❖본 조사 자료의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 양식❖
글로벌 의료 서비스 시장 규모는 2023년에 61억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. IMARC 그룹은 2032년까지 시장 규모가 572억 달러에 달할 것으로 예상하며, 2024-2032년 동안 연평균 성장률(CAGR)이 27.4%에 달할 것으로 전망하고 있습니다. 개인 맞춤형 약물에 대한 수요 증가, 원격 환자 모니터링 시설의 인기 상승, 의료 이미지 분석, 이상 징후 탐지, 환자 예후 예측을 위한 기계 학습(ML) 기술의 발전은 시장을 견인하는 주요 요인 중 일부입니다.
의료 분야의 인공지능 시장 분석:
주요 시장 동인: 의료 연구 및 신약 개발 과정을 개선하는 인공지능에 대한 수요가 증가하면서 시장이 성장하고 있습니다. 그 외에도 디지털 EHR, 의료 영상, 게놈 정보 등 의료 산업에서 생성되는 데이터의 양이 증가하면서 시장이 성장하고 있습니다.
주요 시장 동향: 의료 이미지를 효율적으로 분석하고, 이상을 감지하고, 환자 예후를 예측하는 데 사용되는 ML 기법의 발전은 시장 전망을 긍정적으로 만들고 있습니다. 그 외에도, 증거 기반의 권고 사항과 치료 지침을 제공하고, 의료 전문가들이 정확하고 정보에 근거한 결정을 내리는 데 도움을 주는 임상 의사 결정 지원 시스템에 대한 수요가 증가하면서 시장 성장에 힘을 보태고 있습니다.
경쟁 구도: 의료 시장 기업들 중 눈에 띄는 인공지능 기업으로는 Amazon Web Services Inc., Cloudmedx Inc., DeepMind, Enlitic Inc., General Vision Inc., Google Inc., International Business Machines, iCarbonX, Intel Corporation, Medtronic, Micron Technology Inc., Microsoft Corporation, Next It Corporation, Nuance Communications Inc., Nvidia Corporation, Siemens Healthcare, Welltok Inc. 등이 있습니다.
지리적 동향: 의료 서비스 시장에서의 인공지능 역학에 따르면, 북미 지역이 시장에서 확고한 우위를 점하고 있습니다. 북미 지역은 기술 혁신의 중심지이며, 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리의 발전으로 의료 서비스 분야에서 정교한 인공지능 응용 프로그램의 개발을 주도하고 있습니다. 인공지능 기반 진단 도구, 예측 분석, 개인 맞춤형 의료 솔루션과 같은 기술이 최전선에 있습니다.
도전과 기회: 높은 개발 비용과 증가하는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 시장의 성장을 방해하고 있습니다. 그러나 AI는 고급 이미지 분석, 예측 분석, 개인 맞춤형 치료 계획을 통해 진단 정확도와 치료 결과를 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
의료 분야의 인공지능 시장 동향:
만성 질환의 증가
현재, 장시간 앉아 있는 생활, 신체 활동 감소, 건강에 좋지 않은 식습관 등 활동이 적은 생활방식으로 인해 만성 질환의 유병률이 증가하고 있습니다. 이러한 생활방식의 요인들은 비만, 당뇨병, 심혈관 질환과 같은 질병의 출현에 기여합니다. 예를 들어, 미국 보건복지부에 따르면 미국 내 약 1억 2,900만 명의 사람들이 적어도 하나의 심각한 만성 질환(심장병, 암, 당뇨병, 비만, 고혈압 등)을 앓고 있습니다. 만성 질환의 증가는 입원률과 효과적인 치료 방법에 대한 수요를 증가시키고 있으며, AI의 도입으로 이러한 추세가 가속화되고 있습니다. 의료 분야의 AI는 다양한 만성 질환의 선별 과정과 진단을 개선하고 있습니다. 이러한 요인들은 의료 분야의 AI 시장 전망에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.
맞춤형 의약품에 대한 수요 증가
개인 맞춤형 의약품에 대한 수요가 증가하면서 시장이 성장하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 전 세계 정밀 의약품 시장 규모는 752억 달러에 달했습니다. IMARC 그룹은 2032년까지 시장 규모가 1,683억 달러에 달할 것으로 예상하고 있으며, 2024년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR)이 9.1%에 달할 것으로 전망하고 있습니다. 정밀 의학은 개인의 유전적, 환경적, 생활 습관적 요인에 근거하여 맞춤형 치료를 목표로 합니다. AI는 방대한 양의 유전적 데이터를 분석하고, 더 정확하고 개인화된 치료 권장 사항으로 이어지는 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 요소들은 앞으로 몇 년 동안 의료 시장 성장에 있어 인공지능을 촉진할 것으로 예상됩니다.
원격 환자 모니터링
원격 환자 모니터링을 통해 개인은 집에서 편안하게 건강을 추적할 수 있으므로 의료 시설을 자주 방문할 필요가 없습니다. 따라서 이동, 대기실, 기타 의료 관련 불편함의 불편함이 제한되어 환자 만족도가 향상됩니다. 특히, 의료 서비스가 부족한 외딴 지역에 사는 사람들의 경우, 의료 서비스 접근성이 향상되어 환자들이 어디에 있든 의료 서비스 제공자와 연결되어 양질의 의료 서비스를 받을 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 7월, 조지아에 본사를 둔 사물인터넷(IoT) 회사인 KORE와 호주 회사인 mCare Digital은 가상 환자 모니터링 스마트워치인 mCareWatch 241을 공개했습니다. 이 시계에는 사용자가 응급 지원을 요청할 수 있는 SOS 버튼, 통화 기능, GPS 추적, 알림, 심박수 모니터, 단축 다이얼, 낙상 감지, 만보계, 지오펜스 알람, 움직임 감지, 모바일 앱 및 웹 대시보드 기능이 포함되어 있어 의료 시장 매출에서 인공지능의 비중이 높아지고 있습니다.
의료 산업 분야의 글로벌 인공지능 세분화:
IMARC 그룹은 2024-2032년 기간 동안의 글로벌, 지역, 국가 수준의 예측과 함께 의료 시장 보고서에서 글로벌 인공지능의 각 세그먼트에 대한 주요 트렌드 분석을 제공합니다. 저희 보고서는 제품, 기술, 응용 프로그램, 최종 사용자를 기준으로 시장을 분류했습니다.
제공별로 분류:
하드웨어
소프트웨어
서비스
소프트웨어가 시장을 지배하고 있습니다.
이 보고서는 제공에 기초하여 시장에 대한 상세한 분류와 분석을 제공합니다. 여기에는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스가 포함됩니다. 보고서에 따르면, 소프트웨어가 가장 큰 부분을 차지했습니다.
인공지능 의료 시장 전망에 따르면, 의료 분야의 인공지능과 관련된 소프트웨어는 전자 건강 기록(EHR) 시스템, 영상 분석 소프트웨어, 임상 의사 결정 지원 시스템(CDSS), 자연어 처리(NLP) 도구로 구성되어 있습니다. 이들은 환자의 건강 기록을 디지털 방식으로 저장 및 관리하고, 방대한 양의 환자 데이터에서 귀중한 통찰력을 분석 및 추출하여 의사 결정, 개인 맞춤형 치료 계획, 임상 연구를 촉진합니다. 컴퓨터 비전과 머신 러닝(ML) 알고리즘을 활용하여 방사선과 의사가 이상을 감지하고 진단을 내리고 정량적 측정을 할 수 있도록 지원합니다. 관련 정보를 추출하고, 텍스트를 분류 및 범주화하고, 음성-텍스트 변환을 가능하게 합니다. 또한, 활력 징후, 활동 수준, 기타 건강 변수를 지속적으로 모니터링하여 건강 악화를 예측하고 의료 서비스 제공자에게 실시간으로 알릴 수 있습니다.
기술별 분류:
머신 러닝
상황 인식 컴퓨팅
자연어 처리
기타
시장에서 가장 큰 비중을 차지하는 머신 러닝
이 보고서에는 기술에 따른 시장의 세부적인 분류와 분석도 포함되어 있습니다. 여기에는 머신 러닝, 상황 인식 컴퓨팅, 자연어 처리 등이 포함됩니다. 이 보고서에 따르면, 머신 러닝이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
기계 학습(ML) 알고리즘은 전자 건강 기록(EHR), 의료 영상, 유전 정보와 같은 환자 데이터를 분석하여 질병 진단과 예후를 돕는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 패턴을 식별하고, 질병을 분류하며, 환자 예후를 예측하여 의료 전문가가 정확하고 시기적절한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 이 알고리즘은 이상을 감지하고, 장기와 종양을 분류하며, 방사선과 의사가 이미지를 해석하는 것을 보조할 수 있습니다. ML 기반 이미지 분석은 진단 정확도를 향상시키고, 해석 시간을 단축시키며, 질병의 조기 발견을 가능하게 합니다. ML 모델은 또한 임상 기록, 게놈 데이터, 생활 습관 요인 등을 포함한 대규모 데이터 세트를 분석하여 환자의 예후를 예측합니다. 더 나아가, EHR을 분석하여 질병 추세, 치료 패턴, 인구 건강 지표 등과 같은 중요한 통찰력을 발견할 수 있습니다.
응용 프로그램별 분류:
로봇 보조 수술
가상 간호 보조
행정 업무 흐름 지원
사기 탐지
복용량 오류 감소
임상 시험 참가자 식별자
예비 진단
기타
임상 시험 참가자 식별자는 시장에서 가장 큰 비중을 차지합니다.
이 보고서는 시장 내 세부적인 세분화와 응용 분야별 분석을 제공합니다. 여기에는 로봇 보조 수술, 가상 간호 보조, 행정 업무 흐름 지원, 사기 탐지, 투약 오류 감소, 임상 시험 참가자 식별자, 예비 진단 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 임상 시험 참가자 식별자가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
임상 시험 참가자 식별자는 개인 정보 보호 및 기밀 유지를 위해 임상 시험에 등록한 개인에게 할당됩니다. 익명성을 보장하고 참가자의 신원을 보호하기 위해 개인 식별 정보(이름이나 주민등록번호 등) 대신 사용됩니다. 임상 시험에서 데이터 무결성과 보안을 보장하는 데 도움이 됩니다. 개인 정보 대신 식별자를 사용함으로써 인적 오류나 데이터 입력 실수로 인한 데이터 오류나 불일치의 가능성이 줄어듭니다. 또한 민감한 정보가 실수로 공개되거나 오용되는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.
최종 사용자별 분류:
의료 서비스 제공자
제약 및 생명공학 회사
환자
기타
제약 및 생명공학 회사가 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.
최종 사용자를 기준으로 한 시장 분석 및 세부적인 시장 분석도 보고서에 포함되어 있습니다. 여기에는 의료 서비스 제공자, 제약 및 생명공학 회사, 환자, 기타가 포함됩니다. 보고서에 따르면 제약 및 생명공학 회사가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
제약 및 생명공학 기업들은 운영의 다양한 측면에 걸쳐서 혁신적인 잠재력을 가지고 있기 때문에 AI의 사용을 수용하고 있습니다. AI는 데이터 기반 접근법과 전산 모델링을 활용함으로써 신약 발견과 개발 과정을 혁신할 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. AI 알고리즘을 통해, 이 회사들은 방대한 양의 생물학적, 화학적 데이터를 분석하여 잠재적 약물 표적을 식별하고, 약물 활동을 예측하고, 약물 설계를 최적화함으로써, 전통적으로 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 드는 약물 개발 파이프라인을 상당히 가속화할 수 있습니다. 또한, AI는 환자 데이터, 유전체학, 임상 기록을 활용하여 개인 맞춤형 치료 접근법을 개발함으로써 정밀 의학을 가능하게 합니다. AI 알고리즘은 질병 감수성 및 치료 반응과 관련된 바이오마커 또는 유전적 변이를 식별하여 표적 치료법과 환자 하위집단 식별을 가능하게 합니다.
지역별 분석:
북미
미국
캐나다
아시아 태평양
중국
일본
인도
한국
호주
인도네시아
기타
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
러시아
기타
중남미
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카
북미가 의료 분야 인공지능 시장 점유율에서 가장 큰 비중을 차지하며 압도적인 우위를 보이고 있습니다.
이 보고서는 또한 북미(미국과 캐나다), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 중남미(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 보고서에 따르면 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
북미는 효율적인 의료 인프라를 갖추고 있기 때문에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 또한, 대중들 사이에서 다양한 만성 질환의 발생률이 증가하면서 시장 성장에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 2018년 기준, 성인의 절반 이상(51.8%)이 10가지 진단된 만성 질환(관절염, 암, 만성 폐쇄성 폐질환, 관상동맥 심장 질환, 현재 천식, 당뇨병, 간염, 고혈압, 뇌졸중, 신장 기능 저하 또는 신부전) 중 하나 이상을 앓고 있었고, 미국 성인의 27.2%가 여러 가지 만성 질환을 앓고 있었습니다. 또 다른 기여 요인은 의료 분야에서 고급 컴퓨팅 기능, 클라우드 컴퓨팅 자원, 데이터 저장 용량을 포함한 강력한 기술 인프라의 채택이 증가하고 있다는 점입니다.
경쟁 구도:
주요 시장 참여자들은 AI 기능을 향상시키기 위해 연구 운영에 투자하고 있습니다. 또한 의료 분야에서 AI 응용 프로그램의 정확성, 효율성, 효과를 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘, 모델, 플랫폼을 개발하기 위해 상당한 자원을 할당하고 있습니다. 상위 기업들은 변화하는 시장 요구를 충족시키기 위해 제품 포트폴리오를 확장하고 다양화하고 있습니다. 또한 진단 영상, 임상 의사 결정 지원, 원격 환자 모니터링, 유전체학, 신약 개발 등 다양한 의료 분야를 위한 새로운 AI 기반 솔루션과 플랫폼을 개발하고 출시하고 있습니다. 선도 기업들은 시장 도달 범위를 확대하고, 새로운 고객 세그먼트에 접근하며, 보완 기술을 활용하기 위해 전략적 파트너십과 협업에 집중하고 있습니다.
이 보고서는 시장의 경쟁 구도에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공됩니다. 시장의 주요 기업 중 일부는 다음과 같습니다.
Amazon Web Services Inc.
Cloudmedx Inc.
DeepMind
Enlitic Inc.
General Vision Inc.
Google Inc.
International Business Machines
iCarbonX
Intel Corporation
Medtronic
Micron Technology Inc.
Microsoft Corporation
Next It Corporation
Nuance Communications Inc.
Nvidia Corporation
Siemens Healthcare
Welltok Inc.
(이 목록은 주요 업체의 일부에 불과하며, 전체 목록은 보고서에서 확인할 수 있습니다.)
의료 서비스 시장의 인공지능 최근의 발전:
2024년 9월: 세일즈포스는 의료 서비스 관련 기술을 제공하는 분야를 위한 새로운 AI 기반 솔루션 라이브러리를 도입했습니다. 조직들은 이것을 사용하여 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화할 수 있습니다. 새로운 생성적 AI 기능은 임상의의 작업 흐름에 통합되어 환자 치료의 질과 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
2024년 9월: 기술 회사인 Tempus AI, Inc.는 개인이 자신의 건강 데이터를 전체적으로 정리, 관리하고 능동적으로 통제할 수 있도록 하는 AI 기반 개인 건강 관리 서비스인 Olivia를 출시했습니다.
2024년 9월: Harrison.ai는 방사선학에 적합한 비전 언어 모델을 도입했습니다. Harrison.rad.1은 영상 관련 토론에 참여하고, X-레이 특징을 식별 및 현지화하고, 보고서를 생성하고, 환자 이력과 임상 맥락에 기반한 추론을 제공할 수 있습니다.
1 서문
2 범위와 방법론
2.1 연구의 목적
2.2 이해관계자
2.3 데이터 출처
2.3.1 주요 출처
2.3.2 부차적 출처
2.4 시장 추정
2.4.1 상향식 접근법
2.4.2 하향식 접근법
2.5 예측 방법론
3 요약
4 서론
4.1 개요
4.2 주요 산업 동향
5 글로벌 의료 서비스 분야의 인공지능 시장
5.1 시장 개요
5.2 시장 실적
5.3 코로나19의 영향
5.4 시장 전망
6 제품별 시장 분석
6.1 하드웨어
6.1.1 시장 동향
6.1.2 시장 전망
6.2 소프트웨어
6.2.1 시장 동향
6.2.2 시장 전망
6.3 서비스
6.3.1 시장 동향
6.3.2 시장 전망
7 기술별 시장 분석
7.1 머신 러닝
7.1.1 시장 동향
7.1.2 시장 전망
7.2 상황 인식 컴퓨팅
7.2.1 시장 동향
7.2.2 시장 전망
7.3 자연어 처리
7.3.1 시장 동향
7.3.2 시장 전망
7.4 기타
7.4.1 시장 동향
7.4.2 시장 전망
8. 응용 분야별 시장 분석
8.1 로봇 보조 수술
8.1.1 시장 동향
8.1.2 시장 전망
8.2 가상 간호 보조원
8.2.1 시장 동향
8.2.2 시장 전망
8.3 행정 업무 흐름 지원
8.3.1 시장 동향
8.3.2 시장 전망
8.4 사기 탐지
8.4.1 시장 동향
8.4.2 시장 전망
8.5 투약 오류 감소
8.5.1 시장 동향
8.5.2 시장 전망
8.6 임상 시험 참가자 식별자
8.6.1 시장 동향
8.6.2 시장 전망
8.7 예비 진단
8.7.1 시장 동향
8.7.2 시장 전망
8.8 기타
8.8.1 시장 동향
8.8.2 시장 전망
9 최종 사용자별 시장 분석
9.1 의료 서비스 제공자
9.1.1 시장 동향
9.1.2 시장 전망
9.2 제약 및 생명공학 기업
9.2.1 시장 동향
9.2.2 시장 전망
9.3 환자
9.3.1 시장 동향
9.3.2 시장 전망
9.4 기타
9.4.1 시장 동향
9.4.2 시장 전망
10 지역별 시장 분석
10.1 북미
10.1.1 미국
10.1.1.1 시장 동향
10.1.1.2 시장 전망
10.1.2 캐나다
10.1.2.1 시장 동향
10.1.2.2 시장 전망
10.2 아시아 태평양
10.2.1 중국
10.2.1.1 시장 동향
10.2.1.2 시장 전망
10.2.2 일본
10.2.2.1 시장 동향
10.2.2.2 시장 전망
10.2.3 인도
10.2.3.1 시장 동향
10.2.3.2 시장 전망
10.2.4 한국
10.2.4.1 시장 동향
10.2.4.2 시장 전망
10.2.5 호주
10.2.5.1 시장 동향
10.2.5.2 시장 전망
10.2.6 인도네시아
10.2.6.1 시장 동향
10.2.6.2 시장 전망
10.2.7 기타
10.2.7.1 시장 동향
10.2.7.2 시장 전망
10.3 유럽
10.3.1 독일
10.3.1.1 시장 동향
10.3.1.2 시장 전망
10.3.2 프랑스
10.3.2.1 시장 동향
10.3.2.2 시장 전망
10.3.3 영국
10.3.3.1 시장 동향
10.3.3.2 시장 전망
10.3.4 이탈리아
10.3.4.1 시장 동향
10.3.4.2 시장 전망
10.3.5 스페인
10.3.5.1 시장 동향
10.3.5.2 시장 전망
10.3.6 러시아
10.3.6.1 시장 동향
10.3.6.2 시장 전망
10.3.7 기타
10.3.7.1 시장 동향
10.3.7.2 시장 전망
10.4 라틴아메리카
10.4.1 브라질
10.4.1.1 시장 동향
10.4.1.2 시장 전망
10.4.2 멕시코
10.4.2.1 시장 동향
10.4.2.2 시장 전망
10.4.3 기타
10.4.3.1 시장 동향
10.4.3.2 시장 전망
10.5 중동 및 아프리카
10.5.1 시장 동향
10.5.2 국가별 시장 분석
10.5.3 시장 전망
11 SWOT 분석
11.1 개요
11.2 강점
11.3 약점
11.4 기회
11.5 위협
12 가치 사슬 분석
13 포터의 다섯 가지 힘 분석
13.1 개요
13.2 구매자의 협상력
13.3 공급자의 협상력
13.4 경쟁 정도
13.5 신규 진입자의 위협
13.6 대체재의 위협
14 가격 지표
15 경쟁 구도
15.1 시장 구조
15.2 주요 업체
15.3 주요 업체의 프로필
