KI im medizinischen Bildgebungsmarkt

Marktdefinition

Der Markt umfasst die Entwicklung, Einführung und Anwendung der Technologien für künstliche Intelligenz (KI) in diagnostischen und bildgebenden Lösungen im gesamten Gesundheitssektor.

Es umfasst AI-gesteuerte Software, Plattformen und Algorithmen, die in Bildgebungsmodalitäten wie Röntgen-, MRT-, CT-Scans und Ultraschall-Scans integriert sind, um die Bildanalyse, Interpretation und klinische Entscheidungsfindung zu verbessern.

Der Markt deckt verschiedene Stakeholder ab, darunter Gesundheitsdienstleister, Hersteller von medizinischen Bildgebungsgeräten, Entwicklern und Forschungsinstitutionen für KI -Technologie, die zu einer verbesserten diagnostischen Genauigkeit, Workflow -Effizienz und Patientenergebnissen beitragen.

KI im medizinischen BildgebungsmarktÜberblick

Die weltweite KI im medizinischen Bildgebungsmarktgröße wurde im Jahr 2023 mit 1.040,0 Mio. USD geschätzt und wird voraussichtlich von 1.276,0 Mio. USD im Jahr 2024 auf 6.477,4 Mio. USD bis 2031 wachsen, was während des Prognosezeitraums eine CAGR von 26,12% aufwies.

Der Markt wird durch die zunehmende Einführung von KI zur Verbesserung der diagnostischen Präzision, zur Straffung von Workflows und zur Verbesserung der Patientenversorgung angetrieben. Fortschritte in Deep Learning, Machine Learning (ML) und Computer Vision haben es mit KI-betriebenen Bildgebungslösungen ermöglicht, um Radiologen bei der Erkennung von Krankheiten in einem frühen Stadium mit größerer Genauigkeit zu unterstützen.

Die steigende Prävalenz chronischer Erkrankungen wie Krebs, kardiovaskuläre Erkrankungen und neurologische Störungen hat die Nachfrage nach KI-gesteuerten Bildgebungstechnologien verstärkt.

Große Unternehmen, die in der KI in der medizinischen Bildgebungsbranche tätig sind, sind GE Healthcare, Aidoc, Viz.ai, Inc., Infervision, Exo Imaging, Inc.

Darüber hinaus verbessert die Integration von KI in medizinische Bildgebungsgeräte die Automatisierung, die Analysezeit und die Unterstützung von Echtzeitentscheidungen. Wachsende Investitionen in die Gesundheitsdigitalisierung, die Ausweitung der Telemedizin und der steigende Bedarf an personalisierter Behandlung tragen weiter zur Markterweiterung bei.

• Im Januar 2024 startete Hyperfine, Inc. die AI-betriebene 8. Generation von SWOOP-Systemsoftware und verbesserte die Bildgebungsfunktionen der Gehirns mit verbesserter Bildqualität und Effizienz von Workflows.

Schlüsselhighlights:

1. Die Größe der KI in der Größe der medizinischen Bildgebungsbranche wurde im Jahr 2023 mit 1.040,0 Mio. USD geschätzt.
2. Der Markt wird voraussichtlich von 2024 bis 2031 auf einer CAGR von 26,12% wachsen.
3. Nordamerika hatte 2023 einen Marktanteil von 36,65% mit einer Bewertung von 381,2 Mio. USD.
4. Das Deep -Learning -Segment erzielte 2023 einen Umsatz von 479,6 Millionen USD.
5. Das CT -Segment (Computertomographie) wird voraussichtlich bis 2031 USD 2.190 Mio. USD erreichen.
6. Das Onkologie -Segment wird voraussichtlich bis 2031 in Höhe von 1.926,8 Mio. USD erreichen.
7. Das Krankenhäusersegment wird voraussichtlich bis 2031 USD 2.526,6 Mio. USD erreichen.
8. Der Markt im asiatisch -pazifischen Raum wird voraussichtlich im Prognosezeitraum auf einer CAGR von 28,15% wachsen.

Marktfahrer

"KI für die Erkennung und Diagnose und Diagnose der frühen Krankheiten"

Die KI im medizinischen Bildgebungsmarkt verzeichnet ein signifikantes Wachstum, was auf die zunehmende Einführung von KI für die Erkennung und Diagnose der Krankheiten sowie die steigende Integration von KI in IT -Systeme im Gesundheitswesen zurückzuführen ist.

KI-betriebene Bildgebungslösungen revolutionieren die Radiologie, indem sie die Genauigkeit und Effizienz der Krankheitsidentifikation verbessern, insbesondere bei Erkrankungen wie Krebs, kardiovaskulären Erkrankungen und neurologischen Störungen.

AI unterstützt Radiologen bei der Früherkennung durch eine schnellere und genauere Analyse medizinischer Bilder, was zu verbesserten Patientenergebnissen und verringertem diagnostischen Fehlern führt.

Darüber hinaus ist die nahtlose Integration von KI in Bildarchivierungs- und Kommunikationssysteme (PACS) und Radiologie-Informationssysteme (RIS) die bildgebenden Workflows, die minimierende Arbeitsbelastung der Radiologen und die Optimierung der klinischen Entscheidungsfindung.

Der Markt registriert eine schnelle Expansion, da Gesundheitsdienstleister zunehmend KI-gesteuerte Automatisierungs- und Entscheidungsunterstützungsinstrumente annehmen und weiterhin die Fortschritte in den Bereichen beschleunigenmedizinische BildgebungTechnologien.

• Im Oktober 2024 kündigte die Familienmediziner (FMP Healthcare Group) Care1 - Health Executive Center und Siemens Healthineers Vietnam die offizielle Einführung des 3D -Mammographiesystems (Mammomat Inspiration) in Kombination mit Transpara AI an, um die Genauigkeit des Erkennung von Brustkrebs zu verbessern. Mammomat Inspiration ist ein fortschrittliches System für digitale Brusttomosynthese, die eine hochauflösende 3D-Bildgebung bereitstellen, die Sichtbarkeit der Läsion verbessern und falsch positive Ergebnisse reduzieren. Bei der Integration in Transpara AI, einem KI-angetriebenen Erkennungssystem, unterstützt die Lösung Radiologen bei der Identifizierung früher Anzeichen von Brustkrebs mit größerer Genauigkeit und Effizienz, zur Straffung von Workflow und die Verbesserung der Patientenergebnisse.

Marktherausforderung

"Regulatorische Unsicherheit"

Amajor Challenge in der KI auf dem medizinischen Bildgebungsmarkt ist der Mangel an standardisierten Vorschriften und Interoperabilität in allen Gesundheitssystemen. KI-betriebene Bildgebungslösungen müssen unterschiedliche regulatorische Rahmenbedingungen in verschiedenen Regionen entsprechen, was es Unternehmen für die weit verbreitete Akzeptanz erschwert.

Darüber hinaus wird die Integration von KI in vorhandene PACs und RIs häufig durch Kompatibilitätsprobleme behindert, wodurch der nahtlose Datenaustausch einschränkt. Die potenzielle Lösung für diese Herausforderung ist die Entwicklung globaler regulatorischer Harmonisierung und standardisierter Validierungsprotokolle.

Zusammenarbeit zwischen Aufsichtsbehörden, Gesundheitseinrichtungen und KI -Entwicklern können klare Richtlinien für das KI -Modelltraining, die klinische Validierung und die Leistungsbenchmarking festlegen.

Die Klarheit der regulatorischen Klarheit kann die Markteinführung beschleunigen und Vertrauen zwischen Angehörigen der Gesundheitsberufe aufbauen, indem sichergestellt wird, dass KI-gesteuerte Bildgebungslösungen konsistente Sicherheits- und Wirksamkeitsstandards entsprechen.

Markttrend

"Cloud Adoption & generative KI"

Die KI auf dem medizinischen Bildgebungsmarkt entwickelt sich mit Schlüsseltrends wie der Expansion von Cloud-basierten KI-Bildgebungslösungen und dem wachsenden Einsatz von generativer KI in der Radiologie.

Cloud-basierte KI-Plattformen verändern die medizinische Bildgebung, indem sie den Remote-Zugriff auf diagnostische Tools, die Zusammenarbeit in Echtzeit zwischen Angehörigen der Gesundheitsberufe und verbessertes Datenmanagement ermöglichen. Diese Lösungen verbessern die Skalierbarkeit und Interoperabilität und ermöglichen es Krankenhäusern und Bildgebungszentren, KI-gesteuerte Diagnostika nahtlos in vorhandene Gesundheitsinfrastrukturen zu integrieren.

Darüber hinaus ist die Entstehung generativer KI die Radiologie, die die Erzeugung der Berichtsberichte, die Verbesserung der Bildqualität und das Erstellen von synthetischen Datensätzen für das KI -Modelltraining umformieren.

Diese Technologie verbessert die Effizienz der Workflow und unterstützt die Präzisionsdiagnostik, indem sie detaillierte Erkenntnisse aus medizinischen Bildern generieren. Die KI-betriebenen Bildgebung werden weiter fortgeschritten, zugänglich und effizienter, wenn diese Trends an Dynamik gewinnen und weitere Innovationen auf dem Markt treiben.

• Im Dezember 2024 startete Concertai eine Cloud-Version von Software-AS-A-Service (SaaS) des AI-fähigen Portfolios von Terarecon, in der Caraai und Eureka Clinical AI in eine einzige Cloud-Plattform integriert werden. Dieser Fortschritt verbessert die Zugänglichkeit für Anbieter von Gesundheitsdienstleistern, indem sie KI-betriebene Visualisierung und klinische Workflows durch einen abonnementbasierten Service ermöglichen.

KI im Marktbericht für medizinische Bildgebende Snapshot

Segmentierung	Details
Nach Technologie	Tiefeslernen, maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung
Nach Modalität	Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT), Röntgen-, Ultraschall- und Kernbildgebung
Durch Anwendung	Neurologie, Kardiologie, Onkologie, Orthopädie, andere
Nach Endbenutzer	Krankenhäuser, diagnostische Bildgebungszentren, ambulante chirurgische Zentren, Forschung und akademische Institutionen
Nach Region	Nordamerika: USA, Kanada, Mexiko
	Europa: Frankreich, Großbritannien, Spanien, Deutschland, Italien, Russland, Rest Europas
	Asiatisch-pazifik: China, Japan, Indien, Australien, ASEAN, Südkorea, Rest des asiatisch-pazifischen Raums
	Naher Osten und Afrika: Türkei, VAE, Saudi -Arabien, Südafrika, Rest des Nahen Ostens und Afrikas
	Südamerika: Brasilien, Argentinien, Rest Südamerikas

Marktsegmentierung:

• Nach Technologie (Deep Learning, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache): Das Deep -Learning -Segment verdient aufgrund seiner fortgeschrittenen Mustererkennungsfunktionen im Jahr 2023 einen Wert von 479,6 Mio. USD und ermöglicht eine verbesserte Bildanalyse und Erkennung von Krankheiten.
• Nach Modalität (Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT), Röntgen und Ultraschall): Das Segment der Computertomographie (CT) hielt aufgrund seiner weit verbreiteten Verwendung bei diagnostizierten Bedingungen mit hochauflösender Bildgebung einen Anteil von 36,12% am Markt.
• Nach Anwendung (Neurologie, Kardiologie, Onkologie und Orthopädie): Das Onkologie-Segment wird voraussichtlich bis 2031 USD 1.926,8 Mio. USD erreichen
• Nach Endbenutzern (Krankenhäuser, diagnostische Bildgebungszentren, ambulante chirurgische Zentren sowie Forschungs- und akademische Institutionen) wird voraussichtlich bis 2031 USD aufgrund der wachsenden Integration von AI-betriebenen Imaging-Lösungen für erweiterte Diagnose und Patientenmanagement auf USD 2.526,6 Mio. erreicht.

KI im medizinischen BildgebungsmarktRegionale Analyse

Basierend auf der Region wurde der Markt in Nordamerika, Europa, Asien -Pazifik, Naher Osten und Afrika und Lateinamerika eingeteilt.

Nordamerika KI im medizinischen Bildgebungsmarkt machte 2023 einen Marktanteil von rund 36,65% mit einer Bewertung von 381,2 Mio. USD aus. Die Dominanz wird durch fortschrittliche Infrastruktur für die Gesundheit von Gesundheit, eine hohe Einführung von KI-betriebenen Bildgebungslösungen und starke Investitionen in die Medizintechnik angetrieben.

Das Vorhandensein führender KI- und medizinischer Bildgebungsunternehmen, zusammen mit erheblichen Finanzmitteln von staatlichen und privaten Organisationen für KI-gesteuerte Innovationen im Gesundheitswesen, hat den Markt weiter angetrieben.

Darüber hinaus treibt die zunehmende Prävalenz chronischer Krankheiten wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und neurologische Störungen die Nachfrage nach AI-verstärkten Bildgebungslösungen vor, die die frühe Diagnose und Behandlungsplanung verbessern.

AI-gesteuerte Radiologie-Tools helfen dabei, Abnormalitäten effizienter zu erkennen, die Arbeitsbelastung für Radiologen zu verringern und die Patientenergebnisse zu verbessern. Darüber hinaus haben die zunehmende Integration von KI in Radiologie -Arbeitsabläufe, die steigende Prävalenz chronischer Krankheiten und unterstützende regulatorische Rahmenbedingungen zum dominierenden Marktanteil der Region beigetragen.

Die KI in der medizinischen Bildgebungsindustrie im asiatisch-pazifischen Raum ist im Prognosezeitraum mit einer signifikanten CAGR von 28,15% wachsen, die durch rasche Fortschritte bei der Gesundheitsinfrastruktur, die Annahme von diagnostischen Lösungen auf KI-basierten und steigenden Belastungen durch chronische Erkrankungen erhöht wird.

Länder wie China, Japan und Indien registrieren eine starke Nachfrage nach KI-gesteuerten medizinischen Bildgebung, da die Investitionen im Gesundheitswesen, staatliche Initiativen für die Förderung der KI im Gesundheitswesen und das Bewusstsein für frühzeitige Erkennung von Krankheiten, erweitert werden.

Darüber hinaus beschleunigt das Vorhandensein neu auftretender KI-Startups und Kooperationen zwischen Gesundheitsdienstleistern und Technologieunternehmen die Einführung von AI-betriebenen Bildgebungslösungen in der gesamten Region.

• Im August 2024 kündigte MVISION AI die erfolgreiche Genehmigung seines Antrags auf MVISION AI -Segmentierung (Contour+) durch die Central Drugs Standard Control Organization (CDSCO) an. Dieser regulatorische Meilenstein ebnet den Weg für den Einsatz der fortgeschrittenen Bildanalyse -Algorithmen der MVISION AI in der Planung von Arbeitsabläufen der Strahlungstherapie in ganz Indien.

Regulatorische Rahmenbedingungen

• In den USA, Die Food and Drug Administration (FDA) reguliert AI-betriebene medizinische Bildgebungslösungen im Rahmen ihrer Software als SAMD-Rahmen (SAMD), wodurch ihre Sicherheit, Effektivität und Leistung in klinischen Umgebungen gewährleistet ist. AI-basierte Bildgebungssoftware wird basierend auf den Risikostufen klassifiziert, typischerweise als medizinische Geräte der Klasse II oder III, und erfordert eine behördliche Genehmigung vor dem Markteintritt.
• In IndienDie Central Drugs Standard Control Organization (CDSCO) reguliert die AI-gesteuerte Bildgebungssoftware und erfordert die Genehmigung für den klinischen Gebrauch, insbesondere für die autonome Entscheidungsfindung in der Diagnostik. Der Indian Council of Medical Research (ICMR) hat auch Richtlinien veröffentlichtKI im GesundheitswesenGewährleistung der ethischen Verwendung, Datenschutz und klinischer Validierung von KI-gesteuerten Bildgebungstechnologien.

Wettbewerbslandschaft:

Die KI in der medizinischen Bildgebungsbranche zeichnet sich durch einen intensiven Wettbewerb aus. Die wichtigsten Akteure konzentrieren sich auf strategische Initiativen und technologische Fortschritte, um ihre Marktposition zu stärken.

Unternehmen investieren aktiv in Forschung und Entwicklung (F & E), um die AI-gesteuerten Bildgebungsalgorithmen zu verbessern und eine höhere Genauigkeit bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten zu gewährleisten. Viele Unternehmen integrieren Deep Learning- und ML -Modelle in Bildgebungssysteme, um die Workflow -Automatisierung und die klinische Entscheidungsunterstützung zu optimieren.

Strategische Partnerschaften und Zusammenarbeit mit Gesundheitsdienstleistern, Forschungsinstitutionen und Herstellern von Medizinprodukten sind ein häufiger Ansatz zur Beschleunigung von Innovationen und die Erweiterung der KI -Einführung in der Radiologie.

Unternehmen verfolgen auch regulatorische Genehmigungen in Schlüsselmärkten, um die Einhaltung der sich entwickelnden Gesundheitsstandards zu gewährleisten und die Verbreitung ihrer KI-betriebenen Bildgebungslösungen zu erleichtern.

Eine weitere entscheidende Strategie besteht darin, Produktportfolios durch Einführung von KI-gesteuerten Bildgebungslösungen zu erweitern, die auf bestimmte Erkrankungen wie Onkologie, Kardiologie und Neurologie zugeschnitten sind.

Unternehmen umfassen zunehmend Cloud-basierte KI-Plattformen, um Remote-Zugriff zu ermöglichen, das Datenmanagement zu verbessern und die Interoperabilität mit vorhandenen IT-Systemen im Gesundheitswesen zu verbessern. Fusionen und Akquisitionen werden verwendet, um die KI -Fähigkeiten zu stärken, proprietäre Algorithmen zu erwerben und Zugang zu einem breiteren Kundenstamm zu erhalten.

Darüber hinaus investieren Unternehmen in die geografische Expansion, insbesondere in Schwellenländer, durch die Einrichtung von Partnerschaften mit lokalen Gesundheitsdienstleistern und die Sicherung von Vorschriften.

• Im November 2024 kündigte Viz.ai eine Zusammenarbeit mit Microsoft an, um seine Erkennung von KI-angetriebenen Krankheiten in das Precision Imaging Network unter Microsoft Cloud für das Gesundheitswesen zu integrieren. Die Partnerschaft zielt darauf ab, über 48 KI -Modelle, die nahtlos in klinische Arbeitsabläufe integriert sind, zu liefern und umsetzbare klinische Erkenntnisse zur Verbesserung der Patientenergebnisse zu liefern.

Liste der wichtigsten Unternehmen in der KI im medizinischen Bildgebungsmarkt:

• GE Gesundheitswesen
• Aidoc
• Viz.ai, Inc.
• Abschluss
• EXO Imaging, Inc.
• Subtile Medical, Inc.
• Tempus
• Radnet Inc.
• Siemens Healthineers AG
• Qure.ai
• Nvidia Corporation
• Lunit Inc.
• Vuno Inc.
• Paige Ai, Inc.
• Koninklijke Philips N.V.

Jüngste Entwicklungen (Partnerschaften/ Produkteinführung)

• Im März 2025GE Healthcare und Nvidia kündigten ihre Zusammenarbeit bei GTC 2025 an und erweitern ihre 16-jährige Partnerschaft, um kI-gesteuerte autonome Bildgebungslösungen voranzutreiben. Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf autonome Anwendungen und autonome Röntgentechnologien innerhalb von Ultraschall, um die Belastung der Angehörigen der Gesundheitsberufe durch die Verbesserung der Bildgebungseffizienz und -genauigkeit zu verringern.
• Im Februar 2025, DeepHealth, Inc. führte seine KI-betriebenen Radiologie-Informatik- und Krebs-Screening-Lösungen bei ECR 2025 in Wien ein, die von DeepHealth OS angetrieben werden. Das Unternehmen startete die Diagnosesuite, einen AI-verbesserten PACS-Ersatz, und SmartMammo, eine KI-gesteuerte Mammographie-SaaS-Lösung, um die Radiologie-Workflows zu optimieren.
• Im Januar 2025Royal Philips enthüllte den AI-angetriebenen CT-5300 bei AOCR 2025, Chennai, und markierte einen Durchbruch in der Computertomographie (CT). Das 128-Slice-System integriert die AI-gesteuerte Rekonstruktion, die Herzbewegungskorrektur und die intelligenten Workflows, wodurch die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz zwischen klinischen Anwendungen verbessert wird.