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세계의 당뇨병 관리용 인공지능(AI) 시장
Artificial Intelligence (AI) in Diabetes Management
상품코드 : 1757979
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 281 Pages
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한글목차

세계의 당뇨병 관리용 인공지능(AI) 시장은 2030년까지 214억 달러에 도달

2024년에 132억 달러로 추정되는 세계의 당뇨병 관리용 인공지능(AI) 시장은 2024-2030년에 CAGR 8.3%로 성장하며, 2030년에는 214억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 진단 기기는 CAGR 9.3%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 140억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 글루코오스 모니터링 디바이스 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 7.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 36억 달러, 중국은 CAGR 13.1%로 성장 예측

미국의 당뇨병 관리용 인공지능(AI) 시장은 2024년에 36억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 47억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 13.1%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 4.2%와 8.0%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 5.6%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 당뇨병 관리용 인공지능(AI) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI가 당뇨병 관리의 개인 맞춤형 치료에 혁명을 가져올 것인가?

인공지능(AI)은 전례 없는 수준의 개인화, 정밀화, 사전 예방적 치료를 가능하게 함으로써 당뇨병 관리의 상황을 재정의하고 있습니다. 전통적으로 당뇨병 치료는 정기적인 혈당 측정, 표준 투약 스케줄, 환자의 자가 모니터링에 크게 의존하는 반응적이고 일반화된 접근 방식을 특징으로 해왔습니다. 그러나 AI 기반 시스템의 등장으로 당뇨병 치료는 역동적이고 실시간적인 개인화 모델로 전환되고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 현재 지속적 혈당 측정기(CGM), 인슐린 펌프, 피트니스 트래커, 전자건강기록에서 나오는 방대한 데이터 스트림을 분석하여 패턴을 식별하고 혈당 변동을 미리 예측할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 환자는 증상이 나타나기 전에도 식단이나 활동량 조절과 같은 예방적 조치를 취할 수 있으며, AI 기반 플랫폼은 실시간 인슐린 투여를 추천하거나 예측 분석을 기반으로 인슐린을 자동 투여하는 '인공 췌장' 기술이라고도 불리는 폐쇄 루프 시스템도 제공합니다. 인슐린을 자동 투여하는 폐쇄형 루프 시스템도 지원합니다. 또한 이러한 시스템은 모바일 앱을 통해 맞춤형 코칭과 생활습관 지도를 제공하여 순응도와 장기적인 예후를 개선합니다. 또한 자연 언어 처리를 통해 비정형 임상 기록에서 인사이트를 도출하고, AI 챗봇은 24시간 365일 지원과 알림을 제공합니다. 이러한 혁신의 총체적 결과, 환자의 인지적 부담을 줄이고, 합병증을 최소화하며, 당뇨병 관리를 보다 신속하고 지속가능한 방식으로 개선하고 있으며, AI가 다양한 환자 집단과 진화하는 의료 데이터로부터 지속적으로 학습하면서 지능형 환자 중심 당뇨병 치료의 새로운 표준을 확립하고 있습니다.

디지털 헬스 생태계와 원격 모니터링, AI의 역할은 어떻게 확대되고 있는가?

확장되는 디지털 헬스 생태계는 특히 원격 모니터링 및 원격의료 솔루션을 통해 AI가 종합적인 당뇨병 관리에서 중심적인 역할을 할 수 있는 비옥한 토양을 제공하고 있으며, COVID-19 팬데믹은 디지털 헬스 툴의 채택을 가속화했고, 당뇨병 관리는 가장 큰 변화를 겪은 분야 중 하나입니다. 가장 큰 변화를 경험한 분야 중 하나입니다. 가상 진료에 대한 의존도가 높아짐에 따라 AI 지원 플랫폼은 임상 환경 밖에서 환자의 상태를 모니터링하는 데 필수적인 요소가 되었습니다. AI 알고리즘과 결합된 원격 혈당 모니터링 장비는 고혈당이나 저혈당과 같은 위험한 추세를 실시간으로 의료진과 환자에게 경고하기 위해 사용되기 시작했습니다. 이러한 시스템은 임상의가 개입의 우선순위를 정하고 긴급한 병원 방문을 줄이는 데 도움을 주며, AI는 또한 동적 위험 계층화를 지원하여 의사가 개별 위험 프로파일에 따라 자원을 할당하고 치료 계획을 맞춤화할 수 있도록 돕습니다. 웨어러블 기기 및 스마트폰과의 통합을 통해 신체 활동, 수면, 식습관 등의 컨텍스트 데이터를 수집할 수 있습니다. 이러한 종합적인 추적은 1형 당뇨병과 2형 당뇨병을 동시에 앓고 있는 환자 관리에 특히 유용합니다. 또한 AI는 익명화된 데이터를 통합하여 지역적 동향, 약물 효과, 치료 제공의 격차를 파악함으로써 대규모 집단건강관리를 가능하게 합니다. 내분비 전문의에 대한 접근성이 제한적인 농촌 지역이나 의료 서비스가 부족한 지역에서는 AI 기반 가상 진료 플랫폼이 이러한 격차를 해소하고 적시에 일관성 있는 진료를 제공할 수 있습니다. 디지털 헬스 생태계가 더욱 정교해짐에 따라 AI는 통합된 치료 연속체에서 기기, 의료진, 환자를 연결하는 핵심 인텔리전스 계층이 될 준비가 되어 있습니다.

AI가 조기 발견과 예측적 개입의 패러다임을 바꿀 것인가?

AI는 당뇨병과 관련된 합병증을 조기에 발견하고 예측하는 데 있으며, 치료의 초점을 치료에서 예방으로 근본적으로 전환하는 획기적인 존재임이 입증되고 있습니다. 당뇨병 관리에서 AI의 가장 강력한 용도 중 하나는 예측 능력입니다. 전자건강기록, 유전자 프로파일, 영상 진단 결과, 생체 측정 데이터 등 방대한 데이터세트를 활용하여 머신러닝 모델은 증상이 나타나기 훨씬 전에 당뇨병 발병의 조기 경고 신호를 식별할 수 있습니다. 위험 점수를 생성하고, 목표에 맞는 생활습관 개선을 권장하여 질병의 진행을 예방할 수 있습니다. 진단을 받은 환자에서는 사람의 눈에는 보이지 않는 미묘한 패턴을 감지하여 당뇨병성 망막증, 신장병, 신경장애, 심혈관 질환 등의 합병증을 예측하는 데 AI가 사용되고 있습니다. 예를 들어 AI를 활용한 망막 영상 시스템은 전문의의 개입 없이도 당뇨병성 안질환을 선별하기 위해 1차의료 클리닉에 도입되고 있습니다. 마찬가지로 AI 모델은 임상의가 입원 및 인슐린 저항성 가능성을 판단하여 적시에 개입할 수 있도록 돕고 있으며, AI는 적절한 환자 코호트를 식별하고, 치료 순응도를 예측하고, 더 높은 정확도로 결과를 모니터링함으로써 임상시험 설계에 혁명을 일으키고 있습니다. 임상시험 설계에 혁명을 일으키고 있습니다. 그 결과, 제약회사와 의료시스템은 연구 강화, 비용 절감, 치료 경로 개인화를 위해 AI 툴에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 임상 결과를 개선할 뿐만 아니라 장기적으로 의료비 지출을 줄일 수 있습니다. 요컨대, AI는 당뇨병 관리를 업스트림으로 끌어올려 조기 발견, 예측적 대응, 그리고 궁극적으로 질병 예방에 이바지하고 있습니다.

당뇨병 관리 분야에서 AI가 전 세계에서 빠르게 확산되고 있는 원동력은?

당뇨병 관리 분야의 인공지능(AI) 시장 성장은 기술 발전, 헬스케어 혁신, 환자 기대치의 변화 등 여러 요인에 의해 주도되고 있으며, 전 세계에서 5억 명 이상이 앓고 있는 것으로 추정되는 당뇨병 유병률이 증가함에 따라 기존 임상 모델을 뛰어넘는 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션이 필요합니다. 비용 효율적인 솔루션이 절실히 요구되고 있습니다. 실시간 데이터베이스 의사결정 지원을 대규모로 제공할 수 있는 AI의 능력은 이러한 과제에 대응하는 데 이상적입니다. 센서, 웨어러블, 모바일 플랫폼의 기술 발전은 상호 연결된 생태계를 구축하여 AI 분석의 원재료가 되는 데이터를 지속적으로 눈에 띄지 않게 수집할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 소비자 측면에서는 개인화된 인사이트를 제공하고, 자기 관리의 부담을 줄이고, 삶의 질을 향상시키는 디지털 건강 툴에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 의료 서비스 프로바이더 입장에서는 AI 솔루션이 일상적인 업무 자동화, 실용적인 경고 생성, 진단 정확도 향상 등을 통해 임상의의 소진을 줄이는 데 도움이 됩니다. 클라우드 플랫폼, 전자의무기록, 원격의료 시스템에 AI를 통합하면 상호운용성과 확장성을 더욱 강화할 수 있습니다. 규제기관과 지불 기관은 만성질환 관리에 있으며, AI의 가치를 인식하기 시작했으며, 이는 보험 보상 범위 확대와 정책적 지원으로 이어지고 있습니다. 또한 의료 기술 기업, 제약사, AI 스타트업 간의 전략적 투자와 제휴가 제품 개발과 시장 개발을 가속화하고 있습니다. 신흥 국가에서는 모바일 우선의 AI 용도이 원격지에 거주하는 환자들에게 양질의 당뇨병 치료 접근성을 확대하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 요인들이 결합되어 AI가 당뇨병 관리를 위한 새로운 지능형 패러다임의 중심에 서면서 견고하고 빠르게 성장하는 세계 시장이 형성되고 있습니다.

부문

디바이스(진단 디바이스, 글루코오스 모니터링 디바이스, 인슐린 전달 디바이스), 테크닉(케이스 기반 추론 테크닉, 지능형 데이터 분석 테크닉)

조사 대상 기업의 예(총 47건)

AI 통합

우리는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence (AI) in Diabetes Management Market to Reach US$21.4 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI) in Diabetes Management estimated at US$13.2 Billion in the year 2024, is expected to reach US$21.4 Billion by 2030, growing at a CAGR of 8.3% over the analysis period 2024-2030. Diagnostic Devices, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 9.3% CAGR and reach US$14.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Glucose Monitoring Devices segment is estimated at 7.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$3.6 Billion While China is Forecast to Grow at 13.1% CAGR

The Artificial Intelligence (AI) in Diabetes Management market in the U.S. is estimated at US$3.6 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$4.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 13.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 4.2% and 8.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 5.6% CAGR.

Global Artificial Intelligence (AI) in Diabetes Management Market - Key Trends & Drivers Summarized

Is AI Revolutionizing Personalized Care in Diabetes Management?

Artificial Intelligence (AI) is redefining the landscape of diabetes management by enabling unprecedented levels of personalization, precision, and proactive care. Traditionally, diabetes treatment has been characterized by reactive and generalized approaches, relying heavily on periodic glucose measurements, standard medication schedules, and patient self-monitoring. However, with the advent of AI-powered systems, diabetes care is transitioning into a dynamic, real-time, and individualized model. Machine learning algorithms can now analyze massive streams of data from continuous glucose monitors (CGMs), insulin pumps, fitness trackers, and electronic health records to identify patterns and predict fluctuations in blood glucose levels before they happen. These insights empower patients to take preventive actions, such as adjusting their diet or activity level, even before symptoms arise. AI-enabled platforms also support real-time insulin dosing recommendations and closed-loop systems, often referred to as “artificial pancreas” technologies, which automatically administer insulin based on predictive analytics. Moreover, these systems provide tailored coaching and lifestyle guidance through mobile apps, enhancing adherence and long-term outcomes. Natural language processing is further being used to extract insights from unstructured clinical notes, while AI chatbots offer 24/7 support and reminders. Collectively, these innovations are reducing the cognitive burden on patients, minimizing complications, and making diabetes management more responsive and sustainable. As AI continues to learn from diverse patient populations and evolving medical data, it is setting a new standard for intelligent, patient-centric diabetes care.

How Are Digital Health Ecosystems and Remote Monitoring Expanding AI’s Role?

The expanding digital health ecosystem is providing fertile ground for AI to play a central role in comprehensive diabetes management, especially through remote monitoring and telemedicine solutions. The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of digital health tools, and diabetes care was among the areas that experienced the most significant transformation. With increased reliance on virtual consultations, AI-enabled platforms became critical for monitoring patient conditions outside of clinical settings. Remote glucose monitoring devices paired with AI algorithms are now used to alert healthcare providers and patients to dangerous trends, such as hyperglycemia or hypoglycemia, in real time. These systems help clinicians prioritize interventions and reduce emergency hospital visits. AI also supports dynamic risk stratification, enabling physicians to allocate resources and customize care plans based on individual risk profiles. Integration with wearable devices and smartphones allows for the collection of contextual data-like physical activity, sleep, and food intake-which AI models analyze to give holistic insights into patient health. Such comprehensive tracking is particularly beneficial in managing Type 1 and Type 2 diabetes in patients with coexisting conditions. Moreover, AI is enabling large-scale population health management by aggregating anonymized data to identify regional trends, medication effectiveness, and gaps in care delivery. In rural or underserved areas, where access to endocrinologists may be limited, AI-driven virtual care platforms are bridging the gap, providing timely and consistent care. As digital health ecosystems become more sophisticated, AI is poised to become the central intelligence layer connecting devices, providers, and patients in an integrated care continuum.

Is AI Changing the Paradigm of Early Detection and Predictive Intervention?

AI is proving to be a game-changer in the early detection and prediction of diabetes-related complications, fundamentally shifting the focus of care from treatment to prevention. One of the most powerful applications of AI in diabetes management lies in its predictive capabilities. Using vast datasets from electronic health records, genetic profiles, imaging results, and biometric data, machine learning models can identify early warning signs of diabetes onset, long before symptoms become apparent. For individuals at risk of developing Type 2 diabetes, AI tools can generate risk scores and recommend targeted lifestyle changes, thus preventing disease progression. In diagnosed patients, AI is being used to anticipate complications such as diabetic retinopathy, nephropathy, neuropathy, and cardiovascular disease by detecting subtle patterns that are invisible to the human eye. AI-enhanced retinal imaging systems, for example, are being deployed in primary care clinics to screen for diabetic eye disease without the need for specialist intervention. Similarly, AI models are helping clinicians determine the likelihood of hospitalization or insulin resistance, enabling timely intervention. AI is also revolutionizing clinical trial design by identifying suitable patient cohorts, predicting treatment adherence, and monitoring outcomes with greater precision. As a result, pharmaceutical companies and healthcare systems are increasingly investing in AI tools to enhance research, reduce costs, and personalize care pathways. This proactive approach not only improves clinical outcomes but also reduces long-term healthcare expenditures. In essence, AI is pushing diabetes management upstream-toward earlier identification, predictive action, and ultimately, disease prevention.

What Is Driving the Rapid Global Adoption of AI in Diabetes Management?

The growth in the artificial intelligence (AI) in diabetes management market is driven by several factors rooted in technology advancement, healthcare transformation, and evolving patient expectations. The increasing global prevalence of diabetes-estimated to affect over half a billion people-has created an urgent need for scalable, cost-effective solutions that go beyond traditional clinical models. AI’s ability to deliver real-time, data-driven decision support at scale makes it ideally suited to address this challenge. Technological advancements in sensors, wearables, and mobile platforms have created an interconnected ecosystem where data can be collected continuously and unobtrusively, providing the raw material for AI analysis. On the consumer side, there is rising demand for digital health tools that offer personalized insights, reduce the burden of self-care, and improve quality of life. From a provider standpoint, AI solutions help mitigate clinician burnout by automating routine tasks, generating actionable alerts, and enhancing diagnostic accuracy. The integration of AI into cloud platforms, electronic medical records, and telemedicine systems further supports interoperability and scalability. Regulatory agencies and payers are beginning to recognize the value of AI in chronic disease management, leading to increased reimbursement coverage and policy support. Additionally, strategic investments and partnerships among medtech companies, pharmaceutical firms, and AI startups are accelerating product development and market expansion. In emerging economies, mobile-first AI applications are helping extend care to remote populations, democratizing access to quality diabetes care. Together, these factors are creating a robust and rapidly growing global market where AI stands at the center of a new, intelligent paradigm for managing diabetes.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence (AI) in Diabetes Management market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Device (Diagnostic Devices, Glucose Monitoring Devices, Insulin Delivery Devices); Technique (Case-based Reasoning Technique, Intelligent Data Analysis Technique)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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