Marktbericht zu künstlicher Intelligenz in der Diagnostik: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Komponenten (Software, Hardware, Dienstleistungen), nach Diagnosetyp (Kardiologie, Onkologie, Pathologie, Radiologie, Thorax und Lunge, Neurologie) und nach Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika), Prognosen 2025–2033

Marktwachstumsfaktoren

Wachsender Bedarf an der Verwaltung massiver und komplexer Datenmengen

Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung und des verstärkten Einsatzes von Informationstechnologie im Gesundheitswesen entstehen in vielen Phasen der Patientenversorgung große und komplexe Datenmengen (Big Data). In der medizinischen Diagnostik umfassen Big Data Informationen aus Clickstream- und Web- sowie Social-Media-Interaktionen, Messwerte von medizinischen Geräten wie Sensoren, EKGs, Röntgenbildern und anderen Abrechnungsdaten sowie biometrische Daten. Die Akzeptanz elektronischer Patientenakten (EHRs), digitalisierter Laborpräparate und hochauflösender Röntgenbilder hat in den letzten Jahren unter medizinischem Fachpersonal zugenommen. Infolgedessen sind Big Data und Analyselösungen exponentiell komplexer und beliebter geworden.

Darüber hinaus wird prognostiziert, dass die Einführung von bidirektionalenPatientenportaleSysteme, die es Patienten ermöglichen, Daten und Fotos in ihre elektronischen Patientenakten hochzuladen, würden das Datenvolumen in der medizinischen Diagnostik im Prognosezeitraum deutlich erhöhen. Der Gesundheitssektor setzt daher verstärkt auf KI-basierte Lösungen, um die stetig wachsende Menge an komplexen medizinischen Diagnosedaten effektiv zu verwalten.

Überlegene Sensoren und Bildgebungssysteme

Hochauflösende medizinische Bildgebung, molekulare Bildgebung und tragbare Geräte liefern eine Fülle von Daten für KI-Systeme. Künstliche Intelligenz kann die Interpretation medizinischer Bildgebung, die Erkennung kleinster Anomalien und die Diagnose schwerwiegender Erkrankungen wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und neurologischer Erkrankungen unterstützen. Diese technologischen Entwicklungen fördern die breite Anwendung von KI in der Diagnostik. In Kombination mit der analytischen Leistungsfähigkeit von KI-Algorithmen erhöht deren Fähigkeit, präzise Daten zu erfassen, die diagnostische Genauigkeit, verbessert die Behandlungsergebnisse und treibt die Präzisionsmedizin voran.

Marktbeschränkung

Hohe Beschaffungs- und Wartungskosten

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Diagnostik Die Entwicklung und Einführung KI-basierter Produkte ist mit hohen Beschaffungskosten, einem erheblichen Kapitalbedarf sowie Ausgaben für Wartung und Modernisierung verbunden. Krankenhäuser und andere etablierte Finanzinstitute zählen zu den wichtigsten Investoren. Aufgrund unzureichender staatlicher Investitionen in diesem Bereich werden die meisten Kosten für die Entwicklung und Anwendung KI-basierter Produkte direkt von privaten Verbrauchern getragen. Die Europäische Union beispielsweise hat noch keine langfristigen, investitionsintensiven Strategien für KI-basierte Gesundheitslösungen verabschiedet. Aufgrund der komplexen Systemarchitektur ist die Anschaffung von Hardware- und Softwarelösungen zur Integration von KI in den Gesundheitssektor mit erheblichen Kosten verbunden.

Darüber hinaus können Reparaturen und Wartungsarbeiten an KI-basierten Systemen kostspielig sein. Diese Systeme erfordern kontinuierliche Verbesserungen, um mit den sich wandelnden Anforderungen Schritt zu halten, was auch entsprechende Kosten mit sich bringt. Zusätzlich sind erhebliche finanzielle Investitionen für Schulungsmaßnahmen und die Digitalisierung notwendig.elektronische GesundheitsaktensystemeUnd der potenziell kostspielige Prozess der Anschaffung und Integration von KI-Technologie in den Gesundheitssektor hat bereits hohe Kapitalzusagen seitens der Gesundheitssysteme erfordert.

Marktchance

Verbesserte Effizienz und Genauigkeit der Diagnostik

Große Mengen an Patientendaten, wie Krankenakten, Bildgebungsbefunde, Testergebnisse und genetische Daten, können mithilfe von KI-Algorithmen analysiert werden. KI kann die diagnostische Genauigkeit erheblich steigern, indem sie kleinste Muster, Anomalien oder Korrelationen erkennt, die für menschliche Beobachter schwer zu erfassen sind. Durch die Ermöglichung früherer und präziserer Diagnosen verringert dieses Potenzial die Wahrscheinlichkeit verpasster oder verzögerter Diagnosen und verbessert die Behandlungsergebnisse. Darüber hinaus kann KI in der Diagnostik die Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen optimieren, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisiert und das medizinische Personal entlastet.

Darüber hinaus können KI-Algorithmen Pathologiepräparate, Diagnosedaten und medizinische Bilder effektiv verarbeiten und analysieren und so eine schnellere und präzisere Interpretation ermöglichen. Durch die Automatisierung von Routineprozessen, die Steigerung der Effizienz und die Verkürzung der Reaktionszeiten können sich medizinische Fachkräfte auf die Behandlung komplexer Fälle konzentrieren. KI-Algorithmen lernen zudem kontinuierlich aus Feedback und neuen Daten. Dies ermöglicht eine stetige Verbesserung der diagnostischen Präzision und Effektivität. KI-Systeme können ihre Algorithmen außerdem aktualisieren und verbessern, um ihre Leistung zu steigern und mit dem sich wandelnden medizinischen Wissen Schritt zu halten, indem sie Nutzerfeedback und reale Daten nutzen. Diese Faktoren dürften im Prognosezeitraum Wachstumschancen auf dem Markt eröffnen.

Regionale Einblicke

Markttrend in Nordamerika

Nordamerika ist der bedeutendste Marktteilnehmer im Bereich der künstlichen Intelligenz in der Diagnostik weltweit und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum ein jährliches Wachstum von 32,5 % verzeichnen. Dieses Wachstum ist auf eine gut etablierte IT-Infrastruktur im Gesundheitswesen, kontinuierliche technologische Verbesserungen, steigende digitale Kompetenzen, die Gründung von Startups, förderliche Regierungsinitiativen, wachsende Finanzierungsmöglichkeiten und bedeutende Akteure in der Region zurückzuführen. Darüber hinaus beschleunigt sich der Einsatz von KI in der Diagnostik aufgrund des steigenden Bedarfs an niedrigeren Testkosten, verbesserter Patientenversorgung und reduzierten Geräteausfallzeiten. Laut Health IT Analytics nutzten Forscher der Case Western Reserve University im Mai 2017 ein Deep-Learning-Netzwerk, eine Form der KI, um Brustkrebs auf pathologischen Fotos korrekt zu identifizieren.

Einblicke in den europäischen Markt

Für Europa wird im Prognosezeitraum ein jährliches Wachstum von 32,2 % erwartet. Aufgrund mehrerer wichtiger Gründe, darunter steigende Kosten, eine alternde Bevölkerung, die zunehmende Verbreitung chronischer Erkrankungen, ein steigender Behandlungsbedarf und ein stagnierender oder rückläufiger Personalbestand im Gesundheitswesen, ist die Nachhaltigkeit des europäischen Gesundheitssektors gefährdet. Hinzu kommen strukturelle Ineffizienzen in einigen europäischen Ländern, die den Sektor belasten. Der Übergang zu einer wertorientierten Gesundheitsversorgung dürfte den Bedarf an besseren Behandlungsergebnissen zu tragbareren Kosten erhöhen. Darüber hinaus kann die Integration von KI in moderne Medizintechnologien dringende Probleme im Gesundheitswesen lösen.

Darüber hinaus sind zahlreiche KI-Anwendungen im Gesundheitswesen bereits im Einsatz oder befinden sich in der Implementierungsphase. Diese Anwendungen können dazu beitragen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen, die Diagnostik zu verbessern, neue Muster der menschlichen Physiologie zu entdecken und personalisierte Diagnosen und Behandlungen zu erstellen. Beispielsweise schuf die DSGVO im Jahr 2018 Anforderungen für die Erhebung, Verarbeitung und Sicherung personenbezogener Daten in Gesundheitseinrichtungen. Diese Regelung umfasst genetische, biometrische und gesundheitsbezogene Daten. Ebenso veröffentlichte die EU im April 2019 Empfehlungen für ethisch verantwortungsvolle KI im Gesundheitswesen für Unternehmen und Regierungen. Datenschutz und Daten-Governance, Transparenz, technische Robustheit und Sicherheit, Nichtdiskriminierung, Diversität und Fairness, Rechenschaftspflicht, menschliche Handlungsfähigkeit und Aufsicht sowie Umwelt- und Sozialverträglichkeit sind die sieben Anforderungen an KI. Es wird erwartet, dass diese Faktoren das Marktwachstum im Prognosezeitraum maßgeblich vorantreiben werden.

Wachstum des asiatisch-pazifischen Marktes

Für den asiatisch-pazifischen Raum wird im Prognosezeitraum ein signifikantes Wachstum erwartet. KI-basierte Diagnostiklösungen gewinnen dank öffentlicher und privater Initiativen an Bedeutung. Startups, die zunehmende Sichtbarkeit und Investitionen fördern das regionale Branchenwachstum. Auch private Finanzierung und Startup-Inkubatoren tragen zum regionalen Marktwachstum bei. Akute und chronische Erkrankungen sowie die alternde Bevölkerung dürften das Marktwachstum weiter ankurbeln. Darüber hinaus werden die wachsende Zahl von Patienten, die Pandemie, Cloud Computing und staatliche KI-Programme den asiatisch-pazifischen Markt voraussichtlich beflügeln. KI wird auch in der Diagnostik und von biopharmazeutischen Unternehmen zur Modernisierung der Medikamentenforschung eingesetzt. So brachte Tencent beispielsweise 2017 das AI Medical Innovation System (AIMIS) auf den Markt, ein KI-gestütztes System für die medizinische Bildgebung. Die ersten Diagnosen von Lungen- und Speiseröhrenkrebs wiesen eine Genauigkeit von 90 % bzw. 95 % auf.

Markttrends in Lateinamerika

Lateinamerika gilt aufgrund politischer Gegebenheiten, des Fachkräftemangels und der Offenheit der Regierungen gegenüber neuen Technologien als potenziell lukrativer Standort für KI in der Diagnostikbranche. Das International Development Research Centre (IDRC) und Oxford Insights bewerteten die Bereitschaft der Regierungen von 194 Ländern zum Einsatz von KI. Uruguay, Mexiko und Brasilien zählten zu den Top 50. Der regionale Markt wird voraussichtlich durch die zunehmende Digitalisierung, den Ausbau der IT-Infrastruktur, technologische Verbesserungen zur Optimierung der Patientenversorgung und sinkende Gesundheitskosten angetrieben. So eröffnete beispielsweise der brasilianische Minister Marcos Pontes 2019 acht KI-Labore mit Fokus auf Partnerschaften mit Förder- und Forschungseinrichtungen. Industrie 4.0, Smart Cities, Gesundheit und Agrarwirtschaft bildeten die Schwerpunkte von vier der acht Labore.

ImNaher Osten und Afrika (MEA)Aufgrund zunehmender chronischer Erkrankungen wie Atemwegserkrankungen, Herzkrankheiten und der alternden Bevölkerung wird mit einem steigenden Bedarf an modernen Gesundheitseinrichtungen gerechnet. Chronische Erkrankungen wie Adipositas, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Diabetes treten immer häufiger auf. Dies ist auf verschiedene Faktoren zurückzuführen, darunter Bewegungsmangel, Bluthochdruck, ungesunde Ernährung, körperliche Inaktivität und Schlafmangel. Der regionale Markt wächst rasant dank der Zusammenarbeit zwischen Regierung, Wirtschaft und anderen Investoren im Gesundheitswesen.

• In Nigeria wurde beispielsweise das System Apmis entwickelt, das es Gesundheitsexperten, Krankenhausbetreibern, Patienten und Pflegekräften ermöglicht, Gesundheitsdaten auszutauschen. Es macht den Datenaustausch transparent, einfach, sicher und kostengünstig.

Marktsegmentierung

Komponenten-Einblicke

Der globale Markt für künstliche Intelligenz in der Diagnostik ist in Hardware, Software und Dienstleistungen unterteilt. Das Softwaresegment dominiert den Weltmarkt und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum ein jährliches Wachstum von 33,5 % verzeichnen. Ein wesentlicher Wachstumstreiber ist der steigende Bedarf an KI-gestützten und cloudbasierten Lösungen für die erweiterte Diagnostik, die zu einer präziseren Auswertung medizinischer Bilder beitragen. Darüber hinaus dürften die anhaltende COVID-19-Pandemie und die Einführung modernster KI-Software in der Diagnostik, die verschiedene Datenquellen wie Genomik und Proteomik, MRT, CT und Patientendaten einbezieht, den Markt weiter ankurbeln.

• Beispielsweise veröffentlichte John Snow Labs im Februar 2018 sein Paket zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), das speziell auf das Gesundheitswesen zugeschnittene Deep-Learning-Modelle enthielt. Programmierer können diese Modelle nutzen, um Software zu entwickeln, die medizinische Dokumente verstehen kann. Dies hat zur Verbreitung von KI-Software im Gesundheitswesen beigetragen, indem es Fachkräfte bei der Analyse und Identifizierung von Hochrisikopatienten sowie bei der Zuordnung von Patienten zu passenden Therapien unterstützt.klinische Studien, indem Pflegekräfte über die Patientensicherheit informiert werden, die klinische Kodierung und Abrechnung automatisiert werden und wichtige klinische Empfehlungen ausgesprochen werden.

Einblicke in die verschiedenen Diagnosetypen

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Diagnostik ist in die Segmente Kardiologie, Onkologie, Pathologie, Radiologie, Pneumologie und Neurologie unterteilt. Das Segment Neurologie hält den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 31,4 % wachsen. Die zunehmende Alterung der Bevölkerung und die steigenden Fallzahlen bestimmter neurologischer Erkrankungen wie Epilepsie, Alzheimer und Parkinson erhöhen den Bedarf an präzisen Diagnosen und wirken sich positiv auf das Marktwachstum aus. Laut der Studie „World Ageing Population 2017“ der Vereinten Nationen wird die Zahl der über 60-Jährigen weltweit bis zum Jahr 2050 auf 2,1 Milliarden ansteigen – doppelt so viele wie die 962 Millionen im Jahr 2017.

Darüber hinaus beschleunigt der Einsatz wertorientierter Versorgung das Wachstum dieses Segments – ein zunehmender Trend im Umgang mit neurologischen Erkrankungen. Die Entwicklung hochentwickelter tiefer neuronaler Netze und modernster Algorithmen, die anhand zahlreicher Bilddatensätze für verschiedene Untersuchungen und Diagnosen trainiert wurden, zählt zu den Treibern dieser Marktexpansion. Zudem erhöhen KI-basierte Diagnoseoptionen in der Neurologie die Präzision und Genauigkeit sowie die Produktivität und das klinische Urteilsvermögen von Radiologen. Der weitverbreitete Einsatz KI-gestützter Lösungen hat zur Verbesserung neurologischer Abteilungen beigetragen.