医疗保健市场中的计算机视觉（2025 - 2030）

医疗保健市场中的计算机视觉摘要

2024 年全球医疗保健中的计算机视觉市场规模预计为 26.925 亿美元，预计 2025 年至 2030 年将以 32.7% 的复合年增长率增长，到 2030 年将达到 156.008 亿美元到 2030 年。机器学习模型（尤其是计算机视觉领域）的不断发展将显着改变医疗保健领域，从而形成更高效的诊断和治疗系统，提高患者护理效果。

市场增长的原因是医疗保健领域对计算机视觉系统的需求不断增长，政府努力推动采用基于人工智能的技术、医疗保健实践中的大数据集成以及精准医疗中的计算机视觉应用。这些共同有助于市场的预期扩张。人工智能 (AI) 正在彻底改变各个领域，重塑商业、社交互动和医疗保健。它正在推进d诊断技术并增强全球患者的治疗。

计算机视觉系统提高了医疗诊断的准确性，有助于最大限度地减少误报，从而有可能减少对冗余手术程序和昂贵治疗的需求。利用在广泛数据集上训练的复杂算法，计算机视觉甚至可以识别人类医生由于固有的感官限制而可能忽视的医疗状况的细微迹象。计算机视觉在医疗保健诊断中的应用可以提供非常高的准确性，其进步表明有可能实现近 100% 的精度。

医疗保健专业人员通过计算机视觉技术分析健康和健身指标，使患者能够做出更快、更明智的医疗决策。在当代医疗保健环境中，计算机视觉可以测量手术期间的失血量，特别是在手术过程中。n 剖腹产。当失血量达到临界水平时，这种能力对于紧急情况下的及时干预至关重要。此外，计算机视觉的多功能性还扩展到利用标准相机捕获的图像来测量身体脂肪百分比。这种技术的多方面应用展示了其增强医疗决策流程并有助于全面医疗保健评估的潜力。

组件洞察

2024年，软件领域的收入份额最高，达到45.3%。软件解决方案的主导地位是医疗保健数字化的关键因素。这些软件解决方案通常与人工智能集成，为医疗保健提供商提供战略优势，特别是在人手不足和成像扫描量不断增加等挑战中。将人工智能集成到医疗保健软件中可以解决运营挑战并增强竞争力医疗保健提供商的优势，促进显着的市场增长。

2025 年至 2030 年，服务领域的复合年增长率为 32.1%。由于在医疗环境中实施和管理先进计算机视觉系统的复杂性不断增加，全球市场的服务领域正在不断扩大。这导致对部署、维护、培训和持续支持等专业服务的需求增加，以确保这些人工智能驱动的解决方案得到有效使用。医疗保健组织还需要咨询和定制服务，以使计算机视觉技术适应其独特的临床和操作要求。随着计算机视觉在诊断、患者监护和个性化治疗等领域的使用不断增长，强大的服务基础设施变得至关重要，推动该领域的进一步增长。

产品洞察

基于智能摄像头的计算机视觉系统领域占据了最大的市场份额2024 年的平均份额。基于智能相机的视觉系统采用开放式嵌入式处理技术构建，无需外部计算机或帧捕获卡等外围设备。这种增长归因于成本效益、紧凑的尺寸以及简单、基于智能相机的计算机视觉系统集成。此外，智能相机采用开放式嵌入式处理技术构建，可抑制对外部计算机或帧捕获卡等外围设备的需求。

基于 PC 的计算机视觉系统预计将在预测期内显着增长。基于PC的视觉系统通常专用于图像处理，并且需要多个外围设备来完成其他任务，例如数据传输、帧抓取、存储和照明。高份额归因于其低成本、可升级性以及可相对轻松地进行交换的能力。这些系统通常用于医疗领域的直径随着成像技术的进步，人们可以进行诊断。例如，2024 年 3 月，NVIDIA 推出了专为医疗保健行业设计的全新生成式 AI 微服务，帮助全球组织加快药物开发、医学成像和数字健康创新。

应用洞察

医疗成像和诊断领域在 2024 年占据最大的市场收入份额。计算机视觉与人工智能 (AI) 算法的集成显着增强了医学成像和诊断技术。诊断。人工智能驱动的工具可以高精度分析医学图像，帮助医疗保健专业人员检测和诊断各种病症。此外，计算机视觉在医学成像中的应用有助于提高诊断准确性。这些系统可以识别医学图像中人眼不易辨别的模式和异常，从而实现早期检测行动和更精确的诊断。计算机视觉在医学成像和诊​​断领域提供的这些优势有助于该细分市场的增长。

预计手术细分市场将在预测期内大幅增长。计算机视觉技术在需要精确导航和可视化的复杂手术中特别有价值。随着外科医生进行更复杂的手术，对计算机视觉应用程序协助这些手术的需求可能会增加。此外，机器人辅助手术领域也出现了显着增长。计算机视觉在增强机器人手术系统的功能方面发挥着至关重要的作用，可以在微创手术过程中实现更精确的运动、提高敏捷性和增强可视化。

最终用户洞察

医疗保健提供商细分市场在 2024 年占据最大的市场收入份额。医疗保健提供商，包括医院和d 诊所，采用计算机视觉技术与其现有的医疗保健系统集成。这种集成增强了诊断流程、改善了患者护理并提高了工作流程效率。医疗保健提供者广泛使用计算机视觉进行诊断成像和病理学。计算机视觉算法有助于解释医学图像、病理切片和其他诊断测试，帮助医疗保健专业人员做出更准确、更及时的诊断。此外，计算机视觉技术通过为医疗保健提供者提供早期检测、个性化治疗计划和患者健康监测工具来改善患者护理。这可以带来更好的结果和更积极主动的医疗保健方法。

诊断中心细分市场预计将在预测期内显着增长。诊断中心使用 X 射线、CT 扫描、MRI 和超声波等成像技术。将计算机视觉集成到诊断成像中可以提高解读医学图像的准确性和效率，从而推动诊断中心对计算机视觉解决方案的需求。计算机视觉在诊断中的应用可以增强对各种疾病和病症的检测，包括癌症、心血管疾病和神经系统异常。这有助于早期诊断和改善患者治疗结果，符合诊断中心的目标。

区域洞察

北美在市场上占据主导地位，到 2024 年占据 35.1% 的份额。北美表现出对尖端数字技术的高度重视，其强大的医疗保健、IT 和电信基础设施明显推动了市场扩张。此外，该地区还受益于积极促进数字和创新技术（包括人工智能）融合的政府优惠政策。因此，在医疗保健领域。该地区拥有大量患有一种或多种慢性疾病的患者。这种流行导致入院人数激增，因此需要以数字格式存储和管理患者的健康数据，以符合政府法规。这一监管要求是医疗保健市场对计算机视觉需求不断增长的重要推动力。

美国医疗保健市场中的计算机视觉趋势

美国医疗保健市场中的计算机视觉正在不断增长，推动了该地区的需求。这个国家的市场是由医疗成像数据激增推动的，这些数据需要高效的分析，以及对提高诊断精度和治疗计划的人工智能工具的日益增长的需求。支持性监管框架，例如 FDA 针对人工智能医疗设备的指南，以及对 healthca 的重大投资基础设施和人工智能的发展也正在推动市场增长。

欧洲医疗保健市场中的计算机视觉趋势

由于该地区医疗保健数字化的推进以及政府对人工智能集成的大力支持，欧洲医疗保健市场的计算机视觉正在经历增长。对个性化医疗和精准诊断的需求不断增长，提高了诊断准确性和治疗效果，特别是在医学成像领域。此外，人口老龄化和慢性病发病率的上升正在推动对基于人工智能的远程患者监测和慢性病管理的需求。对数字医疗基础设施和人工智能研究的持续投资也显着加速了整个地区的市场扩张。

亚太地区医疗保健市场中的计算机视觉趋势

亚太地区医疗保健市场中的计算机视觉预计将比预计大幅增长圣时期。亚太地区许多国家正在投资开发和升级其医疗基础设施。建设新的医院、诊所和诊断中心为整合计算机视觉技术以增强医疗保健服务提供了机会。亚太地区拥有全球很大一部分人口，慢性病的患病率正在上升。不断增长的医疗保健需求和庞大的患者群体需要包括计算机视觉在内的创新技术来支持诊断、治疗和患者管理。

医疗保健公司洞察中的关键计算机视觉

知名公司已将产品发布和开发，以及随后的扩张、并购、合同、协议、伙伴关系和协作作为其主要业务战略，以增加其市场份额。 The companies have used various techniques to enhance market penetration and boost their pos

• NVIDIA 正在加速计算和人工智能领域的发展，提供先进的 GPU 和 AI 平台，推动医疗保健领域计算机视觉的突破。该公司的技术能够实现更快、更准确的医学成像分析、疾病检测和药物发现。通过其专门的医疗保健人工智能解决方案以及与医疗机构的合作，NVIDIA 推动了诊断工具和患者护理方面的创新，加速了计算机视觉在整个医疗保健领域的采用。

• 英特尔致力于计算创新，提供先进的处理器和人工智能技术，为医疗保健解决方案中的计算机视觉提供支持。该公司的硬件和软件平台能够高效处理和分析复杂的医学图像，支持更快、更准确的诊断。通过战略合作和持续创新，英特尔帮助医疗保健组织利用计算机视觉在改善患者治疗效果和提高运营效率方面的潜力。

最新动态

• 2025 年 4 月，Tempus AI, Inc. 推出了 Tempus Loop。这个人工智能驱动的肿瘤学平台通过将真实的患者数据与先进的生物模型和 CRISPR 筛选相结合，简化了靶标的发现和验证。这一尖端解决方案旨在快速发现和确认新的药物靶点，旨在缩小临床前研究之间的差距。

• 2025 年 2 月，iCAD, Inc. 和 Koios Medical 建立了战略合作伙伴关系，将 iCAD 用于乳房 X 线摄影的 ProFound AI 与 Koios SmartUltrasound 相结合，为乳腺癌检测提供集成 AI 驱动的解决方案。这项合作于 ECR 2025 上启动，旨在通过为乳腺癌筛查和诊断提供全面的多模态 AI 平台来提高诊断精度并简化放射学工作流程。

• 2024 年 9 月，AiCure 在第 14 届年度 DPHARM 会议上推出了其尖端的患者参与平台 H.Code。 H.Code 旨在通过利用人工智能、计算机视觉和预测分析来改善临床试验监控和参与者的依从性。首席执行官 Ed Ikeguchi 讨论了该平台如何通过将试验方案嵌入患者的日常生活中来简化参与，从而最大限度地减少对多种技术的依赖。该平台旨在革新通过增强患者体验和推进精准医疗来实现临床试验。

医疗保健市场中的计算机视觉