AI en imágenes médicas tamaño del mercado & previsión 2025-2035

Industry Outlook

Inteligencia Artificial (AI) en el mercado de imágenes médicas representó USD 1,4 millones en 2024 y se espera que alcance USD 30,3 millones en 2035, creciendo en una CAGR de alrededor del 31,8% entre 2025 y 2035. La IA en imágenes médicas utiliza algoritmos avanzados, en particular el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, para interpretar y analizar imágenes médicas como radiografías, tomografías computarizadas, resonancia magnética y ultrasonidos. El objetivo principal es mejorar la precisión diagnóstica, acelerar la interpretación de la imagen y mejorar los resultados de los pacientes mediante la identificación de anomalías, la asistencia en la detección temprana de enfermedades y el análisis cuantitativo que ayuda a la planificación del tratamiento. Las herramientas impulsadas por AI también pueden automatizar tareas repetitivas para los radiólogos, permitiéndoles concentrarse más en casos complejos y atención al paciente. Esta tecnología tiene la promesa de revolucionar la imagen médica aumentando la toma de decisiones clínicas y optimizando la prestación de atención médica.

Industry Experts Opinion

El estado actual de la tecnología es tal que Al es un ayudante útil para los radiólogos en la interpretación de imágenes y permite a los radiólogos mejorar su eficiencia y calidad de atención en otras partes del ciclo de vida de imagen".

• Steven L Blumer, Director Médico Asociado de Radiología Informática, UPMC

Ámbito de informe

Dinámica del mercado

Integración de la IA en Radiología es el impulsor para el crecimiento

La integración de la IA en radiología representa un importante impulsor para la IA en el mercado de imágenes médicas. Las tecnologías de IA están revolucionando la radiología mejorando la precisión diagnóstica, agilizando la interpretación de imágenes y mejorando la eficiencia del flujo de trabajo para los profesionales de la salud. Estos avances son particularmente cruciales para hacer frente a la creciente demanda de diagnósticos más rápidos y precisos, lo que en última instancia conduce a mejores resultados de los pacientes. A medida que la IA continúa evolucionando, se espera que su aplicación en radiología desempeñe un papel fundamental en la transformación de cómo se utiliza la imagen médica y se interpreta en todos los sistemas sanitarios de todo el mundo.

El alto costo es uno de los entrenamientos

Los proveedores de atención de la salud, especialmente las instituciones más pequeñas y los que se encuentran en entornos con recursos, enfrentan cargas financieras adicionales relacionadas con el mantenimiento y la actualización constantes de los sistemas de inteligencia artificial. Estos gastos incluyen costos recurrentes para la capacitación y el readiestramiento de modelos de IA, la integración de las nuevas tecnologías con los sistemas de TI existentes y el cumplimiento de normas reglamentarias en evolución. Además, la necesidad de contar con conocimientos técnicos especializados para gestionar y optimizar las aplicaciones de la IA aumenta aún más los gastos operacionales. Hacer frente a estos desafíos financieros es crucial para democratizar el acceso a tecnologías de imagen médica impulsadas por AI y garantizar una prestación sanitaria equitativa en diversos entornos de salud.

Aplicaciones remotas y telesalubres

Los avances en la tecnología AI están revolucionando las aplicaciones remotas y de telesalud en las imágenes médicas superando las barreras tradicionales de la distancia geográfica y el acceso limitado a los servicios especializados de salud. Las soluciones de imagen impulsadas por la IA permiten a los proveedores de atención médica llevar a cabo procedimientos de diagnóstico tales como RM, tomografías computarizadas y radiografías remotamente, transmitiendo imágenes de forma segura para su interpretación por expertos ubicados en otros lugares. Esta capacidad es particularmente crucial para las zonas menos conservadas o remotas donde el acceso a radiólogos y especialistas médicos es limitado. Al facilitar diagnósticos oportunos y precisos a través de plataformas de telesalud, AI ayuda a mejorar los resultados de los pacientes y reduce la necesidad de que los pacientes viajen largas distancias para consultas médicas.

Análisis de segmentos

Basado en la Modalidad: MRI (Imagen de Resonancia Magnética) es actualmente dominante en aplicaciones de IA dentro de las imágenes médicas. La resonancia magnética genera imágenes muy detalladas de las estructuras internas del cuerpo utilizando campos magnéticos fuertes y ondas de radio, lo que hace que sea crucial para diagnosticar diversas afecciones como tumores, trastornos neurológicos y problemas musculoesqueléticos. La IA en la IRM aprovecha algoritmos avanzados para analizar datos complejos y mejorar la calidad de la imagen, ayudando a los radiólogos en el diagnóstico preciso y la planificación del tratamiento.

Panel de resumen del mercado

Based on the Technology: Deep Learning is currently the dominant sector in AI applications within medical imaging. Los algoritmos de aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales convolutivas (CNN), han demostrado un éxito notable en el análisis de imágenes médicas como tomografías computarizadas, tomografías con resonancia magnética, radiografías e imágenes ultrasonidos. Estos algoritmos sobresalen en la extracción de características y el reconocimiento de patrones, permitiéndoles detectar anomalías, clasificar enfermedades y ayudar a los radiólogos a realizar diagnósticos precisos.

Análisis regional

La IA de la región de Asia Pacífico en el mercado de imágenes médicas está experimentando un rápido crecimiento impulsado por los avances en la tecnología sanitaria y la adopción creciente de soluciones de inteligencia artificial. Países como China, Japón e India lideran la expansión del mercado, impulsada por el aumento de las inversiones sanitarias, la creciente prevalencia de enfermedades crónicas y la mejora de la infraestructura sanitaria. Las tecnologías de IA, como el aprendizaje profundo y la visión informática, se están integrando en sistemas de imagen médica para mejorar la precisión diagnóstica, optimizar la eficiencia del flujo de trabajo y apoyar la atención personalizada del paciente. El panorama sanitario diverso de la región y las iniciativas regulatorias proactivas impulsan aún más la adopción de IA en imágenes médicas, posicionando al Pacífico asiático como un centro clave para la innovación en este campo.

Paisaje competitivo

El campo de la IA en la imagen médica está evolucionando rápidamente, con varios actores clave que lideran el desarrollo de tecnologías y aplicaciones innovadoras. IBM Watson Health es notable por su plataforma de imágenes de Watson, que utiliza AI para analizar imágenes médicas y ayudar a los radiólogos a realizar diagnósticos. La plataforma Edison AI de GE Healthcare integra IA y machine learning en dispositivos de imagen médica, con el objetivo de mejorar la precisión y eficiencia del diagnóstico. La plataforma Clara de NVIDIA proporciona herramientas para desarrolladores e investigadores para crear aplicaciones de análisis de imágenes médicas impulsadas por AI. Google Health ha estado aplicando IA a imágenes médicas a través de proyectos como DeepMind Health, centrándose en desarrollar algoritmos para diagnosticar enfermedades de imágenes médicas. Siemens Healthineers ofrece a AI-Rad Companion, asistente de software de IA para radiólogos para interpretar imágenes médicas y automatizar tareas rutinarias. Estas empresas están impulsando avances en la tecnología AI para mejorar la precisión diagnóstica, simplificar los flujos de trabajo para los profesionales de la salud, y en última instancia mejorar los resultados de los pacientes en el campo de la imagen médica.

AI en , Company Shares Analysis, 2024

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Novedades recientes:

• En julio de 2024, Eden, una compañía de tecnología sanitaria especializada en inteligencia artificial generativa (AI) para la imagen médica y el diagnóstico, obtuvo 10 millones de dólares en su última ronda de financiación.
• En julio de 2024, el desarrollador de imagen basado en Suecia ContextVision está forjando asociaciones clínicas y comerciales para ampliar su presencia en el mercado de calidad de datos.
• En julio de 2024, NVIDIA lanza una suite integral de microservicios de salud para impulsar innovaciones médicas impulsadas por AI

Cobertura del informe:

Por modalidad

• TC
• MRI
• Rayos X
• Imágenes por ultrasonido
• Imágenes moleculares

By Technology

• Aprendizaje profundo
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
• Computer Vision
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By Application

• Imágenes de mama
• Respiratorio y Pulmonar
• Neurología
• Ortopédicos
• Otros

Por Región

América del Norte

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Europa

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América Latina

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• Argentina
• México
• El resto de América Latina

Oriente Medio y África

• GCC Países
• Sudáfrica
• El resto del Oriente Medio " África

Lista de empresas:

• GE Healthcare
• Microsoft
• Butterfly Network, Inc.
• Canon Medical Systems USA, Inc.
• Viz.ai, Inc.
• EchoNous, Inc.
• HeartFlow, Inc.
• Enlitic, Inc.
• HeartVista Inc.
• Exo Imaging, Inc
• Digital Diagnostics Inc. (antes conocida como Red de mariposas)
• Siemens Healthineers AG
• Nanox Imaging Ltd.
• Advanced Micro Devices, Inc.
• ContextVision (Image Enhancement Developer)
• Fujifilm Medical Systems USA, Inc.
• Agfa-Gevaert Group
• Carestream Health
• Koninklijke Philips N.V. (Philips Healthcare)
• Zebra Medical Vision

Preguntas frecuentes (FAQ)