据Insightace Analytic发布的市场评估报告显示，人工智能/机器学习（AI/ML）医疗设备市场预计到2031年将达到268.7亿美元，年复合增长率为22.72%。目前，这一市场虽然较为分散，但随着技术的不断进步和医疗保健领域对AI投资的增加，预计将迎来显著增长。特别是，AI赋能的医疗设备能够提高诊断准确性并简化医疗专业人员的工作流程，因此备受关注。
COVID-19大流行进一步凸显了医疗保健领域对AI解决方案的需求。随着对AI赋能医疗设备的研究不断深入，以及机器学习和深度学习算法的进步，预计未来将出现更多新产品发布、区域市场扩展和更广泛的应用。
主要市场参与者：
- 医思科技有限公司（MedMind Technology Co., Ltd.）
- AIRS医疗公司（AIRS Medical Inc.）
- CU-BX汽车技术有限公司（CU-BX Automotive Technologies Ltd.）
- 安娜莉斯-AI（Annalise-AI）
- AZmed SAS
- 智软医疗AD（Smart Soft Healthcare AD）
- 细胞视图AB（CellaVision AB）
- 佳能公司（Canon Inc.）
- Clarius移动健康公司（Clarius Mobile Health Corp.）
- 通用电气公司（General Electric Company）
- 艾多克医疗有限公司（Aidoc Medical, Ltd.）
- 皇家飞利浦公司（Koninklijke Philips N.V.）
- Hyperfine公司（Hyperfine Inc.）
- 纳诺克斯.AI有限公司（Nanox.AI Ltd.）
- 美敦力公司（Medtronic Plc.）
- Paige.AI
- 西门子医疗公司（Siemens Healthineers AG）
- 通普斯（Tempus）
- 上海联影医疗科技股份有限公司（Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd.）
- Viz.ai, Inc.
- AI4MedImaging医疗解决方案公司（AI4MedImaging Medical Solutions S.A.）
- 埃弗福.AI公司（Ever Fortune.AI Co., Ltd.）
市场动力：
- 疾病检测与诊断：AI/ML技术在医疗保健领域的最重要用途之一是检测和诊断有时难以识别的疾病和病症。这可能包括从遗传病到早期肿瘤等一切问题。IBM Watson Genomics是一个著名的例子，它通过将认知计算与基于基因组的肿瘤测序相结合，帮助癌症检测。
- 医学影像诊断：计算机视觉是一种将机器学习和深度学习相结合的前沿方法。微软的Inner Eye项目专注于图像分析工具，已获得批准。
面临的挑战：
- 透明度和隐私问题：数据共享的透明度和隐私问题导致网络安全担忧，阻碍了AI在医疗保健领域的应用。
- 偏见问题：AI算法的识别和减少偏见问题尚未得到充分解决，这引发了对诊断准确性的问题。
区域趋势：
由于医疗IT解决方案的采用率增加、AI能力开发的资金支持以及该地区完善的医疗基础设施，北美市场预计将在预测期内领先。亚太市场的增长预计在未来几年内加速，主要得益于医疗基础设施的扩大、AI初创企业的增加以及先进技术的广泛应用。
最近的发展：
- 2021年11月：NANO-X IMAGING LTD宣布与Zebra Medical Vision, Ltd.的合并已完成。这一战略合并补充了Nanox的深度学习技术和产品线。ARC系统有助于公司实现全球医疗民主化的愿景。此次收购是公司实现全球医疗交付民主化目标的又一步。Nanox整合了AI驱动的图像分析和全球远程放射学解决方案。ARC技术使公司更接近于实现一个全球互联的医疗影像解决方案，有望大幅扩展医疗交付。
人工智能/机器学习医疗设备市场的细分：
- 按产品类型：
- 系统/硬件
- 软件作为医疗设备
- 按临床领域：
- 放射学
- 诊断辅助
- 影像
- 图像重建
- 心脏病学
- 心电图基础的心律失常检测
- 血流动力学和生命体征监测
- 血液学
- 其他
- 按地区：
- 北美：美国、加拿大、墨西哥
- 欧洲：德国、英国、法国、意大利、西班牙、其他欧洲国家
- 亚太：中国、日本、印度、韩国、东南亚、其他亚太国家
- 拉丁美洲：巴西、阿根廷、其他拉丁美洲国家
- 中东和非洲：海湾合作委员会国家、南非、其他中东和非洲国家
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