Искусственный интеллект на рынке кардиологии — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по компонентам (оборудование, программные решения, услуги), по применению (сердечные аритмии, инсульт, ишемическая болезнь сердца/ИБС, другие), по регионам и конкуренции, 2019–2029 гг.

Обзор рынка

Глобальный рынок искусственного интеллекта в кардиологии оценивался в 739,90 млн долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 12,06% до 2029 года. Искусственный интеллект (ИИ) в кардиологии относится к использованию передовых вычислительных методов и технологий для разработки алгоритмов и систем, которые могут анализировать и интерпретировать медицинские данные, связанные с сердечно-сосудистой системой. ИИ направлен на воспроизведение когнитивных процессов, подобных человеческим, таких как обучение и принятие решений, для оказания помощи медицинским работникам в диагностике, лечении и контроле различных сердечных заболеваний. Целью ИИ в кардиологии является улучшение ухода за пациентами, улучшение клинических результатов и оптимизация медицинских рабочих процессов за счет применения машинного обучения, глубокого обучения, обработки естественного языка и других методологий ИИ.

Доступность больших объемов медицинских данных, включая электронные медицинские карты, медицинские изображения и данные носимых устройств, заложила основу для приложений ИИ в кардиологии. ИИ может обрабатывать и анализировать эти данные для извлечения ценной информации. Алгоритмы ИИ показали себя многообещающими в улучшении анализа медицинских изображений, помогая обнаруживать тонкие сердечные аномалии и повышая точность диагностики с помощью методов визуализации, таких как МРТ, КТ и эхокардиограммы. Переход к персонализированной медицине требует индивидуальных планов лечения для отдельных пациентов. ИИ может анализировать данные, специфичные для пациента, чтобы рекомендовать наиболее подходящие варианты лечения, улучшая результаты для пациентов и уменьшая побочные эффекты. Регулирующие органы, такие как FDA США, проявили интерес к ускорению внедрения ИИ в здравоохранение путем создания путей для одобрения и регулирования медицинских устройств и программного обеспечения на основе ИИ. Достижения в области алгоритмов ИИ, машинного обучения и методов глубокого обучения улучшили способность анализировать сложные медицинские данные, такие как изображения сердца, генетическая информация и истории болезни пациентов. Это привело к более точным прогнозам и лучшим результатам для пациентов.

Ключевые драйверы рынка

Улучшение эхокардиографии

Улучшение эхокардиографии относится к использованию технологий, часто включающих алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), для улучшения качества и интерпретации эхокардиографических изображений. Эхокардиография, также известная как эхо, представляет собой неинвазивный метод визуализации, который использует звуковые волны для создания изображений структуры и функции сердца в реальном времени. Это ценный инструмент для диагностики и мониторинга различных заболеваний сердца, включая клапанные заболевания, сердечную недостаточность и врожденные пороки сердца. Улучшение эхокардиографических изображений может привести к более четкой и подробной визуализации, что, в свою очередь, может помочь медицинским работникам в постановке точных диагнозов и принятии решений о лечении. Иногда на эхокардиограммах могут быть шумы или артефакты, которые влияют на качество изображения. Алгоритмы ИИ могут анализировать изображения, чтобы различать истинные сердечные структуры и шум, что приводит к более четким изображениям. ИИ может использоваться для удаления шума с эхокардиографических изображений, что приводит к улучшению качества изображений и лучшей визуализации сердечных структур. Алгоритмы ИИ могут определять конкретные интересующие особенности на эхокардиографических изображениях, такие как камеры сердца, клапаны и схемы кровотока, и улучшать их видимость для лучшей клинической оценки.

Технологические достижения

Технологические достижения стали движущей силой роста и развития глобального искусственного интеллекта (ИИ) на рынке кардиологии. Эти достижения охватывают широкий спектр разработок, которые расширили возможности, приложения и влияние ИИ в области кардиологии. Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, позволило разработать более сложные алгоритмы, способные обрабатывать сложные медицинские данные, такие как изображения, формы волн и записи пациентов. Модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), значительно повысили точность в таких задачах, как анализ изображений и диагностика. Алгоритмы ИИ повысили качество и интерпретацию медицинских изображений в кардиологии. Улучшенное разрешение изображений, шумоподавление и возможность автоматически определять сердечные структуры повысили точность диагностики. Реконструкция 3D-изображений с помощью ИИ из 2D-медицинских изображений предоставила врачам более полное представление об анатомии и функциях сердца, что помогает в диагностике и планировании лечения.

Методы обработки естественного языка (NLP) позволяют ИИ извлекать значимую информацию из неструктурированных клинических заметок, отчетов и историй болезни пациентов. Это увеличивает глубину данных о пациентах, найденных для анализа. Методы NLP позволяют ИИ извлекать значимую информацию из неструктурированных клинических заметок, отчетов и историй болезни пациентов. Это увеличивает глубину данных о пациентах, найденных для анализа. ИИ облегчает анализ генетических данных для выявления генетической предрасположенности к сердечно-сосудистым заболеваниям и составления персонализированных планов лечения. Носимые датчики, оснащенные возможностями ИИ, могут контролировать здоровье сердца пациентов в режиме реального времени, обнаруживая нарушения и передавая данные поставщикам медицинских услуг для своевременного вмешательства. ИИ может интегрировать данные из различных источников, включая электронные медицинские карты, устройства визуализации и носимые устройства, чтобы предоставить полный профиль пациента. Такой подход позволяет обучать модели ИИ совместно в разных учреждениях без обмена конфиденциальными данными пациентов, что повышает точность модели и сохраняет конфиденциальность. Алгоритмы ИИ могут помочь в автоматизации процесса диагностики сердечных заболеваний и создании комплексных отчетов для врачей. ИИ используется для руководства такими вмешательствами, как операции на сердце и процедуры с использованием катетера, что повышает точность и результаты. Этот фактор ускорит спрос на глобальный искусственный интеллект на рынке кардиологии.

Основные проблемы рынка

Принятие и обучение врачей

Врачи и другие специалисты здравоохранения привыкли к традиционным подходам к диагностике и лечению. Внедрение технологий ИИ может нарушить устоявшиеся процедуры и рабочие процессы. Эффективные стратегии управления изменениями, включая коммуникацию, обучение и вовлечение врачей в процесс принятия, могут помочь смягчить сопротивление. Многие специалисты здравоохранения могут быть не знакомы с концепциями, алгоритмами ИИ и их потенциальными преимуществами. Необходимы образовательные программы и ресурсы, чтобы познакомить их с возможностями и ограничениями ИИ. Некоторые специалисты здравоохранения могут опасаться, что ИИ заменит их роли. Важно подчеркнуть, что ИИ призван дополнять принятие клинических решений, а не заменять человеческий опыт.

Демонстрация роли ИИ как инструмента, улучшающего клинические знания, может развеять опасения. Врачам и поставщикам медицинских услуг необходимо соответствующее обучение для эффективного использования инструментов ИИ в своей практике. Программы обучения должны быть адаптированы к различным уровням навыков, от базового понимания до более продвинутого применения. Специалисты здравоохранения должны понимать, как выводятся рекомендации, сгенерированные ИИ, и что они подразумевают для ухода за пациентами. Прозрачность и интерпретируемость имеют решающее значение для создания доверия и обеспечения уверенного принятия решений. Инструменты ИИ должны легко интегрироваться в существующие клинические рабочие процессы, чтобы не нарушать процессы ухода за пациентами. Если ИИ вносит сложность или неэффективность, принятие врачами может снизиться.

Предвзятость и справедливость алгоритма

Предвзятость алгоритма относится к наличию систематических ошибок или несправедливости в алгоритмах ИИ, которые приводят к дискриминационным результатам, часто влияя на определенные демографические группы больше, чем на другие. Устранение предвзятости и обеспечение справедливости в алгоритмах ИИ имеет решающее значение для поддержания доверия пациентов, предоставления справедливой помощи и предотвращения непреднамеренных последствий. Алгоритмы ИИ учатся на исторических данных, и если данные обучения содержат предвзятости или отражают существующие различия в здравоохранении, алгоритмы могут непреднамеренно усиливать эти предвзятости. Это может привести к неравному доступу к точным диагнозам и лечению для разных групп пациентов.

Предвзятость в алгоритмах ИИ может непропорционально влиять на маргинализированные или недостаточно представленные группы, что приводит к различиям в результатах здравоохранения. Например, если определенные демографические группы недостаточно представлены в данных обучения, система ИИ может не работать хорошо для этих групп. Предвзятость в сборе данных здравоохранения, например, различия в доступе к медицинской помощи или схемах лечения, могут привести к предвзятым алгоритмам. Практики сбора данных должны быть тщательно изучены, чтобы смягчить эти предвзятости. Обеспечение того, чтобы данные обучения были репрезентативными для разнообразия групп пациентов, имеет важное значение для снижения алгоритмической предвзятости. Необходимо приложить усилия для включения данных из разных этнических групп, полов, возрастов и социально-экономических слоев. Разработчики ИИ работают над методами обнаружения и смягчения предвзятости в алгоритмах. Методы включают повторную выборку данных для балансировки репрезентативности, применение обучения с учетом справедливости и использование алгоритмов устранения предвзятости.

Основные тенденции рынка

Оценка и прогнозирование рисков

Применение ИИ в оценке и прогнозировании рисков направлено на улучшение раннего выявления и лечения сердечно-сосудистых заболеваний путем анализа данных пациентов и выявления лиц с повышенным риском развития заболеваний, связанных с сердцем.

Клинические доказательства и валидация

Индустрия здравоохранения уделяет большое внимание практикам, основанным на доказательствах, и технологии ИИ не являются исключением. Демонстрация клинической эффективности, безопасности и реального воздействия приложений ИИ в кардиологии имеет важное значение для завоевания доверия, одобрения регулирующих органов и широкого внедрения. Поставщики и учреждения здравоохранения требуют надежных доказательств того, что технологии ИИ могут обеспечивать значимые клинические результаты. Клиническая валидация повышает авторитет и внушает доверие к решениям на основе ИИ. Инструменты ИИ, используемые в здравоохранении, должны соответствовать высоким стандартам безопасности. Клинические данные помогают гарантировать, что алгоритмы ИИ принимают точные и безопасные решения, соответствующие устоявшимся медицинским практикам. Регулирующие органы, такие как FDA США, требуют строгой клинической валидации для одобрения медицинских устройств и технологий. Демонстрация безопасности и эффективности имеет важное значение для получения необходимых разрешений регулирующих органов. Врачи и организации здравоохранения с большей вероятностью примут технологии ИИ, которые имеют подтвержденную историю улучшения результатов лечения пациентов и процессов ухода. Решения о возмещении расходов на страхование и финансировании часто требуют доказательств клинической полезности. Поставщики с большей вероятностью будут инвестировать в технологии ИИ, которые продемонстрировали свою ценность посредством клинической валидации.

Технологии ИИ, подкрепленные убедительными клиническими данными, с большей вероятностью будут включены в клинические руководства и протоколы, что будет способствовать их внедрению в учреждениях здравоохранения. Врачи с большей вероятностью будут использовать инструменты ИИ, если они уверены в их точности и надежности. Клиническая валидация помогает укрепить эту уверенность. На конкурентном рынке разработчики ИИ с надежными клиническими доказательствами могут выделить свои продукты и услуги среди других, привлекая больше внимания со стороны поставщиков медицинских услуг. Пациенты с большей вероятностью примут технологии ИИ, если будут уверены, что эти инструменты клинически проверены и одобрены специалистами здравоохранения. Чтобы обеспечить долгосрочную устойчивость и постоянные инвестиции в решения ИИ, компаниям необходимо продемонстрировать убедительное клиническое обоснование своих продуктов. Исследования клинической валидации вносят вклад в научные исследования и медицинскую литературу, углубляя понимание роли ИИ в кардиологии и стимулируя дальнейший интерес и спрос. Клинические доказательства предоставляют данные, которые поддерживают обоснованное принятие решений для руководителей здравоохранения, рассматривающих инвестиции в ИИ. Этот фактор будет стимулировать спрос на глобальный искусственный интеллект на рынке кардиологии.

Сегментарные идеи

Компонентные идеи

В 2023 году на мировом рынке искусственного интеллекта в кардиологии доминировал сегмент программных решений, и, как ожидается, он продолжит расширяться в ближайшие годы. Программные решения ИИ в кардиологии включают разработку передовых алгоритмов и моделей машинного обучения. Эти алгоритмы являются основными компонентами, которые позволяют системам ИИ анализировать и интерпретировать сложные медицинские данные, такие как медицинские изображения, истории болезни пациентов и генетическую информацию. ИИ в кардиологии в значительной степени полагается на обработку и анализ больших наборов данных, которые могут включать медицинские изображения, истории болезни пациентов, клинические заметки и многое другое. Программный компонент отвечает за эффективную обработку и извлечение значимых идей из этих огромных объемов данных. Программное обеспечение ИИ может повысить точность диагностики, анализируя сложные закономерности и тонкие особенности в медицинских данных, которые могут быть сложными для выявления врачами-людьми. Возможность точной диагностики таких состояний, как сердечные аномалии, может улучшить результаты лечения пациентов и сократить количество ошибок.

Аналитика применения

В 2023 году на мировом рынке искусственного интеллекта в кардиологии доминировал сегмент ишемической болезни сердца. Ишемическая болезнь сердца является одной из основных причин смерти во всем мире. Ее распространенность растет из-за таких факторов, как старение населения, малоподвижный образ жизни и неправильные пищевые привычки. Решение проблемы ИБС является первоочередной задачей для систем здравоохранения во всем мире. Точная диагностика ишемической болезни сердца может быть сложной. Часто требуется анализ различных факторов, таких как история болезни пациента, факторы риска, медицинская визуализация (например, ангиограммы, КТ) и результаты лабораторных исследований. ИИ может повысить точность диагностики, анализируя эти многогранные точки данных. ИИ может помочь в выявлении пациентов с более высоким риском развития ИБС или испытывающих неблагоприятные сердечно-сосудистые события. Анализируя данные пациента, включая историю болезни, биомаркеры и генетическую информацию, модели ИИ могут обеспечить более точную оценку риска. Медицинская визуализация играет решающую роль в диагностике и мониторинге ИБС. Алгоритмы ИИ могут анализировать изображения коронарных артерий для выявления закупорок, стенозов и других аномалий, помогая врачам делать более точные интерпретации.

Региональные данные

Последние разработки

• В июле 2023 года компания UltraSight получила разрешение на продажу от Управления по контролю за продуктами и лекарствами США на свою технологию ультразвукового контроля сердца на основе искусственного интеллекта. Это программное обеспечение на основе искусственного интеллекта в режиме реального времени позволяет медицинским работникам без предварительного опыта проведения сонографии получать ультразвуковые изображения сердца непосредственно на месте оказания медицинской помощи в различных условиях. Специально разработанное для 2D-TTE у взрослых пациентов, программное обеспечение фокусируется на получении десяти распространенных проекций сердца. Одобрение FDA основано на основном исследовании компании, демонстрирующем, что даже те, у кого нет опыта в области ультразвуковой диагностики, могут получать изображения диагностического качества с помощью управления ультразвуковым датчиком в реальном времени и обратной связи по качеству изображения. 

Ключевые игроки рынка

• IDOVEN
• Dia ImagingAnalysis Ltd
• Ultromics Limited
• Tempus AI, Inc.
• Koninklijke PhilipsN.V
• UltraSight Inc.
• HeartVista Inc.
• RSIP Vision
• Cleerly, Inc.
• Viz.ai, Inc.