Stratistics MRC에 따르면 세계 의료 영상 진단 분야 AI시장은 2023년 10억 110만 달러를 차지하고 예측 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR) 32.8%를 나타낼 전망이며 2030년에는 72억 9280만 달러에 달한다 예측됩니다.
의료 영상 진단은 첨단 컴퓨터 접근법, 특히 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 X 선, MRI 스캔, CT 스캔 등의 의료 이미지를 분석하고 해석하는 것이며,이 기술의 도움 빌려, 의료 종사자는 질병 및 이상을 더 정확하고 신속하게 식별할 수 있습니다. 의료 진단 분야에 혁명을 일으켜 질병의 조기 발견, 치료 계획, 맞춤형 의료를 통해 환자의 결과와 건강 관리의 효과에 큰 영향을 줄 가능성이 있습니다.
미국 암 협회에 따르면 미국에서는 올해 폐암과 기관지암의 합계 236,740명이 새로 이환할 것으로 추정되고 있습니다.
세계 정부는 인공지능이 환자의 결과를 개선하고 건강 관리 지출을 줄일 수 있음을 알고 있습니다. 또한, 의료 영상 진단에 있어서 AI의 윤리적이고 안전한 응용을 지원하기 위한 노력은 연구에 대한 자금 지원, 세금 우대 조치, 규제 프레임워크 등이 있습니다. 의료 영상 진단에서 AI의 성장과 발전은 혁신을 장려하고 AI 솔루션에 대한 투자에 보답하고 기술 기업, 의료 조직 및 규제 기관의 협력을위한 친절한 환경을 만드는 이러한 정책에 의해 가속화 됩니다. 그러므로 각국 정부는 건강 관리에서 AI 기술의 창출과 이용을 촉진하기 위한 정책, 대출, 규제를 실시했습니다.
시장 확대는 광범위한 질병을 진단하기 위해 의료 영상 샘플 및 기타 장비에 사용되는 다양한 인공지능 접근법이 높은 비용으로 제한됩니다. 게다가, 미개발국이나 빈곤국의 의료 시설 및 연구 기관의 대부분은 현시점에서는 의료 영상 진단 분야의 AI 연구 개발에 관련하는 높은 비용을 지불할 수 없습니다. 따라서 시장 확대는 이러한 문제로 인해 방해받고 있습니다.
초음파, 컴퓨터 단층 촬영, 자기 공명 영상법(MRI)은 큰 진보를 이룬 의료 영상 기술의 예입니다. 이러한 최첨단 이미징 기술은 엄청난 양의 복잡한 데이터를 제공하고 AI 알고리즘을 통해 효과적으로 평가함으로써 보다 맞춤 치료 프로그램을 가능하게 합니다. 그러므로 영상 진단 양식의 기술 개척은 시장 확대를 촉진합니다.
시장 확대는 의료 영상 진단 및 인공지능 경험을 모두 갖춘 훈련된 인력 부족으로 인해 방해 받고 있습니다. 게다가 의료기관은 인공지능 알고리즘, 의료 데이터, 임상 처치의 복잡성을 관리할 수 있는 인력 확보 및 육성에 빈번하게 어려움을 겪고 있기 때문에 이 부족으로 인공지능 솔루션의 개발과 배포를 방해할 수 있습니다. 따라서 이러한 문제는 시장 확대를 제한합니다.
의료 영상 진단 분야 AI 시장은 COVID-19의 팬데믹에 의해 다양한 면에서 악영향을 받았습니다. 공급망이 혼란스러워 AI를 활용한 의료용 이미지 처리 솔루션의 개발과 도입이 지연되었습니다. 인공지능 기술의 이용은 유행 관련 문제에 대한 건강 관리 자원과 초점의 변화에 의해 더욱 방해되었습니다. 또한, 의료 영상 진단의 AI 애플리케이션은 교육 및 검증을위한 일관된 데이터 흐름에 의존하기 때문에 긴급하지 않은 의료 절차 및 영상 검사의 가용성이 떨어졌습니다. 성장에 영향을 주었습니다. 그러므로 팬데믹은 이 업계에서 AI 도입의 급성장을 갑자기 멈췄습니다.
C암과 같은 인터벤셔널 X선 기술을 이용한 영상 유도 절차 증가로 인해 X선 분야가 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다. 게다가 C 암, 특히 평면 패널 검출기를 탑재한 소형 C 암과 디지털 X선 촬영 장치의 개발에 의해, X선의 필요량이 대폭 증가하고 있습니다. 따라서 X선 영상 진단에 AI를 통합하면 질병의 조기 진단을 늘리고 인위적 실수를 줄이고 궁극적으로 환자의 예후를 개선하는 동시에 비용을 절감할 수 있습니다.
뇌 및 척수의 MRI 및 CT 영상과 같은 복잡한 신경 영상 데이터는 AI 기술, 특히 머신러닝 및 심층 학습 알고리즘을 사용하여 분석되므로 신경 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 복합 연간 성장률(CAGR)을 갖습니다. 예상됩니다. 또한, 작은 구조적 및 기능적 이상을 검출함으로써, 이들 AI 시스템은 알츠하이머병, 뇌졸중, 뇌종양 등 신경질환의 확인과 진단을 지원합니다. 따라서 AI는 질병의 진행 예측 및 치료 계획에도 도움이 되어, 신경질환 환자에 대한 조기 개입과 개별 케어를 가능하게 하고, 신경학의 영역을 진보시켜, 환자의 결과를 향상시킵니다.
아시아태평양은 최첨단 기술의 보급, 네트워크 연결성 향상, 정부 initiative 확대로 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 게다가 투자의 급격한 성장, 특히 중국과 인도의 인공지능(AI) 이용 기업 증가, 화질을 향상시킴으로써 이 지역의 의료 인프라 격차를 축소하는 AI의 큰 가능성이 더욱 원동력이 되고 있습니다. 또한 AI를 활용한 로봇 검사나 의료 영상 진단 등 건강 관리 업계에서는 디지털화가 가속화되고 있습니다.
북미는 예측 기간 동안 복합 연간 성장률(CAGR)이 가장 높을 것으로 예상됩니다. 이는 의료 이미지의 정확성, 효율성 및 속도를 향상시키는 고급 진단 기술이 점점 더 필요해지고 있기 때문입니다. 또한 AI 기반 솔루션은 방사선과 의사 및 기타 건강 관리 직원이 복잡한 의료 이미지를 제시할 때 지원, 진단 정확도 향상, 의사 결정 개선을 촉진할 잠재력을 가지고 있습니다. 따라서 지역시장의 확대와 자금조달도 보다 우수한 진단도구에 대한 수요 증가에 힘입어 의료이미지 분야에서 지역 AI(인공지능)의 주요 촉진요인이 되고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence in Medical Imaging Market is accounted for $1,001.1 million in 2023 and is expected to reach $7,292.8 million by 2030 growing at a CAGR of 32.8% during the forecast period. Artificial intelligence in medical imaging is the analysis and interpretation of medical images such as X-rays, MRI scans, and CT scans using sophisticated computer approaches, especially machine learning and deep learning algorithms, with the help of this technology, medical personnel can identify diseases, anomalies, and abnormalities more precisely and quickly. It has the potential to revolutionize the area of medical diagnostics and have a profound impact on patient outcomes and healthcare effectiveness through early disease identification, treatment planning, and personalized medicine.
According to the American Cancer Society, a total of 236,740 new cases of lung and bronchus cancer are estimated this year in the United States.
Governments all over the world have knowledge of how AI has the potential to improve patient outcomes and lower healthcare expenditures. Moreover, initiatives that support the ethical and safe application of AI in medical imaging include funding for research, tax breaks, and regulatory frameworks. The growth and development of AI in medical imaging is accelerated by these policies, which encourage innovation, reward investment in AI solutions, and create a friendly climate for cooperation among technology companies, healthcare organizations, and regulatory agencies. Therefore, governments have implemented policies, financing, and regulations to promote the creation and use of AI technologies in healthcare.
The expansion of the market is constrained by the high cost of various artificial intelligence approaches used in medical imaging samples and other equipment to diagnose a wide range of disorders. Additionally, the majority of healthcare facilities and research institutions in undeveloped and poor countries are unable to pay the higher costs associated with R&D for artificial intelligence in medical imaging at the moment. The market expansion is therefore hampered by these issues.
Ultrasound, computed tomography, and magnetic resonance imaging (MRI) are examples of medical imaging technologies that have made major improvements. These cutting-edge imaging techniques provide enormous amounts of complicated data, which have been effectively evaluated by AI algorithms to allow for more individualized treatment programs. Therefore, technological developments in imaging modalities promote market expansion.
The expansion of the market is hampered by the lack of trained personnel with experience in both medical imaging and artificial intelligence. Furthermore, as healthcare organizations frequently struggle to locate and train individuals who can manage the intricacies of AI algorithms, medical data, and clinical procedures, this shortage could impede the development and deployment of AI solutions. Therefore, these problems restrict the market's expansion.
The artificial intelligence in medical imaging market has been negatively impacted by the COVID-19 pandemic in a number of ways. Supply chains were upset, which delayed the development and implementation of AI-driven medical imaging solutions. The use of AI technologies was further hindered by the shift in healthcare resources and focus to pandemic-related issues. Additionally, as AI applications in medical imaging depend on a consistent stream of data for training and validation, the decreased availability of non-urgent medical procedures and imaging studies had an impact on the market's growth. Therefore, the pandemic suddenly stopped the rapid growth of AI deployment in this industry.
The X-ray segment is estimated to hold the largest share, due to the rise in image-guided procedures using interventional x-ray technology, such as C-arms and other models. Moreover, the requirement for X-rays has substantially increased due to the development of C-arms, particularly small C-arms with flat panel detectors and digital radiography. Therefore, by incorporating AI into X-ray imaging, it is possible to increase the early diagnosis of disease, lessen human error, and eventually improve patient outcomes while also saving money.
The Neurology segment is anticipated to have highest CAGR during the forecast period, due to complex neuroimaging data, such as those from MRI and CT images of the brain and spinal cord, are analyzed using AI technology, notably machine learning and deep learning algorithms. Moreover, by detecting small structural and functional anomalies, these AI systems assist in the identification and diagnosis of neurological illnesses like Alzheimer's disease, stroke, and brain tumors. Therefore, AI can also help with disease progression prediction and therapy planning, enabling early intervention and individualized care for patients with neurological diseases, progressing the area of neurology, and increasing patient outcomes.
Asia Pacific commanded the largest market share during the extrapolated period owing to the widespread use of cutting-edge technologies, improved network connectivity, and expanded government initiatives. Moreover, the exponential growth in investment, the rise in artificial intelligence (AI)-using businesses, particularly in China and India, and the great potential for AI to reduce the region's healthcare infrastructure gap by enhancing image quality are further motivating drivers. Furthermore, digitization is speeding up in the healthcare industry, including robotic testing and medical image processing powered by AI.
North America is expected to witness highest CAGR over the projection period; owing to advanced diagnostic technologies with increased accuracy, efficiency, and speed in medical imaging are becoming more and more necessary. Additionally, AI-based solutions have the potential to assist radiologists and other healthcare workers in presenting complex medical pictures, improving diagnostic precision, and facilitating improved decision-making. Therefore, regional market expansion and funding are also key drivers for regional AI (artificial intelligence) in the medical imaging sector, which is driven by the increasing demand for better diagnostic tools.
Some of the key players in the Artificial Intelligence in Medical Imaging Market include: Aitia, Arterys Inc., BenevolentAI, Digital Diagnotics Inc., EchoNous, GE Healthcare, IBM Watson Health, Intel Corporation, Lunit Inc., Nanox Imaging LTD., OrCam, Prognos Health, Qventus, Siemens Healthcare GmbH and ZealthLife technologies Pte. Ltd
In September 2022, IBM announced its intent to acquire Dialexa, a prominent U.S. digital product engineering services firm. This acquisition will strengthen the company's product engineering expertise while offering end-to-end digital transformation services for clients.
In August 2022, GE Healthcare unveiled Definium™ 656 HD, a next-generation X-ray system in its fixed X-ray products portfolio. This product offers in-room workflows and motorization with an intelligent workflow suite, flashpad detectors, and AI-driven helix advanced image processing software.
In June 2021, VUNO Inc., a South Korean AI business, announced a strategic partnership with Samsung Electronics for the incorporation of the AI-powered mobile digital X-ray system VUNO Med-Chest X-ray within the GM85. This partnership is projected to bring VUNO closer to the expansion of AI applications that are market-ready due to its access to the global market.