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AI 기반 임상 의사결정 지원 시장 개요 (2025-2030년)
AI 기반 임상 의사결정 지원(CDSS) 시장은 2030년까지 상당한 성장을 보일 것으로 전망됩니다. 이 보고서는 구성 요소(소프트웨어, 서비스), 배포 모드(클라우드 기반, 온프레미스), 애플리케이션(의료 진단, 치료 계획, 환자 모니터링, 경고 및 알림, 위험 예측, 처방 의사결정 지원 및 개인 맞춤형 의학), 최종 사용자(병원/클리닉, 연구 기관 등)별로 시장을 세분화하여 분석합니다.
# 1. 시장 규모 및 성장률
Mordor Intelligence의 분석에 따르면, AI 기반 임상 의사결정 지원 시장 규모는 2025년 0.87억 달러로 추정되며, 2030년에는 1.79억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 예측 기간(2025-2030년) 동안 연평균 성장률(CAGR)은 15.6%를 기록할 것으로 전망됩니다. 아시아 태평양 지역이 가장 빠르게 성장하는 시장으로, 북미 지역은 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 보입니다. 시장 집중도는 중간 수준입니다.
# 2. 주요 성장 동력
의료 시설 전반의 헬스케어 IT 기술 발전, 의료 서비스 품질 향상 및 인적 오류 최소화의 필요성, 의료비 절감 요구 증가는 시장 성장을 견인하는 주요 요인입니다.
* 기술 발전 및 의료 품질 향상: 인공지능의 의료 분야 잠재력에 대한 다양한 연구가 진행되고 있습니다. 예를 들어, 2024년 3월 유럽 보건, 심리학 및 교육 저널(European Journal of Health, Psychology, and Education) 기사는 AI-CDSS가 진단, 환자 관리, 예방 조치 등 1차 의료 활동에 상당한 이점을 제공할 수 있음을 강조했습니다. AI-CDSS의 통합은 경고 피로를 유발하지 않으면서 처방 오류를 성공적으로 최소화했습니다. AI가 강화된 CDSS를 통해 전자 건강 기록(EHR)은 이제 더 많은 정보를 전체적인 관점에서 관리하며 임상 추론에 더 잘 활용될 수 있습니다.
* 환자 치료 개선: AI 기반 CDSS는 의료 전문가에게 위험 평가, 진단, 치료 최적화, 심혈관 질환(CVD)의 조기 모니터링을 위한 정확하고 맞춤화된 통찰력을 제공하여 환자 치료를 향상시킵니다. 2024년 2월 아나톨리아 심장학 저널(Anatolian Journal of Cardiology) 기사는 AI 및 머신러닝 애플리케이션이 심부전 환자 모니터링에 적용되어 정확한 예후 예측을 통해 사망률을 감소시켰다는 연구 결과를 발표했습니다. 또한, 동맥세동(AF) 선별 이니셔티브에서 AI 기반 위험 계층화는 선별에 필요한 환자 수를 크게 줄였습니다.
* 병원 내 도입 증가: 인공지능 기술의 발전, 특히 CDSS에 AI가 통합되면서 병원 내 도입이 가속화되어 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 2023년 1월, Grand River Hospital은 Signal 1과 협력하여 AI 기반 CDSS를 탐색했습니다. 이 시스템은 St. Michael’s Hospital에서 개발된 알고리즘을 활용하여 환자 요구 및 상태 변화를 예측함으로써 임상의의 의사결정을 강화하고 시기적절한 환자 개입을 용이하게 합니다.
* 정교한 지원 도구 개발: 인공지능 기술의 발전은 정교한 임상 의사결정 지원 도구의 개발을 촉진했습니다. 2023년 2월, Apollo Hospitals Group은 인도 의사들을 위한 임상 지능 엔진(Clinical Intelligence Engine)을 Apollo 24|7 플랫폼에 통합하여 출시했습니다. AI 및 ML 기술을 사용하여 개발된 이 엔진은 진단 정확도를 높이고 의사 생산성을 향상시키며 환자 만족도를 우선시합니다.
따라서 AI 기반 CDSS의 의료 시설 전반의 도입 증가, 환자의 심혈관 질환 진단에서의 활용, AI-CDSS 시스템의 개발 증가는 예측 기간 동안 시장 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.
# 3. 시장 성장 저해 요인
그러나 데이터 프라이버시 문제, 윤리적 고려사항, 그리고 숙련된 전문가 부족은 예측 기간 동안 시장 성장을 저해할 수 있는 요인으로 작용할 것으로 보입니다.
# 4. 주요 시장 동향 및 통찰
4.1. 의료 진단 부문: 예측 기간 동안 상당한 성장 기대
의료 진단 분야의 AI 기반 CDSS는 인공지능 기술을 활용하여 의료 전문가가 질병을 식별, 진단 및 관리하는 데 도움을 주며, 방대한 의료 데이터를 분석하여 진단 정확성과 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.
* 만성 질환 부담 증가 및 조기 진단 수요: 인구의 만성 및 감염성 질환 부담 증가로 인한 조기 진단 및 첨단 치료에 대한 수요 증가, 개인 맞춤형 의약품 수요 증가, 기술 발전 등이 이 부문의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 스페인 암 등록 네트워크(REDECAN)가 2024년 1월에 업데이트한 데이터에 따르면, 2024년 스페인에서는 약 286,664건의 새로운 암 사례가 진단될 것으로 예상되며, 이는 2023년 279,260건보다 증가한 수치입니다. AI 기반 CDSS는 암 진단, 치료 계획 및 환자 관리를 향상시키기 위해 암 치료에 점점 더 많이 활용되고 있어 이 부문의 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.
* AI 기반 진단 시스템의 효능: 인공지능은 영상 진단, 병리학적 분류, 치료 선택, 예후 분석 등 다양한 의료 분야에서 광범위하게 적용되고 있습니다. AI 기반 CDSS의 암 환자 진단 효능을 평가하는 수많은 연구가 진행되었습니다. 2023년 1월 국제 의학 과학 저널(International Journal of Medical Sciences) 기사는 AI 기반 CDSS가 특히 전문가 자원이 제한된 병원에서 종양 치료를 제안하는 데 중요한 역할을 한다고 강조했습니다.
* 항생제 내성 관리: 2024년 7월 Infection and Drug Resistance에 발표된 기사는 AI-CDSS가 임상 의사결정을 향상시키는 능력을 강조했습니다. 특히, AI-CDSS는 카바페넴 내성 및 콜리스틴 내성 클렙시엘라 폐렴균(Klebsiella pneumoniae) 감염 치료에서 임상의에게 실시간 데이터 기반 통찰력을 제공합니다. 이 시스템은 복잡한 진단 데이터를 신속하게 해독하고, 맞춤형 치료 계획을 제안하며, 잠재적인 내성 경향을 예측합니다. 이는 진단을 간소화하고 항생제 치료에 대한 집중적인 접근 방식을 촉진합니다.
따라서 암의 높은 부담과 다양한 질병 진단에서 AI 기반 CDSS의 활용 증가로 인해 이 부문은 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
4.2. 북미 지역: 예측 기간 동안 시장에서 상당한 점유율 유지 예상
북미 지역은 질병 유병률 증가, 의료 오류 발생률 증가, 의료 시스템의 복잡성 심화, 환자 결과 개선을 위한 정부 이니셔티브, 기술 발전, 비용 효율성에 대한 집중 등이 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
* 만성 질환 부담 증가: 인구의 만성 질환 부담 증가는 시장 성장을 이끄는 핵심 요인입니다. 예를 들어, 국제 당뇨병 연맹(International Diabetes Federation)이 2024년에 업데이트한 데이터에 따르면, 멕시코에서는 약 1,700만 명이 당뇨병으로 고통받을 것으로 예상되며, 이 수치는 2045년까지 2,100만 명에 달할 것으로 전망됩니다. AI 기반 CDSS는 진단, 치료 옵션, 약물 관리 및 예방 치료에 대한 의사결정 지원을 제공하여 의료 전문가가 이러한 복잡한 질환을 관리하는 데 도움을 주어 만성 질환 환자의 더 나은 결과에 기여할 수 있습니다.
* 기술적으로 진보된 CDSS 개발: 질병 진단을 가속화하기 위한 기술적으로 진보된 CDSS의 개발은 예측 기간 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 2024년 7월, 캐나다의 디지털 기술 글로벌 혁신 클러스터인 DIGITAL은 선구적인 캐나다 헬스케어 기술 기업 및 연구원들과 협력하여 AI 기반 기술의 개발 및 구현을 추진하기 위한 최대 규모의 투자를 단행했습니다. 이러한 발전은 의료 제공자를 위한 지원을 강화하고 환자 결과를 개선하도록 설계되었습니다. DIGITAL은 Health Compass II 프로젝트에 대한 투자를 통해 환자 참여를 높이고, 행정적 소진을 완화하며, 의료 전문가의 문서화를 돕고, 임상 의사결정을 개선하도록 제작된 4가지 AI 기반 모듈의 최첨단 제품군을 출시할 예정입니다.
* 소외 지역 접근성 확대: 2023년 1월, VisualDx는 빌 & 멜린다 게이츠 재단으로부터 소외 지역의 의료 제공자가 치료 결정 및 결과를 개선하는 데 도움이 되는 진단 및 감시 도구를 개발하기 위한 보조금을 받았습니다. VisualDx는 저자원 환경의 제공자에게 지침, 전문 지식 및 교육을 제공하기 위해 임상 의사결정 지원, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 도구에 대한 공평한 접근성을 확대했습니다.
* 정부 규제 및 이니셔티브: AI 기반 CDSS를 의료 기기 규제에 통합하려는 정부 이니셔티브 증가는 의료 진단 및 치료 전략에서의 채택을 촉진할 것으로 예상됩니다. 2022년 9월, 미국 식품의약국(FDA)은 특정 AI 도구가 의료 기기로서 규제를 받아야 한다고 명시하는 새로운 지침을 발표하여 임상 의사결정 지원(CDS) 소프트웨어에 대한 기관의 감독을 강화했습니다. 이 지침은 패혈증 예측, 미래 심부전 예측, 잠재적 오피오이드 중독 감지 등 특정 AI 도구를 의료 기기로 분류하고 규제해야 한다고 열거합니다.
따라서 암과 당뇨병의 높은 부담, CDSS 시스템의 기술 발전, 정부 이니셔티브로 인해 북미 시장은 예측 기간 동안 성장할 것으로 예상됩니다.
# 5. 경쟁 환경
AI 기반 임상 의사결정 지원 시장은 다수의 기업과 신규 진입자의 존재로 인해 ‘준통합(semi-consolidated)’된 경쟁 환경을 보입니다. 주요 기업들은 제품 포트폴리오를 확장하고 시장 점유율을 유지하기 위해 협력, 파트너십, 신제품 출시와 같은 전략적 활동을 활발히 추진하고 있습니다.
주요 기업:
* Change Healthcare
* Elsevier Health
* IQVIA
* Signal 1
* WELL Health Technologies Corp.
# 6. 최근 산업 동향
* 2024년 5월: WELL Health Technologies Corp.는 2세대 WELL AI 의사결정 지원(WAIDS)인 HEALWELL AI를 출시했습니다. 업그레이드된 WAIDS는 만성 신장 질환, 고혈압, 당뇨병 등 수많은 만성 질환에 대한 선별 기능을 포함하며, 환자를 고위험, 중위험, 저위험 범주로 분류하여 위험 계층화를 가능하게 합니다. 이 확장은 100개 이상의 희귀 및 만성 질환을 감지하는 WAIDS의 유용성을 넓히고, 임상적으로 검증된 통찰력을 제공하여 치료 격차를 식별하고 의료진에게 진료 시점에서 실행 가능한 정보를 제공합니다.
* 2024년 2월: Elsevier Health는 OpenEvidence와의 파트너십을 통해 ClinicalKey AI를 출시했습니다. 이는 최신 및 가장 신뢰할 수 있는 의료 콘텐츠와 생성형 인공지능(AI)을 결합하여 진료 시점에서 임상의를 돕는 미국 최초이자 가장 진보된 임상 의사결정 지원 도구입니다.
종합적으로 볼 때, AI 기반 임상 의사결정 지원 시장은 기술 혁신과 의료 시스템의 효율성 및 품질 향상 요구에 힘입어 지속적인 성장을 이룰 것으로 전망됩니다.
본 보고서는 인공지능(AI) 기반 임상 의사결정 지원(Clinical Decision Support, CDS) 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. AI 기반 CDS는 머신러닝, 자연어 처리, 데이터 분석과 같은 AI 기술을 활용하여 의료 서비스 제공자의 임상 의사결정을 지원하고, 환자 데이터 분석을 통해 권고사항과 통찰력을 제공함으로써 환자 치료를 향상시키는 데 중추적인 역할을 합니다. 이는 의료 진단, 치료 및 예후 개선에 기여합니다.
시장 규모 측면에서, AI 기반 CDS 시장은 2024년 0.73억 달러로 추정되며, 2025년에는 0.87억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 이후 2025년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 15.60%를 기록하며 2030년에는 1.79억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다.
시장의 주요 성장 동인으로는 헬스케어 IT 분야의 기술 발전, 양질의 의료 서비스 제공 및 인적 오류 최소화의 필요성 증대, 그리고 의료비 절감에 대한 요구 증가 등이 꼽힙니다. 반면, 데이터 프라이버시 및 윤리적 고려사항, 숙련된 전문가 부족 등은 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용할 수 있습니다. 보고서는 또한 Porter의 5가지 경쟁 요인 분석을 통해 신규 진입자의 위협, 구매자 및 공급자의 교섭력, 대체재의 위협, 경쟁 강도 등을 심층적으로 다룹니다.
시장 세분화는 다음과 같습니다.
* 구성요소별: 소프트웨어 및 서비스.
* 배포 모드별: 클라우드 기반 및 온프레미스.
* 애플리케이션별: 의료 진단, 치료 계획, 환자 모니터링, 알림/알림 및 위험 예측, 처방 결정 지원 및 개인 맞춤형 의학.
* 최종 사용자별: 병원/클리닉, 연구/학술 기관, 제약 및 생명공학 기업.
* 지역별: 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미로 구분되며, 전 세계 주요 지역의 17개국에 대한 시장 규모 및 동향을 포함합니다. 특히 2025년 기준 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 아시아 태평양 지역은 예측 기간(2025-2030년) 동안 가장 높은 CAGR을 기록하며 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.
주요 시장 참여 기업으로는 Change Healthcare, Elsevier Health, IQVIA, Signal 1, WELL Health Technologies Corp. 등이 있으며, 이들 기업의 사업 개요, 재무 상태, 제품 및 전략, 최근 개발 동향 등이 경쟁 환경 분석에 포함됩니다.
본 보고서는 AI 기반 임상 의사결정 지원 시장의 전반적인 현황과 미래 전망을 제시하며, 시장 기회와 미래 트렌드에 대한 통찰력을 제공합니다.
1. 서론
- 1.1 연구 가정 및 시장 정의
- 1.2 연구 범위
2. 연구 방법론
3. 주요 요약
4. 시장 역학
- 4.1 시장 개요
- 4.2 시장 동인
- 4.2.1 의료 시설 전반의 헬스케어 IT 기술 발전
- 4.2.2 양질의 의료 서비스 향상 및 인적 오류 최소화의 필요성
- 4.2.3 의료비 지출 절감에 대한 수요 증가
- 4.3 시장 제약
- 4.3.1 데이터 프라이버시 및 윤리적 고려 사항
- 4.3.2 숙련된 전문가 부족
- 4.4 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
- 4.4.1 신규 진입자의 위협
- 4.4.2 구매자/소비자의 교섭력
- 4.4.3 공급업체의 교섭력
- 4.4.4 대체 제품의 위협
- 4.4.5 경쟁 강도
5. 시장 세분화 (가치 기준 시장 규모 – USD)
- 5.1 구성 요소별
- 5.1.1 소프트웨어
- 5.1.2 서비스
- 5.2 배포 모드별
- 5.2.1 클라우드 기반
- 5.2.2 온프레미스
- 5.3 애플리케이션별
- 5.3.1 의료 진단
- 5.3.2 치료 계획
- 5.3.3 환자 모니터링
- 5.3.4 경고, 알림 및 위험 예측
- 5.3.5 처방 결정 지원 및 맞춤형 의학
- 5.4 최종 사용자별
- 5.4.1 병원/의원
- 5.4.2 연구 학술 기관/연구소
- 5.4.3 제약 및 생명공학 기업
- 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 유럽
- 5.5.2.1 독일
- 5.5.2.2 영국
- 5.5.2.3 프랑스
- 5.5.2.4 이탈리아
- 5.5.2.5 스페인
- 5.5.2.6 기타 유럽
- 5.5.3 아시아 태평양
- 5.5.3.1 중국
- 5.5.3.2 일본
- 5.5.3.3 인도
- 5.5.3.4 호주
- 5.5.3.5 대한민국
- 5.5.3.6 기타 아시아 태평양
- 5.5.4 중동 및 아프리카
- 5.5.4.1 GCC
- 5.5.4.2 남아프리카
- 5.5.4.3 기타 중동 및 아프리카
- 5.5.5 남미
- 5.5.5.1 브라질
- 5.5.5.2 아르헨티나
- 5.5.5.3 기타 남미
6. 경쟁 환경
- 6.1 회사 프로필
- 6.1.1 체인지 헬스케어
- 6.1.2 엘스비어 헬스
- 6.1.3 비주얼Dx
- 6.1.4 IBM
- 6.1.5 IQVIA
- 6.1.6 시그널 1
- 6.1.7 RAAPID Inc.
- 6.1.8 WELL 헬스 테크놀로지스 Corp.
- 6.1.9 조리 헬스케어 파트너스
- 6.1.10 코다메트릭스
- *목록은 완전하지 않음
7. 시장 기회 및 미래 동향
AI 기반 임상 의사결정 지원 시스템은 인공지능 기술을 활용하여 의료 전문가가 환자 진단, 치료 계획 수립, 예후 예측 등 임상적 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하고, 오류를 줄이며, 효율성을 높이는 소프트웨어 시스템을 의미합니다. 이는 방대한 의료 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 근거 기반의 권고안을 제시함으로써 의료의 질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 궁극적으로는 의료진의 업무 부담을 경감하고, 환자에게 최적화된 의료 서비스를 제공하는 데 기여합니다.
이러한 시스템은 여러 유형으로 분류될 수 있습니다. 첫째, 규칙 기반 시스템은 미리 정의된 임상 지침이나 전문가 지식을 규칙 형태로 코딩하여 의사결정을 지원합니다. 이는 비교적 투명하고 예측 가능하지만, 복잡하고 유동적인 임상 상황에 대한 유연성이 부족할 수 있습니다. 둘째, 기계 학습 기반 시스템은 대규모 의료 데이터(전자의무기록, 의료 영상, 유전체 데이터 등)를 학습하여 질병 진단, 치료 반응 예측, 약물 부작용 예측 등을 수행합니다. 딥러닝과 같은 고급 머신러닝 알고리즘을 활용하여 복잡한 패턴 인식에 강점을 보입니다. 셋째, 자연어 처리(NLP) 기반 시스템은 의무기록, 진료 기록, 연구 논문 등 비정형 텍스트 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고 분석하여 의사결정을 돕습니다. 마지막으로, 지식 기반 시스템은 의학 지식 베이스를 구축하고 이를 활용하여 추론하는 방식을 사용합니다.
AI 기반 임상 의사결정 지원 시스템의 활용 분야는 매우 광범위합니다. 질병 진단 및 조기 예측 분야에서는 의료 영상(X-ray, CT, MRI) 분석을 통한 암, 뇌졸중 등 질병 진단 보조, 유전체 데이터 분석을 통한 질병 위험도 예측 등에 활용됩니다. 치료 계획 수립 및 맞춤형 의료 분야에서는 환자 개개인의 특성(유전체, 생활 습관, 병력)을 고려한 최적의 치료법 추천, 약물 용량 조절, 부작용 예측 등을 지원합니다. 또한, 약물 상호작용 경고, 알레르기 정보 제공, 진료 가이드라인 준수 여부 확인 등을 통해 의료 오류를 감소시키고 환자 안전성을 향상시키는 데 기여합니다. 나아가 만성 질환 발병 위험 예측, 생활 습관 개선 권고 등 예방 및 건강 관리 분야에서도 중요한 역할을 수행하며, 불필요한 검사 감소 및 입원 기간 단축을 통해 의료 자원의 효율화를 도모합니다.
이러한 시스템을 구현하고 발전시키는 데에는 다양한 관련 기술들이 필수적입니다. 방대한 양의 의료 데이터를 수집, 저장, 처리하는 빅데이터 기술은 전자의무기록(EMR), 의료 영상, 유전체 데이터 등을 효과적으로 관리하는 기반이 됩니다. 패턴 인식, 예측 모델 구축, 분류 등에 활용되는 머신러닝 및 딥러닝 기술은 AI 기반 의사결정 지원의 핵심 알고리즘입니다. 비정형 텍스트 데이터에서 의미를 추출하고 분석하는 자연어 처리(NLP) 기술 또한 중요하며, 대규모 데이터 처리 및 AI 모델 운영을 위한 클라우드 컴퓨팅 인프라도 필수적입니다. 최근에는 의료 데이터의 보안성, 무결성, 상호운용성 확보를 위한 블록체인 기술의 적용 가능성도 모색되고 있습니다.
현재 AI 기반 임상 의사결정 지원 시장은 고령화 심화, 만성 질환 증가, 의료비 상승 압박, 의료 데이터 축적 가속화, 그리고 AI 기술의 비약적인 발전이라는 강력한 성장 동력을 바탕으로 빠르게 성장하고 있습니다. 글로벌 제약사, IT 기업, 스타트업들이 활발하게 투자하고 개발에 참여하며 초기 단계를 넘어 확산되는 추세입니다. 그러나 이 시장은 여러 도전 과제에 직면해 있습니다. 양질의 학습 데이터 부족, 데이터 표준화 미흡, 데이터 공유의 어려움 등 데이터 확보 및 표준화 문제가 대표적입니다. 또한, 의료기기로서의 복잡한 인허가 절차와 AI 모델의 '블랙박스' 문제로 인한 신뢰성 및 투명성 확보, 그리고 의료 전문가들의 수용성 확보 또한 중요한 과제입니다. 다양한 의료 시스템 간의 상호운용성 문제와 민감한 의료 데이터 보호를 위한 개인 정보 보호 규제 준수 역시 해결해야 할 난관입니다.
미래에는 AI 기반 임상 의사결정 지원 시스템이 정밀 의료의 핵심 도구로 자리매김하여 환자 맞춤형 치료의 실현을 가속화할 것으로 전망됩니다. 질병 발생 전 예측 및 예방에 기여함으로써 건강 수명 연장에 중요한 역할을 할 것이며, 의료 인프라가 부족한 지역에서도 고품질 의료 서비스를 제공하여 의료 접근성을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다. 설명 가능한 AI(XAI), 연합 학습(Federated Learning) 등 새로운 AI 기술의 도입으로 시스템의 신뢰성과 효율성은 더욱 향상될 것입니다. 또한, AI 기반 의료기기에 대한 명확한 가이드라인과 인허가 절차가 정립되면서 시장의 성숙도가 높아질 것으로 예상됩니다. 궁극적으로 AI는 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사의 역량을 강화하고 업무 부담을 줄여주는 보조 도구로서 그 역할이 더욱 중요해질 것입니다. 의료 전문가와의 긴밀한 협업을 통해 AI 기반 임상 의사결정 지원 시스템은 미래 의료의 패러다임을 변화시키는 핵심 동력이 될 것입니다.