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세계의 헬스케어 분야 인공지능(AI) 시장
Artificial Intelligence (AI) in Healthcare
상품코드 : 1768183
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 183 Pages
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한글목차

세계의 헬스케어 분야 인공지능(AI) 세계 시장, 2030년까지 3,465억 달러에 도달 전망

2024년에 551억 달러로 추정된 헬스케어 분야 인공지능(AI) 세계 시장은 2024-2030년 CAGR 35.8%로 성장하여 2030년에는 3,465억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 소프트웨어는 CAGR37.1%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 1,772억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 하드웨어 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR 35.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 167억 달러, 중국은 CAGR34.1%로 성장 예측

미국의 헬스케어 분야 인공지능(AI) 시장은 2024년에 167억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 498억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 34.1%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 32.0%와 30.1%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 24.6%를 나타낼 전망입니다.

세계의 헬스케어 분야 인공지능(AI) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI가 진단의 정확도와 환자 결과를 어떻게 개선하고 있는가?

인공지능(AI)은 의료 진단에 변화를 가져오고 있으며, 환자 결과에 큰 영향을 미치는 보다 신속하고 정확한 평가를 가능하게 하고 있습니다. 기존에는 진단이 임상의의 전문 지식과 경험에 크게 의존해 왔지만, 이제는 AI가 의료 데이터와 이미지를 빠르게 분석하여 이 과정을 확장하고 인간의 실수 가능성을 줄이는 정확도를 높이고 있습니다. 예를 들어, 방사선과의 머신러닝 알고리즘은 이미지 데이터를 실시간으로 스캔하여 암, 폐렴, 심혈관 질환과 같은 질병의 초기 징후를 감지할 수 있으며, 증상이 나타나기 전에 문제를 파악할 수 있습니다. 와 같은 기업들은 딥러닝을 통해 CT 스캔, MRI, 엑스레이를 놀랍도록 정확하게 해석하여 영상의학과 전문의가 정보에 입각한 판단을 신속하게 내릴 수 있도록 돕고 있습니다. 또한, AI 모델은 전자 의료 기록(EHR), 검사 결과, 유전자 정보를 분석하여 환자의 위험을 예측하고 질병의 진행을 추적하여 의사에게 실용적인 통찰력을 제공합니다. AI 기반 진단은 더 빠른 진단과 개인화된 치료 계획을 가능하게 함으로써 환자 결과를 개선하고, 입원 기간을 단축하며, 보다 적극적인 의료 접근 방식을 위한 길을 열어주고 있습니다.

AI가 개인 맞춤형 치료와 신약개발을 변화시킬 수 있을까?

AI의 치료 개인화 및 신약개발을 촉진하는 AI의 가능성은 Global Industry Analysts가 환자 치료에 접근하는 방식을 재정의하고 있습니다. 급성장하고 있는 정밀의학은 AI를 활용하여 개인의 유전적 체질, 생활습관, 특정 건강상태에 맞게 치료 계획을 맞춤화하는 분야입니다. 유전자 정보, 생활습관 요인, 과거 건강 기록을 포함한 복잡한 데이터 세트를 분석하여 AI 알고리즘은 고도로 개인화된 치료법을 제안하고, 치료 효과를 최적화하고 부작용을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, IBM의 왓슨 포 종양(Watson for Oncology)는 AI를 통해 개별 환자 데이터와 방대한 의학 문헌 라이브러리를 기반으로 암 치료 옵션을 제안하여 종양 전문의가 충분한 정보를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 신약개발에서는 AI가 잠재적 약물 후보물질의 식별을 가속화하고, 서로 다른 분자가 어떻게 상호작용하는지 예측하고, 부작용까지 파악하여 기존 약물개발에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 딥러닝 모델을 사용하여 분자 구조를 분석하여 과거에는 수년이 걸리던 연구 과정을 가속화합니다. AI는 개인 맞춤형 의료를 강화하고 신약 개발을 가속화함으로써 치료법 개발 및 제공 방식에 혁명을 일으키고 있으며, 궁극적으로 보다 효과적이고 시기적절한 의료 솔루션을 통해 환자들에게 혜택을 제공합니다.

AI가 헬스케어 분야의 업무 효율성과 자원 관리를 어떻게 지원하고 있는가?

AI는 의료 분야에서 업무 효율성과 자원 관리의 획기적인 발전을 촉진하고 인력 부족, 자원 배분, 환자 대기 시간과 같은 오랜 문제를 해결하고 있습니다. 병원과 의료 서비스 제공업체들은 AI를 활용한 예측 분석을 스케줄링, 직원 배치, 환자 흐름 관리에 활용하고 있으며, 이러한 프로세스를 최적화하여 과밀화를 해소하고 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 돕고 있습니다. 예를 들어, 알고리즘은 응급실과 진료소의 피크 시간을 예측하여 더 나은 준비와 인력 배치를 조정함으로써 환자의 대기 시간을 최소화할 수 있습니다. 또한 EHR 관리에서 AI는 데이터 입력, 청구 처리, 청구서 작성과 같은 반복적인 관리 업무를 자동화하여 의료진의 관리 부담을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 가상 비서 및 챗봇은 환자 문의 응대, 예약 예약, 환자 복약 알림 등 업무 부담을 더욱 줄이고 의료진에게 부담을 주지 않으면서도 서비스 품질을 향상시키는 등 AI는 업무 효율화를 통해 헬스케어 의료 서비스 제공업체가 환자를 직접 돌보는 데 더 집중할 수 있도록 하여 효율성을 높이고, 가장 필요한 곳에 자원을 배치할 수 있도록 돕습니다.

헬스케어 시장에서 AI의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

헬스케어 분야의 AI 시장 성장은 몇 가지 중요한 요인에 의해 주도되고 있으며, 기술의 발전과 헬스케어 요구사항의 진화가 AI 채택을 가속화하고 있습니다. 의료 영상, 유전자 프로파일, 웨어러블 건강 기기에서 생성되는 의료 데이터의 양이 증가함에 따라 이러한 방대한 데이터 세트를 이해할 수 있는 AI 기반 분석이 요구되고 있습니다. 개인화된 사전 예방적 헬스케어 서비스에 대한 소비자 수요는 환자가 맞춤형 치료 계획과 예방적 치료 옵션에 대한 기대를 갖게 됨에 따라 주요 촉진요인으로 작용하고 있습니다. 자연어 처리와 컴퓨터 비전 기술의 발전으로 의료 데이터와 언어 기반 건강 정보를 해석하는 AI의 능력이 향상되면서 AI는 진단, 환자 모니터링, 개인 맞춤형 의료에 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 또한, 양 기반 서비스보다 결과 기반 치료를 중시하는 가치 기반 치료로의 전환은 진단 정확도 향상, 치료 계획 최적화, 환자 결과 예측을 위한 AI의 능력과 밀접한 관련이 있습니다. 만성질환 증가로 인해 환자 모니터링 및 관리에 있어 AI 솔루션의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 헬스케어 기술에 대한 정부의 이니셔티브와 민간 투자는 이 분야의 연구개발을 가속화하고, 혁신을 촉진하며, 헬스케어 분야에서 AI의 적용을 확대하고 있습니다. 이는 소비자의 요구와 데이터 중심, 효율적, 환자 중심의 치료로 전환하는 업계의 변화에 대응하기 위한 것입니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어, 하드웨어, 서비스), 테크놀러지(머신러닝, 자연언어처리, 상황인식 컴퓨팅, 컴퓨터 비전), 용도(임상시험, 로봇 지원 수술, 커넥티드 머신, 부정 감지, 진단, 가상 비서, 투약 실수 감소, 기타 용도), 최종 용도(병원 및 의료 제공자, 환자, 제약 기업 및 바이오테크놀러지 기업, 의료비 지불자, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해서, 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 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 수익원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence (AI) in Healthcare Market to Reach US$346.5 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI) in Healthcare estimated at US$55.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$346.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 35.8% over the analysis period 2024-2030. Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 37.1% CAGR and reach US$177.2 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Hardware segment is estimated at 35.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$16.7 Billion While China is Forecast to Grow at 34.1% CAGR

The Artificial Intelligence (AI) in Healthcare market in the U.S. is estimated at US$16.7 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$49.8 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 34.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 32.0% and 30.1% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 24.6% CAGR.

Global Artificial Intelligence (AI) in Healthcare Market - Key Trends and Drivers Summarized

How Is AI Enhancing Diagnostic Accuracy and Patient Outcomes?

Artificial Intelligence (AI) is transforming diagnostics in healthcare, enabling faster, more accurate assessments that significantly impact patient outcomes. Traditionally, diagnoses relied heavily on a clinician’s expertise and experience, but AI now augments this process by rapidly analyzing medical data and imaging with a level of precision that reduces the likelihood of human error. Machine learning algorithms in radiology, for example, can detect early signs of diseases like cancer, pneumonia, and cardiovascular disorders by scanning imaging data in real time, often identifying issues before symptoms manifest. Companies like Zebra Medical Vision and Aidoc are employing deep learning to interpret CT scans, MRIs, and X-rays with remarkable accuracy, assisting radiologists in making informed decisions quickly. Furthermore, AI models predict patient risks and track disease progression by analyzing electronic health records (EHRs), laboratory results, and genetic information, providing doctors with actionable insights. By enabling faster diagnoses and more personalized treatment plans, AI-driven diagnostics are improving patient outcomes, reducing hospital stays, and paving the way for a more proactive healthcare approach.

Can AI Transform Personalized Treatment and Drug Discovery?

AI’s potential to individualize treatments and expedite drug discovery is redefining how we approach patient care. Precision medicine, a rapidly growing field, leverages AI to customize treatment plans tailored to an individual’s unique genetic makeup, lifestyle, and specific health conditions. By analyzing complex datasets that include genetic information, lifestyle factors, and previous health records, AI algorithms can suggest highly personalized therapies, optimizing treatment efficacy and reducing adverse reactions. IBM’s Watson for Oncology, for instance, uses AI to recommend cancer treatment options based on individual patient data and an extensive library of medical literature, supporting oncologists in making well-informed decisions. In drug discovery, AI accelerates the identification of potential drug candidates, predicting how different molecules might interact and even identifying possible side effects, reducing the time and costs associated with traditional drug development. AI platforms like Atomwise and BenevolentAI use deep learning models to analyze molecular structures, expediting the research process that once took years. By enhancing personalized care and fast-tracking drug discovery, AI is revolutionizing how treatments are developed and delivered, ultimately benefiting patients through more effective and timely medical solutions.

How Is AI Assisting in Operational Efficiency and Resource Management in Healthcare?

AI is driving significant advancements in operational efficiency and resource management within the healthcare sector, addressing longstanding issues like staff shortages, resource allocation, and patient wait times. Hospitals and healthcare providers are utilizing AI-driven predictive analytics to manage scheduling, staff allocation, and patient flow, optimizing these processes to reduce overcrowding and ensure that resources are used efficiently. For example, algorithms can predict peak times in emergency departments or clinics, allowing for better preparation and staffing adjustments, thereby minimizing patient wait times. Additionally, AI in EHR management automates repetitive administrative tasks such as data entry, claims processing, and billing, reducing the administrative burden on healthcare staff and improving overall efficiency. Virtual health assistants and chatbots are further alleviating workload by addressing patient queries, scheduling appointments, and reminding patients of medication, enhancing service quality without overwhelming healthcare personnel. By streamlining operations, AI enables healthcare providers to focus more on direct patient care, increasing efficiency and ensuring resources are deployed where they are most needed.

What Factors Are Driving the Growth of AI in the Healthcare Market?

The growth in the AI in healthcare market is driven by several key factors, as advancements in technology and evolving healthcare needs accelerate AI adoption. Increasing healthcare data volumes, generated from medical imaging, genetic profiles, and wearable health devices, necessitate AI-driven analytics capable of making sense of these massive datasets. Consumer demand for personalized and proactive healthcare services is a primary driver, as patients increasingly expect tailored treatment plans and preventive care options. Technological advancements in natural language processing and computer vision are enhancing AI’s capabilities in interpreting medical data and language-based health information, making AI indispensable for diagnostics, patient monitoring, and personalized medicine. Additionally, the global shift toward value-based care, which emphasizes outcome-driven treatments over volume-based services, aligns closely with AI’s ability to improve diagnostic accuracy, optimize treatment plans, and predict patient outcomes. The rising prevalence of chronic diseases has further increased the need for AI solutions in patient monitoring and management. Government initiatives and private-sector investments in health technology are accelerating research and development in this area, encouraging innovation and expanding AI applications in healthcare. Together, these drivers indicate a transformative period for AI in healthcare, as it responds to both consumer demands and the industry’s shift towards data-centric, efficient, and patient-focused care.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Component (Software, Hardware, Services); Technology (Machine Learning, Natural Language Processing, Context-Aware Computing, Computer Vision); Application (Clinical Trials, Robot-Assisted Surgery, Connected Machines, Fraud Detection, Diagnosis, Virtual Assistants, Dosage Error Reduction, Other Applications); End-Use (Hospitals & Healthcare Providers, Patients, Pharmaceuticals & Biotechnology Companies, Healthcare Payers, 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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