Mercado de Inteligencia Artificial en Imagenología Médica Tamaño y compartir 2026-2035

Tamaño del mercado de inteligencia artificial en imágenes médicas

El mercado global de inteligencia artificial en imágenes médicas alcanzó los 2.100 millones de dólares en 2025. Se proyecta que el mercado crecerá de 2.800 millones de dólares en 2026 a 19.600 millones de dólares para 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 23,9% durante el período de pronóstico, según el último informe publicado por Global Market Insights Inc.

 

La convergencia de tecnologías de aprendizaje profundo con los flujos de trabajo de imágenes clínicas está redefiniendo fundamentalmente la precisión diagnóstica, ya que los algoritmos de IA ahora demuestran valores de área bajo la curva comparables a los de radiólogos experimentados en múltiples modalidades. La escala de adopción se valida por la autorización acumulativa de más de 1.500 dispositivos médicos con IA por parte de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) a mediados de 2026, siendo la radiología responsable de aproximadamente el 76% de todas las autorizaciones.^{[1]Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU., fda.gov} La resolución WHA78.13 de la Organización Mundial de la Salud, adoptada en mayo de 2025, institucionaliza aún más esta trayectoria al respaldar explícitamente la integración de la IA en los sistemas de información de radiología como una vía estratégica hacia un acceso global equitativo a la imagenología diagnóstica.

Principales impulsores

Análisis del impacto de los impulsores

Impulsor	Impacto en la previsión de CAGR	Relevancia geográfica	Plazo de impacto
Avances tecnológicos en IA	+3% a +3,5%	Global	Corto plazo (≤ 2 años)
Escasez de radiólogos que acelera la adopción de IA	+2,5% a +3,2%	América del Norte, Europa, Asia Pacífico	Corto plazo (≤ 2 años)
Mejora en la precisión diagnóstica y planificación del tratamiento	+2,3% a +3%	Global	Mediano plazo (2 a 4 años)
Mayor inversión en I+D que respalda la innovación	+2% a +2,8%	América del Norte, Asia Pacífico	Largo plazo (≥ 4 años)

Avances tecnológicos en IA

Los avances en aprendizaje profundo, arquitecturas basadas en transformadores y visión por computadora están ampliando las capacidades de la IA en el análisis de imágenes, la automatización de flujos de trabajo y las aplicaciones clínicas. Las redes neuronales convolucionales modernas han demostrado una precisión en la segmentación del hígado con puntuaciones Dice que superan rutinariamente el 95% en estudios clínicos controlados, y los metaanálisis revisados por pares informan valores de AUC de 0,864 a 0,937 para la detección de nódulos pulmonares con IA en radiografías de tórax y tomografías computarizadas. El rápido aumento en herramientas de IA en radiología aprobadas por la FDA —295 dispositivos autorizados solo en 2025, con la radiología asegurando el 75% de todas las autorizaciones de IA/ML— refleja la profundidad y confiabilidad de los avances tecnológicos subyacentes. Estos avances están acelerando los pipelines de productos de los proveedores y expandiendo el despliegue clínico más allá de los entornos académicos hacia hospitales comunitarios y centros de imagenología ambulatoria.

Escasez de radiólogos que acelera la adopción de IA

Un desequilibrio estructural creciente entre la demanda de imágenes y la disponibilidad de radiólogos está intensificando la dependencia de los flujos de trabajo asistidos por IA. El Harvey L. Neiman Health Policy Institute proyecta que la utilización de imágenes aumentará entre un 16.9% y un 26.9% para 2055, impulsada por el rápido crecimiento en grupos de mayor edad, mientras que se estima que la oferta de radiólogos solo crecerá un 25.7% en el mismo período bajo las condiciones actuales de residencia. La Association of American Medical Colleges estimó una escasez general de médicos del 4.3% en 2024, siendo la radiología una de las especialidades afectadas.^{[2]Instituto de Políticas de Salud Harvey L. Neiman, neimanhpi.org} Las herramientas de triaje con IA y las soluciones de informes automatizados se están adoptando como una respuesta estructural, permitiendo a los radiólogos concentrarse en la interpretación de casos complejos en lugar de en el flujo de trabajo rutinario.

Mejora de la precisión diagnóstica y planificación del tratamiento

La imagenología impulsada por IA mejora la detección temprana de enfermedades, reduce la variabilidad diagnóstica entre lectores y aumenta la precisión en la planificación del tratamiento en oncología, cardiología y neurología. Una revisión sistemática y metaanálisis publicada en una revista revisada por pares descubrió que los algoritmos de aprendizaje profundo lograron valores de AUC de 0.868 a 0.909 para la detección de cáncer de mama en mamografías, ecografías, resonancias magnéticas y tomosíntesis digital de mama, acercándose o igualando el rendimiento de radiólogos especialistas. Las evidencias de grado regulatorio que respaldan la precisión diagnóstica están acelerando los ciclos de adquisición de hospitales y ampliando la cobertura de reembolso en mercados clave.

El aumento de la inversión en I+D respalda la innovación y la expansión del mercado

Las inversiones crecientes por parte de empresas de TI de salud, proveedores de imágenes, centros médicos académicos y startups en etapas iniciales están acelerando los ciclos de desarrollo de productos y ampliando el alcance de aplicación clínica de la imagenología con IA. La financiación de los National Institutes of Health dirigida a través del National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering sigue apoyando la investigación fundamental en reconstrucción de resonancias magnéticas de baja dosis, imagenología cardíaca asistida por IA y la integración de datos multimodales. Las plataformas empresariales de imagenología con IA están atrayendo un capital privado sustancial, especialmente para aplicaciones en oncología e imagenología cardiovascular donde las vías de reembolso están madurando.

Principales desafíos

Análisis de los factores restrictivos

Desafío	Impacto en la previsión de la TCAC	Relevancia geográfica	Plazo de impacto
Proceso lento de aprobación regulatoria	-1.2% a -1.8%	Global	Mediano plazo (2 a 4 años)
Riesgo de problemas de seguridad del paciente debido a errores diagnósticos impulsados por IA	-1% a -1.5%	Global	Largo plazo (≥ 4 años)

Proceso lento de aprobación regulatoria

Los requisitos regulatorios estrictos y en evolución para los dispositivos médicos basados en IA pueden retrasar la comercialización de productos e incrementar el tiempo hasta la adopción de inteligencia artificial en el mercado de imagenología médica, especialmente a medida que se amplían las obligaciones de cumplimiento dual.

In la Unión Europea, los fabricantes deben ahora navegar tanto el Reglamento sobre Productos Sanitarios (UE MDR 2017/745) como el Reglamento de la UE sobre IA (Reglamento UE 2024/1689), con el Grupo de Coordinación de Productos Sanitarios publicando una guía integral sobre la interacción (MDCG 2025-6) en junio de 2025 para aclarar las obligaciones superpuestas de evaluación de conformidad. En los Estados Unidos, el tiempo medio de autorización de la FDA para dispositivos médicos de IA/ML fue de 142 días en 2025, lo que representa un retraso significativo en la comercialización para los proveedores con grandes carteras de productos. Estos plazos regulatorios afectan desproporcionadamente a los desarrolladores más pequeños, limitando la entrada competitiva y aumentando el tiempo hasta el primer ingreso.

Riesgo de Preocupaciones por la Seguridad del Paciente debido a Errores Diagnósticos Impulsados por IA

Las posibles inexactitudes, sesgos algorítmicos o cambios en la distribución entre las poblaciones de entrenamiento y despliegue pueden afectar las decisiones clínicas y limitar la confianza de los médicos en las recomendaciones de IA. Las investigaciones indican que los algoritmos de aprendizaje profundo entrenados con conjuntos de datos académicos curados pueden tener un rendimiento inferior cuando se implementan en entornos comunitarios o con recursos limitados, donde los protocolos de adquisición de imágenes y las características demográficas de los pacientes divergen de las condiciones de entrenamiento. Esta brecha de generalización sigue siendo una de las barreras más importantes para la adopción clínica generalizada, especialmente en especialidades de alto riesgo como neurología y oncología, donde los errores diagnósticos conllevan consecuencias significativas para la seguridad del paciente. Los marcos regulatorios están exigiendo cada vez más el monitoreo del rendimiento en el mundo real, añadiendo obligaciones de vigilancia poscomercialización que aumentan los costos operativos para los proveedores de IA.
 

Tendencias del Mercado de Inteligencia Artificial en Imagen Médica

Expansión de las Plataformas Empresariales de Imagen con IA

El cambio estructural más significativo que se está produciendo en el mercado de IA en imagen médica es la migración de herramientas de IA puntuales hacia plataformas empresariales integradas que consolidan la detección, la gestión de flujos de trabajo y los informes diagnósticos en todos los tipos de modalidades dentro de una sola capa de infraestructura. Históricamente, los despliegues de IA estaban fragmentados en casos de uso clínicos individuales: una herramienta para la detección de nódulos pulmonares, otra para la segmentación de lesiones cerebrales, una tercera para la identificación de fracturas, lo que creaba una carga de integración que limitaba la escalabilidad en los despliegues de los sistemas de salud. El cambio más relevante es la aparición de capas de orquestación independientes del proveedor que se sitúan por encima del entorno PACS y dirigen los estudios de imagen a través de múltiples algoritmos de IA en paralelo, entregando salidas consolidadas directamente en los flujos de trabajo de los informes de radiología.

Las plataformas Edison de GE HealthCare y AI-Rad Companion de Siemens Healthineers representan despliegues comerciales a gran escala de esta arquitectura, permitiendo a los hospitales implementar y gestionar grandes bibliotecas de algoritmos de IA en redes de imagen empresariales. El impulsor subyacente es la complejidad operativa de gestionar herramientas de IA con licencias individuales a escala, lo que está generando una fuerte preferencia de compra por enfoques de plataformas consolidadas que reducen la carga de TI y simplifican la documentación de cumplimiento normativo. En nuestra investigación primaria del segundo trimestre de 2025, que abarcó a 280 directores de departamentos de radiología en 12 países, el 71% indicó que la capacidad de integración de plataformas empresariales era el criterio principal de selección de proveedores, superando por primera vez los puntos de referencia de rendimiento por algoritmo. Los datos indican una reorientación estructural de la demanda desde la evaluación a nivel de algoritmo hacia la adquisición a nivel de plataforma, un cambio que favorece a los proveedores de imagen establecidos con arquitecturas de integración maduras y perjudica a los desarrolladores de algoritmos independientes que carecen de estrategias de asociación con plataformas.

Adopción Creciente de la Automatización de Flujos de Trabajo y la IA de Triaje

La automatización de flujos de trabajo y la clasificación de casos asistida por IA representan la categoría funcional de mayor adopción dentro del segmento de imágenes médicas con IA, impulsada por el impacto directo y medible en el rendimiento de los radiólogos y la eficiencia operativa de los departamentos. Los sistemas de clasificación por IA, que priorizan las listas de trabajo al identificar hallazgos críticos como hemorragia intracraneal, oclusión de vaso grande y disección aórtica, han logrado la validación clínica más extensa y el mayor número de aprobaciones regulatorias a nivel mundial. La Comisión de Oncología de The Lancet, en sus proyecciones publicadas hasta 2025, estima un déficit global de especialistas en diagnóstico de aproximadamente 16 millones para 2050, donde radiólogos y tecnólogos radiológicos representan una porción significativa de la brecha, enmarcando la clasificación por IA no como una herramienta de eficiencia, sino como una solución estructural para la fuerza laboral.

Un estudio publicado en Nature Communications en 2025 demostró que la asistencia de IA en la interpretación de radiografías de tórax redujo el tiempo de interpretación de informes clínicos en un 18.3% en implementaciones del mundo real con 296 pacientes, al tiempo que mejoró los puntajes de calidad de los informes estructurados en comparación con la práctica estándar. La plataforma de Viz.ai, que entrega hallazgos críticos detectados por IA directamente al dispositivo móvil del médico de guardia, está desplegada en más de 1,000 sitios hospitalarios a nivel global, representando una de las validaciones del mundo real más extensas del impacto de la clasificación por IA a escala. El efecto de segundo orden de la automatización de flujos de trabajo se extiende más allá de la radiología hacia los departamentos clínicos aguas arriba, ya que un procesamiento más rápido de imágenes reduce los tiempos de espera en el departamento de emergencias y acorta la estancia hospitalaria general. A nivel de segmento, la adopción de IA en clasificación avanza más rápidamente en radiología de emergencia y vías de atención de accidentes cerebrovasculares agudos, donde las métricas de tiempo hasta el tratamiento están directamente vinculadas al resultado del paciente y la responsabilidad regulatoria.

Integración Creciente de Datos Multimodales y Analítica Avanzada

• Las soluciones de IA están expandiéndose progresivamente más allá del análisis de imágenes de un solo modo hacia plataformas integradas que fusionan datos de imágenes con registros clínicos, resultados de laboratorio, perfiles genómicos e historial longitudinal del paciente para ofrecer salidas diagnósticas y pronósticas integrales. Esta trayectoria de integración multimodal refleja una reconceptualización fundamental de la IA en imágenes médicas, pasando de ser una herramienta de reconocimiento de patrones a un sistema de apoyo a decisiones clínicas integrado en el ecosistema más amplio de datos del paciente. El motor subyacente es la creciente evidencia de que los modelos de IA de múltiples entradas superan a los modelos basados únicamente en imágenes en la predicción de resultados clínicos como recurrencia de enfermedades, respuesta al tratamiento y detección temprana de enfermedades.
• Una revisión de enfoques de aprendizaje profundo en análisis de imágenes médicas publicada en PMC señala que el aprendizaje federado y la integración de datos multimodales están entre las áreas de investigación más activas en la actualidad, con modelos entrenados en conjuntos de datos multi-sitio y multi-modalidad que demuestran una mayor capacidad de generalización en comparación con referencias de imágenes de un solo centro. En implementaciones prácticas, Tempus Radiology está construyendo plataformas de integración radiología-genómica que alinean fenotipos de imágenes con perfiles de biomarcadores moleculares, creando salidas de apoyo a decisiones clínicas relevantes para la planificación de tratamientos oncológicos y la selección de pacientes para ensayos clínicos. Las implicaciones comerciales se extienden a diagnósticos de precisión, monitoreo de enfermedades crónicas y gestión de salud poblacional, expandiendo sustancialmente el mercado total abordable más allá de la optimización tradicional de flujos de trabajo en radiología. De mayor consecuencia estratégica, las plataformas de IA multimodal están creando ventajas competitivas basadas en conjuntos de datos propietarios que benefician a los actores establecidos con acceso a grandes archivos de datos longitudinales de imágenes y clínicos, reconfigurando estructuralmente las bases de la competencia en el segmento a mediano plazo.

Análisis del Mercado de Inteligencia Artificial en Imágenes Médicas

Por Implementación

Basado en la Nube

El segmento basado en la nube representa el 57.6% del mercado global de IA en imagenología médica en 2025 y constituye el modo de implementación dominante por un margen significativo. La infraestructura en la nube permite el despliegue rápido de algoritmos, actualizaciones de software sin interrupciones, capacidad de cómputo escalable para grandes conjuntos de datos de imágenes y un menor gasto de capital inicial para los sistemas de salud, lo que lo hace especialmente atractivo para hospitales de tamaño mediano y redes de salud en mercados emergentes que carecen de recursos de cómputo de alto rendimiento en sus instalaciones. El segmento se beneficia directamente de la tendencia de plataformas empresariales, ya que las capas de orquestación de IA alojadas en la nube pueden integrarse con sistemas PACS y RIS existentes a través de conexiones API estándar sin ciclos de adquisición de hardware. El entorno regulatorio ha madurado sustancialmente en apoyo del despliegue en la nube, con vías de aprobación de la FDA ahora bien establecidas para productos de Software como Dispositivo Médico (SaMD), lo que reduce aún más la fricción comercial para los proveedores que priorizan la nube.

Principales proveedores, incluyendo GE HealthCare a través de su plataforma Edison y Aidoc mediante su sistema operativo de IA nativo en la nube, han construido arquitecturas de despliegue en la nube a escala comercial validadas en redes de hospitales multi-sitio en América del Norte y Europa. La plataforma ORB de Aidoc, que permite a los sistemas de salud integrar y monitorear algoritmos de IA de múltiples proveedores dentro de un marco unificado alojado en la nube, representa un ejemplo a escala comercial de la arquitectura en la nube que impulsa tanto la adopción de IA como la consolidación de plataformas simultáneamente. La trayectoria de crecimiento del segmento basado en la nube se ve respaldada además por la expansión de servicios de teleradiología y redes de imagenología ambulatoria, donde la IA basada en la nube permite la interpretación asistida por IA sin la presencia de un radiólogo en el sitio ni infraestructura informática local.

En Instalaciones

El segmento en instalaciones mantiene una participación del 42.4% en el mercado de IA en imagenología médica en 2025, reflejando la demanda persistente de instituciones donde la soberanía de datos, la latencia de la red y los requisitos de cumplimiento normativo impiden el despliegue en la nube. Centros médicos académicos, hospitales gubernamentales y centros de salud relacionados con la defensa en regiones con regulaciones estrictas de localización de datos de pacientes, particularmente en Alemania, Francia, Corea del Sur y China, representan la base principal de la demanda en instalaciones. Los despliegues en instalaciones también siguen siendo preferidos para aplicaciones de imagenología intraoperatoria en tiempo real, donde la latencia dependiente de la red es clínicamente inaceptable.

El segmento está evolucionando estructuralmente, con proveedores que ofrecen arquitecturas híbridas que procesan cargas de trabajo de inferencia sensibles al tiempo localmente, mientras descargan el entrenamiento de modelos, las actualizaciones de software y los análisis no críticos a entornos en la nube, suavizando la histórica dicotomía entre modelos puros en instalaciones y modelos puros en la nube. Siemens Healthineers y Philips Healthcare mantienen relaciones sólidas con bases instaladas en instalaciones a través de sus plataformas de hardware de imagenología existentes, proporcionando un canal natural para el despliegue de software de IA en instalaciones. La Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE) de Canon Medical Systems, integrada en su línea de escáneres CT Aquilion, ejemplifica el enfoque en instalaciones al procesar algoritmos de reconstrucción de IA de forma nativa a nivel del escáner, eliminando la dependencia de la red y manteniendo el pleno cumplimiento de la localización de datos.

Por Modalidad

Rayos X

La radiografía representa el segmento de modalidad más grande con una participación del 27,1% en el mercado de IA en imágenes médicas en 2025, reflejando la combinación del mayor volumen global de imágenes, la disponibilidad más extensa de conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos y el historial más prolongado de aprobaciones regulatorias de IA. Las aplicaciones de IA en radiografía abarcan la interpretación de radiografías de tórax, la detección de fracturas óseas, la imagen panorámica dental y el cribado de tuberculosis en regiones con alta carga de enfermedad. La lista de dispositivos habilitados para IA de la FDA a mediados de 2026 contiene la mayor concentración de aprobaciones de IA en radiología en la categoría de radiografías de tórax, con herramientas de Lunit, Aidoc, Annalise.ai y Subtle Medical recibiendo autorización para su implementación clínica.

La alta especificidad y sensibilidad demostradas por las herramientas de IA para radiografías de tórax, con valores de AUC que alcanzan 0,93 en metaanálisis revisados por pares, han acelerado la confianza clínica y la adquisición por parte de hospitales tanto en mercados de altos ingresos como en mercados emergentes.^{[3]Biblioteca Nacional de Medicina PubMed, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov} La radiografía también es la modalidad líder para el despliegue de IA en entornos con recursos limitados, dado el costo relativamente menor del equipo de radiografía y la disponibilidad de inferencia basada en la nube para instalaciones sin infraestructura informática local. La plataforma qXR de Qure.ai, implementada en programas gubernamentales de cribado de tuberculosis en más de 25 países, demuestra la escalabilidad de la IA en radiografía en sistemas de salud con recursos limitados, donde la accesibilidad de esta modalidad crea el mayor potencial para el impacto diagnóstico impulsado por IA.

Tomografía Computarizada (TC)

La tomografía computarizada representa el 24,5% de la cuota de mercado de inteligencia artificial en imágenes médicas en 2025 y constituye el segundo segmento de modalidad más grande, impulsado por la complejidad y el volumen de estudios de TC y el alto valor clínico del análisis asistido por IA en aplicaciones de oncología, neumología y cardiovasculares. Las herramientas de IA para la detección de nódulos pulmonares en TC, la segmentación hepática, la puntuación de calcio en arterias coronarias y la triage de accidentes cerebrovasculares han logrado una validación clínica amplia y la aprobación de la FDA, con aplicaciones basadas en TC que representan una proporción desproporcionada de despliegues de IA en radiología de alto valor en entornos académicos y de atención terciaria. El modelo de aprendizaje profundo de Google para el cribado de cáncer de pulmón basado en TC demostró un rendimiento que superó al de los radiólogos siguiendo los protocolos Lung-RADS en estudios controlados, estableciendo un punto de referencia para la capacidad diagnóstica de la IA en TC.

La TC con detector de conteo de fotones, una plataforma de hardware emergente que ahora está entrando en fase comercial, está generando conjuntos de datos de imágenes considerablemente más ricos que se espera que mejoren el rendimiento de la IA en múltiples aplicaciones de TC durante el período de pronóstico. Canon Medical Systems y Siemens Healthineers están integrando activamente algoritmos nativos de reconstrucción y análisis de IA en sus plataformas de escáneres de TC: Canon a través de la reconstrucción con aprendizaje profundo AiCE y Siemens mediante las capacidades integradas de IA de su plataforma SOMATOM, lo que consolida aún más la IA en el flujo de trabajo de adquisición de la modalidad. La demanda estructural de IA basada en TC se ve reforzada por la expansión de programas nacionales de cribado de cáncer de pulmón en Estados Unidos y Reino Unido, que están generando mayores volúmenes de escáneres de TC y fortaleciendo la base de rendimiento procedimental que respalda la economía del despliegue de IA.

Resonancia Magnética (RM)

La RM representa el

El 6% del mercado de IA en imagen médica en 2025 corresponde a la imagen por resonancia magnética (MRI) y representa uno de los segmentos de modalidad de mayor crecimiento dentro del período de pronóstico, dado la complejidad de la interpretación de MRI, los largos tiempos de adquisición que la IA puede comprimir, y las indicaciones clínicas en expansión para MRI en neurología, oncología e imagen musculoesquelética. Las aplicaciones de IA en MRI incluyen segmentación automatizada de lesiones cerebrales, aceleración de la reconstrucción de MRI que permite reducciones de tiempo de escaneo del 50% al 75%, detección y gradación de cáncer de próstata, y cuantificación de la función cardíaca. La financiación de los NIH a través del Instituto Nacional de Imagen Biomédica y Bioingeniería ha apoyado múltiples programas enfocados en la reconstrucción de MRI con contraste de dosis baja y cero dosis usando aprendizaje profundo, reflejando la prioridad estratégica otorgada a la expansión de MRI sin radiación.

La plataforma SubtleMR de Subtle Medical, que utiliza aprendizaje profundo para mejorar la calidad de la imagen y reducir el tiempo de adquisición en sistemas de MRI de 1.5T y 3T, representa un ejemplo comercialmente desplegado de cómo la IA impulsa mejoras simultáneas en el rendimiento clínico y ganancias en la capacidad operativa. El segmento se ve además respaldado por la creciente demanda de MRI fetal y pediátrica, donde la reconstrucción asistida por IA y la corrección de movimiento abordan desafíos técnicos de larga data en estas poblaciones de pacientes. A nivel de aplicación clínica, el análisis de MRI de próstata usando IA para la puntuación PI-RADS y el análisis de MRI cerebral para la segmentación de lesiones en esclerosis múltiple representan dos de las categorías de despliegue emergentes de mayor valor dentro de la modalidad, cada una atrayendo inversiones dedicadas en desarrollo de IA por parte de proveedores especializados.

Imagen por Ultrasonido

La imagen por ultrasonido representa el 12.3% del mercado de IA en imagen médica en 2025 y está experimentando una adopción acelerada de IA impulsada por la portabilidad de la modalidad, la ausencia de radiación y la expansión de aplicaciones clínicas en obstetricia, cardiología y entornos de atención médica en el punto de servicio. Las aplicaciones de IA en ultrasonido incluyen medición automatizada de biometría fetal, análisis de ecocardiografía, clasificación de nódulos tiroideos y asistencia en la adquisición guiada por IA para operadores con menos experiencia, lo que tiene un impacto particular en entornos donde la experiencia del ecografista es limitada.

El sistema de ultrasonido portátil iQ+ de Butterfly Network, combinado con optimización de imágenes asistida por IA y soporte para interpretación clínica, representa un despliegue comercial que extiende las capacidades de IA en ultrasonido a la cabecera del paciente, emergencias y entornos con recursos limitados. La creciente adopción de dispositivos de ultrasonido portátiles en flujos de trabajo de atención primaria y telemedicina está creando un nuevo canal de despliegue de IA fuera de los departamentos tradicionales de radiología, expandiendo el mercado total abordable para la IA en ultrasonido. El ultrasonido cardíaco asistido por IA para medición automatizada de la fracción de eyección y análisis de movimiento de la pared ha recibido autorización de la FDA por parte de múltiples proveedores, estableciendo vías de reembolso que están apoyando la adopción comercial en prácticas de cardiología. Samsung Medison está integrando orientación en la adquisición por IA y herramientas de medición automatizada de forma nativa en sus plataformas de ultrasonido, reflejando la tendencia más amplia de adopción de IA integrada en hardware en toda la modalidad.

Imagen Molecular

La imagen molecular representa el 8.7% del mercado en 2025 e incluye PET, SPECT e imágenes híbridas PET/CT y PET/MRI, donde la IA se aplica a la cuantificación de trazadores, detección de lesiones y planificación de teranósticos. El segmento se caracteriza por conjuntos de datos más pequeños en comparación con CT o rayos X, lo que refleja el mayor costo y complejidad procedimental de los exámenes de imagen molecular, lo que históricamente ha limitado el entrenamiento de modelos de IA. Los datos de la OCDE "Health at a Glance 2025" indican que la disponibilidad de escáneres PET está aumentando en los países miembros a medida que se expanden los protocolos de tratamiento oncológico, creando el volumen procedimental que sustenta la adopción de IA en este segmento.

Las aplicaciones de IA en imágenes PET para estadificación oncológica, monitoreo de respuesta al tratamiento y cuantificación de amiloide en la enfermedad de Alzheimer se encuentran entre los casos de uso clínico de mayor valor, atrayendo inversiones específicas en desarrollo de IA por parte de proveedores especializados. La integración de la IA con la planificación de dosimetría teranóstica —donde los modelos de IA optimizan la dosificación de la terapia con radioisótopos en función de cálculos de dosimetría tumoral derivados de PET— representa un segmento emergente de alto valor dentro de la imagen molecular que se espera gane tracción comercial durante el período de pronóstico a mediano plazo.

Imagenología Nuclear

La imagenología nuclear representa el 6,5 % del mercado de IA en imagen médica en 2025, constituyendo un segmento especializado pero estratégicamente importante donde la IA se aplica principalmente al análisis de imágenes de perfusión miocárdica, interpretación de gammagrafías óseas y escintigrafía tiroidea. Las herramientas de IA para el análisis automatizado de SPECT de perfusión miocárdica han obtenido autorizaciones regulatorias y despliegue clínico en múltiples mercados, permitiendo una cuantificación estandarizada y reduciendo la variabilidad entre lectores en laboratorios de cardiología nuclear.

El segmento enfrenta restricciones estructurales de volumen debido a la disminución en el uso de ciertos procedimientos de medicina nuclear en favor de alternativas basadas en TC y RM en algunas vías clínicas, aunque el crecimiento de los teranósticos compensa parcialmente esta tendencia. Las avanzadas herramientas de IA para medicina nuclear de GE HealthCare, integradas con sus plataformas SPECT/TC, representan el ejemplo comercial líder de análisis de imagenología nuclear nativa de IA a escala. La madurez regulatoria para aplicaciones de IA en medicina nuclear avanza tanto en Estados Unidos como en la Unión Europea, respaldando un crecimiento moderado dentro del segmento durante el período de pronóstico, en particular para aplicaciones de IA en cardiología nuclear y teranósticos oncológicos, donde la propuesta de valor clínico está más claramente definida.

Otras Modalidades

Otras modalidades representan colectivamente el 3,3 % del mercado en 2025 e incluyen aplicaciones emergentes de imagen como la tomografía de coherencia óptica (OCT), imágenes de patología digital en portaobjetos completos, dermatoscopia y endoscopia por cápsula, donde los algoritmos de IA están demostrando un fuerte rendimiento diagnóstico, aunque el despliegue comercial sigue en etapa temprana. La IA para el análisis de OCT retinal, desarrollada por empresas como Google DeepMind y varios fabricantes de dispositivos oftálmicos, ha generado valores de AUC de 0,933 a 1,00 en condiciones como retinopatía diabética, degeneración macular relacionada con la edad y glaucoma, representando algunos de los puntos de referencia más altos en rendimiento diagnóstico de IA en cualquier modalidad. Los marcos regulatorios para modalidades de imagen no tradicionales están evolucionando, con la FDA y los reguladores europeos recibiendo un número creciente de presentaciones para herramientas de IA que operan con datos de imágenes dermatoscópicas y endoscópicas. El potencial de crecimiento a largo plazo dentro de este segmento es sustancial, ya que la IA extiende el alcance de diagnósticos basados en imágenes de alta precisión hacia entornos de atención primaria y salud comunitaria donde el acceso a especialistas es limitado.

Por Indicación

Imagenología Pulmonar

La imagenología pulmonar representa el segmento de indicación más grande con el 22,8 % de la participación global del mercado en 2025, impulsada por la alta prevalencia de cáncer de pulmón, la demanda de imágenes de secuelas de tuberculosis y COVID-19, junto con la extensa evidencia de validación de IA en radiología pulmonar. Las herramientas de IA para la detección de nódulos pulmonares, estratificación de riesgo de cáncer de pulmón, cuantificación de neumonía por COVID-19 y evaluación de la gravedad de la EPOC han recibido colectivamente más autorizaciones de la FDA que cualquier otra categoría de indicación dentro de la IA en radiología.

La urgencia clínica de la detección temprana del cáncer de pulmón, donde las tasas de supervivencia a cinco años difieren drásticamente entre los diagnósticos en etapas tempranas y avanzadas, ha generado una fuerte demanda de herramientas de IA por parte de los médicos para mejorar la sensibilidad de detección en exámenes de detección de cáncer de pulmón mediante TC de baja dosis. La suite de IA pulmonar de Aidoc y Lunit INSIGHT CXR, ambas desplegadas comercialmente a gran escala en múltiples sistemas de salud, representan las plataformas de productos líderes en esta indicación. Los programas nacionales de detección de cáncer de pulmón en Estados Unidos y Reino Unido están ampliando los criterios de elegibilidad, generando mayores volúmenes de escáneres de TC y fortaleciendo la demanda estructural de interpretación de imágenes pulmonares asistida por IA en entornos hospitalarios y centros de diagnóstico.

Imagenología Mamaria

La imagenología mamaria representa el 18,1% del mercado de IA en imagenología médica en 2025 y es uno de los segmentos de indicación de IA clínicamente más maduros, con múltiples herramientas de IA aprobadas por la FDA y marcadas con CE desplegadas comercialmente en programas de detección de mamografía a nivel mundial. Las aplicaciones de IA en imagenología mamaria abarcan CAD para mamografía (detección asistida por computadora), análisis de tomosíntesis digital de mama (DBT), clasificación de lesiones en ecografía mamaria y caracterización de lesiones en resonancia magnética mamaria.

Un metaanálisis revisado por pares informó valores de AUC de 0,868 a 0,909 para algoritmos de aprendizaje profundo en la detección de cáncer de mama en múltiples modalidades de imagen, respaldando la confianza clínica en la lectura de mamografías asistida por IA. Hologic's Genius AI Detection 2.0, que recibió la aprobación 510(k) de la FDA en 2025 bajo el código de producto QDQ, es una de las herramientas de imagenología mamaria asistida por IA más ampliamente desplegadas en programas de detección en América del Norte, lo que demuestra la madurez comercial de este segmento de indicación. La Sociedad Europea de Radiología ha contribuido activamente a los marcos de orientación para el despliegue de IA en la detección de cáncer de mama, apoyando la estandarización regulatoria en los estados miembros de la UE y acelerando la adopción institucional en programas nacionales de detección.

Aplicaciones Cardiovasculares

Las aplicaciones cardiovasculares representan el 17,6% del mercado en 2025 y constituyen la indicación de más rápido crecimiento en el período de pronóstico, impulsadas por la alta carga de enfermedades cardíacas a nivel mundial, la complejidad de la interpretación de imágenes cardíacas y el papel en expansión de la angiografía coronaria por TC y la resonancia magnética cardíaca en las vías clínicas. Las aplicaciones de IA en imagenología cardiovascular incluyen la medición automatizada de la fracción de eyección, el cálculo del puntaje de calcio en arterias coronarias, el análisis de reserva de flujo fraccional basado en TC (CT-FFR), el dimensionamiento de aneurismas aórticos y la interpretación de ecocardiografías asistida por IA.

La plataforma de análisis de angiografía coronaria por TC con IA de Cleerly Inc., que cuantifica la composición de la placa en arterias coronarias y la gravedad de la estenosis, representa un despliegue a escala comercial en la vía de imagenología cardíaca no invasiva, con validación clínica en grandes conjuntos de datos multicéntricos. La financiación de los NIH a través del Instituto Nacional de Imagen Biomédica y Bioingeniería ha apoyado la investigación sobre imagenología de arterias coronarias asistida por IA utilizando TC de próxima generación con detectores de conteo de fotones, lo que indica la trayectoria técnica a largo plazo para esta indicación. La cobertura de reembolso de IA cardiovascular en Estados Unidos y en selectos mercados europeos está madurando, reduciendo una barrera histórica para la adopción clínica y convirtiendo los despliegues piloto en programas de adquisición a gran escala.

Ortopedia

La ortopedia representa el 15.

El 4% del mercado de IA en imagen médica en 2025 se caracteriza por un alto volumen de procedimientos en imagen musculoesquelética fragmentada, que abarca la detección de fracturas, el análisis del espacio articular, la evaluación de la posición de implantes y el cribado de osteoporosis. Las herramientas de IA para la detección de fracturas en radiografías, especialmente en el servicio de urgencias donde las fracturas no detectadas representan un riesgo clínico y médico-legal significativo, han logrado una fuerte tracción en la aprobación regulatoria y una rápida implementación comercial.

RapidAI ha ampliado su plataforma de IA para cuidados agudos hacia aplicaciones musculoesqueléticas, y múltiples proveedores especializados de IA ortopédica están activos en la evaluación de la edad ósea y la clasificación de fracturas vertebrales en estudios de imagen de la columna. El envejecimiento de la población global está impulsando el crecimiento del volumen de procedimientos en imagen ortopédica, creando la base de productividad que respalda la economía de implementación de IA en esta indicación. La medición automatizada de la densidad ósea y la estratificación del riesgo de osteoporosis a partir de estudios rutinarios de TC utilizando IA para extraer mediciones equivalentes a DEXA de los datos de imagen adquiridos con otros fines clínicos representa una aplicación emergente de alto potencial dentro del segmento de indicaciones de ortopedia que podría expandir sustancialmente la utilización de IA sin requerir procedimientos de imagen adicionales.

Neurología

La neurología representa el 10,2% del mercado en 2025 e incluye aplicaciones de IA en resonancia magnética cerebral, imagen de perfusión por TC para el triaje de ictus, cuantificación de lesiones de la sustancia blanca y extracción de biomarcadores de enfermedades neurodegenerativas. Las herramientas de IA para el triaje de ictus isquémico agudo, que detectan la oclusión de grandes vasos y el volumen del infarto central en la perfusión por TC, han logrado algunas de las evidencias más convincentes en resultados clínicos en el campo de la IA en imagen, con múltiples estudios que demuestran una reducción del tiempo hasta el tratamiento y una mejora en los resultados para los pacientes en entornos donde el triaje con IA está activo. La plataforma RAPID de RapidAI y el algoritmo de detección de oclusión de grandes vasos de Viz.ai son las principales plataformas comercialmente implementadas en el triaje de neurología con IA, ambas con extensos portafolios de aprobación de la FDA y huellas de implementación internacional que abarcan más de 2.000 y 1.000 centros hospitalarios respectivamente.

La indicación de la enfermedad de Alzheimer representa una prioridad de desarrollo en crecimiento, con herramientas de IA para la cuantificación de amiloide en PET y la volumetría del hipocampo en resonancia magnética que respaldan la medición de endpoints en ensayos clínicos y la toma de decisiones diagnósticas tempranas. La segmentación de lesiones de esclerosis múltiple y el seguimiento longitudinal en resonancia magnética cerebral, donde la IA puede identificar nuevas lesiones o lesiones en expansión con una fiabilidad interescáner consistente, es un segmento adicional de aplicaciones de neurología de alto valor que está atrayendo inversiones específicas tanto de proveedores de imagen establecidos como de desarrolladores especializados de IA.

Imagen hepática

La imagen hepática representa el 8,8% del mercado de IA en imagen médica en 2025 y se centra en aplicaciones de IA en la detección de carcinoma hepatocelular, la segmentación hepática, la cuantificación de la enfermedad del hígado graso no alcohólico (NAFLD) y la estadificación de la cirrosis. Los modelos de segmentación hepática con aprendizaje profundo han demostrado puntuaciones Dice que superan rutinariamente el 95% en estudios controlados, estableciendo una línea base de alto rendimiento técnico para las aplicaciones de análisis hepático con IA.

La creciente prevalencia global de NAFLD y esteatohepatitis asociada a disfunción metabólica (MASH), junto con el uso cada vez mayor de elastografía por RM y RM hepática multiparamétrica en protocolos de estadificación clínica, está creando nuevas oportunidades de aplicación de IA en imagen hepática. Philips Healthcare ha desarrollado herramientas de análisis de RM hepática asistidas por IA integradas en sus protocolos de imagen hepática multiparamétrica, lo que representa un enfoque integrado por el proveedor para el apoyo diagnóstico de IA en el hígado que aprovecha la capacidad de integración hardware-software de la empresa.

The liver indication also benefits from growing demand for pre-operative surgical planning in hepatic surgery, where AI-generated 3D liver segmentation models from CT data are being used to support volumetric planning and reduce operative risk across complex hepatic and pancreatic surgical procedures.

Other Indications

Other indications collectively account for 7.1% of the market in 2025 and include AI applications in thyroid imaging, prostate cancer detection, renal imaging, gastrointestinal imaging, and ophthalmology, each of which is at varying stages of commercial maturity. AI-assisted prostate MRI analysis for PI-RADS scoring and clinically significant cancer detection has generated substantial clinical validation evidence, with studies demonstrating performance comparable to experienced uroradiologists in controlled settings. Thyroid ultrasound AI for nodule characterization using ACR TI-RADS criteria is commercially deployed by multiple vendors, reducing the variability inherent in manual sonographer assessment. Ophthalmic AI for retinal imaging continues to generate strong adoption given the demonstrated AUC values exceeding 0.93 for diabetic retinopathy and macular degeneration detection. The expansion of AI into these adjacent indications broadens the total addressable market and supports vendor platform strategies by diversifying clinical utility across specialties, a development that is particularly relevant as AI-native vendors seek to expand beyond their initial indication focus areas.

By Application

Diagnostic Decision Support

Diagnostic decision support represents the largest application segment at 42.6% of the global AI in medical imaging market in 2025 and encompasses AI tools that augment radiologist interpretation by flagging findings, overlaying probability scores, and generating structured diagnostic outputs. This application segment reflects the most direct and commercially validated use of AI in imaging, spanning anomaly detection, lesion classification, severity scoring, and differential diagnosis generation across all major modalities and indications.

The FDA's extensive AI device clearance portfolio is concentrated in diagnostic decision support applications, with the majority of cleared tools operating as computer-aided detection and diagnosis (CAD) systems that assist rather than replace radiologist interpretation. Peer-reviewed research from the Journal of Medical Internet Research indicates that deep learning-assisted clinicians demonstrated superior diagnostic performance compared with unassisted clinicians in image-based cancer identification, supporting the clinical value proposition of AI as a decision support co-reader. Enterprise deployment of diagnostic decision support AI is increasingly standardized through DICOM-native integration, enabling seamless embedding into existing PACS and radiology reporting workflows without workflow disruption, further accelerating institutional adoption across hospital and diagnostic center settings.

Radiation Therapy Planning

Radiation therapy planning accounts for 16.9% of the market in 2025 and encompasses AI applications in organ-at-risk auto-segmentation, tumor contouring, adaptive radiotherapy planning, and dose optimization, where AI is reducing the time-intensive manual contouring step that historically represented a bottleneck in treatment planning workflows. Manual contouring of complex treatment plans can require several hours per patient; AI auto-segmentation tools commercially deployed by Philips Healthcare, Varian (a Siemens Healthineers subsidiary), and RaySearch Laboratories have reduced this to minutes while maintaining clinical accuracy within acceptable margins.

La creciente adopción de aceleradores lineales guiados por resonancia magnética (MR-linacs) está expandiendo la aplicación de la IA a los flujos de trabajo de terapia adaptativa en tiempo real, donde los modelos de IA deben generar ajustes en los planes de tratamiento dentro del marco temporal de la sesión de tratamiento, lo que enfatiza la velocidad y confiabilidad de la inferencia. Los marcos de reembolso en Estados Unidos están evolucionando para reconocer la planificación de tratamientos asistida por IA, creando incentivos financieros para que los departamentos de oncología radioterápica adopten y estandaricen herramientas de planificación con IA. La base de evidencia clínica para la planificación de radioterapia con IA se está fortaleciendo a través de estudios prospectivos multicéntricos, especialmente en la planificación del tratamiento del cáncer de próstata, cabeza y cuello, y pulmón, donde los contornos generados por IA están demostrando una calidad equivalente a la de los clínicos en evaluaciones revisadas por pares.

Monitoreo longitudinal de enfermedades

El monitoreo longitudinal de enfermedades representa el 14,2 % del mercado de IA en imágenes médicas en 2025 y constituye un segmento de aplicación caracterizado por su alto valor clínico y fuerte impulso de crecimiento, impulsado por la expansión de protocolos de oncología de precisión, programas de gestión de enfermedades crónicas y ensayos clínicos que requieren un seguimiento estandarizado de biomarcadores de imágenes. Las aplicaciones de IA en este segmento incluyen la medición automatizada de la carga tumoral, el seguimiento del volumen de lesiones, la clasificación de la respuesta al tratamiento utilizando los criterios RECIST e iRECIST, y el monitoreo de la progresión de enfermedades neurodegenerativas. La automatización de las mediciones longitudinales reduce la variabilidad entre lectores y mejora la reproducibilidad de los puntos finales de los biomarcadores de imágenes, lo que tiene un impacto especialmente significativo en los ensayos clínicos, donde la aceptación regulatoria de los puntos finales medidos por IA está en aumento.

Tempus Radiology y varios proveedores de informática de imágenes médicas empresariales han desarrollado plataformas de IA longitudinales que rastrean datos de progresión de enfermedades a nivel de cohortes, lo que respalda tanto la gestión individual de pacientes como el análisis de salud poblacional. La integración de la IA de imágenes longitudinales con los registros médicos electrónicos y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas está emergiendo como una prioridad estratégica de desarrollo, lo que permite a la IA mostrar información de tendencias clínicamente accionable en el punto de atención de manera que respalde la toma de decisiones de tratamiento en tiempo real.

Planificación quirúrgica e intervencionista

La planificación quirúrgica e intervencionista representa el 11,1 % del mercado en 2025 e incluye aplicaciones de IA en la reconstrucción 3D de órganos, simulación preprocedimiento, apoyo a la navegación intraoperatoria y mapeo de la anatomía vascular a partir de conjuntos de datos de TC y RM. Los modelos anatómicos 3D generados por IA a partir de datos de angiografía por TC se comercializan por múltiples proveedores para el dimensionamiento de endoprótesis aórticas, la planificación de intervenciones cardíacas estructurales y la preparación de cirugías hepáticas y pancreáticas complejas. El segmento se beneficia de una sólida propuesta de valor al reducir las complicaciones operatorias y el tiempo del procedimiento, con evidencia de economía de la salud de programas de cirugía vascular que demuestran reducciones medibles en las complicaciones intraoperatorias cuando se emplea la planificación preprocedimiento asistida por IA.

Intuitive Surgical y otros proveedores de plataformas de cirugía robótica están integrando el análisis de imágenes preoperatorias con IA en sus flujos de trabajo de preparación de procedimientos robóticos, creando una demanda integrada de aplicaciones de IA dentro del ecosistema de cirugía robótica. El crecimiento de los procedimientos mínimamente invasivos e intervenciones guiadas por imágenes está expandiendo la base de volumen de procedimientos que respalda la adopción de aplicaciones de planificación con IA en radiología intervencionista y especialidades quirúrgicas, con los entornos de quirófanos híbridos representando un contexto de implementación de alto valor para la asistencia con imágenes en tiempo real.

Investigación clínica y ensayos

La investigación clínica y los ensayos representan el 8,9% del mercado de IA en imagen médica en 2025 y constituyen un segmento de aplicación estratégicamente importante donde la IA está estandarizando la medición de puntos finales de imagen, acelerando la extracción de datos de grandes archivos de imágenes y permitiendo estudios de cohortes retrospectivos que anteriormente eran impracticables debido a la carga de anotación manual. Las herramientas de IA para medición automatizada de RECIST, detección de lesiones a partir de archivos de imágenes retrospectivos y extracción de biomarcadores de imagen son utilizadas activamente por empresas farmacéuticas, organizaciones de investigación por contrato y grupos de ensayos clínicos académicos para reducir costos y plazos de evaluación de puntos finales de imagen.

La guía de la FDA sobre el uso de IA/ML en ensayos clínicos, en desarrollo a partir de 2025, se espera que proporcione claridad regulatoria para los puntos finales de imagen generados por IA, ampliando aún más el segmento de aplicación. Annalise.ai y proveedores especializados de imagen para ensayos clínicos están desarrollando plataformas de IA diseñadas específicamente para cumplir con los requisitos regulatorios y de estándares de datos de los ensayos oncológicos de Fase II y Fase III. El creciente uso de evidencia del mundo real a partir de conjuntos de datos de imágenes desidentificadas para respaldar presentaciones regulatorias está generando una demanda adicional de IA para la curación de datos de imágenes a gran escala y la medición estandarizada, posicionando este segmento de aplicación para un crecimiento superior al promedio durante el período de pronóstico.

Otras aplicaciones

Otras aplicaciones representan colectivamente el 6,3% del mercado en 2025 e incluyen casos de uso de IA en educación y capacitación en radiología, simulación, garantía de calidad y optimización de protocolos, programación de pacientes y utilización de recursos de imagen, y optimización de adquisición de imágenes asistida por IA a nivel del escáner. Las aplicaciones de IA que optimizan los protocolos de escaneo para reducir la dosis de radiación al paciente mientras mantienen la calidad de la imagen diagnóstica representan un área de desarrollo comercialmente activa, con proveedores que integran la gestión de protocolos impulsada por IA directamente en los sistemas operativos de escáneres de TC y RM. Las herramientas de generación automatizada de informes de radiología y asistencia en comparaciones previas de Rad AI representan aplicaciones de IA desplegadas comercialmente centradas en la optimización del flujo de trabajo de informes en lugar del análisis tradicional de imágenes, lo que demuestra la diversificación del alcance de las aplicaciones de IA dentro del flujo de trabajo de imagen más amplio. El segmento de educación, donde la IA se utiliza para crear conjuntos de datos de imágenes sintéticas para la capacitación de residentes en radiología, se encuentra en una etapa comercial temprana, pero representa una prioridad de desarrollo en crecimiento para centros médicos académicos y organizaciones de educación en radiología que buscan expandir la diversidad de casos de capacitación y accesibilidad.

Por uso final

Hospitales

Los hospitales representan el segmento de uso final dominante con el 56,1% del mercado global de IA en imagen médica en 2025, reflejando la concentración de infraestructura de imagen avanzada, altos volúmenes de procedimientos y capacidad de inversión en TI institucional en el entorno de atención médica aguda. Los grandes centros médicos académicos y las redes de atención integrada son los principales adoptantes tempranos de plataformas de imagen con IA empresarial, donde la escala de sus operaciones de imagen proporciona la justificación económica para la inversión inicial en integración y licencias.

El segmento de hospitales se beneficia de la infraestructura regulatoria más sólida para el despliegue de IA, con marcos de gobernanza clínica establecidos, procesos de acreditación del personal médico y protocolos de seguridad de TI que respaldan la validación de herramientas de IA y el monitoreo continuo del rendimiento. Los proveedores de plataformas de IA empresarial, incluidos GE HealthCare, Siemens Healthineers y Philips Healthcare, han concentrado sus esfuerzos de comercialización en cuentas de sistemas hospitalarios, dado el volumen de ingresos y la duración de los contratos a largo plazo asociados con los despliegues empresariales. Los hospitales gubernamentales en mercados emergentes, respaldados por iniciativas nacionales de digitalización de la salud, representan un segmento de demanda hospitalaria en crecimiento que comienza a impulsar la adopción de imágenes con IA en India, el Sudeste Asiático y América Latina, especialmente para modelos de despliegue basados en la nube que minimizan los requisitos de infraestructura inicial.

Centros de Diagnóstico

Los centros de diagnóstico representan el 21,8 % del mercado en 2025 y constituyen un segmento de uso final de rápido crecimiento impulsado por la expansión de la capacidad de imágenes ambulatorias y la adopción de plataformas de IA basadas en la nube que reducen los requisitos de infraestructura para el despliegue de IA fuera de entornos hospitalarios. Los centros de radiología independientes, los proveedores de teleradiología y las cadenas de imágenes operan modelos de negocio de alto volumen y competitivos en costos que están bien alineados con las mejoras de productividad impulsadas por la IA, lo que los convierte en adoptantes tempranos económicamente motivados de herramientas de automatización de triaje e informes de IA. Tanto Aidoc como Viz.ai han desarrollado ofertas comerciales específicas para el segmento de centros de diagnóstico, lo que permite el despliegue de IA basada en la nube en sitios de imágenes que procesan cientos de estudios por día sin radiólogos dedicados en el lugar durante todas las horas de operación.

El crecimiento de la teleradiología, en la que los radiólogos leen estudios de forma remota para múltiples centros de imágenes, está generando una demanda estructural de herramientas de triaje de IA que priorizan las listas de trabajo en flujos de trabajo de lectura remota de alto volumen, una dinámica que es especialmente pronunciada en América del Norte y Australia, donde los modelos de servicios de teleradiología están bien establecidos. Las tendencias de consolidación de centros de diagnóstico en América del Norte y Europa están creando redes de imágenes multisitio más grandes que proporcionan la escala necesaria para justificar la inversión en plataformas de IA empresarial, acelerando la transición del segmento de licencias de algoritmos individuales a la adquisición consolidada de plataformas.

Clínicas

Las clínicas representan el 18,1 % del mercado de IA en imágenes médicas en 2025 e incluyen clínicas especializadas, consultorios de ortopedia, centros de oncología y centros ambulatorios de múltiples especialidades que operan equipos de imágenes de menor volumen y tienen impulsores de adopción de IA distintos en comparación con los segmentos de hospitales y centros de diagnóstico. Las aplicaciones de IA en el punto de atención, especialmente para el análisis de ecografías y radiografías digitales, son los principales impulsores del crecimiento en el segmento de clínicas, donde la portabilidad y los bajos requisitos de infraestructura de las herramientas de adquisición asistida por IA se alinean con el entorno clínico. Las clínicas especializadas en cardiología y ortopedia representan los subsegmentos de clínicas con mayor penetración de imágenes con IA, con herramientas de medición automatizada de la fracción de eyección y detección de fracturas integradas en flujos de trabajo específicos de modalidad en clínicas que realizan altos volúmenes de ecocardiografías y exámenes de rayos X musculoesqueléticos.

La transición de los modelos de licencia de IA de contratos empresariales grandes a precios de suscripción modulares por estudio está reduciendo la barrera de adopción para entornos de clínicas más pequeñas que no pueden comprometerse con términos comerciales a nivel empresarial, un cambio estructural que se espera impulse un crecimiento significativo del segmento de clínicas durante el mediano plazo del período de pronóstico.

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.

Otros usuarios finales

Otros usuarios finales representan colectivamente el 4% del mercado en 2025 e incluyen instituciones de investigación, agencias gubernamentales de salud, sistemas de salud militar y centros de imagen veterinaria, cada uno de los cuales representa un contexto especializado de implementación de herramientas de imagen médica con IA. Las instituciones académicas de investigación son consumidores significativos de herramientas de imagen con IA utilizadas en la ejecución de ensayos clínicos, estudios de cohortes retrospectivos y desarrollo de nuevos algoritmos, lo que representa un segmento de demanda que se intersecta con la categoría de aplicación de investigación clínica y ensayos.

Los sistemas de salud gubernamentales y de defensa en Estados Unidos y algunas naciones aliadas están evaluando el despliegue de imagen con IA para apoyo médico operativo, donde la triage de radiografías asistida por IA en entornos remotos o austero aborda la misma brecha de fuerza laboral que impulsa la adopción hospitalaria. El segmento de imagen veterinaria, aunque pequeño en comparación con la imagen médica humana, es un área emergente de adopción de IA, particularmente para la imagen oncológica en animales de compañía, donde las herramientas de IA originalmente desarrolladas para el análisis de TC y rayos X humanos se están adaptando para aplicaciones veterinarias. Los programas públicos de salud financiados por el gobierno para el cribado de tuberculosis, la detección temprana del cáncer y la imagen de salud materna en países de bajos ingresos representan un canal de demanda impulsado por políticas que se espera crezca modestamente durante el período de pronóstico, respaldado por el marco de resolución WHA78.13 de la OMS y los mecanismos de financiamiento multilateral en salud.^{[4]Organización Mundial de la Salud, who.int}

Por región

Mercado de inteligencia artificial en imagen médica de América del Norte

América del Norte representa el 43.8% del mercado de IA en imagen médica en 2025 y mantiene la mayor participación regional, respaldada por la densidad de implementaciones de imagen con IA aprobadas por la FDA, la profundidad de la inversión en TI hospitalaria y la madurez de los contratos de atención basada en valor que premian la precisión diagnóstica y la eficiencia operativa. Estados Unidos representa la abrumadora mayoría de los ingresos regionales, mientras que Canadá contribuye significativamente a través de programas nacionales de adopción de IA en el sistema de salud bajo la estrategia de salud digital de Health Canada. A nivel regulatorio, la vía de aprobación 510(k) de la FDA para SaMD habilitados con IA/ML procesó 295 nuevas autorizaciones en 2025 solo, con la radiología representando el 75% de las aprobaciones, creando un portafolio de productos listos para el mercado en expansión para la adquisición por parte de hospitales.

La reembolso para aplicaciones selectas de imagen con IA, incluyendo la lectura asistida por IA en mamografías y el análisis de angiografía por TC coronaria habilitada por IA, se ha establecido bajo las vías de cobertura de CMS, creando la estructura de incentivos financieros que está convirtiendo los despliegues piloto de sistemas de salud en contratos comerciales a gran escala. El Instituto de Ciencia de Datos del Colegio Americano de Radiología ha publicado marcos estructurados de validación de IA que los sistemas de salud de EE. UU. están utilizando para estandarizar la evaluación de proveedores, y Hologic's Genius AI Detection 2.0 recibió la aprobación 510(k) de la FDA en 2025, representando una de las autorizaciones individuales más significativas comercialmente del año.

Mercado de Inteligencia Artificial en Imágenes Médicas en Europa

Europa representa el 26,7% del mercado en 2025 y constituye el segundo mercado regional más grande, caracterizado por un entorno regulatorio complejo de múltiples jurisdicciones y un sistema sanitario dominado por sistemas nacionales de salud con procesos de adquisición centralizados. El requisito de doble cumplimiento bajo el Reglamento MDR de la UE 2017/745 y el Reglamento de IA de la UE EU 2024/1689, aclarado a través de la guía MDCG 2025-6 publicada en junio de 2025, está generando una carga adicional de cumplimiento para los fabricantes de dispositivos médicos de IA que buscan el marcado CE para herramientas de imagen, con la clasificación de sistemas de IA de alto riesgo aplicándose a aplicaciones de diagnóstico por imagen.^{[5]Comisión Europea de Salud y Seguridad Alimentaria, health.ec.europa.eu}

Alemania lidera el despliegue en Europa, donde la reembolso de salud digital bajo el marco DiGA (Digitale Gesundheitsanwendungen) y la inversión en modernización de TI hospitalaria bajo la ley Krankenhauszukunftsgesetz (KHZG) del fondo para el futuro de los hospitales están impulsando la adquisición de imágenes con IA a gran escala. La Dirección de Transformación del NHS del Reino Unido tiene programas activos de imágenes con IA en radiología, incluyendo el despliegue de herramientas de triaje de radiografías de tórax con IA en trusts del NHS y la validación estructurada a través del Marco de Estándares de Evidencia de NICE para Tecnologías de Salud Digital. Las recomendaciones publicadas en 2025 por la Sociedad Europea de Radiología para la implementación del Reglamento de IA en radiología proporcionan un marco práctico de gobernanza que está apoyando el despliegue de IA alineado con el cumplimiento en los departamentos de radiología europeos, con Francia, los Países Bajos y los países nórdicos emergiendo como mercados secundarios de crecimiento detrás de Alemania y el Reino Unido.

Mercado de Inteligencia Artificial en Imágenes Médicas en Asia Pacífico

Asia Pacífico representa el 22,1% del mercado global de IA en imágenes médicas en 2025 y constituye el mercado regional de más rápido crecimiento durante el período de previsión, impulsado por la industria nacional de imágenes con IA de China, la infraestructura diagnóstica en expansión de India y el liderazgo de Japón y Corea del Sur en aplicaciones clínicas de IA integradas con tecnología. En China, empresas nacionales de imágenes médicas con IA como Infervision y DeepWise han logrado un amplio despliegue hospitalario, respaldadas por vías regulatorias favorables a través de la Administración Nacional de Productos Médicos (NMPA) y programas nacionales de expansión de telemedicina que requieren radiología asistida por IA para apoyar la cobertura de imágenes en zonas rurales.

En India, la adopción de imágenes con IA se está acelerando a través de alianzas público-privadas bajo la Misión Digital Ayushman Bharat, con Qure.ai desplegando su plataforma de análisis de radiografías de tórax con IA qXR en redes de hospitales públicos y privados para el cribado de tuberculosis y la detección de enfermedades torácicas, abarcando despliegues en más de 25 países con una presencia extensa en India. Los líderes en imágenes empresariales entrevistados en ocho grandes sistemas de salud en China, India y Corea del Sur en nuestra investigación primaria del tercer trimestre de 2025 indicaron que el 63% había implementado al menos una herramienta de imágenes con IA en el flujo de trabajo clínico a mediados de 2025, siendo el triaje de flujo de trabajo y el cribado de cáncer de pulmón con TC las aplicaciones con mayor adopción. Japón y Corea del Sur están avanzando en estrategias de diferenciación lideradas por la tecnología, con Samsung Medison y Canon Medical Systems integrando orientación de adquisición con IA y herramientas de medición automatizada de forma nativa en plataformas de ecografía y TC tanto para mercados regionales como globales, posicionando a Asia Pacífico como un centro de innovación así como un mercado de crecimiento en volumen.

Cuota de Mercado de Inteligencia Artificial en Imágenes Médicas

El mercado presenta una concentración moderada en la parte superior, donde los cinco principales actores controlan colectivamente aproximadamente el 65% de los ingresos del mercado en 2025, mientras que el 35% restante se distribuye entre un amplio campo competitivo de proveedores especializados en IA, plataformas regionales y nuevas empresas emergentes. GE HealthCare lidera el mercado con una participación estimada de aproximadamente el 23%, posición construida sobre la combinación de su base instalada dominante de hardware de imagen, su plataforma Edison AI que orquesta algoritmos de IA de múltiples proveedores dentro de entornos de hardware de GE, y su extenso portafolio de aplicaciones de IA aprobadas por la FDA que abarcan TC, RM, rayos X y ecografía.

Siemens Healthineers ocupa la segunda posición más grande dentro de los cinco primeros, con sus plataformas AI-Rad Companion y syngo.via desplegadas comercialmente en sistemas hospitalarios globales y su profunda integración de algoritmos de reconstrucción de IA en su línea de escáneres CT SOMATOM. Philips Healthcare completa el triunvirato establecido de proveedores de imagen, compitiendo principalmente a través de su plataforma IntelliSite y soluciones de imagen empresarial nativas en IA integradas en su arquitectura del Centro de Comando de Operaciones de Radiología (ROCC) de Philips.

Entre los proveedores nativos en IA, Aidoc y Viz.ai han asegurado posiciones líderes dentro del segmento de IA pura, diferenciándose por la amplitud de sus carteras de aprobación de la FDA, la escala de sus despliegues en redes hospitalarias y sus datos de resultados clínicos que demuestran mejoras medibles en los flujos de trabajo y los resultados de los pacientes. El sistema operativo de IA de Aidoc para radiología, que coordina la detección, priorización y comunicación en flujos de trabajo de radiología de emergencia y no emergencia, está desplegado en más de 1.000 hospitales a nivel global. La plataforma de coordinación de cuidados de Viz.ai, que envía hallazgos críticos detectados por IA directamente a los médicos tratantes, ha generado evidencia revisada por pares que demuestra reducciones en el tiempo hasta el tratamiento para el accidente cerebrovascular, la embolia pulmonar y la disección aórtica, estableciendo una base de evidencia clínica que respalda directamente la justificación de adquisición.

En nuestra encuesta primaria de H2 2025 a 190 oficiales de adquisiciones hospitalarias y directores de TI en 9 países, la capacidad de integración del proveedor con la infraestructura existente de PACS y RIS fue citada como el factor decisivo de compra por el 74% de los encuestados, con el rendimiento del algoritmo en segundo lugar con un 68%, lo que subraya la importancia estratégica de la profundidad de integración como diferenciador competitivo en las adquisiciones empresariales. La dinámica competitiva se caracteriza por una tensión estructural entre las plataformas integradas de proveedores de imagen GE HealthCare, Siemens Healthineers, Philips Healthcare, que se benefician del empaquetamiento de hardware y software y las relaciones de servicio a largo plazo, y las plataformas nativas en IA Aidoc, Viz.ai, RapidAI, que compiten en la amplitud de algoritmos, la profundidad de la evidencia clínica y la interoperabilidad independiente del hardware.

La actividad de fusiones y adquisiciones en el segmento refleja la prioridad estratégica otorgada a las capacidades de imagen con IA en el sector de TI de salud. Los proveedores establecidos de imagen han perseguido adquisiciones dirigidas de desarrolladores especializados de algoritmos de IA para expandir sus carteras de aprobación y cobertura de aplicaciones clínicas, siendo la integración de Varian Medical Systems por parte de Siemens Healthineers la transacción más significativa reciente en términos de expansión de capacidades de IA. Simultáneamente, la aparición de modelos de fundación entrenados en grandes conjuntos de datos de imagen multimodal está comenzando a alterar la base competitiva, pasando del rendimiento individual de los algoritmos a la arquitectura subyacente del modelo y la escala de los datos de entrenamiento, un cambio que favorece a los actores con los conjuntos de datos de imagen propietarios más grandes y la infraestructura de cómputo para entrenar y ajustar modelos de fundación a escala. Se espera que esta dinámica impulse una mayor consolidación durante el plazo medio del período de pronóstico a medida que las ventajas de escala de datos se acumulen y la paridad de algoritmos reduzca la diferenciación disponible para los proveedores independientes de algoritmos.

Empresas en el Mercado de Inteligencia Artificial en Imagen Médica

Los principales actores que operan en el mercado son: 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 opera la plataforma Edison AI como su infraestructura principal de inteligencia artificial (IA) para imágenes médicas, lo que permite a los sistemas de salud implementar y gestionar grandes carteras de algoritmos de IA de GE y proveedores de terceros en entornos de imágenes multimodales. La cartera de IA de la empresa abarca la reconstrucción de TC, la mejora de la calidad de imágenes de RM, la guía de adquisición de ecografías y la cuantificación de medicina nuclear, posicionándola como el proveedor de plataformas de imágenes con IA más completo en cobertura por modalidad. Las relaciones establecidas de GE HealthCare con los departamentos de imágenes a nivel mundial en servicios de hardware proporcionan un canal comercial estructurado para la adopción de software de IA, con capacidades de IA cada vez más integradas en acuerdos de servicio y actualización de hardware que extienden la duración de los ingresos y aumentan los costos de cambio.

Siemens Healthineers compite a través de su serie AI-Rad Companion y la plataforma syngo.via Advanced Visualization, con capacidades de IA nativamente integradas en sus plataformas de TC SOMATOM, RM MAGNETOM y ecografía ACUSON. La adquisición de Siemens Healthineers de Varian Medical Systems ha añadido capacidades de IA para la planificación de radioterapia a su cartera, posicionando a la empresa en aplicaciones de imágenes con IA tanto diagnósticas como terapéuticas. El ecosistema de servicios digitales teamplay de la empresa proporciona un canal de distribución basado en la nube para algoritmos de IA en su base instalada global, permitiendo actualizaciones continuas de software y el despliegue de nuevos algoritmos sin visitas de servicio en el sitio.

Philips Healthcare se centra en la informática de imágenes médicas empresariales y la IA a través de su modelo de Centro de Operaciones de Radiología (ROCC) de Philips, donde la triage con IA, la gestión de flujos de trabajo y la supervisión remota de radiólogos se integran en una oferta comercial basada en servicios. La solución IntelliSite Pathology de la empresa y sus herramientas de imágenes cardíacas asistidas por IA representan implementaciones de IA en radiología y patología que aprovechan la estrategia de informática diagnóstica integrada de Philips. Philips está invirtiendo específicamente en IA para imágenes de hígado por RM multiparamétrica y adquisición de ecografías guiadas por IA, dirigiéndose a aplicaciones clínicas de alta complejidad donde la integración profunda con los sistemas de imágenes proporciona una diferenciación competitiva frente a proveedores nativos de IA.

Canon Medical Systems integra algoritmos de reconstrucción e análisis con IA en sus plataformas de TC Aquilion y RM Vantage, con su tecnología de reconstrucción por aprendizaje profundo Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE) desplegada comercialmente en múltiples generaciones de escáneres. La estrategia de IA de Canon está integrada en el hardware en lugar de orquestada por una plataforma, diferenciándose a través de la integración estrecha de algoritmos de IA con los parámetros operativos del escáner para optimizar la adquisición y la calidad de la reconstrucción de imágenes en el punto de generación del escaneo. La fuerza regional de la empresa en Asia Pacífico, en particular en Japón, proporciona un mercado doméstico estratégicamente importante para el desarrollo y validación de tecnología de imágenes con IA antes de su comercialización internacional.

Fujifilm Holdings compite en imágenes médicas con IA a través de su plataforma REiLI AI, que abarca el análisis de radiografías de tórax asistido por IA, la detección de hallazgos en TC y el análisis de imágenes de patología digital. La fortaleza de Fujifilm en sistemas convencionales de rayos X y radiografía computarizada proporciona un canal de base instalada para el despliegue de herramientas de análisis de rayos X con IA, especialmente en la región de Asia Pacífico y mercados emergentes donde el rayos X convencional sigue siendo la modalidad de imagen dominante. La empresa ha invertido en IA para patología digital como un segmento complementario a su cartera tradicional de imágenes radiológicas, ampliando su mercado abordable hacia la medicina de laboratorio y el diagnóstico oncológico.

Aidoc

Aidoc es un proveedor líder de plataformas nativas de IA que ofrece un sistema operativo de IA para radiología que abarca más de 15 aplicaciones aprobadas por la FDA en CT, MRI y rayos X, cubriendo indicaciones de triaje de emergencia que incluyen hemorragia intracraneal, embolia pulmonar y patologías aórticas. La plataforma ORB de Aidoc permite a los sistemas de salud empresariales integrar, gestionar y monitorear algoritmos de IA de múltiples proveedores dentro de un marco de flujo de trabajo unificado, posicionando a la empresa como una capa de orquestación de IA por encima de los proveedores individuales de algoritmos. La compañía ha perseguido alianzas estratégicas con Epic, Sectra y otros proveedores de TI de salud para integrar sus capacidades de triaje de IA dentro de los flujos de trabajo de EHR y PACS a nivel empresarial, fortaleciendo su ventaja de integración frente a competidores de plataformas.

Viz.ai opera una plataforma de coordinación de atención que extiende la detección de imágenes médicas con IA a los flujos de trabajo de comunicación clínica, enviando hallazgos críticos detectados por IA directamente al especialista adecuado mediante notificación móvil en minutos después de la adquisición del escaneo. Las aplicaciones aprobadas por la FDA de la compañía abarcan la detección de accidente cerebrovascular, embolia pulmonar, disección aórtica y miocardiopatía hipertrófica, con datos de resultados clínicos que respaldan reducciones medibles en el tiempo hasta el tratamiento en estas condiciones emergentes.

RapidAI se especializa en el análisis de imágenes de atención aguda impulsado por IA, con su plataforma RAPID implementada comercialmente en más de 2,000 hospitales a nivel mundial para el análisis de perfusión por TC en accidente cerebrovascular agudo, detección de embolia pulmonar e imágenes aórticas. La evidencia de resultados clínicos de RapidAI, derivada de datos observacionales a gran escala en su red de implementación, ha sido fundamental para su estrategia de aprobación regulatoria y su posicionamiento comercial con sistemas de salud que requieren datos de resultados clínicos para justificar decisiones de adquisición.

Tempus Radiology integra análisis de radiología potenciado por IA con datos moleculares y genómicos, posicionando su plataforma en la intersección entre la IA de imágenes y la medicina de precisión. La tecnología de la compañía permite la correlación de fenotipos de imágenes con perfiles de biomarcadores moleculares, creando salidas de apoyo a la decisión clínica multimodal particularmente relevantes para la planificación del tratamiento oncológico y la selección de pacientes para ensayos clínicos.

Lunit es una empresa de imágenes con IA con sede en Corea del Sur con productos aprobados por la FDA y el marcado CE en análisis de rayos X de tórax (Lunit INSIGHT CXR) y patología digital (Lunit SCOPE), implementados comercialmente en múltiples mercados que incluyen Estados Unidos, Europa y Asia Pacífico. La herramienta de IA para tórax de la compañía ha sido validada en estudios clínicos prospectivos y desplegada en programas nacionales de detección de cáncer, generando una sólida base de evidencia clínica que respalda la expansión en el mercado internacional.

Qure.ai es una empresa de imágenes médicas con IA fundada en India implementada comercialmente en más de 25 países, con productos que abarcan análisis de rayos X de tórax con IA (qXR), interpretación de TC cerebral y apoyo de teleradiología para entornos con recursos limitados.

Annalise.ai es una empresa australiana de imágenes médicas con IA que ha desarrollado una de las herramientas de rayos X de tórax con IA de hallazgos múltiples más amplias disponibles comercialmente, con su producto Enterprise CXR detectando más de 120 hallazgos torácicos distintos en una sola inferencia de IA.

Subtle Medical desarrolla herramientas de mejora de calidad de imagen y reducción de tiempo de escaneo potenciadas por IA para imágenes de MRI y PET, con sus plataformas SubtleMR y SubtlePET implementadas comercialmente en múltiples plataformas de escáneres a nivel mundial.

Rad AI se enfoca en la automatización del flujo de trabajo de informes de radiología, con su producto Impressions generando secciones de impresiones de informes impulsadas por IA a partir de los cuerpos de los informes de radiología, reduciendo el tiempo que los radiólogos dedican a la finalización de informes estructurados.

Cleerly Inc. opera en el segmento de imágenes de TC cardíaca, proporcionando análisis cuantitativo de arterias coronarias impulsado por IA a partir de datos de angiografía por TC que permite la evaluación no invasiva de la composición de la placa, la gravedad de la estenosis y el riesgo isquémico.

Noticias de la industria de inteligencia artificial en imágenes médicas

• Mayo 2025: La Septuagésima Octava Asamblea Mundial de la Salud adoptó la resolución WHA78.13 sobre el fortalecimiento de la capacidad en imágenes médicas, instando explícitamente a los Estados miembros a integrar inteligencia artificial y herramientas de apoyo a decisiones clínicas en los sistemas de información de radiología como parte de estrategias nacionales para un acceso equitativo a la imagenología diagnóstica.
• Junio 2025: El Grupo de Coordinación de Dispositivos Médicos y la Junta Conjunta de Inteligencia Artificial publicaron conjuntamente las guías AIB 2025-1 y MDCG 2025-6 sobre la interacción entre el Reglamento de Dispositivos Médicos de la UE y el Reglamento de IA de la UE para dispositivos médicos con IA, proporcionando a los fabricantes un marco consolidado de evaluación de conformidad para productos de imagen con IA regulados de manera dual.
• 2025: La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) aprobó 295 dispositivos médicos con IA/ML durante el año calendario 2025, con la radiología asegurando el 75% de las autorizaciones y el total acumulado de dispositivos con IA autorizados por la FDA alcanzando 1,451 al final del año, superando el hito de 1,000 dispositivos solo para IA en radiología.
• 2025: Un estudio publicado en Nature Communications demostró que un sistema de IA para la interpretación automatizada de radiografías de tórax redujo el tiempo de interpretación de informes clínicos en un 18.3% e improved las puntuaciones de calidad de los informes estructurados en implementaciones del mundo real con 296 pacientes, proporcionando evidencia clínica prospectiva de alto valor para el uso de IA en informes de radiología.
• 2024: El Reglamento de IA de la UE, formalmente designado como Reglamento UE 2024/1689, fue publicado en el Diario Oficial de la Unión Europea y entró en vigor, clasificando las herramientas de imagenología diagnóstica basadas en IA como sistemas de IA de alto riesgo sujetos a evaluación de conformidad obligatoria, requisitos de transparencia y obligaciones de monitoreo postcomercialización.
• 2024: La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) autorizó 168 dispositivos médicos de Clase II con ML durante el año calendario 2024, con el 94.6% aprobados a través de la vía 510(k), lo que añadió sustancialmente al portafolio de autorizaciones de IA en radiología disponibles para implementación comercial en hospitales.

Puntuación de Concentración del Mercado

El mercado de inteligencia artificial en imágenes médicas obtiene una puntuación de 6 sobre 10 en la escala de concentración, reflejando una concentración moderada-alta en el nivel superior donde cinco actores colectivamente poseen aproximadamente el 65% de los ingresos globales, compensado por una larga cola fragmentada de más de 50 proveedores especializados de IA, plataformas regionales y startups en etapas iniciales que, en conjunto, representan el 35% restante.

El informe de investigación del mercado de IA en imágenes médicas incluye cobertura en profundidad de la industria con estimaciones y pronósticos en términos de ingresos (USD Millones) desde 2022 hasta 2035, para los siguientes segmentos:

Mercado, por Implementación

• Basado en la nube
• En las instalaciones

Mercado, por Modalidad

• Rayos X
• Tomografía computarizada (TC)
• Resonancia magnética (RM)
• Imagen por ultrasonido
• Imagen molecular
• Imagen nuclear
• Otras modalidades

Mercado, por Indicación

• Imagen de mama
• Imagen de pulmón
• Neurología
• Aplicaciones cardiovasculares
• Imagen hepática
• Ortopedia
• Otras indicaciones

Mercado, por Aplicación

• Soporte a decisiones diagnósticas
• Planificación de radioterapia
• Planificación quirúrgica e intervencionista
• Monitoreo longitudinal de enfermedades
• Investigación clínica y ensayos
• Otras aplicaciones

Mercado, por Uso Final

• Hospitales
• Clínicas
• Centros de diagnóstico
• Otros usuarios finales

La información anterior se proporciona para las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE. UU.
  • Canadá
• Europa
  • Alemania
  • Francia
  • Reino Unido
  • España
  • Italia
  • Países Bajos
• Asia Pacífico
  • China
  • Japón
  • India
  • Australia
  • Corea del Sur

• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina

• Medio Oriente y África
  • Arabia Saudita
  • Sudáfrica
  • Emiratos Árabes Unidos