Global AI-Driven Pathology Tools Market Size, Share, and Trends Analysis Report – Industry Overview and Forecast to 2032

AI-Driven Pathology Tools Market Analysis

The global AI-driven pathology tools market is experiencing rapid growth driven by advancements in machine learning, deep learning, and image recognition technologies. AI tools are transforming pathology by enabling more accurate and faster diagnoses, especially in cancer detection, where AI has shown a diagnostic accuracy of over 90% in some studies. For instance, in breast cancer, AI-based pathology tools have demonstrated a 96% accuracy rate in identifying malignant tumors. The rising prevalence of cancer, with an estimated 19.3 million new cases globally in 2020 according to the World Health Organization (WHO), significantly contributes to the demand for these tools. Additionally, AI applications in pathology are expanding in research and drug development, with AI tools facilitating faster drug discovery processes, as evidenced by AI-driven analyses in genomic studies. With increasing adoption in both clinical and research settings, AI tools are becoming integral to improving patient outcomes and operational efficiencies in pathology.

AI-Driven Pathology Tools Market Size

Global AI-driven pathology tools market size was valued at USD 156.82 million in 2024 and is projected to reach USD 529.70 million by 2032, with a CAGR of 16.40% during the forecast period of 2025 to 2032. In addition to the insights on market scenarios such as market value, growth rate, segmentation, geographical coverage, and major players, the market reports curated by the Data Bridge Market Research also include depth expert analysis, patient epidemiology, pipeline analysis, pricing analysis, and regulatory framework.

AI-Driven Pathology Tools Market Trends

“Focus on Cancer Diagnosis”

In oncology, the demand for AI pathology tools is increasingly focused on enhancing cancer diagnosis. AI is being integrated into cancer detection workflows, offering significant improvements in early diagnosis and tumor grading. These tools utilize deep learning algorithms to analyze pathology slides and imaging data, identifying patterns that may be difficult for human pathologists to detect. By accurately grading tumors and assessing their characteristics, AI tools help in determining the most appropriate treatment plans for patients. The growing prevalence of cancer globally, along with advancements in AI, is making these tools essential in oncology for providing faster, more accurate diagnoses, which are crucial for improving patient outcomes and survival rates.

Report Scope and AI-Driven Pathology Tools Market Segmentation   

AI-Driven Pathology Tools Market Definition

Инструменты патологии на основе ИИ относятся к передовым технологиям, которые используют искусственный интеллект (ИИ) и алгоритмы машинного обучения для помощи патологам в диагностике заболеваний, особенно рака, путем анализа слайдов патологии и медицинских изображений. Эти инструменты автоматизируют такие задачи, как распознавание изображений, обнаружение опухолей, классификацию и сортировку, обеспечивая более точные и эффективные результаты по сравнению с традиционными методами. Инструменты патологии на основе ИИ помогают повысить скорость, точность и последовательность диагностики, позволяя патологам выявлять закономерности, которые может быть трудно обнаружить вручную. Эти инструменты интегрируются в клинические и исследовательские условия для улучшения результатов лечения пациентов и поддержки персонализированной медицины.

Динамика рынка инструментов патологии на основе искусственного интеллекта

Драйверы  

• Рост распространенности хронических заболеваний и рака

Растущая распространенность хронических заболеваний, особенно рака, значительно стимулирует спрос на инструменты патологии на основе ИИ. С ростом числа случаев рака во всем мире инструменты ИИ все чаще интегрируются в рабочие процессы патологии для помощи в ранней диагностике, более точной классификации опухолей и разработке персонализированных планов лечения. Эти инструменты могут анализировать сложные медицинские изображения, обнаруживая даже самые незначительные отклонения, которые могут быть пропущены человеческим глазом, тем самым помогая в раннем выявлении, когда лечение наиболее эффективно. Инструменты на основе ИИ также играют важную роль в классификации опухолей, обеспечивая более точную оценку стадий рака, что напрямую влияет на решения о лечении. Поскольку заболеваемость хроническими заболеваниями, особенно раком, продолжает расти, инструменты ИИ становятся незаменимыми для повышения эффективности и точности диагностики.

Растущее бремя хронических заболеваний в сочетании с достижениями в области искусственного интеллекта меняют ландшафт патологии, улучшая как раннюю диагностику, так и персонализированную помощь для улучшения результатов лечения пациентов.  

• Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения   

Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) революционизируют область патологии, приводя к разработке более сложных инструментов, способных анализировать большие наборы данных и повышать точность диагностики. По мере развития технологий ИИ и МО инструменты патологии теперь могут обрабатывать огромные объемы медицинских изображений с большей точностью, выявляя даже самые тонкие отклонения, которые могут быть пропущены патологами-людьми. Эти достижения позволяют инструментам на основе ИИ значительно улучшить такие области, как обнаружение опухолей, классификация и прогнозирование, предоставляя более подробные и точные сведения для врачей. Кроме того, алгоритмы ИИ могут автоматизировать рутинные задачи, такие как классификация изображений, снижая нагрузку на патологов и позволяя им сосредоточиться на более сложных случаях. По мере дальнейшего развития этих технологий ожидается, что интеграция инструментов патологии на основе ИИ в клинические рабочие процессы будет увеличиваться, что повысит как скорость, так и качество диагностики. Достижения в области ИИ и МО расширяют возможности инструментов патологии, делая их необходимыми для более эффективной и точной диагностики заболеваний.

Возможности

• Интеграция с геномикой и персонализированной медициной

Интеграция инструментов патологии на основе ИИ с геномикой и персонализированной медициной открывает значительные возможности для развития здравоохранения. Объединяя ИИ с генетическими данными и анализом биомаркеров, эти инструменты могут помочь создать более индивидуальные и точные планы лечения для отдельных пациентов. Это особенно важно в онкологии, где генетические мутации и молекулярное профилирование играют ключевую роль в определении наиболее эффективных методов лечения. ИИ может анализировать огромные объемы генетической информации вместе с данными патологии, выявляя закономерности и корреляции, которые врачам может быть сложно обнаружить вручную. В результате эта интеграция позволяет разрабатывать более целенаправленные методы лечения, улучшая результаты лечения и сводя к минимуму побочные эффекты. Кроме того, она помогает облегчить переход к точной медицине, где уход персонализируется на основе уникального генетического и клинического профиля пациента.

Синергия между инструментами патологии на основе ИИ и геномикой может значительно улучшить персонализированное здравоохранение, особенно при лечении сложных заболеваний, таких как рак.

• Сотрудничество с фармацевтическими и биотехнологическими компаниями

Сотрудничество между инструментами патологии на основе ИИ и фармацевтическими или биотехнологическими компаниями открывает ценные возможности для улучшения процессов разработки лекарств. Используя инструменты ИИ, эти компании могут ускорить открытие новых лекарственных мишеней и улучшить результаты клинических испытаний. ИИ может оптимизировать анализ изображений патологии и образцов тканей, помогая выявлять ключевые биомаркеры и закономерности заболеваний, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Эта возможность особенно важна на ранних стадиях разработки лекарств, где ИИ может помочь в выборе правильных групп пациентов и прогнозировании ответов на терапию. В клинических испытаниях инструменты патологии на основе ИИ также могут повысить точность данных, позволяя быстрее и надежнее оценивать эффективность и безопасность лекарств. Кроме того, эти инструменты могут поддерживать обнаружение биомаркеров, что необходимо для разработки персонализированных методов лечения.

Например,

• В ноябре 2024 года, согласно статье, опубликованной Deep Bio Inc., Deep Bio Inc. заключила партнерское соглашение с PathAI для интеграции своего решения DeepDx Prostate cancer analysis с системой управления изображениями AISight1 от PathAI. Это сотрудничество объединяет технологию ИИ Deep Bio с платформой PathAI, расширяя доступ к передовым диагностическим инструментам для рака простаты. Это дает возможность обеим компаниям и дальше взаимодействовать с фармацевтическими и биотехнологическими фирмами, помогая в разработке лекарств и клинических испытаниях за счет улучшенных диагностических возможностей.

Партнерство с фармацевтическими и биотехнологическими компаниями позволяет инструментам патологии на основе ИИ играть ключевую роль в развитии исследований лекарственных препаратов, клинических испытаний и персонализированной медицины, повышая общую эффективность разработки лекарств.

Ограничения/Проблемы

• Высокая стоимость внедрения

Высокая стоимость внедрения является существенным сдерживающим фактором на рынке инструментов патологии на основе ИИ. Разработка, интеграция и поддержка систем на основе ИИ требуют значительных инвестиций в технологии, инфраструктуру и квалифицированный персонал. Медицинские учреждения, особенно на развивающихся рынках или в регионах с ограниченными ресурсами, могут испытывать трудности с приобретением дорогостоящих инструментов и программного обеспечения, необходимых для интеграции ИИ. Первоначальные затраты также распространяются на обучение патологов и медицинских работников эффективному использованию этих передовых систем. Кроме того, регулярные обновления, обслуживание системы и необходимость в специализированном персонале для работы с инструментами ИИ еще больше увеличивают текущие расходы. Это финансовое бремя может замедлить внедрение инструментов патологии на основе ИИ, особенно в больницах и клиниках с ограниченным бюджетом.

Высокие затраты, связанные с внедрением и обучением ИИ, являются препятствием для роста рынка, особенно в условиях ограниченных ресурсов, ограничивая широкое использование этих технологий в патологии.

• Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных представляют собой серьезную проблему для рынка инструментов патологии на основе ИИ. Эти инструменты полагаются на сбор, анализ и хранение конфиденциальных данных пациентов, таких как медицинские изображения и генетическая информация, что повышает риск потенциальных нарушений и несанкционированного доступа. С ростом использования ИИ в здравоохранении защита этих данных от киберугроз становится критически важной. Медицинские учреждения должны придерживаться строгих правил, таких как GDPR в Европе и HIPAA в США, чтобы гарантировать безопасную обработку данных пациентов. Однако сложность и стоимость внедрения этих мер соответствия могут стать препятствием. Более того, интеграция систем ИИ в существующие инфраструктуры здравоохранения вызывает дополнительные опасения по поводу безопасной передачи и хранения данных пациентов. Нарушение безопасности может привести к юридическим проблемам, потере доверия пациентов и в конечном итоге помешать внедрению инструментов патологии на основе ИИ. Решение этих проблем безопасности данных имеет жизненно важное значение для обеспечения успешного роста и внедрения ИИ в патологии.

Масштаб рынка инструментов патологии на основе искусственного интеллекта

Рынок сегментирован на основе типа продукта, технологии, способа развертывания, применения и конечного пользователя. Рост среди этих сегментов поможет вам проанализировать сегменты с незначительным ростом в отраслях и предоставить пользователям ценный обзор рынка и рыночные идеи, которые помогут им принимать стратегические решения для определения основных рыночных приложений.

Тип продукта

• Программное обеспечение
• Услуги

Технологии

• Машинное обучение
• Глубокое обучение
• Обработка естественного языка (НЛП)

Режим развертывания

• Локально
• Облачный

Приложение

• Диагностическая патология
• Исследования и разработка лекарств
• Судебная патология
• Персонализированная медицина

Конечный пользователь

• Больницы и клиники
• Научно-исследовательские лаборатории
• Диагностические лаборатории
• Судебно-экспертные учреждения

Региональный анализ рынка инструментов патологии на основе искусственного интеллекта

Проводится анализ рынка и предоставляются сведения о его размерах и тенденциях по странам, типам продуктов, технологиям, способам развертывания, сферам применения и конечным пользователям, как указано выше.

Страны, охваченные рынком: США, Канада, Мексика, Германия, Франция, Великобритания, Нидерланды, Швейцария, Бельгия, Россия, Италия, Испания, Турция, остальные страны Европы, Китай, Япония, Индия, Южная Корея, Сингапур, Малайзия, Австралия, Таиланд, Индонезия, Филиппины, остальные страны Азиатско-Тихоокеанского региона, Саудовская Аравия, ОАЭ, Южная Африка, Египет, Израиль, остальные страны Ближнего Востока и Африки, Бразилия, Аргентина и остальные страны Южной Америки.

Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке благодаря своей развитой инфраструктуре здравоохранения, высокому уровню внедрения технологий искусственного интеллекта и сильному присутствию ключевых игроков в регионе.

Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет расти самыми быстрыми темпами из-за увеличения инвестиций в здравоохранение, роста распространенности хронических заболеваний и растущего внедрения передовых технологий в таких странах, как Китай и Индия.

Раздел отчета по странам также содержит отдельные факторы, влияющие на рынок, и изменения в регулировании на внутреннем рынке, которые влияют на текущие и будущие тенденции рынка. Такие данные, как анализ цепочки создания стоимости вверх и вниз по течению, технические тенденции и анализ пяти сил Портера, тематические исследования, являются некоторыми из указателей, используемых для прогнозирования рыночного сценария для отдельных стран. Кроме того, при предоставлении прогнозного анализа данных по странам учитываются наличие и доступность глобальных брендов и их проблемы, связанные с большой или малой конкуренцией со стороны местных и внутренних брендов, влияние внутренних тарифов и торговых путей.

Доля рынка инструментов патологии на основе искусственного интеллекта

Конкурентная среда рынка содержит сведения о конкурентах. Включены сведения о компании, ее финансах, полученном доходе, рыночном потенциале, инвестициях в исследования и разработки, новых рыночных инициативах, глобальном присутствии, производственных площадках и объектах, производственных мощностях, сильных и слабых сторонах компании, запуске продукта, широте и широте продукта, доминировании приложений. Приведенные выше данные касаются только фокуса компаний на рынке.

Лидерами рынка инструментов патологии на основе искусственного интеллекта являются:

• PathAI, Inc. (США)
• Ibex Medical Analytics Ltd. (Израиль)
• Tempus Labs, Inc. (США)
• Proscia Inc. (США)
• DeepLens, Inc. (США)
• Paige.AI, Inc. (США)
• Vuno Inc. (Южная Корея)
• Корпорация FUJIFILM (Япония)
• Конинклийке Philips NV (Нидерланды)
• Корпорация IBM (США)
• Zebra Medical Vision, Inc. (Израиль)
• Pathcore Inc. (Канада)
• Компания DXC Technology (США)
• Qure.ai Technologies Pvt. Ltd. (Индия)
• Mindpeak GmbH (Германия)
• MetaSystems GmbH (Германия)
• Корпорация медицинской информатики (США)
• Huron Digital Pathology Inc. (Канада)

Последние разработки на мировом рынке инструментов для патологии на основе искусственного интеллекта

• В ноябре 2024 года PathAI интегрировала продукты ИИ от ведущих компаний, таких как Deep Bio, DoMore Diagnostics, Paige и Visiopharm, в свою систему управления изображениями (IMS) AISight1. Это сотрудничество повышает универсальность, надежность и совместимость AISight, позволяя PathAI предлагать более комплексное и бесшовное решение, укрепляя свои позиции на рынке.
• В ноябре 2024 года Deep Bio заключила партнерское соглашение с PathAI, чтобы интегрировать свое решение DeepDx Prostate для анализа рака простаты с системой управления изображениями AISight1 (IMS) PathAI. Это сотрудничество объединяет технологию ИИ Deep Bio с платформой PathAI, расширяя доступ к передовым диагностическим инструментам для рака простаты и укрепляя позиции обеих компаний на рынке цифровой патологии.
• В ноябре 2024 года Aiforia и Paige сформировали неисключительное партнерство для интеграции диагностических ИИ-приложений Paige в платформу Aiforia, что позволит улучшить функциональность и производительность. Это сотрудничество повысит эффективность работы лаборатории, точность диагностики и уход за пациентами, помогая обеим компаниям предоставлять своим клиентам передовые решения на базе ИИ. Это партнерство укрепляет их присутствие на рынке и предлагает более комплексные диагностические инструменты
• В ноябре 2024 года Royal Philips расширила свое стратегическое сотрудничество с Amazon Web Services (AWS), чтобы предложить свой интегрированный диагностический портфель, включая радиологию, цифровую патологию, кардиологию и решения на основе искусственного интеллекта, в облаке. Это сотрудничество оптимизирует диагностические рабочие процессы, расширит доступ к критически важным данным и улучшит клинические результаты, еще больше укрепив позиции Philips на рынке медицинских технологий
• В июне 2024 года Quest Diagnostics завершила приобретение PathAI Diagnostics для ускорения внедрения ИИ и цифровой патологии в диагностике рака и заболеваний. Это приобретение расширит диагностические возможности Quest, обеспечив более точное и эффективное обнаружение заболеваний с помощью передовых технологий ИИ
• В феврале 2024 года F. Hoffmann-La Roche Ltd заключила эксклюзивное соглашение с PathAI о разработке алгоритмов цифровой патологии с поддержкой ИИ для сопутствующей диагностики через Roche Tissue Diagnostics (RTD). Хотя RTD будет сотрудничать исключительно с PathAI по этим алгоритмам, она сохраняет возможность разрабатывать собственные внутренние алгоритмы. Это партнерство расширит диагностические возможности Roche и ускорит разработку персонализированных методов лечения с помощью передовых решений на базе ИИ

SKU-73180