| ■ 영문 제목 : AI In Healthcare Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software Solutions, Hardware, Services), By Application (Virtual Assistants, Connected Machines), By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GRV24JAN080 ■ 조사/발행회사 : Grand View Research ■ 발행일 : 2023년 11월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 150 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (납기 : 3일) ■ 조사대상 지역 : 세계 ■ 산업 분야 : IT |
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| 글로벌 의료용 AI 시장의 성장과 동향 Grand View Research, Inc.사의 최신 보고서에 따르면, 세계의 의료용 AI 시장 규모는 2030년까지 2082억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 또한 2024년부터 2030년까지 연평균 36.4%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 개인 맞춤형 의료에 대한 수요 증가, 가치 기반 의료에 대한 수요 증가, 환자의 건강 관련 디지털 정보 데이터 세트 증가, 의료 IT 인프라의 발전, 스마트폰의 보급, 인터넷 연결성 향상, 의료 서비스 제공자 부족 등이 시장 성장을 견인하고 있습니다. 또한, 라이프스타일의 변화, 노령 인구의 증가, 만성질환의 유병률 증가로 인해 보다 빠르고 정확한 질병 발견과 질병에 대한 조기 진단 및 이해의 필요성이 높아지면서 인공지능(AI) 기반 기술의 의료 분야 도입이 촉진되고 있습니다. 의료 시스템은 AI 기반 기술을 채택하여 질병을 더 빨리 진단하고 조기에 발견하고 더 빠르고 정확한 임상 시험을 수행하기 시작했습니다. 또한 AI 기반 기술은 가상 비서, 로봇 보조 수술, 청구 관리, 사이버 보안, 환자 관리에 도입되었으며, AI 알고리즘은 환자의 건강 데이터 세트로 훈련되어 질병의 진단과 조기 발견을 최적화하고 최적의 치료 체제로 시작할 수 있게 되었습니다. 정부의 지원책, 민간 투자자와 벤처캐피털의 투자 증가, 전 세계 AI 전문 스타트업의 출현이 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 소프트웨어 솔루션은 의료 시스템의 채택률 증가와 다양한 용도에서 이러한 기술의 보급이 확대됨에 따라 2023년에 우위를 점할 것으로 예상됩니다. 임상 시험 부문은 임상 시험 설계, 시험 준수, 환자 모집 및 환자 중도 탈락 최소화에서 이러한 기술의 채택으로 인해 2023년에 우위를 점했습니다. 북미 지역은 최적의 IT 인프라의 가용성, 기술 활용도, 주요 플레이어와 현지 개발자의 존재, 유리한 자금 조달 옵션으로 인해 2023년에 우위를 점했습니다. 주요 업체들은 제품 포트폴리오를 확장하고 더 큰 비즈니스 지역을 수용하기 위해 M&A와 제휴를 통해 혁신적인 제품 개발 전략을 고안하는 데 주력하고 있습니다. 의료용 AI 시장 보고서 주요 내용 - 의료 분야의 AI 시장 규모는 환자 건강 관련 정보 데이터 세트의 증가, 헬스케어 IT 인프라의 발전, 정확하고 빠른 질병 진단에 대한 수요 증가로 인해 2030년까지 2,082억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. - 구성 요소별로는 소프트웨어 솔루션 부문이 2023년 세계 시장에서 40.5%의 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 보입니다. 이러한 높은 점유율은 의료 제공자, 지불자, 환자들 사이에서 AI 기반 소프트웨어 솔루션이 널리 채택되고 있기 때문으로 분석됩니다. - 용도별로는 로봇 보조 수술 분야가 2023년 24.5%의 가장 큰 매출 점유율로 시장을 지배할 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 39.2%의 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 로봇 보조 수술 건수의 증가와 새로운 AI 플랫폼 개발에 대한 투자 증가는 로봇 보조 수술에서 AI의 보급을 뒷받침하는 몇 안 되는 주요 요인 중 하나입니다. - 지역별로는 북미 지역이 2023년 시장을 주도할 것으로 예상되는데, 이는 의료 IT 인프라의 발전, 첨단 기술 채택 태세, 여러 주요 플레이어의 존재, 노인 인구 증가, 만성 질환의 유병률 증가에 기인합니다. |
1. 조사 방법 및 범위
2. 개요
3. 세계의 의료용 AI 시장 변수, 동향 및 범위
4. 세계의 의료용 AI 시장 규모 : 구성 요소별 예측 및 동향 분석
5. 세계의 의료용 AI 시장 규모 : 용도별 예측 및 동향 분석
6. 세계의 의료용 AI 시장 규모 : 지역별 예측 및 동향 분석
7. 경쟁 분석
8. 세계의 의료용 AI 시장 규모 : 기술별 동향 및 동적 분석
9. 기업 정보
목차 제1장 연구 방법론 및 범위 1.3.1.2 GVR 내부 데이터베이스 1.3.2 1차 연구: 1.4 연구 범위 및 가정 제3장 글로벌 의료 인공지능 시장 변수, 동향 및 범위 3.1 의료 인공지능 시장 계보 전망 3.1.1 상위 시장 전망 3.1.2 관련/보조 시장 전망 3.2 시장 침투 및 성장 전망 분석 3.3 사용자 관점 분석 3.3.1 소비자 행동 분석 3.8.2.1 정치적 환경 3.8.2.2 경제적 및 사회적 환경 3.8.2.3 기술적 환경 3.8.2.4 법률 환경 3.9.3 라이선싱 및 파트너십 3.9.4 기술 협력 3.10 코로나19 팬데믹이 의료 인공지능 시장에 미치는 영향 4.1 정의 및 범위 4.2 시장: 구성 요소별 시장 점유율 분석, 2023년 및 2030년 4.3 소프트웨어 솔루션 4.3.1 시장 추정 및 예측, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 4.4 하드웨어 4.4.1 시장 추정 및 예측, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 4.5 서비스 4.5.1 시장 추정 및 2018년~2030년 시장 추정치 및 전망치 (백만 달러) 5.2 시장: 응용 분야별 시장 점유율 분석, 2023년 및 2030년 5.3 로봇 보조 수술 5.3.1 시장 추정치 및 전망치, 2018년~2030년 (백만 달러) 5.4 가상 비서 5.4.1 시장 추정치 및 전망치, 2018년~2030년 (백만 달러) 5.5 행정 워크플로우 도우미 5.5.1 시장 추정치 및 전망치, 2018년~2030년 (백만 달러) 5.6 연결된 기계 5.6.1 시장 추정치 및 전망치, 2018년~2030년 (백만 달러) 5.7 진단 5.7.1 시장 추정치 및 전망치, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 5.10 사이버 보안 5.10.1 시장 추정 및 예측, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 5.11 투약 오류 감소 5.11.1 시장 추정 및 예측, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 6.1 시장: 지역별 동향 분석 6.2 북미 6.2.1 구성 요소별 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측, 2018년 – 2030년 (백만 달러) (백만 달러) 6.2.2.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측 2018 – 2030 (백만 달러) 6.2.3.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측 2018 – 2030 (백만 달러) 6.3 유럽 6.3.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측 2018 – 2030 (백만 달러) 6.3.2 영국 6.3.2.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측 2018 – 2030 (백만 달러) 6.3.3 독일 6.3.3.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측 2018 – 2030 (백만 달러) 6.3.4 프랑스 6.3.4.1 구성 요소별 시장 추정 및 예측 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 전망 2018 – 2030 (백만 달러) 6.3.6 스페인 6.3.6.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 전망 2018 – 2030 (백만 달러) 6.3.7 러시아 6.3.7.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 전망 2018 – 2030 (백만 달러) 6.4 아시아 태평양 6.4.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 전망 2018 – 2030 (백만 달러) 6.4.2 일본 6.4.2.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 전망 2018 – 2030 (백만 달러) 6.4.3 중국 6.4.4.1 구성 요소 및 적용 분야별 시장 추정 및 전망 2018 – 2030 (백만 달러) 6.4.5 호주 6.4.5.1 구성 요소 및 적용 분야별 시장 추정 및 전망 2018 – 2030 (백만 달러) 6.4.6 한국 6.4.6.1 구성 요소 및 적용 분야별 시장 추정 및 전망 2018 – 2030 (백만 달러) 6.4.7 싱가포르 6.4.7.1 구성 요소 및 적용 분야별 시장 추정 및 전망 2018 – 2030 (백만 달러) 6.5 라틴 아메리카 6.5.1 구성 요소 및 적용 분야별 시장 추정 및 전망 2018 – 2030년 (백만 달러) 6.5.2.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측 2018 – 2030 (백만 달러) 6.5.3 멕시코 6.5.3.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측 2018 – 2030 (백만 달러) 6.5.4 아르헨티나 6.5.4.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측 2018 – 2030 (백만 달러) 6.6 중동 및 아프리카 6.6.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측 2018 – 2030 (백만 달러) 6.6.2 사우디아라비아 6.6.2.1 구성 요소 및 응용 분야별 시장 추정 및 예측 2018 – 2030 (백만 달러) 6.6.3 남아프리카공화국 6.6.3.1 2018년~2030년 부품별 및 응용 분야별 시장 추정치 및 예측 (백만 달러) 7.1 주요 시장 참여자별 최근 개발 및 영향 분석 7.2 기업/경쟁업체 분류 (주요 혁신 기업, 시장 선도 기업, 신흥 기업) 7.3 공급업체 현황 7.3.1 주요 유통업체 및 채널 파트너 목록 7.4 상장 기업 7.4.1 기업 시장 지위 분석 (지리적 입지, 제품 포트폴리오, 주요 제휴, 업계 경험) 7.5 비상장 기업 7.5.1 주요 신흥 기업/기술 파괴자/혁신 기업 목록 7.5.2 기업 시장 지위 분석 (지리적 입지, 제품 포트폴리오, 주요 제휴, (산업 경험) 8.1 정성적 추세 및 동적 분석 8.1.1 머신 러닝 8.1.2 자연어 처리 8.1.3 컴퓨터 비전 8.1.4 상황 인식 처리 9.1 IBM 9.1.1 회사 개요 9.1.2 재무 성과 9.1.3 제품 벤치마킹 9.1.4 전략적 계획 9.2 마이크로소프트 9.2.1 회사 개요 9.2.2 재무 성과 9.2.3 제품 벤치마킹 9.2.4 전략적 계획 9.3 인텔 9.3.1 회사 개요 9.3.2 재무 성과 9.3.3 제품 벤치마킹 9.3.4 전략적 계획 9.4 NVIDIA 9.4.1 회사 개요 9.4.2 재무 성과 9.5.1 회사 개요 9.6.1 회사 개요 Chapter 1 Research Methodology & Scope 1.1 Market Segmentation and Scope 1.2 Market Definition 1.3 Research Methodology 1.3.1 Information Procurement 1.3.1.1 Purchased database: 1.3.1.2 GVR’s internal database 1.3.2 Primary Research: 1.4 Research Scope and Assumptions 1.5 List of Data Sources Chapter 2 Executive Summary 2.1 Market Outlook 2.2 Segment Outlook 2.3 Competitive Insights 2.4 Global Artificial Intelligence in Healthcare Snapshot Chapter 3 Global Artificial Intelligence In Healthcare Market Variables, Trends, & Scope 3.1 Artificial Intelligence In Healthcare Market Lineage Outlook 3.1.1 Parent market outlook 3.1.2 Related/ancillary market outlook 3.2 Penetration and Growth Prospect Mapping 3.3 User Perspective Analysis 3.3.1 Consumer behavior analysis 3.3.2 Market influencer analysis 3.4 List of Key End-users 3.5 Technology Overview 3.6 Regulatory Framework 3.7 Market Dynamics 3.7.1 Market Driver Analysis 3.7.2 Market Restraint Analysis 3.7.3 Industry Challenges 3.8 Global Artificial Intelligence In Healthcare Market Analysis Tools 3.8.1 Industry Analysis - Porter’s 3.8.1.1 Bargaining power of the suppliers 3.8.1.2 Bargaining power of the buyers 3.8.1.3 Threats of substitution 3.8.1.4 Threats from new entrants 3.8.1.5 Competitive rivalry 3.8.2 PESTEL Analysis 3.8.2.1 Political landscape 3.8.2.2 Economic and Social landscape 3.8.2.3 Technology landscape 3.8.2.4 Legal landscape 3.8.2.5 Technology landscape 3.9 Major Deals & Strategic Alliances Analysis 3.9.1 Joint Ventures 3.9.2 Mergers & Acquisitions 3.9.3 Licensing & Partnership 3.9.4 Technology Collaborations 3.10 Impact of COVID-19 Pandemic on Artificial Intelligence In Healthcare Market Chapter 4 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Component Estimates & Trend Analysis 4.1 Definitions & Scope 4.2 Market: Component Market Share Analysis, 2023 and 2030 4.3 Software solutions 4.3.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 4.4 Hardware 4.4.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 4.5 Services 4.5.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 5 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Application Estimates & Trend Analysis 5.1 Definitions & Scope 5.2 Market: Application Market Share Analysis, 2023 and 2030 5.3 Robot assisted surgery 5.3.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 5.4 Virtual assistants 5.4.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 5.5 Administrative workflow assistants 5.5.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 5.6 Connected machines 5.6.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 5.7 Diagnosis 5.7.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 5.8 Clinical trials 5.8.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 5.9 Fraud detection 5.9.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 5.10 Cybersecurity 5.10.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 5.11 Dosage error reduction 5.11.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 6 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Regional Estimates & Trend Analysis, By Component, and Application 6.1 Market: Regional Movement Analysis 6.2 North America 6.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.2.2 U.S. 6.2.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.2.3 Canada 6.2.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.3 Europe 6.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.3.2 UK 6.3.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.3.3 Germany 6.3.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.3.4 France 6.3.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.3.5 Italy 6.3.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.3.6 Spain 6.3.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.3.7 Russia 6.3.7.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.4 Asia Pacific 6.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.4.2 Japan 6.4.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.4.3 China 6.4.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.4.4 India 6.4.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.4.5 Australia 6.4.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.4.6 South Korea 6.4.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.4.7 Singapore 6.4.7.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.5 Latin America 6.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.5.2 Brazil 6.5.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.5.3 Mexico 6.5.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.5.4 Argentina 6.5.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.6 MEA 6.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.6.2 Saudi Arabia 6.6.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.6.3 South Africa 6.6.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) 6.6.4 UAE 6.6.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 7 Competitive Analysis 7.1 Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants 7.2 Company/Competition Categorization (Key innovators, Market leaders, Emerging Players) 7.3 Vendor Landscape 7.3.1 List of key distributors and channel partners 7.4 Public Companies 7.4.1 Company Market Position Analysis (Geographic Presence, Product Portfolio, Key Alliance, Industry Experience) 7.5 Private Companies 7.5.1 List of Key Emerging Companies /Technology Disruptors/Innovators 7.5.2 Company Market Position Analysis (Geographic Presence, Product Portfolio, Key Alliance, Industry Experience) Chapter 8 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Technology Qualitative Trend & Dynamic Analysis 8.1 Qualitative Trend & Dynamic Analysis 8.1.1 Machine Learning 8.1.2 Natural Language Processing 8.1.3 Computer Vision 8.1.4 Context Aware Processing Chapter 9 Company Profiles 9.1 IBM Corporation 9.1.1 Company overview 9.1.2 Financial performance 9.1.3 Product benchmarking 9.1.4 Strategic initiatives 9.2 Microsoft 9.2.1 Company overview 9.2.2 Financial performance 9.2.3 Product benchmarking 9.2.4 Strategic initiatives 9.3 Intel Corporation 9.3.1 Company overview 9.3.2 Financial performance 9.3.3 Product benchmarking 9.3.4 Strategic initiatives 9.4 NVIDIA Corporation 9.4.1 Company overview 9.4.2 Financial performance 9.4.3 Product benchmarking 9.4.4 Strategic initiatives 9.5 Nuance Communications, Inc. 9.5.1 Company overview 9.5.2 Financial performance 9.5.3 Product benchmarking 9.5.4 Strategic initiatives 9.6 DeepMind Technologies Limited 9.6.1 Company overview 9.6.2 Financial performance 9.6.3 Product benchmarking 9.6.4 Strategic initiatives 9.7 List of Other Players |
| ※참고 정보 의료용 AI는 인공지능 기술을 활용하여 의료 분야에서의 다양한 과제를 해결하고 환자 진료 및 관리의 효율성을 높이기 위한 시스템과 응용 프로그램을 의미합니다. 이러한 기술은 데이터 분석, 머신러닝, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 고급 알고리즘을 활용하여 진단, 치료, 예방 등 다양한 영역에서 응용됩니다. 의료용 AI의 주된 목적은 의료 서비스를 개선하고, 치료 성과를 향상시키며, 비용을 절감하는 것입니다. 의료용 AI의 주요 개념은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, 대량의 의료 데이터 분석을 통해 패턴을 발견하고, 의사결정을 지원하는 것입니다. 둘째, 인간의 판단을 보완하거나 대체하는 자율적인 시스템을 개발하는 것입니다. 이러한 개념은 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 하며, 대량의 데이터를 입력받아 지속적으로 학습하고 성능을 향상시키는 특징이 있습니다. 의료용 AI의 종류에는 여러 가지가 있습니다. 진단 지원 시스템은 환자의 증상과 의료 기록을 기반으로 진단을 제시합니다. 예를 들어, AI 기반의 영상 분석 시스템은 X-ray, MRI, CT 스캔 등의 이미지를 분석하여 이상 소견을 식별하는 데 도움을 줍니다. 또한, 인공신경망을 활용한 예측 모델은 환자의 질병 발생 확률을 평가하거나 치료 반응을 예측하는 데 사용됩니다. 또한, 자연어 처리 기술을 통해 의사의 진단과 처방 내용을 분석하여 환자의 관리에 필요한 정보를 추출할 수 있습니다. 의료용 AI의 용도는 다양합니다. 첫째, 효율적인 진단 및 치료 지원을 통해 의사의 의사결정을 보조하고, 진단 오류를 줄이는 데 기여합니다. 둘째, 환자의 데이터를 실시간으로 모니터링하여 이상 징후를 조기에 발견하고, 예방적 조치를 취할 수 있습니다. 셋째, 의료 리소스의 운영을 최적화하고, 병원의 병상 관리 및 스케줄링을 개선하여 병원의 효율성을 높일 수 있습니다. 넷째, 개인화된 치료 계획을 제공하고, 환자 맞춤형 의료 서비스를 제공하는 데 활용됩니다. 의료용 AI의 발전에는 여러 관련 기술들이 기여하고 있습니다. 데이터 수집 기술은 환자의 의료 기록, 유전자 정보, 생체 신호 등 다양한 데이터를 수집하여 분석할 수 있도록 합니다. 클라우드 컴퓨팅은 이러한 대량의 데이터를 저장하고, AI 시스템이 데이터를 처리할 수 있는 환경을 제공합니다. 빅데이터 분석 기술은 수집된 데이터를 효과적으로 분석하여 통찰을 얻는 데 필수적입니다. 또한, 자연어 처리 기술은 의료 관련 문서와 보고서를 이해하고 유의미한 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 결론적으로, 의료용 AI는 현대 의료의 변화를 주도하고 있으며, 진단과 치료의 정확성 및 효율성을 높이는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 이러한 기술들은 미래의 의료 환경을 혁신할 가능성을 지니고 있으며, 환자들에게 보다 나은 치료 경험을 제공하기 위한 중요한 수단으로 자리잡고 있습니다. AI의 지속적인 발전과 함께 의료 분야에 대한 응용이 확대되면서, 앞으로는 더욱 다양하고 혁신적인 의료 서비스가 제공될 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 의료용 AI 시장 2024-2030 : 구성 요소별 (소프트웨어 솔루션, 하드웨어, 서비스), 용도별 (가상 어시스턴트, 커넥티드 머신), 지역별] (코드 : GRV24JAN080) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 의료용 AI 시장 2024-2030 : 구성 요소별 (소프트웨어 솔루션, 하드웨어, 서비스), 용도별 (가상 어시스턴트, 커넥티드 머신), 지역별] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |