Globale Marktgröße für KI-basierte medizinische Diagnosetools nach Anwendung (Augenheilkunde, Onkologie, Radiologie), nach Diagnosetool (medizinische Bildgebungstools, automatisierte Erkennungssysteme), nach geografischem Umfang und Prognose

Marktgröße und Prognose für KI-basierte medizinische Diagnosetools

Der Markt für KI-basierte medizinische Diagnosetools wurde im Jahr 2024 auf 1.035,7 Millionen USD geschätzt und soll bis 2031 7.842,4 Millionen USD erreichen und zwischen 2024 und 2031 mit einer CAGR von 27,67 % wachsen.

In verschiedenen Phasen des Pflegeprozesses werden aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und Einführung von Informationssystemen in der Gesundheitsbranche Big Data – große und komplexe Daten – generiert. Der Bericht zum globalen Markt für KI-basierte medizinische Diagnosetools bietet eine ganzheitliche Bewertung des Marktes. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Beschränkungen, Wettbewerbslandschaft und Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Globale Marktdefinition für KI-basierte medizinische Diagnosetools

Der Prozess der Übertragung menschlicher Intelligenz auf Maschinen oder Computertechnologien wird als künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet. Der Hauptfokus von KI-basierten medizinischen Diagnosetools liegt auf der Erstellung des KI-Programms zur Krankheitsdiagnose und Therapieempfehlung. Die symbolischen Krankheitsmodelle dienen als Grundlage für diese Diagnosetools. Lern- und Expertensysteme sind die wichtigsten KI-Anwendungen für die medizinische Diagnose. Auf Expertensystemen basierende Diagnosetools sind Computerprogramme, die Wissensverarbeitung, Fakten und Schlussfolgerungen zur Diagnose von Krankheiten verwenden. Ein auf Lernrahmen basierendes Demonstrationsgerät verwendet messbare Beispielerkennung, KI-Strategien und Gehirnnetzwerke zur Krankheitsbestimmung.

Globaler Marktüberblick für KI-basierte medizinische Diagnosetools

In verschiedenen Phasen des Pflegeprozesses werden aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und Einführung von Informationssystemen im Gesundheitswesen Big Data – große und komplexe Daten – generiert. In der klinischen Diagnostikbranche umfassen Big Data Daten, die aus Clickstream-, Web- und virtuellen Unterhaltungsverbindungen erstellt werden; Messwerte von klinischen Geräten wie Sensoren, EKGs, Röntgenstrahlen, medizinische Versorgungsrechnungen und andere Abrechnungsaufzeichnungen; sowie biometrische Daten und andere Quellen. Spezialisten und Radiologen akzeptieren, dass Fähigkeiten wie Mitgefühl und Einfluss menschliche Fähigkeiten sind; Daher können medizinische Fachkräfte nicht vollständig durch Technologie verdrängt werden.

Darüber hinaus besteht die Sorge, dass Patienten diese Technologien übermäßig bevorzugen und notwendige persönliche Behandlungen missachten könnten, was eine Herausforderung für die langfristige Beziehung zwischen Arzt und Patient darstellt. Es gibt eine Reihe von Angehörigen der Gesundheitsberufe, die skeptisch sind, was die Genauigkeit angeht, mit der KI den Zustand von Patienten diagnostizieren kann. Daher ist es wichtig, Anbieter davon zu überzeugen, dass auf künstlicher Intelligenz basierende Testverfahren praktische, effektive und sichere Verfahren sind, die den Spezialisten entgegenkommen und eine bessere Patientenversorgung bieten. Dennoch akzeptieren Anbieter von medizinischer Versorgung zunehmend die potenziellen Vorteile von KI-basierten Verfahren und die Bandbreite ihrer Einsatzmöglichkeiten.

Daher ist es möglich, dass Ärzte und Radiologen in Zukunft stärker auf KI-basierte Gesundheitstechnologien setzen werden. Das größte Hindernis für Gesundheitsorganisationen ist die Überwindung finanzieller Einschränkungen, insbesondere in Schwellenländern, in denen es häufig schwierig ist, IT-Budgets für medizinische Geräte zu sichern. Die hohen Kosten für Bildgebungshardware sowie die Implementierungs- und Genehmigungskosten für computergestützte Intelligenzprogramme sind die Hauptfaktoren, die das Wachstum des Marktes steuern, insbesondere in Ländern mit schlechter Finanzierungssituation. Beispielsweise können sich die meisten Gesundheitseinrichtungen in Entwicklungsländern aufgrund der hohen Installations- und Wartungskosten keine KI-Lösungen leisten.

Die Einführung neuer oder technologisch fortschrittlicher Systeme wird durch diesen Faktor behindert. Darüber hinaus stellen die Implementierungs- und Lizenzgebühren eine erhebliche finanzielle Belastung für die Endbenutzer dar. Aufgrund dieser Budgetbeschränkungen können sich kleine Arztpraxen diese Lösungen nicht leisten. Infolgedessen wird erwartet, dass das KI-Wachstum im Markt für KI-basierte medizinische Diagnosetools darunter leiden wird. Basierend auf den Komponenten ist der globale Markt in Software und Dienstleistungen unterteilt. Der Markt wurde vom Dienstleistungssegment dominiert, aber das Softwaresegment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer höheren durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate wachsen. Softwarelösungen verschaffen Gesundheitsdienstleistern einen Wettbewerbsvorteil, auch wenn sie mit Personalmangel und steigenden Zahlen von bildgebenden Scans zu kämpfen haben.

Globale Marktsegmentierungsanalyse für KI-basierte medizinische Diagnosetools

Der globale Markt für KI-basierte medizinische Diagnosetools ist segmentiert auf der Grundlage von Anwendung, Diagnosetool und Geografie.

Markt für KI-basierte medizinische Diagnosetools nach Anwendung

• Augenpflege
• Onkologie
• Radiologie
• Herz-Kreislauf
• Pathologie
• Sonstige

Weitere Informationen nach Anwendung-

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Augenpflege, Onkologie, Radiologie, Herz-Kreislauf, Pathologie und Sonstige unterteilt. Im Bereich der Augenpflege wird KI zunehmend zur Diagnose der diabetischen Retinopathie eingesetzt. Auf dem Markt sind mehrere Lösungen erhältlich, die KI verwenden, um Bilder der Netzhaut auf Anzeichen einer diabetischen Retinopathie zu analysieren, einer Komplikation von Diabetes, die durch einen hohen Blutzuckerspiegel verursacht wird.

Markt für KI-basierte medizinische Diagnosetools, nach Diagnosetool

• Medizinische Bildgebungstools
• Automatisierte Erkennungssysteme
• Sonstige

Um mehr nach Diagnosetool zu erfahren-

Basierend auf dem Diagnosetool ist der Markt in medizinische Bildgebungstools, automatisierte Erkennungssysteme und Sonstiges unterteilt. Medizinische Bildgebungstools hatten 2018 den größten Marktanteil. KI-basierte medizinische Bildgebungstools stützen sich auf eine enorme Menge an medizinischen Daten, um ihre Algorithmen abzuleiten, mit denen sie Muster in Bildern und bestimmte anatomische Marker erkennen.

Markt für KI-basierte medizinische Diagnosetools nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Weitere Informationen nach Geografie-

Auf der Grundlage regionaler Analysen wird der globale Markt für KI-basierte medizinische Diagnosetools in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt unterteilt. Nordamerika wird im Prognosezeitraum voraussichtlich den größten Marktanteil am Robo-Taxi halten, gefolgt von Europa. Die Gesundheitsbehörden in Nordamerika setzen auf die Macht der künstlichen Intelligenz, um mit Hilfe von Experten das Niveau der Akutversorgung in Krankenhäusern zu erhöhen.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für KI-basierte medizinische Diagnosetools“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt und einigen der wichtigsten Akteure wie Microsoft, NVIDIA, IBM, Intel Corporation, Google, Inc, Siemens Healthineers, GE Healthcare, Digital Diagnostics, Inc, Xilinx, InformAI LLC, HeartFlow, Inc.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist. Darin bieten unsere Analysten Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie Produktbenchmarking und SWOT-Analysen. Der Abschnitt zum Wettbewerbsumfeld umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktrankinganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Wichtige Entwicklungen

• Im Jahr 2021 ist Microsoft (USA) eine Partnerschaft mit Truveta (USA) eingegangen, die die Leistungsfähigkeit von Microsoft Azure und künstlicher Intelligenz nutzen wird, um Truveta dabei zu helfen, sein Ziel zu verwirklichen, mit Daten Leben zu retten.
• Humana Inc. und IBM (USA) haben im Jahr 2021 zusammengearbeitet. IBMs Watson Assistant wird von Humana für gesundheitliche Leistungen verwendet; dies ist ein auf IBM Watson Health Cloud erstellter KI-fähiger virtueller Agent.
• Das erste von Intel in den Vereinigten Staaten entwickelte KI-Associate-Degree-Programm wird 2020 von Intel (USA) und dem Maricopa County Community College District (USA) angeboten. Dadurch wurde
• einer großen Zahl von Studenten ermöglicht, Berufe im Gesundheitswesen, in der Automobilbranche, der Technologie und der Luftfahrt zu ergreifen.
• Das Moorfields Eye Hospital im Vereinigten Königreich und die DeepMind-Abteilung von Google (USA) arbeiten seit Dezember 2019 zusammen. Diese Entwicklung zielt darauf ab, bisherige Forschungen zu Augenkrankheiten zu verbessern und Augenärzten dabei zu helfen, das Risiko eines Patienten für die Entwicklung einer Augenerkrankung zu bestimmen und ihn je nach Dringlichkeit des Problems an einen Arzt zu verweisen.