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이 문서는 의료 시장에서 인공지능(AI)의 성장 기회와 도전 과제를 다루고 있습니다. AI의 발전은 의료 데이터의 증가, 비용 절감 필요성, 컴퓨팅 성능 향상 등 여러 요인에 의해 촉진되고 있습니다. 그러나 의료 종사자들의 기술 채택 reluctance, 숙련된 인력 부족, 규제의 모호함 등 여러 제약도 존재합니다. AI는 노인 치료, 유전체학, 신약 발견 등 다양한 분야에서 기회를 제공하고 있으며, 데이터 프라이버시와 상호 운용성 부족 등의 도전 과제가 있습니다. AI의 의료 시장 내 활용은 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 등 여러 분야로 나뉘며, 주요 공급업체들은 인텔, 엔비디아 등입니다. AI 기술은 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 기술을 포함하고 있으며, 환자 데이터 분석, 의료 영상, 원격 모니터링 등 여러 애플리케이션에서 활용되고 있습니다. AI의 최종 사용자로는 병원, 환자, 제약 기업 등이 있으며, 이들은 AI를 통해 운영 효율성을 높이고, 환자 치료를 개선하며, 신약 개발을 가속화하고 있습니다. 지역별로는 북미와 유럽에서 AI의 수요가 높으며, 각국의 정부가 AI 개발을 지원하는 정책을 추진하고 있습니다. 결론적으로, 의료 시장에서 AI의 잠재력은 크지만, 이를 실현하기 위해서는 기술적, 규제적 도전 과제를 해결해야 할 필요가 있습니다. |
2024년 전 세계 의료 분야의 AI 시장 규모는 209억 달러로 평가되었으며 2029년에는 1,484억 달러에 달할 것으로 예상되어 예측 기간 동안 48.1%의 CAGR을 기록할 것으로 전망됩니다. 의료 시장에서 AI의 성장은 크고 복잡한 의료 데이터 세트의 생성, 의료 비용 절감의 시급한 필요성, 컴퓨팅 성능 향상 및 하드웨어 비용 감소, 의료 부문에서 다양한 영역 간의 파트너십 및 협업 증가, 의료 인력과 환자 간의 불균형으로 인한 즉석 의료 서비스에 대한 필요성 증가에 의해 주도되고 있습니다.
헬스케어 시장의 인공지능(AI)
2029년까지 예측되는 헬스케어 시장 통계의 인공 지능(AI)
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의료 시장 역학에서의 AI:
동인 대규모의 복잡한 의료 데이터 세트 생성
광범위하고 복잡한 의료 데이터 세트의 생성은 의료 시장에서 AI의 중추적 인 동인입니다. 첨단 기술을 통해 의료 기록부터 게놈 데이터에 이르기까지 다양한 환자 정보를 축적할 수 있습니다. 이러한 풍부한 데이터는 AI 애플리케이션을 촉진하여 진단, 개인 맞춤형 의료 및 치료 계획에 중요한 패턴과 인사이트를 쉽게 파악할 수 있게 해줍니다. 빅데이터 분석과 AI의 통합은 의료 프로세스를 혁신하여 정확성과 효율성을 향상시킬 것입니다. 향후 몇 년 동안 이러한 데이터 기반 접근법의 영향력이 커질 것으로 예상되며, 환자 치료 결과를 개선하고 운영을 간소화하여 의료 서비스 제공의 혁신적 시대를 열어갈 것입니다.
제약: 의료진들의 AI 기반 기술 도입에 대한 거부감.
일자리 대체에 대한 우려, AI 시스템 신뢰성에 대한 회의론, 기존 관행과의 통합에 대한 불안감에서 비롯된 이러한 꺼리는 시장의 성장을 저해합니다. 이 문제를 해결하려면 교육에 상당한 투자가 필요하며, 이는 의료 전문가들의 학습 곡선을 방해하는 요인으로 작용합니다. 이러한 장애물을 극복하기 위해서는 교육을 강조하고 기술 개발자와 의료 기관 간의 협력을 촉진하는 집중적인 이니셔티브가 필요합니다. 이러한 노력은 이해와 수용을 촉진하여 향상된 진단, 개선된 치료 계획, 궁극적으로 우수한 환자 치료 결과 등 의료 분야에서 AI의 잠재력을 실현할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다.
기회: 노인 치료를 위한 AI 기반 도구의 잠재력 증가
기대 수명의 증가, 인구 통계의 변화, 전통적인 간병의 어려움과 같은 요인으로 인해 노인 케어 분야에서 AI의 잠재력이 커지고 있습니다. AI는 효과적이고 경제적인 솔루션을 제공함으로써 노인 돌봄을 개선할 수 있는 혁신적인 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 지속적인 건강 모니터링을 통해 건강 문제를 조기에 발견하고 낙상 감지 알고리즘을 통해 안전을 개선합니다. AI 기반 약물 관리는 치료 계획의 준수를 보장하고, 개인화된 치료 계획은 개별 건강 데이터를 기반으로 개입을 최적화합니다. AI가 촉진하는 인지 지원과 사회적 상호 작용은 특히 치매와 같은 질환을 앓고 있는 노인의 정신 건강에 기여합니다. 컴패니언 로봇과 가상 비서의 통합은 외로움을 해결합니다.
또한, AI는 일상적인 작업을 간소화하여 의료 환경에서 리소스 할당을 개선하고 비용 효율성을 향상시킵니다. 노인 케어 분야의 AI는 고령화 인구의 웰빙을 보장하기 위해 사전 예방적이고 개인화된 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 패러다임의 전환을 의미합니다. AI는 질병 발생에 대한 예측 분석, 유전자 프로필에 기반한 개인 맞춤형 치료 계획, 의료 상태 식별의 정확성과 속도를 향상시키는 고급 진단 도구 등 의료 분야에서 보다 효과적인 애플리케이션을 위한 기회를 열어줍니다.
도전 과제: 큐레이션된 의료 데이터의 부족
의료 분야에서 AI의 막대한 잠재력은 큐레이션된 의료 데이터의 부족이라는 상당한 장애물에 직면해 있습니다. 이러한 병목 현상은 AI 성능을 저해하여 부정확한 예측과 잠재적인 환자 피해로 이어집니다. 데이터 파편화, 개인정보 보호 문제, 높은 비용, 전문성 장벽은 문제를 더욱 악화시킵니다. 예를 들어, 2023년 11월 세계보건기구(WHO)는 의료 분야에 인공지능(AI)을 적용할 때 필수적으로 고려해야 할 규제를 설명하는 가이드라인을 발표했습니다. 안전성, 효능, 협업을 강조하는 이 문서는 AI의 의료 데이터 사용과 관련된 위험을 다루며 개인정보 보호와 보안을 보장하기 위한 강력한 법적 및 규제 프레임워크를 옹호합니다. 이 가이드라인은 투명성, 위험 관리, 데이터의 외부 검증, 데이터 품질에 대한 노력, GDPR 및 HIPAA와 같은 복잡한 규정 해결, 이해관계자 간의 협업 장려 등 의료 분야에서 AI를 규제하는 데 있어 중요한 6가지 영역을 강조합니다. 제안된 솔루션에는 표준화 이니셔티브, 책임 있는 데이터 공유를 위한 민관 파트너십, 합성 데이터 생성, 프로세스 간소화를 위한 AI 기반 큐레이션 도구가 포함됩니다. 이러한 장애물을 극복하려면 데이터 표준화, 협업, 기술 발전과 같은 선제적인 조치가 필요합니다. 특정 의료 분야의 세부 영역을 다루고, 윤리적 고려 사항을 탐구하고, 규제 역할을 분석하면 의료 분야에서 AI에 대한 이해와 발전이 더욱 풍부해질 것입니다.
헬스케어 시장 세분화에서의 인공지능(AI)
세분화별 헬스케어 시장에서의 인공지능(AI)
예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 소프트웨어 부문 시장.
비절차적 언어의 통합은 전통적으로 파이썬과 자바 같은 절차적 언어가 지배적이었던 의료 분야의 AI 환경에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. SQL과 같은 직관적이고 선언적인 언어는 단계별 지침보다 결과를 강조함으로써 잠재적인 게임 체인저가 될 수 있습니다. 이러한 변화는 AI 개발을 민주화하여 의료 전문가가 직접 기여하고 협업을 촉진하며 도메인 전문 지식을 활용할 수 있게 해줍니다. 비절차적 언어는 모델 설명 가능성을 높이고 워크플로를 간소화하며 핵심 임상 지식에 집중할 수 있어 임상 의사 결정 지원 시스템, 의료 영상 분석, 개인 맞춤형 의료, 공중 보건과 같은 분야에서 상당한 부문별 성장을 약속합니다. 어려움에도 불구하고 잠재적인 이점 덕분에 비절차적 언어는 환자 치료와 결과 개선을 약속하며 의료 분야에서 AI를 발전시키는 강력한 수단으로 자리매김하고 있습니다.
예측 기간 동안 의료 분야의 AI 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 머신러닝 기술의 딥러닝 부문.
딥러닝이 의료 분야에 미치는 혁신적인 영향은 인공 신경망(ANN)을 통해 계층적 표현을 구축하는 능력에 있습니다. 이러한 상호 연결된 뉴런 층은 인간 두뇌의 구조를 모방하여 광범위한 데이터 세트에서 학습하여 복잡한 특징과 패턴을 추출합니다. 의료 영상 분야에서 딥러닝은 이미지 분류, 엑스레이 및 MRI에서 질병 감지, 정밀한 분석을 위한 물체 분할과 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 자연어 처리(NLP)는 임상 기록과 연구 논문에서 중요한 정보를 추출하여 진단과 약물 발견을 용이하게 합니다. 또한 딥러닝은 약물 개발 및 정밀 의학에서 분자 상호작용을 예측하고, 약물 표적을 식별하며, 개별 유전자 프로필을 기반으로 맞춤형 치료를 제공합니다. 임상 의사 결정 지원, 개인 맞춤형 의료 계획, 예측 분석은 딥러닝의 잠재력을 더욱 입증합니다.
환자 데이터 및 위험 분석 부문은 예측 기간 동안 헬스케어 시장에서 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
의료 분야의 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 분석, 생성, 번역할 수 있게 해줍니다. 비정형 데이터에서 인사이트를 얻고, 작업을 간소화하며, 챗봇을 통해 환자의 역량을 강화하고, 개인화된 의료 서비스를 개선하여 의료 서비스 제공에 혁신을 가져옵니다. 자연어 처리(NLP)는 의료 분야의 AI에서 환자 데이터 분석과 위험 평가를 혁신하는 데 중추적인 역할을 합니다. NLP는 의료 기록의 비정형 텍스트를 정형 데이터로 변환함으로써 신속하고 확장 가능한 분석을 가능하게 합니다. 이를 통해 임상의는 정형 데이터에서 종종 놓치는 미묘한 세부 사항을 감지하여 위험에 처한 환자를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 2023년 1월 미국의 한 대형 의료 보험사가 적용한 IQVIA Inc(미국)의 NLP 위험 조정 솔루션은 위험 조정 프로세스를 성공적으로 자동화 및 디지털화하여 효율성을 25% 이상 향상시켰습니다. NLP를 활용하여 의료 기록 검토를 개선하여 간호사가 상태를 더 정확하게 파악하고 CMS에 환급 청구를 더 정확하게 제출할 수 있게 되었습니다. 시간당 수백만 건의 기록을 처리하는 이 솔루션의 임상 지능형 NLP는 높은 코딩 정확도(90% 이상의 정확도 및 리콜률)를 보장하고 검토 시간을 단축하며 승인된 ICD10-CM 코드에 대한 포괄적인 감사 추적을 제공하여 전반적인 위험 조정 제출을 향상시켰습니다.
예측 기간 동안 의료 시장에서 AI의 가장 큰 CAGR을 차지할 환자 세그먼트.
인공지능(AI)과 스마트폰 및 웨어러블 기기의 통합은 의료 환경을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이 강력한 조합은 건강 데이터를 민주화하여 환자가 활력 징후, 수면 패턴, 활동 수준 및 기분을 추적함으로써 자신의 웰빙에 적극적으로 참여할 수 있도록 합니다. 생성된 풍부한 개인 건강 데이터는 AI 알고리즘으로 분석되어 패턴을 파악하고 건강 위험을 예측하며 치료 계획을 개인화할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적인 데이터 기반 접근 방식은 개인이 자신의 건강을 더 깊이 이해할 수 있도록 의료 서비스를 재편하고 있습니다.
아시아 태평양 지역의 의료 분야 AI 시장은 예측 기간 동안 더 높은 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양 지역의 의료 산업에서 AI의 성장을 이끄는 요인은 아시아 태평양 국가의 암 환자 수 증가입니다. 미국 국립의학도서관의 보고서에 따르면 2023년에는 전 세계 인구의 60% 이상이 거주하는 아시아 태평양 지역이 전체 암 발병의 절반, 암 관련 사망의 58%를 차지할 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 1,920만 건의 신규 암 발병과 990만 명의 사망자가 발생했으며, 아시아 태평양 지역에서 신규 암 발병의 거의 50%와 암 관련 사망자의 절반 이상이 발생했습니다. 이러한 수치는 아시아 태평양 지역의 암 부담이 얼마나 심각한지를 잘 보여줍니다. 간호사가 종양학 의료 인력의 절반 이상을 차지한다는 점을 고려할 때, 효율적이고 효과적인 암 치료를 제공하기 위해서는 새로운 지식을 습득하고 근거 기반 관행을 수용하는 것이 중요합니다.
의료 시장의 인공 지능(AI)
지역별
지역별 헬스케어 시장에서의 인공지능(AI)
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의료 서비스 기업의 최고 AI – 주요 시장 플레이어:
헬스케어 기업의 AI 주요 벤더로는 Koninklijke Philips N.V.(네덜란드), Microsoft(미국), Siemens Healthineers AG(독일), Intel Corporation(미국), NVIDIA Corporation(미국), Google Inc.(미국), GE HealthCare Technologies Inc(미국), Medtronic(미국), Micron Technology, Inc(미국), Amazon.com Inc(미국), Oracle(미국), Johnson & Johnson Services, Inc.(미국)가 있습니다. 이 외에도 Merative(미국), General Vision, Inc.(미국), CloudMedx(미국), Oncora Medical(미국), Enlitic(미국), Lunit Inc, (한국), Qure.ai(인도), Tempus(미국), COTA(미국), FDNA INC.(미국), Recursion(미국), Atomwise(미국), Virgin Pulse(미국), Babylon Health(영국), MDLIVE(미국), Stryker(미국), Qventus(미국), Sweetch(이스라엘), Sirona Medical, Inc.(미국), Ginger(미국), Biobeat(이스라엘) 등이 헬스케어 분야의 AI 신흥 기업 중 일부에 속합니다.
1 소개
2 연구 방법론
3 임원 요약
4 프리미엄 인사이트(페이지 번호 – 54)
4.1 의료 시장에서 AI의 매력적인 성장 기회
4.2 의료 시장의 AI, 제공 별
4.3 기술 별 의료 시장의 AI
4.4 의료 시장의 AI, 애플리케이션 별
4.5 최종 사용자 별 의료 시장의 AI
4.6 국가 별 의료 시장의 AI
5 시장 개요 (페이지 번호 – 57)
5.1 소개
5.2 시장 역학
5.2.1 동인
5.2.1.1 크고 복잡한 의료 데이터 세트의 생성
5.2.1.2 의료 비용 절감에 대한 긴급한 필요성
5.2.1.3 컴퓨팅 성능 향상 및 하드웨어 비용 감소
5.2.1.4 의료 부문에서 다양한 도메인 간의 파트너십 및 협업 증가
5.2.1.5 의료 인력과 환자 간의 불균형으로 인해 개선 된 의료 서비스에 대한 필요성 증가
5.2.2 제약
5.2.2.1 의료 종사자들이 AI 기반 기술을 채택하는 것을 꺼려 함
5.2.2.2 숙련된 AI 인력 부족과 의료 소프트웨어에 대한 모호한 규제 지침
5.2.3 기회
5.2.3.1 노인 치료를위한 AI 기반 도구의 잠재력 증가
5.2.3.2 인간 인식 AI 시스템 개발에 대한 관심 증가
5.2.3.3 유전체학, 신약 발견, 이미징 및 진단 분야에서 AI 기술의 잠재력 증가
5.2.4 도전 과제
5.2.4.1 선별된 의료 데이터의 부족
5.2.4.2 데이터 프라이버시에 관한 우려
5.2.4.3 여러 공급업체에서 제공하는 AI 솔루션 간의 상호 운용성 부족
5.3 가치 사슬 분석
5.4 포터의 5가지 힘 분석
5.5 생태계 분석
5.6 의료 시장에서 AI를위한 수익 변화 및 새로운 수익 포켓
5.7 사례 연구 분석
5.7.1 사용 사례 – 바이오비트(이스라엘)
5.7.2 사용 사례 – 클리블랜드 클리닉 및 마이크로 소프트
5.7.3 사용 사례 – 번역 유전체학 연구소(TGEN)
5.8 기술 분석
5.8.1 클라우드 컴퓨팅
5.8.2 클라우드 GPU
5.9 가격 분석
5.9.1 주요 업체에서 제공하는 구성 요소의 평균 판매 가격 (ASP) 분석
5.9.2 ASP 동향
5.10 무역 분석
5.11 특허 분석
5.11.1 주요 특허
5.12 규제 환경
5.12.1 규제
5.12.1.1 수출입 규제
5.12.1.2 유해 물질 제한(ROHS) 및 전기 및 전자 장비 폐기물(WEEE) 규제
5.12.1.3 화학물질의 등록, 평가, 승인 및 제한(REACH)
5.12.1.4 일반 데이터 보호 규정(GDPR)
6 의료 시장의 인공 지능, 오퍼링별(페이지 번호 – 89)
6.1 소개
6.2 하드웨어
6.2.1 프로세서
6.2.1.1 인텔 코퍼레이션 (미국), 엔비디아 코퍼레이션 (미국) 및 자일링스 (미국)는 AI 애플리케이션을위한 하드웨어 구성 요소의 주요 공급 업체입니다.
6.2.1.2 CPU/CPU
6.2.1.3 GPU
6.2.1.4 FPGA
6.2.1.5 GPU
6.2.1.6 ASIC
6.2.1.7 GPU
6.2.2 메모리
6.2.2.1 시장을 주도할 AI 애플리케이션을 위한 고대역폭 메모리 개발
6.2.3 네트워크
6.2.3.1 AI 애플리케이션을위한 네트워크 상호 연결 어댑터의 주요 공급 업체 중 NVIDIA Corporation (미국) 및 Intel Corporation (미국)
6.3 소프트웨어
6.3.1 AI 솔루션
6.3.1.1 AI 솔루션에 비 절차적 언어를 통합하여 부문별 성장 촉진
6.3.1.2 온프레미스
6.3.1.3 클라우드
6.3.2 AI 플랫폼
6.3.2.1 세그먼트 성장을 촉진하기 위해 의사 결정 및 데이터 관리를위한 AI 플랫폼 사용 증가
6.3.2.2 머신 러닝 프레임워크
6.3.2.3 애플리케이션 프로그램 인터페이스
6.4 서비스
6.4.1 배포 및 통합
6.4.1.1 의료 분야에서 AI 시스템 구성을위한 주요 서비스
6.4.2 지원 및 유지보수
6.4.2.1 설치 후 시스템 성능 유지 지원
7 의료 시장의 인공 지능, 기술별 (페이지 번호 – 109)
7.1 소개
7.2 기계 학습
7.2.1 딥 러닝
7.2.1.1 기계가 계층 적 표현을 구축 할 수 있도록합니다.
7.2.2 지도 학습
7.2.2.1 지도 학습의 분류 및 회귀 주요 세그먼트
7.2.3 강화 학습
7.2.3.1 시스템과 소프트웨어가 시스템 성능 극대화를 위한 이상적인 동작을 결정할 수 있게 해줍니다.
7.2.4 비지도 학습
7.2.4.1 레이블이 지정되지 않은 훈련 데이터로 구성된 알고리즘으로 구성된 클러스터링 방법 포함
7.2.5 기타
7.3 자연어 처리
7.3.1 의료 분야의 임상 및 연구 커뮤니티에서 널리 사용됨
7.4 상황 인식 컴퓨팅
7.4.1 상황 인식 컴퓨팅의 성장을 가속화하기위한보다 정교한 하드 및 소프트 센서 개발
7.5 컴퓨터 비전
7.5.1 수술 및 치료의 중요한 응용 분야에 사용됨
8 의료 시장의 인공 지능, 애플리케이션 별 (페이지 번호 – 120)
8.1 소개
8.2 환자 데이터 및 위험 분석
8.2.1 기계 학습 및 자연어 처리 알고리즘을 사용하여 환자 건강에 대한 예측 통찰력 제공
8.3 입원 환자 치료 및 병원 관리
8.3.1 과도한 운영 비용을 절감하고 환자 치료 비용을 낮추는 데 도움
8.4 의료 영상 및 진단
8.4.1 매우 정확한 이미징 데이터 생성에 도움
8.5 라이프스타일 관리 및 원격 환자 모니터링
8.5.1 병원의 부담을 줄이는 데 도움
8.6 가상 비서
8.6.1 취약 계층에 정확한 의료 정보를 전파하는 데 지원
8.7 신약 발견
8.7.1 AI는 신약 발견과 관련된 시간과 비용을 줄일 것으로 예상됩니다.
8.8 연구
8.8.1 생물 정보학 연구자들이 데이터베이스 분류 및 마이닝에 사용하는 AI 알고리즘
8.9 의료 지원 로봇
8.9.1 24시간 수동 간호의 필요성을 크게 줄이는 데 도움
8.1 정밀 의학
8.10.1 AI는 정밀 의학으로 관리되는 환자를위한 개인화 된 치료 계획에 대한 수요를 충족시킬 것으로 예상됩니다.
8.11 응급실 및 수술
8.11.1 AI 채택을 촉진하기 위해 응급실에서 숙련 된 인력의 제한된 가용성
8.12 웨어러블
8.12.1 향상된 실시간 환자 모니터링 촉진
8.13 정신 건강
8.13.1 정신적 고통 및 신경학적 이상 진단에 사용되는 AI
8.14 사이버 보안
8.14.1 현장 시스템 보호에 중요한 역할을 하는 의료 사이버 보안의 AI
9 최종 사용자별 의료 시장의 인공 지능 (페이지 번호 – 151)
9.1 소개
9.2 병원 및 의료 서비스 제공자
9.2.1 AI를 활용하여 재입원을 예측 및 예방하고 운영을 개선합니다.
9.3 환자
9.3.1 환자들 사이에서 AI 채택을 촉진하기 위해 스마트 폰 애플리케이션 및 웨어러블의 인기 증가
9.4 제약 및 생명공학 기업
9.4.1 신약 개발, 정밀 의학 및 연구 애플리케이션에 AI 사용
9.5 의료 서비스 지불자
9.5.1 AI 도구를 사용하여 위험을 관리하고, 청구 추세를 파악하고, 지불 정확도를 극대화합니다.
9.6 기타
10 의료 시장의 인공 지능, 지역별 (167 페이지)
10.1 소개
10.2 북미
10.2.1 미국
10.2.1.1 시장 성장을 보완하기 위해 의료 부문에서 AI에 대한 수요 증가와 결합 된 높은 의료 지출
10.2.2 캐나다
10.2.2.1 캐나다의 연구 기관 및 대학에서 NLP 및 ML에 대한 지속적인 연구로 시장 추진
10.2.3 멕시코
10.2.3.1 멕시코는 예측 기간 동안 북미 의료 시장에서 AI의 가장 작은 점유율을 차지할 것입니다.
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.1.1 시장 성장을 지원하기 위해 AI 개발을 촉진하기위한 정부 이니셔티브
10.3.2 영국
10.3.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 신약 발견 공간에서 AI 채택
10.3.3 프랑스
10.3.3.1 정부는 시장을 지원할 가능성이있는 프랑스에서 의료 IT 개발을 위해 노력합니다.
10.3.4 이탈리아
10.3.4.1 시장을 주도하기위한 전자 건강 기록 및 고령화 인구의 개발
10.3.5 스페인
10.3.5.1 스페인에서 시장 성장에 유리한 AI에 대한 인식 증가
10.3.6 유럽의 나머지 지역
10.4 아시아 태평양
10.4.1 중국
10.4.1.1 시장 성장을 촉진하기 위해 AI 개발을 가속화하기위한 구체적인 정부 조치
10.4.2 일본
10.4.2.1 시장 성장을 촉진하기 위해 신약 발견을 촉진하기위한 AI 채택
10.4.3 대한민국
10.4.3.1 한국의 시장 성장을 촉진하기위한 정부의 AI 국가 전략
10.4.4 인도
10.4.4.1 시장 성장을 촉진하기위한 IT 인프라 및 AI 친화적 인 정부 이니셔티브 개발
10.4.5 나머지 아시아 태평양 지역
10.5 세계의 나머지 지역
10.5.1 남미
10.5.1.1 시장 성장을 촉진하기위한 의료 IT에 대한 높은 투자
10.5.2 중동 및 아프리카
10.5.2.1 의료 시장에서 AI의 성장을 촉진하기 위해 중동 및 북아프리카의 의료비 지출 증가
11 경쟁 환경 (페이지 번호 – 202)
11.1 소개
11.2 시장 평가 프레임워크
11.2.1 제품 포트폴리오
11.2.2 지역 초점
11.2.3 제조 풋 프린트
11.2.4 유기적 / 무기적 성장 전략
11.3 의료 시장에서 AI의 최고 플레이어의 수익 분석
11.4 시장 점유율 분석, 2022 년
11.5 회사 평가 사분면
11.5.1 별
11.5.2 퍼베이시브 플레이어
11.5.3 신흥 리더
11.5.4 참가자
11.6 스타트업/SME 평가 사분면
11.6.1 진보적 인 기업
11.6.2 반응 형 기업
11.6.3 역동적 인 기업
11.6.4 시작 블록
11.7 의료 시장에서의 AI : 회사 발자국
11.8 경쟁 벤치마킹
11.9 경쟁 시나리오 및 트렌드
11.9.1 제품 출시 및 개발
11.9.2 거래
12 회사 프로필 (페이지 번호 – 219)
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