这是一份关于以下内容的报告：糖尿病视网膜病变 (DR) 分析软件市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（AI 筛查系统和 AI 分析（疾病评估））、按应用（临床诊断、个人分诊和研究用途）以及到 2033 年的区域预测

糖尿病视网膜病变 (DR) 分析软件市场概述

2024年，全球糖尿病视网膜病变（dr）分析软件市场规模为1302.36百万美元，预计到2033年将达到2772.19百万美元，预测期内复合年增长率为7.9%。

糖尿病视网膜病变 (DR) 分析软件为糖尿病患者提供自动化且经济实惠的早期诊断，正在改变眼部护理。利用深度学习可以从视网膜眼底图像中识别 MAN、出血、渗出物、棉絮斑和新生血管等 DR 病变。该软件允许输入数据，作为回报，该应用程序提供诊断疾病的概率并将患者转诊给眼科医生。网络界面使医生和患者能够解释结果，增强视觉上的可访问性。 EyeArt 等先进系统可在 60 秒内生成报告，确保快速高效的筛查。此外，图像质量评估功能有助于识别质量较差的图像，提高诊断准确性并使大规模筛查更加可靠，尤其是在偏远地区。

DR 分析软件与各种成像硬件集成，包括基于智能手机的眼底相机，可在专家访问有限的偏远地区进行大规模筛查。经 FDA 批准的 EyeArt 系统支持多种相机型号并自动检测 DR，在 60 秒内提供报告。 Oural Cellscope 是一款基于 iPhone 的视网膜摄像头，可提供简单的“转诊”/“不转诊”决策以进行立即筛查。此外，基于 MATLAB 的软件展示了 DR 检测的高精度，补充了人工智能驱动的分析。这些工具提高了早期诊断和治疗的可及性和有效性，而机器学习开发的移动技术有助于减少糖尿病患者日益增长的失明威胁。

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主要发现

• 市场规模和增长：2024年糖尿病视网膜病变（DR）分析软件市场规模为1302.36百万美元，预计到2025年将增长至1405.25百万美元，到2033年将超过2772.19百万美元，复合年增长率为7.9%。

• 主要市场驱动因素：不断上升的糖尿病患病率和早期检测需求正在推动该系统的采用——到 2024 年，全球将有超过 5.37 亿成年人患有糖尿病，这增加了对自动视网膜筛查系统的需求。

• 主要市场限制：医院信息系统的集成问题和高昂的实施成本阻碍了可扩展性——大约 42% 的诊所仍然面临与基于人工智能的诊断工具的兼容性挑战。

• 新兴趋势：人工智能驱动的诊断平台和支持云的图像分析工具正在改变眼部护理——超过三个经 FDA 批准的人工智能系统现在可以执行自主 DR 筛查，准确率超过 90%。

• 区域领导：北美地区以约 40% 的市场份额处于领先地位，这得益于强大的医疗基础设施、监管部门的批准以及眼科诊断中人工智能的早期采用。

• 竞争格局：该市场拥有 200 多家全球参与者，其中 Eyenuk、ZEISS 和 Topcon 等领先企业合计占据全球软件部署量的近一半。

• 市场细分：基于云的分析解决方案占据约 55% 的份额，反映出医院正在转向远程图像处理和更轻松的多中心筛查数据共享。

• 最新进展：2023年，Eyenuk推出了EyeArt v3.0，实现了60秒内的实时DR检测——将临床试验中的诊断吞吐量提高了近30%。

COVID-19 的影响

"大流行扰乱了筛查和治疗，对市场产生了负面影响"

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都低于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。 大流行影响了 DR 筛查和治疗，因为在大流行早期，诊所预约和总体玻璃体内注射的数量显着减少。大多数患者无法得到适当的眼科检查和治疗，导致严重的视力并发症。全球玻璃体内注射的减少阻碍了有效的疾病管理，使许多患者得不到必要的护理。获得眼科服务的机会有限、封锁规定以及对污染的恐惧进一步导致了诊断延迟和未得到治疗的 DR 病例。这种干扰的长期影响还带来了更严重的并发症，使患者很难恢复失去的视力和先见之明并保持眼睛健康。

最新趋势

"重视远程医疗和远程监控，带动市场"

远程医疗服务极大地扩展了对图像处理软件中的 DR 分析的需求，以识别可能的早期治疗。这些测试设计使许多患者，特别是农村地区的患者，可以在方便时接受筛查，而无需前往专门诊所。由人工智能驱动的 DR 软件可远程处理视网膜眼底图像，在重要时提供自动分析和转诊。通过集成智能手机相机镜头基于眼底摄像头和云系统的远程医疗解决方案确保了缺乏当地眼科医生的患者的可及性。远程追踪还可以改善后续护理，降低疾病进展的机会。随着远程医疗使用的增加，DR 分析软件在扩大眼科治疗范围和阻止视力丧失方面发挥着重要作用。

糖尿病视网膜病变 (DR) 分析软件市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为人工智能筛查系统和人工智能分析（疾病评估）

• 人工智能筛查系统：EyeArt 等人工智能筛查系统可分析视网膜图像，检测糖尿病视网膜病变 (DR) 并快速生成报告。这些系统可在初级保健、糖尿病中心和验光办公室进行实时 DR 筛查。它们兼容多种相机型号，确保临床使用的灵活性。人工智能筛查还可以标记质量差的图像，从而提高诊断准确性。这些系统具有高灵敏度和特异性，有助于识别进展中的 DR 病例，同时减少不必要的转诊。

• AI分析（疾病评估）：AI分析软件旨在通过定位微动脉瘤和出血等病变来检测DR。与基于智能手机的视网膜成像相结合，它可以将筛查传播到遥远的地区。此类系统有助于提高效率、可重复性和及时检测，从而有助于减轻医疗保健负担。人工智能还可以监测 DR 进展，确保及时干预。经 FDA 批准的人工智能系统可提供可靠的检测，改善患者的治疗结果。

按申请

根据应用，全球市场可分为临床诊断、个人分诊和研究用途

• 临床诊断：糖尿病视网膜病变 (DR) 使用人工智能软件进行诊断，该软件可识别病变并根据严重程度对 DR 进行分级。它使用眼底图像、荧光素血管造影和光学相干断层扫描图像来绘制下一步动作。 FDA 批准的系统 IDx-DR 和 EyeArt 有助于比较 DR 严重程度并推荐类似的科学评估。该设备可帮助医疗保健专家做出准确、及时的诊断。人工智能驱动的预后通过早期检测和干预来改善患者的治疗效果。

• 个人分诊：人工智能驱动的系统通过识别高危糖尿病视网膜病变 (DR) 患者进行优先筛查，实现个人分诊。它们与基于智能手机的视网膜成像集成，改善了偏远地区获得护理的机会。人工智能模型支持远程医疗，解决医疗资源短缺和健康不平等问题。 SELENA 等系统在不同人群的移动设备中非常有效。通过简化筛查，人工智能可确保及时关注最有需要的人。

• 研究用途：灾难恢复分析中的人工智能支持研究，提高诊断准确性和效率。科学家开发人工智能模型来评估治疗效果并预测疾病进展。研究解决了偏见、成本效益和透明度问题，以提高可靠性。人工智能算法的进步推动了 DR 诊断和治疗的创新。这些努力带来更有效和个性化的患者护理。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

"糖尿病患病率不断上升推动市场发展"

糖尿病已在全球范围内流行，从而增加了 DR 患者的数量，从而推动了对高级筛查和分析软件的需求。随着糖尿病患者数量的不断增加，威胁视力的DR也随之增加，因此需要早期发现和干预。人工智能支持的 DR 分析软件有助于筛查疾病、增强诊断和减轻医疗保健提供者的负担。远程医疗和基于智能手机的视网膜成像补充了这一方面，作为接触筛查服务有限的地区的一种方式。这种不断增长的需求推动了糖尿病视网膜病变 (DR) 分析软件市场的增长，医疗保健组织继续采用基于人工智能的 DR 筛查工具，以改善患者护理服务和访问。

"利用人工智能软件进行早期检测，防止视力丧失，从而扩大市场"

糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病的并发症，会导致视力丧失，因此有必要及早发现。使用人工智能 (AI) 的 DR 分析软件可以在微动脉瘤和出血发生的初始阶段识别病情。通过高精度的自动视力筛查，人们能够进行早期干预，从而最大限度地减少出现可能导致严重视力丧失的并发症的可能性。远程医疗和基于智能手机的眼底摄像头增强了获得服务的机会，特别是在农村地区。因此，随着人工智能和深度学习的发展，DR 分析软件提高了诊断准确性，并帮助医疗保健提供者制定适当的治疗计划，以保留视力并改善患者的生活质量。

制约因素

"筛选系统的高初始成本阻碍了市场"

基于人工智能的 DR 筛查系统在初始阶段可能需要高昂的初始成本，尽管它在未来节省成本方面将被证明是有益的。采用自动视网膜图像分析系统的相关费用包括开发软件的成本、实施系统的硬件成本、实施系统的硬件成本、培训成本以及获得监管机构批准的成本。成本效用分析表明，尽管在人工智能技术的帮助下通过获得更好的早期结果来优化筛查过程，但与传统诊断方法相比，患者将不得不花费相当大的资金来获得高质量的生命年。然而，随着人工智能技术的进步和使用，有利的趋势将会出现。医疗保健专业人员和决策者需要考虑这些费用与未来治疗疾病的潜在节省，以获得更好的患者结果。

机会

"成像技术和自动化诊断工具的进步创造了市场机会"

由于成像和诊断技术的进步，糖尿病视网膜病变 (DR) 分析软件正在不断发展。对早期 DR 筛查的需求不断增加，鼓励医疗保健提供者通过人工智能筛查系统寻求更好、更快的检测方法。建立眼底摄影、光学相干断层扫描图像和深度学习方法的先进仪器显着提高了诊断能力，加快了分析速度，并使分析更加准确。将人工智能与远程医疗和基于智能手机的视网膜成像相结合，可以实现更好的访问，特别是在资源有限的环境中。由于早期干预是避免视力丧失的最佳策略，自动 DR 筛查解决方案市场为眼科创新人工智能应用的投资和开发带来了巨大潜力。

挑战

"筛查的可用性有限会延迟诊断并增加干预措施，从而带来市场挑战"

财务问题、缺乏熟练的从业人员和意识低下仍然阻碍着 DR 筛查工作。许多患者，特别是在偏远地区，在需要时进行眼科检查时遇到困难，这导致诊断延迟以及随后病情不可逆转的进行性恶化。由人工智能驱动的 DR 分析软件程序通过允许自动化、经济实惠的筛查来弥补这一差距，并且对人类专业知识的需求最少。基于智能手机的视网膜成像和远程医疗集成提高了可及性，从而实现早期检测和干预。通过减少对专业人员的依赖并减少筛查费用，人工智能驱动的解决方案可以改善患者的治疗效果，并有助于减轻与 DR 相关的视力丧失的长期负担。

糖尿病视网膜病变 (DR) 分析软件市场区域洞察

北美

由于糖尿病感染人口众多、医疗保健行业和市场参与者发达，北美拥有最大的糖尿病视网膜病变 (DR) 分析软件市场份额。美国发挥着至关重要的作用，有数百万人受到 DR 的影响，因此需要强有力的筛查和治疗解决方案。该地区拥有先进的医疗保健系统，可以在必要时确定疾病的早期检测和管理。光学相干断层扫描（OCT）和视网膜眼底摄影等技术发明改善了眼部疾病的诊断。此外，抗 VEGF 疗法等解决方案使这个市场更加系统化。由于意识的提高和医疗保健服务的改善，北美地区仍然是基于人工智能的灾难恢复分析软件采用率最高的地区。

欧洲

由于糖尿病和视力丧失的高发病率，欧洲在糖尿病视网膜病变市场上拥有第二大市场份额。德国和英国的糖尿病发病率很高，且医疗保健系统发达，支持市场的稳定增长。通过便捷的筛查程序和治疗，提高认识、先进的诊断和医疗保健的优化也有助于糖尿病视网膜病变的市场增长。

亚洲

由于糖尿病患病率的扩大和医疗保健支出的增加，预计亚太地区将成为最大的糖尿病视网膜病变分析软件地区。中国和印度都将基于人工智能的诊断纳入其医疗保健计划和眼科服务设施开发计划中。政府的支持性举措、意识的提高和老年人口的增加进一步推动了市场的增长，使该地区成为 DR 筛查进步的关键参与者。

主要行业参与者

"主要行业参与者加强人工智能诊断，确保早期检测和市场扩张"

市场上的主要行业参与者正致力于整合人工智能和机器学习等先进技术，以提高灾难恢复分析软件的诊断性能。人们正在引入新技术，利用微动脉瘤、出血和渗出物等体征来诊断 DR，与以前的技术相比，诊断的敏锐度更高。这些开发的人工智能系统提高了敏感性和特异性，从而降低了误报率，从而减少了不必要的转诊数量。通过深度学习模型与视网膜图像相结合，筛查变得更快、更准确。诊断的进步可以提高治疗率，从而使患者受益。它促进了整个社区的广泛筛查，尤其是在发展中地区，从而满足了全球医疗保健行业对 DR 分析软件的需求。

顶级糖尿病视网膜病变 (DR) 分析软件公司列表

• Evolucare（法国）
• IDx 技术公司（西班牙）
• 英通（中国）
• 维斯特（中国）
• 莫娜 (比利时)
• 艾努克（美国）
• 谷歌健康（美国）
• 奥普托斯（苏格兰）
• 蔡司（德国）
• 海德堡工程（德国）
• 拓普康医疗系统（美国）
• RetinAI（瑞士）
• Remidio 创新解决方案（印度）

重点产业发展

2025 年 2 月：AEYE Health 与 Topcon Healthcare 合作，揭示了使用人工智能进行自主糖尿病视网膜病变筛查的潜力。配备 Topcon NW500 视网膜相机的 AEYE-DS 系统具有 100% 成像能力、高灵敏度和特异性，无需散瞳。这是因为它能够促进便捷的获取、提高现场筛查率并提高全球糖尿病视网膜病变筛查的依从性。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。 在基于人工智能的诊断技术的进步、糖尿病患病率的增加以及对早期检测解决方案的需求不断增长的推动下，糖尿病视网膜病变 (DR) 分析软件市场正在经历快速增长。由人工智能驱动的 DR 筛查提高了诊断准确性，实现了实时评估，并通过远程医疗和基于智能手机的成像增强了可及性。尽管面临初始成本高和偏远地区访问受限等挑战，深度学习和成像技术的持续创新继续扩大市场机会。主要行业参与者正在投资自动化、高精度 DR 分析工具，以确保早期干预并改善患者治疗结果。随着全球采用率的不断提高，该市场将彻底改变糖尿病眼保健并防止视力丧失。