의료 진단 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 AI 유형 (CT 스캔 (컴퓨터 단층 촬영), 자기 공명 영상 (MRI), 초음파, X- 레이), 적용 (심장학, 신경학, 종양학, 정형 외과, 기타) 및 지역 예측에 의한 2033 년까지의 AI

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의료 진단 시장 개요의 AI

2024 년에 약 3,15 억 달러의 의료 진단 시장의 AI는 2025 년에 45 억 5 천만 달러로 증가 할 것으로 예상되며 2033 년까지 6032 억 달러를 넘어 2025-2033 년 동안 약 44.58%의 CAGR로 확장되었습니다.

의료 진단에서 AI를 사용하는 시장은 여전히 ​​비교적 젊지 만 이미 더 밝은 미래에 대한 희망을 제공합니다.의료진단 ARIAS에서 인공 지능의 적용을 통한 서비스. 인공 지능에 의해 구동되는 도구는 암, 심혈관 및 신경계 질환과 같은 질병을 탐지하는 다량의 의료 데이터 스캔 영상, 병리학 보고서 및 유전자 데이터를 기반으로 환자를 진단하는 데 도움이됩니다. 이 솔루션은 일상적인 프로세스를 단순화하고 완화하는 것 외에도 의료 종사자에 대한 일부 요구를 완화 시키며,이 솔루션은 중요한 정보를 제공합니다. 시장 성장은 딥 러닝을 도입하고 클라우드 솔루션을 사용하고 EHR의 사용을 증가시켜 자극됩니다. 이들은 기술 솔루션 공급 업체, 병원 및 연구 시설입니다. 개별화 된 치료에 대한 우려가 상승하고 텔레미네이션의 비율이 꾸준히 증가하면 진단에서 AI가 추진됩니다. AI 응용 프로그램에 대한 정부의 승인 및 의료 기관과의 기술 회사의 결합은 개발을 추진합니다. 그러나 이러한 과제의 예로서, 데이터 프라이버시와 소셜 네트워크 분석을 사용하여 구현의 전반적인 높은 비용에 관한 요인을 억제하는 요인을 발견합니다. 환자가 니드 조직 치료를 제공하는 데 주된 초점이 주어지면 시장은 크게 확장 될 것으로 예상됩니다.

Covid-19 영향 

의료 진단 시장의 AI

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

2020 년 Covid 19의 발발은 AI에 영향을 미쳤습니다.의료 진단질병에 대한 더 많은 의료 서비스를 소비하여 시장 점유율. 선택적 진단 검사는 임상 워크 플로우에서 AI의 사용의 통합을 늦추어 연기되거나 중단되었습니다. 통합 인공 지능 도구를 포함한 새로운 기술의 병원 및 클리닉에서의 적절한 자금 부족. 직원 부족과 함께 공급망의 중요한 변경은 제품을 개발하고 구현하기위한 타임 라인도 어려움을 겪었다는 것을 의미합니다. 또한 규제 기관에는 백 로그가있어 AI를 통해 생성 된 새로운 혁신의 승인이 느리게 승인되었습니다. 그럼에도 불구하고, 전염병은 거리 진단 및 영실 분포 전염병의 취급에 대한 AI의 주요 역할을 설명했으며, 이는 전과 후 복원 후 추가 개발을위한 새로운 기회를 열었다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기위한 정확도를 높이기 위해 AI와 멀티 모달 진단과 통합

시장에서 관찰 된 빠르게 성장하는 트렌드 중 하나는 AI를 영상, 유전체학 및 환자 이력을 포함한 데이터 세트의 멀티 모달 진단과 통합하는 것입니다. 또한 모든 라운드 평가를 촉진하여 특히 심혈관 질환과 같은 조건에 대한 진단 결과를 향상시킵니다. ML 기술은 하나 이상의 양식의 정보를 사용하여 기존의 접근 방식으로 찾을 수없는 관계를 찾을 수 있습니다. 이 추세는 데이터 융합 유형의 향상과클라우드 컴퓨팅이는 고유의 통합 및 해석 기능을 제공합니다. 환자가 특정 조건에 따라 처방 된 치료를받는 정밀도로의 이동입니다.

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의료 진단 시장 세분화의 AI

유형별

유형을 기반으로 글로벌 시장은 CT 스캔 (컴퓨터 단층 촬영), 자기 공명 영상 (MRI), 초음파, X- 레이로 분류 할 수 있습니다.

• CT 스캔 (컴퓨터 단층 촬영) : CT 스캔은 AI에 의해 개선됩니다. 전자는 종양 및 골절 된 뼈와 같은 질병에서 이미지를 세분화하고 변칙적 영역을 식별하는 데 도움이되기 때문입니다.

• 자기 공명 영상 (MRI) : MRI 스캔은 신경 학적 및 근골격계 질환과 같은 연조직 질환의 검사에서 인공 지능을 통해 개발 된 유틸리티에 의해 향상되어 진단의 신뢰성을 높입니다.

• 초음파 : AI는 초음파 데이터를 제 시간에 해석하여 산태 조건, 심혈관 병리를 진단하는 효과 및 다양한 복부 및 흉부 병리의 존재를 향상시키는 데 도움이됩니다.

• X- 레이 : X- 선 용액은 종래의 방법과 비교하여 더 나은 출력과 시간이 줄어든 골절, 감염 및 폐 질환 진단에 도움이됩니다.

응용 프로그램에 의해

산업 분석을 바탕으로 글로벌 시장은 심장학, 신경학, 종양학, 정형 외과, 기타로 분류 될 수 있습니다.

• 심장학 : IT 시스템 및 인공 지능을 사용하여 심장 질환의 진단 및 위험 예측 및 심혈관 질환 관리는 영상화 및 EHR 데이터 분석을 통해 달성됩니다.

• 신경과 : AI는 뇌 스캔의 이상과 환자에 대한 일반적인 데이터를 감지함으로써 알츠하이머 및 파킨슨 병과 같은 질병의 예후를 향상시킬 수 있습니다.

• 종양 : 알고리즘은 암을 조기에 진단하고 치료 방식의 결정을 돕기 위해 영상 및 병리에 사용됩니다.

• 정형 외과 : AI는 골절, 관절 질환 및 수술 후 통제의 방사선 데이터를 기반으로 정형 외과 진단을 돕습니다.

• 기타 : 또한 안과에서 주로 사용되는 것에서 피부과 및 호흡기 진단의 적용으로 확장되었습니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

시장을 늘리기 위해 의료 서비스 AI 채택 증가

환자의 질병 진단에 AI를 사용하는 것은 의료 진단 시장 성장에서 AI의 주요 이유 중 하나입니다. 이러한 맥락에서, 환자는 전 세계에서 상승, 전문 의사의 부족, 기술 발전으로 진단을 향상시킬 수있는 최고의 솔루션 중 하나를 제시합니다. AI 기능을 구성하는 기계 학습 및 딥 러닝 기술은 의료 이미지, 유전체학 및 클리닉 역사와 같은 분야에서 비교적 큰 복잡한 수치를 처리 할 수 ​​있습니다. 암 및 신경 질환과 같은 조기 질병 진단의 정확성을 향상시킬뿐만 아니라 오진 률과 인간 노동도 감소합니다. 다양한 구조물, 특히 다중 건강 시설에서 도구의 도구의 인식 증가와 함께 도구의 도구 활용이 증가함에 따라 국가의 AI 도구 채택률의 증가에 기여합니다. 또한 원격 의료 및 디지털 서비스 시장의 확장은 의료 진단에서 AI의 시장을 증가시킵니다. 이번에는 AI 기술이 성숙함에 따라 의료 서비스 제공 업체에 대한 제안이 더욱 효과적이고 저렴해질 것으로 예상됩니다.

시장 확장을위한 의료 영상 및 데이터 분석의 발전

의료 영상 시설과 데이터 분석 모두의 확장으로 의료 진단 시장에서 AI의 성장을 주도하고 있습니다. CT 스캔, MRI 및 X- 레이와 같은 개선 된 기능을 통해 의사 및 진단 전문가는 AI 중심 메커니즘으로 분석 해야하는 점점 더 큰 데이터 세트를 얻습니다. 딥 러닝 및 신경망과 같은 비교적 새로운 기술은 환자의 신체 이미지에서 쉽게 눈에 띄지 않는 장벽을 결정할 수 있으므로 암, 심혈관 질환 및 신경 학적 질병을 진단 할 수있는 장벽을 결정할 수있는 방식으로 AI 장치를 작동시킬 수 있습니다. 또한, EHR 및 웨어러블 기기와 같은 다른 데이터 소스의 거대한 데이터에 대한 정보에 근거한 분석은보다 정보적이고 정확하게 예측적이고 진단되므로 AI 사용으로 치료가 개인화 될 수 있습니다. AI가 지속적으로 발전하고 클라우드 및 고성능 컴퓨팅 서비스의 확장으로 진단 솔루션은 의료 전문가가 개선 된 환자 치료를 달성하기위한 강력한 도구를받을 때 발전합니다.

구속 요인

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 시장 성장을 방해합니다

의료 진단 시장에서 AI의 주요 제한은 데이터 보호에 대한 걱정이 증가한다는 것입니다. 진단에 사용되는 다른 AI 시스템은 기록, 유전자 데이터 및 스캔과 같은 환자의 방대한 양의 개인 데이터에 연결되어야합니다. 이 데이터를 보장하기 위해서는 가장 중요한 것은 공격에 의해 보호되고 공격에 의해 손상되지 않는 것은 또 다른 큰 도전입니다. GDPR 및 HIPAA와 같은 데이터 보호와 같은 일부 지침은 건강 관리 기업과 AI 회사 간의 데이터를 공유하기가 매우 어렵습니다. AI 진단 도구를 적용하면 여러 차례의 위반이 발생할 수 있으므로 기술 개발자에 대한 법적 조치로 끝나고 의료 조직에서 특정 도구를 적용하는 데있어 환자 신뢰를 광범위하게 배출 할 수 있습니다.

기회

AI와 시장에서 제품을위한 기회를 창출하기위한 개인화 된 진단을위한 정밀 의약품과 AI의 통합

AI의 구현정밀 약의료 진단 시장에서 AI에서 유리한 기회를 제공합니다. 유전학, 임상 데이터 및 환경에서 작업하기 위해 AI를 사용하여 건강 관리 전문가는 질병에 대한 올바른 치료를위한 길을 만들 수 있습니다. 그것은 질병 진단의 효율성을 높이고 특정 질병과 관련된 위험을 찾아보다 정확하고 효율적으로 치료합니다. 그들은 바이오 마커 발견, 약물에 대한 환자 반응의 결정 및 약물 개발에 사용되는 절차를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 개인화 된 의약품의 부상으로 인공 지능을 사용하여 개발 된 진단 솔루션은 이러한 접근 방식을위한 지속 가능한 시장을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

도전

AI 구현의 규제 및 윤리적 과제는 소비자에게 잠재적 인 도전이 될 수 있습니다.

의료 진단 시장에서 AI의 성장을 방해 할 수있는 요인 중 하나는 건강 관리 시스템에서 인공 지능을 통합하는 규제 및 윤리적 문제입니다. 인공 지능으로 구동되는 진단 도구는 대중에게 공개되기 전에 엄격한 승인 프로세스를 거쳐야하기 때문에 인공 솔루션의 역량과 안전을 확인하기위한 검증 및 임상 시험이 포함됩니다. 현재 FDA 및 EMA와 같은 대행사는 AI를 진단으로 구현하는 것으로 바뀌었지만 그러한 기계의 승인을위한 정해진 규칙이나 절차는 없었지만 제품 제조에 많은 차이와 시간을 초래합니다. 또한 의사 결정의 기초로서 공정성, 임상의 역할의 대체 및 변화와 같은 중요한 요점이 있습니다.

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의료 진단 시장 지역 통찰력의 AI

• 북아메리카

북미, 특히 미국 AI의 의료 진단 시장은 첨단 기술의 주요 인프라 개발, 의료 예산 및 수익에 대한 충분한 초점, 건강 관리에서 인공 지능의 급속한 채택으로 인해 시장을 이끌고 있습니다. 대부분의 AI 의료 경영진과 신흥 회사는 의학적 진단을 알리는 주요 병원 및 연구 기관과 마찬가지로 미국에 있습니다. 국가의 건강 관리는 진단 능력을 향상시키고 건강 관리 비용을 효율적으로 줄이기 위해 디지털 건강 및 AI의 통합에 널리 중점을두고 있습니다. 또한 AI에 유리한 정부 규정과 진단에서 AI의 추가 개발을 뒷받침하면 시장에서 북미의 역할이 확대됩니다.

• 유럽

유럽은 의료 진단 시장에서 AI의 맥락에서 설립 된 시장이며, 주로 고급 연구 개발 센터의 존재와 건강 관리 부문의 최적화에 대한 헌신으로 인해. 독일, 영국 및 프랑스는 양질의 의료 인프라를 보유하고 있으며 진단에서 AI를 구현하는 추세를 겪고 있습니다. 유럽 ​​연합은 AI 규제를위한 광범위한 시스템 개발의 최전선에 서있었습니다.디지털 건강따라서 시장 성장을 주도합니다. 또한, 지역 및 GDPR 규정에서 관찰 된 데이터 보호에 대한 집중은 안전하고 신뢰할 수있는 진단 TBL의 생성을 촉진시켰다.

• 아시아

아시아는 의료 지출 증가, 인구 증가 및 사전 기술로 인해 의료 진단 시장에서 AI에서 가장 높은 성장률을 보인 것으로 보입니다. 중국, 일본 및 인도의 경우 AI 연구 및 진단 도구 솔루션을 잘 수용하는 AI 기술에 많은 투자를하고 있습니다. 예를 들어, 중국은 AI에서 큰 진전을 이루었고 IT는 질병 진단에 인공 지능을 사용하는 데있어 세계적인 선구자가되는 과정에서 큰 진전을 이루었습니다. 다행히도 인구와 중산층의 증가는 AI가 진단의 정확도를 높이고 의료 서비스의 접근성을 높일 수있는 많은 기회를 제공하는 의료 부문에 대한 수요를 증가 시켰습니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

의료 진단 시장의 AI의 주요 업계 선수는 IBM Watson Health, Siemens Healthineers, General Electric Company, Koninklijke Philips N.V. 및 Medtronic입니다. 이들은 의료 영상, 진단 및 예측에서 인공 지능을 사용하는 최전선에있는 가장 중요한 제조 회사 중 일부입니다. IBM Watson Health는 임상 의사 결정 및 질병 위험 예측을 개선하기 위해 AI 기술을 사용하여 Siemens와 Philips에서 의료 영상 및 진단을 개선하기 위해 딥 러닝 기술을 사용하고 있습니다. 다른 사람들은 방사선 병리의 진단에 AI의 사용에 중점을 둔 Aidoc, Zebra Medical Vision 및 Patai입니다.

의료 진단 회사의 최고 AI 목록

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

주요 산업 개발

2024 년 11 월: Siemens Healthineers는 방사선 전문의가 의료 이미지를 사용하여 더 빨리 진단하는 데 도움이되는 AI-Rad 동반자 인 AI 기반 시스템을 도입했습니다. 이 기능은 머신 러닝의 우수한 알고리즘을 사용하여 이미지 분석에 더 나은 기능을 도입하고 진단에 필요한 시간의 효율성을 높입니다. AI-Rad 동반자의 사용은 임상의가 정확한 진단이 달성되기 때문에 응급실과 같은 건강 시설에서 더 나은 결정을 내릴 수 있도록하는 데 유용합니다.

보고서 적용 범위

인공 지능, 기계 학습 및 의료 영상 기술 혁신에 의해 의료 진단 시장의 AI가 빠르게 발전하고 있습니다. 진단 정확도, 시간 및 효과를 증가시키는 AI의 잠재력은 이제 다양한 건강 관행의 구조를 주로 종양학, 심장학 및 신경학, 방사선 학적 포괄적 인 구조에 혁명화하고 있습니다. 정밀도 및 개인화 된 의약품에 대한 관심이 빠르게 증가함에 따라 AI는 임상의를위한 진단 도구의 기본 요소가되어 빠르고 정확한 진단을 제공 할 수 있음을 의미합니다. 시장은 의료 정보 기술 구조에 대한 투자 증가, 입법 지원 증가 및 원격 의료 서비스의 발전으로 지원됩니다. 그럼에도 불구하고, 데이터 보호, 규제 승인 및 배경 의료 환경에 포함시킬 문제가 있습니다. 따라서 의료 진단 및 환자 치료 궤적의 AI는 향후 의료 산업의 긍정적 인 결과, 비용 함유, 혁신 및 발전의 증가율 증가의 주요 원동력 중 하나가 될 것입니다.