Mercado de inteligencia artificial en cardiología: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por componente (hardware, soluciones de software, servicios), por aplicación (arritmias cardíacas, accidente cerebrovascular, cardiopatía isquémica/CAD, otros), por región y competencia, 2019-2029F

Descripción general del mercado

El mercado global de inteligencia artificial en cardiología se valoró en USD 739,90 millones en 2023 y se prevé que proyecte un crecimiento sólido en el período de pronóstico con una CAGR del 12,06% hasta 2029. La inteligencia artificial (IA) en cardiología se refiere al uso de técnicas y tecnologías computacionales avanzadas para desarrollar algoritmos y sistemas que puedan analizar e interpretar datos médicos relacionados con el sistema cardiovascular. La IA tiene como objetivo replicar procesos cognitivos similares a los humanos, como el aprendizaje y la toma de decisiones, para ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar, tratar y controlar diversas afecciones cardíacas. El objetivo de la IA en cardiología es mejorar la atención al paciente, mejorar los resultados clínicos y agilizar los flujos de trabajo médicos mediante la aplicación de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y otras metodologías de IA.

La disponibilidad de grandes volúmenes de datos médicos, incluidos registros médicos electrónicos, imágenes médicas y datos de dispositivos portátiles, ha proporcionado la base para las aplicaciones de IA en cardiología. La IA puede procesar y analizar estos datos para extraer información valiosa. Los algoritmos de IA han demostrado ser prometedores en la mejora del análisis de imágenes médicas, ayudando en la detección de anomalías cardíacas sutiles y mejorando la precisión de los diagnósticos a partir de técnicas de imagen como resonancias magnéticas, tomografías computarizadas y ecocardiogramas. El cambio hacia la medicina personalizada requiere planes de tratamiento personalizados para pacientes individuales. La IA puede analizar datos específicos del paciente para recomendar las opciones de tratamiento más adecuadas, mejorando los resultados del paciente y reduciendo los efectos adversos. Los organismos reguladores, como la FDA de EE. UU., han mostrado interés en acelerar la adopción de IA en la atención médica mediante la creación de vías para la aprobación y regulación de dispositivos y software médicos impulsados por IA. Los avances en algoritmos de IA, aprendizaje automático y técnicas de aprendizaje profundo han mejorado la capacidad de analizar datos médicos complejos, como imágenes cardíacas, información genética y registros de pacientes. Esto ha llevado a predicciones más precisas y mejores resultados para los pacientes.

Impulsores clave del mercado

Mejora de la ecocardiografía

La mejora de la ecocardiografía se refiere al uso de tecnología, que a menudo incluye algoritmos de inteligencia artificial (IA), para mejorar la calidad y la interpretación de las imágenes ecocardiográficas. La ecocardiografía, también conocida como eco, es una técnica de imágenes no invasiva que utiliza ondas sonoras para crear imágenes en tiempo real de la estructura y función del corazón. Es una herramienta valiosa para diagnosticar y monitorear diversas afecciones cardíacas, incluidas las enfermedades de las válvulas, la insuficiencia cardíaca y los defectos cardíacos congénitos. La mejora de las imágenes ecocardiográficas puede conducir a visualizaciones más claras y detalladas, lo que a su vez puede ayudar a los profesionales de la salud a realizar diagnósticos y decisiones de tratamiento precisos. Los ecocardiogramas a veces pueden tener ruido o artefactos que afectan la calidad de la imagen. Los algoritmos de IA pueden analizar las imágenes para distinguir entre las estructuras cardíacas reales y el ruido, lo que da como resultado imágenes más claras. La IA se puede utilizar para eliminar el ruido de las imágenes ecocardiográficas, lo que da como resultado una mejor calidad de imagen y una mejor visualización de las estructuras cardíacas. Los algoritmos de IA pueden identificar características específicas de interés dentro de las imágenes ecocardiográficas, como las cámaras cardíacas, las válvulas y los patrones de flujo sanguíneo, y mejorar su visibilidad para una mejor evaluación clínica.

Avances tecnológicos

Los avances tecnológicos han sido una fuerza impulsora en el crecimiento y la evolución del mercado global de inteligencia artificial (IA) en cardiología. Estos avances abarcan una amplia gama de desarrollos que han mejorado las capacidades, las aplicaciones y el impacto de la IA en el campo de la cardiología. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, ha permitido el desarrollo de algoritmos más sofisticados capaces de manejar datos médicos complejos como imágenes, formas de onda y registros de pacientes. Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), han mejorado significativamente la precisión en tareas como el análisis de imágenes y el diagnóstico. Los algoritmos de IA han mejorado la calidad y la interpretación de las imágenes médicas en cardiología. La resolución de imagen mejorada, la reducción de ruido y la capacidad de identificar automáticamente las estructuras cardíacas han mejorado la precisión del diagnóstico. La reconstrucción de imágenes 3D impulsada por IA a partir de imágenes médicas 2D ha proporcionado a los médicos vistas más completas de la anatomía y la función cardíacas, lo que ayuda en el diagnóstico y la planificación del tratamiento.

Las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) permiten a la IA extraer información significativa de notas clínicas no estructuradas, informes e historiales de pacientes. Esto mejora la profundidad de los datos del paciente que se encuentran en para su análisis. Las técnicas de PLN permiten a la IA extraer información significativa de notas clínicas no estructuradas, informes e historiales de pacientes. Esto mejora la profundidad de los datos del paciente que se encuentran en para su análisis. La IA está facilitando el análisis de datos genéticos para identificar predisposiciones genéticas a enfermedades cardiovasculares e informar planes de tratamiento personalizados. Los sensores portátiles equipados con capacidades de IA pueden monitorear la salud cardíaca de los pacientes en tiempo real, detectando irregularidades y transmitiendo datos a los proveedores de atención médica para una intervención oportuna. La IA puede integrar datos de diversas fuentes, incluidos registros médicos electrónicos, dispositivos de imágenes y dispositivos portátiles, para proporcionar un perfil completo del paciente. Este enfoque permite que los modelos de IA se entrenen de forma colaborativa en diferentes instituciones sin compartir datos confidenciales de los pacientes, lo que mejora la precisión del modelo y preserva la privacidad. Los algoritmos de IA pueden ayudar a automatizar el proceso de diagnóstico de afecciones cardíacas y generar informes completos para los médicos. La IA se está utilizando para guiar intervenciones como cirugías cardíacas y procedimientos basados en catéteres, mejorando la precisión y los resultados. Este factor acelerará la demanda del mercado global de inteligencia artificial en cardiología.

Desafíos clave del mercado

Aceptación y capacitación de los médicos

Los médicos y otros profesionales de la salud están acostumbrados a los enfoques tradicionales de diagnóstico y tratamiento. La introducción de tecnologías de IA puede alterar las rutinas y los flujos de trabajo establecidos. Las estrategias eficaces de gestión del cambio, incluida la comunicación, la educación y la participación de los médicos en el proceso de adopción, pueden ayudar a mitigar la resistencia. Es posible que muchos profesionales de la salud no estén familiarizados con los conceptos, algoritmos y beneficios potenciales de la IA. Se necesitan programas y recursos educativos para familiarizarlos con las capacidades y limitaciones de la IA. Algunos profesionales de la salud pueden temer que la IA reemplace sus funciones. Es importante enfatizar que la IA está destinada a aumentar la toma de decisiones clínicas, no a reemplazar la experiencia humana. Demostrar el papel de la IA como una herramienta que mejora los conocimientos clínicos puede aliviar las preocupaciones. Los médicos y los proveedores de atención médica necesitan una capacitación adecuada para usar de manera efectiva las herramientas de IA en su práctica. Los programas de capacitación deben adaptarse a varios niveles de habilidad, desde la comprensión básica hasta la aplicación más avanzada. Los profesionales de la salud deben comprender cómo se derivan las recomendaciones generadas por IA y qué implican para la atención al paciente. La transparencia y la interpretabilidad son cruciales para generar confianza y garantizar una toma de decisiones segura. Las herramientas de IA deben integrarse sin problemas en los flujos de trabajo clínicos existentes para evitar interrumpir los procesos de atención al paciente. Si la IA introduce complejidad o ineficiencias, la aceptación por parte de los médicos podría disminuir.

Sesgo y equidad de los algoritmos

El sesgo de los algoritmos se refiere a la presencia de errores sistemáticos o injusticia en los algoritmos de IA que conducen a resultados discriminatorios, que a menudo afectan a ciertos grupos demográficos más que a otros. Abordar el sesgo y garantizar la equidad en los algoritmos de IA es crucial para mantener la confianza del paciente, brindar una atención equitativa y evitar consecuencias no deseadas. Los algoritmos de IA aprenden de los datos históricos y, si los datos de entrenamiento contienen sesgos o reflejan disparidades existentes en la atención médica, los algoritmos pueden amplificar inadvertidamente estos sesgos. Esto puede resultar en un acceso desigual a diagnósticos y tratamientos precisos para diferentes poblaciones de pacientes.

Los sesgos en los algoritmos de IA pueden afectar desproporcionadamente a los grupos marginados o subrepresentados, lo que conduce a disparidades en los resultados de la atención médica. Por ejemplo, si ciertos grupos demográficos están subrepresentados en los datos de entrenamiento, el sistema de IA puede no funcionar bien para esos grupos. Los sesgos en la recopilación de datos de atención médica, como las diferencias en el acceso a la atención o los patrones de tratamiento, pueden dar lugar a algoritmos sesgados. Las prácticas de recopilación de datos deben examinarse cuidadosamente para mitigar estos sesgos. Asegurarse de que los datos de entrenamiento sean representativos de la diversidad de las poblaciones de pacientes es esencial para reducir el sesgo algorítmico. Se deben hacer esfuerzos para incluir datos de diversas etnias, géneros, edades y antecedentes socioeconómicos. Los desarrolladores de IA están trabajando en métodos para detectar y mitigar el sesgo en los algoritmos. Las técnicas incluyen el remuestreo de datos para equilibrar la representación, la aplicación de un entrenamiento que tenga en cuenta la imparcialidad y el uso de algoritmos de eliminación de sesgos.

Tendencias clave del mercado

Evaluación y predicción de riesgos

La aplicación de la IA en la evaluación y predicción de riesgos tiene como objetivo mejorar la detección temprana y el manejo de las enfermedades cardiovasculares mediante el análisis de los datos de los pacientes y la identificación de las personas con mayor riesgo de desarrollar enfermedades relacionadas con el corazón.

Evidencia clínica y validación

La industria de la salud pone un fuerte énfasis en las prácticas basadas en la evidencia, y las tecnologías de IA no son una excepción. Demostrar la efectividad clínica, la seguridad y el impacto en el mundo real de las aplicaciones de IA en cardiología es esencial para ganar confianza, aprobación regulatoria y adopción generalizada. Los proveedores e instituciones de atención médica requieren evidencia sólida de que las tecnologías de IA pueden brindar resultados clínicos significativos. La validación clínica genera credibilidad e infunde confianza en las soluciones de IA. Las herramientas de IA que se utilizan en el ámbito sanitario deben cumplir unos estándares de seguridad elevados. La evidencia clínica ayuda a garantizar que los algoritmos de IA tomen decisiones precisas y seguras que se ajusten a las prácticas médicas establecidas. Los organismos reguladores como la FDA de EE. UU. exigen una validación clínica rigurosa para aprobar dispositivos y tecnologías médicas. Demostrar la seguridad y la eficacia es esencial para obtener las autorizaciones reglamentarias necesarias. Es más probable que los médicos y las organizaciones sanitarias adopten tecnologías de IA que tengan un historial comprobado de mejora de los resultados de los pacientes y los procesos de atención. Las decisiones de reembolso y financiación de seguros suelen exigir pruebas de utilidad clínica. Es más probable que los proveedores inviertan en tecnologías de IA que hayan demostrado su valor mediante la validación clínica. Las tecnologías de IA que están respaldadas por una sólida evidencia clínica tienen más probabilidades de incorporarse a las directrices y protocolos clínicos, lo que impulsa su adopción en los entornos sanitarios. Es más probable que los médicos utilicen herramientas de IA si confían en su precisión y fiabilidad. La validación clínica ayuda a generar esta confianza. En un mercado competitivo, los desarrolladores de IA con una sólida evidencia clínica pueden diferenciar sus productos y servicios de los demás, atrayendo más atención de los proveedores de atención sanitaria. Es más probable que los pacientes adopten las tecnologías de IA si se les asegura que estas herramientas están clínicamente validadas y avaladas por profesionales sanitarios. Para garantizar la sostenibilidad a largo plazo y la inversión continua en soluciones de IA, las empresas deben demostrar un caso clínico sólido para sus productos. Los estudios de validación clínica contribuyen a la investigación científica y la literatura médica, lo que mejora la comprensión del papel de la IA en la cardiología e impulsa un mayor interés y demanda. La evidencia clínica proporciona datos que respaldan la toma de decisiones informada para los líderes de la atención médica que consideran inversiones en IA. Este factor acelerará la demanda del mercado global de inteligencia artificial en cardiología.

Información segmentaria

Información de componentes

En 2023, el mercado global de inteligencia artificial en cardiología estuvo dominado por el segmento de soluciones de software y se prevé que continúe expandiéndose en los próximos años. Las soluciones de software de IA en cardiología incluyen el desarrollo de algoritmos avanzados y modelos de aprendizaje automático. Estos algoritmos son los componentes centrales que permiten a los sistemas de IA analizar e interpretar datos médicos complejos, como imágenes médicas, registros de pacientes e información genética. La IA en cardiología depende en gran medida del procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos, que pueden incluir imágenes médicas, historiales de pacientes, notas clínicas y más. El componente de software es responsable de manejar y extraer de manera eficiente información significativa de estas grandes cantidades de datos. El software de IA puede mejorar la precisión del diagnóstico al analizar patrones complejos y características sutiles en datos médicos que podrían ser difíciles de identificar para los médicos humanos. La capacidad de diagnosticar con precisión afecciones como anomalías cardíacas puede mejorar los resultados del paciente y reducir los errores.

Información de la aplicación

En 2023, el mercado global de inteligencia artificial en cardiología estuvo dominado por el segmento de la enfermedad de las arterias coronarias. La enfermedad de las arterias coronarias es una de las principales causas de muerte a nivel mundial. Su prevalencia ha aumentado debido a factores como el envejecimiento de la población, los estilos de vida sedentarios y los malos hábitos alimenticios. Abordar la CAD es una alta prioridad para los sistemas de atención médica de todo el mundo. Diagnosticar la enfermedad de las arterias coronarias con precisión puede ser complejo. A menudo requiere analizar varios factores, como el historial del paciente, los factores de riesgo, las imágenes médicas (por ejemplo, angiografías, tomografías computarizadas) y los resultados de laboratorio. La IA tiene el potencial de mejorar la precisión del diagnóstico al analizar estos puntos de datos multifacéticos. La IA puede ayudar a identificar a los pacientes con mayor riesgo de desarrollar CAD o sufrir eventos cardiovasculares adversos. Al analizar los datos del paciente, incluidos el historial médico, los biomarcadores y la información genética, los modelos de IA pueden proporcionar evaluaciones de riesgo más precisas. Las imágenes médicas desempeñan un papel crucial en el diagnóstico y el seguimiento de la CAD. Los algoritmos de IA pueden analizar imágenes de las arterias coronarias para detectar bloqueos, estenosis y otras anomalías, lo que ayuda a los médicos a realizar interpretaciones más precisas.

Información regional

Desarrollos recientes

• En julio de 2023, UltraSight recibió la autorización de comercialización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos para su tecnología de guía por ultrasonido cardíaco impulsada por inteligencia artificial. Este software de guía de inteligencia artificial en tiempo real permite a los profesionales médicos sin experiencia previa en ecografía capturar imágenes de ultrasonido cardíaco directamente en el punto de atención en diversos entornos. Diseñado específicamente para la ecografía transesofágica 2D en pacientes adultos, el software se centra en la adquisición de las diez vistas comunes del corazón. La aprobación de la FDA se basa en el estudio fundamental de la empresa, que demuestra que incluso aquellos que carecen de experiencia en ultrasonido pueden producir imágenes de calidad diagnóstica a través de la guía en tiempo real de la sonda de ultrasonido y la retroalimentación sobre la calidad de la imagen. 

Principales actores del mercado

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