Künstliche Intelligenz im Kardiologiemarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Hardware, Softwarelösungen, Dienste), nach Anwendung (Herzrhythmusstörungen, Schlaganfall, ischämische Herzkrankheit/KHK, Sonstiges), nach Region und Wettbewerb, 2019–2029F

Marktübersicht

Der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Kardiologie wurde im Jahr 2023 auf 739,90 Millionen USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer CAGR von 12,06 % bis 2029 verzeichnen. Künstliche Intelligenz (KI) in der Kardiologie bezieht sich auf die Verwendung fortschrittlicher Computertechniken und -technologien zur Entwicklung von Algorithmen und Systemen, die medizinische Daten im Zusammenhang mit dem Herz-Kreislauf-System analysieren und interpretieren können. KI zielt darauf ab, menschenähnliche kognitive Prozesse wie Lernen und Entscheidungsfindung nachzubilden, um medizinisches Fachpersonal bei der Diagnose, Behandlung und Bewältigung verschiedener Herzerkrankungen zu unterstützen. Das Ziel der KI in der Kardiologie ist es, die Patientenversorgung zu verbessern, klinische Ergebnisse zu steigern und medizinische Arbeitsabläufe durch die Anwendung von maschinellem Lernen, Deep Learning, natürlicher Sprachverarbeitung und anderen KI-Methoden zu optimieren.

Die Verfügbarkeit großer Mengen medizinischer Daten, darunter elektronische Gesundheitsakten, medizinische Bilder und Daten tragbarer Geräte, hat die Grundlage für KI-Anwendungen in der Kardiologie geschaffen. KI kann diese Daten verarbeiten und analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. KI-Algorithmen haben sich als vielversprechend erwiesen, um die medizinische Bildanalyse zu verbessern, bei der Erkennung subtiler Herzanomalien zu helfen und die Genauigkeit von Diagnosen aus bildgebenden Verfahren wie MRT, CT-Scans und Echokardiogrammen zu verbessern. Der Übergang zur personalisierten Medizin erfordert maßgeschneiderte Behandlungspläne für einzelne Patienten. KI kann patientenspezifische Daten analysieren, um die am besten geeigneten Behandlungsoptionen zu empfehlen, die Patientenergebnisse zu verbessern und Nebenwirkungen zu reduzieren. Regulierungsbehörden wie die US-amerikanische FDA haben Interesse daran gezeigt, die Einführung von KI im Gesundheitswesen zu beschleunigen, indem sie Wege für die Zulassung und Regulierung von KI-gesteuerten medizinischen Geräten und Software schaffen. Fortschritte bei KI-Algorithmen, maschinellem Lernen und Deep-Learning-Techniken haben die Fähigkeit verbessert, komplexe medizinische Daten wie Herzbilder, genetische Informationen und Patientenakten zu analysieren. Dies hat zu genaueren Vorhersagen und besseren Patientenergebnissen geführt.

Wichtige Markttreiber

Verbesserung der Echokardiographie

Unter der Verbesserung der Echokardiographie versteht man den Einsatz von Technologie, häufig einschließlich Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI), um die Qualität und Interpretation echokardiographischer Bilder zu verbessern. Die Echokardiographie, auch als Echo bekannt, ist eine nicht-invasive Bildgebungstechnik, bei der Schallwellen verwendet werden, um Echtzeitbilder der Struktur und Funktion des Herzens zu erstellen. Sie ist ein wertvolles Instrument zur Diagnose und Überwachung verschiedener Herzerkrankungen, darunter Klappenerkrankungen, Herzinsuffizienz und angeborene Herzfehler. Die Verbesserung echokardiographischer Bilder kann zu klareren, detaillierteren Visualisierungen führen, die wiederum medizinischem Fachpersonal dabei helfen können, genaue Diagnosen zu stellen und Behandlungsentscheidungen zu treffen. Echokardiogramme können manchmal Rauschen oder Artefakte aufweisen, die die Bildqualität beeinträchtigen. KI-Algorithmen können die Bilder analysieren, um zwischen echten Herzstrukturen und Rauschen zu unterscheiden, was zu klareren Bildern führt. KI kann verwendet werden, um Rauschen aus echokardiographischen Bildern zu entfernen, was zu einer verbesserten Bildqualität und einer besseren Visualisierung von Herzstrukturen führt. KI-Algorithmen können bestimmte interessante Merkmale in echokardiographischen Bildern identifizieren, wie Herzkammern, Herzklappen und Blutflussmuster, und ihre Sichtbarkeit für eine bessere klinische Beurteilung verbessern.

Technologische Fortschritte

Technologische Fortschritte waren eine treibende Kraft für das Wachstum und die Entwicklung des globalen Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Kardiologie. Diese Fortschritte umfassen eine breite Palette von Entwicklungen, die die Fähigkeiten, Anwendungen und Auswirkungen von KI im Bereich der Kardiologie verbessert haben. Deep Learning, eine Untergruppe des maschinellen Lernens, hat die Entwicklung ausgefeilterer Algorithmen ermöglicht, die komplexe medizinische Daten wie Bilder, Wellenformen und Patientenakten verarbeiten können. Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs) haben die Genauigkeit bei Aufgaben wie Bildanalyse und Diagnostik deutlich verbessert. KI-Algorithmen haben die Qualität und Interpretation medizinischer Bilder in der Kardiologie verbessert. Verbesserte Bildauflösung, Rauschunterdrückung und die Fähigkeit, Herzstrukturen automatisch zu identifizieren, haben die diagnostische Genauigkeit verbessert. Die KI-gesteuerte 3D-Bildrekonstruktion aus 2D-medizinischen Bildern hat Klinikern umfassendere Ansichten der Herzanatomie und -funktion geliefert und hilft bei der Diagnose und Behandlungsplanung.

Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ermöglichen es der KI, aussagekräftige Informationen aus unstrukturierten klinischen Notizen, Berichten und Patientengeschichten zu extrahieren. Dies erhöht die Tiefe der Patientendaten, die für die Analyse zur Verfügung stehen. NLP-Techniken ermöglichen es der KI, aussagekräftige Informationen aus unstrukturierten klinischen Notizen, Berichten und Patientengeschichten zu extrahieren. Dies erhöht die Tiefe der Patientendaten, die für die Analyse zur Verfügung stehen. KI erleichtert die Analyse genetischer Daten, um genetische Prädispositionen für Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu identifizieren und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Tragbare Sensoren mit KI-Funktionen können die Herzgesundheit von Patienten in Echtzeit überwachen, Unregelmäßigkeiten erkennen und Daten an Gesundheitsdienstleister übermitteln, damit diese rechtzeitig eingreifen können. KI kann Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, darunter elektronische Gesundheitsakten, bildgebende Geräte und tragbare Geräte, um ein umfassendes Patientenprofil zu erstellen. Dieser Ansatz ermöglicht es, KI-Modelle institutsübergreifend zu trainieren, ohne sensible Patientendaten zu teilen. Dadurch wird die Modellgenauigkeit verbessert und gleichzeitig die Privatsphäre gewahrt. KI-Algorithmen können dabei helfen, den Prozess der Diagnose von Herzerkrankungen zu automatisieren und umfassende Berichte für Ärzte zu erstellen. KI wird verwendet, um Eingriffe wie Herzoperationen und katheterbasierte Verfahren zu leiten, wodurch Genauigkeit und Ergebnisse verbessert werden. Dieser Faktor wird die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz im globalen Kardiologiemarkt beschleunigen.

Wichtige Marktherausforderungen

Akzeptanz und Schulung durch Ärzte

Ärzte und andere medizinische Fachkräfte sind an traditionelle Diagnose- und Behandlungsansätze gewöhnt. Die Einführung von KI-Technologien kann etablierte Routinen und Arbeitsabläufe stören. Effektive Change-Management-Strategien, einschließlich Kommunikation, Schulung und Einbeziehung von Klinikern in den Einführungsprozess, können dazu beitragen, den Widerstand abzubauen. Viele Angehörige der Gesundheitsberufe sind möglicherweise nicht mit KI-Konzepten, Algorithmen und ihren potenziellen Vorteilen vertraut. Es sind Schulungsprogramme und -ressourcen erforderlich, um sie mit den Fähigkeiten und Grenzen der KI vertraut zu machen. Einige Angehörige der Gesundheitsberufe befürchten möglicherweise, dass KI ihre Rollen ersetzen wird. Es ist wichtig zu betonen, dass KI die klinische Entscheidungsfindung unterstützen und nicht die menschliche Expertise ersetzen soll.

Die Demonstration der Rolle der KI als Werkzeug zur Verbesserung klinischer Erkenntnisse kann Bedenken ausräumen. Ärzte und Gesundheitsdienstleister benötigen eine entsprechende Schulung, um KI-Tools in ihrer Praxis effektiv nutzen zu können. Schulungsprogramme sollten auf verschiedene Fähigkeitsstufen zugeschnitten sein, vom Grundverständnis bis zur fortgeschritteneren Anwendung. Angehörige der Gesundheitsberufe müssen verstehen, wie KI-generierte Empfehlungen abgeleitet werden und was sie für die Patientenversorgung bedeuten. Transparenz und Interpretierbarkeit sind entscheidend, um Vertrauen aufzubauen und sichere Entscheidungen zu gewährleisten. KI-Tools sollten sich nahtlos in bestehende klinische Arbeitsabläufe integrieren lassen, um Störungen der Patientenversorgungsprozesse zu vermeiden. Wenn KI Komplexität oder Ineffizienzen mit sich bringt, kann die Akzeptanz bei Ärzten sinken.

Algorithmus-Bias und Fairness

Algorithmischer Bias bezieht sich auf das Vorhandensein von systematischen Fehlern oder Ungerechtigkeiten in KI-Algorithmen, die zu diskriminierenden Ergebnissen führen und oft bestimmte demografische Gruppen stärker als andere betreffen. Die Beseitigung von Bias und die Gewährleistung von Fairness in KI-Algorithmen ist entscheidend, um das Vertrauen der Patienten aufrechtzuerhalten, eine gerechte Versorgung zu gewährleisten und unbeabsichtigte Folgen zu vermeiden. KI-Algorithmen lernen aus historischen Daten, und wenn die Trainingsdaten Bias enthalten oder bestehende Ungleichheiten im Gesundheitswesen widerspiegeln, können die Algorithmen diese Bias unbeabsichtigt verstärken. Dies kann zu ungleichem Zugang zu genauen Diagnosen und Behandlungen für verschiedene Patientengruppen führen.

Bias in KI-Algorithmen können marginalisierte oder unterrepräsentierte Gruppen überproportional betreffen und zu Ungleichheiten bei den Ergebnissen im Gesundheitswesen führen. Wenn beispielsweise bestimmte demografische Gruppen in den Trainingsdaten unterrepräsentiert sind, kann das KI-System für diese Gruppen möglicherweise nicht gut funktionieren. Verzerrungen bei der Datenerfassung im Gesundheitswesen, wie z. B. Unterschiede beim Zugang zur Gesundheitsversorgung oder bei Behandlungsmustern, können zu verzerrten Algorithmen führen. Datenerfassungspraktiken sollten sorgfältig geprüft werden, um diese Verzerrungen zu mildern. Um algorithmische Verzerrungen zu reduzieren, muss sichergestellt werden, dass die Trainingsdaten die Vielfalt der Patientenpopulationen repräsentieren. Es sollten Anstrengungen unternommen werden, um Daten verschiedener Ethnien, Geschlechter, Altersgruppen und sozioökonomischer Hintergründe einzubeziehen. KI-Entwickler arbeiten an Methoden, um Verzerrungen in Algorithmen zu erkennen und zu mildern. Zu den Techniken gehören das erneute Sampling von Daten zur Ausgewogenheit der Darstellung, das Anwenden von Fairness-bewusstem Training und die Verwendung von Debiasing-Algorithmen.

Wichtige Markttrends

Risikobewertung und -vorhersage

Die Anwendung von KI bei der Risikobewertung und -vorhersage zielt darauf ab, die Früherkennung und Behandlung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu verbessern, indem Patientendaten analysiert und Personen mit einem höheren Risiko für die Entwicklung von Herzerkrankungen identifiziert werden.

Klinischer Nachweis und Validierung

Die Gesundheitsbranche legt großen Wert auf evidenzbasierte Praktiken, und KI-Technologien bilden da keine Ausnahme. Der Nachweis der klinischen Wirksamkeit, Sicherheit und realen Auswirkungen von KI-Anwendungen in der Kardiologie ist unerlässlich, um Vertrauen, behördliche Genehmigungen und eine breite Akzeptanz zu gewinnen. Gesundheitsdienstleister und -einrichtungen benötigen solide Beweise dafür, dass KI-Technologien aussagekräftige klinische Ergebnisse liefern können. Die klinische Validierung schafft Glaubwürdigkeit und flößt Vertrauen in KI-Lösungen ein. Im Gesundheitswesen eingesetzte KI-Tools müssen hohe Sicherheitsstandards erfüllen. Klinische Nachweise tragen dazu bei, sicherzustellen, dass KI-Algorithmen genaue und sichere Entscheidungen treffen, die mit etablierten medizinischen Praktiken übereinstimmen. Aufsichtsbehörden wie die US-amerikanische FDA verlangen eine strenge klinische Validierung, um medizinische Geräte und Technologien zu genehmigen. Der Nachweis von Sicherheit und Wirksamkeit ist für die Erlangung der erforderlichen behördlichen Genehmigungen unerlässlich. Kliniker und Gesundheitsorganisationen übernehmen eher KI-Technologien, die nachweislich Patientenergebnisse und Pflegeprozesse verbessern. Entscheidungen über Versicherungserstattungen und -finanzierungen erfordern häufig den Nachweis des klinischen Nutzens. Anbieter investieren eher in KI-Technologien, die ihren Wert durch klinische Validierung unter Beweis gestellt haben.

KI-Technologien, die durch starke klinische Nachweise gestützt werden, werden eher in klinische Richtlinien und Protokolle aufgenommen, was ihre Einführung in allen Bereichen des Gesundheitswesens fördert. Ärzte verwenden eher KI-Tools, wenn sie von deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit überzeugt sind. Klinische Validierung trägt dazu bei, dieses Vertrauen aufzubauen. In einem wettbewerbsorientierten Markt können KI-Entwickler mit soliden klinischen Nachweisen ihre Produkte und Dienstleistungen von anderen abheben und so mehr Aufmerksamkeit von Gesundheitsdienstleistern auf sich ziehen. Patienten nehmen KI-Technologien eher an, wenn sie sicher sind, dass diese Tools klinisch validiert und von medizinischem Fachpersonal empfohlen werden. Um eine langfristige Nachhaltigkeit und kontinuierliche Investitionen in KI-Lösungen sicherzustellen, müssen Unternehmen solide klinische Argumente für ihre Produkte vorweisen. Klinische Validierungsstudien tragen zur wissenschaftlichen Forschung und medizinischen Literatur bei, fördern das Verständnis der Rolle der KI in der Kardiologie und steigern weiteres Interesse und Nachfrage. Klinische Nachweise liefern Daten, die fundierte Entscheidungen für Führungskräfte im Gesundheitswesen unterstützen, die KI-Investitionen in Erwägung ziehen. Dieser Faktor wird die Nachfrage nach dem globalen Markt für künstliche Intelligenz in der Kardiologie ankurbeln.

Segmentale Einblicke

Komponenteneinblicke

Im Jahr 2023 wurde der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Kardiologie vom Segment der Softwarelösungen dominiert und wird voraussichtlich in den kommenden Jahren weiter wachsen. Die Softwarelösungen der KI in der Kardiologie umfassen die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen. Diese Algorithmen sind die Kernkomponenten, die es KI-Systemen ermöglichen, komplexe medizinische Daten wie medizinische Bilder, Patientenakten und genetische Informationen zu analysieren und zu interpretieren. KI in der Kardiologie ist stark auf die Verarbeitung und Analyse großer Datensätze angewiesen, die medizinische Bilder, Patientengeschichten, klinische Notizen und mehr umfassen können. Die Softwarekomponente ist für die effiziente Handhabung und Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus diesen riesigen Datenmengen verantwortlich. KI-Software kann die Diagnosegenauigkeit verbessern, indem sie komplexe Muster und subtile Merkmale in medizinischen Daten analysiert, die für menschliche Kliniker möglicherweise schwierig zu erkennen sind. Die Fähigkeit, Erkrankungen wie Herzanomalien genau zu diagnostizieren, kann die Patientenergebnisse verbessern und Fehler reduzieren.

Anwendungseinblicke

Im Jahr 2023 wurde der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Kardiologie vom Segment der koronaren Herzkrankheit dominiert. Die koronare Herzkrankheit ist eine der weltweit häufigsten Todesursachen. Ihre Prävalenz hat aufgrund von Faktoren wie der alternden Bevölkerung, einem sitzenden Lebensstil und schlechten Ernährungsgewohnheiten zugenommen. Die Behandlung der koronaren Herzkrankheit hat für Gesundheitssysteme auf der ganzen Welt hohe Priorität. Die genaue Diagnose einer koronaren Herzkrankheit kann komplex sein. Oft müssen verschiedene Faktoren analysiert werden, wie z. B. die Krankengeschichte des Patienten, Risikofaktoren, medizinische Bildgebung (z. B. Angiogramme, CT-Scans) und Laborergebnisse. KI hat das Potenzial, die Diagnosegenauigkeit durch die Analyse dieser vielschichtigen Datenpunkte zu verbessern. KI kann dabei helfen, Patienten zu identifizieren, die ein höheres Risiko haben, an KHK zu erkranken oder unerwünschte kardiovaskuläre Ereignisse zu erleiden. Durch die Analyse von Patientendaten, einschließlich Krankengeschichte, Biomarkern und genetischen Informationen, können KI-Modelle präzisere Risikobewertungen liefern. Die medizinische Bildgebung spielt eine entscheidende Rolle bei der Diagnose und Überwachung von KHK. KI-Algorithmen können Bilder von Koronararterien analysieren, um Blockaden, Stenosen und andere Anomalien zu erkennen und Ärzten so dabei zu helfen, genauere Interpretationen vorzunehmen.

Regionale Einblicke

Neueste Entwicklungen

• Im Juli 2023 erhielt UltraSight von der US-amerikanischen Food and Drug Administration die Marktzulassung für seine auf künstlicher Intelligenz basierende Herz-Ultraschallführungstechnologie. Mithilfe dieser KI-gestützten Echtzeitsoftware können medizinische Fachkräfte ohne Sonographie-Vorkenntnisse Herz-Ultraschallbilder direkt am Behandlungsort in verschiedenen Umgebungen erfassen. Die speziell für 2D-TTE bei erwachsenen Patienten entwickelte Software konzentriert sich auf die Erfassung der zehn gängigen Ansichten des Herzens. Die FDA-Zulassung basiert auf der zentralen Studie des Unternehmens, die zeigt, dass selbst Personen ohne Ultraschallerfahrung durch Echtzeitführung der Ultraschallsonde und Feedback zur Bildqualität Bilder in Diagnosequalität erzeugen können. 

Wichtige Marktteilnehmer

• IDOVEN
• Dia ImagingAnalysis Ltd
• Ultromics Limited
• Tempus AI, Inc.
• Koninklijke PhilipsN.V
• UltraSight Inc.
• HeartVista Inc.
• RSIP Vision
• Cleerly, Inc.
• Viz.ai, Inc.