Previsioni di mercato delle apparecchiature per angiografia per tomografia a coerenza ottica per Medio Oriente e Africa fino al 2028: impatto del COVID-19 e analisi regionale per tipo (tipo da tavolo e tipo portatile) e utente finale (ospedali, cliniche e altri)

Si prevede che il mercato delle apparecchiature angiografiche per tomografia a coerenza ottica in Medio Oriente e Africa raggiungerà i 15,47 milioni di dollari entro il 2028 rispetto ai 10,72 milioni di dollari del 2021; si stima che crescerà a un CAGR del 5,4% dal 2021 al 2028.

La crescita del mercato è dovuta alla crescente prevalenza di disturbi legati agli occhi e il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’angiografia con tomografia a coerenza ottica. Tuttavia, si prevede che la mancanza di professionisti qualificati e le sfide del sistema limiteranno la crescita del mercato durante il periodo di previsione.

La crescente prevalenza dei disturbi oculari ha incoraggiato gli operatori del mercato delle apparecchiature per angiografia ad adottare tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale (AI), l’apprendimento automatico (ML) e l’apprendimento profondo (DL) per lo sviluppo di dispositivi avanzati di imaging OCT. L\'integrazione di ML e DL nell\'angiografia OCT fornisce informazioni su nuovi segnali patologici che potrebbero favorire la gestione clinica delle malattie retiniche. Le tecniche DL vengono sempre più utilizzate per l\'analisi delle immagini mediche. In base all’applicazione target, promettenti modelli basati sull’intelligenza artificiale sviluppati per l’oftalmologia hanno incorporato vari tipi di imaging, che aiutano a prevedere la retinopatia diabetica, la diagnosi del glaucoma e la degenerazione maculare legata all’età. Gli studi suggeriscono che l\'analisi basata su DL delle immagini angiografiche OCT ottenute in ambito preoperatorio può aiutare a creare promettenti sistemi di supporto decisivi. Inoltre, la valutazione basata sulle immagini dell’angiografia OCT mediante algoritmi DL consente un rilevamento efficace della malattia, una previsione della prognosi e un controllo della qualità dell’immagine. Di conseguenza, l’incorporazione della tecnologia DL potrebbe potenzialmente migliorare l’accuratezza della valutazione della malattia e l’efficienza del flusso di lavoro clinico, oltre a favorire la diagnosi precoce della DR. I modelli basati su DL vengono addestrati con diversi tipi di input provenienti da immagini angiografiche OCT e angiografiche OCT convenzionali. I progressi nel DL hanno anche migliorato l\'analisi all\'avanguardia delle immagini dell\'angiografia OCT, compresi gli strati retinici e la segmentazione dell\'area avascolare, nonché la valutazione della qualità dell\'immagine. Inoltre, il controllo della qualità delle immagini è essenziale per una valutazione accurata della malattia sulle immagini dell\'angiografia OCT.

Nel 2019, Kauer et al. ha proposto una rete di valutazione automatica della qualità basata sulla rete neurale computazionale (CNN) per valutare la qualità delle scansioni OCTA e il modello basato su DL ha raggiunto una precisione del 99,5% per classificare l\'immagine come buona, cattiva, superiore e bassa. I metodi DL sono stati impiegati in molte applicazioni cliniche di compiti di classificazione, come la classificazione DR e la classificazione AMD. Per la classificazione AMD, Thakoor et al. ha presentato uno studio interessante nel 2021 utilizzando una CNN 3D personalizzata e una pila di immagini 2D di strati retinici di interesse come input. Utilizzando un metodo di classificazione a due classi (NV-AMD vs. sano), l\'accuratezza della classificazione è risultata piuttosto elevata (93,4%).

Support Vector Machine (SVM) è il metodo di apprendimento automatico più comune trovato per la classificazione delle immagini dell\'angiografia OCT. Viene utilizzato per il rilevamento di singole malattie, come la DR e il glaucoma, e anche per la stadiazione della DR. Gli altri classificatori includevano reti neurali (NN) e un albero di potenziamento del gradiente, ovvero XGBoost. I metodi di classificazione ML sono stati utilizzati in tutte le applicazioni cliniche, tra cui la classificazione e stadiazione DR, la classificazione del glaucoma, la classificazione AMD e la classificazione della retinopatia falciforme (SCR). Per la classificazione AMD, nel 2018, Alfahaid et al. è stata utilizzata una funzione di trama del modello binario locale uniforme, invariante alla rotazione, calcolata su 184 immagini accoppiate con un classificatore KNN per ottenere una precisione massima del 100% considerando lo strato coriocapillare e una precisione dell\'89% per tutti gli strati. Nel 2021, Abdelsalam et al. ha presentato i risultati più promettenti per la classificazione DR utilizzando il calcolo dei parametri multifrattali con un classificatore SVM che ha mostrato una precisione del 98,5%.

Pertanto, l\'intelligenza artificiale evidenziata può potenzialmente aiutare a interpretare casi difficili e garantire la massima accuratezza diagnostica possibile. Inoltre, l\'uso combinato dell\'angiografia AI e OCT migliorerà significativamente la diagnosi precoce dei cambiamenti diabetici nei disturbi retinici.

Entrate e previsioni del mercato delle apparecchiature per angiografia per tomografia a coerenza ottica in Medio Oriente e Africa fino al 2028 (milioni di dollari)

SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DELLE ATTREZZATURE PER angiografia per tomografia a coerenza ottica in MEDIO ORIENTE E AFRICA

Il mercato delle apparecchiature per angiografia per tomografia a coerenza ottica in Medio Oriente e Africa, in base al tipo , è stato biforcato in tipo portatile e tipo da tavolo. Il mercato delle apparecchiature per angiografia per tomografia a coerenza ottica in Medio Oriente e Africa, in base all’utente finale, è segmentato in ospedali, cliniche e altri. Geograficamente, il mercato delle apparecchiature per angiografia tomografia a coerenza ottica del Medio Oriente e dell\'Africa è suddiviso in Emirati Arabi Uniti, Arabia Saudita, Africa Saudita e Resto del Medio Oriente e dell\'Africa.

Carl Zeiss AG, Canon Inc., Michelson Diagnostics Ltd., Alcon Inc. e Topcon Corporation sono tra le aziende leader che operano nel

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