肿瘤学人工智能市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按组件（软件解决方案、硬件、服务）、按癌症类型（乳腺癌、肺癌、前列腺癌、结直肠癌、脑肿瘤等）、按治疗类型（化疗、放疗、免疫疗法等）、按地区、按竞争进行细分，2018-2028 年

市场概览

2022 年全球肿瘤学人工智能市场价值为 7.0108 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2028 年的复合年增长率为 14.02%。肿瘤学人工智能 (AI) 有助于更快、更准确地诊断癌症，从而改善患者的治疗效果，预计这将在预测期内推动市场发展。医疗保健基础设施的增长和癌症患病率的上升预计将在预测期内推动市场扩张。疫情期间推动市场扩张的一个因素是越来越多地采用 AI 来诊断、治疗和分析复杂的数据集，这减轻了医院和医生的负担。

关键市场驱动因素

提高诊断准确性

AI 算法擅长高精度分析医学图像，例如 X 射线、MRI 和 CT 扫描。通过准确识别潜在肿瘤并评估其特征，AI 有助于早期检测癌症。早期检测对于有效治疗和提高生存率至关重要。因此，医疗保健提供者和患者都越来越依赖基于 AI 的诊断工具来在癌症最早、最可治疗的阶段检测癌症。人为错误和解读医学图像的差异可能导致误诊。AI 系统在分析中提供一致性和客观性，大大降低了误诊的可能性。这反过来又增强了医疗保健专业人员和患者对癌症诊断准确性的信心，进一步推动了 AI 在肿瘤学中的应用。世界各国政府和医疗保健组织都在投资癌症筛查计划。 AI 可以通过自动分析筛查测试（例如乳房 X 光检查和巴氏涂片检查）来帮助优化这些程序。

这些筛查的准确性提高可以实现早期癌症检测，从而增加对 AI 驱动解决方案的需求。准确的诊断是制定个性化治疗计划的基础。AI 不仅有助于诊断癌症，而且还有助于在分子水平上表征肿瘤。这使肿瘤学家能够根据癌症的特定基因组成和特征量身定制治疗策略，从而实现更有效和有针对性的治疗。患者越来越多地寻求个性化治疗方案，推动了肿瘤学对 AI 的需求。及时准确的诊断减少了对晚期癌症进行广泛且通常昂贵的治疗和干预的需求。这可以大大节省医疗保健系统的成本，使 AI 驱动的诊断成为医疗保健提供者和付款人的有吸引力的选择。AI 系统可以比人类更快地分析医学图像，并且全天候可用。这种效率可以简化临床工作流程，使医疗保健提供者能够看更多的患者并更有效地管理他们的资源。对于希望优化运营的医疗机构来说，这种效率的提高是一个引人注目的因素。

个性化治疗计划的增多

通过人工智能驱动的患者数据（包括遗传信息和肿瘤特征）分析，可以创建高度个性化的治疗计划。这些计划考虑到了每位患者癌症的独特属性，使肿瘤学家能够选择最有效的治疗方法。这种治疗效果的提高带来了更好的患者结果，并增加了对基于人工智能的肿瘤学解决方案的需求。个性化治疗计划不仅注重最大限度地提高治疗效果，还旨在最大限度地减少副作用。人工智能可以预测个体患者对特定治疗的反应，帮助避免可能导致严重不良反应的治疗。患者欣赏考虑到他们健康的个性化计划，从而提高患者满意度和治疗依从性。人工智能有助于确定最有可能对特定患者癌症有效的靶向疗法和免疫疗法。

这减少了治疗选择中的反复试验方法，并最大限度地减少了无效药物的使用，从而为医疗保健系统节省了成本。 AI 算法可以快速处理复杂的数据集，在更短的时间内为肿瘤学家提供治疗建议。这种决策加速在肿瘤学中尤为重要，因为及时调整治疗可以显著影响患者的预后。个性化治疗计划通常需要患者参与实验性疗法的临床试验。AI 可根据患者的基因图谱和病史协助确定适合这些试验的候选人。这有助于招募合适的参与者，加快试验速度，并加快创新癌症治疗方法的开发和批准。在患者越来越多地了解并参与医疗保健决策的时代，个性化治疗计划符合以患者为中心的护理原则。 AI 为患者提供针对其独特情况的治疗方案，培养患者对治疗的控制感和参与感，从而增强患者的能力。

增加药物发现和开发

AI 可以分析大量数据集，包括遗传信息和分子数据，从而比传统方法更快、更准确地识别潜在的候选药物。药物发现过程的加速减少了研发所需的时间和资源，对于希望将新的癌症疗法推向市场的制药公司来说，这是一个有吸引力的前景。通过分析大规模基因组和蛋白质组数据，AI 可以帮助识别癌症治疗的新分子靶点和有希望的分子靶点。这可以发现以前未开发的治疗途径，增加突破性治疗的可能性。 AI 模型可以通过计算机模拟预测候选药物的功效和安全性，从而减少昂贵且耗时的临床前和临床试验的需求。

这为制药公司节省了大量成本，并加快了药物开发时间表。AI 分析患者数据以识别与患者癌症相关的特定基因突变或生物标志物。这些信息可用于开发个性化治疗方案，包括靶向疗法和精准医疗方法。根据个体患者量身定制治疗方案的能力推动了对 AI 解决方案的需求。AI 可以识别在癌症治疗中有潜力重新利用的现有药物。通过分析药物相互作用和途径的数据，AI 可以为已经获批用于其他疾病的药物提出新的应用建议，从而有可能加快癌症治疗的普及。AI 无缝集成了各种数据源，包括临床试验数据、科学文献和现实世界的患者数据。这种整体方法使研究人员能够做出数据驱动的决策，并全面了解药物开发过程。

主要市场挑战

互操作性和数据集成

医疗保健系统通常使用不同的电子健康记录 (EHR) 系统、成像平台和数据格式。这种碎片化导致数据孤立，难以从多个来源访问和整合患者信息。肿瘤学中的人工智能需要全面了解患者的病史，而数据碎片化阻碍了这一过程。不同的系统可能使用不同的数据标准和格式，这使得确保人工智能算法能够有效地处理和分析数据变得具有挑战性。兼容性问题可能导致数据丢失、误解或人工智能驱动的洞察错误。不同医疗保健系统之间的数据质量和完整性差异会影响人工智能模型的准确性和可靠性。不一致的数据可能导致有偏见或不正确的建议，从而降低医疗保健专业人员对人工智能系统的信任。

将人工智能解决方案与现有医疗保健 IT 基础设施集成的过程可能既昂贵又耗时。医疗机构可能需要投资定制解决方案、中间件或第三方服务，以确保无缝数据集成。实施数据集成解决方案可能会扰乱临床工作流程。医疗服务提供者可能会抵制干扰其既定惯例的变化，从而可能延迟或阻碍 AI 技术的采用。医疗数据所有权和隐私法规因地区而异，在共享或集成患者数据时处理这些复杂性可能具有挑战性。确保遵守数据保护法的同时促进数据共享是一种微妙的平衡。

临床验证和采用

在肿瘤学中采用 AI 的主要障碍之一是需要强有力的临床证据来证明 AI 驱动工具的有效性和安全性。医疗服务提供者和监管机构通常需要大量的临床验证，然后才能将 AI 解决方案整合到临床实践中。进行广泛临床试验所需的时间和资源可能会减缓 AI 技术的采用。医疗行业受到严格监管，将基于 AI 的肿瘤学解决方案推向市场需要遵循复杂的监管途径。满足监管要求、获得批准以及确保遵守不断发展的标准可能是一个具有挑战性且耗时的过程。

医疗专业人士（包括肿瘤学家、放射科医生和病理学家）可能不愿意完全信任和采用 AI 驱动的建议。怀疑、抵制变革以及对其角色影响的担忧可能会阻碍 AI 工具融入临床工作流程。AI 算法通常需要在不同的患者群体中进行验证，以确保其在不同人口群体和癌症类型中的有效性。这可能是一个资源密集型过程，可能需要访问广泛的患者数据。将 AI 解决方案集成到现有的医疗保健 IT 系统中可能很复杂。确保与电子健康记录 (EHR)、放射信息系统和实验室信息系统的兼容性需要技术专业知识和资源。在 AI 系统中处理患者数据引发了对数据隐私和安全的担忧。确保患者信息保持机密并免受网络安全威胁至关重要，但具有挑战性。

主要市场趋势

人工智能驱动的放射组学

人工智能驱动的放射组学提高了癌症诊断的准确性。通过分析医学图像中的细微和复杂模式，人工智能可以在更早、通常更易治疗的阶段检测出肿瘤和其他异常。这种能力提高了诊断的准确性，并降低了漏诊或误解的可能性。放射组学可以在粒度级别对肿瘤进行表征。人工智能可以识别图像中与肿瘤的遗传和生物学特性相对应的特定特征。这些信息对于根据患者独特的癌症特征制定个性化治疗计划非常有价值。基于放射组学的人工智能工具可以监测患者对治疗的长期反应。

通过分析成像特征的变化，人工智能可以帮助临床医生确定治疗是否有效或需要调整，从而及时干预并最大限度地减少不必要的副作用。人工智能驱动的放射组学可以帮助在临床症状出现之前尽早发现癌症。这对于进展速度快的癌症尤其重要。随着人工智能算法在识别细微图像模式方面变得更加熟练，它们将在癌症筛查计划中发挥关键作用。人类对医学图像的解释可能是主观的，并受到解释放射科医生经验的影响。人工智能驱动的放射组学在图像分析中提供了一致性和客观性，减少了观察者之间的差异，并确保了医疗服务提供者之间更高的护理标准。

基因组测序和精准医疗

基因组测序提供了对患者基因组成的详细了解，并确定了导致其癌症的特定突变或改变。人工智能算法可以分析这些基因组数据，以制定针对患者独特基因特征的个性化治疗计划。提供靶向治疗的能力可显著提高治疗效果，减少副作用并改善患者预后。基因组测序与人工智能相结合，可加速识别患者肿瘤内的潜在药物靶点。人工智能分析测序产生的大量基因组数据，以精确定位对癌症生长至关重要的基因或途径。这些信息对于药物开发和个性化治疗策略非常有价值。人工智能可以根据患者的基因组图谱预测患者对特定疗法的可能反应。

这些信息可指导肿瘤学家选择最合适的治疗方案，避免不太可能有效的治疗方法，并最大限度地减少反复试验的方法。预测分析增加了成功治疗的可能性并增强了患者护理。基因组测序和人工智能简化了临床试验的设计和执行。人工智能通过特定的基因组标记识别符合条件的患者，改善了患者招募并缩短了试验时间。这可以加快药物开发速度并提高临床试验流程的效率。人工智能驱动的精准医疗解决方案为肿瘤学家提供实时决策支持。面对复杂的治疗决策时，临床医生可以依靠 AI 算法来分析基因组数据并推荐最合适的治疗方案，从而增强临床决策能力和信心。

细分洞察

洞察

根据组件，软件解决方案细分市场预计将在整个预测期内实现大幅市场增长。改进的 AI 软件解决方案通过分析医学图像、病理切片和基因组数据来提高癌症诊断的准确性。这些工具可以识别人类观察者可能遗漏的细微模式和异常，从而实现更早、更准确的诊断。软件解决方案可帮助肿瘤学家根据患者的医疗记录、基因组数据和实时临床洞察制定个性化治疗计划。这些计划是根据个体患者的癌症类型、阶段和基因特征量身定制的，以优化治疗结果。人工智能软件解决方案简化了大量患者数据的管理和分析，包括电子健康记录 (EHR)、医学图像和基因组序列。这种效率减少了管理负担，加速了数据驱动的决策，并提高了整体医疗保健效率。

人工智能软件在放射组学方面表现出色，可以从医学图像和病理切片中提取定量特征。这些特征为肿瘤特征、治疗反应和预后提供了宝贵的见解。基于放射组学的软件有助于识别生物标志物和优化治疗方法。软件解决方案为医疗保健专业人员提供实时临床决策支持。他们为治疗方案、剂量和后续方案提供建议，帮助临床医生做出明智的决定并确保标准化的护理实践。

癌症类型洞察

根据癌症类型细分，乳腺癌细分一直是市场的主导力量。人工智能算法可以高精度地分析乳房 X 光检查和其他乳房成像研究。通过识别细微的异常和模式，AI 可帮助放射科医生进行早期乳腺癌检测。在更早、更易于治疗的阶段发现乳腺癌的能力是改善患者预后的关键因素。AI 驱动的工具可以根据遗传、家族史和生活方式等各种因素评估患者患乳腺癌的风险。这种风险评估可以指导个性化的预防策略，例如改变生活方式、增加筛查频率或针对高危人群的预防措施。AI 可帮助肿瘤学家根据个人因素（例如肿瘤亚型、基因突变和治疗反应预测）为乳腺癌患者量身定制治疗方案。个性化治疗方法可优化治疗结果，同时最大限度地减少副作用。AI 可帮助病理学家分析乳腺组织样本，并以高精度识别癌细胞、亚型和生物标志物。这些见解对于选择靶向疗法和预测治疗反应至关重要。基于放射组学的 AI 解决方案可从乳腺成像研究中提取定量特征，提供有关肿瘤特征和行为的宝贵信息。这些数据可为治疗计划提供信息，并有助于识别新的生物标记物。

区域见解

北美，特别是肿瘤学人工智能市场，在 2022 年占据了市场主导地位，这主要是因为北美，特别是美国，是技术和创新领域的全球领导者。该地区拥有强大的人工智能开发者、医疗技术公司和研究机构生态系统，致力于推进人工智能在肿瘤学中的应用。这种创新文化促进了人工智能驱动解决方案的快速开发和采用。北美是全球医疗保健支出率最高的地区之一。该地区愿意投资包括人工智能在内的尖端医疗技术，为肿瘤学市场人工智能的发展创造了有利的环境。

最新发展

• Whiterabbit.ai 和 Arterys 于 2022 年 8 月同意开发人工智能技术，以在早期阶段识别癌症。
• 罗氏于 2022 年 7 月宣布与 EarlySign 合作，开发和商业化其 LungFlag 技术。
• Kheiron MedicalTechnologies 于 2021 年与 Atlas Medical 建立了合作关系。该合作伙伴关系旨在推出 Mia，这是一种乳腺癌筛查解决方案，可以更准确地帮助放射科医生检测癌症。
• Paige 于 2021 年 5 月与 Quest Diagnostics 合作。该公司希望通过开发新的软件。
• Paige 于 2021 年 3 月与 Epredia 联手。通过此次合作，该公司旨在帮助病理学家从每项测试中获得见解并为患者提供结果。
• PathAI 于 2021 年 7 月收购了 Poplar。通过此次收购，该公司将能够将测试服务纳入其新兴的 AI 驱动的病理学平台。
• 2021 年 9 月，Owkin, Inc. 与克利夫兰诊所的研究人员合作，宣布开发一种深度学习模型，可预测肝细胞癌的生存和健康结果。
• 2022 年 8 月，美敦力公司在印度推出了 GI GeniusTM 智能内窥镜模块。它由人工智能驱动，可协助医疗保健从业者检测结直肠癌通过在结肠镜检查期间增强可视化。

主要市场参与者

• Azra AI。
• IBM
• Siemens Healthcare GmbH。
• 英特尔公司。
• GE HealthCare。
• NVIDIA Corporation。
• Digital Diagnostics Inc.
• ConcertAI。
• 中位数技术。
• PathAI。