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세계의 역학 분야 인공지능 시장
Artificial Intelligence in Epidemiology
상품코드 : 1644167
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 172 Pages
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한글목차

역학 분야 인공지능 세계 시장, 2030년까지 26억 달러에 달할 전망

2024년 6억 8,560만 달러로 추정되는 역학 분야의 세계 인공지능 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 25.2%로 성장하여 2030년에는 26억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 클라우드 기반 배포 부문은 CAGR 24.7%를 기록하며 분석 기간 동안 21억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 웹 기반 배포 부문은 분석 기간 동안 CAGR 27.1%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

미국 시장 1억 8,020만 달러, 중국은 CAGR 23.9%로 성장 전망

미국의 역학 분야 인공지능 시장 규모는 2024년 1억 8,020만 달러에 달할 것으로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2030년까지 4억 1,300만 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 분석 기간 동안 23.9%의 CAGR을 기록할 것으로 예측됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 분석 기간 동안 각각 22.9%와 21.8%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 독일이 약 17.4%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

세계 역학 분야 인공지능 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 요약

AI는 어떻게 역학과 공중보건을 변화시킬 것인가?

인공지능(AI)은 질병 발생을 예측, 탐지, 관리할 수 있는 능력을 강화함으로써 역학 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 기존의 역학 방법은 효과적이지만, AI는 고급 기계 학습 알고리즘, 자연어 처리(NLP) 및 예측 분석을 사용하여 방대한 데이터세트를 실시간으로 분석함으로써 빠르게 발전하는 건강 위기에 대응하기 위해 대량의 데이터를 신속하게 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많다, 이 문제를 해결합니다.

AI 시스템은 전자건강기록(EHR), 소셜 미디어, 환경 데이터 등 다양한 데이터 소스를 모니터링하여 질병 발생의 초기 징후를 파악합니다. 이러한 도구는 새로운 건강 위협을 나타내는 패턴이나 이상 징후를 감지하여 보다 신속한 개입을 가능하게 하며, COVID-19 팬데믹 상황에서 AI는 바이러스 전파를 추적하고, 감염 추세를 모델링하고, 백신 개발을 지원하는 데 중요한 역할을 수행했습니다.

AI는 질병 발생을 감지하는 것뿐만 아니라, 다양한 개입이 공중보건 결과에 미치는 영향을 시뮬레이션함으로써 질병 모델링에 변화를 가져오고 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 정책 입안자들이 전염병을 관리하고, 자원을 배분하며, 질병의 사회적 영향을 최소화하기 위한 효과적인 전략을 설계하는 데 도움이 됩니다. AI는 데이터 기반 의사결정을 가능하게함으로써 역학의 관행을 근본적으로 재구성하고 있습니다.

역학에서 AI의 도입을 촉진하는 요인은 무엇인가?

역학 분야에서 AI 도입의 중요한 원동력은 질병 발생의 빈도와 복잡성이 증가하고 있다는 점입니다. 세계화, 도시화, 기후변화는 전염병의 확산을 촉진하고 있으며, AI 기반 플랫폼은 실시간 모니터링 기능을 제공하여 공중보건 기관이 전염병 발생을 막기 위해 신속하게 대응할 수 있는 고급 도구가 절실히 필요합니다.

빅데이터의 가용성이 높아진 것도 중요한 요인입니다. 의료 기관은 현재 EHR, 웨어러블 기기, 유전체 연구, 소셜 미디어를 통해 방대한 양의 데이터에 접근할 수 있으며, AI 시스템은 이 데이터를 분석하여 공중 보건 전략에 도움이 되는 트렌드와 상관관계를 파악할 수 있습니다. 이 능력은 신흥 질병의 동향을 이해하고 취약한 집단을 식별하는 데 특히 유용합니다.

또한, 딥러닝 및 데이터 시각화와 같은 AI 기술의 발전으로 역학 인사이트의 접근성과 유용성이 향상되고 있으며, AI 도구는 지역 보건부에서 WHO와 같은 국제기구에 이르기까지 모든 수준의 의사결정권자에게 권한을 부여하는 사용자 친화적인 보고서와 시각화를 생성하고 있습니다. 시각화를 생성합니다. 이러한 요인들은 현대의 역학 문제를 해결하는 데 있어 AI의 중요성이 점점 더 커지고 있음을 강조합니다.

AI가 질병 예측과 자원 배분을 개선할 수 있을까?

AI는 역학의 두 가지 중요한 측면인 질병 예측과 자원 배분에서 게임 체인저로 입증되고 있으며, AI 모델을 통한 예측 분석은 과거 데이터와 실시간 데이터를 분석하여 질병 발생을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 보건 당국은 질병의 확산을 예측하고, 예방접종 캠페인, 대중 홍보 등 예방 조치를 취할 수 있습니다.

자원 배분에서 AI는 예측된 질병 부담에 따라 의약품, 인력 및 자금 배분을 최적화합니다. 예를 들어, 팬데믹 상황에서 AI 도구는 의료 자원이 가장 필요한 핫스팟을 파악하여 효율적이고 공평한 대응을 보장합니다. 이를 통해 낭비를 최소화하고 가장 필요한 곳에 자원이 집중되도록 할 수 있습니다.

AI는 또한 다양한 공중보건 조치의 효과에 대한 인사이트를 제공함으로써 개입 전략의 정확성을 높일 수 있습니다. AI는 다양한 시나리오를 시뮬레이션함으로써 정책 입안자들이 여행 제한 및 검역 조치와 같은 개입의 잠재적 결과를 평가할 수 있도록 돕습니다. 이러한 발전은 공중보건 문제를 관리하기 위한 보다 적극적이고 목표 지향적인 접근 방식을 가능하게 하고 있습니다.

역학의 AI 시장 성장 촉진요인은 무엇일까?

역학 분야 인공지능 시장의 성장은 공중보건을 관리하기 위한 기술 의존도가 높아짐에 따라 몇 가지 주요 요인에 의해 주도되고 있습니다. 전염병의 유병률 증가와 강력한 모니터링 시스템에 대한 세계 수요는 주요 성장 동력이며, AI 기반 플랫폼은 실시간 모니터링과 분석을 통해 발병 대응과 질병 관리를 개선할 수 있는 시의적절한 인사이트를 제공합니다.

자연어 처리와 딥러닝을 포함한 AI의 기술적 발전은 역학 도구의 역량을 더욱 확장하고 있습니다. 이러한 기술 혁신은 복잡한 데이터세트를 분석하고 실행 가능한 인사이트를 생성할 수 있게 하여 의료 기관에서의 채택을 촉진하고 있습니다.

웨어러블 기기 및 건강 앱 사용 증가와 같은 소비자 행동 트렌드는 AI 기반 역학을 지원하는 귀중한 실시간 건강 데이터를 생성하고 있습니다. 또한, AI 기반 건강 이니셔티브에 대한 정부 및 국제적인 자금 지원은 공중 보건 기관이 역량을 강화하기 위해 첨단 도구에 투자하면서 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 이러한 요인은 AI 기술의 지속적인 발전과 함께 역학 분야의 AI 시장의 급속한 확장을 촉진하고 현대 공중 보건 전략의 핵심으로 자리 매김하고 있습니다.

부문

확산(클라우드 기반 확산, 웹 기반 확산), 용도(감염 예측 및 예측 용도, 질병 및 증후군 감시 용도), 최종 용도(제약 및 생명공학 기업 최종 용도, 연구기관 최종 용도, 정부 및 국가기관 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 사례(주목받는 42개 기업)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSM
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence in Epidemiology Market to Reach US$2.6 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence in Epidemiology estimated at US$685.6 Million in the year 2024, is expected to reach US$2.6 Billion by 2030, growing at a CAGR of 25.2% over the analysis period 2024-2030. Cloud-based Deployment, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 24.7% CAGR and reach US$2.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Web-based Deployment segment is estimated at 27.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$180.2 Million While China is Forecast to Grow at 23.9% CAGR

The Artificial Intelligence in Epidemiology market in the U.S. is estimated at US$180.2 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$401.3 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 23.9% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 22.9% and 21.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 17.4% CAGR.

Global Artificial Intelligence in Epidemiology Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is AI Transforming Epidemiology and Public Health?

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the field of epidemiology by enhancing the ability to predict, detect, and manage disease outbreaks. Traditional epidemiological methods, while effective, often struggle to process large volumes of data quickly enough to respond to rapidly evolving health crises. AI addresses this challenge by using advanced machine learning algorithms, natural language processing (NLP), and predictive analytics to analyze vast datasets in real time.

AI systems monitor diverse data sources, such as electronic health records (EHRs), social media, and environmental data, to identify early signs of disease outbreaks. These tools detect patterns and anomalies that may indicate emerging health threats, enabling faster interventions. During the COVID-19 pandemic, AI played a critical role in tracking virus transmission, modeling infection trends, and supporting vaccine development efforts.

Beyond outbreak detection, AI is transforming disease modeling by simulating the impact of various interventions on public health outcomes. These simulations help policymakers design effective strategies for managing epidemics, allocating resources, and minimizing the societal impact of diseases. By enabling data-driven decision-making, AI is fundamentally reshaping the practice of epidemiology.

What Drives the Adoption of AI in Epidemiology?

The increasing frequency and complexity of disease outbreaks are significant drivers of AI adoption in epidemiology. Globalization, urbanization, and climate change are contributing to the spread of infectious diseases, creating an urgent need for advanced tools to monitor and respond to health threats. AI-powered platforms provide real-time surveillance capabilities, ensuring that public health agencies can act swiftly to contain outbreaks.

The growing availability of big data is another critical factor. Health organizations now have access to vast amounts of data from EHRs, wearable devices, genomic studies, and social media. AI systems analyze this data to uncover trends and correlations that inform public health strategies. This capability is particularly valuable in understanding the dynamics of emerging diseases and identifying vulnerable populations.

Additionally, advancements in AI technologies, such as deep learning and data visualization, are enhancing the accessibility and usability of epidemiological insights. AI tools generate user-friendly reports and visualizations that empower decision-makers at all levels, from local health departments to international organizations like the WHO. These factors highlight the growing importance of AI in addressing the challenges of modern epidemiology.

Can AI Improve Disease Prediction and Resource Allocation?

AI is proving to be a game-changer in disease prediction and resource allocation, two critical aspects of epidemiology. Predictive analytics powered by AI models forecast disease outbreaks by analyzing historical and real-time data. These forecasts enable health authorities to anticipate the spread of diseases and implement preventive measures, such as vaccination campaigns and public awareness initiatives.

In resource allocation, AI optimizes the distribution of medical supplies, personnel, and funding based on predicted disease burdens. For example, during pandemics, AI tools identify hotspots where healthcare resources are needed most, ensuring an efficient and equitable response. This capability minimizes waste and ensures that resources are directed to areas of greatest need.

AI also enhances the precision of intervention strategies by providing insights into the effectiveness of various public health measures. By simulating different scenarios, AI helps policymakers evaluate the potential outcomes of interventions, such as travel restrictions or quarantine measures. These advancements are enabling a more proactive and targeted approach to managing public health challenges.

What’s Driving the Growth of the AI in Epidemiology Market?

The growth in the Artificial Intelligence in Epidemiology market is driven by several key factors, reflecting the increasing reliance on technology to manage public health. The rising prevalence of infectious diseases and the global need for robust surveillance systems are major growth drivers. AI-powered platforms enable real-time monitoring and analysis, providing timely insights that improve outbreak response and disease control.

Technological advancements in AI, including natural language processing and deep learning, are further expanding the capabilities of epidemiological tools. These innovations enable the analysis of complex datasets and the generation of actionable insights, driving adoption among health organizations.

Consumer behavior trends, such as increased use of wearable devices and health apps, are generating valuable real-time health data that supports AI-driven epidemiology. Additionally, government and international funding for AI-based health initiatives are boosting market growth, as public health agencies invest in advanced tools to enhance their capabilities. These factors, coupled with the continuous evolution of AI technologies, are propelling the rapid expansion of the AI in Epidemiology market, positioning it as a cornerstone of modern public health strategy.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Deployment (Cloud-based Deployment, Web-based Deployment); Application (Infection Prediction & Forecasting Application, Disease & Syndromic Surveillance Application); End-Use (Pharma & Biotech Companies End-Use, Research Labs End-Use, Government & State Agencies 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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