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세계의 내시경검사용 인공지능(AI) 시장
Artificial Intelligence (AI) in Endoscopy
상품코드 : 1798334
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 210 Pages
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한글목차

세계의 내시경검사용 인공지능(AI) 시장은 2030년까지 1,158억 달러에 달할 전망

2024년에 207억 달러로 추정되는 세계의 내시경검사용 인공지능(AI) 시장은 분석 기간인 2024-2030년에 CAGR 33.2%로 성장하며, 2030년에는 1,158억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 연성 내시경은 CAGR 35.7%를 기록하며, 분석 기간 종료까지 871억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 경성 내시경 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 27.2%로 추정되고 있습니다.

미국 시장은 54억 달러, 중국은 CAGR 31.4%로 성장 예측

미국의 내시경검사용 인공지능(AI) 시장은 2024년에 54억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 172억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 31.4%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 30.7%와 28.5%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 22.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 내시경검사용 인공지능(AI) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI가 임상 진단에서 내시경 검사 분야에 혁명을 가져올 이유는 무엇인가?

인공지능(AI)은 보다 정확한 실시간 진단을 가능하게 하고, 임상 시술의 효율성을 향상시킴으로써 내시경 검사의 전망을 재구성하고 있습니다. 소화관 등 내부 장기를 시각화하는 내시경 검사는 오랫동안 대장암, 궤양, 염증성장질환, 소화관 출혈 등의 질환을 진단하는 중요한 툴로 사용되어 왔습니다. 그러나 기존의 내시경 검사는 작업자의 피로, 경험의 편차, 미묘한 이상을 간과할 가능성 등 인간의 한계에 노출되어 있습니다. AI는 특히 머신러닝과 컴퓨터 비전 기술을 통해 임상의가 폴립, 병변 및 기타 발견하지 못할 수도 있는 이상 징후를 감지할 수 있도록 실시간 이미지 분석을 제공함으로써 이러한 절차를 향상시키고 있습니다. AI 시스템은 고해상도 내시경 비디오 스트림을 처리하고 우려되는 영역을 강조 표시하여 즉시 검토하고 의사결정을 개선할 수 있습니다. 또한 AI 기반 소프트웨어는 병변의 크기를 정량화하고, 조직의 특징을 평가하고, 악성 가능성을 제시할 수 있으며, 주관적인 해석에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다. 이러한 시스템은 특히 조기 암 발견에 유용하며, 민감도를 조금만 높여도 환자의 예후를 크게 개선할 수 있습니다. 또한 AI 툴은 문서화 간소화, 소견 주석 달기, 절차 프로토콜 준수를 지원하여 전반적인 워크플로우 효율성을 향상시킵니다. 디지털 영상 처리 플랫폼을 채택하는 병원이 늘어남에 따라 AI의 통합은 논리적 확장이 되어 임상의가 촬영된 영상 데이터의 가치를 최대한 활용할 수 있게 될 것입니다. 저침습적 시술에 대한 수요가 증가하고, 시술 시간을 줄이면서 진단 정확도를 높여야 한다는 압박 속에서 AI는 현대 내시경 검사의 게임 체인저 기술임이 입증되고 있습니다.

컴퓨터 비전과 딥러닝의 발전은 내시경 검사에서 AI 용도를 어떻게 변화시키고 있는가?

컴퓨터 비전, 딥러닝, 신경망의 급속한 발전은 내시경 검사에서 AI 용도의 진화를 가속화하여 불과 몇년전만 해도 상상할 수 없었던 기능을 촉진하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 시스템은 내시경 이미지와 비디오 피드를 숙련된 전문의에 필적하거나 능가하는 수준의 정확도로 해석할 수 있습니다. 특히 컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지 분류 작업에서 괄목할 만한 성공을 거두었으며, 정상 조직과 비정상 조직을 구분하고, 작은 폴립이나 평평한 폴립을 식별하고, 악성 종양을 나타낼 수 있는 초기 병변을 감지하는 데 이상적입니다. 고급 알고리즘을 통해 이미지를 관심 영역으로 분할하고, 잠재적 병리를 실시간으로 표시하고, 시술 전반에 걸쳐 이상 징후를 추적하여 종합적인 검사를 보장합니다. 이러한 모델은 수천 개의 과거 시술에서 수집된 방대한 데이터세트로 학습되므로 AI는 복잡한 패턴을 학습하고 지속적으로 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 또한 자연 언어 처리(NLP)를 통합하여 시술 보고서를 자동 생성하여 의사의 문서 작성 부담을 덜어주는 플랫폼도 있습니다. 또한 AI 시스템은 임상의가 제안을 수용하거나 거부할 수 있는 피드백 메커니즘으로 설계되어 AI와 의사의 성능을 향상시키는 동적 학습 루프를 생성합니다. 또한 각 회사는 증강현실을 내시경 검사에 통합하여 AI가 라이브 피드에 직접 시각적 단서를 겹쳐서 탐색 및 조준을 지원하는 증강현실을 내시경 검사에 통합하는 작업도 진행하고 있습니다. 이러한 혁신은 진단의 신뢰성과 일관성을 향상시킬 뿐만 아니라, 정밀한 가이드를 통해 절제, 절제, 스텐트 삽입을 지원하는 치료용 내시경 검사에도 AI의 역할을 확장하고 있습니다. 알고리즘이 더욱 정교해지고 규제 당국의 승인이 진행됨에 따라 AI와 내시경의 기술적 시너지 효과로 인해 진단 의료의 표준을 재정의할 것으로 기대됩니다.

의료 시스템, 교육 요구, 규제기관은 시장 도입에 어떤 영향을 미치고 있는가?

내시경 검사에서 AI의 채택은 의료 시스템의 우선순위, 임상의의 교육 요구, 진화하는 규제 프레임워크의 상호 작용에 의해 형성되고 있습니다. 의료 서비스 프로바이더는 비용을 절감하고 임상의의 부담을 줄이면서 보다 신속하고 정확한 진단을 제공해야 할 필요성에 직면해 있습니다. AI를 활용한 내시경 검사는 진단 정확도를 높이고, 효율성을 개선하며, 재수술의 필요성을 줄일 수 있으므로 설득력 있는 솔루션을 제공합니다. 따라서 병원과 진단센터는 광범위한 디지털 전환 구상의 일환으로 AI 통합 내시경 플랫폼에 투자하기 시작했습니다. 그러나 이러한 투자의 성공 여부는 임상의의 신뢰와 수용에 따라 크게 좌우됩니다. 이러한 격차를 해소하기 위해 의료기관들은 소화기내과 펠로우십 프로그램이나 개업 내시경 전문의의 평생교육에 AI 교육을 도입하고 있습니다. 이 프로그램들은 AI가 생성한 결과물의 해석, 알고리즘 제안의 한계에 대한 이해, 임상적 판단의 유지에 중점을 두고 있습니다. 규제 측면에서는 FDA와 유럽의약품청(European Medicines Agency) 등의 기관이 AI 기반 진단 툴에 대한 명확한 가이드라인을 마련하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 규제에는 엄격한 성능 벤치마크, 투명성 요건, 환자의 안전과 임상적 유효성을 보장하기 위한 시판 후 조사 의무 등이 포함됩니다. 이에 따라 각 제조업체들은 다양한 집단과 의료 환경에서 AI 시스템의 실제 성능을 검증하기 위해 대규모 다기관 공동 테스트를 진행하고 있습니다. 일부 보험사들은 진행성 질환 예방에 있으며, AI 지원 진단의 비용 효율성을 인식하고 보험금 지급 정책도 진화하기 시작했습니다. 교육적 지원, 규제 명확화, 경제적 인센티브의 조합은 내시경 검사에 AI를 광범위하게 도입하는 데 유리한 환경을 조성하는 데 도움이 되고 있습니다. AI 툴을 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 일상적인 임상 워크플로우에 AI 툴이 확실히 통합될 수 있도록 하기 위해서는 이러한 체계 구축이 필수적입니다.

내시경 검사에서 AI 세계 시장의 지속적인 성장 원동력은?

내시경 검사에서 인공지능 시장의 성장은 소화기 질환의 유병률 증가, 암 조기 발견에 대한 수요, 영상 시스템의 기술 발전, 정밀의료를 향한 세계 추진력 등 여러 가지 상호 연관된 힘에 의해 주도되고 있습니다. 소화기암, 특히 대장암은 여전히 전 세계에서 가장 흔하고 치명적인 암 중 하나이지만 조기에 발견하면 예방과 치료가 가능합니다. 대장내시경 검사에서 전암성 용종 발견을 강화하는 AI 툴은 검진 결과를 크게 개선하고 사망률을 낮출 수 있습니다. 이러한 임상적 가치 제안은 민간 및 공공 부문 모두에서 AI의 연구개발 및 의료 시스템내 통합을 위해 대규모 자금을 투자하는 데 박차를 가하고 있습니다. 아날로그에서 디지털 내시경 시스템으로의 전환도 머신러닝 모델을 지원하는 데 필요한 데이터 인프라를 제공하여 AI 구축을 위한 기반을 마련했습니다. 동시에 고령화, 신흥 국가의 의료 접근성 증가 등 세계 인구 통계학적 변화로 인해 내시경 수술에 대한 수요가 확대되고 있습니다. 이는 처리량을 향상시키고 진단 오류를 줄임으로써 과부하된 의료 시스템을 지원하는 AI의 확장 가능한 기회를 창출합니다. 또한 하이테크 대기업과 의료 기술 혁신 기업이 이 분야에 진출하면서 제품 혁신, 경쟁력 있는 가격 책정, 폭넓은 가용성이 가속화되고 있습니다. 소화기내과 전문의, 데이터 사이언스자, 소프트웨어 엔지니어 등 다양한 분야의 전문가들이 협력하여 특정 진단 요구와 임상 환경에 맞는 특수한 AI 툴을 개발하고 있습니다. 임상적 유용성에 대한 증거 증가, 규제 추진력, 광범위한 의료 정보 시스템과의 통합으로 내시경 검사 분야의 AI 시장은 지속적 이고 역동적인 성장 태세를 갖추고 있습니다. 이는 진단 의료를 더 나은 방향으로 재구성하는 기술적 진보와 의료적 필요의 중요한 융합을 의미합니다.

부문

유형(연성 내시경, 경성 내시경), 기술(자가 형광 내시경, 공초점 내시경, 내시경 초음파, 캡슐 내시경), 이미징 모달리티(백색광 내시경, 형광 내시경, 협대역 영상, 고정밀 내시경), 애플리케이션(소화기 내시경 애플리케이션, 비뇨기 내시경 애플리케이션, 호흡기 내시경 애플리케이션, 대장내시경 애플리케이션)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 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 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence (AI) in Endoscopy Market to Reach US$115.8 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI) in Endoscopy estimated at US$20.7 Billion in the year 2024, is expected to reach US$115.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 33.2% over the analysis period 2024-2030. Flexible Endoscopes, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 35.7% CAGR and reach US$87.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Rigid Endoscopes segment is estimated at 27.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$5.4 Billion While China is Forecast to Grow at 31.4% CAGR

The Artificial Intelligence (AI) in Endoscopy market in the U.S. is estimated at US$5.4 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$17.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 31.4% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 30.7% and 28.5% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 22.8% CAGR.

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

Why Is AI Revolutionizing the Field of Endoscopy in Clinical Diagnostics?

Artificial Intelligence (AI) is reshaping the landscape of endoscopy by enabling more accurate, real-time diagnostics and improving the efficiency of clinical procedures. Endoscopy, which allows visualization of internal organs such as the gastrointestinal (GI) tract, has long been a critical tool for diagnosing conditions like colorectal cancer, ulcers, inflammatory bowel disease, and gastrointestinal bleeding. However, traditional endoscopic examinations are subject to human limitations, including operator fatigue, variability in experience, and the possibility of missing subtle abnormalities. AI, particularly through machine learning and computer vision technologies, is enhancing these procedures by providing real-time image analysis that assists clinicians in detecting polyps, lesions, and other abnormalities that may go unnoticed. AI systems can process high-resolution endoscopic video streams and highlight areas of concern, allowing for immediate review and improved decision-making. Moreover, AI-driven software can quantify lesion sizes, assess tissue characteristics, and even suggest the likelihood of malignancy, thus reducing reliance on subjective interpretation. These systems are especially valuable in early cancer detection, where small improvements in sensitivity can lead to significantly better patient outcomes. Additionally, AI tools help streamline documentation, annotate findings, and ensure adherence to procedural protocols, enhancing overall workflow efficiency. As more hospitals adopt digital imaging platforms, the integration of AI becomes a logical extension, enabling clinicians to leverage the full value of captured visual data. With growing demand for minimally invasive procedures and pressure to improve diagnostic accuracy while reducing procedure times, AI is proving to be a game-changing technology in modern endoscopy.

How Are Advancements in Computer Vision and Deep Learning Transforming AI Applications in Endoscopy?

Rapid progress in computer vision, deep learning, and neural networks is accelerating the evolution of AI applications in endoscopy, driving capabilities that were unimaginable just a few years ago. These technologies allow systems to interpret endoscopic images and video feeds with a level of precision that often rivals or even exceeds that of experienced specialists. Convolutional neural networks (CNNs), in particular, have demonstrated remarkable success in image classification tasks, making them ideal for distinguishing between normal and abnormal tissues, identifying small or flat polyps, and detecting early-stage lesions that may indicate malignancies. Advanced algorithms can now segment images into regions of interest, flag potential pathologies in real time, and track anomalies throughout a procedure to ensure comprehensive examination. These models are trained on massive datasets collected from thousands of prior procedures, enabling the AI to learn complex patterns and continuously improve its accuracy. Some platforms also integrate natural language processing (NLP) to automatically generate procedural reports, reducing the documentation burden for physicians. Furthermore, AI systems are being designed with feedback mechanisms that allow clinicians to accept or reject suggestions, creating a dynamic learning loop that enhances both the AI and the physician's performance. Companies are also working on integrating augmented reality into endoscopy, where AI overlays visual cues directly on the live feed to assist with navigation and targeting. These innovations are not only improving diagnostic confidence and consistency but also expanding the role of AI into therapeutic endoscopy, where precision guidance can assist in resection, ablation, and stent placement. As algorithms grow more sophisticated and regulatory approvals increase, the technological synergy between AI and endoscopy is expected to redefine the standard of care in diagnostic medicine.

How Are Healthcare Systems, Training Needs, and Regulatory Bodies Influencing Market Adoption?

The adoption of AI in endoscopy is being shaped by the interplay of healthcare system priorities, clinician training needs, and evolving regulatory frameworks. Healthcare providers are under increasing pressure to deliver faster, more accurate diagnostics while containing costs and reducing the burden on clinicians. AI-enabled endoscopy offers a compelling solution by enhancing diagnostic accuracy, improving efficiency, and potentially reducing the need for repeat procedures. Hospitals and diagnostic centers are thus beginning to invest in AI-integrated endoscopic platforms as part of broader digital transformation initiatives. However, the success of these investments depends significantly on clinician trust and acceptance. To bridge this gap, medical institutions are incorporating AI training into gastroenterology fellowship programs and continuing education for practicing endoscopists. These programs focus on interpreting AI-generated outputs, understanding the limitations of algorithmic suggestions, and maintaining clinical judgment. On the regulatory side, agencies such as the FDA and the European Medicines Agency are working to establish clear guidelines for AI-based diagnostic tools. These regulations include rigorous performance benchmarks, transparency requirements, and post-market surveillance mandates to ensure patient safety and clinical efficacy. In response, manufacturers are conducting large-scale multicenter trials to validate the real-world performance of AI systems across different populations and healthcare settings. Reimbursement policies are also beginning to evolve, with some payers recognizing the cost-effectiveness of AI-assisted diagnostics in preventing advanced-stage diseases. The combination of educational support, regulatory clarity, and economic incentives is helping to build a favorable environment for the widespread adoption of AI in endoscopy. These systemic developments are essential for ensuring that AI tools are not only available but also reliably integrated into routine clinical workflows.

What Is Driving the Continued Growth of the Global AI in Endoscopy Market?

The growth in the artificial intelligence in endoscopy market is driven by several interrelated forces, including the rising incidence of gastrointestinal diseases, the demand for early cancer detection, technological advancements in imaging systems, and the global push toward precision medicine. Gastrointestinal cancers, particularly colorectal cancer, remain among the most common and deadly forms of cancer worldwide, yet they are highly preventable and treatable if detected early. AI tools that enhance the detection of precancerous polyps during colonoscopy have the potential to significantly improve screening outcomes and reduce mortality. This clinical value proposition is fueling investment from both private and public sectors, with major funding directed toward AI research, development, and integration within healthcare systems. The transition from analog to digital endoscopic systems has also laid the groundwork for AI deployment, providing the data infrastructure necessary to support machine learning models. Simultaneously, global demographic shifts, including aging populations and increasing healthcare access in emerging markets, are expanding the demand for endoscopic procedures. This creates a scalable opportunity for AI to support overburdened healthcare systems by improving throughput and reducing diagnostic errors. Furthermore, the entry of tech giants and medtech innovators into the field is accelerating product innovation, competitive pricing, and wider availability. Cross-disciplinary collaboration between gastroenterologists, data scientists, and software engineers is leading to the development of specialized AI tools that are tailored to specific diagnostic needs and clinical environments. With growing evidence of clinical benefit, regulatory momentum, and integration with broader health information systems, the AI in endoscopy market is poised for sustained and dynamic growth. It represents a crucial convergence of technological advancement and medical necessity that is reshaping diagnostic medicine for the better.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Type (Flexible Endoscopes, Rigid Endoscopes); Technique (Autofluorescence Endoscopy, Confocal Endoscopy, Endoscopic Ultrasound, Capsule Endoscopy); Imaging Modality (White-Light Endoscopy, Fluorescence Endoscopy, Narrow-Band Imaging, High-Definition Endoscopy); Application (Gastrointestinal Endoscopy Application, Urological Endoscopy Application, Respiratory Endoscopy Application, Colonoscopy Application)

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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