영상의학 분야 AI 시장은 예측 기간 동안 CAGR 30.45%로 성장하여 2024년 22억 7,561만 달러 규모에서 2029년에는 85억 9,680만 2,000만덜에 달할 것으로 예측됩니다.
인공지능(AI)의 딥러닝 알고리즘은 시각 기반 용도으로 완성되고 있습니다. 의료 영상 분석 영역은 변분 자동 인코더와 컨볼루션 신경망 기술의 실현으로 빠르게 확장되고 있으며, X선 사진의 품질에 대한 기존의 정성적 평가는 측정이 용이하기 때문에 달라지고 있습니다. 또한, AI 기술은 영상 정보에 포함된 기계적으로 어려운 정보 패턴을 분석하는 데 있어 더욱 발전하고 있습니다. 예를 들어, 방사선학에서 AI 알고리즘은 종양의 3D 모양, 각 픽셀의 질감, 종양 내 픽셀 강도와 같은 특정 방사선 촬영 특성을 측정하도록 설계할 수 있습니다.
X선 촬영은 면허를 가진 의사가 임상 사진을 연구하고, 성명서를 키트화하고, 장애를 감지, 식별 및 모니터링 할 수 있도록 질병을 식별하고 단일화하는 것입니다. 그 평가에는 많은 전문 지식과 경험이 필요하고 때로는 의견에 영향을 받기 쉽습니다. 이러한 정성적이고 주관적인 평가와 달리 AI는 이미지 데이터의 미묘한 패턴을 식별하고 객관적인 수치 분석을 자동으로 수행하는 데 매우 뛰어납니다. AI를 도입해 유방촬영 의사의 도움을 받으면 보다 정확하고 재현성 높은 방사선학적 평가가 가능해질 것입니다. 이 용도는 몇년후, 몇 십년후 영상의학 시장에서 AI가 더욱 발전할 수 있는 길을 열어주고 있습니다.
체적 종양 세분화에 기반한 AI는 모든 뇌종양 및 기타 신경계 암의 식별 및 검출을 개선할 수 있으며, 정확도와 일관성이 뛰어납니다. 이 시스템은 또한 MRI 스캔에서 뇌종양을 자동으로 식별합니다. 이러한 전략은 정확한 진단을 제공하고 재현 가능하고 편견 없는 방식으로 치료에 대한 종양의 반응을 평가하는 데 매우 유용합니다. 신경학적 치료의 또 다른 이용 사례는 AI를 이용한 치료 결과 예측을 통해 최적의 전략을 활용할 수 있도록 돕는 것입니다. 배경 머신러닝은 MR 이미지의 혈액량 분포 데이터를 기반으로 환자의 생존을 예측하는 데 사용되어 왔습니다.
예를 들어, 2023년 2월, 방사선 검진 AI 플랫폼인 Avicenna는 시리즈 A 벤처에서 700만 유로의 투자를 유치하여 자본금을 1,000만 유로로 늘렸습니다. 이 단계에서 Avicenna.AI는 방사선과 연구시설에서 생명을 위협하는 질병을 인식하고 평가하기 위해 이미지로 학습된 딥러닝을 사용하여 CT 스캔 이미지를 사용하여 진단 전에 증상이 있는 환자의 우선 순위를 정하고, Avicenna.AI는 두 가지 변형을 제공합니다. 발작의 적응증과 가능성, 다른 하나는 뇌 손상과 뇌졸중 가능성입니다. 이 플랫폼은 영상의학과 전문의가 환자의 생명이 위협받고 있는지 여부를 판단하는 데 도움을 줍니다.
아시아태평양은 의료 및 생명공학 산업의 연구비 지출 및 개발 증가로 인해 방사선학 분야 AI 시장에서 상당한 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 또한, 이 지역의 높은 환자 수는 더 나은 암 치료 인프라에 대한 수요를 증가시켜 헬스케어 부문의 성장을 가속하고 지역 차원 시장 개척을 촉진할 것으로 예상됩니다. 아시아태평양에서도 특히 신흥 경제권에서 새로운 기술을 발전시키기 위해 헬스케어 분야에 대한 투자가 이루어지고 있습니다.
이 지역의 경제는 환자의 조기 진단과 조기 치료를 위한 건강한 의료 시스템 구축에 점점 더 많은 노력을 기울이고 있습니다. 또한 다양한 주요 기업들이 아시아태평양 국가에 진출하기 위해 시설 건설에 주력하고 있어 향후 몇 년동안 이 지역 시장이 성장할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 2023년 5월 이 분야의 세계 리더인 AI 기반 방사선 의학 기업 Analise.ai는 인도 첸나이에 인도 최초의 센터를 설립했습니다. 이러한 전략적 움직임으로 Analise는 아시아와 같은 기존 시장과 신흥 시장에서 존재감을 드러내며 세계 무대로의 진출을 계속하고 있습니다. 이 센터는 첨단 영상 데이터와 컴퓨터 과학을 결합한 신제품을 연구하고 상용화하는 데 특화되어 있으며, 임상 의사 결정을 지원하는 완벽한 AI 솔루션을 제공합니다.
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The AI in radiology market is projected to grow at a CAGR of 30.45% during the forecast period, reaching a total market size of US$8,596.802 million by 2029, up from US$2,275.610 million in 2024.
Deep learning algorithms in artificial intelligence (AI) have been perfected in vision-based applications. The medical image analysis domain is expanding rapidly with the realization of variational autoencoders and convolutional neural network techniques. Traditional qualitative assessments for radiographic qualities differ since the measure is easy to perform. Moreover, AI techniques are more advanced at analyzing mechanically difficult information patterns in imaging information. For instance, in radiology, AI algorithms could be designed to measure specific radiographic characteristics, such as the 3D shape of a tumor, every pixel's texture, and pixel intensity within the tumor.
X-ray radiography is when licensed medical doctors study clinical photos and kit a statement or identify and single out diseases that allow disorders to be detected, identified, and monitored. That assessment requires a lot of expertise and experience, which is sometimes susceptible to opinion. In contrast to this qualitative, subjective evaluation, AI is extremely good at identifying subtle patterns in imaging data while automatically providing an objective numerical analysis. Implementing AI to support and assist mammogram physicians can result in more precise and reproducible radiological assessments. This application is opening the door to further development into AI in the radiology market in years or decades to come.
Working off of volumetric tumor segmentation, AI can improve identification and detection across all brain tumors and other neurological cancers with superior accuracy and consistency. The system will also automatically identify brain tumors on MRI scans. These strategies can be extremely valuable in providing precise diagnoses and assessing the tumor response to treatment in a reproducible and unbiased manner. Another use case in this neurological treatment is the prediction of outcomes using AI, which can assist in utilizing the best strategy. Background Machine learning has been used to predict survival among patients based on blood volume distribution data from MR imaging.
For instance, in February 2023, Avicenna, an AI platform for radiology screening, raised €7 million in a series A venture, bringing its capital base to €10 million. The stage employs image-trained profound learning to recognize and evaluate life-threatening ailments in radiology research facilities. It uses CT scan imaging to prioritize patients with symptoms before diagnosis. Avicenna.AI offers two variations: one for heart attack indications and chance and another for brain damage and stroke chance. The platform assists radiologists in deciding if a patient's life is threatened.
Asia Pacific is projected to hold substantial shares of AI in the radiology market owing to a rise in research spending and development in the medical and biotech industries. Moreover, the expected large number of patients in these areas will increase the demand for better cancer treatment infrastructure, propelling healthcare sector growth and aiding market development at a regional level. Asia Pacific has also seen investment in the healthcare sector, especially in emerging economies, to advance newer technologies.
The region's economies are increasingly focusing on creating a sound healthcare system for early patient diagnosis and treatment. In addition, various key companies are focusing on advancing their reach to Asia Pacific countries by building their facilities, leading to the regional market's growth in the coming years. For instance, in May 2023, Annalise. ai, an AI-based radiology company that is a global leader in the field, established its first Indian center in Chennai. Through this strategic move, Annalise continues penetrating the world arena with its presence in established and emerging markets like Asia. This translates into a center that specializes in the research and commercialization of new products containing advanced imaging data coupled with computer science that together results in complete AI solutions to support clinical decision-making.
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