세계의 의료용 AI 시장 2024-2030 : 구성 요소별 (하드웨어, 서비스), 용도별, 최종 용도별, 기술별, 지역별

■ 영문 제목 : AI In Healthcare Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Services), By Application, By End-use, By Technology, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030

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■ 조사/발행회사 : Grand View Research
■ 발행일 : 2024년 4월
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■ 페이지수 : 150
■ 작성언어 : 영어
■ 보고서 형태 : PDF
■ 납품 방식 : E메일 (4일 소요)
■ 조사대상 지역 : 세계
■ 산업 분야 : 의료/바이오
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글로벌 의료용 AI 시장의 성장과 동향

Grand View Research, Inc.사의 최신 보고서에 따르면, 세계의 의료용 AI 시장 규모는 2024년부터 2030년까지 38. 5%의 CAGR을 기록하며 2030년까지 1,877억 달러에 달할 것으로 예상되며, AI는 의료 시스템을 변화시키는 힘으로 작용할 것입니다. 의료 시스템을 반응형에서 예방적, 예측적, 예방적 모델로 전환하는 힘으로 작용할 것입니다. 인공지능(AI)이 촉진하는 임상 의사결정 지원 시스템은 예측 및 실시간 분석을 통해 의사 및 의료 전문가에게 힘을 실어주고, 의사결정을 강화하며, 치료의 질을 향상시키고, 궁극적으로 환자 결과를 개선합니다. 또한 AI는 질병 생물학 및 환자 병태생리에 대한 포괄적인 이해를 촉진하고 정밀의료 및 정밀 공중보건 이니셔티브를 촉진할 수 있습니다.

또한, 성장하는 생명과학 연구 및 개발 분야에서 AI의 방대한 양의 다차원 데이터를 처리할 수 있는 능력이 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 시장 성장의 기회를 창출하고 있습니다. 이러한 능력은 새로운 가설의 창출을 가속화하고, 신약 개발 및 재사용 프로세스를 가속화하며, 인실리콘(in silico) 기법을 활용하여 비용과 시장 출시 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 요컨대, AI는 헬스케어 분야 전반에 걸쳐 혁신과 효율성을 촉진하고 전 세계 의료 서비스 제공에 혁명을 일으키고 있으며, AI 기반 기술은 가상 비서, 로봇 보조 수술, 클레임 관리, 사이버 보안, 환자 관리 등 다양한 헬스케어 분야에 적용되고 있습니다.

AI 알고리즘은 환자의 건강 데이터 세트를 사용하여 질병 진단 및 조기 발견을 최적화하고 적시에 치료 요법을 시작할 수 있도록 훈련됩니다. 정부 지원책, 자금 조달, 개인 투자자 및 벤처 캐피탈의 투자 증가, 전 세계적으로 AI 전문 스타트업의 출현이 시장 성장의 주요 원동력입니다. 예를 들어, 2024년 2월 헬스케어 기업 패브릭(Fabric)은 대화형 AI 기반 헬스케어 플랫폼 확장을 위해 6,000만 달러의 시리즈 A 투자를 유치했으며, 2023년 9월 아마존은 Anthropic과 파트너십을 맺고 AI에 40억 달러를 투자할 것이라고 발표했습니다.

의료용 AI 시장에서의 스타트업의 부상도 업계 성장의 큰 원동력입니다. 이러한 스타트업의 존재는 투자를 촉진하고, 기술 발전을 촉진하며, 헬스케어 분야에서 AI의 적용 범위를 확대할 수 있습니다. 이러한 스타트업의 노력은 의료용 AI 시장의 모멘텀을 가속화하고, 헬스케어 솔루션 제공의 혁신, 효율성, 효과성을 향상시킬 것입니다. 이 분야에서 주목할 만한 스타트업으로는 Activate Health, Kahun, Likeminded, Pharmarun 등이 있습니다.

의료용 AI 시장 보고서 주요 내용

- 2023년 세계 시장은 소프트웨어 솔루션 및 컴포넌트 부문이 46. 3%로 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 큰 점유율은 의료 제공자, 지불자 및 환자들 사이에서 AI 기반 소프트웨어 솔루션이 널리 채택되고 있기 때문입니다.

- 로봇 보조 수술 응용 분야는 2023년에 가장 큰 매출 점유율로 시장을 지배할 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 가장 빠른 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

- 로봇 보조 수술 건수의 증가와 새로운 AI 플랫폼 개발에 대한 투자 증가는 로봇 보조 수술에서 AI의 보급을 뒷받침하는 몇 가지 주요 요인입니다.

- 머신러닝(ML) 기술 부문은 다양한 애플리케이션에서 ML 알고리즘의 발전으로 2023년 가장 큰 점유율을 차지했으며, ML 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 이러한 추세는 지속될 것으로 예상됩니다.

- 2024년부터 2030년까지 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상되는 부분은 의료 지불자 최종사용자 부문입니다.

- 2023년 북미 지역이 45% 이상의 점유율로 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이는 의료 IT 인프라의 발전, 첨단 기술 도입 준비, 여러 주요 플레이어의 존재, 노인 인구 증가, 만성 질환의 유병률 증가에 기인합니다.

- 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 큰 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
■ 보고서 개요

1. 조사 방법 및 범위
2. 개요
3. 시장 변수, 동향 및 범위
4. 세계의 의료용 AI 시장 구성 요소별 예측 및 동향 분석
5. 세계의 의료용 AI 시장 용도별 예측 및 동향 분석
6. 세계의 의료용 AI 시장 기술별 예측 및 동향 분석
7. 세계의 의료용 AI 시장 최종 용도별 예측 및 동향 분석
8. 세계의 의료용 AI 시장 구성 요소별, 용도별, 기술별, 최종 용도별, 지역별 시장 예측 및 동향 분석
9. 경쟁 현황

■ 보고서 목차

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.3.5.1. Data for primary interviews in North America
1.3.5.2. Data for primary interviews in Europe
1.3.5.3. Data for primary interviews in Asia Pacific
1.3.5.4. Data for primary interviews in Latin America
1.3.5.5. Data for Primary interviews in MEA
1.4. Information or Data Analysis
1.4.1. Data analysis models
1.5. Market Formulation & Data Validation
1.6. Model Details
1.6.1. Commodity flow analysis (Model 1)
1.6.2. Approach 1: Commodity flow approach
1.6.3. Volume price analysis (Model 2)
1.6.4. Approach 2: Volume price analysis
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Component outlook
2.2.2. Application outlook
2.2.3. Technology outlook
2.2.4. End-Use outlook
2.2.5. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent market outlook
3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Market driver analysis
3.2.2. Market restraint analysis
3.2.3. Market opportunity analysis
3.2.4. Market challenges analysis
3.3. Case Studies: Real-World Implementation Success Stories of AI-Driven Healthcare
3.4. AI In Healthcare Market Analysis Tools
3.4.1. Industry Analysis – Porter’s
3.4.1.1. Supplier power
3.4.1.2. Buyer power
3.4.1.3. Substitution threat
3.4.1.4. Threat of new entrant
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL Analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Technological landscape
3.4.2.3. Economic landscape
3.4.2.4. Environmental Landscape
3.4.2.5. Legal Landscape
3.4.2.6. Social Landscape
3.4.3. Industry Analysis – COVID-19 impact
Chapter 4. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1. Definitions and Scope
4.2. Segment Dashboard
4.3. AI In Healthcare Market Movement Analysis
4.4. AI In Healthcare Market Size & Trend Analysis by Component, 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.1. Software Solutions
4.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.1.1.1. AI platform
4.4.1.1.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.1.1.1.2. Application Program Interface (API)
4.4.1.1.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.1.1.1.3. Machine Learning Framework
4.4.1.1.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.1.1.2. AI Solutions
4.4.1.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.1.1.2.2. On premise
4.4.1.1.2.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.1.1.2.3. Cloud based
4.4.1.1.2.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2. Hardware
4.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.1.1. Processor
4.4.2.1.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.1.1.2. MPU (memory protection unit)
4.4.2.1.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.1.1.3. FPGA (Field-programmable gate array)
4.4.2.1.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.1.1.4. GPU (Graphics processing unit)
4.4.2.1.1.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.1.1.5. ASIC (Application-specific integrated circuit)
4.4.2.1.1.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.1.2. Memory
4.4.2.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.1.3. Network
4.4.2.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.1.3.2. Adapter
4.4.2.1.3.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.1.3.3. Interconnect
4.4.2.1.3.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.1.3.4. Switch
4.4.2.1.3.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.3. Services
4.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.3.1.1. Deployment & Integration
4.4.3.1.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.3.1.2. Support & Maintenance
4.4.3.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.3.1.3. Others (Consulting, Compliance management etc.)
4.4.3.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.4. Distributed Denial of Service (DDoS) Mitigation
4.4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.5. Security Information and Event Management
4.4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.6. Intrusion Detection System (IDS)/Intrusion Prevention System (IPS)
4.4.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.7. Others
4.4.7.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market: Application Estimates & Trend Analysis
5.1. Definitions and Scope
5.2. Segment Dashboard
5.3. AI In Healthcare Market Movement Analysis
5.4. AI In Healthcare Market Size & Trend Analyses, by Application, 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.1. Robot-assisted Surgery
5.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.2. Virtual Assistants
5.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.3. Administrative Workflow Assistants
5.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.4. Connected Medical Devices
5.4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.5. Medical Imagining & Diagnosis
5.4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.6. Clinical Trials
5.4.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.7. Fraud Detection
5.4.7.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.8. Cybersecurity
5.4.8.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.9. Dosage Error Reduction
5.4.9.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.10. Precision Medicine
5.4.10.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.11. Drug Discovery & Development
5.4.11.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.12. Lifestyle Management & Remote Patient Monitoring
5.4.12.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.13. Wearables
5.4.13.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
5.4.14. Others
5.4.14.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market: Technology Estimates & Trend Analysis
6.1. Definitions and Scope
6.2. Segment Dashboard
6.3. AI In Healthcare Market Movement Analysis
6.4. AI In Healthcare Market Size & Trend Analyses, by Technology, 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.1. Machine Learning
6.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD million)
6.4.1.1.1. Deep learning
6.4.1.1.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.1.1.2. Supervised
6.4.1.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.1.1.3. Unsupervised
6.4.1.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.1.1.4. Others (Reinforcement learning, Semi supervised)
6.4.1.1.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.2. NLP
6.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD million)
6.4.2.1.1. Smart Assistance
6.4.2.1.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.2.1.2. OCR (Optical Character Recognition)
6.4.2.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.2.1.3. Auto Coding
6.4.2.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.2.1.4. Text analytics
6.4.2.1.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.2.1.5. Speech analytics
6.4.2.1.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.2.1.6. Classification and categorization
6.4.2.1.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
6.4.3. Computer Vision
6.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD million)
6.4.4. Context-aware Computing
6.4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD million)
Chapter 7. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market: End-use Estimates & Trend Analysis
7.1. Definitions and Scope
7.2. Segment Dashboard
7.3. AI In Healthcare Market Movement Analysis
7.4. AI In Healthcare Market Size & Trend Analyses, By End-Use, 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.1. Healthcare Providers (Hospitals, Outpatient Facilities, and Others)
7.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD million)
7.4.2. Healthcare Payers
7.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.3. Healthcare Companies
7.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.4. Patients
7.4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
7.4.5. Others
7.4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 8. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market: Regional Estimates & Trend Analysis by Component, Application, Technology & End-use
8.1. Regional Market Dashboard
8.2. Global Regional Market Snapshot
8.3. Market Size, & Forecasts Trend Analysis, 2018 to 2030
8.4. North America
8.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
8.4.2. U.S.
8.4.2.1. U.S. market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.4.3. Canada
8.4.3.1. Canada market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.5. Europe
8.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
8.5.2. UK
8.5.2.1. UK market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.5.3. Germany
8.5.3.1. Germany market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.5.4. France
8.5.4.1. Germany market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.5.5. Italy
8.5.5.1. Germany market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.5.6. Spain
8.5.6.1. Germany market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.5.7. Sweden
8.5.7.1. Germany market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.5.8. Denmark
8.5.8.1. Germany market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.5.9. Norway
8.5.9.1. Germany market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.5.10. Russia
8.5.10.1. Germany market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.6. Asia Pacific
8.6.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
8.6.2. Japan
8.6.2.1. Japan market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.6.3. China
8.6.3.1. China market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.6.4. India
8.6.4.1. China market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.6.5. Singapore
8.6.5.1. China market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.6.6. Australia
8.6.6.1. China market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.6.7. South Korea
8.6.7.1. China market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.6.8. Thailand
8.6.8.1. China market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.7. Latin America
8.7.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
8.7.2. Brazil
8.7.2.2. Brazil market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.7.3. Mexico
8.7.3.2. Mexico market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.7.4. Argentina
8.7.4.1. China market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.8. MEA
8.8.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
8.8.2. South Africa
8.8.2.1. South Africa market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.8.3. Saudi Arabia
8.8.3.1. Saudi Arabia market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.8.4. UAE
8.8.4.1. China market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
8.8.5. Kuwait
8.8.5.1. China market estimates and forecast, 2018 – 2030 (USD Million)
Chapter 9. Competitive Landscape
9.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
9.2. Company/Competition Categorization
9.2.1. Key Innovators
9.2.2. Market Leaders
9.2.3. Emerging Players
9.3. Vendor Landscape
9.3.1. Key company market share analysis, 2023
9.3.2. Microsoft
9.3.2.1. Company overview
9.3.2.2. Financial performance
9.3.2.3. Product benchmarking
9.3.2.4. Strategic initiatives
9.3.3. IBM
9.3.3.1. Company overview
9.3.3.2. Financial performance
9.3.3.3. Product benchmarking
9.3.3.4. Strategic initiatives
9.3.4. NVIDIA Corporation
9.3.4.1. Company overview
9.3.4.2. Financial performance
9.3.4.3. Product benchmarking
9.3.4.4. Strategic initiatives
9.3.5. Intel Corporation
9.3.5.1. Company overview
9.3.5.2. Financial performance
9.3.5.3. Product benchmarking
9.3.5.4. Strategic initiatives
9.3.6. Itrex Group
9.3.6.1. Company overview
9.3.6.2. Financial performance
9.3.6.3. Product benchmarking
9.3.6.4. Strategic initiatives
9.3.7. GE Healthcare
9.3.7.1. Company overview
9.3.7.2. Financial performance
9.3.7.3. Product benchmarking
9.3.7.4. Strategic initiatives
9.3.8. Medtronic
9.3.8.1. Company overview
9.3.8.2. Financial performance
9.3.8.3. Product benchmarking
9.3.8.4. Strategic initiatives
9.3.9. Oracle
9.3.9.1. Company overview
9.3.9.2. Financial performance
9.3.9.3. Product benchmarking
9.3.9.4. Strategic initiatives
9.3.10. Medidata
9.3.10.1. Company overview
9.3.10.2. Financial performance
9.3.10.3. Product benchmarking
9.3.10.4. Strategic initiatives
9.3.11. Google
9.3.11.1. Company overview
9.3.11.2. Financial performance
9.3.11.3. Product benchmarking
9.3.11.4. Strategic initiatives
9.3.12. IQVIA
9.3.12.1. Company overview
9.3.12.2. Financial performance
9.3.12.3. Product benchmarking
9.3.12.4. Strategic initiatives

목차

제1장. 방법론 및 범위
1.1. 시장 세분화 및 범위
1.2. 연구 방법론
1.3. 정보 수집
1.3.1. 구매 데이터베이스
1.3.2. GVR 내부 데이터베이스
1.3.3. 2차 자료
1.3.4. 1차 연구
1.3.5. 1차 연구 세부 사항
1.3.5.1. 북미 지역 1차 인터뷰 데이터
1.3.5.2. 유럽 지역 1차 인터뷰 데이터

1.3.5.3. 아시아 태평양 지역 1차 인터뷰 데이터
1.3.5.4. 라틴 아메리카 지역 1차 인터뷰 데이터

1.3.5.5. 중동 및 아프리카 지역 1차 인터뷰 데이터
1.4. 정보 또는 데이터 분석
1.4.1. 데이터 분석 모델

1.5. 시장 구성 및 데이터 검증
1.6. 모델 세부 사항
1.6.1. 상품 흐름 분석 (모델 1)
1.6.2. 접근 방식 1: 상품 흐름 접근 방식
1.6.3. 물량 가격 분석 (모델 2)
1.6.4. 접근 방식 2: 물량 가격 분석
1.7. 2차 자료 목록
1.8. 1차 자료 목록
1.9. 목표
제2장. 요약
2.1. 시장 전망
2.2. 부문별 전망
2.2.1. 구성 요소별 전망
2.2.2. 응용 분야별 전망
2.2.3. 기술별 전망
2.2.4. 최종 사용자별 전망
2.2.5. 지역별 전망
2.3. 경쟁 분석
제3장. 의료 분야 인공지능(AI) 시장 변수, 동향 및 범위
3.1. 시장 계보 전망

3.1.1. 모 시장 전망

3.1.2. 관련/보조 시장 전망

3.2. 시장 역학

3.2.1. 시장 동인 분석

3.2.2. 시장 제약 분석

3.2.3. 시장 기회 분석

3.2.4. 시장 과제 분석

3.3. 사례 연구: AI 기반 의료 서비스의 실제 구현 성공 사례

3.4. 의료 분야 AI 시장 분석 도구

3.4.1. 산업 분석 - 포터의 경쟁력 분석

3.4.1.1. 공급자 교섭력

3.4.1.2. 구매자 교섭력

3.4.1.3. 대체재 위협

3.4.1.4. 신규 진입자 위협

3.4.1.5. 경쟁 구도

3.4.2. PESTEL 분석

3.4.2.1. 정치적 환경

3.4.2.2. 기술적 환경

3.4.2.3. 경제적 환경

3.4.2.4. 환경적 환경

3.4.2.5. 법률 환경
3.4.2.6. 사회적 환경
3.4.3. 산업 분석 - COVID-19 영향
제4장. 의료 분야 인공지능(AI) 시장: 구성 요소별 추정 및 동향 분석
4.1. 정의 및 범위
4.2. 부문별 대시보드
4.3. 의료 분야 AI 시장 동향 분석

4.4. 구성 요소별 의료 분야 AI 시장 규모 및 동향 분석, 2018년~2030년 (백만 달러)

4.4.1. 소프트웨어 솔루션

4.4.1.1. 시장 추정 및 예측 2018년~2030년 (백만 달러)

4.4.1.1.1. AI 플랫폼

4.4.1.1.1.1. 시장 추정 및 예측 2018년~2030년 (백만 달러)

4.4.1.1.1.2. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)

4.4.1.1.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.1.1.1.3. 머신 러닝 프레임워크

4.4.1.1.1.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.1.1.2. AI 솔루션

4.4.1.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.1.1.2.2. 온프레미스

4.4.1.1.2.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.1.1.2.3. 클라우드 기반

4.4.1.1.2.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
4.4.2. 하드웨어

4.4.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.2.1.1. 프로세서

4.4.2.1.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.2.1.1.2. MPU (메모리 보호 장치)

4.4.2.1.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.2.1.1.3. FPGA (필드 프로그래머블 게이트 어레이)

4.4.2.1.1.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.2.1.1.4. GPU(그래픽 처리 장치)

4.4.2.1.1.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.2.1.1.5. ASIC(애플리케이션 전용 집적 회로)

4.4.2.1.1.5.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.2.1.2. 메모리

4.4.2.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.2.1.3. 네트워크

4.4.2.1.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.2.1.3.2. 어댑터

4.4.2.1.3.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
4.4.2.1.3.3. 상호 연결
4.4.2.1.3.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.2.1.3.4. 스위치

4.4.2.1.3.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.3. 서비스

4.4.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.3.1.1. 구축 및 통합

4.4.3.1.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

4.4.3.1.2. 지원 및 유지 관리

4.4.3.1.2.1. 2018년부터 2030년까지 시장 추정 및 전망 (백만 달러)
4.4.3.1.3. 기타 (컨설팅, 규정 준수 관리 등)

4.4.3.1.3.1. 2018년부터 2030년까지 시장 추정 및 전망 (백만 달러)

4.4.4. 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 완화

4.4.4.1. 2018년부터 2030년까지 시장 추정 및 전망 (백만 달러)

4.4.5. 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)

4.4.5.1. 2018년부터 2030년까지 시장 추정 및 전망 (백만 달러)

4.4.6. 침입 탐지 시스템(IDS)/침입 방지 시스템(IPS)

4.4.6.1. 2018년부터 2030년까지 시장 추정 및 전망 (백만 달러)

4.4.7. 기타
4.4.7.1. 시장 추정 및 예측 2018~2030 (백만 달러)
제5장. 의료 분야 인공지능(AI) 시장: 응용 분야 추정 및 동향 분석
5.1. 정의 및 범위
5.2. 부문별 대시보드
5.3. 의료 분야 AI 시장 동향 분석

5.4. 의료 분야 AI 시장 규모 및 동향 분석 (응용 분야별), 2018~2030 (백만 달러)

5.4.1. 로봇 보조 수술

5.4.1.1. 시장 추정 및 예측 2018~2030 (백만 달러)

5.4.2. 가상 비서

5.4.2.1. 시장 추정 및 예측 2018~2030 (백만 달러)

5.4.3. 행정 워크플로우 도우미

5.4.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
5.4.4. 커넥티드 의료 기기
5.4.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
5.4.5. 의료 영상 및 진단
5.4.5.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
5.4.6. 임상 시험

5.4.6.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
5.4.7. 사기 탐지

5.4.7.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

5.4.8. 사이버 보안

5.4.8.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
5.4.9. 투약 오류 감소
5.4.9.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
5.4.10. 정밀 의학
5.4.10.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

5.4.11. 신약 발견 및 개발
5.4.11.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

5.4.12. 라이프스타일 관리 및 원격 환자 모니터링

5.4.12.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

5.4.13. 웨어러블 기기

5.4.13.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

5.4.14. 기타
5.4.14.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
제6장. 의료 분야 인공지능(AI) 시장: 기술 추정 및 동향 분석

6.1. 정의 및 범위
6.2. 부문별 현황

6.3. 의료 분야 AI 시장 동향 분석

6.4. 의료 분야 AI 시장 규모 및 동향 분석 (기술별, 2018~2030, 백만 달러)

6.4.1. 머신러닝

6.4.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

6.4.1.1.1. 딥러닝

6.4.1.1.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

6.4.1.1.2. 지도 학습

6.4.1.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
6.4.1.1.3. 비지도 학습
6.4.1.1.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

6.4.1.1.4. 기타 (강화 학습, 준지도 학습)

6.4.1.1.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

6.4.2. 자연어 처리(NLP)

6.4.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

6.4.2.1.1. 스마트 어시스턴트

6.4.2.1.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

6.4.2.1.2. OCR(광학 문자 인식)

6.4.2.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

6.4.2.1.3. 자동 코딩

6.4.2.1.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

6.4.2.1.4. 텍스트 분석

6.4.2.1.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

6.4.2.1.5. 음성 분석

6.4.2.1.5.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

6.4.2.1.6. 분류 및 범주화

6.4.2.1.6.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
6.4.3. 컴퓨터 비전
6.4.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
6.4.4. 상황 인식 컴퓨팅

6.4.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
7장. 의료 분야 인공지능(AI) 시장: 최종 사용자 추정 및 동향 분석

7.1. 정의 및 범위

7.2. 부문별 대시보드

7.3. 의료 분야 AI 시장 동향 분석

7.4. 의료 분야 AI 시장 규모 및 동향 분석, 최종 사용자별, 2018~2030 (백만 달러)

7.4.1. 의료 서비스 제공업체 (병원, 외래 진료 시설 및 기타)

7.4.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
7.4.2. 의료비 지불자
7.4.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

7.4.3. 의료 기업

7.4.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

7.4.4. 환자

7.4.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)

7.4.5. 기타

7.4.5.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러)
제8장. 의료 분야 인공지능(AI) 시장: 구성 요소, 응용 분야, 기술 및 최종 사용자별 지역별 추정 및 동향 분석

8.1. 지역별 시장 현황

8.2. 글로벌 지역 시장 개요

8.3. 시장 규모 및 예측 추세 분석, 2018년~2030년

8.4. 북미

8.4.1. 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)

8.4.2. 미국

8.4.2.1. 미국 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)

8.4.3. 캐나다

8.4.3.1. 캐나다 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)

8.5. 유럽

8.5.1. 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)

8.5.2. 영국

8.5.2.1. 영국 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러)

8.5.3. 독일

8.5.3.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.5.4. 프랑스

8.5.4.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)

8.5.5. 이탈리아

8.5.5.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)

8.5.6. 스페인

8.5.6.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)

8.5.7. 스웨덴

8.5.7.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)

8.5.8. 덴마크

8.5.8.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)

8.5.9. 노르웨이
8.5.9.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018 - 2030 (백만 달러)
8.5.10. 러시아

8.5.10.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018 - 2030 (백만 달러)

8.6. 아시아 태평양

8.6.1. 시장 추정 및 전망, 2018 - 2030 (백만 달러)

8.6.2. 일본

8.6.2.1. 일본 시장 추정 및 전망, 2018 - 2030 (백만 달러)

8.6.3. 중국

8.6.3.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018 - 2030 (백만 달러)

8.6.4. 인도

8.6.4.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.6.5. 싱가포르
8.6.5.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.6.6. 호주

8.6.6.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)

8.6.7. 한국

8.6.7.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)

8.6.8. 태국

8.6.8.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)

8.7. 라틴 아메리카

8.7.1. 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)

8.7.2. 브라질
8.7.2.2. 브라질 시장 추정 및 전망, 2018 - 2030 (백만 달러)
8.7.3. 멕시코
8.7.3.2. 멕시코 시장 추정 및 전망, 2018 - 2030 (백만 달러)
8.7.4. 아르헨티나

8.7.4.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018 - 2030 (백만 달러)

8.8. 중동 및 아프리카
8.8.1. 시장 추정 및 전망, 2018 - 2030 (백만 달러)

8.8.2. 남아프리카공화국

8.8.2.1. 남아프리카공화국 시장 추정 및 전망, 2018 - 2030 (백만 달러)

8.8.3. 사우디아라비아

8.8.3.1. 사우디아라비아 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.8.4. UAE
8.8.4.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
8.8.5. 쿠웨이트

8.8.5.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러)
제9장 경쟁 환경

9.1. 주요 시장 참여자별 최근 동향 및 영향 분석

9.2. 기업/경쟁업체 분류

9.2.1. 주요 혁신 기업

9.2.2. 시장 선도 기업

9.2.3. 신흥 기업

9.3. 공급업체 현황

9.3.1. 주요 기업 시장 점유율 분석, 2023

9.3.2. 마이크로소프트

9.3.2.1. 회사 개요
9.3.2.2. 재무 성과
9.3.2.3. 제품 벤치마킹
9.3.2.4. 전략적 계획
9.3.3. IBM
9.3.3.1. 회사 개요
9.3.3.2. 재무 성과
9.3.3.3. 제품 벤치마킹
9.3.3.4. 전략적 계획
9.3.4. NVIDIA Corporation
9.3.4.1. 회사 개요
9.3.4.2. 재무 성과
9.3.4.3. 제품 벤치마킹
9.3.4.4. 전략적 계획
9.3.5. Intel Corporation

9.3.5.1. 회사 개요
9.3.5.2. 재무 성과
9.3.5.3. 제품 벤치마킹
9.3.5.4. 전략적 계획
9.3.6. 아이트렉스 그룹

9.3.6.1. 회사 개요
9.3.6.2. 재무 성과
9.3.6.3. 제품 벤치마킹
9.3.6.4. 전략적 계획
9.3.7. GE 헬스케어
9.3.7.1. 회사 개요
9.3.7.2. 재무 성과
9.3.7.3. 제품 벤치마킹
9.3.7.4. 전략적 계획
9.3.8. 메드트로닉

9.3.8.1. 회사 개요
9.3.8.2. 재무 성과
9.3.8.3. 제품 벤치마킹
9.3.8.4. 전략적 계획
9.3.9. 오라클

9.3.9.1. 회사 개요
9.3.9.2. 재무 성과
9.3.9.3. 제품 벤치마킹
9.3.9.4. 전략적 계획
9.3.10. 메디데이터

9.3.10.1. 회사 개요
9.3.10.2. 재무 성과
9.3.10.3. 제품 벤치마킹

9.3.10.4. 전략적 계획
9.3.11. 구글

9.3.11.1. 회사 개요
9.3.11.2. 재무 성과

9.3.11.3. 제품 벤치마킹

9.3.11.4. 전략적 계획

9.3.12. IQVIA

9.3.12.1. 회사 개요

9.3.12.2. 재무 성과

9.3.12.3. 제품 벤치마킹

9.3.12.4. 전략적 계획
※참고 정보

의료용 AI(Artificial Intelligence in Healthcare)는 인공지능 기술을 활용하여 의료와 관련된 다양한 분야에서 효율성을 높이고, 진단 및 치료의 정확성을 개선하며, 환자 관리 시스템을 혁신하는 것을 전반적으로 의미한다. 최근 몇 년 간 의료용 AI는 급속도로 발전하였으며, 각국의 연구개발이 활발히 이루어지고 있다.
의료용 AI는 크게 두 가지 주요 개념으로 분류할 수 있다. 첫째, 데이터 분석을 통해 패턴과 인사이트를 도출하는 '예측 분석'이다. 이에는 머신러닝, 딥러닝 등의 기술이 활용되어 환자의 과거 기록, 이미지 데이터, 유전자 정보 등을 분석하여 질병의 발생 가능성을 예측하거나 치료 반응을 예측하는 데 기여한다. 둘째, 자동화를 통해 임상 작업의 효율을 높이는 '자동화 저희 AI'다. 이는 기록 관리, 전자 건강 기록 시스템(EHR), 환자 모니터링 및 진료 과정의 효율성을 높이는 데 사용된다.

의료용 AI의 종류는 다양하다. 진단 AI 시스템은 이미지를 분석하여 질병을 진단하는 것에 초점을 맞춘다. 예를 들어, X선, MRI, CT 스캔 이미지를 분석하여 종양이나 이상 징후를 발견하는 데 사용된다. 치료 지원 AI는 의사에게 치료 방법을 추천하거나 약물의 용량을 조정하는 등의 역할을 한다. 또한, 챗봇이나 AI 기반의 상담 시스템을 통해 환자와 소통하며 정보 제공 및 심리 지원을 진행하기도 한다.

의료용 AI는 여러 용도로 활용된다. 진단 지원을 위해 수많은 의료 이미지를 처리하고 분석하여 의사가 놓칠 수 있는 세세한 부분까지 포착할 수 있도록 돕는다. 정확한 진단으로 이어질 경우, 치료 계획이 수립되는 과정에서 AI는 여러 치료 옵션을 평가하고 최적의 방법을 제안할 수 있다. 환자 모니터링 서비스에서는 AI가 실시간 데이터 분석을 통해 병원의 IoT 기기와 연결되어 환자의 상태를 지속적으로 감시하고, 이상 징후를 조기에 경고하는 역할을 수행한다.

이 모든 과정의 기반이 되는 관련 기술은 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 로보틱스 등이다. 머신러닝은 대량의 데이터를 학습하여 인사이트를 도출하는 데 도움을 주며, 자연어 처리는 의료 기록 및 환자 상담 내용을 분석하는 데 활용된다. 컴퓨터 비전은 의료 이미지 분석에 필수적이며, 로보틱스는 수술이나 재활 치료에서 안정성과 효율성을 높이는 데 기여한다.

의료용 AI의 구현은 의료 서비스의 질을 향상시키고, 의료진의 업무 부담을 줄이며, 환자에게 더 나은 경험을 제공하는 데 큰 역할을 하고 있다. 그러나 개인정보 보호, 데이터 보안, 기술적 신뢰성 등 여러 윤리적 문제도 동반된다. 앞으로 의료용 AI의 발전 방향은 이러한 도전과제를 해결하면서 동시에 더욱 발전할 것으로 기대된다. 이와 함께 환자의 건강 요구와 의사의 전문가적인 판단을 충족시키는 방식으로 통합되어야 한다. 결국 의료용 AI는 인간의 지혜와 기술의 융합을 통해 건강 관리의 미래를 선도하게 될 것이다.
보고서 이미지

※본 조사보고서 [세계의 의료용 AI 시장 2024-2030 : 구성 요소별 (하드웨어, 서비스), 용도별, 최종 용도별, 기술별, 지역별] (코드 : GRV24MAY028) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요.
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  • 세계의 흉터 치료 시장 (2023-2030) : 제품별 (외용제, 레이저, 주사), 흉터 종류별 (튼살, 위축성), 최종 용도별, 지역별
    GRV23MA049 / Grand View Research / 2023년 1월 / Grand View Research사는 글로벌 흉터 치료 시장 규모가 2023년부터 2030년 사이에 연평균 9.9% 성장하여, 2030년에는 549억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 본 조사 보고서는 글로벌 흉터 치료 시장을 조사대상으로 하여,...Scar Treatment Market Growth & Trends The global scar treatment market size is expected to reach USD 54.9 billion by 2030, and is expected to expand at 9.9% CAGR from 2023 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. Scar treatment market is developing at a...
  • 세계의 골수 주입 기기 시장 2024-2030 : 유형별 (수동 IO 바늘, 배터리 구동식), 최종 용도별 (병원 및 클리닉, 외래 수술 센터), 지역별
    GRV24MAY081 / Grand View Research / 2024년 4월 / 글로벌 골수 주입 기기 시장의 성장과 동향 Grand View Research, Inc.사의 최신 보고서에 따르면, 세계의 골수 주입 기기 시장 규모는 2030년까지 14억 1,000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 연평균...1. 조사 방법 및 범위 2. 개요 3. 세계의 골수 주입 기기 시장 변수, 동향, 범위 4. 세계의 골수 주입 기기 시장 유형별 세그먼트 분석, 2018-2030 5. 세계의 골수 주입 기기 시장 최종 용도별 세그먼트 분석, 2018-2030 6. 세계의 골수 주입 기기 시장 기타 국가별, 유형별, 최종 용도별 지역별 예측...
  • 세계의 실험실 개발 테스트 (LDT) 시장 2024-2030 : 기술별 (면역 측정, 분자 진단), 용도별 (암, 영양 및 대사성 질환), 지역별
    GRV24MAY119 / Grand View Research / 2024년 4월 / 글로벌 실험실 개발 테스트 (LDT) 시장의 성장 및 동향 Grand View Research, Inc.사의 최신 보고서에 따르면, 세계의 실험실 개발 테스트 (LDT) 시장 규모는 2024년부터 2030년까지 연평균 7. 05%의 성장률로 확대되어...1. 조사 방법 및 범위 2. 개요 3. 세계의 실험실 개발 테스트 (LDT) 시장 변수, 동향 및 범위 4. 세계의 실험실 개발 테스트 (LDT) 시장 기술별 예측 및 동향 분석 5. 세계의 실험실 개발 테스트 (LDT) 시장 용도별 예측 및 동향 분석 6. 세계의 실험실 개발 테스트 (LDT) 시장 지역별...
  • 세계의 의료 계약 연구 기관 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 보고서: 유형별(신약 개발, 전임상, 임상), 서비스별(데이터 관리, 규제/의료 업무, 의학 문서 작성), 치료 분야별(종양학, 중추신경계 장애), 분자별, 지역별 및 세분화별 예측, 2025-2033
    GRV25DC025 / Grand View Research / 2025년 10월 / ...의료 계약 연구 기관 시장 개요 글로벌 의료 계약 연구 기관 시장 규모는 2024년 기준 558억 4천만 달러로 추정되며, 2025년부터 2033년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 7.42%를 기록하며 2033년까지 1,057억 3천만 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 시장 성장은 신약 개발 투자 증가, 연구개발(R&D) 활동 확대, 규제 요건 강화, 임상시험의 글로벌화, 그리고 임상시험의 복잡성...
  • 세계의 보완 및 대체 의학 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 보고서: 중재 유형별(식물성, 정신 치유, 신체 치유), 유통 방법별, 지역별 및 세분화별 예측, 2025 – 2033
    GRV25DC057 / Grand View Research / 2025년 10월 / ...보완대체의학 시장 개요 글로벌 보완대체의학 시장 규모는 2024년 1,791억 7천만 달러로 추정되었으며, 2025년부터 2033년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 26.2%로 성장하여 2033년까지 1조 4,307억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 보완대체의학(CAM)에 대한 인식 제고, 가처분 소득 증가, 정부 차원의 CAM 장려 정책이 시장 성장을 주도하는 핵심 요인이다. 전자적 접근 방식의 확산 역시 시장 성장에...

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