Le rapport sur le marché des solutions d’imagerie par rayons X activées par l’IA couvre les tendances futures avec la recherche de 2022 à 2030

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Le marché mondial des solutions d’imagerie par rayons X basées sur l’IA devrait passer de 101,6 millions USD en 2021 à 569,6 millions USD d’ici 2030, à un TCAC de 20,2% de 2022 à 2030. L’intelligence artificielle (IA) évolue actuellement rapidement, étant donné la disponibilité d’énormes quantités de données et de meilleurs algorithmes d’apprentissage automatique. De la reconnaissance vocale aux voitures autonomes, l’IA a fait son chemin dans la vie quotidienne et dans diverses industries, y compris la santé. L’IA est devenue un élément essentiel du secteur de la santé, de la découverte et du développement de médicaments à la thérapie guidée par l’image. Les algorithmes d’intelligence artificielle (IA), en particulier l’apprentissage en profondeur, ont fait des progrès significatifs dans les tâches de reconnaissance d’images. Dans le domaine de l’analyse d’images médicales, des méthodes allant des réseaux de neurones convolutifs aux auto-encodeurs variationnels ont trouvé un large éventail d’applications, le propulsant vers l’avant à un rythme rapide.

La hausse des coûts des soins de santé a favorisé l’intégration de l’IA dans les soins de santé, un manque de communication entre les médecins et les patients, de mauvaises conditions de santé, une pénurie de médecins et de personnel médical et la prévalence croissante des troubles de santé chroniques. En conséquence, les principaux fabricants du marché ont créé des outils et des méthodologies basés sur l’IA pour simuler les activités cognitives humaines et analyser des données médicales complexes dans les établissements de santé.

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Dans le domaine de l’imagerie médicale, les solutions de rayons X basées sur l’IA sont utilisées pour l’analyse d’images, la détection, le diagnostic et l’aide à la décision, l’acquisition d’images, le reporting et la communication, le triage, la maintenance des équipements, l’analyse prédictive et l’évaluation des risques, entre autres. Les algorithmes d’IA identifient des modèles dans les images médicales après avoir été formés à l’aide de nombreux examens et images, détectant ainsi les anomalies. De plus, des algorithmes d’apprentissage en profondeur sont utilisés pour l’extraction à haut débit de données quantitatives et de caractéristiques particulières des images. De même, les algorithmes d’apprentissage automatique fournissent des informations précieuses pour prédire la réponse au traitement et la différenciation des tumeurs bénignes et malignes.

Impact du COVID-19 sur le marché mondial des solutions d’imagerie par rayons X activées par l’IA
Immédiatement après le déclenchement de la pandémie de COVID-19, les systèmes de santé se sont concentrés sur la gestion de la pandémie et de la crise connexe. Cela a conduit à une réduction des budgets des hôpitaux et a ainsi entraîné une croissance sinistre de l’IA.

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Cependant, l’IA est déployée dans les services de radiologie du monde entier pour aider à lutter contre la pandémie de COVID-19. Les outils basés sur l’IA jouent un rôle important dans la pandémie. En Chine, par exemple, un modèle d’IA a été déployé dans 34 hôpitaux à travers le pays. Le modèle détecte les tomodensitogrammes thoraciques suspects pour les patients COVID-19 à isoler et à tester. De même, au Royaume-Uni, au Mexique et en Italie, sur la base du schéma des radiographies pulmonaires et des opacités, l’IA est utilisée pour classer les patients COVID-19 à risque faible, moyen ou élevé. Un autre algorithme surveille la progression de la maladie pulmonaire sur les radiographies pulmonaires des patients en soins intensifs. En outre, de nombreuses entreprises basées sur l’IA permettent aux hôpitaux d’utiliser des services et des technologies gratuitement ou à titre d’essai pour des recherches qui profitent à la fois aux patients et aux entreprises. Par exemple, l’hôpital Mount Sinai de New York étudie le potentiel de l’IA pour détecter le COVID-19 en évaluant les résultats d’imagerie ainsi que les antécédents cliniques des patients et les caractéristiques démographiques. Ainsi, des études de recherche suggèrent que les radiologues ont joué un rôle important dans l’identification des patients suspectés de COVID-19 et dans la progression de leur maladie.

Dynamique du marché mondial des solutions d’imagerie par rayons X activées par l’IA
Pilotes : extension de la gamme d’applications
Avec les progrès continus des technologies de l’information sur les soins de santé, le champ d’application de l’imagerie médicale basée sur l’IA s’étend rapidement. L’utilisation de solutions d’imagerie médicale basées sur l’IA ne se limite pas au dépistage du cancer. Il se répand également dans des domaines tels que le neurodiagnostic, le diagnostic coronarien et d’autres procédures d’imagerie médicale générale.

De plus, des algorithmes basés sur l’IA sont actuellement utilisés pour détecter des troubles osseux critiques tels que la sténose vertébrale. Ils sont même utilisés pour le diagnostic et la prévention de la cécité infantile. Par exemple, les chercheurs du Massachusetts General Hospital ont introduit un algorithme pour étiqueter automatiquement la colonne vertébrale et classer la sténose vertébrale, pour laquelle l’IRM est l’outil de diagnostic le plus fréquemment utilisé. Les examens IRM sont coûteux, présentent une forte variabilité inter-lecteurs et des temps d’acquisition longs. Ainsi, l’intégration de solutions basées sur l’IA peut aider les radiologues à améliorer la cohérence des rapports et à réduire la variabilité inter-lecteurs.

Contraintes : problèmes de confidentialité et de sécurité liés aux données de santé
En déchiffrant les images des dispositifs médicaux, en accélérant la recherche médicale et en suggérant des diagnostics, l’IA dans le domaine de la santé se concentre sur l’évaluation des données des patients pour améliorer les résultats. Une quantité considérable de données de santé est nécessaire pour former un algorithme ou une IA spécifique

maquette. Pourtant, des préoccupations strictes en matière de confidentialité et de sécurité constituent un obstacle important à l’utilisation de ces données dans le développement de modèles d’IA.

En vertu de la loi fédérale, les données des patients sont fortement protégées et tout manquement ou violation dans le maintien de leur intégrité pourrait entraîner des sanctions juridiques et financières. La majorité des pays ont adopté des lois et des réglementations strictes en matière de confidentialité qui doivent être respectées pour obtenir des informations sur les patients. Par exemple, la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) est une politique aux États-Unis qui garantit la confidentialité des patients tout en exigeant l’accord du patient pour divulguer des informations.

Opportunités : techniques d’apprentissage automatique et en profondeur en évolution rapide
L’apprentissage en profondeur est un sous-type d’apprentissage automatique dans l’IA qui imite le cerveau humain et traite les données tout en établissant des modèles de prise de décision. Au début des années 2000, la découverte des réseaux de neurones artificiels (ANN) a conduit aux technologies d’apprentissage en profondeur. Avec les multicouches de neurones, les ANN évoluent et deviennent plus puissants, sophistiqués et plus profonds, permettant un apprentissage en profondeur pour aider un apprentissage automatique puissant.

L’apprentissage en profondeur est un sous-type d’apprentissage automatique dans l’IA qui imite le cerveau humain et traite les données tout en établissant des modèles de prise de décision. Au début des années 2000, la découverte des réseaux de neurones artificiels (ANN) a conduit aux technologies d’apprentissage en profondeur. Avec les multicouches de neurones, les ANN évoluent et deviennent plus puissants, sophistiqués et plus profonds, permettant un apprentissage en profondeur pour aider un apprentissage automatique puissant.

Portée des solutions d’imagerie par rayons X activées par l’IA
L’étude classe le marché des solutions d’imagerie par rayons X basées sur l’IA en fonction du produit, du flux de travail, du mode de déploiement et de l’application thérapeutique aux niveaux régional et mondial.

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Perspectives par type de produit (ventes/revenus, millions USD, 2017-2030)
Matériel
Logiciel
Par perspectives de flux de travail (ventes/revenus, millions USD, 2017-2030)
Acquisition d’image
L’analyse d’image
Détection
Aide à la décision de diagnostic et de traitement
Analyse prédictive et évaluation des risques
Triage
Rapports et communications
Par mode de déploiement Outlook (ventes/revenus, millions USD, 2017-2030)
Solutions infonuagiques et Web
Solutions sur site
Par perspectives d’application thérapeutique (ventes/revenus, millions USD, 2017-2030)
Imagerie générale
Imagerie spécialisée
Perspectives par région (ventes/revenus, millions USD, 2017-2030)
Amérique du Nord (États-Unis, Canada, Mexique)
Amérique du Sud (Brésil, Argentine, Colombie, Pérou, Reste de l’Amérique latine)
Europe (Allemagne, Italie, France, Royaume-Uni, Espagne, Pologne, Russie, Slovénie, Slovaquie, Hongrie, République tchèque, Belgique, Pays-Bas, Norvège, Suède, Danemark, Reste de l’Europe)
Asie-Pacifique (Chine, Japon, Inde, Corée du Sud, Indonésie, Malaisie, Thaïlande, Vietnam, Myanmar, Cambodge, Philippines, Singapour, Australie et Nouvelle-Zélande, Reste de l’Asie-Pacifique)
Le Moyen-Orient et l’Afrique (Arabie saoudite, Émirats arabes unis, Afrique du Sud, Afrique du Nord, reste de la MEA)
Le segment des logiciels devrait représenter la plus grande part de marché, par type de produit
Le marché a été largement segmenté en fonction du type de produits, y compris le matériel et les logiciels. Les logiciels sont le contributeur dominant du marché, avec une part de marché de 75,8 % en 2021. Le segment des logiciels comprend les solutions de machine learning et de deep learning utilisées en imagerie médicale. Après avoir été formées à l’aide de nombreux examens et images, les solutions logicielles d’IA sont utilisées pour diverses applications, notamment l’identification de modèles d’images et de marqueurs anatomiques, l’amélioration du flux de travail de radiologie, l’analyse et l’acquisition d’images, l’aide à la décision, la sélection et la surveillance des traitements, l’analyse prédictive , rapports et communication, entre autres.

Actuellement, le marché connaît une augmentation exponentielle du nombre d’investissements et de financements pour développer des solutions basées sur l’IA destinées à l’imagerie médicale. En raison du potentiel prometteur de la technologie de l’IA, de nombreux investisseurs fournissent des fonds aux fabricants de logiciels, ce qui, à son tour, alimente la croissance du marché. En outre, l’émergence attendue de plusieurs autres sociétés proposant des solutions d’imagerie médicale basées sur l’IA à des stades avancés de développement devrait également propulser la croissance du marché.

L’Asie-Pacifique représente le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision

En fonction des régions, le marché mondial des solutions d’imagerie par rayons X compatibles avec l’IA a été segmenté en Amérique du Nord, en Asie-Pacifique, en Europe, en Amérique du Sud, au Moyen-Orient et en Afrique. La région Asie-Pacifique devrait connaître le TCAC le plus élevé de 22,9 % au cours de la période de prévision 2022-2030. La plupart des pays de la région Asie-Pacifique sont des économies émergentes confrontées à des avancées technologiques importantes et à des améliorations des systèmes de santé.

De plus, étant donné que la région comprend plus de la moitié de la population mondiale, le fardeau des soins de santé est accru, ce qui rend nécessaire un diagnostic approprié de la maladie. Cependant, il y a un manque de diagnostic approprié dans la région attribué au manque d’infrastructures appropriées et au faible ratio radiologue-patient. Pour

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