全球AI驱动的视网膜图像分析市场规模预计显著扩大，到2033年将达到约94亿美元，相比2023年的26.5亿美元大幅增长。这一复合年增长率（CAGR）为13.5%，从2024年到2033年，主要由眼科领域内的人工智能（AI）技术进步推动。
技术革新是该领域的主要增长驱动力之一。例如，斯坦福大学人工视网膜项目（Stanford Artificial Retina Project）展示了利用AI改善视网膜疾病患者（如黄斑变性）视觉感知的重大进展。该项目采用复杂的芯片植入物和特制眼镜，将人工视觉与自然视觉结合，标志着向更集成和功能性的视觉修复技术迈进了一大步。
另一个增长因素是视网膜健康监测技术的普及和易用性提高。例如，约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室和威尔默眼科研究所开发的“视网膜自拍”眼镜（Retinal Selfie），使家庭视网膜成像成为可能。这项技术不仅扩大了关键成像技术的可及性，还支持大量数据集的积累，这些数据对于训练AI系统至关重要，有可能改变各种疾病的诊断和治疗方法。
该领域的合作也促进了创新。工程师、临床医生和研究人员之间的合作有助于开发更精确的AI模型，以解释复杂的视觉数据，从而提高临床环境中视网膜成像的准确性和实用性。此外，医学领域（包括眼科）中AI应用的资金和研究支持增加，为新技术的发展及其从实验室到临床应用的过渡提供了必要的资源。
最近的里程碑也突显了该行业的增长。2024年5月，Notal Vision获得了FDA对其SCANLY家庭OCT设备的De Novo授权，用于监测湿性年龄相关性黄斑变性（nvAMD），以增强个性化护理。同样，DIAGNOS Inc.于2023年10月推出了一项高级筛查计划，使用其FLAIRE AI平台改进糖尿病和高血压患者的视网膜疾病诊断和监测。此外，RetinAI Medical AG于2022年12月推出了Discovery CORE™软件，该软件集成了AI进行视网膜液体和层分割，提高了医学研究的效率。
这些发展表明，AI驱动的视网膜图像分析行业有着强劲的增长轨迹，有望提升诊断能力，并为视网膜疾病患者提供更加个性化的治疗选择。
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