IA sur le marché de l'imagerie médicale

Définition du marché

Le marché englobe le développement, l'adoption et l'application des technologies de l'intelligence artificielle (IA) dans les solutions de diagnostic et d'imagerie dans le secteur de la santé.

Il comprend des logiciels, des plateformes et des algorithmes dirigés par l'IA intégrés à des modalités d'imagerie telles que les rayons X, l'IRM, les tomodensitométrie et les analyses d'échographie pour améliorer l'analyse d'image, l'interprétation et la prise de décision clinique.

Le marché couvre diverses parties prenantes, notamment les prestataires de soins de santé, les fabricants d'équipements d'imagerie médicale, les développeurs de technologies d'IA et les institutions de recherche, contribuant à une meilleure précision de diagnostic, à l'efficacité du flux de travail et aux résultats des patients.

IA sur le marché de l'imagerie médicaleAperçu

L'IA mondiale dans la taille du marché de l'imagerie médicale était évaluée à 1 040,0 million USD en 2023 et devrait passer de 1 276,0 millions USD en 2024 à 6 477,4 millions USD d'ici 2031, présentant un TCAC de 26,12% au cours de la période de prévision.

Le marché est motivé par l'adoption croissante de l'IA pour améliorer la précision de diagnostic, rationaliser les flux de travail et améliorer les soins aux patients. Les progrès de l'apprentissage en profondeur, de l'apprentissage automatique (ML) et de la vision par ordinateur ont permis des solutions d'imagerie alimentées par l'IA pour aider les radiologues à détecter les maladies à un stade précoce avec une plus grande précision.

La prévalence croissante des conditions chroniques telles que le cancer, les maladies cardiovasculaires et les troubles neurologiques a amplifié la demande de technologies d'imagerie axées sur l'IA.

Major companies operating in the AI ​​in medical imaging industry are GE HealthCare, Aidoc, Viz.ai, Inc., Infervision, Exo Imaging, Inc, Subtle Medical, Inc., Tempus, RadNet Inc., Siemens Healthineers AG, Qure.ai, NVIDIA Corporation, Lunit Inc., VUNO Inc., Paige AI, Inc., and Koninklijke Philips N.V.

De plus, l'intégration de l'IA avec des équipements d'imagerie médicale améliore l'automatisation, réduit le temps d'analyse et soutient la prise de décision en temps réel. Les investissements croissants dans la numérisation des soins de santé, l'expansion de la télémédecine et le besoin croissant de traitement personnalisé contribuent encore à l'expansion du marché.

• En janvier 2024, Hyperfine, Inc. a lancé la 8e génération de logiciels Swoop System alimentée par AI, améliorant les capacités d'imagerie cérébrale avec une qualité d'image améliorée et une efficacité de flux de travail.

Faits saillants clés:

1. L'IA dans la taille de l'industrie de l'imagerie médicale était évaluée à 1 040,0 million USD en 2023.
2. Le marché devrait croître à un TCAC de 26,12% de 2024 à 2031.
3. L'Amérique du Nord a détenu une part de marché de 36,65% en 2023, avec une évaluation de 381,2 millions USD.
4. Le segment d'apprentissage en profondeur a récolté 479,6 millions USD de revenus en 2023.
5. Le segment tomodensité (CT) devrait atteindre 2 190,0 millions USD d'ici 2031.
6. Le segment d'oncologie devrait atteindre 1 926,8 millions USD d'ici 2031.
7. Le segment des hôpitaux devrait atteindre 2 526,6 millions USD d'ici 2031.
8. Le marché en Asie-Pacifique devrait croître à un TCAC de 28,15% au cours de la période de prévision.

Moteur du marché

"IA pour la détection et le diagnostic des maladies précoces"

L'IA sur le marché de l'imagerie médicale enregistre une croissance significative, tirée par l'adoption croissante de l'IA pour la détection et le diagnostic des maladies précoces, ainsi que par l'intégration croissante de l'IA avec les systèmes informatiques de soins de santé.

Les solutions d'imagerie alimentées par l'IA révolutionnent la radiologie en améliorant la précision et l'efficacité de l'identification des maladies, en particulier pour des conditions telles que le cancer, les maladies cardiovasculaires et les troubles neurologiques.

L'IA aide les radiologues en détection précoce en permettant une analyse plus rapide et plus précise des images médicales, conduisant à une amélioration des résultats des patients et à une réduction des erreurs de diagnostic.

De plus, l'intégration transparente de l'IA avec des systèmes d'archivage et de communication d'image (PACS) et des systèmes d'information sur la radiologie (RIS) rationalise des flux de travail d'imagerie, minimisant la charge de travail du radiologue et optimisant la prise de décision clinique.

Le marché enregistre une expansion rapide en tant que prestataires de soins de santé adopter de plus en plus les outils d'automatisation et de support de décision axésimagerie médicaletechnologies.

• En octobre 2024, Family Medical Practice (FMP Healthcare Group) Care1 - Health Executive Center et Siemens Healthineers Vietnam ont annoncé le lancement officiel du système de mammographie 3D (Inspiration Mammomat) combinée à Transpara IA pour améliorer la précision de la détection du cancer du sein. Mammomat Inspiration est un système avancé de tomosynthèse du sein numérique conçu pour fournir une imagerie 3D haute résolution, améliorer la visibilité des lésions et réduire les faux positifs. Lorsqu'elle est intégrée à Transpara AI, un système de détection alimenté par l'IA, la solution aide les radiologues à identifier les premiers signes de cancer du sein avec une plus grande précision et une plus grande efficacité, rationalisation du flux de travail et améliorant les résultats des patients.

Défi du marché

"Incertitude réglementaire"

Le défi Amajor sur l'IA sur le marché de l'imagerie médicale est le manque de réglementations standardisées et d'interopérabilité entre les systèmes de soins de santé. Les solutions d'imagerie alimentées par l'IA doivent se conformer à des cadres réglementaires variables dans différentes régions, ce qui rend difficile pour les entreprises d'atteindre une adoption généralisée.

De plus, l'intégration de l'IA avec les PAC et les RIS existantes est souvent entravée par des problèmes de compatibilité, limitant l'échange de données transparente. La solution potentielle à ce défi est le développement d'une harmonisation réglementaire globale et des protocoles de validation standardisés.

Les efforts de collaboration entre les organismes de réglementation, les établissements de santé et les développeurs de l'IA peuvent aider à établir des directives claires pour la formation des modèles d'IA, la validation clinique et l'analyse comparative des performances.

La clarté réglementaire peut accélérer l'adoption du marché et renforcer la confiance entre les professionnels de la santé en veillant à ce que les solutions d'imagerie axées sur l'IA répondent aux normes de sécurité et d'efficacité cohérentes.

Tendance

"Adoption du cloud et IA générative"

L'IA sur le marché de l'imagerie médicale évolue avec des tendances clés telles que l'expansion des solutions d'imagerie d'IA basées sur le cloud et l'utilisation croissante de l'IA générative en radiologie.

Les plateformes d'IA basées sur le cloud transforment l'imagerie médicale en permettant un accès à distance aux outils de diagnostic, une collaboration en temps réel entre les professionnels de la santé et une gestion améliorée des données. Ces solutions améliorent l'évolutivité et l'interopérabilité, permettant aux hôpitaux et aux centres d'imagerie d'intégrer les diagnostics axés sur l'IA de manière transparente dans les infrastructures de santé existantes.

De plus, l'émergence de l'IA générative remodèle la radiologie en automatisant la génération de rapports, en améliorant la qualité d'image et en créant des ensembles de données synthétiques pour la formation du modèle d'IA.

Cette technologie améliore l'efficacité du flux de travail et soutient les diagnostics de précision en générant des informations détaillées à partir d'images médicales. L'imagerie alimentée par l'IA devient plus avancée, accessible et efficace à mesure que ces tendances prennent une dynamique, ce qui entraîne une innovation supplémentaire sur le marché.

• En décembre 2024, Concertai a lancé une version cloud logicielle en tant que service (SaaS) du portefeuille compatible AI de Terarecon, intégrant Caraai et Eureka Clinical IA dans une seule plate-forme cloud. Cette progression améliore l'accessibilité pour les prestataires de soins de santé en permettant une visualisation alimentée par l'IA et des flux de travail cliniques via un service basé sur l'abonnement.

AI dans le rapport sur le marché de l'imagerie médicale

Segmentation	Détails
Par technologie	Apprentissage en profondeur, apprentissage automatique, traitement du langage naturel
Par modalité	Tomodensitométrie (CT), Imagerie par résonance magnétique (IRM), rayons X, échographie, imagerie nucléaire
Par demande	Neurologie, cardiologie, oncologie, orthopédie, autres
Par l'utilisateur final	Hôpitaux, centres d'imagerie diagnostique, centres chirurgicaux ambulatoires, recherche et établissements universitaires
Par région	Amérique du Nord: États-Unis, Canada, Mexique
	Europe: France, Royaume-Uni, Espagne, Allemagne, Italie, Russie, reste de l'Europe
	Asie-Pacifique: Chine, Japon, Inde, Australie, ASEAN, Corée du Sud, reste de l'Asie-Pacifique
	Moyen-Orient et Afrique: Turquie, EAU, Arabie saoudite, Afrique du Sud, reste du Moyen-Orient et de l'Afrique
	Amérique du Sud: Brésil, Argentine, reste de l'Amérique du Sud

Segmentation du marché:

• Par technologie (apprentissage en profondeur, apprentissage automatique, traitement du langage naturel): le segment d'apprentissage en profondeur a gagné 479,6 millions USD en 2023, en raison de ses capacités avancées de reconnaissance des modèles, permettant une analyse d'image et une détection de la maladie améliorées.
• Par modalité (tomodensitométrie (CT), imagerie par résonance magnétique (IRM), radiographie et ultrasons): le segment de tomodensitométrie (CT) détenait 36,12% du marché en 2023, en raison de son utilisation généralisée dans les conditions complexes de diagnostic avec une imagerie à haute résolution.
• Par application (neurologie, cardiologie, oncologie et orthopédie): le segment d'oncologie devrait atteindre 1 926,8 millions USD d'ici 2031, en raison de l'adoption croissante de l'imagerie axée sur l'IA pour la détection précoce du cancer et de l'évaluation précise des tumeurs.
• Par l'utilisateur final (hôpitaux, centres d'imagerie diagnostique, centres chirurgicaux ambulatoires et institutions de recherche et universitaire): le segment des hôpitaux devrait atteindre 2 526,6 millions USD d'ici 2031, en raison de l'intégration croissante des solutions d'imagerie alimentées par l'IA pour des diagnostics améliorés et une gestion des patients.

IA sur le marché de l'imagerie médicaleAnalyse régionale

Sur la base de la région, le marché a été classé en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, au Moyen-Orient et en Afrique et en Amérique latine.

L'IA en Amérique du Nord sur le marché de l'imagerie médicale a représenté une part de marché d'environ 36,65% en 2023, avec une évaluation de 381,2 millions USD. La domination est motivée par les infrastructures de santé avancées, l'adoption élevée de solutions d'imagerie alimentées par l'IA et les investissements solides dans la technologie médicale.

La présence de principales sociétés d'imagerie d'IA et d'imagerie médicale, associées à un financement important de la part des organisations gouvernementales et privées pour les innovations de soins de santé axées sur l'IA, a encore propulsé le marché.

De plus, la prévalence croissante des maladies chroniques, telles que le cancer, les maladies cardiovasculaires et les troubles neurologiques, stimule la demande de solutions d'imagerie améliorées par l'IA qui améliorent le diagnostic précoce et la planification du traitement.

Les outils de radiologie axés sur l'IA aident à détecter plus efficacement les anomalies, ce qui réduit la charge de travail pour les radiologues et l'amélioration des résultats des patients. De plus, l'augmentation de l'intégration de l'IA dans les flux de travail en radiologie, la prévalence croissante des maladies chroniques et les cadres réglementaires de soutien ont contribué à la part de marché dominante de la région.

L'IA dans l'industrie de l'imagerie médicale en Asie-Pacifique est sur le point de croître à un TCAC significatif de 28,15% au cours de la période de prévision, alimenté par des progrès rapides dans les infrastructures de santé, une adoption croissante de solutions de diagnostic basées sur l'IA et l'augmentation du fardeau des maladies chroniques.

Des pays comme la Chine, le Japon et l'Inde enregistrent une forte demande d'imagerie médicale axée sur l'IA, en raison de l'expansion des investissements en soins de santé, des initiatives gouvernementales favorisant l'IA dans les soins de santé et de la sensibilisation croissante à la détection des maladies précoces.

De plus, la présence de startups d'IA émergentes et de collaborations entre les fournisseurs de soins de santé et les entreprises technologiques accélèrent l'adoption de solutions d'imagerie alimentées par l'IA dans toute la région.

• En août 2024, MVision AI a annoncé l'approbation réussie de sa demande de segmentation MVision AI (Contour +) par la Central Drugs Standard Contrand Organisation (CDSCO). Cette étape réglementaire ouvre la voie au déploiement des algorithmes d'analyse d'image avancés de MVision AI dans les flux de travail de planification du traitement radiothérapie à travers l'Inde.

Cadres réglementaires

• Aux États-Unis, la Food and Drug Administration (FDA) régule les solutions d'imagerie médicale alimentées par l'IA dans le cadre de son logiciel en tant que cadre de dispositif médical (SAMD), assurant leur sécurité, leur efficacité et leurs performances en milieu clinique. Le logiciel d'imagerie basé sur l'IA est classé en fonction des niveaux de risque, généralement en tant que dispositifs médicaux de classe II ou de classe III, nécessitant l'approbation réglementaire avant l'entrée du marché.
• En Inde, l'Organisation centrale de contrôle des médicaments (CDSCO) régule le logiciel d'imagerie axé sur l'IA, nécessitant l'approbation d'une utilisation clinique, en particulier pour la prise de décision autonome dans les diagnostics. Le Conseil indien de la recherche médicale (ICMR) a également publié des lignes directrices surIA dans les soins de santé, assurant une utilisation éthique, la confidentialité des données et la validation clinique des technologies d'imagerie axées sur l'IA.

Paysage compétitif:

L'IA dans l'industrie de l'imagerie médicale se caractérise par une concurrence intense, avec des acteurs clés se concentrant sur les initiatives stratégiques et les progrès technologiques pour renforcer leur position sur le marché.

Les entreprises investissent activement dans la recherche et le développement (R&D) pour améliorer les algorithmes d'imagerie axés sur l'IA, assurant une plus grande précision dans la détection et le diagnostic des maladies. De nombreuses entreprises intègrent l'apprentissage en profondeur et les modèles ML dans les systèmes d'imagerie pour optimiser l'automatisation du flux de travail et l'aide à la décision clinique.

Les partenariats stratégiques et les collaborations avec les prestataires de soins de santé, les institutions de recherche et les fabricants de dispositifs médicaux sont une approche courante pour accélérer l'innovation et l'élargissement de l'adoption d'IA en radiologie.

Les entreprises poursuivent également des approbations réglementaires sur les marchés clés pour assurer le respect des normes de santé en évolution et faciliter la commercialisation généralisée de leurs solutions d'imagerie alimentées par l'IA.

Une autre stratégie cruciale consiste à étendre les portefeuilles de produits en lançant des solutions d'imagerie axées sur l'IA adaptées à des conditions médicales spécifiques telles que l'oncologie, la cardiologie et la neurologie.

Les entreprises intègrent de plus en plus les plateformes d'IA basées sur le cloud pour permettre l'accès à distance, améliorer la gestion des données et améliorer l'interopérabilité avec les systèmes informatiques de santé existants. Les fusions et acquisitions sont utilisées pour renforcer les capacités de l'IA, acquérir des algorithmes propriétaires et accéder à une clientèle plus large.

De plus, les entreprises investissent dans l'expansion géographique, en particulier sur les marchés émergents, en établissant des partenariats avec des prestataires de soins de santé locaux et en obtenant des autorisations réglementaires.

• En novembre 2024, Viz.ai a annoncé une collaboration avec Microsoft pour intégrer sa solution de détection de maladies alimentée par l'IA avec Precision Imaging Network, sous Microsoft Cloud for Healthcare. Le partenariat vise à fournir plus de 48 modèles d'IA intégrés de manière transparente dans les flux de travail cliniques, fournissant des informations cliniques exploitables pour améliorer les résultats des patients.

Liste des sociétés clés de l'IA sur le marché de l'imagerie médicale:

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

Développements récents (partenariats / lancement de produit)

• En mars 2025, GE Healthcare et Nvidia ont annoncé leur collaboration au GTC 2025, élargissant leur partenariat de 16 ans pour faire progresser les solutions d'imagerie autonomes axées sur l'IA. La collaboration se concentre sur les applications autonomes et les technologies autonomes des rayons X au sein de l'échographie, visant à réduire la charge des professionnels de la santé en améliorant l'efficacité et la précision de l'imagerie.
• En février 2025, Deephealth, Inc. a introduit ses solutions d'informatique en radiologie et de dépistage du cancer alimentées par l'IA à Vienne à Vienne, alimentée par Deephealth OS. La société a lancé Diagnostic Suite, un remplacement PACS amélioré en AI, et SmartMammo, une solution SaaS de mammographie dirigée par l'IA, pour rationaliser les workflows de radiologie.
• En janvier 2025, Royal Philips a dévoilé le CT-5300 propulsé par l'AI à AOCR 2025, Chennai, marquant une percée dans l'imagerie de tomodensitométrie (CT). Le système à 128 tranches intègre la reconstruction dirigée par l'IA, la correction du mouvement cardiaque et les flux de travail intelligents, améliorant la vitesse, la précision et l'efficacité entre les applications cliniques.