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세계의 인공지능(AI) 지원 방사선 의학 시장
Artificial Intelligence (AI)-assisted Radiology
상품코드 : 1757981
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 188 Pages
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한글목차

세계의 인공지능(AI) 지원 방사선 의학 시장은 2030년까지 130억 달러에 달할 전망

2024년에 23억 달러로 추정되는 세계의 인공지능(AI) 지원 방사선 의학 시장은 2024-2030년에 CAGR 33.8%로 성장하며, 2030년에는 130억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 X선 기술은 CAGR 32.4%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 40억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 자기공명영상 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 37.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 5억 9,240만 달러로 추정, 중국은 CAGR 32.2%로 성장 예측

미국의 인공지능(AI) 지원 방사선 의학 시장은 2024년에 5억 9,240만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 19억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 32.2%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 30.7%와 29.4%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 23.7%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 인공지능(AI) 지원 방사선 의학 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI는 진단 의료에서 영상의학과 의사의 역할을 변화시킬 것인가?

인공지능(AI)은 영상의학 분야에 큰 변화를 가져왔으며, 순수 진단학에서 속도, 정확성, 예측적 인사이트를 통합한 데이터베이스 생태계로 전환하고 있습니다. 전문가의 이미지 해석에 의존하는 기존 방사선 진단과 달리, AI 지원 방사선 진단은 머신러닝 알고리즘, 특히 딥러닝 네트워크를 활용하여 매우 높은 정확도로 의료 이미지를 분석합니다. 이러한 알고리즘은 엑스레이, CT 스캔, MRI, 초음파 검사의 방대한 데이터세트로 훈련되어 종양, 골절, 출혈, 감염 등의 이상 징후를 조기에 발견할 수 있습니다. AI는 영상의학과 의사를 대체하는 것이 아니라 잠재적인 문제에 플래그를 표시하고 긴급한 사례의 우선순위를 정함으로써 영상의학과 의사의 능력을 강화하는 제2의 눈 역할을 합니다. 일부 AI 시스템은 현재 이미지와 이전 스캔 이미지를 비교하여 질병의 진행이나 재발을 알릴 수 있는 미묘한 변화를 감지할 수도 있습니다. 또한 AI 툴은 현재 자연 언어 처리와 통합되어 이미지 해석을 구조화된 방사선 진단 보고서로 변환하여 명확성과 일관성을 높이는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 시스템의 고도화에 따라 영상의학과 전문의는 복잡한 의사결정과 환자들과의 소통에 집중하고, AI가 영상 검토의 대부분을 처리하는 동안 감독 및 자문 역할을 맡게 되었습니다. 이러한 변화는 방사선 진료의 범위를 재정의하고, 보다 효율적이고 능동적인 맞춤형 의료의 목표에 부합하는 방향으로 변화하고 있습니다.

임상 효율성과 진단 정확도가 영상의학과에서 AI 도입을 어떻게 촉진하고 있는가?

진단 정확도와 임상 워크플로우의 효율성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 AI의 능력으로 인해 영상의학 분야에서의 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 과부하가 걸린 의료 시스템에서 영상의학과 전문의는 매일 수천 장의 이미지를 검토하는 데 어려움을 겪는 경우가 많아 진단 오류와 소진의 위험이 높아지는데, AI 시스템은 긴급성에 따라 검사를 자동으로 분류하고, 이상 징후를 표시하고, 놓칠 수 있는 우발적 소견을 식별함으로써 이러한 부담을 줄일 수 있습니다. 우발적 소견을 식별하여 이러한 부담을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 AI 알고리즘은 폐결절, 뇌출혈, 골절 등을 몇 초 만에 감지할 수 있으며, 중요한 소견이 판독 순서를 기다리는 동안 지연되는 것을 방지할 수 있으며, AI는 이상 징후를 표시할 뿐만 아니라 영상 바이오마커를 정량화하고, 병변의 크기를 측정하고, 치료 반응을 정확하게 추적하여 임상적 판단을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 임상적 판단에 귀중한 컨텍스트를 추가할 수 있습니다. 워크플로우 최적화도 중요한 장점으로, AI 툴은 보고서를 미리 입력하고, 관련 환자 병력을 수집하고, 이미지 검색을 간소화하여 방사선사가 해석과 임상 검사에 더 집중할 수 있도록 도와줍니다. 다학제 진료 환경에서 AI는 영상 분석을 표준화하고 데이터 공유를 개선하여 방사선사, 종양 전문의, 외과의사, 1차 진료 의사 간의 더 나은 소통을 촉진합니다. 또한 보상 모델이 가치 기반 진료로 전환됨에 따라 병원 및 클리닉은 결과를 입증해야 하는데, AI는 불필요한 영상 진단을 줄이고, 진단 시간을 단축하며, 영상의학과 전문의 간의 일관성을 향상시킴으로써 이를 지원할 수 있습니다. 이러한 업무 및 진단상의 이점은 표준 치료를 개선할 뿐만 아니라, 현대 영상의학에서 AI가 전략적 툴로 활용될 수 있는 근거를 강화하고 있습니다.

AI가 의료서비스가 부족한 지역의 영상의학과 서비스 접근성을 확대할 수 있는가?

AI 지원 방사선학의 큰 변화의 가능성은 숙련된 방사선 전문의와 영상 진단 인프라에 대한 접근성이 제한적인 지역에서 진단 격차를 해소할 수 있는 능력에 있습니다. 전 세계 많은 지역, 특히 농촌 지역과 자원이 부족한 환경에서는 방사선 치료 전문가가 심각하게 부족하여 진단이 지연되고 환자 예후가 나빠지고 있으며, AI 툴은 비전문가가 예비 영상 평가를 할 수 있게 하고, 지역 클리닉과 중앙 집중식 AI 플랫폼을 연결하는 원격 영상 진단 네트워크를 지원함으로써 이 공백을 메울 수 있습니다. 네트워크를 지원함으로써 이 공백을 메울 수 있습니다. 이러한 시스템은 스캔을 미리 선별하고 원격지의 방사선과 의사가 검토할 수 있도록 소견을 강조 표시하여 중요한 사례가 적시에 치료를 받을 수 있도록 보장합니다. 휴대용 영상 진단 장비와 AI 분석을 결합하여 현장 및 현장 진료소에서 기본적인 진단 서비스를 제공할 수 있습니다. 인터넷 연결이 불안정한 환경에서는 엣지 AI 디바이스가 실행 가능한 솔루션으로 부상하고 있으며, 상시 클라우드에 접속하지 않고도 오프라인으로 이미지 처리를 수행할 수 있습니다. 또한 AI 모델은 일반화 가능성을 높이고 편견을 줄이기 위해 다양한 세계 데이터세트로 훈련되어 다양한 인구 집단과 영상 양식에 걸쳐 성능이 견고하게 유지되도록 보장합니다. 국제 의료 기관과 정부는 의료의 디지털화 및 분산화를 위한 광범위한 노력의 일환으로 AI 영상의학 구상에 투자하기 시작했습니다. AI는 핵심 진단 작업을 자동화하고 원격 협업을 가능하게 함으로써, 특히 인간의 전문 지식이 부족한 환경에서 영상의학 서비스의 범위와 공평성을 확대하는 촉매제가 되고 있습니다.

AI 지원 방사선 의학의 세계 성장을 가속하는 주요 요인은 무엇인가?

인공지능(AI) 지원 방사선 의학 시장의 성장은 현대 의료의 진화하는 요구를 반영하는 기술적, 임상적, 제도적 원동력의 결합에 의해 추진되고 있습니다. 주요 촉진요인 중 하나는 AI 모델, 특히 컨볼루션 신경망(CNN) 및 변환기의 급속한 발전으로 이미지 인식 및 분류 작업의 정확도가 극적으로 향상되고 있습니다. 주석이 달린 대규모 의료 영상 데이터세트의 가용성이 증가함에 따라 이러한 모델을 훈련하고 검증하는 데 필수적입니다. 동시에 컴퓨팅 인프라, 특히 클라우드 및 엣지 컴퓨팅의 개선으로 대규모 IT 개편 없이도 임상 현장에 AI 툴을 쉽게 도입할 수 있게 되었습니다. 또 다른 큰 요인은 진단 및 치료 모니터링을 위해 지속적인 영상 진단이 필요한 암, 심혈관 질환, 신경질환과 같은 만성질환의 부담이 증가하고 있으며, AI는 방사선과의 역량을 강화하여 인력을 늘리지 않고도 이러한 수요 증가를 관리할 수 있습니다. FDA 및 CE와 같은 기관에서 이미 여러 AI 기반 영상의학과 툴이 승인되어 임상 도입으로 가는 길이 명확해지면서 규제 모멘텀도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 병원과 영상의학센터가 AI를 도입하는 동기는 진단적 유용성뿐만 아니라 경쟁력 확보, 환자 만족도 향상, 디지털 전환 노력에 부합하기 위해서도 AI를 도입하고 있습니다. 벤처캐피털, 헬스케어 기업, 학계의 투자는 이 분야의 혁신을 더욱 가속화하고 있습니다. 이러한 힘들이 합쳐져 AI 지원 방사선 진단의 견고하고 빠르게 성장하는 세계 시장을 형성하고 있으며, 영상 진단의 미래를 재구성할 것으로 예측됩니다.

부문

기술(X선 기술, 자기공명영상 기술, 컴퓨터 단층촬영 기술, 양전자 방사 단층촬영 기술, 기타 기술), 용도(신경학 용도, 맘모그래피 용도, 심장혈관 용도, 호흡기·호흡기 정형외과 용도, 기타 용도), 최종 용도(병원 최종 용도, 영상 진단 센터 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업의 예(주목 48사)

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)-assisted Radiology Market to Reach US$13.0 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI)-assisted Radiology estimated at US$2.3 Billion in the year 2024, is expected to reach US$13.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 33.8% over the analysis period 2024-2030. X-Ray Technique, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 32.4% CAGR and reach US$4.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Magnetic Resonance Imaging Technique segment is estimated at 37.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$592.4 Million While China is Forecast to Grow at 32.2% CAGR

The Artificial Intelligence (AI)-assisted Radiology market in the U.S. is estimated at US$592.4 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.9 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 32.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 30.7% and 29.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 23.7% CAGR.

Global Artificial Intelligence (AI)-Assisted Radiology Market - Key Trends & Drivers Summarized

Is AI Transforming the Role of Radiologists in Diagnostic Medicine?

Artificial Intelligence (AI) is bringing a profound shift to the field of radiology, transitioning it from a purely diagnostic discipline to a data-driven ecosystem that integrates speed, precision, and predictive insights. Unlike traditional radiology, which relies on the interpretation of images by human specialists, AI-assisted radiology leverages machine learning algorithms-especially deep learning networks-to analyze medical images with exceptional accuracy. These algorithms are trained on vast datasets of X-rays, CT scans, MRIs, and ultrasounds, enabling them to detect anomalies such as tumors, fractures, hemorrhages, and infections at an early stage. This capability allows for faster turnaround times and reduces the risk of oversight, which is particularly crucial in high-volume clinical settings. Rather than replacing radiologists, AI augments their capabilities by acting as a second set of eyes, flagging potential issues and prioritizing urgent cases. Some AI systems can even compare current images with prior scans to detect subtle changes that may signal disease progression or recurrence. Additionally, AI tools are now being integrated with natural language processing to help convert image interpretations into structured radiology reports, enhancing clarity and consistency. As these systems become more sophisticated, radiologists are increasingly taking on a supervisory and consultative role, focusing on complex decision-making and patient communication while AI handles the bulk of image review. This shift is redefining the scope of radiological practice, making it more efficient, proactive, and aligned with personalized medicine goals.

How Are Clinical Efficiency and Diagnostic Accuracy Driving AI Adoption in Radiology?

The adoption of AI in radiology is accelerating due to its ability to dramatically enhance diagnostic accuracy and clinical workflow efficiency. In overburdened healthcare systems, radiologists often face the challenge of reviewing thousands of images daily, increasing the risk of diagnostic errors and burnout. AI systems help alleviate this burden by automatically triaging studies based on urgency, flagging abnormalities, and even identifying incidental findings that may otherwise be missed. For instance, AI algorithms can detect lung nodules, brain bleeds, or bone fractures in seconds, helping ensure that critical findings are not delayed in the reading queue. Beyond flagging abnormalities, AI can quantify imaging biomarkers, measure lesion dimensions, and track treatment responses with high precision, adding valuable context to clinical decisions. Workflow optimization is another key benefit-AI tools can pre-populate reports, retrieve relevant patient history, and streamline image retrieval, allowing radiologists to focus more on interpretation and clinical consultation. In multidisciplinary care settings, AI facilitates better communication between radiologists, oncologists, surgeons, and primary care physicians by standardizing image analysis and improving data sharing. Furthermore, as reimbursement models shift toward value-based care, hospitals and clinics are under pressure to demonstrate outcomes. AI supports this by reducing unnecessary imaging, shortening diagnosis timelines, and improving consistency across radiologists. These operational and diagnostic benefits are not only elevating the standard of care but also strengthening the case for AI as a strategic tool in modern radiology departments.

Can AI Widen Access to Radiology Services in Underserved Regions?

A major transformative potential of AI-assisted radiology lies in its ability to bridge the diagnostic gap in regions with limited access to skilled radiologists and imaging infrastructure. In many parts of the world, particularly rural and low-resource settings, there is a severe shortage of radiology professionals, leading to delayed diagnoses and compromised patient outcomes. AI tools can help fill this void by enabling non-specialists to perform preliminary image evaluations and by supporting teleradiology networks that connect local clinics with centralized AI platforms. These systems can pre-screen scans and highlight findings for review by remote radiologists, ensuring that critical cases receive timely attention. Portable imaging devices paired with AI analysis are also making it feasible to deliver basic diagnostic services in the field or at the point of care. In settings where internet connectivity is unreliable, edge AI devices are emerging as a viable solution, allowing offline image processing without the need for constant cloud access. Moreover, AI models are being trained on diverse global datasets to improve their generalizability and reduce bias, ensuring that their performance remains robust across different populations and imaging modalities. International health organizations and governments are beginning to invest in AI radiology initiatives as part of broader efforts to digitize and decentralize healthcare. By automating core diagnostic tasks and enabling remote collaboration, AI is becoming a catalyst for expanding the reach and equity of radiology services, particularly in environments where human expertise is scarce.

What Are the Key Forces Fueling Global Growth in AI-Assisted Radiology?

The growth in the artificial intelligence (AI)-assisted radiology market is driven by a confluence of technological, clinical, and institutional dynamics that reflect the evolving demands of modern healthcare. One of the primary drivers is the rapid advancement of AI models, particularly convolutional neural networks (CNNs) and transformers, which have dramatically improved the accuracy of image recognition and classification tasks. The growing availability of large, annotated medical imaging datasets has been essential in training and validating these models. At the same time, improvements in computational infrastructure-especially in cloud and edge computing-have made it easier to deploy AI tools in clinical settings without the need for extensive IT overhauls. Another major factor is the increasing burden of chronic diseases such as cancer, cardiovascular disorders, and neurological conditions, which require continuous imaging for diagnosis and treatment monitoring. AI enhances the capacity of radiology departments to manage this rising demand without proportionally increasing manpower. Regulatory momentum is also contributing to market growth; with several AI-based radiology tools already approved by agencies such as the FDA and CE, the pathway to clinical adoption is becoming clearer. Hospitals and imaging centers are motivated to adopt AI not only for its diagnostic utility but also to gain a competitive edge, improve patient satisfaction, and align with digital transformation initiatives. Investment from venture capital, health tech companies, and academic institutions is further accelerating innovation in the space. Together, these forces are creating a robust and rapidly expanding global market for AI-assisted radiology that promises to reshape the future of diagnostic imaging.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Technique (X-Ray Technique, Magnetic Resonance Imaging Technique, Computed Tomography Technique, Positron Emission Tomography Technique, Other Techniques); Application (Neurology Application, Mammography Application, Cardiovascular Application, Respiratory & Pulmonary Orthopedics 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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