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세계의 질병 예측 분석 시장
Predictive Disease Analytics
상품코드 : 1794655
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 214 Pages
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한글목차

질병 예측 분석 세계 시장은 2030년까지 104억 달러에 달할 전망

2024년에 31억 달러로 추정되는 질병 예측 분석 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 22.2%로 성장하여 2030년에는 104억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 소프트웨어 구성요소는 CAGR 23.3%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 68억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 구성요소 분야의 성장률은 분석 기간 CAGR로 20.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 8억 1,810만 달러로 추정, 중국은 CAGR 21.0%로 성장 예측

미국의 질병 예측 분석 시장은 2024년에 8억 1,810만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 16억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 21.0%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 20.4%와 19.0%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 15.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 질병 예측 분석 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

질병 예측 분석이 예방 의료의 미래를 어떻게 바꿀 것인가?

질병 예측 분석은 데이터 기반 알고리즘을 사용하여 질병의 조기 발견, 발병 예측, 예방 치료의 개인화를 가능하게함으로써 의료 서비스 제공을 빠르게 재구성하고 있습니다. 이 변화의 핵심은 전자건강기록(EHR), 의료 영상, 웨어러블 센서 데이터, 유전체 프로파일, 건강의 사회적 결정요인으로 구성된 방대한 데이터세트로 학습된 머신러닝 모델, 통계적 회귀분석 도구, AI 기반 의사결정 시스템입니다. 이 시스템은 패턴 인식과 확률적 모델링을 통해 당뇨병, 심혈관질환, 암과 같은 만성질환에 걸릴 위험이 높은 개인을 식별합니다.

현재 이 첨단 플랫폼은 자연어 처리(NLP)를 통합하여 비정형화된 의사의 메모와 웨어러블 기기의 실시간 모니터링 데이터에서 임상적 인사이트를 추출하고 있습니다. 예측 도구는 또한 질병의 진행을 추적하고 치료 결과를 시뮬레이션하기 위해 종단적 데이터를 활용합니다. 예를 들어, 종양학에서는 예측 모델을 사용하여 종양의 재발 확률을 결정하고, 순환기학에서는 알고리즘이 생활습관, 바이탈, 지질 프로필을 기반으로 심근경색 위험을 추정합니다. 이처럼 AI와 맞춤형 의료의 융합은 보다 타겟팅된 스크리닝, 치료 경로의 우선순위 결정, 후기 개입으로 인한 경제적 부담의 감소를 가능하게 합니다.

예측 분석이 임상과 운영에 가장 큰 영향을 미치는 분야는?

예측 분석은 만성질환 관리, 정신건강, 감염병 감시, 병원 운영 등 임상에 깊숙이 적용되고 있습니다. 당뇨병 치료에서는 예측 플랫폼이 포도당 패턴, 식사 입력, 복약 순응도를 분석하여 저혈당이나 고혈당을 예측합니다. 이러한 인사이트를 통해 인슐린 투여 및 생활습관 개입을 사전에 조정할 수 있습니다. 정신건강 분야에서는 모바일 앱, 소셜 미디어 활동, 언어 패턴에서 나타나는 행동 동향을 바탕으로 우울증 에피소드 재발 및 자살 위험을 예측하기 위해 AI 모델을 활용하고 있습니다.

COVID-19 팬데믹 기간 동안 이동, 접촉자 추적, 기상 데이터를 활용해 발병 핫스팟, 중환자실 가동률, 감염 경로를 예측하고 질병 예보 분석이 중요한 역할을 했습니다. 이러한 모델은 현재 공중보건 시스템에서 제도화되어 향후 인수공통전염병 발생이나 계절성 독감 유행에 대비하고 있습니다. 병원은 예측 툴을 통해 병상 가동률, 응급실 급증, 재입원 위험, 공급망 혼란 등을 예측하여 자원 배분을 최적화하고 있습니다. Population Health Manager는 이러한 인사이트를 활용하여 환자 코호트 세분화, 아웃리치 캠페인 설계, 책임 진료 환경에서 위험 조정된 결과를 달성하기 위해 이러한 인사이트를 활용하고 있습니다.

데이터 통합, 윤리, 규제는 어떻게 도입 궤도를 형성하고 있는가?

질병 예측 분석의 효과와 확장성은 탄탄한 데이터 통합과 상호운용성에 달려있습니다. 의료 시스템은 의료 정보 교환(HIE), API 지원 데이터 레이크, 병원, 검사실, 약국, 보험사, 원격 모니터링 도구의 정형 및 비정형 데이터를 통합하는 연계 데이터 모델에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 클라우드 네이티브 플랫폼과 엣지 컴퓨팅은 특히 급성기 의료 환경에서 실시간 데이터 처리를 가능하게 하고 있습니다. 바이오인포매틱스 기업과의 제휴를 통한 유전체 데이터 통합은 종양학, 희귀질환, 약물유전체학 애플리케이션에서 예측의 깊이를 더욱 풍부하게 하고 있습니다.

그러나 데이터 프라이버시, 알고리즘의 편향성, 설명 가능성 등을 둘러싼 윤리적 우려가 규제 체계을 형성하고 있습니다. 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 미국의 HIPAA, 인도와 브라질의 새로운 데이터 보호법은 개발자들에게 강력한 암호화, 익명화, 데이터 최소화 기술을 구현하도록 촉구하고 있습니다. 규제 당국 또한 임상적 검증과 실제 세계에서의 신뢰성을 보장하기 위해 SaMD(software-as-a-medical-device) 프레임워크 하에서 예측 모델을 평가하고 있습니다. 모델 투명성 점수, 임상 감사 가능성, 편향성 완화 전략 등의 노력은 예측 분석 벤더에게 기대되는 표준이 되어가고 있습니다. 이러한 발전으로 임상의와 환자의 신뢰가 점차 쌓여가고 있으며, 전체 의료 생태계에서 채택이 촉진되고 있습니다.

세계 질병 예측 분석 시장 확대 요인은?

만성질환의 유병률 증가, 헬스케어의 디지털화, 가치 기반 케어 모델로의 패러다임 전환 등이 세계 질병 예후 분석 시장의 성장을 견인하고 있습니다. 의료 시스템은 비용을 절감하면서 결과를 개선할 필요가 있으며, 고위험군을 조기에 식별하고 중재 자원을 효과적으로 계층화할 수 있는 도구에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 고령화와 생활습관병이 의료 인프라에 부담을 주는 가운데, 예측 분석은 의료 서비스 제공의 최적화와 건강수명 연장을 위해 필수적인 것으로 입증되고 있습니다.

미국 치료법(Cures Act), EU 디지털 헬스 전략(EU Digital Health Strategy), 중국 의료 정보화 계획(China's Health Informatization Plan) 등의 정책을 통해 디지털 헬스 혁신에 대한 정부의 지원은 EHR 도입, AI 투자, 예측 알고리즘 개발에 대한 인센티브를 제공하고 있습니다. EHR 도입, AI 투자, 예측 알고리즘 전개에 인센티브를 부여하고 있습니다. 동시에 건강에 초점을 맞춘 웨어러블, 모바일 건강 앱, 원격 환자 모니터링(RPM)의 등장은 고해상도 행동 및 생리적 데이터를 예측 시스템으로 전송하여 정확도와 개인화를 향상시키고 있습니다. 제약사 및 보험사는 예측 분석을 통해 임상시험 참여자 식별, 복약 순응도 모니터링, 집단 위험군 관리 등에 활용하고 있습니다.

의료 IT 기업, 학술 의료 센터, AI 스타트업 간의 전략적 파트너십은 혁신 파이프라인을 가속화하고, 지역 간 파일럿 도입을 확대하고 있습니다. IBM Watson Health, Health Catalyst, Optum, Philips, SAS 등 주요 기업들은 인수 및 플랫폼 통합을 통해 예측 포트폴리오를 확장하고 있습니다. 의료비 절감, 의료 결과 개선, 개입의 개별화에 대한 압박이 커지면서 질병 예측 분석은 미래 의료 시스템의 핵심이 될 것이며, 고소득 국가와 개발도상국 모두에서 도입이 가속화될 것으로 예상됩니다.

부문

구성요소(소프트웨어, 서비스, 하드웨어), 전개(온프레미스, 클라우드), 최종사용자(의료 지불자, 헬스케어 제공자, 기타)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계별 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSM
영문 목차

영문목차

Global Predictive Disease Analytics Market to Reach US$10.4 Billion by 2030

The global market for Predictive Disease Analytics estimated at US$3.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$10.4 Billion by 2030, growing at a CAGR of 22.2% over the analysis period 2024-2030. Software Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 23.3% CAGR and reach US$6.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Service Component segment is estimated at 20.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$818.1 Million While China is Forecast to Grow at 21.0% CAGR

The Predictive Disease Analytics market in the U.S. is estimated at US$818.1 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 21.0% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 20.4% and 19.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 15.2% CAGR.

Global Predictive Disease Analytics Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is Predictive Disease Analytics Transforming the Future of Preventive Healthcare?

Predictive disease analytics is rapidly reshaping healthcare delivery by enabling early disease detection, forecasting outbreaks, and personalizing preventive care using data-driven algorithms. At the core of this transformation are machine learning models, statistical regression tools, and AI-based decision systems trained on vast datasets comprising electronic health records (EHRs), medical imaging, wearable sensor data, genomic profiles, and social determinants of health. These systems use pattern recognition and probabilistic modeling to identify individuals at elevated risk of developing chronic diseases such as diabetes, cardiovascular disorders, and cancer-often before symptoms appear.

Advanced platforms now integrate natural language processing (NLP) to extract clinical insights from unstructured physician notes and real-time monitoring data from wearable devices. Predictive tools also draw on longitudinal data to track disease progression and simulate treatment outcomes. For instance, in oncology, predictive models are used to determine tumor recurrence probabilities, while in cardiology, algorithms estimate risk for myocardial infarction based on lifestyle, vitals, and lipid profiles. The convergence of AI with personalized medicine is thus enabling more targeted screening, prioritizing care pathways, and reducing the economic burden of late-stage interventions.

In Which Areas Is Predictive Analytics Making the Deepest Clinical and Operational Impact?

Predictive analytics is having profound clinical applications across chronic disease management, mental health, infectious disease surveillance, and hospital operations. In diabetes care, predictive platforms analyze glucose patterns, dietary inputs, and medication adherence to forecast hypo- or hyperglycemic events. These insights enable proactive adjustments in insulin dosing or lifestyle interventions. In the area of mental health, AI models are being employed to predict depressive episode relapses or suicide risks based on behavioral trends from mobile apps, social media activity, and speech patterns.

In infectious disease control, predictive disease analytics played a vital role during the COVID-19 pandemic, forecasting outbreak hotspots, ICU occupancy, and transmission chains using mobility, contact-tracing, and weather data. These models are now being institutionalized in public health systems to prepare for future zoonotic outbreaks and seasonal influenza waves. At the operational level, hospitals use predictive tools to optimize resource allocation-forecasting bed occupancy, ER surges, readmission risks, and supply chain disruptions. Population health managers utilize these insights to segment patient cohorts, design outreach campaigns, and achieve risk-adjusted outcomes in accountable care environments.

How Are Data Integration, Ethics, and Regulation Shaping Adoption Trajectories?

The effectiveness and scalability of predictive disease analytics hinge on robust data integration and interoperability. Health systems are increasingly investing in Health Information Exchanges (HIEs), API-enabled data lakes, and federated data models that bring together structured and unstructured data from hospitals, labs, pharmacies, insurers, and remote monitoring tools. Cloud-native platforms and edge computing are enabling real-time data processing, especially in acute care settings. Genomic data integration, through partnerships with bioinformatics firms, is further enriching the predictive depth in oncology, rare disease, and pharmacogenomics applications.

However, ethical concerns surrounding data privacy, algorithmic bias, and explainability are shaping the regulatory framework. The General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe, HIPAA in the U.S., and emerging data protection laws in India and Brazil are driving developers to implement strong encryption, anonymization, and data minimization techniques. Regulatory authorities are also evaluating predictive models under software-as-a-medical-device (SaMD) frameworks to ensure clinical validation and real-world reliability. Initiatives such as model transparency scores, clinical auditability, and bias mitigation strategies are becoming standard expectations for predictive analytics vendors. These developments are gradually fostering trust among clinicians and patients, catalyzing adoption across care ecosystems.

What Factors Are Fueling the Expansion of the Global Predictive Disease Analytics Market?

The growth in the global predictive disease analytics market is being fueled by rising chronic disease prevalence, increasing healthcare digitalization, and a paradigm shift toward value-based care models. Health systems are under pressure to improve outcomes while controlling costs, which is driving demand for tools that can identify high-risk individuals early and stratify intervention resources effectively. As aging populations and lifestyle-related diseases strain healthcare infrastructure, predictive analytics is proving essential in optimizing care delivery and extending healthy life expectancy.

Government support for digital health transformation-through policies such as the U.S. Cures Act, the EU Digital Health Strategy, and China’s Health Informatization Plan-is incentivizing EHR adoption, AI investment, and predictive algorithm deployment. Simultaneously, the rise of health-focused wearables, mobile health apps, and remote patient monitoring (RPM) is feeding high-resolution behavioral and physiological data into predictive systems, improving accuracy and personalization. Pharmaceutical and insurance companies are leveraging predictive analytics to identify trial participants, monitor medication adherence, and manage population risk pools.

Strategic partnerships between health IT firms, academic medical centers, and AI startups are accelerating innovation pipelines and scaling pilot deployments across geographies. Major players such as IBM Watson Health, Health Catalyst, Optum, Philips, and SAS are expanding predictive portfolios through acquisitions and platform integrations. With rising pressure to contain healthcare costs, improve care outcomes, and personalize interventions, predictive disease analytics is expected to be a cornerstone of future health systems, with adoption accelerating in both high-income and developing countries.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Predictive Disease Analytics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software Component, Service Component, Hardware Component); Deployment (On-Premise Deployment, Cloud Deployment); End-Use (Healthcare Payer End-Use, Healthcare Providers 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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