超声成像中的人工智能市场规模和份额

人工智能在超声影像市场分析

2025年人工智能在超声影像市场规模为17.7亿美元，预计到2030年将增至74.1亿美元，复合年增长率为33.14%。软件定义的算法正在迅速取代依赖于操作员的扫描，而人工智能超声心动图的报销代码正在加速企业的采用。持续的小型化使便携式探头在初级保健中变得可行，而 FDA 和欧洲人工智能法案的监管明确性缩短了商业化周期。主要设备供应商的战略收购标志着行业正在转向全栈人工智能平台，将采集、解释和报告连接到一个工作流程中。与此同时，护理点超声 (POCUS) 和可穿戴贴片扩大了可寻址基础，帮助医疗保健系统缓解放射科医生短缺问题并改善诊断

全球人工智能超声成像市场趋势和见解

慢性病和老龄化的增加人口

心血管疾病仍然是全球主要死亡原因，而发展中经济体的糖尿病患病率正在攀升^{[1]世界卫生组织，“心血管疾病 (CVD)”，who.int}。这些人口统计数据创造了永久性对可以在三级中心之外进行的成像的需求。人工智能引导超声可以让非专家进行诊断级扫描，从而在不成比例增加放射科医生的情况下增加扫描能力。慢性病路径受益，因为纵向监测在床边变得可行，提高了对基于价值的护理指标的遵守程度，并为供应商创造了经常性软件收入。

放射科医生工作量压力和人员短缺

成像量超过了劳动力增长。美国放射学院引用了农村和城市医院持续存在的人员配备差距^{[2]美国放射学院，“影像劳动力趋势”，acr.org}。超声医师的平均退休年龄为 60.8 岁，比一般劳动力要早。人工智能通过自动测量和分类正常研究来减少解释时间，从而解放专家ts 用于复杂的任务。急诊部门首先受益，因为延误直接影响结果。

政府对人工智能健康技术的激励和资助

美国卫生与公众服务部 2025 年战略计划优先考虑在服务欠缺地区实现人工智能工具的民主化。中国、印度和韩国已为超声人工智能指定了多年拨款，以支持孕产妇和心脏项目。欧洲《人工智能法案》提供了可预测的审批途径，鼓励跨境商业化^{[3]欧盟委员会，“制定人工智能协调规则的提案”，eur-lex.europa.eu}。赠款通常与员工培训捆绑在一起，以促进实施的顺利进行。

通过集成 AI 快速采用 POCUS

WONCA Europe 认可 POCUS 在人工智能指导的增强下作为一线诊断工具；诊所ians 报告有更高的信心和患者的可接受性。与传统成像工作流程相比，便携式扫描仪可节省 21%，而人工智能进一步缩短了操作员培训时间。便携性解锁了家庭健康、救护车和远程诊所用例，扩大了超声成像市场中的人工智能。

高昂的采购和维护成本

预算限制仍然是采用的最大障碍，特别是对于独立诊所而言。尽管已证明有效，但部门负责人仍指出资金缺口。总拥有成本涵盖云计算费用、许可证续订和员工培训。尽管如此，跨模态平台一旦扩展到 CT、MRI 和超声领域，五年投资回报率为 451%，供应商现在提供订阅或与结果挂钩的定价，以减轻前期打击。

数据隐私和网络安全担忧日益加剧

FDA 公告已标记出联网超声设备中可利用的漏洞。当图像传输多个司法管辖区时，HIPAA 合规性变得更加严格，需要复杂的治理。隐私保护分析——同态加密和联合学习——正在兴起，但增加了复杂性。采购团队现在要求强有力签署人工智能合同之前进行安全审计。

细分分析

按解决方案：软件主导地位推动创新

到 2024 年，软件将占超声成像人工智能市场份额的 55.12%。供应商专注于基于传统探头的可互操作算法，从而最大限度地减少资本支出。该服务线的复合年增长率为 33.83%，反映出对工作流程集成、用户培训和算法性能优化的需求不断增长。卫生系统寻求证据证明部署可以提高吞吐量和收入获取，从而将谈判转向基于结果的合同。与此同时，硬件制造商嵌入设备上人工智能加速器以减少延迟，但买家仍然倾向于与品牌无关的软件优先堆栈。

在预测期内，超声成像市场中的人工智能将出现分层平台生态系统。市场领导者已经开放了软件开发工具包，让第三方s 发布专用插件。 Butterfly Network 的 Garden AI 计划就是这一举措的例证，鼓励在单个手持底盘上使用心血管、产科和肝脏疾病模块。服务收入同步增长，因为每次算法迭代都需要持续验证、报告和临床医生再培训。

按技术分类：机器学习领先，情境感知计算激增

得益于自动射血分数测量和结节检测方面的成熟收益，机器学习模型在 2024 年占据了 43.15% 的收入。情境感知计算预计将实现 33.72% 的复合年增长率，在此基础上通过解释患者生命体征和提供者工作流程等环境数据，然后定制实时提示。自然语言处理增加了听写和自动报告功能，减少了文书工作量，而先进的计算机视觉则可以处理劳动密集型专业的 3D 重建。

上下文感知引擎在急诊室中引起强烈反响，因为急诊室需要大量的人员。速度至关重要。 AI 提示适应创伤方案，在 FAST 检查期间突出显示腹部的游离液体。这种特异性推动了重症监护途径的更深入采用，并扩大了超声成像市场的整体人工智能。结合多种模式（视觉、NLP 和信号处理）的供应商会产生高昂的转换成本，随着更多进入者涌入该领域，这是一条重要的护城河。

按设备类型：手持式主导、可穿戴式创新

由于临床医生重视灵活性和较低的价格点，手持式探头在 2024 年贡献了 35.84% 的收入。新长袍采用片上半导体设计，一次充电可工作八小时，支持农村巡查。可穿戴设备的复合年增长率预计将达到 33.91%，它将超声波转变为一种连续监测方式。麻省理工学院的研究人员最近展示了一种可以执行自动乳房检查的补丁，有可能将筛查转移到家庭中。

医院仍然依赖推车系统来实现高分辨率。研究；然而，随着各部门对多用途车队进行标准化，混合笔记本电脑单元正在蚕食中档推车。供应商现在将可穿戴设备定位为辅助品而不是替代品，从而无需护理干预即可进行夜间心脏或肾脏监测。随着报销结构的调整，持续收购可能会重新定义超声成像市场中人工智能的衡量方式，从资本销售转向订阅分析。

按成像模式：2-D 基础、体积增长

2-D 模式在 2024 年保留了 37.14% 的份额，因为直径测量和灰度分类的自动化可以立即提高效率。体积细分市场的复合年增长率为 34.16%，受益于实时对齐、重建和颜色编码体素的人工智能。在试点项目期间，西门子 Healthineers 的实时 3D 剪切波包已将肝纤维化检查时间缩短了 48%。

在人工智能的支持下，彩色血流多普勒和弹性成像也加速了比手动技术更可靠地抑制伪影并量化刚度。由于算法可以预测最佳推注时间，从而在不增加剂量的情况下最大限度地提高诊断率，因此超声造影获得了广泛的关注。因此，超声成像市场中的人工智能转向曾经被认为是利基市场的更高复杂性模式，将价值主张拓宽到常规扫描之外。

按应用划分：心脏病学领先、产科加速

心脏病学占 2024 年收入基础的 40.15%。自动应变分析和舒张功能量化为心力衰竭治疗提供了明确的临床实用性。妇产科的复合年增长率为 33.86%，依靠人工智能来标记结构异常并监测生长曲线。三星麦迪逊新集成的 Sonio 算法可检测 165 种胎儿畸形并生成即时报告，将扫描时间缩短 30%。

胃肠病学看到了人工智能改善肝脏脂肪变性评分的势头，而肌肉骨骼实践采用引导置针工具。肿瘤学团队利用人工智能进行肿瘤体积测定，将反应数据直接输入治疗计划系统。随着专科模块的激增，超声成像市场中的人工智能变成了微型工作流程的马赛克，每个工作流程都贡献了增量并增强了平台粘性。

按最终用户：医院主导、门诊扩张

医院利用企业 PACS 和分析仪表板，在 2024 年交付了 58.73% 的收入。门诊诊所和紧急护理连锁店的复合年增长率将达到 34.21%，因为手持式人工智能探头可以让初级保健医生当场排除严重的病理。罗切斯特大学医学中心在内科、心脏病学和急救服务领域推出了 862 台设备，第一年的充电捕获量提高了 116%。

诊断成像中心集成人工智能来标准化跨多个站点特许经营的报告，而家庭护理机构具有云连接人工智能监控功能的试点远程超声检查。随着老龄化人口更喜欢家庭服务，付款人政策不断发展，进一步扩大了以社区为中心的医疗服务提供商的人工智能超声成像市场规模。

地理分析

得益于人工智能超声心动图的 CMS 报销和简化的流程，北美在 2024 年保留了 48.15% 的份额。 FDA 批准框架。领先的卫生系统将人工智能超声纳入心血管卓越中心，强调基于结果的采购。风险资本流动依然强劲，但劳动力短缺维持了对自动化的需求，从而加强了未来的资本支出。

亚太地区是增长最快的地区，复合年增长率预计为 34.56%。中国的“健康中国2030”计划和印度的“阿尤斯曼·巴拉特”倡议为母胎诊断指定专项资金，而韩国则为当地人工智能研发提供研发税收抵免开发者。跨境合作伙伴关系，例如 UltraSight 与 SELVAS Healthcare 结盟，在整个东南亚分销心脏人工智能，体现了将国际算法与当地渠道专业知识相结合的入市策略。

欧洲追求植根于道德治理的有节制的扩张。 《人工智能法案》的风险分类方案迫使供应商记录数据集和消除偏见的努力，但它也让卫生系统有信心进行大规模采购。德国和北欧国家倡导国家超声注册，将反馈反馈给人工智能模型再培训，形成质量保证的良性循环。总的来说，这些趋势巩固了发达经济体和新兴经济体超声成像市场的人工智能。

竞争格局

竞争领域适度分散，但倾向于整合。传统供应商——GEHealthCare、西门子 Healthineers、飞利浦和三星 Medison 控制着分销网络，并正在收购利基算法公司以缩小能力差距。 GE HealthCare 斥资 5300 万美元收购智能超声，为其母胎产品线增添了实时针追踪功能。

Butterfly Network 和 Exo 等纯粹的公司采用片上半导体设计，可以降低成本，并将人工智能推理转移到探头上，从而实现离线使用。 Exo 收购 Medo.ai 深化了其肌肉骨骼和腹部图书馆，而 Butterfly 的 7600 万美元融资轮为其订阅模式的全球扩张提供了资金。在可穿戴设备领域，学术衍生品与合同制造商合作扩大生产，瞄准肿瘤学和肾病学跟踪领域。

竞争越来越集中在集成深度而不是孤立的准确性指标上。卫生系统需要统一的仪表板，将计费代码直接输入电子病历，并证明吞吐量、诊断的可量化收益口腔一致性和患者结果。能够提供纵向投资回报率证据的供应商赢得了多年企业合同，收紧了端到端生态系统的护城河，并推动人工智能在超声成像市场的渗透。