ИИ на рынке медицинской визуализации SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

ИИ на рынке медицинской визуализации Size and Trends

Глобальный ИИ на рынке медицинских изображений оценивается как $1,21 млрд в 2024 году Ожидается, что он достигнет 9,60 млрд долларов США к 2031 году, демонстрируя совокупный годовой темп роста (CAGR) 34,5% с 2024 по 2031 год.

To learn more about this report, request sample copy

Ожидается, что глобальный ИИ на рынке медицинских изображений будет наблюдать значительный рост в течение прогнозируемого периода. Ожидается, что растущее применение ИИ в медицинской визуализации для диагностики различных заболеваний и анализа изображений будет стимулировать рынок. Помощь ИИ в медицинской визуализации помогает в более быстрой и точной диагностике, анализируя большие объемы данных о пациентах. Принятие инструментов ИИ, таких как глубокое обучение и машинное обучение для анализа медицинских изображений, набирает обороты среди поставщиков медицинских услуг.

Рыночный драйвер - Рост объема данных медицинской визуализации

современный медицинская визуализация За последние несколько лет процедуры взорвались из-за разработки и широкого внедрения таких технологий, как КТ, МРТ, ультразвук и другие. Эти передовые инструменты визуализации позволили врачам заглянуть внутрь человеческого тела, чтобы обнаружить заболевания. Однако увеличение количества процедур визуализации может привести к увеличению объема медицинских изображений, генерируемых каждый день. Большая больница может легко генерировать терабайты данных визуализации на ежедневной основе из различных методов. Кроме того, недавние достижения позволили изображениям с более высоким разрешением занимать больше места для хранения. Управление и анализ этих огромных данных визуализации является важной задачей для медицинских работников.

Согласно исследованиям, однократное КТ-сканирование может генерировать более 500 изображений на общую сумму около 50 МБ данных. С миллионами сканирований, ежегодно проводимых в больницах и диагностических центрах, накопление архивов изображений увеличилось до петабайт данных. МРТ-сканирование генерирует несколько последовательностей изображений на общую сумму 100 МБ данных на пациента. Лучшие академические медицинские центры с травматологическими учреждениями уровня 1 могут иметь более 50 КТ и МРТ-сканеров, которые постоянно добавляют к архивам изображений. Кроме того, рост заболеваний образа жизни и старение населения могут привести к увеличению числа сканирований в ближайшем будущем.

В то время как хранение гигантских архивов изображений можно управлять с помощью современных систем, анализ перегрузки данных вручную практически невозможен. Даже специализированные радиологи не могут практически проверить все предыдущие сканы всех пациентов. Таким образом, искусственный интеллект играет в этом трансформационную роль. Различные алгоритмы ИИ разрабатываются и применяются для просеивания прошлых изображений, обнаружения тонких шаблонов и обеспечения компьютерной диагностики. ИИ может даже собирать количественные данные из изображений, прокладывая путь для прогностического, профилактического и совместного здравоохранения. Это значительно расширило сферу возможностей для точной медицины с помощью данных. ИИ помогает преодолеть ограничения, вызванные постоянным ростом размеров и сложности медицинских архивов изображений.

Market Concentration and Competitive Landscape

Get actionable strategies to beat competition: Get instant access to report

Расширение внедрения систем медицинской визуализации на основе ИИ в больницах и диагностических центрах

Из-за доказанного успеха ИИ в медицинских приложениях для визуализации наблюдается рост внедрения в больницах и диагностических центрах. ИИ демонстрирует способность увеличивать и улучшать опыт радиологов с помощью таких возможностей, как автоматический анализ, расстановка приоритетов и количественная оценка изображений. Ранние пользователи сообщили о повышении эффективности, уменьшении нагрузки и лучшей последовательности в отчетности. ИИ преуспевает в анализе огромного объема предыдущих сканирований, которые могут выходить за рамки человеческих возможностей.

Для государственных больниц, испытывающих нехватку радиологов, ИИ обеспечивает своевременные вмешательства по более низким ценам по сравнению с наймом дополнительных специалистов. ИИ устраняет необходимость или задержки в получении экспертного заключения от других объектов или городов. Даже крупные частные сети здравоохранения признают ИИ стратегической необходимостью, а не просто возможностью повысить дифференциацию своего бренда.

Политика правительства играет каталитическую роль в более широком развертывании. В некоторых странах регулирующие органы продвигают стандартизированные рамки ИИ, процессы валидации и обмена данными для содействия внедрению интегрированных больниц. Продавцы активно инвестируют в разработку универсальных платформ ИИ, которые могут масштабироваться в разных отделах от радиологии до кардиологии и патологии. Облачные модели доставки также получают признание, что делает даже небольшие клиники способными получать доступ к сложным технологиям искусственного интеллекта по требованию в качестве услуг.

Например, в марте 2024 года Philips и Synthetic MR объявили о сотрудничестве в области медицинской диагностики, запустив систему количественной визуализации мозга на основе искусственного интеллекта. Эта инновационная технология, называемая Smart Quant Neuro 3D, направлена на революцию в диагностике и анализе неврологических расстройств, включая деменцию, черепно-мозговые травмы (ЧМТ) и рассеянный склероз (РС).

Ключевые выводы аналитика:

Глобальный рост рынка медицинских изображений обусловлен увеличением инвестиций со стороны организаций здравоохранения и диагностических центров для включения возможностей ИИ в медицинскую визуализацию. ИИ помогает радиологам и клиницистам повысить производительность и эффективность за счет автоматизации рутинных задач. Северная Америка в настоящее время доминирует на рынке благодаря обширным исследованиям и разработкам и внедрению передовых технологий. Тем не менее, Азиатско-Тихоокеанский регион, как ожидается, станет свидетелем самого быстрого роста, поскольку такие страны, как Китай и Индия, стали свидетелями увеличения расходов на здравоохранение и сосредоточены на сокращении диагностических ошибок.

Способность ИИ обнаруживать заболевания на ранней стадии с помощью медицинских изображений может обеспечить возможности для роста рынка. Это может значительно улучшить результаты лечения пациентов. Интеграция ИИ с системами архивирования изображений и связи (PACS) дает возможность анализировать огромные объемы изображений прошлых пациентов. Сотрудничество поставщиков ИИ с OEM-производителями, производящими оборудование для медицинской визуализации, может еще больше ускорить внедрение. Однако законы о конфиденциальности данных могут препятствовать росту рынка, поскольку отсутствие стандартизированных правил может ограничить разработку больших клинических наборов данных, необходимых для глубокого обучения. Нежелание внедрять новые технологии и страх перед сбоями в работе среди радиологов также могут препятствовать росту рынка.

Рыночная проблема: отсутствие квалифицированной рабочей силы

Недостаток квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта может помешать глобальному росту рынка медицинских изображений. В то время как ИИ становится неотъемлемой частью передовых технологий медицинской визуализации, наблюдается острая нехватка ученых-данных, инженеров машинного обучения и экспертов по приложениям ИИ, которые имеют глубокое понимание как технологии, так и медицинской области. Обучение существующих сотрудников новым инструментам и методам ИИ требует значительных вложений времени и ресурсов. Привлечение новых талантов также затруднено из-за высокой конкуренции со стороны технологических компаний. Этот кризис талантов ограничивает потенциал организаций для разработки и развертывания передовых решений для медицинской визуализации на основе ИИ. Эффективное устранение разрыва в навыках требует совместных усилий со стороны образовательных учреждений, правительств, частных фирм для разработки учебных программ, которые могут преодолеть разрыв между технологиями и медицинскими работниками. Пока не появится более квалифицированная рабочая сила ИИ, многие жизненно важные приложения ИИ могут быть не реализованы.

Рыночная возможность: Сфера применения ИИ в области открытия лекарств и персонализированной медицины

ИИ обладает огромным потенциалом в ускорении процесса обнаружения лекарств и обеспечении персонализированного здравоохранения с помощью медицинской визуализации. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные объемы медицинских изображений, данных клинических испытаний и исследовательской литературы, чтобы лучше понять патологию заболевания, определить новые цели лекарств и биомаркеры. Это помогает исследователям более эффективно разрабатывать и тестировать новые лекарственные соединения. С помощью медицинских изображений и генетического профиля пациента ИИ может прогнозировать лучшие варианты лечения и формировать индивидуальные планы лечения для людей. Это также помогает в тщательном мониторинге эффективности препарата на индивидуальном уровне. По мере того, как выявление и лечение заболеваний становится более конкретным для потребностей каждого пациента, ИИ играет жизненно важную роль в развитии персонализированной медицины. С большим количеством инвестиций в разработку передовых приложений ИИ будущее здравоохранения перспективно с возможностями предоставления правильного лечения правильному пациенту в нужное время.

Модальность изображения - КТ-визуализация доминирует благодаря улучшенной диагностической точности

С точки зрения модальности изображения, компьютерная томография Сегмент КТ, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 40,1% в 2024 году из-за его широкого распространения в крупных медицинских учреждениях по всему миру. КТ-визуализация приобрела популярность среди радиологов и клиницистов благодаря преимуществам, которые она предоставляет в диагностических рабочих процессах. Интеграция ИИ позволяет КТ вывести эти преимущества на новый уровень за счет повышения точности анализа изображений и уменьшения диагностических ошибок.

Алгоритмы ИИ, применяемые для компьютерной томографии, способны обнаруживать тонкие аномалии и аномалии, которые могут быть проигнорированы читателями. Такие состояния, как легочная эмболия, острые симптомы брюшной полости и черепно-мозговые травмы, можно идентифицировать более надежно с помощью КТ-анализа, усиленного ИИ. Это обеспечивает более быструю диагностику и начало лечения серьезных заболеваний. ИИ также помогает в автоматизированной сегментации КТ-сканирования, выделяя области, представляющие интерес для радиологов для целенаправленной оценки. Это упрощает рабочие процессы чтения и сводит к минимуму диагностическую изменчивость между читателями.

Стремление к точности и персонализированной медицине может увеличить использование КТ. Благодаря многоплановой реконструкции и возможностям 3D-моделирования, КТ в сочетании с ИИ обеспечивает очень подробную анатомическую информацию. Это поддерживает сложное планирование лечения для сложных процедур, таких как резекция опухоли, замена суставов и интервенционные радиологические вмешательства. ИИ также помогает контролировать реакцию на лечение, облегчая продольные исследования КТ-сканирования для отслеживания результатов терапии с течением времени.

Растущая доступность компьютерных систем наряду с готовностью к ИИ также способствует более широкому доступу и освоению рынка. Поставщики интегрируют ИИ в новые платформы CT, предотвращая дополнительные затраты на интеграцию ИТ. Телерадиологические решения на основе ИИ также облегчают дистанционное считывание КТ-сканирования из областей с низкими ресурсами. Такие разработки устраняют основные пробелы в доступе к здравоохранению, еще больше укрепляя позицию КТ как стандарта метода визуализации медицинской помощи.

Сегмент приложений-радиологии доминирует благодаря разнообразным приложениям ИИ

С точки зрения применения, сегмент радиологии, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 33,2% в 2024 году из-за обширной роли ИИ в радиологической специальности. От рутинной диагностической визуализации до сложных субспециальных процедур, ИИ расширяет рабочие процессы радиологии различными способами.

Одно из основных применений включает автоматизацию рутинных считываний изображений для общих показаний, таких как рентген грудной клетки. ИИ преуспевает в стандартизированных задачах распознавания образов и может быстро сортировать непримечательные экзамены, освобождая радиологов для сложных исследований. ИИ на основе обработки естественного языка также автоматизирует генерацию отчетов для базовых экзаменов. Это обеспечивает круглосуточную предварительную отчетность и более быстрый клинический рабочий процесс.

Для сложной подспециальной визуализации ИИ неоценим благодаря таким возможностям, как автоматизированная сегментация. В МРТ тела ИИ обеспечивает интеллектуальную сегментацию органов брюшной полости и таза, которая невероятно трудоемка вручную. Это облегчает передовую радиомику для улучшения показателей постановки рака и ответа на лечение. В нейровизуализации сегментация, управляемая ИИ, помогает дооперационному планированию сложных опухолей или аневризм, автоматически идентифицируя структуры риска.

ИИ также улучшает радиологическое образование и исследовательскую деятельность. Инструменты, которые выполняют увеличение изображения в реальном времени во время считывания, помогают придать тонкие анатомические и патологические прозрения ученикам. Для исследований платформы радиогеномики и радиомики с искусственным интеллектом помогают в автоматическом извлечении данных из архивов изображений, чтобы обеспечить крупномасштабные мультицентрические исследования в масштабе, невозможном вручную.

Эти разнообразные варианты использования прочно утвердили ИИ в качестве неотъемлемой части современной радиологической практики. Обширные хранилища данных визуализации в сочетании со сложными когортами пациентов делают радиологию особенно подходящей для постоянного развития ИИ.

Развертывание на основе облака открывает эру доступности

С точки зрения развертывания облачный сегмент, по оценкам, обеспечит самую высокую долю рынка в 43,2% в 2024 году благодаря доступности и простоте использования, которые он предоставляет как клиентам, так и поставщикам платформ. Для организаций здравоохранения переход на облачные аналитические возможности снижает затраты на обслуживание локальной инфраструктуры и лицензирование программного обеспечения. Это делает внедрение ИИ более осуществимым даже для государственных учреждений с ограниченными денежными средствами и небольших частных практик.

Со стороны поставщика облачный хостинг позволяет легко обновлять программное обеспечение, масштабировать производительность и централизованное управление данными. Модели ИИ, обученные на агрегированных данных визуализации с нескольких клиентских сайтов, не могут быть реализованы без облачных технологий. Это ускоряет инновации ИИ за счет создания реальных доказательств. Платформы также могут внедрять новые приложения через партнерские отношения «программное обеспечение как услуга» без привлечения дополнительных инвестиций в оборудование.

Для клиницистов облачное развертывание ставит передовые функции ИИ в пределах легкой досягаемости через веб-приложения и мобильные приложения. Эта беспрецедентная доступность усиливает клинический потенциал ИИ за счет улучшения согласованности диагностики во всем мире. Даже объекты с ограниченной локальной ИТ-поддержкой могут получить доступ к сложным специальностям на основе ИИ. ИИ также позволяет проводить ретроспективные обзоры данных по запросу и консультации, которые преодолевают физические и временные барьеры между специальностями.

Пациенты получают выгоду от облачного ИИ, достигая всеобщего охвата услугами здравоохранения во всем мире. Спасающая жизнь диагностика становится доступной независимо от местоположения или инфраструктуры. Эта парадигма, меняющая парадигму доступности, венчает развертывание облачных вычислений в качестве основного инструмента трансформации ИИ в медицинской визуализации.

Regional Insights

To learn more about this report, request sample copy

Северная Америка зарекомендовала себя как доминирующий регион для ИИ на рынке медицинских изображений с предполагаемой долей рынка 40,3% в 2024 году из-за сильных экономических условий региона и высоких расходов на здравоохранение, что позволяет широко внедрять новые медицинские технологии. В США есть большое количество ведущих компаний и стартапов, специализирующихся на приложениях для медицинской визуализации. Например, несколько крупных технологических гигантов, таких как IBM, Microsoft и Intel, сделали значительные инвестиции в разработку решений для обработки изображений на основе ИИ.

Регион также имеет благоприятную нормативную среду, которая поощряет инновации. FDA США упростило процесс очистки для некоторых медицинских устройств ИИ, чтобы помочь новым продуктам быстрее выйти на рынок. Это создает стимулы для местных предприятий для разработки инструментов визуализации ИИ. Североамериканские больницы и поставщики медицинских услуг все более открыты для интеграции таких передовых технологий в свои клинические рабочие процессы. Эта ранняя интеграция помогает создавать опыт, который в дальнейшем стимулирует разработку и совершенствование инструментов визуализации ИИ.

Азиатско-Тихоокеанский регион стал самым быстрорастущим региональным рынком ИИ в медицинской визуализации. Китай ускоряется быстрыми темпами из-за сильной государственной поддержки сектора здравоохранения. Китайское правительство определило медицинский ИИ как стратегический приоритет и предлагает финансирование и налоговые льготы для развития отечественной экспертизы и коммерциализации новых продуктов. Это отражается в растущем числе китайских компаний, занимающихся ИИ, которые выходят на рынок медицинских изображений. Большое количество пациентов и растущие расходы на медицинскую инфраструктуру создают огромный потенциальный рынок для инструментов искусственного интеллекта.

Другие азиатские страны, такие как Япония, Южная Корея и Индия, также способствуют региональному росту. Например, и Япония, и Южная Корея имеют универсальные системы здравоохранения и спрос на решения, которые помогают преодолеть такие проблемы, как нехватка врачей в сельских районах. Это привело к агрессивному финансированию инициатив в области ИИ государственными и частными организациями. Значительные инвестиции осуществляются в таких областях, как радиология, патология и офтальмология. Сильный ИТ-экспертиза региона и низкие производственные затраты еще больше повышают его конкурентоспособность в поставках глобального ИИ на рынке медицинских изображений.

Market Report Scope

Key Developments

• В марте 2024 года, Филипс SyntheticMR и SyntheticMR объединились, чтобы запустить количественную систему визуализации мозга на основе ИИ, улучшая диагностику неврологических расстройств, таких как рассеянный склероз, черепно-мозговые травмы и деменция. Новый пакет программного обеспечения, Smart Quant Neuro 3D MRI, сочетает в себе технологию SmartSpeed-реконструкции изображений Philips, клиническое применение 3D SyntAc и программное обеспечение для оценки тканей SyntheticMR SyMRI NEURO 3D.
• В январе 2024 года, Здоровье Уход. Компания объявила о заключении соглашения о приобретении MIM Software, глобального поставщика медицинских решений для анализа изображений и искусственного интеллекта в таких областях, как молекулярная радиотерапия, радиационная онкология, урология и диагностическая визуализация. Это приобретение направлено на интеграцию возможностей MIM Software в области анализа изображений и цифрового рабочего процесса в различных областях здравоохранения, расширение инноваций и дифференциацию решений GE HealthCare для положительного воздействия на пациентов и системы здравоохранения во всем мире.
• В ноябре 2023 года GE Health Care представила свой пакет AI MyBreastAI на конференции RSNA 2023. Этот передовой продукт предназначен для оптимизации рабочих процессов радиологов, предоставляя сложные инструменты для выявления и диагностики рака молочной железы на ранних стадиях, что в конечном итоге улучшает результаты лечения пациентов.
• В ноябре 2023 года Canon Medical Компания представила два из четырех своих новых компьютерных томографов, которые используют усовершенствованную платформу Aquilion CT и включают алгоритмы искусственного интеллекта для улучшения качества изображения и упрощения рабочих процессов сканера.
• В сентябре 2023 года COTA, компания, специализирующаяся на реальных онкологических данных и аналитике, запустила Vista, обширный автоматизированный набор данных EHR, предназначенный для ускорения исследований рака и внедрения надежного генеративного искусственного интеллекта в лечении рака. Vista использует автоматизированную абстракцию данных, алгоритмы машинного обучения и медицинский экспертный надзор для извлечения клинически значимой информации из электронных медицинских записей, предоставляя биофармацевтическим компаниям своевременную информацию для ускорения разработки жизненно важных методов лечения.

* Определение: Глобальный ИИ на рынке медицинских изображений относится к включению возможностей искусственного интеллекта в медицинские устройства визуализации, программное обеспечение и процедуры. Это позволяет разрабатывать алгоритмы, которые могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские лучи, КТ, МРТ и ультразвуковое сканирование, чтобы более точно выявлять заболевания. Технологии искусственного интеллекта помогают радиологам и врачам тратить меньше времени на административные задачи и больше времени на диагностику и лечение, улучшая результаты здравоохранения.

Market Segmentation

• Imaging Modality Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Компьютерная томография (CT)
  • Магнитно-резонансная томография (MRI)
  • Рентгеновское изображение
  • ультразвук
  • Другие (PET, SPECT и т.д.)
• Application Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
• • радиология
  • онкология
  • Кардиология
  • неврология
  • Другие (ортопедия, офтальмология и т.д.)
• Deployment Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
• • облачный
  • на месте
• End User Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Больницы и диагностические центры
  • Специальные клиники
  • Научно-исследовательские институты
  • Другие (фармацевтические компании и т.д.)
• Regional Insights (Выручка, USD Bn 2019 - 2031)
• • Северная Америка
    • США.
    • Канада
  • Латинская Америка
    • Бразилия
    • Аргентина
    • Мексика
    • Остальная часть Латинской Америки
  • Европа
    • Германия
    • Великобритания.
    • Испания
    • Франция
    • Италия
    • Россия
    • Остальная Европа
  • Азиатско-Тихоокеанский регион
    • Китай
    • Индия
    • Япония
    • Австралия
    • Южная Корея
    • АСЕАН
    • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
  • Ближний Восток
    • ГКЦ Страны
    • Израиль
    • Остальная часть Ближнего Востока
  • Африка
    • Южная Африка
    • Северная Африка
    • Центральная Африка
• Ключевые игроки Insights
  • GE Healthcare
  • Siemens Healthineers
  • Медицинские системы Canon
  • Филипс
  • Айдок
  • Fujifilm Holdings Corporation
  • Кибернетика Imagia
  • Луни
  • элитический
  • iCAD Inc.
  • ContextVision
  • Тонкий медицинский
  • Раковый центр.ai
  • Viz.ai
  • Медицинское зрение Zebra
  • Qure.ai
  • Медицинское зрение Zebra
  • Паттайя
  • Темп
  • Дасцена