세계의 의료 진단 인공지능 (AI) 시장 (~2029) : MRI, CT, X선, 초음파

1 서론 48
1.1 조사 목적 48
1.2 시장의 정의 48
1.3 조사 범위 49
1.3.1 대상 시장과 지역 범위 49
1.3.2 대상 범위와 제외 항목 50
1.3.3 고려한 연수 51
1.3.4 고려한 통화 52
1.4 제한사항 52
1.4.1 범위에 관한 한계 52
1.4.2 방법론에 관한 한계 52
1.5 이해관계자
1.6 변경사항 요약 53
2 조사방법 54
2.1 조사 데이터 54
2.1.1 2차 데이터 55
2.1.1.1 2차 정보원 목록 55
2.1.1.2 2차 자료의 주요 데이터 55
2.1.2 1차 데이터 56
2.1.2.1 1차 자료 목록 57
2.1.2.2 1차 자료의 주요 데이터 58
2.1.2.3 주요 산업 인사이트 58
2.1.2.4 전문가 인터뷰 내역 59
2.2 시장 규모 추정 59
2.3 요인 분석 61
2.4 성장 예측 61
2.5 데이터 삼각측량 65
2.6 리서치 전제 66
2.7 리스크 평가 66
3 요약 67
4 프리미엄 인사이트
4.1 의료 진단용 인공지능 시장에서 플레이어에게 매력적인 기회 71
4.2 북미: 의료 진단용 인공지능 시장, 용도별, 국가별 72
4.3 의료 진단용 인공지능 시장: 주요 국가별 73
4.4 의료 진단용 인공지능 시장: 지역별 74
4.5 의료 진단용 인공지능 시장: 선진국 vs. 신흥국
5 시장 개요 75
5.1 서론 75
5.2 시장 역학 75
5.2.1 추진 요인 76
5.2.1.1 디지털화와 정보 시스템 도입 증가에 따른 빅데이터 유입 76
5.2.1.2 업계를 초월한 파트너십과 협업의 급증 76
5.2.1.3 방사선과에서 AI 기반 솔루션 수요 증가 77
5.2.1.4 의료 현장에서 AI 기반 기술 도입을 위한 정부 이니셔티브 증가 78
5.2.1.5 AI 기반 신생 기업에 대한 풍부한 자금 지원 78
5.2.2 장애 요인 79
5.2.2.1 의료 종사자가 AI 기반 기술 도입에 소극적 79
5.2.2.2 부족한 AI 노동력과 의료 소프트웨어에 관한 모호한 규제 지침 79
5.2.3 기회 80
5.2.3.1 미개척 신흥 시장 80
5.2.3.2 인간을 의식한 AI 시스템 개발에 대한 관심 고조 81
5.2.4 과제 81
5.2.4.1 예산 제약 81
5.2.4.2 디지털 풋프린트의 증가와 기술 트렌드에 따른 비구조화 의료 데이터 81
5.2.4.3 데이터 보호에 관한 프라이버시 문제 82
5.2.4.4 AI 솔루션의 상호 운용성 제한 82
5.3 생태계 분석 83
5.4 사례 연구 분석 84
5.4.1 Mayo Clinic, AI 대응 디지털 진단을 통합하고 Google Cloud Platform으로 의학 연구를 촉진 84
5.4.2 인력 부족과 백로그 문제를 해결하는 vee lung nodules 84
5.4.3 NVIDIA AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 GPU가 종양 타겟팅 성능과 정확도를 향상 85
5.4.4 저장대학교와 저장 de image solutions은 인텔의 AI 솔루션을 사용하여 초음파를 처리 85
5.4.5 웨이하이시 지역보건위원회 프로젝트가 고정밀 의료 솔루션 활용 86
5.5 가치사슬 분석 86
5.5.1 상류 87
5.5.2 중류 87
5.5.3 하류 87
5.6 무역 분석 88
5.7 포터의 5가지 힘 분석 90
5.7.1 신규 진입의 위협 91
5.7.2 대체품의 위협 91
5.7.3 공급자의 협상력 91
5.7.4 구매자의 협상력 91
5.7.5 경쟁의 격렬함 92
5.8 주요 이해관계자와 구매 기준 92
5.8.1 구매 프로세스에 있어서의 주요 이해관계자 92
5.8.2 구매 기준 94
5.9 규제 상황 95
5.9.1 북미 95
5.9.1.1 1996년 의료보험의 상호운용성과 설명책임에 관한 법률(HIPAA) 96
5.9.1.2 2009년 경제 및 임상적 보건을 위한 의료정보기술법(HITECH) 96
5.9.1.3 2017년 소비자 프라이버시 보호법 96
5.9.1.4 2015년 국가 사이버 보안 보호 촉진법 96
5.9.1.5 Future of Life Institute의 Asilomar AI 원칙 97
5.9.2 유럽 97
5.9.2.1 유럽 의료기기 규정(EU) 2017/745와 체외진단용 의료기기 규정(EU) 2017/746, 일반 데이터 보호 규정 2016/679의 조합 97
5.9.2.2 인공지능법(AI법) 97
5.9.3 아시아 태평양 지역 98
5.9.3.1 중화인민공화국 사이버보안법 98
5.9.4 기타 지역 98
5.9.4.1 개인정보보호법 98
5.9.5 규제기관, 정부기관, 기타 조직 99
5.10 특허 분석 102
5.10.1 진단용 AI의 특허 공개 동향 102
5.10.2 출원 관할권과 상위 출원인의 분석 103
5.11 기술 분석 106
5.11.1 주요 기술 106
5.11.1.1 기계 학습 106
5.11.1.2 딥 러닝 106
5.11.2 보완 기술 107
5.11.2.1 실험실 자동화 107
5.11.2.2 ehr 107
5.11.3 인접 기술 107
5.11.3.1 자연어 처리 107
5.11.3.2 빅데이터 분석 107

5.12 가격 분석 108
5.12.1 지표 가격 분석(구성 요소별) 108
5.12.2 주요 플레이어의 지표 가격 분석(구성 요소별) 109
5.12.3 지역별 지표 가격 분석 110
5.13 주요 회의 및 이벤트(2024~2025년) 112
5.14 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴 113
5.15 충족되지 않은 수요: 의료 진단에서의 인공지능 시장 114
5.15.1 최종 사용자의 기대 115
5.16 보험 환급 시나리오 116
5.16.1 방사선 진단에서의 AI 소프트웨어 환급 118
5.17 투자 및 자금 조달 시나리오 119
6 의료진단에서의 인공지능 시장,
구성요소별 120
6.1 도입 121
6.2 소프트웨어 123
6.2.1 영상진단 소프트웨어 126
6.2.1.1 고도의 기능 통합(3D 렌더링, AI 주도 영상분석, 자동 보고서)이 수요를 견인 126
6.2.2 예측분석 소프트웨어 128
6.2.2.1 질병의 조기 발견, 개별화 치료, 업무 효율성 향상을 위한 의료에서 AI를 활용한 예측 분석의 이용 확대가 시장을 견인 128
6.2.3 진단 소프트웨어 130
6.2.3.1 정확성과 효율성을 높이기 위한 진단 프로세스에 AI 통합 증가가 시장 성장을 촉진 130
6.3 서비스 132
6.3.1 AI 시스템 도입 및 통합 증가가 수요를 촉진 132
6.4 하드웨어 134
6.4.1 프로세서 137
6.4.1.1 MPU 140
6.4.1.1.1 방사선과, 종양과, 순환기과에서 정확한 영상진단을 위한 AI 탑재 의료진단 시스템 수요 증가가 시장을 견인 140
6.4.1.2 GPU 142
6.4.1.2.1 의료 영상 진단의 정확성과 유효성을 높이는 능력이 수요를 견인 142
6.4.1.3 FPGA 144
6.4.1.3.1 의료 영상 처리의 속도와 정확성을 최적화하고 의료 영상 시스템의 견고성을 향상시키는 능력이 수요를 견인 144
6.4.1.4 ASIC 146
6.4.1.4.1 수요를 뒷받침하는 고속 동작 기능 146

6.4.2 메모리 148
6.4.2.1 AI 애플리케이션용 광대역 메모리 개발이 시장을 견인 148
6.4.3 네트워크 151
6.4.3.1 어댑터 153
6.4.3.1.1 원활한 데이터 통합에 대한 수요 증가와 기계학습 및 이미지 기술의 채용 확대가 시장을 견인 153
6.4.3.2 스위치 155
6.4.3.2.1 효율적인 데이터 라우팅과 통합 기능이 수요를 촉진 155
6.4.3.3 인터커넥트 157
6.4.3.3.1 효율적인 데이터 전송의 필요성이 수요를 촉진 157
7 의료진단에서의 인공지능 시장(최종 사용자별) 160
7.1 도입 161
7.2 병원 164
7.2.1 선진적인 AI 영상진단 솔루션의 도입 증가가 시장을 견인 164
7.3 영상진단센터 166
7.3.1 민간 영상진단센터의 증가가 시장을 견인 166
7.4 진단 랩 168
7.4.1 검체검사량의 증가가 시장을 견인 168
7.5 기타 최종 사용자 170
8 의료진단에서의 인공지능 시장(양식별) 173
8.1 서론 174
8.2 영상진단 방식 176
8.2.1 컴퓨터 단층촬영 179
8.2.1.1 AI 솔루션에 대응한 심장 CT 장치의 이용 가능성 증가가 시장을 견인 179
8.2.2 X선 181
8.2.2.1 주요 기업에 의한 X선 영상진단의 혁신적인 AI 솔루션이 시장을 견인 181
8.2.3 자기공명영상 183
8.2.3.1 기술 진보의 고조가 MRI에 AI의 채용을 촉진 183
8.2.4 초음파 185
8.2.4.1 난소암 유병률의 증가가 시장을 견인 185
8.2.5 유방촬영 187
8.2.5.1 유방암 유병률 증가가 시장을 견인 187
8.2.6 기타 영상진단 방식 189
8.3 진단 방식 191
8.3.1 면역 측정법 194
8.3.1.1 개별화 치료에 대한 관심 증가가 시장을 견인 194
8.3.2 임상화학 196
8.3.2.1 정밀의료와 효율적인 의료 시스템에 대한 수요 증가가 시장을 견인 196
8.3.3 혈액학 198
8.3.3.1 효율적인 혈액질환 진단에 대한 수요 증가와 AI 구동 기술의 발전이 시장을 견인 198
8.3.4 미생물학 200
8.3.4.1 정밀한 진단과 항균제 내성에 대한 수요 증가가 AI 도입을 촉진 200
8.3.5 기타 진단 방식 202
9 의료 진단에서의 인공지능 시장,
애플리케이션별 205
9.1 서론 206
9.2 생체 내 진단 애플리케이션 208
9.2.1 방사선 의학 211
9.2.1.1 정확한 영상 판독과 진단 오류 감소가 AI 수요를 촉진 211
9.2.2 암 영역 213
9.2.2.1 암의 조기 발견과 개별화 치료가 시장을 견인 213
9.2.3 순환기 216
9.2.3.1 CVD와 관련된 복잡성 증가가 시장을 견인 216
9.2.4 신경 분야 218
9.2.4.1 알츠하이머병 진단에 대한 응용이 AI 기술 수요를 증가시킨다 218
9.2.5 산부인과 220
9.2.5.1 산부인과 수술에서 최소침습 기술 사용 증가가 시장을 견인한다 220
9.2.6 안과 222
9.2.6.1 안과 질환의 조기 발견 및 예방에 대한 수요 증가가 시장을 견인 222
9.2.7 기타 생체 내 응용 224
9.3 체외 진단 응용 226
9.3.1 감염증 229
9.3.1.1 질병 발생 관리의 필요성과 항균제 내성이 시장을 견인 229
9.3.2 내분비 231
9.3.2.1 당뇨병 및 갑상선 질환 진단에 AI 활용 증가가 시장을 견인 231
9.3.3 자가면역 검사 233
9.3.3.1 자가면역질환의 검출 정확도를 높이고 조기진단 및 치료를 개선하는 기능이 시장을 견인 233
9.3.4 혈액 스크리닝 및 응고 검사 235
9.3.4.1 혈액 유래 질환 및 응고 장애 스크리닝 수요 증가가 시장을 견인 235
9.3.5 기타 체외 응용 237
10 의료 진단에서의 인공지능 시장: 지역별 240
10.1 서론 241
10.2 북미 242
10.2.1 북미 거시경제 전망 252
10.2.2 미국 252
10.2.2.1 영상진단 건수 증가가 시장을 견인 252
10.2.3 캐나다 262
10.2.3.1 방사선학 연구 지원금과 학술의 향상이 시장을 견인 262
10.3 유럽 273
10.3.1 유럽 거시경제 전망 274
10.3.2 독일 283
10.3.2.1 의료진단에 인공지능(AI) 도입 촉진을 위한 정부 지원 증가가 시장을 견인 283
10.3.3 프랑스 293
10.3.3.1 의료 영상 진단 분야의 AI 연구 강화를 위한 기업 대상 자금 지원이 시장 성장을 촉진 293
10.3.4 영국 303
10.3.4.1 X선 촬영 기법의 증가가 시장을 견인 303
10.3.5 이탈리아 313
10.3.5.1 고령 인구 증가로 인한 EHR과 EMR의 대수 증가가 수요를 견인 313
10.3.6 스페인 323
10.3.6.1 AI에 대한 인식의 고조가 시장 성장을 뒷받침 323
10.3.7 기타 유럽 333
10.4 아시아 태평양 지역 342
10.4.1 아시아 태평양 지역의 거시경제 전망 352
10.4.2 중국 353
10.4.2.1 임상 의사결정에서 AI 활용 증가가 시장을 견인 353
10.4.3 일본 363
10.4.3.1 견고한 의료 인프라가 선진적 AI 솔루션 도입을 촉진 363
10.4.4 인도 373
10.4.4.1 연구개발 투자에 대한 정부의 우호적인 노력이 시장을 견인 373
10.4.5 기타 아시아 태평양 지역 382
10.5 라틴아메리카 392
10.5.1 라틴아메리카의 거시경제 전망 401
10.5.2 브라질 401
10.5.2.1 의료시장에서의 높은 기술발전이 시장을 견인 401

10.5.3 멕시코 411
10.5.3.1 AI관련 교육에 대한 투자유입과 이니셔티브가 시장을 견인 411
10.5.4 기타 라틴아메리카 420
10.6 중동 및 아프리카 430
10.6.1 GCC 국가 439
10.6.1.1 의료수준 향상, 업무의 합리화, 질 높은 의료 제공을 목적으로 한 진단에 AI 도입이 증가하면서 시장이 주도 439
10.6.2 기타 중동 및 아프리카 449
11 경쟁 환경 460
11.1 개요 460
11.2 주요 플레이어의 전략/승리권 460
11.3 수익 분석 461
11.4 시장 점유율 분석 462
11.5 랭킹 분석 465
11.6 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어 2023 466
11.6.1 스타 기업 466
11.6.2 신흥 리더 466
11.6.3 침투형 플레이어 466
11.6.4 참여 기업 466
11.6.5 기업 풋프린트: 주요 플레이어(2023년) 468
11.6.5.1 기업 풋프린트 468
11.6.5.2 컴포넌트 풋프린트 469
11.6.5.3 애플리케이션 풋프린트 470
11.6.5.4 최종 사용자 풋프린트 471
11.6.5.5 지역별 풋프린트 472
11.7 기업 평가 매트릭스: 신흥 기업/SM(2023년) 473
11.7.1 선진적 기업 473
11.7.2 역동적인 기업 473
11.7.3 대응력이 있는 기업 473
11.7.4 스타트업 블록 473
11.7.5 경쟁 벤치마크: 신흥 기업/중소기업(2023년) 475
11.7.5.1 주요 신흥 기업/중소기업 상세 목록 475
11.7.5.2 주요 신흥 기업/중소기업의 경쟁 벤치마킹 476
11.8 기업 평가 및 재무 지표 477
11.9 브랜드/제품 비교 478
11.10 경쟁 시나리오 479
11.10.1 제품 출시 479
11.10.2 거래 481
11.10.3 기타 483
12 기업 프로필 484
12.1 주요 기업 484
Microsoft (미국)
Merative (미국)
Intel Corporation (미국)
NVIDIA Corporation (미국)
Google (미국)
GE HealthCare (미국)
Digital Diagnostics Inc. (미국)
Siemens Healthineers (독일)
Koninklijke Philips N.V. (네덜란드)
Advanced Micro Devices Inc. (미국)
HeartFlow Inc. (미국)
Enlitic Inc. (미국)
InformAI (미국)
isometric (벨기에)
Butterfly Network Inc. (미국)
Aidence (네덜란드)
Nano-X Imaging LTD. (이스라엘)
Quibim (스페인)
Qure.ai (인도)
Viz.ai Inc (미국)
Aidoc (미국)
Lunit Inc. (대한민국)
Therapixel (프랑스)
EchoNous Inc. (미국)
and Brainomix (UK)
13 부록 541
13.1 토론 가이드 541
13.2 지식 저장소: Marketsandmarkets 구독 포털 544
13.3 맞춤 옵션 546
13.4 관련 보고서 546
13.5 저자 상세 정보 547