来源：器械之家，未经授权不得转载，且24小时后方可转载 近年来，随着人工智能技术的飞速进步以及医疗保健领域对早期、精准诊断需求的日益增长，全球人工智能医学影像市场正经历着前所未有的快速发展。 据相关研究报告显示，2024年全球人工智能医学影像市场估值已达12.8亿美元，且预计到2034年将增长至144.6亿美元，2025—2034年的复合年增长率高达27.10%。这一显著的增长态势，充分彰显了人工智能在医学影像领域的巨大潜力和广阔前景。 01 技术推动与市场需求 人工智能驱动的工具在医学成像领域发挥着至关重要的作用。它们通过增强图像采集、分割和解释等环节，实现了医学成像的彻底变革。在图像采集方面，AI能够优化成像参数，提高图像质量；在图像分割上，可精准地识别和分离出不同的组织结构；在图像解释环节，能够快速、准确地提供诊断建议。这些优势不仅显著提高了诊断的准确性，还极大地提升了工作流程的效率。 人工智能在医学影像领域的主要应用广泛且深入，涵盖了放射学、肿瘤学、心脏病学和神经学等多个重要领域。在肿瘤学中，AI可以辅助医生检测肿瘤异常、预测疾病进展，并协助制定个性化的治疗计划；在心脏病学里，能够帮助医生更准确地评估心脏功能，发现潜在的心脏问题；在神经学方面，对于脑部疾病的早期诊断和治疗规划也具有重要意义。慢性病患病率的上升、人口老龄化的加剧以及减少诊断错误的迫切需求，进一步推动了该市场的扩张。 AI与PACS（图片存档和通信系统）、基于云的解决方案和深度学习算法的集成，正在深刻改变医学图像的分析和存储方式。这种集成使得医学图像的管理更加高效、便捷，数据共享更加容易，为远程医疗和精准医疗的发展提供了有力支持。然而，市场的发展并非一帆风顺，监管挑战和数据隐私问题仍然存在。但科技公司、医疗保健提供商和研究机构之间持续的创新和合作，正在为更广泛的采用铺平道路。各方共同努力，致力于解决技术难题、完善监管政策，推动人工智能在医学影像领域的健康发展。 02 区域市场洞察 从区域市场来看，北美在2024年以38.74%的最大市场份额主导全球市场。这一主导地位得益于该地区先进的医疗保健基础设施、对人工智能研究的大力投资以及尖端诊断技术的早期采用。美国和加拿大等国家一直是将AI工具集成到放射学和诊断成像中的先驱，通过FDA批准的解决方案，为全球树立了榜样。GE Healthcare、IBM Watson Health和Aidoc等主要参与者的存在，进一步加速了区域创新。政府的战略支持和医疗保健专业人员的高水平数字素养，使北美在未来几年有望继续保持领先地位。 欧洲在全球医学成像人工智能市场中排名第二，2024年估值为3.6770亿美元，占据28.82%的市场份额。该地区完善的医疗保健系统和支持数字健康转型的稳健政策，为AI的发展提供了良好的环境。德国、英国和法国等国家在采用人工智能驱动的诊断技术方面走在前列，尤其是在肿瘤学和神经病学成像方面。欧洲健康数据空间等计划鼓励数据共享和互操作性，强大的学术和行业合作推动了创新AI应用的开发和临床验证，这些因素共同促成了欧洲在市场上的稳固地位，并有望进一步扩大其人工智能驱动的医疗保健能力。 亚太地区正在成为医学成像市场中人工智能增长最快的地区，2024年价值2.8764亿美元，占全球市场的22.55%。该地区快速改善的医疗保健基础设施、对早期疾病检测意识的提高以及政府对数字健康计划日益增长的支持，为AI的发展提供了肥沃的土壤。中国、印度、日本和韩国等主要市场正在对支持AI的成像系统进行大量投资，以满足对高效和可扩展诊断解决方案日益增长的需求。高人口密度加上慢性病负担的增加，进一步放大了诊断对AI的需求。本地科技初创公司正在与医院和放射学中心建立战略合作伙伴关系，使亚太地区在不久的将来有望成为AI驱动医学成像的有前途的中心。 LAMEA地区虽然目前市场规模最小，但显示出广阔的潜力。2024年，它占1.2625亿美元，占全球市场份额的9.90%。中东国家，尤其是阿联酋和沙特阿拉伯，正在进行战略投资，以实现其医疗保健系统的现代化，并将AI集成到诊断工作流程中。在非洲和拉丁美洲，由于基础设施有限、监管障碍和熟练专业人员短缺等挑战，采用仍处于起步阶段。然而，移动健康技术和远程医疗平台正在帮助弥合医疗保健差距，为人工智能在远程诊断和便携式成像设备方面提供了机会。在政府和国际合作的持续支持下，预计LAMEA地区将在未来几年实现稳步增长。 03 市场细分与动态 医学成像市场的AI大致分为软件工具/平台和服务。软件解决方案是医学成像中AI功能的核心，包括深度学习算法、机器学习模型以及用于自动化图像分析和辅助诊断的平台。这些工具与放射学工作流程的集成，能够加快诊断速度、减少人为错误并处理每天生成的大量医学影像。服务部门则包括实施、培训、咨询和部署后支持。随着医院和诊断中心努力解决将AI集成到传统系统的复杂性，对专业AI服务的需求持续增长，尤其是在IT和放射学专业人员短缺的地区。 在图像采集技术方面，AI在医学成像中的应用因所使用的技术而异。在X射线成像中，AI通常用于检测骨折、肺炎、肺结核，最近还用于COVID—19诊断。其价格实惠和广泛的可用性使其成为AI集成的主要领域。计算机断层扫描（CT）受益于AI提供快速、详细的3D重建的能力，用于肺和大脑等器官的疾病检测，有助于肿瘤学和心血管诊断。磁共振成像（MRI）是AI提高分辨率、降低噪声和缩短扫描时间的另一个关键领域，在神经学和肌肉骨骼成像中特别有益。超声成像通常用于产科、心脏病学和肝脏分析，支持即时诊断的AI增强型手持设备正在激增。同时，分子成像（包括PET和SPECT扫描）利用AI更精确地检测癌症和神经系统疾病，从而改进示踪剂信号解释和图像量化。 从应用角度来看，AI正在彻底改变广泛的医学成像应用。在数字病理学中，AI算法协助扫描和解释组织学载玻片，在癌症诊断和组织分析方面具有显著优势。肿瘤学是最大的应用领域之一，AI通过分析CT、MRI和PET图像来支持肿瘤检测、分期和治疗计划。在心血管成像中，AI有助于评估心脏功能、检测异常并预测心脏事件的风险。神经病学受益于AI在识别中风、阿尔茨海默氏症和多发性硬化症等疾病方面的精确性。对于肺和呼吸系统，人工智能已被证明在通过X射线和CT成像检测肺炎、COVID—19和慢性肺部疾病方面具有不可估量的价值。在乳腺成像方面，AI工具通过减少假阳性和改进早期癌症检测来提高乳腺X线摄影的准确性。应用还扩展到肝脏和胃肠道，人工智能检测肝纤维化和癌症，以及口腔诊断，新兴的人工智能解决方案帮助识别牙齿问题和口腔癌。其他领域包括肌肉骨骼疾病和眼科，人工智能在这些领域增强了视网膜图像解释。 在最终用途方面，由于诊断程序量大并且需要提高工作流程效率，医院和诊所仍然是主导部分。AI工具越来越多地在这些环境中得到采用，以支持放射科医生、缩短报告时间并改善患者预后。研究实验室和诊断中心也发挥着重要作用，尤其是在新AI模型的开发和测试以及临床研究中。这些设施对于验证AI算法和推动创新至关重要。另一类，包括门诊手术中心和家庭重症监护机构，正在受到关注，尤其是在大流行之后，远程诊断和便携式人工智能成像设备变得更加重要。在非传统环境中对实时诊断的需求以及分散式医疗保健的增长趋势推动了这一转变。 展望未来，随着技术的不断成熟和市场的持续扩大，人工智能在医学影像领域的应用将更加广泛和深入。它将为医疗行业带来更多的创新和变革，为患者提供更高效、更精准的医疗服务，成为全球下一代医疗保健系统的重要组成部分。