报告概述

到 2033 年，全球人工智能驱动的视网膜图像分析市场规模预计将从 2023 年的26.5 亿美元增长到94 亿美元左右，在此期间以复合年增长率 13.5% 的速度增长预测期为2024年至2033年。

人工智能驱动的视网膜图像分析行业正在利用人工智能（AI）技术改善各种视网膜疾病的诊断、治疗和管理，从而彻底改变眼科领域。该行业使用先进的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法来分析眼底照片、光学相干断层扫描 (OCT) 扫描和荧光素血管造影等视网膜图像，从而实现更快、更准确且经济高效的诊断。

人工智能驱动的工具具有多种优势，包括提高诊断准确性、自动图像分析和早期疾病检测。n，这对于管理慢性视网膜疾病至关重要。该技术还促进了远程医疗，实现远程筛查并改善获得护理的机会，特别是在服务欠缺的地区。随着对医疗保健人工智能初创公司的投资不断增加以及计算能力的进步，人工智能视网膜图像分析行业预计将快速增长，有助于改善患者的治疗效果并减轻全球视力相关疾病的负担。

主要要点

• 2023年，人工智能视网膜图像分析市场的收入为2.65美元亿美元，复合年增长率为 13.5%，预计到 2033 年将达到94.1 亿美元。
• 产品类型细分为机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和自然语言处理 (NLP)，其中 ML 将于 2023 年占据领先地位，市场份额为37.7%。
• 考虑活跃疾病类型，市场分为糖尿病视网膜病变（DR）、年龄相关性黄斑变性（AMD）、青光眼、视网膜静脉阻塞（RVO）、早产儿视网膜病变（ROP）等。其中，糖尿病视网膜病变（DR）制剂占据了39.4%的显着份额。糖尿病视网膜病变（DR）与糖尿病的关联以及发病率的上升是该细分市场占据主导地位的主要原因。
• 此外，就应用而言，市场分为临床诊断、早期检测和筛查、治疗计划、监测和随访以及远程医疗和远程筛查。早期检测和筛查是主导细分市场，在人工智能驱动的视网膜图像分析市场中占有最大的收入份额，达到 45.6%。
• 按最终用户划分，该市场分为医院和诊所、诊断中心、研究和学术界、远程医疗提供商等。医院&诊所占据35.0%的主要份额
• 北美在 2023 年占据48.9%的市场份额，引领市场。

技术分析类型

人工智能驱动的视网膜图像分析市场依赖于三项关键技术：机器学习 (ML)、深度学习学习 (DL) 和自然语言处理 (NLP)。机器学习 (ML) 对于分析视网膜图像和诊断糖尿病视网膜病变和黄斑变性等疾病至关重要。机器学习是主导细分市场，到 2023 年将占据 37.7% 的份额。

机器学习模型从数据中学习，随着时间的推移提高诊断准确性并实现自动筛查，特别是在服务不足的地区。深度学习 (DL) 是 ML 的子集，它使用卷积神经网络 (CNN) 等神经网络来处理和分析复杂的视网膜图像。自然语言处理 (NLP) 通过处理非结构化数据来补充这些图像分析技术结构化文本数据，例如患者报告和病史。

这些技术通过实现更快、更准确和全面的视网膜疾病诊断，共同推动市场的增长。

疾病类型分析

人工智能驱动的视网膜图像分析市场按疾病类型细分，包括糖尿病视网膜病变 (DR)、年龄相关性黄斑变性变性 (AMD)、青光眼、视网膜静脉阻塞 (RVO)、早产儿视网膜病变 (ROP) 等。糖尿病视网膜病变 (DR) 所占份额最大，占 39.4%，并且是受全球糖尿病患病率不断上升推动的主要部分。

人工智能系统在早期阶段检测 DR 方面非常有效，能够及时干预以防止视力丧失。  例如，2021 年，美国估计约有 96 亿人患有 DR，占糖尿病患者的 26.4%。其中，约18.4亿人拥有视力威胁性糖尿病视网膜病变 (VTDR)，占糖尿病患者的 5.1%。

应用分析

由于对快速准确识别糖尿病视网膜病变和黄斑变性等视网膜疾病的需求日益增长，早期检测和筛查是占主导地位的细分市场，拥有 45.6% 市场份额。人工智能实时分析视网膜图像的能力提高了大规模筛查计划的效率，特别是在专家有限的地区。

临床诊断是另一个关键应用，人工智能通过更精确和自动化的图像分析帮助眼科医生诊断复杂的视网膜状况。人工智能驱动的工具提供决策支持，提高诊断准确性并减少人为错误。

部署模式分析

云部署是主要部分，59.3% 的份额，由其可扩展性、灵活性和成本效益推动。基于云的解决方案可以从任何位置实时访问人工智能驱动的工具和视网膜图像分析，从而促进远程诊断和远程医疗。

云平台还可以与现有医疗IT基础设施无缝集成并存储大量成像数据，这对于训练人工智能模型和确保长期患者数据可访问性至关重要。此外，基于云的解决方案减少了对现场基础设施的需求，降低了前期成本，并实现了持续的软件更新和改进。

最终用户分析

医院和诊所是主导细分市场，拥有35.​​0%市场份额，这是由对人工智能驱动的诊断工具以增强临床决策的高需求推动的。这些医疗机构利用人工智能进行早期检测、筛查和监测视网膜疾病，改善患者治疗效果并提高运营效率。

医院和诊所拥有先进的成像设备和大量患者，使其成为人工智能驱动的视网膜分析解决方案的主要采用者。

主要细分市场

按技术类型划分

• 机器学习(ML)
• 深度学习 (DL)
• 自然语言处理 (NLP)

按疾病类型

• 糖尿病视网膜病变 (DR)
• 年龄相关性黄斑变性 (AMD)
• 青光眼
• 视网膜静脉阻塞 (RVO)
• 糖尿病性视网膜病变早产儿(ROP)
• 其他

按应用

• 临床诊断
• 早期发现和筛查
• 治疗计划
• 监测和随访
• 远程医疗和远程筛查

按部署模式

• 本地
• 云

最终用户

• 医院助理和诊所
• 诊断中心
• 研究和学术界
• 远程医疗提供商
• 其他

司机

视网膜疾病的患病率不断上升

糖尿病等视网膜疾病的患病率不断上升视网膜病变 (DR)、年龄相关性黄斑变性 (AMD)、青光眼和视网膜静脉阻塞 (RVO) 是人工智能驱动的视网膜图像分析的重要驱动力。糖尿病和高血压等慢性病的增加，加上人口老龄化，导致视网膜疾病发病率激增。仅糖尿病视网膜病变就是全球失明的主要原因之一。早期发现对于预防视力丧失和有效控制疾病进展至关重要。基于人工智能的解决方案通过分析眼底照片、OCT 扫描和其他视网膜图像，可以实现更快、更准确的诊断。

这些人工智能工具可以识别可能被遗漏的细微疾病迹象通过人眼观察，特别是在干预最有效的早期阶段。随着这些疾病的全球负担增加，人工智能解决方案将在改善患者治疗结果和减轻整体医疗负担方面发挥关键作用。根据SLACK Incorporated于2021年1月进行的一项研究统计，在检查的3,086,791只眼睛中，发现以下情况：

• 490,881（15.9%）患有干性年龄相关性黄斑变性（AMD）
• 294,041（9.5%）患有湿性年龄相关性黄斑变性(AMD)
• 270,703 (8.8%) 患有糖尿病黄斑水肿 (DME)
• 254,690 (8.3%) 患有糖尿病视网膜病变 (DR)，无 DME
• 73,617 (2.4%) 患有视网膜分支静脉阻塞 (BRVO)
• 50,670 (1.6%) 患有视网膜中央静脉遮挡 (CRVO)

限制

数据隐私和安全问题

数据隐私和安全仍然是采用人工智能驱动的视网膜图像分析工具的关键挑战。这些AI系统依赖于敏感患者信息的大型数据集，例如视网膜图像和病史，这些数据受到严格的数据保护法规的约束，例如美国的 HIPAA 和欧洲的 GDPR。个人健康数据的收集、传输和存储引起了人们对数据泄露、未经授权的访问和网络攻击风险的严重担忧。

此外，基于云的人工智能平台的部署在提供可扩展性和实时分析的同时，也引入了与数据存储和共享相关的其他漏洞。为了克服这些问题，开发人员和医疗保健提供商必须实施强大的安全协议，例如加密、多因素身份验证和安全的云基础设施。随着法规的发展和技术的进步，保护敏感的医疗数据对于确保人工智能驱动的医疗工具的广泛采用和公众信任至关重要。

机遇

人工智能和机器学习的进步

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的最新进展改变了视网膜图像分析领域，为以前所未有的准确性诊断眼部疾病提供了强大的工具。深度学习算法，特别是卷积神经网络 (CNN)，在分析视网膜图像、识别模式和检测糖尿病视网膜病变 (DR)、年龄相关性黄斑变性 (AMD) 和青光眼等疾病方面表现出了卓越的性能。

这些算法可以处理大量数据，从标记数据集中学习，以随着时间的推移提高其诊断能力。此外，强化学习和其他人工智能技术增强了人工智能预测疾病进展的能力，为临床医生提供治疗计划的决策支持。计算能力的增强和大型医疗数据集的可用性增强了人工智能模型的执行能力进行准确、实时的图像分析，减少诊断错误。随着人工智能的不断发展，这些创新将改善眼科的早期检测、治疗精度和整体患者治疗结果。

宏观经济/地缘政治因素的影响

人工智能驱动的视网膜图像分析市场受到多种宏观经济和地缘政治因素的影响，这些因素可能会影响需求和供应动态。全球经济状况等宏观经济因素可能会影响医疗保健支出。在经济低迷的地区，医疗保健预算可能会受到限制，从而限制了对眼科人工智能等先进技术的投资。

相反，新兴市场的经济增长可以增加医疗保健基础设施支出，为人工智能驱动的解决方案扩展到新地区提供机会，特别是在医疗投资不断增加和人口老龄化的亚太地区都是杰出的司机。地缘政治因素也发挥着关键作用。

政治稳定、监管框架和贸易协定对市场增长产生重大影响。例如，在欧洲和北美等地区，完善的法规和支持性政府政策（例如美国 FDA 的批准）鼓励在医疗保健领域采用人工智能。然而，某些国家或地区的政治不稳定可能会延迟或扰乱市场准入以及人工智能诊断工具的推出。

此外，全球贸易紧张局势和供应链中断可能会影响人工智能开发和部署所需的硬件、软件和技术人员的可用性。相反，国际合作和伙伴关系可以促进资源、专业知识和技术的共享，从而加速人工智能在全球的采用。地缘政治紧张局势和经济波动将继续影响人工智能视网膜图像分析的速度和可及性

趋势

与远程医疗平台集成

2023 年 7 月，西奈山伊坎医学院成立了眼科人工智能和人类健康中心。该中心是纽约首个此类中心，也是美国首个此类中心之一，标志着人工智能在眼科应用的重大进步。它将西奈山卫生系统置于患者护理中整合尖端创新和技术的前沿。

人工智能驱动的视网膜图像分析与远程医疗平台相结合是一种新兴趋势，有望改变眼科护理服务，尤其是在服务欠缺的地区。远程医疗允许远程会诊，使患者无需前往医疗机构即可获得诊断和治疗建议。这种整合显着提高了护理点视网膜筛查的可及性和效率，例如农村诊所或通过基于智能手机的成像设备。

人工智能算法擅长实时分析视网膜图像，提供快速的诊断结果。这一功能减少了眼科医生的工作量，并解决了该领域训练有素的专业人员普遍短缺的问题。通过自动化初始筛查和诊断过程，人工智能支持早期发现糖尿病视网膜病变和黄斑变性等疾病，这对于预防严重后果至关重要。

此外，人工智能支持的远程医疗有助于对患者进行持续的后续护理和持续监测。这种方法不仅可以改善长期健康结果，还有助于降低总体医疗成本。随着远程医疗的不断扩展，人工智能在提高获得优质眼科护理的机会方面的作用变得越来越重要，为全球健康挑战提供可持续的解决方案。

区域分析

北美在全球领先人工智能驱动的视网膜图像分析市场

2024 年 7 月，北美在人工智能驱动的视网膜图像分析市场中占据48.9%的份额。这种主导地位得到了强大的医疗基础设施、高额医疗支出以及医疗诊断中人工智能技术的强劲采用率的支持。在政府举措和大量医疗保健技术投资的支持下，美国和加拿大处于前沿，将人工智能融入眼科。

包括 Google 和 IBM 等巨头以及 RetiSpec Inc. 等创新初创公司在内的主要行业参与者推动着市场向前发展。 2024年7月，RetiSpec Inc.成功获得1000万美元A轮融资，旨在将其用于早期阿尔茨海默病检测的人工智能驱动诊断技术商业化。这种资本的涌入凸显了该行业的动态增长和潜力。

该地区的人口老龄化和人口老龄化糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性等视网膜疾病的患病率下降，增加了对人工智能诊断工具的需求。得益于 FDA 批准等有利的监管条件，北美处于有利地位，可以推进人工智能在临床环境中的使用，从而巩固其市场领导地位。

远程医疗和远程诊断的扩展进一步扩大了市场格局，特别是在服务不足的地区。凭借先进成像设备的便捷获取和有利的监管环境，北美有望维持其主导市场份额。持续创新和更深层次的医疗保健整合预计将推动市场增长，确保人工智能驱动的视网膜图像分析领域的持续领先地位。

欧洲地区预计在预测期内将实现最高的复合年增长率

欧洲是第二大地区，在人工智能驱动的视网膜图像分析领域占据 26.8% 的份额。市场，德国、英国和法国等国家处于领先地位。在人口老龄化、高医疗标准和数字健康技术日益普及的推动下，欧洲人工智能驱动的视网膜图像分析市场正在经历显着增长。

德国、英国和法国等国家处于将人工智能纳入眼科领域的前沿，并得到有利的监管框架（例如 CE 标志）和广泛的医疗基础设施的支持。欧洲完善的医疗保健系统鼓励集成先进的诊断工具，使人工智能驱动的视网膜图像分析成为早期检测和管理糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性 (AMD) 和青光眼等疾病的宝贵工具。

主要地区和国家

• 北部美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 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
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

人工智能驱动的视网膜图像分析市场的特点是主要参与者之间的激烈竞争，例如Google Health (DeepMind)、IBM Watson Health、 Aidoc 和 Retina.ai。其他著名公司包括 Eyenuk、Zebra Medical Vision、VivoSight 和 Topcon Healthcare。这些组织优先考虑创新、合规性和建立消费者信任，以确保更大的市场份额。他们的努力旨在增强技术并扩大医疗保健领域的应用领域。

Google Health 通过其 DeepMind 部门，凭借雄厚的财务和技术资源脱颖而出。这使其能够在人工智能研究和医疗保健应用方面处于领先地位。谷歌广泛的基础设施和研究能力使其能够投资先进的人工智能技术并进行大规模的临床研究。这一战略优势使 Google 成为市场的领跑者。

2024 年 10 月，Google 宣布了一项重大举措，将其用于检测糖尿病视网膜病变的 AI 模型授权给泰国和印度的合作伙伴。这些面临眼科专家严重短缺的国家将受益于谷歌的人工智能解决方案。该技术旨在减轻糖尿病视网膜病变引起的可预防性失明，体现了 Google 通过人工智能改善全球健康的承诺。

十年前，Google 研究团队与印度 Aravind 眼科医院和泰国 Rajavithi 医院合作。此次合作探索了人工智能增强糖尿病视网膜病变检测和治疗的潜力。通过这些合作，Google 在应用人工智能解决现实世界的健康问题方面奠定了坚实的基础，特别是在缺乏足够医疗基础设施的地区。

人工智能驱动的视网膜图像分析市场的主要参与者

• Google Health (DeepMind)
• IBM Watson Health
• Aidoc
• ai
• Eyenuk
• Zebra Medical视觉
• VivoSight
• Topcon Healthcare
• 佳能医疗系统
• 海德堡工程
• Bionode Health
• Pixyl
• IDx Technologies
• Ophasemos AI
• Optos
• 其他厂商

近期进展

• 2024 年 5 月：Notal Vision 取得了重大里程碑FDA 授予其 SCANLY Home OCT 设备 De Novo 授权。这种由患者操作的工具旨在监测湿性年龄相关性黄斑变性 (nvAMD)。 SCANLY Home OCT 被认为是一种突破性设备，通过增强对 nvAMD 患者的个性化护理，为患者提供支持。
• 2023 年 10 月：加拿大公司 DIAGNOS Inc. 与加拿大领先的糖尿病和内分泌专家合作推出了一项高级筛查计划。 DIAGNOS 旨在利用 FLAIRE AI 平台彻底改变视网膜疾病的诊断和监测，特别关注糖尿病和高血压患者。
• 2022 年 12 月：RetinAI Medical AG 推出了 Discovery CORE™ 软件，将人工智能用于视网膜液和层分割。这一新工具加速了医学和影像数据集的分析，促进临床和学术研究人员之间的实时协作。 Discovery CORE 旨在提高医学研究的效率和创新。