Tıbbi Görüntüleme Pazarında Yapay Zeka

Pazar Tanımı

Pazar, sağlık sektöründe teşhis ve görüntüleme çözümlerinde Yapay Zeka (AI) teknolojilerinin geliştirilmesini, benimsenmesini ve uygulanmasını kapsar.

Görüntü analizini, yorumlamayı ve klinik karar almayı geliştirmek için X-ışını, MRI, CT taramaları ve ultrason taramaları gibi görüntüleme yöntemleriyle entegre yapay zeka destekli yazılım, platform ve algoritmaları içerir.

Pazar, sağlık hizmeti sağlayıcıları, tıbbi görüntüleme ekipmanı üreticileri, yapay zeka teknolojisi geliştiricileri ve araştırma kurumları dahil olmak üzere çeşitli paydaşları kapsıyor ve teşhis doğruluğunun, iş akışı verimliliğinin ve hasta sonuçlarının iyileştirilmesine katkıda bulunuyor.

Tıbbi Görüntüleme Pazarında Yapay ZekaGenel Bakış

Tıbbi görüntüleme pazarındaki küresel yapay zekanın değeri 2023'te 1.040,0 milyon ABD Doları olarak belirlendi ve 2024'te 1.276,0 milyon ABD Dolarından 2031 yılına kadar 6,477,4 milyon ABD Dolarına çıkması ve tahmin dönemi boyunca %26,12'lik bir Bileşik Büyüme Oranı sergilemesi bekleniyor.

Pazar, teşhis hassasiyetini artırmak, iş akışlarını kolaylaştırmak ve hasta bakımını iyileştirmek için yapay zekanın giderek daha fazla benimsenmesiyle hareket ediyor. Derin öğrenme, Makine Öğrenimi (ML) ve bilgisayar görüşündeki ilerlemeler, yapay zeka destekli görüntüleme çözümlerinin radyologların hastalıkları erken aşamada daha yüksek doğrulukla tespit etmelerine yardımcı olmasını sağladı.

Kanser, kardiyovasküler hastalıklar ve nörolojik bozukluklar gibi kronik durumların artan yaygınlığı, yapay zeka destekli görüntüleme teknolojilerine olan talebi artırdı.

Tıbbi görüntüleme endüstrisinde yapay zeka alanında faaliyet gösteren başlıca şirketler 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. ve Koninklijke Philips N.V.'dir.

Ayrıca yapay zekanın tıbbi görüntüleme ekipmanlarıyla entegrasyonu otomasyonu geliştiriyor, analiz süresini kısaltıyor ve gerçek zamanlı karar almayı destekliyor. Sağlık hizmetlerinin dijitalleştirilmesine yönelik artan yatırımlar, teletıp sektörünün yaygınlaşması ve kişiselleştirilmiş tedaviye artan ihtiyaç, pazarın genişlemesine daha da katkıda bulunuyor.

• Ocak 2024'te Hyperfine, Inc., gelişmiş görüntü kalitesi ve iş akışı verimliliğiyle beyin görüntüleme yeteneklerini geliştiren yapay zeka destekli 8. nesil Swoop sistem yazılımını piyasaya sürdü.

Önemli Noktalar:

1. Tıbbi görüntüleme endüstrisindeki yapay zekanın değeri 2023'te 1.040,0 milyon ABD doları olarak gerçekleşti.
2. Pazarın 2024'ten 2031'e kadar %26,12'lik bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi bekleniyor.
3. Kuzey Amerika, 2023 yılında 381,2 milyon ABD doları değerlemeyle %36,65 pazar payına sahipti.
4. Derin öğrenme segmenti 2023 yılında 479,6 milyon ABD doları gelir elde etti.
5. Bilgisayarlı tomografi (BT) segmentinin 2031 yılına kadar 2.190,0 milyon ABD dolarına ulaşması bekleniyor.
6. Onkoloji segmentinin 2031 yılına kadar 1.926,8 milyon ABD dolarına ulaşması bekleniyor.
7. Hastaneler segmentinin 2031 yılına kadar 2.526,6 milyon ABD dolarına ulaşması bekleniyor.
8. Asya Pasifik'teki pazarın tahmin dönemi boyunca %28,15'lik bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi bekleniyor.

Pazar Yönlendiricisi

"Erken Hastalık Tespiti ve Teşhisi için Yapay Zeka"

Tıbbi görüntüleme pazarındaki yapay zeka, erken hastalık tespiti ve teşhisi için yapay zekanın giderek daha fazla benimsenmesinin yanı sıra yapay zekanın sağlık hizmetleri BT sistemleriyle artan entegrasyonunun etkisiyle önemli bir büyüme kaydediyor.

Yapay zeka destekli görüntüleme çözümleri, özellikle kanser, kardiyovasküler hastalıklar ve nörolojik bozukluklar gibi durumlarda hastalık tanımlamanın doğruluğunu ve verimliliğini artırarak radyolojide devrim yaratıyor.

Yapay zeka, tıbbi görüntülerin daha hızlı ve daha hassas bir şekilde analiz edilmesini sağlayarak radyologlara erken tespit konusunda yardımcı olur, bu da hasta sonuçlarının iyileşmesine ve teşhis hatalarının azalmasına yol açar.

Ayrıca yapay zekanın Resim Arşivleme ve İletişim Sistemleri (PACS) ve Radyoloji Bilgi Sistemleri (RIS) ile kusursuz entegrasyonu, görüntüleme iş akışlarını kolaylaştırıyor, radyolog iş yükünü en aza indiriyor ve klinik karar almayı optimize ediyor.

Sağlık hizmeti sağlayıcıları yapay zeka odaklı otomasyon ve karar destek araçlarını giderek daha fazla benimsedikçe pazar hızlı bir genişleme kaydediyor ve bu da sektördeki ilerlemeleri daha da hızlandırıyor.tıbbi görüntülemeteknolojiler.

• Ekim 2024'te, Aile Hekimliği Uygulaması (FMP Healthcare Group) Care1 - Health Executive Center ve Siemens Healthineers Vietnam, meme kanseri tespitinin doğruluğunu artırmak için Transpara AI ile birleştirilmiş 3D mamografi sisteminin (MAMMOMAT Inspiration) resmi lansmanını duyurdu. MAMMOMAT Inspiration, yüksek çözünürlüklü 3D görüntüleme sağlamak, lezyon görünürlüğünü iyileştirmek ve yanlış pozitifleri azaltmak için tasarlanmış gelişmiş bir dijital meme tomosentez sistemidir. Çözüm, yapay zeka destekli bir tespit sistemi olan Transpara AI ile entegre edildiğinde radyologların meme kanserinin erken belirtilerini daha doğru ve verimli bir şekilde belirlemesine, iş akışını kolaylaştırmasına ve hasta sonuçlarını iyileştirmesine yardımcı olur.

Pazar Mücadelesi

"Düzenleyici Belirsizlik"

Tıbbi görüntüleme pazarında yapay zekanın karşılaştığı en büyük zorluk, standartlaştırılmış düzenlemelerin ve sağlık sistemleri arasında birlikte çalışabilirliğin bulunmamasıdır. Yapay zeka destekli görüntüleme çözümlerinin farklı bölgelerde değişen düzenleyici çerçevelere uyması gerekiyor, bu da şirketlerin yaygın bir şekilde benimsenmesini zorlaştırıyor.

Ek olarak, yapay zekanın mevcut PACS ve RIS ile entegrasyonu uyumluluk sorunları nedeniyle sıklıkla engelleniyor ve kesintisiz veri alışverişi sınırlanıyor. Bu zorluğun potansiyel çözümü, küresel düzenleyici uyumlaştırmanın ve standartlaştırılmış doğrulama protokollerinin geliştirilmesidir.

Düzenleyici kurumlar, sağlık kurumları ve yapay zeka geliştiricileri arasındaki işbirlikçi çabalar, yapay zeka modeli eğitimi, klinik doğrulama ve performans kıyaslaması için net yönergeler oluşturulmasına yardımcı olabilir.

Mevzuatın netliği, yapay zeka destekli görüntüleme çözümlerinin tutarlı güvenlik ve etkinlik standartlarını karşılamasını sağlayarak pazarın benimsenmesini hızlandırabilir ve sağlık uzmanları arasında güven oluşturabilir.

Pazar Trendi

"Bulut Benimseme ve Üretken Yapay Zeka"

Tıbbi görüntüleme pazarındaki yapay zeka, bulut tabanlı yapay zeka görüntüleme çözümlerinin genişletilmesi ve radyolojide üretken yapay zekanın artan kullanımı gibi önemli trendlerle birlikte gelişiyor.

Bulut tabanlı yapay zeka platformları, teşhis araçlarına uzaktan erişim, sağlık profesyonelleri arasında gerçek zamanlı işbirliği ve gelişmiş veri yönetimi sağlayarak tıbbi görüntülemeyi dönüştürüyor. Bu çözümler ölçeklenebilirliği ve birlikte çalışabilirliği geliştirerek hastanelerin ve görüntüleme merkezlerinin yapay zeka destekli teşhisleri mevcut sağlık hizmetleri altyapılarına sorunsuz bir şekilde entegre etmesine olanak tanır.

Ek olarak, üretken yapay zekanın ortaya çıkışı, rapor oluşturmayı otomatikleştirerek, görüntü kalitesini artırarak ve yapay zeka modeli eğitimi için sentetik veri kümeleri oluşturarak radyolojiyi yeniden şekillendiriyor.

Bu teknoloji, iş akışı verimliliğini artırır ve tıbbi görüntülerden ayrıntılı bilgiler üreterek hassas teşhisleri destekler. Bu trendler ivme kazandıkça yapay zeka destekli görüntüleme daha gelişmiş, erişilebilir ve verimli hale geliyor ve pazarda daha fazla yeniliğe yol açıyor.

• Aralık 2024'te ConcertAI, TeraRecon'un yapay zeka destekli portföyünün Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) bulut sürümünü piyasaya sürdü ve CARAai ile Eureka Clinical AI'yı tek bir bulut platformunda entegre etti. Bu ilerleme, aboneliğe dayalı bir hizmet aracılığıyla yapay zeka destekli görselleştirme ve klinik iş akışlarına olanak tanıyarak sağlık hizmeti sağlayıcılarının erişilebilirliğini artırıyor.

Tıbbi Görüntülemede Yapay Zeka Pazar Raporu Anlık Görüntüsü

Pazar Segmentasyonu:

• Teknolojiye Göre (Derin Öğrenme, Makine Öğrenimi, Doğal Dil İşleme): Derin öğrenme segmenti, gelişmiş görüntü analizi ve hastalık tespitine olanak tanıyan gelişmiş örüntü tanıma yetenekleri sayesinde 2023'te 479,6 milyon ABD doları gelir elde etti.
• Modaliteye Göre (Bilgisayarlı Tomografi (BT), Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI), X-ışını ve Ultrason): Bilgisayarlı tomografi (BT) segmenti, yüksek çözünürlüklü görüntülemeyle karmaşık durumların teşhisinde yaygın kullanımı nedeniyle 2023 yılında pazarın %36,12'sini elinde tutuyordu.
• Uygulamaya Göre (Nöroloji, Kardiyoloji, Onkoloji ve Ortopedi): Erken kanser tespiti ve hassas tümör değerlendirmesi için yapay zeka odaklı görüntülemenin giderek daha fazla benimsenmesi sayesinde onkoloji segmentinin 2031 yılına kadar 1.926,8 milyon ABD dolarına ulaşması bekleniyor.
• Son Kullanıcıya Göre (Hastaneler, Tanısal Görüntüleme Merkezleri, Ayakta Cerrahi Merkezleri ve Araştırma ve Akademik Kurumlar): Gelişmiş tanılama ve hasta yönetimi için yapay zeka destekli görüntüleme çözümlerinin giderek artan entegrasyonu sayesinde hastaneler segmentinin 2031 yılına kadar 2.526,6 milyon ABD dolarına ulaşması bekleniyor.

Tıbbi Görüntüleme Pazarında Yapay ZekaBölgesel Analiz

Bölgeye göre pazar, Kuzey Amerika, Avrupa, Asya Pasifik, Orta Doğu ve Afrika ve Latin Amerika olarak sınıflandırılmıştır.

Kuzey Amerika yapay zeka tıbbi görüntüleme pazarında 2023 yılında 381,2 milyon ABD doları değerlemeyle yaklaşık %36,65'lik bir pazar payına sahip oldu. Bu hakimiyet, gelişmiş sağlık altyapısı, yapay zeka destekli görüntüleme çözümlerinin yüksek oranda benimsenmesi ve tıbbi teknolojiye yapılan güçlü yatırımlardan kaynaklanmaktadır.

Önde gelen yapay zeka ve tıbbi görüntüleme şirketlerinin varlığı, yapay zeka odaklı sağlık hizmetleri yenilikleri için hükümet ve özel kuruluşlardan gelen önemli fonlarla birleştiğinde pazarı daha da ileriye taşıdı.

Üstelik kanser, kardiyovasküler hastalıklar ve nörolojik bozukluklar gibi kronik hastalıkların artan yaygınlığı, erken tanı ve tedavi planlamasını iyileştiren yapay zeka destekli görüntüleme çözümlerine olan talebi artırıyor.

Yapay zeka destekli radyoloji araçları, anormallikleri daha verimli bir şekilde tespit etmeye, radyologların iş yükünü azaltmaya ve hasta sonuçlarını iyileştirmeye yardımcı olur. Ayrıca yapay zekanın radyoloji iş akışlarına entegrasyonunun artması, kronik hastalıkların yaygınlığının artması ve destekleyici düzenleyici çerçeveler, bölgenin hakim pazar payına katkıda bulunmuştur.

Asya Pasifik'teki tıbbi görüntüleme endüstrisindeki yapay zeka, sağlık hizmetleri altyapısındaki hızlı gelişmeler, yapay zeka tabanlı teşhis çözümlerinin artan benimsenmesi ve artan kronik hastalık yükü nedeniyle tahmin dönemi boyunca %28,15'lik önemli bir CAGR ile büyümeye hazırlanıyor.

Çin, Japonya ve Hindistan gibi ülkeler, artan sağlık yatırımları, sağlık hizmetlerinde yapay zekayı teşvik eden hükümet girişimleri ve erken hastalık tespitine ilişkin farkındalığın artması nedeniyle yapay zeka destekli tıbbi görüntülemeye yönelik güçlü bir talep kaydediyor.

Ek olarak, yeni ortaya çıkan yapay zeka girişimlerinin varlığı ve sağlık hizmeti sağlayıcıları ile teknoloji firmaları arasındaki işbirlikleri, bölge genelinde yapay zeka destekli görüntüleme çözümlerinin benimsenmesini hızlandırıyor.

• Ağustos 2024'te MVision AI, MVision AI Segmentasyonu (Contour+) başvurusunun Merkezi İlaç Standart Kontrol Organizasyonu (CDSCO) tarafından başarıyla onaylandığını duyurdu. Bu düzenleyici dönüm noktası, MVision AI'nin gelişmiş görüntü analizi algoritmalarının Hindistan genelinde radyasyon tedavisi tedavi planlama iş akışlarında kullanılmasının önünü açıyor.

Düzenleyici Çerçeveler

• ABD'deGıda ve İlaç İdaresi (FDA), Yapay Zeka destekli tıbbi görüntüleme çözümlerini Tıbbi Cihaz Olarak Yazılım (SaMD) çerçevesi kapsamında düzenleyerek bunların klinik ortamlarda güvenliğini, etkinliğini ve performansını garanti eder. Yapay zeka tabanlı görüntüleme yazılımı, risk seviyelerine göre sınıflandırılır; genellikle Sınıf II veya Sınıf III tıbbi cihazlar olarak sınıflandırılır ve pazara girmeden önce düzenleyici onay gerektirir.
• Hindistan'daMerkezi İlaç Standart Kontrol Organizasyonu (CDSCO), yapay zeka destekli görüntüleme yazılımını düzenliyor ve klinik kullanım, özellikle teşhiste özerk karar verme için onay gerektiriyor. Hindistan Tıbbi Araştırma Konseyi (ICMR) de şu konularda kılavuzlar yayınladı:Sağlık hizmetlerinde yapay zekaYapay zeka destekli görüntüleme teknolojilerinin etik kullanımını, veri gizliliğini ve klinik doğrulamasını sağlamak.

Rekabet Ortamı:

Tıbbi görüntüleme endüstrisindeki yapay zeka, kilit oyuncuların pazar konumlarını güçlendirmek için stratejik girişimlere ve teknolojik gelişmelere odaklandığı yoğun rekabetle karakterize ediliyor.

Şirketler, yapay zeka odaklı görüntüleme algoritmalarını iyileştirmek, hastalık tespiti ve teşhisinde daha yüksek doğruluk sağlamak için Araştırma ve Geliştirme'ye (Ar-Ge) aktif olarak yatırım yapıyor. Pek çok firma, iş akışı otomasyonunu ve klinik karar desteğini optimize etmek için derin öğrenme ve makine öğrenimi modellerini görüntüleme sistemlerine entegre ediyor.

Sağlık hizmeti sağlayıcıları, araştırma kurumları ve tıbbi cihaz üreticileriyle stratejik ortaklıklar ve işbirlikleri, radyolojide inovasyonu hızlandırmak ve yapay zekanın benimsenmesini genişletmek için ortak bir yaklaşımdır.

Firmalar ayrıca gelişen sağlık hizmetleri standartlarına uygunluğu sağlamak ve yapay zeka destekli görüntüleme çözümlerinin yaygın şekilde ticarileştirilmesini kolaylaştırmak için önemli pazarlarda düzenleyici onayları almaya çalışıyor.

Bir diğer önemli strateji ise onkoloji, kardiyoloji ve nöroloji gibi belirli tıbbi durumlara özel olarak tasarlanmış yapay zeka destekli görüntüleme çözümlerini piyasaya sürerek ürün portföylerini genişletmektir.

Şirketler, uzaktan erişimi etkinleştirmek, veri yönetimini geliştirmek ve mevcut sağlık hizmeti BT sistemleriyle birlikte çalışabilirliği geliştirmek için bulut tabanlı yapay zeka platformlarını giderek daha fazla kullanıyor. Yapay zeka yeteneklerini güçlendirmek, özel algoritmalar edinmek ve daha geniş bir müşteri tabanına erişim sağlamak için birleşme ve satın almalardan yararlanılıyor.

Ayrıca işletmeler, yerel sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla ortaklıklar kurarak ve yasal izinleri güvence altına alarak, özellikle gelişmekte olan pazarlarda coğrafi genişlemeye yatırım yapıyor.

• Kasım 2024'te Viz.ai, Yapay Zeka destekli hastalık tespit çözümünü Sağlık Hizmetleri için Microsoft Bulutu kapsamında Precision Imaging Network ile entegre etmek üzere Microsoft ile bir işbirliği yaptığını duyurdu. Ortaklık, klinik iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre edilen 48'den fazla yapay zeka modeli sunmayı ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için eyleme dönüştürülebilir klinik bilgiler sağlamayı amaçlıyor.

Tıbbi Görüntüleme Pazarında Yapay Zeka Alanındaki Önemli Şirketlerin Listesi:

• GE HealthCare
• yardım
• Viz.ai, Inc.
• İnfervizyon
• Exo Görüntüleme A.Ş.
• İnce Tıp, Inc.
• Tempus
• RadNet A.Ş.
• Siemens Healthineers AG
• Kure.ai
• NVIDIA Şirketi
• Lunit A.Ş.
• VUNO A.Ş.
• Paige AI, Inc.
• Koninklijke Philips N.V.

Son Gelişmeler (Ortaklıklar/ Ürün Lansmanı)

• Mart 2025'teGE HealthCare ve NVIDIA, yapay zeka destekli otonom görüntüleme çözümlerini geliştirmek için 16 yıllık ortaklıklarını genişleterek GTC 2025'te işbirliklerini duyurdu. İşbirliği, ultrason alanındaki otonom uygulamalara ve otonom X-ışını teknolojilerine odaklanıyor ve görüntüleme verimliliğini ve doğruluğunu artırarak sağlık profesyonellerinin üzerindeki yükü azaltmayı hedefliyor.
• Şubat 2025'teDeepHealth, Inc., DeepHealth OS tarafından desteklenen yapay zeka destekli radyoloji bilişimi ve kanser tarama çözümlerini Viyana'daki ECR 2025'te tanıttı. Şirket, radyoloji iş akışlarını kolaylaştırmak için AI ile geliştirilmiş bir PACS değişimi olan Diagnostic Suite'i ve yapay zeka destekli bir mamografi SaaS çözümü olan SmartMammo'yu piyasaya sürdü.
• Ocak 2025'teRoyal Philips, Bilgisayarlı Tomografi (BT) görüntülemede bir çığır açan yapay zeka destekli CT-5300'ü Chennai'deki AOCR 2025'te tanıttı. 128 kesitli sistem, yapay zeka destekli rekonstrüksiyon, kardiyak hareket düzeltme ve akıllı iş akışlarını entegre ederek klinik uygulamalarda hızı, doğruluğu ve verimliliği artırır.