انقلاب رادیوژنومیک عصبی‌نگاری: چگونه سال 2025 نشانگر آغاز یک عصر جدید در تشخیص بیماری‌های مغزی مبتنی بر هوش مصنوعی و پزشکی شخصی خواهد بود. رشد بازار، فناوری‌های پیشرفته و چشم‌انداز آینده را کاوش کنید.

• خلاصه اجرایی: روندهای کلیدی و چشم‌انداز بازار (2025-2030)
• اندازه بازار، نرخ رشد و پیش‌بینی‌ها: رادیوژنومیک عصبی‌نگاری (2025-2030)
• نوآوری‌های فناوری: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و ادغام چند‌اومیک
• بازیکنان بزرگ و همکاری‌های استراتژیک (مانند Siemens Healthineers، GE Healthcare، Philips Healthcare)
• کاربردهای بالینی: انکولوژی، نورولوژی و فراتر از آن
• چشم‌انداز نظارتی و ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• چشم‌انداز سرمایه‌گذاری: تأمین مالی، ادغام و خرید، و اکوسیستم استارتاپ‌ها
• چالش‌ها: استانداردسازی داده‌ها، تعامل‌پذیری و پذیرش بالینی
• مطالعات موردی: استقرارها و نتایج واقعی
• چشم‌انداز آینده: روندها و فرصت‌های نوظهور و پیش‌بینی‌های بازار
• منابع و مراجع

خلاصه اجرایی: روندهای کلیدی و چشم‌انداز بازار (2025-2030)

رادیوژنومیک عصبی‌نگاری، رشته‌ای میان‌رشته‌ای که مدال‌های تصویربرداری پیشرفته را با داده‌های ژنومی برای بهتر توصیف کردن بیماری‌های عصبی مرتبط می‌کند، انتظار می‌رود بین سال‌های 2025 تا 2030 شاهد رشد و تحولی چشمگیر باشد. همگرایی فناوری‌های تصویربرداری با وضوح بالا، هوش مصنوعی (AI) و توالی‌یابی نسل بعدی در حال ایجاد یک تغییر پارادایمی در تحقیق و عمل بالینی است. این خلاصه اجرایی روندها و چشم‌انداز بازار رادیوژنومیک عصبی‌نگاری در پنج سال آینده را برجسته می‌کند.

یکی از روندهای اصلی، ادغام روزافزون تحلیل تصاویر مبتنی بر هوش مصنوعی با پروفایلی ژنومی است. ارائه‌دهندگان فناوری‌های تصویربرداری پیشرو مانند Siemens Healthineers، GE HealthCare و Canon Medical Systems در حال گسترش پرتفولیوی عصبی‌نگاری خود با سیستم‌های MRI و PET/CT پیشرفته‌ای هستند که قادر به تولید داده‌های با کیفیت بالا مناسب برای تحلیل رادیوژنومیک می‌باشند. این شرکت‌ها همچنین در حال سرمایه‌گذاری در پلتفرم‌های ابری و الگوریتم‌های AI برای تسهیل ادغام داده‌های چند‌مدالی هستند که اجازه می‌دهد توصیف دقیق‌تری از تومورها و پیش‌بینی پاسخ به درمان به دست آید.

در سمت ژنومیک، سازمان‌هایی چون Illumina و Thermo Fisher Scientific به پیشرفت فناوری‌های توالی‌یابی ادامه می‌دهند و تحلیل ژنومی جامع‌تری را در دسترس و مقرون به صرفه‌تر می‌کنند. هم‌افزایی بین این پلتفرم‌های ژنومی و داده‌های عصبی‌نگاری پیش‌بینی می‌شود که شتاب‌دهنده کشف نشانگرهای زیستی، به‌ویژه برای شرایط پیچیده‌ای مانند گلیوبلاستوما و سایر تومورهای مغزی باشد.

ابتکارات همکاری بین مراکز پزشکی دانشگاهی، صنعت و کنسرسیوم‌ها نیز در حال شکل‌دهی به این چشم‌انداز است. به عنوان مثال، موسسات ملی بهداشت (NIH) و ابتکار تحقیقات مغزی از طریق پیشرفت فناوری‌های نوآورانه (BRAIN) از اشتراک‌گذاری داده‌های بزرگ‌مقیاس و توسعه مجموعه‌های داده‌های رادیوژنومیک استاندارد شده حمایت می‌کنند، که برای آموزش مدل‌های AI محکم و اعتبارسنجی کاربردهای بالینی حیاتی هستند.

به دنبال آن، چشم‌انداز بازار رادیوژنومیک عصبی‌نگاری قوی به نظر می‌رسد. انتظار می‌رود پذیرش فرآیندهای کارآمد رادیوژنومیک از مراکز دانشگاهی فراتر رفته و به عمل بالینی روزمره گسترش یابد که این امر به وسعت پزشکی شخصی و بهبود نتایج بیمار هدایت می‌شود. نهادهای نظارتی به طور فزاینده‌ای راهنمایی‌هایی در مورد اعتبارسنجی و استفاده بالینی از ابزارهای تشخیصی مبتنی بر AI ارائه می‌دهند که باز هم از رشد بازار حمایت خواهد کرد. با این حال، چالش‌ها وجود دارد، از جمله نگرانی‌های حریم خصوصی داده‌ها، نیاز به پروتکل‌های استاندارد شده و ادغام جویش‌های چند‌اومیک.

خلاصه اینکه، دوره 2025 تا 2030 احتمالاً شاهد انتقال رادیوژنومیک عصبی‌نگاری از یک حوزه مبتنی بر تحقیق به یکی از ارکان نورولوژی دقیق خواهد بود که تحت‌پوشش نوآوری‌های فناوری، همکاری‌های بین‌سکتی و تأکید روزافزون بر مراقبت‌های فردی قرار دارد.

اندازه بازار، نرخ رشد و پیش‌بینی‌ها: رادیوژنومیک عصبی‌نگاری (2025-2030)

بازار رادیوژنومیک عصبی‌نگاری در حال حاضر انتظار رشد قابل توجهی را بین سال‌های 2025 تا 2030 دارد که به وسیله پیشرفت‌های سریع در هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین، و فناوری‌های تصویربرداری با توان بالا به جلو می‌رود. رادیوژنومیک که ویژگی‌های تصویربرداری کمی را با داده‌های ژنومی ادغام می‌کند، به طور فزاینده‌ای در انکولوژی عصبی برای توصیف تومور، پیش‌بینی و برنامه‌ریزی درمان شخصی اتخاذ می‌شود. اندازه بازار جهانی برای رادیوژنومیک عصبی‌نگاری پیش‌بینی می‌شود که با نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) قوی، با برآوردهایی بین 15٪ تا 20٪ سالیانه در پنج سال آینده رشد کند که نشان‌دهنده افزایش پذیرش کلینیکی و سرمایه‌گذاری‌های تحقیقاتی مداوم است.

عوامل کلیدی این رشد شامل افزایش شیوع تومورهای سیستم عصبی مرکزی (CNS)، نیاز به ابزارهای تشخیصی غیر تهاجمی و ادغام فرآیندهای رادیوژنومیک در عمل بالینی است. شرکت‌های بزرگ تصویربرداری پزشکی مانند GE HealthCare، Siemens Healthineers و Canon Medical Systems در حال حاضر در حال توسعه پلتفرم‌های MRI و CT پیشرفته با قابلیت‌های AI هستند که استخراج ویژگی‌های رادیومیک مرتبط با ژنومیک را تسهیل می‌کنند. این شرکت‌ها همچنین با مراکز دانشگاهی و شرکت‌های ژنومیک همکاری می‌کنند تا راه‌حل‌های یکپارچه‌ای ایجاد کنند که به تسهیل جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر داده‌ها کمک کند.

در سال 2025، انتظار می‌رود که آمریکای شمالی و اروپا به عنوان بزرگترین بازارها برای رادیوژنومیک عصبی‌نگاری باقی بمانند، به دلیل زیرساخت‌های خدمات درمانی مستقر، فعالیت‌های تحقیقاتی بالا و پذیرش زودهنگام پزشکی دقیق. با این حال، آسیا-پاسیفیک پیش‌بینی می‌شود که سریع‌ترین رشد را شاهد باشد که از افزایش سرمایه‌گذاری‌ها در فناوری‌های بهداشتی و گسترش ابتکارات تحقیقاتی ژنومیک پشتیبانی می‌کند. چشم‌انداز بازار همچنین به موجب ظهور ارائه‌دهندگان نرم‌افزار تخصصی مانند Ibex Medical Analytics و deepc، که در حال توسعه پلتفرم‌های مبتنی بر AI برای تحلیل داده‌های رادیوژنومیک و پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی هستند، تقویت می‌شود.

با نگاهی به سال 2030، انتظار می‌رود که بخش رادیوژنومیک عصبی‌نگاری از پیشرفت‌های نظارتی، استانداردسازی پروتکل‌های داده و ادغام داده‌های چند‌اومیک (شامل پروتئومیک و متابولومیک) با تصویربرداری بهره‌مند شود. همگرایی تصویربرداری، ژنومیک و AI احتمالاً تشخیص زودتر بیماری، پیش‌بینی دقیق‌تر و استراتژی‌های درمانی متناسب‌تر را امکان‌پذیر خواهد کرد که در نهایت منجر به بهبود نتایج بیمار خواهد شد. همانطور که این حوزه بالغ می‌شود، همکاری بین تولیدکنندگان تصویربرداری، شرکت‌های ژنومیک و ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی برای مقیاس‌دهی پذیرفته شدن و تحقق پتانسیل کامل رادیوژنومیک در عصبی‌نگاری حیاتی خواهد بود.

نوآوری‌های فناوری: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و ادغام چند‌اومیک

حوزه رادیوژنومیک عصبی‌نگاری در حال گذراندن تحولی سریع است که به وسیله نوآوری‌های فناوری در هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و ادغام داده‌های چند‌اومیک هدایت می‌شود. تا سال 2025، این پیشرفت‌ها قادر به ارائه بینش‌های بی‌نظیر به زیرساخت‌های مولکولی بیماری‌های عصبی، به ویژه تومورهای مغزی هستند، با ارتباط دادن فنو‌تیپ‌های تصویربرداری با پروفایل‌های ژنومی، ترنسکریپتومی و پروتئومیک.

الگوریتم‌های AI و ML اکنون به طور روتین بر روی مجموعه‌ داده‌های بزرگ رادیوژنیک مورد استفاده قرار می‌گیرند و ویژگی‌های تصویربرداری را استخراج می‌کنند—به اصطلاح امضاهای رادیومیک—که با جهش‌های ژنتیکی خاص یا زیرنوع‌های مولکولی همبسته هستند. مدل‌های یادگیری عمیق، به ویژه شبکه‌های عصبی کنولوشنی (CNN)، در پیش‌بینی نشانگرهای کلیدی مانند وضعیت جهش IDH و کدگذاری 1p/19q در گلیوم‌ها با استفاده از تنها اسکن‌های MRI غیر تهاجمی، دقت بالایی را نشان داده‌اند. شرکت‌هایی مانند Siemens Healthineers و GE HealthCare فعالانه در حال توسعه و ادغام ابزارهای رادیوژنومیک مبتنی بر AI در پلتفرم‌های تصویربرداری پیشرفته خود هستند تا فرآیندهای بالینی را تسریع بخشند و از تشخیص دقیق پشتیبانی کنند.

یکی از روندهای اصلی در سال 2025، ادغام داده‌های چند‌اومیک—ترکیب ژنومیک، ترنسکریپتومیک، پروتئومیک و متابولومیک—با ویژگی‌های تصویربرداری برای ایجاد مدل‌های جامع بیماری است. این رویکرد جامع با پلتفرم‌های ابری و راه‌حل‌های مدیریت داده از رهبران صنعتی مانند IBM و Microsoft تسهیل می‌شود، که زیرساخت محاسباتی لازم برای تحلیل داده‌های بزرگ و چند‌مدالی را فراهم می‌آورند. این پلتفرم‌ها به محققان و کلینیکی‌ها اجازه می‌دهند فنو‌تیپ‌های تصویربرداری را با داده‌های مولکولی همبسته کنند و شتاب‌دهنده کشف نشانگرهای زیستی و توسعه استراتژی‌های درمان شخصی باشند.

• تقسیم‌بندی خودکار و استخراج ویژگی: ابزارهای مبتنی بر AI اکنون قادر به خودکار کردن تقسیم‌بندی ضایعات مغزی و استخراج ویژگی‌های رادیومیک با بعد بالا هستند که تنوع واریانس بین ناظرین را کاهش داده و افزایش فراوانی را تقویت می‌کنند. Philips راه‌حل‌های رادیوژنومیک مبتنی بر AI را معرفی کرده است که به طور هماهنگ با سیستم‌های PACS بیمارستان ادغام می‌شوند و از تحقیقات رادیوژنومیک و تصمیم‌گیری بالینی پشتیبانی می‌کنند.
• یادگیری فدرال و حریم خصوصی داده‌ها: به منظور توجه به نگرانی‌های حریم خصوصی داده‌ها، رویکردهای یادگیری فدرال در حال پذیرش هستند که اجازه می‌دهند مدل‌های AI بر روی مجموعه‌های داده غیر متمرکز بدون به اشتراک‌گذاری اطلاعات حساس بیمار آموزش داده شوند. این موضوع به ویژه در رادیوژنومیک عصبی‌نگاری مهم است، جایی که همکاری بین موسسات برای توسعه مدل‌های محکم ضروری است.
• ترجمه بالینی و چشم‌انداز نظارتی: نهادهای نظارتی به طور فزاینده‌ای به ارزش بالینی ابزارهای رادیوژنومیک مبتنی بر AI توجه می‌کنند. انتظار می‌رود در چند سال آینده با توجه به نرم‌افزارهایی که تصویربرداری و داده‌های اومیک را ادغام می‌کنند، مجوزهای FDA و CE بیشتری صادر شود که راه را برای پذیرش بالینی گسترده‌تر هموار می‌کند.

به جلو می‌نگریم، انتظار می‌رود همگرایی AI، ML و ادغام چند‌اومیک، موج بعدی نوآوری‌ها را در رادیوژنومیک عصبی‌نگاری به جلو براند. تمرکز بر بهبود تفسیر مدل، گسترش مجموعه‌ داده‌های چند‌مدالی و اعتبارسنجی الگوریتم‌های پیش‌بینی در آزمایشات بالینی آینده خواهد بود که در نهایت به تشخیص غیر تهاجمی دقیق‌تر و درمان‌های شخصی‌سازی شده برای بیماری‌های عصبی کمک می‌کند.

بازیکنان بزرگ و همکاری‌های استراتژیک (مانند Siemens Healthineers، GE Healthcare، Philips Healthcare)

بخش رادیوژنومیک عصبی‌نگاری در سال 2025 شاهد حرکت قابل توجهی است که ناشی از همگرایی فناوری‌های تصویربرداری پیشرفته، هوش مصنوعی (AI) و ژنومیک است. شرکت‌های بزرگ تصویربرداری پزشکی در خط مقدم قرار دارند و با بهره‌گیری از دسترسی جهانی، قابلیت‌های تحقیق و توسعه و شراکت‌های استراتژیک برای تسریع ادغام رادیوژنومیک در عمل بالینی استفاده می‌کنند.

Siemens Healthineers همچنان یکی از بازیکنان کلیدی است و با تکیه بر پلتفرم‌های تصویربرداری قوی MRI و CT خود و گسترش تحلیل‌های مبتنی بر AI خود، به پیشرفت‌ها ادامه می‌دهد. رویکرد اکوسیستم باز این شرکت همکاری‌هایی با مراکز دانشگاهی و شرکت‌های بیوتکنولوژی برای توسعه نشانگرهای رادیوژنومیک برای بیماری‌های عصبی به ویژه گلیوم‌ها و اختلالات نورودژنتیک ایجاد می‌کند. راه‌حل‌های بهداشت دیجیتال Siemens Healthineers، مانند پلتفرم syngo، به طور فزاینده‌ای در حال سازگاری با داده‌های چند‌اومیک هستند و از تشخیص دقیق و برنامه‌ریزی درمان شخصی‌سازی شده پشتیبانی می‌کنند (Siemens Healthineers).

GE Healthcare در حال پیشرفت پلتفرم Edison خود است و اطلاعات تصویربرداری را با داده‌های ژنومی و بالینی ادغام کرده و به فرآیندهای رادیوژنومیک کمک می‌کند. در سال 2025، GE Healthcare به طور فعال با بیمارستان‌های تحقیقاتی پیشرو و شرکت‌های ژنومیک برای اعتبارسنجی مدل‌های AI که زیرنوع‌های مولکولی تومورهای مغز را از اسکن‌های MRI پیش‌بینی می‌کنند، همکاری می‌کند. تمرکز این شرکت بر اشتراک‌گذاری داده‌های ابری و یادگیری فدرال انتظار می‌رود که مطالعات چندین‌موسسه‌ای را تسهیل کرده و تأییدهای نظارتی برای کاربردهای رادیوژنومیک را تسریع کند (GE Healthcare).

Philips Healthcare با بهره‌گیری از نقاط قوت خود در پاتولوژی دیجیتال، تصویربرداری عصبی پیشرفته و اطلاعات، در حال پیشبرد تحقیقات رادیوژنومیک است. پلتفرم IntelliSpace Philips در حال بهبود است تا از ادغام فنو‌تیپ‌های تصویربرداری با داده‌های ژنومی و بالینی پشتیبانی کند و توصیف تومور مغزی جامع‌تری فراهم کند. همکاری‌های استراتژیک با کنسرسیوم‌های دانشگاهی و شرکت‌های دارویی نقش مرکزی در رویکرد Philips دارد و به هدف ترجمه بینش‌های رادیوژنومیک به ابزارهای بالینی قابل عمل تلاش می‌کند (Philips Healthcare).

علاوه بر این رهبران صنعتی، شرکت‌های تخصصی و ائتلاف‌های تحقیقاتی در حال شکل‌دهی به این چشم‌انداز هستند. شرکت‌هایی مانند Canon Medical Systems و Fujifilm در حال سرمایه‌گذاری در راه‌حل‌های تصویربرداری عصبی‌نگاری مبتنی بر AI هستند، در حالی که همکاری‌های بین‌سکتی—که اغلب شامل شرکت‌های ژنومیک و مراکز پزشکی دانشگاهی است—در حال گسترش هستند. انتظار می‌رود که چند سال آینده شاهد ادغام بیشتری باشیم، زیرا بازیگران بزرگ به دنبال خرید یا مشارکت با استارتاپ‌های نوآور در تلاش برای گسترش پرتفوی رادیوژنومیک خود و برآورده کردن نیازهای بالینی حل‌نشده در انکولوژی عصبی و نورودژنتیک هستند.

به طور کلی، همکاری‌های استراتژیک و سرمایه‌گذاری‌های فناوری توسط این بازیکنان کلیدی انتظار می‌رود که پذیرش بالینی رادیوژنومیک عصبی‌نگاری را تسریع کند، با تأکید بر بهبود دقت تشخیصی، پیش‌بینی و انتخاب درمان شخصی برای بیماری‌های عصبی.

کاربردهای بالینی: انکولوژی، نورولوژی و فراتر از آن

رادیوژنومیک عصبی‌نگاری، ادغام مدال‌های تصویربرداری پیشرفته با داده‌های ژنومی، به سرعت در حال تحول روند بالینی در انکولوژی، نورولوژی و زمینه‌های مرتبط است. از سال 2025، این رویکرد میان‌رشته‌ای به طور فزاینده‌ای در مراکز پزشکی دانشگاهی بزرگ و بیمارستان‌های تخصصی در حال پذیرش است، که به دلیل نیاز به تشخیص‌های غیر تهاجمی و استراتژی‌های درمانی شخصی‌سازی شده است.

در انکولوژی عصبی، رادیوژنومیک به ویژه در مدیریت گلیوم‌ها و سایر تومورهای مغزی اولیه تاثیرگذار است. با همبسته کردن ویژگی‌های MRI با نشانگرهای مولکولی مانند وضعیت جهش IDH و کدگذاری 1p/19q، کلینیک‌ها اکنون هرچند غیر تهاجمی می‌توانند ژنوتیپ تومور را پیش‌بینی کنند که برای پیش‌بینی و انتخاب درمان حیاتی است. ارائه‌دهندگان فناوری تصویربرداری پیشرو مانند Siemens Healthineers و GE HealthCare در حال توسعه پلتفرم‌های مبتنی بر AI هستند که داده‌های رادیومیک را با پروفایل‌های ژنومی ادغام می‌کنند، که به توصیف دقیق‌تر تومور و نظارت کمک می‌کند. این پلتفرم‌ها در آزمایشات بالینی چندمرکزی در حال ارزیابی هستند و نتایج اولیه نشان‌دهنده افزایش اعتماد به نفس تشخیصی و کارایی فرآیند کاری هستند.

در نورولوژی، رادیوژنومیک فراتر از انکولوژی به بیماری‌های نورودژنتیک مانند آلزایمر و پارکینسون نفوذ می‌کند. همکاری‌های پژوهشی، اغلب شامل موسسات مانند NIH، از مجموعه‌های بزرگی از داده‌های تصویربرداری-ژنومی برای شناسایی نشانگرهای تصویربرداری مرتبط با ریسک‌های ژنتیکی استفاده می‌کنند. این انتظار می‌رود که به تشخیص زودتر و طبقه‌بندی بیماران برای درمان‌های هدفمند کمک کند، که هدف کلیدی در سال‌های آینده خواهد بود به عنوان درمان‌های تغییر دهنده بیماری ظهور می‌کنند.

ترجمه بالینی رادیوژنومیک عصبی‌نگاری همچنین به وسیله پذیرش فرمت‌های داده استاندارد و چارچوب‌های تعامل‌پذیری تسریع شده است. سازمان‌هایی مانند انجمن رادیولوژی شمال آمریکا در حال ارتقاء استفاده از استانداردهای DICOM برای داده‌های رادیومیک هستند، در حالی که مشارکت‌ها با شرکت‌های ژنومیک ادغام بی‌نقص داده‌های چند‌اومیک را به روندهای بالینی فراهم می‌کنند. این امر برای گسترش کاربردهای رادیوژنومیک از مراکز دانشگاهی به بیمارستان‌های محلی و محیط‌های بین‌المللی حیاتی است.

به آینده نگریسته و انتظار می‌رود که در سال‌های آتی کاربردهای رادیوژنومیک به سایر اختلالات عصبی، شامل صرع و اسکلروز چندگانه گسترش یابد و ادغام داده‌های چند‌مدالی (مانند PET، CT و توالی‌های پیشرفته MRI) برای پروفایلینگ جامع بیماری فراهم شود. همکاری مداوم بین تولیدکنندگان تصویربرداری، شرکت‌های ژنومیک و ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی برای اعتبارسنجی این ابزارها در جمعیت‌های مختلف بیماران و تضمین انطباق با مقررات ضروری خواهد بود. همانطور که این فناوری‌ها بالغ می‌شوند، رادیوژنومیک عصبی‌نگاری به زودی به یکی از ارکان پزشکی دقیق در نورولوژی و انکولوژی تبدیل خواهد شد.

چشم‌انداز نظارتی و ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها

چشم‌انداز نظارتی برای رادیوژنومیک عصبی‌نگاری به سرعت در حال تکامل است، زیرا ادغام تصویربرداری پیشرفته، ژنومیک و هوش مصنوعی (AI) در محیط‌های بالینی و تحقیقاتی فزاینده‌ای رایج می‌شود. در سال 2025، نهادهای نظارتی در حال تشدید تمرکز خود بر چالش‌های منحصر به فردی هستند که توسط همگرایی این فناوری‌ها به وجود آمده‌است، به ویژه در مورد ایمنی بیمار، یکپارچگی داده‌ها و حریم خصوصی.

در ایالات متحده، اداره غذا و دارو (FDA) همچنان در حال بازبینی روش خود در مورد نرم‌افزار به عنوان دستگاه پزشکی (SaMD) است که بسیاری از ابزارهای رادیوژنومیک مبتنی بر AI را در بر می‌گیرد. مرکز برتری سلامت دیجیتال این سازمان به طور فعال با طرف‌های ذی‌نفع همکاری می‌کند تا چارچوب‌هایی توسعه دهد که اعتبارسنجی، شفافیت و مانیتورینگ عملکرد واقعی الگوریتم‌های AI مورد استفاده در رادیوژنومیک و ژنومیک را در نظر می‌گیرد. همچنین این نهاد در حال آزمایش ابتکارهایی برای مسیرهای بررسی پیش از بازار سازگار با سیستم‌های AI تطبیقی است که به طور فزاینده‌ای در کاربردهای رادیوژنومیک دیده می‌شود.

در اروپا، سازمان دارویی اروپا (EMA) و کمیسیون اروپا در حال اجرای مقررات دستگاه پزشکی (MDR) و مقررات تشخیص درون‌کشت (IVDR) هستند که هر دو تاثیرات قابل توجهی بر پلتفرم‌های رادیوژنومیک دارند. این مقررات نیازمند شواهد بالینی دقیق‌تر و نظارت پس از بازار هستند که به ویژه برای ابزارهای تشخیصی مبتنی بر AI مهم است. ابتکار فضای داده‌های بهداشتی اروپا، که انتظار می‌رود در سال‌های آینده گسترش یابد، هدف آن تسهیل اشتراک‌گذاری امن داده‌های سلامت بین مرزی، از جمله اطلاعات تصویربرداری و ژنومیک در عین رعایت استانداردهای سختگیرانه حریم خصوصی است.

حریم خصوصی داده‌ها همواره یک نگرانی کلیدی باقی می‌ماند، به ویژه با توجه به ماهیت حساس هر دو داده‌های عصبی‌نگاری و ژنومیک. وزارت بهداشت و خدمات انسانی ایالات متحده (HHS) قوانین HIPAA را اجرا می‌کند، که در حال به‌روزرسانی هستن