Il mercato della patologia digitale basato sull'AI è stimato in USD 1.1 Bn nel 2024 e si prevede di raggiungere USD 1.8 Bn entro il 2031, crescita a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) dell'8,3% dal 2024 al 2031. L'incorporazione crescente di AI e la digitalizzazione dei flussi di lavoro patologico insieme alla domanda di diagnosi più accurata e più rapida sta alimentando la crescita di questo mercato.

Il mercato testimonia tendenze positive con la crescente adozione di patologia digitale per migliorare l'efficienza del flusso di lavoro nelle strutture sanitarie. I giocatori chiave stanno investendo nello sviluppo di algoritmi e sistemi basati sull'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale più avanzati per ottenere una quota maggiore. Diversi ospedali e centri diagnostici stanno anche sostituendo la microscopia tradizionale con la patologia digitale per soddisfare le crescenti esigenze di diagnosi.

Driver di mercato - Aumentare l'adozione di strumenti diagnostici AI-driven in patologia

I patologi stanno adottando sempre più strumenti diagnostici basati su AI per migliorare il flusso di lavoro e fornire diagnosi più accurate. L'analisi istopatica dell'immagine comporta l'esame di diapositive del tessuto sotto un microscopio per rilevare le malattie. Tuttavia, l'analisi manuale di centinaia di immagini ad alta risoluzione in un breve periodo di tempo è un processo noioso e privo di errori. Inoltre, l'accuratezza dipende notevolmente dall'esperienza patologo e dai livelli di fatica. L'intelligenza artificiale ha dimostrato la capacità di analizzare le immagini di patologia digitale molto più velocemente degli esseri umani e di rilevare sottili schemi visivi che possono essere mancati dall'occhio nudo. Molte startup e grandi aziende tecnologiche stanno ora sviluppando sistemi basati su AI che possono essere formati su vasti dataset di immagini per riconoscere complesse caratteristiche morfologiche. Una volta convalidati nelle impostazioni cliniche, questi strumenti sono previsti per aumentare significativamente le capacità diagnostiche dei patologi.

Molti primi adottivi hanno segnalato la riduzione del tempo di revisione diagnostica e il miglioramento della coerenza dei rapporti attraverso le applicazioni AI. Per esempio, uno studio pionieristico ha dimostrato che un sistema AI potrebbe analizzare le immagini di scivolo intero di campioni di biopsia e rilevare con precisione il cancro al seno con un livello di competenza paragonabile a patologi esperti. Questo ha aiutato i patologi a dare priorità ai casi difficili che necessitano della loro revisione urgente. In un altro studio, un microscopio virtuale alimentato dall'IA legge biopsie della prostata per il grading di Gleason del cancro della prostata più veloce di patologi di solito non compromette l'accuratezza. Tali vantaggi sono interessanti ospedali e laboratori diagnostici per investire nel flusso di lavoro di patologia digitale insieme ad algoritmi basati su AI. I venditori stanno inoltre ottimizzando le loro piattaforme per integrarsi senza soluzione di continuità con i Sistemi Informativi di laboratorio, così come Electronic Health Records per un migliore processo decisionale clinico.

Driver di mercato - Prevalenza crescente di malattie croniche che richiedono soluzioni diagnostiche avanzate

Malattie croniche come il cancro, le malattie cardiovascolari e il diabete sono in aumento in tutto il mondo a causa di popolazioni di invecchiamento e stili di vita cambianti. Solo l'incidenza del cancro è prevista per continuare ad aumentare significativamente nei prossimi decenni. Il trattamento e la gestione delle condizioni croniche mettono una tremenda tensione sui sistemi sanitari sia finanziariamente che in termini di requisiti di forza lavoro. Allo stesso tempo, il rilevamento precoce attraverso la diagnostica accurata può in particolare migliorare i risultati della salute in molte malattie croniche. Ciò richiede laboratori di patologia per esaminare regolarmente un numero sempre crescente di campioni mantenendo elevati standard di qualità e tempi di consegna. Le applicazioni AI sono adatte per aiutare ad affrontare queste sfide migliorando l'efficienza e l'efficacia dei flussi di lavoro diagnostici.

Gli algoritmi avanzati di machine learning possono estrarre informazioni da immagini patologiche complesse più oggettivamente che gli esseri umani per sostenere i programmi di screening del cancro del primo stadio. Allo stesso modo, gli strumenti AI possono aiutare i medici ad arrivare a decisioni di trattamento più rapide per i pazienti affetti da malattie cardiache attraverso l'analisi computazionale delle diapositive dei tessuti cardiovascolari digitalizzate. Oltre ad aiutare la diagnosi primaria, l'IA consente anche la prognosi e il monitoraggio computer-aided delle risposte di trattamento in condizioni croniche nel tempo basato su record di salute longitudinale. Questo presenta opportunità per approcci di cura più personalizzati. I laboratori diagnostici, quindi, stanno valutando in modo proattivo le soluzioni digitali alimentate dall'IA per scalare le loro operazioni in modo conveniente per far fronte a crescenti volumi di casi di malattia cronica, continuando a fornire livelli di precisione e affidabilità esperti previsti nel settore sanitario.

Market Challenge - costi elevati associati ai sistemi di patologia basati su AI

Una delle principali sfide che attualmente influiscono sulla crescita del mercato della patologia digitale basata sull'intelligenza artificiale è l'elevato costo associato all'implementazione di tali sistemi. L'installazione di sistemi di imaging di diapositive e l'infrastruttura di calcolo e di intelligenza artificiale di accompagnamento richiede una spesa significativa di capitale che molti ospedali e laboratori, soprattutto quelli nei centri più piccoli o nei paesi in via di sviluppo, potrebbero non essere in grado di permettersi attualmente. La necessità di digitalizzare intere librerie di scorrimento istopatologia retroattivamente contribuisce anche a rendere questi sistemi costosi da distribuire inizialmente. Mentre i costi operativi a lungo termine in termini di lavoro e materiali di consumo sono ridotti con patologia digitale, persuadendo gli stakeholder a fare un investimento così grande upfront continua ad essere impegnativo. I rendimenti su tali investimenti potrebbero anche non essere immediatamente chiari. Le questioni di affidabilità sono quindi un blocco stradale critico che deve essere affrontato per consentire un'adozione più ampia di questa tecnologia promettente a livello globale. Patologi e laboratori di formazione nella gestione e nell'interpretazione delle immagini digitali contribuiscono anche ad aumentare i costi.

Opportunità di mercato - Espansione delle applicazioni AI nei mercati emergenti

Tuttavia, esistono anche opportunità robuste per la crescita di soluzioni di patologia digitale basate su AI. Una tale opportunità risiede nell'espansione delle applicazioni AI nei mercati emergenti. Mentre le economie sviluppate in Occidente hanno visto l'assorbimento iniziale di tale tecnologia, spesso guidato da grandi centri di cancro e ospedali di ricerca, i mercati emergenti rimangono relativamente non catturati. Queste regioni stanno vivendo crescenti oneri di malattia come il cancro, ma affrontano sfide come la mancanza di patologi e la mancanza di risorse.

L'intelligenza artificiale e la patologia digitale offrono la promessa di migliorare l'efficienza, i tempi di svolta e l'accuratezza della diagnosi. I venditori possono concentrarsi sullo sviluppo di soluzioni più convenienti e personalizzate, nonché sulla ricerca traduttiva applicabile alle esigenze sanitarie e alle infrastrutture sanitarie pubbliche nei paesi in via di sviluppo. Ciò consentirà alla tecnologia di raggiungere regioni con il massimo impatto potenziale, volumi di guida e ricavi a lungo termine. I partenariati con le parti interessate locali saranno importanti per facilitare approcci di adozione personalizzati. I mercati emergenti presentano così un'area di opportunità sostanziale per una crescita continua del dominio della patologia digitale.

I giocatori si sono concentrati sull'innovazione continua nelle loro offerte di prodotto per fornire funzionalità di diagnostica e analisi migliorate. Ad esempio, Philips ha introdotto IntelliSite Pathology Solution nel 2019, che utilizza algoritmi di apprendimento intensivo e AI per analizzare immagini di patologia digitale ed estrarre dati quantitativi per aiutare i patologi. Questa soluzione analizza immagini di scorrimento intere fino a 50x più velocemente dei metodi convenzionali.

Le aziende hanno collaborato con laboratori di patologia, ospedali e istituti di ricerca per far progredire l'uso della patologia digitale AI e convalidare le loro soluzioni. Ad esempio, nel 2020, Proscia ha collaborato con The Johns Hopkins Hospital per implementare la sua piattaforma di analisi delle immagini AI, Cortex, attraverso la loro rete di patologia. Tali partnership aiutano ad accelerare l'adozione clinica e la convalida delle soluzioni AI.

I principali giocatori hanno acquisito startup che lavorano su soluzioni innovative di patologia AI e digitale per migliorare i loro portafogli di prodotti. Ad esempio, nel 2019, Philips ha acquisito IntelliSite per rafforzare la sua posizione nel business della diagnosi di precisione utilizzando AI e machine learning. Allo stesso modo, Roche Diagnostics ha acquisito Ventana Medical Systems nel 2019, leader nella diagnosi del cancro basata sui tessuti, per integrare la patologia digitale e l'intelligenza artificiale nelle loro offerte.

Le aziende si concentrano sull'espansione della loro impronta geografica, soprattutto nei mercati ad alta crescita come Asia Pacifico e Medio Oriente, per capitalizzare sulla crescente domanda. Per esempio, l'unità digitale di patologia di Nikon ha aumentato il suo business internazionale del 25% nel 2021 espandendosi in paesi come Cina, Brasile e India.

Insights, By End-Users: maggiore attenzione all'istruzione medica avanzata e alla ricerca

In termini di utenti finali, il sotto-segmento delle istituzioni accademiche contribuisce alla quota più alta del 28,3% del mercato a causa di una maggiore attenzione all'istruzione medica avanzata e alla ricerca. L'integrazione dell'intelligenza artificiale e le tecniche avanzate di imaging nei progetti di curriculum e di ricerca ha portato all'adozione accelerata delle tecnologie associate.

Un fattore importante che spinge il segmento delle istituzioni accademiche è la necessità di impartire esperienza pratica e l'esposizione alle più recenti pratiche diagnostiche agli studenti. Le soluzioni di patologia digitale basate su AI consentono una facile condivisione dei casi tra docenti e studenti che migliorano i risultati di apprendimento. L'adozione aiuta a migliorare l'infrastruttura di laboratorio e le capacità diagnostiche degli ospedali affiliati.

Crescere partenariati pubblici-privati incoraggiano i centri accademici a modernizzare le strutture per la ricerca collaborativa. Gli algoritmi AI sviluppati utilizzando grandi dataset possono essere utilizzati per studiare i meccanismi della malattia e aumentare l'efficacia del nuovo processo di sviluppo della droga. I contributi di ricerca da parte del governo e dei giocatori privati promuovono l'attrezzaggio di laboratori con strumenti all'avanguardia. L'integrazione dei beni digitali aiuta anche la pubblicazione di studi di riferimento.

Aumentare la pressione competitiva motiva le istituzioni a concentrarsi sulla differenziazione dei programmi di istruzione. La formazione avanzata nell'analisi basata sull'intelligenza artificiale migliora l'occupabilità dei laureati nel settore sanitario in rapida evoluzione. La reputazione positiva spinta associata a ricerca innovativa attira talento e finanziamento esterno. Ciò stabilisce il vantaggio a lungo termine su controparti con metodologie convenzionali.

Insights, By Area of Application: Vantaggi nell'ottimizzazione del flusso di lavoro e miglioramento del processo decisionale clinico

In termini di area di applicazione, il sotto-segmento diagnostico contribuisce alla quota più alta del 48,2% nel mercato a causa dei benefici dell'ottimizzazione del flusso di lavoro e del miglioramento del processo decisionale clinico. La diagnostica forma l'area di applicazione principale per la patologia digitale basata su AI a causa dei benefici nell'ottimizzazione del flusso di lavoro e del processo decisionale clinico. La transizione dall'analisi microscopica convenzionale alla scansione automatizzata dell'immagine e l'interpretazione migliora l'efficienza multifold.

I patologi sono in grado di scansionare rapidamente enorme volume di diapositive e concentrarsi solo su casi che garantiscono una valutazione dettagliata. AI prioritizza casi urgenti / dispregiati in cima al flusso di lavoro. Questo garantisce recensioni e report on-time senza compromettere l'accuratezza. Flusso di lavoro semplificato consente un utilizzo ottimale delle risorse diagnostiche limitate.

Algoritmi AI avanzati corrispondono a modelli di diapositive macchiati a un vasto set di dati di caratteristiche di malattia conosciute con altissima precisione. Aumenti di diagnosi assistiti da computer abilità diagnostiche di patologi. L'integrazione dei dati della storia del paziente migliora ulteriormente il contesto clinico. Questo favorisce una diagnosi più coerente e obiettiva anche per casi rari o complessi.

Le soluzioni AI consentono anche l'analisi quantitativa di biomarcatori/indicatori e la generazione di report dettagliati. La normalizzazione ottenuta attraverso la digitalizzazione e l'automazione di metodi quantitativi aiuta decisioni di assistenza multidisciplinare. L'analisi retrospettiva dei dati di archivio o dei campioni sequenziali è facile utilizzando strumenti di ricerca basati su AI.

In considerazione dei vantaggi di cui sopra nella riduzione del tempo a turnaround, la gestione del carico di lavoro, la coerenza diagnostica e il monitoraggio del trattamento - segmento di applicazione diagnostica domina il mercato di patologia digitale basato su AI attualmente e l'adozione è prevista per accelerare ulteriormente con il miglioramento della precisione e delle capacità dei modelli di apprendimento profondo.

• L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella patologia digitale sta trasformando i flussi di lavoro tradizionali, consentendo diagnosi più accurate e un'efficace elaborazione delle immagini di patologia. La tendenza a sfruttare l'IA per l'analisi automatizzata delle immagini dovrebbe continuare a guidare la crescita del mercato. Le aziende stanno adottando sempre più soluzioni AI-powered per rimanere competitivi, e il mercato è previsto per testimoniare significativi progressi tecnologici nel prossimo decennio.

I principali attori operanti nel mercato della patologia digitale basata sull'intelligenza artificiale includono Aiforia Technologies, Akoya Biosciences, Ibex Medical Analytics, Indica Labs, PathAI, PROSCIA, Roche Tissue Diagnostics e Visiopharm.