Se espera que el mercado de equipos de angiografía por tomografía de coherencia óptica de Oriente Medio y África alcance los 15,47 millones de dólares en 2028, desde los 10,72 millones de dólares de 2021; se estima que crecerá a una tasa compuesta anual del 5,4% de 2021 a 2028.

El crecimiento del mercado se debe a la creciente prevalencia de trastornos relacionados con los ojos. y el creciente uso de la inteligencia artificial en la angiografía por tomografía de coherencia óptica. Sin embargo, se espera que la falta de profesionales capacitados y los desafíos del sistema restrinjan el crecimiento del mercado durante el período de pronóstico.

La creciente prevalencia de trastornos oculares ha alentado a los actores del mercado de equipos de angiografía a adoptar tecnologías avanzadas como inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) para el desarrollo de dispositivos avanzados de imágenes OCT. La integración de ML y DL a la angiografía OCT proporciona información sobre nuevas señales patológicas que podrían beneficiar el tratamiento clínico de las enfermedades de la retina. Las técnicas de DL se utilizan cada vez más para analizar imágenes médicas. Según la aplicación objetivo, modelos prometedores basados en IA desarrollados para oftalmología han incorporado varios tipos de imágenes que ayudan a predecir la retinopatía diabética, el diagnóstico de glaucoma y la degeneración macular relacionada con la edad. Los estudios sugieren que el análisis basado en DL de las imágenes de angiografía OCT obtenidas en el entorno preoperatorio puede ayudar a crear sistemas de apoyo decisivos y prometedores. Además, la evaluación basada en imágenes de angiografía OCT mediante algoritmos DL permite la detección eficaz de enfermedades, la predicción del pronóstico y el control de la calidad de las imágenes. Como resultado, la incorporación de la tecnología DL podría mejorar potencialmente la precisión de la evaluación de enfermedades y la eficiencia del flujo de trabajo clínico, además de ayudar al diagnóstico temprano de la RD. Los modelos basados en DL se entrenan con diferentes tipos de información procedente de imágenes de angiografía OCT y OCT convencionales. Los avances en DL también han mejorado el análisis de imágenes de angiografía OCT de última generación, incluidas las capas de la retina y la segmentación del área avascular, y la evaluación de la calidad de la imagen. Además, el control de la calidad de la imagen es esencial para una evaluación precisa de la enfermedad en imágenes de angiografía OCT.

En 2019, Kauer et al. propuso una red automática de evaluación de calidad basada en Computational Neural Network (CNN) para evaluar la calidad de los escaneos OCTA, y el modelo basado en DL logró una precisión del 99,5% para clasificar la imagen como buena, mala, superior y baja calidad. Los métodos DL se emplearon en muchas aplicaciones clínicas de tareas de clasificación, como la clasificación DR y la clasificación AMD. Para la clasificación de AMD, Thakoor et al. presentó un interesante estudio en 2021 utilizando una CNN 3D personalizada y una pila de imágenes 2D de capas de interés de la retina como entrada. Al utilizar un método de clasificación de dos clases (NV-AMD versus saludable), se encontró que la precisión de la clasificación era bastante alta (93,4%).

La máquina de vectores de soporte (SVM) es el método de aprendizaje automático más común encontrado para la clasificación de imágenes de angiografía OCT. Se utiliza para la detección de enfermedades únicas, como la RD y el glaucoma, y también se emplea para la estadificación de la RD. Los otros clasificadores incluían redes neuronales (NN) y un árbol de aumento de gradiente, es decir, XGBoost. Los métodos de clasificación ML se utilizaron en todas las aplicaciones clínicas, incluida la clasificación y estadificación de DR, la clasificación de glaucoma, la clasificación de AMD y la clasificación de retinopatía falciforme (SCR). Para la clasificación de AMD, en 2018, Alfahaid et al. Se utilizó una característica de textura de patrón binario local uniforme, invariante de rotación, calculada en 184 imágenes junto con un clasificador KNN para obtener una precisión máxima del 100% considerando la capa coriocapilar y una precisión del 89% para todas las capas. En 2021, Abdelsalam et al. presentó los resultados más prometedores para la clasificación DR utilizando el cálculo de parámetros multifractales con un clasificador SVM que mostró una precisión del 98,5 %.

Por lo tanto, la IA destacada puede ayudar potencialmente a interpretar casos desafiantes y garantizar la mayor precisión diagnóstica posible. Además, el uso combinado de angiografía por IA y OCT mejorará significativamente el diagnóstico temprano de los cambios diabéticos en los trastornos de la retina.

Ingresos del mercado de equipos de angiografía por tomografía de coherencia óptica de Oriente Medio y África y pronóstico hasta 2028 (millones de dólares estadounidenses)

SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE EQUIPOS DE ANGIOGRAFÍA POR TOMOGRAFÍA DE COHERENCIA ÓPTICA DE ORIENTE MEDIO Y ÁFRICA

Mercado de equipos de angiografía por tomografía de coherencia óptica de Oriente Medio y África, según el tipo , se ha bifurcado en tipo portátil y tipo de mesa. El mercado de equipos de angiografía por tomografía de coherencia óptica de Oriente Medio y África, según el usuario final, se segmenta en hospitales, clínicas y otros. Geográficamente, el mercado de equipos de angiografía por tomografía de coherencia óptica de Oriente Medio y África se divide en Emiratos Árabes Unidos, Arabia Saudita, África Saudita y el resto de Oriente Medio y África.

Carl Zeiss AG, Canon Inc., Michelson Diagnostics Ltd., Alcon Inc. y Topcon Corporation se encuentran entre las empresas líderes que operan en el sector óptico

Middle East and Africa Optical Coherence Tomography Angiography Equipment Strategic Insights

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Middle East and Africa Optical Coherence Tomography Angiography Equipment Regional Insights

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