주요 내용
시장 개요:시장 규모 (2025년): 258억 8천만 달러시장 규모 (2026년): 366억 7천만 달러예상 시장 규모 (2031년): 1,947억 9천만 달러연평균 성장률(CAGR, 2026–2031): 39.7%
부문별 선도 현황:지역별 선도: 북미는 2025년 42.4%의 가장 큰 점유율을 차지했습니다.가장 빠르게 성장하는 제품군: 통합 솔루션 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.가장 빠르게 성장하는 기능: AI Scribe 부문은 2026년부터 2031년까지 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.가장 빠르게 성장하는 응용 분야: 임상 응용 분야 부문은 예측 기간 동안 41.4%라는 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 도입 모델 선두: 클라우드 기반 모델 부문은 2025년에 63.2%라는 가장 큰 점유율을 차지했습니다. 도구 선두: 기계 학습 부문은 예측 기간 동안 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 최종 사용자 선두: 의료 서비스 제공자 부문은 의료 분야 인공지능 시장에서 가장 큰 점유율을 차지했습니다.
시장 전망 및 경쟁 구도: 마이크로소프트(Microsoft Corporation), 엔비디아(NVIDIA Corporation), 그리고 GE 헬스케어(GE HealthCare)는 강력한 시장 점유율과 제품 포트폴리오를 바탕으로 의료 분야 인공지능(AI) 시장의 주요 기업으로 꼽혔습니다. Qventus, Qure.AI, 그리고 Segmed는 전문적인 틈새 분야에서 탄탄한 입지를 확보함으로써 스타트업 및 중소기업 중에서 두각을 나타내며, 신흥 시장 리더로서의 잠재력을 입증했습니다.
의료 분야 인공지능(AI) 시장은 진단, 의료 영상, 신약 개발, 임상 의사 결정 지원, 원격 환자 모니터링 및 의료 업무 흐름 자동화 전반에 걸쳐 인공지능 기술의 도입이 증가함에 따라 상당한 성장을 보이고 있습니다. 의료 기관들은 AI를 활용하여 진단 정확도를 높이고, 행정적 부담을 줄이며, 자원 활용을 최적화하고, 환자 치료 결과를 개선하고 있습니다.
고객의 고객에게 영향을 미치는 트렌드 및 혁신
의료 분야의 인공지능(AI) 시장은 의료 제공자, 보험사, 진단 네트워크가 효율성, 정밀도 및 환자 경험을 개선하기 위해 AI를 도입함에 따라 변화하고 있습니다. 자동화, 고급 분석, 임상 지원에 대한 고객의 수요가 증가함에 따라 의사 결정 속도 향상, 운영 부담 감소, 재무 성과 개선 등 뚜렷한 성과가 나타나고 있습니다.
또한 업계는 규칙 기반 도구에서 클라우드 네이티브, 예측형, 생성형 AI 플랫폼으로 전환하고 있습니다. 이러한 변화는 수익 구조를 재편하고 있으며, AI를 차세대 의료 서비스 제공의 핵심 원동력으로 자리매김하고 있습니다.
시장 생태계
의료 분야 인공지능 시장은 기술 선도 기업, 의료 시스템, 보험사, 약국, 외래 수술 센터(ASC), 재택 의료 네트워크, 연구 기관 등이 포함된 상호 연결된 생태계 내에서 운영됩니다. 기업 차원의 클라우드 도입과 디지털 현대화를 위한 강력한 연방 정부의 인센티브가 결합되어, 임상, 운영 및 재무 워크플로우 전반에 걸쳐 AI 통합이 가속화되고 있습니다. 의료 제공자는 효율성을 추구하고, 보험사는 비용 통제에 주력하며, 벤더는 AI 기반 플랫폼을 확장하고 있습니다. 이 생태계는 의료 서비스 제공 및 의료 경제의 전국적인 변화를 뒷받침하는, 성숙하고 혁신 주도적인 시장으로 자리 잡고 있습니다.
지역
아시아 태평양은 의료 분야 인공지능(AI) 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역입니다
아시아 태평양 지역은 의료 서비스의 디지털화, AI에 대한 자금 지원 확대, 의료 인프라의 성장, 그리고 의료 운영의 진단, 임상 의사 결정 및 워크플로우 관리 분야에서 AI 기반 기술의 도입으로 인해 의료 분야 AI 시장에서 가장 빠르게 성장하고 있습니다. 또한, 이 지역은 유리한 정부 정책과 효과적인 의료 서비스에 대한 수요 증가의 지원을 받아왔습니다. 예를 들어, 2026년 3월 인도 정부는 ‘인도 의료 AI 전략(SAHI)’과 ‘의료 AI 벤치마킹 오픈 데이터 플랫폼(BODH)’을 도입하여, 의료 분야에서 AI의 대규모 도입을 안전하고 윤리적으로 촉진하는 동시에 AI 기반 의료 혁신의 활용을 검증하고 확대하는 것을 목표로 하고 있습니다.
의료 분야 인공지능 시장: 기업 평가 매트릭스
Koninklijke Philips N.V.는 영상 진단, 모니터링 및 임상 정보학 분야의 설치 기반 규모를 바탕으로 의료 분야 인공지능 시장에서 ‘스타(Star)’로 평가받고 있습니다. 이러한 광범위한 영향력을 바탕으로 진단 및 급성 치료 워크플로우 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 통합할 수 있습니다. 병원 현대화 우선순위와의 강력한 연계성과 기업 플랫폼 내에 AI를 내재화할 수 있는 능력은 지속적인 시장 리더십을 뒷받침합니다. 오라클(Oracle)은 헬스케어 중심 파운데이션 모델, 클라우드 인프라, 데이터 관리 역량에 대한 투자로 인해 리더로 부상하고 있습니다. 연구 기관 및 생명과학 기업들과의 협력이 확대됨에 따라 차세대 임상 및 분석 AI 애플리케이션 발전을 주도하는 역할이 강화되고 있습니다.
주요 시장 참여 기업
- Koninklijke Philips N.V. (네덜란드)
- Microsoft Corporation (미국)
- Siemens Healthineers AG (독일)
- NVIDIA Corporation (미국)
- GE Healthcare (미국)
- Epic Systems Corporation (미국)
- Medtronic (미국)
- Oracle (미국)
- Veradigm LLC (미국)
- Merative (미국)
- Google (미국)
- 코그니잔트(Cognizant) (미국)
- 존슨앤드존슨(Johnson & Johnson) (미국)
- 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, Inc.) (미국)
- SOPHiA GENETICS (미국)
- 리버리안 테크놀로지스(Riverian Technologies) (미국)
- 테라레콘(Terarecon, ConcertAI) (미국)
- 솔벤텀 코퍼레이션(Solventum Corporation) (미국)
- 템퍼스(Tempus) (미국)
- Viz.ai (미국)
- IBM (미국)
최근 동향
2026년 4월 : GE 헬스케어와 딥헬스(DeepHealth)는 유방촬영술 및 영상 플랫폼을 통해 전 세계 의료 서비스 제공업체에 AI 기반 유방암 선별 검사 솔루션을 제공하기 위해 파트너십을 체결했습니다.
2026년 3월 : 필립스(Philips)와 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)는 HealthSuite를 통해 클라우드 기반 디지털 병리학 및 AI 진단 기능을 확장하여, 확장 가능한 AI 기반 병리학 워크플로우를 구현했습니다.
2026년 2월 : 지멘스 헬시니어스(Siemens Healthineers)와 메이요 클리닉(Mayo Clinic)은 신경퇴행성 질환 및 종양학 분야를 위한 AI 기반 MRI 프로토콜과 영상 기술을 발전시키기 위해 협력 관계를 확대했습니다.
1 서론 66
1.1 연구 목적 66
1.2 시장 정의 66
1.3 시장 범위 67
1.3.1 시장 세분화 및 지역 범위 67
1.3.2 포함 및 제외 항목 68
1.3.3 분석 대상 기간 71
1.4 분석 대상 통화 72
1.5 이해관계자 72
2 요약 73
2.1 시장 하이라이트 및 주요 통찰 73
2.2 주요 시장 참여자: 전략적 발전 현황 분석 75
2.3 의료 시장 내 AI의 파괴적 트렌드 76
2.4 고성장 부문 77
2.5 지역별 현황: 시장 규모, 성장률 및 전망 78
3 심층 분석 79
3.1 의료 분야 AI 시장 개요 79
3.2 응용 분야 및 지역별 의료 분야 AI 시장 80
3.3 의료 분야 AI 시장: 지역별 개요 80
4 시장 개요 81
4.1 서론 81
4.2 시장 동향 81
4.2.1 성장 동인 82
4.2.1.1 질병의 조기 발견 및 진단에 대한 필요성 증가 82
4.2.1.2 디지털 기술 채택 급증으로 인한 데이터 양과 복잡성의 기하급수적 증가 83
4.2.1.3 만성 질환 유병률 증가로 인한 의료 서비스 제공업체의 상당한 비용 부담 84
4.2.1.4 의료 부문에서 AI의 급속한 확산 84
4.2.1.5 정밀 의학 및 맞춤형 치료에 대한 선호도 증가 85
4.2.2 제약 요인 86
4.2.2.1 의료 종사자들의 AI 기반 기술 도입에 대한 거부감 86
4.2.2.2 AI 기반 솔루션을 다룰 수 있는 숙련된 AI 전문가 부족 86
4.2.2.3 AI 및 ML 기술을 위한 표준화된 프레임워크의 부재 87
4.2.3 기회 87
4.2.3.1 AI 기반 임상 의사결정 지원 시스템에 대한 수요 증가 87
4.2.3.2 인간 중심 AI 시스템 개발에 대한 관심 증가 88
4.2.3.3 의료 기업과 AI 기술 제공업체 간의 전략적 파트너십 및 협력 89
4.2.3.4 AI 기반 의료 영상 및 진단 기술의 도입 증가 90
4.2.4 과제 91
4.2.4.1 고품질 의료 데이터 부족으로 인한 부정확한 예측 91
4.2.4.2 데이터 개인정보 보호에 대한 우려 91
4.2.4.3 서로 다른 공급업체가 제공하는 AI 솔루션 간의 상호운용성 부족 92
4.3 미충족 수요 및 미개척 분야 92
4.4 상호 연결된 시장 및 부문 간 기회 93
4.5 1/2/3위 기업들의 전략적 움직임 93
5 산업 동향 94
5.1 포터의 5가지 힘 분석 94
5.1.1 신규 진입자의 위협 95
5.1.2 대체재의 위협 96
5.1.3 공급자의 협상력 96
5.1.4 구매자의 협상력 96
5.1.5 경쟁의 격도 96
5.2 거시경제 전망 97
5.2.1 서론 97
5.2.2 GDP 동향 및 전망 97
5.2.3 글로벌 헬스케어 IT 산업의 동향 97
5.3 가치 사슬 분석 97
5.4 생태계 분석 99
5.5 가격 분석 100
5.5.1 응용 분야별 의료 분야 AI 예상 가격 (2025년) 100
5.5.2 의료 분야 AI 시장의 예상 가격, 지역별 (2025) 101
5.6 주요 컨퍼런스 및 행사, 2026–2027 102
5.7 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/파괴적 변화 102
5.8 투자 및 자금 조달 시나리오 103
5.9 사례 연구 분석 104
5.9.1 NHS 병원 전반에 걸친 AI를 통한 폐암 진단 가속화 104
5.9.2 디지털 환자 참여 솔루션을 통한 환자 신뢰 강화 104
5.9.3 트루브리지 환자 커넥트(TRUBRIDGE PATIENT CONNECT)를 통한 환자 참여 및 소통 최적화 105
5.10 미국 관세 영향 – 개요 105
5.10.1 서론 105
5.10.2 주요 관세율 106
5.10.3 가격 영향 분석 107
5.10.4 국가/지역별 영향 107
5.10.4.1 미국 107
5.10.4.2 유럽 108
5.10.4.3 아시아 태평양 109
5.10.5 최종 사용자에 미치는 영향 109
6 기술 발전, AI가 주도하는 영향, 특허, 혁신 및 향후 응용 분야 111
6.1 주요 신기술 111
6.1.1 기계 학습 및 딥 러닝 111
6.1.2 자연어 처리 111
6.1.3 컴퓨터 비전 111
6.2 보완 기술 112
6.2.1 클라우드 컴퓨팅 112
6.2.2 디지털 트윈 112
6.2.3 로봇 프로세스 자동화 112
6.3 인접 기술 112
6.3.1 블록체인 112
6.3.2 증강 현실 및 가상 현실 113
6.3.3 사물 인터넷 113
6.4 특허 분석 113
6.4.1 의료 분야 AI 특허 출원 동향 113
6.4.2 통찰: 관할권 및 주요 출원인 분석 114
6.5 향후 응용 분야 116
6.5.1 AI 기반 정밀 의학 116
6.5.2 생성형 AI를 활용한 실시간 임상 의사결정 지원 117
6.5.3 예측 분석을 통한 질병 예측 및 조기 개입 117
6.5.4 AI 기반 가상 건강 어시스턴트 및 디지털 케어 내비게이션 117
6.5.5 의료 워크플로우 자동화를 위한 자율 AI 에이전트의 발전 117
7 규제 환경 118
7.1 지역별 규제 및 규정 준수 118
7.1.1 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 118
7.1.2 규제 체계 120
8 고객 환경 및 구매자 행동 124
8.1 서론 124
8.2 의사결정 과정 124
8.3 구매 과정에 참여하는 주요 이해관계자 및 그들의 평가 기준 124
8.3.1 구매 과정의 주요 이해관계자 125
8.3.2 구매 기준 125
8.4 도입 장벽 및 내부 과제 126
8.5 다양한 최종 사용자의 충족되지 않은 요구 127
8.5.1 미충족 요구 127
8.5.2 최종 사용자의 기대 128
8.6 시장 수익성 129
8.7 국가/지역별 영향 130
8.7.1 미국 130
8.7.2 유럽 131
8.7.3 아시아 태평양 131
8.8 최종 사용자에 미치는 영향 132
9 기능별 의료 분야 AI 시장 133
9.1 서론 134
9.2 진단 및 조기 발견 134
9.2.1 사전 선별 검사 135
9.2.1.1 시장 성장을 촉진하는 선별 검사와 관련된 조기 발견, 더 나은 치료 결과 및 비용 효율적인 치료 135
9.2.2 체외진단(IVD) 136
9.2.2.1 기술별 체외진단(IVD) 시장 137
9.2.2.1.1 면역분석법 137
9.2.2.1.1.1 바이오마커 검출 및 실험실 자동화 향상 잠재력으로 수요 가속화 137
9.2.2.1.2 임상 화학 138
9.2.2.1.2.1 실험실 효율성 및 진단 정확도 개선 능력으로 도입 촉진 138
9.2.2.1.3 분자 진단 139
9.2.2.1.3.1 도입 촉진을 위한 감염성 질환에서 바이러스 및 세균성 병원체 식별에 대한 시급한 필요성 139
9.2.2.2 응용 분야별 IVD 시장 140
9.2.2.2.1 영상 분석 및 해석 141
9.2.2.2.1.1 병리학자들이 이상 징후를 더 빠르게 탐지하기 위해 조직 검체 분석에 점점 더 집중함에 따라 해당 부문의 성장이 가속화될 전망 141
9.2.2.2.2 바이오마커 발견 및 분석 142
9.2.2.2.2.1 정밀 의학의 도입 확대가 성장 기회를 창출 142
9.2.2.2.3 기타 IVD 응용 분야 142
9.2.3 진단 영상 143
9.2.3.1 응용 분야별 진단 영상 시장 144
9.2.3.1.1 질환 해석 및 보고서 분석 144
9.2.3.1.1.1 질환별 패턴을 식별하고 여러 데이터 소스의 소견을 상호 연관시키는 역량을 통해 도입 확대 촉진 144
9.2.3.1.2 이미지 캡션 및 주석 145
9.2.3.1.2.1 시장 성장을 촉진하기 위한 자동화된 이미지 캡션에 대한 기계 학습 활용 증가 145
9.2.3.1.3 이미지 재구성 146
9.2.3.1.3.1 도입 확대를 위해 의료 기관에서 영상 워크플로우 최적화 및 스캐너 처리량 증대에 더욱 중점을 둠 146
9.2.3.1.4 기타 진단 영상 응용 분야 147
9.2.3.2 진단 영상 시장, 모달리티별 148
9.2.3.2.1 자기공명영상(MRI) 148
9.2.3.2.1.1 진단 신뢰도를 높이고 스캐너 활용도를 개선하여 시장 성장을 촉진하기 위해 MRI 워크플로우 전반에 걸쳐 AI 도입이 가속화되고 있음 148
9.2.3.2.2 컴퓨터 단층촬영(CT) 149
9.2.3.2.2.1 적절한 치료를 제공하기 위한 효율적인 진단에 대한 시급한 필요성이 시장을 견인 149
9.2.3.2.3 X선 영상 150
9.2.3.2.3.1 시장 성장을 주도하기 위한 혁신적인 AI 기반 X선 영상 솔루션 개발 150
9.2.3.2.4 초음파 151
9.2.3.2.4.1 시장 성장을 가속화하기 위한 AI 지원 초음파 영상 자동 평가 도구 개발에 대한 투자 증가 151
9.2.3.2.5 핵의학 영상 152
9.2.3.2.5.1 시장 성장을 촉진하기 위한 이상 징후의 신속한 탐지 및 모니터링을 위한 AI 알고리즘 통합 152
9.2.3.2.6 기타 진단 영상 기법 153
9.2.4 위험 평가 및 환자 계층화 154
9.2.4.1 수요 증대를 위해 고위험 환자를 식별하고 질병 진행 위험을 예측해야 할 절실한 필요성 154
9.2.5 약물 알레르기 경보 155
9.2.5.1 시장 성장에 기여하기 위해 알레르기 반응 식별의 정확성과 속도 향상에 중점을 둠 155
9.2.6 기타 진단 및 조기 발견 기능 155
9.3 치료 계획 및 개인화 156
9.3.1 맞춤형 치료 계획 157
9.3.1.1 정밀 의학 및 유전체 분석 158
9.3.1.1.1 맞춤형 치료 결정 및 치료 결과 개선을 위한 AI 기반 소프트웨어 도입이 시장 성장을 견인 158
9.3.1.2 치료 반응 예측 모델 159
9.3.1.2.1 치료를 개인화하고, 치료 결과를 개선하며, 부작용을 최소화하는 능력이 성장을 견인할 전망 159
9.3.1.3 치료 권장 시스템 160
9.3.1.3.1 개인 맞춤형, 근거 기반 치료 옵션을 제공하는 역량이 수요를 급증시킬 전망 160
9.3.2 약리학적 치료 161
9.3.2.1 약물 반응 예측 162
9.3.2. 1.1 시장 성장을 주도하기 위해 종양학 및 만성 질환 관리 분야에서 AI 기반 약물 반응 예측의 활용 확대 162
9.3.2.2 용량 및 투여 163
9.3.2.2.1 개별 환자의 반응에 따라 실시간으로 용량을 조정하여 수요를 촉진하는 AI 기반 용량 모델의 역량 163
9.3.2.3 기타 약리학적 치료 기능 164
9.3.3 외과적 치료 164
9.3.3.1 수술 전 영상 및 3D 모델링 165
9.3.3.1.1 정형외과, 심혈관, 신경외과 수술 분야에서 AI 기반 3D 모델링의 활용 확대가 시장 성장을 견인 165
9.3.3.2 수술 중 안내 및 로봇 수술 166
9.3.3.2.1 최소 침습 수술 및 환자 회복 기간 단축에 대한 선호도가 도입을 촉진 166
9.3.3.3 수술 후 분석 및 회복 167
9.3.3.3.1 회복 패턴 예측, 위험 요인 파악 및 맞춤형 재활 계획 제공을 통해 수요 증대 167
9.3.4 방사선 치료 168
9.3.4.1 모션 동기화 및 자동 컨투어링 169
9.3.4.1.1 부문별 성장을 강화하기 위해 정밀한 방사선 투여와 주변 정상 조직에 대한 노출 최소화가 필요 169
9.3.4.2 실시간 적응형 치료 투여 170
9.3.4.2.1 수요 강화를 위한 일관된 치료 정확도 및 임상 결과 최적화에 대한 관심 증가 170
9.3.4.3 반응 평가 및 품질 보증 171
9.3.4.3.1 수요 가속화를 위한 의료 영상, 치료 계획 및 선량 측정 데이터 분석이 가능한 AI 솔루션 171
9.3.4.4 기타 방사선 치료 기능 172
9.3.5 행동 치료 및 심리 치료 173
9.3.5.1 가상 상담 및 챗봇 174
9.3.5.1.1 환자 소통, 참여도 및 서비스 효율성을 개선하여 도입을 확대할 잠재력 174
9.3.5.2 진행 상황 모니터링 및 피드백 175
9.3.5.2.1 시장 성장을 주도하는 스마트 웨어러블 및 모바일 헬스 앱의 활용 증가 175
9.3.5.3 사후 관리 및 장기 지원 175
9.3.5.3.1 시장 확장을 주도하는 원격의료 플랫폼의 광범위한 도입 175
9.3.6 면역요법 176
9.3.6.1 실시간 환자 데이터 모니터링 177
9.3.6.1.1 세그먼트 성장을 촉진하기 위한 선제적 건강 관리에 대한 높은 수요 177
9.3.6.2 반응 및 부작용 예측 178
9.3.6.2.1 세그먼트 성장을 뒷받침하기 위해 의약품 및 백신 전반에 걸친 치료 관련 위험을 조기에 탐지할 필요성 178
9.3.6.3 재발 예측 및 장기 관리 179
9.3.6.3.1 수요 촉진을 위한 지속적인 환자 모니터링 및 위험 계층화의 필요성 179
9.3.7 기타 치료 계획 및 개인화 기능 180
9.4 환자 참여 및 원격 모니터링 181
9.4.1 증상 관리 및 가상 지원 182
9.4.1.1 AI 기반 앱의 채택을 가속화하기 위한 만성 질환의 지속적인 증상 관리 요구 182
9.4.2 원격의료 및 원격 환자 모니터링 183
9.4.2.1 모바일 헬스 앱 및 웨어러블 기기의 채택 증가가 해당 부문의 성장을 견인 183
9.4.3 의료 지원 로봇 184
9.4.3.1 의료 서비스의 질을 향상시키고 의료 종사자의 부담을 줄이는 역량을 바탕으로 채택 촉진 184
9.4.4 복약 알림 185
9.4.4.1 수요 촉진을 위한 복약 지침 제공, 맞춤형 건강 코칭 및 치료 조정 기능 185
9.4.5 환자 교육 및 역량 강화 186
9.4.5.1 시장 성장을 주도하기 위한 치료 순응도 향상 및 자가 관리 강화의 필요성 186
9.4.6 기타 환자 참여 및 원격 모니터링 기능 187
9.5 치료 후 모니터링 및 생존자 관리 188
9. 5.1 재발 모니터링 189
9.5.1.1 시장 성장을 뒷받침하기 위한 지능형 재발 모니터링을 통한 치료 후 관리 발전 189
9.5.2 장기적 결과 예측 189
9.5.2.1 AI 기반 의료 기기의 보급을 확대하기 위해 질병 재발 및 생존 가능성 예측에 더 큰 중점을 둠 189
9.5.3 정신 건강 및 지원 시스템 190
9.5.3.1 세그먼트 성장을 지원하기 위해 중증 환자의 정서적 안녕에 대한 관심 증가 190
9.6 약국 관리 191
9.6.1 전자처방 192
9.6.1.1 전자처방 솔루션 도입을 가속화하기 위해 종이 처방전을 전자 플랫폼으로 대체해야 할 시급한 필요성 192
9.6.2 약물 관리 193
9.6.2.1 해당 부문의 성장을 촉진하기 위한 의료 전문가와 약사 간의 혁신적인 약물 관리 프로그램 193
9.6.3 약국 감사 및 분석 194
9.6.3.1 성장 기회를 창출하기 위한 약국 전반의 운영 효율성 제고 및 환자 치료 결과 개선에 대한 수요 194
9.6.4 기타 약국 관리 기능 195
9.7 데이터 관리 및 분석 196
9.7.1 세분 시장 성장을 뒷받침하기 위한 맞춤형 치료 계획 수립에 대한 의료 기관의 관심 증가 196
9.8 AI 스크라이브 196
9.8.1 AI 스크라이브 도입을 강화하기 위해 임상의의 생산성을 높이고 문서 작성 시간을 단축해야 할 필요성 증가 196
9.9 임상 의사결정 지원 시스템 197
9.9.1 도입을 촉진하기 위한 근거 기반 임상 의사 결정에 대한 필요성 증가 197
9.10 행정 198
9.10.1 환자 등록 및 예약 200
9.10.1.1 셀프 서비스 환자 등록 솔루션의 도입 증가가 부문 성장에 기여할 전망 200
9.10.2 환자 자격 심사 및 승인 201
9.10.2.1 시장 성장을 촉진하기 위한 신속한 사전 승인 워크플로우에 대한 수요 증가 201
9.10.3 수익 주기 관리 201
9.10.3.1 수요 강화를 위해 청구 거절 및 환급 지연을 줄여야 할 필요성이 크다 201
9.10.4 인력 관리 202
9.10.4.1 수익성 높은 기회를 창출하기 위해 의료 인력 활용을 최적화해야 할 필요성이 커지고 있다 202
9.10.5 공급망 및 재고 관리 203
9.10.5.1 시장 성장을 뒷받침하기 위해 재고 비용 및 낭비 감축에 집중 203
9.10.6 규정 준수 및 문서화 204
9.10.6.1 의료 분야의 규제 준수 요건 강화로 인해 AI 기반 규정 준수 및 문서화 수요가 증가 204
9.10.7 의료 워크플로우 관리 205
9.10.7.1 부문별 성장을 촉진하기 위한 종단간 워크플로우 자동화에 대한 수요 급증 205
9.10.8 자산 관리 206
9.10.8.1 AI 기반 자산 관리 수요를 높이기 위한 장비 가용성 개선 및 가동 중단 시간 단축의 시급한 필요성 206
9.10.9 고객 관계 관리 207
9.10.9.1 부문별 성장을 촉진하기 위한 맞춤형 환자 참여에 대한 관심 증가 207
9.10.10 사기 탐지 및 위험 관리 208
9.10.10.1 증가하는 재정적 손실로 인해 AI 기반 선제적 위험 관리 솔루션에 대한 투자 확대 208
9.10.11 사이버 보안 209
9.10.11.1 민감한 환자 데이터를 보호해야 하는 필수적 요구 사항으로 인해 AI 기반 위협 탐지 솔루션에 대한 수요가 증가할 전망 209
9.10.12 기타 행정 기능 210
10 의료 시장 내 AI, 제공 서비스별 211
10.1 서론 212
10.2 통합 솔루션 212
10.2.1 기업 전반에 걸친 AI 플랫폼의 도입 확대가 부문별 성장에 기여 212
10.3 니치/포인트 솔루션 213
10.3.1 특정 임상 및 행정 업무를 위한 전문 AI 애플리케이션의 채택 증가가 시장을 주도 213
10.4 AI 기술 214
10.4.1 시장 성장을 뒷받침하기 위해 환자 치료 결과 및 운영 효율성 향상을 위한 AI 활용 214
10.5 서비스 215
10.5.1 세분화된 시장 성장을 촉진하기 위한 원활한 AI 도입 및 지속적인 지원에 대한 관심 증가 215
11 응용 분야별 의료 시장 내 AI 217
11.1 서론 218
11.2 임상 응용 분야 218
11.2.1 수요 촉진을 위한 환자 모니터링 및 임상 의사 결정 능력 강화의 필요성 218
11.3 비임상 분야 220
11.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 운영 효율성 제고, 행정적 부담 경감 및 자원 배분 최적화의 필요성 220
12 의료 분야 AI 시장, 구축 모델별 222
12.1 서론 223
12.2 온프레미스 모델 223
12.2.1 온프레미스 의료 인프라 구축을 뒷받침하는 데이터 개인정보 보호 및 보안의 중요성 223
12.3 클라우드 기반 모델 224
12.3.1 의료 분야에서 클라우드 기반 AI 솔루션에 대한 수요를 높이는 신속한 확장성 및 안전한 데이터 처리 및 통합 특성 224
12.4 하이브리드 모델 225
12.4.1 의료 기관들이 확장성을 저해하지 않으면서 데이터 보호에 주력함으로써 부문별 성장을 주도 225
13 도구별 의료 시장 내 AI 227
13.1 서론 228
13.2 기계 학습 228
13.2.1 딥 러닝 230
13.2.1.1 컨볼루션 신경망 231
13.2.1.1.1 X-레이, CT 스캔, MRI를 높은 정밀도로 분석하여 도입을 확대할 수 있는 능력 231
13.2.1.2 재귀 신경망 232
13.2.1.2.1 질병 진행 및 치료 효능을 예측하기 위해 순차적 데이터를 분석하는 역량을 바탕으로 도입을 촉진 232
13.2.1.3 생성 적대 신경망 233
13.2.1.3.1 AI 모델 훈련을 위한 합성 데이터 생성 능력 및 데이터 부족과 개인정보 보호 문제 해결을 통해 수요 촉진 233
13.2.1.4 그래프 신경망 234
13.2.1.4.1 개인 맞춤형 치료법 추천 능력을 통해 도입 촉진 234
13.2.1.5 기타 딥러닝 도구 235
13.2.2 지도 학습 236
13.2.2.1 예측 및 진단 업무에서 근거 기반 의사결정의 중요성 증대가 수요를 촉진 236
13.2.3 강화 학습 237
13.2.3.1 수요 가속화를 위한 정밀 의학, 가치 기반 의료, 지능형 임상 의사결정 지원의 중요성 237
13.2.4 비지도 학습 238
13.2.4.1 도입을 촉진하기 위해 비정형 의료 데이터에서 숨겨진 통찰력을 발굴해야 할 필요성 증가 238
13.2.5 기타 기계 학습 도구 238
13.3 자연어 처리 239
13.3.1 감정 분석 241
13.3.1.1 시장 성장에 기여하기 위한 환자 피드백 분석에 AI 도입 증가 241
13.3.2 패턴 및 이미지 인식 241
13.3.2.1 조기 질병 진단 및 맞춤형 치료 계획 수립을 위한 AI 활용 증가가 시장 확장을 촉진할 전망 241
13.3.3 자동 코딩 242
13.3.3.1 청구 환급 절차 개선을 위한 AI 도구 활용 증대가 시장 성장을 견인 242
13.3.4 분류 및 범주화 243
13.3.4.1 AI 도입 확대를 위해 의료 데이터를 효율적으로 정리하고 분류해야 하는 비즈니스적 필요성 243
13.3.5 텍스트 분석 244
13.3.5.1 텍스트 분석 활용도를 높이기 위해 비정형 임상 텍스트에서 인사이트를 도출해야 할 필요성 244
13.3.6 음성 인식 244
13.3.6.1 수요를 가속화하기 위해 의사의 행정적 부담을 줄이는 데 대한 관심이 높아지고 있음 244
13.4 컨텍스트 인식 컴퓨팅 245
13.4.1 기기 컨텍스트 246
13.4.1.1 연결된 의료 기기의 통합을 통해 지능형 기기 인식 의료 애플리케이션에 대한 수요 증대 246
13.4.2 사용자 컨텍스트 247
13.4.2.1 수요 급증을 위한 개인 맞춤형 임상 의사 결정 지원에 대한 관심 증가 247
13.4.3 물리적 컨텍스트 248
13.4.3.1 실시간 환경 및 환자 상황 모니터링을 위한 AI 도입 증가로 수요 창출 248
13.5 생성형 AI 249
13.5.1 맞춤형 중재를 제공하기 위한 생성형 모델의 사용 증가로 시장 주도 249
13.6 컴퓨터 비전 249
13.6.1 종양 및 골절과 같은 이상 징후를 감지하는 능력으로 도입 가속화 249
13.7 이미지 분석 251
13.7.1 질병의 조기 발견 및 진단을 위한 AI 도입 증가가 시장 성장에 기여 251
14 최종 사용자별 의료 시장 내 AI 252
14.1 서론 253
14.2 의료 서비스 제공자 253
14.2.1 병원 및 클리닉 255
14.2.1.1 시장 확장을 가속화하기 위해 AI를 통한 환자 치료 결과 개선에 대한 관심 증가 255
14.2.2 외래 진료 센터 256
14.2.2.1 진료 비용 절감을 위한 AI 도입 증가가 시장 성장을 견인 256
14.2.3 재택 의료 기관 및 생활 지원 시설 257
14.2.3.1 시장 성장을 가속화하기 위한 맞춤형 및 지속적인 환자 치료에 대한 수요 증가 257
14.2.4 진단 및 영상 센터 258
14.2.4.1 시장 성장을 지원하기 위해 규제 승인을 받은 AI 도구를 개발하기 위한 병원과 영상 센터 간의 파트너십 증가 258
14.2.5 약국 259
14.2.5.1 기회를 창출하기 위한 AI 기반 재고 최적화에 대한 필요성 증가 259
14.2.6 기타 의료 서비스 제공자 260
14.3 의료 보험자 260
14.3.1 공공 보험자 262
14.3.1.1 공공 보험자의 AI 도입 촉진을 위한 비용 최적화 및 사기 방지 강화 262
14.3.2 민간 보험자 263
14.3.2.1 시장 활성화를 위한 청구 관리, 가입자 참여 및 가치 기반 의료 프로그램 최적화를 위한 AI 활용 263
14.4 환자 264
14.4.1 시장 성장을 촉진하기 위한 환자 참여 및 자가 관리 분야의 AI 도입 증가 264
14.5 기타 최종 사용자 265
15 지역별 의료 분야 AI 시장 266
15.1 서론 267
15.2 북미 267
15.2.1 북미의 거시경제 전망 269
15.2.2 미국 284
15.2.2.1 시장 성장을 견인할 맞춤형 의학 및 정밀 의료에 대한 관심 증가 284
15.2.3 캐나다 298
15.2.3.1 질병 치료 및 환자 생존율 향상, 그리고 임상 워크플로우 개선을 위한 AI 활용 증가가 시장을 견인 298
15.3 유럽 312
15.3.1 유럽의 거시경제 전망 312
15.3.2 독일 327
15.3.2.1 시장 성장에 기여할 보건 관련 공동 연구 및 혁신 프로그램과 이니셔티브 327
15.3.3 영국 340
15.3.3.1 AI 수요를 촉진하기 위한 조기 진단, 맞춤형 치료 및 신속한 신약 개발에 대한 정부의 상당한 집중 340
15.3.4 프랑스 354
15.3.4.1 시장 성장을 촉진하기 위한 AI 기반 디지털 헬스케어 및 환자 서비스 확대 354
15.3.5 이탈리아 368
15.3.5.1 시장 성장을 촉진하기 위해 투명성, 데이터 보호 및 환자 안전을 보장하는 AI 인프라 구축 확대 368
15.3.6 스페인 382
15.3.6.1 시장 성장을 주도할 혁신적인 진단 도구를 개발하기 위한 과학자, 의료 전문가 및 AI 전문가 간의 협력 382
15.3.7 기타 유럽 국가 395
15.4 아시아 태평양 410
15.4.1 아시아 태평양 지역의 거시경제 전망 411
15.4.2 중국 424
15.4.2.1 시장 성장을 가속화하기 위한 국가 차원의 AI 이니셔티브를 통한 의료 혁신에 대한 관심 증가 424
15.4.3 일본 438
15.4.3.1 첨단 AI 도입을 주도할 강력한 의료 인프라 438
15.4.4 인도 450
15.4.4.1 유망한 기회를 창출하기 위한 디지털 헬스 이니셔티브에 대한 정부의 강력한 지원 450
15.4.5 호주 464
15.4.5.1 시장을 견인할 강력한 연구 생태계 및 국가 차원의 디지털 헬스 이니셔티브 464
15.4.6 대한민국 477
15.4.6.1 시장 성장을 뒷받침할 ‘인공지능 국가전략’ 및 ‘디지털 헬스케어 혁신 계획’ 이니셔티브 477
15.4.7 기타 아시아 태평양 지역 490
15.5 라틴 아메리카 504
15.5.1 라틴 아메리카의 거시경제 전망 504
15.5.2 브라질 517
15.5.2.1 시장 성장을 촉진하기 위한 디지털 헬스 인프라 확충 및 AI 기반 의료 기술의 채택 확대 517
15.5.3 멕시코 530
15.5.3.1 시장 성장을 촉진하기 위한 AI 기반 만성 질환 관리 플랫폼의 도입 확대 530
15.5.4 기타 라틴 아메리카 543
15.6 중동 및 아프리카 556
15.6.1 중동 및 아프리카의 거시경제 전망 557
15.6.2 GCC 570
15.6.2.1 사우디아라비아 583
15.6.2.1.1 ‘사우디 비전 2030’에 따른 AI 기반 의료 혁신 가속화 시장 성장에 기여하기 위한 ‘사우디 비전 2030’ 하의 AI 주도 의료 혁신 가속화 583
15.6.2.2 아랍에미리트(UAE) 596
15.6.2.2.1 시장 성장을 강화하기 위한 의료 서비스 품질 개선 및 맞춤형 환자 치료 제공에 대한 관심 증가 596
15.6.2.3 기타 GCC 국가 609
15.6.3 남아프리카 공화국 622
15.6.3.1 의료 영상, 임상 의사 결정 지원 및 질병 감시를 강화하기 위한 AI 활용 확대가 시장을 견인 622
15.6.4 기타 중동 및 아프리카 635
16 경쟁 구도 649
16.1 소개 649
16.2 주요 업체의 경쟁 전략/승리 요인, 2023년 1월~2026년 6월 649
16.3 매출 분석, 2021–2025 652
16.4 시장 점유율 분석, 2025 653
16.5 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2025 655
16.5.1 스타 기업 655
16.5.2 신흥 선도 기업 655
16.5.3 보편적 기업 655
16.5.4 참여 기업 655
16.5.5 기업 입지: 주요 기업, 2025 657
16.5.5.1 기업 입지 657
16.5.5.2 지역별 시장 점유율 658
16.5.5.3 애플리케이션 시장 점유율 659
16.5.5.4 도구 시장 점유율 660
16.5.5.5 기능 시장 점유율 661
16.5.5.6 제품/서비스 시장 점유율 662
16.5.5.7 구축 시장 점유율 663
16.5.5.8 최종 사용자 점유율 664
16.6 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2025 665
16.6.1 진취적인 기업 665
16.6.2 대응력 있는 기업 665
16.6.3 역동적인 기업 665
16.6.4 출발점 665
16.6.5 경쟁력 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2025 667
16.6.5.1 주요 스타트업/중소기업 상세 목록 667
16.6.5.2 기업 현황 (스타트업/중소기업) 667
16.7 기업 가치 평가 및 재무 지표 668
16.7.1 재무 지표 668
16.7.2 기업 가치 평가 668
16.8 브랜드/제품 비교 669
16.9 경쟁 구도 669
16.9.1 제품 출시/개선/승인 669
16.9.2 거래 671
16.9.3 기타 동향 672
17 기업 프로필 673
17.1 주요 기업 673
17.1.1 KONINKLIJKE PHILIPS N.V. 673
17.1.1.1 사업 개요 673
17.1.1.2 제공 제품 및 서비스 674
17.1.1.3 최근 동향 676
17.1.1.3.1 제품 출시/개선/승인 676
17.1.1.3.2 거래 678
17.1.1.3.3 사업 확장 680
17.1.1.3.4 기타 동향 681
17.1.1.4 MnM의 관점 681
17.1.1.4.1 승리할 권리 681
17.1.1.4.2 전략적 선택 681
17.1.1.4.3 약점 및 경쟁 위협 681
17.1.2 마이크로소프트(MICROSOFT CORPORATION) 682
17.1.2.1 사업 개요 682
17.1.2.2 제공하는 제품 및 서비스 683
17.1.2.3 최근 동향 685
17.1.2.3.1 제품 출시/개선/승인 685
17.1.2.3.2 거래 686
17.1.2.4 MnM의 관점 688
17.1.2.4.1 승리할 권리 688
17.1.2.4.2 전략적 선택 688
17.1.2.4.3 약점 및 경쟁 위협 688
17.1.3 NVIDIA CORPORATION 689
17.1.3.1 사업 개요 689
17.1.3.2 제공하는 제품 및 서비스 690
17.1.3.3 최근 동향 691
17.1.3.3.1 제품 출시/개선/승인 691
17.1.3.3.2 거래 692
17.1.3.4 MnM의 관점 694
17.1.3.4.1 승리할 권리 694
17.1.3.4.2 전략적 선택 694
17.1.3.4.3 약점 및 경쟁 위협 694
17.1.4 SIEMENS HEALTHINEERS AG 695
17.1.4.1 사업 개요 695
17.1.4.2 제공하는 제품 및 서비스 696
17.1.4.3 최근 동향 698
17.1.4.3.1 제품 출시/개선/승인 698
17.1.4.3.2 거래 699
17.1.4.4 MnM 관점 700
17.1.4.4.1 승리할 권리 700
17.1.4.4.2 전략적 선택 701
17.1.4.4.3 약점 및 경쟁 위협 701
17.1.5 GE 헬스케어 702
17.1.5.1 사업 개요 702
17.1.5.2 제공 제품 및 서비스 703
17.1.5.3 최근 동향 705
17.1.5.3.1 제품 출시/개선/승인 705
17.1.5.3.2 거래 705
17.1.5.3.3 기타 동향 707
17.1.5.4 MnM의 견해 707
17.1.5.4.1 승리할 권리 707
17.1.5.4.2 전략적 선택 707
17.1.5.4.3 약점 및 경쟁 위협 707
17.1.6 EPIC SYSTEMS CORPORATION 708
17.1.6.1 사업 개요 708
17.1.6.2 제공 제품 및 서비스 708
17.1.6.3 최근 동향 709
17.1.6.3.1 제품 출시/개선/승인 709
17.1.6.3.2 거래 709
17.1.7 ORACLE 710
17.1.7.1 사업 개요 710
17.1.7.2 제공하는 제품 및 서비스 711
17.1.7.3 최근 동향 712
17.1.7.3.1 제품 출시/개선/승인 712
17.1.7.3.2 거래 713
17.1.7.3.3 사업 확장 714
17.1.8 VERADIGM INC. 715
17.1.8.1 사업 개요 715
17.1.8.2 제공하는 제품 및 서비스 715
17.1.8.3 최근 동향 716
17.1.8.3.1 제품 출시/개선/승인 716
17.1.8.3.2 거래 717
17.1.9 AMAZON WEB SERVICES, INC. 718
17.1.9.1 사업 개요 718
17.1.9.2 제공하는 제품 및 서비스 719
17.1.9.3 최근 동향 720
17.1.9.3.1 제품 출시/개선/승인 720
17.1.9.3.2 거래 721
17.1.9.3.3 사업 확장 722
17.1.10 MERATIVE 723
17.1.10.1 사업 개요 723
17.1.10.2 제공하는 제품 및 서비스 723
17.1.10.3 최근 동향 724
17.1.10.3.1 제품 출시/개선/승인 724
17.1.10.3.2 거래 724
17.1.11 IBM 725
17.1.11.1 사업 개요 725
17.1.11.2 제공하는 제품 및 서비스 726
17.1.11.3 최근 동향 727
17.1.11.3.1 거래 727
17.1.12 MEDTRONIC 728
17.1.12.1 사업 개요 728
17.1.12.2 제공 제품 및 서비스 729
17.1.12.3 최근 동향 730
17.1.12.3.1 제품 출시/개선/승인 730
17.1.12.3.2 거래 731
17.1.13 GOOGLE 732
17.1.13.1 사업 개요 732
17.1.13.2 제공 제품 및 서비스 733
17.1.13.3 최근 동향 735
17.1.13.3.1 제품 출시/개선/승인 735
17.1.13.3.2 거래 736
17.1.13.3.3 기타 동향 738
17.1.14 SOPHIA GENETICS 739
17.1.14.1 사업 개요 739
17.1.14.2 제공하는 제품 및 서비스 740
17.1.14.3 최근 동향 740
17.1.14.3.1 제품 출시/개선/승인 740
17.1.14.3.2 거래 741
17.1.14.3.3 기타 동향 742
17.1.15 존슨앤존슨 서비스(JOHNSON & JOHNSON SERVICES, INC.) 743
17.1.15.1 사업 개요 743
17.1.15.2 제공하는 제품 및 서비스 744
17.1.15.3 최근 동향 745
17.1.15.3.1 제품 출시/개선/승인 745
17.1.15.3.2 거래 745
17.1.16 TEMPUS AI, INC. 746
17.1.16.1 사업 개요 746
17.1.16.2 제공하는 제품 및 서비스 747
17.1.16.3 최근 동향 748
17.1.16.3.1 제품 출시/개선/승인 748
17.1.16.3.2 거래 749
17.1.17 CONCERTAI 751
17.1.17.1 사업 개요 751
17.1.17.2 제공하는 제품 및 서비스 751
17.1.17.3 최근 동향 752
17.1.17.3.1 제품 출시/개선/승인 752
17.1.17.3.2 거래 753
17.1.18 솔벤텀 코퍼레이션 755
17.1.18.1 사업 개요 755
17.1.18.2 제공하는 제품 및 서비스 756
17.1.18.3 최근 동향 757
17.1.18.3.1 거래 757
17.1.18.3.2 기타 동향 758
17.1.19 코그니잔트 759
17.1.19.1 사업 개요 759
17.1.19.2 제공하는 제품 및 서비스 760
17.1.19.3 최근 동향 761
17.1.19.3.1 제품 출시/개선/승인 761
17.1.19.3.2 계약 762
17.1.20 VIZ.AI, INC. 763
17.1.20.1 사업 개요 763
17.1.20.2 제공하는 제품 및 서비스 763
17.1.20.3 최근 동향 764
17.1.20.3.1 제품 출시/개선/승인 764
17.1.20.3.2 거래 내역 764
17.1.20.3.3 기타 동향 766
17.1.21 RIVERAIN TECHNOLOGIES 767
17.1.21.1 사업 개요 767
17.1.21.2 제공하는 제품 및 서비스 767
17.1.21.3 최근 동향 768
17.1.21.3.1 제품 출시/개선/승인 768
17.1.21.3.2 거래 768
17.2 기타 업체 770
17.2.1 QVENTUS 770
17.2.2 QURE.AI 771
17.2.3 SUKI AI, INC. 772
17.2.4 ENLITIC 773
17.2.5 SEGMED 773
18 연구 방법론 774
18.1 연구 데이터 774
18.1.1 2차 데이터 775
18.1.1.1 2차 출처의 주요 데이터 776
18.1.2 1차 데이터 776
18.1.2.1 1차 출처의 주요 데이터 778
18.1.2.2 주요 산업 통찰력 778
18.2 시장 규모 추정 779
18.3 데이터 삼각측량 784
18.4 시장 점유율 추정 785
18.5 연구 가정 785
18.6 연구의 한계 785
18.6.1 방법론 관련 한계 785
18.6.2 범위 관련 한계 785
18.7 위험 평가 786
19 부록 787
19.1 토론 가이드 787
19.2 노우ledgeStore: MarketsandMarkets의 구독 포털 794
19.3 맞춤형 옵션 796
19.4 관련 보고서 796
19.5 저자 정보 797
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