헬스케어 BI 시장 규모 및 점유율 분석 – 성장 동향 및 전망 (2026-2031년)

헬스케어 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장 규모 및 점유율 분석: 성장 동향 및 전망 (2026-2031)

1. 시장 개요 및 주요 수치

Mordor Intelligence 보고서에 따르면, 헬스케어 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장은 데이터 기반 헬스케어 운영에 대한 전 세계적 수요가 급증함에 따라 빠르게 성장하고 있습니다. 2026년 132억 9천만 달러로 추정되는 시장 규모는 2025년 116억 4천만 달러에서 성장하여, 2031년에는 257억 9천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 이는 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 14.18%를 기록하는 견고한 성장세입니다.

시장은 구성 요소(소프트웨어, 서비스), 제공 방식(온프레미스, 하이브리드, 클라우드 기반), 애플리케이션(재무 분석, 임상 데이터 분석 등), 최종 사용자(보험사, 헬스케어 제공업체 등), 그리고 지역(북미, 유럽 등)으로 세분화됩니다. 아시아 태평양 지역이 가장 빠르게 성장하는 시장으로, 북미 지역은 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있으며, 시장 집중도는 중간 수준입니다.

2. 시장 성장 동력 (Driver Impact Analysis)

헬스케어 BI 시장의 견고한 성장은 다음과 같은 여러 요인이 복합적으로 작용한 결과입니다.

* 가치 기반 보상에 대한 규제 압력 (CAGR 영향 +3.2%): 메디케어 및 민간 보험사들이 성과와 연계된 지불 모델을 확대함에 따라, 헬스케어 기관들은 복잡한 계약 하에서 위험에 처한 인구를 관리하고 성과를 예측하기 위해 임상, 재무, 사회적 결정 요인 데이터를 통합하는 실시간 분석이 필요합니다. Carle Health와 같은 사례는 BI 스택을 통해 회피 가능한 비용을 절감하고 품질을 향상시킨 것을 보여줍니다.
* EHR 데이터 볼륨 증가 및 상호운용성 의무 (CAGR 영향 +2.8%): Epic의 Cosmos가 2억 4,600만 명의 개인으로부터 비식별화된 기록을 집계하는 등 헬스케어 데이터의 규모는 전례 없이 커지고 있습니다. 21세기 Cures Act 및 TEFCA는 정보 공유를 의무화하지만, 데이터 파편화로 인해 사용 가능한 데이터의 60% 미만이 의사 결정에 활용됩니다. FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources) 채택은 실시간에 가까운 데이터 스트리밍을 가능하게 하여 고급 분석을 위한 기술적 기반을 마련합니다.
* 클라우드 비용 효율성을 통한 분석 확장 (CAGR 영향 +2.1%): 미국 병원의 45%가 공급망 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션했으며, 헬스케어 경영진의 클라우드 프로젝트 만족도는 72%에 달합니다. Microsoft의 헬스케어 클라우드 매출이 연간 22% 성장하며 420억 달러를 초과하는 것은 확장 가능하고 구독 기반의 분석 솔루션에 대한 수요를 보여줍니다.
* AI 기반 자동화된 인사이트 생성 (생성형 AI) (CAGR 영향 +3.5%): 헬스케어 리더의 85%가 생성형 AI를 시험 또는 배포하고 있으며, 주로 문서화 및 코딩 워크플로우 자동화에 활용됩니다. 2024년 헬스케어 AI 투자 중 60%가 행정 AI에 집중된 것은 즉각적인 비용 절감 잠재력을 반영합니다. Microsoft의 Dragon Copilot은 분기당 950만 건의 진료를 처리하며, Epic은 100개 이상의 AI 기능을 출시할 예정입니다.
* FHIR 기반 실시간 데이터 스트리밍 채택 (CAGR 영향 +1.8%): FHIR은 데이터 상호운용성을 개선하여 실시간 분석을 가능하게 합니다.
* 합성 헬스케어 데이터 세트의 가용성 (CAGR 영향 +1.2%): 합성 데이터는 개인 정보 보호 문제를 해결하면서 분석 및 모델 개발을 위한 풍부한 데이터 소스를 제공합니다.

3. 시장 제약 요인 (Restraint Impact Analysis)

시장 성장을 저해하는 몇 가지 제약 요인도 존재합니다.

* 데이터 사일로 및 레거시 상호운용성 격차 (CAGR 영향 -2.5%): FHIR 및 Cures Act 의무에도 불구하고, 분리된 시스템은 진료를 지연시키고 비용을 증가시킵니다. 많은 병원이 독점적인 데이터 형식과 노후화된 아키텍처로 인해 전사적 분석에 어려움을 겪고 있습니다.
* 엔터프라이즈 BI의 높은 총 소유 비용(TCO) (CAGR 영향 -1.8%): 포괄적인 BI 프로그램은 라이선스, 마이그레이션, 교육 및 유지보수에 상당한 예산을 필요로 합니다. 데이터 품질 이니셔티브 및 고급 분석 인력과 관련된 숨겨진 비용을 과소평가하는 경우가 많습니다.
* 데이터 활용 능력을 갖춘 임상 인력 부족 (CAGR 영향 -1.4%): 데이터 분석 및 BI 도구를 효과적으로 활용할 수 있는 임상 인력의 부족은 BI 솔루션의 완전한 잠재력을 실현하는 데 걸림돌이 됩니다.
* 국경 간 데이터 전송 및 AI 거버넌스 위험 (CAGR 영향 -1.1%): 특히 EU 및 APAC 지역에서 데이터 프라이버시 및 AI 윤리에 대한 규제는 국경 간 데이터 공유 및 AI 배포에 복잡성을 더합니다.

4. 세그먼트 분석

* 구성 요소별: 서비스가 구현 성공을 주도:
* 소프트웨어는 2025년 헬스케어 BI 시장에서 35.02%의 가장 큰 점유율을 차지했습니다.
* 그러나 통합, 교육 및 관리형 분석을 포함하는 서비스는 14.52%의 가장 높은 연평균 성장률로 확장되고 있습니다. 이는 도구 소유뿐만 아니라 복잡한 임상 워크플로우 내에서 도구를 운영하는 데 가치가 있음을 시사합니다. 데이터 활용 능력을 갖춘 임상 인력 부족이 서비스 수요를 지속적으로 견인합니다.
* 기능별: 고급 분석이 성장을 가속화:
* OLAP 및 시각화는 2025년 매출의 40.88%를 차지하며, 재무, 품질 및 규정 준수 전반에 걸쳐 일상적인 모니터링을 위한 직관적인 대시보드를 제공합니다.
* 그러나 고급 및 예측 분석은 제공업체가 사전 예방적 진료를 추구함에 따라 연간 15.01% 성장할 것으로 예상됩니다. 생성형 AI는 기능 엔지니어링 및 시나리오 테스트를 자동화하여 정교한 모델링에 대한 장벽을 낮춥니다.
* 애플리케이션별: 운영 분석이 모멘텀 확보:
* 임상 분석은 2025년 36.21%의 점유율로 가장 큰 애플리케이션으로 남아있으며, 품질 개선, 재입원 감소 및 진료 경로 최적화를 뒷받침합니다.
* 운영 분석은 공급망 변동성 및 인력 부족에 직면하면서 15.54%의 가장 빠른 연평균 성장률을 기록하고 있습니다. 병원들은 RFID 및 IoT 센서를 채택하여 실시간 재고 데이터를 캡처하고, 소비 패턴을 모델링하여 예측 재고 보충을 수행합니다.
* 최종 사용자별: 생명 과학 기업이 채택 가속화:
* 헬스케어 제공업체는 2025년 매출의 51.95%를 차지하며, 임상, 재무 및 규제 보고를 위한 통합 데이터 플랫폼에 지속적으로 투자하고 있습니다.
* 그러나 생명 과학 기업은 15.92%의 연평균 성장률을 기록할 예정입니다. 제약 개발자들은 제공업체 네트워크의 실제 증거를 활용하여 임상 시험 설계를 최적화하고, 모집을 가속화하며, 실시간에 가까운 안전성을 모니터링합니다.

5. 지역 분석

* 북미: 2025년 헬스케어 BI 시장 점유율의 45.97%를 차지하며 가장 큰 시장을 형성했습니다. 이는 성숙한 EHR 보급률, 의무화된 상호운용성, 가치 기반 진료의 조기 채택에 힘입은 결과입니다. Epic의 3억 2,500만 명 이상의 환자 기록 기반은 지역 데이터 흐름에 대한 영향력을 강화합니다.
* 아시아 태평양: 2031년까지 16.61%의 가장 빠른 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 공격적인 국가 디지털 헬스 계획과 증가하는 헬스케어 지출을 반영합니다. 인도 보험 기반 모델은 인구 건강 인사이트를 요구하며, 싱가포르는 예방 모니터링을 위해 IoT 장치를 통합합니다.
* 유럽: GDPR이 규제 준수 데이터 거버넌스 및 국경 간 상호운용성에 대한 투자를 촉진하고, 유럽 보건 데이터 공간(European Health Data Space)과 같은 프로그램이 회원국 간 표준화된 분석을 장려함에 따라 꾸준한 확장을 보이고 있습니다.
* 중동 및 아프리카: 낮은 기반에서 시작하지만, 특히 걸프 협력 회의(GCC) 국가에서 EHR 및 원격 의료에 대한 투자를 확대하며 BI 침투율이 점진적으로 증가할 것으로 보입니다.

6. 경쟁 환경

시장 집중도는 중간 수준이며, Epic Systems는 많은 BI 프로젝트의 통합 표준을 효과적으로 형성하고 있습니다. Microsoft는 Azure, Nuance 및 OpenAI 서비스를 결합하여 주변 문서화 및 예측 인사이트를 제공하며, 130억 달러의 헬스케어 AI 매출을 달성했습니다. Oracle의 2025년 Cleveland Clinic 및 G42와의 제휴는 글로벌 AI 제공 플랫폼을 도입하며 클라우드 거대 기업 간의 경쟁 심화를 예고합니다.

벤더 전략은 AI와 기존 임상 워크플로우의 수직 통합을 점점 더 특징으로 합니다. Epic의 100개 이상의 예정된 AI 도구와 ERP로의 확장은 전체 운영 스택을 소유하려는 노력을 강조합니다. 한편, Innovaccer와 같은 전문 신규 진입자들은 인구 건강에 맞춰진 로우코드 데이터 엔지니어링 및 CRM 기능을 통해 차별화를 꾀하고 있습니다. 통합 또한 계속되고 있습니다.

미개척 기회는 운영 분석 및 산업 간 데이터 네트워크에 집중되어 있습니다. 공급망 가시성, 인력 최적화 및 환자 경험 벤치마킹은 틈새 제공업체가 번성할 수 있는 격차를 나타냅니다. 그러나 구현 복잡성으로 인해 단일 벤더 생태계가 선호될 수 있으며, 엔드투엔드 솔루션을 추구하는 플랫폼 플레이어, 장치 제조업체 및 헬스케어 시스템 간의 파트너십이 가속화될 것입니다.

7. 주요 산업 리더

* Microsoft Corporation
* IBM Corporation
* Oracle Corporation
* SAP SE
* SAS Institute Inc.

8. 최근 산업 동향

* 2025년 5월: Oracle, Cleveland Clinic, G42는 데이터 중심 의사 결정을 강화하기 위한 글로벌 AI 기반 헬스케어 제공 플랫폼을 공개했습니다.
* 2025년 4월: MedeAnalytics는 Snowflake의 AI 데이터 클라우드에 Health Fabric을 도입하여 실시간 데이터 관리 기능을 확장했습니다.
* 2025년 3월: Epic은 HIMSS’25에서 확장된 ERP 및 에이전트 AI 모듈을 선보이며 EHR을 넘어선 입지를 넓혔습니다.
* 2025년 3월: Quest Diagnostics는 Google Cloud와 협력하여 생성형 AI를 적용하여 진단 인사이트를 개선했습니다.

이러한 시장 동향과 기술 발전은 헬스케어 BI 시장이 앞으로도 지속적으로 성장하고 혁신할 것임을 시사합니다.

다음은 제공된 ‘보고서 세부 정보’ 내용을 한국어로 요약한 것입니다.

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헬스케어 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장 분석 보고서 요약

본 보고서는 헬스케어 비즈니스 인텔리전스(BI) 시장의 포괄적인 분석을 제공하며, 시장 정의, 연구 방법론, 시장 현황, 성장 동력, 제약 요인, 시장 규모 및 성장 예측, 경쟁 환경, 그리고 미래 전망을 다루고 있습니다.

1. 시장 정의 및 범위
헬스케어 BI 시장은 헬스케어 제공자 및 지불자가 임상, 재무, 운영 데이터를 수집, 통합, 시각화 및 분석하여 의사 결정을 지원하는 패키지 소프트웨어 스위트, 모듈형 플랫폼 및 관련 구현/지원 서비스를 포함합니다. 전자의무기록(EHR) 공급업체의 내장형 분석 대시보드는 별도의 BI 모듈로 판매될 경우에만 포함되며, 독립형 데이터 웨어하우스 하드웨어 및 헬스케어 특정 데이터 모델이 없는 일반 엔터프라이즈 BI 도구는 제외됩니다.

2. 시장 개요 및 주요 수치
* 2026년 시장 규모: 132.9억 달러로 평가됩니다.
* 성장률: 2026년부터 2031년까지 연평균 14.18%의 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 전망됩니다.
* 지역별 점유율: 2025년 기준 북미가 전 세계 매출의 45.97%를 차지하며 가장 큰 시장입니다.
* 가장 빠르게 성장하는 지역: 아시아 태평양 지역은 2031년까지 16.61%의 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
* 주요 성장 동력: 가치 기반 보상 정책의 규제적 압력은 헬스케어 BI 플랫폼의 주요 성장 동력입니다. 메디케어 지급액의 90%가 이미 가치 지표와 연동되어 있어, 제공자들은 위험 관리 및 성과 측정을 위해 고급 분석이 필수적입니다.

3. 시장 환경
3.1. 시장 성장 동력:
* 가치 기반 보상(Value-based reimbursement)을 위한 규제 강화
* 전자의무기록(EHR) 데이터 볼륨 증가 및 상호운용성 의무화
* 클라우드 기반 분석의 비용 효율성 증대
* AI(특히 생성형 AI) 기반 자동화된 인사이트 생성
* FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources) 기반 실시간 데이터 스트리밍 도입
* 합성 헬스케어 데이터 세트의 활용 가능성

3.2. 시장 제약 요인:
* 데이터 사일로 및 레거시 시스템의 상호운용성 격차
* 엔터프라이즈 BI의 높은 총 소유 비용(TCO)
* 데이터 활용 능력을 갖춘 임상 인력 부족
* 국가 간 데이터 전송 및 AI 거버넌스 관련 위험

3.3. 규제 및 기술 전망:
보고서는 규제 환경과 기술적 전망에 대한 분석을 포함하며, 포터의 5가지 경쟁 요인(신규 진입자의 위협, 공급자의 교섭력, 구매자의 교섭력, 대체재의 위협, 경쟁 강도)을 통해 시장의 경쟁 구조를 평가합니다.

4. 시장 세분화 및 예측 (가치, USD 십억)
시장은 다음 기준에 따라 세분화되어 예측됩니다.
* 구성 요소별: 플랫폼, 소프트웨어, 서비스
* 기능별: OLAP 및 시각화, 성과 관리, 쿼리 및 보고, 고급 및 예측 분석
* 애플리케이션별:
* 임상 분석: 인구 건강 관리, 정밀 의학 지원, 품질 및 결과 개선
* 재무 분석: 수익 주기 관리, 사기 탐지 및 위험 조정
* 운영 분석: 공급망 및 재고 최적화, 인력 및 워크플로우 최적화
* 전략 기획 및 벤치마킹
* 최종 사용자별:
* 헬스케어 제공자: 병원 및 헬스 시스템, 외래 수술 센터, 전문 클리닉
* 지불자: 공공 지불자, 민간 지불자
* 생명 과학 기업
* 정부 및 공중 보건 기관
* 기타 최종 사용자 (ACOs, CROs)
* 지역별: 북미(미국, 캐나다, 멕시코), 남미(브라질, 아르헨티나 등), 유럽(독일, 영국, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주 등), 중동 및 아프리카(GCC, 남아프리카 등)

5. 경쟁 환경
보고서는 시장 집중도, 경쟁 벤치마킹, 시장 점유율 분석을 포함한 경쟁 환경을 상세히 다룹니다. 주요 기업으로는 Microsoft, IBM, Oracle (Cerner 포함), SAP SE, Optum, Qlik, Salesforce (Tableau), SAS Institute, Health Catalyst, Epic Systems, AWS (HealthLake), Google Cloud Healthcare, Snowflake, Innovaccer, Clarify Health, Arcadia 등이 프로파일링되어 있습니다. 각 기업에 대한 글로벌 및 시장 수준 개요, 핵심 부문, 재무 정보, 전략 정보, 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 사항이 포함됩니다.

6. 연구 방법론
Mordor Intelligence의 연구 방법론은 신뢰성을 강조합니다.
* 1차 연구: 병원 CIO, 지불자 분석 책임자, 지역 시스템 통합업체와의 인터뷰를 통해 시장 채택률, 가격 분산, 클라우드 전환 시점 등을 검증합니다.
* 2차 연구: Medicare & Medicaid Services, 병원 비용 보고서, OECD 보건 지출 지표, WHO 글로벌 보건 지출 데이터베이스 등 공개 데이터와 HIMSS 백서, PubMed 학술 자료, SEC EDGAR 플랫폼의 보도 자료를 활용하여 산업 맥락을 풍부하게 합니다. D&B Hoovers 및 Dow Jones Factiva와 같은 구독 콘텐츠로 공급업체 재무 및 계약 정보를 벤치마킹합니다.
* 시장 규모 산정 및 예측: 상향식(bottom-up) 및 하향식(top-down) 접근 방식을 모두 사용하여 2025년 기준선 및 2030년까지의 예측을 도출합니다. 병원 디지털화 점수, 평균 BI 좌석 가격, 클라우드 기반 분석 비중, 가치 기반 의료에 대한 규제 인센티브, 지역별 환자 볼륨 성장 등 주요 변수가 모델에 반영됩니다.
* 데이터 검증: 모든 결과물은 두 차례의 분석가 검토, 독립적인 지출 추적기와의 편차 확인, 자동화된 이상 징후 플래그를 거칩니다. 모델은 매년 업데이트되며, 새로운 연방 인센티브나 대규모 합병과 같은 중대한 사건 발생 시 중간 업데이트가 진행됩니다.

7. 시장 기회 및 미래 전망
보고서는 시장 내 미개척 영역(White-Space) 및 충족되지 않은 요구(Unmet-Need)에 대한 평가를 통해 미래 시장 기회와 전망을 제시합니다.

—이를 위해 신기술 도입, 규제 변화, 인구 통계학적 추이, 경쟁 환경 분석 등 다양한 요소를 종합적으로 고려합니다. 특히, 디지털 헬스케어 솔루션의 확산, AI 및 머신러닝 기반 분석 도구의 발전, 원격 의료 서비스의 성장 등 주요 트렌드가 시장에 미치는 영향을 심층적으로 분석하여, 기업들이 새로운 성장 동력을 확보하고 경쟁 우위를 강화할 수 있는 전략적 방향을 제시합니다. 또한, 잠재적 위험 요소를 식별하고 이에 대한 대응 전략을 함께 제시함으로써, 불확실한 시장 환경 속에서도 지속 가능한 성장을 위한 로드맵을 제공합니다.

1. 서론

• 1.1 연구 가정 및 시장 정의
• 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 환경

• 4.1 시장 개요
• 4.2 시장 동인
  • 4.2.1 가치 기반 보상에 대한 규제 압력
  • 4.2.2 증가하는 EHR 데이터 볼륨 및 상호 운용성 의무
  • 4.2.3 대규모 분석을 가능하게 하는 클라우드 비용 효율성
  • 4.2.4 AI 기반 자동화된 통찰력 생성 (생성형 AI)
  • 4.2.5 FHIR 기반 실시간 데이터 스트리밍 채택
  • 4.2.6 합성 의료 데이터 세트의 가용성
• 4.3 시장 제약
  • 4.3.1 데이터 사일로 및 레거시 상호 운용성 격차
  • 4.3.2 기업 BI의 높은 총 소유 비용
  • 4.3.3 데이터 이해도가 높은 임상 직원의 부족
  • 4.3.4 국경 간 데이터 전송 및 AI 거버넌스 위험
• 4.4 규제 환경
• 4.5 기술 전망
• 4.6 포터의 5가지 경쟁 요인
  • 4.6.1 신규 진입자의 위협
  • 4.6.2 공급업체의 교섭력
  • 4.6.3 구매자의 교섭력
  • 4.6.4 대체재의 위협
  • 4.6.5 경쟁 강도

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치, 십억 달러)

• 5.1 구성요소별
  • 5.1.1 플랫폼
  • 5.1.2 소프트웨어
  • 5.1.3 서비스
• 5.2 기능별
  • 5.2.1 OLAP 및 시각화
  • 5.2.2 성과 관리
  • 5.2.3 쿼리 및 보고
  • 5.2.4 고급 및 예측 분석
• 5.3 애플리케이션별
  • 5.3.1 임상 분석
  • 5.3.1.1 인구 건강 관리
  • 5.3.1.2 정밀 의학 지원
  • 5.3.1.3 품질 및 결과 개선
  • 5.3.2 재무 분석
  • 5.3.2.1 수익 주기 관리
  • 5.3.2.2 사기 탐지 및 위험 조정
  • 5.3.3 운영 분석
  • 5.3.3.1 공급망 및 재고 최적화
  • 5.3.3.2 인력 및 워크플로우 최적화
  • 5.3.4 전략 기획 및 벤치마킹
• 5.4 최종 사용자별
  • 5.4.1 의료 서비스 제공자
  • 5.4.1.1 병원 및 의료 시스템
  • 5.4.1.2 외래 수술 센터
  • 5.4.1.3 전문 클리닉
  • 5.4.2 지불자
  • 5.4.2.1 공공 지불자
  • 5.4.2.2 민간 지불자
  • 5.4.3 생명 과학 기업
  • 5.4.4 정부 및 공중 보건 기관
  • 5.4.5 기타 최종 사용자 (ACO, CRO)
• 5.5 지역별
  • 5.5.1 북미
  • 5.5.1.1 미국
  • 5.5.1.2 캐나다
  • 5.5.1.3 멕시코
  • 5.5.2 남미
  • 5.5.2.1 브라질
  • 5.5.2.2 아르헨티나
  • 5.5.2.3 남미 기타 지역
  • 5.5.3 유럽
  • 5.5.3.1 독일
  • 5.5.3.2 영국
  • 5.5.3.3 프랑스
  • 5.5.3.4 이탈리아
  • 5.5.3.5 스페인
  • 5.5.3.6 러시아
  • 5.5.3.7 유럽 기타 지역
  • 5.5.4 아시아 태평양
  • 5.5.4.1 중국
  • 5.5.4.2 일본
  • 5.5.4.3 인도
  • 5.5.4.4 대한민국
  • 5.5.4.5 호주
  • 5.5.4.6 아시아 태평양 기타 지역
  • 5.5.5 중동 및 아프리카
  • 5.5.5.1 GCC
  • 5.5.5.2 남아프리카
  • 5.5.5.3 중동 및 아프리카 기타 지역

6. 경쟁 환경

• 6.1 시장 집중도
• 6.2 경쟁 벤치마킹
• 6.3 시장 점유율 분석
• 6.4 기업 프로필 (글로벌 개요, 시장 개요, 핵심 부문, 사용 가능한 재무 정보, 전략 정보, 주요 기업 시장 순위/점유율, 제품 & 서비스, 최근 개발 포함)
  • 6.4.1 마이크로소프트
  • 6.4.2 IBM
  • 6.4.3 오라클 (Cerner 포함)
  • 6.4.4 SAP SE
  • 6.4.5 옵텀
  • 6.4.6 클릭
  • 6.4.7 세일즈포스 (태블로)
  • 6.4.8 SAS 인스티튜트
  • 6.4.9 헬스 카탈리스트
  • 6.4.10 디멘셔널 인사이트
  • 6.4.11 맥케슨
  • 6.4.12 에픽 시스템즈
  • 6.4.13 이노발론
  • 6.4.14 메드애널리틱스
  • 6.4.15 베라다임 (올스크립츠)
  • 6.4.16 IQVIA
  • 6.4.17 AWS (헬스레이크)
  • 6.4.18 구글 클라우드 헬스케어
  • 6.4.19 스노우플레이크
  • 6.4.20 이노배커
  • 6.4.21 클래리파이 헬스
  • 6.4.22 아카디아

7. 시장 기회 & 미래 전망