세계 의료 분야 생성형 AI 시장 : 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 - 컴포넌트별, 기능별, 최종 용도별, 용도별, 지역별, 부문별 동향(2023-2030년)
Generative AI In Healthcare Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Service), By Function (Virtual Nursing Assistants, Robot-Assisted AI Surgery), By End-use, By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030
상품코드
:
1376087
리서치사
:
Grand View Research, Inc.
발행일
:
2023년 10월
페이지 정보
:
영문 100 Pages
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의료 생성형 AI 시장의 성장과 동향 :
Grand View Research, Inc의 최신 보고서에 따르면 세계 의료 분야 생성형 AI 시장 규모는 2030년까지 147억 7,000만 달러에 달할 전망입니다.
이 시장은 2023년부터 2030년까지 복합 연간 성장률(CAGR) 36.7%로 성장할 것으로 예측됩니다. 의료에서 생성 모델은 고해상도 의료 이미지를 생성하여 진단 정확도를 높입니다. 이러한 AI를 탑재한 모델은 복잡한 이미지를 생성하는 데 뛰어나 암, 병변, 이상 등 심각한 질환의 검출과 진단에 도움이 됩니다. 향상된 화질로 의료 전문가는 미묘한 이상을 더욱 효과적으로 파악할 수 있습니다. 또한 생산 및 모델의 효율성과 속도는 진단 프로세스를 가속화하고 신속한 개입과 환자 결과를 향상시킬 수 있습니다.
생성형 AI는 창약에 활용되어 신규 화합물의 창출과 기존 화합물의 최적화를 실시하여 의약품 개발의 타임라인을 가속화합니다. 또한 약물의 특성과 잠재적인 부작용의 예측을 지원하고 제약 업계의 정보를 기반으로 의사 결정을위한 귀중한 인사이트을 제공합니다. 예를 들어, 스탠포드 대학의 연구원이 만든 오픈소스 플랫폼인 DeepChem은 의약품에 대한 계산 화학의 진보를 추진하기 위해 생산 모델과 머신러닝을 채택합니다. DeepChem은 분자 화합물을 최적화하고 분석하는 다양한 도구와 모델을 제공하며 의료 및 제약 업계의 다양한 용도를 지원합니다.
생성형 AI는 의료에 변화를 가져오고 개인화된 의료로의 큰 전환을 가능하게 합니다. 개인의 유전자 데이터와 건강 이력을 활용하여 생성형 AI 알고리즘은 맞춤형 치료 계획과 약물을 만들 수 있습니다. 이 혁신적인 접근법은 의료 개입이 사람의 고유한 유전적 체질과 건강 상태를 정확하게 따르고, 치료 효과를 극대화하고, 부작용을 최소화할 수 있습니다. 의료 개입을 사용자 정의하는 생성형 AI의 가능성은 의료에서 매우 중요한 진보를 보여주고, 치료가 최적화되고, 모든 사람에게 개인화되고, 궁극적으로 전반적인 의료 성과를 향상시키는 미래를 약속합니다.
북미의 건강 관리에서 생성형 AI 시장의 발판은 현저하게 강화되고 현저한 성장의 급상승을 보이고 있습니다. 인공지능과 머신러닝, 특히 생성 및 모델의 진보가 의료에 있어서의 응용을 뒷받침하고 있습니다. 정확한 진단을 위한 의료 영상의 생성으로부터, 창약 프로세스의 지원, 개인의 유전자 프로파일에 근거한 치료 계획의 개별화까지, 생성형 AI의 가능성이 적극적으로 모색되어 채용되고 있습니다. 연구기관, 의료기관, 기술기업 간의 협력, 엄청난 벤처캐피탈로부터의 자금조달, 지원적인 규제 프레임워크은 다양한 의료영역에 대한 생성형 AI의 통합을 더욱 강화하고 있습니다. 맞춤형 의료에 대한 수요와 혁신에 대한 추진력이 북미 전역의 의료 분야에서 생성형 AI의 현저한 성장에 기여하고 있는 주요 요인입니다.
의료 분야 생성형 AI 시장 보고서의 하이라이트
- 기능별로는 의료 화상 해석 분야가 2022년 매출액 점유율 28.9%로 압도적. Generative Adversarial Networks(GANs) 및 Variational Autoencoders(VAEs)와 같은 생성 모델은 충실도가 높은 의료 이미지를 생성하는 데 큰 잠재력을 보여줍니다.
- 최종 용도별로는 임상연구분야가 2022년 매출 점유율 29.3%로 시장을 독점했습니다. 생성형 AI는 의약품, 임상시험 설계 최적화, 예측 분석, 조사 방법 최적화 등 임상 연구의 다양한 측면을 지원하고 가속화할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
- 제약 산업은 창약과 약물 개발을 위해 생성형 AI를 계속 채택하고 있습니다. AI 주도의 생성 및 모델은 잠재적인 신약 후보의 식별과 기존의 신약 후보의 최적화의 프로세스를 가속화해, 신약의 상시에 걸리는 시간과 비용을 삭감했습니다.
- 생성형 AI는 현실적인 가상 시뮬레이션을 통해 의료 교육에 혁명을 가져옵니다. 진짜 똑같은 환자 아바타와 대화식 수술 시나리오를 만들고, 위험이 없는 환경에서 의료 전문가의 기술을 향상시킵니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 의료 분야 생성형 AI 시장의 변수, 동향 및 범위
- 시장 계통의 전망
- 시장 역학
- 시장 성장 촉진요인 분석
- 시장 성장 억제요인 분석
- 업계의 과제
- 의료 시장 분석 도구에서 생성형 AI
- 업계 분석 - Porter's Five Forces 분석
- PESTEL 분석
- 이용 사례 분석
제4장 의료 분야 생성형 AI 시장: 컴포넌트 추정 및 동향 분석
- 부문 대시보드
- 의료 분야 생성형 AI 시장 : 컴포넌트 변동 분석 - USD Million(2022년 및 2030년)
- 솔루션
- 서비스
제5장 의료 분야 생성형 AI 시장 : 기능 추정 및 동향 분석
- 부문 대시보드
- 의료 분야 생성형 AI 시장 : 기능변동 분석 - USD Million(2022년 및 2030년)
- 가상 간호 조수
- 로봇 지원 AI 수술
- 관리 프로세스 최적화
- 의료 영상 분석
제6장 의료 분야 생성형 AI 시장: 최종 용도 추정 및 동향 분석
- 부문 대시보드
- 의료 분야 생성형 AI 시장 : 최종 용도의 변동 분석 - USD Million(2022년 및 2030년)
- 임상조사
- 의료 센터
- 진단센터
- 기타
제7장 의료 분야 생성형 AI 시장 : 용도 추정 및 동향 분석
- 부문 대시보드
- 의료 분야 생성형 AI 시장 : 용도의 변동 분석 - USD Million(2022년 및 2030년)
- 임상
- 시스템
제8장 의료 분야 생성형 AI 시장 : 지역 추정 및 동향 분석
- 의료 분야 생성형 AI 시장 점유율, 지역별 - USD Million(2022년 및 2030년)
- 북미
- 북미의 의료에 있어서의 생성형 AI 시장 추계 및 예측(2017-2030년)
- 미국
- 캐나다
- 유럽
- 유럽의 의료에 있어서의 생성형 AI 시장 추계 및 예측(2017-2030년)
- 영국
- 독일
- 프랑스
- 아시아태평양
- 아시아태평양의 의료에 있어서의 생성형 AI 시장 추계 및 예측(2017-2030년)
- 중국
- 일본
- 인도
- 한국
- 호주
- 라틴아메리카
- 라틴아메리카의 의료에 있어서의 생성형 AI 시장 추계 및 예측(2017-2030년)
- 브라질
- 멕시코
- 중동 및 아프리카
- 중동 및 아프리카의 의료에 있어서의 생성형 AI 시장 추계 및 예측(2017-2030년)
- 사우디아라비아
- 아랍에미리트(UAE)
- 남아프리카
제9장 경쟁 구도
- 기업의 분류
- 기업 시장에서의 위치
- 참가 기업 개요
- 기업 히트맵 분석
- 전략 매핑
- 기업 프로파일 및 일람표
- Google LLC
- IBM Watson
- Johnson &Johnson
- Microsoft Corporation
- Neuralink Corporation
- NioyaTech
- OpenAI
- Oracle
- Saxon
- Syntegra
- Tencent Holdings Ltd
BJH
영문 목차
Generative AI In Healthcare Market Growth & Trends:
The global generative AI in healthcare market size is expected to reach USD 14.77 billion by 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc.. The market is anticipated to grow at a compound annual growth rate (CAGR) of 36.7% from 2023 to 2030. Generative models in healthcare are advancing diagnostic accuracy by generating high-resolution medical images. These AI-powered models excel at producing intricate imaging, aiding in the detection and diagnosis of critical diseases like cancer, lesions, and abnormalities. The enhanced image quality enables healthcare professionals to identify subtle anomalies more effectively. Moreover, the efficiency and speed of generative models expedite the diagnostic process, enabling prompt intervention and improved patient outcomes.
Generative AI is utilized in drug discovery to create new drug compounds or optimize the existing ones, accelerating the drug development timeline. Additionally, it assists in predicting drug properties and potential side effects, offering valuable insights for informed decision-making in the pharmaceutical industry. For instance, DeepChem, an open-source platform created by Stanford University researchers, employs generative models and machine learning to drive advancements in computational chemistry for drug discovery. DeepChem offers a range of tools and models to optimize and analyze molecular compounds, catering to diverse applications in healthcare and pharmaceutical industries.
Generative AI is a transformative force in healthcare, enabling a profound shift towards personalized medicine. By leveraging an individual's genetic data and health history, generative AI algorithms can craft tailor-made treatment plans and medications. This innovative approach ensures that medical interventions are precisely aligned with a person's unique genetic makeup and health circumstances, maximizing treatment efficacy and minimizing adverse effects. The potential of generative AI to customize healthcare interventions marks a pivotal advancement in medicine, promising a future where treatments are optimized and personalized for everyone, ultimately improving overall healthcare outcomes.
Generative AI's foothold in the healthcare market of North America has strengthened significantly, showcasing a notable surge in growth. Advances in artificial intelligence and machine learning, particularly generative models, have propelled their applications within healthcare. From generating medical images for accurate diagnostics to aiding drug discovery processes, and personalizing treatment plans based on individual genetic profiles, the potential of generative AI is being actively explored and adopted. Collaborations between research institutions, healthcare organizations, and technology firms, along with substantial venture capital funding and supportive regulatory frameworks, further fuel the integration of generative AI into various healthcare domains. The demand for personalized medicine and a drive towards innovation are key factors contributing to the remarkable growth of generative AI in the healthcare sector throughout North America.
Generative AI In Healthcare Market Report Highlights:
- Based on function, the medical imaging analysis segment dominated with a revenue share of 28.9% in 2022. Generative models, such as Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs), have shown significant promise in generating high-fidelity medical images
- Based on end-use, the clinical research segment dominated the market with a revenue share of 29.3% in 2022. Generative AI has demonstrated substantial potential in assisting and expediting various aspects of clinical research like drug discovery, optimization of clinical trial designs, predictive analytics, and optimizing research processes
- The pharmaceutical industry continued to embrace generative AI for drug discovery and development. AI-driven generative models accelerated the process of identifying potential drug candidates and optimizing existing ones, reducing the time and cost associated with bringing new medications to market
- Generative AI is revolutionizing healthcare training with realistic virtual simulations. It helps create lifelike patient avatars and interactive surgical scenarios, enhancing the skills of healthcare professionals in a risk-free environment
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
- 1.1. Market Segmentation and Scope
- 1.2. Research Methodology
- 1.2.1. Information Procurement
- 1.3. Information or Data Analysis
- 1.4. Methodology
- 1.5. Research Scope and Assumptions
- 1.6. Market Formulation & Validation
- 1.7. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
- 2.1. Market Outlook
- 2.2. Segment Outlook
- 2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Generative AI in Healthcare Market Variables, Trends, & Scope
- 3.1. Market Lineage Outlook
- 3.2. Market Dynamics
- 3.2.1. Market Driver Analysis
- 3.2.2. Market Restraint Analysis
- 3.2.3. Industry Challenge
- 3.3. Generative AI in Healthcare Market Analysis Tools
- 3.3.1. Industry Analysis - Porter's
- 3.3.1.1. Bargaining power of the suppliers
- 3.3.1.2. Bargaining power of the buyers
- 3.3.1.3. Threats of substitution
- 3.3.1.4. Threats from new entrants
- 3.3.1.5. Competitive rivalry
- 3.3.2. PESTEL Analysis
- 3.3.2.1. Political Landscape
- 3.3.2.2. Economic Landscape
- 3.3.2.3. Social Landscape
- 3.3.2.4. Technology Landscape
- 3.3.2.5. Environmental Landscape
- 3.3.2.6. Legal Landscape
- 3.4. Use Cases Analysis
Chapter 4. Generative AI in Healthcare Market: Component Estimates & Trend Analysis
- 4.1. Segment Dashboard
- 4.2. Generative AI in Healthcare Market: Component Movement Analysis, USD Million, 2022 & 2030
- 4.3. Solutions
- 4.3.1. Solutions Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 4.4. Services
- 4.4.1. Services Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 5. Generative AI in Healthcare Market: Function Estimates & Trend Analysis
- 5.1. Segment Dashboard
- 5.2. Generative AI in Healthcare Market: Function Movement Analysis, USD Million, 2022 & 2030
- 5.3. Virtual Nursing Assistants
- 5.3.1. Virtual Nursing Assistants Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 5.4. Robot-Assisted AI Surgery
- 5.4.1. Robot-Assisted AI Surgery Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 5.5. Administrative Process Optimization
- 5.5.1. Administrative Process Optimization Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 5.6. Medical Imaging Analysis
- 5.6.1. Medical Imaging Analysis Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 6. Generative AI in Healthcare Market: End-use Estimates & Trend Analysis
- 6.1. Segment Dashboard
- 6.2. Generative AI in Healthcare Market: End-use Movement Analysis, USD Million, 2022 & 2030
- 6.3. Clinical Research
- 6.3.1. Clinical Research Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 6.4. Medical Centers
- 6.4.1. Medical Centers Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 6.5. Diagnostic Centers
- 6.5.1. Diagnostic Centers Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 6.6. Others
- 6.6.1. Others Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 7. Generative AI in Healthcare Market: Application Estimates & Trend Analysis
- 7.1. Segment Dashboard
- 7.2. Generative AI in Healthcare Market: Application Movement Analysis, USD Million, 2022 & 2030
- 7.3. Clinical
- 7.3.1. Clinical Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 7.4. System
- 7.4.1. System Market Revenue Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
Chapter 8. Generative AI in Healthcare Market: Regional Estimates & Trend Analysis
- 8.1. Generative AI in Healthcare Market Share, By Region, 2022 & 2030, USD Million
- 8.2. North America
- 8.2.1. North America Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.2.2. U.S.
- 8.2.2.1. U.S. Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.2.3. Canada
- 8.2.3.1. Canada Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3. Europe
- 8.3.1. Europe Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3.2. U.K.
- 8.3.2.1. U.K. Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3.3. Germany
- 8.3.3.1. Germany Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.3.4. France
- 8.3.4.1. France Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4. Asia Pacific
- 8.4.1. Asia Pacific Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.2. China
- 8.4.2.1. China Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.3. Japan
- 8.4.3.1. Japan Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.4. India
- 8.4.4.1. India Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.5. South Korea
- 8.4.5.1. South Korea Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.4.6. Australia
- 8.4.6.1. Australia Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.5. Latin America
- 8.5.1. Latin America Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.5.2. Brazil
- 8.5.2.1. Brazil Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.5.3. Mexico
- 8.5.3.1. Mexico Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6. Middle East and Africa
- 8.6.1. Middle East and Africa Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6.2. KSA
- 8.6.2.1. KSA Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6.3. UAE
- 8.6.3.1. UAE Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030 (USD Million)
- 8.6.4. South Africa
- 8.6.4.1. South Africa Generative AI in Healthcare Market Estimates and Forecasts, 2017 - 2030
Chapter 9. Competitive Landscape
- 9.1. Company Categorization
- 9.2. Company Market Positioning
- 9.3. Participant's Overview
- 9.4. Financial Performance
- 9.5. Product Benchmarking
- 9.6. Company Heat Map Analysis
- 9.7. Strategy Mapping
- 9.8. Company Profiles/Listing
- 9.8.1. Google LLC
- 9.8.2. IBM Watson
- 9.8.3. Johnson & Johnson
- 9.8.4. Microsoft Corporation
- 9.8.5. Neuralink Corporation
- 9.8.6. NioyaTech
- 9.8.7. OpenAI
- 9.8.8. Oracle
- 9.8.9. Saxon
- 9.8.10. Syntegra
- 9.8.11. Tencent Holdings Ltd
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