Mercado de IA en oncología: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por componente (soluciones de software, hardware, servicios), por tipo de cáncer (cáncer de mama, cáncer de pulmón, cáncer de próstata, cáncer colorrectal, tumor cerebral, otros), por tipo de tratamiento (quimioterapia, radioterapia, inmunoterapia, otros), por región, por co

Descripción general del mercado

El mercado global de IA en oncología se valoró en USD 701,08 millones en 2022 y se prevé que proyecte un crecimiento sólido en el período de pronóstico con una CAGR del 14,02% hasta 2028. La inteligencia artificial (IA) en oncología ayuda a proporcionar diagnósticos de cáncer más rápidos y precisos, lo que conduce a mejores resultados para los pacientes, lo que se espera que impulse el mercado durante el período de pronóstico. Se espera que el crecimiento de la infraestructura sanitaria y la creciente prevalencia del cáncer impulsen la expansión del mercado durante el período de pronóstico. Un factor que impulsó la expansión del mercado durante la pandemia fue la mayor adopción de IA para diagnosticar, tratar y analizar conjuntos de datos complejos, lo que redujo las cargas tanto para los hospitales como para los médicos.

Principales impulsores del mercado

Mejora de la precisión diagnóstica

Los algoritmos de IA se destacan en el análisis de imágenes médicas, como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, con alta precisión. Al identificar con precisión los tumores potenciales y evaluar sus características, la IA ayuda a la detección temprana del cáncer. La detección temprana es fundamental para un tratamiento eficaz y mejores tasas de supervivencia. En consecuencia, tanto los proveedores de atención médica como los pacientes confían cada vez más en las herramientas de diagnóstico basadas en IA para detectar el cáncer en sus etapas más tempranas y tratables. Los errores humanos y la variabilidad en la interpretación de las imágenes médicas pueden conducir a diagnósticos erróneos. Los sistemas de IA ofrecen coherencia y objetividad en el análisis, lo que reduce significativamente las posibilidades de diagnóstico erróneo. Esto, a su vez, infunde una mayor confianza en los profesionales de la salud y los pacientes con respecto a la precisión de los diagnósticos de cáncer, lo que impulsa aún más la adopción de la IA en oncología. Los gobiernos y las organizaciones de atención médica de todo el mundo están invirtiendo en programas de detección del cáncer. La IA puede ayudar a optimizar estos programas al automatizar el análisis de pruebas de detección, como mamografías y pruebas de Papanicolaou.

La mayor precisión de estas pruebas puede conducir a una detección temprana del cáncer, lo que aumenta la demanda de soluciones impulsadas por IA. El diagnóstico preciso es la base para desarrollar planes de tratamiento personalizados. La IA no solo ayuda a diagnosticar el cáncer, sino también a caracterizar los tumores a nivel molecular. Esto permite a los oncólogos adaptar las estrategias de tratamiento en función de la composición genética específica y las características del cáncer, lo que conduce a terapias más efectivas y específicas. Los pacientes buscan cada vez más opciones de tratamiento personalizadas, lo que impulsa la demanda de IA en oncología. El diagnóstico oportuno y preciso reduce la necesidad de tratamientos e intervenciones extensos, a menudo costosos, en etapas posteriores del cáncer. Esto puede generar ahorros sustanciales de costos en el sistema de atención médica, lo que hace que los diagnósticos impulsados por IA sean una opción atractiva para los proveedores de atención médica y los pagadores. Los sistemas de IA pueden analizar imágenes médicas mucho más rápido que los humanos y se encuentran disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esta eficiencia puede optimizar los flujos de trabajo clínicos, lo que permite a los proveedores de atención médica ver a más pacientes y administrar sus recursos de manera más eficaz. Esta mayor eficiencia es un factor convincente para las instituciones de atención médica que buscan optimizar sus operaciones.

Planes de tratamiento personalizados en crecimiento

El análisis impulsado por IA de los datos de los pacientes, incluida la información genética y las características del tumor, permite la creación de planes de tratamiento altamente personalizados. Estos planes tienen en cuenta los atributos únicos del cáncer de cada paciente, lo que permite a los oncólogos elegir las terapias más efectivas. Esta mayor eficacia del tratamiento da como resultado mejores resultados para los pacientes y una mayor demanda de soluciones oncológicas basadas en IA. Los planes de tratamiento personalizados no solo se centran en maximizar la eficacia del tratamiento, sino que también apuntan a minimizar los efectos secundarios. La IA puede predecir cómo responderá un paciente individual a tratamientos específicos, lo que ayuda a evitar terapias que probablemente causen efectos adversos graves. Los pacientes aprecian los planes personalizados que consideran su bienestar, lo que genera una mayor satisfacción del paciente y adherencia al tratamiento. La IA ayuda a identificar terapias dirigidas e inmunoterapias que tienen más probabilidades de ser efectivas para el cáncer de un paciente en particular.

Esto reduce el enfoque de prueba y error en la selección del tratamiento y minimiza el uso de medicamentos ineficaces, lo que resulta en ahorros de costos para los sistemas de atención médica. Los algoritmos de IA pueden procesar conjuntos de datos complejos rápidamente, proporcionando a los oncólogos recomendaciones de tratamiento en un período de tiempo más corto. Esta aceleración en la toma de decisiones es particularmente crucial en oncología, donde los ajustes oportunos del tratamiento pueden afectar significativamente el pronóstico de un paciente. Los planes de tratamiento personalizados a menudo requieren la participación de los pacientes en ensayos clínicos para terapias experimentales. La IA ayuda a identificar candidatos adecuados para estos ensayos en función de sus perfiles genéticos y su historial médico. Esto facilita el reclutamiento de participantes apropiados, agiliza los ensayos y conduce a un desarrollo y aprobación más rápidos de tratamientos innovadores contra el cáncer. En una era en la que los pacientes están cada vez más informados e involucrados en sus decisiones de atención médica, los planes de tratamiento personalizados se alinean con los principios de la atención centrada en el paciente. La IA empodera a los pacientes al brindarles opciones de tratamiento adaptadas a sus circunstancias únicas, fomentando una sensación de control y compromiso en su atención.

Aumento del descubrimiento y desarrollo de fármacos

La IA puede analizar grandes conjuntos de datos, incluida información genética y datos moleculares, para identificar posibles candidatos a fármacos con mayor rapidez y precisión que los métodos tradicionales. Esta aceleración en el proceso de descubrimiento de fármacos reduce el tiempo y los recursos necesarios para la investigación y el desarrollo, lo que lo convierte en una perspectiva atractiva para las empresas farmacéuticas que buscan llevar nuevas terapias contra el cáncer al mercado. La IA puede ayudar a identificar nuevos y prometedores objetivos moleculares para el tratamiento del cáncer mediante el análisis de datos genómicos y proteómicos a gran escala. Esto conduce al descubrimiento de vías terapéuticas previamente inexploradas, lo que aumenta el potencial de tratamientos innovadores. Los modelos de IA pueden predecir la eficacia y la seguridad de los fármacos candidatos in silico, lo que reduce la necesidad de ensayos preclínicos y clínicos costosos y que requieren mucho tiempo.

Esto ahorra a las compañías farmacéuticas costos significativos y acelera el cronograma de desarrollo de fármacos. La IA analiza los datos de los pacientes para identificar mutaciones genéticas específicas o biomarcadores asociados con el cáncer de un paciente. Esta información se puede utilizar para desarrollar opciones de tratamiento personalizadas, incluidas terapias dirigidas y enfoques de medicina de precisión. La capacidad de adaptar los tratamientos a pacientes individuales impulsa la demanda de soluciones de IA. La IA puede identificar medicamentos existentes con potencial para reutilizarse en el tratamiento del cáncer. Al analizar datos sobre interacciones y vías farmacológicas, la IA puede sugerir nuevas aplicaciones para medicamentos ya aprobados para otras afecciones, lo que potencialmente acelera la disponibilidad de tratamientos contra el cáncer. La IA integra a la perfección diversas fuentes de datos, incluidos datos de ensayos clínicos, literatura científica y datos de pacientes del mundo real. Este enfoque holístico permite a los investigadores tomar decisiones basadas en datos y obtener información completa sobre los procesos de desarrollo de fármacos.

Principales desafíos del mercado

Interoperabilidad e integración de datos

Los sistemas de atención médica a menudo utilizan diferentes sistemas de registros médicos electrónicos (EHR), plataformas de imágenes y formatos de datos. Esta fragmentación da como resultado datos aislados, lo que dificulta el acceso e integración de la información del paciente desde múltiples fuentes. La IA en oncología requiere una visión integral del historial médico de un paciente, que se ve obstaculizada por la fragmentación de datos. Diversos sistemas pueden utilizar diferentes estándares y formatos de datos, lo que dificulta garantizar que los algoritmos de IA puedan procesar y analizar eficazmente los datos. Los problemas de compatibilidad pueden provocar pérdida de datos, mala interpretación o errores en los conocimientos impulsados por IA. Las variaciones en la calidad y la integridad de los datos en diferentes sistemas de atención médica pueden afectar la precisión y la confiabilidad de los modelos de IA. Los datos inconsistentes pueden generar recomendaciones sesgadas o incorrectas, lo que reduce la confianza en los sistemas de IA entre los profesionales de la salud.

El proceso de integración de soluciones de IA con la infraestructura de TI de atención médica existente puede ser costoso y requerir mucho tiempo. Las instituciones de atención médica pueden necesitar invertir en soluciones personalizadas, middleware o servicios de terceros para garantizar una integración de datos perfecta. La implementación de soluciones de integración de datos puede alterar los flujos de trabajo clínicos. Los proveedores de atención médica pueden resistirse a los cambios que interfieren con sus rutinas establecidas, lo que potencialmente retrasa o dificulta la adopción de tecnologías de IA. La propiedad de los datos de atención médica y las regulaciones de privacidad pueden variar según la región, y navegar por estas complejidades al compartir o integrar datos de pacientes puede ser un desafío. Garantizar el cumplimiento de las leyes de protección de datos y facilitar el intercambio de datos es un equilibrio delicado.

Validación y adopción clínica

Una de las principales barreras para la adopción de IA en oncología es la necesidad de evidencia clínica sólida que demuestre la eficacia y seguridad de las herramientas impulsadas por IA. Los proveedores de atención médica y las autoridades regulatorias a menudo requieren una validación clínica sustancial antes de integrar soluciones de IA en la práctica clínica. El tiempo y los recursos necesarios para realizar ensayos clínicos extensos pueden ralentizar la adopción de tecnologías de IA. La industria de la salud está muy regulada y llevar al mercado soluciones oncológicas basadas en IA requiere navegar por vías regulatorias complejas. Cumplir con los requisitos regulatorios, obtener aprobaciones y garantizar el cumplimiento de estándares en evolución puede ser un proceso desafiante y que requiere mucho tiempo.

Los profesionales de la salud, incluidos oncólogos, radiólogos y patólogos, pueden dudar en confiar plenamente en las recomendaciones impulsadas por IA y adoptarlas. El escepticismo, la resistencia al cambio y las preocupaciones sobre el impacto en sus funciones pueden impedir la integración de herramientas de IA en los flujos de trabajo clínicos. Los algoritmos de IA a menudo deben validarse en diversas poblaciones de pacientes para garantizar su eficacia en diferentes grupos demográficos y tipos de cáncer. Este puede ser un proceso que consume muchos recursos y puede requerir acceso a una amplia gama de datos de pacientes. La integración de soluciones de IA en los sistemas de TI de atención médica existentes puede ser compleja. Garantizar la compatibilidad con los registros médicos electrónicos (EHR), los sistemas de información radiológica y los sistemas de información de laboratorio requiere experiencia técnica y recursos. El manejo de los datos de los pacientes en los sistemas de IA plantea inquietudes sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Garantizar que la información del paciente se mantenga confidencial y esté protegida de las amenazas de ciberseguridad es primordial, pero desafiante.

Tendencias clave del mercado

Radiómica impulsada por IA

La radiómica impulsada por IA mejora la precisión del diagnóstico del cáncer. Al analizar patrones sutiles y complejos dentro de las imágenes médicas, la IA puede detectar tumores y otras anomalías en etapas más tempranas y, a menudo, más tratables. Esta capacidad mejora la precisión del diagnóstico y reduce la probabilidad de hallazgos pasados por alto o malinterpretados. La radiómica permite la caracterización de tumores a un nivel granular. La IA puede identificar características específicas dentro de una imagen que corresponden a las propiedades genéticas y biológicas del tumor. Esta información es invaluable para desarrollar planes de tratamiento personalizados adaptados al perfil de cáncer único del paciente. Las herramientas de IA basadas en radiómica pueden monitorear la respuesta de un paciente al tratamiento a lo largo del tiempo.

Al analizar los cambios en las características de las imágenes, la IA puede ayudar a los médicos a determinar si un tratamiento es efectivo o necesita ajustes, lo que permite intervenciones oportunas y minimiza los efectos secundarios innecesarios. La radiómica impulsada por IA puede ayudar en la detección temprana del cáncer, incluso antes de que se manifiesten los síntomas clínicos. Esto es particularmente crucial para los cánceres con tasas de progresión agresivas. A medida que los algoritmos de IA se vuelvan más competentes en la identificación de patrones de imagen sutiles, desempeñarán un papel fundamental en los programas de detección del cáncer. La interpretación humana de las imágenes médicas puede ser subjetiva y estar influenciada por la experiencia del radiólogo que las interpreta. La radiómica impulsada por IA ofrece consistencia y objetividad en el análisis de imágenes, lo que reduce la variabilidad interobservador y garantiza un estándar de atención más alto entre los proveedores de atención médica.

Secuenciación genómica y medicina de precisión

La secuenciación genómica proporciona una comprensión detallada de la composición genética de un paciente e identifica mutaciones o alteraciones específicas que impulsan su cáncer. Los algoritmos de IA pueden analizar estos datos genómicos para desarrollar planes de tratamiento personalizados adaptados al perfil genético único del paciente. La capacidad de administrar terapias dirigidas mejora significativamente la eficacia del tratamiento, reduciendo los efectos secundarios y mejorando los resultados del paciente. La secuenciación genómica, junto con la IA, acelera la identificación de posibles objetivos farmacológicos dentro del tumor de un paciente. La IA analiza la gran cantidad de datos genómicos generados en la secuenciación para identificar genes o vías que son fundamentales para el crecimiento del cáncer. Esta información es invaluable para el desarrollo de fármacos y estrategias de tratamiento personalizadas. La IA puede predecir la probable respuesta de un paciente a terapias específicas en función de su perfil genómico.

Esta información guía a los oncólogos en la selección de las opciones de tratamiento más adecuadas, evitando tratamientos que es poco probable que sean efectivos y minimizando los enfoques de prueba y error. El análisis predictivo aumenta la probabilidad de un tratamiento exitoso y mejora la atención al paciente. La secuenciación genómica y la IA agilizan el diseño y la ejecución de ensayos clínicos. La IA identifica a los pacientes elegibles con marcadores genómicos específicos, lo que mejora el reclutamiento de pacientes y reduce la duración del ensayo. Esto da como resultado un desarrollo más rápido de fármacos y un proceso de ensayo clínico más eficiente. Las soluciones de medicina de precisión impulsadas por IA brindan a los oncólogos soporte de decisiones en tiempo real. Cuando se enfrentan a decisiones de tratamiento complejas, los médicos pueden confiar en algoritmos de IA para analizar datos genómicos y recomendar las opciones de tratamiento más adecuadas, mejorando la toma de decisiones clínicas y la confianza.

Información segmentaria

Información

Según el componente, se prevé que el segmento de soluciones de software sea testigo de un crecimiento sustancial del mercado durante el período de pronóstico. Las soluciones de software mejoradas impulsadas por IA mejoran la precisión del diagnóstico del cáncer al analizar imágenes médicas, diapositivas de patología y datos genómicos. Estas herramientas pueden identificar patrones sutiles y anomalías que los observadores humanos podrían pasar por alto, lo que lleva a diagnósticos más tempranos y precisos. Las soluciones de software ayudan a los oncólogos a desarrollar planes de tratamiento personalizados basados en los registros médicos de los pacientes, datos genómicos y conocimientos clínicos en tiempo real. Estos planes se adaptan al tipo de cáncer, la etapa y el perfil genético de cada paciente, optimizando los resultados del tratamiento. Las soluciones de software de IA agilizan la gestión y el análisis de grandes cantidades de datos de pacientes, incluidos los registros médicos electrónicos (EHR), las imágenes médicas y las secuencias genómicas. Esta eficiencia reduce las cargas administrativas, acelera la toma de decisiones basada en datos y mejora la productividad general de la atención médica.

El software de IA se destaca en radiómica, extrayendo características cuantitativas de imágenes médicas y diapositivas de patología. Estas características ofrecen información valiosa sobre las características del tumor, la respuesta al tratamiento y el pronóstico. El software basado en radiómica ayuda a identificar biomarcadores y optimizar los enfoques de tratamiento. Las soluciones de software brindan apoyo a la toma de decisiones clínicas en tiempo real a los profesionales de la salud. Ofrecen recomendaciones sobre opciones de tratamiento, dosis y protocolos de seguimiento, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones bien informadas y garantizar prácticas de atención estandarizadas.

Información sobre el tipo de cáncer

Según el segmento del tipo de cáncer, el segmento del cáncer de mama ha sido la fuerza dominante en el mercado. Los algoritmos de IA pueden analizar mamografías y otros estudios de diagnóstico por imágenes mamarias con gran precisión. Al identificar patrones y anomalías sutiles, la IA ayuda a los radiólogos a detectar el cáncer de mama de forma temprana. La capacidad de detectar el cáncer de mama en una etapa más temprana y tratable es un factor crucial para mejorar los resultados de las pacientes. Las herramientas impulsadas por IA pueden evaluar el riesgo de una paciente de desarrollar cáncer de mama en función de diversos factores, como la genética, los antecedentes familiares y el estilo de vida. Esta evaluación de riesgos puede orientar estrategias de prevención personalizadas, como modificaciones del estilo de vida, aumento de la frecuencia de las pruebas de detección o medidas profilácticas para personas de alto riesgo. La IA ayuda a los oncólogos a adaptar los planes de tratamiento para pacientes con cáncer de mama en función de factores individuales, como el subtipo de tumor, las mutaciones genéticas y las predicciones de la respuesta al tratamiento. Los enfoques de tratamiento personalizados optimizan los resultados terapéuticos al tiempo que minimizan los efectos secundarios. La IA ayuda a los patólogos a analizar muestras de tejido mamario e identificar células cancerosas, subtipos y biomarcadores con gran precisión. Estos conocimientos son esenciales para seleccionar terapias dirigidas y predecir la respuesta al tratamiento. Las soluciones de IA basadas en radiómica extraen características cuantitativas de los estudios de diagnóstico por imágenes mamarias, lo que proporciona información valiosa sobre las características y el comportamiento del tumor. Estos datos informan la planificación del tratamiento y ayudan a identificar nuevos biomarcadores.

Información regional

América del Norte, específicamente el mercado de IA en oncología, dominó el mercado en 2022, principalmente debido a que América del Norte, en particular Estados Unidos, es un líder mundial en tecnología e innovación. La región cuenta con un sólido ecosistema de desarrolladores de IA, empresas de tecnología sanitaria e instituciones de investigación dedicadas a promover aplicaciones de IA en oncología. Esta cultura de innovación fomenta el rápido desarrollo y la adopción de soluciones impulsadas por IA. América del Norte tiene una de las tasas de gasto sanitario más altas del mundo. La voluntad de la región de invertir en tecnologías de vanguardia para el cuidado de la salud, incluida la IA, crea un entorno favorable para el crecimiento de la IA en el mercado de oncología.

Acontecimientos recientes

• Whiterabbit.ai y Arterys acordaron en agosto de 2022 desarrollar tecnología impulsada por IA para identificar el cáncer en sus primeras etapas.
• Roche anunció una colaboración con EarlySign en julio de 2022 para desarrollar y comercializar su tecnología LungFlag.
• Kheiron Medical Technologies formó una colaboración con Atlas Medical en 2021. La asociación tiene como objetivo lanzar Mia, una solución de detección de cáncer de mama que ayuda con mayor precisión a los radiólogos en la detección del cáncer.
• Paige se asoció con Quest Diagnostics en mayo 2021. La empresa esperaba ofrecer información clínica más rápida, precisa y breve mediante el desarrollo de un nuevo software. Paige unió fuerzas con Epredia en marzo de 2021. A través de esta colaboración, la empresa tenía como objetivo ayudar a los patólogos a obtener información de cada prueba y ofrecer resultados a los pacientes. PathAI adquirió Poplar en julio de 2021. La empresa podría incorporar servicios de pruebas en su emergente plataforma de patología impulsada por IA como resultado de esta adquisición. En septiembre de 2021, Owkin, Inc., en colaboración con investigadores de Cleveland Clinic, anunció el desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo que predice la supervivencia y los resultados de salud del carcinoma hepatocelular. En agosto de 2021, PathAI adquirió Poplar en julio de 2021. 2022, Medtronic plc lanzó un módulo de endoscopia inteligente GI GeniusTM en India. Está impulsado por IA y ayuda a los profesionales de la salud en la detección del cáncer colorrectal a través de una visualización mejorada durante la colonoscopia.

Principales actores del mercado

• Azra AI.
• IBM
• Siemens Healthcare GmbH.
• Intel Corporation.
• GE HealthCare.
• NVIDIA Corporation.
• Digital Diagnostics Inc.
• ConcertAI.
• Median Technologies.
• PathAI.