O Mercado de IA em Radiologia: De USD 1.67 Bilhão Para USD 26.23 Bilhões Até 2034
CAGR acima de 35%. Bilhões em investimento. Mas onde exatamente esse crescimento vai se materializar — e o que ele significa para o radiologista na prática diária? Análise baseada em dados publicados e 26 estudos de validação em TC.
Por Natan, Fundador
O International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery publicou em novembro de 2025 uma análise de mercado que projeta o segmento de IA em radiologia de USD 1.67 bilhão em 2024 para USD 26.23 bilhões até 2034, representando um CAGR superior a 35%. Paralelamente, a iRADIOLOGY (Wiley) publicou em dezembro de 2025 uma revisão de 26 estudos sobre IA em tomografia computadorizada, demonstrando melhorias consistentes em sensibilidade e especificidade diagnóstica.
Esses dois dados — crescimento de mercado e evidência clínica — precisam ser lidos em conjunto. O mercado não cresce por entusiasmo tecnológico sozinho. Cresce porque existe evidência crescente de que IA, quando bem implementada, resolve problemas reais. Mas a distância entre “evidência crescente” e “evidência madura” ainda é significativa.
Projeções de mercado — IA em radiologia
Onde o Crescimento Se Concentra
O erro mais comum na leitura de projeções de mercado é tratar “IA em radiologia” como um bloco monolítico. Na realidade, o mercado é fragmentado em segmentos com maturidades e taxas de crescimento muito diferentes.
Workflow e produtividade (maior CAGR)
Ferramentas de triagem por prioridade, auto-routing de exames, estruturação automática de laudos e otimização de worklists. Este segmento cresce mais rápido porque resolve a dor mais urgente: a sobrecarga de volume. ROI mensurável e adoção rápida.
Detecção e auxílio diagnóstico (maior volume absoluto)
Algoritmos de CAD para detecção de nódulos, fraturas, hemorragias e outras patologias. O segmento com maior número de produtos no mercado (873+ aprovados pelo FDA), mas com crescimento mais moderado devido a preocupações com evidência clínica e saturação competitiva.
Quantificação e biomarcadores (maior potencial disruptivo)
Análise quantitativa de composição corporal, escore de cálcio coronário automatizado, volumetria cerebral e extração de biomarcadores oportunísticos de exames de rotina. Menor volume atual, mas com potencial transformador para medicina preventiva.
Reconstrução de imagem e qualidade (integração vertical)
Deep learning para reconstrução de TC de baixa dose, aceleração de RM e otimização de dose. Este segmento é dominado pelos fabricantes de equipamentos (Siemens, GE, Philips, Canon) que integram IA diretamente no hardware.
O Horizonte 2026-2028: Foco em Workflow e Qualidade
A análise do International Journal of CARS identifica que o período 2026-2028 será dominado por dois vetores de crescimento: otimização de workflow e melhoria de qualidade diagnóstica. Não por coincidência, são os dois domínios com ROI mais imediato e mensurável.
"O mercado de IA em radiologia nos próximos três anos não será definido pela tecnologia mais sofisticada, mas pela tecnologia que resolve os problemas mais urgentes do radiologista no dia a dia."
Isso explica por que ferramentas de produtividade para laudos — ditado contextual, estruturação automática, sugestões inteligentes — representam o segmento com crescimento mais acelerado. O radiologista que lauda 200+ exames por dia não precisa de mais um algoritmo de detecção. Precisa de ferramentas que tornem o processo de laudar mais rápido, mais preciso e menos exaustivo.
O Que 26 Estudos em TC Revelam
A revisão da iRADIOLOGY (Wiley, dezembro de 2025) analisou 26 estudos sobre IA aplicada à tomografia computadorizada, abrangendo múltiplas indicações clínicas e comparando performance de algoritmos com radiologistas.
Síntese dos 26 estudos em TC (iRADIOLOGY 2025)
O padrão é claro: IA consistentemente melhora a sensibilidade do radiologista, especialmente em achados incidentais e achados sutis que podem ser perdidos em leituras de alto volume. A melhoria em fraturas vertebrais (+8-20%) é particularmente significativa, dado que fraturas por insuficiência são um dos achados mais subdiagnosticados em TC.
O Modelo de Negócio Que Está Emergindo
O crescimento projetado não é apenas sobre tecnologia. É sobre uma mudança fundamental no modelo de negócio da radiologia:
De licença por produto
Modelo tradicional: pagar por algoritmo individual. Problema: fragmentação, múltiplos fornecedores, integração complexa. Tendência: declínio progressivo.
Para plataforma integrada
Modelo emergente: plataformas que integram múltiplas capacidades de IA em um workflow unificado. Pagamento por uso ou assinatura. Tendência: crescimento acelerado.
Essa mudança tem implicações diretas para o radiologista: em vez de avaliar dezenas de algoritmos individuais, a decisão será sobre qual plataforma integrada adotar. E o critério de escolha não será apenas performance diagnóstica, mas integração com workflow, impacto em produtividade e capacidade de adaptação ao contexto clínico local.
O Mercado Brasileiro: Oportunidades e Desafios
O Brasil é o maior mercado de saúde da América Latina e um dos que mais cresce em adoção de telerradiologia. A combinação de alta demanda por exames, escassez de especialistas em regiões remotas e crescimento das clínicas de médio porte cria um cenário ideal para adoção de IA em radiologia.
Oportunidade no mercado brasileiro
Porém, desafios específicos do mercado brasileiro devem ser considerados: regulamentação ANVISA para SaMD ainda em amadurecimento, necessidade de validação com dados locais, infraestrutura de conectividade variável e sensibilidade de preço que exige modelos comerciais adaptados. Soluções importadas sem adaptação ao contexto brasileiro tendem a fracassar.
"O radiologista que entende o mercado de IA não é apenas um clínico melhor informado. É um profissional que pode influenciar as decisões de adoção tecnológica na sua instituição — em vez de ser passageiro das decisões de outros."
Referências
- 1. MarketsandMarkets. Radiology AI Market — Global Forecast to 2030. 2025. (USD 0.76B → USD 2.27B, CAGR 24.5%)
- 2. Lawrence R, et al. Artificial intelligence for diagnostics in radiology practice: a rapid systematic scoping review (140 studies). eClinicalMedicine. 2025;83:103228. DOI: 10.1016/j.eclinm.2025.103228
- 3. Muehlematter UJ, et al. Approval of AI/ML-based medical devices in the USA and Europe (2015–20). Lancet Digital Health. 2021;3:e195-e203. DOI: 10.1016/S2589-7500(20)30292-2
- 4. Grand View Research. AI in Radiology Market Analysis and Segment Forecasts. 2025.
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