Inteligencia artificial (IA) en el mercado de la salud animal: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, 2018-2028 segmentado por soluciones (hardware, software y servicios), por fase (fase I, fase II, fase III, fase IV), por aplicación (diagnóstico, identificación, seguimiento y monitoreo, otros), por tipo (animales de compañía, animales de producción),
Published Date: November - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Healthcare | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationInteligencia artificial (IA) en el mercado de la salud animal: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, 2018-2028 segmentado por soluciones (hardware, software y servicios), por fase (fase I, fase II, fase III, fase IV), por aplicación (diagnóstico, identificación, seguimiento y monitoreo, otros), por tipo (animales de compañía, animales de producción),
Período de pronóstico | 2024-2028 |
Tamaño del mercado (2022) | USD 901,81 millones |
CAGR (2023-2028) | 11,13 % |
Segmento de más rápido crecimiento | Diagnóstico |
Mercado más grande | Norteamérica |
Descripción general del mercado
El mercado global de inteligencia artificial (IA) en salud animal se ha valorado en USD 901,81 millones en 2022 y se prevé que proyecte un crecimiento sólido en el período de pronóstico con una CAGR del 11,13% hasta 2028. El mercado global de inteligencia artificial (IA) en salud animal ha surgido como una fuerza dinámica y transformadora dentro de la industria veterinaria y de la salud animal. Aprovechando tecnologías de vanguardia, la IA está revolucionando la forma en que se diagnostica, trata y cuida a los animales, lo que conduce a un mejor bienestar animal, una mejor gestión de las enfermedades y prácticas veterinarias más eficientes. Las tecnologías de IA, incluido el aprendizaje automático, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo, se están aprovechando para abordar varios desafíos en la salud animal. Una de las áreas de impacto significativas es la detección temprana y el diagnóstico de enfermedades. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, así como muestras biológicas, para identificar patrones sutiles y anomalías que podrían escapar al ojo humano. Esta capacidad permite a los veterinarios detectar enfermedades como el cáncer, los trastornos articulares y las infecciones en etapas más tempranas, lo que facilita una intervención rápida y aumenta las posibilidades de un tratamiento exitoso. Además, el análisis predictivo impulsado por IA está revolucionando la gestión de la salud animal. Al analizar datos históricos de salud, información genética y factores ambientales, los sistemas de IA pueden generar información y pronósticos sobre posibles riesgos para la salud y brotes de enfermedades. Este enfoque proactivo permite a los veterinarios y profesionales de la salud animal implementar medidas preventivas, optimizar las estrategias de vacunación y minimizar la propagación de enfermedades dentro de las poblaciones animales. La telemedicina y la monitorización remota también han experimentado un impulso significativo a través de la integración de la IA. Con la ayuda de dispositivos portátiles y sensores, los sistemas impulsados por IA pueden monitorear continuamente los signos vitales, el comportamiento y los niveles de actividad de los animales. Estos datos en tiempo real se pueden transmitir a los profesionales veterinarios, lo que les permite rastrear de forma remota el estado de salud de un animal y proporcionar intervenciones oportunas cuando sea necesario. Esto es particularmente valioso para la gestión del ganado, donde la detección temprana de enfermedades puede prevenir pérdidas económicas y garantizar la seguridad de la cadena de suministro de alimentos. La adopción de IA en la salud animal ha llevado a planes de tratamiento optimizados y personalizados. Al analizar las características individuales de los animales, el historial médico y los resultados del tratamiento, los algoritmos de IA pueden ayudar a los veterinarios a adaptar los protocolos de tratamiento optimizados para cada paciente. Este nivel de personalización no solo mejora la eficacia de los tratamientos, sino que también minimiza los efectos adversos y reduce los costos de atención médica para los dueños de los animales. Sin embargo, junto con sus promesas, el mercado de IA en salud animal también enfrenta ciertos desafíos. Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos, así como la necesidad de conjuntos de datos sólidos y diversos, son consideraciones críticas. Además, la integración de las tecnologías de IA en las prácticas veterinarias establecidas requiere una capacitación y educación adecuadas para los veterinarios y los profesionales de la salud animal para garantizar una utilización eficaz y resultados óptimos. En conclusión, el mercado global de inteligencia artificial en salud animal está experimentando un rápido crecimiento e innovación, remodelando el panorama de la atención veterinaria y el bienestar animal. Las tecnologías de IA están permitiendo la detección temprana de enfermedades, el análisis predictivo, la monitorización remota y los planes de tratamiento personalizados, todo lo cual contribuye a mejorar los resultados de salud animal y a unas prácticas veterinarias más eficientes. A medida que la industria continúa evolucionando, será esencial abordar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos, la capacitación y la integración para aprovechar al máximo el potencial de la IA en el avance de la salud y el bienestar animal.
Impulsores clave del mercado
Detección y diagnóstico tempranos de enfermedades
La detección y el diagnóstico tempranos de enfermedades en el contexto del mercado global de Inteligencia Artificial (IA) en Salud Animal se refieren a la capacidad revolucionaria de las tecnologías de IA para identificar problemas de salud en los animales en sus etapas iniciales, lo que permite una intervención oportuna y mejores resultados del tratamiento. Esta faceta de la integración de la IA es muy prometedora para transformar la atención veterinaria y el bienestar animal a escala global. Los algoritmos impulsados por IA poseen la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos médicos, incluidas imágenes como radiografías, resonancias magnéticas y muestras biológicas. A través del reconocimiento de patrones y el análisis de datos, estos algoritmos pueden detectar desviaciones y anomalías sutiles que podrían eludir la observación humana. En el mercado de la salud animal, esto se traduce en la capacidad de identificar enfermedades, trastornos o anomalías en un punto mucho más temprano que los métodos tradicionales, incluso antes de que los síntomas clínicos se hagan evidentes. Las implicaciones de la detección y el diagnóstico tempranos de enfermedades son de gran alcance. Al detectar problemas de salud en sus etapas iniciales, los veterinarios pueden iniciar tratamientos rápidos y específicos, lo que podría prevenir la progresión de una enfermedad a un estado más grave o irreversible. Esto conduce no solo a mejores resultados para los animales en términos de supervivencia y calidad de vida, sino también a una reducción de los costos de atención médica y el estrés para los propietarios de los animales. Además, la detección temprana desempeña un papel fundamental en la prevención de brotes de enfermedades en las poblaciones animales, particularmente en entornos como la gestión ganadera y la agricultura. Al identificar rápidamente la presencia de una enfermedad contagiosa, los sistemas equipados con IA pueden facilitar medidas de contención rápidas, evitando la propagación de enfermedades y salvaguardando la integridad de las cadenas de suministro de alimentos. La capacidad de detección y diagnóstico temprano de enfermedades impulsada por IA está preparada para revolucionar el campo de la medicina veterinaria, ofreciendo un enfoque proactivo que se alinea con las tendencias globales más amplias de atención médica de precisión y tratamiento personalizado. A medida que las tecnologías de IA continúan evolucionando e integrándose en el mercado de la salud animal, se espera que su papel en la identificación de problemas de salud en los animales en la etapa más temprana posible tenga un profundo impacto, fomentando animales más saludables y prácticas veterinarias más eficientes a escala global.
Análisis predictivo
El análisis predictivo, dentro del contexto global de la inteligencia artificial (IA) en la salud animal, se refiere al uso avanzado de algoritmos impulsados por IA y análisis de datos para pronosticar posibles resultados de salud, riesgos de enfermedades y tendencias para los animales. Este enfoque innovador aprovecha los datos de salud históricos, la información genética, los factores ambientales y otras variables relevantes para proporcionar a los veterinarios, profesionales de la salud animal y partes interesadas información valiosa y predicciones prácticas. En el mercado de la salud animal, el análisis predictivo es una gran promesa para revolucionar la forma en que se diseñan y ejecutan las estrategias de atención médica. Al analizar conjuntos de datos grandes y complejos, los algoritmos de IA pueden identificar patrones, correlaciones y relaciones ocultas que pueden no ser fácilmente evidentes para los observadores humanos. Esto permite generar pronósticos sobre diversos aspectos de la salud animal, como la probabilidad de aparición de enfermedades, la susceptibilidad a condiciones específicas y los regímenes de tratamiento óptimos. Una aplicación clave de la analítica predictiva es la prevención y el control de enfermedades. Al evaluar datos históricos e insumos en tiempo real, los sistemas de IA pueden anticipar la posible propagación de enfermedades dentro de las poblaciones animales. Esto permite a los veterinarios implementar intervenciones específicas, como ajustar los protocolos de vacunación o poner en cuarentena a los animales afectados, para mitigar el riesgo de brotes. En entornos agrícolas, esta capacidad es invaluable para salvaguardar la salud del ganado y minimizar las pérdidas económicas. Además, la analítica predictiva ayuda a optimizar las estrategias de atención médica y la asignación de recursos. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden predecir fluctuaciones estacionales en ciertas enfermedades o identificar poblaciones con mayor riesgo, lo que permite a los veterinarios asignar recursos de manera más eficiente y priorizar las intervenciones donde más se necesitan. Este enfoque proactivo puede conducir a una mejor gestión de los recursos, mejores tiempos de respuesta y un mayor bienestar general de los animales. A medida que el mercado mundial de la salud animal continúa adoptando tecnologías de IA, el análisis predictivo se destaca como una herramienta fundamental que se alinea con las tendencias más amplias de la atención médica basada en datos y la medicina de precisión. Su capacidad para anticipar las tendencias y los riesgos de salud permite a los veterinarios tomar medidas proactivas, lo que en última instancia conduce a una gestión más eficaz de las enfermedades, un mejor bienestar animal y estrategias de atención médica optimizadas a escala mundial.
Gestión del ganado
La gestión del ganado, dentro del contexto global de la Inteligencia Artificial (IA) en la Salud Animal, se refiere a la aplicación de tecnologías de IA para mejorar la salud, el bienestar y la productividad de los animales de ganado. Esto incluye ganado vacuno, aves de corral, cerdos y otros animales criados para diversos fines, como carne, leche y otros productos agrícolas. Las soluciones impulsadas por IA están transformando las prácticas tradicionales de gestión del ganado al ofrecer herramientas avanzadas para la prevención de enfermedades, el control de la salud y la optimización general de las operaciones ganaderas. Las tecnologías de IA en la gestión ganadera desempeñan un papel crucial en la detección y prevención temprana de enfermedades. Al analizar una variedad de fuentes de datos, incluido el comportamiento animal, los signos vitales y las condiciones ambientales, los sistemas de IA pueden identificar desviaciones de los patrones normales que podrían indicar la presencia de una enfermedad. Esto permite una intervención oportuna y un tratamiento específico, reduciendo la propagación de enfermedades dentro de las poblaciones animales y minimizando las pérdidas económicas para los agricultores y la industria agrícola. El análisis predictivo es otro aspecto clave de la IA en la gestión ganadera. Al analizar datos históricos de salud, información genética y factores ambientales, los algoritmos de IA pueden pronosticar brotes de enfermedades, anticipar desafíos de salud estacionales y predecir estrategias óptimas de cría y gestión. Esto permite a los agricultores y veterinarios tomar decisiones informadas para optimizar la salud y la producción animal. Además, la monitorización remota impulsada por IA y los dispositivos portátiles brindan información en tiempo real sobre el bienestar de los animales individuales. Los sensores pueden rastrear parámetros como la temperatura, la frecuencia cardíaca y los niveles de actividad, lo que permite a los agricultores monitorear de forma remota su ganado y detectar posibles problemas de forma temprana. Esto no solo mejora el bienestar animal, sino que también aumenta la eficiencia operativa al reducir la necesidad de presencia física constante y controles manuales. En las explotaciones ganaderas a gran escala, donde la cantidad de animales puede ser abrumadora, la IA ayuda a gestionar los datos y agilizar las operaciones. La recopilación, integración y análisis automatizados de datos permiten a los agricultores tomar decisiones basadas en datos sobre alimentación, atención sanitaria y programas de cría. Esto conduce a una asignación optimizada de recursos, mejores tasas de crecimiento y una gestión general más eficiente. A medida que la demanda mundial de productos animales sigue aumentando, la gestión ganadera impulsada por la IA se vuelve cada vez más vital para garantizar prácticas agrícolas sostenibles y responsables. Al aprovechar el poder de la IA, los agricultores y las partes interesadas de la industria pueden mejorar la salud animal, aumentar la productividad y contribuir a la producción de alimentos seguros y de alta calidad para una población en crecimiento. La integración de la IA en la gestión del ganado representa un cambio transformador en la forma en que se cuida y se gestiona a los animales, lo que conduce a un futuro más eficiente, informado y sostenible para la industria ganadera.
Principales desafíos del mercado
Problemas de privacidad y seguridad de los datos
Altos costos iniciales
Los altos costos iniciales representan un desafío significativo en el mercado global de inteligencia artificial (IA) en la salud animal, lo que potencialmente impide la adopción e integración generalizada de tecnologías de IA en las prácticas veterinarias y los sistemas de atención médica animal. Estos gastos iniciales abarcan una variedad de inversiones financieras necesarias para adquirir e implementar soluciones de IA, que incluyen hardware, software, capacitación y actualizaciones de infraestructura. Las tecnologías de IA en el mercado de la salud animal implican la adquisición de componentes de hardware avanzados, como sistemas informáticos de alto rendimiento, servidores especializados y GPU (unidades de procesamiento gráfico) para procesar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Estos componentes suelen ser costosos y requieren una inversión de capital, especialmente para clínicas veterinarias más pequeñas, refugios de animales u operaciones agrícolas con presupuestos limitados. Además de los costos de hardware, el desarrollo y la personalización del software pueden contribuir significativamente a la carga financiera inicial. El desarrollo o la adquisición de algoritmos de IA, la creación de interfaces de usuario y la integración de sistemas de IA con el software de gestión veterinaria existente requieren conocimientos y recursos especializados, lo que aumenta aún más los costos.
Tendencias clave del mercado
Integración de IA en diagnóstico por imágenes
Telemedicina y monitoreo remoto
Información segmentaria
Soluciones
En 2022, el mercado de inteligencia artificial (IA) en salud animal estuvo dominado por el segmento de hardware y se prevé que continúe expandiéndose en los próximos años.
Información de la aplicación
En 2022, el mercado de inteligencia artificial (IA) en salud animal estuvo dominado por el segmento de diagnóstico y se prevé que continúe expandiéndose en los próximos años. años.
Perspectivas regionales
En 2022, el mercado de inteligencia artificial (IA) en salud animal estuvo dominado por el segmento de América del Norte y se prevé que continúe expandiéndose en los próximos años.
Desarrollos recientes
- En abril de 2022, Zoetis mejoró su oferta de Vetscan Imagyst con la incorporación de pruebas de frotis de sangre con inteligencia artificial (IA) para ayudar a los veterinarios a diagnosticar de manera eficaz a las mascotas con anomalías hematológicas.
- FidoCure, una empresa de OneHealth (OHC), secuencia el ADN canino, identifica mutaciones, crea un informe de ADN personalizado y ayuda a los veterinarios a prescribir terapias dirigidas basadas en la toma de decisiones informada por IA.
Actores clave del mercado
- ZoetisServices LLC
- Merck& Co., Inc.
- Laboratory Corporation of America Holdings
- Heska Corporation
- SignalPET
- VetCT
- Vetology LLC.
- OneCupAI
- Petriage
- ImpriMed, Inc.
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