基于AI的数字病理学市场估计价值为: 2024年1.1 Bn美元 预计将达到 到2031年,1.8 Bn美元, 以复合年增长率增长 (CAGR)从2024年到2031年占8.3%. AI和病理工作流程数字化的日益融合,以及对更准确和更快诊断的需求,正在推动这个市场的增长。

市场正出现积极的趋势,越来越多的数字病理学的采用提高了保健设施的工作效率。 关键角色正在投资开发更先进的AI和基于机器学习的算法和系统,以获得大份额. 一些医院和诊断中心也正在用数字病理学取代传统的显微镜,以满足日益增长的诊断需要。

市场驱动力 -- -- 在病理学中越来越多地采用AI驱动的诊断工具

病理学家越来越多地采用AI驱动的诊断工具,以加强工作流程,提供更准确的诊断. 组织病理学图像分析涉及在显微镜下检查组织滑动,以检测疾病. 然而,在短时间内手动分析数百个高分辨率图像是一个乏味且容易出错的过程. 此外,准确性在很大程度上取决于病理学家的经验和疲劳程度. 人工智能已经证明了分析数码病理学图像比人类快得多的能力,并检测出肉眼可能忽略的微妙视觉模式. 几个初创企业和大型技术公司目前正在开发基于AI的系统,这些系统可以接受关于庞大图像数据集的培训,以识别复杂的形态特征. 这些工具一旦在临床环境中得到验证,可望大大提高病理学家的诊断能力。

许多早期的收养者报告说,诊断性审查时间缩短,通过AI应用程序改进了报告的一致性。 例如,一项开创性的研究表明,人工智能系统可以分析活检样本的整个幻灯片图像,并以与经验丰富的病理学家相当的专业知识水平准确检测乳腺癌. 这有助于病理学家优先处理需要紧急审查的难题。 在另一项研究中,一个AI动力的虚拟显微镜读取格莱森前列腺癌分级的前列腺生物检查比病理学家通常在不损害准确性的情况下更快. 这些已证明的优势是迫使医院和诊断实验室与基于AI的算法一起投资数字病理工作流程. 供应商也在优化其平台,以便与实验室信息系统以及电子健康记录进行无缝整合,从而更好地作出临床决策。

市场驱动力 -- -- 慢性疾病的发病率上升,需要先进的诊断解决方案

由于人口老化和生活方式的改变,癌症、心血管疾病和糖尿病等慢性疾病在世界范围内不断上升。 预计在未来几十年中,仅癌症发病率将继续大幅增加。 慢性病的治疗和管理对保健系统造成了巨大的财政和劳动力需求压力。 同时,通过准确的诊断进行早期检测可显著改善许多慢性疾病的健康结果。 这就需要病理学实验室在保持最高质量和周转时间标准的同时,定期检查越来越多的样品。 AI应用程序非常适合通过提高诊断工作流程的效率和效力来帮助应对这些挑战.

先进的机器学习算法可以比人类更客观地从复杂的病理学图像中提取洞见,支持早期癌症筛查方案. 同样,AI工具可以帮助临床医生通过数字化心血管组织滑动的计算分析,对心脏病患者作出更快的治疗决定. 除了协助进行初级诊断外,大赦国际还能够根据纵向健康记录对长期慢性病的治疗反应进行计算机辅助的预测和监测。 这为更个性化的护理方法提供了机会。 因此,诊断实验室正在积极评估人工智能驱动数字解决方案,以便以成本效益高的方式扩大业务规模,应对不断增加的慢性病病例,同时继续提供医疗保健方面预期的专家水平的准确性和可靠性。

市场挑战----与基于AI的病理系统有关的高成本

目前影响基于AI的数字病理学市场增长的主要挑战之一是实施这种系统的成本高昂。 建立整个幻灯片成像系统以及伴随的AI和计算基础设施需要大量资本支出,许多医院和实验室,特别是较小的中心或发展中国家的医院和实验室,目前可能负担不起。 需要将整个组织病理学幻灯片库数字化,这也有助于使这些系统在最初部署时费用昂贵。 劳动力和消耗品方面的长期业务费用随着数字病理学的出现而减少,但说服利益攸关方作出如此庞大的预付投资仍然是一项挑战。 这种投资的回报可能也不清楚。 因此,可负担性问题是一个关键的路障,需要加以解决,以便在全球范围内更广泛地采用这一有希望的技术。 对病理学家和实验室进行处理和解释数字图像的培训也增加了费用。

市场机会 -- -- 在新兴市场扩大AI应用

然而,基于AI的数字病理学解决方案也有强劲的增长机会. 这种机会之一是将AI应用扩展到新兴市场。 虽然西方发达经济体已初步采用这种技术,通常由主要的癌症中心和研究医院带头采用,但新兴市场仍然相对未开发。 这些地区正在经历癌症等日益加重的疾病负担,但面临着病理学家短缺和资源匮乏等挑战。

AI和数字病理学提供了提高诊断效率、周转时间和准确性的前景。 销售商可注重开发更负担得起的定制解决方案以及适用于发展中国家公共卫生需要和保健基础设施的翻译研究。 这将使技术能够到达具有最大潜在影响的地区,推动长期数量和收入。 与地方利益攸关方建立伙伴关系对于促进采用量身定制的收养办法十分重要。 因此,新兴市场为数字病理学领域的持续增长提供了一个重要的机会领域。

玩家在产品提供上注重持续创新,提供更好的诊断和分析能力. 例如,飞利浦在2019年引入了IntelliSite病理学解决方案(IntelliSite Pathological Solution),该解决方案使用AI和深度学习算法来分析数字病理学图像并提取定量数据来协助病理学家. 这个解决方案分析整个幻灯片图像的速度比常规方法快50x.

公司与病理学实验室,医院和研究机构合作,推进AI数字病理学的使用,验证其解决方案. 例如,在2020年,普罗西亚与约翰·霍普金斯医院合作,在他们的病理网络中部署其AI图像分析平台Cortex. 这种伙伴关系有助于加速临床采用和验证人工智能解决方案。

主要角色已经获得一些创业企业,致力于创新AI和数字病理学解决方案,以加强其产品组合. 例如,在2019年,飞利浦公司收购了IntelliSite,通过AI和机器学习加强其在精确诊断业务中的地位. 同样,罗切诊断公司于2019年收购了组织癌诊断的领先者文塔纳医疗系统公司,将数字病理学和AI整合到他们的供品中.

各公司正在集中力量扩大其地理足迹,特别是在亚太和中东等高增长市场,以利用不断增长的需求。 例如,Nikon的数字病理学业务股在2021年将其国际业务增加了25 %,扩展到中国、巴西和印度等国。

透视,最终用户:更加注重先进的医学教育和研究.

在最终用户方面,学术机构分部门在市场上所占份额最高,为28.3%,原因是更加注重先进的医学教育和研究。 将人工智能和先进成像技术纳入课程和研究项目已加速采用相关技术。

推动学术机构部分的一个主要因素是需要向学生传授亲身体验和接触最新诊断做法。 基于人工智能的数字病理学解决方案允许教职员工和学生之间轻松分享病例,从而提高学习成果. 收养有助于提升实验室基础设施和附属医院的诊断能力。

公私伙伴关系的不断增长鼓励学术中心实现协作研究设施的现代化。 使用大型数据集开发的AI算法可用于研究疾病机制,提高新药物开发过程的功效. 政府以及私人参与者提供的研究赠款,促进为实验室配备尖端工具。 整合数字资产也有助于出版具有里程碑意义的研究报告。

不断提高的竞争压力促使各机构注重区分教育方案。 AI动力分析的高级培训提高了毕业生在迅速发展的保健行业的就业能力。 与创新研究相关的积极声誉提升吸引了人才和外部资金。 这确立了相对于具有传统方法的对应方的长期优势。

透视 按应用领域:优化工作流程和改善临床决策的益处

就应用领域而言,诊断分部门在市场上所占的份额最高,为48.2%,原因是在优化工作流程和改善临床决策方面的益处。 由于在优化工作流程和临床决策过程方面的益处,诊断是人工智能数字病理学的主要应用领域。 从常规的显微分析向自动图像扫描和判读的过渡可提高多方面的效率。

病理学家能够快速扫描大量幻灯片,只关注需要详细评价的案件. 大赦国际将紧急/可疑案件置于工作流程首位。 这确保在不损害准确性的情况下进行实时审查和报告。 精简工作流程可以最佳利用有限的诊断资源。

高级AI算法以极高的精度将污泥滑动模式与已知疾病特征的庞大数据集相匹配. 计算机辅助诊断增强了病理学家的诊断能力. 整合患者历史数据,进一步提高临床环境. 这促进更加一致和客观的诊断,即使是对罕见或复杂的病例。

AI解决方案还能够对生物标志/指标进行定量分析,并生成详细报告。 通过数字化和定量方法自动化实现的标准化有助于多学科的护理决定。 利用AI动力搜索工具对档案数据或顺序样本进行追溯分析是容易的.

鉴于在缩短时间、工作量管理、诊断一致性和治疗跟踪方面有以上优势,诊断应用部分目前占据基于AI的数字病理学市场主导地位,通过提高深层学习模型的准确性和能力,可望进一步加快采用。

• AI在数字病理学中的整合正在转变传统的工作流程,使得能够对病理学图像进行更准确的诊断和高效的处理. 利用AI进行自动图像分析的趋势预计将继续推动市场增长。 公司越来越多地采用AI驱动的解决方案来保持竞争力,预计未来十年市场将出现重大技术进步。

在基于AI的数字病理学市场运营的主要角色包括Aiforia Technologies,Akoya Biosciences,Ibex医学分析,Indica Labs,PathAI,PROSCIA,Roche组织诊断,和Visiophharm.