医疗成像市场中的人工智能 规模与份额分析 - 增长趋势与预测 (2024-2031)
医疗成像市场的全球AI估计值为: 2024年1.21 Bn美元 预计将达到 2031年以前为9.60 Bn美元显示复合年增长率 (CAGR)从2024年到2031年占34.5%.
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医疗成像市场的全球人工智能预计将在预测期间有显著增长。 AI在各种疾病诊断和图像分析的医学成像中越来越多的应用预计将推动市场的发展. AI协助医疗成像通过分析大量患者数据,帮助更快更准确的诊断. 采用深入学习和机器学习等人工智能工具进行医疗图像分析,在保健提供者中越来越具有吸引力。
市场驱动力 -- -- 医疗成像数据量的增长
现代 医疗成像 在过去几年中,由于CT、核磁共振、超声波等技术的发展和广泛采用,程序已经爆炸。 这些先进的成像工具使医生能够非常详细地窥视人体内部,以发现疾病. 然而,成像程序数量的增加可能导致每天产生的医疗图像数量的增加。 大型医院可以很容易地从各种方式每天生成三字节成像数据。 此外,最近的进展使分辨率较高的图像得以更多地储存。 管理和分析这个庞大的成像数据是保健提供者的一项重大任务。
根据研究,单CT扫描可以生成超过500张图像,总计约50 MB数据大小. 随着每年在医院和诊断中心进行数百万次扫描,积累的成像档案已经膨胀到几字节的数据。 核磁共振扫描可生成图像的多个序列,每个患者总共100sMB数据. 具有一级创伤设施的最高学术医疗中心可能拥有50+CT和核磁共振扫描仪,不断增加成像档案。 此外,生活方式疾病和人口老化的增加可能导致近期扫描次数的增加。
虽然大型成像档案的储存可使用先进的系统加以管理,但手动分析这种数据超载几乎是不可能的。 即使是专业的放射科医生也无法切实审查以前对所有病人进行的扫描,以便进行后续检查或提出第二次意见。 因此,人工智能在这方面起着转型的作用. 各种AI算法正在开发和应用,通过过去的图像进行筛选,检测微妙的规律,并提供计算机辅助诊断. 大赦国际甚至可以从图像中获取定量数据,为预测性、预防性和参与性保健铺平道路。 这通过数据驱动的洞察力,大大扩大了精密医学的可能性范围. AI有助于克服医疗成像档案规模和复杂程度的持续增长所造成的限制。
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医院和诊断中心越来越多地采用基于AI的医学成像系统
由于AI在医疗成像应用方面已证明是成功的,因此在医院和诊断中心收养的人数有所增加。 大赦国际通过图像的自动分析、优先排序和量化等能力,表明有能力增加和加强放射学家的专门知识。 早期采用者报告说,提高了效率,减轻了工作量压力,并改进了报告的一致性。 AI在分析可以超越人类能力的庞大的先前扫描量方面表现优异.
对于现金短缺的公立医院,由于缺少放射科医生,大赦国际及时采取了干预措施,其费用低于雇用更多专家的费用。 大赦国际消除了从其他设施或城市征求专家意见的必要性或拖延。 甚至大型私人保健网络也承认大赦国际是战略需要,而不仅仅是促进其品牌差异化的一种选择。
政府政策在更广泛的部署方面发挥催化作用。 一些国家的管理机构正在促进标准化的AI框架、验证程序和数据共享,以促进综合医院的推出。 销售商正在大力投资开发多功能的AI平台,这些平台可以跨部门,从放射学到心脏病学到病理学。 基于云的分娩模式也日益被接受,甚至小型诊所也能够按需获得先进的人工智能技术作为服务。
例如,2024年3月,Philips和Synthetic MR宣布在医学诊断领域开展合作,推出了AI动力定量脑成像系统。 这种被称为智能量子神经3D的创新技术旨在革命性地诊断和分析神经功能障碍,包括痴呆症,创伤性脑损伤(TBI)和多发性硬化症(MS).
分析员的关键外卖:
医疗成像市场增长的全球AI是由卫生保健组织和诊断中心增加投资,将AI能力纳入医疗成像驱动的。 AI通过自动化日常任务,帮助放射学家和临床医生提高生产力和效率. 由于广泛研发和采用先进技术,北美目前主导市场. 然而,随着中国和印度等国家医疗保健支出增加,并注重减少诊断错误,亚太区域的增长预计将最快。
AI在早期从医疗图像中检测疾病的能力可以提供市场增长的机会. 这可大大改善病人的结果。 AI与图片存档和通信系统(PACS)的整合为分析大量过去的病人图像提供了机会. AI销售商与生产医疗成像设备的OEMs合作可以进一步加快采用. 然而,数据隐私法可阻碍市场增长,因为缺乏标准化的规章可限制开发深入学习所需的大型临床数据集。 不愿意采用新技术和担心放射科医生的工作中断也会阻碍市场增长。
市场挑战----缺乏熟练的人工智能劳动力
缺乏熟练的AI专业人员会妨碍全球AI在医疗成像市场的增长. 虽然AI正在成为先进医学成像技术的有机组成部分,但数据科学家、机器学习工程师和AI应用专家严重短缺,他们既深入了解技术和医学领域。 对现有工作人员进行关于新的人工智能工具和技术的培训需要投入大量时间和资源。 此外,由于技术公司的竞争激烈,吸引新的人才也很困难。 这种人才紧缩限制了各组织开发和部署先进的AI动力医疗成像解决方案的潜力. 有效解决技能差距需要教育机构、政府、私营公司共同努力,制定能够弥合技术和保健专业人员差距的培训方案。 在具备更熟练的AI劳动力之前,AI的许多救命应用可能无法实现.
市场机会:AI在药物发现和个性化医学中的范围
AI在加速药物发现过程和通过医学成像实现个性化保健方面有着巨大的潜力. AI算法可以分析大量医疗图像,临床试验数据和研究文献,以更好地理解疾病病理学,确定新的药物目标和生物标志. 这有助于研究人员更有效地设计和测试新的药物化合物。 在患者的医疗影像和基因剖面的帮助下,AI可以预测最佳治疗方案,并为个人生成定制的治疗计划. 它还有助于密切监测个性化水平的药物疗效。 随着疾病检测和治疗更加针对每个患者的需求,AI在个性化医学的成长中发挥着至关重要的作用. 随着对开发高级AI应用的更多投资,医疗保健的未来充满希望,有可能适时向合适的病人提供正确的治疗。
通过成像模式——CT成像由于诊断精度的提高而占据主导地位.
在成像方式方面, 计算成像法 据估计,2024年(CT)部分市场份额最高,为40.1%,因为全球主要保健设施普遍采用该部分。 由于CT成像在诊断工作流程中提供的优势,CT成像在放射科医生和临床医生中越来越受欢迎. AI的整合使得CT能够通过提高成像分析的准确性,减少诊断错误,将这些好处带到下一个层次.
应用于CT扫描的AI算法能够检测出人类读者可能忽略的微妙异常和异常. 肺栓塞,急性腹部症状,创伤性脑损伤等情况可以通过AI增强的CT分析更可靠地识别. 这有助于更快地诊断和治疗严重疾病。 大赦国际还协助自动分解CT扫描,突出放射学家感兴趣的区域,以便进行重点评价。 这简化了阅读工作流程,并最大限度地减少了读者之间的诊断差异.
精确和个性化药物的驱动力可以促进CT的使用. 通过多行星重建和3D建模能力,CT与AI结合提供高度详细的原子信息. 这支持了复杂程序的复杂治疗规划,如肿瘤重新剖析、联合替换和干预放射学干预。 大赦国际通过促进关于CT扫描的纵向研究,进一步协助治疗反应监测,以跟踪一段时间的治疗结果。
综合技术系统的承受能力不断提高,加上AI的准备程度,也促进了更广泛的准入和市场吸收。 供应商正在将AI集成到新的CT平台中,预先控制额外的IT集成成本. AI动力远程辐射学解决方案还有助于从低资源区远程读取CT扫描。 此类发展弥补了获取保健服务的重大差距,进一步巩固了CT作为护理成像模式的标准地位。
根据应用 - 放射学部分 占据主导地位 由于不同的AI应用
在应用方面,由于AI在整个放射学专业中扮演的扩展角色,估计放射学部分在2024年贡献了33.2%的最高市场份额. 从常规诊断成像到复杂的子特长程序,AI正在以不同的方式增强放射学工作流程.
主要应用之一包括将例行图像自动读取,用于胸X射线等常见迹象。 AI在标准化模式识别任务上表现优异,可以快速分解无标的考试,使放射学家可以自由从事复杂的研究. 基于自然语言处理的AI也在为基本考试自动生成报告. 这使得可以进行全天候的初步报告和更快的临床工作流程.
对于复杂的亚特长成像,AI通过自动化分片等能力是宝贵的. 在体内核磁共振中,人工智能能使腹部和骨盆器官发生智能分化,这种分化非常耗费时间。 这有助于先进的放射线,以改进癌症的培养和治疗反应指标。 在神经成像中,AI驱动的分解通过自动识别风险结构,辅助复杂肿瘤或动脉瘤的手术前规划.
大赦国际还加强了放射教育和研究活动。 在阅读过程中进行实时图像增强的工具有助于向受训者传授细微的解剖和病理见解。 对于研究,AI动力的射电基因组学和射电学平台协助从成像档案中自动提取数据,使大规模多中心研究能够以人工无法进行的规模进行.
这些不同的使用案例已牢固地确立AI是现代放射学实践不可或缺的组成部分. 庞大的成像数据储存库与复杂的病人群相结合,使放射学特别适合持续推进人工智能。
通过部署——以云为基础的部署开创了一个无障碍的时代
在部署方面,云基部分估计在2024年贡献了43.2%的最高市场份额,因为云基部分为客户和平台供应商提供了无障碍和使用便利。 对保健组织而言,向云层过渡分析能力可降低昂贵的基础设施维护费用和软件许可证费用。 这使得人工智能的采用更加可行,即使是对现金短缺的公共设施和小型私人做法也是如此。
从供应商方面看,云托管允许无缝软件更新,规模化性能,集中数据管理. 没有云技术,无法实际实施从多个客户点获得的集成成成像数据的AI模型。 这通过现实世界的证据生成加速AI的创新. 平台也可以通过软件-a-service伙伴关系引入新的应用程序,而无需客户承担额外的硬件投资.
对临床医生来说,云的部署通过网络和移动应用将高级AI功能置于易于获取的范围之内。 这种史无前例的可获性通过提高全球诊断一致性,扩大了AI的临床影响潜力. 即使当地信息技术支持有限的设施也能够使用精密的人工智能驱动的读物。 大赦国际还能够根据要求进行追溯性数据审查和咨询,克服各专业之间的实际和时间障碍。
患者受益于全球实现全民医保的云集AI。 不论地点或基础设施如何,都可以提供救生诊断。 这一范式转变了无障碍范式,将云部署作为医学成像中AI转化的首要推动因素。
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北美已成为医学成像市场AI的主导区域,2024年的市场份额估计为40.3%,原因是该地区的经济条件强劲,医疗开支高,能够广泛采用新的医疗技术。 美国拥有大量主要AI公司和创业企业,专注于医疗成像应用. 例如,IBM,微软和英特尔等几个主要技术巨头在开发AI动力成像解决方案方面做了大量投资.
本区域还拥有鼓励创新的扶持性监管环境。 美国FDA简化了某些AI医疗器械的通关程序,帮助新产品更快地进入市场. 这为当地企业开发AI成像工具提供了激励. 北美医院和保健提供者越来越愿意将这些先进技术纳入其临床工作流程。 这种早期的整合有助于积累进一步推动AI成像工具的开发和完善的经验.
亚太已成为医学成像方面增长最快的AI区域市场. 由于政府对AI保健部门的大力支持,中国正在快速加速发展。 中国政府将医疗AI确定为战略重点,并提供资金和税收奖励,以发展国内专业知识,实现新产品商业化. 这体现在越来越多的中国AI公司进入了医学成像空间. 大量病人和不断增长的医疗基础设施开支为AI工具创造了一个巨大的潜在市场.
其他亚洲国家,如日本、韩国和印度,也在为区域增长作出贡献。 例如,日本和韩国都建立了普及的保健系统,并要求找到解决办法,帮助克服农村地区医生短缺等挑战。 这促使公共和私人实体积极资助大赦国际的倡议。 正在放射、病理学和眼科等领域进行大量投资。 本区域的强大信息技术专长和低制造成本,进一步提高了它在医疗成像市场提供全球AI的竞争力。
医疗成像市场报告覆盖面中的AI
| 报告范围 | 细节 | ||
|---|---|---|---|
| 基准年 : | 2023 (英语). | 2024年市场规模: | 1.21 Bn美元 (单位:千美元) |
| 历史数据: | 2019年至2023年统计用区划代码和城乡划分代码: to县. | 预测周期 : | 2024至2031年统计用区划代码和城乡划分代码: to县. |
| 2024至2031 CAGR期预测: | 34.5% (中文(简体) ). | 2031 (英语). 数值预测 : | 9.60 Bn美元 (美元) |
| 覆盖的地理: |
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| 所涵盖的部分: |
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| 涵盖的公司: | GE 保健、西门子保健人员、Canon医疗系统、Philips、Aidoc、Fujifilm控股公司、Imagia Cybernetics、Lunit、Enlitic、iCAD Inc.、Case Vision、Subtle Medical、Cancercenter.ai、Viz.ai、Zebra医疗远景、Qure.ai、Zebra医疗远景、PathAI、Tempus、Dascena | ||
| 增长动力: |
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| 限制和挑战: |
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* 定义: 医学成像市场上的全球AI是指将人工智能能力纳入医学成像装置,软件和程序. 它允许开发可以分析X射线,CT扫描,核磁共振扫描和超声波扫描等医学图像的算法,以更准确地检测疾病. AI技术正在帮助放射学家和医生减少用于行政任务的时间,增加用于诊断和治疗的时间,改善保健结果.
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关于作者
Komal Dighe 是一名管理顾问，在市场研究和咨询领域拥有超过 8 年的经验。她擅长管理和提供健康技术咨询报告中的高质量见解和解决方案。她的专业知识包括进行一手和二手研究、有效满足客户要求以及在市场评估和预测方面表现出色。她的综合方法可确保客户获得全面而准确的分析，使他们能够做出明智的决策并利用市场机会。
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