- 요약
헬스케어 AI 시장 규모:
헬스케어 AI 시장 규모는 예측 기간(2024-2031년) 동안 연평균 성장률(CAGR) 33.7%로 성장하고 있으며, 시장 규모는 2023년 192억 7천만 달러에서 2031년 1,895억 5천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
헬스케어 AI 시장 범위 및 개요:
인공지능(AI)은 컴퓨터와 기계가 인간의 학습, 이해, 문제 해결, 의사 결정, 창의성 및 자율성을 모방할 수 있도록 하는 기술입니다. 의료 분야의 AI는 머신러닝, 자연어 처리, 딥러닝 및 기타 AI 기술을 활용하여 환자 치료 및 의료 시스템 운영을 지원하고 개선하는 것을 의미합니다.
의료 분야에서 AI는 신약 개발, 의료 영상, 임상 의사 결정 지원, 행정 업무, 환자 모니터링, 의료 정보 시스템, 웨어러블 기기 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 다양한 분야에서 AI는 제약 및 생명공학 기업, 의료 서비스 제공업체, 연구 기관 등에게 필수적인 기술로 자리 잡았습니다. 의료 영상 분야에서 AI 도입 증가, 의료 분야에서 IoT 도입, 환자 데이터 관리 수요 증가, 그리고 AI 도구의 발전은 시장을 주도하는 주요 요인 중 일부입니다.
의료 분야의 AI MarketDynamics - (DRO):
주요 성장 요인:
의료 영상 분야에서 AI 도입 증가는 의료 AI 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
의료 영상 분야에서 인공지능 도입 증가는 시장을 촉진하는 주요 요인 중 하나입니다. AI 기반 도구와 기술은 의료 영상 분석 및 해석 방식을 발전시켜 더욱 정확하고 효율적이며 시기적절한 진단을 가능하게 합니다.
AI 알고리즘은 X-레이, CT 스캔, MRI와 같은 의료 영상을 분석하여 질병을 나타내는 패턴과 이상 징후를 식별합니다. 이를 통해 영상의학과 전문의를 비롯한 의료 전문가들은 질병을 조기에 발견하여 더욱 신속하고 효과적인 치료를 제공할 수 있습니다. 또한, AI 알고리즘은 의료 영상에서 다양한 조직과 장기를 자동으로 분할하여 영상의학과 전문의가 이상 징후를 더 쉽게 분석하고 정량화하여 진단의 정확도를 향상시킵니다. AI는 AI 기반 초음파 및 AI 기반 PET 스캔과 같은 새로운 영상 기법 개발에도 활용되고 있습니다. 이러한 새로운 기법은 인체에 대한 더욱 상세하고 정확한 정보를 제공하여 진단 정확도와 치료 계획 수립을 향상시킵니다.
- 예를 들어, 2023년 10월, 삼성전자 계열사인 삼성메디슨은 초음파에서 태아 성장 지표를 측정하고 자동으로 주석을 추가하는 AI 자동 측정 기능인 BiometryAssist와 ViewAssist를 선보였습니다. 이는 초음파 시스템을 포함한 의료 영상 시스템에 AI가 도입되고 있음을 보여줍니다.
결과적으로, AI는 의료 영상의 정확성, 효율성 및 접근성을 향상시킴으로써 정확한 의료 영상을 지원하고 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
의료 분야에서 IoT에 대한 중요성이 커지면서 AI 의료 시장 성장이 가속화되고 있습니다.
의료 분야에서 사물 인터넷(IoT)의 빠른 도입은 의료 분야의 근본적인 변화를 나타내며, AI 의료 시장 확장의 중요한 요인으로 작용하고 있습니다. IoT는 연결된 기기들의 집합적 네트워크이자 기기와 클라우드 간, 그리고 기기 자체 간의 통신을 원활하게 하는 기술을 의미합니다.
의료 분야에서 IoT 도입은 주로 실시간 건강 모니터링 및 데이터 접근을 지원하는 연결된 의료 기기, 스마트 센서, 지능형 모니터링 시스템의 증가에 힘입어 가속화되고 있으며, 이는 환자 건강, 경험 및 의료 운영 개선으로 이어지고 있습니다. 의료 기업과 기관들은 환자 모니터링, 자산 추적, 의료 시설 최적화를 위해 IoT를 점점 더 많이 통합하고 있으며, 이로 인해 AI 알고리즘이 패턴을 분석하고 식별하며 정보에 기반한 예측을 수행해야 할 필요성이 커지고 있습니다.
- 예를 들어, T‑Mobile USA, Inc에서 발표한 보고서에 따르면, 2022년 4월, 2021년 기준 전 세계적으로 320만 대의 IoMT(의료 사물 인터넷) 기기가 구축되었습니다. 이는 의료 개선을 위한 AI를 포함한 기술 활용에 대한 관심이 증가하고 있음을 시사합니다.
IoT 기술이 지속적으로 발전하고 연결된 의료 기기의 수가 증가함에 따라 AI 기반 의료 솔루션의 잠재력이 확대되고 있습니다.
주요 제약:
데이터 프라이버시 및 보안 문제가 의료 AI 시장 확장을 저해하고 있습니다.
의료 분야에서 AI의 광범위한 도입을 저해하는 주요 제약 중 하나는 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 심각한 우려입니다. 의료 데이터는 매우 민감한 개인 및 의료 정보를 포함하고 있으며, 이러한 정보가 유출될 경우 개인과 의료 기관에 심각한 결과를 초래할 수 있다는 우려가 있습니다. 가장 큰 우려 중 하나는 데이터 유출 위험입니다. 의료 기관은 사이버 공격의 빈번한 표적이 되며, 보안 침해로 인해 민감한 환자 정보가 무단 접근에 노출됩니다. 이는 의료 서비스 제공자와 피해자 모두에게 신원 도용, 금융 사기, 그리고 평판 손상으로 이어집니다.
또 다른 중요한 우려 사항은 알고리즘 편향 가능성입니다. AI 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 기반으로 학습됩니다. 편향된 데이터 세트에서 AI 모델은 차별적인 관행을 지속시킵니다. 이로 인해 편향된 진단, 치료 권장 및 기타 부정적인 결과가 초래됩니다. 더욱이, AI 시스템의 복잡성이 증가하고 기술 발전 속도가 빨라짐에 따라 의료 기관은 최신 보안 모범 사례를 따라가기가 어려워지고 있습니다. 이는 사이버 공격에 대한 취약성을 야기합니다. 결과적으로, 데이터 프라이버시와 보안 문제는 의료 분야에서 AI의 광범위한 도입을 가로막는 주요 장애물로 남아 있습니다.
미래의 기회:
신약 발굴 및 개발에 인공지능을 통합하면 새로운 기회가 창출될 것으로 예상됩니다.
AI는 기존 신약 발굴 프로세스에 혁신적인 접근 방식을 제공하여 성공적인 신약 개발의 타임라인을 단축하고 비용을 절감합니다. 방대한 양의 생물학적 및 화학적 데이터를 분석하여 AI 기반 도구는 잠재적인 약물 표적을 빠르고 정확하게 식별하고 혁신적인 분자를 설계할 수 있도록 지원합니다. 또한, AI 알고리즘은 약물 특성 및 부작용 예측을 지원하여 약물 설계를 최적화하고 위험을 최소화합니다. 최적의 환자 집단을 파악하고, 임상 시험 설계를 최적화하며, 환자 결과를 예측하는 AI의 능력은 더욱 효율적이고 효과적인 임상 시험으로 이어집니다. AI는 일상적인 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화함으로써 약물 발굴 및 개발 관련 비용을 크게 절감합니다. 이를 통해 약물 발견 및 개발에 AI를 도입할 가능성이 생깁니다.
- 예를 들어, 2024년 7월, 기술 기반 신약 설계 및 개발 기업인 Exscientia plc는 Amazon Web Services와의 협력을 확대하여 자사의 인공지능 서비스를 활용하여 엔드 투 엔드 신약 발굴 플랫폼을 구축할 것이라고 발표했습니다.
따라서 AI가 지속적으로 발전함에 따라 신약 발굴 및 개발에 미치는 영향이 커질 것으로 예상되며, AI 기반 의료 솔루션에 대한 투자가 증가하고 시장이 더욱 활성화될 것입니다.
헬스케어 AI 시장 세분화 분석:
기술별:
기술을 기반으로 시장은 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등으로 분류됩니다.
기술 동향:
- 머신러닝(ML)을 활용하여 질병 발생 및 환자 치료 결과를 더욱 정확하게 예측합니다.
- 환자 상호작용, 의료 기록 업데이트 및 처방 관리를 위한 음성 인식 시스템을 개발합니다.
머신러닝 부문은 2023년 헬스케어 AI 시장 점유율에서 가장 큰 비중을 차지했습니다.
- 머신러닝은 인공 지능의 하위 집합입니다. 명시적인 프로그래밍 없이 시스템이 데이터를 통해 학습하고 개선할 수 있도록 하는 인텔리전스입니다. ML 모델은 사전 정의된 규칙에 의존하는 대신 알고리즘과 통계 모델을 활용하여 패턴을 식별하고 노출된 데이터를 기반으로 예측을 수행합니다.
- 머신러닝은 방대한 임상 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 높은 정확도로 의료 결과를 예측함으로써 의료 분야에서 AI 도입을 가속화하고 있습니다.
- ML 알고리즘은 환자 기록과 의료 영상을 분석하고 새로운 치료법을 발견하여 더욱 효과적인 치료를 제공할 수 있는 역량을 제공합니다. 이를 통해 정확한 질병 진단, 개인 맞춤형 치료 계획, 잠재적 건강 문제의 조기 발견이 가능해집니다.
- 의료 분야에서 ML의 가장 중요한 응용 분야 중 하나는 정밀 의학입니다. 머신러닝 알고리즘은 지도 학습 기법을 활용하여 환자별 데이터를 분석하여 가장 효과적인 치료 옵션을 예측합니다.
- 따라서 머신러닝 기술은 데이터로부터 학습하고 정확한 예측을 수행하는 능력을 활용하여 의료 분야에서 상당한 비중을 차지합니다.
자연어 처리 분야는 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
- 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 상호 작용할 수 있도록 지원하는 인공 지능의 하위 분야입니다. 계산 언어학과 통계 모델링을 결합한 자연어 처리(NLP)는 기계가 텍스트와 음성을 인식, 이해 및 생성할 수 있도록 합니다.
- 의료 분야에서 자연어 처리는 환자 치료 및 의학 연구의 다양한 측면을 지원하고 있습니다. NLP 알고리즘은 환자 병력, 증상, 진단, 약물 복용과 같은 비정형 의료 기록에서 중요한 정보를 효율적으로 추출합니다.
- 방대한 의료 기록을 분석하여 NLP는 패턴 식별을 지원하여 질병 조기 발견, 환자 치료 결과 개선, 그리고 더욱 효과적인 치료 전략을 수립할 수 있도록 합니다.
- 또한, NLP 기반 가상 건강 도우미는 환자의 문의에 답변하고, 신뢰할 수 있는 건강 정보를 제공하며, 진료 예약을 할 수 있습니다.
- 예를 들어, 2023년 4월HCA Healthcare와 Augmedix는 급성 치료 제공자를 위한 인공지능 기반 앰비언트 문서화 솔루션 개발을 가속화하기 위한 파트너십을 발표했습니다. 이러한 기술은 자동 음성 인식 기술과 자연어 처리를 활용하여 임상의와 환자 간의 대화를 의료 기록으로 변환합니다. 이 기록은 의료팀에서 검토 및 최종 확정한 후 전자 건강 기록(EHR)에 통합됩니다.
- 따라서 NLP 기술이 지속적으로 발전함에 따라 의료 분야에서의 응용 분야가 확대되고 있으며, 환자 치료 및 의학 연구를 더욱 향상시키고 의료 시장에서 AI 활용 기회를 창출할 것으로 기대됩니다.
응용 분야별:
응용 분야별로 시장은 신약 개발 및 개발, 의료 영상, 임상 의사 결정 지원, 관리 업무, 환자 모니터링, 의료 정보 시스템, 웨어러블 기기 등입니다.
애플리케이션 트렌드:
- 로봇 보조 수술의 수술 정확도 향상 및 위험 최소화
- AI를 활용한 정신 건강 질환 진단 및 치료
- AI 기반 웨어러블 기기 및 원격 모니터링 시스템 도입을 통해 지속적인 환자 모니터링 및 조기 개입 가능
- 정밀 의학에 AI 도입
의료 영상 분야는 2023년에 31.77%의 시장 점유율로 가장 큰 비중을 차지했습니다.
- 인공지능은 의료 영상에서 귀중한 통찰력을 추출하고 진단 정확도를 향상시키며, 질병을 조기에 발견하고, 치료 계획.
- AI 알고리즘은 엑스레이, CT 스캔, MRI, 초음파와 같은 의료 영상을 분석하여 의사가 놓친 패턴과 세부 정보를 파악합니다.
- 의료 영상 분야에서 AI의 주요 활용 분야로는 AI가 영상 내 특정 구조를 정확하게 구분하는 영상 분할과 잠재적인 이상을 식별하는 질병 감지가 있습니다.
- 또한 AI는 영상 품질을 향상시켜 더 나은 시각화 및 진단을 가능하게 합니다. AI는 영상 데이터와 기타 임상 정보를 분석하여 질병 진행 및 치료 반응을 예측하고 개인 맞춤형 의료를 제공합니다.
- AI 기반 도구는 유방암 진단을 위한 유방촬영술, 폐 질환 평가를 위한 CT 스캔, 뇌 및 척수 상태 분석을 위한 MRI, 태아 발달 및 복부 영상 촬영을 위한 초음파 검사와 같은 영상 검사에서 특히 유용합니다. 이러한 응용 프로그램은 AI가 환자 치료 및 결과 개선에 미치는 상당한 영향을 보여줍니다.
- 따라서 AI는 진단 정확도를 높이고, 효율성을 높이며, 증가하는 진단 서비스 수요를 충족함으로써 의료 영상 촬영을 지원하고 있습니다.
신약 발견 및 개발 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.
- 인공지능은 방대한 생물학적 및 화학적 데이터 세트를 분석하여 신약 발견 및 개발을 가속화하고, AI는 잠재적인 약물 표적을 식별합니다.
- AI 기반 도구는 새로운 분자 구조를 생성하여 신약 후보 물질의 발굴을 가속화합니다. 가상 스크리닝 기술은 잠재적인 약물 후보 물질을 신속하게 식별할 수 있도록 합니다.
- 임상 시험에서 AI는 환자 모집 및 시험 설계를 최적화하고 비용을 절감합니다. 또한, AI는 데이터 분석 및 보고서 생성을 자동화하여 규정 준수를 보장합니다.
- 신약 발견 및 개발에서 AI의 이점은 매우 큽니다. AI는 신약 발굴 및 개발에 필요한 시간을 단축하고, 약물 효능과 안전성을 정확하게 예측하여 약물 개발 성공률을 높이며, 프로세스를 간소화하고 물리적 실험의 필요성을 최소화하여 개발 비용을 절감합니다. 따라서 AI가 신약 개발 및 개발 과정에서 중요한 역할을 하기 때문에, 혁신적인 AI 솔루션이 개발되고 있습니다.
- 예를 들어, 2024년 12월, IT 컨설팅 및 디지털 서비스 제공업체인 SoftServe는 파트너사인 NVIDIA와 함께 최신 생성 AI 솔루션인 Drug Discovery를 출시했습니다. AI 개발 및 배포를 가속화하는 참조 워크플로우인 NVIDIA BioNeMo Blueprints를 기반으로 구축된 SoftServe의 새로운 솔루션은 약물 개발을 간소화할 것입니다. SoftServe의 Gen AI 약물 발견 솔루션은 연구원, 개발자, 그리고 제약 회사가 신약 후보 물질을 개발하는 데 도움을 줍니다.
- 따라서 앞서 언급한 요소들을 고려할 때, 약물 발견 및 개발에 AI를 도입하는 것은 향후 몇 년 동안 AI 기술의 발전으로 헬스케어 시장에서 AI 활용 기회가 창출될 것으로 예상됩니다.
최종 사용자별:
최종 사용자를 기준으로 시장은 제약 및 생명공학 회사, 의료 서비스 제공업체, 연구 기관, 기타.
최종 사용자 동향:
- 환자 참여 및 커뮤니케이션 도구에 대한 중요성이 커지면서 AI 도입이 증가하고 있습니다.
- 개인 맞춤형 의료 서비스에 대한 수요 증가는 AI 도입을 뒷받침하고 있습니다.
2023년 의료 서비스 제공업체 부문은 의료 시장 AI 점유율에서 가장 큰 비중을 차지했습니다.
- 병원과 진료소를 포함한 의료 서비스 제공업체는 의료 산업에서 AI의 주요 최종 사용자 역할을 합니다.
- AI는 병원 시스템 구현, 원격 환자 진료 기능, 의료 영상, 행정 업무, 임상 의사 결정 지원 등 다양한 분야에 널리 사용됩니다.
- 의료 서비스 제공업체는 환자 진료의 다양한 측면을 개선하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. AI 기반 도구는 의료 이미지를 더욱 정확하게 분석하여 질병을 조기에 발견하고 더욱 정확한 진단을 내릴 수 있도록 지원합니다.
- 또한, AI는 임상의에게 근거 기반 권장 사항을 제공하여 의사 결정 개선에 도움을 줍니다. AI는 의료 기록 분석 및 진료 예약과 같은 일상적인 업무를 자동화함으로써 효율성을 높이고 관리 부담을 줄여줍니다.
- 또한, AI 기반 웨어러블 기기와 원격 모니터링 시스템은 지속적인 환자 모니터링을 가능하게 하여 조기 개입과 환자 치료 결과 개선을 가능하게 합니다.
- 또한, 혁신적인 적용 사례를 통해 환자 치료 결과 및 운영 효율성 향상에 대한 기대감으로 인해 의료 기관들은 AI에 필요한 투자를 확대하고 있습니다.
- 예를 들어, 2024년 7월, Chi-Mei는 Microsoft의 Azure OpenAI 서비스를 기반으로 구축된 AI 코파일럿을 배포하여 의사, 간호사, 약사의 업무 부담을 줄였습니다.
- 전반적으로 의료 분야 AI 시장 분석에 따르면, 의료 서비스 제공자는 AI의 주요 사용자입니다.
제약 및 생명공학 기업 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.
- 제약 및 생명공학 기업은 AI 알고리즘이 방대한 생물학적 및 화학적 데이터 세트를 분석하여 잠재적인 약물 표적을 식별하고 신약 개발 과정을 가속화하는 데 도움이 되므로, 신약 발굴 및 개발을 지원하기 위해 AI에 막대한 투자를 하고 있습니다.
- AI는 임상 시험 설계, 환자 모집 및 데이터 분석을 최적화함으로써 임상 시험을 간소화하고 더욱 빠르고 효율적인 약물 개발을 가능하게 합니다.
- 또한, AI는 유전 정보 및 병력과 같은 환자별 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 의약품 개발을 지원합니다. 이를 통해 맞춤형 치료 계획 수립 및 환자 치료 결과 개선이 가능합니다.
- 결론적으로, AI는 약물 발굴 및 개발을 가속화함으로써 제약 및 생명공학 산업을 발전시키고 있습니다. AI는 고급 알고리즘과 기술을 활용하여 더욱 빠르고 효율적인 약물 개발, 개인 맞춤형 의료, 그리고 환자 치료 결과 개선을 가능하게 합니다.
지역 분석:
지역 세그먼트에는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카가 포함됩니다.
2023년 북미는 시장 가치의 40.20%로 가장 높은 시장 가치를 차지했으며, 2023년에는 77억 5천만 달러에 달했고 2031년에는 763억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 북미 지역에서는 기준 연도인 2023년에 71.15%의 시장 점유율을 기록하며 가장 높은 시장 점유율을 기록했습니다. 북미는 글로벌 의료 AI 시장 분석에서 지배적인 지역입니다. 이러한 우세는 몇 가지 주요 요인에 기인합니다. 북미에서 의료 서비스의 디지털화 도입이 가속화된 것이 주요 요인입니다. 또한, 최첨단 병원, 진료소, 연구 기관을 갖춘 잘 발달된 의료 인프라를 자랑합니다. 이러한 인프라는 AI 기술의 도입 및 통합을 위한 탄탄한 기반을 제공합니다. 북미는 AI를 포함한 신기술의 조기 도입에 중점을 두고 있습니다. 이 지역의 의료 서비스 제공자와 연구자들은 환자 치료 및 연구 결과 개선을 위해 AI 기반 도구와 기술을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 또한, 의료 분야에서 AI 도입을 위한 정부 지원은 이 지역 전체의 AI 시장 성장을 촉진하고 있습니다.
- 예를 들어, 2024년 4월, S. 보건복지부(HHS)는 주, 지방, 부족 및 자치령 정부가 공공 복지 제도 운영에 있어 자동화 및 알고리즘 시스템에서 인공지능(AI)을 책임감 있게 활용하도록 장려하기 위한 계획을 공개적으로 발표했습니다.
또한 북미 지역은 첨단 진단 및 치료 시설을 갖춘 탄탄한 의료 인프라를 갖추고 있어 AI 솔루션에 대한 수요가 높습니다. 북미 지역에는 선도적인 의료 서비스 제공업체, 기술 기업, 연구 기관도 있습니다. 이러한 기업들은 AI 기반 의료 솔루션에 적극적으로 투자하여 혁신을 주도하고 의료 시장 트렌드를 주도하고 있습니다.
아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 34.2%로 가장 빠른 성장을 경험하고 있습니다. 이러한 성장은 의료비 지출 증가 및 의료 인프라 개선과 같은 요인에 기인합니다. 의료 인프라가 발전함에 따라 AI 도입과 관련된 이점에 대한 인식도 높아지고 있습니다. 아시아 태평양 지역 정부, 의료기관, 의료 서비스 제공업체들은 AI 기술 도입을 적극적으로 장려하고 있습니다. 여기에는 의료 영상, 신약 개발, 개인 맞춤형 의료 등 다양한 의료 분야에 걸쳐 AI 기반 솔루션에 대한 투자가 포함됩니다. 이러한 요소들이 아시아 태평양 지역 시장에 영향을 미치고 있습니다.
유럽은 환자 치료 결과 개선 및 의료 프로세스 간소화를 위한 AI 기반 솔루션 도입 증가에 힘입어 상당한 성장세를 보이고 있습니다. 또한, 유럽은 혁신과 환자 치료에 중점을 둔 탄탄한 의료 시스템을 갖추고 있습니다. AI를 의료 분야에 접목함으로써 이러한 시스템의 품질과 효율성이 더욱 향상됩니다. 또한, 유럽은 디지털 건강 기록, 웨어러블 기기, AI 기반 의료 솔루션 개발을 포함한 디지털 의료 이니셔티브에 대한 투자도 확대하고 있습니다. 의료 영상, 신약 개발, 개인 맞춤형 의료, 원격 환자 모니터링 등 다양한 의료 분야에 AI 기반 솔루션이 도입되고 있으며, 이는 유럽 의료 시장의 AI 트렌드를 주도하고 있습니다. 이러한 요소들이 종합적으로 유럽 전역의 AI 의료 시장 수요를 뒷받침하고 있습니다.
중동 및 아프리카 지역은 AI 의료 시장 수요가 눈에 띄게 급증하고 있습니다. 중동 지역의 성장하는 의료 분야는 이 시장을 주도하는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다. 중동 및 아프리카 지역의 많은 국가들이 가처분 소득 증가, 인구 고령화, 만성 질환 유병률 증가에 힘입어 의료 인프라 개발에 투자하고 있습니다. 이러한 지출 증가는 AI 기반 기술을 포함한 첨단 의료 솔루션에 대한 수요를 견인하고 있습니다. 또한, 의료 시스템 현대화, 의료 접근성 향상, 환자 치료 결과 개선을 위한 이니셔티브, 예방적 치료 전략에 대한 관심 증가, 신기술 도입에 대한 개방적인 태도는 이 지역의 AI 기반 솔루션 수요를 가속화하고 있습니다.
라틴 아메리카는 AI 의료 시장에서 떠오르는 지역입니다. 이 지역은 의료 비용 증가와 기존 의료 서비스 모델의 비효율성에 직면해 있습니다. AI 기술은 원격 환자 모니터링, 원격 진료, 그리고 실시간 데이터 교환을 가능하게 함으로써 이러한 과제를 해결할 수 있는 유망한 솔루션을 제공합니다. 라틴 아메리카의 중산층 증가는 더 나은 의료 서비스에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 건강 문제에 대한 인식 향상과 첨단 의료 서비스에 대한 열망은 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다. 이 지역의 기존 의료 과제와 AI 기술의 혁신적인 잠재력은 의료 AI 시장 트렌드를 크게 견인할 것으로 예상됩니다.
주요 주요 기업 및 시장 점유율 분석:
의료 AI 산업은 국내외 시장에 제품을 공급하는 주요 기업들과 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 주요 기업들은 글로벌 의료 AI 시장에서 확고한 입지를 확보하기 위해 다양한 제품 혁신 전략을 채택하고 있습니다. 의료 산업 AI의 주요 기업은 다음과 같습니다.
- IBM (미국)
- NVIDIA Corporation (미국)
- Intel Corporation (미국)
- Itrex Group (미국)
- Oracle (미국)
- Microsoft (미국)
- Amazon Web Services, Inc. (미국)
- Google (미국)
- Clarius (캐나다)
- Oxipit (리투아니아)
최근 업계 동향 :
새로운 출시:
- 2024년 10월, Microsoft는 Microsoft Cloud for Healthcare 혁신에 여러 가지 인공지능 기능을 추가한다고 발표했습니다. 이러한 혁신에는 Azure AI Studio의 새로운 의료 AI 모델, Microsoft Fabric의 고급 의료 데이터 기능, Copilot Studio의 개발자 도구가 포함됩니다.
- 2024년 10월, Amazon의 하이브리드 1차 진료 서비스 제공업체인 One Medical은 의료 서비스 제공업체의 관리 업무를 간소화하도록 설계된 새로운 AI 기반 도구 출시를 발표했습니다. 이러한 도구는 Amazon의 생성적 AI 서비스인 Amazon Bedrock과 AWS HealthScribe를 기반으로 구축되었습니다.
- 2024년 10월, 오라클은 2025년에 새로운 AI 기반 전자 건강 기록(EHR)을 출시할 계획을 발표했습니다. 이 차세대 EHR은 음성 명령을 사용하여 탐색 및 검색을 수행하고, 오라클의 임상 AI 에이전트를 통합하여 데이터 분석 및 환자 흐름 추적 도구를 제공합니다.
- 2023년 10월, Samsung Medison, ai-automated 측정 함수 BiometryAssist 및 ViewAssist를 시작하여 초음파에서 태아 성장 지표를 측정하고 자동으로 주석을 달았습니다. 이것은 초음파 시스템을 포함한 의료 이미징 시스템에서 AI의 채택을 강조합니다.
파트너십 :
- 2023 년 4 월 , HCA Healthcare 및 Augmmedizer Augmederer 급성 치료 제공 업체를위한 인공 지능 지원 주변 문서 솔루션 개발. 이들은 자동 음성 인식 기술과 자연어 처리를 사용하여 임상의 환자 대화를 의료 노트로 전환합니다. 그런 다음이 노트는 전자 건강 기록 (EHR)에 통합되기 전에 간호 팀이 검토하고 마무리합니다.
AI
| 보고 속성 | 보고서 세부 사항 |
| 연구 타임 라인 | 2018-2031 |
| 2031 년 시장 규모 | USD 189.55 억 |
| cagr (2024-2031) | 33.7% |
| 기술 |
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| 응용 프로그램 |
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