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헬스케어용 컴퓨터 비전 시장
Computer Vision in Healthcare
상품코드 : 1768252
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 217 Pages
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한글목차

세계의 헬스케어용 컴퓨터 비전 시장은 2030년까지 418억 달러에 이를 전망

2024년에 51억 달러로 추정되는 헬스케어용 컴퓨터 비전 세계 시장은 2024-2030년 CAGR 42.1%로 성장하여 2030년에는 418억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 소프트웨어는 CAGR 40.6%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 188억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 하드웨어 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR 42.6%로 추정됩니다.

미국 시장은 16억 달러로 추정, 중국은 CAGR 38.6%로 성장 예측

미국의 헬스케어용 컴퓨터 비전 시장은 2024년에 16억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 54억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 38.6%를 나타낼 전망입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 37.0%와 34.6%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 26.9%를 나타낼 전망입니다.

세계의 헬스케어용 컴퓨터 비전 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

헬스케어에서 컴퓨터 비전이란 무엇이며, 왜 의료 현장을 변화시키는가?

헬스케어 분야의 컴퓨터 비전은 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 적용하여 의료 영상 및 기타 시각적 데이터를 분석하여 진단, 치료 계획 및 모니터링을 지원하는 것을 말합니다. 첨단 알고리즘을 활용하여 컴퓨터 비전 시스템은 엑스레이, MRI, CT 스캔, 병리 슬라이드 등 의료 영상 데이터의 패턴과 이상 징후를 빠르고 정확하게 감지할 수 있습니다. 이러한 시스템은 정확한 진단 통찰력을 제공하고, 워크플로우를 간소화하며, 환자 결과를 개선함으로써 의료 전문가를 지원합니다. 컴퓨터 비전은 정확한 진단과 효과적인 치료 계획을 위해 영상 분석의 정확성이 필수적인 방사선과, 종양학과, 안과, 외과 등의 분야에서 특히 유용합니다. 의료 분야에서 컴퓨터 비전의 혁신 가능성은 방대한 양의 시각 데이터를 신속하고 일관성 있게 처리하여 인적 오류를 줄이고 임상 효율성을 높일 수 있는 능력에 있습니다. 예를 들어, 방사선과에서 AI 기반 컴퓨터 비전 알고리즘은 암, 심장병, 신경 장애와 같은 질병의 초기 징후를 감지하여 보다 신속하고 생명을 구할 수 있는 개입을 가능하게 합니다. 컴퓨터 비전 시스템은 외과 의사에게 실시간 시각적 데이터를 제공하여 수술 계획 및 수술 중 가이드를 제공하는 데에도 도움이 되고 있습니다. 헬스케어 산업이 정밀의료와 데이터 기반 의료로 전환함에 따라 컴퓨터 비전 기술은 진단 정확도, 치료 맞춤화, 환자 모니터링을 개선하는 데 필수적인 도구가 되고 있습니다.

기술의 발전은 의료 분야에서 컴퓨터 비전을 어떻게 형성하고 있는가?

기술의 발전은 의료 분야에서 컴퓨터 비전의 적용을 빠르게 발전시켜 정확성, 속도, 접근성을 향상시키고 있으며, AI의 하위 집합인 딥러닝은 복잡한 의료 영상을 전문가와 동등하거나 그 이상의 정확도로 분석할 수 있는 고급 신경망을 개발할 수 있게 해줍니다. 복잡한 의료 이미지를 인간 전문가와 동등하거나 그 이상의 정확도로 분석할 수 있는 고급 신경망 개발을 가능하게 했습니다. 예를 들어, 컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지 인식 작업에 널리 사용되고 있으며, 종양 검출, 장기 분할, 질병 진행 모니터링 등의 용도에 적합합니다. 또한, 생성적 적대적 네트워크(Generative Adversarial Networks, GANs)는 이미지 품질을 향상시키기 위해 사용되며, 특히 이미지 처리 장비가 최적의 선명도를 생성할 수 없는 저자원 환경에서 유용하게 사용됩니다.

전자건강기록(EHR), 웨어러블 기기 등 다른 의료기술과 컴퓨터 비전을 통합함으로써 그 유용성은 더욱 높아지고 있습니다. 예를 들어, 카메라나 센서가 내장된 웨어러블 단말기는 컴퓨터 비전을 사용하여 상처 치유, 피부 병변, 환자의 이동 등을 모니터링하고 환자의 원격 모니터링을 지원하는 데이터를 생성할 수 있습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 컴퓨터 비전은 더욱 확장성이 높아져 의료 서비스 제공업체가 대량의 이미지 데이터를 안전하게 저장하고 분석할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전으로 컴퓨터 비전 용도는 보다 정확하고, 접근성이 뛰어나며, 다재다능해져 다양한 의료 서비스를 지원하고 환자 치료 결과를 개선할 수 있게 되었습니다.

의료 분야에서 컴퓨터 비전의 주요 용도는 무엇인가?

의료 분야에서 컴퓨터 비전의 응용 범위는 광범위하며, 각각 진단 정확도 향상, 치료 계획 수립, 환자 모니터링에 기여하고 있습니다. 방사선학에서는 컴퓨터 비전은 엑스레이, MRI, CT 스캔과 같은 의료 영상을 분석하여 종양, 골절, 장기 이상과 같은 이상을 감지하는 데 사용됩니다. 이러한 시스템은 방사선과 전문의가 질병의 초기 단계를 나타낼 수 있는 이미지의 미묘한 변화를 식별하여 보다 신속하고 정확한 진단을 내리는 데 도움을 주고 있습니다. 종양학 분야에서는 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 종양의 경계를 세분화하고 시간 경과에 따른 성장률을 측정하여 치료 계획을 세우고 암의 진행을 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

안과 분야에서는 안저 영상을 통해 당뇨망막병증, 녹내장 등의 망막 질환을 감지하기 위해 컴퓨터 비전이 사용되고 있습니다. 이러한 조기 발견은 시력 저하를 예방하고 만성 질환을 효과적으로 관리하는 데 매우 중요합니다. 수술에서 컴퓨터 비전은 로봇 보조 수술에서 중요한 역할을 수행하여 외과 의사에게 실시간 이미지 데이터를 제공하여 절개를 유도하고 복잡한 해부학적 구조를 탐색하는 데 중요한 역할을 합니다. 컴퓨터 비전은 병리학에서도 활용되고 있으며, AI를 탑재한 시스템이 생검 슬라이드를 분석하여 세포의 이상을 감지함으로써 병리학자의 업무 부담을 줄이고 진단의 정확성을 높이고 있습니다. 이러한 용도는 다양한 의료 전문 분야에서 진단 정확도 향상과 환자 치료 개선에 있어 컴퓨터 비전의 활용성과 영향력을 강조하고 있습니다.

헬스케어 분야 컴퓨터 비전 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

헬스케어 분야의 컴퓨터 비전 시장의 성장은 AI 기술의 발전, 정밀의료에 대한 수요 증가, 진단 정확도와 효율성 향상에 대한 관심 증가 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 딥러닝 알고리즘과 고성능 컴퓨팅의 급속한 발전으로 보다 정확하고 확장 가능한 컴퓨터 비전 솔루션이 가능해져 대량의 의료 영상 데이터를 빠르게 분석할 수 있게 되었습니다. 이는 영상 진단에 대한 수요가 급증하고 효율적이고 정확한 영상 분석 솔루션의 필요성이 대두되고 있는 영상의학과 종양학과 같은 전문 분야에서 특히 유용합니다. 특정 특성에 따라 환자 개개인의 특성에 맞는 맞춤형 치료를 지향하는 정밀의료로의 전환도 헬스케어 분야에서 컴퓨터 비전 도입을 촉진하고 있습니다. 컴퓨터 비전은 질병의 특징과 진행에 대한 상세한 통찰력을 제공함으로써 맞춤 치료 계획과 치료 결과 모니터링을 지원합니다. 또한, 원격 의료 및 원격 모니터링과 컴퓨터 비전의 통합으로 그 유용성이 확대되어 의료 서비스 제공업체가 집에서 환자를 모니터링하고, 치료 접근성을 개선하고, 의료 비용을 절감할 수 있게 되었습니다. 정부 기관과 의료 기관이 컴퓨터 비전이 의료 성과를 개선할 수 있는 잠재력을 인식함에 따라 AI 기반 의료 혁신에 대한 규제 지원과 자금 지원은 시장을 더욱 견인하고 있습니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용하여 의료 분야에서 컴퓨터 비전의 성장 잠재력이 크게 부각되고 있으며, 현대 의료 행위의 혁신 도구로서의 역할을 뒷받침하고 있습니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어, 하드웨어, 서비스), 용도(의료 영상 진단, 수술, 기타 용도), 최종 용도(의료 제공자, 진단센터, 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 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 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 Computer Vision in Healthcare Market to Reach US$41.8 Billion by 2030

The global market for Computer Vision in Healthcare estimated at US$5.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$41.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 42.1% over the analysis period 2024-2030. Software, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 40.6% CAGR and reach US$18.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Hardware segment is estimated at 42.6% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.6 Billion While China is Forecast to Grow at 38.6% CAGR

The Computer Vision in Healthcare market in the U.S. is estimated at US$1.6 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$5.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 38.6% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 37.0% and 34.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 26.9% CAGR.

Global Computer Vision in Healthcare Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Computer Vision in Healthcare, and Why Is It Transforming Medical Practice?

Computer vision in healthcare refers to the application of artificial intelligence (AI) and machine learning techniques to analyze medical images and other visual data, supporting diagnostics, treatment planning, and monitoring. By leveraging advanced algorithms, computer vision systems can detect patterns and anomalies in medical imaging data, such as X-rays, MRIs, CT scans, and pathology slides, with high precision and speed. These systems assist healthcare professionals by providing accurate diagnostic insights, streamlining workflows, and improving patient outcomes. Computer vision is particularly valuable in fields like radiology, oncology, ophthalmology, and surgery, where precision in image analysis is essential for accurate diagnoses and effective treatment planning. The transformative potential of computer vision in healthcare lies in its ability to process vast amounts of visual data quickly and consistently, reducing human error and enhancing clinical efficiency. For example, in radiology, AI-powered computer vision algorithms can detect early signs of diseases like cancer, heart disease, and neurological disorders, enabling faster and potentially life-saving interventions. Computer vision systems are also instrumental in surgical planning and intraoperative guidance, providing real-time visual data to surgeons. As the healthcare industry shifts towards precision medicine and data-driven care, computer vision technology is becoming an essential tool in advancing diagnostic accuracy, treatment personalization, and patient monitoring.

How Are Technological Advancements Shaping Computer Vision in Healthcare?

Technological advancements are rapidly advancing computer vision applications in healthcare, improving their accuracy, speed, and accessibility. Deep learning, a subset of AI, has enabled the development of sophisticated neural networks that can analyze complex medical images with accuracy comparable to or even exceeding that of human experts. For instance, convolutional neural networks (CNNs) are widely used in image recognition tasks, making them ideal for applications like tumor detection, organ segmentation, and disease progression monitoring. Additionally, Generative Adversarial Networks (GANs) are being used to enhance image quality, which is particularly useful in low-resource settings where imaging equipment may not produce optimal clarity.

Integrating computer vision with other medical technologies, such as electronic health records (EHRs) and wearable devices, is further enhancing its utility. Wearables with embedded cameras and sensors, for example, can use computer vision to monitor wound healing, skin lesions, or patient mobility, generating data that supports remote patient monitoring. The rise of cloud computing has also made computer vision more scalable, allowing healthcare providers to store and analyze large volumes of imaging data securely. These advancements enable computer vision applications to become more accurate, accessible, and versatile, supporting a broad range of healthcare services and improving patient outcomes.

What Are the Key Applications of Computer Vision in Healthcare?

Computer vision has a wide range of applications in healthcare, each contributing to enhanced diagnostic accuracy, treatment planning, and patient monitoring. In radiology, computer vision is used to analyze medical images, such as X-rays, MRIs, and CT scans, to detect abnormalities like tumors, fractures, and organ anomalies. These systems help radiologists identify subtle changes in imaging that may indicate early stages of diseases, supporting faster and more accurate diagnoses. In oncology, computer vision algorithms can segment tumor boundaries and measure growth rates over time, aiding in treatment planning and monitoring of cancer progression.

In the field of ophthalmology, computer vision is used to detect retinal diseases, such as diabetic retinopathy and glaucoma, through fundus imaging. This early detection is critical in preventing vision loss and managing chronic conditions effectively. In surgery, computer vision plays a crucial role in robotic-assisted procedures, providing surgeons with real-time imaging data to guide incisions and navigate complex anatomical structures. Computer vision is also used in pathology, where AI-powered systems analyze biopsy slides for cellular abnormalities, reducing the workload on pathologists and increasing diagnostic accuracy. These applications highlight the versatility and impact of computer vision in improving diagnostic precision and patient care across various medical specialties.

What Factors Are Driving Growth in the Computer Vision in Healthcare Market?

The growth in the computer vision in healthcare market is driven by several factors, including advancements in AI technology, rising demand for precision medicine, and an increased focus on improving diagnostic accuracy and efficiency. The rapid development of deep learning algorithms and high-performance computing has enabled more accurate and scalable computer vision solutions, making it possible to analyze large volumes of medical imaging data quickly. This is particularly valuable in specialties like radiology and oncology, where the demand for diagnostic imaging has surged, creating a need for efficient and accurate image analysis solutions. The shift towards precision medicine, which aims to tailor treatments to individual patients based on specific characteristics, has also propelled the adoption of computer vision in healthcare. By providing detailed insights into disease characteristics and progression, computer vision supports personalized treatment planning and outcome monitoring. Additionally, the integration of computer vision with telemedicine and remote monitoring has expanded its utility, enabling healthcare providers to monitor patients at home, improve access to care, and reduce healthcare costs. Regulatory support and funding for AI-driven healthcare innovations are further driving the market, as governments and institutions recognize the potential of computer vision to improve healthcare outcomes. Together, these factors underscore the significant growth potential of computer vision in healthcare, supporting its role as a transformative tool in modern medical practice.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Computer Vision in Healthcare market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software, Hardware, Services); Application (Medical Imaging & Diagnostics, Surgeries, Other Applications); End-Use (Healthcare Providers, Diagnostic Centers, 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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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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