AIベースのデジタル病態市場 トレンド

市場ドライバ - 病理学におけるAI主導の診断ツールの採用の増加

病理学者はAI主導の診断ツールを採用し、ワークフローを強化し、より正確な診断を実現します。 病理学的画像分析は、疾患を検出するために顕微鏡の下で組織のスライドを調べることを含みます。 しかし、短時間で大量の高解像度画像を手動で分析することは、面倒でエラーが発生しやすいプロセスです。 また、病理士の経験と疲労レベルにより精度が大きく左右されます。 人工知能は、人間よりもはるかに高速なデジタル病理画像を分析し、裸眼で見逃す可能性のある微妙な視覚パターンを検出する能力を実証しました。 複数のスタートアップや大型テクノロジー企業が、複雑な形態学的機能を認識するために、広大な画像データセットで訓練できるAIベースのシステムを開発しています。 臨床設定で検証されると、これらのツールは、かなりの拡張病理学の診断機能に期待されます。

多くの早期採用担当者は、AIアプリケーションによるレポートの一貫性の診断レビュー時間と改善の減少を報告しました。 たとえば、先駆的な研究では、AIシステムが生検試料のスライド画像全体を分析し、経験豊富な病理学者に匹敵する専門知識を持つ母乳がんを正確に検出できることを示しています。 これは、病理学者が急激なレビューを必要とする困難なケースを優先するのを助けました。 別の研究では、AI搭載の仮想顕微鏡は、前立腺がんのGleason グラデーションの前立腺バイオピースを読み取り、病理学者よりも高速に高速化します。 このような実証済みの利点は、AIベースのアルゴリズムとともに、デジタル病理学ワークフローに投資する病院や診断研究所を説得しています。 ベンダーはまた、研究室情報システムとより優れた臨床意思決定のための電子健康記録とシームレスに統合するために、プラットフォームを最適化しています。

市場ドライバ - 慢性疾患の優先順位を上げる高度な診断ソリューション

がん、心血管疾患、糖尿病などの慢性疾患は、高齢化や生活習慣の変化に世界的に上昇しています。 がんの発生だけでは、今後10年間で大幅な増加を続けていく予定です。 慢性疾患の治療と管理は、経済的だけでなく、労働力の要件の面で、医療システムの途方もない緊張を置きます。 同時に、正確な診断による早期検出は、多くの慢性疾患における健康的結果を改善することができません。 これは、品質と納期の最高基準を維持しながら、継続的に成長するサンプルの数を調べるために病理学研究所が必要である。 AIアプリケーションは、診断ワークフローの効率性と有効性を高めることで、これらの課題に対処するのに適しています。

高度な機械学習アルゴリズムは、ヒトよりも、複雑な病理学的画像からの洞察を抽出し、早期がんスクリーニングプログラムをサポートすることができます。 同様に、AIツールは、臨床医は、デジタル化心血管組織のスライドの計算分析を通じて、心臓病患者の迅速な治療決定に役立ちます。 第一次診断とは別に、AIは、子宮頸部の健康記録に基づいて、慢性疾患における治療応答のコンピュータ補助および監視を可能にします。 よりパーソナライズされたケアアプローチのための機会を提示します。. したがって、診断ラボは、AIを搭載したデジタルソリューションを積極的に評価し、慢性疾患症例のボリュームを増加させ、医療において期待される精度と信頼性のエキスパートレベルを継続的に提供するために費用効果の高い操作をスケールアップしています。

市場課題 - AI ベースの病態システムに関連するコストが高い

現在AIベースのデジタル病態市場の成長に影響を及ぼす大きな課題の1つは、そのようなシステムを実装する関連性の高いコストです。 スライドイメージングシステム全体をセットアップし、AIとコンピューティングインフラストラクチャは、多くの病院やラボ、特に小規模なセンターや途上国では、現在余裕がない可能性がある重要な資本支出を必要とします。 ヒストパソロジーのスライドライブラリ全体を遡及させる必要性は、これらのシステムを初期にデプロイするのに高価にすることに貢献します。 労働と消耗品の面での長期運用コストはデジタル病理で削減されますが、このような大きな投資を継続するために利害関係者を説得することは困難です。 そのような投資に対するリターンもすぐにはっきりしないかもしれません。 そのため、この有望な技術の広範な採用を可能にするために対処する必要がある重要なロードブロックです。 デジタル画像の処理と解釈におけるトレーニングの病理学者や研究室もコストアップに貢献します。

市場機会 - 新興市場におけるAIアプリケーションの拡大

しかし、AIベースのデジタル病理学ソリューションの成長に強いチャンスもあります。 そのような機会の一つは、新興市場へのAIアプリケーションの拡大にあります。 西の経済は、このような技術の初期の取組を見てきましたが、主要ながんセンターと研究病院によってしばしば急上昇し、新興市場は比較的未然に見られてきました。 これらの地域は、がんなどの病気の負担が高まっていますが、病理学の不足や資源不足などの課題に直面しています。

AIとデジタルの病理学は、診断の効率性、納期、精度を向上させるという約束を提供します。 ベンダーは、開発途上国の公衆衛生ニーズや医療インフラに適用される、より手頃な価格でカスタマイズされたソリューションや翻訳研究を開発することに集中することができます。 これにより、技術は、長期的に最も高い潜在的影響、運転量および収益を持つ地域に到達することができます。 地域の利害関係者とのパートナーシップは、カスタマイズされた採用アプローチを促進するために重要です。 このように、新興市場は、デジタル病態領域の継続的な成長のための実質的な機会領域を示しています。