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세계의 헬스케어 데이터 상호운용성 시장
Healthcare Data Interoperability
상품코드 : 1774897
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 566 Pages
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한글목차

세계 헬스케어 데이터 상호운용성 시장은 2030년까지 131억 달러에 이를 전망

2024년에 68억 달러로 추정되는 헬스케어 데이터 상호운용성 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 11.5%로 성장하여 2030년에는 131억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 기초 레벨은 CAGR 12.1%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 87억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 구조 레벨 부문의 성장률은 분석 기간중 CAGR 9.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 19억 달러로 추정, 중국은 CAGR 15.6%로 성장 예측

미국의 헬스케어 데이터 상호운용성 시장은 2024년에 19억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 27억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 15.6%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 8.3%와 10.3%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 9.1%로 성장할 전망입니다.

세계 헬스케어 데이터 상호운용성 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

데이터 상호운용성이 헬스케어의 게임 체인저가 되는 이유는 무엇일까?

서로 다른 플랫폼과 시스템 간에 헬스케어 데이터를 원활하게 교환할 수 있는 능력은 환자 결과 개선, 비용 절감, 업무 효율성 향상에 필수적인 요소입니다. 헬스케어 데이터 상호운용성은 전자의무기록(EHR), 영상 시스템, 웨어러블, 검사 정보 시스템이 서로 통신할 수 있도록 하여 의료 제공업체, 보험사, 연구기관을 넘어 환자 데이터에 접근할 수 있게 해줍니다. 상호운용성의 부족은 종종 중복 검사, 오진, 치료 지연으로 이어져 협진 의료의 큰 장벽으로 작용해 왔습니다. 개인 맞춤형 의료와 데이터 기반 헬스케어의 부상으로 실시간 의사결정과 예측 분석을 위해서는 원활한 데이터 교환이 필수적입니다. 미국의 21세기 치료법(21st Century Cures Act)과 유럽연합(EU)의 일반 데이터 보호 규정(GDPR(EU 개인정보보호규정))과 같은 규제는 의료 기관이 보안과 환자의 프라이버시를 유지하면서 데이터의 이동성을 향상시키는 상호 운용 가능한 시스템을 채택하도록 유도하고 있습니다. 또한, 헬스케어가 가치 기반 진료 모델로 전환하고 있는 상황에서 상호운용성은 결과를 측정하고, 치료 계획을 최적화하며, 포퓰레이션 헬스 이니셔티브를 지원하기 위해 여러 출처의 데이터를 통합하는 데 있어 매우 중요합니다. 환자 개인 기록과 통합된 헬스케어 생태계에 대한 요구가 증가함에 따라 고급 데이터 상호운용성 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

API와 AI는 헬스케어 데이터의 상호운용성을 어떻게 강화할 수 있을까?

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 인공지능(AI)의 도입은 헬스케어 데이터의 상호운용성에 혁명을 일으켜 보다 효율적이고 확장성이 뛰어나며, API는 서로 다른 헬스케어 시스템이 원활하게 통신할 수 있도록 하여 병원, 클리닉, 원격 의료 서비스 제공업체 간의 실시간 데이터 교환을 가능하게 합니다. AI를 활용한 상호운용 솔루션은 방대한 양의 비정형 의료 데이터를 분석하고, 패턴을 감지하고, 구조화되고 표준화된 형식으로 변환할 수 있는 AI 기반 상호운용 솔루션을 제공합니다. 자연어 처리(NLP)는 임상 기록에서 통찰력을 추출하는 데 사용되며, 서로 다른 EHR 시스템 간에 더 나은 데이터 통합을 가능하게 합니다. 또한 AI 기반 상호운용성 플랫폼은 불일치를 식별하고 환자 기록이 완전하고 최신 상태인지 확인하여 데이터의 정확성을 향상시킵니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅의 통합으로 데이터 저장 및 검색 기능이 강화되어 보안을 유지하면서 환자 기록에 대한 원격 액세스가 가능해졌으며, AI와 자동화가 발전함에 따라 의료 서비스 제공업체는 임상 워크플로우와 환자 치료를 강화하는 더 지능적이고 자가 학습이 가능한 상호운용성 솔루션을 기대할 수 있습니다.

완전한 데이터 상호운용성을 달성하기 위한 주요 장벽은 무엇인가?

데이터 상호운용성의 장점에도 불구하고, 일관성 없는 데이터 표준, 보안 문제, 시스템 통합에 대한 저항 등 몇 가지 장벽이 남아있습니다. 많은 헬스케어 조직은 실시간 데이터 교환을 지원하는 기술 인프라가 없는 레거시 시스템을 사용하고 있습니다. 보편적으로 받아들여지는 상호운용성 표준이 없기 때문에 데이터 시스템이 파편화되어 서로 통신하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한, 데이터 유출 및 무단 액세스와 같은 사이버 보안 위험은 개방형 데이터 교환에 큰 도전이 되고 있으며, IT 인프라 업그레이드 및 상호운용성 솔루션 도입에 따른 높은 비용도 소규모 의료 서비스 제공업체에 큰 걸림돌로 작용하고 있습니다. 장애물이 되고 있습니다. 또한, 워크플로우의 혼란과 데이터 정확성에 대한 우려로 인해 의료 전문가들이 변화에 대한 거부감을 갖고 있는 것도 상호운용 가능한 시스템의 도입을 지연시키고 있습니다. 이러한 장벽을 극복하기 위해서는 정부의 인센티브, 업계 전반의 협력, 안전하고 표준화된 확장 가능한 상호운용 프레임워크에 대한 지속적인 투자가 필요합니다.

헬스케어 데이터 상호운용성 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

헬스케어 데이터 상호운용성 시장의 성장 원동력은 규제 준수 의무화, 디지털 헬스 솔루션의 확대, 실시간 데이터 액세스에 대한 수요 증가입니다. 원격 의료와 웨어러블 기기의 보급으로 인해 효율적으로 통합 및 공유해야 하는 건강 데이터가 급증하고 있습니다. 또한, 가치 기반 의료와 환자 중심 의료 모델의 부상으로 의료 서비스 제공업체들은 의료 연계를 개선하고 비용을 절감할 수 있는 상호운용성 솔루션을 도입하고 있으며, AI, 블록체인, 클라우드 컴퓨팅의 발전은 데이터 보안, 접근성, 표준화를 강화함으로써 데이터 보안, 접근성, 표준화를 강화함으로써 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다. 의료 기관이 원활한 데이터 교환에 대한 우선순위가 높아짐에 따라, 강력한 상호운용성 솔루션에 대한 수요가 증가하면서 커넥티드 헬스케어의 미래를 형성할 것으로 예측됩니다.

부문

레벨(기초 레벨, 구조 레벨, 의미 레벨);전개(클라우드 기반 전개, On-Premise 전개);모델(집중형 모델, 하이브리드 모델, 분산형 모델);용도(진단 용도, 치료 용도, 기타 용도);최종 용도(외래 의료기관 최종 용도, 병원 최종 용도, 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 Healthcare Data Interoperability Market to Reach US$13.1 Billion by 2030

The global market for Healthcare Data Interoperability estimated at US$6.8 Billion in the year 2024, is expected to reach US$13.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 11.5% over the analysis period 2024-2030. Foundational Level, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 12.1% CAGR and reach US$8.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Structural Level segment is estimated at 9.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.9 Billion While China is Forecast to Grow at 15.6% CAGR

The Healthcare Data Interoperability market in the U.S. is estimated at US$1.9 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.7 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 15.6% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 8.3% and 10.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 9.1% CAGR.

Global Healthcare Data Interoperability Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Data Interoperability a Game Changer in Healthcare?

The ability to seamlessly exchange healthcare data across different platforms and systems has become a critical factor in improving patient outcomes, reducing costs, and enhancing operational efficiency. Healthcare data interoperability enables electronic health records (EHRs), imaging systems, wearables, and laboratory information systems to communicate with one another, ensuring that patient data is accessible across providers, insurers, and research institutions. The lack of interoperability has historically been a significant barrier to coordinated care, often leading to redundant tests, misdiagnoses, and delayed treatments. With the rise of personalized medicine and data-driven healthcare, seamless data exchange is essential for real-time decision-making and predictive analytics. Regulatory mandates, such as the U.S. 21st Century Cures Act and the European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR), are pushing healthcare organizations to adopt interoperable systems that enhance data portability while maintaining security and patient privacy. Additionally, as healthcare shifts towards value-based care models, interoperability is crucial in aggregating data from multiple sources to measure outcomes, optimize treatment plans, and support population health initiatives. The growing need for holistic patient records and integrated healthcare ecosystems is fueling demand for advanced data interoperability solutions.

How Are APIs and AI Enhancing Healthcare Data Interoperability?

The adoption of application programming interfaces (APIs) and artificial intelligence (AI) is revolutionizing healthcare data interoperability, making it more efficient and scalable. APIs enable different healthcare systems to communicate seamlessly, allowing real-time data exchange between hospitals, clinics, and telehealth providers. AI-powered interoperability solutions can analyze vast amounts of unstructured health data, detect patterns, and convert them into structured, standardized formats. Natural language processing (NLP) is being used to extract insights from clinical notes, enabling better data integration across different EHR systems. AI-driven interoperability platforms are also improving data accuracy by identifying inconsistencies and ensuring that patient records are complete and up to date. Furthermore, the integration of cloud computing has enhanced data storage and retrieval capabilities, enabling remote access to patient records without compromising security. As AI and automation continue to improve, healthcare providers can expect more intelligent, self-learning interoperability solutions that enhance clinical workflows and patient care.

What Are the Key Barriers to Achieving Full Data Interoperability?

Despite the advantages of data interoperability, several barriers remain, including inconsistent data standards, security concerns, and resistance to system integration. Many healthcare organizations operate on legacy systems that lack the technical infrastructure to support real-time data exchange. The absence of universally accepted interoperability standards results in fragmented data systems that struggle to communicate with each other. Additionally, cybersecurity risks, including data breaches and unauthorized access, pose significant challenges to open data exchange. The high costs associated with upgrading IT infrastructure and implementing interoperability solutions are another hurdle for smaller healthcare providers. Resistance to change among healthcare professionals, due to concerns about workflow disruptions and data accuracy, also slows down the adoption of interoperable systems. Overcoming these barriers requires government incentives, industry-wide collaboration, and continued investment in secure, standardized, and scalable interoperability frameworks.

What Is Driving the Growth of the Healthcare Data Interoperability Market?

The growth in the healthcare data interoperability market is driven by regulatory compliance mandates, the expansion of digital health solutions, and increasing demand for real-time data access. The widespread adoption of telehealth and wearable devices has created a surge in health data that must be integrated and shared efficiently. Additionally, the rise of value-based care and patient-centric healthcare models is pushing providers to adopt interoperability solutions that improve care coordination and reduce costs. Advancements in AI, blockchain, and cloud computing are further accelerating market growth by enhancing data security, accessibility, and standardization. As healthcare organizations continue to prioritize seamless data exchange, the demand for robust interoperability solutions is expected to rise, shaping the future of connected healthcare.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Level (Foundational Level, Structural Level, Semantic Level); Deployment (Cloud-based Deployment, On-Premise Deployment); Model (Centralized Model, Hybrid Model, Decentralized Model); Application (Diagnosis Application, Treatment Application, Other Applications); End-Use (Ambulatory Care Providers End-Use, Hospitals End-Use, Other End-Uses)

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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