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의료 진단 분야 인공지능(AI) 시장 분석 및 예측(-2034년) : 유형, 제품, 서비스, 기술, 구성요소, 용도, 디바이스, 전개, 최종사용자, 기능
Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Analysis and Forecast to 2034: Type, Product, Services, Technology, Component, Application, Device, Deployment, End User, Functionality
상품코드 : 1699085
리서치사 : Global Insight Services LLC
발행일 : 2025년 04월
페이지 정보 : 영문 470 Pages
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한글목차

의료 진단 분야 인공지능(AI) 시장은 2024년 14억 달러에서 2034년 127억 달러로 약 24.7%의 연평균 성장률(CAGR)로 확대될 것으로 예측됩니다. 이 시장은 의료 분야에서 진단의 정확성과 효율성을 높이는 AI 기반 솔루션을 포함합니다. 이러한 기술은 머신러닝 알고리즘을 활용하여 영상, 병리 등 의료 데이터를 분석하여 질병을 조기에 발견하고 개인화된 치료 계획을 수립할 수 있도록 돕습니다. 이 시장은 의료의 디지털화, 진단 도구 개선에 대한 수요, AI 기능의 발전으로 인해 혁신과 투자에 큰 기회를 제공하고 있습니다.

시장 개요

의료 진단 분야 AI 시장은 영상 진단, 데이터 관리, 의사결정 지원 시스템으로 구분됩니다. 영상 진단은 AI 알고리즘이 영상 분석의 정확성과 효율성을 높이는 방사선과 병리학에서 AI의 통합이 증가함에 따라 시장을 주도하고 있습니다. 이러한 우위는 딥러닝과 컴퓨터 비전의 기술 발전으로 인해 진단 정확도가 크게 향상되고 인적 오류가 감소하고 있습니다. 또한, 만성질환의 유병률 증가는 첨단 진단 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 새로운 하위 부문에는 유전자 프로파일에 기반한 맞춤형 치료 계획을 가능하게함으로써 진단학에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있는 AI 기반 유전체학 및 맞춤형 의료가 포함됩니다. 이러한 하위 부문은 보다 정확하고 개인화된 진단 솔루션을 제공함으로써 환자 치료를 혁신하고 궁극적으로 환자 치료 결과를 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한, AI와 웨어러블 기기의 통합이 가속화되고 있으며, 실시간 건강 모니터링과 질병 조기 발견을 통해 예방 의료 전략에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

시장 세분화
유형 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 규칙기반시스템
제품소개 소프트웨어 솔루션, 하드웨어 시스템, 통합 플랫폼, AI 탑재 이미징 툴
서비스 도입 서비스, 컨설팅 서비스, 지원 및 유지보수, 교육 및 훈련
기술 신경망, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 유전적 알고리즘
구성요소 AI 알고리즘, 데이터 관리, 클라우드 서비스, 엣지 컴퓨팅, 데이터 관리
용도 방사선학, 병리학, 심장학, 종양학, 신경학, 유전체학, 응급의학, 응급의료
디바이스 휴대형 디바이스, 고정형 디바이스, 웨어러블 디바이스
전개 클라우드 기반, 온프레미스, 하이브리드
최종사용자 병원, 진단 검사실, 학술 및 연구기관, 외래진료센터
기능 자동 진단, 예측 분석, 임상 워크플로우 관리, 의사결정 지원 시스템

AI 기반 진단 도구는 영상 진단 양식과 예측 분석이 채택을 주도하며 큰 견인차 역할을 하고 있습니다. 이러한 변화는 진단의 정확성과 효율성을 높이기 위해 의료 부문이 AI에 대한 의존도를 높이고 있는 데 따른 것입니다. 북미는 선진화된 의료 인프라와 빠른 기술 도입으로 여전히 선두를 달리고 있습니다. 반면, 아시아태평양은 의료 디지털화와 AI 연구에 대한 투자 증가에 힘입어 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 업계의 주요 기업들은 경쟁 우위를 유지하기 위해 전략적 제휴와 혁신에 적극 나서고 있습니다. 미국, 유럽연합(EU) 등 지역의 규제 상황은 매우 중요하며, 안전성과 유효성을 보장하는 프레임워크를 구축함으로써 시장 역학에 영향을 미치고 있습니다. 딥러닝과 자연어 처리의 발전이 진단 능력에 혁명을 가져올 것으로 예상됨에 따라 앞으로의 전망은 매우 밝습니다. 그러나 이 시장은 데이터 프라이버시에 대한 우려와 탄탄한 검증 연구의 필요성과 같은 과제에 직면해 있습니다. 그럼에도 불구하고 AI 기술의 끊임없는 진화는 의료 진단 분야의 성장과 혁신에 유리한 기회를 제공합니다.

주요 동향 및 촉진요인

의료 진단 분야의 AI 시장은 기술 발전과 의료의 디지털화에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 주요 트렌드는 AI와 영상 기술의 융합으로 질병을 감지하고 진단하는 정확도를 높이고 있습니다. 이러한 융합은 영상의학과 병리학에 혁명을 일으켜 보다 빠르고 정확한 진단을 가능하게 하고 있습니다. 또 다른 중요한 트렌드는 원격의료에서 AI를 활용한 진단 도구의 채택입니다. 이러한 도구는 특히 원격지나 의료 서비스가 부족한 지역에서 의료 서비스에 대한 접근성을 향상시키고 있으며, AI를 통해 개별 환자 데이터에 기반한 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있기 때문에 맞춤형 의료의 부상도 시장 성장의 원동력이 되고 있습니다. 이러한 시장 촉진요인으로는 만성질환의 확산과 환자의 예후를 개선하기 위한 조기 진단의 필요성 등이 있습니다. 비용 효율적인 진단 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 의료 서비스 제공자들이 AI 기술을 채택하고 있습니다. 또한, 정부의 지원 정책과 AI 연구에 대한 투자가 혁신과 시장 확대를 촉진하고 있습니다. 의료 인프라가 발전하고 있는 신흥 시장에는 비즈니스 기회가 풍부하며, AI는 진단 역량을 강화하는 데 있어 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다.

억제와 과제

의료 진단 분야의 AI 시장은 몇 가지 중요한 억제요인과 도전에 직면해 있습니다. 주요 관심사는 규제 상황이며, 규제 상황은 여전히 복잡하고 종종 기술 발전에 뒤쳐져 불확실성을 만들어 보급을 지연시키고 있습니다. 환자 데이터는 기밀성이 높고 엄격한 보호 조치가 필요하기 때문에 데이터 공유 및 통합을 복잡하게 만듭니다. 기존 의료 워크플로우에 AI 시스템을 통합하는 것은 번거롭고, 인프라 및 프로세스의 대대적인 변경이 필요하며, 이는 의료 서비스 제공자의 발목을 잡을 수 있습니다. 또한, 의료 종사자들이 AI 기술에 대한 충분한 교육을 받지 못해 효과적인 도입과 활용을 저해하고, 기술 격차가 두드러지게 나타나고 있습니다. 마지막으로, AI 솔루션의 개발 및 도입에 따른 높은 비용, 특히 소규모 의료기관의 경우, AI 솔루션의 시장 침투를 제한할 수 있습니다. 이러한 문제들은 전체적으로 의료 진단 분야에서 AI 기술의 급속한 확산과 통합을 방해하고 있습니다.

목차

제1장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 개요

제2장 주요 요약

제3장 시장에 관한 주요 인사이트

제4장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 전망

제5장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 전략

제6장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 규모

제7장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 유형별

제8장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 제품별

제9장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 서비스별

제10장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 기술별

제11장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 구성요소별

제12장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 용도별

제13장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 디바이스별

제14장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 전개별

제15장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 최종사용자별

제16장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 기능별

제17장 의료 진단용 인공지능(AI) 시장 : 지역별

제18장 경쟁 구도

제19장 기업 개요

ksm
영문 목차

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Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market is anticipated to expand from $1.4 billion in 2024 to $12.7 billion by 2034, growing at a CAGR of approximately 24.7%. The market encompasses AI-driven solutions that enhance diagnostic accuracy and efficiency in healthcare. These technologies leverage machine learning algorithms to analyze medical data, including imaging and pathology, facilitating early disease detection and personalized treatment plans. The market is propelled by increasing healthcare digitization, demand for improved diagnostic tools, and advancements in AI capabilities, presenting significant opportunities for innovation and investment.

Market Overview:

The AI in Medical Diagnostics Market is segmented into imaging, data management, and decision support systems. Imaging leads the market, driven by the increasing integration of AI in radiology and pathology, where AI algorithms enhance image analysis accuracy and efficiency. This dominance is attributed to the technological advancements in deep learning and computer vision, which have significantly improved diagnostic precision and reduced human error. Moreover, the rising prevalence of chronic diseases necessitates advanced diagnostic solutions, further propelling demand. Emerging sub-segments include AI-driven genomics and personalized medicine, poised to revolutionize diagnostics by enabling tailored treatment plans based on genetic profiles. These sub-segments hold the potential to transform patient care by offering more precise and individualized diagnostic solutions, ultimately improving outcomes. Additionally, the integration of AI with wearable devices is gaining momentum, providing real-time health monitoring and early disease detection, which could significantly impact preventive healthcare strategies.

Market Segmentation
TypeMachine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Rule-Based Systems
ProductSoftware Solutions, Hardware Systems, Integrated Platforms, AI-Powered Imaging Tools
ServicesImplementation Services, Consulting Services, Support and Maintenance, Training and Education
TechnologyNeural Networks, Computer Vision, Speech Recognition, Genetic Algorithms
ComponentAI Algorithms, Data Management, Cloud Services, Edge Computing
ApplicationRadiology, Pathology, Cardiology, Oncology, Neurology, Genomics, Emergency Care
DevicePortable Devices, Stationary Devices, Wearable Devices
DeploymentCloud-Based, On-Premise, Hybrid
End UserHospitals, Diagnostic Laboratories, Academic and Research Institutions, Ambulatory Care Centers
FunctionalityAutomated Diagnosis, Predictive Analytics, Clinical Workflow Management, Decision Support Systems

AI-driven diagnostic tools are gaining significant traction, with imaging modalities and predictive analytics leading the adoption. This shift is propelled by the healthcare sector's increasing reliance on AI for enhanced accuracy and efficiency in diagnostics. North America remains at the forefront, attributed to its advanced healthcare infrastructure and early technological adoption. Meanwhile, the Asia-Pacific region is witnessing robust growth, fueled by burgeoning investments in healthcare digitization and AI research. Key industry players are actively engaging in strategic collaborations and innovations to maintain competitive advantage. Regulatory landscapes in regions like the United States and the European Union are pivotal, as they establish frameworks that ensure safety and efficacy, thereby influencing market dynamics. The future holds substantial promise, with advancements in deep learning and natural language processing expected to revolutionize diagnostic capabilities. However, the market faces challenges such as data privacy concerns and the need for robust validation studies. Nonetheless, the continuous evolution of AI technologies presents lucrative opportunities for growth and transformation in medical diagnostics.

Geographical Overview:

The Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics market is experiencing transformative growth across various regions, each with unique characteristics. North America leads the charge, driven by robust healthcare infrastructure and substantial investments in AI technologies. The presence of leading AI companies and research institutions further bolsters the region's dominance. Europe is not far behind, with significant investments in AI research and a strong regulatory framework supporting innovation. The region's focus on precision medicine and patient-centric care enhances its market prospects. In the Asia Pacific, the market is witnessing rapid expansion, propelled by technological advancements and increasing healthcare demands. Governments in the region are actively supporting AI integration, fostering a conducive environment for growth. The development of smart hospitals and digital health initiatives further accelerates market dynamics. Latin America is emerging as a promising market, with growing investments in healthcare infrastructure and a rising awareness of AI's potential in diagnostics. The Middle East & Africa are also recognizing the importance of AI in transforming healthcare diagnostics. Governments and private sectors are collaborating to enhance healthcare services through AI, driving market growth. The region's focus on modernizing healthcare systems and improving patient outcomes is a significant factor in its increasing market appeal. Overall, the AI in Medical Diagnostics market is poised for substantial growth, with each region contributing uniquely to its evolution.

Recent Developments:

In recent months, the Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market has witnessed several pivotal developments. GE Healthcare has announced a strategic partnership with a leading AI firm to enhance its diagnostic imaging capabilities, aiming to integrate advanced AI algorithms into its ultrasound systems. This collaboration underscores the growing trend of AI integration in medical diagnostics to improve accuracy and efficiency. Meanwhile, Siemens Healthineers has launched a new AI-powered diagnostic tool that promises to revolutionize early disease detection, particularly in oncology. This innovation is expected to significantly reduce diagnostic times and improve patient outcomes. In a significant merger and acquisition move, a prominent AI startup specializing in diagnostic algorithms was acquired by a major healthcare conglomerate, highlighting the consolidation trend in the market. Regulatory updates have also been notable, with the FDA fast-tracking approvals for AI-driven diagnostic tools, reflecting the urgency and importance of these technologies. Lastly, a joint venture between a leading pharmaceutical company and an AI firm aims to develop predictive analytics tools, further expanding the role of AI in personalized medicine and diagnostics. These developments collectively illustrate the dynamic and rapidly evolving landscape of AI in medical diagnostics.

Key Trends and Drivers:

The AI in Medical Diagnostics market is experiencing rapid growth propelled by technological advancements and increased healthcare digitization. A key trend is the integration of AI with imaging technologies, enhancing precision in disease detection and diagnosis. This convergence is revolutionizing radiology and pathology, leading to faster and more accurate diagnostics. Another significant trend is the adoption of AI-powered diagnostic tools in telemedicine. These tools are improving access to healthcare services, especially in remote and underserved regions. The rise of personalized medicine is also driving market growth, as AI enables tailored treatment plans based on individual patient data. Drivers of this market include the growing prevalence of chronic diseases and the need for early diagnosis to improve patient outcomes. The demand for cost-effective diagnostic solutions is increasing, pushing healthcare providers to adopt AI technologies. Furthermore, supportive government policies and investments in AI research are fostering innovation and market expansion. Opportunities abound in emerging markets where healthcare infrastructure is evolving, and AI can play a pivotal role in enhancing diagnostic capabilities.

Restraints and Challenges:

The AI in Medical Diagnostics Market is confronted with several significant restraints and challenges. A primary concern is the regulatory landscape, which remains complex and often lags behind technological advancements, creating uncertainty and slowing adoption. Data privacy issues also pose a significant challenge, as patient data is sensitive and requires stringent protection measures, complicating data sharing and integration. The integration of AI systems into existing medical workflows can be cumbersome, requiring significant changes in infrastructure and processes, which can deter healthcare providers. Additionally, there is a notable skills gap, as the workforce lacks sufficient training in AI technologies, inhibiting their effective implementation and utilization. Lastly, the high costs associated with developing and deploying AI solutions can be prohibitive, especially for smaller healthcare institutions, limiting market penetration. These challenges collectively impede the rapid expansion and integration of AI technologies in medical diagnostics.

Key Companies:

Zebra Medical Vision, Aidoc, Viz.ai, Qure.ai, Enlitic, Path AI, Max Q AI, Butterfly Network, Proscia, Lunit, Tempus, Arterys, VUNO, Riverain Technologies, Deep Mind Health, i CAD, Aidence, Cure Metrix, Screen Point Medical, Koios Medical

Sources:

World Health Organization, U.S. Food and Drug Administration, European Medicines Agency, National Institutes of Health, Centers for Disease Control and Prevention, World Medical Association, International Society for Computational Biology, Radiological Society of North America, American College of Radiology, European Society of Radiology, International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Artificial Intelligence in Medicine Conference, IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, International Conference on Machine Learning, Association for the Advancement of Artificial Intelligence, Johns Hopkins University - Department of Biomedical Engineering, Stanford University - Center for Artificial Intelligence in Medicine & Imaging, Massachusetts Institute of Technology - Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, University of Oxford - Institute of Biomedical Engineering, Harvard University - Center for Biomedical Informatics

Research Scope:

Our research scope provides comprehensive market data, insights, and analysis across a variety of critical areas. We cover Local Market Analysis, assessing consumer demographics, purchasing behaviors, and market size within specific regions to identify growth opportunities. Our Local Competition Review offers a detailed evaluation of competitors, including their strengths, weaknesses, and market positioning. We also conduct Local Regulatory Reviews to ensure businesses comply with relevant laws and regulations. Industry Analysis provides an in-depth look at market dynamics, key players, and trends. Additionally, we offer Cross-Segmental Analysis to identify synergies between different market segments, as well as Production-Consumption and Demand-Supply Analysis to optimize supply chain efficiency. Our Import-Export Analysis helps businesses navigate global trade environments by evaluating trade flows and policies. These insights empower clients to make informed strategic decisions, mitigate risks, and capitalize on market opportunities.

TABLE OF CONTENTS

1: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Overview

2: Executive Summary

3: Premium Insights on the Market

4: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Outlook

5: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Strategy

6: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market Size

7: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by Type

8: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by Product

9: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by Services

10: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by Technology

11: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by Component

12: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by Application

13: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by Device

14: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by Deployment

15: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by End User

16: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by Functionality

17: Artificial Intelligence (AI) in Medical Diagnostics Market, by Region

18: Competitive Landscape

19: Company Profiles

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