癌症筛查

全球皮肤癌诊断市场规模在2025年估值为89.7亿美元，预计将从2026年的94.2亿美元增长到2034年的约139.6亿美元，2025年至2034年的复合年增长率为5.04%。市场增长受到全球皮肤癌发病率上升、早期检测意识增强、诊断技术进步以及基于人工智能的成像工具日益普及的推动。

• 北美在2024年以最大份额主导皮肤癌诊断市场
• 亚太地区预计在2025年至2034年间增长最快
• 按癌症类型划分，基底细胞癌细分市场在2024年以38%的份额主导市场
• 按癌症类型划分，黑色素瘤细分市场预计在预测期内以最快的复合年增长率增长
• 按诊断测试/技术划分，视觉检查和皮肤镜检查细分市场在2024年占据34%的市场份额
• 按诊断测试/技术划分，分子和基因测试细分市场预计在未来几年以最高的复合年增长率增长
• 按诊断工具/设备划分，活检仪器细分市场在2024年以31%的份额领先市场
• 按诊断工具/设备划分，分子诊断试剂盒细分市场预计在预测期内以最高的复合年增长率扩张
• 按最终用户划分，医院和癌症中心细分市场在2024年贡献了42%的最大市场份额
• 按最终用户划分，家庭和远程皮肤病学平台细分市场可能在预测期内以显著的复合年增长率增长

• 2024年市场规模：85.4亿美元
• 2025年市场规模：89.7亿美元
• 2034年预测市场规模：139.6亿美元
• 复合年增长率（2025-2034）：5.04%
• 2024年最大市场：北美
• 增长最快市场：亚太地区

皮肤癌诊断市场包括用于早期检测和确认恶性和癌前皮肤病变的工具、检测和设备。它包括传统方法，如视觉检查和活检，以及先进的成像、分子诊断和基于人工智能的筛查。黑色素瘤和非黑色素瘤癌症发病率的上升，加上对早期检测的日益重视，正在推动采用。技术进步，特别是在分子检测、数字皮肤镜检查和远程皮肤病学方面，正在重塑市场。

人工智能通过提高诊断的速度、准确性和可及性，正在显著改变皮肤癌诊断市场。先进的算法，特别是深度学习模型，正在被训练以与皮肤科医生相当的准确性检测黑色素瘤和其他皮肤癌。人工智能驱动的工具，如皮肤镜检查分析应用程序和图像识别系统，能够实现早期检测并有助于减少诊断错误。这些技术还支持远程皮肤病学服务，使皮肤癌筛查在偏远或服务不足的地区更加可及。因此，人工智能不仅改善了临床结果，还推动了皮肤病学护理的效率和可扩展性。

行业增长概述：在黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌全球发病率上升、公众意识增强以及对无创筛查方法需求的推动下，皮肤癌诊断市场预计在2025年至2034年间将实现大幅增长。高增长细分领域包括人工智能驱动的成像系统和分子诊断，与传统视觉检查相比，它们提高了准确性并实现了更早的检测。

人工智能和数字成像彻底改变皮肤病学：皮肤病学诊断的一个关键趋势是数字工具和人工智能的整合。研发重点在于用于自动分析的复杂成像和人工智能算法。该技术旨在通过即时、数据驱动的洞察力提高诊断准确性、标准化结果并简化临床工作流程。

皮肤癌是全球最常见的癌症，每年新增病例超过所有其他癌症的总和。幸运的是，如果早期发现，大多数皮肤癌都是高度可治疗的。挑战在于在它们扩散之前发现它们。对于最危险的皮肤癌类型黑色素瘤，早期诊断的五年生存率超过95%，但一旦转移，生存率急剧下降至约30%（美国癌症协会，2024年）。

AI系统基于深度学习算法构建，这是一种机器学习形式，计算机通过处理大量图像来学习模式。对于皮肤癌检测，AI在包含数百万张皮肤病变照片的数据库上进行训练，这些照片由皮肤科医生标记并经活检确认。
当呈现新图像时，AI将病变与其学习到的模式进行比较，并计算恶性概率。在临床环境中，这个概率可以帮助皮肤科医生决定是否需要进行活检。

在皮肤科诊所中，AI被整合到数字皮肤镜系统中。当皮肤科医生拍摄痣的图像时，AI软件会立即分析并提供恶性风险评分。皮肤科医生然后将这些信息与他们自己的临床判断结合使用。

除了诊所，AI也进入了消费者健康领域。几款智能手机应用允许用户拍摄痣的照片并接收风险评估。虽然这些工具可以提高意识，但它们的可靠性各不相同。

AI在皮肤癌检测中为患者提供了几个潜在优势。
首先，它改善了早期检测，这是生存的最重要因素。通过分析肉眼看不见的细微模式，AI可以帮助在癌症扩散之前发现它们。其次，它减少了假阳性。许多患者接受了活检，结果却是良性的。通过使风险评估更加准确，AI减少了不必要的程序、疤痕和焦虑。
第三，它提供了更快的结果。患者可能立即获得评估结果，而不是等待数天的专家审查。最后，AI扩大了获得护理的机会。在皮肤科医生较少的地区，AI辅助筛查可以帮助非专科医生识别可疑病变，从而实现早期转诊和治疗。

尽管前景广阔，但AI也有局限性。

AI依赖于训练数据的质量和多样性。许多早期系统主要针对较浅肤色进行训练，导致在检测较深肤色类型的癌症时准确性较低（Adamson & Smith，2018年，《JAMA皮肤病学》）。
这引发了关于癌症护理公平性的担忧。目前正在努力创建更具包容性的数据集。