Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung Größe und Anteil 2026-2035

Marktgröße für KI in der medizinischen Bildgebung

Der globale Markt für KI in der medizinischen Bildgebung wurde 2025 auf 2,1 Milliarden USD bewertet und soll bis 2035 19,6 Milliarden USD erreichen, was von 2026 bis 2035 einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23,9 % entspricht. Für 2026 wird eine geschätzte Marktgröße von 2,8 Milliarden USD erwartet.

Bildgebungslösungen mit KI sind inzwischen Bestandteil der klinischen Diagnostikinfrastruktur und keine eigenständige Softwarenische mehr, da Gesundheitssysteme Bildinterpretation, Fallpriorisierung, Befundung und Versorgungskoordination in vernetzten Arbeitsabläufen zusammenführen. Die U.S. Food and Drug Administration hatte bis Mitte 2026 mehr als 1.500 medizinische Geräte mit KI-Z功能 autorisiert, wobei etwa 76 % der Zulassungen auf die Radiologie entfielen. ^{[1]U.S. Food and Drug Administration, "Artificial Intelligence and Machine Learning in Software as a Medical Device," fda.gov}

Der Markt umfasst Software- und Plattformumsätze, die durch KI-Tools zur Analyse medizinischer Bilder, zur Priorisierung von Bildgebungsarbeitslisten, zur Unterstützung der Diagnose, zur Verbesserung der Aufnahme- oder Rekonstruktionsqualität, zur Automatisierung der Befundung und zur Unterstützung der Behandlungsplanung erzielt werden. Eingeschlossen sind cloudbasierte und lokale Implementierungen für Röntgen, Computertomografie, Magnetresonanztomografie, Ultraschall, molekulare Bildgebung, nuklearmedizinische Bildgebung und weitere bildgebende Verfahren. Umsätze mit Bildgebungshardware ohne KI-Software oder algorithmische Komponente fallen nicht in den Marktumfang.

Die Marktschätzungen kombinieren eine Bottom-up-Bewertung der Plattformaktivitäten von Anbietern und der klinischen Anwendungsszenarien mit einer Top-down-Validierung anhand von Trends bei behördlichen Zulassungen, der Verfügbarkeit bildgebender Infrastruktur und der Nachfrage nach diagnostischen Arbeitsabläufen. OECD-Daten zeigen, dass die Verfügbarkeit und Nutzung von CT- und MRT-Untersuchungen in den Mitgliedsländern weiter zunimmt. Dadurch stärkt sich die Untersuchungsbasis, die die wirtschaftlichen Grundlagen von KI-Software für die Bildgebung unterstützt. ^{[2]Organisation for Economic Co-operation and Development, "Health at a Glance 2025," oecd.org}

Wichtigste Wachstumstreiber

Technologische Fortschritte im Bereich KI

Deep Learning, Transformer-Architekturen und Computer Vision erweitern den Einsatz von KI in der Bildanalyse, Rekonstruktion, Workflow-Automatisierung und klinischen Entscheidungsunterstützung. Kontrollierte Studien haben Dice-Werte von über 95 % bei der Lebersegmentierung berichtet, während Metaanalysen die Leistung der KI bei der Erkennung von Lungenknoten in Thoraxröntgenaufnahmen und CT-Untersuchungen mit AUC-Werten zwischen 0,864 und 0,937 angeben. ^{[3]PMC National Library of Medicine, "Deep Learning Approaches in Medical Image Analysis," pmc.ncbi.nlm.nih.gov} Die FDA hat im Jahr 2025 295 KI-/ML-gestützte Medizinprodukte zugelassen, wobei 75 % der Zulassungen auf die Radiologie entfielen. Diese Zahl an Zulassungen erweitert das kommerzielle Produktangebot, das Gemeinschaftskrankenhäusern und ambulanten Bildgebungszentren zur Verfügung steht.

Radiologenmangel beschleunigt die Einführung von KI

Es wird prognostiziert, dass die Nutzung bildgebender Verfahren bis 2055 um 16,9 % bis 26,9 % steigen wird, während das Angebot an Radiologen unter den derzeitigen Bedingungen der Facharztausbildung voraussichtlich um 25,7 % zunehmen wird. ^{[4]Harvey L. Neiman Health Policy Institute, "Radiologist Workforce and Imaging Utilization Projections," neimanhpi.org} Das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage verändert den geschäftlichen Nutzen von KI: An die Stelle einer geringfügigen Produktivitätssteigerung tritt die Unterstützung der Workflow-Kapazität. Triage-Systeme können Fälle mit Verdacht auf Blutungen, Verschlüsse großer Gefäße, Lungenembolien und Aortendissektionen priorisieren, bevor ein Radiologe mit der routinemäßigen Befundung beginnt. Automatisierte Befundungstools verringern zudem den Zeitaufwand für sich wiederholende Dokumentationsaufgaben, wobei die endgültige klinische Verantwortung weiterhin beim befundenden Arzt liegt.

Verbesserte diagnostische Genauigkeit und Therapieplanung

Deep-Learning-Systeme haben bei der Erkennung von Brustkrebs über Mammografie, Ultraschall, MRT und digitale Brust-Tomosynthese hinweg AUC-Werte zwischen 0,868 und 0,909 erreicht. ^{[5]PubMed National Library of Medicine, "Deep Learning for Breast Cancer Detection: Systematic Review and Meta-Analysis," pubmed.ncbi.nlm.nih.gov} Die diagnostische Sicherheit ist insbesondere dort von großem Wert, wo eine frühzeitige Erkennung oder eine konsistente Messung die nachgelagerte Auswahl der Behandlung verändert. KI unterstützt die Strahlentherapieplanung zudem durch die Segmentierung gefährdeter Organe, die Konturierung von Tumoren und die Dosisoptimierung. Mit zunehmender Evidenz werden sich Beschaffungsentscheidungen zunehmend auf die Leistung unter realen Bedingungen in lokalen Patientenpopulationen statt ausschließlich auf kontrollierte Benchmarkwerte konzentrieren.

Steigende F&E-Investitionen unterstützen Innovation und Marktexpansion

Forschungsförderung und private Investitionen treiben die Entwicklung der Niedrigdosis-MRT-Rekonstruktion, der KI-gestützten kardialen Bildgebung und der multimodalen Integration klinischer Daten voran. Das National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering unterstützt Forschungsprogramme in diesen technischen Bereichen. ^{[6]National Institutes of Health, "National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering Research Programs," nih.gov} Die Investitionen konzentrieren sich auf onkologische und kardiovaskuläre Anwendungen, bei denen klinische Behandlungspfade und Erstattungspotenziale weiter entwickelt sind. Im Laufe der Zeit könnten größere Trainingsdatensätze und Architekturen von Basismodellen dazu führen, dass sich die Differenzierung von der isolierten Algorithmusleistung hin zur Anpassungsfähigkeit der Modelle, zur Governance und zum Umfang der Implementierung verlagert.

Wichtigste Markthemmnisse

Langwieriger Prozess der behördlichen Genehmigung

Europäische Entwickler müssen neben der Medizinprodukteverordnung (EU MDR 2017/745) auch das EU-KI-Gesetz, die Verordnung (EU) 2024/1689, beachten. Im Juni 2025 veröffentlichte Leitlinien befassten sich mit dem Zusammenspiel dieser Regelwerke für KI-gestützte Medizinprodukte. ^{[7]European Commission Health and Food Safety, "MDCG 2025-6 Guidance on Medical Devices Regulation and the AI Act," health.ec.europa.eu} In den Vereinigten Staaten erreichte die mediane Dauer bis zur Zulassung von Medizinprodukten mit KI/ML im Jahr 2025 142 Tage. Diese Zeiträume können die Kommerzialisierung verzögern, den Bedarf an regulatorischem Personal erhöhen und kleinere Anbieter mit kürzeren Finanzierungsspielräumen belasten.

Risiko von Bedenken hinsichtlich der Patientensicherheit aufgrund KI-bedingter Diagnosefehler

Modelle, die anhand kuratierter akademischer Datensätze trainiert wurden, können in der Versorgungspraxis von Gemeinden schlechtere Leistungen erbringen, wenn sich Erfassungsprotokolle, Krankheitsprävalenz und Patientendemografie von den Populationen unterscheiden, die der Entwicklung zugrunde lagen. ^{[4]Harvey L. Neiman Health Policy Institute, "Radiologist Workforce and Imaging Utilization Projections," neimanhpi.org} Diese Einschränkung ist insbesondere in der Onkologie und Neurologie relevant, da falsch-negative und falsch-positive Ergebnisse oder eine fehlerhafte Priorisierung klinische Entscheidungen beeinflussen können. Die Überwachung unter realen Bedingungen, die lokale Validierung, die Aufsicht durch medizinisches Fachpersonal und die Überwachung nach der Markteinführung bleiben daher zentrale Voraussetzungen für die Einführung. Anbieter, die eine stabile Leistungsfähigkeit an verschiedenen Standorten nachweisen, werden bei der Beschaffung durch Unternehmen eine stärkere Position einnehmen.

Segmentanalyse des Marktes für KI in der medizinischen Bildgebung

Nach Bereitstellung

Cloudbasierte Lösungen vereinten im Jahr 2025 einen Anteil von 57,6 % des Marktumsatzes auf sich. Die cloudbasierte Bereitstellung ermöglicht schnelle Aktualisierungen, skalierbare Rechenkapazitäten für große Bilddatensätze und geringere anfängliche Kapitalanforderungen für Krankenhäuser und diagnostische Netzwerke. Die Edison-Plattform von GE HealthCare und das cloudnative Betriebssystem von Aidoc veranschaulichen, wie Anbieter Arbeitsabläufe mit mehreren Algorithmen über Krankenhausnetzwerke hinweg bereitstellen können. Die Cloud-Anbindung unterstützt zudem standardisierte Softwareveröffentlichungen und eine zentralisierte Leistungsüberwachung.

On-Premises-Systeme hielten im Jahr 2025 einen Marktanteil von 42,4 %. Akademische medizinische Zentren, staatliche Krankenhäuser und Einrichtungen, die strengen Vorschriften zur Datenlokalisierung unterliegen, benötigen weiterhin eine lokale Bereitstellung.

Siemens Healthineers und Philips Healthcare behalten in diesem Segment aufgrund etablierter Geschäftsbeziehungen im Bereich der Bildgebungshardware einen Vorteil. Hybride Designs werden bis 2030 häufiger eingesetzt werden, da sie latenzkritische Inferenz lokal ausführen und gleichzeitig Updates, Training und nichtkritische Analysen in Cloud-Umgebungen verlagern.

Nach Modalität

Die Röntgenbildgebung hatte 2025 mit 27,1 % den größten Anteil unter den Modalitäten. Die installierte Basis, das hohe Untersuchungsvolumen und umfangreiche Datensätze unterstützen Anwendungen in der Thoraxbildgebung, Frakturerkennung, Zahnmedizin und Tuberkulosefrüherkennung. Lunit INSIGHT CXR, Aidoc-Tools, Annalise.ai Enterprise CXR und Subtle-Medical-Plattformen verdeutlichen die Breite der kommerziellen Aktivitäten im Bereich der bildbasierten KI. Röntgen-Tools für die Thoraxbildgebung haben in peer-reviewten Studien AUC-Werte von bis zu 0,93 erreicht. 

Die Computertomografie hielt einen Anteil von 24,5 %. Zu den CT-Anwendungen zählen die Erkennung von Lungenknoten, die Lebersegmentierung, die Bewertung von Koronarkalzium, die Schlaganfalltriage und die Gefäßanalyse. Canon Medical Systems und Siemens Healthineers integrieren KI-basierte Rekonstruktion und Analyse in CT-Untersuchungsumgebungen. Die großen Bildvolumina und die komplexe Befundung machen die CT zu einem zentralen Segment für den unternehmensweiten Einsatz von KI.

Die MRT entfiel auf einen Anteil von 17,6 %. MRT-KI unterstützt die Läsionssegmentierung, die beschleunigte Rekonstruktion, die Prostatabewertung, die kardiale Quantifizierung und die Bewegungskorrektur. SubtleMR verbessert die Bildqualität und kann die Untersuchungszeit bei 1,5-T- und 3-T-Systemen verkürzen. Von den National Institutes of Health unterstützte Forschungsinitiativen des National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering umfassen die Rekonstruktion von Niedrigdosis- und kontrastmittelverstärkten MRT-Aufnahmen mithilfe von Deep Learning. 

Die Ultraschallbildgebung hielt einen Anteil von 12,3 %. KI-gestützte Untersuchung, fetale Biometrie, echokardiografische Analyse, Schilddrüsenklassifizierung und Unterstützung am Point of Care schaffen eine Nachfrage, die über konventionelle radiologische Abteilungen hinausgeht. Das iQ+ von Butterfly Network kombiniert tragbaren Ultraschall mit KI-gestützter Optimierung und Unterstützung bei der Interpretation. Dieses Segment wird bis 2035 von Einsatzmodellen in Kliniken und der Telemedizin profitieren.

Die molekulare Bildgebung entfiel auf einen Anteil von 8,7 %, während die nukleare Bildgebung 6,5 % ausmachte. Anwendungen in PET, SPECT, PET/CT und PET/MRT konzentrieren sich auf die Quantifizierung von Tracern, die Läsionserkennung, die Bewertung des Therapieansprechens und die theranostische Dosimetrie. OECD-Daten weisen auf eine zunehmende Verfügbarkeit von PET-Scannern in den Mitgliedsländern hin. Die in SPECT/CT-Systeme integrierten KI-Tools von GE HealthCare für die Nuklearmedizin zeigen, wie spezialisierte Modalitäten hochwertige KI-Anwendungsfälle mit geringerem Volumen unterstützen können.

Sonstige Modalitäten machten 3,3 % aus und umfassen die optische Kohärenztomografie, die digitale Pathologie, die Dermatoskopie, die Kapselendoskopie und die Netzhautbildgebung. KI-Systeme für die Analyse von retinaler OCT haben bei ausgewählten Erkrankungen AUC-Werte zwischen 0,933 und 1,00 erreicht. Die kommerzielle Einführung befindet sich noch in einer früheren Phase als bei Röntgen und CT, doch diese Modalitäten erweitern die KI-gestützte Diagnostik auf die Primärversorgung und spezialisierte Einrichtungen.

Nach Indikation

Die Lungenbildgebung führte 2025 mit einem Anteil von 22,8 %. Niedrigdosis-CT-Screenings, Thoraxradiografie, Tuberkuloseerkennung, COPD-Bewertung und das Management von Lungenknoten erzeugen eine erhebliche Nachfrage nach KI-Unterstützung. Die Lungensuite von Aidoc und Lunit INSIGHT CXR zählen zu den bedeutenden kommerziellen Plattformen. Die Ausweitung der Anspruchsberechtigung für Lungenscreenings in den Vereinigten Staaten und im Vereinigten Königreich wird das Befundungsvolumen erhöhen und die Nachfrage nach Triage- und Erkennungstools verstärken.

Die Brustbildgebung entfiel auf einen Anteil von 18,1 %. Anwendungen in der Mammografie, der digitalen Brusttomosynthese, der Ultraschallbildgebung und der MRT werden durch eine ausgereifte klinische Validierung unterstützt. Genius AI Detection 2.0 von Hologic erhielt 2025 die 510(k)-Zulassung der FDA.KI wird zunehmend als mitlesende Instanz und Qualitätssicherungsebene in Screeningprogrammen eingesetzt werden, anstatt die fachärztliche Prüfung zu ersetzen.

Kardiovaskuläre Anwendungen hatten einen Anteil von 17,6 % und gelten als die Indikation mit dem schnellsten Wachstum. Cleerlys Plattform für die koronare CT-Angiografie quantifiziert Plaques und Stenosen anhand von CT-Daten, während KI-gestützte Echokardiografie die Analyse der Ejektionsfraktion und der Wandbewegung automatisiert. Eine fortschreitende Erstattungsfähigkeit und die zunehmende Nutzung der koronaren CT-Angiografie werden die kommerzielle Einführung bis 2035 unterstützen.

Die Orthopädie hielt einen Anteil von 15,4 %. Die Notfallerkennung von Frakturen, die Beurteilung des Knochenalters, die Klassifizierung von Wirbelkörperfrakturen, die Implantatbeurteilung und das Osteoporose-Screening bilden ein großvolumiges Anwendungsfeld. Die Ausweitung von RapidAI auf muskuloskelettale Anwendungen spiegelt die Entwicklung über den akuten Schlaganfall und die Gefäßbildgebung hinaus wider. Die routinemäßige CT-basierte Beurteilung der Knochendichte könnte zu einem wichtigen sekundären Anwendungsfall werden, da sie verwertbare Daten aus Untersuchungen gewinnt, die aus anderen Gründen durchgeführt wurden.

Auf die Neurologie entfielen 10,2 %. Die Instrumente RAPID von RapidAI und von Viz.ai zur Erkennung eines Verschlusses großer Gefäße unterstützen die Schlaganfalltriage, während MRT-basierte Anwendungen Läsionen der weißen Substanz und neurodegenerative Biomarker quantifizieren. Der Nutzen der KI besteht darin, die Zeit bis zur Intervention beim akuten Schlaganfall zu verkürzen und die Konsistenz bei longitudinalen Beurteilungen zu verbessern.

Auf die Leberbildgebung entfielen 8,8 %. KI unterstützt die Erkennung des hepatozellulären Karzinoms, die Lebersegmentierung, die Quantifizierung einer Fettleber, die Stadieneinteilung der Zirrhose und die Operationsplanung. Die KI-gestützten Leber-MRT-Instrumente von Philips Healthcare und Deep-Learning-Systeme zur Lebersegmentierung verdeutlichen die Verbindung zwischen Bildanalyse und präoperativer Planung.

Sonstige Indikationen machten 7,1 % aus. Prostata-MRT, Schilddrüsenultraschall, Nierenbildgebung, gastrointestinale Bildgebung und Ophthalmologie erweitern den klinischen Nutzen über die großen radiologischen Indikationen hinaus. Der strategische Wert liegt in der Plattformerweiterung: Eine eingesetzte Workflow-Ebene kann mehrere Fachbereiche unterstützen, sobald Algorithmen, Governance und Integrationen in die Befundung etabliert sind.

Nach Anwendung

Die diagnostische Entscheidungsunterstützung führte die Anwendungen 2025 mit einem Anteil von 42,6 % an. Diese Instrumente kennzeichnen verdächtige Befunde, erzeugen Wahrscheinlichkeitswerte und unterstützen eine strukturierte Befundung. Das Zulassungsportfolio der FDA für KI konzentriert sich weiterhin auf computergestützte Erkennungs- und Diagnosesysteme, die medizinisches Fachpersonal unterstützen, anstatt es zu ersetzen. Die DICOM-native Integration in PACS wird zu einer zentralen Anforderung, da Krankenhäuser KI-Ergebnisse innerhalb etablierter Befundungsabläufe benötigen.

Auf die Planung der Strahlentherapie entfielen 16,9 %. KI-basierte automatische Segmentierung, Tumorkonturierung, adaptive Planung und Dosisoptimierung verkürzen den Zeitaufwand für die manuelle Planung. Philips Healthcare, Varian und RaySearch Laboratories haben kommerziell relevante Planungsabläufe entwickelt. MRT-geführte Linearbeschleuniger werden während des Prognosezeitraums die Nachfrage nach echtzeitfähiger adaptiver KI-Planung erhöhen.

Die longitudinale Krankheitsüberwachung machte 14,2 % aus. Die automatisierte Tumormessung, die Nachverfolgung des Läsionsvolumens, die RECIST- und iRECIST-Bewertung sowie die Überwachung neurodegenerativer Erkrankungen verbessern die Konsistenz bei wiederholten Untersuchungen. Tempus Radiology verknüpft longitudinale Bildgebungsdaten mit genomischen und molekularen Informationen und erweitert die Anwendung von der automatisierten Messung auf die Entscheidungsunterstützung in der Präzisionsonkologie.

Auf die chirurgische und interventionelle Planung entfielen 11,1 %. KI-generierte 3D-Anatomiemodelle unterstützen die Größenbestimmung der Aorta, Interventionen am strukturellen Herzen, Leberoperationen und bildgesteuerte Eingriffe. Die Integration in die robotergestützte Eingriffsvorbereitung schafft einen zusätzlichen Weg zur Einführung. Der kommerzielle Wert steht im Zusammenhang mit der Eingriffsplanung, der Verringerung von Abweichungen und einer stärker standardisierten präoperativen Beurteilung.

Klinische Forschung und klinische Studien hatten einen Anteil von 8,9 %. Die automatisierte Messung von Endpunkten, die retrospektive Analyse von Archiven und die Extraktion bildgebender Biomarker reduzieren den manuellen Aufwand für Annotationen in klinischen Studien. Annalise.ai und spezialisierte Anbieter für bildgebende Studien entwickeln Plattformen, die den Daten- und regulatorischen Anforderungen onkologischer Studien gerecht werden. Die regulatorische Klarheit im Hinblick auf durch KI erzeugte bildgebende Endpunkte wird das Expansionstempo bestimmen.

Auf sonstige Anwendungen entfielen 6,3 %. Die Impressions-Plattform von Rad AI veranschaulicht die Automatisierung von Befundungs-Workflows, während die Optimierung von Protokollen auf Scannerebene die Strahlendosis reduzieren und die Effizienz der Bilderfassung verbessern kann. Trainingssimulation, Qualitätssicherung, Terminplanung und Ressourcennutzung befinden sich weiterhin in einem früheren Entwicklungsstadium.

Nach Endanwendung

Krankenhäuser hielten 2025 einen Anteil von 56,1 %. Universitätskliniken und integrierte Versorgungsnetzwerke verfügen über das Bildgebungsvolumen, die Governance-Infrastruktur und die IT-Budgets, die für unternehmensweite Implementierungen erforderlich sind. GE HealthCare, Siemens Healthineers und Philips Healthcare adressieren diese Kunden über Plattformen und langfristige Servicebeziehungen. Staatliche Krankenhäuser in Indien, Südostasien und Lateinamerika werden zu einer wichtigeren Quelle zusätzlicher Nachfrage, da sich die nationalen Digitalisierungsmaßnahmen ausweiten.

Auf Diagnosezentren entfielen 21,8 %. Freistehende Bildgebungseinrichtungen, Teleradiologieanbieter und Bildgebungsketten haben aus wirtschaftlicher Sicht einen starken Anreiz, KI für die Triage und Befundung einzusetzen, da der Durchsatz die operativen Margen direkt beeinflusst. Aidoc und Viz.ai bieten cloudbasierte Workflows an, die für Zentren geeignet sind, in denen große Untersuchungsvolumina verarbeitet werden, ohne dass jederzeit Radiologen vor Ort sind. Die Konsolidierung unter Diagnosenetzwerken wird größere Kunden schaffen, die zur Beschaffung von Lösungen im Unternehmensmaßstab fähig sind.

Kliniken hielten einen Anteil von 18,1 %. Kardiologische, orthopädische, onkologische und multispezialisierte Kliniken nutzen modalspezifische KI-Tools für Ultraschall, digitales Röntgen, Echokardiografie und muskuloskelettale Bildgebung. Abonnement- und fallbezogene Preismodelle senken die Einstiegshürden für kleinere Einrichtungen. Tragbare Bildgebung und KI für die Point-of-Care-Diagnostik werden bis 2035 der wichtigste Wachstumspfad für Kliniken sein.

Auf sonstige Endnutzer entfielen 4,0 %. Forschungseinrichtungen, staatliche Behörden, militärische Gesundheitssysteme, veterinärmedizinische Bildgebungszentren und Programme des öffentlichen Gesundheitswesens erzeugen eine spezialisierte Nachfrage. Tuberkulose-Screening, Krebserkennung, mütterliche Bildgebung und Programme zur Ferntriage zeigen, wie KI die Versorgungskapazität dort unterstützen kann, wo der Zugang zu Fachspezialisten begrenzt ist.

Regionale Analyse des Marktes für KI in der medizinischen Bildgebung

Nordamerika

Nordamerika hielt 2025 einen Marktanteil von 43,8 %. Die Vereinigten Staaten verankern die regionale Nachfrage durch FDA-Zulassungsaktivitäten, Ausgaben für Krankenhaus-IT, eine ausgereifte Bildgebungsinfrastruktur und Erstattungswege für ausgewählte KI-Anwendungen. Die FDA erteilte 2025 Zulassungen für 295 KI-/ML-gestützte Geräte, wobei auf die Radiologie 75 % der Zulassungen entfielen. Die Validierungsrahmenwerke des American College of Radiology Data Science Institute unterstützen eine konsistentere Bewertung von Anbietern durch Gesundheitssysteme.

Kanada trägt durch nationale Initiativen zur Einführung digitaler Gesundheitslösungen und ein integriertes Gesundheitssystem bei. Die regionale Einschränkung besteht in der Komplexität der Beschaffung: Krankenhäuser benötigen weiterhin Nachweise zur Eignung für bestehende Arbeitsabläufe, zu Cybersicherheitskontrollen, zur lokalen Validierung und zur Erstattungsrelevanz, bevor sie über Pilotprojekte hinausgehen.

Europa

Europa hatte 2025 einen Marktanteil von 26,7 %. Deutschland führt die Einführung durch die Modernisierung der Krankenhaus-IT, Erstattungsrahmen für digitale Gesundheitslösungen und Investitionen in Bildgebungstechnologien an. Frankreich, das Vereinigte Königreich, Spanien, Italien und die Niederlande leisten durch nationale Gesundheitssysteme und zentralisierte Beschaffungsmodelle einen Beitrag.

Die EU-MDR 2017/745 und der EU AI Act stellen für diagnostische KI überlappende Compliance-Anforderungen, während MDCG 2025-6 Leitlinien zum Zusammenspiel der Verpflichtungen für Medizinprodukte und KI bereitstellt. ^{[7]European Commission Health and Food Safety, "MDCG 2025-6 Guidance on Medical Devices Regulation and the AI Act," health.ec.europa.eu} Die NHS Transformation Directorate des Vereinigten Königreichs und die digitalen Gesundheitsstandards von NICE unterstützen eine strukturierte Bewertung von KI in NHS-Trusts. Die European Society of Radiology hat Empfehlungen zur Umsetzung des EU AI Act in der Radiologie herausgegeben. ^{[9]European Society of Radiology, "Recommendations for AI Act Implementation in Radiology," myesr.org} Die Einschränkung Europas liegt nicht in der Nachfrage, sondern in fragmentierten Compliance- und Beschaffungswegen über verschiedene Rechtsordnungen hinweg.

Asien-Pazifik

Der Asien-Pazifik-Raum hielt 2025 einen Marktanteil von 22,1 % und wird der am schnellsten wachsende regionale Markt bleiben. Chinas heimischer KI-Bildgebungssektor, Indiens wachsende diagnostische Infrastruktur sowie technologieintegrierte klinische Anwendungen in Japan und Südkorea unterstützen die Einführung. Die in China ansässigen Anbieter Infervision und DeepWise haben im Rahmen nationaler Programme zur Ausweitung der digitalen Gesundheitsversorgung und Telemedizin eine Einführung in Krankenhäusern erreicht.

Indiens Ayushman Bharat Digital Mission unterstützt die Infrastruktur für digitale Gesundheitslösungen, während Qure.ai qXR für das Tuberkulose-Screening und die Erkennung von Thoraxerkrankungen in staatlichen und privaten Netzwerken einsetzt. Qure.ai ist in mehr als 25 Ländern tätig. Japan und Südkorea profitieren von der Integration von KI-gestützten Leitsystemen und automatisierten Messinstrumenten in Plattformen für bildgebende Verfahren durch Canon Medical Systems und Samsung Medison. Die regionale Einschränkung besteht in der uneinheitlichen Erstattung und dem unterschiedlichen Reifegrad der Infrastruktur in den einzelnen Ländern, wodurch in ressourcenärmeren Regionen cloud- und mobilorientierte Anwendungen begünstigt werden.

Lateinamerika

Lateinamerika hatte 2025 einen Marktanteil von 4,5 %. Brasilien ist der größte regionale Beitragsleister, gefolgt von Mexiko und Argentinien. Investitionen in Telemedizin und digitale Gesundheitslösungen erweitern den Zugang zur Bildgebung, insbesondere in Brasilien, wo die Befundung aus der Ferne und die Bereitstellung über die Cloud gut für fragmentierte Netzwerke von Bildgebungszentren geeignet sind.

Cloudbasierte KI kann die Infrastrukturschwelle für diagnostische Netzwerke senken, denen lokale Hochleistungsrechner fehlen. Die Ausweitung des Screenings auf Brust- und Gebärmutterhalskrebs schafft einen direkten Nachfragepfad für KI-gestützte Bildgebung. Die von ANVISA in Brasilien und COFEPRIS in Mexiko geleiteten Regulierungssysteme entwickeln sich weiter und schaffen sowohl Zugangschancen als auch Komplexität beim Marktzugang.

Naher Osten und Afrika

Der Nahe Osten und Afrika entfielen 2025 auf einen Marktanteil von 2,9 %. Saudi-Arabien und die Vereinigten Arabischen Emirate investieren im Rahmen nationaler Initiativen zur digitalen Transformation und von Smart-Hospital-Programmen in KI im Gesundheitswesen. GE HealthCare, Siemens Healthineers und Philips Healthcare spielen bei Krankenhauseinsätzen in den Ländern des Golf-Kooperationsrats eine wichtige Rolle.

In Subsahara-Afrika konzentriert sich die Nachfrage nach KI auf tragbare Röntgengeräte, Handheld-Ultraschall, Tuberkulose-Screenings, geburtshilfliche Bildgebung und die Triage aus der Ferne. Die Resolution WHA78.13 der Weltgesundheitsversammlung fordert die Integration von KI und klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen in radiologische Informationssysteme, um den gleichberechtigten Zugang zur diagnostischen Bildgebung zu stärken. ^{[8]World Health Organization, "WHA78.13: Strengthening Medical Imaging Capacity," who.int} Die regionale Einschränkung besteht in der grundlegenden Bildgebungs- und Konnektivitätsinfrastruktur. Dadurch sind kostengünstige, cloudfähige und auf mobile Nutzung ausgerichtete Systeme in vielen Märkten kommerziell relevanter als Architekturen auf Unternehmensebene.

Markt für künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildgebung: Marktanteil und Wettbewerbslandschaft

Der Markt ist mäßig konsolidiert. GE HealthCare, Siemens Healthineers, Philips Healthcare, Aidoc und Viz.ai hielten 2025 zusammen einen Anteil von etwa 65 %. GE HealthCare führte den Markt mit einem Anteil von etwa 23 % an, gestützt durch seine installierte Basis an Bildgebungssystemen, die Edison-Plattform und sein KI-Portfolio für CT, MRT, Röntgen, Ultraschall und Nuklearmedizin.

Siemens Healthineers konkurriert mit AI-Rad Companion, syngo.via, SOMATOM-CT, MAGNETOM-MRT, ACUSON-Ultraschall und den Strahlentherapiekapazitäten von Varian. Der Vorteil des Unternehmens liegt in der Einbettung von KI in diagnostische und therapeutische Arbeitsabläufe. Philips Healthcare konzentriert sich auf Enterprise-Imaging-Informatik, sein Modell des Radiology Operations Command Center, die IntelliSite Pathology Solution, kardiologische Bildgebungsinstrumente, MRT-Anwendungen für die Leber und KI-gestützten Ultraschall.

Aidoc und Viz.ai sind führende KI-native Plattformen. Das KI-Betriebssystem und die ORB-Plattform von Aidoc koordinieren die Erkennung, Priorisierung und Kommunikation sowie das Management von Algorithmen verschiedener Anbieter. Viz.ai erweitert die Erkennung in der Bildgebung auf die Koordination der Versorgung, indem kritische Befunde über mobile Kommunikationsabläufe an Fachärzte weitergeleitet werden. RapidAI konkurriert im Bereich der Bildgebung für die Akutversorgung, insbesondere bei Schlaganfällen, Lungenembolien, der Aortenbildgebung, der Überwachung von Multipler Sklerose und der Beurteilung neurodegenerativer Erkrankungen.

Canon Medical Systems integriert die Deep-Learning-Rekonstruktion AiCE in die CT-Systeme Aquilion und die MRT-Systeme Vantage. Fujifilm Holdings setzt seine REiLI-Plattform bei der Thoraxradiografie, der Erkennung von CT-Befunden und in der digitalen Pathologie ein. Tempus Radiology verknüpft Bildgebungsanalysen mit molekularen und genomischen Daten für die Präzisionsonkologie. Lunit bietet Produkte für Thoraxröntgen und Pathologie an, während sich Qure.ai auf Thoraxröntgen, die CT-Analyse des Gehirns und Teleradiologie für ressourcenbeschränkte Regionen konzentriert.

Annalise.ai differenziert sich durch die Analyse von Thorax-Röntgenaufnahmen mit mehreren Befunden. Subtle Medical verbessert die Bildqualität von MRT- und PET-Aufnahmen mithilfe von SubtleMR und SubtlePET. Rad AI automatisiert Befundzusammenfassungen und Workflows zum Vergleich mit Voraufnahmen. Cleerly bietet eine quantitative Analyse der Koronar-CT-Angiografie zur Beurteilung von Plaque, Stenosen und ischämischem Risiko.

Unsere Primärerhebung im zweiten Halbjahr 2025 unter 190 für die Krankenhausbeschaffung verantwortlichen Personen und IT-Leitern in 9 Ländern ergab, dass 74 % der Befragten die Integrationsfähigkeit eines Anbieters in bestehende PACS- und RIS-Infrastrukturen als entscheidenden Kauf faktor nannten. Die Leistungsfähigkeit der Algorithmen belegte mit 68 % den zweiten Rang. Dies unterstreicht die strategische Bedeutung der Integrationstiefe als Wettbewerbsdifferenzierungsmerkmal bei der Beschaffung durch Unternehmen.

Aktuelle Entwicklungen in der Branche

• Juni 2025: Die Medical Device Coordination Group und das Joint Artificial Intelligence Board veröffentlichten AIB 2025-1 und MDCG 2025-6 zur Wechselwirkung zwischen der EU-MDR und dem EU-Gesetz über künstliche Intelligenz für KI-fähige Medizinprodukte. Die Leitlinien präzisieren die Erwartungen an die doppelte Konformität für Entwickler von KI-basierten Bildgebungslösungen. 

• Mai 2025: Die 78. Weltgesundheitsversammlung verabschiedete die Resolution WHA78.13, in der die Mitgliedstaaten aufgefordert werden, KI- und klinische Entscheidungsunterstützungsinstrumente in radiologische Informationssysteme zu integrieren. Die Resolution stärkt die politische Grundlage für den Zugang zu KI-gestützter Bildgebung in ressourcenbeschränkten Umgebungen.

• 2025: Die FDA erteilte die Zulassung für 295 KI-/ML-fähige Medizinprodukte, wobei 75 % der Genehmigungen auf die Radiologie entfielen. Die Zahl der Zulassungen erweiterte das kommerziell verfügbare Angebot einsetzbarer Bildgebungslösungen. ^{[1]U.S. Food and Drug Administration, "Artificial Intelligence and Machine Learning in Software as a Medical Device," fda.gov}

• 2025: Eine in Nature Communications veröffentlichte Studie ergab, dass die KI-gestützte Interpretation von Thorax-Röntgenaufnahmen die Zeit für die Befundinterpretation durch Ärzte bei 296 Patienten um 18,3 % verkürzte. Die Studie liefert zusätzliche Realweltdaten zur Automatisierung von Befundungs-Workflows. ^{[10]Nature Communications, "AI-Assisted Chest Radiograph Interpretation in Real-World Deployment," nature.com}