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세계의 헬스케어 분야 컴퓨터 비전 시장 규모 조사 : 유형별, 용도별, 최종사용자별, 지역별, 예측(2022-2032년)
Global Computer Vision in Healthcare Market Size study, By Type, By Application, By End Users and Regional Forecasts 2022-2032
상품코드 : 1513491
리서치사 : Bizwit Research & Consulting LLP
발행일 : 2024년 07월
페이지 정보 : 영문 200 Pages
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한글목차

헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장은 2023년 약 31억 달러로 평가되며, 2024년부터 2032년까지 예측 기간 동안 24.0% 이상의 건전한 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다.

헬스케어 분야 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 현실 세계의 시각 정보, 특히 의료 이미지와 비디오를 해석하고 분석할 수 있도록 하는 기술의 응용입니다. 여기에는 엑스레이, MRI, CT 스캔, 초음파 이미지, 병리 슬라이드와 같은 의료 이미지에서 의미 있는 인사이트를 자동으로 추출할 수 있는 알고리즘과 시스템의 개발 및 배포가 포함됩니다. 또한, 머신러닝 모델 개발이 발전함에 따라 헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장이 주목받고 있습니다. 머신러닝 모델은 의료 영상을 세밀하게 분석할 수 있어 개별 환자의 특징이나 치료 반응을 나타내는 미묘한 변화와 패턴을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 환자별 맞춤 치료 계획을 수립할 수 있어 궁극적으로 치료 효과와 환자 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장은 정밀의료에 대한 수요 증가와 전 세계 의료 행위에서 빅데이터의 통합이 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 정밀의료는 바이오마커와 예측 모델을 활용하여 특정 질병에 걸릴 위험이 높은 개인을 식별함으로써 질병을 조기에 발견하고 예방하는 데 중점을 두고 있습니다. 컴퓨터 비전 알고리즘은 의료 이미지를 분석하여 질병의 미묘한 징후를 조기에 감지하고, 의료 서비스 제공자가 질병의 진행을 완화하기 위해 적극적으로 개입하고 예방 조치를 취할 수 있도록 돕습니다. 또한 빅데이터 분석은 고위험군 환자 집단을 식별하고, 질병 발생을 예측하고, 자원 배분을 최적화함으로써 집단건강관리 이니셔티브를 가능하게 합니다. 컴퓨터 비전 기술은 의료 영상에서 집단 수준의 추세와 패턴을 분석함으로써 이러한 노력을 강화하고 질병의 조기 발견과 개입 전략을 촉진할 수 있습니다. 그러나 의료 분야에서 컴퓨터 비전의 높은 비용과 보안 문제는 2024-2032년 예측 기간 동안 전체 시장 수요를 저해할 것으로 예상됩니다.

헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장 조사에서 고려된 주요 지역은 아시아태평양, 북미, 유럽, 라틴아메리카 및 기타 지역으로, 2023년 북미는 지역 전체에서 AI 기반 기술의 통합을 위한 정부 지원 노력과 같은 요인으로 인해 수익 측면에서 가장 큰 지역 시장으로 부상했습니다. 미국 식품의약국(FDA)은 AI 기반 의료기기의 개발 및 규제를 촉진하기 위해 인공지능/머신러닝(AI/ML) 행동계획(AI/ML Action Plan)과 같은 이니셔티브를 시작했습니다. 이 계획에는 환자의 안전과 효능을 보장하면서 AI 기반 기술의 규제 프로세스를 간소화하는 전략이 포함되어 있습니다. 한편, 아시아태평양 시장은 2024-2032년 예측 기간 동안 가장 빠른 속도로 발전할 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장 정의와 조사 가정

제2장 주요 요약

제3장 헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장 역학

제4장 헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장 산업 분석

제5장 헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장 규모와 예측 : 유형별, 2022-2032년

제6장 헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장 규모와 예측 : 용도별, 2022-2032년

제7장 헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장 규모와 예측 : 최종사용자별, 2022-2032

제8장 헬스케어 분야 컴퓨터 비전 세계 시장 규모와 예측 : 지역별, 2022-2032년

제9장 경쟁 정보

제10장 조사 과정

ksm
영문 목차

영문목차

Global Computer Vision in Healthcare Market is valued approximately USD 3.1 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 24.0% over the forecast period 2024-2032. Computer vision in healthcare is an application of technology that enables computers to interpret and analyze visual information from the real world, particularly medical images and videos. It involves the development and deployment of algorithms and systems that can automatically extract meaningful insights from medical images such as X-rays, MRIs, CT scans, ultrasound images, and pathology slides. Furthermore, the rising development of machine learning models is gaining attention towards Global Computer Vision in Healthcare Market. Machine learning models can analyze medical images at a granular level, allowing for the identification of subtle variations and patterns that would be indicative of individual patient characteristics or treatment responses. This enables the development of personalized treatment plans tailored to each patient's specific needs, ultimately improving treatment efficacy and patient satisfaction.

The Global Computer Vision in Healthcare Market is driven by rising demand of precision medicine and rising integration of big data in healthcare practices across the world. Precision medicine emphasizes early disease detection and prevention by leveraging biomarkers and predictive models to identify individuals at high risk of developing certain conditions. Computer vision algorithms can analyze medical images to detect subtle signs of disease at an early stage, enabling healthcare providers to intervene proactively and implement preventive measures to mitigate disease progression. In addition, big data analytics enables population health management initiatives by identifying high-risk patient populations, predicting disease outbreaks, and optimizing resource allocation. Computer vision technologies can enhance these efforts by analyzing population-level trends and patterns from medical images, facilitating early disease detection and intervention strategies. However, high cost of computer vision in healthcare and security concerns are going to impede the overall demand for the market during the forecast period 2024-2032.

The key regions considered for the Global Computer Vision in Healthcare market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Rest of the World. In 2023, North America was the largest regional market in terms of revenue owing to factors such as supportive government initiatives towards integration of AI-based technologies in healthcare across the region. The U.S. Food and Drug Administration (FDA) has launched initiatives such as the Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML) Action Plan to advance the development and regulation of AI-based medical devices. This plan includes strategies to streamline the regulatory process for AI-based technologies while ensuring patient safety and effectiveness. Furthermore, the market in Asia Pacific, on the other hand, is expected to develop at the fastest rate over the forecast period 2024-2032.

Major market player included in this report are:

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Type

By Application

By End Users

By Region:

Years considered for the study are as follows:

Key Takeaways:

Table of Contents

Chapter 1. Global Computer Vision in Healthcare Market Definition and Research Assumptions

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. Global Computer Vision in Healthcare Market Dynamics

Chapter 4. Global Computer Vision in Healthcare Market Industry Analysis

Chapter 5. Global Computer Vision in Healthcare Market Size & Forecasts by Type 2022-2032

Chapter 6. Global Computer Vision in Healthcare Market Size & Forecasts by Application 2022-2032

Chapter 7. Global Computer Vision in Healthcare Market Size & Forecasts by End Users 2022-2032

Chapter 8. Global Computer Vision in Healthcare Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

Chapter 9. Competitive Intelligence

Chapter 10. Research Process

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