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.

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.

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.