| ■ 영문 제목 : Artificial Intelligence in Healthcare Market by Offering (Hardware, Software, Services), Technology (Machine Learning, NLP, Context-aware Computing, Computer Vision), Application, End User and Region - Global Forecast to 2028 | |
 | ■ 상품코드 : SE5225-23 ■ 조사/발행회사 : MarketsandMarkets ■ 발행일 : 2023년 2월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 292 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 반도체 |
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| 마켓츠앤마켓츠(MarketsandMarkets)는 세계의 의료용 인공지능 (AI) 시장 규모가 2023년 146억 달러에서 2028년 1, 027억 달러에 이르며, 예측 기간 동안 연평균 47.6%로 성장할 것으로 추정하고 있습니다. 본 조사 보고서는 세계의 의료용 인공지능 (AI) 시장을 조사 및 분석하여, 소개, 조사 수법, 개요, 프리미엄 인사이트, 시장 개요, 제공별 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스) 분석, 기술별 (머신러닝, NLP, 상황 인식 컴퓨팅, 컴퓨터 비전) 분석, 용도별 (환자 데이터 및 위험 분석, 입원 환자 관리 및 병원 관리, 의료용 이미지 및 진단, 라이프 스타일 관리 및 환자 원격 모니터링, 가상 어시스턴트) 분석, 최종 용도별 (병원 및 의료 기관, 환자, 제약 및 바이오테크 기업, 의료 관계자, 기타) 분석, 지역별 (지역별 북미, 유럽, 아시아 태평양, 기타 지역) 분석, 경쟁 현황, 기업 정보 등의 항목을 게재하고 있습니다. 또한 본 보고서는 Corporation (US) , Koninklijke Philips N.V., (Netherlands) , Microsoft (US) , Siemens Healthineers (Germany) , NVIDIA Corporation (US) 등의 기업 정보를 포함하고 있습니다. · 소개 · 조사 수법 · 개요 · 프리미엄 인사이트 · 시장 개요 · 세계의 의료용 인공지능 (AI) 시장 규모 : 제공별 - 하드웨어의 시장 규모 - 소프트웨어의 시장 규모 - 서비스의 시장 규모 · 세계의 의료용 인공지능 (AI) 시장 규모 : 기술별 - 머신러닝 기술의 시장 규모 - NLP 기술의 시장 규모 - 상황 인식 컴퓨팅 기술의 시장 규모 - 컴퓨터 비전 기술의 시장 규모 · 세계의 의료용 인공지능 (AI) 시장 규모 : 용도별 - 환자 데이터 및 위험 분석에 사용되는 AI의 시장 규모 - 입원 환자 관리 및 병원 관리에 사용되는 AI의 시장 규모 - 의료용 이미지 및 진단에 사용되는 AI의 시장 규모 - 라이프스타일 관리 및 환자 원격 모니터링에 사용되는 AI의 시장 규모 - 가상 어시스턴트에 사용되는 AI의 시장 규모 · 세계의 의료용 인공지능 (AI) 시장 규모 : 최종 용도별 - 병원 및 의료 기관에서 사용되는 의료용 인공지능 (AI) 의 시장 규모 - 환자에게 사용되는 의료용 인공지능 (AI) 의 시장 규모 - 제약 및 바이오테크 기업에서 사용되는 의료용 인공지능 (AI) 의 시장 규모 - 의료 관계자가 사용하는 의료용 인공지능 (AI) 의 시장 규모 - 기타 최종 용도 에서 사용되는 의료용 인공지능 (AI) 의 시장 규모 · 세계의 의료용 인공지능 (AI) 시장 규모 : 지역별 - 북미의 의료용 인공지능 (AI) 시장 규모 - 유럽의 의료용 인공지능 (AI) 시장 규모 - 아시아 태평양의 의료용 인공지능 (AI) 시장 규모 - 기타 지역의 의료용 인공지능 (AI) 시장 규모 · 경쟁 현황 · 기업 정보 |
AI 헬스케어 시장은 2023년 146억 달러에서 2028년에는 1027억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 47.6%에 이를 것으로 보입니다. 이는 의료 인력과 환자 간의 불균형으로 인해 개선된 헬스케어 서비스의 필요성이 증가하고 있기 때문이며, 인간 인식 AI 시스템 개발에 대한 집중이 시장 성장에 기여할 것입니다. 그러나 숙련된 AI 인력 부족과 의료 소프트웨어에 대한 애매한 규제 가이드라인이 시장 성장의 제약 요인으로 작용할 것입니다.
서비스 시장은 예측 기간 동안 더 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 설치 서비스는 소프트웨어를 분석 측면과 통합하여 데이터를 검색하고 원하는 결과를 생성하는 데 필요한 프로세스를 포함합니다. AI 시스템을 위한 컴퓨터 시스템 사용은 설치에 필요한 작업량을 증가시킵니다. 예를 들어, IBM Watson Health는 설치가 필요한 AI 시스템으로, 설치 전에 OS 호환성, 필요한 소프트웨어, 메모리 및 하드 디스크 공간과 같은 시스템 요구 사항을 점검합니다. IBM은 Watson Content Analytics 애플리케이션을 위한 맞춤형 텍스트 분석을 생성하고 배포하는 ICA 스튜디오에 대한 별도의 설치 프로그램을 제공합니다.
2028년에는 머신러닝 부문에서 딥러닝 시장이 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 딥러닝은 데이터 간의 관계를 생성하기 위한 다양한 알고리즘을 기반으로 한 머신러닝의 한 종류로, 인공 신경망을 사용해 텍스트, 이미지, 소리 등의 여러 수준의 데이터를 학습합니다. 이러한 알고리즘은 비구조화된 데이터 세트에서 패턴을 식별하는 데 도움을 줍니다. 딥러닝 기술은 음성 인식, 사기 탐지, 추천 엔진, 이미지 인식 및 모션 감지 등 다양한 응용 분야에서 사용되며, 의료 영상 진단 및 약물 발견에서도 필요합니다.
환자 시장은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 보입니다. AI 기반 솔루션의 인기가 환자들 사이에서 증가하고 있으며, 머신러닝, 인지 컴퓨팅, 자연어 처리(NLP), 맥락 인식 컴퓨팅, 컴퓨터 비전 등이 스마트폰 및 홈케어 시스템에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 기술의 빠른 발전으로 인해 채택이 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 여러 스마트폰 앱은 개인의 의학적 역사와 일반 의학 지식을 기반으로 AI 상담을 제공하며, 이를 통해 환자의 라이프스타일, 정신 건강 및 기타 생물 의학적 매개변수를 파악해 건강을 개선합니다. 또한 이러한 앱은 환자가 의사 진료소에서 긴 대기 시간을 줄이고 진단 효율성을 높이는 데 기여합니다.
북미는 예측 기간 동안 AI 헬스케어 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 개선으로 인해 더 효율적이고 저렴하며 복잡한 정보를 처리할 수 있는 소프트웨어 개발 도구와 방대한 데이터 세트가 생겨나면서 AI 기술 개발에 중요한 역할을 하고 있습니다. 미국은 2020년 GDP의 18.1%를 헬스케어에 지출했으며, 지난 30년 동안 헬스케어 지출이 두 배로 증가했습니다. 이는 시장 성장에 유리한 환경을 조성하고 있습니다.
여러 세그먼트와 서브세그먼트의 시장 규모를 결정하고 검증하는 과정에서, AI 헬스케어 시장의 주요 산업 전문가와의 광범위한 1차 인터뷰가 이루어졌습니다. 보고서의 주요 참여자 분포는 회사 유형별로 Tier 1(40%), Tier 2(25%), Tier 3(35%)로 나뉘며, 직책별로는 C-레벨 임원(40%), 이사(35%), 기타(25%)로 구성됩니다. 지역별로는 북미(45%), APAC(30%), 유럽(20%), 기타 지역(5%)으로 분포되어 있습니다.
이 보고서는 AI 헬스케어 시장의 주요 플레이어를 프로파일링하고 이들의 시장 순위 분석을 제공합니다. 보고서에 포함된 주요 기업으로는 인텔(미국), 필립스(네덜란드), 마이크로소프트(미국), 지멘스 헬스니어스(독일), 엔비디아(미국) 등이 있습니다.
이 연구 보고서는 AI 헬스케어 시장을 제공, 기술, 응용 분야, 최종 사용자 및 지리적 측면에 따라 분류합니다. 주요 동인, 제약, 도전 과제 및 기회에 대해 설명하며, 2028년까지의 예측을 포함합니다. 또한, 보고서는 AI 헬스케어 생태계에 포함된 모든 회사의 리더십 매핑 및 분석도 포함되어 있습니다.
보고서를 구매하는 주요 이점으로는 시장 리더 및 신규 진입자가 AI 헬스케어 시장과 하위 세그먼트의 수익 수치에 대한 가장 근접한 추정치를 얻는 데 도움이 될 것입니다. 이 보고서는 이해관계자들이 경쟁 환경을 이해하고 비즈니스를 더 잘 위치시키고 적절한 시장 진입 전략을 계획하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다. 또한 시장의 동향을 파악하고 주요 동인, 제약, 도전 과제 및 기회에 대한 정보를 제공합니다.
■ 보고서 목차1 서론 36 1.1 연구 목표 36 1.2 시장 정의 37 1.2.1 포함 및 제외 사항 37 1.3 연구 범위 38 1.3.1 대상 시장 38 1.3.2 지리적 범위 38 1.3.3 고려 연도 39 1.4 고려 통화 39 1.5 고려 단위 39 1.6 제한 사항 40 1.7 이해관계자 40 1.8 변경 사항 요약 41 2.1 연구 데이터 42 그림 1 의료 분야의 AI 시장: 연구 설계 43 2.2 2차 및 1차 연구 44 2.2.1 2차 자료 45 2.2.1.1 주요 2차 자료 목록 45 2.2.1.2 2차 자료의 핵심 데이터 46 2.2.2 1차 자료 46 2.2.2.1 전문가와의 1차 인터뷰 47 2.2.2.2 1차 자료의 핵심 데이터 47 2.2.2.3 주요 산업 통찰력 48 2.2.2.4 1차 자료 분석 48 2.3 시장 규모 추정 48 2.3.1 상향식 접근 방식 49 2.3.1.1 시장 규모 추정 방법 상향식 접근법(수요측) 49 그림 4 시장 규모 추정 방법론: 상향식(공급측) – 의료 분야 AI 제품 판매를 통한 기업 수익 추정 예시 50 그림 5 시장 규모 추정 방법론: 상향식(수요측) – 최종 사용자별 의료 분야 AI 시장 규모 추정 51 2.3.2 하향식 접근법 51 2.3.2.1 하향식 접근법을 이용한 시장 규모 추정(공급측) 52 그림 6 시장 규모 추정 방법론: 하향식 접근 방식 52 그림 7 시장 규모 추정 방법론: (공급 측면) – AI 기반 의료 서비스 제공으로 창출되는 수익 53 2.4 시장 세분화 및 데이터 삼각측량 54 그림 8 데이터 삼각측량 54 2.5 연구 가정 55 그림 9 연구 가정 55 2.6 경기 침체의 영향 55 2.7 위험 평가 56 표 1 한계 및 관련 위험 56 2.8 한계 56 3 요약 57 3.1 AI 기반 의료 시장: 경기 침체 영향 57 그림 16 북미, 2022년 의료 AI 시장에서 가장 큰 비중 차지 62 4.1 의료 AI 시장의 매력적인 성장 기회 63 그림 17 의료 시설에서 AI 기반 도구 도입 증가, 2023~2028년 시장 성장 견인 63 4.2 의료 AI 시장, 제공 제품별 63 그림 18 소프트웨어, 의료 AI 시장에서 가장 큰 비중 차지 2023년부터 2028년까지 시장 전망 63 4.3 의료 AI 시장, 기술별 분석 64 4.4 의료 AI 시장, 응용 분야별 분석 64 4.5 의료 AI 시장, 최종 사용자별 분석 65 그림 21 병원 및 의료 서비스 제공업체, 의료 AI 시장에서 최대 점유율 차지 예상 2023년부터 2028년까지 65 4.6 국가별 의료 AI 시장 65 그림 22 중국과 멕시코의 의료 AI 시장, 2023년부터 2028년까지 가장 높은 연평균 성장률 기록 65 5.1 서론 66 5.2 시장 동향 67 그림 24 의료 AI 시장에 대한 동인의 영향 분석 68 5.2.1.1 대규모의 복잡한 의료 데이터 세트 생성 68 5.2.1.2 시급한 과제 의료비용 절감 필요성 69 5.2.1.5 의료 인력과 환자 수의 불균형으로 인한 개선된 의료 서비스 필요성 증가 72 5.2.2 제약 요인 72 그림 25 의료 시장에서 AI에 대한 제약 요인의 영향 분석 72 5.2.2.1 의료 종사자들의 AI 기반 기술 도입에 대한 거부감 73 5.2.2.2 숙련된 AI 인력 부족 및 의료 소프트웨어에 대한 모호한 규제 지침 73 5.2.3 기회 74 그림 26 의료 시장에서 AI에 대한 기회의 영향 분석 74 5.2.3.1 노인 돌봄을 위한 AI 기반 도구의 성장 잠재력 74 5.2.3.2 인간 인식 AI 시스템 개발에 대한 관심 증가 75 5.2.3.3 유전체학, 신약 개발, 영상 진단 분야에서 AI 기술의 잠재력 상승 75 5.2.4 과제 76 5.2.4.1 선별된 의료 데이터 부족 76 5.2.4.2 데이터 개인정보 보호에 대한 우려 77 그림 28 미국 보건복지부에 보고된 의료 정보 유출 사례, 2019~2021년 77 5.2.4.3 여러 공급업체가 제공하는 AI 솔루션 간의 상호 운용성 부족 77 그림 29 의료 데이터 상호 운용성의 과제 78 5.3 가치 사슬 분석 78 그림 30 의료 시장의 AI 가치 사슬 78 5.4 포터의 5가지 경쟁력 분석 79 표 2 의료 시장의 AI: 포터의 5가지 경쟁력 분석 79 5.5 생태계 분석 81 그림 31 의료 AI 생태계 81 표 3 의료 시장의 AI 생태계 82 5.6 의료 시장의 AI 관련 수익 구조 변화 및 새로운 수익 창출 기회 83 그림 32 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화 83 5.7.1 사용 사례 – 바이오비트(이스라엘) 84 5.7.2 사용 사례 – 클리블랜드 클리닉 및 마이크로소프트 84 5.7.3 사용 사례 – 전환 유전체 연구소(TGEN) 85 5.8 기술 분석 85 5.8.1 클라우드 컴퓨팅 85 5.8.2 클라우드 GPU 85 5.9 가격 분석 86 그림 34 주요 업체 제공 프로세서 구성 요소의 평균 판매 가격 87 표 4 프로세서 구성 요소의 평균 판매 가격 범위, 2019~2028년 87 표 5 서버 소프트웨어의 평균 판매 가격 범위 87 표 7 의료 AI 시장 주요 특허 92 5.12 규제 환경 94 표 8 2022년 미국 수출 프로세서 및 컨트롤러용 전자 집적 회로 관세 94 표 표 9 중국 수출 프로세서 및 컨트롤러용 전자 집적 회로 관세, 2022년 94 5.12.1.1 수출입 규정 95 5.12.1.2 유해물질 제한(ROHS) 및 폐전기전자제품(WEEE) 96 5.12.1.3 화학물질 등록, 평가, 허가 및 제한(REACH) 96 5.12.1.4 개인정보보호법(GDPR) 97 6 인공지능 헬스케어 시장, 제공 서비스별 98 6.1 서론 99 6.2 하드웨어 101 표 13 헬스케어 시장의 AI 하드웨어: 유형별, 2019~2022년 (백만 달러) 101 표 표 14 하드웨어: 의료 분야 AI 시장, 유형별, 2023~2028년 (백만 달러) 101 6.2.1 프로세서 102 6.2.1.1 Intel Corporation(미국), NVIDIA Corporation(미국), Xilinx(미국)는 AI 애플리케이션용 하드웨어 구성 요소의 주요 공급업체입니다. 102 표 17 프로세서: 의료 분야 AI 시장, 유형별, 2019~2022년 (백만 대) 102 표 표 18 프로세서: 의료 AI 시장, 유형별, 2023~2028년 (백만 대) 103 6.2.1.3 GPU 104 표 22 사례 연구: 시드니 대학교 뇌-정신 센터(SNAC) 및 NVIDIA CORPORATION 105 6.2.1.4 FPGA 105 6.2.1.5 GPU 106 표 24 사례 연구: XILINX 및 SPLINE. AI 106 6.2.1.6 ASIC 107 6.2.1.7 GPU 107 6.2.2 메모리 107 6.2.2.1 AI 애플리케이션용 고대역폭 메모리 개발이 시장 성장을 견인 107 표 26 메모리: 최근 개발 동향 108 표 27 사례 연구: 인텔, 델, 플로리다 대학교 109 6.2.3 네트워크 109 6.2.3.1 NVIDIA Corporation(미국) 및 Intel Corporation(미국)은 AI 애플리케이션용 네트워크 인터커넥트 어댑터의 주요 공급업체 109 표 28 네트워크: 의료 AI 시장, 유형별 2019~2022년 (백만 대) 109 표 33 소프트웨어: 의료 AI 시장, 유형별 유형별, 2023~2028년 (백만 달러) 111 6.3.1.1 부문별 성장을 촉진하는 AI 솔루션에 비절차적 언어 통합 112 표 36 사례 연구: 필립스와 AWS 112 표 37 소프트웨어: 배포 유형별 의료 AI 솔루션 시장, 2019~2022년 (백만 달러) 112 표 38 소프트웨어: AI 솔루션의 의료 분야 AI 시장, 배포 유형별, 2023~2028년 (백만 달러) 113 표 39 온프레미스: 최근 개발 113 6.3.1.3 클라우드 114 6.3.2 AI 플랫폼 114 6.3.2.1 의사 결정 및 데이터 관리를 위한 AI 플랫폼 사용 증가로 부문별 성장 촉진 114 표 40 소프트웨어: AI 플랫폼의 의료 분야 AI 시장, 유형별, 2019~2022년 (백만 달러) 115 표 41 소프트웨어: AI 플랫폼의 의료 분야 AI 시장, 유형별 2023~2028년 (백만 달러) 115 6.3.2.2 머신러닝 프레임워크 115 6.3.2.3 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 115 6.4 서비스 116 6.4.1.1 의료 분야 AI 시스템 구성 핵심 서비스 117 6.4.2 지원 및 유지 관리 117 6.4.2.1 설치 후 시스템 성능 유지 지원 117 7.1 소개 119 그림 42 머신러닝 기술, 예측 기간 동안 의료 분야 AI 시장에서 가장 큰 비중 차지 예상 120 표 46 의료 분야 AI 시장, 기술별, 2019~2022년 (백만 달러) 120 표 51 머신러닝: 의료 AI 시장, 유형별, 2023~2028년 (백만 달러) (백만) 122 7.2.1 딥러닝 122 7.2.1.1 기계가 계층적 표현을 구축할 수 있도록 함 122 7.2.2 지도 학습 124 7.2.2.1 분류 및 회귀는 지도 학습의 주요 부분임 124 7.2.3 강화 학습 124 7.2.3.1 시스템 및 소프트웨어가 시스템 성능을 극대화하기 위한 이상적인 동작을 결정할 수 있도록 함 124 7.2.4 비지도 학습 124 7.2.4.1 레이블이 지정되지 않은 훈련 데이터를 사용하는 알고리즘으로 구성된 클러스터링 방법 포함 124 7.2.5 기타 124 7.3 자연어 처리 125 7.3.1 의료 분야의 임상 및 연구 커뮤니티에서 널리 사용됨 125 7.4 상황 인식 컴퓨팅 126 7.4.1 상황 인식 컴퓨팅의 성장을 가속화하기 위한 더욱 정교한 하드웨어 및 소프트웨어 센서 개발 126 7.5.1 수술 및 치료 분야의 주요 응용 분야 128 8.1 소개 130 그림 44 의료 영상 및 진단, 2028년 의료 AI 시장에서 가장 큰 비중 차지 예상 131 8.2 환자 데이터 및 위험 분석 133 8.2.1 머신러닝 및 자연어 처리 알고리즘을 활용한 환자 건강 예측 정보 제공 133 표 61 사례 연구: 클리블랜드 클리닉 및 마이크로소프트 134 8.3.1 과도한 운영 비용 절감 및 환자 치료 비용 절감 지원 135 8.4 의료 영상 및 진단 137 8.4.1 고정밀 영상 데이터 생성 지원 137 표 71 의료 영상 진단: 최근 개발 동향 138 표 72 의료 영상 및 진단: 지역별 의료 AI 시장, 2019~2022년 (백만 달러) 138 표 73 의료 영상 및 진단: 의료 AI 지역별 의료 시장, 2023~2028년 (백만 달러) 139 8.5.1 병원 부담 경감 지원 140 표 76 라이프스타일 관리 및 원격 환자 모니터링: 최근 개발 동향 140 8.6.1 취약 계층에 정확한 의료 정보 보급 지원 141 표 81 가상 비서: 최근 개발 동향 142 표 82 사례 연구: 인도 정부, 액센츄어, 마이크로소프트 142 표 83 가상 비서: 지역별 의료 AI 시장, 2019~2022년 (백만 달러) 143 표 84 가상 비서: 지역별 의료 AI 시장, 2023~2028년 (백만 달러) 143 표 표 85 가상 비서: 의료 시장의 AI 활용 현황(최종 사용자별, 2019~2022년, 백만 달러) 143 8.7.1 AI를 통해 신약 개발에 소요되는 시간과 비용이 절감될 것으로 예상됨 144 표 88 신약 개발: 의료 시장의 AI 활용 현황(지역별, 2019~2022년, 백만 달러) 145 8.8.1 생물정보학 연구자들이 데이터베이스 분류 및 마이닝에 사용하는 AI 알고리즘 147 표 92 연구: 의료 시장의 AI 활용, 지역별, 2019~2022년 (백만 달러) 147 8.9.1 24시간 수동 간호 필요성을 크게 줄이는 데 도움 148 표 96 의료 보조 로봇: 의료 AI 시장 지역별, 2019~2022년 (백만 달러) 149 8.10.1 AI, 개인 맞춤형 치료 수요 충족 기대 정밀 의학으로 치료받는 환자를 위한 계획 150 8.11 응급실 및 수술실 152 8.11.1 응급실 숙련 인력 부족이 AI 도입을 촉진 152 표 105 응급실 및 수술실: 지역별 의료 AI 시장, 2019~2022년 (백만 달러) 153 표 106 응급실 및 수술실: 지역별 의료 AI 시장, 2023~2028년 (백만 달러) 153 표 107 응급실 및 수술실: 최종 사용자별 의료 AI 시장 2019~2022년 (백만 달러) 153 8.12 웨어러블 기기 154 8.12.1 향상된 실시간 환자 모니터링 지원 154 표 110 웨어러블 기기: 지역별 의료 AI 시장, 2019~2022년 (백만 달러) 154 표 111 웨어러블 기기: 지역별 의료 AI 시장, 2023~2028년 (백만 달러) 155 8.13.1 정신적 고통 및 신경학적 이상 진단에 사용되는 AI 155 표 114 정신 건강: 최근 동향 156 표 115 정신 건강: 지역별 헬스케어 시장의 AI, 2019~2022년 (백만 달러) (백만 달러) 156 8.14.1 의료 AI: 현장 시스템 보호에 있어 사이버 보안의 중요성 증대 157 표 119 사이버 보안: 의료 AI 표 120 사이버 보안: 의료 분야 AI 시장, 지역별, 2019~2022년 (백만 달러) 158 표 120 사이버 보안: 의료 분야 AI 시장, 지역별, 2023~2028년 (백만 달러) 158 표 121 사이버 보안: 의료 분야 AI 시장, 최종 사용자별, 2019~2022년 (백만 달러) 158 표 122 사이버 보안: 의료 분야 AI 시장, 최종 사용자별, 2023~2028년 (백만 달러) 159 9 의료 분야 인공지능 시장, 최종 사용자별 160 9.1 서론 161 그림 45 의료 분야 AI 시장, 최종 사용자별 161 9.2 병원 및 의료 서비스 제공업체 163 9.2.1 AI를 활용하여 재입원을 예측 및 예방하고 운영을 개선 163 표 125 병원 및 의료 서비스 제공업체: 최근 개발 동향 164 9.3 환자 166 9.3.1 스마트폰 애플리케이션 및 웨어러블 기기의 인기 증가로 환자들의 AI 도입 확대 예상 166 표 131 환자: 의료 AI 시장, 애플리케이션별, 2019~2022년 (백만 달러) 167 표 134 환자: 의료 AI 지역별 의료 시장, 2023~2028년 (백만 달러) 168 9.4 제약 및 생명공학 기업 168 9.4.1 신약 개발, 정밀 의학 및 연구 응용 분야에 AI 활용 168 표 135 제약 및 생명공학 기업: 최근 개발 동향 169 표 136 제약 및 생명공학 기업: 의료 시장에서 AI 활용 현황, 응용 분야별, 2019~2022년 (백만 달러) 169 표 137 제약 및 생명공학 기업: 의료 시장에서 AI 활용 현황, 응용 분야별 2023~2028년 (백만 달러) 170 9.5.1 AI 도구를 활용하여 위험 관리, 청구 추세 파악 및 지불 정확도 극대화 171 표 140 의료비 지불자: 최근 동향 172 표 141 의료비 지불자: 의료 시장의 AI 활용 현황(적용 분야별, 2019~2022년, 백만 달러) 172 표 143 의료비 지불자: 의료 시장의 AI 활용 현황(지역별, 2019~2022년, 백만 달러) 173 표 144 의료비 지불자: 의료 시장의 AI 활용 현황(지역별, 2023~2028년, 백만 달러) 173 9.6 기타 173 표 145 기타: 의료 시장의 AI 활용 현황(적용 분야별) 2019~2022년 (백만 달러) 174 표 155 미국: 최근 동향 183 그림 52 2028년 유럽 의료 AI 시장에서 유럽 나머지 지역이 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 전망 187 표 158 유럽: 의료 AI 표 159 유럽: 의료 AI 시장, 국가별, 2019~2022년 (백만 달러) 187 표 160 유럽: 의료 AI 시장, 최종 사용자별, 2019~2022년 (백만 달러) 188 표 161 유럽: 의료 AI 시장, 최종 사용자별, 2023~2028년 (백만 달러) 188 표 162 유럽: 의료 AI 시장, 응용 분야별, 2019~2022년 (백만 달러) 189 표 163 유럽: 의료 AI 시장, 신청 건수, 2023~2028년 (백만 달러) 189 10.3.4 이탈리아 193 10.3.4.1 전자 건강 기록 개발 및 고령화 인구 증가가 시장 성장을 견인할 전망 193 10.4.1 중국 200 10.4.1.1 시장 성장을 촉진하기 위한 AI 개발 가속화 정부의 구체적인 조치 200 10.4.3 한국 202 10.4.3.1 한국 정부의 AI 국가 전략, 시장 성장 촉진 202 10.4.4 인도 203 10.4.4.1 IT 인프라 개발 및 AI 친화적인 정부 정책 추진 시장 성장 촉진 203 10.5.2.1 중동 및 북아프리카의 의료비 지출 증가가 의료 분야 AI 시장 성장을 촉진할 전망 209 표 185 중동 및 아프리카: 최근 동향 210 1.1 STUDY OBJECTIVES 36 1.2 MARKET DEFINITION 37 1.2.1 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 37 1.3 STUDY SCOPE 38 1.3.1 MARKETS COVERED 38 1.3.2 GEOGRAPHIC SCOPE 38 1.3.3 YEARS CONSIDERED 39 1.4 CURRENCY CONSIDERED 39 1.5 UNITS CONSIDERED 39 1.6 LIMITATIONS 40 1.7 STAKEHOLDERS 40 1.8 SUMMARY OF CHANGES 41 2 RESEARCH METHODOLOGY 42 2.1 RESEARCH DATA 42 FIGURE 1 AI IN HEALTHCARE MARKET: RESEARCH DESIGN 43 2.2 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 44 FIGURE 2 AI IN HEALTHCARE MARKET: RESEARCH APPROACH 44 2.2.1 SECONDARY DATA 45 2.2.1.1 List of major secondary sources 45 2.2.1.2 Key data from secondary sources 46 2.2.2 PRIMARY DATA 46 2.2.2.1 Primary interviews with experts 47 2.2.2.2 Key data from primary sources 47 2.2.2.3 Key industry insights 48 2.2.2.4 Breakdown of primaries 48 2.3 MARKET SIZE ESTIMATION 48 2.3.1 BOTTOM-UP APPROACH 49 2.3.1.1 Estimating market size by bottom-up approach (demand side) 49 FIGURE 3 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY: BOTTOM-UP APPROACH 49 FIGURE 4 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY: BOTTOM-UP (SUPPLY SIDE) —ILLUSTRATION OF REVENUE ESTIMATION OF COMPANIES FROM SALES OF AI IN HEALTHCARE OFFERING 50 FIGURE 5 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY: BOTTOM-UP (DEMAND SIDE) —ESTIMATION OF SIZE OF AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER 51 2.3.2 TOP-DOWN APPROACH 51 2.3.2.1 Estimating market size by top-down approach (supply side) 52 FIGURE 6 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY: TOP-DOWN APPROACH 52 FIGURE 7 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY: (SUPPLY SIDE)—REVENUE GENERATED FROM AI IN HEALTHCARE OFFERINGS 53 2.4 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 54 FIGURE 8 DATA TRIANGULATION 54 2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 55 FIGURE 9 ASSUMPTIONS FOR RESEARCH STUDY 55 2.6 IMPACT OF RECESSION 55 2.7 RISK ASSESSMENT 56 TABLE 1 LIMITATIONS AND ASSOCIATED RISKS 56 2.8 LIMITATIONS 56 3 EXECUTIVE SUMMARY 57 3.1 AI IN HEALTHCARE MARKET: RECESSION IMPACT 57 FIGURE 10 RECESSION IMPACT: GDP GROWTH PROJECTION TILL 2023 FOR MAJOR ECONOMIES 57 FIGURE 11 RECESSION IMPACT ON AI IN HEALTHCARE MARKET, 2019–2028 (USD MILLION) 58 FIGURE 12 SOFTWARE SEGMENT TO HOLD SECOND-LARGEST SHARE OF AI IN HEALTHCARE MARKET FROM 2023 TO 2028 59 FIGURE 13 MACHINE LEARNING SEGMENT TO HOLD LARGEST SHARE OF AI IN HEALTHCARE MARKET FROM 2023 TO 2028 59 FIGURE 14 PATIENTS SEGMENT TO REGISTER HIGHEST CAGR AI IN HEALTHCARE MARKET DURING FORECAST PERIOD 60 FIGURE 15 MEDICAL IMAGING & DIAGNOSTICS APPLICATION TO GROW AT HIGHEST CAGR AI IN HEALTHCARE MARKET DURING FORECAST PERIOD 61 FIGURE 16 NORTH AMERICA ACCOUNTED FOR LARGEST SHARE OF AI IN HEALTHCARE MARKET IN 2022 62 4 PREMIUM INSIGHTS 63 4.1 ATTRACTIVE GROWTH OPPORTUNITIES FOR AI IN HEALTHCARE MARKET 63 FIGURE 17 INCREASING ADOPTION OF AI-BASED TOOLS IN HEALTHCARE FACILITIES TO DRIVE MARKET GROWTH DURING 2023–2028 63 4.2 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY OFFERING 63 FIGURE 18 SOFTWARE TO ACCOUNT FOR LARGEST SHARE OF AI IN HEALTHCARE MARKET FROM 2023 TO 2028 63 4.3 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TECHNOLOGY 64 FIGURE 19 MACHINE LEARNING TECHNOLOGY TO BE LARGEST SHAREHOLDER OF AI IN HEALTHCARE MARKET FROM 2023 TO 2028 64 4.4 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION 64 FIGURE 20 MEDICAL IMAGING & DIAGNOSTICS SEGMENT TO REGISTER HIGHEST CAGR DURING 2023–2028 64 4.5 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER 65 FIGURE 21 HOSPITALS & HEALTHCARE PROVIDERS TO BE LARGEST SHAREHOLDERS OF AI IN HEALTHCARE MARKET IN 2023 TO 2028 65 4.6 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY 65 FIGURE 22 AI IN HEALTHCARE MARKET IN CHINA AND MEXICO TO GROW AT HIGHEST CAGR FROM 2023 TO 2028 65 5 MARKET OVERVIEW 66 5.1 INTRODUCTION 66 5.2 MARKET DYNAMICS 67 FIGURE 23 AI IN HEALTHCARE MARKET: DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES 67 5.2.1 DRIVERS 68 FIGURE 24 ANALYSIS OF IMPACT OF DRIVERS ON AI IN HEALTHCARE MARKET 68 5.2.1.1 Generation of large and complex healthcare datasets 68 5.2.1.2 Pressing need to reduce healthcare costs 69 5.2.1.3 Improving computing power and declining hardware cost 70 5.2.1.4 Rising number of partnerships and collaborations among different domains in healthcare sector 70 5.2.1.5 Growing need for improvised healthcare services due to imbalance between healthcare workforce and patients 72 5.2.2 RESTRAINTS 72 FIGURE 25 ANALYSIS OF IMPACT OF RESTRAINTS ON AI IN HEALTHCARE MARKET 72 5.2.2.1 Reluctance among medical practitioners to adopt AI-based technologies 73 5.2.2.2 Lack of skilled AI workforce and ambiguous regulatory guidelines for medical software 73 5.2.3 OPPORTUNITIES 74 FIGURE 26 ANALYSIS OF IMPACT OF OPPORTUNITIES ON AI IN HEALTHCARE MARKET 74 5.2.3.1 Growing potential of AI-based tools for elderly care 74 5.2.3.2 Increasing focus on developing human-aware AI systems 75 5.2.3.3 Rising potential of AI technology in genomics, drug discovery, and imaging & diagnostics 75 5.2.4 CHALLENGES 76 FIGURE 27 ANALYSIS OF IMPACT OF CHALLENGES ON AI IN HEALTHCARE MARKET 76 5.2.4.1 Lack of curated healthcare data 76 5.2.4.2 Concerns regarding data privacy 77 FIGURE 28 HEALTHCARE BREACHES REPORTED TO US DEPARTMENT OF HEALTH AND HUMAN SERVICES, 2019 TO 2021 77 5.2.4.3 Lack of interoperability between AI solutions offered by different vendors 77 FIGURE 29 CHALLENGES OF HEALTHCARE DATA INTEROPERABILITY 78 5.3 VALUE CHAIN ANALYSIS 78 FIGURE 30 AI IN HEALTHCARE MARKET VALUE CHAIN 78 5.4 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 79 TABLE 2 AI IN HEALTHCARE MARKET: PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 79 5.5 ECOSYSTEM ANALYSIS 81 FIGURE 31 ECOSYSTEM OF AI IN HEALTHCARE 81 TABLE 3 ECOSYSTEM: AI IN HEALTHCARE MARKET 82 5.6 REVENUE SHIFTS AND NEW REVENUE POCKETS FOR AI IN HEALTHCARE MARKET 83 FIGURE 32 TRENDS/DISRUPTION IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 83 5.7 CASE STUDY ANALYSIS 84 5.7.1 USE CASE – BIOBEAT (ISRAEL) 84 5.7.2 USE CASE – CLEVELAND CLINIC AND MICROSOFT 84 5.7.3 USE CASE – TRANSLATIONAL GENOMICS RESEARCH INSTITUTE (TGEN) 85 5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS 85 5.8.1 CLOUD COMPUTING 85 5.8.2 CLOUD GPU 85 5.9 PRICING ANALYSIS 86 FIGURE 33 AVERAGE SELLING PRICE OF PROCESSOR COMPONENTS IN AI IN HEALTHCARE MARKET, 2019–2028 (USD) 86 5.9.1 AVERAGE SELLING PRICE (ASP) ANALYSIS OF COMPONENTS OFFERED BY KEY PLAYERS 86 FIGURE 34 AVERAGE SELLING PRICE OF PROCESSOR COMPONENTS OFFERED BY KEY COMPANIES 87 TABLE 4 ASP RANGE OF PROCESSOR COMPONENTS, 2019–2028 87 TABLE 5 ASP RANGE OF SERVER SOFTWARE 87 5.9.2 ASP TRENDS 88 5.10 TRADE ANALYSIS 88 FIGURE 35 EXPORT DATA FOR HS CODE 854231 FOR TOP COUNTRIES IN AI IN HEALTHCARE MARKET, 2017–2021 (USD THOUSAND) 89 FIGURE 36 IMPORT DATA FOR HS CODE 854231 FOR TOP COUNTRIES IN AI IN HEALTHCARE MARKET, 2017–2021 (USD THOUSAND) 89 5.11 PATENT ANALYSIS 90 FIGURE 37 COMPANIES WITH HIGHEST NUMBER OF PATENT APPLICATIONS IN LAST 10 YEARS 90 TABLE 6 TOP 20 PATENT OWNERS IN LAST 10 YEARS 90 FIGURE 38 NUMBER OF PATENTS GRANTED PER YEAR, 2012–2021 91 5.11.1 MAJOR PATENTS 92 TABLE 7 MAJOR PATENTS IN AI IN HEALTHCARE MARKET 92 5.12 REGULATORY LANDSCAPE 94 TABLE 8 TARIFF FOR ELECTRONIC INTEGRATED CIRCUITS AS PROCESSORS AND CONTROLLERS EXPORTED BY US, 2022 94 TABLE 9 TARIFF FOR ELECTRONIC INTEGRATED CIRCUITS AS PROCESSORS AND CONTROLLERS EXPORTED BY CHINA, 2022 94 TABLE 10 TARIFF FOR ELECTRONIC INTEGRATED CIRCUITS AS PROCESSORS AND CONTROLLERS EXPORTED BY GERMANY, 2020 94 5.12.1 REGULATIONS 95 5.12.1.1 Export–import regulations 95 5.12.1.2 Restriction of Hazardous Substances (ROHS) and Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE) 96 5.12.1.3 Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemicals (REACH) 96 5.12.1.4 General Data Protection Regulation (GDPR) 97 6 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE MARKET, BY OFFERING 98 6.1 INTRODUCTION 99 FIGURE 39 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY OFFERING 99 FIGURE 40 SOFTWARE TO HOLD LARGEST SHARE OF AI IN HEALTHCARE MARKET DURING FORECAST PERIOD 100 TABLE 11 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY OFFERING, 2019–2022 (USD MILLION) 100 TABLE 12 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY OFFERING, 2023–2028 (USD MILLION) 100 6.2 HARDWARE 101 TABLE 13 HARDWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 101 TABLE 14 HARDWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 101 TABLE 15 HARDWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 101 TABLE 16 HARDWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 102 6.2.1 PROCESSOR 102 6.2.1.1 Intel Corporation (US), NVIDIA Corporation (US), AND Xilinx (US) key providers of hardware components for AI applications 102 TABLE 17 PROCESSOR: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (MILLION UNITS) 102 TABLE 18 PROCESSOR: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (MILLION UNITS) 103 TABLE 19 PROCESSOR: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 103 TABLE 20 PROCESSOR: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 103 6.2.1.2 MPU/CPU 104 TABLE 21 CASE STUDY: DYNALIFE’S AND ALTAML’S COLON POLYP PROJECT 104 6.2.1.3 GPU 104 TABLE 22 CASE STUDY: UNIVERSITY OF SYDNEY, BRAIN AND MIND CENTER (SNAC) AND NVIDIA CORPORATION 105 6.2.1.4 FPGA 105 TABLE 23 FPGA: RECENT DEVELOPMENT 106 6.2.1.5 GPU 106 TABLE 24 CASE STUDY: XILINX AND SPLINE. AI 106 6.2.1.6 ASIC 107 6.2.1.7 GPU 107 TABLE 25 CASE STUDY: LONDON MEDICAL IMAGING & AI CENTRE & RUN:AI 107 6.2.2 MEMORY 107 6.2.2.1 Development of high-bandwidth memory for AI applications to drive market 107 TABLE 26 MEMORY: RECENT DEVELOPMENT 108 TABLE 27 CASE STUDY: INTEL, DELL, AND UNIVERSITY OF FLORIDA 109 6.2.3 NETWORK 109 6.2.3.1 NVIDIA Corporation (US) and Intel Corporation (US) among key providers of network interconnect adapters for AI applications 109 TABLE 28 NETWORK: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (MILLION UNITS) 109 TABLE 29 NETWORK: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (MILLION UNITS) 110 TABLE 30 NETWORK: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 110 TABLE 31 NETWORK: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 110 6.3 SOFTWARE 110 TABLE 32 SOFTWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 111 TABLE 33 SOFTWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 111 TABLE 34 SOFTWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 111 TABLE 35 SOFTWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 111 6.3.1 AI SOLUTION 112 6.3.1.1 Integration of non-procedural languages in AI solutions to propel segmental growth 112 TABLE 36 CASE STUDY: PHILIPS AND AWS 112 TABLE 37 SOFTWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET FOR AI SOLUTIONS, BY DEPLOYMENT TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 112 TABLE 38 SOFTWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET FOR AI SOLUTIONS, BY DEPLOYMENT TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 113 6.3.1.2 On-premises 113 TABLE 39 ON-PREMISES: RECENT DEVELOPMENT 113 6.3.1.3 Cloud 114 6.3.2 AI PLATFORM 114 6.3.2.1 Increasing use of AI platforms for decision-making and data management to boost segmental growth 114 TABLE 40 SOFTWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET FOR AI PLATFORMS, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 115 TABLE 41 SOFTWARE: AI IN HEALTHCARE MARKET FOR AI PLATFORMS, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 115 6.3.2.2 Machine learning framework 115 6.3.2.3 Application program interface 115 6.4 SERVICES 116 TABLE 42 SERVICES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 116 TABLE 43 SERVICES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 116 TABLE 44 SERVICES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 116 TABLE 45 SERVICES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 117 6.4.1 DEPLOYMENT & INTEGRATION 117 6.4.1.1 Key services for configuring AI systems in healthcare 117 6.4.2 SUPPORT & MAINTENANCE 117 6.4.2.1 Help to keep up performance of systems post installation 117 7 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE MARKET, BY TECHNOLOGY 118 7.1 INTRODUCTION 119 FIGURE 41 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TECHNOLOGY 119 FIGURE 42 MACHINE LEARNING TECHNOLOGY TO HOLD LARGEST SHARE OF AI IN HEALTHCARE MARKET DURING FORECAST PERIOD 120 TABLE 46 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TECHNOLOGY, 2019–2022 (USD MILLION) 120 TABLE 47 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TECHNOLOGY, 2023–2028 (USD MILLION) 120 7.2 MACHINE LEARNING 121 TABLE 48 CASE STUDY: THE HEALTH MANAGEMENT ACADEMY (THE ACADEMY) AND NUANCE 121 TABLE 49 CAST STUDY: MAYO CLINIC AND GOOGLE INC 121 TABLE 50 MACHINE LEARNING: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 122 TABLE 51 MACHINE LEARNING: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 122 7.2.1 DEEP LEARNING 122 7.2.1.1 Enables machines to build hierarchical representations 122 TABLE 52 CASE STUDY: SUBTLE MEDICAL AND BAYER 123 7.2.2 SUPERVISED LEARNING 124 7.2.2.1 Classification and regression major segments of supervised learning 124 7.2.3 REINFORCEMENT LEARNING 124 7.2.3.1 Allows systems and software to determine ideal behavior for maximizing performance of systems 124 7.2.4 UNSUPERVISED LEARNING 124 7.2.4.1 Includes clustering methods consisting of algorithms with unlabeled training data 124 7.2.5 OTHERS 124 7.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 125 7.3.1 WIDELY USED BY CLINICAL AND RESEARCH COMMUNITIES IN HEALTHCARE 125 TABLE 53 CASE STUDY: ROCHE AND JOHN SNOW LABS 125 TABLE 54 NATURAL LANGUAGE PROCESSING: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 126 TABLE 55 NATURAL LANGUAGE PROCESSING: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 126 7.4 CONTEXT-AWARE COMPUTING 126 7.4.1 DEVELOPMENT OF MORE SOPHISTICATED HARD AND SOFT SENSORS TO ACCELERATE GROWTH OF CONTEXT-AWARE COMPUTING 126 TABLE 56 CONTEXT-AWARE COMPUTING: RECENT DEVELOPMENT 127 TABLE 57 CONTEXT-AWARE COMPUTING: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2019–2022 (USD MILLION) 127 TABLE 58 CONTEXT-AWARE COMPUTING: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY TYPE, 2023–2028 (USD MILLION) 127 7.5 COMPUTER VISION 128 7.5.1 USED FOR SIGNIFICANT APPLICATIONS IN SURGERY AND THERAPY 128 8 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION 129 8.1 INTRODUCTION 130 FIGURE 43 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION 130 FIGURE 44 MEDICAL IMAGING & DIAGNOSTICS TO ACCOUNT FOR LARGEST SHARE OF AI IN HEALTHCARE MARKET IN 2028 131 TABLE 59 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 132 TABLE 60 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 132 8.2 PATIENT DATA & RISK ANALYSIS 133 8.2.1 PROVIDE PREDICTIVE INSIGHTS INTO PATIENT HEALTH USING MACHINE LEARNING AND NATURAL LANGUAGE PROCESSING ALGORITHMS 133 TABLE 61 CASE STUDY: CLEVELAND CLINIC AND MICROSOFT 134 TABLE 62 PATIENT DATA & RISK ANALYSIS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 134 TABLE 63 PATIENT DATA & RISK ANALYSIS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 134 TABLE 64 PATIENT DATA & RISK ANALYSIS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 135 TABLE 65 PATIENT DATA & RISK ANALYSIS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 135 8.3 IN-PATIENT CARE & HOSPITAL MANAGEMENT 135 8.3.1 HELP TO CUT DOWN EXCESSIVE OPERATIONAL COSTS AND LOWER COST OF PATIENT CARE 135 TABLE 66 CASE STUDY: TIDALHEALTH AND REGARDS 136 TABLE 67 IN-PATIENT CARE & HOSPITAL MANAGEMENT: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 136 TABLE 68 IN-PATIENT CARE & HOSPITAL MANAGEMENT: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 136 TABLE 69 IN-PATIENT CARE & HOSPITAL MANAGEMENT: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 137 TABLE 70 IN-PATIENT CARE & HOSPITAL MANAGEMENT: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 137 8.4 MEDICAL IMAGING & DIAGNOSTICS 137 8.4.1 HELP TO GENERATE HIGHLY ACCURATE IMAGING DATA 137 TABLE 71 MEDICAL IMAGING DIAGNOSIS: RECENT DEVELOPMENT 138 TABLE 72 MEDICAL IMAGING & DIAGNOSTICS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 138 TABLE 73 MEDICAL IMAGING & DIAGNOSTICS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 139 TABLE 74 MEDICAL IMAGING & DIAGNOSTICS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 139 TABLE 75 MEDICAL IMAGING & DIAGNOSTICS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 139 8.5 LIFESTYLE MANAGEMENT & REMOTE PATIENT MONITORING 140 8.5.1 HELP REDUCE BURDEN ON HOSPITALS 140 TABLE 76 LIFESTYLE MANAGEMENT & REMOTE PATIENT MONITORING: RECENT DEVELOPMENT 140 TABLE 77 LIFESTYLE MANAGEMENT & REMOTE PATIENT MONITORING: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 140 TABLE 78 LIFESTYLE MANAGEMENT & REMOTE PATIENT MONITORING: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 141 TABLE 79 LIFESTYLE MANAGEMENT & REMOTE PATIENT MONITORING: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 141 TABLE 80 LIFESTYLE MANAGEMENT & REMOTE PATIENT MONITORING: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 141 8.6 VIRTUAL ASSISTANTS 141 8.6.1 ASSIST IN DISSEMINATING PRECISE MEDICAL INFORMATION AMONG VULNERABLE POPULATIONS 141 TABLE 81 VIRTUAL ASSISTANT: RECENT DEVELOPMENT 142 TABLE 82 CASE STUDY: GOVERNMENT OF INDIA, ACCENTURE, AND MICROSOFT 142 TABLE 83 VIRTUAL ASSISTANT: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 143 TABLE 84 VIRTUAL ASSISTANT: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 143 TABLE 85 VIRTUAL ASSISTANT: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 143 TABLE 86 VIRTUAL ASSISTANT: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 144 8.7 DRUG DISCOVERY 144 8.7.1 AI EXPECTED TO REDUCE TIME AND COST INVOLVED IN DRUG DISCOVERY 144 TABLE 87 DRUG DISCOVERY: RECENT DEVELOPMENT 145 TABLE 88 DRUG DISCOVERY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 145 TABLE 89 DRUG DISCOVERY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 146 TABLE 90 DRUG DISCOVERY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 146 TABLE 91 DRUG DISCOVERY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 146 8.8 RESEARCH 147 8.8.1 AI ALGORITHMS USED BY BIOINFORMATICS RESEARCHERS FOR DATABASE CLASSIFICATION AND MINING 147 TABLE 92 RESEARCH: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 147 TABLE 93 RESEARCH: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 148 TABLE 94 RESEARCH: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 148 TABLE 95 RESEARCH: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 148 8.9 HEALTHCARE ASSISTANCE ROBOTS 148 8.9.1 HELP TO SIGNIFICANTLY REDUCE NEED FOR ROUND-THE-CLOCK MANUAL NURSING CARE 148 TABLE 96 HEALTHCARE ASSISTANCE ROBOTS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 149 TABLE 97 HEALTHCARE ASSISTANCE ROBOTS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 149 TABLE 98 HEALTHCARE ASSISTANCE ROBOTS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 149 TABLE 99 HEALTHCARE ASSISTANCE ROBOTS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 150 8.10 PRECISION MEDICINE 150 8.10.1 AI EXPECTED TO FULFIL DEMAND FOR PERSONALIZED TREATMENT PLANS FOR PATIENTS ADMINISTERED WITH PRECISION MEDICINE 150 TABLE 100 PRECISION MEDICINE: RECENT DEVELOPMENT 150 TABLE 101 PRECISION MEDICINE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 151 TABLE 102 PRECISION MEDICINE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 151 TABLE 103 PRECISION MEDICINE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 151 TABLE 104 PRECISION MEDICINE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 152 8.11 EMERGENCY ROOM & SURGERY 152 8.11.1 LIMITED AVAILABILITY OF SKILLED WORKFORCE IN EMERGENCY ROOMS TO DRIVE ADOPTION OF AI 152 TABLE 105 EMERGENCY ROOM & SURGERY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 153 TABLE 106 EMERGENCY ROOM & SURGERY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 153 TABLE 107 EMERGENCY ROOM & SURGERY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 153 TABLE 108 EMERGENCY ROOM & SURGERY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 153 8.12 WEARABLES 154 8.12.1 FACILITATE IMPROVED, REAL-TIME PATIENT MONITORING 154 TABLE 109 CASE STUDY: KENSCI, MICROSOFT, AND FEDERAL GOVERNMENT 154 TABLE 110 WEARABLES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 154 TABLE 111 WEARABLES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 155 TABLE 112 WEARABLES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 155 TABLE 113 WEARABLES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 155 8.13 MENTAL HEALTH 155 8.13.1 AI USED IN DIAGNOSIS OF MENTAL DISTRESS AND NEUROLOGICAL ABNORMALITIES 155 TABLE 114 MENTAL HEALTH: RECENT DEVELOPMENT 156 TABLE 115 MENTAL HEALTH: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 156 TABLE 116 MENTAL HEALTH: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 156 TABLE 117 MENTAL HEALTH: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 157 TABLE 118 MENTAL HEALTH: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 157 8.14 CYBERSECURITY 157 8.14.1 AI IN HEALTHCARE CYBERSECURITY TO BECOME CRITICAL IN PROTECTION OF ONSITE SYSTEMS 157 TABLE 119 CYBERSECURITY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 158 TABLE 120 CYBERSECURITY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 158 TABLE 121 CYBERSECURITY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 158 TABLE 122 CYBERSECURITY: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 159 9 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER 160 9.1 INTRODUCTION 161 FIGURE 45 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER 161 FIGURE 46 HOSPITALS & HEALTHCARE PROVIDERS TO HOLD LARGEST MARKET SHARE DURING FORECAST PERIOD 162 TABLE 123 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 162 TABLE 124 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 162 9.2 HOSPITALS AND HEALTHCARE PROVIDERS 163 9.2.1 UTILIZE AI TO PREDICT AND PREVENT READMISSIONS AND IMPROVE OPERATIONS 163 TABLE 125 HOSPITALS & HEALTHCARE PROVIDERS: RECENT DEVELOPMENT 164 TABLE 126 HOSPITALS & HEALTHCARE PROVIDERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 165 TABLE 127 HOSPITALS & HEALTHCARE PROVIDERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 165 TABLE 128 HOSPITALS & HEALTHCARE PROVIDERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 166 TABLE 129 HOSPITALS & HEALTHCARE PROVIDERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 166 9.3 PATIENTS 166 9.3.1 INCREASING POPULARITY OF SMARTPHONE APPLICATIONS AND WEARABLES TO DRIVE ADOPTION OF AI AMONG PATIENTS 166 TABLE 130 PATIENTS: RECENT DEVELOPMENT 167 TABLE 131 PATIENTS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 167 TABLE 132 PATIENTS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 167 TABLE 133 PATIENTS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 168 TABLE 134 PATIENTS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 168 9.4 PHARMACEUTICALS & BIOTECHNOLOGY COMPANIES 168 9.4.1 USE AI FOR DRUG DISCOVERY, PRECISION MEDICINE, AND RESEARCH APPLICATIONS 168 TABLE 135 PHARMACEUTICALS & BIOTECHNOLOGY COMPANIES: RECENT DEVELOPMENT 169 TABLE 136 PHARMACEUTICALS & BIOTECHNOLOGY COMPANIES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 169 TABLE 137 PHARMACEUTICALS & BIOTECHNOLOGY COMPANIES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 170 TABLE 138 PHARMACEUTICALS & BIOTECHNOLOGY COMPANIES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 170 TABLE 139 PHARMACEUTICALS & BIOTECHNOLOGY COMPANIES: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 170 9.5 HEALTHCARE PAYERS 171 9.5.1 USE AI TOOLS TO MANAGE RISKS, IDENTIFY CLAIM TRENDS, AND MAXIMIZE PAYMENT ACCURACY 171 TABLE 140 HEALTHCARE PAYERS: RECENT DEVELOPMENT 172 TABLE 141 HEALTHCARE PAYERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 172 TABLE 142 HEALTHCARE PAYERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 172 TABLE 143 HEALTHCARE PAYERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 173 TABLE 144 HEALTHCARE PAYERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 173 9.6 OTHERS 173 TABLE 145 OTHERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 174 TABLE 146 OTHERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 174 TABLE 147 OTHERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 174 TABLE 148 OTHERS: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 175 10 ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION 176 10.1 INTRODUCTION 177 FIGURE 47 CHINA AND MEXICO TO EMERGE AS NEW HOTSPOTS FOR AI IN HEALTHCARE MARKET 177 FIGURE 48 ASIA PACIFIC TO REGISTER HIGHEST CAGR DURING FORECAST PERIOD 178 TABLE 149 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 178 TABLE 150 AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 178 10.2 NORTH AMERICA 179 FIGURE 49 NORTH AMERICA: AI IN HEALTHCARE MARKET SNAPSHOT 180 FIGURE 50 US TO DOMINATE AI IN HEALTHCARE MARKET IN NORTH AMERICA IN 2028 180 TABLE 151 NORTH AMERICA: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 181 TABLE 152 NORTH AMERICA: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 181 TABLE 153 NORTH AMERICA: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 181 TABLE 154 NORTH AMERICA: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 182 10.2.1 US 182 10.2.1.1 High healthcare spending combined with increasing demand for AI in medical sector to complement market growth 182 TABLE 155 US: RECENT DEVELOPMENT 183 10.2.2 CANADA 184 10.2.2.1 Continuous research on NLP and ML across research institutions and universities in Canada to propel market 184 TABLE 156 CANADA: RECENT DEVELOPMENT 184 10.2.3 MEXICO 185 10.2.3.1 Mexico to account for smallest share of AI in healthcare market in North America during forecast period 185 TABLE 157 MEXICO: RECENT DEVELOPMENT 185 10.3 EUROPE 185 FIGURE 51 EUROPE: AI IN HEALTHCARE MARKET SNAPSHOT 186 FIGURE 52 REST OF EUROPE TO EXHIBIT HIGHEST CAGR IN EUROPEAN AI IN HEALTHCARE MARKET IN 2028 187 TABLE 158 EUROPE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 187 TABLE 159 EUROPE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 188 TABLE 160 EUROPE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 188 TABLE 161 EUROPE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 188 TABLE 162 EUROPE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 189 TABLE 163 EUROPE: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 189 10.3.1 GERMANY 190 10.3.1.1 Government initiatives to expedite AI development to support market growth 190 TABLE 164 GERMANY: RECENT DEVELOPMENT 190 10.3.2 UK 191 10.3.2.1 Adoption of AI in drug discovery space to fuel market growth 191 TABLE 165 UK: RECENT DEVELOPMENT 191 10.3.3 FRANCE 192 10.3.3.1 Government endeavors to develop healthcare IT in France likely to support market 192 TABLE 166 FRANCE: RECENT DEVELOPMENT 192 10.3.4 ITALY 193 10.3.4.1 Development of electronic health records and aging population to drive market 193 TABLE 167 ITALY: RECENT DEVELOPMENT 193 10.3.5 SPAIN 194 10.3.5.1 Growing awareness of AI in Spain to favor market growth 194 TABLE 168 SPAIN: RECENT DEVELOPMENT 194 10.3.6 REST OF EUROPE 194 10.4 ASIA PACIFIC 195 FIGURE 53 ASIA PACIFIC: AI IN HEALTHCARE MARKET SNAPSHOT 196 FIGURE 54 CHINA TO EXHIBIT HIGHEST CAGR IN AI IN HEALTHCARE MARKET ASIA PACIFIC IN 2028 197 TABLE 169 ASIA PACIFIC: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY, 2019–2022 (USD MILLION) 197 TABLE 170 ASIA PACIFIC: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY COUNTRY, 2023–2028 (USD MILLION) 197 TABLE 171 ASIA PACIFIC: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 198 TABLE 172 ASIA PACIFIC: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 198 TABLE 173 ASIA PACIFIC: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 199 TABLE 174 ASIA PACIFIC: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 199 10.4.1 CHINA 200 10.4.1.1 Concrete government measures to accelerate AI development to augment market growth 200 TABLE 175 CHINA: RECENT DEVELOPMENT 200 10.4.2 JAPAN 201 10.4.2.1 AI adoption to expedite drug discovery to motivate market growth 201 10.4.3 SOUTH KOREA 202 10.4.3.1 Government’s AI National Strategy to push market growth in South Korea 202 TABLE 176 SOUTH KOREA: RECENT DEVELOPMENT 202 10.4.4 INDIA 203 10.4.4.1 Developing IT infrastructure and AI-friendly government initiatives to spur market growth 203 TABLE 177 INDIA: RECENT DEVELOPMENT 203 10.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 204 TABLE 178 REST OF ASIA PACIFIC: RECENT DEVELOPMENT 204 10.5 REST OF THE WORLD 205 FIGURE 55 REST OF THE WORLD: SNAPSHOT OF AI IN HEALTHCARE MARKET 205 FIGURE 56 SOUTH AMERICA TO DOMINATE MARKET IN ROW IN 2028 206 TABLE 179 REST OF THE WORLD: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2019–2022 (USD MILLION) 206 TABLE 180 REST OF THE WORLD: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION, 2023–2028 (USD MILLION) 206 TABLE 181 REST OF THE WORLD: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2019–2022 (USD MILLION) 207 TABLE 182 REST OF THE WORLD: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER, 2023–2028 (USD MILLION) 207 TABLE 183 REST OF THE WORLD: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2019–2022 (USD MILLION) 208 TABLE 184 REST OF THE WORLD: AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION, 2023–2028 (USD MILLION) 208 10.5.1 SOUTH AMERICA 209 10.5.1.1 High investments in healthcare IT to encourage market growth 209 10.5.2 MIDDLE EAST AND AFRICA 209 10.5.2.1 Growing healthcare expenditure in Middle East and North Africa to foster growth of AI in healthcare market 209 TABLE 185 MIDDLE EAST AND AFRICA: RECENT DEVELOPMENT 210 11 COMPETITIVE LANDSCAPE 211 11.1 INTRODUCTION 211 11.2 MARKET EVALUATION FRAMEWORK 211 TABLE 186 OVERVIEW OF STRATEGIES DEPLOYED BY KEY PLAYERS IN AI IN HEALTHCARE MARKET 211 11.2.1 PRODUCT PORTFOLIO 213 11.2.2 REGIONAL FOCUS 213 11.2.3 MANUFACTURING FOOTPRINT 213 11.2.4 ORGANIC/INORGANIC GROWTH STRATEGIES 213 11.3 REVENUE ANALYSIS OF TOP PLAYERS IN AI IN HEALTHCARE MARKET 214 FIGURE 57 FIVE-YEAR REVENUE ANALYSIS OF TOP PLAYERS IN AI IN HEALTHCARE MARKET 214 11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2022 215 TABLE 187 AI IN HEALTHCARE MARKET: DEGREE OF COMPETITION 215 11.5 COMPANY EVALUATION QUADRANT 217 11.5.1 STARS 217 11.5.2 PERVASIVE PLAYERS 217 11.5.3 EMERGING LEADERS 218 11.5.4 PARTICIPANTS 218 FIGURE 58 AI IN HEALTHCARE MARKET: COMPANY EVALUATION QUADRANT, 2022 218 11.6 STARTUP/SME EVALUATION QUADRANT 219 11.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 219 11.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 219 11.6.3 DYNAMIC COMPANIES 219 11.6.4 STARTING BLOCKS 219 FIGURE 59 AI IN HEALTHCARE MARKET: STARTUP/SME EVALUATION QUADRANT, 2022 220 11.7 AI IN HEALTHCARE MARKET: COMPANY FOOTPRINT 221 TABLE 188 COMPANY FOOTPRINT 221 TABLE 189 COMPANY OFFERING FOOTPRINT 221 TABLE 190 END-USER FOOTPRINT OF COMPANIES 222 TABLE 191 REGIONAL FOOTPRINT OF COMPANIES 222 11.8 COMPETITIVE BENCHMARKING 223 TABLE 192 STARTUPS/SMES MATRIX: DETAILED LIST OF KEY STARTUPS 223 TABLE 193 AI IN HEALTHCARE MARKET: COMPETITIVE BENCHMARKING OF KEY STARTUPS/SMES 224 11.9 COMPETITIVE SCENARIOS AND TRENDS 225 11.9.1 PRODUCT LAUNCHES & DEVELOPMENTS 225 TABLE 194 AI IN HEALTHCARE MARKET: PRODUCT LAUNCHES & DEVELOPMENTS, JANUARY 2019–DECEMBER 2022 225 11.9.2 DEALS 226 TABLE 195 AI IN HEALTHCARE MARKET: DEALS, JANUARY 2019–DECEMBER 2022 226 |
| ※참고 정보 의료용 인공지능(Artificial Intelligence in Healthcare, AI)은 데이터 분석과 기계 학습 기법을 활용하여 의료 분야에서 진단, 치료, 환자 관리 등을 지원하는 기술 및 시스템을 의미한다. 의료용 AI는 방대한 양의 데이터, 즉 전자 건강 기록(EMR), 임상이미지, 유전자 정보 등을 분석하여 의사 결정 과정의 정확도와 효율성을 높인다. 이를 통해 환자 치료의 질을 향상시키고, 의료 자원의 사용을 최적화하며, 의료 서비스의 접근성을 개선할 수 있다. 의료용 AI의 개념은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫째, 규칙 기반 시스템으로, 이는 전문가의 지식과 규칙을 코드화하여 특정 질병에 대한 증상이나 진단을 자동으로 제안하는 방식이다. 둘째, 기계 학습 및 딥 러닝 기반 시스템으로, 이는 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 방식이다. 이 두 가지 유형의 AI는 서로 보완적인 역할을 하며, 다양한 의료 상황에서 사용된다. 의료용 AI의 종류는 다양하다. 우선 진단 지원 시스템이 있다. 이는 X선, MRI, CT 스캔 등의 이미지를 분석하여 이상 소견을 발견하거나 질병을 조기에 진단하는 데 사용된다. 또한, 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 의료진의 메모, 의무 기록 등을 분석하여 진단 및 치료에 필요한 정보를 추출하는 데 활용된다. 치료 계획을 수립하는 데 도움을 주는 치료 지원 시스템도 있으며, 이는 환자의 병력, 현재 상태, 최신 연구 결과 등을 바탕으로 개인 맞춤형 치료 옵션을 제안한다. 의료용 AI는 다양한 용도로 활용된다. 첫째, 예측 분석을 통해 유행성 질환의 발생을 예측하고 조기 경고 시스템을 구축할 수 있다. 둘째, 환자의 치료 진행 상황을 모니터링하여 재발 방지나 치료 결과 개선을 지원할 수 있다. 셋째, 연구 및 개발 부문에서는 새로운 약물 발견이나 임상 시험의 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 넷째, 원격 의료 분야에서도 AI는 챗봇 및 가상 상담 시스템을 통해 환자와 의료진 사이의 소통을 원활하게 해준다. AI의 발전을 뒷받침하는 관련 기술도 중요하다. 머신 러닝과 딥 러닝은 AI의 핵심 기술로, 수많은 데이터를 학습하여 복잡한 패턴을 인식하고 결정을 내릴 수 있도록 한다. 또한, 빅데이터 기술은 방대한 양의 의료 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 해준다. 클라우드 컴퓨팅은 이러한 데이터 저장과 처리 과정에서 필요한 유연성과 접근성을 제공하며, IoT(사물인터넷)는 환자의 생체 데이터를 실시간으로 수집하여 AI에 제공함으로써 더욱 정교한 분석이 가능하게 한다. 마지막으로, 의료용 AI의 발전은 규제와 윤리적 문제와 밀접한 관련이 있다. AI의 결정 과정이 불투명할 수 있기 때문에, 이를 어떻게 신뢰하고 활용할지를 놓고 고민이 필요하다. 또한, 개인정보 보호와 데이터 보안 문제도 반드시 고려해야 할 사안이다. 이러한 요소들은 의료용 AI의 성공적인 적용과 발전을 위해 해결해야할 과제가 된다. AI는 앞으로도 의료 분야에 큰 변화를 가져오고 있으며, 지속적으로 연구 및 발전이 이루어질 예정이다. |
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