의료 영상 시장의 인공지능(AI) 크기 및 공유 2023 to 2032
기술별 시장 규모(딥러닝, 머신러닝, 컴퓨터 비전), 임상 적용 분야(신경학, 디지털 병리학), 진단 방식(엑스레이, CT, MRI, 초음파), 최종 사용자(병원, 클리닉)
보고서 ID: GMI5378
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발행일: July 2023
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보고서 형식: PDF
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저자:
Mariam Faizullabhoy, Gauri Wani
의료 영상 시장 크기에 있는 AI
의료 이미징 시장의 AI는 2022 년에 1 억 달러 이상을 투자했습니다. 시장 선수에 의해 의료 이미징에 있는 높은 연구 및 개발 투자에 의해 몰아, 기업 2023에서 2032에 30.5% CAGR에 성장할 수 있었습니다. 주요사업 의료 이미징 산업 의료 이미징 기술에 대한 혁신과 발전으로 인해 예측 기간에 5.1% 이상의 CAGR를 목격할 것으로 예상됩니다.
의료 영상 AI 시장 주요 인사이트
시장 규모 및 성장
주요 시장 성장 동력
도전 과제
의료 이미징 및 의료 부문에서 AI의 성장 침투로 많은 산업 선수는 R & D 활동에 크게 투자하고 공간에 새로운 기술을 개발하고 제조합니다. 예를 들어, 10 월 2022에서 Google Cloud는 의료 이미징 스위트를 공개했습니다. 의료 이미징 데이터를 더 상호 운용하고 액세스 할 수있는 새로운 솔루션. 많은 의료 기관은 또한 의료 분야에서 AI의 사용을 격려하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
COVID-19 영향
COVID-19 전염병은 질병 진단 및 치료를위한 방사선학에서 AI의 인식 및 채택에 대한 의료 이미징 시장에서 AI에 긍정적 인 영향을 미쳤습니다. 실제로 많은 연구 기관은 COVID-19 탐지를 위해 AI의 효과를 분석하기 위해 엄청난 양을 투자했습니다. 예를 들어, 2021 년 8 월, Terasaki Institute for Biomedical Innovation (TIBI)의 연구원은 AI가 장착 된 이미지 기반 COVID-19 검출 모델을 개발했습니다. AI에 있는 정부 투자는 포스트 COVID-19 시대에 있는 기업 성장을 위한 방법을 더 포장할 것입니다.
의료용 이미징 시장 동향
AI의 Surging Advancements는 의료 이미징 분야에서 lucrative 기회를 생성합니다. Generative adversarial 네트워크 (GANs) 및 기타 깊은 학습 기술은 이제 저해상도 또는 noisy 입력에서 고해상도 이미지를 재구성하는 데 사용됩니다. 이 도움은 몇몇 케이스에 있는 방사선 노출을 감소시키고 suboptimal 화상 진찰 상태에 있는 심상 질을 개량할 수 있습니다. 또한 딥러닝 모델은 X-rays, mammograms, CT scans 및 MRIs의 비정상적인 검출 및 분류를 위해 개발되고 해석 공정에서 방사선 학자를 지원하며 정확성을 향상시킵니다.
AI in Medical Imaging 시장 분석
modality를 기반으로 X-ray 세그먼트는 2022 년 의료 이미징 시장에서 AI의 약 31.5%를 매료했습니다. AI의 높은 정확도는 X-ray modalities에서 수요를 증가했다. AR 및 VR 기술은 이제 X-ray 이미징과 통합되어 방사성 및 상호 작용 경험을 제공합니다. 의료 전문가는 3D, overlay anatomical information, 또는 사전 수술 계획을위한 절차를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이 기술은 공간 이해를 강화하고 더 정확한 해석을 촉진 할 수 있으며, 세그먼트 진행을 간소화합니다.
2022년 의학 이미징 시장에서 AI의 42.5% 이상 등록된 병원 부문. 고급 AI 기반 높은 가용성 의료 카메라 병원에서 세그먼트 성장에 기여합니다. 또한, 호의를 베푸는 reimbursement 정책, 숙련 된 의료 전문가의 높은 가용성을 가진 선에서, 증가 환자는 이러한 시설에서 방문, 세그먼트 확장에 더 지도. 또한 기존의 의료 인프라 확장에 대한 투자는 세그먼트 진행의 호의에 더 많은 작업을 할 것입니다.
지역 서점에서, 의학 이미징 시장에서 북아메리카 AI는 2022년에 35.5% 이상 몫을 붙였습니다. 건강 관리 인프라 및 핵심 산업 플레이어의 강력한 존재는 지역 성장에 기여하고 있습니다. 많은 의료 기관 및 연구 기관은 의료 분야의 AI에 크게 투자하고 있습니다. 예를 들어, 9 월 2022에서 국립 보건 연구소는 바이오 의학 및 행동 연구 당국에 의해 AI의 사용을 가속하기 위해 4 년 이상 USD 130 백만을 투자한다고 발표했습니다.
AI in Medical Imaging 시장 공유
의학 화상 진찰 시장 뉴스에서 AI:
연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스
이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.
6단계 연구 프로세스
1. 연구 설계 및 애널리스트 감독
GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.
우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.
2. 1차 연구
1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.
3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.
4. 시장 규모 산정
우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.
5. 예측 모델 및 주요 가정
모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:
✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향
✓ 저해 요인 및 완화 시나리오
✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크
✓ 기술 수용 곡선 매개변수
✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)
✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상
6. 검증 및 품질 보증
마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.
당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:
✓ 통계적 검증
✓ 전문가 검증
✓ 시장 현실 검토
신뢰와 신용
검증된 데이터 소스
무역 간행물
보안 및 방위 산업 저널 및 무역 출판물
산업 데이터베이스
자체 및 제3자 시장 데이터베이스
규제 신고서류
정부 조달 기록 및 정책 문서
학술 연구
대학 연구 및 전문 기관 보고서
기업 보고서
연간 보고서, 투자자 프레젠테이션 및 공시 자료
전문가 인터뷰
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연구 및 평가된 매개변수
이 보고서의 모든 데이터 포인트는 1차 인터뷰와 실제 상향식 모델링 및 철저한 교차 검증을 통해 검증됩니다. 당사 연구 프로세스에 대해 읽어보세요 →