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세계의 헬스케어 분야 인공지능 트레이닝 데이터 세트 시장
Artificial Intelligence Training Dataset in Healthcare
상품코드 : 1791484
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 147 Pages
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한글목차

세계의 헬스케어 분야 인공지능 트레이닝 데이터 세트 시장은 2030년까지 15억 달러에 이를 전망

2024년에 4억 5,670만 달러로 추정되는 헬스케어 분야 인공지능 트레이닝 데이터 세트 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 22.2%로 성장하여 2030년에는 15억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 텍스트 모델은 CAGR 25.8%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 8억 1,850만 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 영상/비디오 모델 분야의 성장률은 분석 기간중 CAGR 21.0%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 1억 2,010만 달러, 중국은 CAGR 20.8%로 성장 예측

미국의 헬스케어 분야 인공지능 트레이닝 데이터 세트 시장은 2024년에 1억 2,010만 달러로 평가되었습니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 분석 기간 2024-2030년간 CAGR 20.8%로 성장을 지속하여, 2030년에는 예측 시장 규모 2억 3,040만 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 20.8%와 18.7%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.9%를 보일 전망입니다.

세계의 헬스케어 분야 인공지능 트레이닝 데이터 세트 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

헬스케어 AI에 있어 학습 데이터 세트가 중요한 이유는 무엇일까?

AI의 학습 데이터 세트는 헬스케어 분야의 인공지능 용도의 기초가 되며, 알고리즘이 학습하고 정확한 예측을 할 수 있도록 합니다. 이러한 데이터 세트는 환자 기록, 진단 이미지, 유전체 시퀀싱 등 라벨이 부착된 의료 데이터와 라벨이 부착되지 않은 의료 데이터로 구성되며, AI 모델을 학습시켜 패턴을 식별하고 실용적인 통찰력을 제공합니다. 질병 진단, 개인 맞춤형 의료, 임상 의사결정 지원 등의 용도에서 AI 도입이 급증하면서 고품질의 종합적인 데이터 세트에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 데이터 기반 솔루션에 의존하는 헬스케어 분야는 이러한 학습 데이터 세트를 AI 혁신의 중심에 두고 있습니다.

데이터의 다양성은 어떻게 AI 모델의 정확도를 높일 수 있을까?

학습 데이터 세트의 다양성은 헬스케어 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 위해 필수적입니다. 다양한 인구 통계, 지역, 병력 데이터를 포함시킴으로써 AI 알고리즘이 다양한 환자 집단에서 효과적인 성능을 발휘할 수 있도록 돕습니다. 훈련 데이터 세트의 편향성을 줄이고 포괄성을 향상시키기 위한 노력은 의료 결과의 과소평가 및 격차 등의 문제를 해결하고 있습니다. 이러한 추세는 AI 기반 헬스케어 혁신의 공평한 이익을 보장하기 위해 의료 기관, 정부, 하이테크 기업 간의 협력을 촉진하여 전 세계를 대표하는 데이터 세트를 구축하는 데 박차를 가하고 있습니다.

시장 역학에서 데이터 프라이버시와 컴플라이언스의 역할은 무엇인가?

헬스케어 데이터는 기밀성이 높기 때문에 AI 학습 데이터 세트 시장에서는 프라이버시와 컴플라이언스가 가장 중요합니다. GDPR(EU 개인정보보호규정), HIPAA, 기타 지역 데이터 보호법 등의 규제는 환자의 기밀성을 보장하기 위해 엄격한 보호 조치를 요구하고 있습니다. 안전한 익명화 기술과 블록체인 기반 데이터 공유 솔루션은 AI 학습을 위한 데이터의 유용성을 유지하면서 이러한 규제를 준수하기 위해 채택되고 있습니다. 의료 서비스 제공업체와 데이터 세트 큐레이터는 투명한 관행과 윤리적 AI 개발에 집중하고 있으며, 이는 이해관계자간의 신뢰를 높이고 시장 개척의 원동력이 되고 있습니다.

헬스케어 분야 AI 학습용 데이터셋 시장의 성장 동력은 무엇인가?

헬스케어 분야의 AI 학습 데이터셋 시장 성장의 원동력은 진단, 신약 개발, 개인 맞춤형 의료에 대한 AI 기술 채택이 증가하고 있다는 점입니다. 전자의무기록(EHR), 웨어러블 기기, 유전체 시퀀싱으로 인한 헬스케어 데이터의 급증은 풍부한 훈련 데이터 세트를 제공합니다. AI 모델 검증을 위한 실제 데이터에 대한 수요도 시장 확대에 기여하고 있습니다. 정부와 민간단체의 AI 연구에 대한 투자는 데이터 세트 공유를 위한 파트너십과 함께 성장을 더욱 가속화하고 있습니다. 또한, AI에 의한 자동 주석을 포함한 데이터 라벨링 기술의 발전은 데이터 세트의 품질을 향상시켜 시장의 지속적인 진화를 보장하고 있습니다.

부문

모델(텍스트 모델, 이미지/비디오 모델, 기타 모델); 데이터 세트 유형(의료 영상 데이터 세트, 전자 건강 기록 데이터 세트, 원격 의료 데이터 세트, 웨어러블 기기 데이터 세트, 기타 데이터 세트 유형)

조사 대상 기업 예

AI 통합

당사는 검증 끝난 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 도메인 전문가로부터 큐레이트된 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수익원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 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 Training Dataset in Healthcare Market to Reach US$1.5 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence Training Dataset in Healthcare estimated at US$456.7 Million in the year 2024, is expected to reach US$1.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 22.2% over the analysis period 2024-2030. Text Model, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 25.8% CAGR and reach US$818.5 Million by the end of the analysis period. Growth in the Image / Video Model segment is estimated at 21.0% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$120.1 Million While China is Forecast to Grow at 20.8% CAGR

The Artificial Intelligence Training Dataset in Healthcare market in the U.S. is estimated at US$120.1 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$230.4 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 20.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 20.8% and 18.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.9% CAGR.

Global Artificial Intelligence Training Dataset in Healthcare Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Are Training Datasets Pivotal for AI in Healthcare?

AI training datasets are the foundation of artificial intelligence applications in healthcare, enabling algorithms to learn and make accurate predictions. These datasets comprise labeled and unlabeled medical data, such as patient records, diagnostic images, and genomic sequences, that train AI models to identify patterns and provide actionable insights. The adoption of AI in applications like disease diagnosis, personalized medicine, and clinical decision support has surged, driving demand for high-quality, comprehensive datasets. The healthcare sector’s reliance on data-driven solutions has placed these training datasets at the heart of AI innovation.

How Is Data Diversity Enhancing AI Model Accuracy?

The diversity of training datasets is critical to the accuracy and reliability of AI models in healthcare. Including data from different demographics, geographies, and medical conditions ensures that AI algorithms can perform effectively across diverse patient populations. Efforts to reduce bias and improve inclusivity in training datasets are addressing challenges such as underrepresentation and disparities in healthcare outcomes. This trend has spurred collaborations between healthcare institutions, governments, and tech companies to create globally representative datasets, ensuring equitable benefits of AI-driven healthcare innovations.

What Role Do Data Privacy and Compliance Play in Market Dynamics?

With the sensitive nature of healthcare data, privacy and compliance are paramount in the AI training dataset market. Regulations such as GDPR, HIPAA, and other regional data protection laws require stringent safeguards to ensure patient confidentiality. Secure anonymization techniques and blockchain-based data sharing solutions are being adopted to comply with these regulations while maintaining data utility for AI training. Healthcare providers and dataset curators are focusing on transparent practices and ethical AI development, which has enhanced trust among stakeholders and driven market growth.

What Drives the Growth of the AI Training Dataset in Healthcare Market?

The growth in the AI training dataset in healthcare market is driven by the increasing adoption of AI technologies for diagnostics, drug discovery, and personalized medicine. The proliferation of healthcare data, enabled by electronic health records (EHRs), wearable devices, and genomic sequencing, provides a rich source for training datasets. The demand for real-world data to validate AI models is also contributing to market expansion. Investments in AI research by governments and private entities, coupled with partnerships for dataset sharing, have further accelerated growth. Additionally, advancements in data labeling techniques, including automated annotation using AI, are enhancing dataset quality, ensuring the market’s sustained evolution.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Model (Text Model, Image/Video Model, Other Models); Dataset Type (Medical Imaging Datasets, Electronic Health Record Datasets, Telemedicine Datasets, Wearable Devices Datasets, Other Dataset Types)

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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TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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