Искусственный интеллект Рынок ультразвуковой визуализации SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Искусственный интеллект Рынок ультразвуковой визуализации Size and Trends

Глобальный рынок искусственного интеллекта на рынке ультразвуковых изображений оценивается как 972,1 млн долларов в 2024 году Ожидается, что он достигнет 1 879,2 млн долларов США к 2031 году, демонстрируя совокупный годовой темп роста (CAGR) 6,1% с 2024 по 2031 год.

To learn more about this report, request sample copy

Ожидается, что такие факторы, как расширение применения ИИ в медицинской визуализации и диагностике, повышение осведомленности о преимуществах ранней диагностики заболеваний и растущее финансирование и инвестиции в разработку ультразвуковых решений на основе ИИ, повысят спрос на искусственный интеллект на рынке ультразвуковой визуализации. На рынке также наблюдаются технологические достижения с интеграцией алгоритмов глубокого обучения и машинного обучения в системах и устройствах ультразвуковой визуализации, чтобы обеспечить повышенную точность и эффективность. Ультразвуковые системы на основе ИИ позволяют автоматизировать рутинные задачи, для выполнения которых в противном случае требуются обученные технические специалисты или снографы, что позволяет поставщикам медицинских услуг больше сосредоточиться на критических задачах. Это повышает эффективность рабочего процесса при одновременном снижении затрат на здравоохранение. Ожидается, что растущее внимание к разработке доступных устройств для оказания медицинской помощи и портативных ультразвуковых устройств, интегрированных с ИИ, также поддержит рост рынка в течение прогнозируемого периода.

Высокое внедрение технологий искусственного интеллекта

Растущее внедрение технологий искусственного интеллекта в различных приложениях здравоохранения стало основным фактором, подпитывающим рост искусственного интеллекта на рынке ультразвуковых изображений. Ультразвуковая визуализация широко использует возможности ИИ для улучшения диагностики и предоставления более точных результатов. Разрабатываются различные алгоритмы ИИ, которые могут учиться на огромных объемах данных ультразвуковой визуализации и помогать рентгенологам и снографам в диагностике. Например, многие решения теперь используют глубокое обучение, чтобы помочь обнаружить аномалии или выполнить автоматический анализ ультразвукового сканирования. Это уменьшает нагрузку и может помочь поймать тонкие аномалии, которые могут быть упущены людьми. По мере расширения возможностей ИИ его интеграция в ультразвук играет решающую роль в улучшении ухода за пациентами. В будущем тенденция включения ИИ в системы поддержки клинических решений будет продолжать расти. Многие крупные технологические компании и стартапы активно работают над разработкой передовых инструментов ИИ, направленных на улучшение рабочих процессов ультразвуковой визуализации. Ожидается, что в течение следующих нескольких лет большинство новых ультразвуковых аппаратов будут оснащены встроенным ИИ. Это позволит осуществлять автоматизированную аналитику на месте оказания медицинской помощи без необходимости использования отдельных решений. По данным Всемирной организации здравоохранения, неинфекционные заболевания составляют более 70% всех смертей в мире. Поскольку ультразвук является критическим инструментом для скрининга и диагностики многих таких состояний, ИИ может помочь решить эту растущую проблему здравоохранения, повысив возможности ультразвука.

Market Concentration and Competitive Landscape

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

Рост применения ультразвуковой визуализации

Применение ультразвуковой визуализации растет экспоненциально, что напрямую подпитывает рост искусственного интеллекта на рынке ультразвуковой визуализации в глобальном масштабе. Ультразвуковая визуализация превратилась из использования только для акушерских процедур в настоящее время имеет применение в различных медицинских дисциплинах, включая кардиологию. радиологияурология и многие другие. Это увеличение объема использования по специальностям привело к повышению спроса на ультразвуковые устройства и процедуры. ИИ помогает улучшить и расширить возможности ультразвуковых устройств для более точной диагностики. Такие технологии, как машинное обучение и глубокое обучение, позволяют ультразвуковым машинам производить высококачественные изображения, выполнять расширенный количественный анализ и оказывать диагностическую помощь радиологам. Например, алгоритмы ИИ могут обнаруживать аномалии при ультразвуковом сканировании сердца, печени, яичников и т. д. и выделять области, которые требуют особого внимания рентгенологов. Это повышает эффективность и пропускную способность ультразвука. Несколько производителей ультразвуковых устройств также интегрировали возможности искусственного интеллекта, такие как автоматическая оптимизация изображения и обнаружение аномалий в свои новые модели.

Ключевые выводы аналитика:

Глобальный рынок искусственного интеллекта в области ультразвуковой визуализации имеет сильный потенциал роста, обусловленный снижением затрат на аппаратное обеспечение ИИ и высоким внедрением систем поддержки клинических решений на основе ИИ. По мере продвижения алгоритмов ИИ и машинного обучения они могут помочь рентгенологам и снографам более точно выявлять и диагностировать медицинские состояния с помощью ультразвуковых изображений. Северная Америка в настоящее время доминирует благодаря значительным инвестициям в ИИ со стороны поставщиков медицинских услуг и диагностических центров визуализации, стремящихся повысить эффективность и пропускную способность. Ожидается, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет наблюдаться самый быстрый рост, вызванный ростом медицинского туризма и быстрорастущим средним классом, требующим улучшения доступа к медицинской помощи.

Однако нехватка квалифицированной рабочей силы в области искусственного интеллекта и проблемы взаимодействия между устройствами визуализации и платформами искусственного интеллекта создают проблему для более широкого внедрения в некоторых регионах. Конфиденциальность данных и проблемы регулирования, связанные с принятием клинических решений с помощью ИИ, также могут препятствовать росту рынка. Высокие первоначальные затраты на переход существующих ультразвуковых систем на системы на основе искусственного интеллекта являются барьером для государственных больниц во всем мире. Успешная коммерциализация будет зависеть от демонстрации очевидных клинических преимуществ по сравнению с диагностической неопределенностью и снижением вариаций по сравнению с интерпретацией человека. Текущие партнерские отношения между компаниями, занимающимися ИИ, и OEM-производителями ультразвука будут иметь решающее значение для разработки контекстуальных, масштабируемых решений для различных географических регионов и уровней доходов.

Проблемы рынка:Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных значительно сдерживают рост глобального искусственного интеллекта на рынке ультразвуковых изображений. Поскольку ИИ и глубокое обучение применяются к ультразвуковой визуализации, существуют серьезные риски утечки, кражи или неправильного использования данных и изображений пациентов. Ультразвук генерирует живые видеопотоки внутренних органов и изображения с высоким разрешением. Если такие конфиденциальные данные попадают в чужие руки, они могут быть использованы неправильно для множества незаконных целей. Это оставляет пациентов и поставщиков медицинских услуг нерешительными принять ультразвуковые инструменты на основе ИИ.

Отсутствие жестких правил конфиденциальности и безопасности данных во многих странах еще больше усугубляет эти риски. Пациенты обоснованно обеспокоены тем, как их личные данные о здоровье, такие как отчеты об УЗИ и сканирование, содержащие анатомические данные, могут храниться, передаваться и обрабатываться третьими лицами без надлежащего согласия или надзора. Даже в развитых странах продолжаются дебаты по поводу установления четких правил, касающихся владения и управления данными пациентов, генерируемыми с помощью приложений ИИ. Неопределенность и страх перед утечкой данных отпугивают пациентов и больницы от внедрения новых технологий ультразвука на основе искусственного интеллекта.

Рыночные возможности: Применение в новой диагностике заболеваний

Искусственный интеллект открыл новые возможности для диагностики заболеваний с помощью ультразвуковой визуализации. С помощью алгоритмов глубокого обучения можно анализировать ультразвуковые изображения для более точного выявления заболеваний. Это отличная возможность для глобального рынка искусственного интеллекта на рынке ультразвуковых изображений. ИИ может помочь рентгенологам и снографам ставить более быстрые и надежные диагнозы, особенно в условиях, когда интерпретация ультразвукового изображения может быть сложной или неоднозначной. Модели глубокого обучения могут быть обучены на огромных объемах ультразвуковых изображений для распознавания тонких признаков, которые человеческий глаз может пропустить. Это может улучшить диагностику таких заболеваний, как пневмония, рак и сердечные аномалии. Например, исследование 2021 года, опубликованное в Nature, представило систему ИИ, которая достигла области под кривой рабочих характеристик приемника 0,99 для обнаружения пневмонии из ультразвуковых видео, превосходя экспертов-клиницистов. Использование ИИ также выгодно на развивающихся рынках и в сельских районах, где не хватает квалифицированных радиологов. Автоматизированная диагностика с использованием портативных ультразвуковых аппаратов, интегрированных с ИИ, может помочь обеспечить качественное здравоохранение в таких недостаточно обслуживаемых регионах. По данным ВОЗ, точная радиологическая диагностика недоступна более чем половине населения мира. Ультразвук с искусственным интеллектом может помочь устранить этот пробел.

Discover high revenue pocket segments and roadmap to it: Get instant access to report

Растущее развертывание инструментов поддержки клинических решений на основе ИИ стимулирует принятие программного обеспечения

С точки зрения решения, сегмент программного обеспечения, как ожидается, будет удерживать самую высокую долю глобального искусственного интеллекта с 50% в 2024 году на рынке ультразвуковой визуализации из-за растущего использования инструментов поддержки клинических решений на основе ИИ. Программные решения ИИ позволяют врачам тратить больше времени на диагностическую и терапевтическую деятельность, автоматизируя повседневные задачи. Благодаря интеграции алгоритмов машинного обучения ультразвуковое программное обеспечение теперь может автоматически анализировать экзамены, обнаруживать аномалии, генерировать клинические отчеты и помогать диагностировать. Это не только экономит драгоценное время, но и повышает точность диагностики. Основным фактором, способствующим внедрению программного обеспечения ИИ, является разработка передовых приложений для автоматизированного анализа изображений. Ведущие поставщики фокусируются на расширении возможностей компьютерного зрения ультразвукового программного обеспечения, чтобы обеспечить быстрое извлечение значимых идей из больших объемов изображений. Например, некоторые решения могут идентифицировать аномальные поражения, характеризовать опухоли, обнаруживать стадии развития плода и контролировать образцы кровотока - все через модели глубокого обучения, обученные на обширных аннотированных наборах данных. Автоматизация рутинной интерпретации изображений позволяет радиологам сосредоточиться на сложных случаях. Кроме того, растет спрос на решения для поддержки клинических решений на основе ИИ, которые помогают направлять решения о лечении. Программное обеспечение, основанное на машинном обучении, используется для стратификации риска пациентов, прогнозирования ответов на терапию и рекомендации персонализированных планов ухода. Это особенно ценно в областях заболеваний с неясными путями лечения, такими как неалкогольная жировая болезнь печени. Целенаправленная консультация помогает врачам общего профиля в предоставлении более высокого качества и более экономически эффективной помощи. Несколько стартапов также разрабатывают технологии виртуальных помощников для ультразвуковых процедур, которые являются еще одним катализатором продаж программного обеспечения.

Технические достижения в алгоритмах машинного обучения определяют сегмент машинного обучения

С точки зрения технологий, сегмент машинного обучения, как ожидается, будет иметь самую высокую долю с 35% в 2024 году из-за текущих разработок, которые расширяют возможности платформ ИИ. Машинное обучение Он лежит в основе решений искусственного интеллекта с различными алгоритмами, обслуживающими различные аналитические потребности в ультразвуковых данных. В частности, модели глубокого обучения значительно улучшили точность и автоматизацию интерпретации ультразвукового изображения. Постоянные инновации в глубоких сверточных нейронных сетях, генеративных состязательных сетях, обучении с подкреплением и других архитектурах расширяют область применения ультразвука, которое может поддерживать машинное обучение. Например, новые алгоритмы позволяют программному обеспечению не только обнаруживать поражения, но и сегментировать их, характеризовать структуры текстуры, отслеживать прогрессирование опухоли с течением времени и связывать результаты визуализации с геномикой для персонализированной медицины. Чем выше полезность, тем больше поставщик принимает эти передовые инструменты машинного обучения. Продвижение аппаратного обеспечения также вызывает интерес, поскольку новые ультразвуковые системы с мощными графическими процессорами обеспечивают вычислительную инфраструктуру, необходимую для запуска сложных моделей глубокого обучения локально в клинических условиях. Кроме того, технологические разработки в области трансфертного обучения, федеративного обучения и других распределенных методов машинного обучения позволяют шире использовать скудные аннотированные наборы данных для обучения еще более надежным алгоритмам. Продавцы быстро монетизируют их, предлагая облачный API-доступ к моделям глубокого обучения для приложений медицинской визуализации.

По типу ультразвука - повышение распространенности заболеваний и программы скрининга увеличивают сегмент диагностической визуализации

С точки зрения типа ультразвука, сегмент диагностической визуализации, как ожидается, будет составлять самую высокую долю с 40% в 2024 году из-за увеличения клинического использования ультразвука для скрининга и лечения заболеваний. Рост населения и тенденции старения привели к более резкому росту хронических заболеваний во всем мире, что привело к увеличению спроса на диагностическое тестирование. Например, растущая проблема ожирения приводит к более высокой распространенности жировой ткани печени, что требует пожизненного мониторинга с помощью повторных ультразвуковых исследований. Правительственные инициативы также подпитывают сегмент диагностической визуализации посредством организованных программ скрининга рака, сердечно-сосудистых заболеваний и других состояний. Например, во многих западных странах рекомендуется регулярный ультразвуковой скрининг груди для женщин старше 40 лет. Аналогичным образом, инициативы по расширению показателей дородового скрининга с помощью доступного ультразвука способствуют росту рынка в развивающихся странах. Неинвазивный характер, отсутствие радиационного облучения и возможности в реальном времени дополнительно поддерживают роль диагностического ультразвука в качестве выбора визуализации первой линии.

Regional Insights

To learn more about this report, request sample copy

Северная Америка стала доминирующим региональным рынком. Ожидается, что в 2024 году на регион будет приходиться 40,2% доли рынка. Регион может похвастаться высокой концентрацией ведущих компаний в области искусственного интеллекта и здравоохранения, которые разрабатывают передовые решения для ультразвуковой визуализации, интегрированные с возможностями машинного обучения и глубокого обучения. Крупные игроки, базирующиеся в США и Канаде, находятся на переднем крае инноваций в таких областях, как эхокардиография, радиология и акушерство.

Кроме того, в Северной Америке есть большое количество больниц и диагностических клиник, которые оснащены новейшими ультразвуковыми устройствами и активно внедряют новые инструменты на основе искусственного интеллекта. Региональные поставщики медицинских услуг признают ценность искусственного интеллекта в повышении точности диагностики, повышении эффективности рабочего процесса и снижении затрат. Сильная политика возмещения также делает решения для ультразвуковой визуализации на основе ИИ финансово жизнеспособными. Растущие инвестиции государственных и частных организаций в создание возможностей искусственного интеллекта в секторе здравоохранения продолжат давать Северной Америке преимущество над другими мировыми рынками.

Ожидается, что среди развивающихся рынков Азиатско-Тихоокеанский регион станет свидетелем самого быстрого роста искусственного интеллекта для ультразвуковой визуализации. Быстрое экономическое развитие и растущие расходы на здравоохранение улучшили диагностическую инфраструктуру в регионе. Китай, Индия, Япония и Южная Корея инвестируют значительные средства в новые больницы, интегрированные с цифровыми технологиями, такими как искусственный интеллект. Это создает благоприятную среду для региональных и международных компаний для продвижения своих передовых ультразвуковых решений.

Market Report Scope

Key Developments

• В июле 2024 года, Здоровье Уход.Ведущая глобальная медицинская технологическая компания согласилась приобрести программное обеспечение Intelligent Ultrasound Group PLC для клинического искусственного интеллекта (AI) примерно за 51 миллион долларов США. умный Ультразвук специализируется на инструментах анализа изображений на основе ИИ для ультразвука, направленных на повышение эффективности и удобства использования.
• В ноябре 2023 года, Royal PhilipsКомпания, занимающаяся технологиями в области здравоохранения, получила дополнительное финансирование от Фонда Билла и Мелинды Гейтс для продвижения глобального внедрения алгоритмов ИИ на своем УЗИ Lumify Handheld. Эти алгоритмы упрощают критические измерения, особенно при выявлении аномалий беременности, резко сокращая время тренировок с недель до часов. Эта инициатива направлена на расширение доступа к ультразвуковым технологиям среди медицинских работников на переднем крае, более эффективную интеграцию их в повседневную медицинскую помощь.
• В феврале 2023 года GE HealthCare договорилась о приобретении Caption Health, Inc., улучшив ультразвуковые исследования с помощью приложений Caption AI для более простых и быстрых базовых экзаменов по эхокардиограмме более широким кругом медицинских работников.
• В феврале 2023 года Clarius Mobile Health получила 510 (k) клиренс для своей новой модели MSK AI, которая использует искусственный интеллект для автоматической идентификации и измерения сухожилий в стопе, лодыжке и колене. Эта модель ИИ скоро будет доступна с высокочастотными беспроводными ультразвуковыми сканерами Clarius L7 HD3 и Clarius L15 HD3.

* Определение: Глобальный рынок искусственного интеллекта в области ультразвуковой визуализации предполагает применение алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения к данным ультразвуковой визуализации. Это позволяет ультразвуковым устройствам получать изображения более высокого качества и предоставлять автоматизированную аналитику и поддержку клинических решений. Ключевые продукты на этом рынке включают в себя ультразвуковые системы с поддержкой ИИ, приложения с поддержкой ИИ, которые могут интегрироваться с существующими ультразвуковыми машинами, и программное обеспечение для поддержки клинических решений, основанное на моделях ИИ и глубокого обучения, обученных на больших наборах ультразвуковых данных. Возможности ИИ повышают эффективность ультразвукового исследования и точность результатов диагностики.

Market Segmentation

• Solution Insights (Выручка, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Аппаратное оборудование
  • Программное обеспечение
  • Услуги
• Ultrasound Type Insights (выручка, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Диагностическая визуализация
  • терапевтический
  • 2D, 3D/4D Ультразвуковое изображение
  • Ультразвук высокой интенсивности
  • внетелесный Ударная волна Литотрипсия
  • Ультразвук Доплера
• By Technology Insights (Выручка, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Машинное обучение
  • Обработка естественного языка
  • Контекстно-осознанные вычисления
  • Компьютерное зрение
• Application Insights (Выручка, USD Mn, 2019 - 2031)
  • радиология
  • Сердечно-сосудистый
  • гастроэнтерология
  • Акушерство и гинекология
• End-user Insights (Выручка, USD Mn, 2019 - 2031)
  • Больницы
  • Клиники
  • Исследовательские лаборатории и диагностика Центры визуализации
  • Центры материнства
  • Амбулаторные хирургические центры
• Regional Insights (Выручка, USD Mn, 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
  • Корпорация NVIDIA
  • Intel Corporation
  • IBM
  • EchoNous, Inc.
  • Microsoft
  • General Vision Inc.
  • Общая энергетическая компания
  • Джонсон и Джонсон Услуги, Inc.
  • Siemens Healthcare Private Limited
  • Медтроник
  • CloudMedx Inc.
  • Agfa-Gevaert Group
  • Butterfly Network, Inc.
  • Imagia Cybernetics Inc.
  • Enlitic, Inc.
  • Micron Technology, Inc.
  • Самсунг