IA no mercado de imagens médicas

Definição de Mercado

O mercado abrange o desenvolvimento, adoção e aplicação de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) em soluções de diagnóstico e imagem em todo o setor de saúde.

Inclui software, plataformas e algoritmos baseados em IA integrados com modalidades de imagem, como raios X, ressonância magnética, tomografia computadorizada e ultrassonografia para aprimorar a análise, interpretação e tomada de decisões clínicas de imagens.

O mercado abrange diversas partes interessadas, incluindo prestadores de cuidados de saúde, fabricantes de equipamentos de imagens médicas, desenvolvedores de tecnologia de IA e instituições de pesquisa, contribuindo para melhorar a precisão do diagnóstico, a eficiência do fluxo de trabalho e os resultados dos pacientes.

IA no mercado de imagens médicasVisão geral

O tamanho global do mercado de imagens médicas de IA foi avaliado em US$ 1.040,0 milhões em 2023 e deve crescer de US$ 1.276,0 milhões em 2024 para US$ 6.477,4 milhões até 2031, exibindo um CAGR de 26,12% durante o período de previsão.

O mercado é impulsionado pela crescente adoção da IA para aumentar a precisão do diagnóstico, agilizar os fluxos de trabalho e melhorar o atendimento ao paciente. Os avanços no aprendizado profundo, no aprendizado de máquina (ML) e na visão computacional permitiram que soluções de imagem baseadas em IA auxiliassem os radiologistas na detecção de doenças em um estágio inicial com maior precisão.

A crescente prevalência de doenças crónicas, como cancro, doenças cardiovasculares e distúrbios neurológicos, ampliou a procura de tecnologias de imagem baseadas em IA.

As principais empresas que operam no setor de IA no setor de imagens médicas são 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. e Koninklijke Philips N.V.

Além disso, a integração da IA ​​com equipamentos de imagens médicas está melhorando a automação, reduzindo o tempo de análise e apoiando a tomada de decisões em tempo real. Os crescentes investimentos na digitalização da saúde, a expansão da telemedicina e a crescente necessidade de tratamento personalizado contribuem ainda mais para a expansão do mercado.

• Em janeiro de 2024, a Hyperfine, Inc. lançou a 8ª geração do software do sistema Swoop com tecnologia de IA, aprimorando os recursos de imagem cerebral com melhor qualidade de imagem e eficiência de fluxo de trabalho.

Principais destaques:

1. O tamanho da indústria de IA em imagens médicas foi avaliado em US$ 1.040,0 milhões em 2023.
2. O mercado deverá crescer a um CAGR de 26,12% de 2024 a 2031.
3. A América do Norte detinha uma participação de mercado de 36,65% em 2023, com uma avaliação de US$ 381,2 milhões.
4. O segmento de aprendizagem profunda arrecadou US$ 479,6 milhões em receitas em 2023.
5. O segmento de tomografia computadorizada (TC) deverá atingir US$ 2.190,0 milhões até 2031.
6. O segmento oncológico deverá atingir US$ 1.926,8 milhões até 2031.
7. O segmento hospitalar deverá atingir US$ 2.526,6 milhões até 2031.
8. Prevê-se que o mercado na Ásia-Pacífico cresça a um CAGR de 28,15% durante o período de previsão.

Motorista de mercado

"IA para detecção e diagnóstico precoce de doenças"

A IA no mercado de imagens médicas está registrando um crescimento significativo, impulsionado pela crescente adoção de IA para detecção e diagnóstico precoce de doenças, bem como pela crescente integração da IA ​​com sistemas de TI de saúde.

As soluções de imagem alimentadas por IA estão revolucionando a radiologia, melhorando a precisão e a eficiência da identificação de doenças, especialmente para condições como câncer, doenças cardiovasculares e distúrbios neurológicos.

A IA auxilia os radiologistas na detecção precoce, permitindo análises mais rápidas e precisas de imagens médicas, levando a melhores resultados para os pacientes e redução de erros de diagnóstico.

Além disso, a integração perfeita da IA ​​com sistemas de comunicação e arquivamento de imagens (PACS) e sistemas de informação radiológica (RIS) está simplificando os fluxos de trabalho de imagens, minimizando a carga de trabalho do radiologista e otimizando a tomada de decisões clínicas.

O mercado está registrando rápida expansão à medida que os provedores de saúde adotam cada vez mais ferramentas de automação e apoio à decisão baseadas em IA, acelerando ainda mais os avanços emimagens médicastecnologias.

• Em outubro de 2024, a Family Medical Practice (FMP Healthcare Group) Care1 - Health Executive Center e a Siemens Healthineers Vietnam anunciaram o lançamento oficial do sistema de mamografia 3D (MAMMOMAT Inspiration) combinado com Transpara AI para aumentar a precisão da detecção do câncer de mama. MAMMOMAT Inspiration é um sistema avançado de tomossíntese mamária digital projetado para fornecer imagens 3D de alta resolução, melhorando a visibilidade da lesão e reduzindo falsos positivos. Quando integrada ao Transpara AI, um sistema de detecção alimentado por IA, a solução auxilia os radiologistas na identificação de sinais precoces de câncer de mama com maior precisão e eficiência, agilizando o fluxo de trabalho e melhorando os resultados dos pacientes.

Desafio de mercado

“Incerteza Regulatória”

Um grande desafio na IA no mercado de imagens médicas é a falta de regulamentações padronizadas e interoperabilidade entre sistemas de saúde. As soluções de imagem alimentadas por IA devem cumprir diferentes estruturas regulatórias em diferentes regiões, dificultando a adoção generalizada pelas empresas.

Além disso, a integração da IA ​​com PACS e RIS existentes é muitas vezes dificultada por problemas de compatibilidade, limitando a troca contínua de dados. A solução potencial para este desafio é o desenvolvimento de harmonização regulamentar global e protocolos de validação padronizados.

Os esforços colaborativos entre órgãos reguladores, instituições de saúde e desenvolvedores de IA podem ajudar a estabelecer diretrizes claras para treinamento de modelos de IA, validação clínica e benchmarking de desempenho.

A clareza regulatória pode acelerar a adoção pelo mercado e criar confiança entre os profissionais de saúde, garantindo que as soluções de imagem baseadas em IA atendam a padrões consistentes de segurança e eficácia.

Tendência de mercado

"Adoção da nuvem e IA generativa"

A IA no mercado de imagens médicas está evoluindo com tendências importantes, como a expansão de soluções de imagens de IA baseadas em nuvem e o uso crescente de IA generativa em radiologia.

As plataformas de IA baseadas na nuvem estão transformando as imagens médicas, permitindo acesso remoto a ferramentas de diagnóstico, colaboração em tempo real entre profissionais de saúde e gerenciamento aprimorado de dados. Essas soluções melhoram a escalabilidade e a interoperabilidade, permitindo que hospitais e centros de imagem integrem perfeitamente diagnósticos baseados em IA nas infraestruturas de saúde existentes.

Além disso, o surgimento da IA ​​generativa está remodelando a radiologia ao automatizar a geração de relatórios, melhorar a qualidade da imagem e criar conjuntos de dados sintéticos para treinamento de modelos de IA.

Essa tecnologia melhora a eficiência do fluxo de trabalho e oferece suporte a diagnósticos precisos, gerando insights detalhados a partir de imagens médicas. A imagem alimentada por IA está se tornando mais avançada, acessível e eficiente à medida que essas tendências ganham impulso, impulsionando ainda mais a inovação no mercado.

• Em dezembro de 2024, a ConcertAI lançou uma versão em nuvem de software como serviço (SaaS) do portfólio habilitado para IA da TeraRecon, integrando CARAai e Eureka Clinical AI em uma única plataforma em nuvem. Este avanço melhora a acessibilidade para os prestadores de cuidados de saúde, permitindo a visualização alimentada por IA e fluxos de trabalho clínicos através de um serviço baseado em assinatura.

Instantâneo do relatório de mercado de imagens médicas de IA

Segmentação de mercado:

• Por Tecnologia (Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing): O segmento de deep learning faturou US$ 479,6 milhões em 2023, devido às suas capacidades avançadas de reconhecimento de padrões, permitindo melhor análise de imagens e detecção de doenças.
• Por modalidade (tomografia computadorizada (TC), ressonância magnética (RM), raio-X e ultrassom): O segmento de tomografia computadorizada (TC) detinha 36,12% de participação do mercado em 2023, devido ao seu amplo uso no diagnóstico de condições complexas com imagens de alta resolução.
• Por aplicação (Neurologia, Cardiologia, Oncologia e Ortopedia): O segmento de oncologia deverá atingir US$ 1.926,8 milhões até 2031, devido à crescente adoção de imagens baseadas em IA para detecção precoce de câncer e avaliação precisa de tumores.
• Por usuário final (hospitais, centros de diagnóstico por imagem, centros cirúrgicos ambulatoriais e instituições acadêmicas e de pesquisa): O segmento de hospitais deverá atingir US$ 2.526,6 milhões até 2031, devido à crescente integração de soluções de imagem alimentadas por IA para diagnóstico aprimorado e gerenciamento de pacientes.

IA no mercado de imagens médicasAnálise Regional

Com base na região, o mercado foi classificado em América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, Oriente Médio e África e América Latina.

A IA da América do Norte no mercado de imagens médicas representou uma participação de mercado de cerca de 36,65% em 2023, com uma avaliação de US$ 381,2 milhões. O domínio é impulsionado por infraestruturas avançadas de cuidados de saúde, elevada adoção de soluções de imagem alimentadas por IA e fortes investimentos em tecnologia médica.

A presença de empresas líderes em IA e imagens médicas, juntamente com o financiamento significativo de organizações governamentais e privadas para inovações em saúde baseadas em IA, impulsionou ainda mais o mercado.

Além disso, a crescente prevalência de doenças crônicas, como câncer, doenças cardiovasculares e distúrbios neurológicos, está impulsionando a demanda por soluções de imagem aprimoradas por IA que melhorem o diagnóstico precoce e o planejamento do tratamento.

As ferramentas de radiologia baseadas em IA auxiliam na detecção de anormalidades com mais eficiência, reduzindo a carga de trabalho dos radiologistas e melhorando os resultados dos pacientes. Além disso, a crescente integração da IA ​​nos fluxos de trabalho de radiologia, o aumento da prevalência de doenças crónicas e os quadros regulamentares de apoio contribuíram para a quota de mercado dominante da região.

A IA na indústria de imagens médicas na Ásia-Pacífico está preparada para crescer a um CAGR significativo de 28,15% durante o período de previsão, impulsionado por rápidos avanços na infraestrutura de saúde, aumento da adoção de soluções de diagnóstico baseadas em IA e aumento da carga de doenças crônicas.

Países como China, Japão e Índia estão registrando uma forte demanda por imagens médicas baseadas em IA, devido à expansão dos investimentos em saúde, às iniciativas governamentais que promovem a IA na saúde e à crescente conscientização sobre a detecção precoce de doenças.

Além disso, a presença de startups emergentes de IA e colaborações entre prestadores de cuidados de saúde e empresas de tecnologia estão acelerando a adoção de soluções de imagem baseadas em IA em toda a região.

• Em agosto de 2024, a MVision AI anunciou a aprovação bem-sucedida de seu pedido de segmentação MVision AI (Contour+) pela Central Drugs Standard Control Organization (CDSCO). Este marco regulatório abre caminho para a implantação dos algoritmos avançados de análise de imagem da MVision AI em fluxos de trabalho de planejamento de tratamento de radioterapia em toda a Índia.

Marcos Regulatórios

• Nos EUA, a Food and Drug Administration (FDA) regulamenta soluções de imagens médicas baseadas em IA sob sua estrutura de software como dispositivo médico (SaMD), garantindo sua segurança, eficácia e desempenho em ambientes clínicos. O software de imagem baseado em IA é classificado com base nos níveis de risco, normalmente como dispositivos médicos de Classe II ou Classe III, exigindo aprovação regulatória antes da entrada no mercado.
• Na Índia, a Central Drugs Standard Control Organization (CDSCO) regulamenta o software de imagem baseado em IA, exigindo aprovação para uso clínico, especialmente para tomada de decisão autônoma em diagnósticos. O Conselho Indiano de Pesquisa Médica (ICMR) também emitiu diretrizes sobreIA na saúde, garantindo o uso ético, a privacidade dos dados e a validação clínica de tecnologias de imagem baseadas em IA.

Cenário competitivo:

A IA na indústria de imagens médicas é caracterizada por intensa concorrência, com os principais players focando em iniciativas estratégicas e avanços tecnológicos para fortalecer sua posição no mercado.

As empresas estão investindo ativamente em Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) para melhorar os algoritmos de imagem baseados em IA, garantindo maior precisão na detecção e diagnóstico de doenças. Muitas empresas estão integrando modelos de aprendizado profundo e ML em sistemas de imagem para otimizar a automação do fluxo de trabalho e o suporte a decisões clínicas.

Parcerias e colaborações estratégicas com prestadores de cuidados de saúde, instituições de investigação e fabricantes de dispositivos médicos são uma abordagem comum para acelerar a inovação e expandir a adoção da IA ​​em radiologia.

As empresas também estão buscando aprovações regulatórias nos principais mercados para garantir a conformidade com os padrões de saúde em evolução e facilitar a comercialização generalizada de suas soluções de imagem baseadas em IA.

Outra estratégia crucial envolve a expansão dos portfólios de produtos através do lançamento de soluções de imagem baseadas em IA, adaptadas para condições médicas específicas, como oncologia, cardiologia e neurologia.

As empresas estão cada vez mais incorporando plataformas de IA baseadas em nuvem para permitir o acesso remoto, melhorar o gerenciamento de dados e aumentar a interoperabilidade com os sistemas de TI de saúde existentes. Fusões e aquisições estão sendo utilizadas para fortalecer as capacidades de IA, adquirir algoritmos proprietários e obter acesso a uma base de clientes mais ampla.

Além disso, as empresas estão a investir na expansão geográfica, especialmente em mercados emergentes, estabelecendo parcerias com prestadores de cuidados de saúde locais e garantindo autorizações regulamentares.

• Em novembro de 2024, a Viz.ai anunciou uma colaboração com a Microsoft para integrar sua solução de detecção de doenças baseada em IA com a Precision Imaging Network, no Microsoft Cloud for Healthcare. A parceria visa fornecer mais de 48 modelos de IA perfeitamente integrados em fluxos de trabalho clínicos, fornecendo insights clínicos acionáveis ​​para melhorar os resultados dos pacientes.

Lista das principais empresas no mercado de IA no mercado de imagens médicas:

• GE Saúde
• Aidoc
• Viz.ai, Inc.
• Infervisão
• Exo Imaging, Inc.
• Sutil Medical, Inc.
• Tempus
• RadNet Inc.
• Siemens Healthineers AG
• Qure.ai
• Corporação NVIDIA
• Lunit Inc.
• VUNO Inc.
• Paige AI, Inc.
• Koninklijke Philips N.V.

Desenvolvimentos Recentes (Parcerias/ Lançamento de Produtos)

• Em março de 2025, GE HealthCare e NVIDIA anunciaram sua colaboração no GTC 2025, expandindo sua parceria de 16 anos para desenvolver soluções de imagem autônoma baseadas em IA. A colaboração centra-se em aplicações autónomas e tecnologias autónomas de raios X no ultrassom, com o objetivo de reduzir a carga sobre os profissionais de saúde, melhorando a eficiência e a precisão da imagem.
• Em fevereiro de 2025, DeepHealth, Inc. apresentou suas soluções de informática radiológica e rastreamento de câncer com tecnologia de IA na ECR 2025 em Viena, com tecnologia DeepHealth OS. A empresa lançou o Diagnostic Suite, um substituto do PACS aprimorado por IA, e o SmartMammo, uma solução SaaS de mamografia orientada por IA, para agilizar os fluxos de trabalho de radiologia.
• Em janeiro de 2025, A Royal Philips revelou o CT-5300 com tecnologia de IA no AOCR 2025, Chennai, marcando um avanço em imagens de tomografia computadorizada (TC). O sistema de 128 cortes integra reconstrução orientada por IA, correção de movimentos cardíacos e fluxos de trabalho inteligentes, aumentando a velocidade, precisão e eficiência em aplicações clínicas.