Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de inteligencia artificial en diagnóstico, desglosado por componentes (software, hardware, servicios), por tipo de diagnóstico (cardiología, oncología, patología, radiología, tórax y pulmones, neurología) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el periodo 2025-2033.

Factores de crecimiento del mercado

Mayor necesidad de gestionar datos masivos y complejos

Debido a la creciente digitalización y al uso de las tecnologías de la información en el sector sanitario, se generan macrodatos (datos extensos y complejos) en numerosas etapas del proceso asistencial. En el diagnóstico médico, los macrodatos incluyen la información generada a partir de la navegación web y las interacciones en redes sociales, las lecturas de dispositivos médicos como sensores, electrocardiogramas, radiografías y otros registros de facturación, así como los datos biométricos. La aceptación de las historias clínicas electrónicas (HCE), las diapositivas de laboratorio digitalizadas y las imágenes radiológicas de alta resolución entre los profesionales sanitarios ha aumentado en los últimos años. Como consecuencia, los macrodatos y las soluciones analíticas se han vuelto exponencialmente más complejos y populares.

Además, se proyecta que la adopción de la bidireccionalidadportales de pacientesLas herramientas que permiten a los pacientes subir datos y fotografías a sus registros médicos electrónicos incrementarán el volumen de macrodatos en el diagnóstico médico durante el período previsto. El sector sanitario está recurriendo a diversas soluciones basadas en IA para gestionar eficazmente la creciente cantidad de datos de diagnóstico médico, que son masivos y complejos.

Sensores y sistemas de imagen superiores

Las imágenes médicas de alta resolución, las imágenes moleculares y los dispositivos portátiles proporcionan una gran cantidad de datos para los sistemas de IA. La inteligencia artificial puede ayudar en la interpretación de imágenes médicas, la detección de pequeñas anomalías y el diagnóstico de enfermedades graves como el cáncer, las enfermedades cardiovasculares y las neurológicas. Estos avances tecnológicos impulsan la adopción generalizada de la IA en el ámbito del diagnóstico. Combinada con la capacidad analítica de los algoritmos de IA, su habilidad para obtener datos precisos aumenta la exactitud del diagnóstico, mejora los resultados para los pacientes y promueve la medicina de precisión.

Restricción del mercado

Altos costos de adquisición y mantenimiento

El mercado de la inteligencia artificial en el diagnóstico Esto implica altos costos de adquisición, importantes requisitos de capital inicial y gastos de mantenimiento y actualización. Los hospitales y otros actores financieros consolidados son inversores importantes en el mercado. La mayor parte de los costos asociados con la creación y adopción de productos basados ​​en IA son cubiertos directamente por los consumidores privados debido al escaso gasto público en estas actividades. La Unión Europea, por ejemplo, aún no ha adoptado estrategias de inversión a largo plazo para soluciones de salud basadas en IA. Debido a la complejidad de la ingeniería del sistema, la compra de soluciones de hardware y software para integrar la IA en el contexto de la atención médica conlleva gastos significativos.

Además, la reparación o el mantenimiento típicos de un sistema basado en IA pueden ser costosos. Estos sistemas requieren mejoras continuas para mantenerse actualizados con escenarios en constante evolución, incluidos dichos gastos. Además, se necesitan compromisos financieros significativos para iniciativas de capacitación y digitalización.sistemas de registros médicos electrónicosAdemás, el proceso potencialmente costoso de adquirir e integrar la tecnología de IA en los entornos sanitarios ya ha requerido grandes inversiones de capital por parte de los sistemas de salud.

Oportunidad de mercado

Mayor eficiencia y precisión en los diagnósticos.

Grandes volúmenes de datos de pacientes, como historiales médicos, imágenes, resultados de pruebas y datos genéticos, pueden ser analizados mediante algoritmos de IA. La IA puede aumentar drásticamente la precisión del diagnóstico al detectar patrones, anomalías o correlaciones sutiles que pueden resultar difíciles de percibir para los observadores humanos. Al permitir diagnósticos más tempranos y precisos, este potencial reduce la posibilidad de diagnósticos erróneos o tardíos y mejora los resultados para el paciente. Además, la IA en el diagnóstico puede optimizar los flujos de trabajo sanitarios al automatizar operaciones repetitivas y aligerar la carga de trabajo del personal sanitario.

Además, los algoritmos de IA pueden procesar y analizar eficazmente muestras histológicas, datos de diagnóstico e imágenes médicas, lo que permite una interpretación más rápida y precisa. Los profesionales sanitarios pueden centrar sus conocimientos en pacientes con casos complejos mediante la automatización de procesos rutinarios, lo que mejora la eficiencia y reduce los tiempos de respuesta. Asimismo, los algoritmos de IA pueden aprender continuamente a partir de la retroalimentación y los nuevos datos. Esta posibilidad permite un avance constante en la precisión y la eficacia del diagnóstico a lo largo del tiempo. Los sistemas de IA también pueden actualizar y mejorar sus algoritmos para optimizar el rendimiento y mantenerse al día con los avances del conocimiento médico, utilizando la retroalimentación de los usuarios y datos reales. Se prevé que estos factores generen oportunidades de crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.

Perspectivas regionales

Tendencias del mercado norteamericano

América del Norte es el principal actor en el mercado global de inteligencia artificial aplicada al diagnóstico, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) estimada del 32,5 % durante el período de pronóstico. Esta expansión se atribuye a una infraestructura de TI sanitaria consolidada, mejoras tecnológicas continuas, una mayor alfabetización digital, la creación de nuevas empresas, iniciativas gubernamentales de apoyo, crecientes oportunidades de financiación y la presencia de importantes actores en la región. Además, el uso de la IA en el diagnóstico se está acelerando debido a la creciente necesidad de reducir los costos de las pruebas, mejorar la atención al paciente y minimizar el tiempo de inactividad de los equipos. Según Health IT Analytics, investigadores de la Universidad Case Western Reserve utilizaron una red de aprendizaje profundo, un tipo de IA, en mayo de 2017 para identificar correctamente el cáncer de mama en fotografías patológicas.

Análisis del mercado europeo

Se estima que Europa experimentará una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 32,2 % durante el período previsto. Debido a varios factores importantes, como el aumento de los gastos, el envejecimiento de la población, la creciente prevalencia de enfermedades crónicas, el aumento de la demanda de tratamientos y el estancamiento o la disminución de la fuerza laboral sanitaria, la sostenibilidad del sector sanitario europeo se encuentra en peligro. Además, las ineficiencias estructurales en algunos países europeos representan un problema para el sector. Se prevé que la transición hacia una atención sanitaria basada en el valor incremente la necesidad de mejorar los resultados para los pacientes a un precio más asequible. Asimismo, la integración de la IA en tecnologías médicas de vanguardia puede resolver problemas sanitarios urgentes.

Además, muchas aplicaciones de IA en el sector sanitario ya están en uso o en fase de implementación. Estas aplicaciones pueden ayudar a detectar enfermedades precozmente, mejorar los diagnósticos, descubrir nuevos patrones fisiológicos humanos y crear diagnósticos y tratamientos personalizados. Por ejemplo, en 2018, el RGPD estableció requisitos para la recopilación, el procesamiento y la seguridad de los datos personales en las organizaciones sanitarias. Esta normativa abarca datos genéticos, biométricos y relacionados con la salud. Asimismo, en abril de 2019, la UE publicó recomendaciones sobre IA ética para empresas y gobiernos. La privacidad y la gobernanza de datos, la transparencia, la solidez y la seguridad técnicas, la no discriminación, la diversidad y la equidad, la rendición de cuentas, la autonomía y la supervisión humanas, y el bienestar ambiental y social son los siete requisitos de la IA. Se prevé que estos factores impulsen el crecimiento del mercado durante el periodo de pronóstico.

Crecimiento del mercado en Asia-Pacífico

Se prevé que la región de Asia-Pacífico registre un crecimiento significativo durante el período de pronóstico. Las soluciones de diagnóstico basadas en IA están creciendo gracias a iniciativas públicas y privadas. Las startups, la visibilidad y la inversión impulsan el crecimiento de la industria regional. La financiación privada y las incubadoras de startups también influyen en el crecimiento del mercado regional. Se espera que las enfermedades agudas y crónicas, así como el envejecimiento de la población, impulsen el crecimiento del mercado. Además, se prevé que el creciente número de pacientes, la pandemia, la computación en la nube y los programas gubernamentales de IA impulsen el mercado de Asia-Pacífico. La IA también se utiliza en diagnósticos y por empresas biofarmacéuticas para modernizar la investigación de medicamentos. Por ejemplo, en 2017, Tencent lanzó AIMIS (AI Medical Innovation System), un sistema de diagnóstico por imagen médica basado en IA. Los primeros diagnósticos de cáncer de pulmón y esófago tuvieron una precisión del 90 % y del 95 %, respectivamente.

Tendencias del mercado latinoamericano

Se prevé que Latinoamérica sea un mercado potencialmente lucrativo para la IA en el sector del diagnóstico debido a factores políticos, la escasez de mano de obra cualificada y la apertura de los gobiernos a la adopción de tecnologías actuales. El Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC) y Oxford Insights evaluaron la preparación de los gobiernos de 194 países para implementar la IA, y Uruguay, México y Brasil se ubicaron entre los 50 primeros. Se espera que el mercado regional se vea impulsado por la creciente digitalización, el desarrollo de la infraestructura de TI, las mejoras tecnológicas para optimizar la calidad de la atención al paciente y la reducción de los costos sanitarios. Por ejemplo, el ministro brasileño Marcos Pontes inauguró ocho laboratorios de IA en 2019, centrados en la colaboración con organizaciones de financiación e investigación. La Industria 4.0, las ciudades inteligentes, la salud y la agroindustria fueron las áreas prioritarias para cuatro de los ocho laboratorios.

En elOriente Medio y África (MEA)Se prevé que la demanda de instalaciones sanitarias avanzadas aumente debido al incremento de enfermedades crónicas como afecciones respiratorias y cardíacas, así como al envejecimiento de la población. Las enfermedades crónicas como la obesidad, las enfermedades cardiovasculares y la diabetes son cada vez más comunes. Esto se debe a diversos factores, como el sedentarismo, la hipertensión, los malos hábitos alimenticios, la inactividad física y la falta de sueño. El mercado regional se está expandiendo rápidamente gracias a la cooperación entre el gobierno, las empresas y otros inversores del sector sanitario.

• Por ejemplo, Nigeria creó un sistema llamado Apmis que permite a expertos en salud, propietarios de hospitales, pacientes y cuidadores compartir e intercambiar historiales médicos. Esto hace posible un intercambio de datos visible, sencillo, seguro y asequible.

Segmentación del mercado

Información sobre componentes

El mercado global de inteligencia artificial aplicada al diagnóstico se divide en hardware, software y servicios. El segmento de software domina el mercado global y se prevé que experimente una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 33,5 % durante el período de pronóstico. Uno de los principales factores que impulsan el sector es la creciente demanda de soluciones de diagnóstico aumentadas basadas en IA y en la nube, que contribuyen a una mayor precisión diagnóstica al evaluar imágenes médicas de pacientes. Además, se espera que la pandemia de COVID-19 y la introducción de software de IA de vanguardia en el diagnóstico, que integra múltiples fuentes de datos como genómica, proteómica, resonancia magnética, tomografía computarizada y datos de pacientes, impulsen el mercado.

• Por ejemplo, en febrero de 2018, John Snow Labs lanzó su paquete de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), que incluía modelos de aprendizaje profundo adaptados a la industria de la salud. Los programadores pueden usar estos modelos para crear software que pueda comprender documentos médicos. Esto ha contribuido a la expansión del software de IA en la atención médica al ayudar a los profesionales a analizar e identificar pacientes de alto riesgo, emparejando pacientes conensayos clínicosalertando a los cuidadores sobre la seguridad del paciente, automatizando la codificación y facturación clínica y formulando recomendaciones clínicas importantes.

Información sobre tipos de diagnóstico

El mercado de la inteligencia artificial en el diagnóstico se segmenta en cardiología, oncología, patología, radiología, tórax y neumología, y neurología. El segmento de neurología posee la mayor cuota de mercado y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 31,4 % durante el período previsto. El envejecimiento de la población y el aumento de la incidencia de ciertas afecciones neurológicas, como la epilepsia, la enfermedad de Alzheimer y la enfermedad de Parkinson, impulsan la necesidad de diagnósticos precisos y favorecen la expansión del mercado. Según el estudio de las Naciones Unidas sobre el envejecimiento de la población mundial de 2017, para el año 2050 habrá 2100 millones de personas mayores de 60 años en el planeta, el doble de los 962 millones que había en 2017.

Además, el uso de la atención basada en el valor está acelerando el crecimiento del segmento, una tendencia en desarrollo para el manejo de la carga de los trastornos neurológicos. El desarrollo de sofisticadas redes neuronales profundas y algoritmos de vanguardia entrenados con numerosos conjuntos de datos de imágenes adquiridos para diversas evaluaciones y diagnósticos son algunos de los factores que impulsan la expansión de este mercado. Asimismo, las opciones de diagnóstico basadas en IA en neurología aumentan la precisión y la exactitud, así como la productividad y el juicio clínico del radiólogo. El uso generalizado de soluciones con IA ha contribuido a la mejora de los departamentos de neurología.