Marktprognose für optische Kohärenztomographie-Angiographiegeräte für den Nahen Osten und Afrika bis 2028 – Auswirkungen von COVID-19 und regionale Analyse nach Typ (Tischtyp und Handheld-Typ) und Endbenutzer (Krankenhäuser, Kliniken und andere)

Der Markt für optische Kohärenztomographie-Angiographiegeräte im Nahen Osten und Afrika wird bis 2028 voraussichtlich 15,47 Millionen US-Dollar erreichen, gegenüber 10,72 Millionen US-Dollar im Jahr 2021; Von 2021 bis 2028 wird ein durchschnittliches jährliches Wachstum von 5,4 % erwartet.

Das Wachstum des Marktes ist auf die steigende Prävalenz von Augenerkrankungen zurückzuführen und zunehmender Einsatz künstlicher Intelligenz in der optischen Kohärenztomographie-Angiographie. Es wird jedoch erwartet, dass der Mangel an qualifizierten Fachkräften und Systemherausforderungen das Marktwachstum im Prognosezeitraum einschränken werden.

Die zunehmende Prävalenz von Augenerkrankungen hat die Marktteilnehmer für Angiographiegeräte zur Übernahme ermutigt fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) für die Entwicklung fortschrittlicher OCT-Bildgebungsgeräte. Die Integration von ML und DL in die OCT-Angiographie liefert Einblicke in neue pathologische Signale, die der klinischen Behandlung von Netzhauterkrankungen zugute kommen könnten. DL-Techniken werden zunehmend zur Analyse medizinischer Bilder eingesetzt. Basierend auf der Zielanwendung haben vielversprechende KI-basierte Modelle, die für die Augenheilkunde entwickelt wurden, verschiedene Arten der Bildgebung integriert, die dabei helfen, diabetische Retinopathie, Glaukomdiagnose und altersbedingte Makuladegeneration vorherzusagen. Studien deuten darauf hin, dass die DL-basierte Analyse von präoperativ gewonnenen OCT-Angiographiebildern dazu beitragen kann, vielversprechende entscheidende Unterstützungssysteme zu schaffen. Darüber hinaus ermöglicht die bildbasierte Auswertung der OCT-Angiographie durch DL-Algorithmen eine effektive Krankheitserkennung, Prognosevorhersage und Bildqualitätskontrolle. Infolgedessen könnte die Integration der DL-Technologie möglicherweise die Genauigkeit der Krankheitsbewertung und die Effizienz des klinischen Arbeitsablaufs verbessern und gleichzeitig die Frühdiagnose von DR unterstützen. DL-basierte Modelle werden mit verschiedenen Arten von Eingaben aus konventionellen OCT- und OCT-Angiographiebildern trainiert. Fortschritte in der DL haben auch die hochmoderne OCT-Angiographie-Bildanalyse verbessert, einschließlich der Segmentierung von Netzhautschichten und avaskulären Bereichen sowie der Beurteilung der Bildqualität. Darüber hinaus ist die Kontrolle der Bildqualität für eine genaue Krankheitsbewertung auf OCT-Angiographiebildern unerlässlich.

Im Jahr 2019 haben Kauer et al. schlug ein automatisches Qualitätsbewertungsnetzwerk basierend auf Computational Neural Network (CNN) vor, um die Qualität von OCTA-Scans zu bewerten, und das DL-basierte Modell erreichte eine Genauigkeit von 99,5 %, um das Bild in gute, schlechte, obere und niedrige Qualität zu klassifizieren. Die DL-Methoden wurden in vielen klinischen Anwendungen von Klassifizierungsaufgaben eingesetzt, beispielsweise in der DR-Klassifizierung und der AMD-Klassifizierung. Für die AMD-Klassifikation haben Thakoor et al. stellte 2021 eine interessante Studie vor, bei der ein maßgeschneidertes 3D-CNN und ein Stapel von 2D-Bildern der interessierenden Netzhautschichten als Eingabe verwendet wurden. Durch die Verwendung einer Zwei-Klassen-Klassifizierungsmethode (NV-AMD vs. gesund) wurde festgestellt, dass die Klassifizierungsgenauigkeit recht hoch ist (93,4 %).

Support Vector Machine (SVM) ist die gebräuchlichste maschinelle Lernmethode für die Klassifizierung von OCT-Angiographiebildern. Es wird zur Erkennung einzelner Krankheiten wie DR und Glaukom sowie zur DR-Stadieneinteilung eingesetzt. Zu den anderen Klassifikatoren gehörten neuronale Netze (NNs) und ein Gradient-Boosting-Baum, also XGBoost. Die ML-Klassifizierungsmethoden wurden in allen klinischen Anwendungen verwendet, einschließlich DR-Klassifizierung und Stadieneinteilung, Glaukom-Klassifizierung, AMD-Klassifizierung und Sichelzellen-Retinopathie (SCR)-Klassifizierung. Für die AMD-Klassifizierung haben Alfahaid et al. im Jahr 2018 verwendete rotationsinvariante, einheitliche lokale binäre Mustertexturmerkmale, die auf 184 Bildern berechnet wurden, gekoppelt mit einem KNN-Klassifikator, um eine maximale Genauigkeit von 100 % unter Berücksichtigung der Choriocapillaris-Schicht und eine Genauigkeit von 89 % für alle Schichten zu erhalten. Im Jahr 2021 haben Abdelsalam et al. präsentierte die vielversprechendsten Ergebnisse für die DR-Klassifizierung unter Verwendung der multifraktalen Parameterberechnung mit einem SVM-Klassifikator, die eine Genauigkeit von 98,5 % zeigten.

Daher kann die hervorgehobene KI potenziell dabei helfen, schwierige Fälle zu interpretieren und sicherzustellen höchstmögliche diagnostische Genauigkeit. Darüber hinaus wird der kombinierte Einsatz von KI und OCT-Angiographie die Frühdiagnose diabetischer Veränderungen bei Netzhauterkrankungen deutlich verbessern.

 Umsatz und Prognose für den Markt für optische Kohärenztomographie-Angiographiegeräte im Nahen Osten und Afrika bis 2028 (in Mio. US-Dollar)

Marktsegmentierung für optische Kohärenztomographie-Angiographiegeräte im Nahen Osten und Afrika

Der Markt für optische Kohärenztomographie-Angiographiegeräte im Nahen Osten und Afrika, basierend auf Typ , wurde in Handheld-Typ und Tischtyp unterteilt. Der Markt für optische Kohärenztomographie-Angiographiegeräte im Nahen Osten und in Afrika ist je nach Endbenutzer in Krankenhäuser, Kliniken und andere unterteilt. Geografisch ist der Markt für optische Kohärenztomographie-Angiographiegeräte im Nahen Osten und Afrika in die Vereinigten Arabischen Emirate, Saudi-Arabien, Saudi-Afrika und den Rest des Nahen Ostens und Afrikas unterteilt.

Carl Zeiss AG, Canon Inc., Michelson Diagnostics Ltd., Alcon Inc. und Topcon Corporation gehören zu den führenden Unternehmen, die im Nahen Osten und in Afrika im Bereich Optik tätig sind Markt für Kohärenztomographie-Angiographiegeräte.

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