Рынок цифровых патологий на основе ИИ оценивается как $1,1 млрд в 2024 году Ожидается, что он достигнет $1,8 млрд к 2031 году, Растущий со сложным годовым темпом роста (CAGR) 8,3% с 2024 по 2031 год. Растущее внедрение ИИ и оцифровка рабочих процессов патологии наряду со спросом на более точную и быструю диагностику способствуют росту этого рынка.

На рынке наблюдаются положительные тенденции с ростом внедрения цифровой патологии для повышения эффективности рабочего процесса в медицинских учреждениях. Ключевые игроки инвестируют в разработку более продвинутых алгоритмов и систем на основе ИИ и машинного обучения, чтобы получить большую долю. Несколько больниц и диагностических центров также заменяют традиционную микроскопию цифровой патологией для удовлетворения растущих потребностей в диагностике.

Рыночный драйвер - Расширение внедрения диагностических инструментов на основе ИИ в патологии

Патологи все чаще используют диагностические инструменты, основанные на искусственном интеллекте, для улучшения рабочего процесса и постановки более точных диагнозов. Гистопатологический анализ изображений включает в себя изучение слайдов тканей под микроскопом для выявления заболеваний. Однако ручной анализ сотен изображений с высоким разрешением за короткий промежуток времени является утомительным и подверженным ошибкам процессом. Более того, точность сильно зависит от опыта патологоанатома и уровня усталости. Искусственный интеллект продемонстрировал способность анализировать цифровые изображения патологии гораздо быстрее, чем люди, и обнаруживать тонкие визуальные паттерны, которые могут быть пропущены невооруженным глазом. Несколько стартапов и крупных технологических компаний в настоящее время разрабатывают системы на основе ИИ, которые могут быть обучены на огромных наборах данных изображений для распознавания сложных морфологических особенностей. После проверки в клинических условиях эти инструменты, как ожидается, значительно увеличат диагностические возможности патологов.

Многие ранние пользователи сообщили о сокращении времени диагностического обзора и улучшении согласованности отчетов с помощью приложений ИИ. Например, новаторское исследование показало, что система ИИ может анализировать целые слайд-изображения образцов биопсии и точно обнаруживать рак молочной железы с уровнем знаний, сопоставимым с опытными патологами. Это помогло патологам расставить приоритеты в сложных случаях, требующих срочного рассмотрения. В другом исследовании виртуальный микроскоп с искусственным интеллектом считывал биопсию простаты для оценки Глисона рака предстательной железы быстрее, чем патологоанатомы обычно делают без ущерба для точности. Такие доказанные преимущества заставляют больницы и диагностические лаборатории инвестировать в цифровой патологический рабочий процесс вместе с алгоритмами на основе ИИ. Продавцы также оптимизируют свои платформы для интеграции с лабораторными информационными системами и электронными медицинскими записями.

Рыночный драйвер - Рост распространенности хронических заболеваний, требующих передовых диагностических решений

Хронические заболевания, такие как рак, сердечно-сосудистые заболевания и диабет, растут во всем мире из-за старения населения и изменения образа жизни. Только заболеваемость раком, по прогнозам, будет значительно расти в ближайшие десятилетия. Лечение и лечение хронических заболеваний создает огромную нагрузку на системы здравоохранения как с финансовой, так и с точки зрения потребностей в рабочей силе. В то же время раннее выявление с помощью точной диагностики может значительно улучшить состояние здоровья при многих хронических заболеваниях. Это требует, чтобы патологические лаборатории регулярно изучали постоянно растущее количество образцов, сохраняя при этом самые высокие стандарты качества и время обработки. Приложения ИИ хорошо подходят для решения этих проблем путем повышения эффективности и результативности диагностических рабочих процессов.

Продвинутые алгоритмы машинного обучения могут извлекать информацию из сложных патологических изображений более объективно, чем люди, для поддержки программ скрининга рака на ранней стадии. Аналогичным образом, инструменты ИИ могут помочь клиницистам быстрее принимать решения о лечении пациентов с заболеваниями сердца с помощью компьютерного анализа оцифрованных слайдов сердечно-сосудистой ткани. Помимо оказания помощи в первичной диагностике, ИИ также позволяет прогнозировать с помощью компьютера и контролировать ответы на лечение в хронических состояниях с течением времени на основе продольных медицинских записей. Это открывает возможности для более персонализированных подходов к уходу. Поэтому диагностические лаборатории активно оценивают цифровые решения на основе ИИ, чтобы эффективно масштабировать свои операции, чтобы справиться с растущими объемами случаев хронических заболеваний, продолжая при этом обеспечивать экспертные уровни точности и надежности, ожидаемые в здравоохранении.

Вызов рынка: высокие затраты, связанные с системами патологии на основе ИИ

Одной из основных проблем, влияющих на рост рынка цифровых патологий на основе ИИ, являются высокие затраты, связанные с внедрением таких систем. Создание целых систем слайд-изображения и сопутствующей инфраструктуры искусственного интеллекта и вычислительной техники требует значительных капитальных затрат, которые многие больницы и лаборатории, особенно в небольших центрах или развивающихся странах, могут не позволить себе в настоящее время. Необходимость оцифровывать целые библиотеки гистопатологий задним числом также способствует тому, что эти системы дорого развертываются изначально. В то время как долгосрочные эксплуатационные расходы с точки зрения труда и расходных материалов снижаются с помощью цифровой патологии, убедить заинтересованные стороны сделать такие крупные первоначальные инвестиции по-прежнему сложно. Возврат таких инвестиций также может быть не сразу ясен. Таким образом, вопросы доступности являются важнейшим препятствием, которое необходимо устранить, чтобы обеспечить более широкое внедрение этой перспективной технологии во всем мире. Обучение патологоанатомов и лабораторий обработке и интерпретации цифровых изображений также способствует увеличению затрат.

Рыночная возможность - расширение приложений ИИ на развивающихся рынках

Тем не менее, существуют также широкие возможности для роста цифровых патологий на основе ИИ. Одна из таких возможностей заключается в расширении приложений ИИ на развивающиеся рынки. В то время как развитые страны на Западе наблюдали первоначальное внедрение таких технологий, часто возглавляемых крупными онкологическими центрами и исследовательскими больницами, развивающиеся рынки остаются относительно неиспользованными. Эти регионы испытывают растущее бремя болезней, таких как рак, но сталкиваются с такими проблемами, как нехватка патологоанатомов и нехватка ресурсов.

ИИ и цифровая патология обещают повысить эффективность, время обработки и точность диагностики. Продавцы могут сосредоточиться на разработке более доступных и индивидуальных решений, а также на трансляционных исследованиях, применимых к потребностям общественного здравоохранения и инфраструктуре здравоохранения в развивающихся странах. Это позволит технологии достичь регионов с наибольшим потенциальным воздействием, стимулируя объемы и доходы в долгосрочной перспективе. Партнерство с местными заинтересованными сторонами будет иметь важное значение для содействия применению индивидуальных подходов к усыновлению. Таким образом, развивающиеся рынки представляют собой значительную область возможностей для дальнейшего роста области цифровой патологии.

Игроки сосредоточены на постоянных инновациях в своих продуктах, чтобы обеспечить улучшенные возможности диагностики и анализа. Например, в 2019 году Philips представила решение IntelliSite Pathology Solution, которое использует алгоритмы ИИ и глубокого обучения для анализа цифровых изображений патологии и извлечения количественных данных для помощи патологам. Это решение анализирует целые слайд-изображения в 50 раз быстрее, чем обычные методы.

Компании сотрудничают с патологическими лабораториями, больницами и исследовательскими институтами для продвижения использования цифровой патологии ИИ и проверки своих решений. Например, в 2020 году Proscia в партнерстве с больницей Джона Хопкинса развернула свою платформу анализа изображений ИИ Cortex через свою патологическую сеть. Такие партнерства помогают ускорить клиническое внедрение и валидацию решений ИИ.

Ведущие игроки приобрели стартапы, работающие над инновационными решениями в области искусственного интеллекта и цифровой патологии для улучшения своих продуктовых портфелей. Например, в 2019 году Philips приобрела IntelliSite для укрепления своих позиций в бизнесе точной диагностики с использованием ИИ и машинного обучения. Аналогичным образом, Roche Diagnostics приобрела Ventana Medical Systems в 2019 году, лидера в области диагностики рака на основе тканей, для интеграции цифровой патологии и искусственного интеллекта в свои предложения.

Компании сосредоточены на расширении своего географического присутствия, особенно на быстрорастущих рынках, таких как Азиатско-Тихоокеанский регион и Ближний Восток, чтобы извлечь выгоду из растущего спроса. Например, бизнес-подразделение Nikon по цифровой патологии в 2021 году увеличило свой международный бизнес на 25% за счет расширения в такие страны, как Китай, Бразилия и Индия.

Insights, By End-Users: повышенное внимание к передовому медицинскому образованию и исследованиям

С точки зрения конечных пользователей, доля академических учреждений в подсегменте составляет 28,3%, что обусловлено уделением повышенного внимания передовому медицинскому образованию и исследованиям. Интеграция ИИ и передовых методов визуализации в учебные программы и исследовательские проекты привела к ускоренному внедрению связанных технологий.

Основным фактором, стимулирующим сегмент академических учреждений, является необходимость передачи студентам практического опыта и новейших диагностических практик. Решения цифровой патологии на основе ИИ позволяют легко обмениваться случаями между преподавателями и студентами, что улучшает результаты обучения. Принятие помогает модернизировать лабораторную инфраструктуру, а также диагностические возможности аффилированных больниц.

Растущее государственно-частное партнерство побуждает академические центры модернизировать возможности для совместных исследований. Алгоритмы ИИ, разработанные с использованием больших наборов данных, могут быть использованы для изучения механизмов заболевания и повышения эффективности нового процесса разработки лекарств. Исследовательские гранты от правительства и частных игроков способствуют оснащению лабораторий передовыми инструментами. Интеграция цифровых активов также способствует публикации знаковых исследований.

Растущее конкурентное давление мотивирует учреждения сосредоточиться на дифференциации образовательных программ. Продвинутая подготовка в области анализа на основе ИИ улучшает возможности трудоустройства выпускников в быстро развивающейся отрасли здравоохранения. Позитивное повышение репутации, связанное с инновационными исследованиями, привлекает таланты и внешнее финансирование. Это обеспечивает долгосрочное преимущество перед аналогами с традиционными методологиями.

По областям применения: преимущества оптимизации рабочего процесса и улучшения принятия клинических решений

С точки зрения области применения, диагностический подсегмент обеспечивает наибольшую долю рынка (48,2%) благодаря преимуществам оптимизации рабочего процесса и улучшению принятия клинических решений. Диагностика является основной областью применения для цифровой патологии на основе ИИ благодаря преимуществам оптимизации рабочего процесса, а также процесса принятия клинических решений. Переход от обычного микроскопического анализа к автоматическому сканированию и интерпретации изображений повышает эффективность многократно.

Патологи способны быстро сканировать огромный объем слайдов и концентрироваться только на случаях, требующих детальной оценки. ИИ отдает приоритет срочным / подозрительным случаям, а не рабочему процессу. Это обеспечивает своевременные обзоры и отчетность без ущерба для точности. Оптимальное использование ограниченных диагностических ресурсов.

Продвинутые алгоритмы ИИ сопоставляют витражи с огромным набором данных известных характеристик заболевания с очень высокой точностью. Компьютерная диагностика усиливает диагностические способности патологов. Интеграция данных анамнеза пациента еще больше усиливает клинический контекст. Это способствует более последовательной и объективной диагностике даже в редких или сложных случаях.

Решения ИИ также позволяют проводить количественный анализ биомаркеров/индикаторов и составлять подробные отчеты. Стандартизация, достигаемая за счет оцифровки и автоматизации количественных методов, помогает принимать решения о междисциплинарной помощи. Ретроспективный анализ архивных данных или последовательных образцов легко использовать инструменты поиска на основе ИИ.

Учитывая вышеперечисленные преимущества в сокращении времени оборота, управлении рабочей нагрузкой, диагностической согласованности и отслеживании лечения, сегмент диагностических приложений в настоящее время доминирует на рынке цифровых патологий на основе ИИ, и ожидается, что его внедрение ускорится с повышением точности и возможностей моделей глубокого обучения.

• Интеграция ИИ в цифровую патологию трансформирует традиционные рабочие процессы, обеспечивая более точную диагностику и эффективную обработку изображений патологии. Ожидается, что тенденция использования ИИ для автоматизированного анализа изображений продолжит стимулировать рост рынка. Компании все чаще принимают решения на основе искусственного интеллекта, чтобы оставаться конкурентоспособными, и ожидается, что рынок будет свидетелем значительных технологических достижений в течение следующего десятилетия.

Основные игроки, работающие на рынке цифровой патологии на основе ИИ, включают Aiforia Technologies, Akoya Biosciences, Ibex Medical Analytics, Indica Labs, PathAI, PROSCIA, Roche Tissue Diagnostics и Visiopharm.