의학 화상 진찰 시장 크기 & Forecast에 있는 AI 2025-2035

산업 전망

인공지능(AI)은 2024년 USD 1.4억에 달하며 2035년 USD 30.3억에 달할 것으로 예상되며 2025년과 2035년 사이에 약 31.8%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 의료 이미징의 AI는 X-ray, CT 스캔, MRI 스캔 및 초음파와 같은 의료 이미지를 해석하고 분석하기 위해 고급 알고리즘, 특히 기계 학습 및 딥러닝을 사용합니다. 1 차적인 목적은 진단 정확도를 강화하고, 이미지 해석을 가속화하고, 질병의 이른 탐지에 원조하는 비정상적인을 식별해서 환자 결과를 개량하고, 처리 계획에서 원조하는 양이 많은 분석을 제공합니다. AI-powered 도구는 또한 방사선 학자를위한 반복적인 작업을 자동화 할 수 있으며 복잡한 사례와 환자 관리에 더 많은 집중할 수 있습니다. 이 기술은 치료 임상 의사 결정 및 선택적 의료 납품에 의해 의료 이미징을 혁명화하는 것을 약속합니다.

산업 전문가 Opinion

기술의 현재 상태는 Al이 이미지 해석에 있는 방사선 학자에 유용한 adjunct이고 방사선 학자가 화상 진찰의 다른 부분에 있는 그들의 효율성 그리고 질을 개량하는 것을 허용합니다."

• Steven L Blumer, 방사선 정보학 이사, UPMC

보고서 Scope

시장 역학

Radiology의 AI 통합은 성장을위한 드라이버입니다.

방사선학의 AI 통합은 의료 이미징 시장에서 AI에 중요한 드라이버를 나타냅니다. AI 기술은 진단 정확도를 강화하고 이미지 해석을 가속화하고, 의료 전문가를 위한 워크플로우 효율성을 개량하여 방사선을 혁명화하고 있습니다. 이러한 발전은 특히 더 빠르고 정확한 진단을 위해 성장 수요를 해결하는 것이 중요하며, 궁극적으로 환자의 결과를 개선하기 위해 선도합니다. AI가 진화함에 따라, 방사선학의 응용 프로그램은 전 세계 의료 시스템에 활용되고 해석되는 방법을 변환하는 피벗 역할을 할 것으로 예상됩니다.

높은 비용 이다 한 의 그만큼 retraints

의료 제공 업체, 특히 작은 기관 및 자원 기반 설정에서 그, AI 시스템의 지속적인 유지 보수 및 업데이트와 관련된 추가 재정 부담을 직면. 이러한 비용에는 기존 IT 시스템과의 새로운 기술을 통합하는 교육 및 재훈련 AI 모델에 대한 재발견 비용을 포함하고, 진화 규제 표준을 준수합니다. 또한 AI 애플리케이션을 관리하고 최적화하는 전문 기술 전문 지식이 필요합니다. 이 금융 문제 해결은 AI 기반 의료 이미징 기술에 대한 액세스를 민주화하고 다양한 의료 설정을 통해 평등 의료 배달을 보장합니다.

원격 및 Telehealth 응용

AI 기술의 발전은 의료용 영상의 원격 및 원격 건강 응용 분야를 선도하고 있습니다. AI-powered Imaging 솔루션은 의료 제공자가 MRI, CT 스캔 및 X-rays와 같은 진단 절차를 원격으로 수행 할 수 있으며 다른 곳에서는 전문가가 해석하는 이미지를 안전하게 전달합니다. 이 기능은 방사선과 의료 전문가에 액세스 할 수있는 방부 또는 원격 영역에 특히 중요합니다. 텔레 헬스 플랫폼을 통해 적시 및 정확한 진단을 촉진함으로써 AI는 환자의 결과를 개선하고 의료 상담을 위해 긴 거리를 여행하기 위해 환자의 필요를 줄일 수 있습니다.

Segment 분석

MRI (Magnetic Resonance Imaging)는 현재 의료 이미징 내 AI 애플리케이션에 지배적이다. MRI는 강력한 자기장과 라디오파를 사용하여 몸의 내부 구조의 매우 상세한 이미지를 생성하여 종양, 신경질 장애 및 musculoskeletal 문제와 같은 다양한 조건을 진단하는 것이 중요합니다. MRI 이미징의 AI는 복잡한 데이터를 분석하고 이미지 품질을 향상시키기 위해 고급 알고리즘을 활용하고 정확한 진단 및 치료 계획에서 방사선 학자를 유도합니다.

시장 요약 대시보드

기술 기반: 딥러닝은 현재 의료 이미징 내 AI 애플리케이션의 지배적 분야입니다. 딥러닝 알고리즘, 특히 복잡한 신경망(CNNs)은 CT 스캔, MRI 스캔, X-ray 및 초음파 이미지와 같은 의료 이미지를 분석하는 데 탁월한 성공을 거두었습니다. 이 알고리즘은 기능 추출 및 패턴 인식에 능숙하고 질병을 분류하고 정확한 진단을 위해 방사선 학자를 지원합니다.

지역 분석

의료용 이미징 시장에서의 아시아 태평양 지역 AI는 의료 기술의 발전과 인공 지능 솔루션의 채택 증가에 의해 급성장을 경험하고 있습니다. 중국, 일본, 인도와 같은 국가는 의료 투자, 만성 질환의 성장률, 의료 인프라 개선에 의해 구동 시장 확장을 선도하고 있습니다. 딥러닝 및 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 진단 정확도를 강화하고 워크플로우 효율성을 최적화하고 개인화 된 환자 케어를 지원합니다. 이 지역의 다양한 의료 풍경과 적극적인 규제 이니셔티브는 이 분야에서 혁신을 위한 핵심 허브로서 아시아 태평양을 선도하는 의료 이미징에서 AI의 채택을 더욱 추진하고 있습니다.

공급 업체

의료 이미징 분야에서 AI 분야는 혁신적인 기술과 응용 분야의 발전을 선도하는 여러 주요 플레이어와 빠르게 진화하고 있습니다. IBM Watson Health는 왓슨 이미징 플랫폼에 적용되지 않고, AI를 활용하여 의료 이미지를 분석하고 진단을 돕는 방사선 학자를 지원합니다. GE Healthcare의 Edison AI 플랫폼은 진단 정확도와 효율성을 개량하기 위하여 겨냥하는 의학 화상 진찰 장치에 AI와 기계 학습을 통합합니다. NVIDIA의 Clara 플랫폼은 개발자와 연구원들이 AI-powered Medical Imaging Analysis 응용 프로그램을 만들 수 있는 도구를 제공합니다. Google Health는 DeepMind Health와 같은 프로젝트를 통해 AI를 적용하여 의료 이미지를 진단하는 알고리즘 개발에 중점을 둡니다. Siemens Healthineers는 AI-Rad Companion, AI-powered 소프트웨어 보조를 제공하여 의료 이미지 및 자동화 작업을 해석합니다. 이 회사는 AI 기술의 발전으로 의료 전문가를 위한 진단 정확도, 간소화 워크플로우를 강화하고, 궁극적으로 의료 이미징 분야에서 환자의 결과를 향상시킵니다.

의학, Company Shares Analysis, 2024

이 보고서의 심층 분석을 살펴보려면 - 샘플 보고서 요청

최근 개발:

• 7 월 2024, 에덴, 의료 기술 회사는 의료 이미징 및 진단을 위해 유전자 지능 (AI)을 전문으로하며 최신 자금 조달 라운드에서 $ 10 백만을 확보했습니다.
• 스웨덴 기반의 이미지 향상 개발자 ContextVision은 데이터 품질 시장에서의 존재를 확장하기 위해 임상 및 상용 파트너십을 위조하고 있습니다.
• 7월 2024일, NVIDIA는 의료용 Microservices의 종합적인 스위트를 출시하여 AI-Driven Medical Innovation을 진행합니다.

공급 능력:

으로 Modality

• CT 검사
• 담당자: MRI
• X선
• 초음파 이미징
• 분자 영상

By 기술

• 딥러닝
• 자연적인 언어 가공 (NLP)
• 컴퓨터 비전
• 이름 *

회사연혁

• Breast 영상
• 호흡 및 폐
• 신경학
• 관련 링크
• 이름 *

지역별

북아메리카

• 미국
• 한국어

·

• 미국
• 한국어
• 담당자: Ms.
• 담당자: Mr. Li
• 담당자: Ms.
• 유럽의 나머지

아시아 태평양

• 주요 특징
• ·
• 주요 특징
• 주요 특징
• 대한민국
• 대한민국
• 아시아 태평양

라틴 아메리카

• 인기 카테고리
• 아르헨티나
• 주요 특징
• 라틴 아메리카의 나머지

중동 및 아프리카

• GCC 소개 국가 *
• 대한민국
• 중동 및 아프리카의 나머지

회사 목록:

• GE 헬스케어
• 마이크로 소프트
• 웹 사이트
• 캐논 의료 시스템 미국, Inc.
• 주식회사 Viz.ai
• EchoNous, Inc., 미국
• 하트플로우, Inc.
• (주)엘리틱
• 하트비스타
• Exo 화상 진찰, Inc
• Digital Diagnostics Inc. (이전에 Butterfly Network라고 함)
• 시멘스 Healthineers AG
• Nanox 이미징
• 고급 마이크로 장치, Inc.
• ContextVision (이미지 향상 개발자)
• Fujifilm 의료 시스템 미국, Inc.
• Agfa-Gevaert 그룹
• Carestream 건강
• Koninklijke 필립스 N.V. (필립스 헬스케어)
• Zebra 의료 비전

자주 묻는 질문(자주 묻는 질문)