IA sur le marché de l'oncologie - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par composant (solutions logicielles, matériel, services), par type de cancer (cancer du sein, cancer du poumon, cancer de la prostate, cancer colorectal, tumeur cérébrale, autres), par type de traitement (chimiothérapie, radiothérapie, immunothérapie, autres), par région, par

Aperçu du marché

Le marché mondial de l'IA en oncologie est évalué à 701,08 millions USD en 2022 et devrait connaître une croissance robuste au cours de la période de prévision avec un TCAC de 14,02 % jusqu'en 2028. L'intelligence artificielle (IA) en oncologie permet de fournir des diagnostics de cancer plus rapides et plus précis, ce qui conduit à de meilleurs résultats pour les patients, ce qui devrait alimenter le marché au cours de la période de prévision. La croissance des infrastructures de soins de santé et la prévalence croissante du cancer devraient stimuler l'expansion du marché au cours de la période de prévision. L'un des facteurs à l'origine de l'expansion du marché pendant la pandémie a été l'adoption accrue de l'IA pour diagnostiquer, traiter et analyser des ensembles de données complexes, ce qui a réduit la charge de travail des hôpitaux et des médecins.

Principaux moteurs du marché

Amélioration de la précision du diagnostic

Les algorithmes d'IA excellent dans l'analyse d'images médicales, telles que les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes, avec une grande précision. En identifiant avec précision les tumeurs potentielles et en évaluant leurs caractéristiques, l'IA aide à la détection précoce du cancer. La détection précoce est essentielle pour un traitement efficace et de meilleurs taux de survie. Par conséquent, les prestataires de soins de santé et les patients s'appuient de plus en plus sur des outils de diagnostic basés sur l'IA pour détecter le cancer à ses stades les plus précoces et les plus traitables. Les erreurs humaines et la variabilité dans l'interprétation des images médicales peuvent conduire à des diagnostics erronés. Les systèmes d'IA offrent cohérence et objectivité dans l'analyse, réduisant considérablement les risques d'erreur de diagnostic. Cela, à son tour, renforce la confiance des professionnels de la santé et des patients quant à l'exactitude des diagnostics de cancer, ce qui favorise encore davantage l'adoption de l'IA en oncologie. Les gouvernements et les organismes de santé du monde entier investissent dans des programmes de dépistage du cancer. L’IA peut aider à optimiser ces programmes en automatisant l’analyse des tests de dépistage, tels que les mammographies et les frottis.

L’amélioration de la précision de ces dépistages peut conduire à une détection précoce du cancer, augmentant ainsi la demande de solutions basées sur l’IA. Un diagnostic précis est la base du développement de plans de traitement personnalisés. L’IA aide non seulement à diagnostiquer le cancer, mais aussi à caractériser les tumeurs au niveau moléculaire. Cela permet aux oncologues d’adapter les stratégies de traitement en fonction de la constitution génétique et des caractéristiques spécifiques du cancer, ce qui conduit à des thérapies plus efficaces et ciblées. Les patients recherchent de plus en plus d’options de traitement personnalisées, ce qui stimule la demande d’IA en oncologie. Un diagnostic rapide et précis réduit le besoin de traitements et d’interventions approfondis, souvent coûteux, à des stades ultérieurs du cancer. Cela peut conduire à des économies substantielles dans le système de santé, faisant des diagnostics basés sur l’IA une option attrayante pour les prestataires de soins de santé et les payeurs. Les systèmes d’IA peuvent analyser les images médicales beaucoup plus rapidement que les humains et sont disponibles 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Cette efficacité peut rationaliser les flux de travail cliniques, permettant aux prestataires de soins de santé de voir plus de patients et de gérer leurs ressources plus efficacement. Cette efficacité accrue est un facteur décisif pour les établissements de santé qui cherchent à optimiser leurs opérations.

Développement de plans de traitement personnalisés

L'analyse des données des patients basée sur l'IA, notamment les informations génétiques et les caractéristiques tumorales, permet la création de plans de traitement hautement personnalisés. Ces plans tiennent compte des attributs uniques du cancer de chaque patient, ce qui permet aux oncologues de choisir les thérapies les plus efficaces. Cette efficacité accrue du traitement se traduit par de meilleurs résultats pour les patients et une demande accrue de solutions oncologiques basées sur l'IA. Les plans de traitement personnalisés visent non seulement à maximiser l'efficacité du traitement, mais également à minimiser les effets secondaires. L'IA peut prédire comment un patient individuel réagira à des traitements spécifiques, ce qui permet d'éviter les thérapies susceptibles de provoquer des effets indésirables graves. Les patients apprécient les plans personnalisés qui tiennent compte de leur bien-être, ce qui conduit à une plus grande satisfaction des patients et à une meilleure adhésion au traitement. L'IA permet d'identifier les thérapies ciblées et les immunothérapies les plus susceptibles d'être efficaces pour le cancer d'un patient particulier.

Cela réduit l'approche par essais et erreurs dans la sélection des traitements et minimise l'utilisation de médicaments inefficaces, ce qui se traduit par des économies de coûts pour les systèmes de santé. Les algorithmes d'IA peuvent traiter rapidement des ensembles de données complexes, fournissant aux oncologues des recommandations de traitement dans un délai plus court. Cette accélération de la prise de décision est particulièrement cruciale en oncologie, où des ajustements de traitement opportuns peuvent avoir un impact significatif sur le pronostic d'un patient. Les plans de traitement personnalisés nécessitent souvent la participation des patients à des essais cliniques pour des thérapies expérimentales. L'IA aide à identifier les candidats appropriés pour ces essais en fonction de leur profil génétique et de leurs antécédents médicaux. Cela facilite le recrutement de participants appropriés, accélère les essais et conduit à un développement et une approbation plus rapides de traitements innovants contre le cancer. À une époque où les patients sont de plus en plus informés et impliqués dans leurs décisions de santé, les plans de traitement personnalisés s'alignent sur les principes des soins centrés sur le patient. L'IA permet aux patients de bénéficier d'options de traitement adaptées à leur situation particulière, favorisant ainsi un sentiment de contrôle et d'engagement dans leurs soins.

Augmentation de la découverte et du développement de médicaments

L'IA peut analyser de vastes ensembles de données, notamment des informations génétiques et des données moléculaires, pour identifier des candidats médicaments potentiels plus rapidement et plus précisément que les méthodes traditionnelles. Cette accélération du processus de découverte de médicaments réduit le temps et les ressources nécessaires à la recherche et au développement, ce qui en fait une perspective attrayante pour les sociétés pharmaceutiques qui cherchent à commercialiser de nouvelles thérapies contre le cancer. L'IA peut aider à identifier de nouvelles cibles moléculaires prometteuses pour le traitement du cancer en analysant des données génomiques et protéomiques à grande échelle. Cela conduit à la découverte de pistes thérapeutiques jusqu'alors inexplorées, augmentant le potentiel de traitements révolutionnaires. Les modèles d'IA peuvent prédire l'efficacité et la sécurité des candidats médicaments in silico, réduisant ainsi le besoin d'essais précliniques et cliniques coûteux et chronophages.

Cela permet aux sociétés pharmaceutiques d'économiser des coûts importants et d'accélérer le calendrier de développement des médicaments. L'IA analyse les données des patients pour identifier les mutations génétiques ou les biomarqueurs spécifiques associés au cancer d'un patient. Ces informations peuvent être utilisées pour développer des options de traitement personnalisées, notamment des thérapies ciblées et des approches de médecine de précision. La capacité d'adapter les traitements à chaque patient stimule la demande de solutions d'IA. L'IA peut identifier les médicaments existants susceptibles d'être réutilisés dans le traitement du cancer. En analysant les données sur les interactions et les voies médicamenteuses, l'IA peut suggérer de nouvelles applications pour les médicaments déjà approuvés pour d'autres pathologies, accélérant ainsi potentiellement la disponibilité des traitements contre le cancer. L'IA intègre de manière transparente diverses sources de données, notamment les données d'essais cliniques, la littérature scientifique et les données réelles des patients. Cette approche holistique permet aux chercheurs de prendre des décisions fondées sur les données et d'obtenir des informations complètes sur les processus de développement de médicaments.

Principaux défis du marché

Interopérabilité et intégration des données

Les systèmes de santé utilisent souvent différents systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME), plateformes d'imagerie et formats de données. Cette fragmentation entraîne des données cloisonnées, ce qui rend difficile l'accès et l'intégration des informations sur les patients provenant de sources multiples. L'IA en oncologie nécessite une vue complète de l'historique médical d'un patient, ce qui est entravé par la fragmentation des données. Divers systèmes peuvent utiliser des normes et des formats de données différents, ce qui rend difficile de garantir que les algorithmes d'IA peuvent traiter et analyser efficacement les données. Les problèmes de compatibilité peuvent entraîner une perte de données, une mauvaise interprétation ou des erreurs dans les informations générées par l'IA. Les variations de qualité et d'exhaustivité des données entre différents systèmes de santé peuvent affecter la précision et la fiabilité des modèles d'IA. Des données incohérentes peuvent conduire à des recommandations biaisées ou incorrectes, diminuant ainsi la confiance des professionnels de santé dans les systèmes d'IA.

Le processus d'intégration des solutions d'IA à l'infrastructure informatique de santé existante peut être coûteux et prendre du temps. Les établissements de santé peuvent avoir besoin d’investir dans des solutions personnalisées, des intergiciels ou des services tiers pour assurer une intégration transparente des données. La mise en œuvre de solutions d’intégration de données peut perturber les flux de travail cliniques. Les prestataires de soins de santé peuvent résister aux changements qui interfèrent avec leurs routines établies, ce qui peut retarder ou entraver l’adoption des technologies d’IA. Les réglementations sur la propriété et la confidentialité des données de santé peuvent varier selon les régions, et il peut être difficile de s’y retrouver dans ces complexités lors du partage ou de l’intégration des données des patients. Assurer le respect des lois sur la protection des données tout en facilitant le partage des données est un équilibre délicat.

Validation clinique et adoption

L’un des principaux obstacles à l’adoption de l’IA en oncologie est la nécessité de preuves cliniques solides démontrant l’efficacité et la sécurité des outils basés sur l’IA. Les prestataires de soins de santé et les autorités réglementaires exigent souvent une validation clinique substantielle avant d’intégrer des solutions d’IA dans la pratique clinique. Le temps et les ressources nécessaires à la réalisation d’essais cliniques approfondis peuvent ralentir l’adoption des technologies d’IA. Le secteur de la santé est fortement réglementé et la mise sur le marché de solutions oncologiques basées sur l’IA nécessite de parcourir des voies réglementaires complexes. Le respect des exigences réglementaires, l’obtention des approbations et la garantie de la conformité aux normes en constante évolution peuvent être un processus difficile et chronophage.

Les professionnels de la santé, notamment les oncologues, les radiologues et les pathologistes, peuvent hésiter à faire pleinement confiance aux recommandations basées sur l’IA et à les adopter. Le scepticisme, la résistance au changement et les inquiétudes quant à l’impact sur leurs rôles peuvent entraver l’intégration des outils d’IA dans les flux de travail cliniques. Les algorithmes d’IA doivent souvent être validés auprès de diverses populations de patients pour garantir leur efficacité dans différents groupes démographiques et types de cancer. Ce processus peut nécessiter beaucoup de ressources et l’accès à un large éventail de données sur les patients. L’intégration de solutions d’IA dans les systèmes informatiques de santé existants peut être complexe. Assurer la compatibilité avec les dossiers médicaux électroniques (DME), les systèmes d’information radiologique et les systèmes d’information de laboratoire nécessite une expertise technique et des ressources. Le traitement des données des patients dans les systèmes d’IA soulève des inquiétudes quant à la confidentialité et à la sécurité des données. Il est primordial, mais difficile, de garantir la confidentialité des informations sur les patients et leur protection contre les menaces de cybersécurité.

Principales tendances du marché

Radiomique pilotée par l'IA

La radiomique pilotée par l'IA améliore la précision du diagnostic du cancer. En analysant des motifs subtils et complexes dans les images médicales, l'IA peut détecter des tumeurs et d'autres anomalies à des stades plus précoces et souvent plus faciles à traiter. Cette capacité améliore la précision du diagnostic et réduit le risque de résultats manqués ou mal interprétés. La radiomique permet de caractériser les tumeurs à un niveau granulaire. L'IA peut identifier des caractéristiques spécifiques dans une image qui correspondent aux propriétés génétiques et biologiques de la tumeur. Ces informations sont inestimables pour développer des plans de traitement personnalisés adaptés au profil de cancer unique du patient. Les outils d'IA basés sur la radiomique peuvent surveiller la réponse d'un patient au traitement au fil du temps.

En analysant les changements dans les caractéristiques d'imagerie, l'IA peut aider les cliniciens à déterminer si un traitement est efficace ou doit être ajusté, ce qui permet des interventions rapides et minimise les effets secondaires inutiles. La radiomique pilotée par l'IA peut aider à la détection précoce du cancer, avant même que les symptômes cliniques ne se manifestent. Cela est particulièrement crucial pour les cancers dont les taux de progression sont agressifs. À mesure que les algorithmes d'IA deviennent plus compétents pour identifier des modèles d'images subtils, ils joueront un rôle central dans les programmes de dépistage du cancer. L'interprétation humaine des images médicales peut être subjective et influencée par l'expérience du radiologue interprétateur. La radiomique pilotée par l'IA offre cohérence et objectivité dans l'analyse des images, réduisant la variabilité interobservateur et garantissant un niveau de soins plus élevé pour tous les prestataires de soins de santé.

Séquençage génomique et médecine de précision

Le séquençage génomique permet une compréhension détaillée de la constitution génétique d'un patient et identifie les mutations ou altérations spécifiques à l'origine de son cancer. Les algorithmes d'IA peuvent analyser ces données génomiques pour développer des plans de traitement personnalisés adaptés au profil génétique unique du patient. La capacité à fournir des thérapies ciblées améliore considérablement l'efficacité du traitement, réduisant les effets secondaires et améliorant les résultats pour les patients. Le séquençage génomique, associé à l'IA, accélère l'identification de cibles médicamenteuses potentielles dans la tumeur d'un patient. L'IA analyse la grande quantité de données génomiques générées lors du séquençage pour identifier les gènes ou les voies qui sont essentiels à la croissance du cancer. Ces informations sont inestimables pour le développement de médicaments et les stratégies de traitement personnalisées. L'IA peut prédire la réponse probable d'un patient à des thérapies spécifiques en fonction de son profil génomique. Ces informations guident les oncologues dans la sélection des options de traitement les plus appropriées, en évitant les traitements qui ont peu de chances d'être efficaces et en minimisant les approches par essais et erreurs. L'analyse prédictive augmente la probabilité de réussite du traitement et améliore les soins aux patients. Le séquençage génomique et l'IA rationalisent la conception et l'exécution des essais cliniques. L'IA identifie les patients éligibles avec des marqueurs génomiques spécifiques, améliorant le recrutement des patients et réduisant la durée des essais. Cela se traduit par un développement plus rapide des médicaments et un processus d'essais cliniques plus efficace. Les solutions de médecine de précision basées sur l'IA fournissent aux oncologues une aide à la décision en temps réel. Lorsqu'ils sont confrontés à des décisions de traitement complexes, les cliniciens peuvent s'appuyer sur des algorithmes d'IA pour analyser les données génomiques et recommander les options de traitement les plus adaptées, améliorant ainsi la prise de décision clinique et la confiance.

Informations sectorielles

Informations

Sur la base du composant, le segment des solutions logicielles devrait connaître une croissance substantielle du marché tout au long de la période de prévision. Les solutions logicielles améliorées basées sur l'IA améliorent la précision du diagnostic du cancer en analysant les images médicales, les lames de pathologie et les données génomiques. Ces outils peuvent identifier des schémas et des anomalies subtils qui pourraient être manqués par les observateurs humains, ce qui conduit à des diagnostics plus précoces et plus précis. Les solutions logicielles aident les oncologues à développer des plans de traitement personnalisés basés sur les dossiers médicaux des patients, les données génomiques et les informations cliniques en temps réel. Ces plans sont adaptés au type de cancer, au stade et au profil génétique de chaque patient, optimisant ainsi les résultats du traitement. Les solutions logicielles d'IA rationalisent la gestion et l'analyse de vastes quantités de données sur les patients, notamment les dossiers médicaux électroniques (DME), les images médicales et les séquences génomiques. Cette efficacité réduit les charges administratives, accélère la prise de décision basée sur les données et améliore la productivité globale des soins de santé.

Les logiciels d'IA excellent dans la radiomique, en extrayant des caractéristiques quantitatives à partir d'images médicales et de lames de pathologie. Ces fonctionnalités offrent des informations précieuses sur les caractéristiques de la tumeur, la réponse au traitement et le pronostic. Les logiciels basés sur la radiomique aident à identifier les biomarqueurs et à optimiser les approches thérapeutiques. Les solutions logicielles fournissent une aide à la décision clinique en temps réel aux professionnels de la santé. Elles proposent des recommandations pour les options de traitement, les dosages et les protocoles de suivi, aidant les cliniciens à prendre des décisions éclairées et à garantir des pratiques de soins standardisées.

Informations sur le type de cancer

Sur la base du segment Type de cancer, le segment du cancer du sein a été la force dominante du marché. Les algorithmes d'IA peuvent analyser les mammographies et autres études d'imagerie mammaire avec une grande précision. En identifiant des anomalies et des schémas subtils, l'IA aide les radiologues à détecter le cancer du sein à un stade précoce. La capacité à détecter le cancer du sein à un stade plus précoce et plus traitable est un facteur crucial pour améliorer les résultats des patients. Les outils basés sur l'IA peuvent évaluer le risque d'une patiente de développer un cancer du sein en fonction de divers facteurs, notamment la génétique, les antécédents familiaux et le mode de vie. Cette évaluation des risques peut guider des stratégies de prévention personnalisées, telles que des modifications du mode de vie, une fréquence de dépistage accrue ou des mesures prophylactiques pour les personnes à haut risque. L'IA aide les oncologues à adapter les plans de traitement des patientes atteintes d'un cancer du sein en fonction de facteurs individuels, tels que le sous-type de tumeur, les mutations génétiques et les prévisions de réponse au traitement. Les approches de traitement personnalisées optimisent les résultats thérapeutiques tout en minimisant les effets secondaires. L'IA aide les pathologistes à analyser des échantillons de tissu mammaire et à identifier les cellules cancéreuses, les sous-types et les biomarqueurs avec une grande précision. Ces informations sont essentielles pour sélectionner des thérapies ciblées et prédire la réponse au traitement. Les solutions d'IA basées sur la radiomique extraient des caractéristiques quantitatives des études d'imagerie mammaire, fournissant des informations précieuses sur les caractéristiques et le comportement des tumeurs. Ces données éclairent la planification du traitement et aident à identifier de nouveaux biomarqueurs.

Informations régionales

L'Amérique du Nord, en particulier le marché de l'IA en oncologie, a dominé le marché en 2022, principalement en raison du fait que l'Amérique du Nord, en particulier les États-Unis, est un leader mondial en matière de technologie et d'innovation. La région dispose d'un solide écosystème de développeurs d'IA, d'entreprises de technologie de la santé et d'institutions de recherche dédiées à l'avancement des applications d'IA en oncologie. Cette culture de l'innovation favorise le développement et l'adoption rapides de solutions basées sur l'IA. L'Amérique du Nord a l'un des taux de dépenses de santé les plus élevés au monde. La volonté de la région d'investir dans des technologies de santé de pointe, y compris l'IA, crée un environnement favorable à la croissance du marché de l'IA en oncologie.

Développements récents

• Whiterabbit.ai et Arterys ont convenu en août 2022 de développer une technologie basée sur l'IA pour identifier le cancer à ses premiers stades.
• Roche a annoncé une collaboration avec EarlySign en juillet 2022 pour développer et commercialiser sa technologie LungFlag.
• Kheiron Medical Technologies a formé une collaboration avec Atlas Medical en 2021. Le partenariat vise à lancer Mia, une solution de dépistage du cancer du sein qui aide plus précisément les radiologues à détecter le cancer.
• Paige s'est associée à Quest Diagnostics en mai 2021. L'entreprise espérait livrer plus rapidement, des informations cliniques plus précises et plus brèves en développant un nouveau logiciel.
• Paige s'est associée à Epredia en mars 2021. Grâce à cette collaboration, la société a souhaité aider les pathologistes à tirer des enseignements de chaque test et à proposer des résultats aux patients.
• PathAI a acquis Poplar en juillet 2021. Grâce à cette acquisition, l'entreprise serait en mesure d'intégrer des services de test dans sa plateforme de pathologie émergente alimentée par l'IA.
• En septembre 2021, Owkin, Inc., en collaboration avec des chercheurs de la Cleveland Clinic, a annoncé le développement d'un modèle d'apprentissage profond qui prédit la survie et les résultats de santé pour le carcinome hépatocellulaire.
• En août 2022, Medtronic plc a lancé un GI GeniusTM intelligent module d'endoscopie en Inde. Il est alimenté par l'IA et aide les professionnels de la santé à détecter le cancer colorectal grâce à une visualisation améliorée pendant la coloscopie.

Principaux acteurs du marché

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