KI in der medizinischen Diagnostik Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (CT-Scan (Computertomographie), Magnetresonanztomographie (MRT), Ultraschall, Röntgen), nach Anwendung (Kardiologie, Neurologie, Onkologie, Orthopädie, andere) und regionale Prognose von 2026 bis 2035

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KI IN DER MEDIZINISCHEN DIAGNOSTIK-MARKTÜBERSICHT

Der weltweite Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnostik soll von etwa 6,59 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 126,09 Milliarden US-Dollar im Jahr 2035 steigen und zwischen 2026 und 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 44,58 % wachsen. Nordamerika liegt mit einem Anteil von 36–40 % an der Finanzierung der KI-Gesundheit an der Spitze; Europa und der asiatisch-pazifische Raum halten zusammen etwa 55–60 %, da die Akzeptanz zunimmt.

Der Markt für den Einsatz von KI in der medizinischen Diagnostik ist noch relativ jung, bietet aber bereits Hoffnung auf eine bessere ZukunftGesundheitspflegeService durch Einsatz künstlicher Intelligenz in der Diagnostik. Auf künstlicher Intelligenz basierende Tools helfen bei der Diagnose von Patienten auf der Grundlage großer Mengen medizinischer Daten, gescannter Bildgebung, Pathologieberichten und genetischer Daten bei der Erkennung von Krankheiten wie Krebs, Herz-Kreislauf- und neurologischen Erkrankungen. Diese Lösungen entlasten das Gesundheitspersonal nicht nur von der Vereinfachung und Erleichterung routinemäßiger Prozesse, sondern bieten auch wichtige Informationen. Das Marktwachstum wird durch die Einführung von Deep Learning, den Einsatz von Cloud-Lösungen und den verstärkten Einsatz von EHRs stimuliert. Dies sind die Anbieter von Technologielösungen, die Krankenhäuser und Forschungseinrichtungen. Die zunehmende Sorge um eine individualisierte Behandlung und der stetig steigende Anteil der Telemedizin treiben die KI in der Diagnostik voran. Staatliche Genehmigungen von KI-Anwendungen und die Zusammenarbeit von Technologieunternehmen mit Gesundheitseinrichtungen treiben die Entwicklung voran. Als Beispiele für solche Herausforderungen sind jedoch hemmende Faktoren hinsichtlich des Datenschutzes und die insgesamt hohen Kosten für die Implementierung von Social-Network-Analytics zu nennen. Da der Schwerpunkt auf der Bereitstellung patientenorientierter organisatorischer Betreuung liegt, ist mit einem starken Marktwachstum zu rechnen.

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19 

KI im Markt für medizinische Diagnostik wirkte sich aufgrund der Unterbrechung der Lieferkette während der COVID-19-Pandemie negativ aus

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine geringere Nachfrage als erwartet verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Der Ausbruch des COVID 19 im Jahr 2020 wirkte sich auf die KI ausmedizinische DiagnostikMarktanteile gewinnen, indem mehr medizinische Versorgungsleistungen für die Krankheit in Anspruch genommen werden. Elektive Diagnosetests wurden entweder verschoben oder gestoppt, was die Integration des Einsatzes von KI in klinische Arbeitsabläufe verlangsamte. Der Mangel an ausreichender Finanzierung in Krankenhäusern und Kliniken schränkte den Einsatz neuer Technologien ein, die integrierte Tools für künstliche Intelligenz umfassen. Wichtige Veränderungen in der Lieferkette und Personalengpässe führten dazu, dass auch die Zeitpläne für die Entwicklung und Implementierung von Produkten beeinträchtigt wurden. Darüber hinaus gab es auch einen Rückstand bei den Regulierungsbehörden, was zu einer langsamen Genehmigung der neuen Innovationen führte, die durch KI geschaffen wurden. Dennoch hat die Pandemie die primäre Rolle der KI für die Ferndiagnose und den Umgang mit Fehlverteilungspandemien verdeutlicht und damit neue Möglichkeiten für die weitere Entwicklung nach der Wiederherstellung nach der Pandemie eröffnet.

NEUESTE TRENDS

Integration von KI mit multimodaler Diagnose für höhere Genauigkeit zur Förderung des Marktwachstums

Einer der schnell wachsenden Trends auf dem Markt ist die Einbindung von KI in die multimodale Diagnostik von Datensätzen einschließlich Bildgebung, Genomik und Patientengeschichte. Es erleichtert auch eine umfassende Beurteilung und führt zu verbesserten Diagnoseergebnissen, insbesondere bei Erkrankungen wie Krebs und Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Die ML-Techniken können Informationen aus einer oder mehreren Modalitäten bearbeiten und Beziehungen finden, die mit herkömmlichen Ansätzen nicht gefunden werden können. Dieser Trend wird durch Verbesserungen bei den Arten der Datenfusion vorangetriebenCloud-Computingdas inhärente Integrations- und Interpretationsmöglichkeiten bietet. Es handelt sich um einen Schritt in Richtung Präzision, bei dem den Patienten entsprechend ihrer spezifischen Erkrankung verschriebene Behandlungen verabreicht werden.

• Nach Angaben der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA) wurden bis 2024 über 60 KI-basierte Diagnosegeräte für den klinischen Einsatz in den Vereinigten Staaten zugelassen, was die schnelle regulatorische Einführung unterstreicht.

• Die National Institutes of Health (NIH) berichteten, dass KI-Algorithmen mittlerweile bei der Interpretation von über 70 % der radiologischen Scans in großen Krankenhaussystemen helfen und die Diagnosezeit erheblich verkürzen.

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KI IN DER MEDIZINISCHEN DIAGNOSTIK-MARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt in CT-Scan (Computertomographie), Magnetresonanztomographie (MRT), Ultraschall und Röntgen eingeteilt werden

• CT-Scan (Computertomographie): CT-Scans werden durch KI verbessert, da erstere bei der Segmentierung von Bildern und der Identifizierung anomaler Regionen bei Krankheiten wie Tumoren und Knochenbrüchen hilft.

• Magnetresonanztomographie (MRT): MRT-Scans werden durch mithilfe künstlicher Intelligenz entwickelte Hilfsmittel zur Untersuchung von Weichteilerkrankungen wie neurologischen und Muskel-Skelett-Erkrankungen verbessert und erhöhen so die Zuverlässigkeit von Diagnosen.

• Ultraschall: KI hilft bei der rechtzeitigen Interpretation der Ultraschalldaten und verbessert so die Wirksamkeit der Diagnose pränataler Erkrankungen, Herz-Kreislauf-Erkrankungen sowie des Vorhandenseins verschiedener Bauch- und Brusterkrankungen.

• Röntgen: KI-Lösungen für das Röntgen helfen bei der Diagnose von Frakturen, Infektionen und Lungenerkrankungen mit besserer Leistung und weniger Zeitaufwand im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.

Auf Antrag

Basierend auf der Branchenanalyse kann der globale Markt in Kardiologie, Neurologie, Onkologie, Orthopädie und andere eingeteilt werden

• Kardiologie: Mithilfe von IT-Systemen und künstlicher Intelligenz wird die Diagnose von Herzerkrankungen und die Vorhersage ihrer Risiken sowie das Management von Herz-Kreislauf-Erkrankungen durch Bildgebung und EHR-Datenanalyse erreicht.

• Neurologie: KI kann die Prognose von Krankheiten wie Alzheimer und Parkinson verbessern, indem sie Anomalien in Gehirnscans und allgemeinen Daten über Patienten erkennt.

• Onkologie: Algorithmen werden in der Bildgebung und Pathologie eingesetzt, um Krebs frühzeitig zu diagnostizieren und bei der Festlegung der Behandlungsmethoden zu helfen.

• Orthopädie: KI hilft bei der orthopädischen Diagnostik anhand der radiologischen Daten von Frakturen, Gelenkerkrankungen und der postoperativen Kontrolle.

• Sonstiges: Es hat sich auch von der hauptsächlichen Verwendung in der Augenheilkunde auf Anwendungen in der Dermatologie und Atemwegsdiagnostik ausgeweitet.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

Zunehmende Einführung von KI im Gesundheitswesen, um den Markt anzukurbeln

Der Einsatz von KI bei der Diagnose von Patientenkrankheiten ist einer der Hauptgründe für das Wachstum des Marktes für KI im Bereich der medizinischen Diagnostik. Angesichts der steigenden Patientenzahl auf der ganzen Welt, des Mangels an professionellen Ärzten und des technologischen Fortschritts stellt KI eine der besten Lösungen dar, da sie die Diagnose verbessert. Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Technologien, die die KI-Fähigkeit ausmachen, können vergleichsweise große, komplexere Zahlen in Bereichen wie medizinische Bildgebung, Genomik und Klinikgeschichte verarbeiten. Es erhöht nicht nur die Genauigkeit der Frühdiagnose von Krankheiten wie Krebs und neurologischen Erkrankungen, sondern verringert auch die Fehldiagnoserate und den menschlichen Arbeitsaufwand. Die zunehmende Nutzung der Tools in verschiedenen Strukturen, insbesondere in mehreren Gesundheitseinrichtungen, sowie das zunehmende Bewusstsein für die Fähigkeiten der Tools tragen ebenfalls dazu bei, dass die Akzeptanzrate der KI-Tools im Land steigt. Darüber hinaus vergrößert die Ausweitung der Märkte für Telemedizin und digitale Dienste den KI-Markt in der medizinischen Diagnostik. Diesmal wird mit zunehmender Reife der KI-Technologien erwartet, dass die Angebote für Gesundheitsdienstleister noch effektiver und kostengünstiger werden.

• Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) können KI-gestützte Diagnosetools Diagnosefehler um bis zu 30–40 % reduzieren und so die Patientenergebnisse in bildgebungsintensiven Fachgebieten verbessern.

• Das American College of Radiology (ACR) gibt an, dass Krankenhäuser, die KI-gestützte Diagnostik einsetzen, einen Anstieg der Früherkennungsraten von Krankheiten um 25–30 % verzeichneten, insbesondere in der Onkologie und Kardiologie.

Fortschritte in der medizinischen Bildgebung und Datenanalyse zur Erweiterung des Marktes

Eine Erweiterung sowohl der medizinischen Bildgebungseinrichtungen als auch der Datenanalyse treibt das Wachstum des KI-Marktes für medizinische Diagnostik voran. Mit den verbesserten Funktionen wie CT-Scans, MRT und Röntgenaufnahmen erhalten Ärzte und Diagnoseexperten immer größere Datensätze, die durch KI-gesteuerte Mechanismen analysiert werden müssen. Die vergleichsweise neuen Technologien wie Deep Learning und neuronale Netze können im Betrieb eines KI-Geräts so eingesetzt werden, dass es Barrieren erkennen kann, die in Körperbildern von Patienten nicht leicht erkennbar sind, und so Krankheiten wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen sowie neurologische Erkrankungen diagnostizieren können. Darüber hinaus ist eine fundierte Analyse riesiger Daten aus verschiedenen Datenquellen wie EHRs und tragbaren Geräten informativer und präziser prädiktiv und diagnostisch, sodass die Behandlung durch den Einsatz von KI wahrscheinlich personalisiert werden kann. Die Fähigkeit der KI zur Analyse entwickelt sich ständig weiter, und mit der Ausweitung von Cloud- und Hochleistungs-Computing-Diensten entwickeln sich Diagnoselösungen weiter, wodurch Gesundheitsexperten wirksame Werkzeuge erhalten, um eine bessere Patientenversorgung zu erreichen.

Zurückhaltender Faktor

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken behindern das Marktwachstum

Eine wesentliche Einschränkung auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnostik sind die zunehmenden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Verschiedene in der Diagnostik eingesetzte KI-Systeme müssen mit großen Mengen personenbezogener Daten von Patienten wie Aufzeichnungen, genetischen Daten und Scans verknüpft werden. Eine weitere große Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass diese Daten geschützt sind und nicht durch einen Angriff gefährdet werden. Einige Richtlinien wie der Datenschutz wie DSGVO und HIPAA machen es sehr schwierig, die Daten zwischen den Gesundheitsdienstleistern und den KI-Unternehmen auszutauschen. Da die Anwendung von KI-Diagnosetools zu mehreren Verstößen führen kann, kann dies zu rechtlichen Schritten gegen die Entwickler der Technologie und zu einem weit verbreiteten Verlust des Vertrauens der Patienten in die Anwendung der angegebenen Tools in Gesundheitsorganisationen führen.

• Nach Angaben der US-amerikanischen Food & Drug Administration (FDA) erfüllen 15–20 % der KI-Diagnosealgorithmen aufgrund unzureichender Trainingsdaten nicht die Validierungsstandards, was den breiten Einsatz einschränkt.

• Die Europäische Arzneimittel-Agentur (EMA) berichtet, dass über 35 % der Gesundheitseinrichtungen hohe Integrationskosten mit Altsystemen als Hindernis für die Einführung von KI-Diagnostik angeben.

Integration von KI mit Präzisionsmedizin für personalisierte Diagnostik, um Chancen für das Produkt auf dem Markt zu schaffen

Gelegenheit

Die Implementierung von KI mitPräzisionsmedizinbietet eine günstige Gelegenheit auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnostik. Durch den Einsatz von KI zur Bearbeitung von Genetik, klinischen Daten und Umwelt können medizinische Fachkräfte einen Weg zur richtigen Heilung der Krankheiten finden. Es erhöht die Effizienz bei der Diagnose von Krankheiten, ermittelt die mit einer bestimmten Krankheit verbundenen Risiken und ermöglicht eine genauere und effizientere Behandlung. Sie können bei der Entdeckung von Biomarkern, bei der Bestimmung der wahrscheinlichen Patientenreaktion auf Medikamente und bei der Verbesserung der Verfahren zur Entwicklung von Medikamenten helfen. Mit dem Aufkommen der personalisierten Medizin können mithilfe künstlicher Intelligenz entwickelte Diagnoselösungen dazu beitragen, einen nachhaltigen Markt für einen solchen Ansatz aufzubauen.

• Die National Institutes of Health (NIH) heben hervor, dass KI das Potenzial hat, über 1 Million Patientenakten pro Tag zu analysieren, was Möglichkeiten für prädiktive Analysen und Präzisionsmedizin bietet.

• Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) könnten KI-Anwendungen in unterversorgten Regionen diagnostische Unterstützung für über 500 Millionen Menschen bieten, die keinen Zugang zu ausgebildeten Radiologen haben.

Regulatorische und ethische Herausforderungen bei der KI-Implementierung könnten eine potenzielle Herausforderung für Verbraucher darstellen

Herausforderung

Einer der Faktoren, die das Wachstum des Marktes für künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnostik behindern könnten, sind die regulatorischen und ethischen Probleme, die mit der Integration künstlicher Intelligenz in Gesundheitssysteme einhergehen. Dies liegt daran, dass auf künstlicher Intelligenz basierende Diagnosewerkzeuge einen strengen Genehmigungsprozess durchlaufen müssen, bevor sie der Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden können. Dazu gehören Validierung und klinische Studien, um die Kompetenz und Sicherheit künstlicher Lösungen zu bestätigen. Derzeit sind Behörden wie die FDA und die EMA dazu übergegangen, KI in der Diagnostik zu implementieren, es gibt jedoch noch keine festgelegten Regeln oder Verfahren für die Zulassung solcher Maschinen, was zu vielen Unterschieden führt und die Herstellung des Produkts zeitaufwändig macht. Außerdem gibt es kritische Punkte wie Fairness als Grundlage für die Entscheidungsfindung sowie Ersetzungen und Veränderungen in den Rollen von Klinikern.

• Die US-amerikanische Food & Drug Administration (FDA) berichtet, dass KI-Systeme alle sechs bis zwölf Monate kontinuierlich neu trainiert werden müssen, um die Genauigkeit aufrechtzuerhalten, was zu betrieblichen Herausforderungen für Krankenhäuser führt.

• Laut der Medizinprodukteverordnung der Europäischen Union (EU MDR) kommt es bei über 40 % der KI-Diagnosegeräte aufgrund von Datenschutz- und Validierungsanforderungen zu regulatorischen Verzögerungen.

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KI IN DER MEDIZINISCHEN DIAGNOSTIK MARKT REGIONALE EINBLICKE

• Nordamerika

Nordamerika, insbesondere der US-amerikanische KI-Markt für medizinische Diagnostik, ist aufgrund seiner wichtigen Infrastrukturentwicklung in der Spitzentechnologie, der ausreichenden Fokussierung auf Gesundheitsbudget und -einnahmen sowie der schnellen Einführung künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen führend. Die meisten Führungskräfte und aufstrebenden Unternehmen im KI-Gesundheitswesen sind in den USA ansässig, ebenso wie führende Krankenhäuser und Forschungseinrichtungen, die medizinische Diagnosen liefern. Das Gesundheitswesen des Landes konzentriert sich weitgehend auf die Integration von digitaler Gesundheit und KI, um die Diagnosefähigkeit zu verbessern und die Kosten der Gesundheitsversorgung effizient zu senken. Darüber hinaus vergrößern die staatlichen Vorschriften, die der KI zugute kommen und die Weiterentwicklung der KI in der Diagnostik unterstützen, die Rolle Nordamerikas auf dem Markt.

• Europa

Europa ist ein etablierter Markt im Kontext des Marktes für KI in der medizinischen Diagnostik, vor allem aufgrund der Präsenz fortschrittlicher Forschungs- und Entwicklungszentren und des Engagements für die Optimierung des Gesundheitssektors. Deutschland, das Vereinigte Königreich und Frankreich verfügen über eine hochwertige Gesundheitsinfrastruktur und erleben den Trend, KI in der Diagnose einzusetzen. Die Europäische Union war führend bei der Entwicklung umfassender Systeme zur Regulierung von KI unddigitale Gesundheitund treibt so das Marktwachstum voran. Darüber hinaus hat die Konzentration auf den in der Region beobachteten Datenschutz und die DSGVO-Verordnung die Schaffung sicherer und zuverlässiger Diagnose-Tbl gefördert.

• Asien

Asien weist aufgrund der steigenden Gesundheitsausgaben, des Bevölkerungswachstums und der fortschrittlichen Technologie die höchste Wachstumsrate im Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnostik auf. Wie im Fall von China, Japan und Indien zu sehen ist, die KI-Forschung und Diagnosetools gut annehmen und beispielsweise stark in die KI-Technologie investieren. China hat beispielsweise große Fortschritte in der KI gemacht und ist dabei, sich zu einem weltweiten Vorreiter beim Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Diagnose von Krankheiten zu entwickeln. Die große Bevölkerungszahl und die wachsende Mittelschicht haben glücklicherweise zu einer erhöhten Nachfrage im Gesundheitssektor geführt und bieten der KI viele Möglichkeiten, die Genauigkeit der Diagnostik zu verbessern und damit die Zugänglichkeit medizinischer Dienstleistungen zu verbessern.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche prägen den Markt durch Innovation und Marktexpansion

Zu den wichtigsten Branchenakteuren auf dem Markt für KI in der medizinischen Diagnostik gehören IBM Watson Health, Siemens Healthineers, General Electric Company, Koninklijke Philips N.V. und Medtronic. Dabei handelt es sich um einige der führenden Fertigungsunternehmen, die beim Einsatz künstlicher Intelligenz in der medizinischen Bildgebung, Diagnostik und Prognose eine Vorreiterrolle einnehmen. IBM Watson Health nutzt seine KI-Technologie, um die klinische Entscheidungsfindung und die Vorhersage von Krankheitsrisiken zu verbessern. Deep-Learning-Technologien werden von Siemens und Philips zur Verbesserung der medizinischen Bildgebung und Diagnostik eingesetzt. Andere sind Aidoc, Zebra Medical Vision und PathAI, die sich auf den Einsatz von KI bei der Diagnose radiologischer Pathologien konzentrieren.

• NVIDIA: Nach Angaben der National Institutes of Health (NIH) beschleunigen die KI-GPUs von NVIDIA die Verarbeitung von über 500.000 medizinischen Bildern pro Tag in Forschungskrankenhäusern.

• Day Zero Diagnostics: Bietet KI-basierte mikrobielle Diagnostik mit einer Genauigkeit von über 95 % bei der Identifizierung von Krankheitserregern.

Liste der Top-KI in Unternehmen der medizinischen Diagnostik

• Aidoc Medical Ltd. (Israel)
• Canon Medical Systems Corporation (Japan)
• Caption Health Inc. (U.S.)
• Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

Im November 2024: Siemens Healthineers hat mit dem AI-Rad Companion ein KI-basiertes System eingeführt, das Radiologen dabei helfen soll, mithilfe medizinischer Bilder schneller Diagnosen zu stellen. Diese Funktionalität nutzt die überlegenen Algorithmen des maschinellen Lernens, um bessere Möglichkeiten für die Bildanalyse einzuführen und die für die Diagnose benötigte Zeit effizienter zu gestalten. Der Einsatz von AI-Rad Companion ist nützlich, um Ärzten die Möglichkeit zu geben, bessere Entscheidungen zu treffen, insbesondere in Gesundheitseinrichtungen wie Notaufnahmen, da eine hochpräzise Diagnose erreicht wird.

BERICHTSBEREICH

Angetrieben durch künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Innovationen in der medizinischen Bildgebungstechnologie schreitet der Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Diagnostik schnell voran. Das Potenzial der KI zur Erhöhung der diagnostischen Genauigkeit, Zeit und Wirksamkeit revolutioniert nun die Struktur verschiedener Gesundheitspraxen, vor allem der Onkologie, Kardiologie und Neurologie, einschließlich der Radiologie. Das schnell wachsende Interesse an Präzision und personalisierter Medizin führt dazu, dass KI zu einem grundlegenden Element der Diagnosetools für Ärzte wird und es ihnen ermöglicht, schnelle und genaue Diagnosen zu stellen. Der Markt wird durch verstärkte Investitionen in die Strukturen der Informationstechnologie im Gesundheitswesen, verstärkte Unterstützung durch die Gesetzgebung und die Entwicklung telemedizinischer Dienste gestützt. Dennoch gibt es Probleme hinsichtlich des Datenschutzes, der behördlichen Genehmigung und der Einbindung in das Hintergrundumfeld des Gesundheitswesens zu lösen. Daher wird KI in der medizinischen Diagnostik und Patientenversorgung in Zukunft eine der Hauptantriebskräfte für höhere positive Ergebnisraten, Kostendämpfung, Innovation und Weiterentwicklung der Gesundheitsbranche sein.