의료 분야 연합학습 시장 : 시장 규모 분석(용도별, 전개 방식별, 최종 용도별, 지역별)과 예측(2022-2032년)
Global Federated Learning in Healthcare Market Size study, by Application, Deployment Mode (On-premise, Cloud-based), End-use, and Regional Forecasts 2022-2032
상품코드:1738996
리서치사:Bizwit Research & Consulting LLP
발행일:2025년 05월
페이지 정보:영문 285 Pages
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한글목차
세계의 의료 분야 연합학습 시장은 2023년에 약 248억 5,000만 달러로 평가되었고, 예측 기간중(2024-2032년)에 16.00%라고 하는 현저한 CAGR로 성장할 전망입니다.
연합학습(Federated Learning)은 의료 시스템의 디지털 전환을 위한 기반 기술로 빠르게 부상하고 있습니다. 병원, 진료소, 진단 실험실 등 분산된 데이터 소스 간에 민감한 환자 데이터를 중앙에서 관리하지 않고도 공동으로 머신러닝 모델을 훈련할 수 있게 해줍니다. 이 획기적인 기술은 데이터 프라이버시를 강화하고 HIPAA 및 GDPR(EU 개인정보보호규정)과 같은 엄격한 의료 규제 준수를 강화할 뿐만 아니라, AI 기반 진단, 임상 연구 및 개인 맞춤형 의료 개발의 확장성과 효율성을 향상시킵니다.
웨어러블, 전자 의료 기록, 의료 영상 시스템에서 생성되는 건강 데이터의 급격한 증가와 함께 가치 기반 의료로의 전환이 가속화되면서 안전하고 프라이버시를 보호할 수 있는 AI 프레임워크에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 연합학습은 데이터 소유권을 침해하지 않으면서도 여러 기관이 협업할 수 있도록 함으로써 이 문제를 정면으로 해결하고 있습니다. 주요 의료 서비스 제공업체, 연구 기관, 첨단 기술 기업들은 복잡한 질병 패턴과 예측적 통찰력을 밝히기 위해 연합학습 플랫폼을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 그러나 이 기술의 대량 도입은 상호 운용 가능한 시스템 표준화, 비 IID 데이터 분포에서 모델 정확도 유지, 대규모의 실시간 모델 동기화 보장 등의 장애물에 직면해 있습니다.
엣지 컴퓨팅과 동형 암호화의 혁신은 연합학습으로 빠르게 수렴하고 있으며, 원시 데이터가 소스에서 벗어나지 않고 노드 간 안전한 계산을 가능하게 하고 있습니다. 이러한 통합은 질병 조기 발견, 환자 위험 계층화, 임상적 의사결정 지원과 같은 중요한 용도의 실시간 분석을 촉진합니다. 또한, 협업 학습 프레임워크의 클라우드 기반 배포는 소규모 의료 기관과 스타트업의 진입장벽을 크게 낮추고, Tier 2 및 Tier 3 지역 전체에서 보다 쉽게 접근할 수 있도록 돕습니다. 이러한 발전은 AI 협업의 새로운 지평을 열어 의료 기관이 최소한의 인프라 오버헤드로 강력한 예측 모델을 구축할 수 있도록 돕고 있습니다.
이해관계자들이 협업 학습의 전략적 중요성을 인식하면서 제휴와 R&D 투자가 급증하고 경쟁 구도가 재편되고 있습니다. 기술 혁신가들은 의료 및 용도를 위한 맞춤형 및 확장 가능한 플랫폼을 구축하여 차등 프라이버시, 블록체인 인증, 협업 분석 툴킷을 통합하고 있습니다. 한편, 규제 기관과 업계 컨소시엄은 공공 및 민간 의료 네트워크 전반에 걸쳐 협업 학습의 구현을 간소화하기 위한 표준화된 프로토콜을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 발전은 향후 몇 년 동안 신뢰를 강화하고, 배포 효율성을 개선하며, 기술적 마찰을 줄일 수 있을 것으로 예측됩니다.
지리적 관점에서 볼 때, 북미가 의료용 연합학습 시장을 독점하고 있는데, 이는 주로 임상 워크플로우에서 AI의 조기 도입, 정부 지원 이니셔티브, 잘 구축된 디지털 헬스 생태계에 기인합니다. 유럽은 데이터 프라이버시에 대한 강력한 규제와 학술 연구의 탄탄한 프레임워크를 배경으로 뒤를 따르고 있습니다. 아시아태평양은 의료의 급속한 디지털화, 모바일 헬스 인프라의 확대, 중국, 인도, 한국 등의 AI 투자 증가에 힘입어 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 라틴아메리카와 중동 및 아프리카는 프라이버시 보호를 위한 AI 기반 의료 서비스 강화에 초점을 맞춘 파일럿 프로그램과 국제 협력에 힘입어 점차 추격하고 있습니다.
목차
제1장 세계의 의료 분야 연합학습 시장 : 주요 요약
세계의 의료 분야 연합학습 시장 규모와 예측(2022-2032년)
지역별 개요
부문별 개요
용도별
전개 방식별
최종 용도별
주요 동향
경기후퇴의 영향
애널리스트의 제안과 결론
제2장 세계의 의료 분야 연합학습 시장 : 정의 및 분석의 전제
분석 목적
시장의 정의
분석의 전제
포함과 제외
제한 사항
공급측 분석
가용성
인프라
규제 구조
시장 경쟁
경제성(소비자 시점)
수요측 분석
규제 구조
기술 진보
친환경
소비자 의식과 수용
분석 방법
분석 대상 기간
통화 환산율
제3장 세계의 의료 분야 연합학습 시장 역학
시장 성장 촉진요인
시장이 해결해야 할 과제
시장 기회
제4장 세계의 의료 분야 연합학습 시장 : 산업 분석
Porter's Five Forces 모델
공급 기업의 교섭력
바이어의 교섭력
신규 진출업체의 위협
대체품의 위협
경쟁 기업간 경쟁 관계
Porter's Five Forces 모델에 대한 향후 접근
Porter's Five Forces의 영향 분석
PESTEL 분석
정치적 요인
경제적 요인
사회적 요인
기술적 요인
환경적 요인
법적 요인
주요 투자 기회
주요 성공 전략
파괴적 변화 동향
업계 전문가 견해
애널리스트의 제안과 결론
제5장 세계의 의료 분야 연합학습 시장 규모와 예측 : 용도별(2022-2032년)
부문 대시보드
매출 동향 분석, 용도별(2022년·2032년)
제6장 세계의 의료 분야 연합학습 시장 규모와 예측 : 전개 방식별(2022-2032년)
부문 대시보드
매출 동향 분석, 전개 방식별(2022년·2032년)
제7장 세계의 의료 분야 연합학습 시장 규모와 예측 : 최종 용도별(2022-2032년)
부문 대시보드
매출 동향 분석, 최종 용도별(2022년·2032년)
제8장 세계의 의료 분야 연합학습 시장 규모와 예측 : 지역별(2022-2032년)
북미 시장
미국 시장
캐나다 시장
유럽 시장
영국 시장
독일 시장
프랑스 시장
스페인 시장
이탈리아 시장
기타 유럽 시장
아시아태평양 시장
중국 시장
인도 시장
일본 시장
호주 시장
한국 시장
기타 아시아태평양 시장
라틴아메리카 시장
브라질 시장
멕시코 시장
기타 라틴아메리카 시장
중동 및 아프리카 시장
사우디아라비아 시장
남아프리카공화국 시장
기타 중동 및 아프리카 시장
제9장 경쟁 정보
주요 기업의 SWOT 분석
NVIDIA Corporation
Intel Corporation
Google LLC
주요 시장 전략
기업 개요
NVIDIA Corporation
주요 정보
개요
재무(데이터 입수가 가능한 경우)
제품 개요
시장 전략
Intel Corporation
Google LLC
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Amazon Web Services, Inc.
Cloudera, Inc.
Edge Delta
Owkin, Inc.
Sherpa.ai
Consilient Inc.
TensorFlow(Google Brain)
HPE(Hewlett Packard Enterprise)
Duality Technologies
Arm Ltd
제10장 분석 프로세스
분석 프로세스
데이터 마이닝
분석
시장 예측
검증
간행
분석 속성
LSH
영문 목차
영문목차
The Global Federated Learning in Healthcare Market is valued at approximately USD 24.85 billion in 2023 and is poised to grow at a remarkable compound annual growth rate (CAGR) of 16.00% over the forecast period 2024-2032. Federated learning is rapidly emerging as a cornerstone technology in the digital transformation of healthcare systems. It empowers organizations to collaboratively train machine learning models across decentralized data sources-such as hospitals, clinics, and diagnostic labs-without the need to centralize sensitive patient data. This breakthrough not only bolsters data privacy and compliance with strict healthcare regulations such as HIPAA and GDPR, but also enhances the scalability and efficiency of AI-driven diagnostics, clinical research, and personalized medicine development.
The accelerating shift towards value-based care, combined with the exponential rise in health data generated by wearables, EMRs, and medical imaging systems, has amplified the demand for secure, privacy-preserving AI frameworks. Federated learning addresses this challenge head-on by enabling multi-institutional collaborations without compromising data ownership. Major healthcare providers, research institutes, and tech giants are increasingly adopting federated learning platforms to uncover complex disease patterns and predictive insights. Nevertheless, the technology's mass adoption faces hurdles, particularly in standardizing interoperable systems, maintaining model accuracy across non-IID data distributions, and ensuring real-time model synchronization at scale.
Innovations in edge computing and homomorphic encryption are rapidly converging with federated learning, allowing secure computation across nodes without raw data ever leaving its source. These integrations are facilitating real-time analytics for critical applications such as early disease detection, patient risk stratification, and clinical decision support. Moreover, the cloud-based deployment of federated learning frameworks has significantly reduced entry barriers for smaller healthcare institutions and startups, making it more accessible across tier-2 and tier-3 regions. These advancements are opening up new frontiers in collaborative AI research and enabling healthcare organizations to deploy robust, predictive models with minimal infrastructure overhead.
As stakeholders increasingly recognize the strategic importance of federated learning, a surge in partnerships and R&D investments is reshaping the competitive landscape. Tech innovators are building customizable, scalable platforms embedded with differential privacy, blockchain authentication, and federated analytics toolkits tailored for healthcare applications. Meanwhile, regulatory bodies and industry consortiums are working towards creating standardized protocols to streamline federated learning implementation across public and private health networks. These developments are expected to fortify trust, improve deployment efficiency, and reduce technological friction in the years ahead.
From a geographical standpoint, North America dominates the federated learning in healthcare market, largely owing to the early adoption of AI in clinical workflows, supportive government initiatives, and a well-established digital health ecosystem. Europe follows suit, buoyed by strong regulatory backing for data privacy and a robust academic research framework. The Asia Pacific region is forecasted to witness the highest growth rate during the forecast period, fueled by rapid healthcare digitization, expanding mobile health infrastructure, and increasing investments in AI from countries like China, India, and South Korea. Latin America and the Middle East & Africa are gradually catching up, propelled by pilot programs and international collaborations focused on enhancing healthcare delivery through privacy-preserving AI.
Major market player included in this report are:
NVIDIA Corporation
Intel Corporation
Google LLC
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Amazon Web Services, Inc.
Cloudera, Inc.
Edge Delta
Owkin, Inc.
Sherpa.ai
Consilient Inc.
TensorFlow (Google Brain)
HPE (Hewlett Packard Enterprise)
Duality Technologies
Arm Ltd
The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:
By Application
Medical Imaging
Drug Discovery
Disease Prediction
Remote Patient Monitoring
Others
By Deployment Mode
On-premise
Cloud-based
By End-use
Hospitals
Research Centers
Diagnostics Laboratories
Pharmaceutical & Biotechnology Companies
Others
By Region:
North America
U.S.
Canada
Europe
UK
Germany
France
Spain
Italy
ROE
Asia Pacific
China
India
Japan
Australia
South Korea
RoAPAC
Latin America
Brazil
Mexico
Middle East & Africa
Saudi Arabia
South Africa
RoMEA
Years considered for the study are as follows:
Historical year - 2022
Base year - 2023
Forecast period - 2024 to 2032
Key Takeaways:
Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
Competitive landscape with information on major players in the market.
Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
Analysis of competitive structure of the market.
Demand side and supply side analysis of the market.
Table of Contents
Chapter 1. Global Federated Learning in Healthcare Market Executive Summary
1.1. Global Federated Learning in Healthcare Market Size & Forecast (2022-2032)
1.2. Regional Summary
1.3. Segmental Summary
1.3.1. By Application
1.3.2. By Deployment Mode
1.3.3. By End-use
1.4. Key Trends
1.5. Recession Impact
1.6. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 2. Global Federated Learning in Healthcare Market Definition and Research Assumptions
