암 진단 시장의 AI

시장 정의

시장은 다양한 형태의 암을 탐지, 분석 및 진단하기위한 인공 지능 (AI) 유도 기술의 개발 및 적용에 중점을 둡니다. AI 모델은 진단 정확도와 효율성을 향상시키기 위해 의료 영상, 병리 슬라이드, 게놈 데이터 및 임상 기록의 방대한 데이터 세트에 대해 교육을받습니다.

이 시스템은 딥 러닝, 머신 러닝 (ML) 알고리즘 및 컴퓨터 비전을 활용하여 종양 탐지, 분류 및 예후 평가를 지원합니다. AI 중심 진단 도구는 방사선학, 조직 병리학 및 액체 생검 분석에 널리 사용되며, 조기 암 탐지를 돕고, 진단 오류 감소 및 개선 된 환자 결과를위한 개인화 된 치료 전략을 지원합니다.

암 진단 시장의 AI개요

암 진단 시장 규모는 2023 년에 1,340,000 만 달러로 평가되었으며 2024 년 1,598.1 백만 달러에서 2031 년까지 6,48,900 만 달러로 증가 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 22.16%의 CAGR을 나타 냈습니다.

시장은 암의 유병률 증가와 환자 결과를 개선하기 위해 조기 발견의 필요성이 증가함에 따라 발생합니다. AI 기반 이미징 및 디지털 병리학 솔루션의 발전은 진단 정확도를 향상시켜 오류를 줄이고 더 빠른 임상 결정을 가능하게합니다.

또한 AI 중심 진단 도구에 대한 규제 지원 및 승인 증가는 종양학 관행에 통합을 가속화하여 채택을 더욱 높이고 있습니다.

암 진단 산업에서 AI에서 운영되는 주요 회사는 Siemens Healthineers AG, GE Healthcare, Quest Diagnostics Incorpord, Paige AI, Inc., Ibex Medical Analytics Inc., F. Hoffmann-La Roche Ltd, Mindpeak Gmbh, Lunit Inc., Tempus AI, Inc., Azra Ai, Freeenomings 및 Freeenomings, Azra holdernes. Onc.ai, Kheiron Medical Technologies Limited 및 중간 기술.

암의 전 세계 유병률이 증가함에 따라 조기 및 정확한 진단에 대한 초점이 강화되었습니다. 시장은 방대한 의료 데이터 세트를 분석하여 초기 단계에서 악성 종양 탐지를 향상시키는 고급 알고리즘의 이점이 있습니다. AI 중심 이미징 및 병리학 도구는 의료 전문가가 더 정밀한 암 패턴을 식별하는 데 도움이됩니다.

조기 탐지 솔루션에 대한 수요로 인해 병원과 진단 센터에서 채택률이 높아졌습니다. AI 응용 프로그램은 진단 지연을 줄이고 환자 결과를 향상시켜 개발 및 신흥 건강 관리 시스템에서 시장의 확장을 지원합니다.

• 2024 년 2 월 세계 보건기구 (WHO)가 발표 한 최신 암 데이터에 따르면, 5 명 중 약 5 명 중 약 1 명이 평생 동안 암이 발생할 것이며, 9 명의 남성 중 1 명과 질병에 굴복하는 12 명의 여성 중 1 명은 암을 발전시킬 것입니다. 예측에 따르면 암 사례는 2050 년까지 3 천 5 백만을 초과하여 2022 년에 기록 된 2 천만 건에서 77% 증가한 것으로 나타났습니다.

주요 하이라이트 :

1. 암 진단 산업 규모의 AI는 2023 년 1,340 만 달러로 평가되었습니다.
2. 시장은 2024 년에서 2031 년까지 22.16%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북아메리카는 2023 년에 36.53%의 시장 점유율을 기록했으며 4 억 4,950 만 달러의 평가를 받았습니다.
4. 유방암 부문은 2023 년에 4 억 7,210 만 달러의 수익을 올렸습니다.
5. 진단 부문은 2031 년까지 2,3622 만 달러에 도달 할 것으로 예상됩니다.
6. 진단 센터 세그먼트는 예측 기간 동안 강력한 CAGR 24.72%로 포장되어 있습니다.
7. 아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 23.02%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 드라이버

의료 영상 및 병리와 AI의 통합

진단에서 AI의 채택은 방사선과 병리에 응용 프로그램으로 확장되어 암 진단 시장에서 AI의 성장에 기여했습니다. AI 기반 영상 솔루션은 MRI, CT 스캔 및 유방 조영술에서 종양의 검출을 향상시켜 오진의 위험을 줄입니다.

병리학에서 AI는 정밀하게 미세한 암 변화를 식별함으로써 생검 샘플의 분석을 간소화합니다. AI 구동 자동화는 워크 플로 효율을 최적화하여 수동 오류를 최소화하고 진단 처리 시간을 가속화합니다.

정량적 영상 통찰력을 제공하는 능력은 임상 의사 결정을 강화시켜 의료 서비스 제공자가 암 탐지 및 모니터링 향상을위한 AI 중심 진단 도구를 구현하도록 장려합니다.

• 2025 년 3 월, GE Healthcare는 효율성을 높이고 일관된 보충 스크리닝을 보장하며 밀도가 높은 유방 조직 환자의 검사 해석을 단순화하기 위해 고급 AI 및 혁신적인 기능을 갖춘 최신 3D 초음파 시스템 인 Invenia 자동 유방 초음파 (Abus) 프리미엄을 도입했습니다. 이 회사는 암의 약 71%가 조밀 한 가슴에서 발달한다고보고합니다. 미국과 유럽 전역에서 수행 된 연구에 따르면 아시아 여성의 70%를 포함하여 여성의 40%가 유방 조직이 밀집되어 유방암 진단 가능성이 4 ~ 6 배 증가합니다.

시장 도전

규제 및 준수 장애물

엄격한 규제 요구 사항은 암 진단 시장에서 AI의 성장에 큰 도전을 제기합니다. FDA, EMA 및 NMPA와 같은 대행사로부터 승인을 얻으려면 광범위한 임상 검증, 데이터 투명성 및 진화하는 가이드 라인 준수가 필요하므로 장기간 승인 타임 라인 및 비용이 증가해야합니다.

회사는 규제 기관과 적극적으로 협력하고, 실제 증거 연구에 투자하고, 준수 표준을 충족하기위한 알고리즘 설명을 향상시키고 있습니다. 또한 회사는 규제 승인을 유지하면서 지속적인 업데이트를 허용하는 적응 형 AI 모델을 채택하여 장기 시장의 생존력과 더 넓은 임상 채택을 보장합니다.

시장 동향

AI 건강 관리 기술에 대한 투자 증가

AI 중심 의료 기술에 대한 투자는 시장의 성장을 가속화했습니다. 정부, 민간 기업 및 연구 기관은 AI 기반에 상당한 자금을 할당합니다.종양학솔루션, 혁신 촉진.

자본 흐름이 증가함에 따라 AI 알고리즘이 개발되어 진단 정확도와 임상 적용 가능성이 향상되었습니다. AI 중심 연구 협력에 중점을두면 새로운 암 진단 도구의 상용화가 지원됩니다.

의료 투자자의 재무 지원은 AI 기반 진단 플랫폼의 배치를 촉진하여 진단 실험실, 병원 및 암 연구 센터의 시장 침투 및 채택을 강화했습니다.

• 2024 년 9 월, Roche는 8 개의 새로운 파트너로부터 20 개 이상의 고급 AI 알고리즘을 통합하여 디지털 병리 개방 환경을 강화했습니다. 이러한 협력은 고급 AI 기술의 사용을 통해 암 진단 및 연구의 병리학 자 및 연구원을 돕기 위해 고안되었습니다.

암 진단 시장 보고서 스냅 샷의 AI

분할	세부
암 유형별	유방암, 폐암, 전립선 암, 결장 직장암, 기타
응용 프로그램에 의해	선별, 진단, 예후, 위험 평가, 약물 발견 및 개발
최종 사용자에 의해	병원, 진단 센터, 연구 기관, 제약 회사
지역별	북아메리카: 미국, 캐나다, 멕시코
	유럽: 프랑스, ​​영국, 스페인, 독일, 이탈리아, 러시아, 나머지 유럽
	아시아 태평양: 중국, 일본, 인도, 호주, 아세안, 한국, 나머지 아시아 태평양
	중동 및 아프리카: 터키, UAE, 사우디 아라비아, 남아프리카, 나머지 중동 및 아프리카
	남아메리카: 브라질, 아르헨티나, 남아메리카의 나머지

 시장 세분화 :

• 암 유형 (유방암, 폐암, 전립선 암, 결장 직장암 등) : 유방암 부문은 2023 년에 전 세계 유병률이 높고 AI 기반 영상 및 병리학 솔루션의 채택 및 AI 기반 선별 기술에 대한 강력한 조절 지원으로 인해 2023 년에 4 억 7,210 만 달러를 벌었습니다.
• 적용 (스크리닝, 진단, 예후, 위험 평가, 약물 발견 및 개발) : 진단 부문은 2023 년에 시장의 34.62%를 차지했으며, 조기 탐지 정확도를 높이고, 병리학 워크 플로우를 간소화하고, 진단 오류를 줄이고, 임상 적 결과를 향상시키고 의료 서비스 제공자의 입양을 증가시켰다.
• 최종 사용자 (병원, 진단 센터, 연구 기관, 제약 회사) : 진단 센터 부문은 AI 기반 영상 및 병리 솔루션의 높은 채택으로 인해 환자의 능력을 높이고 수술 요구를 해결하기 위해 예측 기간 동안 24.72%의 CAGR을 예상합니다.

암 진단 시장의 AI지역 분석

지역을 기반으로 세계 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

북미는 2023 년 암 진단 시장에서 AI의 36.53%를 차지했으며 4 억 8,950 만 달러의 평가를 받았습니다. 북미는 주요 의료 기술 회사와 AI 연구 기관의 존재로 인해 AI 중심 암 진단의 핵심 허브로 부상했습니다.

IBM Watson Health, GE Healthcare, Tempus 및 Pathai와 같은 회사는 AI 기반 암 진단 솔루션 개발의 최전선에 있습니다. 강력한 지역 생태계는 AI 개발자, 의료 서비스 제공 업체 및 학술 기관 간의 협력을 통해 AI 모델이 개선되어 지속적인 혁신을 조성합니다.

AI 중심 진단 플랫폼의 빠른 상업화는 시장 성장을 가속화하여 고급 암 탐지 솔루션 이이 지역의 병원과 진단 센터에 도달 할 수 있도록합니다.

북미의 정부 기관, 특히 미국 식품의 약국 (FDA) 및 Health Canada는 AI 채택을 적극적으로 지원했습니다.암 진단. FDA는 여러 AI 중심 진단 도구에 대한 승인을 받아 의료 규제 표준을 준수 할 수 있도록했습니다.

• 2025 년 2 월, FDA는 조직 생검에서 작고 희귀 한 전립선 암을 감지하도록 설계된 AI 중심 디지털 병리 솔루션 인 IBEX 전립선 검출에 510 (k) 간격을 부여했습니다. 이 시스템은 AI를 사용하여 헤 마톡 실린 및 에오신으로 염색 된 전립선 코어 바늘 생검의 전체 슬라이드 이미지를 분석합니다. 또한, AI 기술은 첫 번째 진단 동안 병리학 자에 의해 처음 간과 된 전립선 암 사례의 13%를 확인했습니다.

아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 23.02%의 강력한 CAGR로 크게 성장할 준비가되어 있습니다. 아시아 태평양 지역은 중국, 인도 및 일본과 같은 국가에서 전 세계에서 가장 높은 암 부담을보고하는 암 사례가 급격히 증가했습니다.

폐, 유방 및 위장 암을 포함한 암의 유병률이 증가함에 따라 고급 진단 솔루션에 대한 수요가 강화되었습니다. 새로 진단 된 모든 암 사례의 약 49%가 아시아에서 전세계 인구의 59%가있었습니다. 미국 암 협회 (American Cancer Society)의 보고서에 따르면 중국만으로는 480 만 건의 진단을 받았다.

AI 구동 진단 도구는 이미징 정확도를 높이고 병리 분석을 자동화하여 조기 탐지의 증가하는 요구를 해결하는 데 도움이됩니다. 정부와 의료 기관은 암 감지율을 개선 하여이 지역의 시장을 주도하기 위해 AI 중심 선별 프로그램을 우선시하고 있습니다.

규제 프레임 워크

• 미국에서FDA는 암 진단에 사용 된 것들을 포함하여 AI 기반 의료 기기의 규제를 감독합니다. FDA는 환자에 대한 잠재적 위험에 따라 장치를 클래스 I, II 또는 III로 분류하는 위험 기반 분류 시스템을 사용합니다. AI 중심 진단 도구는 일반적으로 클래스 II 또는 III에 속하므로 엄격한 프리마티의 승인 또는 클리어런스 프로세스가 필요합니다. FDA는 또한 AI 및 ML 기술이 제기 한 고유 한 과제를 해결하기위한 지침 문서를 발행하여 투명성, 성능 평가 및 실제 모니터링의 필요성을 강조했습니다.
• 유럽 ​​연합 (EU)은 유럽 의료 기기 규제 (MDR) 및 제안 된 AI 법을 통해 의료 분야의 AI 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 규제 프레임 워크를 설립했습니다. 2021 년 5 월 이후부터 유효한 MDR은 AI 기반 도구를 포함한 진단 목적으로 사용되는 소프트웨어를 의료 기기로서 엄격한 적합성 평가에 적용합니다. 제안 된 AI ACT는 암 진단의 AI와 같은 고위험 시스템, 데이터 거버넌스, 투명성 및 인적 감독에 대한 엄격한 요구 사항에 직면하여 AI 시스템을 용납 할 수없는, 높은 및 최소/최소 위험 수준으로 분류하는 위험 기반 접근법을 도입합니다.
• 중국은 의료 분야의 AI에 대한 규제 지침을 적극적으로 개발했습니다. NMPA (National Medical Products Administration)는 2019 년 6 월 "AI-Aided 소프트웨어에 대한 기술 지침"을 발행하여 데이터 품질, 알고리즘 검증 및 임상 위험 평가에 중점을 둡니다. "인공 지능 기반 소프트웨어의 분류 및 정의에 대한 지침 및 의료 기반 소프트웨어의 분류 및 정의에 대한 지침"(2021 년 7 월) 및 "인공 지능 기반 의료 장치의 등록 및 검토에 대한 지침"(2022 년 3 월)과 같은 후속 지침은 분류, 재임 및 AI 의료 기기의 평가에 대한 자세한 프레임 워크를 제공하여 그들의 안전성과 효과를 제공합니다.

경쟁 환경 :

암 진단 산업의 AI는 파트너십과 같은 전략과 고급 진단 테스트의 상용화와 같은 전략을 적극적으로 추구하는 여러 시장 플레이어가 특징입니다.

AI 중심 진단 회사와 의료 기술 회사 간의 협력은 혁신적인 암 탐지 솔루션의 광범위한 채택을 가능하게하고 있습니다. 회사는 AI 기반 테스트를 임상 실습에 통합하고 규제 승인을 확보하여 암 진단의 접근성과 신뢰성을 향상시키고 있습니다.

또한 국가 가이드 라인 및 상환 프로그램에 AI 기반 진단 도구를 포함시키는 것은 주류 종양학에서의 채택을 가속화하여 시장의 범위와 영향을 더욱 확대하고 있습니다.

• 2025 년 2 월, Tempus는 Artera의 고급 전립선 암 위험 계층화 테스트를 상용화하기 위해 MMAI 기반 암 예후 및 예측 검사의 개척자 인 Artera와의 파트너십을 발표했습니다. 환자 결과 및 치료 효과를 예측하기 위해 디지털 생검 이미지 및 임상 데이터를 평가하는 AI 중심 알고리즘 인 Arteraai 전립선 테스트는 국가 가이드 라인에 포함 된 최초의 AI 기반 테스트입니다.

암 진단 시장에서 AI의 주요 회사 목록 :

• Siemens Healthineers AG
• GE Healthcare
• Quest Diagnostics Incorporated
• Paige AI, Inc.
• IBEX Medical Analytics Inc.
• 호프만 라 로슈 (Hoffmann-La Roche Ltd)
• Mindpeak Gmbh
• Lunit Inc.
• Tempus AI, Inc.
• 아즈라 ai
• Freenome Holdings, Inc.
• Kheiron Medical Technologies Limited
• 중간 기술

최근 개발 (파트너십/제품 출시)

• 2025 년 3 월, Mindpeak는 AstraZeneca와 파트너 관계를 맺어 전 세계 여러 센터에서 조기 유방암 탐지를위한 AI 기반 솔루션을 평가하고 구현했습니다. 이 협업은 진단 정확도 개선, 병리학 워크 플로우를 간소화하며 병리학자가 침습성 유방암 및 덕트 암종 (DCI)을보다 효율적이고 초기 단계에서 검출하는 데 도움이되는 AI의 영향을 탐구하는 것을 목표로합니다.
• 2025 년 1 월, Tempus는 FDA 승인 NGS 기반의 시험 관내 진단 장치 인 XT CDX를 도입했습니다. XT CDX는 대장 암 환자에 대한 미세 위성 불안정 상태 및 동반자 진단 주장을 포함하여 고형 종양 프로파일 링을 위해 설계된 648- 유전자 차세대 시퀀싱 테스트입니다. 종양 및 정상 환자 샘플이 평행 한 DNA 시퀀싱을 겪는 정상-일치 접근법을 활용하여, 시험은 암 시공 체세포 변이체를 식별하는 정확도를 향상시킨다.
• 2024 년 12 월Siemens Healthineers는 Acuson Sequoia 초음파 시스템으로의 주요 소프트웨어 및 하드웨어 업그레이드 인 Acuson Sequoia 3.5를 출시하여 AI 기반 기능을 통합하여 워크 플로우, 효율성 및 임상 성능을 향상 시켰습니다. 이 업데이트에는 개선 된 인체 공학이있는 AI 복부와 유방 및 근골격계 (MSK) 이미징을위한 새로운 솔루션이 포함됩니다. AI 구동 탐지, 라벨링 및 측정을 통해 시스템은 신장 결석, 소화 문제 및 암 종양과 같은 상태에 대한 진단을 간소화하여 임상의가 환자 치료에 더 집중할 수 있도록합니다.
• 2024 년 1 월Paige는 피부, 폐 및 위장관을 포함한 17 개 이상의 조직 유형과 다양한 희귀 종양 및 전이성 침착 물을 포함한 17 개 이상의 조직 유형에 걸쳐 암을 검출 할 수있는 AI 기반의 적용을 도입했습니다.