AI 기반 디지털 병리 시장은 추정됩니다. 2024년 USD 1.1 Bn 견적 요청 2031년 USD 1.8 Bn, 합성 연간 성장률 증가 (CAGR) 의 8.3% 에서 2031. 더 정확하고 빠른 진단을 위한 수요와 더불어 AI 및 디지털화의 통합은 이 시장의 성장을 연료로 하고 있습니다.

시장은 디지털 병리의 증가 채택과 긍정적 인 추세를 목격하고 의료 시설의 워크플로우 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 주요 플레이어는 고급 AI 및 기계 학습 기반 알고리즘 및 시스템을 개발하여 주요 공유를 얻을 수 있습니다. 몇몇 병원 및 진단 센터는 또한 진단 필요를 충족시키기 위하여 디지털 방식으로 병리학을 가진 전통적인 현미경 검사를 대체합니다.

Market Driver - Pathology의 AI 기반 진단 도구의 채택 증가

Pathologists는 점점 AI 기반 진단 도구를 채택하여 워크플로를 향상시키고 더 정확한 진단을 제공합니다. Histopathological 이미지 분석은 질병을 검출하기 위해 현미경의 밑에 시험 조직 활주를 포함합니다. 그러나, 수동으로 짧은 시간에 고해상도 이미지의 수백을 분석하는 것은 tedious 및 오류 증거 과정입니다. 또한, 정확도는 병리학의 경험 및 피로 수준에 매우 달려 있습니다. 인공 지능은 인간의보다 훨씬 더 빠른 디지털 병리 이미지를 분석 할 수있는 능력을 입증하고 육안 눈에 의해 놓칠 수있는 미묘한 시각 패턴을 감지. 여러 스타트업과 대형 기술 기업들은 이제 복잡한 형태를 인식하기 위해 광대한 이미지 데이터셋에 훈련될 수 있는 AI 기반 시스템을 개발하고 있습니다. 임상 설정에서 검증되면이 도구는 두드러지게 augment pathologists의 진단 기능으로 예상됩니다.

많은 초기 채택자는 AI 응용 프로그램을 통해 보고서의 일관성에서 진단 검토 시간과 개선에 대한 감소를보고했습니다. 예를 들어, 선구적인 연구에 따르면 AI 시스템은 생물성 샘플의 전체 슬라이드 이미지를 분석 할 수 있으며, 특히 숙련 된 병리학에 적합한 전문 지식을 가진 모유 암을 감지합니다. 이 연구자들은 긴급한 검토를 필요로하는 어려운 사례를 우선적으로 돕습니다. 다른 연구에서, AI-powered 가상 현미경은 전립선 암의 Gleason grading를 위한 전립선 biopsies를 읽었습니다 일반적으로 정확도에 손상 없이 합니다. 이러한 입증 된 장점은 병원 및 진단 실험실에서 AI 기반 알고리즘과 함께 디지털 병리 워크에 투자합니다. Vendors는 또한 실험실 정보 시스템뿐만 아니라 더 나은 임상 결정 만들기를 위한 전자 건강 기록과 원활히 통합 할 수있는 플랫폼을 최적화합니다.

시장 드라이버 - 만성 질환의 상승 예비 능력은 고급 진단 솔루션을 필요로

암, 심혈관 질환 및 당뇨병과 같은 만성 질환은 노화 인구와 생활 습관을 변화시키기 위해 전 세계적으로 상승했습니다. 암 발현은 수십 년 동안 크게 증가 할 것으로 예상됩니다. 만성 질환의 치료 및 관리는 의료 시스템에 대한 엄청난 균류뿐만 아니라 인력 요구 사항의 관점에서. 동시에 정확한 진단을 통해 조기 검출은 많은 만성 질환에서 건강 결과를 향상시킬 수 있습니다. 이 necessitates 병리학 실험실은 질과 반환 시간의 가장 높은 기준을 유지하면서 일상적으로 샘플의 상승 수를 검사합니다. AI 응용 프로그램은 진단 워크플로우의 효율성과 효율성을 강화함으로써 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

고급 기계 학습 알고리즘은 복잡한 병리학 이미지의 통찰력을 인체보다 더 객관적으로 추출하여 초기 암 검사 프로그램을 지원합니다. 마찬가지로, AI 도구는 clinicians가 디지털 심혈관 조직 슬라이드의 계산 분석을 통해 심장 질환 환자의 빠른 치료 결정에 도착 할 수 있습니다. 1 차 진단 외에도 AI는 장기간의 건강 기록을 기반으로 만성 질환의 치료 응답을 모니터링 할 수 있습니다. 더 많은 개인화 된 배려 접근을위한 기회를 제공합니다. 진단 실험실은, 그러므로, 건강 관리에서 예상된 정확도와 신뢰성의 전문가 수준을 전달하는 동안 만성 질병 케이스 양으로 극복하기 위하여 그들의 가동 비용 효과적이게 증가하기 위하여 AI 강화한 디지털 방식으로 해결책을 평가하고 있습니다.

Market Challenge - AI 기반 병리 시스템과 관련된 높은 비용

AI 기반 디지털 병리 시장의 성장에 영향을 미치는 주요 과제 중 하나는 이러한 시스템 구현과 관련된 높은 비용입니다. 전체 슬라이드 이미징 시스템 및 동반 AI 및 컴퓨팅 인프라를 설정하면 많은 병원 및 실험실, 특히 소규모 센터 또는 개발 국가에서는 상당한 자본 지출이 필요하며 현재 비용을 절감 할 수 없습니다. 심리학 슬라이드 라이브러리 전체를 디지털화 할 필요는 retroactively 또한 초기 배포에 비싼이 시스템을 만들기 위해 기여. 노동과 소모품의 장기 운영 비용은 디지털 병리로 감소됩니다. 이러한 대형 상륙 투자가 계속 도전하기 위해 persuading stakeholders. 이러한 투자 수익은 즉시 명확하지 않을 수도 있습니다. Affordability 문제점은 따라서 이 유망한 기술의 광대한 채택을 허용하기 위하여 해결될 필요가 있는 긴요한 Roadblock입니다. 교육 병리학 및 실험실 처리 및 디지털 이미지 해석도 비용 증가에 기여합니다.

Market Opportunity - 신흥 시장에서 AI 애플리케이션 확장

그러나 AI 기반 디지털 병리 솔루션의 성장을위한 강력한 기회가 있습니다. 이러한 기회는 AI 애플리케이션의 확장에 있습니다. 서쪽에 있는 economies를 개발하는 동안에는 그런 기술의 처음 입구가 보였습니다, 수시로 중요한 암 센터 및 연구 병원에 의해, 신흥 시장은 상대적으로 untapped 남아 있습니다. 이 지역은 암과 같은 질병 부담을 경험하지만 병리학 및 자원 부족과 같은 얼굴 문제.

AI 및 디지털 병리학은 효율성, 턴어라운드 시간 및 진단의 정확도 향상의 약속을 제공합니다. Vendors는 보다 저렴하고 사용자 정의된 솔루션을 개발하는 데 초점을 맞추고 있으며, 국가 개발의 공공 보건 요구 및 의료 인프라에 대한 번역 연구도 가능합니다. 이 기술은 높은 잠재적 인 충격, 운전 볼륨 및 긴 실행에 수익을 도달 할 수 있습니다. 현지 이해 관계자와의 파트너십은 맞춤형 채택 접근 방식을 촉진하는 것이 중요합니다. Emerging 시장은 디지털 병리 도메인의 지속적인 성장을 위한 실질적인 기회를 제공합니다.

플레이어는 향상된 진단 및 분석 기능을 제공하기 위해 제품의 지속적인 혁신에 중점을 둡니다. 예를 들어 Philips는 AI 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 디지털 병리 이미지를 분석하고 병리학자를 지원하는 quantitative 데이터를 추출합니다. 이 솔루션은 기존 방법보다 50x까지 전체 슬라이드 이미지를 분석합니다.

기업은 Pathology 실험실, 병원 및 연구 기관과 파트너십을 맺고 AI 디지털 병리의 사용을 사전에 확인하고 솔루션을 검증했습니다. 예를 들어, 2020에서 Proscia는 Johns Hopkins Hospital과 협력하여 AI 이미지 분석 플랫폼, Cortex를 배포합니다. 이러한 파트너십은 AI 솔루션의 임상 채택 및 검증을 가속화합니다.

Leading Player는 혁신적인 AI 및 디지털 병리 솔루션을 통해 제품 포트폴리오를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 2019에서 Philips는 IntelliSite를 인수하여 AI 및 기계 학습을 사용하여 정밀 진단 사업의 위치를 강화했습니다. 마찬가지로 Roche Diagnostics는 2019 년 Ventana Medical Systems를 인수하여 조직 기반 암 진단의 선두 주자로서 디지털 병리학 및 AI를 제공했습니다.

회사는 아시아 태평양과 중동과 같은 높은 성장 시장에서 지리적 발자국을 확장하여 수요를 늘릴 수 있습니다. 예를 들어, Nikon의 디지털 병리 사업 단위는 중국, 브라질 및 인도와 같은 국가로 확장하여 2021 년 25 %의 국제 비즈니스를 증가했습니다.

Insights, End-Users : 고급 의료 교육 및 연구에 중점을두고 있습니다.

최종 사용자의 관점에서, 학술 기관 보조금은 고급 의료 교육 및 연구에 중점을 두는 시장의 28.3%의 가장 높은 점유율에 기여합니다. curriculum 및 연구 프로젝트에 AI 및 고급 이미징 기술의 통합은 관련 기술의 가속화 된 채택으로 수행되었습니다.

주요 요인 추진 학문적인 기관 세그먼트는 학생들에 최신 진단 연습에 손에 경험 그리고 노출을 impart 필요가 있습니다. AI 기반 디지털 병리 솔루션은 학습 결과를 향상시킵니다. Adoption은 실험실 인프라뿐만 아니라 제휴 병원의 진단 기능을 향상시킵니다.

공공 민간 파트너십을 통해 학술 센터가 협업 연구에 대한 시설을 현대화하는 것을 권장합니다. 대형 데이터 세트를 사용하여 개발 된 AI 알고리즘은 질병 메커니즘을 연구하고 새로운 약물 개발 프로세스의 효능을 높일 수 있습니다. 정부의 연구 보조금뿐만 아니라 개인 플레이어는 최첨단 도구로 갖춰 실험실을 홍보합니다. 디지털 자산의 통합 또한 랜드 마크 연구의 출판.

경쟁력 있는 압력 동기 기관을 차별화 교육 프로그램에 초점을 맞추고 있습니다. AI-powered 분석의 고급 교육은 빠르게 진화 의료 산업에서 졸업생의 고용 능력을 향상시킵니다. 혁신적인 연구와 관련된 긍정적인 명성은 재능 뿐 아니라 외부 펀딩을 끌어냅니다. 이것은 기존의 방법론을 가진 반대에 장기 이점을 설치합니다.

Insights, By Area of Application: 워크플로우 최적화 및 향상된 임상 결정 만들기

애플리케이션의 영역에서, 진단 sub-segment는 워크플로우 최적화 및 향상된 임상 결정을 내릴 수있는 시장에서 48.2%의 가장 높은 점유율에 기여합니다. 진단은 AI 기반 디지털 병리학의 주요 응용 분야를 형성하여 워크플로우의 최적화뿐만 아니라 임상 의사 결정 과정의 이점을 제공합니다. 기존 현미경 분석에서 자동화된 이미지 스캐닝 및 해석에 이르기까지의 전환은 효율성 멀티 폴드를 향상시킵니다.

병리학은 신속하게 슬라이드의 거대한 볼륨을 검사하고 세부적인 평가를 보장하는 경우에만 집중할 수 있습니다. AI는 작업 흐름의 상단에 긴급 / 간접적인 사례를 우선합니다. 이것은 시간별 리뷰 및 보고를 보장합니다. 간소화된 작업 흐름은 제한된 진단 리소스의 최적의 활용을 가능하게 합니다.

고급 AI 알고리즘은 매우 높은 정확도로 알려진 질병 특성의 광대한 데이터 세트에 얼룩이 지는 슬라이드 패턴과 일치합니다. 컴퓨터 보조 진단 augments 병리학의 진단 능력. 환자 역사 자료의 통합은 더 임상적인 맥락을 강화합니다. 이것은 더 일관성 있고 객관적인 진단을 드물거나 복잡한 경우도 합니다.

AI 솔루션은 Biomarkers/indicators 및 상세한 보고서의 quantitative 분석도 가능하게 합니다. 표준화는 quantitative 방법 원조 multidisciplinary 배려 결정의 손가락화 그리고 자동화를 통해 달성했습니다. 아카이브 데이터 또는 순차적 샘플의 Retrospective 분석은 AI-powered 검색 도구를 사용하여 쉽습니다.

Turnaround 시간 감소, workload 관리, 진단 견실함 및 처리 추적에 있는 위 이점의 전망 - 진단 신청 세그먼트는 현재 AI 근거한 디지털 방식으로 병리 시장을 지배하고 채택은 깊은 학습 모형의 정확도 그리고 기능을 개량하기 위하여 더 많은 것을 가속할 것으로 예상됩니다.

• Digital Pathology의 AI 통합은 전통적인 워크플로우를 변환하고, 더 정확한 진단과 병리 이미지의 효율적인 처리를 가능하게 합니다. 자동화된 이미지 분석을 위한 AI를 활용한 추세는 시장 성장을 지속적으로 추진할 것으로 예상됩니다. 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 AI 전원 솔루션을 채택하고 시장은 향후 10 년 동안 중요한 기술 발전을 목격하기 위해 예상됩니다.

AI 기반 디지털 병리 시장에서 작동하는 주요 플레이어는 Aiforia Technologies, Akoya Biosciences, Ibex Medical Analytics, Indica Labs, PathAI, PROSCIA, Roche Tissue Diagnostics 및 Visiopharm을 포함합니다.