超声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)
超声波成像市场的全球人工智能估计值 2024年972.1百万美元 预计将达到 1,879.2万美元显示复合年增长率 从2024年到2031年(CAGR)为6.1%.
了解更多关于此报告的信息, 请求样本副本
AI在医学成像和诊断中的应用增加,对早期疾病诊断的益处的认识提高,以及开发AI驱动的超声波解决方案的资金和投资增加等因素,预计会提升超声波成像市场对人工智能的需求. 市场还目睹了技术进步,在超声波成像系统和装置中结合了深层学习和机器学习算法,以提高准确性和有效性。 采用基于AI的超声波系统,可以实现日常任务的自动化,否则就需要经过培训的技术人员或声学专家来完成,使保健提供者能够更加专注于关键的任务。 这提高了工作流程的效率,同时降低了保健费用。 日益重视开发可负担得起的护理点和便携式超声波装置,与AI相结合,预计在预测期间也将支持市场增长。
高度采用人工智能技术
各种保健应用越来越多地采用人工智能技术,是助长超声波成像市场人工智能增长的一个主要因素。 超声波成像已广泛采用AI能力来改进诊断,并提供更准确的结果. 目前正在开发各种AI算法,可以学习大量超声波成像数据,帮助放射学家和声学家进行诊断. 例如,现在许多解决方案使用深层学习帮助检测异常或对超声波扫描进行自动分析. 这可以减少工作量,并有助于抓住人类可能忽略的微妙异常。 随着AI能力的增强,它融入超声波在改善病人护理方面发挥着关键作用. 展望未来,将AI纳入临床决策支持系统的趋势将继续上升。 许多大型技术公司和创业公司正在积极开发先进的AI工具,旨在改进超声波成像工作流程. 预计在未来几年内,大多数新的超声波机器将配备某种形式的嵌入式AI. 这将允许在护理点进行自动化分析,而不需要单独的解决方案。 根据世界卫生组织,非传染性疾病占全球死亡人数的70%以上。 由于超声波是筛选和诊断许多此类疾病的关键工具,AI可以通过增强超声波的能力来帮助解决这个日益严重的保健问题.
获取可操作的策略以击败竞争对手 : 立即访问报告
超声波成像应用的增长
超声波成像的应用呈指数增长趋势,这直接推动了超声波成像市场在全球范围内的人工智能增长。 超声波成像已经从仅仅用于产科手术转变为现在在包括心脏病学在内的各种医学学科中应用。 放射学泌尿科和许多其他 由于专业的使用范围不断扩大,对超声波装置和程序的需求增加。 大赦国际正在帮助提高和扩大超声波设备提供更准确诊断的能力。 机器学习和深度学习等技术使超声波机器能够产生高质量的图像,进行先进的定量分析,并为放射学家提供诊断协助. 例如AI算法可以在对心脏,肝脏,卵巢等进行超声波扫描时发现异常,并突出需要放射学家特别关注的领域. 这提高了超声波摄影的效率和吞吐量. 一些超声波设备制造商也将自动图像优化和异常检测等AI能力整合到他们的新模型中.
分析员的关键外卖:
超声波成像市场的全球人工智能由于AI硬件成本的下降和AI基于临床决策支持系统的高采用而具有强大的增长潜力. 随着AI和机器学习算法的进步,它们可以帮助放射学家和声学学家使用超声波图像更准确地检测和诊断医疗状况. 由于保健提供者和诊断成像中心为提高效率和吞吐量而对AI进行了大量投资,北美目前占据主导地位。 亚太区域预计将看到医疗旅游增长最快和中产阶级快速增长,要求改善获得护理的机会。
然而,缺乏熟练的人工智能工作队伍以及成像设备和人工智能平台之间的互操作性问题,对一些地区的更广泛采用构成了挑战。 围绕AI协助临床决策的数据隐私和监管问题也可能阻碍市场增长。 向基于AI的超声波系统过渡的初期费用高昂,是全球公立医院现金短缺的一个障碍。 能否成功地商业化将取决于能否证明与人类解释相比,诊断不确定性和变异性是否得到明显的临床利益。 AI公司与超声波OEMs之间的持续伙伴关系对于设计不同地理学和收入水平的背景、可扩展解决方案至关重要。
市场挑战:数据隐私和安全问题
数据隐私和安全问题极大地限制了超声波成像市场上全球人工智能的增长. 随着AI和深入学习被应用到超声波成像中,患者数据和图像出现泄露,被盗或滥用的严重风险. 超声波生成内部器官和高分辨率图像的视频直播. 如果这种敏感数据落入坏人手中,就可能被滥用于各种非法目的。 这使得患者和医护人员对采用AI动力超声波工具犹豫不决.
许多国家缺乏严格的数据隐私和安全条例,进一步加剧了这些风险。 患者有理由担心,他们的个人健康细节,如超声波测定报告和包含解剖细节的扫描,如何能够在未经适当同意或监督的情况下,由第三方储存,共享和处理. 即使在发达国家,人们也在就建立关于通过AI应用程序生成的病人数据的所有权和管理的明确规则展开辩论。 由于数据被破坏的不确定性和恐惧,病人和医院都不愿接受基于AI的新型超声波技术。
市场机会: 新疾病诊断中的应用
人工智能为使用超声波成像进行疾病诊断开辟了新的途径. 在深入学习算法的帮助下,超声波图像可以被分析,以更准确地检测疾病. 这为超声波成像市场的全球AI提供了巨大的机会. 大赦国际有可能帮助放射学家和声学学家更快和更可靠的诊断,特别是超声波图像解释可能具有挑战性或模糊性的情况。 深层学习模型可以接受大量超声波图像的训练,以识别人类眼睛可能错过的微妙迹象. 这可以改善肺炎,癌症,心脏异常等疾病的诊断. 例如,在"自然"上发表的2021年的一项研究提出了AI系统,实现了接收器操作特征曲线0.99下的一个区域,用于从超声波视频中检测肺炎,表现优异的专家临床医生. 在缺乏足够数量的训练有素的放射学家的新兴市场和农村地区,使用AI也是有益的。 使用与AI相结合的便携式超声波机进行自动诊断,可有助于为这些服务不足的地区提供优质保健。 根据卫生组织,全世界一半以上的人口无法获得准确的放射诊断。 人工智能超声波可以帮助弥补这一差距。
发现高收入的细分市场及其路线图 : 立即访问报告
应用AI-Powered临床决策支持工具驱动软件的应用
在溶液方面,由于AI动力临床决策支持工具的利用率不断提高,软件部分预计将在全球人工智能中占据最高份额,2024年在超声波成像市场上占50%. AI软件解决方案使临床医生能够通过自动化的普通任务,将更多的时间用于诊断和治疗活动. 随着机器学习算法的整合,超声波软件现在可以自动分析检查,检测异常,生成临床报告,以及辅助诊断. 这不仅节省了宝贵的时间,而且提高了诊断的准确性。 推动采用AI软件的一个主要因素是开发自动化图像分析的先进应用程序. 主要提供商正注重增强超声波软件的计算机视觉能力,以便能够从大量图像中迅速提取有意义的见解。 例如,一些解决方案可以识别异常的损伤,描述肿瘤特征,检测胎儿发育阶段,并监测血液流动模式 -- -- 所有这些都是通过大量附加说明的数据集培训的深入学习模式。 常规图像解析的自动化使放射学家能够集中精力处理复杂的案件。 此外,对基于AI的临床决策支持解决方案的需求也在增加,这些解决方案有助于指导治疗决定。 正在利用机器学习提供的软件来分解病人的风险、预测治疗反应和建议个性化护理计划。 这对于非酒精脂肪肝病等治疗途径不明的疾病地区尤为宝贵. 有针对性的咨询帮助一般医生提供质量更高、成本效益更高的护理。 一些创业企业也在为超声波制导程序开发虚拟辅助技术,这是软件销售的另一个催化剂。
由机器学习的技术进步驱动机器学习部分
在技术方面,由于正在增强AI平台能力的发展,预计机器学习部分在2024年将占35%的最高份额。 机器学习 位于人工智能解决方案的核心,不同的算法服务于超声波数据的各种分析需求. 特别是监督的深层学习模型大大提高了超声波图像判读的精度和自动化. 不断创新深层革命神经网络,基因对抗网络,强化学习等架构,正在扩大机器学习所能支持的超声波应用范围. 例如,较新的算法使软件不仅能够检测损伤,而且还能够分解损伤,描述纹理模式,跟踪肿瘤随时间推移而演变,并将成像结果与基因组学联系起来,用于个性化医学。 功用越大,供应商对这些先进机器学习工具的接受就越大. 硬件的进步也激发了人们的兴趣,因为较新的带有强大GPU的超声波系统提供了在临床环境下局部运行精密深层学习模型所需的计算基础设施. 此外,在转让学习、联合学习和其他分布式机器学习技术方面的技术发展,正在促使人们更广泛地利用稀有的附加说明的数据集来培训更健全的算法。 销售商通过提供基于云的API获取医学成像应用的深层学习模型的机会,迅速将这些模型货币化.
根据超声波类型 -- -- 疾病发病率上升和筛查方案促进诊断成像部分
在超声波类型方面,由于临床上更多地使用超声波学进行疾病筛查和管理,诊断成像片段预计将在2024年贡献最高份额,达到40%. 人口增长和老龄化趋势导致全球慢性病的急剧上升,从而驱使诊断检测需求增加。 例如,肥胖问题日益严重,导致脂肪肝病发病率较高,需要通过反复的超声波检查进行终身监测。 政府的举措还通过有组织的癌症、心血管疾病和其他疾病的筛查方案,为诊断成像部分火上浇油。 例如,许多西方国家建议对40岁以上的妇女进行定期乳房超声波检查。 同样,通过负担得起的超声波来扩大产前筛查率的倡议也有利于发展中经济体的市场增长。 非侵入性,缺乏辐射照射,实时能力进一步支持诊断超声波作为一线成像选择的作用.
了解更多关于此报告的信息, 请求样本副本
北美已确立为主导区域市场. 预计该区域在2024年占市场份额的40.2%。 本区域主要AI和保健公司高度集中,正在开发先进的超声波成像解决方案,与机器学习和深层学习能力相结合。 以美国和加拿大为基地的主要角色在回声心电学,放射学,产科等领域率先创新.
此外,北美还有大量的医院和诊断诊所,配备了最新的超声波设备,并热切地采用新的AI动力工具. 区域保健提供者认识到人工智能对提高诊断准确性、提高工作流程效率和降低成本的价值。 强有力的偿还政策也使基于AI的超声波成像解决方案在财政上可行. 公共和私营实体为建设保健部门的AI能力而增加的投资将继续使北美超越其他全球市场。
在新兴市场中,亚太区域预计将在超声波成像的人工智能方面取得最快的进展。 迅速的经济发展和不断增加的保健支出加强了整个区域的诊断基础设施。 中国、印度、日本和韩国尤其对与AI等数字技术相结合的新医院进行了大量投资。 这为区域和国际公司推销其先进的超声波解决方案创造了有利可图的环境。
超声成像市场中的人工智能报告覆盖面中
| 报告范围 | 细节 | ||
|---|---|---|---|
| 基准年 : | 2023 (英语). | 2024年市场规模: | 972.1亿吨 |
| 历史数据: | 2019年到2023年统计. | 预测周期 : | 2024年改为2031年 |
| 2024至2031 CAGR期预测: | 9.7% (单位:千美元) | 2031 (英语). 数值预测 : | 1,879.2百万卢比 |
| 覆盖的地理: |
| ||
| 所涵盖的部分: |
| ||
| 涵盖的公司: | NVIDIA公司、英特尔公司、IBM公司、EchoNous公司、微软、General Vision Inc.、General ELECTRIC COMPANY、Johnson & Johnson Services Inc.、西门子保健私人有限公司、Medtronic、CloudMedx公司、Agfa-Gevaert集团、蝴蝶网络公司、Imagia Cybernetics Inc.、Enlitic、Micron Technology Inc.和SAMSUNG | ||
| 增长动力: |
| ||
| 限制和挑战: |
| ||
揭示经过75+参数验证的宏观与微观, 立即访问报告
* 定义: 超声波成像市场的全球人工智能涉及将机器学习和深层学习算法应用于超声波成像数据. 它允许超声波设备捕捉质量较高的图像,并提供自动化分析学和临床决策支持. 这个市场的关键产品包括AI辅助超声波系统,可以与现有超声波机集成的AI动力应用软件,以及AI提供动力的临床决策支持软件和接受大型超声波数据集培训的深层学习模型. AI能力提高了超声波检查效率和诊断结果的准确性.
分享
关于作者
Ghanshyam Shrivastava - 凭借 20 多年的管理咨询和研究经验，Ghanshyam Shrivastava 担任首席顾问，在生物制剂和生物仿制药方面拥有丰富的专业知识。他的主要专业知识在于市场进入和扩张战略、竞争情报以及跨不同治疗类别和 API 的各种药物多元化组合的战略转型等领域。他擅长识别客户面临的关键挑战并提供强大的解决方案来增强他们的战略决策能力。他对市场的全面了解确保了对研究报告和业务决策的宝贵贡献。
Ghanshyam 是行业会议上备受追捧的演讲者，并为制药行业的各种出版物做出了贡献。
通过独家热门报告转变您的策略：
常见问题解答
信誉与认证
860519526
9001:2015
27001:2022
需要定制报告？
We can customize every report - free of charge - including purchasing stand-alone sections or country-level reports
立即定制选择许可证类型
信誉与认证
860519526
9001:2015
27001:2022
U.S.: 
U.K. : 
India : 
