Le marché de la pathologie numérique basée sur l'IA est estimé à USD 1,1 milliard en 2024 et devrait atteindre 1,8 milliard de dollars avant 2031, croissance à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 8,3 % entre 2024 et 2031. L'incorporation croissante de l'IA et la numérisation des flux de travail de pathologie ainsi que la demande de diagnostics plus précis et plus rapides alimentent la croissance de ce marché.

Le marché connaît des tendances positives avec l'adoption croissante de la pathologie numérique pour améliorer l'efficacité des flux de travail dans les établissements de soins de santé. Les acteurs clés investissent dans le développement d'algorithmes et de systèmes plus avancés basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour gagner une part importante. Plusieurs hôpitaux et centres de diagnostic remplacent également la microscopie traditionnelle par la pathologie numérique pour répondre aux besoins croissants en matière de diagnostic.

Pilote du marché - L'adoption croissante d'outils de diagnostic axés sur l'IA en pathologie

Les pathologistes adoptent de plus en plus des outils diagnostiques axés sur l'IA pour améliorer leur flux de travail et fournir des diagnostics plus précis. L'analyse histopathologique de l'image implique l'examen de diapositives de tissus sous un microscope pour détecter les maladies. Cependant, l'analyse manuelle de centaines d'images à haute résolution dans un court laps de temps est un processus fastidieux et sensible aux erreurs. De plus, la précision dépend grandement de l'expérience et des niveaux de fatigue du pathologiste. L'intelligence artificielle a démontré la capacité d'analyser les images de pathologie numérique beaucoup plus rapidement que les humains et de détecter des modèles visuels subtils qui peuvent être manqués par l'œil nu. Plusieurs startups et grandes entreprises technologiques développent actuellement des systèmes basés sur l'IA qui peuvent être formés sur de vastes ensembles de données d'image pour reconnaître des caractéristiques morphologiques complexes. Une fois validés en milieu clinique, ces outils devraient augmenter considérablement les capacités diagnostiques des pathologistes.

Beaucoup d'adoptants précoces ont signalé une réduction du temps d'examen diagnostique et une amélioration de la cohérence des rapports par le biais des applications d'IA. Par exemple, une étude pionnière a montré qu'un système d'IA pouvait analyser des images de diapositives entières d'échantillons de biopsie et détecter avec précision le cancer du sein avec un niveau d'expertise comparable à celui des pathologistes expérimentés. Cela a aidé les pathologistes à hiérarchiser les cas difficiles nécessitant un examen urgent. Dans une autre étude, un microscope virtuel alimenté par l'IA lit des biopsies de la prostate pour le classement Gleason du cancer de la prostate plus rapidement que les pathologistes le font habituellement sans compromettre la précision. Ces avantages prouvés obligent les hôpitaux et les laboratoires de diagnostic à investir dans le flux de travail de pathologie numérique ainsi que dans les algorithmes basés sur l'IA. Les fournisseurs optimisent également leurs plateformes pour s'intégrer parfaitement aux systèmes d'information de laboratoire ainsi qu'aux dossiers de santé électroniques afin d'améliorer la prise de décisions cliniques.

Pilote du marché - Augmentation de la prévalence des maladies chroniques nécessitant des solutions diagnostiques avancées

Les maladies chroniques comme le cancer, les maladies cardiovasculaires et le diabète ont augmenté dans le monde entier en raison du vieillissement des populations et de l'évolution des modes de vie. L'incidence du cancer à elle seule devrait continuer d'augmenter de façon significative au cours des prochaines décennies. Le traitement et la gestion des maladies chroniques exercent une pression considérable sur les systèmes de santé, tant sur le plan financier que sur le plan des besoins en main-d'oeuvre. En même temps, la détection précoce par des diagnostics précis peut notamment améliorer les résultats en matière de santé dans de nombreuses maladies chroniques. Cela oblige les laboratoires de pathologie à examiner régulièrement un nombre sans cesse croissant d'échantillons tout en maintenant des normes de qualité et de temps d'exécution les plus élevées. Les applications d'IA sont bien adaptées pour aider à relever ces défis en améliorant l'efficience et l'efficacité des processus diagnostiques.

Les algorithmes avancés d'apprentissage automatique peuvent extraire des idées d'images pathologiques complexes plus objectivement que les humains pour soutenir les programmes de dépistage précoce du cancer. De même, les outils d'IA peuvent aider les cliniciens à prendre des décisions de traitement plus rapides pour les patients atteints de maladies cardiaques par l'analyse computationnelle de diapositives de tissus cardiovasculaires numérisées. Outre l'aide au diagnostic primaire, l'IA permet également le pronostic assisté par ordinateur et le suivi des réponses au traitement dans des conditions chroniques au fil du temps sur la base des dossiers de santé longitudinales. Cela offre des possibilités d'approches de soins plus personnalisées. Par conséquent, les laboratoires de diagnostic évaluent de façon proactive les solutions numériques alimentées par l'IA afin d'évaluer leurs opérations de façon rentable pour faire face à l'augmentation des volumes de cas de maladies chroniques tout en continuant d'offrir des niveaux d'expertise en matière de précision et de fiabilité attendus dans les soins de santé.

Défi du marché - Coûts élevés associés aux systèmes de pathologie basés sur l'IA

L'un des principaux défis auxquels se heurte actuellement la croissance du marché de la pathologie numérique basée sur l'IA est le coût élevé de la mise en œuvre de ces systèmes. La mise en place de systèmes d'imagerie par diapositives et de l'infrastructure d'intelligence artificielle et informatique qui l'accompagne nécessite des dépenses en capital importantes que de nombreux hôpitaux et laboratoires, en particulier ceux des petits centres ou des pays en développement, ne peuvent pas se permettre actuellement. La nécessité de numériser l'ensemble des bibliothèques de diapositives d'histopathologie contribue aussi rétroactivement à rendre ces systèmes coûteux à déployer au départ. Alors que les coûts opérationnels à long terme en termes de main-d'œuvre et de consommables sont réduits avec la pathologie numérique, persuader les parties prenantes de faire un investissement aussi important à l'avance continue d'être difficile. Le rendement de ces placements peut également ne pas être immédiatement clair. Les questions d'abordabilité constituent donc un obstacle critique qui doit être abordé afin de permettre l'adoption plus large de cette technologie prometteuse à l'échelle mondiale. La formation des pathologistes et des laboratoires à la manipulation et à l'interprétation des images numériques contribue également à augmenter les coûts.

Opportunité de marché - Expansion des applications d'IA dans les marchés émergents

Toutefois, il existe aussi de solides possibilités de développement de solutions de pathologie numérique basées sur l'IA. L'une de ces possibilités réside dans l'expansion des applications d'IA vers les marchés émergents. Alors que les économies développées de l'Ouest ont vu leur adoption initiale, souvent sous l'impulsion de grands centres de lutte contre le cancer et d'hôpitaux de recherche, les marchés émergents restent relativement inexploités. Ces régions sont confrontées à une charge de plus en plus lourde, comme le cancer, mais elles sont confrontées à des défis tels que la pénurie de pathologistes et le manque de ressources.

L'IA et la pathologie numérique offrent la promesse d'améliorer l'efficacité, les délais d'exécution et la précision du diagnostic. Les fournisseurs peuvent se concentrer sur le développement de solutions plus abordables et personnalisées ainsi que sur la recherche translationnelle applicable aux besoins en santé publique et aux infrastructures de soins de santé dans les pays en développement. Cela permettra à la technologie d'atteindre les régions qui ont le plus d'impact potentiel, ce qui entraînera des volumes et des revenus à long terme. Les partenariats avec les intervenants locaux seront importants pour faciliter des approches d'adoption personnalisées. Les marchés émergents offrent ainsi une importante possibilité de poursuivre la croissance du domaine de la pathologie numérique.

Insights, By End-Users: Increased focus on advanced medical education and research

In terms of end-users, academic institutions sub-segment contributes the highest share of 28.3% in the market owing to increased focus on advanced medical education and research. Integration of AI and advanced imaging techniques into curriculum and research projects has resulted in accelerated adoption of associated technologies.

A major factor propelling academic institutions segment is the need to impart hands-on experience and exposure to latest diagnostic practices to students. AI-based digital pathology solutions allow easy sharing of cases between faculty members and students which enhances learning outcomes. Adoption helps upgrade laboratory infrastructure as well as diagnostic capabilities of affiliated hospitals.

Growing public-private partnerships encourage academic centers to modernize facilities for collaborative research. AI algorithms developed using large datasets can be utilized to study disease mechanisms and boost efficacy of new drug development process. Research grants from government as well as private players promote equipping labs with cutting-edge tools. Integration of digital assets also aids publication of landmark studies.

Rising competitive pressure motivates institutions to focus on differentiating education programs. Advanced training in AI-powered analysis improves employability of graduates in rapidly evolving healthcare industry. Positive reputation boost associated with innovative research attracts talent as well as external funding. This establishes long term advantage over counterparts with conventional methodologies.

Insights, By Area of Application: Benefits in workflow optimization and improved clinical decision making

In terms of area of application, diagnostics sub-segment contributes the highest share of 48.2% in the market owing to benefits in workflow optimization and improved clinical decision making. Diagnostics form the major application area for AI-based digital pathology owing to benefits in optimization of workflow as well as clinical decision-making process. Transition from conventional microscopic analysis to automated image scanning and interpretation improves efficiency multifold.

Pathologists are able to rapidly scan huge volume of slides and concentrate only on cases that warrant detailed evaluation. AI prioritizes urgent/suspicious cases to top of workflow. This ensures on-time reviews and reporting without compromising accuracy. Streamlined workflow allows optimal utilization of limited diagnostic resources.

Advanced AI algorithms match stained slide patterns to vast dataset of known disease characteristics with very high accuracy. Computer-assisted diagnosis augments diagnostic abilities of pathologists. Integration of patient history data further enhances clinical context. This fosters more consistent and objective diagnosis even for rare or complex cases.

AI solutions also enable quantitative analysis of biomarkers/indicators and generation of detailed reports. Standardization achieved through digitization and automation of quantitative methods aids multidisciplinary care decisions. Retrospective analysis of archival data or sequential samples is easy using AI-powered search tools.

In view of above advantages in turnaround time reduction, workload management, diagnostic consistency and treatment tracking - diagnostic application segment dominates AI-based digital pathology market currently and adoption is expected to accelerate further with improving accuracy and capabilities of deep learning models.

Les principaux acteurs du marché de la pathologie numérique basée sur l'IA sont Aiforia Technologies, Akoya Biosciences, Ibex Medical Analytics, Indica Labs, PathAI, PROSCIA, Roche Tissue Diagnostics et Visiopharm.