세계 질병 예측 분석 시장은 2023년 25억 달러로 평가되었고, 2024년부터 2032년까지 연평균 21.7%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
이 성장의 원동력은 의료 프로세스 간소화, 예방 의료, AI 및 머신러닝 기술 발전에 초점을 맞추었습니다.
의료 분야에서 정밀의료와 데이터 기반 의사결정에 대한 수요가 증가함에 따라 예측 분석 솔루션의 채택이 가속화되고 있습니다. 이러한 기술을 통해 의료 서비스 제공업체는 데이터를 활용하여 미래의 건강 상태를 예측함으로써 환자의 결과를 예측하고, 치료 계획을 개선하고, 의료 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 4월, 클레멘스 대학의 연구진은 환자의 유전자 프로파일과 함께 약물의 메커니즘을 조사하여 정밀의료를 위한 AI 기술을 모색하고 있습니다.
눈여겨봐야 할 트렌드는 클라우드 기반 솔루션의 부상입니다. 클라우드 도입은 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 제공하여 의료 기관이 대량의 데이터를 관리하고 원격지에서 분석 도구에 액세스하여 데이터 통합 및 실시간 분석을 강화할 수 있도록 지원합니다.
2023년 20억 달러의 매출을 기록한 소프트웨어 부문에는 의료 데이터 분석 및 예측적 통찰력을 위한 도구와 플랫폼이 포함됩니다. 이 분야는 기존 의료 시스템과 통합되는 고급 분석에 대한 수요로 인해 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 2024년 7월 Cardio Diagnostics Holdings Inc.는 심혈관 질환을 위한 AI 기반 기능을 갖춘 CDIO.AI 웹 솔루션인 Cardio Diagnostics.AI를 발표했습니다. AI 웹 솔루션을 발표했습니다.
시장 규모는 배포 모드에 따라 온프레미스와 클라우드로 분류되며, 2023년에는 온프레미스 부문이 15억 달러 규모로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 조직의 IT 환경 내에 예측 분석 소프트웨어를 설치하는 온프레미스 배포는 제어 및 사용자 정의가 가능하지만, 하드웨어 및 유지보수에 많은 투자를 필요로 합니다. 데이터 프라이버시 요구사항이 엄격한 조직은 기밀 의료 정보를 관리하고 규제 준수를 보장하기 위해 온프레미스 솔루션을 선호합니다. 예를 들어, 2018년 3월 엔비디아 헬스케어는 의료 기술, 신약 개발 및 디지털 헬스용 생성형 AI 마이크로 서비스를 발표했습니다.
북미 질병 예측 분석 시장은 2023년 9억 1,910만 달러의 매출을 기록할 것으로 예상되며, 2024년부터 2032년까지 20.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 질병 예측 분석에 대한 수요는 가치 기반 의료 및 비용 절감으로 전환하는 추세에 힘입어 성장하고 있습니다. 예측 분석은 고위험군 환자를 식별하고, 치료 계획을 최적화하며, 불필요한 병원 방문을 줄이는 데 도움이 됩니다. 기술의 급속한 발전과 정교한 데이터 분석 플랫폼에 대한 접근성은 AI와 머신러닝을 활용하여 정확한 예측과 실행 가능한 통찰력을 제공함으로써 채택을 더욱 가속화할 것입니다.
The Global Predictive Disease Analytics Market, valued at USD 2.5 billion in 2023, is projected to grow at a CAGR of 21.7% from 2024 to 2032. This growth is driven by a focus on streamlining healthcare processes, preventive healthcare, and advancements in AI and machine learning technologies.
The demand for precision medicine and data-driven decision-making in healthcare accelerates the adoption of predictive analytics solutions. These technologies enable healthcare providers to foresee patient outcomes, refine treatment plans, and reduce healthcare costs by leveraging data to predict future health events. For example, in April 2024, researchers at Clemson University are exploring AI technologies for precision medicine, examining drug mechanisms alongside patients' genetic profiles.
A notable trend is the rise in cloud-based solutions. Cloud deployment offers scalability, flexibility, and cost-effectiveness, allowing healthcare organizations to manage large data volumes and access analytics tools remotely, enhancing data integration and real-time analysis.
The overall predictive disease analytics industry is segmented based on component, deployment mode, end-use, and region.
The software segment, which generated USD 2 billion in 2023, includes tools and platforms for health data analysis and predictive insights. This segment is expected to maintain a significant market share due to the demand for advanced analytics that integrate with existing healthcare systems. Features like data visualization, risk assessment, and outcome prediction make the software essential for healthcare organizations. In July 2024, Cardio Diagnostics Holdings Inc. launched its CDIO.AI web-solution with AI-driven functionalities for cardiovascular diseases.
The market, categorized by deployment mode into on-premises and cloud, saw the on-premises segment leading with USD 1.5 billion in 2023. On-premises deployment, which installs predictive analytics software within an organization's IT environment, offers control and customization but requires significant investment in hardware and maintenance. Organizations with stringent data privacy requirements prefer on-premises solutions to maintain control over sensitive health information and ensure regulatory compliance. For instance, in March 2018, NVIDIA Healthcare introduced generative AI microservices for medtech, drug discovery, and digital health.
North America predictive disease analytics market, with a revenue of USD 919.1 million in 2023, is set to grow at a CAGR of 20.9% from 2024 to 2032. The region's demand for predictive disease analytics is driven by a shift towards value-based healthcare and cost containment. Predictive analytics helps identify high-risk patients, optimize treatment plans, and reduce unnecessary hospital visits. Rapid technological advancements and access to sophisticated data analytics platforms further accelerate adoption, leveraging AI and machine learning for accurate predictions and actionable insights.