Dimensione del mercato, quota, crescita e analisi del mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico, per tipologia (ospedali, cliniche, altro), per applicazioni coperte (software, hardware), approfondimenti regionali e previsioni fino al 2033

Dimensioni del mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico

La dimensione del mercato globale dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico era di 1,79 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che toccherà i 2,43 miliardi di dollari nel 2025, raggiungendo infine i 28,01 miliardi di dollari entro il 2033, crescendo a un CAGR del 35,71% durante il periodo di previsione dal 2025 al 2033. Il mercato globale dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico sta assistendo a una crescita esponenziale dovuta alla crescente domanda di risultati diagnostici più rapidi, miglioramenti negli algoritmi di apprendimento automatico e adozione diffusa di strumenti di intelligenza artificiale in radiologia.

Negli Stati Uniti, il mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico sta avanzando rapidamente, rappresentando circa il 37% dell’adozione globale. Oltre il 52% dei radiologi negli Stati Uniti riferisce di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per ridurre i tempi di lettura e aumentare la produttività. Le soluzioni di intelligenza artificiale sono già integrate nel 48% delle grandi catene ospedaliere per il rilevamento delle malattie, soprattutto in oncologia e cardiologia. Il mercato è ulteriormente supportato da politiche normative favorevoli, con oltre il 28% degli strumenti software di imaging medico recentemente approvati nel 2025 dotati di integrazione con l’intelligenza artificiale. Le aziende IT sanitarie con sede negli Stati Uniti sono leader nell’innovazione, contribuendo a quasi il 41% dei processi di sviluppo prodotti globali in questo ambito.

Risultati chiave

• Dimensione del mercato: Valutato a 2,43 miliardi di dollari nel 2025, si prevede che raggiungerà i 28,01 miliardi di dollari entro il 2033, con una crescita CAGR del 35,71%.
• Fattori di crescita: Oltre il 61% dei radiologi utilizza strumenti di intelligenza artificiale, è stata ottenuta una riduzione del 49% dei tempi diagnostici e il 53% degli ospedali utilizza l’intelligenza artificiale per la segmentazione delle immagini e l’automazione del flusso di lavoro.
• Tendenze: Circa il 62% degli strumenti di imaging basati sull’intelligenza artificiale aiutano il rilevamento precoce, il 38% è basato su cloud e il 44% fornisce diagnostica in tempo reale; Il 31% dei centri di imaging utilizza l’intelligenza artificiale per migliorare la produttività dei pazienti.
• Giocatori chiave: Siemens Healthineers AG, GE Healthcare, IBM Watson Health, Philips Healthcare, Nvidia Corporation
• Approfondimenti regionali: Il Nord America detiene la quota maggiore, pari al 39%, grazie alla precoce integrazione dell’intelligenza artificiale e alla forte infrastruttura sanitaria. Segue l’Europa con il 27%, sostenuta da iniziative di sanità digitale. L’Asia-Pacifico, con il 26%, vede una rapida crescita grazie ai crescenti investimenti nel settore sanitario, mentre la quota dell’8% del Medio Oriente e dell’Africa riflette l’adozione emergente delle innovazioni diagnostiche.
• Sfide: Circa il 41% dei centri sanitari deve affrontare problemi di integrazione dei sistemi legacy, il 36% degli strumenti di intelligenza artificiale non è compatibile e il 33% dei team IT segnala interruzioni del flusso di lavoro con l’adozione dell’intelligenza artificiale.
• Impatto sul settore: Gli strumenti di intelligenza artificiale migliorano l’accuratezza diagnostica del 49%, riducono gli errori manuali del 35% e aumentano i tempi di generazione dei report del 33%, con il 57% degli ospedali che aggiorna i sistemi radiologici per includere l’intelligenza artificiale.
• Sviluppi recenti: Aumento del 44% nella precisione di rilevamento, riduzione del 31% nell'esposizione alle radiazioni, aumento del 40% nell'adozione della piattaforma AI aziendale, miglioramento del 28% nell'automazione dei report e pianificazione della scansione più rapida del 36%.

Il mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico sta vivendo una rapida evoluzione tecnologica con oltre il 64% degli strumenti di analisi delle immagini che ora utilizzano il deep learning per una maggiore precisione di rilevamento. Oltre il 56% dei sistemi di imaging basati sull’intelligenza artificiale vengono utilizzati nello screening del cancro, in particolare del cancro al seno e ai polmoni. Si stima che circa il 49% degli errori diagnostici in radiologia siano stati ridotti grazie all’intervento dell’IA. Circa il 32% degli ospedali a livello globale si sta ora spostando verso soluzioni di imaging ibride che combinano la radiologia tradizionale con l’analisi basata sull’intelligenza artificiale, mentre il 27% delle startup nel campo dell’intelligenza artificiale medica si concentra specificamente sulla diagnostica per immagini. Questi progressi stanno trasformando in modo significativo i flussi di lavoro clinici e migliorando i risultati della cura dei pazienti.

L’intelligenza artificiale nelle tendenze del mercato dell’imaging medico

Il mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico è modellato da diverse tendenze importanti che stanno ridefinendo il panorama dell’imaging diagnostico. Attualmente, circa il 62% delle applicazioni di intelligenza artificiale nell’imaging medico vengono utilizzate per il rilevamento precoce di malattie, in particolare patologie tumorali, neurologiche e cardiovascolari. Circa il 44% degli strumenti di imaging basati sull’intelligenza artificiale offrono ora feedback diagnostici in tempo reale, aiutando i medici a prendere decisioni più rapide. Un’altra tendenza è il crescente utilizzo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), con il 29% delle piattaforme di imaging che utilizzano la PNL per estrarre dati dai referti radiologici per ulteriori analisi.

Anche le soluzioni AI basate sul cloud stanno guadagnando terreno, con il 38% delle strutture sanitarie che integrano l’infrastruttura cloud per gestire e analizzare in modo efficiente grandi set di dati di imaging. Parallelamente, oltre il 35% dei nuovi prodotti di intelligenza artificiale nell’imaging medico sono dotati di rilevamento automatico delle anomalie, riducendo il carico di lavoro di interpretazione manuale. Gli ospedali che implementano piattaforme di intelligenza artificiale segnalano un aumento della produttività del 42%, mentre il 31% dei centri di imaging ambulatoriale ha adottato l’intelligenza artificiale per migliorare la produttività e la soddisfazione dei pazienti.

Nella regione Asia-Pacifico, l’adozione è aumentata del 47% negli ultimi tre anni, soprattutto in paesi come Cina, Corea del Sud e India. Nel frattempo, in Europa, oltre il 50% degli ospedali che partecipano a programmi di sanità digitale finanziati dal governo ora utilizzano sistemi di imaging basati sull’intelligenza artificiale. Anche gli istituti accademici e di ricerca contribuiscono, con il 26% degli articoli di radiologia pubblicati ora scritti in collaborazione con sviluppatori di intelligenza artificiale o specialisti di software. Questi cambiamenti segnalano una diffusa accettazione dell’IA nella radiologia clinica, offrendo sia efficienza in termini di costi che una migliore accuratezza diagnostica.

L’intelligenza artificiale nelle dinamiche di mercato dell’imaging medico

OPPORTUNITÀ

Crescita della diagnostica personalizzata

Le tecnologie emergenti nella diagnostica predittiva stanno creando vaste opportunità nel mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico. Circa il 58% degli operatori sanitari sta dando priorità allo screening precoce delle malattie croniche attraverso strumenti di imaging basati sull’intelligenza artificiale. L’analisi predittiva nella mammografia e nelle scansioni TC ha migliorato la stratificazione del rischio di oltre il 46%. Inoltre, il 40% degli algoritmi di intelligenza artificiale ora integrano la storia del paziente per fornire valutazioni di imaging contestualizzate. Le piattaforme di telemedicina stanno implementando sempre più questi strumenti, con il 33% delle sessioni di diagnosi remota che incorporano revisioni di immagini basate sull’intelligenza artificiale. Questa sinergia tra diagnostica predittiva e imaging medico continuerà ad aprire nuove strade per l’efficienza clinica e la gestione della salute della popolazione.

AUTISTI

La crescente domanda di supporto diagnostico automatizzato

La crescente dipendenza dai sistemi automatizzati è un fattore trainante per il mercato dell’intelligenza artificiale nel settore dell’imaging medico. Oltre il 61% dei radiologi cita il risparmio di tempo come il vantaggio principale dell’integrazione dell’intelligenza artificiale. Le soluzioni di intelligenza artificiale hanno contribuito a ridurre i tempi di risposta diagnostica del 49%, soprattutto in contesti di emergenza e di cura dei traumi. Circa il 53% degli ospedali segnala una migliore interpretazione della risoluzione delle immagini grazie ai modelli di deep learning. Gli strumenti automatizzati di segmentazione delle immagini e di analisi dei modelli rappresentano ora il 42% di tutte le implementazioni di software di radiologia. Questi sistemi migliorano la precisione e riducono gli errori, migliorando in definitiva i risultati dei pazienti e la produttività dei medici. Con l’aumento del carico di lavoro clinico, si prevede che la domanda di automazione aumenterà ulteriormente.

Restrizioni

"Mancanza di standardizzazione nella validazione degli algoritmi di intelligenza artificiale"

Nonostante il suo potenziale, uno dei principali limiti del mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico è la mancanza di protocolli di validazione standardizzati. Oltre il 37% dei modelli di intelligenza artificiale attualmente non dispone di dati di addestramento uniformi, con conseguente variabilità delle prestazioni tra le strutture sanitarie. Circa il 29% degli istituti segnala preoccupazioni sulla riproducibilità dei risultati quando si utilizzano sistemi di intelligenza artificiale sviluppati al di fuori della propria regione geografica. Le discrepanze normative influiscono anche sul 22% dei piani di implementazione dell’IA, in particolare tra i fornitori di servizi sanitari transfrontalieri. Questa incoerenza ostacola la fiducia e rallenta l’adozione. Inoltre, il 18% dei radiologi esprime scetticismo riguardo alle raccomandazioni sull’IA a causa della mancanza di trasparenza nel processo decisionale degli algoritmi.

Sfida

"Problemi di integrazione con l'infrastruttura di imaging legacy"

Una sfida significativa nel mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico è la difficoltà di integrare i sistemi di intelligenza artificiale con l’infrastruttura di imaging legacy esistente. Circa il 41% degli operatori sanitari opera ancora su piattaforme PACS e RIS obsolete. Questi sistemi legacy sono incompatibili con il 36% delle applicazioni avanzate di imaging AI. Le lacune di integrazione contribuiscono a un aumento stimato del 26% nei tempi e nei costi di implementazione. Inoltre, il 33% degli amministratori IT segnalano interruzioni del flusso di lavoro quando introducono strumenti di intelligenza artificiale negli ambienti di imaging tradizionali. Tali barriere influiscono sulla scalabilità, in particolare negli ospedali di medie dimensioni e nei centri diagnostici ambulatoriali, che rappresentano il 48% del mercato. Affrontare l’interoperabilità rimane un ostacolo critico per l’adozione dell’IA su vasta scala.

Analisi della segmentazione

Il mercato AI nell’imaging medico è segmentato in base al tipo e all’applicazione, con ciascun segmento che contribuisce in modo univoco allo sviluppo e all’adozione complessivi del mercato. Per tipologia, ospedali, cliniche e altri rappresentano gli utenti principali delle soluzioni di imaging abilitate all’intelligenza artificiale. Gli ospedali sono leader grazie al loro accesso a infrastrutture avanzate e al volume di pazienti, mentre le cliniche adottano sempre più queste tecnologie per la diagnosi precoce. La categoria “altri” comprende laboratori diagnostici e centri ambulatoriali che stanno potenziando l’integrazione dell’intelligenza artificiale per ridurre l’errore umano e migliorare l’efficienza. Per applicazione, il mercato è suddiviso in componenti software e hardware. Il software domina grazie alla sua adattabilità e al suo ruolo nel migliorare l'interpretazione delle immagini, l'automazione del flusso di lavoro e l'accuratezza della diagnosi. Nel frattempo, le soluzioni hardware come i dispositivi di imaging e i sistemi informatici incorporati nell’intelligenza artificiale sono essenziali per supportare l’elaborazione e l’archiviazione in tempo reale. Entrambi i segmenti stanno crescendo rapidamente, spinti dai crescenti investimenti nella tecnologia medica e dalla domanda di diagnosi più rapide e accurate in ambito clinico.

Per tipo

• Ospedali: Gli ospedali dominano il mercato, rappresentando quasi il 61% dell’implementazione dell’IA nell’imaging medico grazie alla loro capacità di integrare infrastrutture di imaging su larga scala abilitate all’intelligenza artificiale. Oltre il 54% dei reparti di radiologia ad alto volume negli ospedali utilizza ora l’intelligenza artificiale per migliorare la velocità e l’accuratezza della diagnosi. Anche i grandi ospedali pubblici e privati ​​stanno investendo nell’intelligenza artificiale per lo screening del cancro e la diagnostica di emergenza, migliorando i tassi di diagnosi precoce del 43%.
• Cliniche: Le cliniche rappresentano circa il 24% del mercato, mostrando un crescente interesse per l’imaging basato sull’intelligenza artificiale per una diagnostica rapida ed economicamente vantaggiosa. Circa il 36% delle cliniche urbane ha adottato piattaforme assistite dall’intelligenza artificiale per affrontare le carenze di personale e migliorare l’efficienza nella gestione dei pazienti. Le cliniche stanno sfruttando particolarmente l’intelligenza artificiale in campi quali l’ortopedia, l’oftalmologia e la cardiologia, contribuendo a un miglioramento del 31% nel tempo di interpretazione delle scansioni.
• Altri: La categoria "altri", compresi i centri diagnostici e le unità mobili di imaging, contribuisce per il 15% al ​​mercato. Queste strutture beneficiano di strumenti di intelligenza artificiale basati su cloud, con oltre il 42% dei laboratori diagnostici indipendenti che integrano sistemi di intelligenza artificiale per gestire i dati di imaging. Anche le unità mobili di radiologia supportate dall’intelligenza artificiale stanno guadagnando slancio, soprattutto nelle regioni sottoservite, aumentando la portata diagnostica del 29%.

Per applicazione

• Software: Le applicazioni software rappresentano circa il 68% del mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico. Gli strumenti software basati sull’intelligenza artificiale vengono utilizzati per assistere nella segmentazione delle immagini, nel rilevamento di anomalie e nella generazione di report diagnostici. Circa il 47% delle nuove piattaforme di imaging includono moduli AI che semplificano il flusso di lavoro e riducono l’errore umano. Gli ospedali e le cliniche che implementano software di intelligenza artificiale segnalano un aumento del 39% della produttività diagnostica e una riduzione del 35% delle anomalie non rilevate.
• Hardware: L’hardware rappresenta quasi il 32% del mercato totale e comprende scanner abilitati all’intelligenza artificiale, GPU e unità di elaborazione dati in sede. Circa il 44% delle istituzioni sanitarie che investono nell’intelligenza artificiale aggiornano anche il proprio hardware di imaging per supportare analisi in tempo reale e rendering delle immagini di qualità superiore. I dispositivi a ultrasuoni e MRI integrati con l’intelligenza artificiale hanno mostrato un miglioramento del 28% dell’efficienza operativa nei centri ambulatoriali.

Prospettive regionali

Il mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico sta vivendo una notevole espansione geografica, con distinti contributi regionali che ne modellano l’impronta globale. Il Nord America detiene la quota di mercato maggiore, grazie all’adozione tempestiva, alla solida infrastruttura sanitaria e all’innovazione continua. Segue l’Europa, sostenuta dalla chiarezza normativa e da iniziative su larga scala di digitalizzazione sanitaria. La regione Asia-Pacifico è il segmento in più rapida crescita, trainato dai crescenti investimenti sanitari, dall’aumento del carico di malattie e dai rapidi progressi tecnologici. Paesi come Cina, Giappone e India stanno guidando l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’imaging attraverso partenariati pubblici e privati. Nel frattempo, il Medio Oriente e l’Africa, sebbene ancora emergenti, stanno mostrando progressi attraverso riforme sanitarie digitali guidate dal governo e crescenti esigenze diagnostiche. La traiettoria di crescita di ciascuna regione è influenzata dalla sua preparazione tecnologica, dal contesto normativo e dalle priorità sanitarie.

America del Nord

Il Nord America rappresenta circa il 39% del mercato globale dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico. Oltre il 52% dei radiologi negli Stati Uniti ora utilizza strumenti di intelligenza artificiale nella pratica quotidiana, in particolare per rilevare tumori e malattie cardiovascolari. Anche il Canada sta mostrando una forte crescita, con quasi il 46% dei principali ospedali che integrano l’intelligenza artificiale nei reparti di imaging. I sistemi di triage supportati dall’intelligenza artificiale sono utilizzati nel 49% dei centri traumatologici del Nord America, riducendo i ritardi diagnostici del 41%. La regione beneficia di significativi finanziamenti in capitale di rischio, con oltre il 35% delle startup di imaging con intelligenza artificiale con sede negli Stati Uniti. Inoltre, politiche di rimborso favorevoli hanno incoraggiato il 44% degli assicuratori privati ​​a supportare la diagnostica basata sull’intelligenza artificiale.

Europa

L’Europa rappresenta circa il 27% del mercato, con Germania, Francia e Regno Unito i principali contributori. Oltre il 51% degli ospedali che partecipano a programmi nazionali di e-health hanno implementato piattaforme di imaging basate sull’intelligenza artificiale. Il supporto normativo dell’UE ha portato a un aumento del 34% del numero di soluzioni di imaging AI certificate CE. Oltre il 40% dei centri di imaging nell’Europa occidentale ora utilizza l’intelligenza artificiale per applicazioni neuro e muscolo-scheletriche. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei servizi sanitari pubblici ha migliorato l’accesso ai servizi diagnostici del 29%. Inoltre, il 38% delle università mediche europee ora include corsi di imaging sull’intelligenza artificiale, promuovendo la consapevolezza e l’adozione futura.

Asia-Pacifico

L’Asia-Pacifico contribuisce per circa il 26% al mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico e sta assistendo a una rapida adozione. La Cina guida la regione con oltre il 58% dei suoi ospedali di alto livello che implementano piattaforme di imaging basate sull’intelligenza artificiale. In India, l’adozione è aumentata del 41% grazie ai programmi di salute digitale e alle collaborazioni con le startup di intelligenza artificiale. Anche la Corea del Sud e il Giappone mostrano una forte penetrazione, con strumenti di intelligenza artificiale utilizzati nel 45% dei centri di imaging di assistenza terziaria. In tutta la regione, oltre il 33% degli aggiornamenti dei software di imaging ora include moduli AI. Il crescente peso delle malattie croniche e un aumento del 37% delle procedure di imaging diagnostico hanno accelerato la domanda in tutta l’Asia-Pacifico.

Medio Oriente e Africa

La regione del Medio Oriente e dell’Africa rappresenta circa l’8% del mercato globale, ma mostra trend di crescita promettenti. Nei paesi del Golfo, in particolare negli Emirati Arabi Uniti e in Arabia Saudita, l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’imaging è aumentata del 35% negli ultimi due anni. Circa il 22% dei principali ospedali della regione ha introdotto l’intelligenza artificiale per i servizi di refertazione radiologica e di teleradiologia. Gli investimenti pubblici nelle infrastrutture di intelligenza artificiale sanitaria sono aumentati del 31%, supportando i sistemi diagnostici basati su cloud nei centri urbani. In Africa, le economie emergenti stanno iniziando a integrare l’intelligenza artificiale nei laboratori diagnostici pubblici, migliorando l’accesso diagnostico del 26% nelle strutture sanitarie rurali.

ELENCO DELLE CHIAVE AI nel mercato Imaging medico AZIENDE PROFILATE

Analisi e opportunità di investimento

Il mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico sta registrando un forte impulso agli investimenti sia da parte di private equity che di investitori strategici nel settore sanitario. Quasi il 47% degli investimenti totali nell’intelligenza artificiale nel settore sanitario sono stati diretti verso applicazioni basate sull’imaging. I finanziamenti in capitale di rischio nelle aziende diagnostiche basate sull’intelligenza artificiale sono aumentati del 42% negli ultimi due anni. Le partnership strategiche tra produttori di hardware per l’imaging e sviluppatori di software sono aumentate, con il 36% degli operatori di mercato impegnati in joint venture o accordi di licenza per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Oltre il 39% delle startup in questo segmento si concentra su algoritmi di intelligenza artificiale per la radiologia, con quasi il 31% che punta a strumenti di diagnosi precoce per oncologia e neurologia. Le sovvenzioni sostenute dal governo e i fondi per l’innovazione dell’intelligenza artificiale ora sostengono il 28% delle iniziative di ricerca e sviluppo in questo campo a livello globale. In regioni come l’Asia-Pacifico, gli investimenti diretti esteri nella tecnologia dell’IA medica sono aumentati del 45%, in particolare in India, Corea del Sud e Singapore.

Anche gli ospedali e i centri di imaging stanno aumentando i budget per gli appalti, con oltre il 51% che prevede di investire in piattaforme di intelligenza artificiale nei prossimi due anni. Si prevede che le soluzioni di intelligenza artificiale basate su cloud, che hanno rappresentato il 33% dell’adozione dell’intelligenza artificiale per immagini nel 2023, domineranno gli investimenti futuri grazie alla loro scalabilità e capacità di elaborazione in tempo reale. Questi modelli di investimento sottolineano la disponibilità del mercato per l’integrazione dell’intelligenza artificiale su larga scala.

Sviluppo NUOVI PRODOTTI

Lo sviluppo di nuovi prodotti nel mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico sta accelerando rapidamente, alimentato dalla domanda di diagnostica di precisione e ottimizzazione del flusso di lavoro. Circa il 58% degli strumenti di IA lanciati di recente sono progettati per l’imaging oncologico, con funzionalità come il rilevamento automatizzato delle lesioni e la previsione della crescita del tumore. Oltre il 34% delle innovazioni ora include l’integrazione con i sistemi di cartelle cliniche elettroniche (EHR) per un accesso e un’interpretazione fluidi dei dati.

I sistemi a ultrasuoni basati sull’intelligenza artificiale hanno guadagnato terreno, rappresentando il 23% degli sviluppi relativi all’hardware. Questi dispositivi sono dotati di chip AI incorporati in grado di migliorare l’immagine in tempo reale, migliorando la chiarezza diagnostica del 41%. Inoltre, circa il 38% delle nuove piattaforme software sono ora cloud-native, consentendo l’elaborazione remota delle immagini e servizi di teleradiologia.

Stanno diventando popolari anche gli strumenti di intelligenza artificiale modulari che possono essere aggiunti ai sistemi PACS/RIS esistenti, rappresentando il 27% dei lanci di prodotti nel 2025. Quasi il 31% degli sviluppatori sta ora integrando funzionalità di intelligenza artificiale spiegabili, consentendo ai radiologi di comprendere il processo decisionale degli algoritmi, il che ha aumentato la fiducia degli utenti del 29%. Queste innovazioni stanno rimodellando il modo in cui viene condotta la diagnostica, con evidenti vantaggi in termini di efficienza e accuratezza.

Sviluppi recenti

• Siemens Healthineers AG:Nel marzo 2025, ha lanciato un assistente del flusso di lavoro MRI basato sull'intelligenza artificiale che ha migliorato i tempi di pianificazione della scansione del 36% e ridotto i tassi di riacquisizione delle immagini nella diagnostica neurologica del 29%.
• GE Healthcare:Nel febbraio 2025, ha introdotto un nuovo algoritmo TC ad apprendimento profondo che ha migliorato la chiarezza dell'immagine del 42% riducendo l'esposizione del paziente alle radiazioni del 31%, in particolare per le scansioni cardiovascolari e toraciche.
• Philips Sanità:Nel gennaio 2025, ha integrato la reportistica AI con assistenza vocale nella sua suite di software di imaging, consentendo una generazione di report radiologici più rapida del 33% con una riduzione del 28% degli errori di immissione manuale dei dati.
• Zebra Medical Vision Inc.:Nell'aprile 2025, ha annunciato l'approvazione della FDA per il suo strumento di screening della salute delle ossa basato sull'intelligenza artificiale, che ha migliorato l'accuratezza del rilevamento dell'osteoporosi del 44% e ha ricevuto l'implementazione del programma pilota in oltre 60 ospedali statunitensi.
• Enlitic Inc.:Nel maggio 2025, ha ampliato la propria piattaforma di infrastruttura AI a livello globale con un aumento del 40% dei contratti a livello aziendale da parte di reti ospedaliere che cercano la piena integrazione PACS-AI per il rilevamento di anomalie in tempo reale.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Il rapporto sul mercato dell’intelligenza artificiale nell’imaging medico fornisce approfondimenti dettagliati sui progressi tecnologici, sulle tendenze di utilizzo e sulle prospettive di crescita futura nelle regioni globali. La copertura comprende la segmentazione per tipologia (ospedali, cliniche, altro), applicazione (software, hardware) e prestazioni chiave regionali. Oltre il 68% dell’attenzione è rivolto al software AI, riflettendo la sua diffusa adozione nei flussi di lavoro clinici, mentre il 32% si concentra sui miglioramenti hardware che supportano l’analisi in tempo reale.

Il rapporto include l’analisi di oltre il 45% dei prodotti di imaging AI approvati dalla FDA o con marchio CE e ne confronta le prestazioni cliniche rispetto ai protocolli radiologici standard. Circa il 57% del rapporto evidenzia l’impatto dell’intelligenza artificiale sull’accuratezza diagnostica, con particolare attenzione all’imaging del cancro, della neurologia e della cardiologia. L’analisi regionale mostra il Nord America con una quota di mercato del 39%, seguita dall’Europa al 27% e dall’Asia-Pacifico al 26%, con tendenze emergenti nella teleradiologia e nei modelli di implementazione del cloud.

Inoltre, il rapporto valuta le strategie competitive adottate dalle principali aziende, di cui oltre il 63% si è concentrato su partnership, co-sviluppi e acquisizioni per guadagnare quote di mercato. La copertura include anche il panorama normativo, le tendenze dei finanziamenti in ricerca e sviluppo e le prospettive future, rendendola una risorsa fondamentale per investitori, sviluppatori e operatori sanitari che intendono adottare soluzioni di imaging AI.