Mercato dell'intelligenza artificiale in oncologia: dimensioni globali del settore, quota, tendenze, opportunità e previsioni, segmentate per componente (soluzioni software, hardware, servizi), per tipo di cancro (cancro al seno, cancro ai polmoni, cancro alla prostata, cancro del colon-retto, tumore al cervello, altri), per tipo di trattamento (chemioterapia, radioterapia, immunoterapia, altri),

Panoramica del mercato

Il mercato globale dell'intelligenza artificiale in oncologia è stato valutato a 701,08 milioni di USD nel 2022 e si prevede che proietterà una crescita robusta nel periodo di previsione con un CAGR del 14,02% fino al 2028. L'intelligenza artificiale (IA) in oncologia aiuta a fornire diagnosi più rapide e precise del cancro, portando a migliori risultati per i pazienti, il che dovrebbe alimentare il mercato durante il periodo di previsione. Si prevede che la crescita delle infrastrutture sanitarie e una crescente prevalenza del cancro guideranno l'espansione del mercato durante il periodo di previsione. Un fattore che ha guidato l'espansione del mercato durante la pandemia è stata la crescente adozione dell'intelligenza artificiale per diagnosticare, trattare e analizzare set di dati complessi, il che ha ridotto gli oneri per ospedali e medici.

Principali driver di mercato

Miglioramento dell'accuratezza diagnostica

Gli algoritmi di intelligenza artificiale eccellono nell'analisi di immagini mediche, come raggi X, risonanze magnetiche e TAC, con elevata precisione. Identificando con precisione potenziali tumori e valutandone le caratteristiche, l'intelligenza artificiale aiuta nella diagnosi precoce del cancro. La diagnosi precoce è fondamentale per un trattamento efficace e migliori tassi di sopravvivenza. Di conseguenza, sia gli operatori sanitari che i pazienti si affidano sempre di più a strumenti diagnostici basati sull'intelligenza artificiale per rilevare il cancro nelle sue fasi più precoci e curabili. Errori umani e variabilità nell'interpretazione delle immagini mediche possono portare a diagnosi errate. I sistemi di intelligenza artificiale offrono coerenza e obiettività nell'analisi, riducendo significativamente le possibilità di diagnosi errate. Ciò, a sua volta, infonde maggiore fiducia nei professionisti sanitari e nei pazienti riguardo all'accuratezza delle diagnosi di cancro, stimolando ulteriormente l'adozione dell'intelligenza artificiale in oncologia. I governi e le organizzazioni sanitarie di tutto il mondo stanno investendo in programmi di screening del cancro. L'intelligenza artificiale può aiutare a ottimizzare questi programmi automatizzando l'analisi dei test di screening, come mammografie e pap test.

La maggiore accuratezza di questi screening può portare a una diagnosi precoce del cancro, aumentando così la domanda di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Una diagnosi accurata è la base per lo sviluppo di piani di trattamento personalizzati. L'intelligenza artificiale non solo aiuta a diagnosticare il cancro, ma anche a caratterizzare i tumori a livello molecolare. Ciò consente agli oncologi di personalizzare le strategie di trattamento in base alla composizione genetica specifica e alle caratteristiche del cancro, portando a terapie più efficaci e mirate. I pazienti cercano sempre più opzioni di trattamento personalizzate, aumentando la domanda di intelligenza artificiale in oncologia. Una diagnosi tempestiva e accurata riduce la necessità di trattamenti e interventi estesi, spesso costosi, nelle fasi avanzate del cancro. Ciò può portare a notevoli risparmi sui costi nel sistema sanitario, rendendo la diagnostica basata sull'intelligenza artificiale un'opzione interessante per gli operatori sanitari e i pagatori. I sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare le immagini mediche molto più velocemente degli esseri umani e sono disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Questa efficienza può semplificare i flussi di lavoro clinici, consentendo agli operatori sanitari di visitare più pazienti e gestire le proprie risorse in modo più efficace. Questa maggiore efficienza è un fattore convincente per le istituzioni sanitarie che cercano di ottimizzare le proprie operazioni.

Crescita di piani di trattamento personalizzati

L'analisi basata sull'intelligenza artificiale dei dati dei pazienti, tra cui informazioni genetiche e caratteristiche del tumore, consente la creazione di piani di trattamento altamente personalizzati. Questi piani tengono conto degli attributi unici del cancro di ciascun paziente, consentendo agli oncologi di scegliere le terapie più efficaci. Questa maggiore efficacia del trattamento si traduce in migliori risultati per i pazienti e in una maggiore domanda di soluzioni oncologiche basate sull'intelligenza artificiale. I piani di trattamento personalizzati non solo si concentrano sulla massimizzazione dell'efficacia del trattamento, ma mirano anche a ridurre al minimo gli effetti collaterali. L'intelligenza artificiale può prevedere come un singolo paziente risponderà a trattamenti specifici, aiutando a evitare terapie che potrebbero causare gravi effetti avversi. I pazienti apprezzano i piani personalizzati che tengono conto del loro benessere, portando a una maggiore soddisfazione del paziente e aderenza al trattamento. L'intelligenza artificiale aiuta a identificare terapie mirate e immunoterapie che hanno maggiori probabilità di essere efficaci per il cancro di un paziente specifico.

Ciò riduce l'approccio basato su tentativi ed errori nella selezione del trattamento e riduce al minimo l'uso di farmaci inefficaci, con conseguenti risparmi sui costi per i sistemi sanitari. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono elaborare rapidamente set di dati complessi, fornendo agli oncologi raccomandazioni terapeutiche in tempi più brevi. Questa accelerazione nel processo decisionale è particolarmente cruciale in oncologia, dove tempestivi aggiustamenti del trattamento possono avere un impatto significativo sulla prognosi di un paziente. I piani di trattamento personalizzati spesso richiedono la partecipazione dei pazienti a sperimentazioni cliniche per terapie sperimentali. L'intelligenza artificiale aiuta a identificare candidati idonei per queste sperimentazioni in base ai loro profili genetici e alla loro storia clinica. Ciò facilita il reclutamento di partecipanti appropriati, accelera le sperimentazioni e porta a uno sviluppo e un'approvazione più rapidi di trattamenti innovativi contro il cancro. In un'epoca in cui i pazienti sono sempre più informati e coinvolti nelle loro decisioni sanitarie, i piani di trattamento personalizzati si allineano ai principi dell'assistenza incentrata sul paziente. L'intelligenza artificiale potenzia i pazienti offrendo loro opzioni di trattamento su misura per le loro circostanze uniche, favorendo un senso di controllo e coinvolgimento nelle loro cure.

Aumento della scoperta e dello sviluppo di farmaci

L'intelligenza artificiale può analizzare vasti set di dati, tra cui informazioni genetiche e dati molecolari, per identificare potenziali farmaci candidati in modo più rapido e accurato rispetto ai metodi tradizionali. Questa accelerazione nel processo di scoperta dei farmaci riduce il tempo e le risorse necessarie per la ricerca e lo sviluppo, rendendolo una prospettiva interessante per le aziende farmaceutiche che cercano di immettere sul mercato nuove terapie contro il cancro. L'intelligenza artificiale può aiutare a identificare nuovi e promettenti obiettivi molecolari per il trattamento del cancro analizzando dati genomici e proteomici su larga scala. Ciò porta alla scoperta di percorsi terapeutici inesplorati in precedenza, aumentando il potenziale per trattamenti innovativi. I modelli di intelligenza artificiale possono prevedere l'efficacia e la sicurezza dei farmaci candidati in silico, riducendo la necessità di costosi e lunghi studi preclinici e clinici.

Ciò consente alle aziende farmaceutiche di risparmiare notevolmente sui costi e accelerare i tempi di sviluppo dei farmaci. L'intelligenza artificiale analizza i dati dei pazienti per identificare specifiche mutazioni genetiche o biomarcatori associati al cancro di un paziente. Queste informazioni possono essere utilizzate per sviluppare opzioni di trattamento personalizzate, tra cui terapie mirate e approcci di medicina di precisione. La capacità di personalizzare i trattamenti per i singoli pazienti guida la domanda di soluzioni di intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale può identificare farmaci esistenti con potenziale di riutilizzo nel trattamento del cancro. Analizzando i dati sulle interazioni e sui percorsi farmacologici, l'intelligenza artificiale può suggerire nuove applicazioni per farmaci già approvati per altre condizioni, accelerando potenzialmente la disponibilità di trattamenti contro il cancro. L'intelligenza artificiale integra perfettamente diverse fonti di dati, tra cui dati di studi clinici, letteratura scientifica e dati di pazienti del mondo reale. Questo approccio olistico consente ai ricercatori di prendere decisioni basate sui dati e di ottenere informazioni complete sui processi di sviluppo dei farmaci.

Principali sfide di mercato

Interoperabilità e integrazione dei dati

I sistemi sanitari spesso utilizzano diversi sistemi di cartelle cliniche elettroniche (EHR), piattaforme di imaging e formati di dati. Questa frammentazione si traduce in dati isolati, rendendo difficile l'accesso e l'integrazione delle informazioni sui pazienti da più fonti. L'intelligenza artificiale in oncologia richiede una visione completa della storia clinica di un paziente, ostacolata dalla frammentazione dei dati. Sistemi diversi possono utilizzare diversi standard e formati di dati, rendendo difficile garantire che gli algoritmi di intelligenza artificiale possano elaborare e analizzare efficacemente i dati. I problemi di compatibilità possono portare a perdita di dati, interpretazione errata o errori nelle informazioni basate sull'intelligenza artificiale. Le variazioni nella qualità e completezza dei dati nei diversi sistemi sanitari possono influire sull'accuratezza e l'affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale. Dati incoerenti possono portare a raccomandazioni distorte o errate, riducendo la fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale tra i professionisti sanitari.

Il processo di integrazione delle soluzioni di intelligenza artificiale con l'infrastruttura IT sanitaria esistente può essere costoso e richiedere molto tempo. Le istituzioni sanitarie potrebbero dover investire in soluzioni personalizzate, middleware o servizi di terze parti per garantire un'integrazione dei dati senza interruzioni. L'implementazione di soluzioni di integrazione dei dati può interrompere i flussi di lavoro clinici. Gli operatori sanitari potrebbero resistere ai cambiamenti che interferiscono con le loro routine consolidate, ritardando o ostacolando potenzialmente l'adozione di tecnologie di intelligenza artificiale. Le normative sulla proprietà dei dati sanitari e sulla privacy possono variare in base alla regione e gestire queste complessità durante la condivisione o l'integrazione dei dati dei pazienti può essere impegnativo. Garantire la conformità alle leggi sulla protezione dei dati facilitando al contempo la condivisione dei dati è un delicato equilibrio.

Convalida clinica e adozione

Uno dei principali ostacoli all'adozione dell'intelligenza artificiale in oncologia è la necessità di solide prove cliniche che dimostrino l'efficacia e la sicurezza degli strumenti basati sull'intelligenza artificiale. Gli operatori sanitari e le autorità di regolamentazione richiedono spesso una convalida clinica sostanziale prima di integrare le soluzioni di intelligenza artificiale nella pratica clinica. Il tempo e le risorse necessarie per condurre ampi studi clinici possono rallentare l'adozione delle tecnologie AI. Il settore sanitario è fortemente regolamentato e portare sul mercato soluzioni oncologiche basate sull'AI richiede di seguire complessi percorsi normativi. Soddisfare i requisiti normativi, ottenere le approvazioni e garantire la conformità con standard in continua evoluzione può essere un processo impegnativo e dispendioso in termini di tempo.

I professionisti sanitari, tra cui oncologi, radiologi e patologi, potrebbero essere titubanti nel fidarsi completamente e adottare le raccomandazioni basate sull'AI. Scetticismo, resistenza al cambiamento e preoccupazioni sull'impatto sui loro ruoli possono impedire l'integrazione degli strumenti AI nei flussi di lavoro clinici. Gli algoritmi AI devono spesso essere convalidati su diverse popolazioni di pazienti per garantirne l'efficacia in diversi gruppi demografici e tipi di cancro. Questo può essere un processo che richiede molte risorse e potrebbe richiedere l'accesso a un'ampia gamma di dati dei pazienti. L'integrazione delle soluzioni AI nei sistemi IT sanitari esistenti può essere complessa. Garantire la compatibilità con le cartelle cliniche elettroniche (EHR), i sistemi informativi radiologici e i sistemi informativi di laboratorio richiede competenze tecniche e risorse. La gestione dei dati dei pazienti nei sistemi di intelligenza artificiale solleva preoccupazioni sulla privacy e la sicurezza dei dati. Garantire che le informazioni sui pazienti rimangano riservate e siano protette dalle minacce alla sicurezza informatica è fondamentale ma impegnativo.

Principali tendenze di mercato

Radiomica basata sull'intelligenza artificiale

La radiomica basata sull'intelligenza artificiale migliora la precisione della diagnosi del cancro. Analizzando modelli sottili e complessi all'interno delle immagini mediche, l'intelligenza artificiale può rilevare tumori e altre anomalie in stadi precoci e spesso più curabili. Questa capacità migliora l'accuratezza diagnostica e riduce la probabilità di risultati persi o interpretati male. La radiomica consente la caratterizzazione dei tumori a livello granulare. L'intelligenza artificiale può identificare caratteristiche specifiche all'interno di un'immagine che corrispondono alle proprietà genetiche e biologiche del tumore. Queste informazioni sono inestimabili nello sviluppo di piani di trattamento personalizzati su misura per il profilo tumorale unico del paziente. Gli strumenti di intelligenza artificiale basati sulla radiomica possono monitorare la risposta di un paziente al trattamento nel tempo.

Analizzando i cambiamenti nelle caratteristiche di imaging, l'intelligenza artificiale può aiutare i medici a determinare se un trattamento è efficace o necessita di aggiustamenti, consentendo interventi tempestivi e riducendo al minimo gli effetti collaterali non necessari. La radiomica basata sull'intelligenza artificiale può aiutare nella diagnosi precoce del cancro, anche prima che si manifestino i sintomi clinici. Ciò è particolarmente cruciale per i tumori con tassi di progressione aggressivi. Man mano che gli algoritmi di intelligenza artificiale diventano più competenti nell'identificare modelli di immagini sottili, svolgeranno un ruolo fondamentale nei programmi di screening del cancro. L'interpretazione umana delle immagini mediche può essere soggettiva e influenzata dall'esperienza del radiologo che le interpreta. La radiomica basata sull'intelligenza artificiale offre coerenza e obiettività nell'analisi delle immagini, riducendo la variabilità interosservatore e garantendo uno standard di cura più elevato tra gli operatori sanitari.

Sequenziamento genomico e medicina di precisione

Il sequenziamento genomico fornisce una comprensione dettagliata della composizione genetica di un paziente e identifica mutazioni o alterazioni specifiche che causano il cancro. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare questi dati genomici per sviluppare piani di trattamento personalizzati, su misura per il profilo genetico unico del paziente. La capacità di fornire terapie mirate migliora significativamente l'efficacia del trattamento, riducendo gli effetti collaterali e migliorando i risultati per i pazienti. Il sequenziamento genomico, abbinato all'intelligenza artificiale, accelera l'identificazione di potenziali bersagli farmacologici all'interno del tumore di un paziente. L'intelligenza artificiale analizza la vasta quantità di dati genomici generati nel sequenziamento per individuare geni o percorsi critici per la crescita del cancro. Queste informazioni sono preziose per lo sviluppo di farmaci e strategie di trattamento personalizzate. L'intelligenza artificiale può prevedere la probabile risposta di un paziente a terapie specifiche in base al suo profilo genomico.

Queste informazioni guidano gli oncologi nella selezione delle opzioni di trattamento più appropriate, evitando trattamenti che difficilmente saranno efficaci e riducendo al minimo gli approcci per tentativi ed errori. L'analisi predittiva aumenta la probabilità di un trattamento di successo e migliora l'assistenza ai pazienti. Il sequenziamento genomico e l'intelligenza artificiale semplificano la progettazione e l'esecuzione di sperimentazioni cliniche. L'intelligenza artificiale identifica i pazienti idonei con specifici marcatori genomici, migliorando il reclutamento dei pazienti e riducendo la durata della sperimentazione. Ciò si traduce in uno sviluppo più rapido dei farmaci e in un processo di sperimentazione clinica più efficiente. Le soluzioni di medicina di precisione basate sull'intelligenza artificiale forniscono agli oncologi un supporto decisionale in tempo reale. Quando si trovano ad affrontare decisioni terapeutiche complesse, i medici possono affidarsi agli algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i dati genomici e raccomandare le opzioni di trattamento più adatte, migliorando il processo decisionale clinico e la sicurezza.

Approfondimenti segmentali

Approfondimenti

In base al componente, si prevede che il segmento delle soluzioni software assisterà a una crescita sostanziale del mercato durante il periodo di previsione. Le soluzioni software basate sull'intelligenza artificiale migliorate migliorano l'accuratezza della diagnosi del cancro analizzando immagini mediche, vetrini patologici e dati genomici. Questi strumenti possono identificare modelli e anomalie sottili che potrebbero essere trascurati dagli osservatori umani, portando a diagnosi più precoci e precise. Le soluzioni software aiutano gli oncologi a sviluppare piani di trattamento personalizzati basati sulle cartelle cliniche dei pazienti, sui dati genomici e sugli approfondimenti clinici in tempo reale. Questi piani sono personalizzati in base al tipo di cancro, allo stadio e al profilo genetico del singolo paziente, ottimizzando i risultati del trattamento. Le soluzioni software AI semplificano la gestione e l'analisi di grandi quantità di dati sui pazienti, tra cui cartelle cliniche elettroniche (EHR), immagini mediche e sequenze genomiche. Questa efficienza riduce gli oneri amministrativi, accelera il processo decisionale basato sui dati e migliora la produttività sanitaria complessiva.

Il software AI eccelle nella radiomica, estraendo caratteristiche quantitative da immagini mediche e vetrini di patologia. Queste caratteristiche offrono preziose informazioni sulle caratteristiche del tumore, sulla risposta al trattamento e sulla prognosi. Il software basato sulla radiomica aiuta a identificare i biomarcatori e a ottimizzare gli approcci terapeutici. Le soluzioni software forniscono supporto decisionale clinico in tempo reale ai professionisti sanitari. Offrono raccomandazioni per opzioni di trattamento, dosaggi e protocolli di follow-up, aiutando i medici a prendere decisioni consapevoli e a garantire pratiche di cura standardizzate.

Informazioni sul tipo di cancro

In base al segmento del tipo di cancro, il segmento del cancro al seno è stato la forza dominante nel mercato. Gli algoritmi AI possono analizzare mammografie e altri studi di imaging del seno con elevata accuratezza. Identificando anomalie e modelli sottili, l'AI aiuta i radiologi nella diagnosi precoce del cancro al seno. La capacità di individuare il cancro al seno in una fase precoce e più curabile è un fattore cruciale per migliorare i risultati per i pazienti. Gli strumenti basati sull'AI possono valutare il rischio di un paziente di sviluppare un cancro al seno in base a vari fattori, tra cui genetica, storia familiare e stile di vita. Questa valutazione del rischio può guidare strategie di prevenzione personalizzate, come modifiche dello stile di vita, maggiore frequenza di screening o misure profilattiche per individui ad alto rischio. L'AI aiuta gli oncologi a personalizzare i piani di trattamento per i pazienti con cancro al seno in base a fattori individuali, come sottotipo di tumore, mutazioni genetiche e previsioni di risposta al trattamento. Gli approcci di trattamento personalizzati ottimizzano i risultati terapeutici riducendo al minimo gli effetti collaterali. L'AI aiuta i patologi ad analizzare campioni di tessuto mammario e a identificare cellule cancerose, sottotipi e biomarcatori con elevata precisione. Queste informazioni sono essenziali per selezionare terapie mirate e prevedere la risposta al trattamento. Le soluzioni di intelligenza artificiale basate sulla radiomica estraggono caratteristiche quantitative dagli studi di imaging del seno, fornendo informazioni preziose sulle caratteristiche e sul comportamento del tumore. Questi dati informano la pianificazione del trattamento e aiutano a identificare nuovi biomarcatori.

Approfondimenti regionali

Il Nord America, in particolare il mercato dell'intelligenza artificiale in oncologia, ha dominato il mercato nel 2022, principalmente perché il Nord America, in particolare gli Stati Uniti, è un leader mondiale in tecnologia e innovazione. La regione vanta un solido ecosistema di sviluppatori di intelligenza artificiale, aziende di tecnologia sanitaria e istituti di ricerca dedicati allo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale in oncologia. Questa cultura dell'innovazione promuove il rapido sviluppo e l'adozione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Il Nord America ha uno dei più alti tassi di spesa sanitaria a livello mondiale. La volontà della regione di investire in tecnologie sanitarie all'avanguardia, tra cui l'intelligenza artificiale, crea un ambiente favorevole per la crescita dell'intelligenza artificiale nel mercato oncologico.

Sviluppi recenti

• Whiterabbit.ai e Arterys hanno concordato nell'agosto 2022 di sviluppare una tecnologia basata sull'intelligenza artificiale per identificare il cancro nelle sue fasi iniziali.
• Roche ha annunciato una collaborazione con EarlySign nel luglio 2022 per sviluppare e commercializzare la propria tecnologia LungFlag.
• Kheiron MedicalTechnologies ha stretto una collaborazione con Atlas Medical nel 2021. La partnership mira a lanciare Mia, una soluzione di screening del cancro al seno che assiste in modo più preciso i radiologi nella rilevazione del cancro.
• Paige ha stretto una partnership con Quest Diagnostics nel maggio 2021. L'azienda sperava di fornire una soluzione più rapida e approfondimenti clinici più precisi e più brevi sviluppando un nuovo software.
• Paige ha unito le forze con Epredia a marzo 2021. Attraverso questa collaborazione, l'azienda mirava ad aiutare i patologi a ottenere approfondimenti da ogni test e a offrire risultati ai pazienti.
• PathAI ha acquisito Poplar a luglio 2021. L'azienda sarebbe stata in grado di incorporare servizi di test nella sua emergente piattaforma di patologia basata sull'intelligenza artificiale come risultato di questa acquisizione.
• A settembre 2021, Owkin, Inc., in collaborazione con i ricercatori della Cleveland Clinic, ha annunciato lo sviluppo di un modello di apprendimento profondo che prevede la sopravvivenza e gli esiti di salute per il carcinoma epatocellulare.
• Ad agosto 2022, Medtronic plc ha lanciato un modulo di endoscopia intelligente GI GeniusTM in India. È basato sull'intelligenza artificiale e aiuta gli operatori sanitari a rilevare il cancro del colon-retto attraverso una visualizzazione migliorata durante la colonscopia.

Principali attori del mercato

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