Autores:
Monali Tayade, Jignesh Rawal
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Mercado de la IA en oncología Tamaño y Compartir 2026-2035
ID del informe: GMI8547
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Fecha de publicación: August 2026
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Formato del informe: PDF/Excel/Panel de control/Plataforma
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Mercado de la IA en oncología
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Mercado de la IA en oncología
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Tamaño del mercado de la IA en oncología
El mercado mundial de la IA en oncología estaba valorado en 3,100 millones de USD en 2025. Se prevé que aumente de 3,700 millones de USD en 2026 a 32,000 millones de USD en 2035, lo que representa una TCAC del 27,2%. El mercado incluye software de IA, hardware habilitador y servicios utilizados en la detección del cáncer, el diagnóstico, la planificación del tratamiento, el descubrimiento de fármacos, el desarrollo clínico y la prestación de atención oncológica.
Aspectos clave del mercado de inteligencia artificial en oncología
Líder del mercado: Tempus lideró con una cuota de mercado superior al 9 % en 2025.
Principales actores: Los cinco principales actores de este mercado incluyen Tempus, Flatiron Health, NVIDIA, Guardant Health, Paige AI, que en conjunto registraron una cuota de mercado del 45 % en 2025.
El volumen de casos de cáncer proporciona una base de demanda sólida, pero por sí solo no crea un mercado de IA implementable. La IARC informó de 20 millones de nuevos casos de cáncer y 9,7 millones de muertes por cáncer en todo el mundo en 2022, y prevé más de 35 millones de nuevos casos en 2050 [1]WHO/IARC, Global cancer burden growing, amidst mounting need for services, February 2024, who.int. El cáncer de mama representó 2,3 millones de casos en 2022, mientras que el cáncer de pulmón causó 1,8 millones de muertes; ambos presentan flujos de trabajo repetibles de diagnóstico por imagen, anatomía patológica y pruebas moleculares capaces de generar los datos etiquetados necesarios para los algoritmos comerciales.
El mercado inicial se concentró en la interpretación de imágenes y las pruebas moleculares. Su siguiente fase dependerá de que los proveedores puedan conectar las imágenes, la anatomía patológica, la genómica y los historiales clínicos dentro de los flujos de atención, en lugar de ofrecer alertas aisladas. Las autorizaciones de la FDA demuestran una base creciente de IA clínica regulada: una revisión identificó 71 dispositivos de IA oncológica autorizados hasta 2021, y la radiología y la anatomía patológica representaban las mayores cuotas [2]Tian et al., AI in Oncology: Current Landscape and Future Directions, PMC/NIH, 2024, pmc.ncbi.nlm.nih.gov. En 2024, la radiología representó el 74,4% de las autorizaciones de productos sanitarios habilitados por aprendizaje automático en todas las áreas clínicas.
Perspectiva del analista de GMI
El aumento previsto refleja un cambio en la unidad económica comercializada. Las primeras implementaciones podían justificarse en torno a una única tarea de lectura, como la clasificación inicial de mamografías o la revisión de muestras anatomopatológicas. Para acceder a mayores bolsas de ingresos, los sistemas deben integrarse en las decisiones oncológicas longitudinales, en las que es necesario conciliar un hallazgo de diagnóstico por imagen, un resultado molecular y el historial de tratamiento. Esta transición eleva los costes de cambio y amplía el valor de la integración de datos, pero también hace que las adquisiciones dependan de la interoperabilidad, la validación y la gobernanza clínica, y no solo de la precisión del algoritmo.
Por tanto, es poco probable que el mercado crezca de manera uniforme entre todos los proveedores. Los proveedores capaces de combinar aplicaciones reguladas con capacidad de implementación y activos de datos reutilizables deberían captar una cuota desproporcionada de los contratos empresariales. Los proveedores más pequeños de soluciones específicas aún pueden crecer en indicaciones con un flujo de trabajo claro y una vía de reembolso, pero su camino hacia la escala probablemente implicará alianzas de canal, integración de plataformas o adquisiciones.
El mercado se analiza a escala mundial de 2022 a 2035, con 2025 como año base y 2026–2035 como período de previsión. El valor del mercado mundial fue de 3,06405 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance 31,9632 millones de USD en 2035, con una TCAC del 27,2%.
Principales impulsores
La demanda de detección temprana del cáncer está convirtiendo la IA de una herramienta experimental de apoyo a la lectura en una infraestructura para aumentar la capacidad operativa.
El estudio de cribado aleatorizado MASAI concluyó que la mamografía asistida por IA redujo en un 44% la carga de trabajo de lectura de las pruebas, al tiempo que mantuvo un rendimiento de detección del cáncer comparable al de la doble lectura estándar. Esta evidencia tiene importancia comercial porque los programas de cribado se enfrentan a una oferta limitada de especialistas en lectura. El producto de tomosíntesis mamaria digital de Lunit recibió la autorización FDA 510(k) en noviembre de 2023 [3]Lunit, FDA Clearance for Lunit INSIGHT DBT, November 2023, lunit.io, seguida de la autorización para la versión 1.1 en octubre de 2024. En anatomía patológica de próstata, Ibex recibió la autorización FDA 510(k) para su producto Prostate Detect en febrero de 2025. Estos casos muestran que la adopción avanza allí donde el rendimiento puede validarse frente a un flujo de trabajo diagnóstico establecido.
La prevalencia del cáncer amplía la carga de trabajo de los flujos clínicos susceptibles de abordarse.
En Estados Unidos se registraron 1,941,540 diagnósticos de cánceres invasivos en 2023, mientras que la UE notificó 1,16 millones de muertes por cáncer en 2023. Los cánceres de gran volumen generan una demanda inmediata de revisión de imágenes, interpretación anatomopatológica y selección del tratamiento; los mercados con menos recursos generan una necesidad diferente de triaje y apoyo remoto de especialistas. Qure.ai informó de despliegues en más de 3.000 centros de diagnóstico por imagen de más de 90 países tras su ronda de financiación Serie D de septiembre de 2024. Esta presencia operativa ilustra la relevancia de la IA allí donde la capacidad diagnóstica, y no la demanda, constituye la principal limitación.
La oncología de precisión convierte la síntesis de datos en una necesidad clínica y de investigación.
El tratamiento guiado por datos moleculares exige que los profesionales clínicos y los desarrolladores de fármacos interpreten variantes, historiales terapéuticos y resultados en distintos tipos de datos que no están diseñados para ser analizados conjuntamente de forma manual. Guardant Health registró unos ingresos de 687,9 millones de USD en oncología de precisión en 2024 y aproximadamente 206.700 pruebas clínicas oncológicas, sin incluir Shield. La plataforma de datos del mundo real de Flatiron Health contiene más de 5 millones de historiales de pacientes oncológicos procedentes de aproximadamente 280 clínicas oncológicas. Estas redes proporcionan la capa de evidencia estructurada que permite la selección de pacientes para ensayos, la investigación de biomarcadores y el modelado de resultados, aunque el uso de datos del mundo real sigue requiriendo una curación adecuada para cada finalidad.
La infraestructura digital está modificando el alcance viable de los despliegues.
La IA se adquiere cada vez más como una capacidad empresarial cuando los hospitales pueden conectar PACS, sistemas de anatomía patológica, HCE y servicios en la nube. La plataforma de Aidoc se desplegó en más de 150 hospitales y sistemas sanitarios de Estados Unidos, incluido un despliegue empresarial en centros de University Hospitals. GE HealthCare informó de 85 autorizaciones de la FDA habilitadas para IA en sus resultados del ejercicio fiscal 2024, mientras que Siemens Healthineers comunicó unos ingresos de 3,840 millones de EUR de Varian en el ejercicio fiscal 2024. Las bases instaladas de sistemas de diagnóstico por imagen y planificación del tratamiento proporcionan a estos proveedores una ventaja de distribución, ya que la IA puede integrarse en un sistema que el proveedor ya respalda.
Principales restricciones
El coste de implementación sigue siendo más amplio que el contrato de software.
Un despliegue de IA clínica puede requerir la digitalización de imágenes o portaobjetos, trabajos de integración con PACS, RIS, HCE y sistemas de laboratorio, una revisión de ciberseguridad, formación del personal y supervisión del rendimiento posterior al despliegue. Patología digitales particularmente intensivo en capital porque los escáneres de portaobjetos completos y la capacidad de almacenamiento deben estar disponibles antes de utilizar los algoritmos. La revisión de la FDA sobre las autorizaciones de dispositivos habilitados para aprendizaje automático (ML) en 2024 informó de un tiempo mediano de revisión de 510(k) de 162 días y constató la existencia de planes predeterminados de control de cambios en solo el 16,7 % de las solicitudes. Esto implica que los proveedores y prestadores deben presupuestar el mantenimiento del sistema validado, no solo su instalación inicial.
La fragmentación regulatoria limita la portabilidad de la evidencia clínica.
La autorización de la FDA no elimina la necesidad de cumplir los requisitos del MDR o el IVDR europeos, y la inteligencia artificial sanitaria de alto riesgo conforme a la Ley de IA de la UE está sujeta a obligaciones de documentación, supervisión y control humano [4]EMA, 2024 AI Observatory Report, December 2024, ema.europa.eu. El documento de reflexión de la EMA de 2024 también aboga por un enfoque basado en el riesgo para la inteligencia artificial a lo largo del ciclo de vida de los medicamentos. Por tanto, los lanzamientos en múltiples jurisdicciones exigen estrategias regulatorias y paquetes de evidencia independientes, lo que puede retrasar la comercialización de los productos y favorecer a los proveedores capaces de mantener equipos de gestión de la calidad y asuntos clínicos.
Perspectiva del analista de GMI
Los factores de demanda favorecen las herramientas que crean capacidad medible en vías diagnósticas con recursos limitados o reducen la incertidumbre en decisiones de desarrollo de fármacos de alto coste. Sin embargo, el coste de integrar un algoritmo en un sistema clínico y mantener su situación regulatoria implica que una demostración técnica no equivale a un producto escalable. La capacidad comercial decisiva es mantener la evidencia, la integración en los flujos de trabajo y la supervisión durante el ciclo de compras del cliente.
Esto concentra la ventaja en dos extremos del mercado. Los grandes proveedores de tecnología médica pueden utilizar sus bases instaladas para distribuir ofertas integradas, mientras que los especialistas en oncología con abundancia de datos pueden defender aplicaciones en las que los conjuntos de datos moleculares, patológicos o del mundo real son fundamentales para el rendimiento. Los productos independientes siguen siendo viables cuando resuelven un problema discreto con reembolso, pero su poder de negociación se debilita si no pueden demostrar una vía de integración en el entorno de datos más amplio del cliente.
Análisis de los segmentos del mercado de la inteligencia artificial en oncología
Por componente
Las soluciones de software representaron 1,314.78 millones de USD, o el 42,9 %, de los ingresos de 2025 y se prevé que crezcan a una tasa del 27,5 %. Su liderazgo refleja el cambio de los algoritmos vinculados a los escáneres hacia un software implementado en entornos existentes de imagen médica, patología, genómica y datos clínicos. El hardware aportó 983.25 millones de USD, o el 32,1 %, debido a que los escáneres de patología digital, la computación acelerada y los equipos de imagen habilitados para inteligencia artificial siguen siendo necesarios para muchos flujos de trabajo. Los servicios aportaron 766.01 millones de USD, o el 25,0 %, y adquieren mayor importancia a medida que los sistemas sanitarios integran múltiples modalidades y requieren validación, formación y gobernanza.
La imagen médica sigue siendo el punto de entrada clínica más maduro, pero la patología y la genómica están ampliando la base de oportunidades accesible para el software. La autorización por parte de la FDA del sistema de colonoscopia CADDIE, basado en la nube, de Olympus/Odin Medical en septiembre de 2024 ilustra el avance hacia aplicaciones diagnósticas implementables de forma remota [5]Olympus, Cloud-Based AI Endoscopy FDA Clearance, September 2024, olympusamerica.com. Las alianzas de NVIDIA con Illumina y Mayo Clinic en enero de 2025 muestran la otra dirección de esta evolución: la inteligencia artificial multi-ómica y los modelos fundacionales de patología requieren una capacidad informática intensiva y conjuntos de datos seleccionados, lo que mantiene el papel de las infraestructuras habilitadoras.
Por tipo de cáncer
El cáncer de mama lideró los ingresos en 2025, con 820,55 millones de USD, equivalentes al 26,78%, seguido del cáncer de pulmón, con 754,37 millones de USD, equivalentes al 24,62%. La magnitud de ambos segmentos se sustenta en su elevada incidencia y en unos protocolos estandarizados de cribado o diagnóstico por imagen. El cáncer de mama presenta la TCAC prevista más elevada, del 27,8%, favorecida por el uso consolidado de la mamografía y la tomosíntesis. Las herramientas para el cáncer de pulmón combinan el análisis de imágenes con la elaboración de perfiles moleculares, lo que convierte al segmento en un puente práctico entre la IA de diagnóstico y la oncología de precisión. El cáncer de próstata generó 460,22 millones de USD, el cáncer colorrectal 383,01 millones de USD y los tumores cerebrales 349,30 millones de USD en 2025; cada uno depende de una arquitectura de datos clínicos diferente, que abarca desde portaobjetos de patología y resonancias magnéticas hasta endoscopias y planificación de radioterapia.
La menor TCAC del 25,1% correspondiente a Otros tipos de cáncer no debe interpretarse como un potencial técnico limitado. Más bien, las indicaciones menos frecuentes suelen disponer de conjuntos de datos etiquetados más pequeños y flujos de trabajo menos estandarizados. La ampliación de PathExplore por parte de PathAI en enero de 2024, de ocho a 14 indicaciones oncológicas, demuestra cómo los proveedores están extendiendo el análisis del microentorno tumoral más allá de los cánceres de mayor volumen.
Por aplicación
El descubrimiento de fármacos fue la aplicación más importante en 2025, con 1.412,53 millones de USD, equivalentes al 46,1%. Las carteras de desarrollo de fármacos oncológicos generan un fuerte incentivo para utilizar modelos que permitan identificar dianas, diseñar moléculas y priorizar compuestos antes de tomar costosas decisiones en la fase clínica. En agosto de 2024, Absci y Memorial Sloan Kettering anunciaron una colaboración para desarrollar productos biológicos destinados a hasta seis programas oncológicos mediante el uso de IA generativa [6]Absci, Collaboration with MSK using Generative AI, August 2024, investors.absci.com. El tamaño del segmento refleja el gasto en investigación y las colaboraciones entre plataformas, más que la aplicación rutinaria en la atención de pacientes.
La detección y el diagnóstico del cáncer generaron 802,78 millones de USD, mientras que la planificación y optimización del tratamiento generaron 658,77 millones de USD y presentan la TCAC más elevada entre las aplicaciones, del 27,8%. Las herramientas de planificación adquieren valor cuando pueden tener en cuenta la anatomía, las imágenes y las restricciones clínicas en un flujo de trabajo de tratamiento repetido; la plataforma Ethos de Siemens está diseñada para utilizar cálculos compatibles con IA en la radioterapia adaptativa. El desarrollo de fármacos y los ensayos clínicos, con 189,97 millones de USD, constituyen un segmento menor porque la generación de evidencia, el rediseño de protocolos y la selección de pacientes presentan ciclos de adopción más largos y requisitos de datos más heterogéneos.
Por uso final
Los hospitales lideraron los ingresos por uso final, con 1.433,98 millones de USD, equivalentes al 46,8%, porque gestionan la colección más amplia de flujos de trabajo de diagnóstico por imagen, patología, tratamiento e investigación. Esta ventaja también puede convertirse en una limitación: las grandes instalaciones requieren procesos de integración y gobernanza más prolongados. Los centros de diagnóstico representaron 805,85 millones de USD y presentan la TCAC prevista más elevada, del 27,8%; los proveedores de servicios de diagnóstico por imagen y patología conectados en red pueden implementar servicios de IA repetibles en distintos centros sin tener que recrear un flujo de trabajo hospitalario completo. Las clínicas especializadas aportaron 671,03 millones de USD, un entorno en el que las pruebas genómicas y los protocolos oncológicos específicos pueden facilitar implementaciones dirigidas. Otros usuarios finales, principalmente organizaciones farmacéuticas, biotecnológicas y de investigación por contrato, aportaron 153,20 millones de USD.
Perspectiva del analista de GMI
El mercado cuenta con dos motores de valor que se refuerzan mutuamente, aunque se adquieren de forma diferente. La IA clínica crece mediante flujos de trabajo repetibles y regulados en imagen mamaria, cribado pulmonar, patología y radioterapia.La IA intensiva en datos crece gracias a activos propios de datos moleculares, patológicos y de evidencia del mundo real que hacen más informativas las decisiones relacionadas con el descubrimiento de fármacos y la oncología de precisión. Un proveedor puede liderar un motor sin liderar el otro, pero la capacidad de datos multimodales determina cada vez más qué empresas pueden evolucionar de un producto puntual a una plataforma.
El crecimiento de los segmentos también desplaza la cuestión competitiva de «¿qué algoritmo ofrece el mejor rendimiento?» a «¿qué organización puede operacionalizar una decisión en distintos centros y modalidades?». El software sigue siendo el componente más grande porque capta la capa analítica, mientras que el hardware y los servicios mantienen una importancia económica significativa, ya que la adquisición de datos, la capacidad de cómputo y la implementación establecen el límite de la utilización real. Esta interrelación favorece las alianzas entre proveedores de plataformas clínicas, propietarios de redes de datos y proveedores de infraestructura.
Análisis regional del mercado de IA en oncología
América del Norte
América del Norte generó 1,236,40 millones de USD en 2025, lo que representó el 40,4 % del valor mundial, y se prevé que crezca a una tasa del 26,96 %. Estados Unidos representó 1,151,67 millones de USD, equivalentes al 93,2 % del mercado regional, mientras que Canadá aportó 84,73 millones de USD. Estados Unidos combina una vía regulatoria consolidada de la FDA para dispositivos, grandes sistemas de proveedores oncológicos y negocios importantes de pruebas moleculares y datos del mundo real. El reembolso de Guardant360 y el número creciente de dispositivos de IA regulados respaldan la confianza comercial, aunque el reembolso sigue siendo desigual según el caso de uso clínico [7]Guardant Health, Q4 and Full Year 2024 Financial Results and 2025 Outlook, investors.guardanthealth.com. La TCAC del 27,3 % de Canadá refleja una base más reducida con acceso a colaboraciones en ensayos clínicos y patología digital.
Europa
Europa representó 670,17 millones de USD en 2025, equivalentes al 21,9 %, y se prevé que crezca a una tasa del 26,73 %. Alemania, el Reino Unido, Francia, España, Italia y los Países Bajos son los principales mercados. La región presenta una carga significativa de enfermedades y sólidos centros académicos, pero la expansión comercial está determinada por la contratación pública a escala nacional, la evaluación de tecnologías sanitarias y los requisitos del MDR/IVDR. El AI Diagnostic Fund del Reino Unido respaldó la implementación de la herramienta de Qure.ai para tomografías computarizadas de tórax, lo que constituye un ejemplo de una vía pública desde la validación hasta la contratación. La Ley de IA de la UE y las directrices de la EMA basadas en el riesgo convierten las capacidades de gobernanza en un componente del acceso al mercado, en lugar de una cuestión administrativa secundaria.
Asia-Pacífico
Asia-Pacífico fue la segunda región más grande, con 764,99 millones de USD, equivalentes al 24,6 %, y se prevé que crezca más rápidamente, a una tasa del 27,9 %. China, Japón, India, Australia y Corea del Sur aportan fortalezas diferentes: China e India soportan una elevada carga de casos de cáncer, Japón ofrece un mercado de tecnología médica maduro y Corea del Sur ha desarrollado proveedores de IA para diagnóstico con actividad internacional. El IARC estimó 4,82 millones de nuevos casos de cáncer en China y más de 1,41 millones en India en 2022. La oportunidad comercial de la región no es uniforme; combina necesidades de cribado a gran escala con regulaciones nacionales, distintos niveles de digitalización hospitalaria y canales de contratación desarrollados localmente. La expansión internacional de Qure.ai y la presencia de Lunit en hospitales estadounidenses demuestran que las empresas asiáticas pueden utilizar su capacidad técnica nacional como base para la comercialización internacional.
América Latina
América Latina representó 220,26 millones de USD en 2025, equivalentes al 7,12 %, y se prevé que crezca a una tasa del 27,6 %. Brasil, México y Argentina concentran la demanda regional. En esta región, el papel más inmediato de la IA suele consistir en ampliar la capacidad de diagnóstico y planificación allí donde el acceso a la patología y a la experiencia especializada en oncología es desigual.Una revisión de 2025 sobre la atención oncológica en América Latina identifica las técnicas de imagen asistidas por IA y la planificación automatizada de la radioterapia como herramientas potenciales para entornos con recursos limitados [8]PMC, Transforming Oncology Care in Latin America: AI-Driven Solutions, 2025, pmc.ncbi.nlm.nih.gov. La adopción dependerá de modelos de financiación viables a escala local, la conectividad, la validación en poblaciones regionales y la integración con los sistemas públicos de salud, más que de la mera disponibilidad de un algoritmo.
Oriente Medio y África
Oriente Medio y África generaron 172,23 millones de USD en 2025, equivalentes al 5,58 %, y se prevé que crezcan a una tasa del 27,3 %. Sudáfrica, Arabia Saudí y los EAU son los principales mercados. La inversión del Golfo en hospitales digitales puede respaldar la implantación en grandes organizaciones, mientras que Sudáfrica y otros entornos con recursos limitados presentan una necesidad más clara de soluciones de IA que amplíen una capacidad limitada de diagnóstico y planificación del tratamiento. Por consiguiente, la oportunidad está bifurcada: modernización hospitalaria con un elevado nivel de capital en determinados sistemas del Golfo, y herramientas de triaje o planificación orientadas al acceso en otros lugares. Los proveedores necesitan enfoques de implantación y modelos de precios diferentes para esos dos entornos.
Opinión de los analistas de GMI
Las diferencias regionales se entienden mejor como diferencias en la preparación para hacer operativa la IA, no como diferencias en la necesidad oncológica subyacente. América del Norte cuenta con la base más sólida de reembolso, regulación y proveedores sanitarios empresariales, por lo que la competencia está desplazándose hacia la amplitud de las plataformas y la propiedad de los datos. Europa ofrece una sofisticación clínica comparable, pero una vía más exigente y fragmentada hacia la contratación a escala. Asia-Pacífico combina la tasa de crecimiento más elevada con una combinación de una alta carga de enfermedad y desarrollo nacional de IA, lo que hace esenciales las alianzas locales y la ejecución regulatoria específica de cada país.
América Latina y Oriente Medio y África no seguirán una versión simplemente retrasada del modelo norteamericano. Sus implantaciones más valiosas podrían ser aquellas que amplíen el alcance de la detección o de la planificación del tratamiento con menos especialistas y una infraestructura más reducida. Esto otorga una importancia especial a la prestación en la nube, el apoyo a la implantación y las evidencias generadas en la práctica local. Por tanto, los inversores y proveedores deberían considerar la expansión regional como una cartera de modelos de comercialización diferenciados, en lugar de como una sucesión de lanzamientos geográficos.
Cuota de mercado y panorama competitivo de la IA en oncología
La cuota de mercado está determinada por una combinación de sistemas clínicos instalados, datos propios, autorizaciones regulatorias y capacidad para integrar múltiples modalidades oncológicas. GE HealthCare y Siemens Healthineers compiten desde amplias bases de plataformas de diagnóstico por imagen y tratamiento; GE comunicó 85 autorizaciones de productos habilitados para IA de la FDA en el ejercicio fiscal de 2024 [9]GE HealthCare, Q4 and Full Year 2024 Financial Results, investor.gehealthcare.com, mientras que el negocio Varian de Siemens sustenta su presencia en radioterapia. NVIDIA proporciona infraestructura informática y para desarrolladores en los ámbitos del diagnóstico por imagen, la patología, la genómica y el descubrimiento de fármacos, en lugar de competir como proveedor clínico directo. Merative aporta infraestructura para la gestión de datos clínicos y de imágenes tras su separación de IBM Watson Health.
Los proveedores nativos de IA se diferencian por los datos y los flujos de trabajo que controlan. Tempus combina genómica, datos clínicos y operaciones de diagnóstico; en agosto de 2025 adquirió Paige por 81,25 millones de USD, incorporando aproximadamente 7 millones de portaobjetos digitalizados de anatomía patológica procedentes de 45 países. Los activos de anatomía patológica de Paige refuerzan ahora la estrategia de modelos multimodales de Tempus. La plataforma de datos oncológicos del mundo real de Flatiron Health presta servicio a casos de uso de investigación, regulación y biofarmacia, mientras que el negocio de pruebas de biopsia líquida de Guardant Health vincula los resultados moleculares con el apoyo a la toma de decisiones oncológicas.
Aidoc, Lunit, Ibex Medical Analytics, PathAI, Qure.ai y SOPHiA GENETICS ocupan posiciones más especializadas en los ámbitos de la radiología, la anatomía patológica y la analítica de oncología de precisión. Aidoc está ampliando un modelo empresarial de IA clínica; Lunit y Qure.ai han desarrollado implementaciones de diagnóstico por imagen; Ibex y PathAI se centran en la anatomía patológica; y SOPHiA GENETICS se especializa en el análisis genómico distribuido. Freenome desarrolla análisis de sangre multi-ómicos para la detección precoz, incluido su estudio PREEMPT CRC, y su financiación de febrero de 2024 respaldó la continuidad de su desarrollo clínico. El reto estratégico común consiste en convertir un producto específico para una indicación en una posición sólida y duradera en materia de datos y flujos de trabajo, sin diluir la calidad de la evidencia clínica.
Novedades recientes del sector
Agosto de 2025 - Tempus adquirió Paige por 81,25 millones de USD, principalmente mediante acciones de Tempus. La operación incorporó el conjunto de datos de anatomía patológica digital de Paige y sus capacidades de modelos fundacionales a la plataforma de datos oncológicos de Tempus.
Noviembre de 2025 - PathAI anunció el acceso autogestionado a PathExplore a través de su sistema de gestión de imágenes AISight, lo que permite a los centros médicos académicos utilizar el análisis del microambiente tumoral para la investigación en inmunooncología.
Septiembre de 2025 - SOPHiA GENETICS anunció la ampliación de su colaboración con AstraZeneca para respaldar la detección mediante NGS, basada en IA, de alteraciones en las vías PIK3CA/AKT1/PTEN en el cáncer de mama y de próstata.
Febrero de 2025 - Ibex Medical Analytics anunció la autorización 510(k) de la FDA para Ibex Prostate Detect, su primera autorización en Estados Unidos para la identificación asistida por IA de cánceres de próstata pequeños y poco frecuentes en biopsias de tejido.
Enero de 2025 - NVIDIA anunció colaboraciones en el ámbito sanitario con Illumina, Mayo Clinic e IQVIA en materia de multi-ómica, modelos fundacionales para anatomía patológica e IA aplicada a las ciencias de la vida.
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Metodología de investigación, fuentes de datos y proceso de validación
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Nuestro dimensionamiento del mercado se basa en un enfoque ascendente, comenzando con datos de ingresos de empresas recopilados directamente a través de entrevistas primarias, junto con cifras de volumen de producción de fabricantes y estadísticas de instalación o implementación. Estos datos se ensamblan a través de los mercados regionales para llegar a una estimación global fundamentada en la actividad real de la industria.
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Cada pronóstico incluye documentación explícita de:
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✓ Parámetro de la curva de adopción tecnológica
✓ Supuestos macroeconómicos (crecimiento del PIB, inflación, moneda)
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