Dimensioni del mercato globale dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico per tecnologia (apprendimento profondo, elaborazione del linguaggio naturale (NLP)), per applicazione (neurologia, cardiologia), per modalità (TC, risonanza magnetica), per utilizzo finale (ospedali, centri di diagnostica per immagini), per ambito geografico e previsione

Dimensioni e previsioni del mercato dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico

Le dimensioni del mercato dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico sono state valutate a 1,07 miliardi di USD nel 2021 e si prevede che raggiungeranno 17,79 miliardi di USD entro il 2030, crescendo a un CAGR del 49,43% dal 2023 al 2030.

I principali fattori che guidano la crescita del mercato includono l'applicazione dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico, considerata una svolta significativa nel campo dell'innovazione sanitaria e medica. Inoltre, il campo dell'imaging medico sta assistendo a un aumento dell'adozione dell'intelligenza artificiale (IA) come strumento per il rilevamento e la diagnosi delle malattie. Il rapporto sul mercato globale dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico fornisce una valutazione olistica del mercato. Il rapporto offre un'analisi completa di segmenti chiave, tendenze, driver, vincoli, panorama competitivo e fattori che svolgono un ruolo sostanziale nel mercato.

Definizione del mercato globale dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico

L'intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia rivoluzionaria che prevede l'uso di algoritmi informatici per analizzare dati complessi. Una delle aree più promettenti dell'applicazione dell'IA è nell'imaging medico, dove i ricercatori stanno sempre più cercando l'IA per migliorare il rilevamento e la diagnosi di varie condizioni mediche. L'imaging basato sull'intelligenza artificiale ha mostrato elevata accuratezza, sensibilità e specificità nel rilevare piccole anomalie, che potrebbero avere un impatto importante sulla salute pubblica.

Tuttavia, è importante notare che il successo degli studi di imaging basati sull'intelligenza artificiale è spesso valutato in base alla sua capacità di rilevare lesioni ignorando fattori come il tipo e la gravità della lesione. Ciò può portare a diagnosi eccessive e falsi positivi. Per ottenere il quadro più accurato delle prestazioni dell'intelligenza artificiale, è importante concentrarsi su endpoint clinicamente significativi, come i risultati dei pazienti, i sintomi e la necessità di trattamento.

Panoramica del mercato globale dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico

L'applicazione dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico è considerata una svolta significativa nel campo dell'innovazione sanitaria e medica. L'intelligenza artificiale è utilizzata in varie fasi dell'imaging medico, tra cui l'acquisizione di immagini, l'elaborazione dei dati e la conduzione di analisi, e ha dimostrato elevata sensibilità e accuratezza nell'identificazione di anomalie nelle immagini. L'apprendimento automatico, un sottocampo dell'intelligenza artificiale, impiega algoritmi che imitano l'architettura delle reti neurali naturali del cervello. ML è composto da nodi collegati tra loro per formare reti che ponderano e riepilogano i dati di input prima di passarli alla funzione di attivazione. Questa capacità consente a ML di apprendere da grandi quantità di dati e di fare previsioni precise, rendendolo uno strumento utile nell'imaging medico.

L'intelligenza artificiale ha avuto un impatto significativo sul processo diagnostico dell'imaging medico, guidando la crescita del mercato globale dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, i professionisti sanitari sono meglio equipaggiati per acquisire e analizzare immagini mediche per diagnosi più accurate e cure personalizzate per i pazienti. I ricercatori hanno anche impiegato l'intelligenza artificiale per valutare oggettivamente le caratteristiche radiografiche e rilevare modelli complessi nei dati di imaging. Nel campo dell'oncologia radioterapica, l'intelligenza artificiale è stata sfruttata per migliorare varie modalità di immagine utilizzate nella terapia. La radioomica, l'estrazione ad alto volume di più attributi di immagine da immagini di radiazioni, è attualmente un'area di ricerca popolare nell'imaging medico e l'intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo cruciale nel progresso del campo. Attraverso il suo utilizzo nell'imaging medico, l'intelligenza artificiale sta aiutando a migliorare i risultati dei pazienti e i risultati sanitari complessivi.

Inoltre, il campo dell'imaging medico sta assistendo a un aumento dell'adozione dell'intelligenza artificiale (IA) come strumento per il rilevamento e la diagnosi delle malattie. Gli algoritmi di IA forniscono risultati più precisi e affidabili rispetto alle tecniche di elaborazione delle immagini convenzionali, in particolare nell'area della diagnosi di COVID-19. L'uso dell'analisi delle immagini basata sull'IA sta diventando popolare per identificare le regioni polmonari infette e condurre valutazioni cliniche. Si prevede che il settore dell'imaging medico vedrà un potenziale di crescita significativo nel prossimo futuro grazie ai progressi compiuti nei metodi di diagnosi basati sull'intelligenza artificiale.

Mercato globale dell'intelligenza artificiale nell'imaging medicoanalisi della segmentazione

Il mercato globale dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico è segmentato in base a tecnologia, applicazione, modalità, utilizzo finale e geografia.

Mercato dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico, per tecnologia

• Apprendimento profondo
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
• Altro

In base alla tecnologia, il mercato è segmentato in apprendimento profondo, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altri. La quota maggiore del mercato è detenuta dal segmento dell'apprendimento profondo, in quanto è ampiamente utilizzato in applicazioni radiologiche come segmentazione delle immagini, rilevamento di oggetti, generazione di immagini e trasformazione delle immagini. Il mercato è suddiviso in tre segmentiapprendimento profondo, NLP (elaborazione del linguaggio naturale) e altri. La PNL è il segmento in più rapida crescita, poiché consente ai computer di comprendere e presentare i dati sotto forma di linguaggio umano, immagini e testo. Questa crescita può essere attribuita al crescente utilizzo della PNL in campi popolari come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.

AI nel mercato dell'imaging medico, per applicazione

• Neurologia
• Respiratorio e polmonare
• Cardiologia
• Screening del seno
• Ortopedia
• Altro

In base all'applicazione, il mercato è segmentato in Neurologia, Respiratorio e polmonare, Cardiologia, Screening del seno, Ortopedia e altro. La quota maggiore del mercato è dominata dal segmento neurologico, in gran parte a causa del crescente utilizzo della tecnologia AI. L'integrazione dell'AI in neurologia fornisce una migliore assistenza ai pazienti, una maggiore accuratezza e una maggiore efficienza. Ciò ha portato l'intelligenza artificiale ad essere ampiamente utilizzata in diverse aree della neurologia, tra cui neuro-oncologia, rilevamento di malattie neurovascolari, rilevamento di lesioni cerebrali traumatiche e neurochirurgia.

AI nel mercato dell'imaging medico, per modalità

• TC
• RMI
• Raggi X
• Ultrasuoni
• Imaging nucleare

In base alla modalità, il mercato è segmentato in TC, RM, raggi X, ultrasuoni e imaging nucleare. Il segmento della TC detiene un gran numero di quote di mercato perché, grazie al suo uso diffuso come metodo di imaging preferito per molti scopi clinici, le soluzioni di imaging medico basate sull'intelligenza artificiale sono ampiamente disponibili sia dai principali che dai minori fornitori per l'uso nelle scansioni TC. Le scansioni TC offrono dati più completi rispetto ad altri metodi e la piccola quantità di radiazioni utilizzata nelle scansioni non è considerata dannosa a lungo termine. Il mercato è segmentato in base alla modalità in scansioni TC, risonanza magnetica, raggi X, ultrasuoni e imaging nucleare.

AI nel mercato dell'imaging medico, per uso finale

• Ospedali
• Centri di diagnostica per immagini
• Altri

In base all'uso finale, il mercato è segmentato in Ospedali, Centri di diagnostica per immagini e Altri. Il segmento ospedaliero detiene un gran numero di quote di mercato a causa della sua popolarità tra i pazienti come opzione di trattamento conveniente e accessibile. Gli ospedali forniscono un'ampia gamma di prodotti e servizi, rendendoli una destinazione unica per il trattamento medico. Inoltre, gli ospedali sono ampiamente disponibili e facilmente accessibili, il che contribuisce ulteriormente alla loro popolarità.

Mercato dell'IA nell'imaging medico, per area geografica

• Nord America
• Europa
• Asia Pacifico
• Resto del mondo

In base all'area geografica, il mercato globale dell'IA nell'imaging medico è segmentato in Nord America, Europa, Asia Pacifico, Resto del mondo. Il segmento nordamericano detiene un gran numero di quote di mercato grazie alla sua avanzata infrastruttura tecnologica e all'elevato reddito pro capite. La regione ha un elevato numero di attori del mercato e normative governative di supporto, che stanno guidando la crescita dell'IA nell'imaging medico. Inoltre, si prevede che l'Asia Pacifico sperimenterà il tasso di crescita più rapido nel mercato nel periodo di previsione a causa di un aumento significativo nell'adozione di tecnologie avanzate, una migliore connettività di rete e programmi governativi di supporto. Il crescente numero di startup che utilizzano l'intelligenza artificiale, in particolare in Cina e India, i crescenti investimenti e il potenziale dell'intelligenza artificiale per colmare il divario infrastrutturale sanitario migliorando la qualità delle immagini sono fattori chiave nella regione.

Attori chiave

Il rapporto di studio "Global AI In Medical Imaging Market" fornirà informazioni preziose con un'enfasi sul mercato globale. I principali attori del mercato sono Siemens Healthineers, General Electric, Koninklije Philips, IBM, Agfa-Gevaert Group/Agfa Health Care, Arterys, AZmed, Caption Health, Gleamer e Butterfly Network.

La nostra analisi di mercato comprende anche una sezione dedicata esclusivamente a tali principali attori, in cui i nostri analisti forniscono una panoramica dei bilanci finanziari di tutti i principali attori, insieme al benchmarking dei prodotti e all'analisi SWOT.

Analisi Ace Matrix

L'Ace Matrix fornita nel rapporto aiuterebbe a comprendere le prestazioni dei principali attori chiave coinvolti in questo settore, poiché forniamo una classifica per queste aziende in base a vari fattori quali caratteristiche e innovazioni del servizio, scalabilità, innovazione dei servizi, copertura del settore, portata del settore e roadmap di crescita. Sulla base di questi fattori, classifichiamo le aziende in quattro categorieAttive, all'avanguardia, emergenti e innovatrici.

Attrattività del mercato

L'immagine dell'attrattività del mercato fornita aiuterebbe ulteriormente a ottenere informazioni sulla regione che è principalmente leader nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico. Copriamo i principali fattori di impatto che sono responsabili della crescita del settore nella regione data.

Le cinque forze di Porter

L'immagine fornita aiuterebbe ulteriormente a ottenere informazioni sul framework delle cinque forze di Porter che fornisce un modello per comprendere il comportamento dei concorrenti e il posizionamento strategico di un player nel rispettivo settore. Il modello delle cinque forze di Porter può essere utilizzato per valutare il panorama competitivo nel mercato globale dell'intelligenza artificiale nell'imaging medico, misurare l'attrattiva di un determinato settore e valutare le possibilità di investimento.

Ambito del rapporto

Rapporti di tendenza principali

Metodologia di ricerca della ricerca di mercato

Per saperne di più sulla metodologia di ricerca e altri aspetti dello studio di ricerca, ti preghiamo di contattare il nostro .

Motivi per acquistare questo rapporto

• Analisi qualitativa e quantitativa del mercato basata sulla segmentazione che coinvolge sia fattori economici che non economici• Fornitura di dati sul valore di mercato (miliardi di USD) per ciascun segmento e sottosegmento• Indica la regione e il segmento che dovrebbero assistere alla crescita più rapida e dominare il mercato• Analisi per area geografica che evidenzia il consumo del prodotto/servizio nella regione e indica i fattori che influenzano il mercato all'interno di ciascuna regione• Panorama competitivo che incorpora la classifica di mercato dei principali attori, insieme a nuovi lanci di servizi/prodotti, partnership, espansioni aziendali e acquisizioni negli ultimi cinque anni di aziende profilate• Ampia com