Inteligencia artificial en imágenes médicas Tamaño del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (hardware, software y servicios), por aplicación (radiología, cardiología, neurología y oncología) e información regional y pronóstico hasta 2035

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN IMÁGENES MÉDICAS DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MERCADO

El mercado mundial de inteligencia artificial en imágenes médicas está preparado para un crecimiento significativo, a partir de 5,84 mil millones de dólares en 2026 y se prevé que alcance los 22,63 mil millones de dólares en 2035 con una tasa compuesta anual del 16,24% de 2026 a 2035.

La inteligencia artificial (IA) en imágenes médicas utiliza el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la visión por computadora para analizar imágenes médicas como rayos X, tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y ultrasonidos. Estos sistemas de IA se optimizan mediante el uso de grandes volúmenes de datos y reconocen anomalías, dividen tejidos, categorizan los resultados y miden estructuras con un gran volumen de precisión. Mejoran la calidad de las imágenes y reconstruyen gráficos 3D, además de ayudar con el diagnóstico temprano y la planificación del tratamiento. La IA también hace que los flujos de trabajo sean más eficientes, elimina el error humano y mejora la eficiencia del diagnóstico al automatizar procesos tediosos como la medición de lesiones o el contorno de órganos. Esto permite a los radiólogos concentrarse en situaciones difíciles, con una eventual ampliación de la atención al paciente y los resultados clínicos.

El uso de la IA en imágenes médicas está transformando el campo del diagnóstico gracias a la reducción de la posibilidad de error humano y la capacidad de detectar la enfermedad en sus etapas iniciales y proporcionar un tratamiento personalizado. Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial pueden acelerar la producción de informes, priorizar los casos agudos y gestionar los recursos de manera más eficiente, lo que aumenta la eficiencia de la atención médica. Estos sistemas no sustituyen a los radiólogos, dan segundas opiniones fiables y hacen que los análisis sean coherentes. La IA permite una intervención personalizada y una evaluación constante al detectar antes los síntomas débiles de una enfermedad y combinar imágenes con registros de pacientes. Este es un proceso basado en equipo que mejora la toma de decisiones clínicas, reduce el tiempo necesario para realizar un diagnóstico y mejora los resultados de los pacientes. En conclusión, la combinación del conocimiento humano y la IA está transformando la radiología y reescribiendo la historia futura de la práctica médica.

HALLAZGOS CLAVE

IMPACTO DEL COVID-19

La pandemia destacó el diagnóstico remoto y la integración de la IA aceleró el mercado

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda inferior a la prevista en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

Los desafíos impulsados ​​por la pandemia aceleraron la adopción del diagnóstico remoto, destacando el valor de la Inteligencia Artificial (IA) en las imágenes médicas. Dado que el contacto físico entre los pacientes y el personal médico debía minimizarse y mantener una cierta distancia era imposible, dadas las circunstancias, los productos de imágenes mejorados con IA permitieron el mantenimiento de la calidad de la interpretación de rayos X, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas sin comprometer la seguridad de las instalaciones y sus pacientes. La ayuda de estos dispositivos contribuyó al rápido diagnóstico, organización del tratamiento y control remoto, lo que permitió sostener la atención a pesar de los confinamientos. La IA en telerradiología también ayudó a mejorar los flujos de trabajo, priorizar los casos urgentes y preservar la precisión del diagnóstico. La migración no solo resolvió las limitaciones de tiempo de la pandemia, sino que incluso abrió el potencial de una mayor disponibilidad de imágenes centradas en el paciente en el contexto global.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

Un mayor enfoque en el desarrollo de modelos y algoritmos de IA explicables tiene como objetivo impulsar el mercado

El desarrollo de modelos de IA explicables es una prioridad creciente dentro del mercado de imágenes médicas. Con el papel cada vez mayor de la IA en tareas de diagnóstico complejas, los médicos deben confiar en que estos sistemas estarán ampliamente disponibles. La capacidad de explicar el fundamento de una decisión algorítmica ayudará a lograrlo. La IA explicable respalda la forma de tomar decisiones, a través de la cual los proveedores de atención médica podrían interpretar, verificar y validar los resultados producidos por un dispositivo de IA. Esta transparencia no solo mejora la confianza en los diagnósticos útiles de la IA, sino que también ayuda a cumplir con las regulaciones médicas y los principios éticos. Argumentan que la IA explicable está permitiendo una mejor colaboración entre los humanos y la inteligencia artificial, mejorando eventualmente la precisión del diagnóstico y acelerando la adopción de la inteligencia artificial en las prácticas convencionales de imágenes médicas.

• Según la Administración de Medicamentos y Alimentos de EE. UU. (FDA, 2023), el 48 % de los hospitales de EE. UU. han implementado herramientas de imágenes habilitadas por IA para ayudar a los radiólogos a detectar anomalías.

• Los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (NIH, 2023) informaron que el 36 % de los centros de imágenes médicas en EE. UU. utilizan ahora plataformas de inteligencia artificial basadas en la nube para el almacenamiento de imágenes y el análisis automatizado.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE IMÁGENES MÉDICAS

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en hardware, software y servicios.

• Hardware: El hardware en imágenes médicas de IA incluye escáneres avanzados y unidades informáticas que permiten la ejecución en tiempo real de algoritmos complejos. Estos sistemas aumentan la calidad de las imágenes y la precisión del diagnóstico en términos de modalidades como resonancia magnética, tomografía computarizada, ultrasonido y rayos X. Promueven diagnósticos más rápidos y precisos al incorporar IA directamente en las máquinas de imágenes. Las aplicaciones de telemedicina y el acceso remoto también son posibles gracias a mejoras de hardware. La invención en curso garantiza una solución de obtención de imágenes más eficaz, fiable y cómoda.

• Software: El software de imágenes médicas de IA incluye algoritmos que analizan imágenes, detectan anomalías y respaldan el diagnóstico. Aplica aprendizaje profundo, CNN y PNL como medio de interpretación automática y creación de informes. Estas herramientas agilizan los procesos de trabajo, ya que preparan automáticamente la segmentación, la medición y las anomalías. El uso de software junto con PACS y sistemas en la nube aumenta la accesibilidad y la colaboración. También permite la medicina personalizada al vincular los datos de imágenes con conocimientos clínicos.

• Servicios: Los servicios en imágenes médicas de IA incluyen implementación, mantenimiento, consultoría y soporte de capacitación. Facilitan la adopción perfecta de la IA en los procesos sanitarios actuales. Se pueden realizar diagnósticos y análisis remotos con la ayuda de plataformas basadas en la nube que continúan con las actualizaciones de los procesos de servicios, el cumplimiento normativo y la seguridad. La capacitación permite a los médicos establecer confianza y dominar las herramientas de inteligencia artificial.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en Radiología, Cardiología, Neurología y Oncología.

• Radiología: la radiología se beneficia de la IA mediante la detección automatizada de anomalías en radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. Facilita su trabajo y finaliza procesos como la segmentación, la anotación o la creación de informes. La IA mejora la calidad de las imágenes y elimina el ruido. Permite reducir las dosis de radiación en tomografías computarizadas y PET con la misma precisión. La IA también puede ayudar en la decisión de solicitar imágenes, así como en la programación para aumentar la eficiencia del recurso y la atención que reciben los pacientes.

• Cardiología: La cardiología se beneficia de la IA al mejorar la detección de enfermedades cardíacas mediante ecocardiogramas y angiografía por tomografía computarizada. La función cardíaca, como la fracción de eyección y el movimiento de la pared, se mide con precisión mediante algoritmos. La IA detecta enfermedades de las arterias coronarias y arritmias y caracteriza eventos y señales cardíacos. Facilita el tratamiento individual con la combinación de imágenes y datos clínicos. Los dispositivos de IA también son beneficiosos en términos de estabilidad en el diagnóstico y reducción del error humano durante la interpretación de imágenes cardíacas.

• Neurología: la neurología aprovecha la inteligencia artificial para detectar tumores cerebrales, accidentes cerebrovasculares y enfermedades neurodegenerativas a partir de resonancias magnéticas y tomografías por emisión de positrones. Detecta cambios minúsculos, diagnostica e interviene tempranamente. Con la ayuda de la IA, se clasifican los tumores y se controla el progreso de la enfermedad para planificar mejor el tratamiento. Mejora el nivel de precisión durante la cirugía, ya que es el menos invasivo para el tejido cerebral no dañado. En conclusión, la inteligencia artificial es un factor en el desarrollo de la certeza diagnóstica y el tratamiento de trastornos neurológicos complicados.

• Oncología: La oncología utiliza la IA para detectar, caracterizar y estadificar el cáncer mediante el análisis de mamografías, tomografías computarizadas y tomografías por emisión de positrones. Es preciso en la distinción de tumores benignos y malignos para aumentar la precisión del diagnóstico. La IA mide la respuesta al tratamiento y detecta la recurrencia antes. La integración de la radiómica y la genómica permite terapias contra el cáncer personalizadas y dirigidas. La IA es beneficiosa porque reduce los falsos positivos, mejorando así los resultados de los pacientes y reduciendo el estrés.

DINÁMICA DEL MERCADO

La dinámica del mercado incluye factores impulsores y restrictivos, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.

Factores impulsores

Mayor precisión diagnóstica para impulsar el mercado

La mejora de la precisión del diagnóstico es un factor clave del crecimiento del mercado de la inteligencia artificial en imágenes médicas. Los algoritmos de IA, especialmente con las aplicaciones de aprendizaje profundo, pueden procesar las imágenes médicas de manera muy precisa y pueden identificar los patrones/anomalías en las imágenes que podrían pasar desapercibidas para los observadores humanos. Esta característica reduce el riesgo de ser diagnosticado erróneamente y la posibilidad de detectar en una etapa temprana una patología grave de cáncer, accidente cerebrovascular y enfermedad cardiovascular. Dado que la precisión y la eficiencia se están convirtiendo en una de las prioridades de los sistemas sanitarios, las herramientas basadas en IA siguen ganando demanda. Un rendimiento de diagnóstico mejorado puede mejorar la gestión de pacientes, además de hacer que los médicos se sientan más seguros acerca de la solución de IA, lo que acelerará su adopción en hospitales e instalaciones de imágenes e impulsará el rápido crecimiento del mercado global de IA en imágenes médicas.

• Según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC, 2023), el 52 % de los hospitales de EE. UU. enfatizan la IA en las imágenes para la detección temprana de enfermedades, particularmente en oncología y afecciones cardiovasculares.

• El Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE. UU. (HHS, 2023) destacó que el 41 % de los programas de salud financiados con fondos federales integran herramientas de imágenes basadas en inteligencia artificial para mejorar la precisión del diagnóstico.

Aumento de la eficiencia y la productividad mejoradas para expandir el mercado

La mejora de la eficiencia y la productividad son impulsores importantes del vertiginoso crecimiento del mercado de imágenes médicas de IA. La segmentación de imágenes, la medición, la detección de anomalías y la generación de informes son ejemplos de procesos que requieren tiempo y esfuerzo y que las soluciones impulsadas por IA automatizan. A través de la automatización, la IA puede aliviar una carga sustancial del radiólogo y darle tiempo para trabajar con diagnósticos complicados y de alto impacto. Esto no sólo mejora los tiempos de respuesta y el rendimiento del paciente, sino que también reduce el agotamiento del profesional médico. Se logra un mejor uso de los recursos y un mayor rendimiento operativo en los departamentos de imágenes en los casos en que los flujos de trabajo rutinarios están automatizados. Con los intentos de los centros sanitarios de hacer más con menos, el uso de productos de imágenes basados ​​en IA tiende a acelerarse en todo el mundo.

Factor de restricción

Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos obstaculizan el mercado

Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos plantean obstáculos importantes para el crecimiento del mercado de imágenes médicas de IA. Entrenar y analizar la IA en datos confidenciales de pacientes plantea un mayor riesgo de filtración de datos, acceso no autorizado y uso indebido. La mayoría de las organizaciones sanitarias no pueden implementar estrategias eficaces de ciberseguridad, lo que expone a muchas de ellas al ciberataque. Además, cumplir con los estrictos entornos regulatorios, a saber, HIPAA, GDPR y otras leyes de protección de datos a nivel nacional, agrega un cierto nivel de complejidad al proceso de implementación de soluciones de IA a escala. Las malas prácticas de manejo de datos y los riesgos de sesgo algorítmico empeoran la situación descrita anteriormente debido a la desconfianza de los pacientes y los médicos. Estas reservas dificultan las adopciones y ralentizan las ganancias del mercado a la luz del beneficio potencial de la tecnología.

• Según la Administración de Servicios Generales de EE. UU. (GSA, 2023), el 39 % de los hospitales de tamaño mediano informaron que el costo de capital de las soluciones de imágenes de IA restringe su adopción.

• La Oficina de Derechos Civiles de EE. UU. (OCR, 2023) informó que el 34 % de las organizaciones sanitarias expresaron su preocupación por el cumplimiento de HIPAA al implementar la IA en imágenes médicas.

Aumento de la integración con los registros médicos electrónicos (EHR) para crear una oportunidad para el mercado

Oportunidad

La integración con los registros médicos electrónicos (EHR) es un factor crucial que impulsa el avance del mercado de imágenes médicas de IA. Con la fácil coexistencia de imágenes de IA con sistemas EHR, se puede encontrar una mayor accesibilidad a los datos detallados del paciente. historial médico, resultados de laboratorio e informes de imágenes. Este proceso facilita un análisis más completo ya que permite combinar los resultados de las imágenes y los datos clínicos, lo que mejora la precisión del diagnóstico y personaliza la planificación del tratamiento.

También se utiliza para generar un intercambio de datos efectivo entre proveedores de atención médica, mejorando la coordinación y continuidad de la atención. Además, la aplicación de IA en combinación con EHR aliviará las cargas administrativas, automatizando la documentación y los informes. Con los avances de la digitalización extendiéndose al ámbito de la atención sanitaria, esta asociación está dando un impulso a la implementación de la inteligencia artificial en imágenes médicas en todo el mundo.

• Según la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC, 2023), el 44% de los programas de telemedicina de EE. UU. incorporan soluciones de imágenes basadas en inteligencia artificial para ayudar de forma remota a los médicos con el diagnóstico.

Altos costos de implementación para desafiar al mercado

Desafío

Los altos costos de implementación siguen siendo un obstáculo importante para la adopción generalizada de soluciones de imágenes médicas basadas en IA. Los costos iniciales implican invertir en equipos de imágenes nuevos y de alta calidad que respalden la implementación de la IA, invertir en una infraestructura informática sólida y adaptar el software para adaptarse al flujo de los servicios de atención médica actuales.

Los proveedores de atención médica en regiones en desarrollo con presupuestos y recursos limitados pueden encontrar estos costos especialmente prohibitivos. Además, los gastos corrientes como mantenimiento, capacitación y actualizaciones contribuyen a la tensión financiera. En consecuencia, numerosas instituciones no pueden o retrasan la implementación de tecnologías de inteligencia artificial, lo que obstaculiza el crecimiento del mercado y reduce el acceso a herramientas de diagnóstico avanzadas entre regiones de altos y bajos ingresos.

• El Departamento de Asuntos de Veteranos de EE. UU. (VA, 2023) informó que el 38 % de los hospitales experimentaron retrasos en la adopción de la IA debido a dificultades de integración con los equipos de imágenes existentes.

• Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS, 2023), el 27 % de los centros de imágenes carecen de personal capacitado para operar plataformas de imágenes basadas en IA de manera eficiente.

 

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN IMÁGENES MÉDICAS PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO

• América del norte

América del Norte domina la cuota de mercado mundial de inteligencia artificial en imágenes médicas debido a su infraestructura sanitaria avanzada y la adopción temprana de tecnologías de inteligencia artificial. El mercado de inteligencia artificial en imágenes médicas de Estados Unidos es el más activo en este desarrollo, ya que tiene buenos desembolsos en investigación y desarrollo, incluidas políticas y programas amigables de la FDA como el NIH Bridge2AI. La creciente prevalencia de enfermedades crónicas y la creciente escasez de radiólogos han acelerado la adopción de la IA para mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico. La existencia de importantes empresas de imágenes e inteligencia artificial también estimula la innovación. A medida que más hospitales y centros de diagnóstico se integren con la IA, es probable que el mercado estadounidense continúe brindando liderazgo en esta industria de rápido crecimiento.

• Europa

Europa es un mercado de inteligencia artificial en imágenes médicas poderoso y en constante expansión, impulsado por una sólida infraestructura sanitaria, inversiones gubernamentales y estudios de investigación. Programas como Horizon Europe, AI Sector Deal en el Reino Unido y MDR crean más innovación y verificación clínica. Los países líderes en esto incluyen Alemania, el Reino Unido y Francia, impulsados ​​por el envejecimiento de la población, el aumento de las enfermedades crónicas y la creciente necesidad de soluciones de diagnóstico correctas basadas en IA a través del sistema de salud.

• Asia

El mercado de Asia Pacífico ha sido el de inteligencia artificial de más rápido crecimiento en el mercado de imágenes médicas debido al apoyo del gobierno, las mayores necesidades de servicios de salud y la creciente infraestructura. Las gigantescas inversiones y políticas para implementar la IA están encabezadas por China, y otros son Japón, India y Corea del Sur, a los que siguen innovaciones de empresas como Fujifilm y Canon. La falta de trabajadores sanitarios, el creciente número de enfermedades crónicas y las nuevas empresas emergentes en IA facilitan el desarrollo del mercado en la región a un nivel muy alto y durante un largo período.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Los actores clave de la industria están aprovechando cada vez más las soluciones impulsadas por IA para mejorar la expansión del mercado.

Los actores clave de la industria se están centrando cada vez más en mejorar la eficiencia mediante el uso de soluciones de imágenes médicas habilitadas por IA, que automatizan tareas repetitivas y rutinarias en imágenes médicas, incluida la segmentación, medición y generación de informes de imágenes médicas. Esta automatización reduce considerablemente los flujos de trabajo de radiología, por lo que los especialistas pueden dedicar más tiempo a casos complicados y a la toma de decisiones clínicas. La capacidad de analizar imágenes más rápido y reducir el tiempo de entrega de informes disminuye el tiempo requerido para el diagnóstico en establecimientos con alta demanda.

• NVIDIA Corporation (EE. UU.): Según los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (NIH, 2023), el 33 % de los hospitales de investigación de EE. UU. utilizan las soluciones de imágenes de IA de NVIDIA para acelerar el procesamiento y análisis de imágenes médicas.

• GE Healthcare (EE. UU.): La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA, 2023) informó que las plataformas de imágenes de IA de GE Healthcare están implementadas en el 41 % de los hospitales de EE. UU. para mejorar la radiología y el diagnóstico por imágenes.

La optimización del flujo de trabajo mediante el uso de IA también permite priorizar mejor los casos emergentes, mejorando la calidad y la puntualidad de su tratamiento. La eficiencia de las soluciones rentables para la carga de los crecientes volúmenes de imágenes es solo uno de los factores detrás de la rápida adopción de la integración de la IA en la atención médica, a medida que los proveedores de atención médica adoptan modelos que son escalables y eficientes.

Lista de las principales empresas de inteligencia artificial en imágenes médicas

• NVIDIA Corporation (U.S.)
• GE Healthcare (U.S.)
• Siemens Healthineers (Germany)
• Philips Healthcare (Netherlands)
• IBM Watson Health (U.S.)
• Google Health (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Arterys (U.S.)
• Zebra Medical Vision (Israel)

DESARROLLO CLAVE DE LA INDUSTRIA

Julio de 2025:El IIT Delhi ha puesto en marcha una nueva instalación de investigación innovadora sobre resonancia magnética con una máquina de escala clínica de 1,5 Tesla, la primera en las escuelas de ingeniería de la India. El centro se creó a través del programa Institute of Eminence y tiene como objetivo fomentar la innovación en resonancia magnética y imágenes impulsadas por inteligencia artificial. Tiene su sede en el Centro de Ingeniería Biomédica y ofrece investigación, formación práctica de estudiantes y colaboraciones interdisciplinarias en toda la India en el espacio biomédico.

COBERTURA DEL INFORME

El estudio abarca un análisis FODA completo y proporciona información sobre la evolución futura del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando áreas potenciales de crecimiento.

La inteligencia artificial en el mercado de imágenes médicas está experimentando una sólida expansión a medida que los actores clave de la industria adoptan cada vez más soluciones impulsadas por IA para optimizar los flujos de trabajo de diagnóstico. Estas tecnologías automatizan tareas que requieren mucho tiempo, como la segmentación de imágenes, la medición de lesiones y la generación de informes, lo que reduce significativamente la carga de trabajo de los radiólogos y mejora los tiempos de respuesta. Al mejorar la eficiencia del flujo de trabajo y permitir la priorización de casos críticos, la IA garantiza diagnósticos más rápidos y precisos, especialmente en entornos sanitarios de alta demanda. Este cambio permite a los radiólogos centrarse en evaluaciones complejas, mejorando así los resultados clínicos. Con volúmenes crecientes de imágenes y una escasez global de radiólogos, la demanda de herramientas de IA escalables y rentables está acelerando el crecimiento del mercado en todas las regiones.