Глобальный прогнозный диагностический отчет о размере, доле и анализе тенденций рынка программного обеспечения - Обзор отрасли и прогноз до 2033 года

Каков прогнозный размер рынка диагностического программного обеспечения и темпы роста

• Согласно анализу Data Bridge Market Research, рынок предиктивного диагностического программного обеспечения был оценен как самый лучший.1,44 млрд долларов в 2025 годуи, по прогнозам, достигнет5,46 млрд долларов к 2033 годуРастущий в aCAGR 18,15% с 2026 по 2033 год.
• Рынок переживает последовательный рост, обусловленный расширением доступности мультимодальных клинических данных, растущей интеграцией прогнозных моделей в рабочие процессы электронных медицинских записей, переходом к проактивному и ценностному уходу и растущим внедрением инфраструктуры облачного и искусственного интеллекта.
• Растущая доступность электронных медицинских записей, геномной информации, медицинской визуализации, лабораторных данных и информации о подключенных устройствах позволяет поставщикам медицинских услуг выявлять риски и потенциальные заболевания пациентов ранее. Программное обеспечение для прогнозирования диагностики все чаще интегрируется в клинические рабочие процессы для стратификации рисков, систем раннего предупреждения, удаленного мониторинга пациентов и поддержки клинических решений, в то время как достижения в области ИИ и облачных технологий расширяют его использование в больницах, поставщиках медицинских услуг и организациях, занимающихся науками о жизни.

Размер рынка и прогноз

• Глобальная рыночная стоимость (2025) $1,44 млрд
• Ожидаемая рыночная стоимость (2033): $5,46 млрд
• Прогноз CAGR (2026–2033): 18,15%
• Ведущий регион в 2025 году: Северная Америка
• Самый быстрорастущий регион: Азиатско-Тихоокеанский регион

Каковы основные выводы рынка программного обеспечения для прогнозирования диагностики

• Северная Америка доминировала на рынке прогностического диагностического программного обеспечения с самой большой долей дохода в 41,1% в 2025 году, чему способствовали высокие показатели внедрения электронных медицинских записей, модели здравоохранения, основанные на рисках, и хорошо налаженная экосистема клинического искусственного интеллекта.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет самым быстрорастущим регионом с CAGR 19,5% с 2026 по 2033 год, чему способствует расширение оцифровки здравоохранения, увеличение доступности клинических данных и растущее внедрение прогнозных технологий в системах здравоохранения.
• Сегмент программных платформ для прогнозной диагностики возглавил рынок с долей 34,5% в 2025 году, что обусловлено растущим предпочтением организаций здравоохранения для интегрированных программных сред, которые сочетают в себе прием данных, прогнозные модели, клинические рабочие процессы и управление моделями.
• Приложения для прогнозирования и раннего предупреждения являются наиболее быстро растущим типом продукта и предложения, прогнозируемым для регистрации CAGR в 18,6%, что отражает всплеск спроса на непрерывный мониторинг и раннее выявление ухудшения состояния пациента.
• Сегмент прогнозной аналитики доминировал в категории функций с долей выручки 31,8% в 2025 году, что обусловлено его широким применением в прогнозировании прогрессирования заболеваний, рисков для пациентов и потенциальных клинических событий.
• На электронные медицинские записи и клинические записи приходилось 38,2% доли рынка в 2025 году, что было предпочтительнее из-за широкой доступности продольной информации о пациентах в электронных системах здравоохранения.
• Сегмент периферийного и встроенного развертывания является самой быстрорастущей категорией развертывания с CAGR 19,3%, что обусловлено растущим спросом на прогнозный анализ в реальном времени, близкий к точке, где генерируются данные здравоохранения.

Сфера охвата и прогнозирование сегментации рынка программного обеспечения

Каковы основные тенденции на рынке программного обеспечения для диагностики

• Программное обеспечение для прогнозной диагностики все чаще переводит здравоохранение от реактивной диагностики к проактивной идентификации риска путем объединения искусственного интеллекта с электронными медицинскими записями, медицинской визуализацией, лабораторными результатами, геномной информацией и данными удаленного мониторинга.
• Например, в сентябре 2024 года AstraZeneca представила MILTON, технологию машинного обучения, способную прогнозировать более 1000 заболеваний с использованием рутинных клинических биомаркеров и других биологических данных, демонстрируя растущее использование прогнозной аналитики для выявления рисков заболевания до постановки диагноза.
• Прогностическая аналитика в режиме реального времени позволяет врачам выявлять ухудшение состояния, риски заболевания и аномальные модели раньше, поддерживая более быстрое вмешательство и более персонализированный уход.
• Поставщики медицинских услуг также интегрируют прогнозные модели в облачные платформы и клинические рабочие процессы для улучшения доступности, масштабируемости и непрерывного мониторинга пациентов.
• Растущее использование мультимодальных медицинских данных позволяет программному обеспечению для прогнозирования объединять клинические истории, результаты диагностики, физиологические измерения и другую информацию о пациентах для более комплексной оценки риска.
• Например, в октябре 2024 года исследователи из Имперского колледжа Лондона и Имперского колледжа здравоохранения NHS Trust сообщили о модели ИИ под названием AIRE, которая анализирует данные ЭКГ для прогнозирования рисков развития или ухудшения заболевания и ранней смерти пациентов, подчеркивая расширение прогностического программного обеспечения в сердечно-сосудистую диагностику.
• Поскольку системы здравоохранения продолжают уделять приоритетное внимание более раннему вмешательству и принятию решений на основе данных, ожидается, что внедрение прогностического диагностического программного обеспечения ускорится в клинических условиях и условиях предоставления медицинских услуг.

Каковы основные драйверы рынка программного обеспечения для прогнозирования

• Быстрый рост электронных медицинских записей и цифровых клинических данных значительно увеличивает спрос на прогностическое диагностическое программное обеспечение, способное преобразовывать большие наборы данных в практические идеи риска.
• Например, в апреле 2024 года компания Prenosis получила разрешение на маркетинг FDA De Novo для своего программного обеспечения Sepsis ImmunoScore, которое сочетает в себе диагностические и прогнозные возможности для поддержки быстрой диагностики и прогнозирования сепсиса с интеграцией в больничные электронные медицинские записи.
• Больницы, поставщики диагностических услуг и медицинские технологические компании интегрируют прогностические модели в клинические системы поддержки принятия решений для улучшения раннего выявления, стратификации рисков, планирования лечения и мониторинга пациентов.
• Растущее внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет организациям здравоохранения анализировать продольную информацию о пациентах и выявлять модели заболеваний, которые нелегко распознать с помощью обычных диагностических рабочих процессов.
• Растущий спрос на персонализированное и профилактическое здравоохранение еще больше побуждает поставщиков использовать прогностические модели для ранней диагностики, мониторинга ухудшения состояния пациентов, оценки риска заболеваний и управления здоровьем населения.
• Например, в июне 2024 года Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) обратило внимание на расширение использования медицинских устройств с поддержкой ИИ/МЛ в профилактике, диагностике и лечении, отметив, что эти программные технологии могут поддерживать принятие клинических решений и раннее выявление заболеваний.
• Поскольку организации здравоохранения все чаще ищут более раннюю диагностику, персонализированную помощь и эффективные клинические рабочие процессы, растущая доступность структурированных и продольных данных о пациентах останется основным фактором внедрения программного обеспечения для прогнозной диагностики во всем мире в больницах, клиниках, лабораториях, страховщиках и сетях здравоохранения во всем мире, поддерживая решения, основанные на данных.

Какие факторы препятствуют росту рынка программного обеспечения для диагностики

• Ограниченное качество данных, предвзятость модели, проблемы совместимости и нормативные требования могут ограничить развертывание программного обеспечения для предиктивной диагностики, поскольку неточные или плохо проверенные прогнозы могут повлиять на принятие клинических решений и безопасность пациентов.
• Например, в ноябре 2024 года Консультативный комитет FDA по цифровому здравоохранению обсудил проблемы, связанные с медицинскими устройствами с поддержкой ИИ, включая конфиденциальность данных, ответственность за ошибки ИИ, клиническую валидацию и риск того, что модели, обученные на недопредставленных группах населения, могут давать неточные результаты.
• Организации здравоохранения должны проверять модели в различных группах населения, поддерживать прозрачные алгоритмы, защищать конфиденциальную информацию о пациентах и интегрировать программное обеспечение с существующими клиническими системами, увеличивая сложность внедрения и затраты.
• Различия в форматах медицинских данных и неполные записи пациентов могут снизить надежность и обобщаемость прогнозных моделей в больницах, географических регионах и популяциях пациентов.
• Нормативный контроль может дополнительно расширить сроки разработки и развертывания программного обеспечения, обеспечивающего диагностические результаты или оценки риска, особенно когда системы влияют на клинические решения или анализ медицинских изображений и сигналов, специфичных для пациента.
• Например, в январе 2024 года Всемирная организация здравоохранения подчеркнула, что системы искусственного интеллекта, используемые в здравоохранении, могут генерировать ложные, неточные, предвзятые или неполные результаты и могут создавать риски кибербезопасности, связанные с информацией о пациентах, что требует более строгого надзора и управления.
• Эти факторы продолжают замедлять принятие, когда клиническая валидация, управление данными, кибербезопасность, совместимость и требования нормативного соответствия остаются требовательными для организаций здравоохранения.

Как сегментируется рынок диагностического программного обеспечения

Рынок прогностического диагностического программного обеспечения сегментирован на основе продукта и предложения, функции, источника данных и развертывания.

• По продукту и предложению

На основе продукта и предложения рынок программного обеспечения для предиктивной диагностики сегментирован на программные платформы для предиктивной диагностики, модули поддержки клинических решений, диагностические механизмы стратификации рисков, приложения для предиктивного мониторинга и раннего предупреждения, внедрение, интеграцию и управляемые услуги, а также услуги по техническому обслуживанию, валидации и управлению моделями. Сегмент программных платформ для прогностической диагностики доминировал на рынке с долей 34,5% в 2025 году из-за растущего предпочтения организаций здравоохранения для интегрированных программных сред, которые сочетают в себе прием данных, прогнозные модели, клинические рабочие процессы и управление моделями. Эти платформы позволяют провайдерам консолидировать несколько функций прогнозной диагностики в рамках единой инфраструктуры. Они могут интегрировать информацию из электронных медицинских карт, лабораторных систем, платформ визуализации и подключенных устройств. Их широкая функциональность уменьшает потребность в нескольких несвязанных прогностических инструментах в клинических отделениях. Возможности интеграции также поддерживают расширение от отдельных пилотных проектов до развертывания на предприятиях.

Сегмент приложений для прогнозного мониторинга и раннего предупреждения, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне 18,6% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим спросом на непрерывный мониторинг и раннее выявление ухудшения состояния пациентов. Эти приложения постоянно анализируют информацию о пациентах, чтобы определить потенциальные клинические риски, прежде чем они станут серьезными. Они становятся все более актуальными для мониторинга таких состояний, как сепсис, почечная недостаточность и другие острые осложнения. Интеграция с носимыми устройствами, системами удаленного мониторинга и технологиями Интернета медицинских вещей расширяет доступность непрерывных физиологических данных. Предсказательные оповещения могут помочь медицинским работникам в определении приоритетов пациентов с высоким риском и начале вмешательств. Увеличение внедрения подключенных технологий здравоохранения создает дополнительный спрос на прогнозный мониторинг в режиме реального времени.

• По функции

На основе функции рынок программного обеспечения для предиктивной диагностики подразделяется на предиктивную аналитику, диагностическую аналитику, предписывающую аналитику, когнитивную аналитику, оценку риска и стратификацию, а также обнаружение аномалий и раннее предупреждение. Сегмент прогнозной аналитики доминировал на рынке с долей 31,8% в 2025 году, чему способствовало его широкое применение в прогнозировании прогрессирования заболеваний, рисков для пациентов и потенциальных клинических событий. Предиктивная аналитика позволяет организациям здравоохранения анализировать историческую и клиническую информацию в режиме реального времени для выявления закономерностей, связанных с будущими результатами. Он используется в таких областях, как онкология, кардиология и прогнозирование сепсиса. Установленные модели риска могут быть включены в клинические рабочие процессы для поддержки более раннего вмешательства и лечения пациентов. Растущая доступность структурированных и неструктурированных данных здравоохранения создает дополнительные возможности для прогнозного моделирования.

Сегмент когнитивной аналитики, по прогнозам, зафиксирует самый быстрый рост на уровне CAGR 18,4% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущей интеграцией передовых технологий искусственного интеллекта и языковой модели в клинические рассуждения. Когнитивная аналитика может сочетать контекст пациента с несколькими источниками клинической информации для поддержки более сложного диагностического анализа. Эти возможности расширяют прогностическое программное обеспечение за пределы обычного оценки риска для более сложных клинических приложений. Увеличение доступности больших наборов данных в области здравоохранения способствует разработке и обучению передовых когнитивных моделей. Интеграция с электронными медицинскими записями может обеспечить более широкий контекст для пациентов во время клинической оценки. Поставщики медицинских технологий также объединяют когнитивные способности с прогностическими и предписывающими функциями, чтобы связать идентификацию риска с потенциальными клиническими действиями.

• Источник данных

На основе источника данных рынок прогностического диагностического программного обеспечения сегментирован на электронные медицинские записи и клинические заметки, данные медицинской визуализации и радиологии, данные лаборатории и патологии, геномные и мультиомические данные, данные о претензиях и выставлении счетов, носимые, удаленный мониторинг и данные Интернета медицинских вещей, а также социальные, поведенческие и экологические данные. Сегмент электронных медицинских записей и клинических заметок доминировал на рынке с долей 38,2% в 2025 году, благодаря широкой доступности продольной информации о пациентах в электронных системах здравоохранения. EHR могут предоставлять диагнозы, лекарства, лабораторные результаты, процедуры, клинические истории и другую информацию, необходимую для прогностического моделирования. Предиктивное программное обеспечение может анализировать эти записи для выявления рисков заболевания и поддержки принятия клинических решений. Клинические записи также содержат неструктурированную информацию, которая все чаще может обрабатываться с использованием технологий обработки естественного языка. Интеграция с существующими медицинскими информационными системами делает данные на основе EHR легко доступными для прогнозных приложений.

Сегмент геномных и мультиомических данных, по прогнозам, будет регистрировать самый быстрый рост на уровне CAGR 18,4% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим использованием молекулярной информации для персонализированного и прогнозного здравоохранения. Геномные и мультиомные наборы данных могут предоставить подробную информацию о генетических, молекулярных и биологических характеристиках, связанных с риском заболевания. Предиктивное программное обеспечение может объединить эту информацию с клиническими записями для улучшения стратификации пациентов и оценки риска заболевания. Растущее внедрение прецизионной медицины увеличивает спрос на программное обеспечение, способное обрабатывать сложные молекулярные наборы данных. Достижения в области секвенирования и биоинформатики также расширяют доступность геномной информации для клинических и исследовательских применений. Фармацевтические и биотехнологические организации используют прогностические модели для поддержки отбора пациентов и клинических разработок.

• путем развертывания

На основе развертывания рынок программного обеспечения для прогнозной диагностики сегментирован на локальное, облачное, гибридное, краевое и встроенное развертывание. Облачный сегмент доминировал на рынке с долей 48,6% в 2025 году благодаря своей масштабируемости, централизованным возможностям обработки и пригодности для обработки больших наборов данных здравоохранения. Облачное развертывание позволяет организациям здравоохранения получать доступ к прогностическому программному обеспечению без поддержки обширной локальной вычислительной инфраструктуры. Он может поддерживать централизованное обновление моделей, обработку данных и интеграцию в нескольких медицинских учреждениях. Облачная инфраструктура также предоставляет вычислительные ресурсы, необходимые для все более сложных моделей искусственного интеллекта. Интеграция с электронными медицинскими записями, системами удаленного мониторинга и другими цифровыми платформами здравоохранения также поддерживает внедрение облачных технологий. Медицинские организации могут также расширять прогностические приложения в разных отделах без необходимости эквивалентного расширения инфраструктуры на месте.

Прогнозируется, что сегмент периферийного и встроенного развертывания будет регистрировать самый быстрый рост на уровне CAGR 19,3% с 2026 по 2033 год, что обусловлено растущим спросом на прогнозный анализ в реальном времени, близкий к точке, где генерируются данные здравоохранения. Крайние и встроенные системы могут обрабатывать информацию локально, а не полностью полагаться на централизованную облачную инфраструктуру. Эта способность может уменьшить задержку и поддерживать быструю идентификацию аномальных состояний пациента. Это особенно актуально для подключенных медицинских устройств, носимых технологий, оборудования дистанционного мониторинга и диагностических систем, требующих немедленного анализа. Локальная обработка также может уменьшить количество чувствительной клинической информации, передаваемой по сетям. Достижения в области компактного вычислительного оборудования и оптимизированных моделей искусственного интеллекта делают периферийные прогнозные приложения все более практичными.

В каком регионе находится наибольшая доля рынка диагностического программного обеспечения

• Северная Америка доминировала на рынке прогностического диагностического программного обеспечения с самой большой долей дохода в 41,1% в 2025 году, чему способствовали высокие показатели внедрения электронных медицинских записей, модели здравоохранения, основанные на рисках, и хорошо налаженная экосистема клинического искусственного интеллекта.
• Регион также выигрывает от значительных инвестиций в технологии здравоохранения, широкого внедрения клинических инструментов с поддержкой ИИ и присутствия установленных поставщиков программного обеспечения и технологий здравоохранения. Расширение использования прогнозной аналитики для ранней идентификации риска, поддержки клинических решений и мониторинга пациентов продолжает укреплять лидирующие позиции Северной Америки на мировом рынке.

Прогнозный анализ рынка программного обеспечения США

Рынок программного обеспечения для предиктивной диагностики в США демонстрирует сильный рост благодаря растущим инвестициям в здравоохранение с поддержкой искусственного интеллекта, электронные медицинские записи и передовые технологии поддержки клинических решений. Зрелая ИТ-экосистема здравоохранения страны, наряду с растущим внедрением предиктивной аналитики, машинного обучения и облачных платформ здравоохранения, стимулирует спрос в больницах, диагностических центрах и научно-исследовательских учреждениях. Кроме того, растущий акцент на раннем выявлении заболеваний, персонализированном уходе и улучшении клинических результатов ускоряет внедрение программного обеспечения для прогнозной диагностики среди поставщиков медицинских услуг.

Азиатско-Тихоокеанский прогнозный рынок программного обеспечения

Ожидается, что рынок программного обеспечения для прогностической диагностики в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет быстро расти за счет увеличения цифровизации здравоохранения, расширения инфраструктуры электронных медицинских записей и увеличения инвестиций в технологии искусственного интеллекта в таких странах, как Китай, Индия и Япония. Растущий спрос на раннее выявление заболеваний, дистанционный мониторинг пациентов и принятие клинических решений на основе данных способствует расширению регионального рынка. Кроме того, увеличение расходов на здравоохранение, расширение цифровых инициатив в области здравоохранения и растущее внедрение облачных решений в области здравоохранения ускоряют внедрение программного обеспечения для прогнозной диагностики в больницах, диагностических центрах и научно-исследовательских учреждениях.

Японский рынок прогнозного диагностического программного обеспечения

Японский рынок прогностического диагностического программного обеспечения демонстрирует устойчивый рост благодаря растущим инвестициям в цифровизацию здравоохранения, искусственный интеллект и передовые диагностические технологии. Поставщики медицинских услуг, исследовательские учреждения и технологические компании все чаще внедряют прогностическое программное обеспечение для оценки риска заболеваний, поддержки клинических решений и приложений раннего обнаружения. Более того, растущая интеграция электронных медицинских записей, медицинской визуализации и технологий дистанционного мониторинга, наряду с акцентом Японии на эффективную и технологическую доставку медицинских услуг, также способствует росту рынка.

Китайский прогнозный рынок программного обеспечения

Китайский рынок программного обеспечения для прогнозной диагностики быстро растет, что обусловлено растущей цифровизацией здравоохранения, расширением инфраструктуры медицинских данных и растущим вниманием правительства к здравоохранению с поддержкой искусственного интеллекта. Растущее внедрение прогностической аналитики и диагностических платформ на основе ИИ в больницах, научно-исследовательских институтах и компаниях, занимающихся технологиями здравоохранения, значительно повышает спрос на рынке. Кроме того, растущие инвестиции в интеллектуальную инфраструктуру здравоохранения, растущее использование электронных медицинских записей и быстрые достижения в области медицинских технологий искусственного интеллекта позиционируют Китай как один из самых быстрорастущих рынков для программного обеспечения для прогнозной диагностики во всем мире.

Прогнозный анализ рынка программного обеспечения Великобритании

Рынок программного обеспечения для прогнозной диагностики в Великобритании переживает устойчивый рост, поддерживаемый растущим внедрением искусственного интеллекта, цифровых технологий здравоохранения и прогнозной аналитики в медицинских услугах. Увеличение инвестиций в инфраструктуру данных здравоохранения и растущий спрос на раннее выявление заболеваний и решения для поддержки клинических решений способствуют росту рынка. Кроме того, интеграция ИИ с электронными медицинскими записями, медицинской визуализацией и системами мониторинга пациентов улучшает прогнозные возможности и диагностическую эффективность, позиционируя Великобританию как ключевой инновационный центр в индустрии программного обеспечения для прогнозной диагностики.

Немецкое прогнозирование рынка программного обеспечения

Рынок программного обеспечения для прогнозной диагностики Германии неуклонно расширяется благодаря передовой инфраструктуре здравоохранения страны, сильным исследовательским возможностям и растущему внедрению цифровых диагностических технологий. Больницы, организации здравоохранения, научно-исследовательские институты и технологические компании все чаще используют прогностическое программное обеспечение для оценки риска, раннего выявления заболеваний и поддержки клинических решений. Постоянные достижения в области искусственного интеллекта, аналитики данных здравоохранения и совместимых цифровых систем, наряду с сильным акцентом на инновации в области здравоохранения и управляемой данными медицинской помощи, еще больше стимулируют рост рынка в Германии.

Какие компании занимают лидирующие позиции на рынке программного обеспечения для диагностики

Индустрия программного обеспечения для предиктивной диагностики в основном возглавляется хорошо зарекомендовавшими себя компаниями, в том числе:

• IBM Corporation(США)
• Корпорация Microsoft(США)
• Oracle(США)
• SAS Institute Inc.(США)
• Компания Epic Systems Corporation(США)
• GE HealthCare (США)
• Koninklijke Philips N.V. (Нидерланды)
• Siemens Healthineers AG (Германия)
• Tempus AI, Inc. (США)
• Aidoc (США)
• Viz.ai, Inc. (США)
• Heartflow, Inc. (США)
• Катализатор здоровья (США)
• Komodo Health, Inc. (США)
• Owkin, Inc (Франция)
• Qure.ai Technologies Private Limited (Индия)
• Paige AI, Inc. (США)
• PathAI, Inc. (США)
• Eko Health, Inc. (США)
• Lunit Inc. (Южная Корея)

Каковы последние разработки на рынке программного обеспечения для диагностики

• В июле 2025 года AliveCor запустила свою систему ЭКГ Kardia 12L в Индии, портативную 12-свинцовую систему ЭКГ с искусственным интеллектом, предназначенную для выявления серьезных сердечных заболеваний, включая острый инфаркт миокарда и сердечную ишемию. Система использует ИИ для обеспечения нескольких определений сердца и получила одобрение регулирующих органов для использования в Индии, расширяя доступ к поддерживаемой ИИ диагностике сердца в медицинских учреждениях.
• В июле 2024 года компания WELL Health Technologies запустила совместный пилотный проект для кардиологов, работающий на базе ИИ HEALWELL, для выявления пациентов с высоким риском сердечно-сосудистых заболеваний. Решение было развернуто в диагностических центрах WELL в Онтарио и расширило предложение компании по поддержке принятия решений в области искусственного интеллекта для выявления сердечно-сосудистых заболеваний, продемонстрировав растущее использование прогностического ИИ в клинических диагностических рабочих процессах.
• В апреле 2024 года GE HealthCare запустила программное обеспечение Caption AI на беспроводной портативной ультразвуковой системе Vscan Air SL, предоставляя руководство в реальном времени для получения качественных диагностических изображений сердца и автоматической оценки фракции выброса. Технология была разработана, чтобы помочь большему количеству клиницистов выполнять быстрые сердечные оценки и поддерживать принятие клинических решений на месте ухода.
• В феврале 2023 года Apollo Hospitals запустила свой инструмент клинического интеллекта (CIE), основанный на искусственном интеллекте и машинном обучении, который доступен врачам через платформу Apollo 24 | 7. Система анализирует большие объемы данных здравоохранения для выявления моделей, которые в противном случае могут быть пропущены, и предназначена для поддержки диагностики, управления состоянием, первичной медицинской помощи и других клинических решений.
• В мае 2021 года Quest Diagnostics и Пейдж объявили о сотрудничестве для продвижения идей патологии, генерируемой ИИ, для диагностики и лечения рака. Сотрудничество включало применение возможностей машинного обучения Пейдж к цифровым данным патологии Quest с целью разработки одобренных регулирующими органами программных продуктов, которые могли бы поддерживать патологов и онкологов в диагностике рака и других заболеваний.

SKU-76851