Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für bildgestützte KI-Diagnosesoftware, nach Typen (Ultraschallbild, Röntgenbild, Strahlentherapie, pathologische Analyse, endoskopische Bild), nach Anwendungen (Krankenhaus, Zentrum für ambulante Chirurgie), regionale Einblicke und Prognose bis 2035

Marktgröße für bildgestützte KI-Diagnosesoftware

Der globale Markt für bildgestützte KI-Diagnosesoftware wurde im Jahr 2025 auf 201,5 Millionen US-Dollar geschätzt und soll im Jahr 2026 260,74 Millionen US-Dollar und im Jahr 2027 312,16 Millionen US-Dollar erreichen und bis 2035 weiter auf 2652,29 Millionen US-Dollar wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 29,4 % von 2026 bis 2035 entspricht. Die Akzeptanz geht weiter wird steigen, da mehr als 65 % der Gesundheitsdienstleister KI-Tools integrieren und Genauigkeitsverbesserungen von fast 90 % KI-gestützte Diagnostik für klinische Arbeitsabläufe unverzichtbar machen. Der zunehmende Einsatz automatisierter Erkennung, die die Überprüfungsgeschwindigkeit um über 50 % steigert, stärkt die Marktexpansion.

Der US-amerikanische Markt für bildgestützte KI-Diagnosesoftware wächst stetig, da fast 72 % der Krankenhäuser KI-basierte Bildgebungstools einsetzen. Verbesserungen der Diagnosegenauigkeit um etwa 48 % und Effizienzgewinne bei den Arbeitsabläufen von über 55 % tragen wesentlich dazu bei. Mehr als 60 % der radiologischen Abteilungen verlassen sich auf automatisierte Kennzeichnungssysteme, während der Einsatz im onkologischen Screening auf fast 58 % gestiegen ist. Dieser Anstieg wird auch durch die steigende Nachfrage nach Früherkennung vorangetrieben, die landesweit rund 62 % der fortschrittlichen bildgebenden Verfahren beeinflusst.

Wichtigste Erkenntnisse

• Marktgröße:Der Wert wird im Jahr 2025 auf 201,5 Mio. USD geschätzt und soll im Jahr 2026 auf 260,74 Mio. USD und im Jahr 2035 auf 2652,29 Mio. USD steigen, bei einer jährlichen Wachstumsrate von 29,4 %.
• Wachstumstreiber:Die Akzeptanz nimmt zu, da über 68 % der Anbieter auf KI-Genauigkeitsgewinne setzen und fast 55 % die Workflow-Effizienz durch Automatisierung verbessern.
• Trends:Fast 60 % der neuen Bildgebungstools verfügen über KI-Warnungen in Echtzeit und etwa 52 % der Ärzte berichten von einer verbesserten diagnostischen Präzision.
• Hauptakteure:IBM Watson, Lunit, Arterys, Butterfly Network, Zebra Medical Vision und mehr.
• Regionale Einblicke:Nordamerika 38 %, Europa 27 %, Asien-Pazifik 25 %, Naher Osten und Afrika 10 %; Die Akzeptanz nimmt zu, da über 60 % der Krankenhäuser KI-Tools integrieren, was zu einer Genauigkeitssteigerung von bis zu 90 % bei allen diagnostischen Arbeitsabläufen führt.
• Herausforderungen:Fast 46 % der Systeme weisen Interoperabilitätslücken auf, während etwa 41 % von einer Komplexität der Integration mit älteren Imaging-Tools berichten.
• Auswirkungen auf die Branche:Über 70 % der Krankenhäuser verbessern die Diagnosegeschwindigkeit und rund 58 % berichten, dass menschliche Fehler durch KI-gestützte Bildgebung reduziert wurden.
• Aktuelle Entwicklungen:Fast 44 % der neuen Versionen verbessern die Erkennungsgenauigkeit und etwa 50 % integrieren fortschrittliche multimodale KI-Modelle.

Bildgestützte KI-Diagnosesoftware entwickelt sich mit schnellen Algorithmusverbesserungen, zunehmender klinischer Akzeptanz und wachsender Nachfrage nach Erkennungssystemen für mehrere Krankheiten weiter. Der Markt profitiert von der zunehmenden Arbeitsbelastung in der Bildgebung: Mehr als 60 % der Krankenhäuser erweitern die KI-Integration, um die Berichterstellung zu optimieren und die Präzision bei kritischen Diagnosepfaden zu erhöhen.

Markttrends für bildgestützte KI-Diagnosesoftware

Der Markt für bildgestützte KI-Diagnosesoftware wächst weiter, da sich die Gesundheitssysteme auf Genauigkeit und schnellere medizinische Entscheidungen konzentrieren. Die Akzeptanz hat zugenommen, da mittlerweile über 65 % der Krankenhäuser KI-basierte Bildgebungstools in mindestens einer klinischen Abteilung einsetzen. Deep-Learning-Algorithmen verbessern die Erkennungsgenauigkeit. Studien zeigen eine Genauigkeit von bis zu 92 % bei der Erkennung von Anomalien im Frühstadium. Rund 58 % der Radiologen geben an, dass KI-Tools dabei helfen, die Interpretationszeit zu verkürzen, während fast 70 % der Gesundheitsdienstleister sagen, dass KI die Diagnosesicherheit verbessert. Die Akzeptanz wird auch durch die steigende Nachfrage nach bildgebenden Verfahren bei chronischen Krankheiten unterstützt, die fast 55 % aller KI-gestützten Scans ausmachen. Die Integration mit Cloud-Plattformen nimmt zu, wobei cloudbasierte Systeme fast 60 % der Neubereitstellungen ausmachen.

Marktdynamik für bildgestützte KI-Diagnosesoftware

GELEGENHEIT

Wachstum bei der Einführung KI-gesteuerter klinischer Bildgebung

Gesundheitsdienstleister führen in stetigem Tempo KI-Tools ein, wobei mehr als 62 % bildgestützte Lösungen in diagnostische Arbeitsabläufe integrieren. Die automatische Erkennung trägt dazu bei, menschliche Fehler um fast 48 % zu reduzieren und die Überprüfungseffizienz um etwa 55 % zu steigern. KI-gestützte Triage-Lösungen verkürzen außerdem die Wartezeiten der Patienten um fast 40 %. Da das Volumen der digitalen Bildgebung steigt, berichten fast 68 % der Gesundheitszentren von Plänen, die KI-gestützten Bildgebungsfunktionen zu erweitern, um der steigenden klinischen Arbeitsbelastung gerecht zu werden.

TREIBER

Steigende Nachfrage nach Früherkennung von Krankheiten

KI-Bildgebung gewinnt an Bedeutung, da sich die Früherkennungsraten verbessern. Algorithmen verbessern die diagnostische Genauigkeit bei Hochrisiko-Screenings um fast 90 % und reduzieren Fehlinterpretationen um rund 45 %. Fast 72 % der Ärzte geben an, dass KI-Tools im Vergleich zu alleinigen manuellen Überprüfungen dabei helfen, Erkrankungen in früheren Stadien zu erkennen. Da chronische Krankheiten 60 % des diagnostischen Bildgebungsbedarfs ausmachen, füllt KI kritische Effizienzlücken und unterstützt eine präzisere Erkennung in großen Bilddatensätzen.

Fesseln

"Einschränkungen bei Datenqualität und Modelltraining"

KI-Systeme sind stark auf saubere, vielfältige Datensätze angewiesen, dennoch weisen fast 52 % der Modelle aufgrund begrenzter oder inkonsistenter Bilddaten Leistungslücken auf. Ungefähr 38 % der Gesundheitsorganisationen haben Probleme mit der Genauigkeit der Datenkennzeichnung, was sich auf die Zuverlässigkeit des Algorithmus auswirkt. Integrationsbarrieren bestehen weiterhin, da etwa 41 % der Einrichtungen von Schwierigkeiten bei der Abstimmung von KI-Tools mit älteren Bildgebungssystemen berichten. Diese Probleme verringern die Gesamteffizienz und verlangsamen die breitere Akzeptanz in aufstrebenden Gesundheitsumgebungen.

HERAUSFORDERUNG

"Begrenzte Interoperabilität zwischen Bildgebungsplattformen"

Kompatibilitätsbedenken bleiben eine zentrale Herausforderung, da etwa 46 % der Anbieter mit Integrationsproblemen zwischen KI-Tools und vorhandener Bildgebungsausrüstung konfrontiert sind. Bei fast 35 % kommt es zu Arbeitsabläufen aufgrund nicht übereinstimmender Datenformate und Systemanforderungen. Interoperabilitätslücken können die Diagnosegeschwindigkeit um bis zu 28 % verringern und sich auf die klinische Entscheidungsfindung auswirken. Mit der Erweiterung der Bildgebungsmodalitäten ist die Überbrückung dieser technischen Unterschiede von entscheidender Bedeutung, um eine gleichbleibende Genauigkeit und eine reibungslose KI-gestützte Diagnose sicherzustellen.

Segmentierungsanalyse

Der Markt für bildgestützte KI-Diagnosesoftware wird durch die Nachfrage nach verschiedenen Bildgebungstypen und klinischen Anwendungen geprägt. Jede Bildgebungskategorie unterstützt unterschiedliche diagnostische Anforderungen, wobei die Akzeptanz durch Genauigkeit, Arbeitsablaufeffizienz und das wachsende Volumen medizinischer Scans bestimmt wird. Ultraschall- und Röntgenbilder sind führend bei der Akzeptanz, während fortschrittliche Modalitäten wie pathologische und endoskopische Bildgebung immer beliebter werden, da KI die Präzision verbessert und Interpretationsfehler reduziert. Der Großteil der Nutzung entfällt auf Krankenhäuser, obwohl ambulante Chirurgiezentren ihren Anteil stetig erhöhen, da sie eine schnellere, KI-gestützte Entscheidungsfindung und ein optimiertes Patientenmanagement anstreben.

Nach Typ

Ultraschallbild

Die KI-gestützte Ultraschallbildgebung nimmt weiter zu, da fast 64 % der Ärzte auf automatisierte Interpretationen angewiesen sind, um Echtzeitbeurteilungen zu verbessern. Genauigkeitssteigerungen von bis zu 47 % bei der Erkennung von Weichteilanomalien erhöhen den Wert des Geräts bei Routineuntersuchungen. Rund 58 % der Diagnoseteams berichten von kürzeren Untersuchungszeiten aufgrund automatisierter Messinstrumente. Die Akzeptanz nimmt in der Kardiologie und Geburtshilfe zu, wo inzwischen mehr als 60 % der Bildgebungsaufgaben KI-basierte Verbesserungen nutzen, um schnellere und zuverlässigere Auswertungen zu ermöglichen.

Röntgenbild

Die radiologische Bildgebung ist nach wie vor eine der am weitesten verbreiteten KI-gestützten Modalitäten, wobei fast 70 % der Radiologieabteilungen KI-Tools zur Anomalieerkennung integrieren. Studien zeigen eine Genauigkeitsverbesserung von fast 50 % bei der Identifizierung von Frakturen und Lungenproblemen. Fast 62 % der Fachleute berichten von einer verkürzten Lesezeit, wenn die KI risikoreichen Bildern Priorität einräumt. Der Einsatz radiologischer KI nimmt auch in der Notfallversorgung zu, wo bis zu 55 % der dringenden Fälle von einer schnelleren Triage und automatisierten Bildsortierung profitieren.

Strahlentherapie

Die Integration von KI in die Strahlentherapie nimmt stetig zu, wobei fast 57 % der Onkologiezentren KI für die Behandlungsplanung und Dosisvorhersage einsetzen. Die automatisierte Konturierung verbessert die Präzision um fast 45 % und reduziert die manuelle Planungszeit um etwa 40 %. Rund 52 % der Kliniker sagen, dass KI dazu beiträgt, die Variabilität bei der Erkennung von Tumorgrenzen zu verringern. Da Therapieabläufe immer komplexer werden, spielen KI-gestützte Optimierungstools heute eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung einer konsistenten und genauen Strahlenabgabe.

Pathologische Analyse

KI-gesteuerte Pathologie-Tools verändern die Interpretation von Objektträgern. Mehr als 63 % der Pathologen berichten von einer verbesserten Erkennung mikroskopischer Anomalien. Die Analyse ganzer Folienbilder mithilfe von KI erhöht die Genauigkeit um fast 48 % und verkürzt die Überprüfungszeit um etwa 50 %. Die Akzeptanz der digitalen Pathologie nimmt zu, da fast 58 % der Labore auf KI-gestützte Arbeitsabläufe für die Analyse großer Probenmengen umsteigen. Die Technologie trägt dazu bei, menschliche Fehler zu minimieren und unterstützt eine bessere Konsistenz beim Screening großer Datensätze.

Endoskopisches Bild

Die KI-gestützte endoskopische Bildgebung gewinnt zunehmend an Bedeutung, insbesondere in der Magen-Darm-Diagnostik, wo die Genauigkeitsverbesserungen bis zu 46 % erreichen. Etwa 54 % der Spezialisten verlassen sich auf KI-Tools, um subtile Läsionen hervorzuheben, die bei der manuellen Untersuchung möglicherweise übersehen werden. Die Erkennungsgeschwindigkeit erhöht sich um fast 42 %, wenn die KI potenzielle Anomalien in Echtzeit erkennt. Auch bei minimalinvasiven Verfahren nimmt die Akzeptanz zu, wo etwa 55 % der Ärzte KI-Overlays nutzen, um Entscheidungen zu treffen und die Visualisierung zu verbessern.

Auf Antrag

Krankenhaus

Krankenhäuser sind nach wie vor die führenden Anwender von bildgestützter KI-Diagnosesoftware und machen fast 72 % der Gesamtnutzung aus. KI-Tools rationalisieren Arbeitsabläufe, tragen dazu bei, die Interpretationszeit um fast 50 % zu verkürzen und verbessern die Diagnosesicherheit für rund 68 % der Spezialisten. Krankenhäuser bewältigen auch höhere Bildgebungsmengen, wobei etwa 65 % der Scans eine KI-gestützte Überprüfung durchlaufen. Die Integration ist in der Radiologie, Onkologie und Notfallversorgung weit verbreitet, wo die KI-Unterstützung eine genauere und effizientere Patientenbewertung unterstützt.

Zentrum für ambulante Chirurgie

Zentren für ambulante Chirurgie beschleunigen die Akzeptanz, da sie eine schnellere Abwicklung und präzisere präoperative Beurteilungen anstreben. Fast 48 % nutzen mittlerweile KI-gestützte Bildgebung, um die Entscheidungsfindung vor Eingriffen zu unterstützen. Effizienzsteigerungen von bis zu 44 % werden gemeldet, wenn KI kritische Probleme früher im Arbeitsablauf erkennt. Diese Zentren profitieren von einer kürzeren manuellen Überprüfungszeit, wobei etwa 52 % KI für eine optimierte Bildanalyse in der ambulanten Diagnostik integrieren. Dies trägt zu einer besseren Planung und einem verbesserten Patientendurchsatz bei.

Regionaler Ausblick auf den Markt für bildgestützte KI-Diagnosesoftware

Der Markt für bildgestützte KI-Diagnosesoftware verzeichnet in den wichtigsten Regionen ein stetiges Wachstum, angetrieben durch den Bedarf an höherer Genauigkeit, geringerem Diagnoseaufwand und schnelleren klinischen Beurteilungen. Die Akzeptanz variiert je nach Region, je nach Reifegrad der digitalen Gesundheit, KI-Investitionen und Bildgebungsinfrastruktur. Nordamerika liegt aufgrund der hohen Integration von KI in Krankenhäusern an der Spitze, gefolgt von Europa mit starker regulatorischer Unterstützung. Der asiatisch-pazifische Raum beschleunigt sich schnell, da die Nachfrage nach Bildgebung steigt, während der Nahe Osten und Afrika weiterhin KI-Tools in einem langsamen, aber vielversprechenden Tempo einführen. Die Marktanteilsverteilung über alle vier Regionen beträgt insgesamt 100 %.

Nordamerika

Nordamerika hält etwa 38 % des Weltmarktes, unterstützt durch eine breite klinische Akzeptanz und frühe Integration von KI in Bildgebungs-Workflows. Fast 70 % der Krankenhäuser in der Region nutzen KI-gestützte Radiologietools, um die Zeit für die Interpretation um etwa 50 % zu verkürzen. Über 62 % der Diagnosezentren verlassen sich auf KI, um umfangreiche bildgebende Untersuchungen zu unterstützen. Die Region profitiert weiterhin von starken Investitionen in die digitale Gesundheit, wobei fast 58 % der Anbieter die KI-Fähigkeiten für Radiologie, Onkologie und Notfallversorgung erweitern.

Europa

Europa macht fast 27 % des Marktes aus, was auf die zunehmende digitale Transformation in allen Gesundheitseinrichtungen zurückzuführen ist. Rund 66 % der Radiologieabteilungen in Europa berichten von einer verbesserten Diagnosegenauigkeit durch den Einsatz KI-gestützter Tools. Die automatisierte Bildauswahl verkürzt die Überprüfungszeit um fast 45 %, und fast 55 % der Krankenhäuser haben KI zur Früherkennung von Krankheiten integriert. Die starke regulatorische Dynamik und die wachsende Akzeptanz durch Ärzte treiben die Akzeptanz in den diagnostischen Netzwerken der Region weiter voran.

Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum macht rund 25 % des Marktes aus und gehört zu den am schnellsten wachsenden Regionen für KI-basierte Bildgebung. Steigende klinische Arbeitsbelastungen und ein steigender Bedarf an bildgebenden Verfahren treiben die Akzeptanz voran, wobei fast 60 % der großen Krankenhäuser KI-gestützte Diagnostik integrieren. Bei hochvolumigen Screening-Programmen werden Genauigkeitsverbesserungen von bis zu 48 % gemeldet. Rund 52 % der Gesundheitsdienstleister nutzen KI zur Bewältigung der steigenden Bildgebungslast der Patienten und unterstützen so eine bessere Triage und schnellere Berichterstattung. Investitionen in die digitale Gesundheitsinfrastruktur nehmen weiterhin zu.

Naher Osten und Afrika

Der Nahe Osten und Afrika halten etwa 10 % des Marktes, wobei die Akzeptanz im Zuge der fortschreitenden Modernisierung des Gesundheitswesens stetig steigt. Fast 45 % der modernen Krankenhäuser in der Region nutzen mittlerweile KI-gestützte Bildgebung zur Priorisierung kritischer Fälle. Die diagnostische Effizienz verbessert sich um etwa 40 %, wenn KI auf radiologische Arbeitsabläufe angewendet wird. Etwa 38 % der Anbieter integrieren KI-Tools, um menschliches Versagen zu reduzieren und die frühere Erkennung von Anomalien zu unterstützen. Es wird erwartet, dass das wachsende Interesse an KI-gestützter Bildgebung die regionale Expansion stärken wird.

Liste der wichtigsten profilierten Unternehmen auf dem Markt für bildgestützte KI-Diagnosesoftware

Investitionsanalyse und Chancen im Markt für bildgestützte KI-Diagnosesoftware

Die Investitionen in bildgestützte KI-Diagnosesoftware steigen weiter, da Gesundheitsorganisationen auf schnellere und zuverlässigere Diagnosetools drängen. Fast 68 % der Anbieter planen, ihre Ausgaben für KI-basierte Bildgebungsplattformen zu erhöhen, was auf Genauigkeitsverbesserungen von bis zu 48 % zurückzuführen ist. Rund 55 % der Investoren priorisieren Unternehmen, die multimodale Bildgebungslösungen anbieten, während 52 % sich auf Cloud-native KI-Tools konzentrieren. Die Einführung in Schwellenmärkten schafft neue Möglichkeiten, da fast 40 % des Nachfragewachstums auf Initiativen zur digitalen Transformation zurückzuführen sind. Integrationsorientierte Startups stoßen auf großes Interesse, wobei etwa 46 % der Fördermittel in KI-Lösungen fließen, die die Workflow-Automatisierung verbessern.

Entwicklung neuer Produkte

Die Produktentwicklung auf dem Markt für bildgestützte KI-Diagnosesoftware beschleunigt sich, da Unternehmen eine Verbesserung der Genauigkeit, Automatisierung und modalitätsübergreifenden Kompatibilität anstreben. Fast 60 % der Entwickler entwickeln KI-Tools, die die Erkennung mehrerer Krankheiten in einem einzigen Scan unterstützen. Rund 50 % der neuen Produkte integrieren Anomaliewarnungen in Echtzeit und verbessern so die klinische Reaktionsfähigkeit um bis zu 42 %. Cloudbasierte Diagnosetools machen fast 58 % der Neueinführungen aus, was auf die Nachfrage nach Fernzugriff und schnellerer Verarbeitung zurückzuführen ist. Darüber hinaus konzentrieren sich 46 % der Unternehmen auf verbesserte Visualisierungsfunktionen, um die Früherkennung von Krankheiten zu unterstützen und die Effizienz der Arbeitsabläufe des Arztes zu verbessern.

Aktuelle Entwicklungen

• IBM Watson führt eine verbesserte multimodale Bildgebungs-Engine ein:Im Jahr 2025 führte IBM eine verbesserte KI-Engine ein, die die modalitätsübergreifende Diagnosegenauigkeit um fast 44 % verbesserte. Das Update half mehr als 62 % der Partnerkrankenhäuser, die Früherkennungsraten zu verbessern und die Interpretationszeit um etwa 38 % zu verkürzen, wodurch die Effizienz der klinischen Arbeitsabläufe gestärkt wurde.
• Lunit erweitert KI-Pathologie-Suite:Lunit brachte im Jahr 2025 ein Pathologiemodul der nächsten Generation auf den Markt, das die Erkennungsgenauigkeit auf Objektträgerebene um 46 % steigerte. Über 55 % der Labore, die das Update eingeführt haben, berichteten von kürzeren Bearbeitungszeiten und weniger manuellen Fehlern, wodurch die Diagnosekonsistenz bei großen Gewebedatensätzen insgesamt verbessert wurde.
• Butterfly Network verbessert das Handheld-KI-Scannen:Das Unternehmen hat seine tragbaren Ultraschallplattformen mit KI-gestützten Triage-Funktionen aufgerüstet, die die Erkennungsgenauigkeit in Echtzeit um 40 % steigerten. Die Akzeptanz stieg, da 58 % der Ärzte, die das neue Modul nutzten, kürzere Scansitzungen und eine verbesserte Erkennung von Weichteilanomalien erlebten.
• Arterys stellt eine einheitliche cloudbasierte Bildgebungssuite bereit:Arterys hat eine cloudnative Diagnoseumgebung eingeführt, die KI-Tools für Radiologie und Kardiologie integriert. Frühe Anwender verzeichneten eine Beschleunigung des Arbeitsablaufs um bis zu 48 %, während 52 % eine höhere Diagnosesicherheit aufgrund der verbesserten Bildverarbeitungsgeschwindigkeit und der KI-gesteuerten Priorisierung meldeten.
• Zebra Medical Vision aktualisiert automatisierte Erkennungstools:Zebra veröffentlichte im Jahr 2025 erweiterte KI-Algorithmen, die die Erkennungsempfindlichkeit bei CT- und Röntgenbildern um fast 42 % erhöhen sollen. Rund 60 % der Anbietersysteme, die die aktualisierte Suite nutzen, verzeichneten eine konsistentere Berichtsgenauigkeit und kürzere Überprüfungszeiten bei Fällen mit hohem Volumen.

Berichterstattung melden

Der Bericht über den Markt für bildgestützte KI-Diagnosesoftware bietet eine detaillierte Bewertung von Branchentrends, Technologieeinführungsmustern und neuen Möglichkeiten für alle Bildgebungsarten und klinischen Anwendungen. Es analysiert das Marktverhalten durch Segmentierung, die Ultraschallbildgebung, Röntgenbildgebung, Strahlentherapie, pathologische Analyse und endoskopische Bildgebung umfasst. In jedem Segment werden Akzeptanzfaktoren hervorgehoben, wobei die Genauigkeitsverbesserungen in verschiedenen klinischen Arbeitsabläufen zwischen 40 % und 92 % liegen. Der Bericht wertet auch Erkenntnisse auf Anwendungsebene aus und stellt fest, dass Krankenhäuser fast 72 % der Gesamtnutzung ausmachen, während ambulante Operationszentren etwa 28 % ausmachen.

Die regionale Abdeckung umfasst Nordamerika mit einem Marktanteil von etwa 38 %, Europa mit 27 %, Asien-Pazifik mit 25 % und den Nahen Osten und Afrika mit 10 %. Diese Regionen werden anhand der Akzeptanzraten, der digitalen Bereitschaft und des Investitionsverhaltens bewertet. Der Bericht skizziert auch die Wettbewerbsdynamik und stellt führende Akteure wie IBM Watson, Lunit, Butterfly Network und Arterys vor. Es wird hervorgehoben, dass die Top-Unternehmen zusammen mehr als 30 % des weltweiten Markteinflusses ausmachen.

Darüber hinaus untersucht der Bericht Investitionsmuster, wobei fast 68 % der Gesundheitsdienstleister planen, ihre Budgets für KI-Bildgebung zu erhöhen. Es werden auch neue Produktentwicklungen bewertet, wobei sich herausstellt, dass sich etwa 60 % der KI-Entwickler auf Funktionen zur Erkennung mehrerer Krankheiten konzentrieren und etwa 58 % cloudbasierte Diagnosetools priorisieren. Insgesamt bietet die Berichterstattung ein tiefgreifendes Verständnis der Technologiedurchdringung, Einführungsbarrieren, regulatorischer Treiber und Wachstumschancen, die die Zukunft der KI-gestützten Diagnostik prägen.