Рынок искусственного интеллекта в медицинской визуализации Размер и доля 2026-2035

Рынок искусственного интеллекта в медицинской визуализации

Глобальный рынок искусственного интеллекта в медицинской визуализации достиг 2,1 миллиарда долларов США в 2025 году. По прогнозам, к 2026 году он вырастет с 2,8 миллиарда долларов США до 19,6 миллиарда долларов США к 2035 году, демонстрируя среднегодовой темп роста (CAGR) в 23,9% в течение прогнозируемого периода, согласно последнему отчету, опубликованному компанией Global Market Insights Inc.

 

Слияние технологий глубокого обучения с клиническими процессами визуализации принципиально переопределяет точность диагностики, поскольку алгоритмы искусственного интеллекта теперь демонстрируют значения площади под кривой (AUC), сопоставимые с опытом радиологов, работающих с несколькими модальностями. Масштабы внедрения подтверждаются совокупным одобрением более 1500 устройств на основе искусственного интеллекта для медицинских целей Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) по состоянию на середину 2026 года, при этом радиология составляет примерно 76% всех одобрений.^{[1]Администрация по контролю за продуктами и лекарствами США, fda.gov} Резолюция Всемирной организации здравоохранения WHA78.13, принятая в мае 2025 года, дополнительно институционализирует эту тенденцию, прямо поддерживая интеграцию искусственного интеллекта в информационные системы радиологии как стратегический путь к обеспечению равного глобального доступа к диагностической визуализации.

Основные факторы роста

Анализ влияния факторов

Фактор	Влияние на прогноз CAGR	Географическая значимость	Временные рамки
Технологические достижения в области искусственного интеллекта	+3% до +3,5%	Глобальный	Краткосрочный (≤ 2 года)
Нехватка радиологов, ускоряющая внедрение искусственного интеллекта	+2,5% до +3,2%	Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион	Краткосрочный (≤ 2 года)
Улучшение точности диагностики и планирования лечения	+2,3% до +3%	Глобальный	Среднесрочный (2 до 4 лет)
Рост инвестиций в НИОКР, поддерживающий инновации	+2% до +2,8%	Северная Америка, Азиатско-Тихоокеанский регион	Долгосрочный (≥ 4 года)

Технологические достижения в области искусственного интеллекта

Развитие технологий глубокого обучения, трансформерных архитектур и компьютерного зрения расширяет возможности искусственного интеллекта в области анализа изображений, автоматизации рабочих процессов и клинических приложений. Современные сверточные нейронные сети демонстрируют точность сегментации печени с показателями Dice, регулярно превышающими 95% в контролируемых клинических исследованиях, а мета-анализы рецензируемых публикаций сообщают о значениях AUC от 0,864 до 0,937 для обнаружения узелков в легких с помощью искусственного интеллекта на рентгенограммах грудной клетки и КТ-сканах. Быстрый рост количества одобренных FDA радиологических инструментов на основе искусственного интеллекта — 295 устройств только в 2025 году, при этом радиология занимает 75% всех разрешений на ИИ/МО — отражает глубину и надежность технологических достижений. Эти успехи ускоряют разработку продуктов вендорами и расширяют клиническое внедрение за пределы академических учреждений в больницы общего профиля и амбулаторные диагностические центры.

Нехватка радиологов, ускоряющая внедрение искусственного интеллекта

Растущий структурный дисбаланс между спросом на визуализацию и доступностью радиологов усиливает зависимость от рабочих процессов с поддержкой ИИ. Институт политики здравоохранения имени Харви Л. Неймана прогнозирует, что использование методов визуализации вырастет на 16,9% до 26,9% к 2055 году за счёт быстрого роста в старших возрастных группах, в то время как предложение радиологов, как ожидается, увеличится только на 25,7% за тот же период при текущих условиях обучения. Ассоциация американских медицинских колледжей оценила дефицит врачей в целом в 4,3% в 2024 году, при этом радиология входит в число пострадавших специальностей.^{[2]Harvey L. Neiman Health Policy Institute, neimanhpi.org} Инструменты сортировки с использованием ИИ и автоматизированные решения для отчётности внедряются в качестве структурного ответа, позволяя радиологам сосредоточиться на интерпретации сложных случаев, а не на рутинной обработке.

Повышение точности диагностики и планирования лечения

ИИ-ориентированная визуализация улучшает раннее выявление заболеваний, снижает межэкспертную диагностическую вариативность и повышает точность планирования лечения в онкологии, кардиологии и неврологии. Систематический обзор и метаанализ, опубликованный в рецензируемом журнале, показал, что алгоритмы глубокого обучения достигли значений AUC от 0,868 до 0,909 при обнаружении рака молочной железы с помощью маммографии, ультразвука, МРТ и цифровой томосинтеза молочной железы, приближаясь или соответствуя показателям специалистов-радиологов. Регуляторные доказательства, подтверждающие диагностическую точность, ускоряют циклы закупок больниц и расширяют покрытие возмещения расходов на ключевых рынках.

Рост инвестиций в НИОКР, поддерживающий инновации и расширение рынка

Увеличение инвестиций со стороны компаний в области медицинских ИТ, поставщиков оборудования для визуализации, академических медицинских центров и стартапов на ранних стадиях ускоряет циклы разработки продуктов и расширяет область клинического применения ИИ в визуализации. Национальные институты здравоохранения США, финансируемые через Национальный институт биомедицинской визуализации и биоинженерии, продолжают поддерживать фундаментальные исследования в области реконструкции МРТ с низкой дозой, ИИ-ориентированной кардиологической визуализации и интеграции мультимодальных данных. Корпоративные платформы ИИ для визуализации привлекают значительный частный капитал, особенно в приложениях для онкологии и кардиоваскулярной визуализации, где пути возмещения расходов созревают.

Основные проблемы

Анализ ограничений

Проблема	Влияние на прогноз CAGR	Географическая значимость	Временные рамки
Замедленный процесс регуляторного одобрения	-1,2% до -1,8%	Глобальный	Среднесрочный (2–4 года)
Риск проблем безопасности пациентов из-за диагностических ошибок, связанных с ИИ	-1% до -1,5%	Глобальный	Долгосрочный (≥ 4 лет)

Замедленный процесс регуляторного одобрения

Жёсткие и постоянно меняющиеся нормативные требования к ИИ-медицинским устройствам могут задерживать коммерциализацию продукции и увеличивать время выхода на рынок решений для искусственного интеллекта в медицинской визуализации, особенно по мере расширения обязательств по двойному соответствию.

In the European Union, manufacturers must now navigate both the Medical Devices Regulation (EU MDR 2017/745) and the EU AI Act (Regulation EU 2024/1689), with the Medical Device Coordination Group publishing comprehensive interplay guidance (MDCG 2025-6) in June 2025 to clarify overlapping conformity assessment obligations. In the United States, the FDA's median clearance time for AI/ML medical devices stood at 142 days in 2025, representing a meaningful commercialization lag for vendors with large product pipelines. These regulatory timelines affect smaller developers disproportionately, constraining competitive entry and increasing time to first revenue.

Риск проблем безопасности пациентов из-за ошибок диагностики на основе ИИ

Потенциальные неточности, алгоритмические предвзятости или смещения распределений между обучающими и развертываемыми выборками могут влиять на клинические решения и снижать доверие врачей к рекомендациям ИИ. Исследования показывают, что глубокие обучающие алгоритмы, обученные на отобранных академических наборах данных, могут демонстрировать худшие результаты при развертывании в общественных или ресурсно-ограниченных условиях, где протоколы получения изображений и демографические данные пациентов отличаются от условий обучения. Эта проблема обобщаемости остается одним из самых значительных барьеров для широкого клинического внедрения, особенно в таких высокорисковых специальностях, как неврология и онкология, где диагностические ошибки имеют серьезные последствия для безопасности пациентов. Регуляторные рамки все чаще требуют мониторинга реальных показателей работы, добавляя обязательства по пострыночному надзору, что увеличивает операционные затраты для поставщиков ИИ.
 

Тенденции рынка искусственного интеллекта в медицинской визуализации

Расширение корпоративных платформ ИИ для визуализации

Наиболее значимый структурный сдвиг, происходящий на рынке ИИ в медицинской визуализации, — это переход от точечных решений на основе ИИ к интегрированным корпоративным платформам, которые объединяют обнаружение, управление рабочими процессами и диагностическую отчетность для всех типов модальностей в рамках единого инфраструктурного слоя. Исторически развертывание ИИ было фрагментировано по отдельным клиническим случаям использования — отдельный инструмент для обнаружения узелков в легких, другой для сегментации поражений мозга, третий для выявления переломов, — что создавало накладные расходы на интеграцию и ограничивало масштабируемость в сетях здравоохранения. Более значимым сдвигом стало появление независимых от поставщиков слоев оркестровки, которые располагаются поверх среды PACS и направляют диагностические исследования через несколько алгоритмов ИИ параллельно, предоставляя консолидированные выходные данные непосредственно в рабочие процессы радиологических отчетов.

Платформы GE HealthCare Edison и Siemens Healthineers AI-Rad Companion представляют коммерческие масштабы этой архитектуры, позволяя больницам развертывать и управлять большими библиотеками алгоритмов ИИ в масштабах всей сети визуализации. Основным драйвером является операционная сложность управления отдельно лицензированными инструментами ИИ в масштабе, что создает сильное предпочтение в пользу консолидированных платформенных подходов, снижающих ИТ-накладные расходы и упрощающих документирование соответствия нормативным требованиям. В нашем исследовании Q2 2025 года, охватившем 280 руководителей радиологических отделений в 12 странах, 71% респондентов сообщили, что возможность интеграции корпоративной платформы стала основным критерием выбора поставщика, впервые превзойдя показатели производительности на уровне алгоритмов. Данные указывают на структурную переориентацию спроса с оценки на уровне алгоритмов на закупку на уровне платформы, что способствует преимуществу устоявшихся поставщиков визуализации с зрелыми архитектурами интеграции и создает трудности для разработчиков отдельных алгоритмов без стратегий партнерства с платформами.

Растущее внедрение автоматизации рабочих процессов и ИИ сортировки

Автоматизация рабочих процессов и помощь ИИ при сортировке случаев представляют собой категорию с наибольшим уровнем внедрения в сегменте ИИ в медицинской визуализации. Это обусловлено прямым и измеримым влиянием на производительность радиологов и операционную эффективность отделения. Системы ИИ-сортировки, которые приоритизируют рабочие списки, выявляя критически важные находки, такие как внутричерепное кровоизлияние, окклюзия крупных сосудов и расслоение аорты, получили наибольшее клиническое подтверждение и наибольшее количество регуляторных разрешений по всему миру. Комиссия The Lancet Oncology в своих прогнозах до 2025 года оценивает глобальный дефицит специалистов по диагностике примерно в 16 миллионов к 2050 году, при этом радиологи и рентгенологи составляют значительную часть этого разрыва. Это формирует представление об ИИ-сортировке не как об инструменте повышения эффективности, а как о структурном решении кадрового дефицита.

Исследование, опубликованное в Nature Communications в 2025 году, показало, что помощь ИИ при интерпретации рентгенограмм грудной клетки сократила время интерпретации отчетов врачей на 18,3% в реальных условиях на выборке из 296 пациентов, одновременно улучшая качество структурированных отчетов по сравнению со стандартной практикой. Платформа Viz.ai, которая передает обнаруженные ИИ критически важные находки непосредственно на мобильное устройство дежурного врача, внедрена более чем в 1000 больниц по всему миру, представляя собой одно из самых масштабных подтверждений эффективности ИИ-сортировки в реальных условиях. Вторичный эффект автоматизации рабочих процессов выходит за рамки радиологии в смежные клинические отделения, так как ускорение обработки изображений сокращает время пребывания пациентов в приемном отделении и уменьшает общую длительность госпитализации. На уровне сегмента внедрение ИИ-сортировки наиболее активно развивается в экстренной радиологии и при оказании помощи при острых инсультах, где временные метрики лечения напрямую связаны с исходами для пациентов и регуляторной ответственностью.

Растущая интеграция мультимодальных данных и передовых аналитических решений

• Решения на основе ИИ постепенно расширяются за пределы анализа изображений одного типа, переходя к интегрированным платформам, которые объединяют данные визуализации с клиническими записями, результатами лабораторных исследований, геномными профилями и долгосрочной историей пациента. Это направление мультимодальной интеграции отражает фундаментальную переоценку роли ИИ в медицинской визуализации — от инструмента распознавания паттернов до системы поддержки клинических решений, встроенной в более широкую экосистему данных о пациентах. Основным стимулом является растущий объем доказательств того, что мультимодальные модели ИИ превосходят модели, работающие только с изображениями, в прогнозировании клинических исходов, таких как рецидив заболевания, ответ на лечение и выявление заболеваний на ранних стадиях.
• Обзор подходов глубокого обучения в анализе медицинских изображений, опубликованный в PMC, отмечает, что федеративное обучение и интеграция мультимодальных данных являются одними из наиболее активных направлений текущих исследований. Модели, обученные на данных из нескольких источников и нескольких модальностей, демонстрируют более высокую обобщающую способность по сравнению с бенчмарками, основанными на данных одного учреждения и только изображениях. На практике Tempus Radiology разрабатывает платформы интеграции радиологии и геномики, которые сопоставляют фенотипы изображений с профилями молекулярных биомаркеров, создавая выходные данные поддержки клинических решений, актуальные для планирования онкологического лечения и отбора пациентов для клинических испытаний. Коммерческие перспективы распространяются на прецизионную диагностику, мониторинг хронических заболеваний и управление здоровьем населения, значительно расширяя общий адресуемый рынок за рамки традиционной оптимизации рабочих процессов в радиологии. Еще более стратегически значимым является то, что мультимодальные платформы на основе ИИ создают собственные наборы данных, которые дают преимущества компаниям, имеющим доступ к большим архивам долгосрочных данных визуализации и клинической информации, структурно изменяя конкурентную основу сегмента в среднесрочной перспективе.

Анализ рынка искусственного интеллекта в медицинской визуализации

По способу внедрения

Облачные решения

Облачный сегмент занимает 57,6% глобального рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году и является доминирующим типом развёртывания с большим отрывом. Облачная инфраструктура позволяет быстро развёртывать алгоритмы, обеспечивает плавное обновление программного обеспечения, масштабируемые вычислительные мощности для работы с большими объёмами данных визуализации и снижает первоначальные капитальные затраты для медицинских учреждений, что делает её особенно привлекательной для средних больниц и сетей здравоохранения в развивающихся странах, где отсутствуют ресурсы для высокопроизводительных вычислений на месте. Этот сегмент напрямую выигрывает от тренда на корпоративные платформы, так как облачные слои оркестрации ИИ могут интегрироваться с существующими системами PACS и RIS через стандартные API-соединения без циклов закупки оборудования. Регуляторная среда значительно созрела в поддержку облачных решений, и пути одобрения FDA для продуктов SaMD (программное обеспечение как медицинское устройство) теперь хорошо налажены, что дополнительно снижает коммерческие барьеры для поставщиков, ориентированных на облачные технологии.

Крупные игроки, включая GE HealthCare с её платформой Edison и Aidoc с её облачной операционной системой для ИИ, построили коммерческие архитектуры облачного развёртывания, подтверждённые в многопрофильных больничных сетях Северной Америки и Европы. Платформа ORB от Aidoc, которая позволяет интегрировать и контролировать алгоритмы ИИ от разных поставщиков в единой облачной среде, является примером коммерчески масштабируемой архитектуры, стимулирующей как внедрение ИИ, так и консолидацию платформ. Рост облачного сегмента также поддерживается расширением услуг телерадиологии и сетей амбулаторной визуализации, где облачные решения ИИ позволяют проводить интерпретацию с поддержкой ИИ без присутствия рентгенолога на месте или вычислительной инфраструктуры на территории учреждения.

Локальные решения

Локальный сегмент сохраняет 42,4% доли рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году, что отражает устойчивый спрос со стороны учреждений, где требования к суверенитету данных, задержкам сети и соблюдению нормативных актов исключают облачные решения. Академические медицинские центры, государственные больницы и медицинские учреждения оборонного ведомства в регионах со строгими правилами локализации данных пациентов — особенно в Германии, Франции, Южной Корее и Китае — составляют основу спроса на локальные решения. Локальные развёртывания также остаются предпочтительными для приложений интраоперационной визуализации в реальном времени, где сетевые задержки неприемлемы с клинической точки зрения.

Этот сегмент структурно эволюционирует: поставщики предлагают гибридные архитектуры, которые обрабатывают критически важные рабочие нагрузки локально, в то время как обучение моделей, обновление программного обеспечения и некритические аналитические задачи передаются в облачные среды, смягчая историческое разделение между чисто локальными и чисто облачными моделями. Siemens Healthineers и Philips Healthcare поддерживают сильные позиции на рынке локальных решений благодаря своим существующим платформам медицинского оборудования для визуализации, что создаёт естественный канал для развёртывания локального программного обеспечения ИИ. Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE) от Canon Medical Systems, встроенный в линейку сканеров Aquilion CT, является примером локального подхода, где алгоритмы реконструкции ИИ обрабатываются непосредственно на уровне сканера, что устраняет зависимость от сети и обеспечивает полное соблюдение требований локализации данных.

По типу визуализации

Рентгенография

Рентгенография представляет собой крупнейший сегмент по объёму, занимая 27,1% доли рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году, что обусловлено сочетанием наибольшего мирового объёма исследований, наиболее обширной доступностью данных для обучения моделей и самой длительной историей регуляторных одобрений ИИ. Применение ИИ в рентгенографии охватывает интерпретацию рентгенограмм грудной клетки, выявление переломов костей, панорамную стоматологическую визуализацию и скрининг туберкулёза в регионах с высокой распространённостью. Список устройств с поддержкой ИИ FDA на середину 2026 года содержит наибольшую концентрацию одобрений в категории рентгенографии грудной клетки, включая инструменты от Lunit, Aidoc, Annalise.ai и Subtle Medical, получившие разрешение на клиническое применение.

Высокая специфичность и чувствительность ИИ-инструментов для анализа рентгенограмм грудной клетки, демонстрирующие значения AUC до 0,93 в метаанализах, опубликованных в рецензируемых журналах, ускорили рост доверия клиницистов и закупки оборудования как в странах с высоким уровнем дохода, так и на развивающихся рынках.^{[3]Национальная медицинская библиотека США, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov} Рентгенография также является ведущей модальностью для внедрения ИИ в условиях ограниченных ресурсов благодаря относительно низкой стоимости оборудования и возможности облачных вычислений для учреждений без собственной вычислительной инфраструктуры. Платформа qXR компании Qure.ai, внедрённая в программы правительственного скрининга туберкулёза более чем в 25 странах, демонстрирует масштабируемость рентгенографии с поддержкой ИИ в системах здравоохранения с ограниченными ресурсами, где доступность этой модальности создаёт наибольший потенциал для диагностического влияния ИИ.

Компьютерная томография (КТ)

Компьютерная томография занимает 24,5% доли рынка искусственного интеллекта в медицинской визуализации в 2025 году и является вторым по величине сегментом, что обусловлено сложностью и объёмом КТ-исследований, а также высокой клинической ценностью ИИ-поддерживаемого анализа в онкологии, пульмонологии и кардиологии. ИИ-инструменты для выявления узелков в лёгких, сегментации печени, оценки кальцификации коронарных артерий и сортировки при инсульте получили широкое клиническое подтверждение и одобрение FDA, при этом КТ-приложения занимают непропорционально большую долю в высокоценных внедрениях ИИ в радиологии в академических и специализированных медицинских учреждениях. Глубокая обучающая модель Google для скрининга рака лёгких на основе КТ продемонстрировала результаты, превосходящие показатели радиологов при соблюдении протоколов Lung-RADS в контролируемых исследованиях, установив новый стандарт для диагностических возможностей ИИ в КТ.

Фотон-счётная детекторная КТ, новая аппаратная платформа, вступающая в коммерческую эксплуатацию, генерирует значительно более богатые наборы данных, что, как ожидается, расширит возможности ИИ в различных КТ-приложениях в прогнозируемый период. Canon Medical Systems и Siemens Healthineers активно интегрируют алгоритмы реконструкции и анализа с поддержкой ИИ непосредственно в свои платформы сканеров КТ — первая через глубокое обучение AiCE, а вторая через встроенные возможности ИИ платформы SOMATOM, что ещё больше внедряет ИИ в процесс получения изображений. Структурный спрос на ИИ в КТ поддерживается расширением национальных программ скрининга рака лёгких в США и Великобритании, которые увеличивают объёмы КТ-сканирования и укрепляют базу производственной мощности, необходимой для экономической эффективности внедрения ИИ.

Магнитно-резонансная томография (МРТ)

МРТ

6% рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году приходится на сегмент МРТ, что является одним из наиболее быстрорастущих направлений в прогнозируемый период, учитывая сложность интерпретации МРТ, длительное время сканирования, которое ИИ может сократить, а также расширяющиеся клинические показания для МРТ в неврологии, онкологии и диагностике опорно-двигательного аппарата. Применение ИИ в МРТ включает автоматизированную сегментацию поражений головного мозга, ускорение реконструкции МРТ, позволяющее сократить время сканирования на 50–75%, выявление и градацию рака предстательной железы, а также количественную оценку сердечной функции. Финансирование NIH через Национальный институт биомедицинской визуализации и биоинженерии поддержало несколько программ, направленных на реконструкцию МРТ с низкими и нулевыми дозами контрастного вещества с использованием глубокого обучения, что отражает стратегическую приоритетность расширения бесконтрастной МРТ.

Платформа SubtleMR компании Subtle Medical, использующая глубокое обучение для улучшения качества изображений и сокращения времени сканирования на системах МРТ 1,5Т и 3Т, представляет собой коммерчески внедрённый пример того, как ИИ одновременно повышает клиническую эффективность и операционную производительность. Этот сегмент также поддерживается растущим спросом на МРТ для плода и детей, где ИИ-помощь в реконструкции и коррекции движения решает давние технические проблемы в этих группах пациентов. На уровне клинического применения анализ МРТ предстательной железы с использованием ИИ для оценки по шкале PI-RADS и анализ МРТ головного мозга для сегментации поражений при рассеянном склерозе являются двумя из наиболее перспективных категорий внедрения, привлекающих инвестиции специализированных разработчиков.

Ультразвуковая визуализация

Ультразвуковая визуализация занимает 12,3% рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году и демонстрирует ускоренное внедрение ИИ благодаря портативности метода, отсутствию излучения и расширению клинических применений в акушерстве, кардиологии и при оказании помощи на месте. Применение ИИ в ультразвуке включает автоматизированное измерение биометрии плода, анализ эхокардиографии, классификацию узлов щитовидной железы, а также помощь в получении изображений для менее опытных операторов, что особенно актуально в условиях ограниченного доступа к квалифицированным специалистам.

Портативная ультразвуковая система iQ+ компании Butterfly Network, оснащённая функциями оптимизации изображений и поддержки клинической интерпретации с помощью ИИ, представляет собой коммерчески внедрённое решение, расширяющее возможности ИИ в ультразвуке до применения у постели больного, в экстренных случаях и в условиях ограниченных ресурсов. Растущее внедрение портативных ультразвуковых устройств в первичной медико-санитарной помощи и телемедицинских рабочих процессах создаёт новые каналы внедрения ИИ за пределами традиционных радиологических отделений, расширяя общий адресуемый рынок для ИИ в ультразвуке. ИИ-помощь в кардиологическом ультразвуке для автоматизированного измерения фракции выброса и анализа движения стенок уже получила одобрение FDA от нескольких производителей, что способствует коммерческому внедрению в кардиологической практике. Samsung Medison интегрирует функции ИИ для guidance при сканировании и автоматизированных измерений непосредственно в свои ультразвуковые платформы, отражая более широкую тенденцию внедрения ИИ, встроенного в аппаратное обеспечение, в этом направлении.

Молекулярная визуализация

Молекулярная визуализация занимает 8,7% рынка в 2025 году и охватывает ПЭТ, ОФЭКТ, а также гибридные методы ПЭТ/КТ и ПЭТ/МРТ, где ИИ применяется для количественной оценки трассеров, выявления поражений и планирования тераностики. Для этого сегмента характерны меньшие объёмы данных по сравнению с КТ или рентгеном, что обусловлено высокой стоимостью и сложностью процедур молекулярной визуализации, исторически ограничивавших обучение ИИ-моделей. Данные OECD «Здоровье в перспективе 2025» показывают, что доступность сканеров ПЭТ растёт среди стран-участниц по мере расширения онкологических протоколов лечения, создавая необходимый объём процедур для внедрения ИИ в этом сегменте.

Применение ИИ в ПЭТ-визуализации для онкологического стадирования, мониторинга ответа на лечение и количественной оценки амилоида при болезни Альцгеймера относятся к числу наиболее ценных клинических случаев применения, привлекая целенаправленные инвестиции в разработку специализированных решений от ведущих вендоров. Интеграция ИИ с планированием тераностической дозиметрии, где модели ИИ оптимизируют дозировку радиолигандной терапии на основе расчетов опухолевой дозиметрии по данным ПЭТ, представляет собой emerging высокоценный сегмент применения в молекулярной визуализации, который, как ожидается, получит коммерческое распространение в среднесрочной перспективе.

Ядерная визуализация

Ядерная визуализация занимает 6,5% рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году, представляя собой специализированный, но стратегически важный сегмент, где ИИ в основном применяется для анализа перфузии миокарда, интерпретации костных сканов и сцинтиграфии щитовидной железы. Инструменты ИИ для автоматизированного анализа перфузии миокарда методом ОФЭКТ получили регуляторные одобрения и внедрены в клиническую практику на нескольких рынках, обеспечивая стандартизированную количественную оценку и снижая вариабельность между читающими специалистами в лабораториях ядерной кардиологии.

Этот сегмент сталкивается со структурными ограничениями объемов из-за сокращения использования некоторых процедур ядерной медицины в пользу альтернатив на основе КТ и МРТ в отдельных клинических путях, хотя рост тераностики частично компенсирует эту тенденцию. Передовые инструменты ИИ для ядерной медицины от GE HealthCare, интегрированные с платформами ОФЭКТ/КТ, являются ведущим коммерческим примером анализа ядерной визуализации на основе ИИ в масштабах. Регуляторная зрелость приложений ИИ в ядерной медицине растет как в США, так и в Европейском союзе, что поддерживает умеренный рост в этом сегменте в прогнозный период, особенно в области применения ИИ в ядерной кардиологии и онкологической тераностике, где клиническая ценность наиболее четко определена.

Другие модальности

Другие модальности в совокупности занимают 3,3% рынка в 2025 году и включают emerging приложения визуализации, такие как оптическая когерентная томография (ОКТ), цифровая патология (whole-slide imaging), дерматоскопия и капсульная эндоскопия, где алгоритмы ИИ демонстрируют высокую диагностическую эффективность, но коммерческое внедрение находится на ранней стадии. ИИ для анализа ретинальной ОКТ, разработанный такими компаниями, как Google DeepMind и несколькими производителями офтальмологического оборудования, показывает значения AUC от 0,933 до 1,00 при различных состояниях, включая диабетическую ретинопатию, возрастную макулярную дегенерацию и глаукому, представляя одни из лучших диагностических показателей ИИ среди всех модальностей. Регуляторные рамки для нетрадиционных модальностей визуализации развиваются, и FDA и европейские регуляторы получают все большее количество заявок на инструменты ИИ, работающие с данными дерматоскопии и эндоскопии. Долгосрочный потенциал роста в этом сегменте значителен, так как ИИ расширяет возможности высокоточной диагностики на основе изображений в первичной медико-санитарной помощи и учреждениях общественного здравоохранения, где доступ к специалистам ограничен.

По показаниям

Визуализация легких

Визуализация легких является крупнейшим сегментом по показаниям, занимая 22,8% глобальной доли рынка в 2025 году, что обусловлено высокой распространенностью рака легких, потребностью в визуализации последствий туберкулеза и COVID-19, а также обширными доказательствами валидации ИИ в пульмонологической радиологии. Инструменты ИИ для обнаружения узелков в легких, стратификации риска рака легких, количественной оценки пневмонии COVID-19 и оценки тяжести ХОБЛ получили больше одобрений FDA, чем любая другая категория показаний в радиологии ИИ.

Клиническая необходимость раннего выявления рака легких, при котором показатели пятилетней выживаемости резко различаются между диагнозами на ранней и поздней стадиях, обусловила высокий спрос со стороны врачей на ИИ-инструменты, повышающие чувствительность обнаружения при скрининговых обследованиях легких с помощью низкодозовой КТ. Платформы Aidoc для анализа легких с помощью ИИ и Lunit INSIGHT CXR, внедренные в коммерческих масштабах в нескольких системах здравоохранения, являются ведущими решениями в этой области. Национальные программы скрининга рака легких в США и Великобритании расширяют критерии допуска, что увеличивает объемы КТ-сканирования и усиливает структурный спрос на ИИ-поддержку интерпретации изображений легких как в больницах, так и в диагностических центрах.

Маммография

Маммография занимает 18,1% рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году и является одним из наиболее клинически зрелых сегментов применения ИИ, где уже внедрены несколько одобренных FDA и сертифицированных CE ИИ-инструментов в программы скрининга рака молочной железы по всему миру. Применение ИИ в маммографии охватывает компьютерную диагностику (CAD), анализ цифровой томосинтеза молочной железы (DBT), классификацию очагов при ультразвуковом исследовании и характеристику очагов при МРТ молочной железы.

В метаанализе, опубликованном в рецензируемых журналах, значения AUC для глубоких нейронных сетей при обнаружении рака молочной железы составили от 0,868 до 0,909 в различных модальностях визуализации, что подтверждает клиническую эффективность ИИ-поддержки при чтении маммограмм. Hologic Genius AI Detection 2.0, получивший одобрение FDA 510(k) в 2025 году (код продукта QDQ), является одним из наиболее широко внедряемых ИИ-инструментов в Северной Америке, что демонстрирует коммерческую зрелость этого сегмента. Европейское общество радиологов активно участвует в разработке нормативных рамок для внедрения ИИ в скрининге рака молочной железы, способствуя стандартизации регулирования в странах ЕС и ускоряя внедрение в национальных программах скрининга.

Кардиологические приложения

Кардиологические приложения занимают 17,6% рынка в 2025 году и являются самым быстрорастущим сегментом в прогнозном периоде. Это обусловлено высокой распространенностью сердечно-сосудистых заболеваний, сложностью интерпретации кардиологических изображений и расширением роли КТ-коронарографии и кардиальной МРТ в клинических протоколах. Применение ИИ в кардиологической визуализации включает автоматизированное измерение фракции выброса, расчет кальциноза коронарных артерий, анализ фракционного резерва кровотока по данным КТ (CT-FFR), определение размеров аневризмы аорты и ИИ-поддержку интерпретации эхокардиограмм.

Платформа Cleerly Inc. для анализа коронарной КТ-ангиографии с помощью ИИ, которая количественно оценивает состав бляшек в коронарных артериях и степень стеноза, представляет собой коммерчески масштабируемое решение в неинвазивной кардиологической визуализации с клинической валидацией на основе крупных мультицентровых наборов данных. Исследования, поддержанные NIH через Национальный институт биомедицинской визуализации и биоинженерии, направлены на развитие ИИ-поддержки коронарной визуализации с использованием фотон-считающих детекторов КТ нового поколения, что определяет долгосрочные технические перспективы этого направления. Возмещение расходов на ИИ в кардиологии в США и отдельных европейских странах становится более зрелым, что снижает исторические барьеры для клинического внедрения и способствует масштабированию пилотных проектов до полномасштабных программ закупки.

Ортопедия

Ортопедия занимает 15.

4% рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году и характеризуется высоким объемом процедур в фрагментированной визуализации опорно-двигательного аппарата, включая обнаружение переломов, анализ суставных пространств, оценку позиционирования имплантатов и скрининг остеопороза. Инструменты ИИ для обнаружения переломов на рентгеновских снимках, особенно в отделениях неотложной помощи, где пропущенные переломы представляют значительный клинический и медико-правовой риск, получили значительное одобрение регуляторов и быстро внедряются в коммерческую практику.

RapidAI расширила свою платформу ИИ для неотложной помощи на приложения, связанные с опорно-двигательным аппаратом, а несколько специализированных ортопедических вендоров ИИ активно занимаются оценкой костного возраста и градацией переломов позвонков на изображениях позвоночника. Старение глобального населения способствует росту объема процедур в ортопедической визуализации, создавая базу пропускной способности, которая поддерживает экономику внедрения ИИ в этом сегменте. Автоматизированное измерение плотности костей и стратификация риска остеопороза на основе рутинных КТ-исследований с использованием ИИ для извлечения эквивалентных DEXA-измерений из данных визуализации, полученных для других клинических целей, представляет собой перспективное emerging-приложение в сегменте ортопедии, которое может существенно расширить использование ИИ без необходимости проведения дополнительных процедур визуализации.

Неврология

Неврология занимает 10,2% рынка в 2025 году и охватывает приложения ИИ в МРТ головного мозга, КТ-перфузионной визуализации для сортировки инсультов, количественной оценке поражений белого вещества и извлечении биомаркеров нейродегенеративных заболеваний. Инструменты ИИ для сортировки острого ишемического инсульта, выявления окклюзии крупных сосудов и объема инфаркта ядра на КТ-перфузии, продемонстрировали одни из самых убедительных доказательств клинической эффективности в области ИИ-визуализации. Несколько исследований показали сокращение времени до лечения и улучшение исходов для пациентов в условиях, где используется ИИ-сортировка. Платформа RapidAI RAPID и алгоритм обнаружения LVO от Viz.ai являются ведущими коммерчески внедренными платформами в области неврологической ИИ-сортировки, обе с обширными портфелями одобрений FDA и международными зонами развертывания, охватывающими более 2000 и 1000 больниц соответственно.

Индикация болезни Альцгеймера становится приоритетным направлением разработки, а инструменты ИИ для количественной оценки амилоидного ПЭТ и вольюметрии гиппокампа на МРТ поддерживают измерение конечных точек клинических испытаний и принятие решений на ранних стадиях диагностики. Сегмент приложений ИИ для сегментации и продольного отслеживания очагов рассеянного склероза на МРТ головного мозга, где ИИ может выявлять новые или увеличивающиеся очаги с последовательной надежностью между сканами, привлекает целевые инвестиции как со стороны established-вендоров визуализации, так и специализированных разработчиков ИИ.

Визуализация печени

Визуализация печени занимает 8,8% рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году и фокусируется на приложениях ИИ для обнаружения гепатоцеллюлярной карциномы, сегментации печени, количественной оценки неалкогольной жировой болезни печени (НАЖБП) и стадирования цирроза. Модели глубокого обучения для сегментации печени продемонстрировали показатели Dice на уровне 95% и выше в контролируемых исследованиях, установив высокий технический уровень для приложений ИИ в анализе печени.

Растущая глобальная распространенность НАЖБП и метаболически ассоциированного стеатогепатита (МАСГ), наряду с расширением использования МРТ-эластографии и мультипараметрической МРТ печени в клинических протоколах стадирования, создает новые возможности для применения ИИ в визуализации печени. Philips Healthcare разработала инструменты ИИ для анализа МРТ печени, интегрированные в свои протоколы мультипараметрической визуализации печени, что представляет собой подход вендора к поддержке ИИ-диагностики печени, использующий возможности интеграции аппаратного и программного обеспечения компании.

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.

Растущая популярность МРТ-линейных ускорителей (MR-linacs) расширяет применение ИИ в рабочих процессах адаптивной терапии в реальном времени, где модели ИИ должны генерировать корректировки планов лечения в рамках сеанса терапии, что делает критически важными скорость и надёжность вывода. В США системы возмещения расходов эволюционируют, чтобы признавать помощь ИИ в планировании лечения, создавая финансовые стимулы для отделений лучевой терапии для внедрения и стандартизации инструментов ИИ-планирования. Клиническая доказательная база для ИИ-планирования в лучевой терапии укрепляется благодаря перспективным многоцентровым исследованиям, особенно в планировании лечения рака простаты, головы и шеи, а также лёгких, где контуры, созданные ИИ, демонстрируют качество, эквивалентное мнению клиницистов, в рецензируемых оценках.

Мониторинг течения заболевания

Мониторинг течения заболевания в 2025 году занимает 14,2% рынка ИИ в медицинской визуализации и представляет собой сегмент приложений, характеризующийся высокой клинической ценностью и сильным потенциалом роста, обусловленным расширением протоколов точной онкологии, программ управления хроническими заболеваниями и клинических испытаний, требующих стандартизированного отслеживания биомаркеров изображений. Приложения ИИ в этом сегменте включают автоматизированное измерение опухолевой нагрузки, отслеживание объёма поражений, классификацию ответа на лечение по критериям RECIST и iRECIST, а также мониторинг прогрессирования нейродегенеративных заболеваний. Автоматизация продольных измерений снижает вариабельность между читающими и улучшает воспроизводимость конечных точек биомаркеров изображений, что особенно важно в клинических испытаниях, где растёт регуляторное признание конечных точек, измеренных ИИ.

Компания Tempus Radiology и несколько поставщиков корпоративных платформ визуализации разработали продольные ИИ-платформы, которые отслеживают данные о прогрессировании заболеваний на уровне когорт, поддерживая как индивидуальное ведение пациентов, так и аналитику здоровья населения. Интеграция продольного ИИ в визуализации с электронными медицинскими картами и системами поддержки клинических решений становится стратегическим приоритетом развития, позволяя ИИ предоставлять клинически значимую трендовую информацию в точке оказания медицинской помощи таким образом, чтобы поддерживать принятие решений в реальном времени.

Планирование хирургических и интервенционных вмешательств

Планирование хирургических и интервенционных вмешательств занимает 11,1% рынка в 2025 году и охватывает приложения ИИ в 3D-реконструкции органов, предпроцедурном моделировании, поддержке интраоперационной навигации и картировании сосудистой анатомии на основе данных КТ и МРТ. Сгенерированные ИИ 3D-анатомические модели на основе данных КТ-ангиографии коммерчески внедрены несколькими поставщиками для подбора стентов аорты, планирования вмешательств на сердце и подготовки к сложным операциям на печени и поджелудочной железе. Сегмент выигрывает от сильной ценностного предложения в снижении послеоперационных осложнений и времени процедуры, а экономические данные из программ сосудистой хирургии демонстрируют измеримое снижение интраоперационных осложнений при использовании ИИ-планирования перед процедурой.

Компания Intuitive Surgical и другие поставщики платформ роботической хирургии интегрируют предоперационный анализ изображений с помощью ИИ в рабочие процессы подготовки роботических процедур, создавая спрос на встроенные приложения ИИ в экосистеме роботической хирургии. Рост малоинвазивных и управляемых изображениями интервенционных процедур расширяет базу процедур, поддерживающую внедрение приложений ИИ-планирования в интервенционной радиологии и хирургических специальностях, где гибридные операционные представляют собой особенно ценный контекст для развёртывания помощи ИИ в реальном времени.

Клинические исследования и испытания

Клинические исследования и испытания занимают 8,9% рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году и представляют собой стратегически важный сегмент применения, где ИИ стандартизирует измерение конечных точек визуализации, ускоряет извлечение данных из больших архивов изображений и позволяет проводить ретроспективные когортные исследования, которые ранее были практически невозможны из-за ручной аннотирования. Инструменты ИИ для автоматизированного измерения RECIST, обнаружения поражений на основе ретроспективных архивов изображений и извлечения биомаркеров визуализации активно используются фармацевтическими компаниями, контрактными исследовательскими организациями и академическими группами клинических испытаний для снижения затрат и сроков оценки конечных точек визуализации.

Руководство FDA по использованию ИИ/МО в клинических испытаниях, разрабатываемое с 2025 года, как ожидается, обеспечит нормативную ясность для конечных точек визуализации, сгенерированных ИИ, что еще больше расширит сегмент применения. Компании Annalise.ai и специализированные поставщики услуг визуализации для клинических испытаний разрабатывают ИИ-платформы, специально предназначенные для соответствия нормативным и стандартам данных испытаний фазы II и фазы III в области онкологии. Растущее использование доказательств из реальной клинической практики на основе обезличенных наборов данных изображений для поддержки нормативных представлений создает дополнительный спрос на ИИ для крупномасштабной обработки данных визуализации и стандартизированных измерений, что позиционирует этот сегмент применения для роста выше среднего в прогнозный период.

Другие области применения

Другие области применения в совокупности занимают 6,3% рынка в 2025 году и включают использование ИИ в обучении и тренингах по радиологии, обеспечении качества и оптимизации протоколов, планировании пациентов и использовании ресурсов визуализации, а также оптимизации сбора изображений на уровне сканера с помощью ИИ. Приложения ИИ, которые оптимизируют протоколы сканирования для снижения дозы облучения пациентов при сохранении диагностического качества изображений, представляют собой коммерчески активную область разработки, где поставщики интегрируют управление протоколами на основе ИИ непосредственно в операционные системы томографов КТ и МРТ. Автоматизированные инструменты Rad AI для генерации радиологических отчетов и помощи в сравнении предыдущих исследований представляют собой коммерчески внедренные приложения ИИ, ориентированные на оптимизацию рабочих процессов отчетности, а не на традиционный анализ изображений, демонстрируя расширение сферы применения ИИ в рамках более широкого рабочего процесса визуализации. Образовательный сегмент, где ИИ используется для создания синтетических наборов данных изображений для обучения врачей-радиологов, находится на ранней коммерческой стадии, но представляет собой растущий приоритет для академических медицинских центров и организаций радиологического образования, стремящихся расширить разнообразие и доступность учебных случаев.

По области применения

Больницы

Больницы представляют собой доминирующий сегмент конечного использования, занимая 56,1% глобального рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году, что отражает концентрацию современной инфраструктуры визуализации, высокий объем процедур и возможности институциональных инвестиций в ИТ в условиях стационарной помощи. Крупные академические медицинские центры и интегрированные сети оказания медицинской помощи являются основными ранними пользователями корпоративных платформ ИИ для визуализации, масштабы их операций с изображениями обеспечивают экономическое обоснование для первоначальных инвестиций в интеграцию и лицензирование.

Сегмент больниц выигрывает от наиболее сильной регуляторной инфраструктуры для внедрения ИИ, включая established клинические механизмы управления, процессы проверки квалификации медицинского персонала и протоколы ИТ-безопасности, которые поддерживают валидацию инструментов ИИ и мониторинг их производительности. Поставщики корпоративных платформ ИИ, такие как GE HealthCare, Siemens Healthineers и Philips Healthcare, сосредоточили свои усилия на работе с системами больниц, учитывая масштабы доходов и долгосрочные контрактные обязательства, связанные с корпоративными внедрениями. Государственные больницы в странах с формирующимися рынками, поддерживаемые национальными инициативами по цифровизации здравоохранения, представляют собой растущий сегмент спроса на больницы, который начинает стимулировать внедрение ИИ в области медицинской визуализации в Индии, Юго-Восточной Азии и Латинской Америке, особенно в отношении облачных моделей развёртывания, которые минимизируют требования к инфраструктуре на начальном этапе.

Диагностические центры

Диагностические центры занимают 21,8% рынка в 2025 году и представляют собой быстрорастущий сегмент конечного использования, что обусловлено расширением мощностей амбулаторной визуализации и внедрением облачных ИИ-платформ, которые снижают требования к инфраструктуре для развёртывания ИИ за пределами больниц. Независимые радиологические центры, поставщики телерадиологии и сети центров визуализации используют высокообъёмные, конкурентоспособные бизнес-модели, которые хорошо сочетаются с повышением производительности за счёт ИИ, что делает их экономически заинтересованными ранними последователями инструментов автоматизации сортировки и отчётности. Компании Aidoc и Viz.ai разработали специальные коммерческие предложения для сегмента диагностических центров, обеспечивая облачное внедрение ИИ на площадках, где обрабатываются сотни исследований в день без постоянного присутствия радиологов на месте.

Рост телерадиологии, при которой радиологи удалённо анализируют исследования для нескольких центров визуализации, создаёт структурный спрос на инструменты сортировки ИИ, которые приоритизируют рабочие списки в высокообъёмных удалённых рабочих процессах чтения, что особенно актуально в Северной Америке и Австралии, где модели телерадиологических услуг хорошо развиты. Тенденции консолидации диагностических центров в Северной Америке и Европе создают более крупные многосайтовые сети визуализации, которые обеспечивают масштаб, необходимый для обоснования инвестиций в корпоративные ИИ-платформы, ускоряя переход сегмента от индивидуального лицензирования алгоритмов к централизованным закупкам платформ.

Клиники

Клиники занимают 18,1% рынка ИИ в медицинской визуализации в 2025 году и включают специализированные клиники, ортопедические практики, онкологические центры и многопрофильные амбулаторные учреждения, которые используют оборудование для визуализации с меньшей нагрузкой и имеют отличные от больниц и диагностических центров драйверы внедрения ИИ. Прикладные решения ИИ на месте оказания медицинской помощи, особенно для ультразвука и анализа цифровых рентгеновских снимков, являются основными факторами роста в сегменте клиник, где портативность и низкие требования к инфраструктуре инструментов ИИ для вспомогательного сбора данных соответствуют клинической среде. Специализированные клиники кардиологии и ортопедии представляют собой сегменты клиник с наибольшим проникновением ИИ в области медицинской визуализации, где автоматизированные инструменты измерения фракции выброса и обнаружения переломов интегрированы в специфические для модальности рабочие процессы в клиниках, проводящих большое количество эхокардиографий и рентгенологических исследований опорно-двигательного аппарата.

Переход моделей лицензирования ИИ с крупных корпоративных контрактов на модульные подписки с оплатой за исследование снижает барьер для внедрения в небольших клиниках, которые не могут позволить себе корпоративные коммерческие условия, что, как ожидается, будет способствовать значительному росту сегмента клиник в среднесрочной перспективе прогнозного периода.

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.

Другие конечные пользователи

Другие конечные пользователи в совокупности составляют 4% рынка в 2025 году и включают научно-исследовательские институты, государственные медицинские учреждения, военные системы здравоохранения, а также ветеринарные диагностические центры. Каждая из этих групп представляет собой специализированный контекст внедрения инструментов ИИ в медицинской визуализации. Академические исследовательские институты являются значительными потребителями инструментов ИИ-визуализации, используемых при проведении клинических испытаний, ретроспективных когортных исследований и разработке новых алгоритмов, представляя сегмент спроса, который пересекается с категорией применения в клинических исследованиях и испытаниях.

Государственные и оборонные системы здравоохранения США и некоторых союзных стран оценивают внедрение ИИ-визуализации для оперативной медицинской поддержки, где ИИ-помощь в сортировке рентгенограмм в удаленных или сложных условиях решает ту же проблему нехватки кадров, что и внедрение в больницах. Ветеринарный сегмент, хотя и небольшой по сравнению с визуализацией для человека, является emerging arena для внедрения ИИ, особенно в области онкологии мелких домашних животных, где инструменты ИИ, изначально разработанные для анализа КТ и рентгеновских снимков человека, адаптируются для ветеринарных приложений. Государственные программы общественного здравоохранения по скринингу туберкулеза, раннему выявлению рака и визуализации в области материнского здоровья в странах с низким доходом представляют собой канал спроса, стимулируемый политикой, который, как ожидается, будет расти умеренными темпами в течение прогнозируемого периода, поддерживаемый рамками резолюции WHA78.13 ВОЗ и механизмами многостороннего финансирования здравоохранения.^{[4]Всемирная организация здравоохранения, who.int}

По регионам

Рынок искусственного интеллекта в медицинской визуализации в Северной Америке

В 2025 году Северная Америка занимает 43,8% рынка ИИ в медицинской визуализации и сохраняет крупнейшую региональную долю, что обусловлено плотностью FDA-сертифицированных внедрений ИИ-визуализации, глубиной инвестиций больниц в ИТ и зрелостью контрактов на основе ценности, которые стимулируют диагностическую точность и операционную эффективность. США представляют подавляющую часть региональных доходов, а Канада вносит значительный вклад благодаря национальным программам внедрения ИИ в системе здравоохранения в рамках цифровой стратегии Health Canada. На уровне регулирования путь FDA 510(k) для ИИ/МО-решений SaMD обработал 295 новых сертификаций в 2025 году, при этом радиология составляет 75% разрешений, создавая расширяющийся коммерчески готовый портфель продуктов для закупок больниц.

Возмещение расходов на отдельные приложения ИИ-визуализации, включая ИИ-помощь в чтении маммограмм и анализ КТ-ангиографии коронарных сосудов, было установлено в рамках путей покрытия CMS, создавая финансовую структуру стимулов, которая преобразует пилотные внедрения систем здравоохранения в полноценные коммерческие контракты. Институт по науке о данных Американского колледжа радиологии опубликовал структурированные рамки валидации ИИ, которые системы здравоохранения США используют для стандартизации оценки поставщиков, а в 2025 году Hologic's Genius AI Detection 2.0 получил сертификацию FDA 510(k), что стало одной из наиболее коммерчески значимых индивидуальных авторизаций устройств в этом году.

Рынок искусственного интеллекта в медицинской визуализации в Европе

Европа занимает 26,7% рынка в 2025 году и является вторым по величине региональным рынком, характеризующимся сложной многоправовой регуляторной средой и системой здравоохранения, dominated национальными системами здравоохранения с централизованными процессами закупок. Двойное требование соответствия нормативным актам EU MDR 2017/745 и EU AI Act Regulation EU 2024/1689, уточнённое в выпущенном в июне 2025 года руководстве MDCG 2025-6, создаёт дополнительную нагрузку по соблюдению требований для производителей медицинских устройств на основе ИИ, стремящихся получить маркировку CE для инструментов визуализации, при этом классификация систем высокого риска распространяется на приложения диагностической визуализации.^{[5]Европейская комиссия по здравоохранению и безопасности пищевых продуктов, health.ec.europa.eu}

Германия лидирует в Европе по внедрению цифровых технологий, где возмещение расходов на цифровое здравоохранение в рамках программы DiGA (Digitale Gesundheitsanwendungen) и инвестиции в модернизацию больниц в рамках закона о будущем больниц (Krankenhauszukunftsgesetz, KHZG) стимулируют масштабные закупки ИИ-инструментов для визуализации. Операционное директорат NHS Великобритании реализует программы по ИИ в области визуализации, включая внедрение инструментов триажа рентгенограмм грудной клетки на базе ИИ в больницах NHS и структурированную валидацию через Рамочные стандарты доказательности NICE для цифровых технологий в здравоохранении. Рекомендации Европейского общества радиологии по внедрению Закона об ИИ в радиологии, опубликованные в 2025 году, предоставляют практическую структуру управления, способствующую внедрению ИИ в соответствии с требованиями нормативных актов в радиологических отделениях Европы, при этом Франция, Нидерланды и Скандинавия становятся вторичными рынками роста после Германии и Великобритании.

Рынок искусственного интеллекта в медицинской визуализации в Азиатско-Тихоокеанском регионе

Доля Азиатско-Тихоокеанского региона на глобальном рынке ИИ в медицинской визуализации в 2025 году составляет 22,1% и является самым быстрорастущим региональным рынком в прогнозный период, что обусловлено развитием отечественной индустрии ИИ в области медицинской визуализации в Китае, расширением диагностической инфраструктуры в Индии, а также лидерством Японии и Южной Кореи в области клинических приложений ИИ, интегрированных с технологиями. В Китае поддерживаемые государством компании в области ИИ для медицинской визуализации, включая Infervision и DeepWise, добились широкого внедрения в больницах благодаря благоприятным регуляторным путям через Государственное управление по контролю за продукцией медицинского назначения (NMPA) и национальным программам телемедицины, требующим ИИ-поддержки радиологии для охвата сельских районов.

В Индии внедрение ИИ в области визуализации ускоряется благодаря государственно-частным партнёрствам в рамках инициативы «Цифровая миссия Ayushman Bharat», где компания Qure.ai развёртывает свою платформу анализа рентгенограмм грудной клетки на базе ИИ qXR в государственных и частных больничных сетях для скрининга туберкулёза и выявления заболеваний органов грудной клетки, охватывая более 25 стран с обширным присутствием в Индии. Опрошенные нами представители ведущих систем здравоохранения в Китае, Индии и Южной Корее в рамках нашего первичного исследования в III квартале 2025 года показали, что 63% уже внедрили хотя бы один инструмент ИИ для визуализации в клинический рабочий процесс к середине 2025 года, при этом триаж рабочих процессов и скрининг лёгких с помощью КТ являются наиболее востребованными приложениями. Япония и Южная Корея продвигают стратегии дифференциации на основе технологий, где Samsung Medison и Canon Medical Systems интегрируют инструменты guidance на основе ИИ и автоматизированные измерительные инструменты непосредственно в платформы ультразвуковых и КТ-систем как для региональных, так и для глобальных рынков, позиционируя Азиатско-Тихоокеанский регион как центр инноваций, а также как рынок роста объёмов.

Доля рынка искусственного интеллекта в медицинской визуализации

Рынок демонстрирует умеренную концентрацию на верхнем уровне, где пять ведущих игроков collectively контролируют примерно 65% доходов рынка в 2025 году, а оставшиеся 35% распределены среди широкого конкурентного поля специализированных поставщиков ИИ, региональных платформенных провайдеров и emerging стартапов. GE HealthCare лидирует на рынке с долей около 23%, позиция которой основана на сочетании доминирующей установленной базы оборудования для визуализации, платформы Edison AI, которая координирует мультивендорные алгоритмы ИИ в среде оборудования GE, и обширного портфолио одобренных FDA приложений ИИ для КТ, МРТ, рентгена и ультразвука. Siemens Healthineers занимает второе место в пятерке лидеров благодаря своим платформам AI-Rad Companion и syngo.via, коммерчески внедренным в глобальные системы больниц, а также глубокой интеграции алгоритмов ИИ реконструкции в линейку сканеров SOMATOM CT. Philips Healthcare завершает установившуюся триополию ведущих поставщиков оборудования для визуализации, конкурируя в основном через платформу IntelliSite и ИИ-ориентированные решения для корпоративной визуализации, встроенные в архитектуру центра управления радиологическими операциями Philips (ROCC).

Среди ИИ-ориентированных вендоров Aidoc и Viz.ai занимают ведущие позиции в сегменте чистых игроков ИИ, дифференцируясь за счет широты своих портфолио одобрений FDA, масштабов внедрения в больничные сети и данных о клинических исходах, демонстрирующих измеримые улучшения рабочих процессов и результатов лечения пациентов. Операционная система Aidoc для радиологии, координирующая обнаружение, приоритизацию и коммуникацию в рабочих процессах экстренной и неэкстренной радиологии, внедрена более чем в 1000 больницах по всему миру. Платформа координации лечения Viz.ai, направляющая обнаруженные ИИ критически важные находки непосредственно лечащим врачам, предоставила рецензируемые доказательства сокращения времени до лечения при инсульте, тромбоэмболии легочной артерии и расслоении аорты, сформировав клиническую доказательную базу, которая напрямую поддерживает обоснование закупок.

По результатам нашего опроса 190 закупщиков больниц и ИТ-директоров из 9 стран во втором полугодии 2025 года, способность вендора к интеграции с существующей инфраструктурой PACS и RIS была отмечена как решающий фактор покупки 74% респондентов, при этом производительность алгоритмов заняла второе место с 68%, что подчеркивает стратегическую важность глубины интеграции как конкурентного дифференциатора в корпоративных закупках. Конкурентная динамика характеризуется структурным напряжением между интегрированными платформами поставщиков оборудования для визуализации GE HealthCare, Siemens Healthineers, Philips Healthcare, которые извлекают выгоду из связки оборудования и программного обеспечения и долгосрочных сервисных отношений, и ИИ-ориентированными платформами Aidoc, Viz.ai, RapidAI, которые конкурируют за счет широты алгоритмов, глубины клинических доказательств и аппаратной независимости.

Слияния и поглощения в сегменте отражают стратегический приоритет, отдаваемый возможностям ИИ в области медицинской визуализации в секторе ИТ-здравоохранения. Устоявшиеся поставщики оборудования для визуализации осуществляли целенаправленные приобретения специализированных разработчиков алгоритмов ИИ для расширения своих портфолио одобрений и покрытия клинических применений, при этом интеграция Siemens Healthineers компании Varian Medical Systems стала наиболее значимым недавним транзакцией с точки зрения расширения возможностей ИИ. Одновременно появление моделей основ (foundation models), обученных на больших мультимодальных наборах данных визуализации, начинает изменять конкурентную основу с индивидуальной производительности алгоритмов на архитектуру модели и масштаб обучающих данных, что создает преимущества для игроков с крупнейшими проприетарными наборами данных визуализации и вычислительной инфраструктурой для обучения и fine-tuning моделей основ. Ожидается, что эта динамика приведет к дальнейшей консолидации в среднесрочной перспективе прогнозного периода по мере усиления преимуществ масштаба данных и достижения алгоритмического паритета, что снижает возможности для дифференциации независимых поставщиков отдельных алгоритмов.

Компании на рынке искусственного интеллекта в медицинской визуализации

Основные игроки, работающие на рынке: 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 управляет платформой Edison AI как основной корпоративной инфраструктурой ИИ в области медицинской визуализации, позволяя медицинским системам внедрять и управлять большими портфелями алгоритмов ИИ от GE и сторонних поставщиков в многомодальных средах визуализации. Портфель ИИ компании охватывает реконструкцию КТ, улучшение качества изображений МРТ, ультразвуковую навигацию при сканировании и количественную оценку в ядерной медицине, что позиционирует её как ведущего поставщика платформ ИИ для медицинской визуализации по охвату модальностей. Устоявшиеся отношения GE HealthCare с сервисными службами по оборудованию для визуализации по всему миру обеспечивают структурированный коммерческий канал для внедрения программного обеспечения ИИ, при этом возможности ИИ всё чаще включаются в соглашения о сервисном обслуживании и обновлении оборудования, что продлевает срок получения доходов и увеличивает затраты на переход.

Siemens Healthineers конкурирует благодаря серии AI-Rad Companion и платформе syngo.via Advanced Visualization, где возможности ИИ изначально интегрированы в платформы КТ SOMATOM, МРТ MAGNETOM и ультразвука ACUSON. Покупка компанией Siemens Healthineers Varian Medical Systems добавила в её портфель возможности ИИ для планирования лучевой терапии, что позиционирует её как лидера в области диагностических и терапевтических приложений ИИ в медицинской визуализации. Экосистема цифровых медицинских услуг teamplay компании предоставляет облачный канал для распространения алгоритмов ИИ среди её глобальной установленной базы, обеспечивая непрерывное обновление программного обеспечения и внедрение новых алгоритмов без выездных сервисных визитов.

Philips Healthcare фокусируется на корпоративной информатике и ИИ в области медицинской визуализации через модель Центра управления радиологическими операциями (ROCC), где интегрированы ИИ-сортировка, управление рабочими процессами и удалённый контроль работы радиологов в рамках коммерческого предложения на основе услуг. Решения компании IntelliSite Pathology и инструменты ИИ для кардиологической визуализации представляют собой примеры внедрения ИИ в радиологии и патологии, использующие интегрированную стратегию диагностической информатики Philips. Компания инвестирует в разработку ИИ для многопараметрической МРТ визуализации печени и ИИ-управляемого ультразвукового сканирования, нацеливаясь на клинические приложения высокой сложности, где глубокая интеграция с системами визуализации обеспечивает конкурентное преимущество перед ИИ-ориентированными поставщиками.

Canon Medical Systems интегрирует алгоритмы реконструкции и анализа с ИИ в свои платформы КТ Aquilion и МРТ Vantage, а коммерчески развёрнутая технология глубокого обучения Advanced intelligent Clear-IQ Engine (AiCE) используется в нескольких поколениях сканеров. Стратегия ИИ компании основана на встраивании в оборудование, а не на оркестровке платформы, что отличает её благодаря тесной интеграции алгоритмов ИИ с параметрами работы сканера для оптимизации качества получения и реконструкции изображений на этапе генерации сканирования. Региональная сила компании в Азиатско-Тихоокеанском регионе, особенно в Японии, обеспечивает стратегически важный внутренний рынок для разработки и валидации технологий ИИ в области медицинской визуализации перед международной коммерциализацией.

Fujifilm Holdings конкурирует в области ИИ в медицинской визуализации через свою платформу REiLI, которая включает анализ рентгенограмм грудной клетки с поддержкой ИИ, обнаружение результатов КТ и анализ изображений цифровой патологии. Сильные позиции Fujifilm в традиционных системах рентгенографии и компьютерной радиографии обеспечивают канал установленной базы для внедрения инструментов ИИ для анализа рентгеновских снимков, особенно в Азиатско-Тихоокеанском регионе и развивающихся рынках, где рентгенография остаётся доминирующей модальностью визуализации. Компания инвестирует в ИИ для цифровой патологии как в дополнение к своему традиционному портфелю радиологических изображений, расширяя свой адресуемый рынок до лабораторной медицины и диагностики в онкологии.

Aidoc

КРИТИЧЕСКИЕ ПРАВИЛА:

— Сохранять ВСЕ HTML-теги, атрибуты, классы, ID точно в таком же виде

— Переводить только текстовое содержимое между HTML-тегами

— Не добавлять никаких форматирований вроде ```html

— Не добавлять пояснений, комментариев или дополнительного текста

— Возвращать ТОЛЬКО переведённое HTML-содержимое

— Сохранять точную структуру и форматирование HTML

— Не оборачивать результат в блоки кода

Является ведущим поставщиком платформы, ориентированной на искусственный интеллект, предлагающим операционную систему для радиологии на основе ИИ, охватывающую более 15 одобренных FDA приложений для КТ, МРТ и рентгенографии, включая показания для экстренной сортировки, такие как внутричерепное кровоизлияние, тромбоэмболия лёгочной артерии и патологии аорты. Платформа ORB компании Aidoc позволяет медицинским системам уровня предприятий интегрировать, управлять и контролировать алгоритмы ИИ от нескольких поставщиков в рамках унифицированного рабочего процесса, позиционируя компанию как уровень оркестровки ИИ поверх отдельных поставщиков алгоритмов. Компания заключила стратегические партнёрства с Epic, Sectra и другими поставщиками ИТ-решений для здравоохранения, чтобы внедрить свои возможности ИИ-сортировки в рабочие процессы ЭМК и PACS на уровне предприятий, укрепляя свои интеграционные преимущества перед конкурентами на уровне платформ.

Viz.ai управляет платформой координации медицинской помощи, которая расширяет обнаружение медицинских изображений с помощью ИИ до клинических коммуникационных рабочих процессов, направляя критически важные результаты, обнаруженные ИИ, непосредственно соответствующему специалисту через мобильные уведомления в течение нескольких минут после получения скана. У компании есть одобренные FDA приложения для выявления инсульта, тромбоэмболии лёгочной артерии, расслоения аорты и гипертрофической кардиомиопатии, а данные о клинических исходах подтверждают измеримое сокращение времени до начала лечения при этих неотложных состояниях.

RapidAI специализируется на анализе изображений для неотложной помощи с помощью ИИ, а её платформа RAPID коммерчески развёрнута более чем в 2000 больницах по всему миру для анализа перфузии КТ при остром инсульте, выявления тромбоэмболии лёгочной артерии и визуализации аорты. Клинические данные компании, полученные из масштабных наблюдательных исследований в сети её развёртывания, стали ключевыми для стратегии получения регуляторных разрешений и коммерческого позиционирования в медицинских системах, которым требуются данные о клинических исходах для обоснования решений о закупках.

Tempus Radiology интегрирует аналитику радиологии на основе ИИ с молекулярными и геномными данными, позиционируя свою платформу на стыке ИИ в области визуализации и прецизионной медицины. Технология компании позволяет сопоставлять фенотипы изображений с профилями молекулярных биомаркеров, создавая мультимодальные выходные данные для поддержки клинических решений, особенно актуальные для планирования лечения онкологических заболеваний и отбора пациентов для клинических испытаний.

Lunit — это южнокорейская компания в области ИИ-визуализации с одобренными FDA и CE продуктами для анализа рентгенографии грудной клетки (Lunit INSIGHT CXR) и цифровой патологии (Lunit SCOPE), коммерчески развёрнутыми на нескольких рынках, включая США, Европу и Азиатско-Тихоокеанский регион. Инструмент компании для анализа рентгенографии грудной клетки прошёл валидацию в проспективных клинических исследованиях и внедрён в национальные программы скрининга рака, создавая прочную доказательную базу для поддержки расширения на международные рынки.

Qure.ai — индийская компания в области ИИ-визуализации, коммерчески развёрнутая более чем в 25 странах, с продуктами, охватывающими анализ рентгенографии грудной клетки с помощью ИИ (qXR), интерпретацию КТ головного мозга и телерадиологическую поддержку в условиях ограниченных ресурсов.

Annalise.ai — австралийская компания в области ИИ-визуализации, разработавшая один из самых широких инструментов для анализа рентгенографии грудной клетки с помощью ИИ, доступных на рынке, с её продуктом Enterprise CXR, обнаруживающим более 120 различных патологий грудной клетки в рамках одного ИИ-вывода.

Subtle Medical разрабатывает инструменты для улучшения качества изображений и сокращения времени сканирования с помощью ИИ для МРТ и ПЭТ-визуализации, а её платформы SubtleMR и SubtlePET коммерчески развёрнуты на нескольких платформах сканеров по всему миру.

Rad AI специализируется на автоматизации рабочих процессов радиологических отчётов, а её продукт Impressions генерирует разделы выводов отчётов, основанные на ИИ, из основного текста радиологических отчётов, сокращая время, которое радиологи тратят на завершение структурированных отчётов.

Cleerly Inc. работает в сегменте КТ-визуализации сердца, предоставляя количественный анализ коронарных артерий с помощью ИИ на основе данных КТ-ангиографии, что позволяет неинвазивно оценивать состав бляшек, степень стеноза и ишемический риск.

Новости индустрии искусственного интеллекта в медицинской визуализации

• Май 2025: На 78-й Всемирной ассамблее здравоохранения была принята резолюция WHA78.13 о strengthening медицинских мощностей в области медицинской визуализации, в которой государствам-членам настоятельно рекомендуется интегрировать искусственный интеллект и инструменты поддержки клинических решений в радиологические информационные системы в рамках национальных стратегий для обеспечения равного доступа к диагностической визуализации.
• Июнь 2025: Координационная группа по медицинским устройствам и Объединённая группа по искусственному интеллекту опубликовали совместное руководство AIB 2025-1 и MDCG 2025-6 о взаимодействии между Регламентом ЕС по медицинским устройствам и Законом ЕС об искусственном интеллекте для медицинских устройств на основе ИИ, предоставив производителям консолидированную структуру оценки соответствия для продуктов двойного регулирования в области ИИ-визуализации.
• 2025: Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США одобрило 295 медицинских устройств на основе ИИ/МО за весь календарный год 2025, при этом радиология обеспечила 75% разрешений, а совокупное количество одобренных FDA устройств на основе ИИ достигло 1451 к концу года, превысив рубеж в 1000 устройств только для ИИ в радиологии.
• 2025: Исследование, опубликованное в Nature Communications, показало, что система ИИ для автоматизированной интерпретации рентгенограмм грудной клетки сократила время интерпретации отчётов врачей на 18,3% и улучшила показатели качества структурированных отчётов в реальных условиях на 296 пациентах, предоставив высококачественные доказательства перспективной клинической ценности ИИ в радиологии.
• 2024: Закон ЕС об искусственном интеллекте, официально обозначенный как Регламент ЕС 2024/1689, был опубликован в Официальном журнале Европейского союза и вступил в силу, классифицировав инструменты диагностической визуализации на основе ИИ как системы высокого риска, подлежащие обязательной оценке соответствия, требованиям прозрачности и обязательствам по мониторингу после выхода на рынок.
• 2024: Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США одобрило 168 медицинских устройств класса II на основе машинного обучения за календарный год 2024, 94,6% из которых были одобрены по упрощённой процедуре 510(k), значительно расширив портфель разрешений для ИИ в радиологии, доступных для коммерческого внедрения в больницах.

Оценка концентрации рынка

Рынок искусственного интеллекта в медицинской визуализации получает оценку 6 из 10 по шкале концентрации, что отражает умеренно-высокую концентрацию на верхнем уровне, где пять ключевых игроков контролируют примерно 65% мирового дохода, при этом оставшиеся 35% распределены между более чем 50 специализированными поставщиками ИИ, региональными платформенными провайдерами и стартапами на ранних стадиях.

В отчёте о рыночных исследованиях ИИ в медицинской визуализации представлен углублённый анализ отрасли с прогнозами и оценками в отношении доходов (млн USD) с 2022 по 2035 год для следующих сегментов:

Рынок, по типу развёртывания

• Облачные решения
• Локальные решения

Рынок, по типу модальности

• Рентгенография
• Компьютерная томография (КТ)
• Магнитно-резонансная томография (МРТ)
• Ультразвуковая визуализация
• Молекулярная визуализация
• Ядерная визуализация
• Другие модальности

Рынок, по показаниям

• Визуализация молочной железы
• Визуализация лёгких
• Неврология
• Кардиоваскулярные приложения
• Визуализация печени
• Ортопедия
• Другие показания

Рынок, по применению

• Поддержка диагностических решений
• Планирование лучевой терапии
• Планирование хирургических и интервенционных процедур
• Мониторинг течения заболеваний
• Клинические исследования и испытания
• Другие применения

Рынок, по конечным пользователям

• Больницы
• Клиники
• Диагностические центры
• Другие конечные пользователи

Вышеуказанная информация предоставлена для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США
  • Канада
• Европа
  • Германия
  • Франция
  • Великобритания
  • Испания
  • Италия
  • Нидерланды
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Индия
  • Австралия
  • Республика Корея

• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина

• Ближний Восток и Африка
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка
  • ОАЭ