眼科市场中的人工智能（2025 - 2030）

主要市场趋势和见解

• 北美眼科行业人工智能在 2024 年占据最大收入份额，超过 54%。
• 美国眼科行业人工智能在全球最大市场份额
• 从应用来看，疾病检测与监测领域占据最大市场份额，2024年将超过60%。
• 从部署模式来看，云领域占据最大收入份额，2024年将超过85%。
• 从技术来看，2024年，疾病检测和监测领域将占据最大市场份额，超过85%。机器学习领域由于其在自动化眼科诊断中不可或缺的复杂图像分析任务方面的功效，在 2024 年占据了最大的收入份额，超过 35%。

市场规模与预测

• 2024 年市场规模：2.0923 亿美元
• 2030 年预计市场规模：13.6 亿美元
• 复合年增长率（2025-2030）：36.79%
• 北美：2024 年最大市场
• 亚太地区：增长最快的市场

此外，对个性化治疗计划的日益偏好和政府举措的增加进一步推动了市场增长。糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性（AMD）和青光眼等眼部相关疾病的患病率不断增加，是推动人工智能在眼科领域应用的一个重要因素。随着人口老龄化，这些疾病的发病率增加，因此需要高效、准确的诊断工具。例如，根据疾病预防控制中心的数据，估计有多少美国人生活在2022 年，青光眼患者为 422 万人。人工智能算法可以快速分析复杂的视网膜图像，有利于早期发现和治疗。例如，人工智能系统在识别糖尿病视网膜病变方面表现出高灵敏度和特异性，可以及时进行干预并降低视力丧失的风险。

此外，将光学相干断层扫描 (OCT) 等先进成像技术与人工智能相结合，彻底改变了眼科诊断。高分辨率成像可提供眼部结构的详细视图，从而提高人工智能 (AI) 分析时的诊断精度。这些成像技术提供的大型数据集可以训练强大的人工智能模型，从而提高其在临床环境中的准确性和可靠性。例如，香港中文大学（中大）的研究人员开发了VisionFM，这是一种先进的人工智能眼科成像基础在模型上。 VisionFM 通过八种模式的 340 万张图像进行训练，可以诊断多种眼部疾病，并通过视网膜图像独特地预测颅内肿瘤。

此外，远程眼科（远程提供眼科护理服务）已获得关注，尤其是在服务欠缺的地区。人工智能在这一扩张中至关重要，它可以实现视网膜图像的自动分析、促进远程诊断并减少面对面咨询的需要。这种方法增加了获得眼科护理的机会并优化了医疗保健系统的资源利用率。例如，2024 年 6 月，眼科健康科技初创公司 C3 Med-Tech 筹集了 23 万美元，推出支持人工智能的便携式眼部筛查设备。这笔资金预计将支持远程医疗整合、实时疾病检测以及在印度各地的推广，旨在减少可避免的失明，特别是在眼科医生短缺的服务不足的社区。

此外，人工智能能够分析解读电子健康记录 (EHR) 中的数据有助于眼科的个性化治疗计划。人工智能通过评估患者病史、遗传信息和成像数据来预测疾病进展，并建议量身定制的干预措施，进一步促进市场增长。 

眼科行业人工智能的最新合作伙伴关系

眼科行业人工智能的最新产品发布

市场集中度及特征

下图说明了行业集中度、行业特征和行业参与者之间的关系。 x轴代表行业集中度，从低到高。 Y轴代表各种行业特征，包括行业竞争、伙伴关系和协作活动水平、创新程度、法规影响和区域扩张。人工智能眼科行业的人工智能（AI）稍微分散，几家新兴解决方案提供商占据市场主导地位。创新程度高。并购活动水平适中。而且，区域扩张和法规对行业的影响都很大。

眼科行业的人工智能在技术进步的驱动下经历了高度的创新。人工智能在临床诊断、患者参与、手术规划、临床文档和医院管理中的日益采用支持了市场的新创新。例如，2025 年 2 月，Telefónica 使用 5G、边缘计算和人工智能开发了一种创新的医疗保健解决方案：“CatEye”，这是一种便携式设备，可以自动捕获眼睛图像以评估白内障的严重程度和手术需求。

该行业正在经历由多家公司进行的中等程度的并购活动。关键球员。这是由于希望获得行业竞争优势、增强技术能力并在快速增长的市场中巩固地位。  

人工智能在眼科中的应用通常根据风险级别进行分类。高风险应用，例如糖尿病视网膜病变等疾病的诊断工具，需要严格的监管监督。人工智能在眼科的部署涉及处理敏感的患者数据。美国的《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 和欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 等法规强制要求采取严格的数据隐私和安全措施。人工智能系统必须确保数据匿名、安全存储和受控访问，以保护患者的机密性和对数字健康解决方案的信任。

眼科领域人工智能 (AI) 的公司寻求地域扩张战略，以保持在新兴市场的立足点。市场并吸引来自这些地区的客户。在眼科人工智能客户群不断增加的推动下，该行业正在经历高地域扩张。随着数字医疗解决方案的日益普及，预计未来几年市场将大幅增长，尤其是在发展中国家。例如，2024 年 10 月，谷歌将其用于检测糖尿病视网膜病变的人工智能模型授权给印度和泰国的合作伙伴，解决了这些国家眼科专家短缺的问题。该计划与 Aravind 眼科医院和 Rajavithi 医院合作，旨在改善眼科护理的可及性，目标是在未来十年内进行 600 万次人工智能筛查。

“我们还与负责该国糖尿病视网膜病变筛查项目的泰国公共卫生部医疗服务部 (DMS) 合作，开展实施研究和成本效益分析。此次合作非常有意义。将我们的人工智能纳入泰国国家创新计划，并将为 Perceptra 和 DMS 之间的合作伙伴关系铺平道路，以便在公立医院应用糖尿病视网膜病变人工智能模型，并帮助在人口规模上产生影响。”

-Google 博客文章

案例研究见解：利用 Aireen 人工智能系统加强糖尿病视网膜病变筛查

简介

糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病患者视力损害的主要原因。通过定期筛查进行早期发现对于防止病情发展至严重阶段至关重要。然而，传统筛查方法常常面临诸如接触专家的机会有限（尤其是在偏远地区）以及诊断准确性不稳定等挑战。人工智能 (AI) 与眼科的结合为我们提供了通过提供高效、准确的筛查解决方案来应对这些挑战的机会。

C挑战

DR筛查的主要挑战包括：

• 接触专家的机会有限：许多地区缺乏足够数量的眼科医生，导致诊断和治疗的延误。

• 诊断准确性的差异：普通眼科医生和视网膜专家对眼底图像的解释可能不同，可能会影响DR 检测的一致性。

• 资源限制：实施广泛的筛查计划需要大量资源，需要大量的时间和财务投入。

解决方案

为了应对这些挑战，我们进行了一项实际研究来评估 Aireen AI 系统在 DR 筛查中的有效性。该研究涉及 1,274 名 I 型或 II 型糖尿病患者，每位患者均使用免散瞳相机进行单视野眼底摄影。图像经过独立评估编辑者：

1. 未接受过视网膜专科培训 (GO) 的普通眼科医生。

2. 视网膜专家 (RS)。

3. Aireen AI 系统。

这些评估之间的差异由糖尿病视网膜病变委员会 (DRB) 解决，作为临床参考

结果/成果

研究发现，与 GO 和 RS 评估相比，Aireen AI 系统在检测 DR 方面表现出卓越的性能。

• 灵敏度：Aireen 的灵敏度达到 92.1%，优于 GO (87.0%) 和 RS (82.9%)。

• 特异性：Aireen 的特异性为 90.7%，高于 GO (76.5%) 和 RS (81.2%)。

这些结果表明 Aireen AI 系统在 DR 筛查中的诊断准确性超过了人类专家。它的实施预计将带来更加一致和高效的筛查流程，特别是在受到限制的地区获得专业护理的机会。

结论

将 Aireen AI 系统集成到 DR 筛查方案中，为解决眼科护理中的现有挑战提供了一个有前景的解决方案。通过在检测 DR 方面提供高灵敏度和特异性，该系统可以增强早期诊断、简化筛查流程，并有可能减轻医疗资源的负担。这项研究强调了人工智能驱动的工具在改变眼科和改善患者治疗效果方面的潜力。

应用洞察

根据应用，疾病检测和监测领域在 2024 年占据最大市场份额，将超过 60%。采用人工智能驱动的诊断工具已经实现了视网膜疾病的自主或半自主检测，例如糖尿病视网膜病变 (DR)、年龄相关性黄斑变性变性（AMD）和青光眼等，具有高敏感性和特异性。这些工具越来越多地在优先部署玛丽护理诊所、验光连锁店和远程眼科平台，在专家资源有限的情况下促进早期检测和转诊。此外，该细分市场受益于发达国家通过报销框架提供的日益增长的支持，其中人工智能诊断解决方案已被批准用于临床。这些因素促进了该细分市场的增长。

在精准医疗、术中成像集成和个性化手术决策的推动下，手术规划细分市场预计在预测期内将以最快的复合年增长率增长。人工智能越来越多地用于加强白内障摘除、屈光矫正和玻璃体视网膜手术等手术的术前规划，提供自动生物识别分析、人工晶状体度数预测和角膜测绘等功能。这些人工智能驱动的见解支持眼外科医生根据个体患者的解剖结构和数据定制手术程序。

部署模式洞察

根据部署模式，基于云的细分市场在 2024 年占据最大收入份额，超过 85%。基于云的 AI 解决方案因其可扩展性、易于访问和无缝更新而越来越受欢迎。这些平台允许人工智能算法远程分析成像数据，从而实现更广泛的覆盖范围，特别是对于农村或资源匮乏地区的远程眼科和筛查项目。例如，Eyenuk 的 EyeArt 是美国 FDA 批准的用于糖尿病视网膜病变筛查的自主人工智能系统，该系统作为基于云的服务运行，允许诊所上传眼底图像进行即时分析，而无需本地服务器。此外，Google 的 DeepMind 与英国 Moorfields 眼科医院合作开发基于云的 OCT 判读工具。

本地部署是大型医院和学术中心的首选，因为需要数据主权、低延迟处理以及与内部 IT 系统的集成。 Aravind Eye Hospital（印度）和 Bascom Palmer Eye Institute（美国）等机构已在本地实施人工智能解决方案，以处理大量成像，同时保持对敏感患者数据的控制。这些部署特别适合手术规划、多模态成像和临床试验中的人工智能用例，其中实时决策和数据机密性至关重要。

技术见解

基于技术，机器学习领域由于其在自动执行眼科诊断中不可或缺的复杂图像分析任务方面的功效，在 2024 年占据了最大的收入份额，超过 35%。眼科是一门依赖图像的专业，严重依赖光学相干断层扫描 (OCT) 和眼底摄影等模式。机器学习算法处理大量成像数据，促进快速、准确的诊断糖尿病视网膜病变、青光眼和年龄相关性黄斑变性等疾病的检测和分类。此外，将机器学习与电子健康记录 (EHR) 和临床工作流程相集成，可提高运营效率和患者管理，进一步促进细分市场的增长。

预计从 2025 年到 2030 年，上下文感知计算领域将以最快的复合年增长率增长。与传统人工智能模型不同，上下文感知系统综合多个数据流，包括电子健康记录 (EHR)、实时生命体征、患者病史、环境因素和生活方式信息，以形成全面的理解实时了解患者健康状况。这可以实现个性化的诊断和治疗建议，改善临床结果并实现主动的疾病管理。

最终用途见解

根据最终用途，医院细分市场由于其领先地位，在 2024 年占据了最大的市场份额，超过 37%。支持人工智能诊断和临床决策支持工具所需的胸部基础设施、高成像量和集成能力。此外，医院还配备了电子病历（EMR）系统和图片存档和通信系统（PACS），可以将人工智能解决方案无缝集成到临床工作流程中。此外，医院经常参与临床试验并与学术机构合作，使其成为测试和验证新人工智能技术的理想场所。

在门诊眼科护理需求不断增长、诊断成像激增以及即插即用人工智能可用性不断提高的推动下，预计从 2025 年到 2030 年，专业眼科诊所将以最快的复合年增长率增长。为小型实践量身定制的解决方案。这些诊所越来越多地采用基于人工智能的疾病筛查和诊断工具糖尿病视网膜病变、黄斑变性和青光眼等疾病，以提高效率并实现早期疾病检测。 

区域洞察

2024 年，北美眼科行业的 AI 收入份额最大，超过 54%。这归功于强大的医疗基础设施、AI/ML 技术的广泛采用、利润丰厚的融资选择以及几个关键参与者的存在。此外，有利的政府举措和强大的报销框架进一步推动市场增长。

美国人工智能在眼科市场趋势

由于糖尿病视网膜病变和青光眼的高发病率、健全的监管和报销框架以及强大的技术和健康生态系统，美国眼科行业的人工智能在2024年占据最大的市场份额。此外，主要参与者正在采取战略举措例如新产品发布、合作、协作、并购等，以增强其市场影响力。例如，2024年5月，Optomed在美国推出了Optomed Aurora AEYE。这款手持式人工智能眼底相机旨在自动检测超轻度糖尿病视网膜病变。

欧洲人工智能眼科市场趋势

预计在预测期内，欧洲眼科行业的人工智能将出现显着增长。这是由于人工智能技术在医疗保健领域的广泛采用、政府和私人组织投资的增加以及老年人口的不断增长。此外，该地区还受益于眼科成像的强劲渗透和人工智能初创公司的出现，从而促进了市场的进一步增长。

由于强大的医疗基础设施和不断增加的投资，英国眼科行业的人工智能预计将在预测期内增长。人工智能技术的发展，以加强患者护理、优化运营并应对各种医疗保健挑战。此外，政府的支持举措进一步推动市场增长。  

德国眼科行业人工智能在2024年在欧洲市场占据最大市场份额，这归因于对医疗保健技术和强大医疗基础设施的投资不断增加。此外，不断增长的老年人口和高疾病负担、先进的成像基础设施以及强劲的医疗保健研究和开发是促进市场增长的其他因素。 

亚太地区眼科人工智能市场趋势

预计亚太地区眼科人工智能在未来几年将经历最快的增长。糖尿病、眼病患病率的上升和老年人口的增加是推动市场增长的主要因素。此外，医疗保健支出的增加和 AR 的日益普及医疗保健领域的人工智能进一步推动市场增长。 

日本眼科行业的人工智能预计将在预测期内显着增长。人工智能在医疗保健领域的日益普及以及学术界与行业的强有力合作促进了市场的增长。此外，技术进步以及不断增长的政府支持和举措进一步推动了市场增长。

由于医疗保健支出的增加和医疗保健 IT 解决方案的快速采用，印度眼科行业的人工智能预计将快速增长。此外，糖尿病和眼部健康疾病患病率的上升进一步推动市场增长。此外，政府的支持举措预计将进一步推动市场增长。例如，2025 年 2 月，喀拉拉邦政府与 Remidio 合作推出了 Nayanamritham 2.0，这是一项人工智能驱动的政府慢性眼病筛查计划。这一举措加强了早期发现糖尿病视网膜病变、青光眼和年龄相关性黄斑变性，利用人工智能眼底摄像头提高眼部护理的可及性和效率。

“人工智能并不是为了取代医疗保健提供者，而是为了赋予他们权力。通过利用道德人工智能，我们使验光师能够使用人工智能摄像头检测常规病例，而眼科医生可以专注于高级病例，在最需要的地方提供最高质量的护理。” 

-喀拉拉邦政府国土安全部副主任 Bipin Gopal 博士

拉丁美洲人工智能在眼科市场趋势

拉丁美洲眼科行业人工智能预计在预测期内将以显着的复合年增长率增长。这归因于人们对人工智能技术的认识不断增强、政府支出不断增加以及医疗保健基础设施不断进步。

中东和非洲眼科市场中的人工智能趋势s

中东和非洲眼科行业的人工智能预计在预测期内将以显着的复合年增长率增长。该市场的特点是在医疗保健 IT 解决方案的不断采用、医疗保健支出的增加和政府支持政策的推动下呈现动态格局。人工智能在整个地区医疗保健技术中的显着整合有助于进一步推动市场增长。例如，阿联酋和沙特阿拉伯政府根据沙特 2030 年愿景和阿联酋国家人工智能战略等举措，大力投资人工智能驱动的医疗基础设施。

由于政府的强有力举措和技术进步，沙特阿拉伯眼科行业的人工智能预计将在预测期内快速增长。例如，作为沙特 2030 年愿景的一部分，沙特政府日益关注数字化转型，这是在医疗保健领域采用人工智能技术的重要推动力。此外，战略标准与全球人工智能公司的合作以及不断增加的产品创新有助于进一步推动市场增长。例如，2023 年 10 月，沙特阿拉伯推出了首款本地开发的人工智能眼科解决方案 Eyenai，彻底改变了糖尿病视网膜病变筛查。包括 SDAIA、哈立德国王眼科专科医院、Lean Business Services 和 SCAI 在内的联盟推出了该解决方案。

眼科人工智能公司洞察

眼科人工智能行业的主要参与者正在采取各种举措来加强其市场占有率并扩大其产品和服务的覆盖范围。新产品发布和合作伙伴关系等策略在推动市场增长方面发挥着关键作用。

最新进展

• 2025 年 5 月，眼部医疗保健联盟在视觉与研究协会成立眼科 (ARVO) 利用眼组学和人工智能加强疾病检测和协调护理。该计划旨在利用眼部数据进行主动医疗保健，改善访问和结果，同时确保患者隐私。它涉及美国卫生系统、临床医生和行业创新者之间的合作。

“眼睛提供了一个非侵入性、高分辨率的窗口，可以了解人体的血管、神经系统和内分泌系统。非代谢系统。借助先进的眼科诊断，人工智能可以帮助在症状出现之前识别心脏病、肾功能障碍、神经退行性疾病和其他全身性疾病的早期指标。”

-医学博士、加州大学圣地亚哥分校眼科教授兼主任 Robert N. Weinreb。

• 2024 年 10 月，西奈山伊坎医学院收到了来自美国的 500 万美元捐赠约翰和达里亚·巴里基金会将扩大其眼科人工智能和人类健康中心，这笔资金预计将用于加强人工智能驱动的眼病研究、早期诊断、临床项目、奖学金以及公平的、基于初级保健的视力保健计划。

“通过支持西奈山眼科人工智能和人类健康中心，我们的目标是实现更早的诊断和更有效的治疗，同时确保所有人都能获得尖端技术。我们很自豪能够成为其中的一员相信这一变革性举措将突破眼科和更广泛的人类健康领域的可能性界限。” 

- Daria Barry

• 2024 年 2 月，RetinAI 推出了 RetinAI Discovery for Clinics，提供为眼科医生和验光师量身定制的两个版本。这个基于云的、供应商中立的平台可以协调不同的成像数据，使用人工智能算法来增强临床决策工作流程、远程眼科、转诊和患者管理。 

• 2022 年 12 月，RetinAI Medical AG 推出了 Discovery CORE，这是一个人工智能驱动的平台，旨在通过实现医学成像数据集的实时协作来加速临床和学术眼科研究。它自动测量 OCT 扫描中的视网膜液量和层厚度，支持注释和病例报告表，并促进大规模疾病终点评估和注册表建设。

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