美国人工智能医疗影像市场（2025 - 2030）

市场规模与趋势

2024 年美国医疗成像人工智能市场规模估计为 5.2442 亿美元，预计 2025 年至 2030 年复合年增长率为 33.24%。管理广泛而复杂的数据集的需求激增，加上政府支持整合人工智能的举措医疗保健领域基于智能的技术推动了人工智能工具在行业中的采用。人们越来越注重减轻放射科医生的工作量，从而提高了人工智能 (AI) 解决方案的利用率，以实现日常任务自动化并增强诊断流程。

市场见证了私人企业对人工智能初创企业的资金支持不断增加，刺激了该行业的创新和发展。此外，跨行业合作和伙伴关系不断增加随着不同行业联合起来利用医学成像领域的人工智能技术，培育合作伙伴关系并为市场的整体增长做出贡献。例如，2025 年 5 月，飞利浦与 NVIDIA 合作，利用人工智能增强 MRI 技术。此次合作旨在开发一种基础模型，以提高图像质量、缩短扫描时间并简化诊断工作流程。

“我们的 AI 驱动的 MRI 解决方案已经使医疗保健提供者能够为更多人提供更好的护理。通过与 NVIDIA 合作构建 MR 基础模型，我们正在开拓医学成像的新领域，这可能会改变 MR 在诊断和治疗多种疾病中的作用。患者和医疗保健提供者的好处可能是巨大。”

- Ioannis Panagiotelis 博士，飞利浦 MRI 业务负责人

处理大型复杂医疗数据集的需求日益增长人工智能在美国医疗成像领域的应用不断增加。这种激增是由技术通过先进的数据管理和解释功能提高诊断精度、加快图像分析以及提高整体医疗保健效率的能力推动的。例如，Rayscape CXR 可以区分正常 X 射线和显示异常的 X 射线，从而简化患者护理并实现医生快速分类。它能够检测超过 147 种病理，为医生提供了一种快速有效的方法来确定优先顺序并满足患者的需求。

美国政府支持人工智能在医疗保健领域（特别是医学成像领域）整合的举措推动了该行业的重大进步。这些举措涉及资金和监管支持，促进公共和私营部门之间的合作。由此加速了人工智能在医学成像领域的应用提高诊断准确性、简化工作流程并加强患者护理，推动市场发展。

美国国立卫生研究院 (NIH) 于 2022 年 9 月宣布，根据资金情况，在四年内投资 1.3 亿美元，以加速人工智能在生物医学和行为研究中的广泛应用。该计划名为 Bridge2AI，由 NIH 共同基金资助，汇集跨学科团队来创建人工智能专用工具、资源和详细数据集，以促进该技术在研究社区中更广泛的采用。此外，美国食品药品监督管理局（FDA）正在积极制定人工智能/机器学习驱动的软件修改监管框架，以建立确保安全性和有效性的相关指南。

此外，对人工智能初创企业的资金支持预计将推动美国人工智能（AI）在医学成像市场的发展。例如，2023 年 6 月，Carta Healthcare, Inc.致力于通过临床数据改善患者护理的公司宣布获得 2500 万美元的 B 轮融资，主要投资来自著名医疗系统 UnityPoint Health 和 Memorial Hermann Health System。这笔额外资金建立在 2022 年 11 月宣布的初始 2000 万美元 B 轮融资的基础上，得到了 Asset Management Ventures 和 Frist Cressey Ventures 等投资者的支持。

美国人工智能在医学影像市场的战略合作伙伴关系和协作

市场特征和集中度

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。美国医疗影像人工智能市场较为分散，多家软件和解决方案提供商占据市场主导地位。创新程度、水平并购活动以及监管对行业的影响很大。此外，工业区域扩张适度。 

美国医学影像市场的人工智能在技术进步的推动下经历了高度的创新。人工智能在临床诊断和手术规划中的日益采用支持了市场的创新。例如，2025 年 3 月，NVIDIA 和 GE HealthCare 合作通过物理 AI 增强自主诊断成像。此次合作重点开发自主 X 射线和超声技术，利用 NVIDIA Isaac for Healthcare 平台进行模拟。

“我们期待利用 NVIDIA 技术的自主成像系统的物理 AI 来改善患者就诊情况，并解决医疗保健领域工作量不断增加和人员短缺的挑战。”

-Roland Rott，总裁兼首席执行官GE HealthCare 的影像 

该市场的另一个特点是领先企业的并购 (M&A) 活动水平很高。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。例如，2024 年 1 月，GE HealthCare 宣布与克利夫兰的 MIM Software 达成收购协议，该公司是一家在分子放射治疗、放射肿瘤学、泌尿学和诊断成像领域提供医学影像分析和人工智能解决方案的全球供应商。此次收购旨在整合 MIM Software 跨不同护理领域的成像分析和数字工作流程功能，增强创新并突出 GE HealthCare 的解决方案，从而对全球患者和医疗保健系统产生积极影响。 

该市场还受到越来越严格的监管审查。这是由于对 n需要确保患者安全、数据隐私和人工智能驱动的诊断工具的可靠性。随着这些技术成为医疗保健不可或缺的一部分，监管机构正在积极解决与验证、透明度相关的问题。

市场上最终用户的集中度意味着有限数量的医疗保健提供者或机构在采用人工智能技术进行诊断成像方面占据主导地位。影响这种集中度的因素有很多，包括具有集中决策和标准化技术实施的大型医疗保健系统。例如，2023 年 10 月，Koninklijke Philips N.V. 寻求通过实施人工智能支持的 MR 成像来改善前列腺癌护理。相比之下，Quibim 的人工智能图像分析软件旨在帮助临床医生为前列腺癌提供更快、更容易的护理。目标是解决人员配置挑战并降低医疗保健的总体成本。 

案例研究见解：利用人工智能增强多发性硬化症的 MRI 分析

简介

多发性硬化症 (MS) 是一种复杂的神经系统疾病，其特征是大脑和脊髓发生多种且通常微妙的变化。磁共振成像 (MRI) 对于诊断和监测多发性硬化症至关重要。然而，由于病变外观和分布的可变性，MRI 扫描的解释预计将具有挑战性。人工智能 (AI) 的最新进展有望提高 MS 中 MRI 分析的准确性和效率。 2025 年 4 月在人工智能前沿上发表的一项研究探讨了人工智能在增强多发性硬化症患者 MRI 分析方面的作用。

挑战

传统的多发性硬化症 MRI 分析严重依赖放射科医生和神经科医生的手动解释。这个过程非常耗时并且受到内部和我的影响观察者内部的变异性，导致病变检测和测量的不一致。此外，病变负荷或新病变形成的细微变化可能会被忽视，从而可能影响治疗决策和患者结果。

解决方案

将人工智能（特别是机器学习和深度学习算法）纳入 MRI 分析可解决多项挑战。在大量 MRI 扫描数据集上训练的人工智能模型可以识别与多发性硬化症病变相关的模式。这些模型可自动检测和量化病变，提供一致且客观的评估。此外，人工智能还有助于区分多发性硬化症病变与其他异常，提高诊断准确性。

结果/结果

人工智能在多发性硬化症MRI分析中的应用已经证明了多种好处：

• 提高准确性：人工智能算法在检测多发性硬化症病变方面表现出高灵敏度和特异性，从而减少了诊断时间。遗漏或错误识别病变的可能性。

• 效率：自动分析显着减少 MRI 解读所需的时间，从而更快地做出临床决策。

• 一致性：AI 提供标准化评估，最大限度地减少不同观察者之间以及随时间推移的差异。

• 增强监测：人工智能工具可以准确跟踪病变负荷随时间的变化，有助于评估疾病进展和治疗效果。

技术见解

基于该技术，深度学习领域在 2024 年占据最大份额，达到 58.29%，因为它用于图像生成、对象检测、图像分割和图像转换等放射学应用，这种增长归因于广泛医疗的可用性不断增加用于培训目的的成像数据集促进了复杂的开发ep 学习模型。例如，2023 年 11 月，OpenAI 宣布了一项名为 OpenAI Data Partnerships 的计划，该计划收集来自各个组织的记录，以构建用于人工智能训练的数据集。使用的训练文件的质量直接影响所构建的神经网络的可靠性。更相关的数据集使神经网络能够更准确地响应用户查询。创建高质量的数据集通常既耗时又昂贵，因此 OpenAI 寻求外部组织的帮助来简化这项工作。

自然语言处理 (NLP) 领域预计在预测期内将以最快的复合年增长率增长。 NLP 技术利用计算机程序以当前人类语言解释和呈现信息，包括文本和图像。推动 NLP 的因素是机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 中应用的增加。这种扩张带来了新的趋势和发展，特别是在医疗保健领域，NLP 在从诊断到药物发现等任务中发挥着至关重要的作用。将计算机视觉集成到 NLP 医疗保健中值得注意，因为它有助于处理和解释人类可能难以准确分析的复杂医学图像。

应用洞察

基于应用，神经病学领域在 2024 年占据最大的收入份额，达到 37.46%，这是由于人工智能在神经病学中的使用增加，因为它提供了更好的患者护理，并实现了更高的准确性和更高的效率。此外，该技术还应用于神经血管疾病检测、神经肿瘤学、脑外伤检测和神经外科。例如，2023 年 5 月，TeraRecon 推出了 Neuro Suite，这是一款由人工智能 (AI) 驱动的创新临床套件。 Neuro Suite 专为疾病分类而定制，并为鉴别诊断提供见解，专门为促进神经系统护理激活而设计。诸如多发性硬化症、神经肿瘤学和痴呆症等疾病。该平台提供整个医疗保健组织的无缝集成，解决临床医生在慢性神经护理决策方面的挑战。凭借其人工智能功能，Neuro Suite 旨在提高神经系统疾病诊断过程的效率和精度。 

预计乳腺筛查领域在预测期内将以最快的复合年增长率增长。乳腺癌病例发病率的增加以及患者对早期检测的日益偏好，从而能够迅速、准确地开始治疗，是推动乳腺筛查需求的重要驱动力。此外，旨在帮助临床解释和扩大乳腺癌筛查技术可及性的政府支持性举措预计将成为促进市场增长的关键因素。

这些趋势强调了推动乳腺癌发展的集体努力。癌症检测、诊断和后续治疗，强调主动措施和可用筛查技术的重要性。例如，2023 年 11 月，GE HealthCare 发布了 MyBreastAI Suite，这是一种创新的一体化平台，包含人工智能 (AI) 应用程序，可协助临床医生进行乳腺癌检测，同时提高工作流程生产力。 MyBreastAI Suite 集成了 iCAD 开发的三个 AI 应用程序 iCAD：SecondLook for 2D Mammography、PowerLook Density Assessment 和 ProFound AI for DBT。这些应用共同改善了患者的治疗效果和早期发现，并帮助放射科提高了运营效率。

模式洞察

根据模式，由于许多临床结果采用更高标准的成像方法，CT 扫描细分市场在 2024 年占据了最大的市场份额，达到 34.86%。主要和次要供应商都提供各种基于人工智能的医学成像解决方案用于 CT 扫描模式。 CT 扫描比其他方法收集更全面的数据。此外，尚未证明 CT 扫描中使用的少量辐射从长远来看是有害的。市场根据模式分为 MRI、CT 扫描、超声波、X 射线和核成像。例如，2023 年 11 月，专注于开发用于中风、肺纤维化和癌症精准医疗的人工智能软件解决方案的 Brainomix 公司宣布其在美国的持续扩张。该公司在 Brainomix 360 平台（中风成像的综合解决方案）中引入了经 FDA 批准的全套模块。该平台旨在为精确的医疗决策（尤其是中风）提供先进的功能，为医疗保健专业人员提供改进治疗决策的强大工具。

预计 X 射线领域在预测期内将以最快的复合年增长率扩展。推动该细分市场的主要因素最主要的是介入 X 射线设备在成像引导手术中的使用率不断上升，包括 C 型臂和类似设备。 C 型臂技术的进步，特别是配备平板探测器和数字射线照相的紧凑型 C 型臂的出现，大大提高了全球对 X 射线的需求。例如，2023 年 10 月，Koninklijke Philips N.V. 推出了飞利浦图像引导治疗移动 C 形臂系统 3000，称为 Zenition 30。这些移动 C 形臂是专门设计用于手术室的 X 射线系统，为各种临床手术提供实时图像引导，包括骨科、创伤、脊柱干预、疼痛管理和各种手术过程。

最终用途洞察

根据最终用途，医院在 2024 年占据最大份额，达到 52.99%，预计在预测期内将以最快的复合年增长率增长。增长预计为患者更喜欢医院，因为其治疗过程方便，并且可以在一处提供各种产品。

人工智能在医疗成像解决方案中的日益采用，特别是在癌症诊断方面，正在推动该细分市场的增长。此外，医院与市场参与者合作在医疗成像解决方案中部署人工智能预计将在预测期内推动市场增长。例如，2022 年 5 月，Atlantic Health System 和 Aidoc 合作实施人工智能成像解决方案，帮助医生加快护理速度并改善健康结果。

美国主要人工智能医疗成像公司见解

市场上的一些主要参与者包括 Microsoft Corporation、GE HealthCare、Canon Medical Systems USA, Inc. 和 Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)

• 微软公司提供广泛的人工智能功能和服务，包括计算机视觉、语音识别和语言理解。它还提供预先训练的模型、SDK 和 API，帮助为各种应用构建基于人工智能的工作流程。

• GE HealthCare 是将人工智能集成到医疗成像中的知名公司之一，利用尖端技术来增强诊断能力。该公司在创新人工智能解决方案方面拥有专业知识，例如 MyBreastAI 套件，旨在简化放射科医生的工作流程并促进乳腺癌等疾病的早期检测。

TEMPUS、Butterfly Network, Inc.、Digital Diagnostics Inc. 和 Viz.ai, Inc. 是美国医疗成像市场人工智能的其他一些市场参与者。

• Butterfly Network, Inc. 是人工智能驱动的医疗成像领域的知名企业，专门生产手持式袖珍超声设备。他们的创新方法集成了人工智能来增强诊断能力，使医学成像更容易获得和使用为不同环境下的医疗保健专业人员提供高效的服务。

• Digital Diagnostics Inc. 是人工智能驱动的医学成像领域的先驱公司之一，专注于开发先进的诊断工具。他们的承诺包括利用人工智能提高医学成像的准确性和效率，最终改善各种医疗保健应用的诊断结果。

美国主要人工智能医疗成像公司见解

美国人工智能医疗成像市场格局较为分散，少数公司持有多数股权。近年来，新的扩张活动、产品批准、产品发布、合作伙伴关系和收购对美国医疗成像市场的人工智能产生了积极影响。此外，由于数字化的不断发展，医学影像领域对人工智能的需求显着增加，从而推动了市场的增长。

最新进展

• 11 月2024 年，Subtle Medical 与 626 合作，为 MRI 系统提供人工智能驱动的成像升级。他们的合作旨在提高图像质量并显着缩短扫描时间，从而实现更快、更高效的 MRI 程序。

“我们很高兴与 626 合作，扩大 SubtleMR 的覆盖范围。我们正在共同解决行业的一个关键需求：为医疗机构提供经济高效的解决方案，无需新设备即可提高 MRI 效率和质量。，购买昂贵的扫描仪。”

-Josh Gurewitz，Subtle Medical 首席商务官

• 2024 年 11 月，Canon Medical USA 推出了 Vantage Galan 3T/Supreme 版，这是一款人工智能驱动的 MRI 系统，采用佳能的 Altivity AI 套件，可优化图像质量并减少扫描

 “我们的新实时平台和人工智能驱动的增强功能可提供高质量的成像和运营效率，帮助临床医生满足当今患者和医疗机构的多样化需求。”

-佳能医疗磁共振业务部门总监 Mark Totina

• 2023 年 11 月，Koninklijke Philips N.V. 扩大了其企业成像业务，并在 Amazon Web Services 上的 RSNA23 上推出了 HealthSuite 成像 AI 解决方案，以便通过基于云的安全 PAC 更快地采用新功能、提高运营效率并增强患者护理S，实现高速远程访问和人工智能驱动的工作流程编排。

• 2023 年 11 月，佳能医疗系统推出了四款新型计算机断层扫描仪中的两款，利用升级后的 Aquilion CT 平台并结合人工智能算法来提高图像质量并简化扫描仪工作流程。

美国医疗影像市场中的人工智能