| ■ 영문 제목 : Artificial Intelligence in Healthcare Market Report by Offering (Hardware, Software, Services), Technology (Machine Learning, Context Aware Computing, Natural Language Processing, and Others), Application (Robot-Assisted Surgery, Virtual Nursing Assistant, Administrative Workflow Assistance, Fraud Detection, Dosage Error Reduction, Clinical Trial Participant Identifier, Preliminary Diagnosis, and Others), End-User (Healthcare Providers, Pharmaceutical and Biotechnology Companies, Patients, and Others), and Region 2024-2032 | |
 | ■ 상품 코드 : IMA05FE-Z2624 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 145 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 헬스케어 |
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■ 보고서 개요
2023년 전 세계 헬스케어 인공지능 시장 규모는 61억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC Group은 2024~2032년 동안 27.4%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년까지 시장이 572억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 개인 맞춤형 의약품에 대한 수요 증가, 원격 환자 모니터링 시설의 인기 상승, 의료 이미지 분석, 이상 징후 감지, 환자 결과의 효율적 예측을 위한 머신러닝(ML) 기술의 발전이 시장을 이끄는 주요 요인 중 일부입니다.
의료 분야의 인공지능(AI)은 복잡한 의료 데이터를 분석하고 진단과 치료를 지원하며 의료 의사결정 과정을 지원하기 위해 지능형 알고리즘과 계산 모델을 적용하는 것입니다. 여기에는 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 전문가 시스템 등 다양한 AI 기술이 포함됩니다. 전자 건강 기록(EHR), 의료 이미지, 게놈 데이터 등 대량의 환자 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 예측을 내립니다. 질병의 조기 발견, 개인 맞춤형 치료 계획, 임상적 의사 결정 지원을 돕습니다. 또한 데이터 분석에 기반한 유용한 인사이트와 권장 사항을 제공하여 의료 전문가가 증거 기반 의사 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
현재 의료 연구 및 신약 개발 프로세스를 개선함에 따라 의료 분야에서 AI에 대한 수요가 증가하면서 시장 성장에 박차를 가하고 있습니다. 이 외에도 디지털 EHR, 의료 이미지, 게놈 정보 등 헬스케어 산업에서 생성되는 데이터의 양이 증가하는 것도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 또한 의료 이미지를 효율적으로 분석하고, 이상 징후를 감지하고, 환자 결과를 예측하기 위한 ML 기술의 발전도 시장 전망에 호재로 작용하고 있습니다. 이 외에도 증거 기반 권장 사항과 치료 지침을 제공하고 의료 전문가가 정확하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 임상 의사 결정 지원 시스템에 대한 수요가 증가하면서 시장의 성장을 뒷받침하고 있습니다. 또한 의료 분야에서 AI 도입을 촉진하기 위해 여러 국가의 정부 기관에서 정책 및 인센티브 시행이 증가함에 따라 시장의 성장이 강화되고 있습니다.
헬스케어 시장의 인공 지능 트렌드/동인:
개인 맞춤형 의약품에 대한 수요 증가
개인 맞춤형 의약품은 유전학, 라이프스타일, 병력 등 개인의 고유한 특성에 맞게 맞춤화됩니다. 이러한 요소를 고려한 맞춤형 의약품은 기존의 획일적인 접근 방식에 비해 특정 질환을 치료하는 데 더 효과적일 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 이 외에도 개인 맞춤형 약물은 각 환자의 특정 특성에 따라 표적화된 치료법을 제공함으로써 보다 정확한 진단과 맞춤형 치료를 가능하게 합니다. 또한 개인 맞춤형 의약품 개발에 AI가 통합되면서 프로세스의 정확성이 향상되고 있습니다. 또한 각 환자의 특정 특성에 기반한 표적 치료를 목표로 하는 특정 바이오마커를 식별하여 보다 정확한 진단과 맞춤형 치료가 가능하도록 돕고 있습니다.
원격 환자 모니터링의 인기 증가
원격 환자 모니터링을 통해 개인은 집에서 편안하게 자신의 건강을 추적할 수 있으므로 의료 시설을 자주 방문할 필요가 없습니다. 따라서 이동, 대기실 및 기타 의료 관련 불편함이 줄어들어 환자 만족도가 향상됩니다. 특히 외딴 지역이나 의료 서비스가 취약한 지역의 의료 접근성을 향상시켜 환자가 위치에 관계없이 의료진과 연결하여 양질의 진료를 받을 수 있도록 합니다. 인공지능(AI)이 통합된 의료 기기를 활용한 실시간 모니터링을 통해 의료진은 환자 건강의 이상 징후나 편차를 즉각적으로 감지할 수 있습니다. 의료 분야의 AI는 프로세스의 효과와 효율성을 향상시켜 원격 환자 모니터링에서 중요한 역할을 합니다.
대중의 만성 질환 발생 증가
현재 장시간 앉아 있거나 신체 활동 감소, 건강에 해로운 식습관 등 비활동적인 생활 습관으로 인한 만성 질환의 유병률이 증가하고 있습니다. 이러한 생활 습관 요인은 비만, 당뇨병, 심혈관 질환과 같은 질환의 발병에 기여합니다. 또한 가공식품, 단 음료, 포화지방이 많은 식품을 과도하게 섭취하는 잘못된 식습관도 만성 질환의 발병에 기여합니다. 만성 질환의 증가는 또한 입원율과 AI를 접목한 효과적인 치료 방법에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 의료 분야의 AI는 다양한 만성 질환의 검진 과정과 발견을 개선하고 있습니다. 또한 의료 전문가가 올바른 결정을 내리고 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕고 있습니다.
의료 산업 세분화에서의 인공지능:
IMARC 그룹은 2024-2032 년 글로벌, 지역 및 국가 수준의 예측과 함께 글로벌 인공 지능 의료 시장 보고서의 각 부문의 주요 동향에 대한 분석을 제공합니다. 이 보고서는 오퍼링, 기술, 애플리케이션 및 최종 사용자를 기준으로 시장을 분류했습니다.
오퍼링별 분류:
하드웨어
소프트웨어
서비스
시장을 지배하는 소프트웨어
이 보고서는 오퍼링에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스가 포함됩니다. 보고서에 따르면 소프트웨어가 가장 큰 부분을 차지했습니다.
의료 분야에서 AI와 관련된 소프트웨어는 전자 건강 기록(EHR) 시스템, 영상 분석 소프트웨어, 임상 의사 결정 지원 시스템(CDSS), 자연어 처리(NPL) 도구로 구성됩니다. 이러한 시스템은 환자의 건강 기록을 디지털 방식으로 저장 및 관리하고 방대한 양의 환자 데이터에서 가치 있는 인사이트를 분석 및 추출하여 의사 결정, 개인 맞춤형 치료 계획, 임상 연구를 용이하게 합니다. 컴퓨터 비전과 머신러닝(ML) 알고리즘을 활용하여 영상의학과 전문의가 이상을 감지하고 진단하며 정량적 측정을 할 수 있도록 지원합니다. 관련 정보를 추출하고, 텍스트를 분류 및 분류하고, 음성-텍스트 변환을 가능하게 합니다. 또한 바이탈 사인, 활동 수준 및 기타 건강 매개변수를 지속적으로 모니터링하여 건강 악화를 예측하고 의료진에게 실시간으로 알릴 수 있습니다.
기술별 분류:
머신 러닝
컨텍스트 인식 컴퓨팅
자연어 처리
기타
머신러닝은 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.
이 보고서에는 기술별로 시장을 세분화하고 분석한 내용도 자세히 나와 있습니다. 여기에는 머신 러닝, 상황 인식 컴퓨팅, 자연어 처리 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 머신러닝이 가장 큰 시장 점유율을 차지한 것으로 나타났습니다.
머신러닝(ML) 알고리즘은 전자 건강 기록(EHR), 의료 영상, 유전 정보와 같은 환자 데이터를 분석하여 질병 진단 및 예후를 지원하는 데 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 패턴을 식별하고, 질병을 분류하고, 환자 결과를 예측하여 의료 전문가가 정확하고 시기적절한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이상 징후를 감지하고 장기와 종양을 세분화하며 영상의학과 전문의의 이미지 해석을 지원할 수 있습니다. ML 기반 이미지 분석은 진단 정확도를 높이고, 판독 시간을 단축하며, 질병의 조기 발견을 향상시킵니다. 또한 ML 모델은 임상 기록, 게놈 데이터, 라이프스타일 요인을 포함한 대규모 데이터 세트를 분석하여 환자의 결과를 예측합니다. 또한 EHR을 분석하여 질병 추세, 치료 패턴, 인구 건강 지표와 같은 가치 있는 인사이트를 발견할 수 있습니다.
애플리케이션별 분류:
로봇 보조 수술
가상 간호 보조
관리 워크플로 지원
사기 탐지
투약 오류 감소
임상시험 참가자 식별
예비 진단
기타
임상시험 참여자 식별자는 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.
이 보고서에는 애플리케이션을 기반으로 한 시장의 상세한 분류 및 분석도 제공되었습니다. 여기에는 로봇 보조 수술, 가상 간호 보조, 관리 워크플로우 지원, 사기 탐지, 투약 오류 감소, 임상시험 참여자 식별자, 예비 진단 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 임상시험 참여자 식별자가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
임상시험 참여자 식별자는 임상시험에 등록한 개인에게 개인 정보와 기밀을 보호하기 위해 할당됩니다. 익명성을 보장하고 참여자의 신원을 보호하기 위해 이름이나 주민등록번호와 같은 개인 식별 정보 대신 사용됩니다. 임상시험에서 데이터 무결성과 보안을 보장하는 데 도움이 됩니다. 개인 정보 대신 식별자를 사용하면 인적 오류나 데이터 입력 실수로 인한 데이터 오류 또는 불일치 가능성이 줄어듭니다. 또한 민감한 정보가 실수로 공개되거나 오용되는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.
로봇 수술이라고도 하는 로봇 보조 수술은 로봇 시스템을 활용하여 외과의가 향상된 정밀성, 민첩성, 제어력으로 복잡한 수술을 수행할 수 있도록 돕는 수술 기법을 말합니다. 여기에는 로봇 팔, 특수 기구, 외과의가 조작하는 컴퓨터 콘솔이 사용됩니다.
최종 사용자별 분류:
의료 서비스 제공자
제약 및 생명공학 회사
환자
기타
제약 및 생명공학 기업이 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.
최종 사용자에 따른 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 의료 서비스 제공자, 제약 및 생명 공학 회사, 환자 등이 포함됩니다. 보고서에 따르면 제약 및 생명공학 기업이 가장 큰 시장 점유율을 차지한 것으로 나타났습니다.
제약 및 생명공학 기업들은 운영의 다양한 측면에 걸쳐 AI의 혁신적 잠재력 때문에 AI 사용을 수용하고 있습니다. AI는 데이터 기반 접근 방식과 컴퓨터 모델링을 활용하여 신약 발견 및 개발 프로세스를 혁신할 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다. 이러한 기업들은 AI 알고리즘을 통해 방대한 양의 생물학적 및 화학적 데이터를 분석하여 잠재적인 약물 표적을 식별하고 약물 활성을 예측하며 약물 설계를 최적화함으로써 전통적으로 많은 시간과 비용이 소요되는 약물 개발 파이프라인의 속도를 크게 높일 수 있습니다. 또한, AI는 환자 데이터, 유전체학, 임상 기록을 활용하여 개인 맞춤형 치료법을 개발함으로써 정밀 의학을 실현합니다. AI 알고리즘은 질병 감수성 및 치료 반응과 관련된 바이오마커 또는 유전적 변이를 식별하여 표적 치료 및 환자 하위 그룹 식별을 가능하게 합니다.
지역별 분류:
북미
미국
캐나다
아시아 태평양
중국
일본
인도
대한민국
호주
인도네시아
기타
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
러시아
기타
라틴 아메리카
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카
북미는 헬스케어 시장 점유율에서 가장 큰 인공 지능을 차지하며 확실한 우위를 보이고 있습니다.
이 보고서는 또한 북미(미국 및 캐나다), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석을 제공했습니다. 보고서에 따르면 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
북미 지역은 효율적인 의료 인프라를 갖추고 있어 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 또한 대중들 사이에서 다양한 만성 질환의 발생이 증가하고 있는 것도 시장 성장에 기여하고 있습니다.
의료 부문에서 첨단 컴퓨팅 기능, 클라우드 컴퓨팅 리소스 및 데이터 저장 용량을 포함한 강력한 기술 인프라의 채택이 증가하고 있는 것도 또 다른 요인입니다.
아시아 태평양 지역은 양질의 의료 서비스를 제공하기 위해 다양한 병원, 진료소, 요양원 건설이 증가함에 따라 이 분야에서 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 이 외에도 대중의 의료비 지출이 증가하면서 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
경쟁 환경:
주요 시장 참여자들은 AI 역량을 향상시키기 위해 연구 운영에 투자하고 있습니다. 또한 의료 분야에서 AI 애플리케이션의 정확성, 효율성 및 효과를 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘, 모델 및 플랫폼을 개발하는 데 상당한 자원을 할당하고 있습니다. 상위 기업들은 진화하는 시장의 요구를 충족하기 위해 제품 포트폴리오를 확장하고 다각화하고 있습니다. 또한 진단 영상, 임상 의사 결정 지원, 원격 환자 모니터링, 유전체학, 신약 개발 등 다양한 의료 분야를 위한 새로운 AI 기반 솔루션과 플랫폼을 개발 및 출시하고 있습니다. 선도적인 기업들은 시장 범위를 넓히고, 새로운 고객층에 접근하며, 상호 보완적인 기술을 활용하기 위해 전략적 파트너십과 협업에 집중하고 있습니다.
이 보고서는 시장의 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다:
아마존 웹 서비스 Inc.
Cloudmedx Inc.
DeepMind
Enlitic Inc.
General Vision Inc.
Google Inc.
국제 비즈니스 머신
iCarbonX
인텔 주식회사
Medtronic
마이크론 테크놀로지
Microsoft Corporation
Next It Corporation
뉘앙스 커뮤니케이션즈 Inc.
Nvidia Corporation
지멘스 헬스케어
Welltok Inc.
최근 개발:
2023년 3월, 메드트로닉은 의사가 대장암으로 이어질 수 있는 용종을 발견하는 데 도움을 주는 최초의 FDA 승인 AI 지원 대장내시경 도구인 GI Genius™ 지능형 내시경 모듈을 제공하기 위해 코스모 제약 및 엔비디아 코퍼레이션과 전략적 협력을 체결한다고 발표했습니다.
2023년 3월, 엔비디아는 새로운 단백질과 치료제의 생산을 가속화하기 위해 AI 기반 모델을 맞춤화할 수 있는 확장된 제너레이티브 AI 클라우드 서비스를 출시한다고 발표했습니다.
는 2022년 11월에 의료 영상 AI 모델을 임상 환경에 직접 도입하고 환자 치료 솔루션을 개선하기 위해 Nvidia Corporation과 파트너십을 맺었다고 발표했습니다.
이 보고서의 주요 질문에 대한 답변
1. 2023년 전 세계 의료 인공지능 시장의 규모는 어느 정도일까요?
2. 2024-2032년 헬스케어 시장에서 글로벌 인공지능의 예상 성장률은 얼마인가요?
3. COVID-19가 전 세계 헬스케어 인공지능 시장에 미친 영향은 무엇인가요?
4. 의료 시장에서 글로벌 인공 지능을 이끄는 주요 요인은 무엇입니까?
5. 오퍼링에 따라 의료 서비스 시장에서 글로벌 인공 지능의 세분화는 무엇입니까?
6. 기술 기반 의료 시장에서 글로벌 인공 지능의 세분화는 무엇입니까?
7. 애플리케이션을 기반으로 한 의료 시장에서 글로벌 인공 지능의 분류는 무엇입니까?
8. 최종 사용자에 따라 의료 시장에서 글로벌 인공 지능의 분류는 무엇입니까?
9. 의료 시장에서 글로벌 인공 지능의 주요 지역은 무엇입니까?
10. 의료 서비스 시장에서 글로벌 인공 지능의 주요 업체 / 회사는 누구입니까?
■ 보고서 목차
1 머리말 표 1: 글로벌: 의료 시장의 인공 지능: 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 헬스케어 시장의 인공 지능 전망: 오퍼링별 세분화(백만 US$), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 헬스케어 시장 전망의 인공 지능: 기술별 세분화 (백만 US$), 2024-2032년 표 4 : 글로벌 : 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 애플리케이션별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 5 : 글로벌 : 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 최종 사용자별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 6 : 글로벌 : 의료 분야의 인공 지능 시장 전망: 지역별 세분화 (백만 US$), 2024-2032년 표 7: 글로벌: 의료 시장 구조의 인공 지능 표 8 : 글로벌 : 의료 시장의 인공 지능: 주요 기업 그림 1: 글로벌: 의료 시장의 인공 지능: 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 헬스케어 시장의 인공 지능: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 의료 시장의 인공 지능: 오퍼링별 분할(%), 2023년 그림 4: 글로벌: 헬스케어 시장의 인공 지능: 기술별 분류 (%), 2023 년 그림 5 : 글로벌 : 의료 시장의 인공 지능: 애플리케이션 별 분류 (%), 2023 년 그림 6 : 글로벌 : 의료 시장의 인공 지능: 최종 사용자별 분류 (%), 2023년 그림 7 : 글로벌 : 의료 시장의 인공 지능: 지역별 세분화 (%), 2023 년 그림 8 : 글로벌 : 의료 시장의 인공 지능 시장 예측: 매출 가치(미화 10억 달러), 2024-2032년 그림 9 : 글로벌 : 의료 (하드웨어) 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 10: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(하드웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 11 : 글로벌 : 의료 (소프트웨어) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 12: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(소프트웨어) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 13 : 글로벌 : 의료 (서비스) 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 14 : 글로벌 : 의료 (서비스) 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 15 : 글로벌 : 의료 (기계 학습) 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 16: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(머신 러닝) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 17: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(상황 인식 컴퓨팅) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 18: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(상황 인식 컴퓨팅) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 19: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(자연어 처리) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 20: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(자연어 처리) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 21 : 글로벌 : 의료 (기타) 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 22 : 글로벌 : 의료 분야의 인공 지능 (기타) 시장 예측: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 23: 글로벌: 의료(로봇 보조 수술) 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 24 : 글로벌 : 의료 분야의 인공 지능 (로봇 보조 수술) 시장 예측: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 25: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(가상 간호 보조) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 26: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(가상 간호 보조) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 27: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(관리 워크플로 지원) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 28: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(관리 워크플로 지원) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 29: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(사기 탐지) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 30: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(사기 탐지) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 31: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(투약 오류 감소) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 32: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(투약 오류 감소) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 33: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(임상시험 참여자 식별) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 34: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(임상시험 참여자 식별자) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 35: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(예비 진단) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 36: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능 (예비 진단) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 37: 글로벌: 의료 (기타) 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018 및 2023년 그림 38: 글로벌 : 의료 분야의 인공 지능 (기타) 시장 예측: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 39: 글로벌: 헬스케어(의료 서비스 제공업체) 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 40: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능(의료 서비스 제공업체) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 41: 글로벌: 헬스케어(제약 및 생명공학 기업) 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 42: 글로벌: 헬스케어 분야의 인공 지능(제약 및 생명공학 기업) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 43: 글로벌: 헬스케어(환자) 시장에서의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 44: 글로벌: 의료 분야의 인공 지능 (환자) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 45: 글로벌: 의료 (기타) 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 46: 글로벌 : 의료 (기타) 시장의 인공 지능 (기타) 시장 예측: 매출 가치 (백만 US$), 2024-2032년 그림 47: 북미: 의료 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 48: 북미: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 49: 미국: 의료 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 50: 미국: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 51: 캐나다: 의료 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 52: 캐나다: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 53: 아시아 태평양: 의료 시장에서의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 54: 아시아 태평양: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 55: 중국: 의료 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 56: 중국: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 57: 일본: 의료 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 58: 일본: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 59: 인도: 의료 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 60: 인도: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 61: 대한민국: 의료 시장에서의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 62: 대한민국: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 63: 호주 의료 시장에서의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 64: 호주 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 65: 인도네시아: 의료 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 66: 인도네시아: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 67: 기타: 의료 시장에서의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 68: 기타: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 69: 유럽: 의료 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 70: 유럽: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 71: 독일: 의료 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 72: 독일: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 73: 프랑스: 의료 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 74: 프랑스: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 75: 영국: 의료 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 76: 영국: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 77: 이탈리아: 의료 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 78: 이탈리아: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 79: 스페인: 의료 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 80: 스페인: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 81: 러시아: 의료 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 82: 러시아: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 83: 기타: 의료 시장에서의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 84: 기타: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 85: 라틴 아메리카: 의료 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 86: 라틴 아메리카: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 87: 브라질: 의료 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 88: 브라질: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 89: 멕시코: 의료 시장의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 90: 멕시코: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 91: 기타: 의료 시장에서의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 92: 기타: 의료 시장 예측의 인공 지능: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 93: 중동 및 아프리카: 의료 시장의 인공 지능: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 94: 중동 및 아프리카: 의료 시장의 인공 지능: 국가별 비중(%), 2023년 그림 95: 중동 및 아프리카: 의료 시장의 인공 지능 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 96: 글로벌: 의료 산업에서의 인공 지능: SWOT 분석 그림 97: 글로벌: 의료 산업에서의 인공 지능: 가치 사슬 분석 그림 98: 글로벌: 의료 산업에서의 인공 지능: 포터의 5가지 힘 분석 The global artificial intelligence in healthcare market size reached US$ 6.1 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 57.2 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 27.4% during 2024-2032. The growing demand for personalized medications, rising popularity of remote patient monitoring facilities, and increasing advancements in machine learning (ML) techniques for analyzing medical images, detecting anomalies, and predicting patient outcomes efficiently are some of the major factors propelling the market. Artificial intelligence (AI) in healthcare is the application of intelligent algorithms and computational models to analyze complex medical data, assist in diagnosis and treatment, and support healthcare decision-making processes. It encompasses various AI techniques, including machine learning (ML), natural language processing (NLP), computer vision, and expert systems. It analyzes large volumes of patient data, including electronic health records (EHR), medical images, and genomic data, to identify patterns and make predictions. It aids in early disease detection, personalized treatment planning, and clinical decision support. Furthermore, it can assist healthcare professionals in making evidence-based decisions by providing valuable insights and recommendations based on data analysis. At present, the increasing demand for AI in healthcare as it improves medical research and drug development processes is impelling the growth of the market. Besides this, the rising amount of data generated in the healthcare industry, including digital EHR, medical images, and genomic information, is contributing to the growth of the market. In addition, the growing advancements in ML techniques for efficiently analyzing medical images, detecting anomalies, and predicting patient outcomes are offering a favorable market outlook. Apart from this, the increasing demand for clinical decision support systems that offer evidence-based recommendations and treatment guidelines and assist healthcare professionals in making accurate and informed decisions is supporting the growth of the market. Additionally, the rising implementation of policies and incentives by governing agencies of numerous countries to promote the adoption of AI in healthcare is bolstering the growth of the market. Artificial Intelligence in Healthcare Market Trends/Drivers: Rising demand for personalized medications Personalized medications are tailored to the unique characteristics of individuals, such as genetics, lifestyle, and medical history. By considering these factors, personalized medications possess the potential to be more effective in treating specific conditions compared to traditional one-size-fits-all approaches. Besides this, personalized medications aim to deliver targeted treatments based on the specific characteristics of each patient, allowing for more accurate diagnoses and tailored therapies. In addition, the integration of AI in the development of personalized medication is improving the accuracy of the process. It is also helping in identifying specific biomarkers that aim to deliver targeted treatments based on the specific characteristics of each patient, allowing for more accurate diagnoses and tailored therapies. Increasing popularity of remote patient monitoring Remote patient monitoring enables individuals to track their health from the comfort of their own homes, eliminating the need for frequent trips to healthcare facilities. This limits the inconvenience of travel, waiting rooms, and other healthcare-related inconveniences, leading to improved patient satisfaction. It enhances healthcare accessibility, particularly for those in remote or underserved areas, allowing patients to connect with healthcare providers and receive high-quality care regardless of their location. Real-time monitoring by employing medical devices integrated with artificial intelligence (AI) enables healthcare providers to promptly detect any abnormalities or deviations in patient health. AI in healthcare plays a crucial role in remote patient monitoring by enhancing the effectiveness and efficiency of the process. Increasing occurrence of chronic disorders among the masses Presently, there is a rise in the prevalence of chronic illnesses caused by inactive lifestyles, such as prolonged sitting, decreased physical activity, and unhealthy eating habits. These lifestyle factors contribute to the emergence of conditions like obesity, diabetes, and cardiovascular diseases. In addition, poor dietary choices involving excessive consumption of processed foods, sugary drinks, and foods high in saturated fats also contribute to the development of chronic ailments. The increase in chronic diseases is also driving hospitalization rates and the demand for effective treatment methods by incorporating AI. AI in healthcare is improving the screening process and detection of various chronic disorders. It is also assisting healthcare professionals to make the correct decision and accurate diagnoses. Artificial Intelligence in Healthcare Industry Segmentation: IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the global artificial intelligence in healthcare market report, along with forecasts at the global, regional and country levels from 2024-2032. Our report has categorized the market based on offering, technology, application, and end-user. Breakup by Offering: Hardware Software Services Software dominates the market The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on the offering. This includes hardware, software, and services. According to the report, software represented the largest segment. Software associated with AI in healthcare comprises electronic health record (EHR) systems, imaging analysis software, clinical decision support systems (CDSS), and natural language processing (NPL) tools. They digitally store and manage patient health records and analyze and extract valuable insights from the vast amount of patient data, facilitating decision-making, personalized treatment planning, and clinical research. They utilize computer vision and machine learning (ML) algorithms to assist radiologists in detecting abnormalities, making diagnoses, and providing quantitative measurements. They can extract relevant information, classify and categorize text, and enable voice-to-text transcription. They also enable continuous monitoring of vital signs, activity levels, and other health parameters to predict health deterioration and alert healthcare providers in real-time. Breakup by Technology: Machine Learning Context Aware Computing Natural Language Processing Others Machine learning holds the largest share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the technology have also been provided in the report. This includes machine learning, context aware computing, natural language processing, and others. According to the report, machine learning accounted for the largest market share. Machine learning (ML) algorithms are employed to analyze patient data, such as electronic health records (EHR), medical imaging, and genetic information, to assist in disease diagnosis and prognosis. These algorithms identify patterns, classify diseases, and predict patient outcomes, aiding healthcare professionals in making accurate and timely decisions. They are capable of detecting abnormalities, segmenting organs and tumors, and assisting radiologists in interpreting images. ML-based image analysis improves diagnostic accuracy, reduces interpretation time, and enhances early detection of diseases. ML models also predict patient outcomes by analyzing large datasets, including clinical records, genomic data, and lifestyle factors. Furthermore, they can analyze EHR to uncover valuable insights, such as disease trends, treatment patterns, and population health indicators. Breakup by Application: Robot-Assisted Surgery Virtual Nursing Assistant Administrative Workflow Assistance Fraud Detection Dosage Error Reduction Clinical Trial Participant Identifier Preliminary Diagnosis Others Clinical trial participant identifier holds the biggest share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the application have also been provided in the report. This includes robot-assisted surgery, virtual nursing assistant, administrative workflow assistance, fraud detection, dosage error reduction, clinical trial participant identifier, preliminary diagnosis, and others. According to the report, clinical trial participant identifier accounted for the largest market share. A clinical trial participant identifier is assigned to individuals enrolled in a clinical trial to protect their privacy and confidentiality. It is used instead of personal identifying information (such as name or social security number) to ensure anonymity and protect the identity of participants. It helps ensure data integrity and security in clinical trials. By using identifiers instead of personal information, the potential for data errors or inconsistencies due to human error or data entry mistakes is reduced. It also helps protect sensitive information from being inadvertently disclosed or misused. Robot-assisted surgery, also known as robotic surgery, refers to a surgical technique that utilizes robotic systems to aid surgeons in performing complex procedures with enhanced precision, dexterity, and control. It involves the use of robotic arms, specialized instruments, and a computer console operated by a surgeon. Breakup by End-User: Healthcare Providers Pharmaceutical and Biotechnology Companies Patients Others Pharmaceutical and biotechnology companies hold the maximum share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the end-user have also been provided in the report. This includes healthcare providers, pharmaceutical and biotechnology companies, patients, and others. According to the report, pharmaceutical and biotechnology companies accounted for the largest market share. Pharmaceutical and biotechnology companies are embracing the use of AI due to its transformative potential across various aspects of their operations. AI offers unprecedented opportunities to revolutionize drug discovery and development processes by leveraging data-driven approaches and computational modeling. Through AI algorithms, these companies can analyze vast amounts of biological and chemical data to identify potential drug targets, predict drug activity, and optimize drug design, significantly speeding up the traditionally time-consuming and expensive drug development pipeline. Additionally, AI enables precision medicine by leveraging patient data, genomics, and clinical records to develop personalized treatment approaches. AI algorithms can identify biomarkers or genetic variations associated with disease susceptibility and treatment response, allowing for targeted therapies and patient subgroup identification. Breakup by Region: North America United States Canada Asia Pacific China Japan India South Korea Australia Indonesia Others Europe Germany France United Kingdom Italy Spain Russia Others Latin America Brazil Mexico Others Middle East and Africa North America exhibits a clear dominance, accounting for the largest artificial intelligence in healthcare market share The report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America accounted for the largest market share. North America held the biggest market share since the region has an efficient medical infrastructure. Moreover, the rising occurrence of various chronic disorders among the masses is contributing to the growth of the market. Another contributing aspect is the growing adoption of robust technology infrastructure, including advanced computing capabilities, cloud computing resources, and data storage capacities in the healthcare sector. Asia Pacific is estimated to expand further in this domain due to the rising construction of various hospitals, clinics, and nursing homes to provide quality healthcare services. Apart from this, increasing healthcare expenditures among the masses is propelling the market growth. Competitive Landscape: Key market players are investing in research operations to improve their AI capabilities. They are also allocating significant resources to develop new algorithms, models, and platforms that can enhance the accuracy, efficiency, and effectiveness of AI applications in healthcare. Top companies are expanding and diversifying their product portfolios to meet evolving market needs. They are also developing and launching new AI-powered solutions and platforms for various healthcare domains, including diagnostic imaging, clinical decision support, remote patient monitoring, genomics, and drug discovery. Leading companies are focusing on strategic partnerships and collaborations to enhance their market reach, access new customer segments, and leverage complementary technologies. The report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape in the market. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include: Amazon Web Services Inc. Cloudmedx Inc. DeepMind Enlitic Inc. General Vision Inc. Google Inc. International Business Machines iCarbonX Intel Corporation Medtronic Micron Technology Inc. Microsoft Corporation Next It Corporation Nuance Communications Inc. Nvidia Corporation Siemens Healthcare Welltok Inc. Recent Developments: In March 2023, Medtronic plc announced a strategic collaboration with Cosmo Pharmaceutical and Nvidia Corporation to deliver the GI Genius™ intelligent endoscopy module — the first FDA-cleared, AI-assisted colonoscopy tool to help physicians detect polyps that can lead to colorectal cancer. In March 2023, Nvidia Corporation announced the launch of an expanded set of generative AI cloud services for customizing AI foundation models to accelerate the production of novel proteins and therapeutics. In November 2022, Nuance Communications Inc. announced a partnership with Nvidia Corporation for bringing medical imaging AI models directly into clinical settings and improving patient care solutions. Key Questions Answered in This Report 1. What was the size of the global artificial intelligence in healthcare market in 2023? 2. What is the expected growth rate of the global artificial intelligence in healthcare market during 2024-2032? 3. What has been the impact of COVID-19 on the global artificial intelligence in healthcare market? 4. What are the key factors driving the global artificial intelligence in healthcare market? 5. What is the breakup of the global artificial intelligence in healthcare market based on the offering? 6. What is the breakup of the global artificial intelligence in healthcare market based on the technology? 7. What is the breakup of the global artificial intelligence in healthcare market based on the application? 8. What is the breakup of the global artificial intelligence in healthcare market based on the end-user? 9. What are the key regions in the global artificial intelligence in healthcare market? 10. Who are the key players/companies in the global artificial intelligence in healthcare market? |
| ※본 조사보고서 [세계의 의료 시장의 인공 지능 : 제공 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술 (기계 학습, 상황 인식 컴퓨팅, 자연어 처리 및 기타), 애플리케이션 (로봇 보조 수술, 가상 간호 보조, 관리 워크 플로우 지원, 사기 탐지, 투약 오류 감소, 임상 시험 참가자 식별자, 예비 진단 및 기타), 최종 사용자 (의료 제공자, 제약 및 생명 공학 회사, 환자 및 기타) 및 지역별 2024-2032] (코드 : IMA05FE-Z2624) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 의료 시장의 인공 지능 : 제공 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기술 (기계 학습, 상황 인식 컴퓨팅, 자연어 처리 및 기타), 애플리케이션 (로봇 보조 수술, 가상 간호 보조, 관리 워크 플로우 지원, 사기 탐지, 투약 오류 감소, 임상 시험 참가자 식별자, 예비 진단 및 기타), 최종 사용자 (의료 제공자, 제약 및 생명 공학 회사, 환자 및 기타) 및 지역별 2024-2032] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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