计算病理学市场（2025 - 2033）

计算病理学市场摘要

预计 2024 年全球计算病理学市场规模为 6.8248 亿美元，预计到 2033 年将达到 14.4762 亿美元，2025 年至 2033 年复合年增长率为 9.0%。增长归因于机器学习和人工智能 (AI) 技术的不断融合、对更快诊断的先进解决方案的需求不断增加、慢性病患病率不断上升，以及专注于开发先进解决方案的市场参与者增加了对医疗保健的投资。

计算病理学市场占主导地位慢性疾病尤其是癌症发病率的增加推动了这一趋势。癌症的高患病率要求病理学家利用病理学数据来帮助为患者量身定制个性化治疗。因此，数字病理学越来越受到病理学家的青睐，因为它加快了诊断速度。病，提高诊断准确性，并提供治疗建议以改善患者的治疗结果。例如，根据 2023 年 8 月发表在《病理学杂志》上的一项研究，用于分析和解释组织病理学图像的深度学习和人工智能 (AI) 算法有望大幅提高诊断准确性和效率，特别是在癌症诊断和预后方面。

将机器学习和人工智能技术纳入病理学工作流程可显着改变诊断过程。例如，2024 年 10 月，Proscia 推出了数字病理学工具包，旨在促进人工智能模型的开发。这些工具使生命科学研究人员能够将活检切片图像转换为定量数据，用于训练基础模型、改进生物标志物发现和诊断。此类解决方案的开发使得能够快速、准确地分析f 图像，使病理学家能够识别可能表明疾病进展的模式。通过自动化日常任务，人工智能使病理学家能够专注于更复杂的诊断挑战，从而提高效率和准确性。这种转变提高了诊断精度，并通过预测模型支持个性化医疗的发展。

计算病理学市场在重要因素的推动下拥有大量机会。人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和数字成像的进步正在改变病理工作流程，能够更快、更精确地分析组织切片，并为疾病诊断和预后提供重要见解。由于癌症和心血管疾病等慢性病的全球患病率不断上升，这一技术进步正在满足对快速、准确诊断日益增长的需求。

此外，远程病理学的采用正在扩大远程专家咨询并改善医疗保健的可及性，特别是在服务欠缺的地区。集成数字医疗系统可提高实验室效率，实现日常任务自动化，并使病理学家能够专注于复杂的诊断，从而促进更高的准确性和个性化药物开发。此外，医疗保健提供商和行业参与者在开发人工智能驱动的病理学解决方案方面的投资不断增加，刺激了创新和市场增长。

市场集中度和特征

计算病理学市场正在经历由机器学习 (ML)、深度学习、自然语言处理 (NLP) 模型和计算机视觉等多项相互关联的进步推动的高度创新。机器学习算法的采用使病理学家能够通过预测分析提高诊断准确性。这些算法分析大量数据集来识别模式可能会被人眼忽视，从而促进更早、更精确的癌症检测。

向自动化系统的转变显着减少了诊断所需的时间，提高了临床环境中的工作流程效率。例如，2024 年 6 月，Mindpeak GmbH 通过与 Clinsight AB 共同开发的新型前列腺癌人工智能软件扩展了其人工智能产品组合。该软件分析前列腺穿刺活检的数字组织病理学图像，检测可疑区域，并使用格里森评分对恶性肿瘤进行分级。

市场上的并购活动水平中等。成熟的球员正在收购新兴球员以巩固他们的地位。例如，2025 年 7 月，Quanterix 完成了对 Akoya Biosciences 的收购，创建了第一个用于超灵敏检测基于血液和组织的蛋白质生物标志物的集成平台。

以批准形式增加政府支持正在鼓励企业投资技术技术进步和扩张战略。例如，2025 年 3 月，Epredia 的 E1000 Dx 获得了美国 FDA 510(k) 许可，这是一款高速、自动化的全玻片成像扫描仪，配备先进的软件，能够每天对多达 1,500 个组织样本进行数字化。

地域扩张通过增强对全球不同地理位置的先进解决方案的访问来推动增长。例如，2022 年 4 月，Crosscope Inc. 与 Waleed Pharmacy & Stores LLC 合作，在阿曼推出基于人工智能的数字病理解决方案。此次合作旨在加强癌症诊断和护理，以应对该地区不断上升的癌症发病率。 Waleed Pharmacy 将代表 Crosscope 在阿曼，利用其专业知识推进医疗保健 IT 解决方案。

案例研究：利用 Aiforia 前列腺癌套件人工智能增强检测高风险前列腺癌

挑战：

前列腺癌诊断非常复杂，病理学家需要检查每位患者 10-18 个活检标本。识别神经周围侵犯 (PNI) 和筛状模式 4 等高风险特征非常耗时，容易受到观察者间差异的影响，对于准确的风险分层至关重要。

解决方案：

Aiforia 的前列腺癌套件将 AI 模型集成到数字病理学中，以检测 PNI 和筛状模式以及格里森分级。该系统提供像素级叠加、透明输出以及直接将自动数据提取到 LIS 中，从而减少了手动错误并简化了工作流程。

结果：

• 载玻片审查时间缩短了 34%，癌症召回率 >96%。

• PNI 检测准确度为 92.6%，筛状图案准确度为 91.3% 4.

• 提高再现性，减少漏诊病灶，增强诊断信心。

• CE-IVD 验证确保可靠性，同时支持可扩展性和未来的功能

组件洞察

软件细分市场占据主导地位，由于其对临床工作流程和诊断流程的积极影响，在 2024 年占据了 66.5% 的最大收入份额。对精准医学的需求不断增长，加上数字病理扫描仪和全切片成像 (WSI) 的日益普及，正在推动软件解决方案的增长，因为它们允许跨实验室和医院无缝集成数字工作流程、预测分析和标准化报告。 2025 年 6 月，ASCO 2025 重点介绍了人工智能驱动的数字病理学软件，推进了癌症诊断和风险预测。 Proscia 的 Concentriq 平台提高了乳腺癌、结肠癌、肺癌和前列腺癌评估的准确性，简化了工作流程并通过计算病理学支持精准医疗。

服务部门预计将见证这一趋势由于对远程服务和远程病理解决方案的需求不断增加，预计在预测期内将出现增长。由于对经济有效且可扩展的解决方案的需求，计算病理学任务的外包正在成为一种趋势。随着医疗保健机构面临训练有素的病理学家短缺等挑战，他们开始转向提供专业知识和先进技术的服务提供商，从而促进该细分市场的增长。

应用洞察

疾病诊断细分市场占据主导地位，到 2024 年收入份额将达到 46.2%。计算病理学使病理学家能够以前所未有的精度和一致性分析数字切片，从而正在改变疾病诊断。先进的人工智能算法可以检测细胞异常，量化组织特征，并识别在手动评估过程中可能微妙或遗漏的疾病特定模式。此功能减少了诊断错误，提高了实验室的可重复性，并使病理学家能够专注于需要专家判断的复杂病例。 2025 年 1 月，《病理信息学杂志》上发表的一篇文章讨论了计算病理学的进展，强调了数字全玻片成像和人工智能分析如何通过集成分子和成像数据增强疾病诊断、提高工作流程效率并支持精准医疗。

学术研究领域预计将在预测期内见证最快的复合年增长率。这一增长归因于对精准医疗和个性化医疗保健的日益重视，这推动了对用于理解复杂生物数据的先进分析技术的需求。学术机构正在通过利用计算病理学工具分析大型数据集的研究计划来推动创新。

技术见解

机器学习 (ML) 细分帐户d 将在 2024 年获得最大的收入份额，因为这些技术有助于通过高级数据分析提高诊断准确性和效率。计算病理学市场中的机器学习正在推动诊断准确性、工作流程效率和疾病表征方面的进步。机器学习算法（包括监督式、无监督式和深度学习模型）应用于整个幻灯片图像 (WSI)，以检测模式、对组织类型进行分类并量化生物标志物。这些系统能够实现自动特征提取和分析，减少观察者之间的差异并支持标准化病理报告。与多组学数据集的集成进一步增强了这些模型的预测和预后能力。由于机器学习解决方案能够以高吞吐量和高精度处理大规模数据集，因此对机器学习解决方案的需求不断增长。

自然语言处理 (NLP) 模型领域预计将见证最快的增长他们能够提高诊断准确性并简化工作流程。 NLP 的集成可以有效分析非结构化医疗数据，例如病理报告。此功能可帮助病理学家从大量数据集中收集相关信息，从而提高诊断的速度和精度。

最终用途洞察

医院和诊断实验室在 2024 年占据最大的收入份额。医院和诊断实验室是计算病理学的主要采用者，它们使用人工智能驱动的图像分析、数字幻灯片管理和自动报告来提高诊断的准确性和效率。与实验室信息系统的集成可确保无缝数据流，而全玻片成像则支持远程协作。 2024 年 2 月，Qritive 与印度 Metropolis Healthcare、Rajiv Gandhi Cancer Institute 和 CŌRE Diagnostics 合作，部署其 Pantheon 图像管理系统和 AI 病理工具，实现了高达 90% 的诊断率诊断时间缩短，病理学家不一致率下降 80%。

预计生物技术和制药公司将在预测期内实现最快的增长。这些公司正在利用先进的计算技术来增强药物发现和开发过程。通过将人工智能和机器学习算法集成到工作流程中，使他们能够更有效地分析大量数据，从而更快地识别生物标志物和治疗靶点。此外，对个性化医疗的需求不断增长，需要精确的诊断工具，从而能够根据个体患者的需求制定个性化的治疗计划。

区域洞察

北美计算病理学市场在全球市场占据主导地位，到 2024 年占据最大的收入份额，达到 45.7%。这可以通过基于人工智能的诊断、强大的数字基础设施、临床研究的高投入。例如，美国主要癌症中心正在部署深度学习模型进行肿瘤分类和生物标志物量化，提高诊断准确性并实现个性化治疗策略。人工智能开发商、诊断实验室和制药公司之间的合作正在扩大在临床试验和药物开发中的应用。 2025 年 3 月，Aiforia 与 PathPresenter 合作，将 Aiforia 的人工智能图像分析与 PathPresenter 的工作流程平台集成，加速数字病理学和人工智能在美国的采用。此次合作使病理学家能够访问乳腺癌、肺癌和前列腺癌等癌症的先进 AI 模型，从而提高诊断速度和准确性。

美国计算病理学市场趋势

美国计算病理学市场占到 2024 年，将占据最大份额。推动市场增长的关键因素之一是这些解决方案在该国的高采用率，因为它们的应用范围广泛，从疾病诊断到学术研究。此外，为进一步增强计算病理学应用而加大的研究力度和投资，进一步推动了市场的增长。例如，2024 年 4 月，匹兹堡大学和 UPMC 在 UPMC 癌症馆启动了计算病理学和人工智能卓越中心 (CPACE)，旨在联合这些解决方案和人工智能领域的专家，促进医学研究领域的合作和创新。 CPACE 专注于利用人工智能来增强疾病检测和个性化治疗计划，最终改善患者护理和治疗结果。

欧洲计算病理学市场趋势

欧洲计算病理学市场已蓄势待发。随着医疗基础设施的不断发展以及慢性病和复杂疾病患病率的上升，对先进诊断工具的需求不断增加，推动了这一显着增长。对精准医学意识的增强和尖端病理学服务的普及正在推动人工智能驱动的计算病理学解决方案的采用。该地区还受益于对医疗保健数字化的大力投资以及鼓励数字诊断创新和集成的支持性监管框架。

由于强大的医疗保健基础设施、数字诊断方面的先进研究以及强大的技术创新，德国的计算病理学市场正在不断扩大。癌症发病率和慢性病的上升推动了对精确、高效的病理分析的需求，从而增加了计算病理学解决方案的采用。大学医院和病理中心与业界合作开发和实施人工智能驱动的工具。数字幻灯机人工智能驱动的图像分析平台改善了工作流程和诊断准确性。 2024 年 10 月，近 40 种带有 CE 标志的人工智能辅助病理学产品在德国可供常规临床使用，针对乳腺癌、前列腺癌和肺癌等关键癌症诊断。

英国计算病理学市场主要受到 NHS 致力于通过数字化转型实现诊断服务现代化的推动。人们越来越重视提高诊断速度和准确性以支持个性化医疗，特别是在肿瘤学领域。 NHS 长期计划下的举措优先考虑扩大数字基础设施并在整个病理网络中集成人工智能驱动的病理工具，以提高效率和患者结果

亚太地区计算病理学市场趋势

预计亚太地区计算病理学市场将实现有史以来最快的增长率他预测时期。该地区癌症、心血管疾病和神经系统疾病等慢性疾病的发病率有所上升。根据全球癌症观察站 (GLOBOCAN 2022) 的数据，2022 年约有 9,826,539 人被诊断患有癌症，其中肺癌、乳腺癌和结直肠癌是主要的癌症类型。这导致对高效诊断工具的需求不断增长，并且越来越多地采用这些解决方案进行疾病检测、分级和研究。此外，不断增加的投资和对技术先进解决方案优势的认识不断提高，进一步促进了市场增长。

中国积极推动医疗保健数字化以及人工智能在诊断工作流程中的不断集成，推动了中国的计算病理学市场。面对人口快速老龄化和癌症等慢性病发病率飙升，中国迫切需要可扩展的解决方案，可提高诊断精度并缓解病理学家的短缺。计算病理学有望通过利用人工智能驱动的图像分析来彻底改变诊断准确性和工作流程效率。 2022年4月，《腺体外科》发表文章回顾了中国计算病理学的进展，重点关注深度学习在数字化乳腺癌诊断中的应用。该研究强调了人工智能驱动的模型（尤其是卷积神经网络）如何通过自动化复杂图像分析来提高诊断准确性、分类和预后预测。

在人们对数字诊断优势的认识不断增强的推动下，印度计算病理学市场正在强劲增长。癌症和慢性病的激增以及政府对医疗基础设施现代化的举措推动了印度计算病理学市场的增长。缺乏训练有素的病理学家以及需要更快、更多准确的诊断增加了人工智能驱动的数字病理解决方案的采用。癌症和传染病日益沉重的负担催生了对能够处理大量复杂组织病理学数据的可扩展平台的需求。

拉丁美洲计算病理学市场趋势

数字病理学和全切片成像 (WSI) 的日益普及推动了拉丁美洲的计算病理学市场，使病理学家能够捕获、存储和分析高分辨率组织图像。人工智能和机器学习的日益集成提高了诊断准确性，减少了人为错误，并加快了工作流程效率。

中东和非洲计算病理学市场趋势

中东和非洲的计算病理学市场是由医疗保健数字化程度的提高、人工智能驱动的诊断工具的日益采用以及医疗保健范围的扩大所推动的。是基础设施。政府推动医疗保健系统现代化的举措，加上人们对精准医疗意识的不断增强，正在推动对先进病理学解决方案的需求。此外，该地区对改善癌症诊断和治疗的关注进一步推动了计算病理学技术的采用，有助于市场扩张。

关键计算病理学公司见解

主要公司正在采取并购、产品和服务推出、协议、合资、合作和扩张等战略，以巩固其在该领域的地位。市场。

近期进展

• 2025 年 6 月，FUJIFILM Healthcare Europe 和Ibex Medical Analytics 合作将 Ibex 的 AI 癌症诊断平台与 Fujifilm 的 SYNAPSE 病理学解决方案集成。 最初的推出始于英国北布里斯托尔 NHS 信托基金，预计将为全球医疗保健提供者提供用于前列腺癌、乳腺癌和胃癌诊断的人工智能工具。

“Ibex 致力于确保我们的客户能够轻松地将我们的人工智能集成到帮助他们为患者提供准确、及时的癌症诊断。我们很高兴与Fujifilm合作，为北布里斯托尔 NHS 和世界各地的客户提供简化的工作流程。” 
- Stuart Shand，Ibex Medical Analytics 首席商务官 

• 5 月2024 年，微软与华盛顿大学合作，普罗维登斯健康中心旨在利用大规模技术，解决在癌症诊断中实施人工智能的关键挑战。研究人员开发了一种机器学习模型，普罗维登斯将其描述为现实世界全切片组织分析中最广泛的人工智能培训计划之一。

“这项变革性工作是克服阻碍先前计算病理学模型广泛应用的三大挑战的集中努力的结果。”

-Providence 首席分析和研究官

• 2023 年 3 月，Aiosyn 推出了 AiosynQC，这是一款人工智能驱动的自动化质量控制解决方案，旨在增强研究、诊断和制药领域的数字病理工作流程。该产品代表了全球首个基于人工智能的自动化质量控制解决方案。 Aiosyn的工作流程解决方案套件，旨在促进计算病理学算法集成到标准实践中，从而提高诊断精度和质量。

“AiosynQC将成为重要的基础层，我们相信人工智能驱动的工作流程解决方案是使用和采用计算病理学算法的切入点。”

-Aiosyn首席执行官Patrick de Boer

• 2022 年 11 月，Visiopharm 推出了 Phenoplex，这是一种统一的、易于使用的人工智能驱动的多重组织图像分析工作流程。它集成到他们的 Oncotopix Discovery 平台中，支持主要的多重格式，无需编码即可实现交互式生物标志物可视化、细胞表型分析和空间分析。

• 2021 年 5 月，Quest Diagnostics 与 Paige.ai 合作开发人工智能驱动的数字病理癌症诊断。 Paige 的计算平台利用机器学习从病理切片中提取诊断信息，帮助病理学家更快、更准确地分析图像。此次合作的重点是开发用于诊断肺癌、前列腺癌和结直肠乳腺癌患者实体瘤的软件，旨在提供见解以改善癌症诊断并使精准医疗更容易获得和可行。

“作为先进诊断领域的领导者，我们很高兴能够积极参与新技术的创建和使用，以进一步实现精准医学在临床上易于使用、可操作且经济。我们热衷于为 Paige 的计算病理学领导地位贡献我们的专业知识，提供前沿技术的见解，以改善癌症和其他疾病的诊断。”

- Quest Diagnostics 肿瘤学特许经营总经理。

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