IA en el mercado de imágenes médicas

Definición de mercado

El mercado abarca el desarrollo, la adopción y la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial (IA) en soluciones de diagnóstico e imágenes en todo el sector de la salud.

Incluye software, plataformas y algoritmos impulsados ​​por la IA integrados con modalidades de imágenes como rayos X, resonancia magnética, tomografía computarizada y escaneos de ultrasonido para mejorar el análisis de imágenes, la interpretación y la toma de decisiones clínicas.

El mercado cubre a varios interesados, incluidos los proveedores de atención médica, los fabricantes de equipos de imágenes médicas, los desarrolladores de tecnología de inteligencia artificial e instituciones de investigación, que contribuyen a una mayor precisión del diagnóstico, eficiencia del flujo de trabajo y resultados de los pacientes.

IA en el mercado de imágenes médicasDescripción general

La IA global en el tamaño del mercado de imágenes médicas se valoró en USD 1,040.0 millones en 2023 y se prevé que crecerá de USD 1.276.0 millones en 2024 a USD 6,477.4 millones para 2031, exhibiendo una tasa compuesta anual de 26.12% durante el período del pronóstico.

El mercado está impulsado por la creciente adopción de IA para mejorar la precisión de diagnóstico, racionalizar los flujos de trabajo y mejorar la atención al paciente. Los avances en el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático (ML) y la visión por computadora han permitido soluciones de imágenes con IA para ayudar a los radiólogos a detectar enfermedades en una etapa temprana con mayor precisión.

La creciente prevalencia de afecciones crónicas como el cáncer, las enfermedades cardiovasculares y los trastornos neurológicos ha amplificado la demanda de tecnologías de imágenes impulsadas por IA.

Las principales empresas que operan en la IA en la industria de imágenes médicas son GE Healthcare, AIDOC, VIZ.AI, Inc., Infervision, Exo Imaging, Inc, Sugle Medical, Inc., Tempus, Radnet Inc., Siemens Healthineers AG, Qure.ai, Nvidia Corporation, Lunit Inc., Vuno Inc., PAige AI, Inc. e KoninkliJke Philips.

Además, la integración de IA con equipos de imágenes médicas está mejorando la automatización, reduciendo el tiempo de análisis y el apoyo a la toma de decisiones en tiempo real. Las crecientes inversiones en la digitalización de la salud, la expansión de la telemedicina y la creciente necesidad de tratamiento personalizado contribuyen aún más a la expansión del mercado.

• En enero de 2024, Hyperfine, Inc. lanzó la octava generación de software del sistema SWOOP, mejorando las capacidades de imágenes cerebrales con una mejor calidad de imagen y eficiencias de flujo de trabajo.

Destacados clave:

1. La IA en el tamaño de la industria de imágenes médicas se valoró en USD 1.040.0 millones en 2023.
2. Se proyecta que el mercado crecerá a una tasa compuesta anual de 26.12% de 2024 a 2031.
3. América del Norte tenía una cuota de mercado del 36.65% en 2023, con una valoración de USD 381.2 millones.
4. El segmento de aprendizaje profundo obtuvo USD 479.6 millones en ingresos en 2023.
5. Se espera que el segmento de tomografía computarizada (CT) alcance USD 2,190.0 millones para 2031.
6. Se espera que el segmento de oncología llegue a USD 1.926.8 millones para 2031.
7. Se espera que el segmento de hospitales alcance USD 2,526.6 millones para 2031.
8. Se anticipa que el mercado en Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual del 28.15% durante el período de pronóstico.

Conductor de mercado

"AI para la detección y diagnóstico de enfermedades tempranas"

La IA en el mercado de imágenes médicas está registrando un crecimiento significativo, impulsado por la creciente adopción de IA para la detección y diagnóstico de enfermedades tempranas, así como la creciente integración de IA con sistemas de TI de atención médica.

Las soluciones de imágenes con AI están revolucionando la radiología al mejorar la precisión y la eficiencia de la identificación de la enfermedad, particularmente para afecciones como el cáncer, las enfermedades cardiovasculares y los trastornos neurológicos.

La IA ayuda a los radiólogos a la detección temprana al permitir un análisis más rápido y preciso de las imágenes médicas, lo que lleva a mejorar los resultados del paciente y reducidos los errores de diagnóstico.

Además, la integración perfecta de la IA con los sistemas de archivos de imágenes y sistemas de comunicación (PAC) y Radiology Information (RIS) está racionalizando los flujos de trabajo de imágenes, minimizando la carga de trabajo del radiólogo y la optimización de la toma de decisiones clínicas.

El mercado está registrando una rápida expansión a medida que los proveedores de atención médica adoptan cada vez más las herramientas de automatización y apoyo de decisiones, acelerando aún más los avances enimagen médicatecnologías.

• En octubre de 2024, Family Medical Practice (FMP Healthcare Group) Care1 - Centro ejecutivo de salud y saludos de Siemens Vietnam anunció el lanzamiento oficial del sistema de mamografía 3D (inspiración Mammomat) combinada con Transpara AI para mejorar la precisión de la detección del cáncer de mama. Mammomat Inspiration es un sistema de tomosíntesis de mama digital avanzado diseñado para proporcionar imágenes 3D de alta resolución, mejorar la visibilidad de la lesión y reducir los falsos positivos. Cuando se integra con Transpara AI, un sistema de detección con IA, la solución ayuda a los radiólogos a identificar signos tempranos de cáncer de mama con mayor precisión y eficiencia, racionalización del flujo de trabajo y mejorando los resultados de los pacientes.

Desafío del mercado

"Incertidumbre regulatoria"

El desafío de AMajor en la IA en el mercado de imágenes médicas es la falta de regulaciones estandarizadas e interoperabilidad en los sistemas de salud. Las soluciones de imágenes con AI deben cumplir con diferentes marcos regulatorios en diferentes regiones, lo que dificulta que las empresas logren una adopción generalizada.

Además, la integración de IA con PAC y RI existentes a menudo se ve obstaculizada por problemas de compatibilidad, lo que limita el intercambio de datos sin problemas. La solución potencial a este desafío es el desarrollo de la armonización regulatoria global y los protocolos de validación estandarizados.

Los esfuerzos de colaboración entre los organismos regulatorios, las instituciones de atención médica y los desarrolladores de IA pueden ayudar a establecer pautas claras para la capacitación de modelos de IA, la validación clínica y la evaluación comparativa de rendimiento.

La claridad regulatoria puede acelerar la adopción del mercado y generar confianza entre los profesionales de la salud al garantizar que las soluciones de imágenes impulsadas por la IA cumplan con los estándares consistentes de seguridad y eficacia.

Tendencia de mercado

"Adopción en la nube y IA generativa"

La IA en el mercado de imágenes médicas está evolucionando con tendencias clave como la expansión de las soluciones de imágenes de IA basadas en la nube y el uso creciente de la IA generativa en radiología.

Las plataformas de IA basadas en la nube están transformando imágenes médicas al permitir el acceso remoto a las herramientas de diagnóstico, la colaboración en tiempo real entre los profesionales de la salud y la gestión de datos mejorada. Estas soluciones mejoran la escalabilidad e interoperabilidad, lo que permite que los hospitales y los centros de imágenes integren los diagnósticos impulsados ​​por la IA sin problemas en las infraestructuras de atención médica existentes.

Además, la aparición de IA generativa está remodelando la radiología al automatizar la generación de informes, mejorar la calidad de la imagen y crear conjuntos de datos sintéticos para la capacitación del modelo de IA.

Esta tecnología mejora la eficiencia del flujo de trabajo y respalda el diagnóstico de precisión mediante la generación de ideas detalladas a partir de imágenes médicas. Las imágenes con AI se están volviendo más avanzadas, accesibles y eficientes a medida que estas tendencias ganan impulso, lo que impulsa una mayor innovación en el mercado.

• En diciembre de 2024, el Consejo lanzó una versión en la nube de software como servicio (SaaS) de la cartera habilitada para AI de Terarecon, que integran Caraai y Eureka Clinical AI en una sola plataforma en la nube. Este avance mejora la accesibilidad para los proveedores de atención médica al habilitar la visualización con IA y los flujos de trabajo clínicos a través de un servicio basado en suscripción.

AI en la instantánea del informe del mercado de imágenes médicas

Segmentación	Detalles
Por tecnología	Aprendizaje profundo, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural
Por modalidad	Tomografía computarizada (CT), resonancia magnética (MRI), rayos X, ultrasonido, imágenes nucleares
Por aplicación	Neurología, cardiología, oncología, ortopedia, otros
Por usuario final	Hospitales, centros de diagnóstico de imágenes, centros quirúrgicos ambulatorios, instituciones de investigación e académicas
Por región	América del norte: Estados Unidos, Canadá, México
	Europa: Francia, Reino Unido, España, Alemania, Italia, Rusia, resto de Europa
	Asia-Pacífico: China, Japón, India, Australia, ASEAN, Corea del Sur, resto de Asia-Pacífico
	Medio Oriente y África: Turquía, EAU, Arabia Saudita, Sudáfrica, resto de Medio Oriente y África
	Sudamerica: Brasil, Argentina, resto de América del Sur

Segmentación de mercado:

• Por tecnología (aprendizaje profundo, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural): el segmento de aprendizaje profundo ganó USD 479.6 millones en 2023, debido a sus capacidades avanzadas de reconocimiento de patrones, lo que permite un análisis de imágenes mejorado y la detección de enfermedades.
• Por modalidad (tomografía computarizada (CT), resonancia magnética (MRI), rayos X y ultrasonido): el segmento de tomografía computarizada (TC) mantuvo una participación del mercado 36.12% en 2023, debido a su uso generalizado en el diagnóstico de condiciones complejas con imágenes de alta resolución.
• Por aplicación (neurología, cardiología, oncología y ortopedia): se proyecta que el segmento de oncología alcanza USD 1.926.8 millones para 2031, debido a la creciente adopción de imágenes impulsadas por la IA para la detección temprana del cáncer y una evaluación precisa de tumores.
• Por usuario final (hospitales, centros de diagnóstico de imágenes, centros quirúrgicos ambulatorios e instituciones académicas e investigaciones): se proyecta que el segmento de hospitales alcanzará los USD 2,526.6 millones para 2031, debido a la creciente integración de soluciones de imágenes con IA para diagnósticos mejorados y manejo de pacientes.

IA en el mercado de imágenes médicasAnálisis regional

Según la región, el mercado se ha clasificado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América Latina.

La IA de América del Norte en el mercado de imágenes médicas representó una cuota de mercado de alrededor del 36,65% en 2023, con una valoración de USD 381,2 millones. El dominio está impulsado por una infraestructura avanzada de atención médica, una alta adopción de soluciones de imágenes con IA e inversiones sólidas en tecnología médica.

La presencia de las principales compañías de imágenes de IA e imágenes médicas, junto con un financiamiento significativo de las organizaciones gubernamentales y privadas para innovaciones de atención médica impulsadas por la IA, ha impulsado aún más el mercado.

Además, la creciente prevalencia de enfermedades crónicas, como el cáncer, las enfermedades cardiovasculares y los trastornos neurológicos, está impulsando la demanda de soluciones de imagen mejoradas con AI que mejoran el diagnóstico temprano y la planificación del tratamiento.

Las herramientas de radiología impulsadas por la IA ayudan a detectar anormalidades de manera más eficiente, reduciendo la carga de trabajo para los radiólogos y mejorar los resultados de los pacientes. Además, el aumento de la integración de la IA en los flujos de trabajo de radiología, el aumento de la prevalencia de enfermedades crónicas y los marcos regulatorios de apoyo han contribuido a la cuota de mercado dominante de la región.

La IA en la industria de imágenes médicas en Asia Pacífico está a punto de crecer a una tasa compuesta anual de 28.15% durante el período de pronóstico, impulsado por los rápidos avances en la infraestructura de la salud, el aumento de la adopción de soluciones de diagnóstico basadas en IA y una carga creciente de las enfermedades crónicas.

Países como China, Japón e India están registrando una fuerte demanda de imágenes médicas impulsadas por la IA, debido a la expansión de las inversiones en salud, las iniciativas gubernamentales que promueven la IA en la atención médica y la creciente conciencia de la detección de enfermedades tempranas.

Además, la presencia de nuevas empresas de IA emergentes y colaboraciones entre los proveedores de atención médica y las empresas de tecnología están acelerando la adopción de soluciones de imágenes con IA en toda la región.

• En agosto de 2024, MVision AI anunció la aprobación exitosa de su solicitud de segmentación de IA MVISION (Contour+) por la Organización de Control de Estándar de Medicamentos Centrales (CDSCO). Este hito regulatorio allana el camino para el despliegue de algoritmos de análisis de imágenes avanzados de MVISION AI en flujos de trabajo de planificación del tratamiento de radioterapia en toda la India.

Marcos regulatorios

• En los EE. UU., La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) regula las soluciones de imágenes médicas con IA bajo su marco de software como dispositivo médico (SAMD), asegurando su seguridad, efectividad y rendimiento en entornos clínicos. El software de imágenes basado en IA se clasifica en función de los niveles de riesgo, generalmente como dispositivos médicos de clase II o Clase III, que requieren la aprobación regulatoria antes de la entrada al mercado.
• En la India, La Organización de Control de Estándar de Medicamentos Centrales (CDSCO) regula el software de imagen impulsado por la IA, que requiere aprobación para el uso clínico, particularmente para la toma de decisiones autónomas en diagnósticos. El Consejo Indio de Investigación Médica (ICMR) también ha emitido pautas sobreIA en atención médica, garantizar el uso ético, la privacidad de los datos y la validación clínica de las tecnologías de imágenes impulsadas por la IA.

Panorama competitivo:

La IA en la industria de imágenes médicas se caracteriza por una intensa competencia, con actores clave centrados en iniciativas estratégicas y avances tecnológicos para fortalecer su posición de mercado.

Las empresas están invirtiendo activamente en investigación y desarrollo (I + D) para mejorar los algoritmos de imagen impulsados ​​por la IA, asegurando una mayor precisión en la detección y diagnóstico de enfermedades. Muchas empresas están integrando el aprendizaje profundo y los modelos ML en los sistemas de imágenes para optimizar la automatización del flujo de trabajo y el soporte de decisiones clínicas.

Las asociaciones estratégicas y las colaboraciones con proveedores de atención médica, instituciones de investigación y fabricantes de dispositivos médicos son un enfoque común para acelerar la innovación y ampliar la adopción de IA en radiología.

Las empresas también están buscando aprobaciones regulatorias en los mercados clave para garantizar el cumplimiento de los estándares de atención médica en evolución y facilitar la comercialización generalizada de sus soluciones de imágenes con IA.

Otra estrategia crucial implica la expansión de las carteras de productos mediante el lanzamiento de soluciones de imágenes impulsadas por la IA adaptadas para afecciones médicas específicas como oncología, cardiología y neurología.

Las empresas incorporan cada vez más plataformas de inteligencia artificial basadas en la nube para permitir el acceso remoto, mejorar la gestión de datos y mejorar la interoperabilidad con los sistemas de TI de atención médica existentes. Se están utilizando fusiones y adquisiciones para fortalecer las capacidades de IA, adquirir algoritmos propietarios y obtener acceso a una base de clientes más amplia.

Además, las empresas están invirtiendo en expansión geográfica, particularmente en mercados emergentes, al establecer asociaciones con proveedores de atención médica locales y asegurar las autorizaciones regulatorias.

• En noviembre de 2024, Viz.ai anunció una colaboración con Microsoft para integrar su solución de detección de enfermedades con IA con red de imágenes de precisión, bajo Microsoft Cloud for Healthcare. La asociación tiene como objetivo entregar más de 48 modelos de IA integrados sin problemas en los flujos de trabajo clínicos, proporcionando información clínica procesable para mejorar los resultados de los pacientes.

Lista de empresas clave en IA en el mercado de imágenes médicas:

• GE Healthcare
• AIDOC
• Viz.ai, Inc.
• Infervisión
• Exo Imaging, Inc
• SUTLE MEDICAL, Inc.
• Tempus
• Radnet Inc.
• Siemens Healthineers AG
• Qure.ai
• Nvidia Corporation
• Lunit Inc.
• Vuno Inc.
• Paige AI, Inc.
• Koninklijke Philips N.V.

Desarrollos recientes (asociaciones/ lanzamiento del producto)

• En marzo de 2025, GE Healthcare y Nvidia anunciaron su colaboración en GTC 2025, ampliando su asociación de 16 años para avanzar en soluciones de imágenes autónomas impulsadas por AI. La colaboración se centra en aplicaciones autónomas y tecnologías autónomas de rayos X dentro de la ecografía, con el objetivo de reducir la carga de los profesionales de la salud al mejorar la eficiencia y la precisión de las imágenes.
• En febrero de 2025, DeepHealth, Inc. introdujo sus soluciones de detección de informática y cáncer de radiología con IA en ECR 2025 en Viena, impulsada por DeepHealth OS. La compañía lanzó Diagnostic Suite, un reemplazo de PACS mejorado con AI, y SmartMammo, una solución SaaS de mamografía impulsada por IA, para optimizar los flujos de trabajo de radiología.
• En enero de 2025, Royal Philips dio a conocer el CT-5300 con AI en AOCR 2025, Chennai, marcando un avance en la tomografía computarizada (CT). El sistema de 128illice integra la reconstrucción impulsada por la IA, la corrección de movimiento cardíaco y los flujos de trabajo inteligentes, mejorando la velocidad, la precisión y la eficiencia en las aplicaciones clínicas.