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세계의 방사선학 분야 인공지능(AI) 시장
Artificial Intelligence (AI) in Radiology
상품코드 : 1795851
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 380 Pages
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한글목차

방사선학 분야 인공지능(AI) 세계 시장은 2030년까지 135억 달러에 달할 전망

2024년에 24억 달러로 추정되는 방사선학 분야 인공지능(AI) 세계 시장은 분석 기간인 2024-2030년에 CAGR 33.5%로 성장하여 2030년에는 135억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 흉부 영상 검사는 CAGR 28.8%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 41억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 대장내시경 검사 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 37.1%로 추정됩니다.

미국 시장은 6억 5,030만 달러로 추정, 중국은 CAGR 42.7%로 성장 예측

미국의 방사선학 분야 인공지능(AI) 시장은 2024년에 6억 5,030만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 34억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 42.7%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 27.6%와 29.9%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 28.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.

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

AI가 영상의학과 의사의 역할과 의료 영상 진단의 진단 정확도를 변화시키는 이유는 무엇일까?

인공지능은 임상의가 복잡한 의료 영상을 전례 없는 정확도와 속도로 감지, 해석, 처리할 수 있도록 임상의의 역량을 강화함으로써 영상의학에 혁명을 일으키고 있습니다. 영상의학은 오랫동안 암, 신경장애, 근골격계 손상, 심혈관계 질환 등 다양한 질환의 진단에 중심적인 역할을 해왔습니다. 그러나 기존의 판독은 시간이 오래 걸리고, 숙련된 방사선사라 할지라도 인간의 피로와 인지적 과부하로 인해 미묘한 이상 징후를 놓칠 수 있습니다. AI는 엑스레이, CT 스캔, MRI, 맘모그램의 미세한 패턴을 감지할 수 있는 고도의 이미지 인식 알고리즘을 적용하여 이러한 문제를 해결합니다. 딥러닝 시스템은 수백만 장의 주석이 달린 이미지로 학습시킬 수 있기 때문에 초기 종양을 식별하고, 조직 이상을 분류하고, 양성과 악성의 성장을 높은 신뢰도로 구분할 수 있습니다. 이러한 AI 도구는 영상의학과 의사를 대체하는 것이 아니라 그 능력을 강화하는 것이며, 영상의학과 의사가 복잡한 사례와 임상적 의사결정에 더 집중할 수 있도록 도와주는 것입니다. 또한, AI는 영상 큐를 분류하여 긴급한 사례의 우선순위를 정하고, 뇌출혈이나 폐색전증과 같은 중요한 소견이 가장 먼저 검토될 수 있도록 할 수 있습니다. AI를 영상의학에 통합하면 일관성과 표준화가 향상되고, 의사나 기관마다의 편차가 줄어들게 됩니다. 보고서 자동 생성 및 구조화된 데이터 출력을 통해 워크플로우의 효율성, 문서의 정확성, 타 부서와의 커뮤니케이션을 향상시킵니다. 인구 고령화와 의료 서비스 접근성 확대에 따라 전 세계적으로 영상 진단의 양이 계속 증가하고 있는 가운데, AI는 양질의 진료와 적시 진단을 유지하는 데 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 그 영향은 병원뿐만 아니라 외래 진료소, 원격 영상 진단 서비스, 이동 진료소도 AI의 확장 가능한 능력의 혜택을 받고 있으며, 의료 영상 진단에 있어 혁신의 힘으로 작용하고 있습니다.

기술 발전은 방사선학 응용 분야에서 AI 알고리즘에 어떤 힘을 부여하고 있는가?

영상의학 분야에서의 AI의 진화는 딥러닝, 신경망, 방대한 영상 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 계산 기반의 급속한 발전에 의해 추진되고 있습니다. 컨볼루션 신경망(CNN)은 여러 영상 양식에 걸쳐 픽셀 수준의 데이터를 분석하고 매우 정확한 예측을 할 수 있는 독보적인 능력으로 인해 영상의학 분야에서 AI의 핵심이 되고 있습니다. 이러한 네트워크는 다양한 환자 속성, 질병 유형, 영상 매개변수를 포함한 광범위한 데이터세트를 사용하여 훈련되어 일반화 가능성과 진단 정확도를 향상시키고 있습니다. 또한, 주석이 달린 의료 영상 리포지토리를 이용할 수 있게 되었고, 병원과 AI 기업과의 협업으로 모델 개발 및 검증이 가속화되고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅과 엣지 프로세싱의 혁신으로 AI 시스템은 복잡한 계산을 원격으로 또는 영상 진단 장비 내에서 직접 수행하여 대기 시간을 최소화하고 실시간 분석이 가능해졌습니다. 또한, AI 플랫폼은 멀티모달화가 진행되고 있으며, 영상 데이터를 전자의무기록, 검사 보고서, 유전체 정보와 결합하여 보다 맥락에 맞는 인사이트를 제공할 수 있게 되었습니다. 자연어 처리(NLP)는 방사선 보고서에서 관련 임상 데이터를 추출하고, 진단 상관관계 및 후속 조치 추천을 강화하기 위해 사용되고 있습니다. 또한, 설명 가능한 AI 모델이 인기를 얻고 있으며, 영상의학과 전문의가 AI 소견의 근거를 이해하는 데 도움이 되는 시각적 히트맵과 신뢰도 점수를 제공하고 있습니다. 영상저장통신시스템(PACS) 및 방사선정보 시스템(RIS)과의 통합을 통해 기존 임상 워크플로우 내에서 원활하게 구축할 수 있습니다. 이러한 기술 혁신은 진단 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 AI 도구의 적응성, 해석 가능성, 그리고 빠르게 진화하는 정밀의료와 환자 중심 의료에 대한 적합성을 보장합니다.

임상 워크플로우, 진료 보상 모델, 규제 프레임워크는 어떻게 채택을 형성하고 있는가?

영상의학과에서의 AI 도입은 임상 워크플로우의 통합, 상환의 역학, 규제 모니터링의 복잡한 상호 작용에 의해 형성되고 있습니다. AI 도구가 구체적인 이점을 가져 오기 위해서는 마찰이나 비효율성을 초래하지 않고 방사선과 의사의 일상 업무에 원활하게 적응해야 합니다. 이를 위해서는 직관적인 인터페이스, PACS와 같은 기존 시스템과의 상호 운용성, 임상 직원에 대한 최소한의 교육 시간이 필요합니다. 많은 AI 벤더들은 인프라를 크게 변경하지 않고도 도입할 수 있는 플러그 앤 플레이 솔루션 개발에 집중하고 있습니다. 이와 병행하여 진단 과정에서 AI의 사용을 지원하기 위해 진료비 보상 체계도 진화하고 있습니다. 일부 지역에서는 보험사 및 정부 의료 프로그램이 AI 지원 해석을 환급 가능한 서비스로 인정하기 시작했으며, 특히 조기 진단이 장기적인 치료 비용을 크게 절감할 수 있는 유방암 및 폐암 발견과 같은 검진에서 AI 지원 해석을 인정하기 시작했습니다. 미국 FDA, 유럽의약품청, 지방 보건당국 등 규제기관은 AI 의료기기의 안전성과 유효성 기준을 설정하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이들 기관은 AI 기반 도구에 대한 지속적인 학습, 데이터 프라이버시, 알고리즘 투명성, 임상 검증 등의 측면을 다루는 AI 기반 도구에 대한 가이드라인을 발표하기 시작했습니다. 의료기기로서의 소프트웨어(SaMD) 분류의 도입도 AI 솔루션의 승인 프로세스를 촉진하고 있습니다. 진단 성능 향상, 오류율 감소, 처리량 증가를 입증하는 임상 연구는 규제 당국의 승인과 의사의 신뢰를 얻기 위한 핵심 요소입니다. 또한, 방사선과 의사들에게 AI 리터러시를 교육하는 교육 프로그램 및 교육 캠페인도 개발되어 사용자가 결과를 비판적으로 해석하고 임상 의사결정에 통합할 수 있도록 돕고 있습니다. 이러한 노력들이 결합되어 임상적 가치, 환자 결과, 의료 서비스 제공의 장기적 지속가능성을 우선시하는 AI 도입을 지원하는 환경이 조성되고 있습니다.

세계 방사선학 분야 AI 시장의 성장 가속화를 이끄는 원동력은?

방사선학 분야 AI 시장 성장은 전 세계적으로 진단 의학을 재구성하고 있는 중요한 헬스케어 요구, 기술 발전, 인구통계학적 변화의 수렴에 의해 이루어지고 있습니다. 가장 두드러진 촉진요인 중 하나는 암, 심혈관질환, 신경 질환과 같은 만성질환의 증가이며, 이러한 질환은 모두 진단 및 치료 계획을 위해 적시에 정확한 영상 진단이 필요합니다. 일상적인 건강 검진 및 응급 의료에서 영상 진단 양식의 사용이 증가함에 따라 영상의학과 업무량이 급증하여 정확성을 유지하면서 생산성을 향상시킬 수 있는 도구가 필요하게 되었습니다. AI는 일상적인 영상 평가를 자동화하고, 중요한 소견의 우선순위를 정하고, 질병의 조기 발견을 지원함으로써 이러한 요구에 부응하고 있습니다. 또한, 특히 지방이나 의료서비스가 부족한 지역에서 방사선과 전문의 부족이 심각해짐에 따라, 의료 서비스 제공자들은 원격 영상 진단 플랫폼을 통해 원격지의 사람들에게 진단 서비스를 확대할 수 있는 AI 솔루션 도입을 추진하고 있습니다. 디지털 헬스 인프라와 스마트 병원에 대한 국제적인 투자는 AI 기반 방사선 진단 시스템 구축을 더욱 가속화하고 있습니다. 혁신 보조금, 파일럿 프로그램, 국가 AI 전략 등 정부 주도의 헬스케어 AI 추진 이니셔티브도 시장 확대의 촉매제 역할을 하고 있습니다. 병원 및 연구기관과의 전략적 파트너십을 기반으로 한 의료 기술 기업의 AI 솔루션 상용화가 제품의 가용성과 시장 침투를 촉진하고 있습니다. AI 툴이 진단 품질 향상, 시간 단축, 의료 비용 절감에 있어 그 가치를 입증함에 따라 전 세계 병원, 영상 진단센터, 외래 진료소에서 AI 툴의 도입이 확대되고 있습니다. 이러한 요인들은 AI 시스템의 임상적 신뢰성에 대한 신뢰의 증가와 함께 방사선과 AI 시장을 발전시키고 향후 몇 년 동안 보다 정확하고 효율적이며 접근하기 쉬운 진단 치료를 실현하는 중요한 수단으로 자리매김하고 있습니다.

부문

방사선 의학 유형(흉부 영상, 대장내시경, 맘모그래피, 두부 영상), 기술(X선, 자기공명영상, 컴퓨터 단층촬영, 양전자 방출 단층촬영, 초음파, 기타 기술), 용도(컴퓨터 지원 진단 용도, 컴퓨터 지원 검출 용도, 정량 분석 툴 용도, 진료소 검출 지원 용도)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

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

Global Industry Analysts는 LLM 및 업계 고유의 SLM을 조회하는 일반적인 규범을 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 도메인 전문가가 선별한 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 Artificial Intelligence (AI) in Radiology Market to Reach US$13.5 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI) in Radiology estimated at US$2.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$13.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 33.5% over the analysis period 2024-2030. Chest Imaging, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 28.8% CAGR and reach US$4.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Colonoscopy segment is estimated at 37.1% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$650.3 Million While China is Forecast to Grow at 42.7% CAGR

The Artificial Intelligence (AI) in Radiology market in the U.S. is estimated at US$650.3 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.4 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 42.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 27.6% and 29.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 28.3% CAGR.

Global Artificial Intelligence (AI) in Radiology Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is AI Transforming the Role of Radiologists and Diagnostic Accuracy in Medical Imaging?

Artificial Intelligence is revolutionizing radiology by enhancing the ability of clinicians to detect, interpret, and act upon complex medical images with unprecedented accuracy and speed. Radiology has long been central to diagnosing a broad range of conditions, including cancers, neurological disorders, musculoskeletal injuries, and cardiovascular diseases. However, traditional interpretation is time-intensive, and even experienced radiologists can occasionally miss subtle abnormalities due to human fatigue or cognitive overload. AI addresses these challenges by applying advanced image recognition algorithms that can detect minute patterns in X-rays, CT scans, MRIs, and mammograms, often flagging findings invisible to the human eye. Deep learning systems can be trained on millions of annotated images, enabling them to identify early-stage tumors, classify tissue anomalies, and distinguish between benign and malignant growths with high confidence. These AI tools do not replace radiologists but augment their capabilities, allowing them to focus more on complex cases and clinical decision-making. Moreover, AI can prioritize urgent cases by triaging image queues, ensuring that critical findings like brain hemorrhages or pulmonary embolisms are reviewed first. The integration of AI into radiology also improves consistency and standardization, reducing variability across different practitioners and institutions. Automated report generation and structured data output enhance workflow efficiency, documentation accuracy, and communication with other departments. As the volume of diagnostic imaging continues to rise globally, driven by aging populations and expanded access to healthcare, AI is becoming essential in maintaining quality care and timely diagnoses. Its impact is not limited to hospitals; outpatient clinics, teleradiology services, and mobile health units are also benefiting from AI’s scalable capabilities, making it a transformative force in medical imaging.

How Are Technological Advancements Powering AI Algorithms in Radiological Applications?

The evolution of AI in radiology is being propelled by rapid advancements in deep learning, neural networks, and computational infrastructure that make it possible to process vast quantities of imaging data in real time. Convolutional neural networks (CNNs) have become a cornerstone of AI in radiology due to their unmatched ability to analyze pixel-level data across multiple image modalities and deliver highly accurate predictions. These networks are trained using extensive datasets containing diverse patient demographics, disease types, and imaging parameters, improving their generalizability and diagnostic precision. Moreover, the availability of annotated medical imaging repositories and collaborations between hospitals and AI companies have accelerated model development and validation. Innovations in cloud computing and edge processing allow AI systems to perform complex computations either remotely or directly within imaging devices, minimizing latency and enabling real-time analysis. AI platforms are also becoming increasingly multimodal, combining imaging data with electronic health records, lab reports, and genomic information to deliver more context-aware insights. Natural language processing (NLP) is being used to extract relevant clinical data from radiology reports, enhancing diagnostic correlations and follow-up recommendations. Furthermore, explainable AI models are gaining traction, providing visual heatmaps and confidence scores that help radiologists understand the rationale behind the AI’s findings, which is critical for clinical trust and regulatory approval. Integration with Picture Archiving and Communication Systems (PACS) and Radiology Information Systems (RIS) allows seamless deployment within existing clinical workflows. These technological innovations are not only increasing diagnostic performance but also ensuring that AI tools are adaptable, interpretable, and compatible with the rapidly evolving landscape of precision medicine and patient-centered care.

How Are Clinical Workflows, Reimbursement Models, and Regulatory Frameworks Shaping Adoption?

The adoption of AI in radiology is being shaped by a complex interplay of clinical workflow integration, reimbursement dynamics, and regulatory oversight. For AI tools to deliver tangible benefits, they must fit seamlessly into the daily routines of radiologists without introducing friction or inefficiencies. This requires intuitive interfaces, interoperability with existing systems like PACS, and minimal training time for clinical staff. Many AI vendors are focusing on creating plug-and-play solutions that can be deployed without major infrastructure changes. In parallel, reimbursement structures are evolving to support the use of AI in diagnostic processes. In some regions, insurers and government health programs are beginning to recognize AI-assisted interpretation as a reimbursable service, particularly for screenings such as mammography and lung cancer detection where early diagnosis significantly reduces long-term treatment costs. Regulatory bodies such as the U.S. FDA, European Medicines Agency, and local health authorities play a crucial role in setting safety and efficacy standards for AI medical devices. These agencies have begun to issue tailored guidelines for AI-based tools, covering aspects like continuous learning, data privacy, algorithm transparency, and clinical validation. The introduction of software as a medical device (SaMD) classifications has also facilitated the approval process for AI solutions. Clinical studies demonstrating improved diagnostic performance, reduced error rates, or increased throughput are key to gaining both regulatory clearance and physician confidence. Educational programs and awareness campaigns are also being developed to train radiologists in AI literacy, ensuring that users can interpret outputs critically and integrate them into clinical decision-making. Together, these efforts are creating a supportive environment for AI adoption that prioritizes clinical value, patient outcomes, and long-term sustainability in healthcare delivery.

What Is Driving the Accelerated Growth of the AI in Radiology Market Across the Globe?

The growth in the AI in radiology market is driven by a convergence of critical healthcare needs, technological advancements, and demographic shifts that are reshaping diagnostic medicine on a global scale. One of the most prominent drivers is the global rise in chronic diseases such as cancer, cardiovascular disorders, and neurological conditions, all of which require timely and accurate imaging for diagnosis and treatment planning. The increasing use of imaging modalities in routine health assessments and emergency care has led to a surge in radiology workloads, creating a need for tools that can enhance productivity without compromising accuracy. AI meets this need by automating routine image assessments, prioritizing critical findings, and supporting early disease detection. Additionally, the growing shortage of radiologists, particularly in rural and underserved areas, is prompting healthcare providers to adopt AI solutions that can extend diagnostic services to remote populations through teleradiology platforms. International investments in digital health infrastructure and smart hospitals are further accelerating the deployment of AI-powered radiology systems. Government-led initiatives to promote AI in healthcare, such as innovation grants, pilot programs, and national AI strategies, are also catalyzing market expansion. The commercialization of AI solutions by medtech companies, supported by strategic partnerships with hospitals and research institutions, is driving product availability and market penetration. As AI tools prove their value in improving diagnostic quality, reducing turnaround times, and lowering healthcare costs, their adoption is expanding across hospitals, imaging centers, and outpatient clinics worldwide. These factors, combined with growing confidence in the clinical reliability of AI systems, are propelling the radiology AI market forward, positioning it as a key enabler of more precise, efficient, and accessible diagnostic care in the years to come.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Radiology Type (Chest Imaging, Colonoscopy, Mammography, Head Imaging); Technique (X-rays, Magnetic Resonance Imaging, Computed Tomography, Positron Emission Tomography, Ultrasound, Other Techniques); Application (Computer Aided-Diagnostic Application, Computer Aided-Detection Application, Quantitative Analysis Tools Application, Clinics Detection Support Application)

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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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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