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.

Les joueurs se sont concentrés sur l'innovation continue dans leurs offres de produits pour fournir des capacités de diagnostic et d'analyse améliorées. Par exemple, Philips a introduit la solution de pathologie IntelliSite en 2019, qui utilise l'IA et les algorithmes d'apprentissage profond pour analyser les images de pathologie numérique et extraire des données quantitatives pour aider les pathologistes. Cette solution analyse des images de diapositives entières jusqu'à 50 fois plus rapidement que les méthodes classiques.

Les entreprises ont collaboré avec des laboratoires de pathologie, des hôpitaux et des instituts de recherche pour faire progresser l'utilisation de la pathologie numérique de l'IA et valider leurs solutions. Par exemple, en 2020, Proscia s'est associée à l'hôpital Johns Hopkins pour déployer sa plateforme d'analyse d'images d'IA, Cortex, sur leur réseau de pathologies. Ces partenariats aident à accélérer l'adoption clinique et la validation des solutions d'IA.

Les principaux acteurs ont acquis des startups travaillant sur des solutions innovantes d'IA et de pathologie numérique pour améliorer leur portefeuille de produits. Par exemple, en 2019, Philips a acquis IntelliSite pour renforcer sa position dans le diagnostic de précision en utilisant l'IA et l'apprentissage automatique. De même, Roche Diagnostics a acquis Ventana Medical Systems en 2019, un leader dans le diagnostic de cancer tissulaire, pour intégrer la pathologie numérique et l'IA dans leurs offres.

Les entreprises se concentrent sur l'élargissement de leur empreinte géographique, en particulier sur les marchés à forte croissance comme l'Asie-Pacifique et le Moyen-Orient, pour tirer parti de la demande croissante. Par exemple, l'unité d'affaires en pathologie numérique de Nikon a augmenté ses activités internationales de 25 % en 2021 en s'étendant à des pays comme la Chine, le Brésil et l'Inde.

Perspectives, par les utilisateurs finals: Une attention accrue à la formation médicale avancée et à la recherche

En ce qui concerne les utilisateurs finals, le sous-segment des établissements universitaires représente la part la plus élevée de 28,3 % sur le marché en raison de l'accent accru mis sur la formation et la recherche médicales avancées. L'intégration des techniques d'IA et d'imagerie avancée dans les programmes d'études et les projets de recherche a permis d'accélérer l'adoption des technologies associées.

L'un des principaux facteurs qui propulsent le segment des établissements universitaires est la nécessité de transmettre aux étudiants l'expérience pratique et l'exposition aux pratiques diagnostiques les plus récentes. Les solutions de pathologie numérique basées sur l'IA permettent un partage facile des cas entre les membres du corps professoral et les étudiants qui améliore les résultats d'apprentissage. L'adoption aide à améliorer l'infrastructure de laboratoire ainsi que les capacités diagnostiques des hôpitaux affiliés.

Les partenariats public-privé croissants encouragent les centres universitaires à moderniser les installations de recherche collaborative. Les algorithmes d'IA mis au point à l'aide de grands ensembles de données peuvent être utilisés pour étudier les mécanismes des maladies et stimuler l'efficacité du processus de développement de nouveaux médicaments. Les subventions de recherche du gouvernement et des acteurs privés favorisent l'équipement des laboratoires avec des outils de pointe. L'intégration des actifs numériques facilite également la publication d'études historiques.

La pression concurrentielle croissante incite les établissements à se concentrer sur la différenciation des programmes d'éducation. Une formation avancée en analyse assistée par l'IA améliore l'employabilité des diplômés dans l'industrie de la santé en évolution rapide. Une réputation positive accrue associée à la recherche novatrice attire des talents ainsi que des fonds externes. Cela crée un avantage à long terme par rapport aux méthodes classiques.

Perspectives, par domaine d'application : Avantages de l'optimisation des flux de travail et amélioration de la prise de décisions cliniques

En termes de domaine d'application, le sous-segment de diagnostics représente la part la plus élevée de 48,2% sur le marché en raison des avantages de l'optimisation des flux de travail et de l'amélioration de la prise de décision clinique. Les diagnostics constituent le principal domaine d'application de la pathologie numérique basée sur l'IA en raison des avantages de l'optimisation des flux de travail ainsi que du processus décisionnel clinique. La transition de l'analyse microscopique conventionnelle à l'analyse et à l'interprétation automatisées de l'image améliore l'efficacité multiplie.

Les pathologistes sont en mesure de scanner rapidement un volume énorme de diapositives et de se concentrer uniquement sur des cas qui justifient une évaluation détaillée. L'IA priorise les cas urgents/suspicieux au sommet du flux de travail. Cela garantit des examens et des rapports à temps sans compromettre l'exactitude. Un flux de travail simplifié permet une utilisation optimale de ressources diagnostiques limitées.

Les algorithmes avancés de l'IA correspondent à de vastes données sur les caractéristiques des maladies connues avec une très grande précision. Le diagnostic assisté par ordinateur augmente les capacités diagnostiques des pathologistes. L'intégration des données sur les antécédents des patients améliore encore le contexte clinique. Cela favorise un diagnostic plus cohérent et objectif, même dans les cas rares ou complexes.

Les solutions d'IA permettent également d'analyser quantitativement les biomarqueurs/indicateurs et de produire des rapports détaillés. La normalisation obtenue par la numérisation et l'automatisation des méthodes quantitatives aide à prendre des décisions en matière de soins multidisciplinaires. L'analyse rétrospective de données d'archives ou d'échantillons séquentiels est facile à utiliser avec des outils de recherche alimentés par l'IA.

Compte tenu des avantages ci-dessus en matière de réduction des délais d'exécution, la gestion de la charge de travail, la cohérence des diagnostics et le suivi des traitements - le segment des applications diagnostiques domine actuellement le marché de la pathologie numérique basée sur l'IA et l'adoption devrait s'accélérer davantage en améliorant la précision et les capacités des modèles d'apprentissage approfondi.

• L'intégration de l'IA dans la pathologie numérique transforme les flux de travail traditionnels, permettant des diagnostics plus précis et un traitement efficace des images de pathologie. La tendance à tirer parti de l'IA pour l'analyse automatisée de l'image devrait continuer à stimuler la croissance du marché. Les entreprises adoptent de plus en plus des solutions alimentées par l'IA pour rester concurrentielles, et le marché devrait connaître d'importants progrès technologiques au cours de la prochaine décennie.

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.