diagnóstico de doenças usando imagem ultra-som. Com a ajuda de algoritmos de aprendizagem profunda, imagens de ultrassom podem ser analisadas para detectar doenças com mais precisão. Isso representa uma grande oportunidade para a IA global no mercado de imagem de ultra-som. A IA tem o potencial de ajudar os radiologistas e os sonógrafos a fazer diagnósticos mais rápidos e confiáveis, especialmente para as condições em que a interpretação de imagem ultra-som pode ser desafiadora ou ambígua. Modelos de aprendizagem profunda podem ser treinados em enormes volumes de imagens ultra-som para reconhecer sinais sutis que o olho humano pode perder. Isso pode melhorar o diagnóstico de doenças como pneumonia, câncer e anormalidades cardíacas. Por exemplo, um estudo de 2021 publicado na Nature apresentou um sistema de IA que alcançou uma área sob a curva característica de funcionamento do receptor de 0,99 para detectar pneumonia de vídeos de ultrassom, superando clínicos especializados. O uso de IA também é benéfico em mercados emergentes e áreas rurais que não possuem número suficiente de radiologistas treinados. O diagnóstico automatizado usando máquinas de ultrassom portáteis integradas com IA pode ajudar a trazer saúde de qualidade para essas regiões carentes. De acordo com a OMS, o diagnóstico radiológico preciso não é acessível a mais de metade da população mundial. O ultra-som alimentado por IA pode ajudar a resolver esta lacuna.

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Por Solução - A implantação crescente de ferramentas de suporte de decisão clínica alimentadas por IA impulsiona a adoção de software

Em termos de solução, espera-se que o segmento de software mantenha a maior parte da inteligência artificial global com 50% em 2024 no mercado de imagem ultrassonográfica devido à crescente utilização de ferramentas de suporte a decisões clínicas movidas por IA. As soluções de software AI permitem que os médicos passem mais tempo em atividades diagnósticas e terapêuticas automatizando tarefas mundanas. Com a integração de algoritmos de aprendizado de máquina, o software de ultrassom agora pode analisar automaticamente os exames, detectar anomalias, gerar relatórios clínicos e diagnóstico de ajuda. Isso não só economiza tempo precioso, mas também melhora a precisão do diagnóstico. Um fator importante impulsionando a adoção do software AI é o desenvolvimento de aplicativos avançados para análise de imagem automatizada. Os principais fornecedores estão focados em melhorar as capacidades de visão do computador do software ultra-som para permitir a rápida extração de insights significativos de grandes volumes de imagens. Por exemplo, algumas soluções podem identificar lesões anormais, caracterizar tumores, detectar estágios de desenvolvimento fetal e monitorar padrões de fluxo sanguíneo - tudo através de modelos de aprendizagem profunda treinados em vastos conjuntos de dados anotados. A automação da interpretação de imagem de rotina libera radiologistas para se concentrar em casos complexos. Além disso, a demanda está aumentando para soluções de suporte de decisão clínica baseadas em IA que ajudam a orientar decisões de tratamento. Software alimentado por aprendizado de máquina está sendo utilizado para estratificar o risco do paciente, prever respostas terapêuticas e recomendar planos de cuidados personalizados. Isto é especialmente valioso em áreas de doença com vias de tratamento pouco claras, tais como doença hepática gordurosa não alcoólica. O conselho visado ajuda os médicos gerais na entrega de maior qualidade e cuidados mais rentáveis. Várias startups também estão desenvolvendo tecnologias de assistente virtual para procedimentos guiados por ultrassom, que é outro catalisador para vendas de software.

Por Tecnologia- Avanços em Algoritmos de Aprendizagem de Máquina Drive the Machine Learning Segment

Em termos de tecnologia, espera-se que o segmento de aprendizado de máquina mantenha a maior parte com 35% em 2024 devido a desenvolvimentos contínuos que estão melhorando as capacidades das plataformas de IA. Aprendizagem automática reside no núcleo de soluções de inteligência artificial, com diferentes algoritmos que atendem várias necessidades analíticas para dados de ultra-som. Os modelos de aprendizagem profunda supervisionados, em particular, melhoraram consideravelmente a precisão e a automação da interpretação de imagem ultrassonográfica. Inovar continuamente em redes neurais profundas convolucionais, redes adversariais generativas, aprendizado de reforço e outras arquiteturas está expandindo o escopo de aplicações ultrassonográficas que o aprendizado de máquina pode suportar. Por exemplo, algoritmos mais recentes estão permitindo que o software não apenas detecte lesões, mas também segmentá-las, caracterizar padrões de textura, acompanhar a progressão do tumor ao longo do tempo e vincular os achados de imagem à genômica para medicina personalizada. Quanto maior a utilidade, maior é a aceitação do provedor dessas ferramentas avançadas de aprendizado de máquina. Os avanços de hardware também estão alimentando o interesse, já que os sistemas de ultrassom mais recentes com GPUs poderosas fornecem a infraestrutura de computação necessária para executar sofisticados modelos de aprendizagem profunda localmente dentro de ambientes clínicos. Além disso, os desenvolvimentos tecnológicos na aprendizagem de transferência, aprendizagem federada e outras técnicas de aprendizado de máquina distribuídas estão permitindo uma utilização mais ampla de conjuntos de dados anotados escassos para treinamento de algoritmos ainda mais robustos. Os fornecedores estão rapidamente monetizando estes, oferecendo acesso API baseado em nuvem a modelos de aprendizagem profunda para aplicações de imagem médica.

Por tipo de ultra-som - Prevalência de doenças de elevação e programas de rastreamento aumentam o segmento de imagem diagnóstica

Em termos de tipo de ultrassonografia, espera-se que o segmento de imagem de diagnóstico contribua com a maior participação com 40% em 2024 devido ao aumento do uso clínico de ultrassonografia para rastreamento e gerenciamento de doenças. O crescimento populacional e as tendências de envelhecimento levaram a um aumento mais acentuado nas doenças crônicas globalmente, conduzindo assim uma maior demanda de testes de diagnóstico. Por exemplo, o crescente problema da obesidade está resultando em maior prevalência de fígado gorduroso que requer monitoramento ao longo da vida através de exames de ultra-som repetidos. As iniciativas do governo também estão alimentando o segmento de imagem de diagnóstico através de programas de rastreamento organizados para câncer, doenças cardiovasculares e outras condições. Por exemplo, o rastreamento regular de ultra-som de mama é recomendado para mulheres acima da idade 40 anos em muitos países ocidentais. Da mesma forma, as iniciativas para expandir as taxas de rastreamento pré-natal através de ultrassom acessível estão beneficiando o crescimento do mercado nas economias em desenvolvimento. A natureza não invasiva, a falta de exposição à radiação e a capacidade em tempo real suportam ainda mais o papel do ultra-som diagnóstico como uma escolha de imagem de primeira linha.

Regional Insights

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A América do Norte estabeleceu-se como o mercado regional dominante. Espera-se que a região represente 40,2% da quota de mercado em 2024. A região possui uma alta concentração de empresas líderes de IA e saúde que estão desenvolvendo soluções avançadas de imagem de ultra-som integradas com aprendizado de máquina e capacidades de aprendizagem profunda. Os principais jogadores baseados nos EUA e Canadá estão na vanguarda da inovação em áreas como ecocardiografia, radiologia e obstetrícia.

Além disso, a América do Norte tem um grande número de hospitais e clínicas de diagnóstico que estão equipados com os mais recentes dispositivos de ultra-som e adotam ansiosamente novas ferramentas alimentadas por IA. Os prestadores de cuidados de saúde regionais reconhecem o valor da inteligência artificial na melhoria da precisão diagnóstica, aumento da eficiência do fluxo de trabalho e redução dos custos. Políticas de reembolso fortes também tornam as soluções de imagem de ultrassonografia baseadas em IA financeiramente viáveis. Aumentar os investimentos por entidades públicas e privadas para construir capacidades de IA no setor de saúde continuará a dar uma vantagem sobre outros mercados globais.

Entre os mercados emergentes, a Ásia-Pacífico é esperada para testemunhar os ganhos mais rápidos na inteligência artificial para a imagem de ultra-som. O rápido desenvolvimento econômico e o crescimento das despesas de saúde têm melhorado as infraestruturas de diagnóstico em toda a região. China, Índia, Japão e Coreia do Sul, especialmente estão investindo fortemente em novos hospitais integrados com tecnologias digitais, como AI. Isso cria um ambiente lucrativo para empresas regionais e internacionais para comercializar suas soluções avançadas de ultrassom.

Market Report Scope

Key Developments

• Em 2024 de julho, GE Saúde Cuidado, uma empresa líder em tecnologia médica global, concordou em adquirir o negócio de software de inteligência artificial clínica (AI) do Intelligent Ultrasound Group PLC por cerca de US$ 51 milhões. Inteligente A Ultrasound é especializada em ferramentas de análise de imagem orientadas para IA para ultrassom, visando melhorar a eficiência e a usabilidade.
• Em novembro de 2023, Royal Philips, uma empresa de tecnologia de saúde, garantiu financiamento adicional da Fundação Bill & Melinda Gates para avançar a adoção global de algoritmos de IA em seu Lumify Handheld Ultrasound. Esses algoritmos simplificam as medidas críticas, particularmente na identificação de anomalias da gravidez, reduzindo drasticamente o tempo de treinamento de semanas a horas. Esta iniciativa visa ampliar o acesso à tecnologia de ultrassom entre os trabalhadores de saúde de linha de frente, integrando-a de forma mais eficaz em cuidados de rotina.
• Em fevereiro de 2023, a GE HealthCare concordou em adquirir a Caption Health, Inc., aprimorando exames de ultrassonografia com aplicações de IA de Capção para exames de ecocardiograma básico mais fáceis e mais rápidos por uma ampla gama de profissionais de saúde
• Em fevereiro de 2023, Clarius Mobile Health recebeu 510 (k) de folga para seu novo modelo MSK AI, que usa inteligência artificial para identificar e medir automaticamente tendões no pé, tornozelo e joelho. Este modelo de IA em breve estará disponível com os scanners de ultrassom portáteis sem fio de alta frequência Clarius L7 HD3 e Clarius L15 HD3.

*Definição: A inteligência artificial global no mercado de imagens de ultra-som envolve a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda para dados de imagem de ultra-som. Permite que os dispositivos de ultrassom capturem imagens de alta qualidade e forneçam suporte automatizado de análise e decisão clínica. Os principais produtos deste mercado incluem sistemas de ultrassom assistidos por IA, aplicativos alimentados por IA que podem integrar com máquinas de ultrassom existentes e software de suporte de decisão clínica alimentado por IA e modelos de aprendizagem profunda treinados em grandes conjuntos de dados de ultrassom. As capacidades de IA aumentam a eficiência do exame de ultra-som e a precisão dos resultados diagnósticos.

Market Segmentation

• Solução Insights (Revenue, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Hardware
  • Software
  • Serviços
• Tipo de Ultrassom Insights (Revenue, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Imagem do diagnóstico
  • Terapia ocupacional
  • 2D, 3D/4D Imagem ultrassonográfica
  • Ultrassom focalizado de alta intensidade
  • Extracorpião Lithotripsy de ondas de choque
  • Ultrassom Doppler
• (Insights, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Aprendizado de máquina
  • Processamento de linguagem natural
  • Context- Aware Computing
  • Visão de computador
• (Insights da aplicação, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Radiologia
  • Cardiovascular
  • Gastroenterologia
  • Obstetrícia e Ginecologia
• (Insights do usuário final, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Hospitais
  • Clínicas
  • laboratórios de pesquisa e diagnóstico Centros de Imagem
  • Centros de Maternidade
  • Centros cirúrgicos ambulatórios
• Desenvolvimento Web ($15-25 USD / hora)
  • América do Norte
    • EUA.
    • Canadá
  • América Latina
    • Brasil
    • Argentina
    • México
    • Resto da América Latina
  • Europa
    • Alemanha
    • U.K.
    • Espanha
    • França
    • Itália
    • Rússia
    • Resto da Europa
  • Ásia Pacífico
    • China
    • Índia
    • Japão
    • Austrália
    • Coreia do Sul
    • ASEAN
    • Resto da Ásia Pacífico
  • Oriente Médio
    • GCC Países
    • Israel
    • Resto do Oriente Médio
  • África
    • África do Sul
    • África do Norte
    • África Central
• Insights dos principais jogadores
  • NVIDIA Corporation
  • Intel Corporation
  • IBM
  • EchoNous, Inc.
  • Microsoft Microsoft
  • General Vision Inc.
  • COMPANHIA ELETRÁRIA GERAL
  • Johnson & Johnson Serviços, Inc.
  • Siemens Healthcare Private Limited
  • Medalhão
  • CloudMedx Inc.
  • Grupo Agfa-Gevaert
  • Butterfly Network, Inc.
  • Imagia Cybernetics Inc.
  • Enlitic, Inc.
  • Micron Technology, Inc.
  • SAMSUNG