报告概述

全球医疗影像人工智能市场规模预计将从 2024 年的17.0 亿美元增至 2034 年168.8 亿美元左右，预测期内复合年增长率为25.8% 2025 年至 2034 年。2024 年，北美领先市场，获得超过 45.2% 的市场份额，收入7.7 亿美元。

医疗成像市场中的人工智能在 CT 扫描、X 射线、MRI 和超声波等医疗成像系统中使用人工智能等技术。人工智能技术有潜力通过自动化日常任务、识别人类操作员可能错过的异常和模式以及协助诊断和治疗计划来提高医学成像的准确性和效率。

由于以下因素，医疗成像市场的人工智能预计在未来几年将稳定增长。随着对更高效、更准确的医学成像解决方案的需求不断增长、先进人工智能技术的发展以及医疗保健领域对人工智能的投资不断增长。医疗影像市场人工智能的主要参与者包括 IBM Watson Health、GE Healthcare、Siemens Healthiness 和 Philips Healthcare 等。

该市场还受益于对高效医疗服务日益增长的需求，因为人工智能可以自动化耗时的图像分析过程，从而减少放射科医生和医疗保健专业人员的工作量。因此，医院和诊断中心越来越多地将人工智能融入其运营中，以提高生产力并简化临床工作流程。

此外，随着焦点转向个性化医疗，人工智能根据患者特定成像数据定制治疗计划的能力带来了巨大的机遇。政府对人工智能驱动的医疗保健创新的支持，加上双方的投资公共和私营部门的合作，正在进一步推动市场增长。

主要要点

• 2024 年，医疗影像人工智能市场的收入为17 亿美元，复合年增长率为25.8%，预计将达到美元到 2034 年，这一数字将达到 168.8 亿美元。
• 医疗器械细分市场分为 CT 扫描、MRI、X 射线、超声和核成像，其中 CT 扫描将在 2023 年占据领先地位，市场份额为 37.4%。
• 按应用划分，市场分为神经病学、呼吸与肺病学、心脏病学、乳腺筛查、骨科和其他应用，其中神经病学以 39.8% 的市场份额领先市场。
• 按技术划分，市场分为深度学习、自然语言处理 (NLP)、机器学习和其他技术，其中深度学习以 57.9% 的市场份额领先市场。
• 此外，关于最终用途细分市场，市场分为医院、诊断成像中心和其他最终用户。医院行业是主导细分市场，在医疗影像人工智能市场中占有最大的收入份额，达 53.7%。
• 北美在 2023 年占据市场份额 45.2%，从而引领市场。

模态分析

在医疗影像人工智能市场中， CT 扫描模式因其广泛使用、高分辨率以及提供身体内部结构详细图像的能力而占据主导地位，市场份额为 37.4%。 CT 扫描通常用于诊断多种疾病，包括癌症、心血管疾病和创伤。应用于 CT 扫描的人工智能算法通过识别可能难以识别的细微模式（例如肿瘤或骨折），显着提高了诊断准确性。人眼能够检测到。

CT 扫描中的人工智能解决方案还通过自动化图像分析来提高速度和效率，使医疗保健提供者能够更快、更准确地做出决策。此外，精准医疗和早期诊断需求的增长进一步推动了人工智能在CT扫描中的应用。因此，人工智能驱动的 CT 成像系统越来越多地在医院和诊断中心使用，以提供更快的诊断，特别是在紧急情况下，使 CT 扫描模式成为人工智能医疗成像市场中的领先部分。

应用分析

由于对先进成像技术的需求不断增加，神经学应用领域在医疗成像市场中的人工智能中占据主导地位，其市场份额为 39.8%。神经系统疾病的诊断和治疗。人工智能驱动的成像解决方案对于检测脑肿瘤、中风、脑卒中等疾病至关重要多发性硬化症和阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病。

人工智能算法（尤其是深度学习模型）的精确度可以更好地识别脑部扫描（例如 MRI 或 CT 扫描）中的复杂模式和异常。人工智能工具可以自动识别关注区域，提高诊断准确性并减少分析所需的时间。

例如，人工智能用于检测人眼可能看不到的脑肿瘤或出血的早期迹象。随着全球神经系统疾病患病率的上升，人工智能在神经病学中的作用变得越来越重要，为更个性化的治疗计划、更快的诊断和改善患者治疗结果提供了机会，巩固了神经病学作为该市场领先应用的地位。

技术分析

深度学习技术领域是医学影像市场中人工智能的主导领域，市场份额为 57.9% 由于其分析大型复杂数据集的卓越能力。深度学习算法，特别是卷积神经网络 (CNN)，在解释医学图像和提取有意义的见解方面非常有效。

这些模型经过大量数据的训练，使它们能够检测复杂的模式、对异常进行分类并以极高的准确性进行预测。在医学成像领域，深度学习应用于 CT、MRI 和 X 射线等多种模式，使其成为医疗诊断领域人工智能进步的基石。

例如，深度学习算法可以比传统成像技术更高效地检测癌症、识别骨折和分割组织。其在准确性、计算能力和数据处理能力方面的不断发展确保深度学习仍然是主导技术，推动人工智能在整个医学成像行业的采用。

最终用途分析

医院细分市场在医疗成像市场的人工智能领域占据主导地位，其市场份额为53.7%，因为它们迫切需要高效、高质量的诊断成像来管理患者护理。医院越来越多地采用人工智能驱动的解决方案来提高诊断准确性、减少临床医生的工作量并改善患者的治疗效果。

人工智能技术通过自动化日常任务（例如图像分割、异常检测和报告生成，从而使医院能够专注于更复杂的病例，还有助于简化医院运营、减少等待时间并提高工作流程效率。由于医院治疗大量患者并提供广泛的医疗服务，人工智能在成像中的集成对于增强急诊科、肿瘤科、神经科和心脏病科等部门的诊断能力发挥着至关重要的作用。

随着患者数据的增加和诊断的复杂性的增加，人工智能在支持个性化医疗和提高准确性方面的作用已变得不可或缺，使医院成为人工智能在医学影像市场中占主导地位的最终用途细分市场。

主要细分市场

按模态划分

• CT扫描
• MRI
• X射线
• 超声波
• 核成像

按应用

• 神经病学
• 呼吸和肺科
• 心脏病学
• 乳房筛查
• 骨科
• 其他应用

按技术划分

• 深度学习
• 自然语言处理（NLP）
• 机器学习
• 其他技术

按最终用途划分

• 医院
• 诊断成像中心
• 其他最终用户

驾驶员

越来越多地采用人工智能来提高诊断准确性

越来越多的人采用人工智能来提高诊断准确性

人工智能在医学成像中的应用是由于其能够显着提高诊断准确性并降低人为错误风险的能力，特别是在复杂的情况下。人工智能，尤其是深度学习算法，具有快速、准确地处理海量医学影像数据的能力。这样可以更好地识别人眼可能错过的细微异常，例如早期肿瘤、骨折或组织变性。

例如，Aidoc 使用 AI 分析 CT 扫描是否存在颅内出血等情况，并向放射科医生实时提供结果。这样可以更快地进行干预，改善患者的治疗效果，并有可能挽救生命。人工智能分析大型数据集的能力还使其能够识别放射科医生可能无法立即察觉的模式和相关性，从而提供更精确的诊断。此外，人工智能可以 24/7 不知疲倦地工作，提供一致且可靠的结果，特别是在繁忙的医疗环境中

随着医疗保健提供商专注于改善患者护理和运营效率，人工智能驱动的诊断工具对于提高诊断准确性、支持临床决策和减少误诊变得至关重要，所有这些都直接促进了人工智能在医学成像中的日益采用。例如，2025 年 5 月，随着 CE-IVDR 合规截止日期 5 月 26 日生效，Diagnostics.Ai 推出了业界第一个完全透明的机器学习平台，即 CE-IVDR 战略优势平台，用于临床实时 PCR 诊断。这个突破性的平台揭示了每个结果背后的确切过程，为分子测试机器学习设定了新标准。凭借超过 15 年的专业知识和数百万个成功处理的样本，该技术的准确率超过 99.9%。

限制

人工智能在医学影像测量中的高成本

人工智能在医学成像领域广泛采用的一个重要限制是高昂的初始和持续实施成本。将人工智能技术集成到医学成像系统中需要在硬件、软件和基础设施方面进行大量投资。人工智能算法通常需要强大的计算系统，包括先进的图形处理单元 (GPU)，来处理和分析大型医学图像数据集。

此外，这些系统通常需要大量存储容量来处理医学成像过程生成的大量数据。例如，虽然人工智能可以极大地提高诊断的速度和准确性，但购买和安装这些系统的前期成本对于小型医疗机构或诊断中心来说可能会令人望而却步。

除了人工智能硬件的成本外，还存在与系统维护、软件更新和培训医疗保健专业人员有效使用该技术相关的费用。y。尽管存在这些挑战，预算较多的大型机构越来越多地将人工智能解决方案集成到其工作流程中，但这为可能没有财力采用人工智能技术的小型医疗机构设置了障碍，限制了某些地区的市场增长。

机遇

扩大人工智能在个性化医疗中的应用

医学成像领域的人工智能在快速扩张的医疗影像领域提供了巨大的机遇。个性化医疗。个性化医疗旨在根据患者的个体特征（例如基因构成、生活方式和病史）提供量身定制的治疗计划。人工智能与医学成像相结合，可以通过分析成像数据和其他患者信息来帮助创建更准确和定制的治疗计划。

例如，人工智能可以帮助确定患者对特定癌症治疗的反应。通过结合遗传和临床数据分析放射图像来进行治疗。 HeartFlow 是心脏人工智能领域的领导者，提供通过 CT 扫描评估冠状动脉疾病严重程度的技术，并帮助医生设计个性化的心脏病治疗方法。人工智能和成像的这种整合对于肿瘤学、心脏病学和神经病学来说尤其有前景，因为了解疾病进展的个体差异可以显着提高治疗效果。

2025 年 4 月，RNA 测序人工智能的杰出创新者 Biostate AI 与 Weill Cornell Medicine 进行战略合作，旨在开发人工智能驱动的针对患者疾病预后和进展的个性化评估。合作的初始阶段将集中于白血病，利用来自威尔康奈尔白血病项目的广泛的骨髓和血液样本生物储存库。

随着医疗保健行业转向更加以患者为中心护理方面，人工智能提供个性化治疗建议的能力带来了巨大的增长机会，从而实现更精确、有效和个性化的医疗保健解决方案。

宏观经济/地缘政治因素的影响

宏观经济和地缘政治因素显着影响医学成像市场中的人工智能，影响增长、采用和市场动态。在宏观经济层面，GDP增长、医疗保健支出和技术投资等经济状况在推动市场方面发挥着关键作用。在经济扩张的地区，更有可能增加医疗保健预算、投资先进技术以及在医学成像领域采用人工智能驱动的解决方案。

例如，在经济增长时期，医院和诊断中心更有可能投资基于人工智能的工具，以提高诊断准确性、速度和操作性。个人效率。相反，在经济低迷或衰退期间，医疗机构可​​能面临预算限制，由于初始成本高昂，医疗影像领域人工智能技术的采用速度会放缓。

政府政策、医疗保健法规和国际贸易协定等地缘政治因素也会影响市场。例如，拥有有利的医疗保健政策和法规鼓励人工智能医疗保健解决方案创新和投资的国家的采用速度会更快。

美国和欧盟凭借其强大的监管框架和支持举措，已成为医学成像领域人工智能采用的领导者。相反，政治环境不稳定或监管严格的地区，由于监管审批延迟或缺乏投资激励，人工智能在医学影像领域的整合可能会较慢。

最新趋势

人工智能与放射工作的整合低

医疗成像市场人工智能的一个增长趋势是将人工智能技术无缝集成到现有放射学工作流程中。人工智能越来越多地嵌入临床操作中，以提高效率、减少放射科医生的工作量并提高诊断准确性。人工智能并不是取代人类放射科医生，而是作为一种支持工具，帮助实时确定病例的优先顺序、标记潜在的异常情况并提出诊断建议。这种集成显着简化了工作流程，使放射科医生能够专注于更复杂和关键的病例。

例如，Viz.ai 是一家在医学成像中利用人工智能的公司，它开发了一个平台，可以自动检测 CT 扫描中的中风等情况，并在几分钟内向医疗保健专业人员发出警报。这种实时决策支持可以加快诊断和治疗的启动速度，这对于中风或创伤等时间敏感的情况至关重要。将人工智能嵌入放射线的趋势OGY 工作流程还减少了漏诊的可能性，并最大限度地减少了护理延误，最终实现更快、更准确的决策。

区域分析

北美在医学影像市场的人工智能领域处于领先地位

北美是全球人工智能医学影像市场的主导地区。预计北美地区的收入份额最高，45.2%。由于北美拥有强大的研发基础设施，尤其是在医学影像领域。世界上许多主要的研究机构和大学都位于北美。北美拥有庞大的医疗保健行业，为医学成像技术提供了巨大的市场。

该地区的医疗保健支出也很高，这使得医疗保健提供商能够投资先进的医学成像技术。亚太地区许多国家都在大力投资医疗基础设施和技术领域的巨大进步，其中包括医学成像中的人工智能。此外，该地区在人工智能和医学影像领域拥有大量熟练劳动力，这促进了市场新技术和创新技术的增长。

重点地区和国家

北方美国

• 美国
• 加拿大

欧洲

• 德国
• 法国
• 英国
• 西班牙
• 意大利
• 俄罗斯
• 荷兰
• 其他地区欧洲

亚太地区

• 中国
• 日本
• 韩国
• 印度
• 澳大利亚
• 新西兰
• 新加坡
• 泰国
• 越南
• 其他地区亚太地区

拉丁美洲

• 巴西
• 墨西哥
• 拉丁美洲其他地区

中东和非洲

• 南非
• 沙特阿拉伯ia
• 阿联酋
• 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

医疗影像市场人工智能的主要参与者包括 GE Healthcare、Siemens Healthineers、Philips Healthcare、IBM Watson Health、Canon Medical Systems Corporation、Zebra Medical Vision、Aidoc、Viz.ai、Arterys、Qure.ai、 Butterfly Network、Freeno、HeartFlow、Radiology Partners 和 Lunit。

GE Healthcare 将人工智能驱动的解决方案集成到其医疗成像技术中，以提高诊断精度和工作流程效率。凭借深度学习算法的进步，GE Healthcare 的人工智能工具有助于早期发现癌症和心血管疾病等疾病，改善患者治疗效果并简化医疗保健运营。 Siemens Healthineers 在其医疗成像产品组合中利用人工智能来提高诊断准确性和运营效率。公司专注于深度学习技术，为客户提供创新成像解决方案，例如基于人工智能的自动分割，可增强放射工作流程、加速图像判读并支持个性化患者护理。

主要参与者

• GE Healthcare
• Siemens Healthineers
• Philips Healthcare
• IBM Watson Health
• Canon Medical Systems Corporation
• Zebra Medical愿景
• Aidoc
• ai
• Arterys
• ai
• Butterfly Network
• Freeno
• HeartFlow
• 放射学合作伙伴
• Lunit
• 其他关键参与者

近期进展

• 2025 年 5 月，飞利浦与 NVIDIA 合作，通过最新的 AI 进步增强 MRI 患者护理。此次合作将涉及开发 MRI 的基础模型，该模型由 NVIDIA 的尖端 AI 计算平台提供支持。这个在海量数据集上训练的大型深度学习神经网络将作为基础新一代应用程序。这些应用预计将显着提高 MR 图像质量、缩短扫描时间并增强各种临床应用的诊断工作流程和准确性。
• 2025 年 3 月，NVIDIA 宣布与 GE HealthCare 建立合作伙伴关系，推动自主成像领域的创新，特别关注自主 X 射线技术和超声应用的开发。通过将自主性融入到 X 射线和超声波等系统中，医学成像技术将能够理解物理世界并在其中发挥作用。这一进步可以实现复杂工作流程的自动化，包括患者放置、图像扫描和质量控制。
• 2024 年 10 月，GE HealthCare 宣布已将支持人工智能 (AI) 的第三方应用程序编排功能集成到 True PACS 和 Centricity PACS 中。与布莱克福德合作，这些新的人工智能解决方案可帮助放射科医生管理工作量，从而有可能加快患者的诊断和治疗速度。