全球人工智能诊断市场规模及份额

全球人工智能诊断市场分析

2025年诊断成像市场的人工智能价值为17.7亿美元，预计到2030年将达到74.1亿美元，复合年增长率高达33.14%。扩张取决于三个相互交织的因素：成熟的监管、专用报销代码的到来以及加速算法性能的提升。 2025 年 1 月，FDA 发布了针对人工智能医疗设备的综合指南草案，明确了临床研究设计和上市后监测预期。几乎与此同时，医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 敲定了放射学中使用的独立人工智能算法的第一个永久支付代码，将一次性试点部署转变为可计费的临床服务。风险投资涌入该领域； 2024-2025 年交易样本显示 Imagen Technologies、AZmed 和 ThinkSono 联合筹集资金d 5000 万美元用于扩展和监管提交。与此同时，GE HealthCare 和西门子 Healthineers 等技术领导者正在将 NVIDIA 的 MONAI Deploy 工具包嵌入其扫描仪中，从而缩短模型开发和床边部署之间的路径。医院采用这些工具来应对成像量不断增加和放射科医生短缺的问题，而诊断实验室则部署人工智能来扩大高通量筛查和远程判读的规模。

全球人工智能诊断市场趋势和见解

医学成像和减少工作量方面对人工智能工具的需求不断增加

全球范围内放射科医生的短缺加剧了人们对自动化的兴趣。西门子 Healthineers 报告称，其 AI-Rad Companion胸部 CT 将报告准备时间缩短了 74%，使专家能够腾出时间来处理复杂的病例 ^{[1]Siemens Healthineers，“AI-Rad 伴随胸部 CT 节省了 74% 的时间节省”，Siemens Healthineers，siemens-healthineers.com}。急诊科也看到了类似的成果：RapidAI 的中风分类模型具有 98% 的灵敏度，加速了上门决策。仅 2024 年，RadNet 等成像网络就在 AI 收购上花费了超过 5400 万美元，以保持周转速度和推荐忠诚度。 

管理人员还指出，在人工智能引导的扫描方案之后，超声检查人员的倦怠程度有所减轻，重复性压力损伤也有所减少。由于成像量的增长速度持续快于员工数量的增长，诊断成像市场中的人工智能成为核心基础设施，而不是可选的附加组件。

政府激励措施加速人工智能的采用

国家政策现在将补助金、标准和支付改革结合起来。美国 HHS 人工智能战略为医院试点指定了资金，并成立了 HHS 人工智能委员会以进行持续治理。在欧洲，欧盟人工智能法案将诊断成像算法归类为“高风险”，但提供监管沙箱和统一的合格评定，降低多国发布成本。 2025 年，美国 34 个州的立法机构对 250 多项与人工智能相关的医疗保健法案进行了辩论，其中许多法案强制要求覆盖范围或为人工智能引导诊断设置责任盾。在亚洲新兴市场，公共采购计划为云托管推理服务提供补贴，这样农村诊所就可以在没有放射科医生现场的情况下获得城市级图像读取。

人工智能诊断初创企业的风险投资和战略资金激增

资本流动加速了商业化。 Imagen Technologies获得3200万美元C轮融资； AZmed 融资 1620 万美元；和 ThinkSono 吸引斥资 210 万英镑推进超声人工智能。企业投资者也反映了这一活动：GE HealthCare 以 5300 万美元收购了Intelligent Ultrasound 的临床人工智能业务，以深化护理点产品^{[2]GE HealthCare，“NVIDIA 合作提供自主成像”，GE HealthCare， gehealthcare.com}。 Aidoc 预留了 3000 万美元专门用于训练在单一架构内跨越多个成像器官的基础模型。随时获得现金意味着更快的监管提交和更广泛的地理推广，推动人工智能在诊断成像市场的复合增长。

FDA 快速批准人工智能诊断设备 510(k)

2024 年后，FDA 授予 Cleerly 冠状动脉疾病分期平台和 icometrix 淀粉样蛋白相关工具等算法突破性称号影像异常检测。 2025 年 1 月的指南草案强调了持续的绩效监控和偏见审计，但也概述了明确的提交前工作流程，减少了创新者的不确定性。简化的路线鼓励开发人员和审核人员尽早协调，缩短平均提交到批准的时间并增强投资者的信心。

医疗从业者不愿意采用人工智能

临床医生担心失去自主权、责任风险和算法不透明。 2024 年对波兰医生的一项调查发现，尽管 68% 的人同意将图像解释委托给人工智能可以提高吞吐量，但只有 32% 的人完全放心 ^{[3]Ewelina Kowalewska，“医疗保健中的医生和人工智能：波兰混合方法研究的采用和挑战的见解”，数字健康前沿，frontiersin.org}。经验丰富的放射科医生的声音 c担心非典型案例超出了训练数据范围，需要细致入微的人类判断。成本增加了摩擦：即使质量效益得到承认，系主任仍将采购费用视为主要障碍。最后，对工作保障的担忧依然存在。尽管结构化培训计划显着提高了接受率，但近一半的受访护士对人工智能取代某些任务表示不安。

高昂的采购和生命周期维护成本

对于多站点部署，初始许可、GPU 基础设施和 PACS 集成通常超过 100 万美元。随着供应商推出迭代模型更新以满足不断变化的 FDA 性能预期，年度支持合同可以达到预付款的 30%。较小的实验室很难在有限的程序量中摊销这些费用。基于云的订阅模式有望缓解压力，但在连接脆弱的市场中引发了数据主权和延迟问题。作为标准化离子改善，成本曲线预计会下降，但近期采用仍然偏向资本充足的卫生系统。

细分分析

按诊断方式：尽管 IVD 加速，但成像仍占主导地位

诊断成像在 2024 年占据了诊断成像市场人工智能市场份额的 58.12%，利用数十年的存档 DICOM 文件，可实现大规模监督深度学习。基础模型经过数百万张 X 射线、CT 和 MRI 切片的预训练，现在可提供与器官无关的工作流程，一次性读取多种病理。 GE HealthCare 等供应商将这些算法与直接嵌入检测器中的边缘处理器配对，从而缩短延迟并降低数据中心费用。随着自主采集协议减少重拍和标准化质量，人工智能在诊断成像领域的市场规模预计将稳步扩大，使得人工智能在资源紧张的部门中不可或缺。

In vitro 诊断 (IVD) 是增长最快的模式，预计到 2030 年复合年增长率将达到 33.75%。模式识别网络对基因组变异、代谢组谱和微生物特征进行分类，其特异性高于基于规则的分析仪。 IVD 诊断成像市场中的 AI 规模将受益于交钥匙云 API，这些 API 可以为无需专门数据科学家的小型实验室提供化验解释。数字病理学位于成像和 IVD 的交叉点；载玻片扫描仪将整个载玻片图像输入卷积网络，标记肿瘤边缘并分级炎症，使病理学家能够专注于复杂的鉴别诊断。

按应用分类：肿瘤学颠覆神经病学的领导地位

神经病学在 2024 年占据诊断成像市场人工智能 25.85% 的份额，其基础是需要快速干预的中风、癫痫和痴呆症工作负载。实时 CT 灌注图缩短了溶栓时间，而 3D 体积定量es 具有亚毫米精度的多发性硬化症病变负荷。然而，在 Clairity BREAST 等工具的推动下，到 2030 年，肿瘤学将以 34.16% 的复合年增长率向前发展，Clairity BREAST 是第一个被授权通过单次乳房 X 光检查预测五年乳腺癌风险的设备。放射学、病理学和基因组数据的多模态融合进一步提高了准确性，将肿瘤学从以图像为中心的检测转变为整体预测。

随着 HeartFlow 的人工智能斑块分析获得医疗保险覆盖，心脏病学继续稳步采用，验证了报销驱动的采用。传染病算法直接根据胸部 X 光或广谱测序对病原体种类进行分类，这是抗菌药物耐药性管理的首要任务。与此同时，产科人工智能在运动补偿 3D 超声中跟踪胎儿生长曲线，扩大了资源匮乏地区的产前护理服务范围。

按最终用户：实验室挑战医院主导地位

医院控制着 58.45% 的人工智能得益于大型扫描仪群、企业 PACS 和能够支持 GPU 集群的内部 IT 团队，诺斯替成像市场份额将在 2024 年实现。集成人工智能提高了扫描仪利用率，无需资本扩张即可创造空间。随着报销稳定和捆绑支付模式奖励诊断准确性，医院在诊断成像市场中的人工智能规模将持续增长。

诊断实验室利用人工智能实现从全身 CT 筛查到多重 PCR 解读等大批量研究的自动化，实现了最快的 33.78% 复合年增长率。远程读取服务提升了人工智能在实验室诊断成像市场的规模，这些服务通过安全云将图像发送给数千英里之外的专家。 Integral Diagnostics 在澳大利亚和新西兰扩展 Aidoc 工作流程等合作伙伴关系展示了独立连锁医院如何为三级医院提供公平的竞争环境。门诊中心和远程影像平台使用户更加完善

地理分析

北美仍然是震中，到 2024 年占全球收入的 54.12%。早期 FDA 批准（自 2015 年以来有 129 种放射学 AI 设备）开创了先例：降低了飞行员预算的风险，而新的 CMS 代码则确保中风检测、心脏 CTA 分析和乳腺癌分诊的货币化。战略合作是一个标志：GE HealthCare 和 NVIDIA 共同开发自主成像套件以弥补人员短缺，Siemens Healthineers 签署了长达十年的“价值合作伙伴关系”，捆绑扫描仪、人工智能软件和托管服务协议。

欧洲紧随其后。欧盟人工智能法案要求基于风险的分类、模型透明度和偏差测试，但也提供通用技术文档模板，加速跨境市场进入。 ThinkSono obtai 等供应商医疗点超声 AI 的 ned CE 标记可指导新手操作员完成 DVT 扫描，从而扩大超声医师队伍。德国、法国和北欧国家的国家卫生系统开展了报销试点，将人工智能的表现与基于结果的奖金挂钩。

亚太地区是增长最快的地区。印度、日本和韩国政府支持的电子病历推出生成了非常适合机器学习的结构化图像档案。印度国家卫生局和印度理工学院坎普尔分校在 IndiaAI 下推出了开放获取数据集，以刺激国内算法开发。 Qure.ai 等地区领导者在 90 多个地区部署了结核病分诊，报告累计进行了 1500 万例患者扫描。在中国，医院集团将人工智能肺结节检测与年度体检捆绑在一起，这说明了保险框架之外的消费者直接货币化。 

竞争格局

适度的碎片化定义了诊断成像市场的人工智能。现有设备制造商——GE HealthCare、Siemens Healthineers 和飞利浦——在固件层集成专有算法，将扫描仪作为分析平台而不是硬件设备销售。 GE HealthCare 在其 Revolution CT 系列中嵌入了 40 多个 FDA 批准的人工智能应用程序，而西门子 Healthineers 拥有超过 450 项有效的成像人工智能专利。 Aidoc、Viz.ai 和 RapidAI 等纯粹的供应商在分类速度和 FDA 批准的适应症的广度上展开竞争；仅 Aidoc 就涵盖了神经和胸部领域的 13 项急性发现。

战略联盟模糊了界限。 GE HealthCare 于 2025 年与 NVIDIA 合作，允许访问加速推理库和 MONAI DevKit，从而将自主 X 射线定位的开发周期缩短一半。 Cleerly 和 HeartFlow 专注于心血管成像，而 Nanox 将低剂量数字 X 射线硬件与云 AI 结合起来，ns 用于人口规模的骨脆性。 IHE 等标准机构发布了工作流程配置文件，用于管理人工智能结果如何填充放射学报告，从而增强供应商互操作性和客户锁定。

随着初创企业面临销售周期拉长和验证成本上升的问题，并购压力也随之增加。 RadNet 于 2025 年 4 月斥资 1.03 亿美元收购了 iCAD，增强了其乳腺成像 AI 堆栈，并展示了提供商对专属算法团队的兴趣。卫生系统风险基金越来越多地用少数股权换取独家部署权，这标志着议价能力从以供应商为中心转向以买方为中心。总体而言，竞争强度集中在管道广度、监管灵活性和所提供的经济价值证明上。