| ■ 영문 제목 : Artificial Intelligence in Diabetes Management Market, Global Outlook and Forecast 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : MONT2408K1847 ■ 조사/발행회사 : Market Monitor Global ■ 발행일 : 2024년 8월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 화학＆재료 |
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본 조사 보고서는 현재 동향, 시장 역학 및 미래 전망에 초점을 맞춰, 당뇨병 관리용 인공 지능 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 본 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 신흥 시장과 같은 주요 지역을 포함한 전 세계 당뇨병 관리용 인공 지능 시장을 대상으로 합니다. 또한 당뇨병 관리용 인공 지능의 성장을 주도하는 주요 요인, 업계가 직면한 과제 및 시장 참여자를 위한 잠재적 기회도 기재합니다.
글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 시장은 최근 몇 년 동안 환경 문제, 정부 인센티브 및 기술 발전의 증가로 인해 급속한 성장을 목격했습니다. 당뇨병 관리용 인공 지능 시장은 혈당 모니터링 장치, 진단 장치, 인슐린 전달 장치, 기타를 포함한 다양한 이해 관계자에게 기회를 제공합니다. 민간 부문과 정부 간의 협력은 당뇨병 관리용 인공 지능 시장에 대한 지원 정책, 연구 개발 노력 및 투자를 가속화 할 수 있습니다. 또한 증가하는 소비자 수요는 시장 확장의 길을 제시합니다.
글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 시장은 2023년에 미화 XXX백만 달러로 조사되었으며 2030년까지 미화 XXX백만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 XXX%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
[주요 특징]
당뇨병 관리용 인공 지능 시장에 대한 조사 보고서에는 포괄적인 통찰력을 제공하고 이해 관계자의 의사 결정을 용이하게하는 몇 가지 주요 항목이 포함되어 있습니다.
요약 : 본 보고서는 당뇨병 관리용 인공 지능 시장의 주요 결과, 시장 동향 및 주요 통찰력에 대한 개요를 제공합니다.
시장 개요: 본 보고서는 당뇨병 관리용 인공 지능 시장의 정의, 역사적 추이, 현재 시장 규모를 포함한 포괄적인 개요를 제공합니다. 종류(예: 사례 기반 추론, 지능형 데이터 분석), 지역 및 용도별로 시장을 세분화하여 각 세그먼트 내의 주요 동인, 과제 및 기회를 중점적으로 다룹니다.
시장 역학: 본 보고서는 당뇨병 관리용 인공 지능 시장의 성장과 발전을 주도하는 시장 역학을 분석합니다. 본 보고서에는 정부 정책 및 규정, 기술 발전, 소비자 동향 및 선호도, 인프라 개발, 업계 협력에 대한 평가가 포함되어 있습니다. 이 분석은 이해 관계자가 당뇨병 관리용 인공 지능 시장의 궤적에 영향을 미치는 요인을 이해하는데 도움이됩니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 당뇨병 관리용 인공 지능 시장내 경쟁 환경에 대한 심층 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 시장 플레이어의 프로필, 시장 점유율, 전략, 제품 포트폴리오 및 최근 동향이 포함됩니다.
시장 세분화 및 예측: 본 보고서는 종류, 지역 및 용도와 같은 다양한 매개 변수를 기반으로 당뇨병 관리용 인공 지능 시장을 세분화합니다. 정량적 데이터 및 분석을 통해 각 세그먼트의 시장 규모와 성장 예측을 제공합니다. 이를 통해 이해 관계자가 성장 기회를 파악하고 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
기술 동향: 본 보고서는 주요기술의 발전과 새로운 대체품 등 당뇨병 관리용 인공 지능 시장을 형성하는 주요 기술 동향을 강조합니다. 이러한 트렌드가 시장 성장, 채택률, 소비자 선호도에 미치는 영향을 분석합니다.
시장 과제와 기회: 본 보고서는 기술적 병목 현상, 비용 제한, 높은 진입 장벽 등 당뇨병 관리용 인공 지능 시장이 직면한 주요 과제를 파악하고 분석합니다. 또한 정부 인센티브, 신흥 시장, 이해관계자 간의 협업 등 시장 성장의 기회에 대해서도 강조합니다.
규제 및 정책 분석: 본 보고서는 정부 인센티브, 배출 기준, 인프라 개발 계획 등 당뇨병 관리용 인공 지능에 대한 규제 및 정책 환경을 평가합니다. 이러한 정책이 시장 성장에 미치는 영향을 분석하고 향후 규제 동향에 대한 인사이트를 제공합니다.
권장 사항 및 결론: 본 보고서는 소비자, 정책 입안자, 투자자, 인프라 제공업체 등 이해관계자를 위한 실행 가능한 권고 사항으로 마무리합니다. 이러한 권장 사항은 조사 결과를 바탕으로 당뇨병 관리용 인공 지능 시장의 주요 과제와 기회를 해결할 수 있습니다.
참고 데이터 및 부록: 보고서에는 분석 및 조사 결과를 입증하기 위한 보조 데이터, 차트, 그래프가 포함되어 있습니다. 또한 데이터 소스, 설문조사, 상세한 시장 예측과 같은 추가 세부 정보가 담긴 부록도 포함되어 있습니다.
[시장 세분화]
당뇨병 관리용 인공 지능 시장은 종류별 및 용도별로 세분화됩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
■ 종류별 시장 세그먼트
– 사례 기반 추론, 지능형 데이터 분석
■ 용도별 시장 세그먼트
– 혈당 모니터링 장치, 진단 장치, 인슐린 전달 장치, 기타
■ 지역별 및 국가별 글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 시장 점유율, 2023년(%)
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 아시아 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도)
– 남미 (브라질, 아르헨티나)
– 중동 및 아프리카 (터키, 이스라엘, 사우디 아라비아, UAE)
■ 주요 업체
– Apple、 Diabnext、 Glooko、 Google、 IBM、 Tidepool、 Vodafone
[주요 챕터의 개요]
1 장 : 당뇨병 관리용 인공 지능의 정의, 시장 개요를 소개
2 장 : 매출 및 판매량을 기준으로한 글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 시장 규모
3 장 : 당뇨병 관리용 인공 지능 제조업체 경쟁 환경, 가격, 판매량 및 매출 시장 점유율, 최신 동향, M&A 정보 등에 대한 자세한 분석
4 장 : 종류별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
5 장 : 용도별 시장 분석을 제공 (각 세그먼트의 시장 규모와 성장 잠재력을 다룸)
6 장 : 지역 및 국가별 당뇨병 관리용 인공 지능 판매량. 각 지역 및 주요 국가의 시장 규모와 성장 잠재력에 대한 정량적 분석을 제공. 세계 각국의 시장 개발, 향후 개발 전망, 시장 기회을 소개
7 장 : 주요 업체의 프로필을 제공. 제품 판매, 매출, 가격, 총 마진, 제품 소개, 최근 동향 등 시장 내 주요 업체의 기본 상황을 자세히 소개
8 장 : 지역별 및 국가별 글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모
9 장 : 시장 역학, 시장의 최신 동향, 시장의 추진 요인 및 제한 요인, 업계내 업체가 직면한 과제 및 리스크, 업계의 관련 정책 분석을 소개
10 장 : 산업의 업 스트림 및 다운 스트림을 포함한 산업 체인 분석
11 장 : 보고서의 주요 요점 및 결론
※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다.
■ 보고서 목차1. 조사 및 분석 보고서 소개 2. 글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 전체 시장 규모 3. 기업 환경 4. 종류별 시장 분석 5. 용도별 시장 분석 6. 지역별 시장 분석 7. 제조업체 및 브랜드 프로필 Apple、 Diabnext、 Glooko、 Google、 IBM、 Tidepool、 Vodafone Apple Diabnext Glooko 8. 글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 생산 능력 분석 9. 주요 시장 동향, 기회, 동인 및 제약 요인 10. 당뇨병 관리용 인공 지능 공급망 분석 11. 결론 [그림 목록]- 종류별 당뇨병 관리용 인공 지능 세그먼트, 2023년 - 용도별 당뇨병 관리용 인공 지능 세그먼트, 2023년 - 글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 시장 개요, 2023년 - 글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 시장 규모: 2023년 VS 2030년 - 글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 매출, 2019-2030 - 글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 판매량: 2019-2030 - 당뇨병 관리용 인공 지능 매출 기준 상위 3개 및 5개 업체 시장 점유율, 2023년 - 글로벌 종류별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 종류별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출 시장 점유율 - 글로벌 종류별 당뇨병 관리용 인공 지능 판매량 시장 점유율 - 글로벌 종류별 당뇨병 관리용 인공 지능 가격 - 글로벌 용도별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출, 2023년 VS 2030년 - 글로벌 용도별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출 시장 점유율 - 글로벌 용도별 당뇨병 관리용 인공 지능 판매량 시장 점유율 - 글로벌 용도별 당뇨병 관리용 인공 지능 가격 - 지역별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출, 2023년 VS 2030년 - 지역별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출 시장 점유율 - 지역별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출 시장 점유율 - 지역별 당뇨병 관리용 인공 지능 판매량 시장 점유율 - 북미 국가별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출 시장 점유율 - 북미 국가별 당뇨병 관리용 인공 지능 판매량 시장 점유율 - 미국 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 캐나다 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 멕시코 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 유럽 국가별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출 시장 점유율 - 유럽 국가별 당뇨병 관리용 인공 지능 판매량 시장 점유율 - 독일 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 프랑스 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 영국 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 이탈리아 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 러시아 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 아시아 지역별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출 시장 점유율 - 아시아 지역별 당뇨병 관리용 인공 지능 판매량 시장 점유율 - 중국 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 일본 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 한국 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 동남아시아 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 인도 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 남미 국가별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출 시장 점유율 - 남미 국가별 당뇨병 관리용 인공 지능 판매량 시장 점유율 - 브라질 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 아르헨티나 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 중동 및 아프리카 국가별 당뇨병 관리용 인공 지능 매출 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 국가별 당뇨병 관리용 인공 지능 판매량 시장 점유율 - 터키 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 이스라엘 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 사우디 아라비아 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 아랍에미리트 당뇨병 관리용 인공 지능 시장규모 - 글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 생산 능력 - 지역별 당뇨병 관리용 인공 지능 생산량 비중, 2023년 VS 2030년 - 당뇨병 관리용 인공 지능 산업 가치 사슬 - 마케팅 채널 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 ## 당뇨병 관리용 인공지능의 이해 당뇨병은 전 세계적으로 수많은 사람들의 건강을 위협하는 만성 질환으로, 꾸준하고 체계적인 관리가 필수적입니다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 당뇨병 관리 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 환자들의 삶의 질을 향상시키고 합병증 발생 위험을 줄이는 데 크게 기여하고 있습니다. 당뇨병 관리용 인공지능은 말 그대로 인공지능 기술을 활용하여 당뇨병 환자의 진단, 치료, 모니터링, 교육 등 당뇨병 관리의 전 과정에 걸쳐 도움을 주는 시스템 또는 애플리케이션을 의미합니다. 인공지능은 기본적으로 데이터를 학습하고 분석하여 인간의 지능적인 행동을 모방하는 기술입니다. 당뇨병 관리 맥락에서 인공지능은 방대한 양의 환자 데이터, 즉 혈당 수치, 식단 기록, 운동량, 생활 습관, 유전 정보, 의료 기록 등을 분석하여 개인 맞춤형 통찰력을 제공하고, 예측 모델을 구축하며, 의사결정을 지원하는 역할을 수행합니다. 이러한 과정에서 인공지능은 기존의 통계적 분석이나 전문가의 경험에 의존하는 방식보다 훨씬 빠르고 정확하며, 지속적으로 발전하는 능력을 보여줍니다. 당뇨병 관리용 인공지능의 핵심 특징 중 하나는 **개인 맞춤화(Personalization)**입니다. 모든 당뇨병 환자는 고유한 생리적 특성과 생활 방식을 가지고 있으며, 이에 따라 혈당 변화 양상도 다릅니다. 인공지능은 개인의 데이터를 실시간으로 분석하여 특정 식단이나 운동이 혈당에 미치는 영향을 파악하고, 이를 바탕으로 개인에게 가장 적합한 식단, 운동 계획, 또는 약물 용량 조절에 대한 권고를 제공할 수 있습니다. 이는 과거의 일률적인 가이드라인 중심의 관리에서 벗어나, 각 환자에게 최적화된 치료 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 인공지능은 **지속적인 모니터링(Continuous Monitoring)**을 가능하게 합니다. 연속 혈당 측정기(CGM)와 같은 웨어러블 기기와의 연동을 통해 인공지능 시스템은 환자의 혈당 변화 추세를 실시간으로 파악할 수 있습니다. 이를 통해 혈당 수치가 급격하게 상승하거나 하락하는 것을 조기에 감지하고, 저혈당 또는 고혈당 위험을 예측하여 환자에게 즉각적인 경고를 보낼 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근은 당뇨병 관련 합병증을 예방하는 데 매우 효과적입니다. **예측 능력(Predictive Capability)** 역시 당뇨병 관리용 인공지능의 중요한 특징입니다. 인공지능 알고리즘은 과거의 데이터를 학습하여 미래의 혈당 변화를 예측하거나, 당뇨병 합병증(예: 망막병증, 신장병증, 신경병증 등)의 발병 위험도를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 정보는 의료진이 환자의 상태를 더욱 정확하게 파악하고, 잠재적인 위험 요소를 사전에 관리하며, 보다 효과적인 예방적 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다. 당뇨병 관리용 인공지능은 다양한 형태로 구현될 수 있습니다. 크게 다음과 같은 종류로 구분해 볼 수 있습니다. 첫째, **환자용 모바일 애플리케이션 및 웨어러블 기기**입니다. 이는 가장 일반적이고 접근성이 높은 형태입니다. 사용자가 혈당, 식단, 운동량 등을 기록하면 인공지능이 이를 분석하여 혈당 예측, 식단 추천, 운동 계획 제안, 건강 목표 설정 및 달성 지원 등의 기능을 제공합니다. 스마트 워치나 활동량 측정기와 연동되어 수집된 생체 신호 또한 분석에 활용됩니다. 둘째, **의료진을 위한 의사결정 지원 시스템(Clinical Decision Support Systems, CDSS)**입니다. 인공지능은 환자의 방대한 의료 기록, 검사 결과, 영상 데이터 등을 종합적으로 분석하여 의료진에게 진단 보조, 치료 계획 추천, 약물 상호작용 경고, 합병증 위험 평가 등 전문적인 정보를 제공합니다. 이를 통해 의료진은 더욱 효율적이고 정확하게 환자를 진료할 수 있습니다. 셋째, **인슐린 펌프 및 인공 췌장 시스템**입니다. 이는 인공지능이 실시간으로 환자의 혈당을 측정하고, 이를 바탕으로 최적의 인슐린 투여량을 자동으로 계산하여 펌프를 통해 주입하는 방식입니다. 이러한 폐쇄 루프 시스템은 외부 췌장(Artificial Pancreas)이라고도 불리며, 혈당 변동성을 최소화하고 환자의 부담을 크게 줄여주는 혁신적인 기술입니다. 당뇨병 관리용 인공지능의 용도는 매우 광범위합니다. **혈당 예측 및 관리**가 가장 핵심적인 용도입니다. 인공지능은 실시간 혈당 데이터, 식사 시간 및 종류, 운동량, 수면 패턴 등 다양한 요인을 종합적으로 고려하여 향후 몇 시간 혹은 하루 동안의 혈당 변화를 예측합니다. 이를 통해 환자는 급격한 혈당 변동을 사전에 인지하고 적절한 조치를 취함으로써 저혈당이나 고혈당 상태를 예방할 수 있습니다. **맞춤형 식단 및 운동 계획 제공** 또한 중요한 용도입니다. 인공지능은 환자의 개인적인 선호도, 알레르기 정보, 영양 요구량, 그리고 이전의 식단 및 운동이 혈당에 미친 영향을 분석하여 구체적이고 실현 가능한 식단 및 운동 계획을 추천합니다. 예를 들어, 특정 음식이 혈당을 얼마나 올리는지 학습하여 해당 음식의 섭취량을 조절하거나 대체할 수 있는 건강한 식품을 제안할 수 있습니다. **합병증 조기 진단 및 예방**에도 인공지능이 활용됩니다. 당뇨병은 망막, 신장, 신경 등 다양한 장기에 합병증을 유발할 수 있는데, 인공지능은 당뇨병 환자의 망막 사진이나 신장 기능 관련 검사 결과를 분석하여 초기 단계의 합병증 징후를 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 환자의 여러 데이터를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 합병증의 위험도를 예측하여 의료진이 선제적으로 관리할 수 있도록 합니다. **환자 교육 및 행동 변화 촉진** 또한 인공지능의 중요한 역할입니다. 인공지능 기반 챗봇이나 애플리케이션은 당뇨병 관련 정보를 쉽고 재미있게 제공하고, 환자의 질문에 답변하며, 건강한 생활 습관을 유지하도록 동기를 부여하는 역할을 합니다. 개인화된 피드백과 긍정적인 강화는 환자의 치료 순응도를 높이는 데 기여합니다. 당뇨병 관리용 인공지능을 구현하는 데에는 다양한 관련 기술들이 필수적으로 요구됩니다. **머신러닝(Machine Learning)**은 인공지능의 핵심 기술로, 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다. 특히, 시계열 분석(Time Series Analysis) 알고리즘은 혈당 수치의 시간적 변화를 예측하는 데 중요하며, 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 알고리즘은 특정 상황에서의 혈당 예측이나 합병증 발병 위험도를 예측하는 데 활용됩니다. **딥러닝(Deep Learning)**은 머신러닝의 한 분야로, 여러 층의 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 데 탁월합니다. 예를 들어, 의료 영상(망막 사진 등) 분석을 통해 당뇨병성 망막병증을 조기에 진단하는 데 딥러닝이 효과적으로 사용될 수 있습니다. **자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)** 기술은 환자가 텍스트로 입력하는 식단 정보나 증상 등을 이해하고 분석하는 데 사용됩니다. 챗봇 형태의 시스템에서 환자와의 자연스러운 대화를 가능하게 하는 핵심 기술이기도 합니다. **데이터 분석 및 시각화 기술**은 방대한 양의 환자 데이터를 효율적으로 처리하고, 그 결과를 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 데 필수적입니다. 이를 통해 환자나 의료진은 현재 상태를 직관적으로 파악하고 개선점을 찾을 수 있습니다. **사물 인터넷(Internet of Things, IoT)** 기술은 연속 혈당 측정기, 인슐린 펌프, 스마트 워치 등 다양한 웨어러블 기기 및 의료 기기와 같은 센서 장치를 인터넷으로 연결하여 실시간으로 데이터를 수집하고 전송하는 기반을 제공합니다. 이러한 IoT 기기들은 당뇨병 관리용 인공지능 시스템에 필수적인 데이터 소스 역할을 합니다. 결론적으로, 당뇨병 관리용 인공지능은 기술의 발전과 더불어 더욱 정교해지고 있으며, 환자 중심의 개인 맞춤형 관리, 질병 예방, 그리고 삶의 질 향상에 크게 기여할 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로 인공지능 기술이 당뇨병 관리 분야에서 더욱 폭넓게 활용되면서, 당뇨병 환자들이 더욱 건강하고 활기찬 삶을 영위하는 데 중요한 동반자가 될 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 당뇨병 관리용 인공 지능 시장예측 2024-2030] (코드 : MONT2408K1847) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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