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.

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.

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.