人工智能醫療器械行業因各種先進技術的融合而發展
據報道稱，2018 年價值約4300億美元的醫療器械市場正在見證各種先進技術的融合，人工智能就是其中之一。根據該公司的說法，采用支持人工智能的醫療設備長期以來一直被認為是診斷和治療的未來。
2021 年基于人工智能的全球醫療器械市場報告附帶了對開發組件、模式、流程和規模的行業分析。該報告還計算了當前和過去的市場價值，以預測 2021-2027 年預測期內的潛在市場管理。這項關于人工智能醫療設備的研究涉及主要和次要數據源的使用。這包括對影響行業的各種參數的研究，包括政府政策、市場環境、競爭格局、歷史數據、市場當前趨勢、技術創新、即將到來的技術以及相關行業的技術進步。
基于 AI 的醫療器械市場報告已根據產品類型、應用程序、最終用戶和地區等不同類別進行了劃分。每個細分市場都根據復合年增長率、份額和增長潛力進行評估。
本報告提供了到2027年基于 AI 的醫療器械市場預測的狀況。 可能，該報告還側重于基于 AI的醫療器械市場份額的全球主要制造商，提供公司簡介、產品圖片和規格、產能、產量、價格等信息、成本、收入和聯系信息。還進行了上游原料設備和下游需求分析。
按產品類型劃分的基于AI的醫療器械市場細分：
按技術（機器學習、深度學習、NLP、上下文感知、預測分析等）
通過部署（云，內部）基于人工智能的醫療器械市場細分按應用：
治療
診斷與監測
基于人工智能的醫療器械市場的主要趨勢：
機器學習技術在血糖監測設備中的使用有所增加，以便通過移動設備提供高效的糖尿病護理服務。機器學習用于分析云端提供的數據，使患者能夠做出明智的決策來管理他們的血糖水平。
越來越多地使用基于深度學習的系統來檢測糖尿病視網膜病變，以便更快、更準確地診斷與糖尿病相關的進行性眼病。人工智能技術有助于識別可能患有糖尿病視網膜病變的患者，而這反過來又需要眼科護理提供者進行評估。
計算機視覺和機器學習技術用于通過移動設備點擊照片來檢測皮膚癌。該算法識別特定特征，例如病變的顏色、形狀和大小，以識別黑色素瘤的更高風險。此外，病變的照片由基于風險的算法分類。
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