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세계의 의료용 영상 진단 분야 인공지능 시장
Artificial Intelligence in Medical Imaging
상품코드 : 1643507
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 199 Pages
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한글목차

의료 영상 진단 분야 인공지능 세계 시장, 2030년까지 81억 달러에 달할 전망

2024년에 15억 달러로 추정되는 의료 영상 진단 분야의 세계 인공지능 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 32.9%의 CAGR(연평균 성장률)로 성장하여 2030년에는 81억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 딥러닝 기술은 CAGR 30.1%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 42억 달러에 도달할 것으로 예측됩니다. 자연어 처리(NLP) 기술 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 36.8%로 추정됩니다.

미국 시장 3억 8,640만 달러로 추정, 중국은 CAGR 31.4%로 성장 전망

미국의 의료 영상 진단 분야 인공지능 시장은 2024년 3억 8,640만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 12억 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 CAGR은 31.4%에 달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 29.7% 및 28.8%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 약 23.2%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 의료 영상 진단 분야 인공지능 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

AI는 의료 영상 진단에 어떤 혁명을 가져올 것인가?

인공지능(AI)은 진단 정확도를 높이고, 워크플로우를 간소화하며, 질병을 조기에 발견할 수 있게함으로써 의료 영상 진단에 변화를 가져오고 있습니다. 기존의 영상 진단 방법은 수작업에 의존하는 경우가 많아 시간이 오래 걸리고, 편차가 발생하기 쉬운데, AI 기반 시스템은 영상 데이터를 뛰어난 속도와 정확도로 분석하여 이러한 문제를 해결하고, 사람의 눈으로는 놓칠 수 있는 이상 징후를 찾아냅니다.

방대한 의료 영상 데이터세트로 훈련된 머신러닝 알고리즘은 암, 심혈관질환, 신경 질환 등의 질병을 조기에 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 영상의학과 AI 도구는 CT 스캔, MRI, 엑스레이를 분석하여 종양, 골절, 기타 이상 징후를 찾아내어 진단 오류를 줄이고 환자 예후를 개선할 수 있습니다. 이러한 도구는 치료의 질을 향상시킬 뿐만 아니라 영상의학과 의사의 업무 부담을 줄여줍니다.

AI는 또한 환자별 영상 데이터를 분석하여 질병의 진행과 치료 반응을 예측함으로써 맞춤형 의료의 진보를 가능하게 합니다. 이 기능은 환자 개개인에게 최적의 치료를 보장하고 맞춤형 치료 전략을 지원합니다. 이처럼 의료 영상 진단 시스템에 AI를 통합하는 것은 진단의 정확성과 효율성의 기준을 재정의하고 있습니다.

의료 영상 진단에서 AI 도입을 촉진하는 요인은 무엇일까?

만성질환의 증가와 조기 진단에 대한 수요 증가는 의료 영상 진단에 AI를 도입하는 주요 원동력이 되고 있습니다. 암, 심혈관질환, 신경 퇴행성 질환 등의 치료를 위해서는 효과적인 치료를 위한 적시 발견이 필요하며, AI 기반 영상 진단 도구는 의료 전문가에게 이러한 질환을 조기에 진단하고, 환자 예후를 개선하며, 의료 비용을 절감하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

첨단 진단 도구와 전자 의료 기록에 의해 생성되는 이미지 데이터의 급증도 중요한 요인으로, AI 시스템은 이 데이터를 분석하여 패턴과 상관관계를 밝혀내고 진단 정확도를 향상시킬 수 있는 실용적인 인사이트를 제공합니다. 이러한 기능은 영상의학과 전문의가 압도적인 업무량에 시달리는 대규모 의료 시설에서 특히 유용하게 활용될 수 있습니다.

또한, 클라우드 컴퓨팅과 엣지 AI의 발전으로 의료 영상 솔루션이 더욱 친숙해지고 있습니다. 이러한 기술을 통해 의료 서비스 제공자는 대규모 인프라 투자 없이도 AI 기반 진단을 활용할 수 있으며, 지방 및 의료 취약 지역을 포함한 다양한 의료 환경에서 AI 도구의 도입을 촉진할 수 있습니다.

AI가 의료 영상 진단의 효율성과 접근성을 향상시킬 수 있을까?

AI는 일상적인 작업을 자동화하고 원격 진단을 가능하게함으로써 의료 영상 진단의 효율성과 접근성을 혁신하고 있으며, AI 기반 시스템은 이미지 분할, 주석 및 보고서 작성을 자동화하여 워크플로우를 간소화하고, 방사선사가 반복적인 작업에 소요되는 시간을 줄여줍니다. 반복적인 작업에 소요되는 시간을 줄여줍니다. 이러한 효율성을 통해 방사선사는 복잡한 케이스에 집중할 수 있어 영상 진단 부서 전체의 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

AI는 또한 원격 영상 진단 및 원격 진단을 지원함으로써 접근성을 향상시킬 수 있습니다. 전문의에 대한 접근성이 제한된 지역에서는 AI 도구가 의료 이미지를 분석하고 진단 보고서를 작성하여 의료 서비스 제공의 격차를 해소할 수 있습니다. 이러한 기능은 적시에 정확한 진단이 생명을 구할 수 있는 자원이 부족한 환경에서 특히 유용합니다.

또한, AI는 긴급한 대응이 필요한 영상 검사에 우선순위를 부여하여 응급환자를 신속하게 분류할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, AI 시스템은 뇌졸중이나 폐색전증과 같은 심각한 상태를 실시간으로 파악하여 환자가 신속하게 치료를 받을 수 있도록 도와줍니다. 이러한 발전은 의료 영상 서비스 제공을 보다 효율적이고 더 많은 사람들이 쉽게 이용할 수 있도록 변화시키고 있습니다.

의료 영상 진단 AI 시장의 성장 원동력은?

의료 영상 진단 분야 인공지능 시장의 성장은 헬스케어의 혁신 가능성을 반영하는 몇 가지 중요한 요인에 의해 주도되고 있습니다. 정밀 진단 및 맞춤형 의료에 대한 수요 증가는 중요한 촉진요인이며, AI 기반 영상 진단 도구는 진단 정확도를 높이고 맞춤형 치료 계획을 가능하게 하여 현대 의료의 진화하는 요구에 부응할 수 있습니다.

딥러닝과 컴퓨터 비전을 포함한 AI의 기술적 발전은 의료용 영상 처리 시스템의 능력을 확장하고 있습니다. 이러한 기술 혁신은 질병의 발견과 특성화를 개선하고, AI를 방사선과 의사와 임상의에게 필수적인 도구로 만들고 있습니다. 또한, CT, MRI, 초음파 등 영상 진단 양식과 AI의 통합이 진행되면서 이 분야의 혁신을 촉진하고 있습니다.

AI 기반 의료기기에 대한 규제적 지원과 가치 기반 의료에 대한 관심이 높아지면서 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 정부 및 의료 기관은 환자 결과를 개선하고 비용을 절감하기 위해 AI 도입을 장려하고 있습니다. 이러한 요인들은 만성질환의 유병률 증가와 AI 알고리즘의 지속적인 개발과 함께 의료 영상 진단 분야의 AI 시장의 급격한 성장을 촉진하고 있으며, 진단 및 의료 서비스 제공의 미래 발전을 위한 초석으로 자리매김하고 있습니다.

부문

기술(딥러닝 기술, 자연어 처리(NLP) 기술, 기타 기술), 양식(CT 스캔 양식, MRI 양식, 엑스레이 양식, 초음파 양식, 핵의학 양식), 용도(신경학 용도, 호흡기/호흡기 용도, 정형외과 용도, 순환기 용도, 유방 스크리닝 용도, 기타 용도), 최종 용도(병원 최종 용도, 영상 진단센터 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 사례(주목 합계 25개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence in Medical Imaging Market to Reach US$8.1 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence in Medical Imaging estimated at US$1.5 Billion in the year 2024, is expected to reach US$8.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 32.9% over the analysis period 2024-2030. Deep Learning Technology, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 30.1% CAGR and reach US$4.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Natural Language Processing (NLP) Technology segment is estimated at 36.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$386.4 Million While China is Forecast to Grow at 31.4% CAGR

The Artificial Intelligence in Medical Imaging market in the U.S. is estimated at US$386.4 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 31.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 29.7% and 28.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 23.2% CAGR.

Global Artificial Intelligence in Medical Imaging Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Revolutionizing Medical Imaging Diagnostics?

Artificial Intelligence (AI) is transforming medical imaging by enhancing diagnostic accuracy, streamlining workflows, and enabling early disease detection. Traditional imaging methods often rely on manual interpretation, which can be time-consuming and prone to variability. AI-powered systems address these challenges by analyzing imaging data with exceptional speed and precision, identifying abnormalities that might be missed by human eyes.

Machine learning algorithms trained on vast datasets of medical images can detect diseases such as cancer, cardiovascular conditions, and neurological disorders at an early stage. For instance, AI tools in radiology can analyze CT scans, MRIs, and X-rays to identify tumors, fractures, and other anomalies, reducing diagnostic errors and improving patient outcomes. These tools not only enhance the quality of care but also alleviate the workload of radiologists.

AI is also enabling advancements in personalized medicine by analyzing patient-specific imaging data to predict disease progression and response to treatments. This capability supports tailored therapeutic strategies, ensuring optimal care for individual patients. The integration of AI into medical imaging systems is thus redefining the standards of precision and efficiency in diagnostics.

What Drives the Adoption of AI in Medical Imaging?

The increasing prevalence of chronic diseases and the growing demand for early and accurate diagnostics are major drivers of AI adoption in medical imaging. Conditions such as cancer, cardiovascular diseases, and neurodegenerative disorders require timely detection for effective treatment. AI-powered imaging tools provide healthcare professionals with the insights needed to diagnose these diseases at earlier stages, improving patient outcomes and reducing healthcare costs.

The surge in imaging data generated by advanced diagnostic tools and electronic health records is another critical factor. AI systems analyze this data to uncover patterns and correlations, offering actionable insights that improve diagnostic accuracy. These capabilities are particularly valuable in large healthcare facilities, where radiologists often face overwhelming workloads.

Moreover, advancements in cloud computing and edge AI are making medical imaging solutions more accessible. These technologies enable healthcare providers to leverage AI-driven diagnostics without significant infrastructure investments, facilitating the adoption of AI tools across diverse healthcare settings, including rural and underserved areas.

Can AI Improve Efficiency and Accessibility in Medical Imaging?

AI is revolutionizing efficiency and accessibility in medical imaging by automating routine tasks and enabling remote diagnostics. AI-powered systems streamline workflows by automating image segmentation, annotation, and report generation, reducing the time radiologists spend on repetitive tasks. This efficiency allows radiologists to focus on complex cases and improves overall productivity in diagnostic imaging departments.

AI also enhances accessibility by supporting teleradiology and remote diagnostics. In areas with limited access to specialists, AI tools analyze medical images and generate diagnostic reports, bridging the gap in healthcare delivery. These capabilities are particularly beneficial in low-resource settings, where timely and accurate diagnostics can save lives.

Additionally, AI is enabling faster triage of emergency cases by prioritizing imaging studies that require immediate attention. For instance, AI systems can identify critical conditions such as strokes or pulmonary embolisms in real time, ensuring that patients receive prompt treatment. These advancements are transforming the delivery of medical imaging services, making them more efficient and accessible to a broader population.

What’s Driving the Growth of the AI in Medical Imaging Market?

The growth in the Artificial Intelligence in Medical Imaging market is driven by several key factors, reflecting its transformative potential in healthcare. The rising demand for precision diagnostics and personalized medicine is a significant growth driver. AI-powered imaging tools enhance diagnostic accuracy and enable tailored treatment plans, addressing the evolving needs of modern healthcare.

Technological advancements in AI, including deep learning and computer vision, are expanding the capabilities of medical imaging systems. These innovations improve the detection and characterization of diseases, making AI an indispensable tool for radiologists and clinicians. Furthermore, the increasing integration of AI with imaging modalities such as CT, MRI, and ultrasound is driving innovation in the field.

Regulatory support for AI-based medical devices and the growing focus on value-based care are also fueling market growth. Governments and healthcare organizations are encouraging the adoption of AI to improve patient outcomes and reduce costs. These factors, combined with the rising prevalence of chronic diseases and the continuous development of AI algorithms, are propelling the rapid growth of the AI in Medical Imaging market, positioning it as a cornerstone of future advancements in diagnostics and healthcare delivery.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence in Medical Imaging market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Technology (Deep Learning Technology, Natural Language Processing (NLP) Technology, Other Technologies); Modality (CT Scan Modality, MRI Modality, X-ray Modality, Ultrasound Modality, Nuclear Imaging Modality); Application (Neurology Application, Respiratory & Pulmonary Application, Orthopedics Application, Cardiology Application, Breast Screening Application, Other Applications); End-Use (Hospitals End-Use, Diagnostic Imaging Centers End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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