Künstliche-Intelligenz-Markt für medizinische Bildgebung Größe und Anteil 2026-2035

Künstliche Intelligenz im medizinischen Bildgebungsmarkt – Marktgröße

Der globale Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung erreichte im Jahr 2025 einen Wert von 2,1 Milliarden US-Dollar. Laut dem jüngsten Bericht von Global Market Insights Inc. wird der Markt voraussichtlich von 2,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 19,6 Milliarden US-Dollar bis 2035 wachsen und dabei eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 23,9 % über den Prognosezeitraum hinweg aufweisen.

 

Die Verschmelzung von Deep-Learning-Technologien mit klinischen Bildgebungsprozessen verändert die diagnostische Präzision grundlegend. KI-Algorithmen erreichen mittlerweile AUC-Werte (Fläche unter der Kurve), die mit denen erfahrener Radiologen in mehreren Modalitäten vergleichbar sind. Der Umfang der Akzeptanz wird durch die kumulative Zulassung von über 1.500 KI-gestützten medizinischen Geräten durch die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) bis Mitte 2026 untermauert, wobei die Radiologie etwa 76 % aller Zulassungen ausmacht.^{[1]U.S. Food and Drug Administration, fda.gov} Die Resolution WHA78.13 der Weltgesundheitsorganisation (WHO), die im Mai 2025 verabschiedet wurde, institutionalisiert diesen Trend weiter, indem sie die Integration von KI in Radiologie-Informationssysteme als strategischen Weg zu einem gerechten globalen Zugang zu diagnostischer Bildgebung befürwortet.

Wichtige Treiber

Analyse der Treiberauswirkungen

Treiber	Auswirkung auf die CAGR-Prognose	Geografische Relevanz	Zeitplan der Auswirkungen
Technologische Fortschritte in der KI	+3 % bis +3,5 %	Global	Kurzfristig (≤ 2 Jahre)
Mangel an Radiologen beschleunigt die KI-Adoption	+2,5 % bis +3,2 %	Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik	Kurzfristig (≤ 2 Jahre)
Verbesserte diagnostische Genauigkeit und Behandlungsplanung	+2,3 % bis +3 %	Global	Mittelfristig (2 bis 4 Jahre)
Steigende F&E-Investitionen unterstützen Innovation	+2 % bis +2,8 %	Nordamerika, Asien-Pazifik	Langfristig (≥ 4 Jahre)

Technologische Fortschritte in der KI

Fortschritte in Deep Learning, transformerbasierten Architekturen und Computer Vision erweitern die KI-Fähigkeiten in der Bildanalyse, Workflow-Automatisierung und klinischen Anwendungen. Moderne Convolutional Neural Networks erreichen in kontrollierten klinischen Studien routinemäßig eine Genauigkeit der Lebersegmentierung mit Dice-Scores von über 95 %. Peer-reviewte Metaanalysen berichten AUC-Werte von 0,864 bis 0,937 für KI-gestützte Lungenknoten-Erkennung in Röntgenaufnahmen und CT-Scans. Der rasche Anstieg der von der FDA zugelassenen KI-Tools für die Radiologie – allein 295 Geräte im Jahr 2025, wobei die Radiologie 75 % aller KI/ML-Zulassungen sichert – spiegelt die Tiefe und Zuverlässigkeit der zugrundeliegenden technologischen Fortschritte wider. Diese Fortschritte beschleunigen die Produktpipelines der Anbieter und erweitern die klinische Einführung über akademische Einrichtungen hinaus in kommunale Krankenhäuser und ambulante Bildgebungszentren.

Mangel an Radiologen beschleunigt die KI-Adoption

Ein wachsendes strukturelles Ungleichgewicht zwischen der Nachfrage nach Bildgebung und dem verfügbaren Angebot an Radiologen verstärkt die Abhängigkeit von KI-gestützten Arbeitsabläufen. Das Harvey L. Neiman Health Policy Institute prognostiziert, dass die Nutzung von Bildgebungsverfahren bis 2055 um 16,9 % bis 26,9 % steigen wird, angetrieben durch das rasche Wachstum in älteren Altersgruppen, während das Angebot an Radiologen im gleichen Zeitraum unter den aktuellen Ausbildungsbedingungen nur um 25,7 % wachsen wird. Die Association of American Medical Colleges schätzte 2024 einen allgemeinen Ärztemangel von 4,3 %, wobei die Radiologie zu den betroffenen Fachgebieten gehört.^{[2]Harvey L. Neiman Health Policy Institute, neimanhpi.org} KI-Triage-Tools und automatisierte Berichtslösungen werden als strukturelle Reaktion eingeführt, um Radiologen zu ermöglichen, sich auf die Interpretation komplexer Fälle statt auf routinemäßige Durchsätze zu konzentrieren.

Verbesserte diagnostische Genauigkeit und Behandlungsplanung

KI-gestützte Bildgebung verbessert die Früherkennung von Krankheiten, reduziert die diagnostische Variabilität zwischen verschiedenen Befundern und steigert die Präzision bei der Behandlungsplanung in den Bereichen Onkologie, Kardiologie und Neurologie. Eine systematische Überprüfung und Metaanalyse, veröffentlicht in einer begutachteten Fachzeitschrift, ergab, dass Deep-Learning-Algorithmen AUC-Werte von 0,868 bis 0,909 bei der Brustkrebserkennung in Mammographie, Ultraschall, MRT und digitaler Brust-Tomosynthese erreichten und damit die Leistung von spezialisierten Radiologen erreichten oder übertrafen. Regulatorische Belege für die diagnostische Genauigkeit beschleunigen die Beschaffungszyklen von Krankenhäusern und erweitern die Erstattungskonditionen in wichtigen Märkten.

Steigende F&E-Investitionen fördern Innovation und Marktexpansion

Zunehmende Investitionen von Unternehmen der Gesundheits-IT, Bildgebungsanbietern, akademischen medizinischen Zentren und Start-ups in der Frühphase beschleunigen die Produktentwicklungszyklen und erweitern den klinischen Anwendungsbereich der KI-Bildgebung. Die vom National Institutes of Health über das National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering bereitgestellten Mittel unterstützen weiterhin Grundlagenforschung in der Niedrigdosis-MRT-Rekonstruktion, KI-gestützter Herz-Bildgebung und der Integration multimodaler Daten. Unternehmens-KI-Bildgebungsplattformen ziehen erhebliche private Investitionen an, insbesondere für Anwendungen in der Onkologie und kardiovaskulären Bildgebung, wo Erstattungswege ausgereift sind.

Wichtige Herausforderungen

Analyse der Einschränkungen

Herausforderung	Auswirkung auf die CAGR-Prognose	Geografische Relevanz	Auswirkungszeitraum
Langsamer Regulierungsgenehmigungsprozess	-1,2 % bis -1,8 %	Global	Mittelfristig (2 bis 4 Jahre)
Risiko von Patientensicherheitsbedenken aufgrund von KI-bedingten Diagnosefehlern	-1 % bis -1,5 %	Global	Langfristig (≥ 4 Jahre)

Langsamer Regulierungsgenehmigungsprozess

Strenge und sich entwickelnde regulatorische Anforderungen für KI-basierte Medizinprodukte können die Markteinführung verzögern und die Zeit bis zur Verfügbarkeit von KI in der medizinischen Bildgebung verlängern, insbesondere da sich die Anforderungen an die doppelte Compliance ausweiten.

In der Europäischen Union müssen Hersteller nun sowohl die Medizinprodukteverordnung (EU MDR 2017/745) als auch den EU-KI-Gesetzesentwurf (Verordnung EU 2024/1689) berücksichtigen. Die Medical Device Coordination Group veröffentlichte im Juni 2025 umfassende Leitlinien zur Interaktion (MDCG 2025-6), um überlappende Konformitätsbewertungsverpflichtungen zu klären. In den Vereinigten Staaten betrug die durchschnittliche Zulassungszeit der FDA für KI/ML-Medizinprodukte im Jahr 2025 142 Tage, was für Anbieter mit großen Produktpipelines eine spürbare Verzögerung bei der Kommerzialisierung darstellt. Diese regulatorischen Zeitpläne wirken sich auf kleinere Entwickler unverhältnismäßig stark aus, beschränken den Wettbewerbseintritt und verlängern die Zeit bis zum ersten Umsatz.

Risiko von Patientensicherheitsbedenken aufgrund von KI-bedingten Diagnosefehlern

Mögliche Ungenauigkeiten, algorithmische Verzerrungen oder Verteilungsverschiebungen zwischen Trainings- und Einsatzpopulationen können klinische Entscheidungen beeinflussen und das Vertrauen von Ärzten in KI-Empfehlungen einschränken. Studien zeigen, dass Deep-Learning-Algorithmen, die auf kuratierten akademischen Datensätzen trainiert wurden, bei der Anwendung in kommunalen oder ressourcenarmen Umgebungen schlechter abschneiden – insbesondere wenn die Bildakquisitionsprotokolle und Patientendemografien von den Trainingsbedingungen abweichen. Diese Generalisierungslücke bleibt eine der bedeutendsten Hürden für eine breite klinische Akzeptanz, insbesondere in hochsensiblen Fachgebieten wie Neurologie und Onkologie, wo Diagnosefehler schwerwiegende Folgen für die Patientensicherheit haben. Regulatorische Rahmenwerke verlangen zunehmend die Überwachung der Echtzeitleistung, was zusätzliche Pflichten zur Marktüberwachung mit sich bringt und die Betriebskosten für KI-Anbieter erhöht.
 

KI-Trends im medizinischen Bildgebungsmarkt

Ausweitung von KI-Bildgebungsplattformen für Unternehmen

Der bedeutendste strukturelle Wandel im KI-Markt für medizinische Bildgebung ist die Migration von punktuellen KI-Tools hin zu integrierten Unternehmensplattformen, die Erkennung, Workflow-Management und diagnostische Berichterstattung über alle Modalitätstypen hinweg in einer einzigen Infrastruktur konsolidieren. Bisher waren KI-Einsätze über einzelne klinische Anwendungsfälle hinweg fragmentiert – ein separates Tool für die Erkennung von Lungennoduli, ein weiteres für die Segmentierung von Hirnläsionen, ein drittes zur Frakturidentifikation –, was Integrationsaufwand mit sich brachte und die Skalierbarkeit in Gesundheitssystemen begrenzte. Der noch bedeutendere Wandel ist das Aufkommen herstellerunabhängiger Orchestrierungsschichten, die oberhalb der PACS-Umgebung angesiedelt sind und Bildstudien parallel durch mehrere KI-Algorithmen leiten, um konsolidierte Ausgaben direkt in radiologische Berichts-Workflows zu liefern.

GE HealthCares Edison-Plattform und Siemens Healthineers’ AI-Rad Companion sind Beispiele für kommerzielle Implementierungen dieser Architektur, die Krankenhäusern die Bereitstellung und Verwaltung großer KI-Algorithmusbibliotheken über unternehmensweite Bildgebungsnetzwerke ermöglichen. Der zugrundeliegende Treiber ist die betriebliche Komplexität der Verwaltung einzeln lizenzierter KI-Tools im großen Maßstab, was zu einer starken Kaufpräferenz für konsolidierte Plattformansätze führt, die den IT-Aufwand reduzieren und die Einhaltung regulatorischer Compliance-Dokumentationen vereinfachen. In unserer Primärforschung im zweiten Quartal 2025 mit 280 leitenden Mitarbeitern aus Radiologieabteilungen in 12 Ländern gaben 71 % an, dass die Fähigkeit zur Integration von Unternehmensplattformen das wichtigste Kriterium für die Anbieterauswahl war – erstmals übertreffend die Leistungsbenchmarks pro Algorithmus. Die Daten deuten auf eine strukturelle Nachfrageverschiebung von der Bewertung auf Algorithmus-Ebene hin zur Beschaffung auf Plattform-Ebene hin, ein Wandel, der etablierte Bildgebungsanbieter mit ausgereiften Integrationsarchitekturen begünstigt und eigenständige Algorithmusentwickler ohne Plattformpartnerschaftsstrategien benachteiligt.

Zunehmende Akzeptanz von Workflow-Automatisierung und Triage-KI

Workflow-Automatisierung und KI-gestützte Fall-Triage stellen die am stärksten genutzte Funktionskategorie im Bereich der KI in der medizinischen Bildgebung dar. Dies wird durch die direkte, messbare Auswirkung auf den Durchsatz von Radiologen und die betriebliche Effizienz von Abteilungen vorangetrieben. KI-Triage-Systeme, die Arbeitslisten nach kritischen Befunden wie intrakraniellen Blutungen, Verschlüssen großer Gefäße und Aortendissektionen priorisieren, verfügen über die umfangreichste klinische Validierung und die größte Anzahl an regulatorischen Zulassungen weltweit. Die Lancet Oncology Commission schätzt in ihren bis 2025 veröffentlichten Prognosen einen globalen Fachkräftemangel von etwa 16 Millionen Diagnostik-Spezialisten bis 2050. Radiologen und radiologische Technologen machen einen erheblichen Teil dieser Lücke aus. Dies macht KI-Triage nicht zu einem Effizienzwerkzeug, sondern zu einer strukturellen Lösung für den Arbeitskräftemangel.

Eine 2025 in Nature Communications veröffentlichte Studie zeigte, dass KI-Unterstützung bei der Interpretation von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs die Interpretationszeit der Ärzte um 18,3 % in der realen Anwendung mit 296 Patienten reduzierte. Gleichzeitig verbesserte sich die Qualität der strukturierten Berichte im Vergleich zur Standardpraxis. Die Plattform von Viz.ai, die KI-erfasste kritische Befunde direkt an das mobile Gerät des diensthabenden Arztes übermittelt, ist weltweit in über 1.000 Krankenhäusern im Einsatz. Dies stellt eine der umfangreichsten Validierungen der Auswirkungen von KI-Triage in großem Maßstab dar. Der Sekundäreffekt der Workflow-Automatisierung geht über die Radiologie hinaus und betrifft auch klinische Abteilungen im Vorfeld. Schnellere Bildverarbeitung reduziert die Wartezeiten in Notaufnahmen und verkürzt die Gesamtverweildauer der stationären Patienten. Auf Segmentebene schreitet die Einführung von KI-Triage in der Notfallradiologie und bei akuten Schlaganfall-Behandlungswegen am schnellsten voran, wo die Zeit bis zur Behandlung direkt mit dem Patientenergebnis und der regulatorischen Verantwortung verknüpft ist.

Wachsende Integration multimodaler Daten und fortschrittlicher Analysen

• KI-Lösungen erweitern sich zunehmend von der Analyse einzelner Bildmodalitäten hin zu integrierten Plattformen, die Bilddaten mit klinischen Aufzeichnungen, Laborergebnissen, genomischen Profilen und longitudinalen Patientendaten kombinieren. Diese Entwicklung spiegelt eine grundlegende Neukonzeption der KI in der medizinischen Bildgebung wider: von einem Mustererkennungs-Tool zu einem klinischen Entscheidungshilfesystem, das in das umfassendere Patientendaten-Ökosystem eingebettet ist. Der zugrundeliegende Antrieb ist die wachsende Evidenz, dass KI-Modelle mit mehreren Eingaben klinische Ergebnisse wie Krankheitsrückfälle, Therapieansprechen und Früherkennung besser vorhersagen als Modelle, die nur auf Bilddaten basieren.
• Eine in PMC veröffentlichte Übersicht zu Deep-Learning-Ansätzen in der medizinischen Bildanalyse weist darauf hin, dass föderiertes Lernen und die Integration multimodaler Daten zu den aktivsten Forschungsbereichen gehören. Modelle, die auf Datensätzen mehrerer Standorte und Modalitäten trainiert werden, zeigen eine bessere Generalisierbarkeit als Benchmarks, die nur auf Bilddaten einer einzelnen Institution basieren. In der praktischen Anwendung baut Tempus Radiology Plattformen zur Integration von Radiologie und Genomik auf, die Bildphänotypen mit molekularen Biomarker-Profilen abgleichen. Dies schafft klinische Entscheidungshilfen für die onkologische Therapieplanung und die Auswahl von Studienteilnehmern. Die kommerziellen Auswirkungen erstrecken sich auf präzise Diagnostik, Überwachung chronischer Krankheiten und Bevölkerungsgesundheitsmanagement. Dadurch wird der gesamte adressierbare Markt deutlich über die traditionelle Optimierung von Radiologie-Workflows hinaus erweitert. Von noch größerer strategischer Bedeutung ist, dass multimodale KI-Plattformen proprietäre Datensatz-Vorteile schaffen, die etablierte Anbieter mit Zugang zu großen longitudinalen Bild- und klinischen Datenarchiven begünstigen. Dies verändert die Wettbewerbsgrundlage des Segments mittel- bis langfristig strukturell.

Analyse des Marktes für künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung

Nach Bereitstellung

Cloud-basiert

Das cloud-basierte Segment macht 2025 57,6 % des globalen KI-Markts für medizinische Bildgebung aus und stellt damit die dominierende Bereitstellungsmodalität mit deutlichem Abstand dar. Die Cloud-Infrastruktur ermöglicht eine schnelle Bereitstellung von Algorithmen, nahtlose Software-Updates, skalierbare Rechenkapazitäten für große Bildgebungsdatensätze sowie geringere Anfangsinvestitionen für Gesundheitssysteme. Dies macht sie besonders attraktiv für mittelgroße Krankenhäuser und aufstrebende Gesundheitsnetzwerke in Schwellenländern, die keine lokalen Hochleistungsrechnerressourcen besitzen. Das Segment profitiert direkt vom Trend zu Unternehmensplattformen, da cloudgehostete KI-Orchestrierungsschichten über Standard-API-Verbindungen mit bestehenden PACS- und RIS-Systemen integriert werden können, ohne Hardwarebeschaffungszyklen. Die regulatorische Umgebung hat sich deutlich zugunsten der Cloud-Bereitstellung entwickelt, wobei die FDA-Zulassungspfade für Software als Medizinprodukt (SaMD) nun gut etabliert sind und so die Kommerzialisierung für cloud-first-Anbieter weiter erleichtern.

Wichtige Anbieter wie GE HealthCare mit seiner Edison-Plattform und Aidoc mit seinem cloud-nativen KI-Betriebssystem haben kommerzielle Cloud-Bereitstellungsarchitekturen aufgebaut, die in mehrstelligen Krankenhausnetzwerken in Nordamerika und Europa validiert wurden. Aidocs ORB-Plattform, die Gesundheitssystemen die Integration und Überwachung von KI-Algorithmen mehrerer Anbieter in einem einheitlichen cloudgehosteten Rahmen ermöglicht, ist ein Beispiel für eine kommerzielle Cloud-Architektur, die sowohl die KI-Adoption als auch die Plattformkonsolidierung gleichzeitig vorantreibt. Die Wachstumsaussichten des cloud-basierten Segments werden zudem durch die Expansion von Teleradiologie-Diensten und ambulanten Bildgebungsnetzwerken gestützt, wo cloudbasierte KI eine KI-gestützte Auswertung ohne Vor-Ort-Präsenz von Radiologen oder lokale Recheninfrastruktur ermöglicht.

Lokal vor Ort

Das Segment für lokale Bereitstellung hält 2025 einen Anteil von 42,4 % am KI-Markt für medizinische Bildgebung und spiegelt die anhaltende Nachfrage von Einrichtungen wider, in denen Datensouveränität, Netzwerklatenz und Compliance-Anforderungen eine Cloud-Bereitstellung ausschließen. Akademische medizinische Zentren, staatliche Krankenhäuser und verteidigungsrelevante Gesundheitseinrichtungen in Regionen mit strengen Vorschriften zur Patientendatenspeicherung – insbesondere in Deutschland, Frankreich, Südkorea und China – bilden die Kernnachfrage für lokale Bereitstellungen. Lokale Bereitstellungen bleiben auch für Echtzeit-Intraoperativ-Bildgebungsanwendungen bevorzugt, bei denen netzwerkabhängige Latenzzeiten klinisch inakzeptabel sind.

Das Segment entwickelt sich strukturell weiter, wobei Anbieter hybride Architekturen anbieten, die zeitkritische Inferenz-Workloads lokal verarbeiten, während Modelltraining, Software-Updates und nicht kritische Analysen in Cloud-Umgebungen ausgelagert werden. Dies mildert das historische Entweder-oder zwischen reinen lokalen und reinen Cloud-Modellen. Siemens Healthineers und Philips Healthcare pflegen starke Beziehungen zu installierten lokalen Basen durch ihre bestehenden Bildgebungshardware-Plattformen und bieten so einen natürlichen Vertriebskanal für lokale KI-Softwarebereitstellung. Canon Medical Systems’ Advanced Intelligent Clear-IQ Engine (AiCE), die in seine Aquilion-CT-Scanner integriert ist, verkörpert den lokalen Ansatz der Verarbeitung von KI-Rekonstruktionsalgorithmen direkt auf Scanner-Ebene. Dies eliminiert die Netzwerkabhängigkeit und gewährleistet volle Compliance mit Datenspeicherungsvorschriften.

Nach Modalität

Röntgen

Röntgenstrahlen stellen das größte Modalitätssegment mit einem Anteil von 27,1 % am KI-Markt für medizinische Bildgebung im Jahr 2025 dar. Dies spiegelt die Kombination aus dem höchsten globalen Bildgebungsvolumen, der umfangreichsten Verfügbarkeit von Datensätzen für das Training von Modellen und der längsten Erfolgsbilanz bei KI-Zulassungen durch Regulierungsbehörden wider. KI-Anwendungen bei Röntgenstrahlen umfassen die Interpretation von Thoraxröntgenaufnahmen, die Erkennung von Knochenbrüchen, zahnärztliche Panoramabildgebung und Tuberkulose-Screening in Hochrisikoregionen. Die Liste der KI-fähigen Geräte der FDA enthält Mitte 2026 die höchste Konzentration von Radiologie-KI-Zulassungen in der Kategorie der Thorax-Röntgenaufnahmen, wobei Tools von Lunit, Aidoc, Annalise.ai und Subtle Medical die Zulassung für den klinischen Einsatz erhalten haben.

Die hohe Spezifität und Sensitivität, die von KI-Tools für Thoraxröntgenaufnahmen mit AUC-Werten von bis zu 0,93 in begutachteten Metaanalysen demonstriert wird, hat das klinische Vertrauen und die Beschaffung durch Krankenhäuser sowohl in Industrieländern als auch in Schwellenländern beschleunigt.^{[3]PubMed Nationalbibliothek für Medizin, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov} Röntgen-KI ist zudem die führende Modalität für den KI-Einsatz in ressourcenarmen Umgebungen, da die Röntgengeräte relativ kostengünstig sind und cloudbasierte Inferenz für Einrichtungen ohne lokale Recheninfrastruktur verfügbar ist. Die qXR-Plattform von Qure.ai, die in Tuberkulose-Screeningprogrammen der Regierung in mehr als 25 Ländern eingesetzt wird, zeigt die Skalierbarkeit von Röntgen-KI in ressourcenbegrenzten Gesundheitssystemen, wo die Zugänglichkeit der Modalität das größte Potenzial für KI-gestützte diagnostische Auswirkungen schafft.

Computertomographie (CT)

Die Computertomographie macht 24,5 % des Marktanteils für künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung im Jahr 2025 aus und stellt das zweitgrößte Modalitätssegment dar. Dies wird durch die Komplexität und das Volumen von CT-Untersuchungen sowie den hohen klinischen Wert von KI-gestützten Analysen in den Bereichen Onkologie, Pneumologie und kardiovaskuläre Anwendungen vorangetrieben. KI-Tools für die CT-Erkennung von Lungenknoten, Lebersegmentierung, Kalziumscoring der Koronararterien und Schlaganfall-Triage haben eine breite klinische Validierung und FDA-Zulassung erhalten. CT-basierte Anwendungen stellen einen unverhältnismäßig großen Anteil an hochwertigen Radiologie-KI-Einsätzen in akademischen und tertiären Versorgungseinrichtungen dar. Das Deep-Learning-Modell von Google für das CT-basierte Lungenkrebsscreening zeigte in kontrollierten Studien eine Leistung, die Radiologen nach Lung-RADS-Protokollen übertrifft, und setzte damit einen neuen Maßstab für die diagnostischen Fähigkeiten von CT-KI.

Die photonenzählende Detektor-CT, eine neue Hardware-Plattform, die nun kommerziell eingeführt wird, generiert deutlich reichhaltigere Bilddatensätze, von denen erwartet wird, dass sie die KI-Leistung in mehreren CT-Anwendungen während des Prognosezeitraums verbessern. Canon Medical Systems und Siemens Healthineers integrieren beide KI-Rekonstruktions- und Analysealgorithmen nativ in ihre CT-Scanner-Plattformen – Canon über die AiCE-Tiefenlern-Rekonstruktion und Siemens über die eingebetteten KI-Funktionen der SOMATOM-Plattform – und binden KI damit weiter in den Modalitätserfassungsworkflow ein. Die strukturelle Nachfrage nach CT-basierter KI wird durch die Ausweitung nationaler Lungenkrebsscreeningprogramme in den Vereinigten Staaten und dem Vereinigten Königreich verstärkt, die höhere CT-Scan-Volumina generieren und die prozedurale Durchsatzbasis stärken, die die Wirtschaftlichkeit des KI-Einsatzes unterstützt.

Magnetresonanztomographie (MRT)

MRT macht 17

6 % des KI-Marktes für medizinische Bildgebung im Jahr 2025 entfallen auf die MRT-Bildgebung und stellen eines der am stärksten wachsenden Modalitätssegmente innerhalb des Prognosezeitraums dar – bedingt durch die Komplexität der MRT-Interpretation, die langen Akquisitionszeiten, die KI komprimieren kann, sowie die sich ausweitenden klinischen Indikationen für MRT in den Bereichen Neurologie, Onkologie und muskuloskelettale Bildgebung. KI-Anwendungen in der MRT umfassen die automatisierte Segmentierung von Hirnläsionen, die Beschleunigung der MRT-Rekonstruktion zur Reduzierung der Scanzeit um 50 % bis 75 %, die Detektion und Graduierung von Prostatakrebs sowie die Quantifizierung der Herzfunktion. Die NIH-Förderung durch das National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering hat mehrere Programme unterstützt, die sich auf die Rekonstruktion von Niedrigdosis- und Null-Kontrast-MRT mit Deep Learning konzentrieren, was die strategische Priorität für die strahlenfreie Ausweitung der MRT widerspiegelt.

Die Plattform SubtleMR von Subtle Medical, die Deep Learning zur Verbesserung der Bildqualität und zur Verkürzung der Akquisitionszeit bei 1,5-T- und 3-T-MRT-Systemen einsetzt, ist ein kommerziell eingesetztes Beispiel dafür, wie KI gleichzeitig klinische Leistungsverbesserungen und betriebliche Durchsatzgewinne vorantreibt. Das Segment wird zudem durch die wachsende Nachfrage nach fetaler und pädiatrischer MRT unterstützt, bei der KI-gestützte Rekonstruktion und Bewegungskorrektur langjährige technische Herausforderungen in diesen Patientengruppen adressieren. Auf klinischer Anwendungsebene stellen die KI-gestützte Prostatamrt-Analyse für die PI-RADS-Bewertung und die KI-basierte Hirn-MRT-Analyse zur Segmentierung von Multiple-Sklerose-Läsionen zwei der wertvollsten aufkommenden Einsatzkategorien innerhalb der Modalität dar, die jeweils gezielte KI-Entwicklungsinvestitionen spezialisierter Anbieter anziehen.

Ultraschallbildgebung

Die Ultraschallbildgebung macht 12,3 % des KI-Marktes für medizinische Bildgebung im Jahr 2025 aus und verzeichnet eine beschleunigte KI-Adoption, die durch die Portabilität der Modalität, das Fehlen von Strahlung und die sich ausweitenden klinischen Anwendungen in den Bereichen Geburtshilfe, Kardiologie und Point-of-Care-Settings vorangetrieben wird. KI-Anwendungen im Ultraschall umfassen automatisierte Messungen der fetalen Biometrie, die Analyse von Echokardiographien, die Klassifizierung von Schilddrüsenknoten sowie KI-gestützte Akquisitionsassistenz für weniger erfahrene Bediener, was besonders in Umgebungen mit begrenztem Fachwissen von Sonographen von großer Bedeutung ist.

Das tragbare Ultraschallsystem iQ+ von Butterfly Network, kombiniert mit KI-gestützter Bildoptimierung und klinischer Interpretationsunterstützung, stellt eine kommerzielle Lösung dar, die KI-Fähigkeiten im Ultraschall direkt am Patientenbett, in Notfällen und in ressourcenbegrenzten Umgebungen verfügbar macht. Die zunehmende Verbreitung tragbarer Ultraschallgeräte in der Primärversorgung und in Telemedizin-Workflows schafft einen neuen KI-Einsatzbereich außerhalb traditioneller Radiologieabteilungen und erweitert so den gesamten adressierbaren Markt für Ultraschall-KI. Die KI-gestützte kardiale Ultraschalluntersuchung zur automatisierten Messung der Ejektionsfraktion und Analyse der Wandbewegung hat von mehreren Anbietern die FDA-Zulassung erhalten, wodurch Erstattungswege geschaffen wurden, die die kommerzielle Nutzung in kardiologischen Praxen unterstützen. Samsung Medison integriert KI-gestützte Akquisitionsführung und automatisierte Messwerkzeuge nativ in seine Ultraschallplattformen, was den breiteren Trend der hardwareintegrierten KI-Adoption innerhalb der Modalität widerspiegelt.

Molekulare Bildgebung

Die molekulare Bildgebung macht 8,7 % des Marktes im Jahr 2025 aus und umfasst PET, SPECT sowie hybride PET/CT- und PET/MRT-Bildgebung, bei denen KI für die Quantifizierung von Tracern, die Detektion von Läsionen und die Planung theranostischer Ansätze eingesetzt wird. Das Segment ist durch kleinere Datensätze im Vergleich zu CT oder Röntgen gekennzeichnet, was auf die höheren Kosten und die komplexeren Verfahren bei molekularen Bildgebungsuntersuchungen zurückzuführen ist, die historisch die KI-Modellentwicklung eingeschränkt haben. Daten aus „OECD Health at a Glance 2025“ zeigen, dass die Verfügbarkeit von PET-Scannern in den Mitgliedsländern zunimmt, da sich onkologische Behandlungsprotokolle ausweiten – ein Faktor, der das prozedurale Volumen für die KI-Adoption in diesem Segment untermauert.

KI-Anwendungen in der PET-Bildgebung für die onkologische Stadieneinteilung, die Überwachung des Therapieansprechens und die Quantifizierung von Amyloid bei der Alzheimer-Krankheit gehören zu den wertvollsten klinischen Anwendungsfällen und ziehen gezielte Investitionen in die KI-Entwicklung von spezialisierten Anbietern an. Die Integration von KI in die theranostische Dosimetrieplanung – bei der KI-Modelle die Dosierung der Radioligandentherapie auf Basis von PET-basierten Tumordosimetrieberechnungen optimieren – stellt ein aufstrebendes, hochwertiges Anwendungssegment innerhalb der molekularen Bildgebung dar, das im mittelfristigen Prognosezeitraum kommerziell an Bedeutung gewinnen wird.

Nuklearmedizinische Bildgebung

Die nuklearmedizinische Bildgebung macht 2025 6,5 % des KI-Marktes für medizinische Bildgebung aus und stellt ein spezialisiertes, aber strategisch wichtiges Segment dar, in dem KI vor allem bei der Analyse der myokardialen Perfusionsbildgebung, der Interpretation von Knochenszintigrammen und der Schilddrüsenszintigraphie eingesetzt wird. KI-Tools für die automatisierte Analyse der myokardialen Perfusions-SPECT haben in mehreren Märkten regulatorische Zulassungen erhalten und sind klinisch im Einsatz, was eine standardisierte Quantifizierung ermöglicht und die Variabilität zwischen verschiedenen Befundern in nuklearmedizinischen Kardiologielaboren verringert.

Das Segment steht strukturellen Volumenbeschränkungen gegenüber, da der Einsatz bestimmter nuklearmedizinischer Verfahren in einigen klinischen Pfaden zugunsten von CT- und MRT-basierten Alternativen zurückgeht, obwohl das Wachstum der Theranostik diesen Trend teilweise ausgleicht. Die fortschrittlichen KI-Tools für die nuklearmedizinische Bildgebung von GE HealthCare, die in seine SPECT/CT-Plattformen integriert sind, stellen ein führendes kommerzielles Beispiel für KI-native nuklearmedizinische Bildgebungsanalysen in großem Maßstab dar. Die regulatorische Reife für KI-Anwendungen in der Nuklearmedizin nimmt sowohl in den Vereinigten Staaten als auch in der Europäischen Union zu und unterstützt ein moderates Wachstum innerhalb des Segments im Prognosezeitraum, insbesondere bei KI-Anwendungen in der nuklearmedizinischen Kardiologie und onkologischen Theranostik, wo der klinische Nutzen am klarsten definiert ist.

Andere Modalitäten

Andere Modalitäten machen 2025 zusammen 3,3 % des Marktes aus und umfassen aufstrebende Bildgebungsanwendungen wie die optische Kohärenztomographie (OCT), digitale Pathologie-Ganzpräparatebildgebung, Dermatoskopie und Kapselendoskopie, bei denen KI-Algorithmen eine starke diagnostische Leistung zeigen, die kommerzielle Einführung jedoch noch in einem frühen Stadium ist. KI für die Analyse retinaler OCT-Bilder, entwickelt von Unternehmen wie Google DeepMind und mehreren Herstellern ophthalmologischer Geräte, hat AUC-Werte von 0,933 bis 1,00 bei Erkrankungen wie diabetischer Retinopathie, altersbedingter Makuladegeneration und Glaukom erreicht – damit gehören sie zu den leistungsstärksten diagnostischen KI-Benchmarks in jeder Modalität. Die regulatorischen Rahmenbedingungen für nicht-traditionelle Bildgebungsmodalitäten entwickeln sich weiter, wobei die FDA und europäische Regulierungsbehörden eine zunehmende Anzahl von Einreichungen für KI-Tools erhalten, die auf dermatoskopischen und endoskopischen Bilddaten arbeiten. Das langfristige Wachstumspotenzial innerhalb dieses Segments ist beträchtlich, da KI die Reichweite hochpräziser bildbasierter Diagnostik in die Primärversorgung und kommunale Gesundheitseinrichtungen ausweitet, wo der Zugang zu Fachärzten begrenzt ist.

Nach Indikation

Lungenbildgebung

Die Lungenbildgebung stellt mit 22,8 % des weltweiten Marktanteils im Jahr 2025 das größte Indikationssegment dar. Dies ist auf die hohe Prävalenz von Lungenkrebs, Tuberkulose und die Nachfrage nach Bildgebung bei COVID-19-Folgen sowie auf die umfangreichen Validierungsnachweise für KI in der pulmonalen Radiologie zurückzuführen. KI-Tools für die Erkennung von Lungenknoten, die Risikostratifizierung von Lungenkrebs, die Quantifizierung von COVID-19-Pneumonien und die Beurteilung des Schweregrads von COPD haben zusammen mehr FDA-Zulassungen erhalten als jede andere Indikationskategorie innerhalb der KI in der Radiologie.

Die klinische Dringlichkeit einer frühen Lungenkrebsfrüherkennung, bei der sich die Fünfjahresüberlebensraten zwischen frühen und fortgeschrittenen Diagnosen dramatisch unterscheiden, hat zu einem starken ärztlichen Bedarf an KI-Tools geführt, die die Erkennungsempfindlichkeit bei Lungenkrebs-Screening-Untersuchungen mit niedrig dosierter CT verbessern. Aidoc's Lung AI Suite und Lunit INSIGHT CXR, beide in großem Maßstab in mehreren Gesundheitssystemen kommerziell eingesetzt, stellen die führenden Produktplattformen in dieser Indikation dar. Nationale Lungenkrebs-Screeningprogramme in den Vereinigten Staaten und dem Vereinigten Königreich erweitern die Zulassungskriterien, was zu höheren CT-Scan-Volumina führt und die strukturelle Nachfrage nach KI-gestützter Lungenbildinterpretation sowohl in Krankenhäusern als auch in Diagnosezentren stärkt.

Brustbildgebung

Die Brustbildgebung macht 18,1 % des KI-Marktes in der medizinischen Bildgebung im Jahr 2025 aus und gehört zu den klinisch ausgereiftesten KI-Indikationssegmenten, mit mehreren von der FDA zugelassenen und CE-gekennzeichneten KI-Tools, die weltweit in Mammographie-Screeningprogrammen kommerziell eingesetzt werden. KI-Anwendungen in der Brustbildgebung umfassen Mammographie-CAD (computerunterstützte Detektion), die Analyse der digitalen Brusttomosynthese (DBT), die Klassifizierung von Brustultraschall-Läsionen und die Charakterisierung von Brust-MRI-Läsionen.

Eine peer-reviewte Metaanalyse berichtete AUC-Werte von 0,868 bis 0,909 für Deep-Learning-Algorithmen bei der Brustkrebserkennung über verschiedene Bildgebungsmodalitäten hinweg, was das klinische Vertrauen in die KI-gestützte Mammographie-Auswertung unterstützt. Hologics Genius AI Detection 2.0, das 2025 unter der Produktnummer QDQ eine FDA 510(k)-Zulassung erhielt, ist eines der am weitesten verbreiteten KI-Brustbildgebungstools in nordamerikanischen Screeningprogrammen und zeigt die kommerzielle Reife dieses Indikationssegments. Die Europäische Gesellschaft für Radiologie hat aktiv zu Leitlinienrahmen für den KI-Einsatz in der Brustkrebsfrüherkennung beigetragen, unterstützt die regulatorische Standardisierung in den EU-Mitgliedstaaten und beschleunigt die institutionelle Übernahme in nationalen Screeningprogrammen.

Kardiovaskuläre Anwendungen

Kardiovaskuläre Anwendungen machen 17,6 % des Marktes im Jahr 2025 aus und stellen das am schnellsten wachsende Indikationssegment im Prognosezeitraum dar, angetrieben durch die hohe Krankheitslast von Herzerkrankungen weltweit, die Komplexität der Interpretation von Herzimages und die wachsende Rolle der CT-Koronarangiographie und kardialen MRT in klinischen Pfaden. KI-Anwendungen in der kardiovaskulären Bildgebung umfassen die automatisierte Messung der Ejektionsfraktion, die Kalkscorierung der Koronararterien, die CT-basierte fraktionelle Flussreserve (CT-FFR)-Analyse, die Größenbestimmung von Aortenaneurysmen und die KI-gestützte Echokardiographie-Auswertung.

Cleerly Inc.'s KI-gestützte Plattform zur Analyse der Koronar-CT-Angiographie, die die Zusammensetzung der Plaques in den Koronararterien und den Schweregrad der Stenose quantifiziert, stellt eine kommerzielle Bereitstellung im nicht-invasiven kardiologischen Bildgebungsprozess dar, mit klinischer Validierung über große multizentrische Datensätze hinweg. Die NIH-Förderung durch das National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering hat die Forschung zu KI-gestützter Koronararterienbildgebung mit Photonenzähl-Detektor-CT der nächsten Generation unterstützt, was die langfristige technische Ausrichtung für dieses Indikationssegment aufzeigt. Die Erstattung von KI-Anwendungen im kardiovaskulären Bereich in den Vereinigten Staaten und ausgewählten europäischen Märkten reift heran, was eine historische Hürde für die klinische Akzeptanz abbaut und Pilotprojekte in Vollausschreibungsprogramme umwandelt.

Orthopädie

Die Orthopädie macht 15.

4 % des KI-Marktes für medizinische Bildgebung im Jahr 2025 entfallen auf den Bereich der muskuloskelettalen Bildgebung, der durch ein hohes Prozedurenvolumen in fragmentierten Anwendungen wie Frakturerkennung, Gelenkspaltanalyse, Implantatpositionierungsbewertung und Osteoporose-Screening gekennzeichnet ist. KI-Tools zur Frakturerkennung in Röntgenbildern – insbesondere in der Notaufnahme, wo übersehene Frakturen ein erhebliches klinisches und medikolegales Risiko darstellen – haben eine starke regulatorische Zulassung und eine schnelle kommerzielle Verbreitung erfahren.

RapidAI hat seine KI-Plattform für die Akutversorgung um muskuloskelettale Anwendungen erweitert, und mehrere spezialisierte orthopädische KI-Anbieter sind aktiv in der Knochenalterbestimmung sowie der Wirbelkörperfrakturgraduierung bei spinalen Bildgebungsstudien. Die alternde Weltbevölkerung treibt das Wachstum des Prozedurenvolumens in der orthopädischen Bildgebung voran und schafft damit die Grundlage für die Wirtschaftlichkeit des KI-Einsatzes in diesem Indikationsbereich. Automatisierte Knochendichtemessung und Osteoporose-Risikostratifizierung aus routinemäßigen CT-Untersuchungen durch KI – bei der DEXA-äquivalente Messungen aus Bilddaten extrahiert werden, die für andere klinische Zwecke erhoben wurden – stellt eine vielversprechende neue Anwendung im Bereich der Orthopädie dar, die die KI-Nutzung ohne zusätzliche Bildgebungsverfahren deutlich ausweiten könnte.

Neurologie

Die Neurologie macht 10,2 % des Marktes im Jahr 2025 aus und umfasst KI-Anwendungen in der Hirn-MRT, CT-Perfusionsbildgebung für die Schlaganfall-Triage, die Quantifizierung weißer Substanzläsionen sowie die Extraktion von Biomarkern neurodegenerativer Erkrankungen. KI-Triage-Tools für den akuten ischämischen Schlaganfall, die große Gefäßverschlüsse und das Kerninfarktvolumen in der CT-Perfusion erkennen, haben einige der überzeugendsten klinischen Ergebnisbelege im Bereich der KI-Bildgebung vorzuweisen, wobei mehrere Studien eine verkürzte Zeit bis zur Behandlung und verbesserte Patientenergebnisse in Einrichtungen mit aktivem KI-Triage-Einsatz nachweisen. Die Plattform RAPID von RapidAI und der LVO-Erkennungsalgorithmus von Viz.ai sind die führenden kommerziell eingesetzten Systeme in der neurologischen KI-Triage, beide mit umfangreichen FDA-Zulassungsportfolios und internationalen Einsatzgebieten in über 2.000 bzw. 1.000 Krankenhäusern.

Die Alzheimer-Krankheit stellt eine wachsende Entwicklungspräferenz dar, wobei KI-Tools zur Quantifizierung von Amyloid-PET und Hippocampus-Volumetrie in der MRT die Messung klinischer Endpunkte in Studien und die frühe Diagnoseentscheidung unterstützen. Die Segmentierung und longitudinale Verfolgung von Multiple-Sklerose-Läsionen in der Hirn-MRT – bei der KI neue oder sich vergrößernde Läsionen mit konsistenter Zuverlässigkeit zwischen den Scans identifizieren kann – ist ein weiteres hochwertiges Anwendungssegment in der Neurologie, das gezielte Investitionen sowohl von etablierten Bildgebungsanbietern als auch spezialisierten KI-Entwicklern anzieht.

Leberbildgebung

Die Leberbildgebung macht 8,8 % des KI-Marktes für medizinische Bildgebung im Jahr 2025 aus und konzentriert sich auf KI-Anwendungen zur Erkennung von hepatozellulärem Karzinom, Lebersegmentierung, Quantifizierung der nicht-alkoholischen Fettlebererkrankung (NAFLD) sowie der Zirrhose-Stadienbestimmung. Deep-Learning-Modelle zur Lebersegmentierung haben in kontrollierten Studien routinemäßig Dice-Scores von über 95 % erreicht und damit eine hohe technische Leistungsgrundlage für KI-Anwendungen in der Leberbildgebung geschaffen.

Der weltweit steigende Anteil an NAFLD und metabolisch assoziierter Steatohepatitis (MASH) sowie die zunehmende Verwendung von MRT-Elastographie und multiparametrischer Leber-MRT in klinischen Stadienprotokollen schaffen neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen in der Leberbildgebung. Philips Healthcare hat KI-gestützte Leber-MRT-Analysetools entwickelt, die in seine multiparametrischen Leberbildgebungsprotokolle integriert sind – ein herstellerintegrierter Ansatz zur KI-gestützten Leberdiagnostik, der die Hardware-Software-Integrationsfähigkeiten des Unternehmens nutzt.

The Leberindikation profitiert ebenfalls von der wachsenden Nachfrage nach präoperativer chirurgischer Planung in der Leberchirurgie, bei der KI-generierte 3D-Lebersegmentierungsmodelle aus CT-Daten eingesetzt werden, um die volumetrische Planung zu unterstützen und das Operationsrisiko bei komplexen hepatischen und pankreatischen Eingriffen zu verringern.

Weitere Indikationen

Weitere Indikationen machen 2025 insgesamt 7,1 % des Marktes aus und umfassen KI-Anwendungen in der Schilddrüsenbildgebung, Prostatakrebs-Erkennung, Nierenbildgebung, gastrointestinalen Bildgebung und Ophthalmologie. Diese befinden sich jeweils in unterschiedlichen Phasen der Marktreife. Die KI-gestützte Prostat-MRT-Analyse für PI-RADS-Bewertung und die Erkennung klinisch signifikanter Krebserkrankungen hat erhebliche klinische Validierungsnachweise geliefert, wobei Studien in kontrollierten Umgebungen eine Leistung zeigen, die mit erfahrenen Uroradiologen vergleichbar ist. Die KI für Schilddrüsenultraschall zur Knotencharakterisierung nach ACR TI-RADS-Kriterien wird von mehreren Anbietern kommerziell eingesetzt und reduziert die Variabilität, die bei manuellen Sonographie-Bewertungen besteht. Die ophthalmologische KI für Netzhautbildgebung verzeichnet weiterhin eine starke Akzeptanz, da AUC-Werte von über 0,93 bei der Erkennung von diabetischer Retinopathie und Makuladegeneration nachgewiesen wurden. Die Ausweitung von KI in diese angrenzenden Indikationen erweitert den gesamten adressierbaren Markt und unterstützt die Strategien der Anbieterplattformen, indem sie die klinische Nützlichkeit über Fachgebiete hinweg diversifiziert – eine Entwicklung, die besonders relevant ist, da KI-native Anbieter versuchen, sich über ihre ursprünglichen Indikationsschwerpunkte hinaus auszudehnen.

Nach Anwendungsbereich

Diagnostische Entscheidungsunterstützung

Die diagnostische Entscheidungsunterstützung stellt mit 42,6 % des globalen Marktes für KI in der medizinischen Bildgebung im Jahr 2025 das größte Anwendungssegment dar und umfasst KI-Tools, die Radiologen bei der Interpretation unterstützen, indem sie Befunde markieren, Wahrscheinlichkeitswerte einblenden und strukturierte Diagnoseausgaben generieren. Dieses Anwendungssegment spiegelt den direktesten und kommerziell am besten validierten Einsatz von KI in der Bildgebung wider und umfasst die Erkennung von Anomalien, die Klassifizierung von Läsionen, die Schweregradbewertung und die Erstellung von Differenzialdiagnosen über alle wichtigen Modalitäten und Indikationen hinweg.

Das umfangreiche Portfolio der FDA-Zulassungen für KI-Geräte konzentriert sich auf Anwendungen zur diagnostischen Entscheidungsunterstützung, wobei die meisten zugelassenen Tools als computergestützte Detektions- und Diagnosesysteme (CAD) fungieren, die Radiologen unterstützen, anstatt sie zu ersetzen. Peer-reviewte Forschungsergebnisse aus dem Journal of Medical Internet Research zeigen, dass KI-unterstützte Ärzte bei der bildbasierten Krebsidentifikation eine bessere diagnostische Leistung erzielten als nicht unterstützte Ärzte, was den klinischen Nutzen von KI als Entscheidungsunterstützung unterstreicht. Die unternehmensweite Einführung von KI zur diagnostischen Entscheidungsunterstützung wird zunehmend durch DICOM-native Integration standardisiert, was eine nahtlose Einbettung in bestehende PACS- und Radiologie-Reporting-Workflows ohne Unterbrechung ermöglicht und so die institutionelle Akzeptanz in Krankenhäusern und Diagnosezentren weiter beschleunigt.

Strahlentherapie-Planung

Die Strahlentherapie-Planung macht 2025 16,9 % des Marktes aus und umfasst KI-Anwendungen zur automatischen Segmentierung von Risikoorganen, Tumorabgrenzung, adaptiver Strahlentherapieplanung und Dosisoptimierung, wobei KI den zeitaufwendigen manuellen Abgrenzungsschritt reduziert, der historisch gesehen einen Engpass im Behandlungsplanungs-Workflow darstellte. Die manuelle Abgrenzung komplexer Behandlungspläne kann mehrere Stunden pro Patient erfordern; KI-basierte Autosegmentierungstools, die von Philips Healthcare, Varian (eine Tochtergesellschaft von Siemens Healthineers) und RaySearch Laboratories kommerziell angeboten werden, haben diese Zeit auf Minuten reduziert, während die klinische Genauigkeit innerhalb akzeptabler Grenzen erhalten bleibt.

Die wachsende Akzeptanz von MRT-geführten Linearbeschleunigern (MR-Linacs) erweitert die Anwendung von KI in Echtzeit-adaptiven Therapie-Workflows, bei denen KI-Modelle Behandlungsplananpassungen innerhalb des Behandlungszeitrahmens generieren müssen. Dies stellt hohe Anforderungen an Inferenzgeschwindigkeit und Zuverlässigkeit. Die Erstattungsrahmen in den Vereinigten Staaten entwickeln sich weiter, um KI-gestützte Behandlungsplanung anzuerkennen, und schaffen finanzielle Anreize für Strahlentherapie-Abteilungen, KI-Planungstools einzuführen und zu standardisieren. Die klinische Evidenzbasis für KI-gestützte Strahlentherapieplanung wird durch prospektive multizentrische Studien gestärkt, insbesondere in der Behandlungsplanung für Prostatakrebs, Kopf-Hals-Tumoren und Lungenkrebs, wo KI-generierte Konturen in peer-reviewten Bewertungen eine mit Klinikern vergleichbare Qualität aufweisen.

Longitudinale Krankheitsüberwachung

Die longitudinale Krankheitsüberwachung macht 2025 14,2 % des KI-Marktes für medizinische Bildgebung aus und repräsentiert ein Anwendungssegment mit hohem klinischem Wert und starkem Wachstumspotenzial. Getrieben wird dies durch die Ausweitung von Präzisionsonkologie-Protokollen, Programmen zur Behandlung chronischer Krankheiten und klinischer Studien, die eine standardisierte Nachverfolgung von Bildgebungsbiomarkern erfordern. KI-Anwendungen in diesem Segment umfassen die automatisierte Messung der Tumorlast, die Nachverfolgung von Läsionsvolumina, die Klassifizierung des Therapieansprechens anhand der RECIST- und iRECIST-Kriterien sowie die Überwachung des Fortschreitens neurodegenerativer Erkrankungen. Die Automatisierung longitudinaler Messungen reduziert die Variabilität zwischen Auswertern und verbessert die Reproduzierbarkeit von Endpunkten der Bildgebungsbiomarker, was besonders in klinischen Studien von Bedeutung ist, wo die regulatorische Akzeptanz von KI-gemessenen Endpunkten zunimmt.

Tempus Radiology und mehrere Anbieter von Enterprise-Imaging-Informatikplattformen haben longitudinale KI-Plattformen entwickelt, die die Nachverfolgung von Krankheitsverläufen auf Kohortenebene unterstützen. Diese Plattformen ermöglichen sowohl das individuelle Patientenmanagement als auch die Analyse von Bevölkerungsgesundheitsdaten. Die Integration longitudinaler KI-Bildgebung in elektronische Patientenakten und klinische Entscheidungssysteme entwickelt sich zu einer strategischen Priorität, die es KI ermöglicht, klinisch relevante Trendinformationen am Point of Care in einer Weise bereitzustellen, die die Echtzeit-Entscheidungsfindung bei der Behandlung unterstützt.

Chirurgische und interventionelle Planung

Die chirurgische und interventionelle Planung macht 2025 11,1 % des Marktes aus und umfasst KI-Anwendungen in der 3D-Organrekonstruktion, präprozeduralen Simulation, intraoperativen Navigationsunterstützung sowie der Kartierung der Gefäßanatomie aus CT- und MRT-Datensätzen. KI-generierte 3D-anatomische Modelle aus CT-Angiografiedaten werden von mehreren Anbietern kommerziell für die Dimensionierung von Aorten-Stentgrafts, die Planung struktureller Herzinterventionen und die Vorbereitung komplexer Leber- und Bauchspeicheldrüsenoperationen eingesetzt. Das Segment profitiert von einem starken Wertversprechen durch die Reduzierung von Operationskomplikationen und -zeiten. Gesundheitsökonomische Daten aus Gefäßchirurgie-Programmen zeigen messbare Reduktionen intraoperativer Komplikationen, wenn KI-gestützte präprozedurale Planung eingesetzt wird.

Intuitive Surgical und andere Anbieter von robotergestützten Chirurgieplattformen integrieren die präoperative KI-Bildanalyse in ihre Arbeitsabläufe zur Vorbereitung robotergestützter Eingriffe. Dies schafft eine eingebettete KI-Anwendungsnachfrage innerhalb des chirurgischen Robotik-Ökosystems. Das Wachstum minimal-invasiver und bildgeführter interventioneller Verfahren erweitert die Verfahrensvolumenbasis, die die Akzeptanz von KI-Planungstools in der interventionellen Radiologie und chirurgischen Fachgebieten fördert. Hybrid-Operationssäle stellen dabei einen besonders hochwertigen Einsatzkontext für Echtzeit-KI-Bildgebungsunterstützung dar.

Klinische Forschung und Studien

Klinische Forschung und Studien machen 8,9 % des KI-Marktes für medizinische Bildgebung im Jahr 2025 aus und stellen ein strategisch wichtiges Anwendungssegment dar, in dem KI die Messung von Bildgebungsendpunkten standardisiert, die Datenextraktion aus großen Bildarchiven beschleunigt und retrospektive Kohortenstudien ermöglicht, die aufgrund der manuellen Annotation bisher unpraktikabel waren. KI-Tools für automatisierte RECIST-Messungen, Läsionserkennung aus retrospektiven Bildarchiven und die Extraktion von Bildbiomarkern werden von Pharmaunternehmen, Auftragsforschungsorganisationen und akademischen klinischen Studiengruppen aktiv genutzt, um Kosten und Zeitpläne für die Bewertung von Bildgebungsendpunkten zu reduzieren.

Die Leitlinien der FDA zur Nutzung von KI/ML in klinischen Studien, die 2025 entwickelt werden, sollen regulatorische Klarheit für KI-generierte Bildgebungsendpunkte bieten und das Anwendungssegment weiter ausbauen. Annalise.ai und spezialisierte Anbieter von klinischen Studien-Bildgebung entwickeln KI-Plattformen, die speziell auf die regulatorischen und datentechnischen Anforderungen von Phase-II- und Phase-III-Onkologiestudien zugeschnitten sind. Die zunehmende Nutzung von Real-World-Evidence aus anonymisierten Bilddatensätzen zur Unterstützung von regulatorischen Einreichungen schafft zusätzlichen KI-Bedarf für die großflächige Bilddatenkuratierung und standardisierte Messungen, was dieses Anwendungssegment für überdurchschnittliches Wachstum im Prognosezeitraum positioniert.

Weitere Anwendungen

Weitere Anwendungen machen 2025 gemeinsam 6,3 % des Marktes aus und umfassen KI-Anwendungsfälle in der radiologischen Ausbildung und Trainingssimulation, Qualitätssicherung und Protokolloptimierung, Patiententerminplanung und Nutzung von Bildgebungsressourcen sowie KI-gestützte Optimierung der Bildakquise auf Scanner-Ebene. KI-Anwendungen, die Scannprotokolle optimieren, um die Strahlendosis für Patienten zu reduzieren und gleichzeitig die diagnostische Bildqualität zu erhalten, stellen ein kommerziell aktives Entwicklungsgebiet dar, wobei Anbieter KI-gesteuerte Protokollverwaltung direkt in die Betriebssysteme von CT- und MRT-Scannern integrieren. Rad AI’s automatisierte Radiologieberichtgenerierung und Tools zur Unterstützung von Vorvergleichen sind kommerziell eingesetzte KI-Anwendungen, die sich auf die Optimierung des Berichtswesens konzentrieren, anstatt auf traditionelle Bildanalyse, und zeigen damit die Diversifizierung des KI-Anwendungsspektrums innerhalb des gesamten Bildgebungsworkflows. Der Bildungsbereich, in dem KI zur Erstellung synthetischer Bilddatensätze für die Ausbildung von Radiologieassistenten genutzt wird, befindet sich noch in einer frühen kommerziellen Phase, stellt jedoch eine wachsende Entwicklungspriorität für akademische medizinische Zentren und radiologische Ausbildungsorganisationen dar, die die Vielfalt und Zugänglichkeit von Ausbildungfällen erweitern möchten.

Nach Anwendungsbereich

Krankenhäuser

Krankenhäuser stellen mit 56,1 % des globalen KI-Marktes für medizinische Bildgebung im Jahr 2025 das dominierende Anwendungssegment dar. Dies spiegelt die Konzentration fortschrittlicher Bildgebungsinfrastrukturen, hohe Verfahrensvolumina und die institutionelle IT-Investitionskapazität im akutmedizinischen Krankenhausbereich wider. Große akademische medizinische Zentren und integrierte Versorgungsnetzwerke sind die Hauptanwender von unternehmensweiten KI-Bildgebungsplattformen, wobei der Umfang ihrer Bildgebungsoperationen die wirtschaftliche Rechtfertigung für die anfängliche Integration und Lizenzinvestition liefert.

Der Krankenhausbereich profitiert von der stärksten regulatorischen Infrastruktur für die KI-Einführung mit etablierten klinischen Governance-Rahmenwerken, medizinischen Personalqualifizierungsprozessen und IT-Sicherheitsprotokollen, die die Validierung von KI-Tools und die kontinuierliche Leistungsüberwachung unterstützen. Anbieter von Unternehmens-KI-Plattformen wie GE HealthCare, Siemens Healthineers und Philips Healthcare haben ihre Markteinführungsbemühungen auf Krankenhaussysteme konzentriert, da die damit verbundene Einnahmeskalation und die langfristige Vertragsdauer mit Unternehmensimplementierungen einhergehen. Staatliche Krankenhäuser in Schwellenmärkten, unterstützt durch nationale Digitalisierungsinitiativen im Gesundheitswesen, stellen einen wachsenden Krankenhausnachfragesektor dar, der zunehmend die KI-Bildgebungsnutzung in Indien, Südostasien und Lateinamerika vorantreibt – insbesondere bei cloudbasierten Bereitstellungsmodellen, die den Infrastrukturaufwand minimieren.

Diagnostikzentren

Diagnostikzentren machen 2025 21,8 % des Marktes aus und stellen einen schnell wachsenden Endverbrauchersegment dar, das durch die Erweiterung der ambulanten Bildgebungskapazitäten und die Nutzung cloudbasierter KI-Plattformen angetrieben wird, die den Infrastrukturaufwand für die KI-Einführung außerhalb von Krankenhäusern reduzieren. Unabhängige Radiologiezentren, Teleradiologieanbieter und Imaging-Ketten betreiben hochvolumige, kosteneffiziente Geschäftsmodelle, die gut mit KI-gestützten Produktivitätssteigerungen harmonieren und sie zu wirtschaftlich motivierten Early Adoptern von KI-Triage- und Befundungsautomatisierungstools machen. Aidoc und Viz.ai haben beide spezifische kommerzielle Angebote für den Diagnostikzentrumsbereich entwickelt, die eine cloudbasierte KI-Bereitstellung an Bildgebungsstandorten ermöglichen, die täglich Hunderte von Untersuchungen ohne vor Ort anwesende Radiologen verarbeiten.

Das Wachstum der Teleradiologie, bei der Radiologen Studien für mehrere Bildgebungszentren remote befunden, schafft strukturelle Nachfrage nach KI-Triage-Tools, die Arbeitslisten in hochvolumigen Remote-Reading-Workflows priorisieren – ein dynamischer Trend, der besonders in Nordamerika und Australien ausgeprägt ist, wo Teleradiologie-Dienstleistungsmodelle etabliert sind. Konsolidierungstrends bei Diagnostikzentren in Nordamerika und Europa führen zu größeren Multi-Site-Bildgebungsnetzwerken, die die Skalierung für Investitionen in Unternehmens-KI-Plattformen rechtfertigen und den Übergang des Segments von einzelnen Algorithmen-Lizenzen zu konsolidierten Plattformbeschaffungen beschleunigen.

Kliniken

Kliniken machen 2025 18,1 % des KI-Marktes für medizinische Bildgebung aus und umfassen Fachkliniken, orthopädische Praxen, Onkologiezentren und multidisziplinäre ambulante Einrichtungen, die Bildgebungsgeräte mit geringerem Volumen betreiben und im Vergleich zu Krankenhaus- und Diagnostikzentrumssegmenten unterschiedliche KI-Einführungsantriebe aufweisen. Point-of-Care-KI-Anwendungen – insbesondere für Ultraschall und digitale Röntgenanalyse – sind die Hauptwachstumstreiber im Kliniksegment, wo die Tragbarkeit und die geringen Infrastrukturanforderungen von KI-gestützten Erfassungs-Tools mit der klinischen Umgebung übereinstimmen. Kardiologie- und Orthopädie-Fachkliniken stellen die am stärksten penetrierten Klinik-Subsegmente für KI-Bildgebung dar, mit integrierten automatisierten Messungen der Ejektionsfraktion und Frakturerkennungstools in modalspezifischen Workflows in Kliniken, die hohe Volumina an Echokardiographien und muskuloskelettalen Röntgenuntersuchungen durchführen.

Der Übergang der KI-Lizenzmodelle von großen Unternehmensverträgen zu modularen, studienbasierten Abo-Preisen senkt die Einstiegshürde für kleinere Kliniken, die keine unternehmensweiten kommerziellen Konditionen eingehen können – ein struktureller Wandel, der das mittelfristige Wachstum des Kliniksegments vorantreiben wird.

The expansion of AI imaging into primary care clinic settings, supported by point-of-care ultrasound tools such as Butterfly Network's iQ+ system and portable X-ray AI solutions, represents a long-term growth opportunity that is currently at an early commercial stage but addresses a substantial unmet need in primary diagnostic capability at the point of care.

Weitere Endnutzer

Weitere Endnutzer machen 2025 gemeinsam 4 % des Marktes aus und umfassen Forschungseinrichtungen, staatliche Gesundheitsbehörden, militärische Gesundheitssysteme sowie veterinärmedizinische Bildgebungszentren. Jede dieser Gruppen stellt einen spezialisierten Einsatzkontext für KI-gestützte medizinische Bildgebungstools dar. Akademische Forschungseinrichtungen sind bedeutende Verbraucher von KI-Bildgebungstools, die bei der Durchführung klinischer Studien, retrospektiven Kohortenstudien und der Entwicklung neuer Algorithmen eingesetzt werden. Dies stellt ein Nachfragesegment dar, das sich mit der Kategorie klinische Forschung und Studien überschneidet.

Regierungs- und Verteidigungssysteme im Gesundheitswesen in den Vereinigten Staaten und ausgewählten verbündeten Nationen evaluieren den Einsatz von KI-Bildgebung zur operativen medizinischen Unterstützung, bei dem die KI-gestützte Röntgentriage in abgelegenen oder extremen Umgebungen dieselbe Arbeitskräfteknappheit adressiert, die auch die Krankenhausadoption vorantreibt. Der veterinärmedizinische Bildgebungsbereich, der im Vergleich zur Humanmedizin noch klein ist, stellt ein aufstrebendes Feld für die KI-Nutzung dar, insbesondere bei der Onkologie-Bildgebung für Haustiere, wo KI-Tools, die ursprünglich für die CT- und Röntgenanalyse beim Menschen entwickelt wurden, an veterinärmedizinische Anwendungen angepasst werden. Von der Regierung finanzierte öffentliche Gesundheitsprogramme zur Tuberkulose-Screening, Früherkennung von Krebs und mütterlicher Gesundheitsbildgebung in Ländern mit niedrigem Einkommen stellen einen politisch gesteuerten Nachfragekanal dar, der während des Prognosezeitraums voraussichtlich moderat wachsen wird. Dies wird durch den Rahmen der WHA78.13-Resolution der WHO und multilaterale Gesundheitsfinanzierungsmechanismen unterstützt.^{[4]Weltgesundheitsorganisation, who.int}

Nach Regionen

KI-Markt für medizinische Bildgebung in Nordamerika

Nordamerika hält 2025 einen Anteil von 43,8 % am KI-Markt für medizinische Bildgebung und bleibt damit die größte regionale Marktmacht. Dies basiert auf der hohen Dichte an von der FDA zugelassenen KI-Bildgebungseinsätzen, der starken Investition in Krankenhaus-IT sowie der Reife von wertorientierten Versorgungsverträgen, die diagnostische Genauigkeit und betriebliche Effizienz belohnen. Die Vereinigten Staaten stellen den überwältigenden Großteil der regionalen Einnahmen dar, während Kanada durch nationale Programme zur KI-Adoption im Gesundheitssystem im Rahmen der Digital Health Strategy von Health Canada einen bedeutenden Beitrag leistet. Auf regulatorischer Ebene verarbeitete die FDA im Jahr 2025 allein 295 neue Zulassungen im Rahmen des 510(k)-Verfahrens für KI/ML-basierte SaMD, wobei die Radiologie 75 % der Genehmigungen ausmachte. Dies schafft ein wachsendes Portfolio marktreifer Produkte für die Beschaffung durch Krankenhäuser.

Die Erstattung für ausgewählte KI-Bildgebungsanwendungen, darunter KI-gestützte Mammographie-Auswertung und KI-basierte Analyse der koronaren CT-Angiographie, wurde im Rahmen der Erstattungswege der CMS etabliert. Dies schafft eine finanzielle Anreizstruktur, die Pilotprojekte von Gesundheitssystemen in großflächige kommerzielle Verträge überführt. Das Data Science Institute des American College of Radiology hat strukturierte KI-Validierungsrahmen veröffentlicht, die US-Gesundheitssysteme zur Standardisierung der Anbieterbewertung nutzen. Hologics Genius AI Detection 2.0 erhielt 2025 die FDA-510(k)-Zulassung und stellt damit eine der kommerziell bedeutendsten Einzelzulassungen für KI-Geräte des Jahres dar.

Künstliche Intelligenz im medizinischen Bildgebungsmarkt in Europa

Europa macht 2025 26,7 % des Marktes aus und ist damit der zweitgrößte regionale Markt. Er ist durch ein komplexes, mehrstufiges regulatorisches Umfeld und ein Gesundheitssystem geprägt, das von nationalen Gesundheitssystemen mit zentralisierten Beschaffungsprozessen dominiert wird. Die doppelte Compliance-Anforderung gemäß EU-MDR 2017/745 und EU-KI-Gesetz (Verordnung EU 2024/1689), die durch die im Juni 2025 veröffentlichte MDCG-2025-6-Leitlinie präzisiert wurde, führt zu zusätzlichem Compliance-Aufwand für Hersteller von KI-Medizingeräten, die eine CE-Kennzeichnung für Bildgebungstools anstreben. Dabei gilt die Klassifizierung als Hochrisiko-KI-System für Anwendungen in der diagnostischen Bildgebung.^{[5]Europäische Kommission – Generaldirektion Gesundheit und Lebensmittelsicherheit, health.ec.europa.eu}

Deutschland führt die europäische Implementierung an, wo die digitale Gesundheitsvergütung im Rahmen des DiGA (Digitale Gesundheitsanwendungen) und Investitionen in die Krankenhaus-IT-Modernisierung durch das Krankenhauszukunftsgesetz (KHZG) die Beschaffung von KI-Bildgebung in großem Umfang vorantreiben. Die NHS Transformation Directorate des Vereinigten Königreichs führt aktive KI-Bildgebungsprogramme in der Radiologie durch, darunter die Einführung von KI-Tools zur Triage von Röntgenaufnahmen der Brust in NHS-Trusts sowie strukturierte Validierung durch den NICE Evidence Standards Framework for Digital Health Technologies. Die im Jahr 2025 veröffentlichten Empfehlungen der European Society of Radiology zur Umsetzung des KI-Gesetzes in der Radiologie bieten einen praktischen Governance-Rahmen, der die konforme Einführung von KI in europäischen Radiologieabteilungen unterstützt. Frankreich, die Niederlande und die skandinavischen Länder entwickeln sich zu sekundären Wachstumsmärkten hinter Deutschland und dem Vereinigten Königreich.

Künstliche Intelligenz im medizinischen Bildgebungsmarkt im asiatisch-pazifischen Raum

Der asiatisch-pazifische Raum macht 2025 22,1 % des globalen Marktes für KI in der medizinischen Bildgebung aus und ist die am schnellsten wachsende Region im Prognosezeitraum. Getrieben wird dies durch die inländische KI-Bildgebungsbranche in China, die wachsende diagnostische Infrastruktur in Indien sowie die führende Rolle Japans und Südkoreas bei technologieintegrierten klinischen KI-Anwendungen. In China haben national geförderte KI-Medizintechnikunternehmen wie Infervision und DeepWise eine breite Krankenhausimplementierung erreicht, unterstützt durch günstige regulatorische Wege über die National Medical Products Administration (NMPA) und nationale Telemedizin-Expansionsprogramme, die eine KI-gestützte Radiologie zur Unterstützung der ländlichen Bildgebungsversorgung vorschreiben.

In Indien beschleunigt sich die Einführung von KI-Bildgebung durch öffentlich-private Partnerschaften im Rahmen der Ayushman Bharat Digital Mission. Qure.ai setzt seine KI-Plattform qXR zur Analyse von Röntgenaufnahmen der Brust in staatlichen und privaten Krankenhausnetzwerken zur Tuberkulose-Früherkennung und Erkennung von Lungenerkrankungen ein und ist in über 25 Ländern sowie mit einer starken Präsenz in Indien vertreten. Unternehmensinterviews mit Führungskräften aus acht großen Gesundheitssystemen in China, Indien und Südkorea im Rahmen unserer Primärforschung im dritten Quartal 2025 ergaben, dass bis Mitte 2025 63 % mindestens ein KI-Bildgebungstool in den klinischen Workflow integriert hatten. Dabei stellen Workflow-Triage und CT-Lungenscreening die am häufigsten eingesetzten Anwendungen dar. Japan und Südkorea verfolgen technologiegeführte Differenzierungsstrategien, wobei Samsung Medison und Canon Medical Systems KI-Erwerbsanleitungen und automatisierte Messwerkzeuge nativ in Ultraschall- und CT-Plattformen für regionale und globale Märkte integrieren. Damit positioniert sich der asiatisch-pazifische Raum sowohl als Innovationszentrum als auch als Wachstumsmarkt.

Marktanteil der künstlichen Intelligenz im medizinischen Bildgebungsmarkt

Der Markt zeigt eine moderate Konzentration an der Spitze, wobei die fünf führenden Anbieter gemeinsam etwa 65 % des Marktumsatzes im Jahr 2025 kontrollieren, während die verbleibenden 35 % auf ein breites, wettbewerbsintensives Feld aus spezialisierten KI-Anbietern, regionalen Plattformanbietern und aufstrebenden Startups verteilt sind. GE HealthCare führt den Markt mit einem geschätzten Anteil von etwa 23 %, eine Position, die auf der Kombination aus seiner dominanten installierten Basis an Bildgebungshardware, seiner Edison-KI-Plattform, die Multi-Vendor-KI-Algorithmen in GE-Hardwareumgebungen orchestriert, und seinem umfangreichen Portfolio an von der FDA zugelassenen KI-Anwendungen für CT, MRT, Röntgen und Ultraschall beruht. Siemens Healthineers belegt den zweitgrößten Platz innerhalb der Top fünf mit seinen Plattformen AI-Rad Companion und syngo.via, die weltweit in Krankenhaussystemen kommerziell eingesetzt werden, sowie seiner tiefen Integration von KI-Rekonstruktionsalgorithmen in seine SOMATOM-CT-Scanner-Serie. Philips Healthcare komplettiert das etablierte Trio der Bildgebungsanbieter und konkurriert vor allem mit seiner IntelliSite-Plattform und KI-nativen Unternehmenslösungen für Bildgebung, die in seine Philips Radiology Operations Command Center (ROCC)-Architektur eingebettet sind.

Unter den KI-nativen Anbietern haben Aidoc und Viz.ai führende Positionen im reinen KI-Segment gesichert, wobei sie sich durch die Breite ihrer FDA-Zulassungsportfolios, den Umfang ihrer Krankenhausnetzwerk-Implementierungen und ihre klinischen Ergebnisdaten, die messbare Verbesserungen in Arbeitsabläufen und Patientenergebnissen nachweisen, differenzieren. Aidocs KI-Betriebssystem für die Radiologie, das Erkennung, Priorisierung und Kommunikation in Notfall- und Nicht-Notfall-Radiologie-Workflows koordiniert, ist in über 1.000 Krankenhäusern weltweit im Einsatz. Viz.ais Pflegekoordinationsplattform, die KI-erfasste kritische Befunde direkt an behandelnde Ärzte weiterleitet, hat in peer-reviewten Studien nachgewiesene Verkürzungen der Behandlungszeit bei Schlaganfall, Lungenembolie und Aortendissektion gezeigt und damit eine klinische Evidenzbasis geschaffen, die die Beschaffungsentscheidungen direkt unterstützt.

In unserer H2-2025-Hauptumfrage unter 190 Krankenhaus-Einkäufern und IT-Leitern aus 9 Ländern wurde die Integrationsfähigkeit mit bestehender PACS- und RIS-Infrastruktur von 74 % der Befragten als entscheidender Kaufgrund genannt, gefolgt von der Algorithmusleistung mit 68 %, was die strategische Bedeutung der Integrationstiefe als Wettbewerbsdifferenzierungsmerkmal bei Unternehmensbeschaffungen unterstreicht. Die Wettbewerbsdynamik ist geprägt von einer strukturellen Spannung zwischen den integrierten Bildgebungsanbieterplattformen GE HealthCare, Siemens Healthineers und Philips Healthcare, die von Hardware-Software-Bündelung und langfristigen Servicebeziehungen profitieren, und den KI-nativen Plattformen Aidoc, Viz.ai und RapidAI, die auf Algorithmenvielfalt, klinische Evidenztiefe und hardwareunabhängige Interoperabilität setzen.

Fusionen und Übernahmen in diesem Segment spiegeln die strategische Priorisierung von KI-Bildgebungsfähigkeiten im Gesundheits-IT-Sektor wider. Etablierte Bildgebungsanbieter haben gezielte Akquisitionen spezialisierter KI-Algorithmusentwickler vorgenommen, um ihre Zulassungsportfolios und die Abdeckung klinischer Anwendungen zu erweitern, wobei die Integration von Varian Medical Systems durch Siemens Healthineers die bedeutendste jüngste Transaktion im Hinblick auf die Erweiterung der KI-Fähigkeiten darstellt. Gleichzeitig beginnt das Aufkommen von Foundation-Modellen, die auf großen multimodalen Bildgebungsdatensätzen trainiert werden, die Wettbewerbsgrundlage von der Leistung einzelner Algorithmen auf die zugrundeliegende Modellarchitektur und den Umfang der Trainingsdaten zu verlagern – ein Wandel, der Anbieter mit den größten proprietären Bildgebungsdatensätzen und der Recheninfrastruktur zum Trainieren und Feinabstimmen von Foundation-Modellen begünstigt. Diese Dynamik dürfte in den kommenden Jahren zu weiterer Konsolidierung führen, da datenbezogene Vorteile zunehmen und die Angleichung der Algorithmen die Differenzierungsmöglichkeiten eigenständiger Algorithmusanbieter verringert.

Unternehmen im Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung

Wichtige Akteure, die auf dem Markt tätig sind: GE HealthCare, Siemens Healthineers, Philips Healthcare, Canon Medical Systems, Fujifilm Holdings, Aidoc, Viz.ai, RapidAI, Tempus Radiology, Lunit, Qure.ai, Annalise.ai, Subtle Medical, Rad AI, Cleerly Inc.

GE HealthCare betreibt die Edison AI-Plattform als primäre unternehmensweite KI-Bildgebungsinfrastruktur, die Gesundheitssystemen die Bereitstellung und Verwaltung großer Portfolios von KI-Algorithmen von GE und Drittanbietern über Multi-Modalitäts-Bildgebungsumgebungen hinweg ermöglicht. Das KI-Portfolio des Unternehmens umfasst CT-Rekonstruktion, Verbesserung der MRT-Bildqualität, Ultraschall-Akquisitionsführung und Quantifizierung in der Nuklearmedizin und positioniert es als wichtigsten Anbieter von KI-Bildgebungsplattformen nach Modalitätsabdeckung. Die etablierten Hardware-Service-Beziehungen von GE HealthCare mit Bildgebungsabteilungen weltweit bieten einen strukturierten Vertriebskanal für die Einführung von KI-Software, wobei KI-Funktionen zunehmend in Hardware-Service- und Upgrade-Vereinbarungen gebündelt werden, die die Einnahmedauer verlängern und die Wechselkosten erhöhen.

Siemens Healthineers konkurriert mit seiner AI-Rad Companion-Serie und der syngo.via Advanced Visualization-Plattform, wobei KI-Funktionen nativ in seine SOMATOM CT-, MAGNETOM MRT- und ACUSON Ultraschallplattformen integriert sind. Die Übernahme von Varian Medical Systems durch das Unternehmen hat KI-Funktionen für die Strahlentherapieplanung zu seinem Portfolio hinzugefügt und positioniert Siemens Healthineers sowohl in der diagnostischen als auch in der therapeutischen KI-Bildgebung. Das teamplay-Digital-Health-Services-Ökosystem des Unternehmens bietet eine cloudbasierte Vertriebskanal für die Verteilung von KI-Algorithmen über seine globale installierte Basis hinweg und ermöglicht kontinuierliche Software-Updates und die Bereitstellung neuer Algorithmen ohne Vor-Ort-Servicebesuche.

Philips Healthcare konzentriert sich auf die unternehmensweite Bildgebungsinformatik und KI durch sein Philips Radiology Operations Command Center (ROCC)-Modell, in dem KI-Triage, Workflow-Management und Fernüberwachung durch Radiologen in ein servicebasiertes kommerzielles Angebot integriert sind. Die IntelliSite Pathology Solution und KI-gestützte Herz-Bildgebungstools des Unternehmens stellen KI-Einsätze in der Radiologie und Pathologie dar, die die integrierte diagnostische Informatikstrategie von Philips nutzen. Philips investiert speziell in KI für multiparametrische MRT-Leberbildgebung und KI-gestützte Ultraschallakquisition und zielt dabei auf hochkomplexe klinische Anwendungen ab, bei denen die tiefe Integration mit Bildgebungssystemen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber KI-nativen Anbietern bietet.

Canon Medical Systems integriert KI-Rekonstruktions- und Analysealgorithmen in seine Aquilion CT- und Vantage MRT-Plattformen, wobei seine Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE) Deep-Learning-Rekonstruktionstechnologie kommerziell über mehrere Scanner-Generationen hinweg eingesetzt wird. Die KI-Strategie von Canon ist hardwareintegriert und nicht plattformgesteuert, wobei sie sich durch die enge Integration von KI-Algorithmen mit Scanner-Betriebsparametern unterscheidet, um die Bildakquisitions- und Rekonstruktionsqualität zum Zeitpunkt der Scan-Erstellung zu optimieren. Die regionale Stärke von Canon im asiatisch-pazifischen Raum, insbesondere in Japan, bietet einen strategisch wichtigen Inlandsmarkt für die Entwicklung und Validierung von KI-Bildgebungstechnologie vor der internationalen Kommerzialisierung.

Fujifilm Holdings konkurriert im Bereich der KI-Medizinbildgebung mit seiner REiLI KI-Plattform, die KI-gestützte Analysen von Thorax-Röntgenaufnahmen, die Erkennung von CT-Befunden und die Analyse von digitalen Pathologie-Bildern umfasst. Die Stärke von Fujifilm im Bereich konventioneller Röntgen- und Computerradiographie-Systeme bietet einen installierten Basis-Vertriebskanal für den Einsatz von KI-Röntgenanalyse-Tools, insbesondere im asiatisch-pazifischen Raum und in Schwellenländern, wo das konventionelle Röntgen die dominierende Bildgebungsmodalität bleibt. Das Unternehmen hat in KI für digitale Pathologie als ergänzenden Bereich zu seinem traditionellen Portfolio der radiologischen Bildgebung investiert und erweitert damit seinen adressierbaren Markt in die Labormedizin und Onkologie-Diagnostik.

Aidoc

Aidoc ist ein führender Anbieter einer KI-nativen Plattform, der ein KI-Betriebssystem für die Radiologie anbietet, das mehr als 15 von der FDA zugelassene Anwendungen für CT, MRT und Röntgen umfasst. Es deckt Notfall-Triage-Indikationen ab, darunter intrakranielle Blutungen, Lungenembolien und Aortenpathologien. Die ORB-Plattform von Aidoc ermöglicht Gesundheitssystemen auf Unternehmensebene, KI-Algorithmen mehrerer Anbieter in einem einheitlichen Arbeitsablauf zu integrieren, zu verwalten und zu überwachen. Dadurch positioniert sich das Unternehmen als KI-Orchestrierungsschicht über einzelnen Algorithmenanbietern. Das Unternehmen hat strategische Partnerschaften mit Epic, Sectra und anderen Anbietern im Gesundheitswesen verfolgt, um seine KI-Triage-Funktionen auf Unternehmensebene in EHR- und PACS-Arbeitsabläufe zu integrieren und so seinen Integrationsvorteil gegenüber Plattformwettbewerbern zu stärken.

Viz.ai betreibt eine Plattform zur Versorgungskoordination, die die KI-Erkennung in der medizinischen Bildgebung in klinische Kommunikationsabläufe erweitert. Dabei werden kritische, von KI erkannte Befunde innerhalb von Minuten nach der Aufnahme direkt an den zuständigen Spezialisten über mobile Benachrichtigungen weitergeleitet. Die von der FDA zugelassenen Anwendungen des Unternehmens umfassen die Erkennung von Schlaganfällen, Lungenembolien, Aortendissektionen und hypertropher Kardiomyopathie. Klinische Ergebnisdaten belegen messbare Verkürzungen der Zeit bis zur Behandlung bei diesen Notfällen.

RapidAI spezialisiert sich auf KI-gestützte Bildanalysen in der Akutversorgung mit seiner RAPID-Plattform, die weltweit in über 2.000 Krankenhäusern für die CT-Perfusionsanalyse bei akuten Schlaganfällen, die Erkennung von Lungenembolien und die Aortenbildgebung eingesetzt wird. Die klinischen Ergebnisbelege von RapidAI, die aus groß angelegten Beobachtungsdaten aus seinem Einsatznetzwerk stammen, waren zentral für seine regulatorische Zulassungsstrategie und seine Marktpositionierung bei Gesundheitssystemen, die klinische Ergebnisdaten für Beschaffungsentscheidungen benötigen.

Tempus Radiology integriert KI-gestützte Radiologieanalysen mit molekularen und genomischen Daten und positioniert seine Plattform an der Schnittstelle von Bild-KI und Präzisionsmedizin. Die Technologie des Unternehmens ermöglicht die Korrelation von Bildphänotypen mit molekularen Biomarkerprofilen und schafft so mehrdimensionale klinische Entscheidungsunterstützung, die besonders für die Onkologie-Behandlungsplanung und die Auswahl von Studienteilnehmern relevant ist.

Lunit ist ein in Südkorea ansässiges KI-Bildgebungsunternehmen mit von der FDA und CE zugelassenen Produkten für die Analyse von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs (Lunit INSIGHT CXR) und digitale Pathologie (Lunit SCOPE), die weltweit in mehreren Märkten, darunter die USA, Europa und der asiatisch-pazifische Raum, eingesetzt werden. Das KI-Tool des Unternehmens für die Brust wurde in prospektiven klinischen Studien validiert und in nationalen Krebsvorsorgeprogrammen eingesetzt, wodurch eine starke klinische Evidenzbasis für die internationale Marktexpansion geschaffen wurde.

Qure.ai ist ein in Indien gegründetes KI-Medizinbildgebungsunternehmen, das weltweit in mehr als 25 Ländern eingesetzt wird. Seine Produkte umfassen KI-Analysen von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs (qXR), CT-Interpretationen des Gehirns und Teleradiologie-Unterstützung für ressourcenarme Umgebungen.

Annalise.ai ist ein australisches KI-Medizinbildgebungsunternehmen, das eines der breitesten KI-Tools für Röntgenaufnahmen des Brustkorbs mit mehreren Befunden entwickelt hat, das kommerziell verfügbar ist. Mit seinem Produkt Enterprise CXR erkennt es über 120 verschiedene Befunde in der Brust in einer einzigen KI-Inferenz.

Subtle Medical entwickelt KI-gestützte Tools zur Verbesserung der Bildqualität und zur Reduzierung der Scanzeit für MRT- und PET-Bildgebung. Seine Plattformen SubtleMR und SubtlePET sind weltweit auf mehreren Scanner-Plattformen verschiedener Anbieter im Einsatz.

Rad AI konzentriert sich auf die Automatisierung von Radiologie-Berichtsabläufen mit seinem Produkt Impressions, das KI-gestützte Berichtsimpressionen aus den Radiologie-Berichtskörpern generiert und so die Zeit reduziert, die Radiologen für die Erstellung strukturierter Berichte benötigen.

Cleerly Inc. ist im Bereich der kardialen CT-Bildgebung tätig und bietet KI-gestützte quantitative Analysen der Herzkranzgefäße aus CT-Angiographie-Daten, die eine nicht-invasive Beurteilung der Plaquezusammensetzung, des Stenosegrads und des ischämischen Risikos ermöglichen.

Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung – Branchennachrichten

• Mai 2025: Die Achtundsiebzigste Weltgesundheitsversammlung verabschiedete die Resolution WHA78.13 zur Stärkung der Kapazitäten in der medizinischen Bildgebung und forderte die Mitgliedstaaten ausdrücklich auf, künstliche Intelligenz und klinische Entscheidungshilfetools in Radiologie-Informationssysteme als Teil nationaler Strategien für einen gleichberechtigten Zugang zu diagnostischer Bildgebung zu integrieren.
• Juni 2025: Die Koordinierungsgruppe für Medizinprodukte und der Gemeinsame KI-Ausschuss veröffentlichten gemeinsam die Leitlinien AIB 2025-1 und MDCG 2025-6 zum Zusammenspiel zwischen der EU-Medizinprodukteverordnung und dem EU-KI-Gesetz für KI-gestützte Medizinprodukte. Sie bieten Herstellern einen konsolidierten Rahmen für die Konformitätsbewertung von doppelt regulierten KI-Bildgebungsprodukten.
• 2025: Die US-amerikanische Food and Drug Administration genehmigte im gesamten Kalenderjahr 2025 295 KI/ML-gestützte Medizinprodukte, wobei die Radiologie 75 % der Zulassungen erhielt. Die kumulierte Gesamtzahl der von der FDA zugelassenen KI-Geräte erreichte bis Jahresende 1.451 und überschritt damit die Marke von 1.000 Geräten allein für KI in der Radiologie.
• 2025: Eine in Nature Communications veröffentlichte Studie zeigte, dass ein KI-System zur automatisierten Interpretation von Röntgenaufnahmen die Interpretationszeit der Ärzte um 18,3 % reduzierte und die Qualität der strukturierten Berichte in der Echtanwendung bei 296 Patienten verbesserte. Dies liefert hochwertige prospektive klinische Belege für den Nutzen von KI in der Radiologie.
• 2024: Der EU-KI-Akt, offiziell als Verordnung EU 2024/1689 bezeichnet, wurde im Amtsblatt der Europäischen Union veröffentlicht und trat in Kraft. Er klassifiziert KI-gestützte Diagnosebildgebungstools als Hochrisiko-KI-Systeme, die einer obligatorischen Konformitätsbewertung, Transparenzanforderungen und einer Marktüberwachungspflicht unterliegen.
• 2024: Die US-amerikanische Food and Drug Administration erteilte im Kalenderjahr 2024 die Zulassung für 168 ML-gestützte Medizinprodukte der Klasse II, wobei 94,6 % über den 510(k)-Weg freigegeben wurden. Dies erweiterte das Portfolio der für den kommerziellen Einsatz in Krankenhäusern verfügbaren KI-Lösungen in der Radiologie erheblich.

Marktkonzentrationswert

Der Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung erreicht auf der Konzentrationsskala einen Wert von 6 von 10, was eine moderate bis hohe Konzentration an der Spitze widerspiegelt. Fünf Anbieter halten gemeinsam etwa 65 % des globalen Umsatzes, während ein fragmentierter „Long Tail“ von über 50 spezialisierten KI-Anbietern, regionalen Plattformanbietern und Startups die verbleibenden 35 % ausmacht.

Der Marktforschungsbericht zur KI in der medizinischen Bildgebung umfasst eine detaillierte Analyse der Branche mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf den Umsatz (in Mio. USD) von 2022 bis 2035 für die folgenden Segmente:

Markt, nach Bereitstellung

• Cloud-basiert
• Vor Ort (On-Premises)

Markt, nach Modalität

• Röntgen
• Computertomographie (CT)
• Magnetresonanztomographie (MRT)
• Ultraschallbildgebung
• Molekulare Bildgebung
• Nuklearmedizinische Bildgebung
• Andere Modalitäten

Markt, nach Indikation

• Brustbildgebung
• Lungenbildgebung
• Neurologie
• Kardiovaskuläre Anwendungen
• Leberbildgebung
• Orthopädie
• Andere Indikationen

Markt, nach Anwendung

• Diagnostische Entscheidungsunterstützung
• Strahlentherapieplanung
• Chirurgische & interventionelle Planung
• Langzeitüberwachung von Krankheiten
• Klinische Forschung & Studien
• Andere Anwendungen

Markt, nach Endverwendung

• Krankenhäuser
• Kliniken
• Diagnosezentren
• Andere Endnutzer

Die oben genannten Informationen werden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt:

• Nordamerika
  • USA
  • Kanada
• Europa
  • Deutschland
  • Frankreich
  • UK
  • Spanien
  • Italien
  • Niederlande
• Asien-Pazifik
  • China
  • Japan
  • Indien
  • Australien
  • Südkorea

• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien

• Naher Osten & Afrika
  • Saudi-Arabien
  • Südafrika
  • VAE