계산 병리학 시장 : 제품 유형별, 도입 형태별, 종류별, 기술별(머신러닝), 용도별, 워크플로우 단계별, 최종사용자별, 영상 유형별, 지역별
Computational Pathology Market, By Product Type, By Deployment Mode, By Type, By Technology Machine Learning, By Application, By Workflow Stage, By End User, By Image Type, By Geography
상품코드 : 1890949
리서치사 : Coherent Market Insights
발행일 : 2025년 11월
페이지 정보 : 영문
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한글목차

계산 병리학 시장은 2025년에 7억 3,010만 달러로 추정되며, 2032년까지 13억 4,320만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 2025년부터 2032년까지 CAGR 9.1%로 성장할 전망입니다.

보고서 내용 보고서 상세
기준 연도: 2024년 2025년 시장 규모: 7억 3,010만 달러
과거 데이터 대상 기간: 2020-2024년 예측 기간: 2025-2032년
예측 기간 2025년부터 2032년까지 CAGR: 9.10% 2032년의 예측 가치: 13억 4,320만 달러

세계 계산 병리학 시장은 인공지능, 디지털 이미징 기술, 전통적인 병리학 관행이 융합된 혁신적인 분야로, 의료 전문가들이 조직 샘플을 진단하고 분석하는 방법을 근본적으로 재구성하고 있습니다. 이 혁신적인 분야는 고급 기계학습 알고리즘, 딥러닝 신경망, 고해상도 전체 슬라이드 영상 기술을 활용하여 병리 진단의 정확성, 효율성, 일관성을 향상시키고 있습니다. 계산 병리학 시스템은 기존의 유리 슬라이드를 고해상도 디지털 이미지로 디지털화하여 병리학자가 원격으로 상담, 정량 분석, 패턴 인식을 이전과는 다른 정밀도로 수행할 수 있게 해줍니다.

이 기술은 암 진단, 신약 개발, 바이오마커 식별, 예측 분석 등 다양한 응용 분야를 아우르며 현대 의료 인프라에 필수적인 도구가 되고 있습니다. 전 세계 의료 시스템이 환자 수 증가, 자격을 갖춘 병리학자 부족, 맞춤형 의료에 대한 수요 증가에 직면한 가운데, 계산 병리학은 기존 진단 방법과 차세대 의료 서비스 사이의 격차를 해소하는 중요한 솔루션으로 부상하고 있습니다. 인공지능을 병리 워크플로우에 통합하면 진단 시간 단축, 인적 오류 감소, 서로 다른 검사실 간의 해석 표준화, 종양학, 면역학 및 기타 다양한 의료 전문 분야에서 근거에 기반한 임상적 판단을 지원하는 종합적인 데이터 분석이 가능해집니다.

시장 역학

세계 계산 병리학 시장은 몇 가지 강력한 촉진요인에 의해 주도되고 있으며, 이러한 요인들이 결합되어 전 세계 의료 기관에서 도입을 가속화하고 있습니다. 주요 성장 요인은 특히 개발도상국을 중심으로 전 세계적으로 자격을 갖춘 병리학자의 심각한 부족에 기인합니다. 이에 따라 기존 인력 역량을 보강하고 진단 처리 능력을 향상시킬 수 있는 AI 탑재 진단 솔루션이 절실히 요구되고 있습니다. 전 세계 암 발생률의 증가와 조기 발견 및 개별화된 치료 접근법에 대한 인식이 높아지면서 보다 정밀한 종양 특성화 및 예후 예측을 제공할 수 있는 첨단 병리 분석 도구에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다.

정밀의료와 동반진단에 대한 관심이 높아지면서 시장 확대가 더욱 가속화되고 있습니다. 제약기업과 연구기관이 바이오마커 식별 및 의약품 개발 과정에서 고급 분석 툴을 필요로 하기 때문입니다. 그러나 시장에는 큰 제약도 존재합니다. 디지털 병리 인프라에 대한 높은 초기 투자 비용, 지역마다 다른 복잡한 규제 승인 절차, 기존 현미경 검사 기반 워크플로우에 익숙한 기존 병리과 의사들의 강한 변화에 대한 저항 등을 들 수 있습니다. 데이터 보안 문제, 특히 환자의 프라이버시 보호와 HIPAA(의료보험 휴대성 및 책임에 관한 법률) 준수는 보급 확대에 있어 추가적인 도전과제가 되고 있습니다. 또한, 표준화된 프로토콜의 부재와 서로 다른 계산 병리학 플랫폼 간의 상호운용성 문제가 의료기관의 도입 장벽으로 작용하고 있습니다.

이러한 어려움에도 불구하고, 인공지능과 머신러닝 알고리즘의 급속한 기술 발전, 의료 분야의 디지털화 추진 노력의 증가, 디지털 헬스 기술에 대한 벤처 캐피털의 투자 확대로 인해 시장은 큰 기회를 맞이하고 있습니다. 최근 세계 보건 문제로 인해 가속화된 원격의료 분야의 확대는 원격 병리 상담 및 분산형 진단 서비스의 새로운 길을 열었고, 아시아태평양과 라틴아메리카의 신흥 시장은 계산 병리학 도입을 위한 미개척의 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

본 조사의 주요 특징

목차

제1장 조사 목적과 가정

제2장 시장 범위

제3장 시장 역학, 규제 및 동향 분석

제4장 세계의 계산 병리학 시장 : 제품 유형별, 2020-2032년

제5장 세계의 계산 병리학 시장 : 도입 형태별, 2020-2032년

제6장 세계의 계산 병리학 시장 : 종류별, 2020-2032년

제7장 세계의 계산 병리학 시장 : 기술별(머신러닝), 2020-2032년

제8장 세계의 계산 병리학 시장 : 용도별, 2020-2032년

제9장 세계의 계산 병리학 시장 : 워크플로우 단계별, 2020-2032년

제10장 세계의 계산 병리학 시장 : 최종사용자별, 2020-2032년

제11장 세계의 계산 병리학 시장 : 영상 유형별, 2020-2032년

제12장 세계의 계산 병리학 시장 : 지역별, 2020-2032년

제13장 경쟁 구도

제14장 애널리스트의 추천사항

제15장 참고문헌과 조사 방법

KSM
영문 목차

영문목차

Computational Pathology Market is estimated to be valued at USD 730.1 Mn in 2025 and is expected to reach USD 1,343.2 Mn by 2032, growing at a compound annual growth rate (CAGR) of 9.1% from 2025 to 2032.

Report Coverage Report Details
Base Year: 2024 Market Size in 2025: USD 730.1 Mn
Historical Data for: 2020 To 2024 Forecast Period: 2025 To 2032
Forecast Period 2025 to 2032 CAGR: 9.10% 2032 Value Projection: USD 1,343.2 Mn

The global computational pathology market represents a transformative convergence of artificial intelligence, digital imaging, and traditional pathology practices, fundamentally reshaping how medical professionals diagnose and analyze tissue samples. This innovative field leverages advanced machine learning algorithms, deep learning neural networks, and high-resolution whole slide imaging technologies to enhance the accuracy, efficiency, and consistency of pathological diagnoses. Computational pathology systems digitize conventional glass slides into high-resolution digital images, enabling pathologists to perform remote consultations, quantitative analysis, and pattern recognition with unprecedented precision.

The technology encompasses various applications including cancer diagnosis, drug discovery, biomarker identification, and predictive analytics, making it an indispensable tool in modern healthcare infrastructure. As healthcare systems worldwide grapple with increasing patient volumes, shortage of qualified pathologists, and growing demand for personalized medicine, computational pathology emerges as a critical solution that bridges the gap between traditional diagnostic methods and next-generation healthcare delivery. The integration of artificial intelligence with pathology workflows not only accelerates diagnostic timelines but also reduces human error, standardizes interpretations across different laboratories, and enables comprehensive data analysis that supports evidence-based clinical decision-making in oncology, immunology, and various other medical specialties.

Market Dynamics

The global computational pathology market is propelled by several compelling drivers that collectively accelerate its adoption across healthcare institutions worldwide. The primary growth catalyst stems from the acute shortage of qualified pathologists globally, particularly in developing regions, creating an urgent need for AI-powered diagnostic solutions that can augment existing workforce capabilities and improve diagnostic throughput. Rising cancer incidence rates worldwide, coupled with increasing awareness about early detection and personalized treatment approaches, significantly drives demand for advanced pathological analysis tools that can provide more precise tumor characterization and prognostic insights.

The growing emphasis on precision medicine and companion diagnostics further accelerates the market expansion, as pharmaceutical companies and research institutions require sophisticated analytical tools for biomarker identification and drug development processes. However, the market faces substantial restraints including high initial investment costs for digital pathology infrastructure, complex regulatory approval processes across different geographical regions, and significant resistance to change among traditional pathologists who are accustomed to conventional microscopy-based workflows. Data security concerns, particularly regarding patient privacy and HIPAA compliance, pose additional challenges for widespread adoption. Furthermore, the lack of standardized protocols and interoperability issues between different computational pathology platforms create implementation barriers for healthcare institutions.

Despite these challenges, the market presents tremendous opportunities driven by rapid technological advancements in artificial intelligence and machine learning algorithms, increasing healthcare digitization initiatives, and growing venture capital investments in digital health technologies. The expanding telemedicine sector, accelerated by recent global health challenges, creates new avenues for remote pathology consultations and distributed diagnostic services, while emerging markets in Asia Pacific and Latin America offer substantial untapped potential for computational pathology adoption.

Key Features of the Study

Market Segmentation

Table of Contents

1. Research Objectives and Assumptions

2. Market Purview

3. Market Dynamics, Regulations, and Trends Analysis

4. Global Computational Pathology Market, By Product Type, 2020-2032, (USD Mn)

5. Global Computational Pathology Market, By Deployment Mode, 2020-2032, (USD Mn)

6. Global Computational Pathology Market, By Type, 2020-2032, (USD Mn)

7. Global Computational Pathology Market, By Technology, 2020-2032, (USD Mn)

8. Global Computational Pathology Market, By Application, 2020-2032, (USD Mn)

9. Global Computational Pathology Market, By Workflow Stage, 2020-2032, (USD Mn)

10. Global Computational Pathology Market, By End User, 2020-2032, (USD Mn)

11. Global Computational Pathology Market, By Image Type, 2020-2032, (USD Mn)

12. Global Computational Pathology Market, By Region, 2020 - 2032, Value (USD Mn)

13. Competitive Landscape

14. Analyst Recommendations

15. References and Research Methodology

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