人工智能在医学影像市场规模和份额

人工智能医疗影像市场分析

人工智能医疗影像市场规模预计到2025年为16.5亿美元，预计到2030年将达到64.9亿美元，预测期内（2025-2030年）复合年增长率为31.5%。

这一飞跃凸显了从试点项目到放射学、肿瘤学和急诊护理领域常规使用的转变。更快的 FDA 审批、云托管的成像档案和按绩效付费的激励措施正在缩短采购周期。多供应商互操作性标准现在允许将算法插入现有的图片存档和通信系统 (PACS)，从而降低集成成本。医疗服务提供者还认为人工智能是应对不断增加的扫描量和不断扩大的放射科医生短缺问题的实际应对措施，预计到 2034 年，美国的放射科医生短缺人数将达到 19,500 人。亚洲的癌症筛查规定、欧洲的跨境图像共享规则以及美国和美国的国家人工智能拨款英国正在创造新的需求空间，供应商竞相满足。 

全球人工智能医疗影像市场趋势和见解

多供应商 PACS 互操作性标准的快速扩展美国和欧盟的 rds

欧盟电子医疗网络的跨境影像交换规则和即将出台的美国互操作性条款允许算法读取存储在任何经过​​认证的 PACS 上的扫描。使用基于 FHIR 的联合框架的早期试点实现了 95% 的数据检索准确性，并将延迟减少了 38%，从而在保持数据主权的同时，能够在紧急情况下更快地进行分类

加速亚洲（中国、日本、韩国）的肿瘤筛查任务

政府资助的项目每年都会增加数百万次额外的 CT 和内窥镜检查。韩国的国家胃癌计划显示出良好的成本效用比，而日本现在在人工智能标记偶发结节时检测出 70% 的 I 期或 II 期肺癌。

大规模国家人工智能诊断拨款

NIH Bridge2AI 等项目正在资助算法开发、劳动力培训和消除偏差研究。在英国，NHS-AI 的 e-Stroke 试点已将机械血栓切除率提高了 62%，缩短了患者转移时间，将研究投资转化为可衡量的护理改进。

放射科医生日益短缺，促进了北欧和海湾合作委员会采用远程放射学

不断增加的扫描量和有限的专家可用性迫使卫生系统外包读取。 AI 增强型远程放射学平台现在提供自动分诊、结构化报告和质量控制仪表板，帮助提供商在不扩大人员数量的情况下实现周转时间目标。

碎片化的数据治理法律正在阻碍跨境人工智能模型训练

欧盟人工智能法案将诊断算法归类为高风险，需要严格的合格评定。亚洲各地不同的同意规则进一步限制了多国数据集，这降低了模型的通用性并减缓了批准速度，特别是非常适合罕见疾病群体。 ^{[2]欧盟委员会，“人工智能法案 – 高风险医疗设备”，ec.europa.eu}

小批量诊所中边缘 GPU 的每次扫描推理成本较高

GPU 硬件可实现亚秒级推理，但仍然昂贵。基准测试显示，骨龄模型在 GPU 上从每秒 1.4 个图像跃升至 267 个图像，但资本和维护支出限制了大型中心的采用。英特尔的 CPU 优化工具包提供了缓解，但仍在推出中。^{[1] 英特尔，“Xeon 和 Arc 架构上的人工智能驱动的医疗成像性能”，intel.com}

细分分析

按产品提供：平台整合企业工作流程软件工具和平台部分占 2024 年收入的 58%，凸显了其作为整个医院网络算法编排和生命周期管理操作层的作用。服务通过工作流程重新设计和部署后监控来增加价值，预计 2025 年至 2030 年复合年增长率将达到最快的 31.7%。供应商现在将实施、临床验证和网络安全支持捆绑在一起，反映了供应商对交钥匙服务的偏好，以最大限度地减少干扰。支持边缘的设备仍然是一个利基市场，但正在为每一秒都至关重要的中风和创伤中心赢得吸引力。

医院欣赏供应商中立的市场，这些市场在单点登录后托管了数十种清晰的算法。 GE HealthCare 的 Genesis 堆栈让放射科医生可以按菜单选择应用程序并部署更新，而无需手动重新验证，从而降低总拥有成本并加快 GE HealthCare 的效益时间。这种架构锚定人工智能在医学成像市场的发展，并将影响未来十年的采购。

形状

按成像方式：CT 保持领先，超声快速崛起

由于其在创伤、胸部和神经协议中的普遍存在，CT 在 2024 年将在医学成像市场中保留 28% 的人工智能份额。中风护理中的算法分流现已成为许多城市中风中心的标准配置，缩短了就诊时间。新近商业化的光子计数 CT 有望提供更清晰的心脏图像，为下一代模型开辟肥沃的土壤。

预计到 2030 年，超声波将以 29.6% 的复合年增长率超过所有其他方式。手持式探头与实时人工智能指导相结合，可帮助急救人员定位内出血并协助助产士进行胎儿生长检查。现代设备的便携性提高了扫描频率，将更大的数据集输入到训练管道中。 MRI 和 PET 在降噪和定量绘图方面继续看到算法的进步，然而，它们的增长仍然与扫描仪吞吐量限制和报销复杂性有关。 

按应用分：肿瘤学仍然是支柱，肺病学加速

肿瘤学占 2024 年收入的 31%，巩固了其作为医学成像市场人工智能最大用例集群的地位。现在的算法可以描绘肿瘤、分配 TNM 分期并估计治疗反应，协助多学科委员会制定治疗计划。人工智能提取的放射组学特征还可以为早期药物试验提供信息，从而缩短制药合作伙伴的发现周期。

肺科在 2025 年至 2030 年期间将以 34.2% 的复合年增长率增长最快。 COVID-19 使卫生系统对呼吸系统疾病提高了警惕，刺激了对检测间质性肺病、肺栓塞和慢性阻塞性病的工具的投资。在社区诊所扫描胸部 X 光片的人工智能平台可以快速发现异常情况，并将可疑病例转至确诊病例T，支持早期干预。 

按部署模式：云采用势头强劲

本地安装仍占当前部署的 64%，这是严格的数据安全策略和实时性能需求的遗留问题。然而，规模经济现在有利于托管模式。云就绪档案可大幅削减基础设施更新成本并启用跨站点阅读池，这对于应对员工短缺的网络至关重要。到 2030 年，云细分市场的复合年增长率预计将达到 36.2%，使其成为医疗成像市场人工智能中增长最快的部署层。

混合架构为紧急研究提供本地缓存，为纵向分析提供云弹性。 Amazon Web Services 上的飞利浦 HealthSuite Imaging 展示了供应商如何将本地响应能力与集中管理相结合，为放射科医生提供统一的工作列表，无论其位置如何^{。[3]皇家飞利浦，“HealthSuite Imaging 扩展到欧洲”，philips.com}

按最终用户划分：医院占主导地位，远程放射学提供商激增

医院和诊所在 2024 年占据了 71% 的收入份额，反映出他们拥有先进的扫描仪、图像存档系统和专业知识。调查数据显示，近一半的大型医院已经在常规实践中使用至少一种成像人工智能工具。他们寻求统一的仪表板来突出显示关键病例、自动测量并将结构化结果输入电子健康记录中。

远程放射学提供商将实现 35.7% 的复合年增长率，这是最终用户群体中最高的。区域中心跨时区重新分配工作量，以便报告在上午的轮次之前到达。人工智能加速了初步读取，使稀缺的专科医生能够专注于复杂的研究，同时保持快速的周转。门诊手术中心和学术机构主要在工作流程中采用人工智能w 效率、质量保证和算法验证研究。

地理分析

北美在医疗成像市场中引领人工智能，到 2024 年将占据 41% 的份额。强大的健康 IT 基础设施、积极的 FDA 审批和报销途径促进了人工智能的采用。集成交付网络可快速将档案迁移到云端，以汇集放射科医生并解锁预测分析。加拿大对胸部和神经人工智能应用的新批准标志着更广泛的区域采用。

亚洲是增长最快的地区，预计到 2030 年复合年增长率将达到 33.3%。中国拥有数十台国产许可设备，日本资助严重依赖人工智能分诊的全国性肺癌筛查。韩国的国家计划显示出成本效益，鼓励类似的推广。印度为资源匮乏的诊所推出了以结核病为重点的工具，凸显了人工智能在不同收入阶层的多功能性。

欧元PE 平衡机会和谨慎。医疗器械法规提高了合规性要求，但泛欧盟图像交换指南解锁了更广泛的数据池，有利于算法的稳健性。北欧国家率先为偏远地区提供远程放射学服务，而法国则开始建立长期的成像价值合作伙伴关系，其中包括可持续性条款和研究资金。 

竞争格局

竞争充满活力且分散。现有的医疗器械供应商利用现有客户群，在扫描仪、工作站和云套件中插入人工智能。 GE HealthCare 列出了 72 个 FDA 批准的应用程序，Siemens Healthineers 有 64 个，而飞利浦则有 27 个，这表明功能竞赛正在深化。 GE HealthCare 收购 MIM Software 等收购扩大了多模式集成能力并加强了锁定。

包括 Aidoc、RapidAI 和 Q 在内的专业公司ure.ai 在中风、创伤和肺部用例方面快速创新。他们通过供应商中立的市场许可模块，并与扫描仪制造商合作以缩短部署周期。然而，只有少数算法拥有明确的支付代码，这凸显了报销框架的不成熟。因此，初创企业多元化发展决策支持包，以提供可衡量的周转时间收益，这是医院可以在内部货币化​​的衡量标准。

云超大规模企业从底层影响堆栈，提供人工智能优化的存储层和联合学习服务。这些举措降低了利基开发商的进入门槛，并加大了专有档案的价格压力，为医学成像市场人工智能的竞争动态增添了另一层。