Global Ai In Neurology Market
市场规模(十亿美元)
CAGR :
%

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2025 –2032 |
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USD 67.29 Million |
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USD 1,004.55 Million |
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全球神經病學人工智慧市場細分,按適應症(神經技術和神經外科)、應用(篩檢和診斷、治療、研發、培訓、手術計劃和復健等)、類型(腫瘤學、神經退化性疾病、神經血管病、創傷性腦損傷和脊髓損傷)、技術(機器學習和深度學習、 自然語言處理 [NLP]等)、感染性腦損傷和脊髓損傷)、技術(機器學習和深度學習、自然語言處理 [NLP]等)、軟體年
神經病學人工智慧市場規模
- 2024 年全球神經病學人工智慧市場規模為6,729 萬美元 ,預計 到 2032 年將達到 10.0455 億美元,預測期內 複合年增長率為 40.20%。
- 市場成長主要得益於人工智慧技術的日益普及,以及神經病學領域醫學影像、診斷和數據分析的進步。人工智慧與神經病學應用的整合正在徹底改變癲癇、阿茲海默症、帕金森氏症、多發性硬化症和腦瘤等疾病的診斷、監測和治療方式。
- 此外,對安全、準確和即時神經資料處理的需求日益增長,使得人工智慧工具成為神經科醫生和醫療保健提供者的首選解決方案。這些因素正在加速人工智慧在神經病學解決方案中的應用,從而顯著促進該行業的成長。
神經病學人工智慧市場分析
- 人工智慧技術在診斷、治療計劃和患者監測方面提供數據驅動的支持,由於其能夠分析複雜的數據集、提高診斷準確性,並在臨床和研究環境中促進個人化護理,在神經病學領域變得越來越重要
- 神經病學領域對人工智慧的需求不斷增長,主要原因是神經系統疾病的盛行率不斷上升,對更快、更精確的診斷的需求,以及成像、機器學習和即時資料處理方面的技術進步
- 北美在神經病學人工智慧市場佔據主導地位,2024 年其收入份額最高,達 41.2%。其特點是醫療基礎設施完善、研發投入高,以及在醫學影像和神經外科應用中較早採用人工智慧技術。美國在腦機介面 (BCI)、診斷和機器人神經外科平台中人工智慧的快速整合方面處於領先地位。
- 預計亞太地區將成為預測期內神經病學人工智慧市場成長最快的地區,預計 2024 年至 2030 年的複合年增長率將達到 37.1% 左右。這一增長主要得益於醫療數位化程度的提高、政府的支持性舉措以及中國、日本和印度等國家對基於人工智慧的醫療解決方案的投資不斷增加
- 神經技術在該領域佔據主導地位,2024 年神經病學人工智慧市場份額達到 62.3%,這得益於人工智慧在神經成像、腦機介面系統和疾病監測工具中的日益普及
報告範圍和神經病學市場細分中的人工智慧
屬性 |
神經病學人工智慧關鍵市場洞察 |
涵蓋的領域 |
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覆蓋國家 |
北美洲
歐洲
亞太
中東和非洲
南美洲
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主要市場參與者 |
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市場機會 |
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加值資料資訊集 |
除了對市場價值、成長率、細分、地理覆蓋範圍和主要參與者等市場情景的洞察之外,Data Bridge Market Research 策劃的市場報告還包括深入的專家分析、定價分析、品牌份額分析、消費者調查、人口統計分析、供應鏈分析、價值鏈分析、原材料/消耗品概述、供應商選擇標準、PESTLE 分析、波特分析和監管框架。 |
神經病學領域人工智慧市場趨勢
“透過人工智慧和智慧整合增強便利性”
- 全球神經病學人工智慧市場的一個重要且正在加速發展的趨勢是人工智慧(AI) 技術與智慧軟體平台和診斷工具的深度融合。這項變革正在重塑臨床醫生和研究人員與神經病學解決方案的互動方式,從而實現更聰明的決策和更有效率的工作流程。
- 例如,Brainomix 的 AI 軟體可與醫院影像系統無縫集成,提供即時分析和治療建議,從而幫助更快、更準確地診斷中風。同樣,美敦力將 AI 應用於神經刺激器,可根據患者數據模式自動調整治療方案,即時優化治療效果。
- 人工智慧驅動的神經病學工具能夠隨著時間的推移,從患者數據中不斷學習,從而改善診斷、提供個人化治療方案,並檢測神經系統疾病惡化的早期預警信號。例如,深度學習模型現在能夠幫助更精確地解讀腦電圖、核磁共振成像和 CT 掃描,從而更快、更準確地識別癲癇或帕金森氏症等疾病。
- 人工智慧與現有醫院IT基礎設施的無縫整合實現了集中控制和自動報告,使臨床醫生能夠透過單一智慧介面監測神經模式、患者反應和復健進度。這不僅提高了工作流程效率,還透過主動和預測性護理支持改善患者預後。
- 這種朝向更聰明、更自適應、更互聯的神經病學平台的轉變,正在從根本上重塑臨床神經病學的預期。因此,像 Theator 和 Scalpel AI 這樣的公司正在開發下一代手術決策支援工具,這些工具可以在手術過程中利用即時數據和 AI 驅動的建議。
- 隨著利害關係人越來越多地尋求可擴展的數據驅動解決方案來改善神經系統護理、減少診斷延遲和個人化治療策略,醫院、診斷中心和研究機構對人工智慧神經病學系統的需求日益增長
神經病學領域人工智慧市場動態
司機
“由於神經系統疾病盛行率和診斷需求的增加,需求也在不斷增長”
- 阿茲海默症、帕金森氏症、癲癇和中風等神經系統疾病在全球範圍內的盛行率不斷上升,大大推動了神經病學市場對人工智慧的需求。由於這些疾病需要早期發現和長期管理,人工智慧技術正越來越多地被用於提高診斷準確性、監測病情進展和個人化治療方案。
- 例如,2024年4月,梅奧診所的研究人員啟動了一個試點項目,利用人工智慧增強腦電圖分析來檢測早發性癲癇,準確率超過90%。這些突破凸顯了人工智慧在神經診斷領域日益增長的作用,預計將推動醫院和神經科診所的廣泛應用。
- AI工具也能幫助神經科醫師更精確地管理和解讀大量複雜的腦部影像資料。這些解決方案可縮短了解讀時間,並有助於識別人眼可能忽略的模式,有助於改善患者的治療效果。
- 此外,與數位健康平台的整合可以實現即時監控和數據驅動的決策,為主動預防性神經系統護理創造機會。個人化醫療的轉變進一步提升了人工智慧的重要性,因為它可以根據患者的具體數據(例如影像結果、基因圖譜和病史)來客製化治療方案。
- 由於強大的醫療基礎設施、高數位素養以及醫療科技投資的不斷增長,北美和歐洲的人工智慧應用發展勢頭尤為強勁。然而,新興經濟體也逐漸認識到人工智慧驅動的神經病學系統的價值,尤其是在資源有限、專家稀缺的地區。
克制/挑戰
“資料隱私問題和高昂的實施成本”
- 神經病學人工智慧市場面臨的主要挑戰之一是資料隱私和安全。人工智慧系統依賴於存取大量敏感的患者數據,包括影像、生物特徵和臨床病史。這引發了人們對資料外洩、未經授權的存取以及遵守嚴格法規(例如美國的《健康保險流通與責任法》和歐洲的《通用資料保護條例》)的擔憂。
- 一個值得注意的例子包括歐洲資料保護委員會 2023 年發布的一份報告,該報告警告稱,越來越多的人工智慧驅動的診斷工具在缺乏足夠數據透明度的情況下運行,並敦促在臨床環境中對此類系統進行更嚴格的監控
- 此外,人工智慧解決方案的高昂實施成本(包括軟體、硬體、培訓和基礎設施升級)對小型診所和醫院(尤其是在發展中地區)來說可能是一個重大障礙。雖然基於雲端和SaaS的人工智慧解決方案可以降低部分成本,但前期投資仍然是一個關鍵問題。
- 另一個問題是人工智慧平台和醫院系統之間缺乏互通性和標準化,這可能會使整合變得複雜,並降低人工智慧在臨床工作流程中的部署效率
- 克服這些挑戰需要持續關注網路安全、開發經濟高效的人工智慧工具、清晰的監管指南以及完善的互通性標準。產業協作和公私合作對於擴大人工智慧神經病學解決方案的可及性和信任度也至關重要。
神經病學人工智慧市場範圍
市場根據適應症、應用、類型、技術、組件和最終用戶進行細分:
- 按適應症
根據適應症,神經病學人工智慧市場細分為神經技術和神經外科。神經技術在該領域佔據主導地位,2024 年的市佔率為 62.3%,這得益於人工智慧在神經影像、腦機介面系統和疾病監測工具中的應用日益普及。
隨著人工智慧在機器人輔助手術和術中決策中越來越受到關注,預計 2025 年至 2032 年間神經外科的複合年增長率將達到 22.6%。
- 按應用
根據應用,神經學人工智慧市場細分為篩檢與診斷、治療、研發、培訓、手術規劃與復健等。篩檢與診斷在2024年佔據了最大的收入份額,達到38.4%,這得益於早期人工智慧在MRI / CT分析和神經系統疾病檢測中的應用。
預計從 2025 年到 2032 年,復健領域將以最快的 23.9% 的複合年增長率擴張,人工智慧驅動的工具將越來越多地應用於神經治療和復健追蹤。
- 按類型
根據類型,神經病學人工智慧市場細分為腫瘤學、神經退化性疾病、神經血管學、創傷性腦損傷和脊髓損傷。受全球阿茲海默症和帕金森氏症負擔加重以及人工智慧在早期檢測中的應用不斷增加的推動,神經退化性疾病在2024年佔據了41.2%的市場份額,佔據市場主導地位。
預計腫瘤學在 2025 年至 2032 年期間將實現 24.7% 的最高複合年增長率,這得益於對人工智慧進行準確腫瘤分類和治療計劃的依賴程度不斷提高。
- 依技術
根據技術,神經病學人工智慧市場細分為機器學習和深度學習、自然語言處理 (NLP) 以及其他。機器學習和深度學習在診斷演算法和預測分析中廣泛應用,在 2024 年佔據主導地位,收入份額達 66.1%。
自然語言處理 (NLP) 預計將以 21.3% 的最快複合年增長率增長,因為它能夠對臨床記錄、EMR 和研究資料庫進行即時分析。
- 按組件
根據組成部分,神經病學人工智慧市場細分為硬體和軟體即服務 (SaaS)。軟體即服務 (SaaS) 佔 2024 年總市場份額的 58.9%,這得益於基於雲端的人工智慧解決方案的可擴展性和靈活性。
預計硬體將以 18.1% 的複合年增長率穩步增長,神經科診所和醫院對人工智慧整合成像系統和監測設備的需求將不斷增加。
- 按最終用戶
根據最終用戶,神經病學人工智慧市場細分為醫院、診斷中心和其他。 2024年,醫院佔最大份額,達到54.7%,這得益於住院神經病學服務和手術室全面部署人工智慧解決方案。
由於對更快的人工智慧輔助診斷和遠端獲取神經系統見解的需求日益增長,預計診斷中心在 2025 年至 2032 年期間的複合年增長率將達到 22.4%。
神經病學人工智慧市場區域分析
- 北美在神經病學人工智慧市場佔據主導地位,2024 年的收入份額最高,為 41.2%,這得益於美國和加拿大對先進神經診斷平台的大量投資、人工智慧成像工具的廣泛採用以及強大的醫療保健基礎設施
- 該地區的消費者和醫療保健提供者高度重視人工智慧系統提高診斷準確性、加快決策速度以及與電子健康記錄和臨床工作流程無縫整合的能力
- 醫療保健數位化程度高、研發資金雄厚以及科技公司、學術機構和醫療系統之間的策略合作進一步支持了這一廣泛應用
美國神經病學人工智慧市場洞察
美國神經病學人工智慧市場在2024年貢獻了北美神經病學人工智慧市場約85%的收入,並將繼續引領市場。由於早期採用基於人工智慧的神經影像解決方案(例如,對核磁共振成像 (MRI) 和腦電圖 (EEG) 的機器學習分析)、認知評估工具以及專注於神經病學的數位健康平台,美國仍然是該地區的主要成長引擎。 FDA 的監管支持以及臨床對阿茲海默症、中風和癲癇檢測日益增長的興趣是主要驅動因素。
歐洲神經病學人工智慧市場洞察
預計到2032年,歐洲神經病學人工智慧市場將維持強勁的複合年增長率,這得益於各國國家人工智慧戰略(例如德國的「歐洲製造人工智慧」)以及遠距醫療基礎設施的不斷擴展。都市化進程的加速和醫療保健的現代化,正在推動人工智慧在診斷支援、虛擬神經病學諮詢和神經復健領域的應用。歐洲醫療保健機構正在增加對人工智慧系統的投資,以用於神經系統疾病的早期檢測和監測。
英國神經病學人工智慧市場洞察
英國神經病學人工智慧市場預計將成為歐洲該領域成長最快的市場之一。英國國家醫療服務體系 (NHS) 的各項措施旨在利用人工智慧工具實現神經診斷的現代化,從利用語音分析進行癡呆症篩檢,到帕金森氏症的運動監測,都為該領域的成長提供了支撐。英國蓬勃發展的醫療科技新創企業生態系統正在加速新型人工智慧解決方案在神經病學領域的部署。
德國神經病學人工智慧市場洞察
德國神經病學人工智慧市場展現出良好的成長潛力,這得益於強大的科學研究基礎設施、醫療數位化以及大眾對醫療科技創新的支持。醫療服務提供者越來越多地利用人工智慧進行影像解讀、預測風險模型和工作流程效率提升。資料隱私和人工智慧倫理標準進一步增強了患者的信任,從而推動了神經人工智慧應用的普及。
亞太地區神經病學人工智慧市場展望
預計2025年至2032年,亞太地區神經病學人工智慧市場將實現37.1%的複合年增長率,成為區域內最快的市場,其中中國、日本和印度將引領應用。新興市場神經病學疾病負擔的增加、數位醫療服務可近性的擴大以及成本效率的提升,都支持基於人工智慧的診斷和監測工具的快速部署。
日本神經病學人工智慧市場洞察
日本神經病學人工智慧市場的老化、高科技素養以及國家創新計畫正在推動認知人工智慧工具在神經病學護理中的應用。用於失智症和中風復健的持續監測設備和預測分析工具在醫院和老年護理機構中越來越受歡迎。
中國神經病學人工智慧市場洞察
2024 年,中國神經病學人工智慧市場佔據亞太地區人工智慧神經病學領域的最大份額。快速的城市化、政府對數位健康基礎設施的投資(例如「健康中國 2030」)、醫院廣泛部署人工智慧以及本地科技公司(例如百度、阿里健康)與醫院網路之間的合作正在推動市場擴張。
神經病學人工智慧市場份額
神經病學領域的人工智慧主要由知名公司主導,其中包括:
- ActivSurgical Inc.(美國)
- Brainomix有限公司(英國)
- Caresyntax Corp(美國)
- Neosama Inc.(以色列)
- ExplORer Surgical Corp.(美國)
- Surgalign Spine Technology Inc.(美國)
- LeanTaaS Inc.(美國)
- 美敦力公司(愛爾蘭)
- Scalpel Limited(英國)
- Theator Inc.(美國)
全球神經病學人工智慧市場的最新發展
- 2025年7月,Synchron的微創腦機介面(簡稱「Stentrode」)與Nvidia AI和Apple Vision Pro集成,推出了新一代腦機介面(BCI)。此介面利用Nvidia的Holoscan AI平台,現已實現與Apple Vision Pro的無縫集成,從而提升了解碼腦訊號的準確性和速度。一位ALS患者示範了僅透過意念即可控製家用設備的功能,該計劃標誌著神經輔助護理領域朝著商業化、用戶友好的AI邁出了重要一步。
- 2025年4月,Brainomix 360 Stroke 平台的一項新功能獲得 FDA 批准,該功能可透過非造影 CT 掃描精確檢測缺血核心體積。這款 AI 驅動的工具將為中風護理網絡提供更快、更聰明、更便利的緊急中風介入工具。
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研究方法
数据收集和基准年分析是使用具有大样本量的数据收集模块完成的。该阶段包括通过各种来源和策略获取市场信息或相关数据。它包括提前检查和规划从过去获得的所有数据。它同样包括检查不同信息源中出现的信息不一致。使用市场统计和连贯模型分析和估计市场数据。此外,市场份额分析和关键趋势分析是市场报告中的主要成功因素。要了解更多信息,请请求分析师致电或下拉您的询问。
DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量,其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要(行业专家)验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息,请向我们的行业专家咨询。
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