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세계의 헬스케어용 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 - 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 모델별, 데이터 세트 유형별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
AI Training Dataset In Healthcare Market Size, Share & Trends Analysis Report By Model (Image/Video, Text), By Dataset Type (Medical Imaging, Telemedicine, Electronic Health Records, Wearable Devices), By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드 : 1611708
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 2024년 11월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

헬스케어용 AI 트레이닝 데이터 세트 시장의 성장과 동향

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면 헬스케어용 AI 트레이닝 데이터세트 세계 시장 규모는 2025-2030년에 걸쳐 CAGR 22.9%를 기록하며, 2030년까지 14억 7,000만 달러에 이를 전망입니다.

클리니컬 노트와 전자 차트를 인공지능(AI) 트레이닝에 활용하는 것도 주목할만한 동향입니다. 건강 관리 기업은 자연 언어 처리(NLP) 알고리즘을 훈련하기위한 대규모 데이터 세트를 구축하고 있습니다. 질병 추적 및 예측 분석을 지원할 수 있습니다.

제약산업에서는 창약을 가속시키기 위해 AI의 트레이닝 데이터세트를 활용하는 움직임이 가속화되고 있습니다. 훈련된 AI 모델은 잠재적인 의약품 후보를 확인하고, 그 효능을 예측하고, 의약품 개발 프로세스를 최적화할 수 있습니다.

헬스케어용 AI 트레이닝 데이터세트의 두드러진 트렌드 중 하나는 헬스케어 이미지 데이터세트의 지속적인 확장입니다. MRI, CT 스캔, 초음파 등의 의료 영상 기술의 진보에 따라 의료기관은 대량의 영상 데이터를 생성하고 있습니다. 이 추세는 암의 조기 발견, 기관의 세분화, 병리학적 분석 작업을 위한 광범위한 데이터 세트의 생성을 수반합니다. 다양하고 레이블이 지정된 건강 관리 이미지의 가용성이 높아짐에 따라 보다 정확한 진단 AI 모델의 개발이 촉진됩니다.

북미에서는 헬스케어용 AI 트레이닝 데이터세트의 이용 동향으로서 헬스케어기관, 연구기관, 기술기업간의 제휴와 데이터 공유에 강한 주목을 받고 있습니다. 이러한 추세는 미국의 HIPAA 및 캐나다의 PIPEDA와 같은 엄격한 데이터 프라이버시 규정을 준수하면서 종합적이고 다양한 데이터 세트를 컴파일해야 할 필요성을 뒷받침하고 있습니다. 기밀성이 높은 환자 데이터에 대한 액세스와 그 이용의 과제를 극복하기 위해 이해관계자는 파트너십을 맺고 첨단 데이터 익명화 기술을 도입하고 있습니다. 이 협력적인 접근법은 북미의 건강 관리 부문에서 건강 관리 연구, 진단 및 치료를 위한 AI 모델의 개발을 가속화하여 환자의 프라이버시와 데이터 보안을 보장합니다.

헬스케어용 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 보고서 하이라이트

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 헬스케어용 AI 트레이닝 데이터 세트 시장의 변수, 동향, 범위

제4장 헬스케어용 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 : 모델의 추정과 예측

제5장 헬스케어용 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 : 데이터 세트 유형의 전망, 추정, 예측

제6장 헬스케어용 AI 트레이닝 데이터 세트 시장 :지역별, 추정·동향 분석

제7장 경쟁 구도

JHS
영문 목차

영문목차

AI Training Dataset In Healthcare Market Growth & Trends:

The global AI training dataset in healthcare market size is expected to reach USD 1.47 billion by 2030, registering a CAGR of 22.9% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. Utilizing clinical notes and electronic health records for artificial intelligence (AI) training is another noteworthy trend. As healthcare institutions digitize patient records and clinical notes, these textual data sources provide valuable insights for AI models. Researchers and healthcare companies are building large-scale datasets to train natural language processing (NLP) algorithms. These AI models can extract valuable information from medical records, aiding clinical decision support, disease tracking, and predictive analytics.

The pharmaceutical industry is increasingly harnessing AI training datasets to accelerate drug discovery. This trend involves compiling comprehensive datasets of chemical compounds, molecular structures, and biological interactions. AI models trained on these datasets can identify potential drug candidates, predict their efficacy, and optimize drug development processes. This trend is revolutionizing the drug discovery pipeline, making it more efficient and cost-effective.

One of the prominent trends in healthcare AI training datasets is the continuous expansion of medical imaging datasets. With advancements in medical imaging technologies such as MRI, CT scans, and ultrasound, healthcare organizations generate massive volumes of image data. This trend involves creating extensive datasets for early cancer detection, organ segmentation, and pathology analysis tasks. The growing availability of diverse and labeled medical images drives thedevelopment of more accurate diagnostic AI models.

In North America, a prominent trend in using AI training datasets in healthcare is a strong focus on collaboration and data sharing among healthcare institutions, research organizations, and technology companies. This trend is driven by the need to compile comprehensive and diverse datasets while complying with stringent data privacy regulations such as HIPAA in the U.S. and PIPEDA in Canada. To overcome the challenges of accessing and using sensitive patient data, stakeholders are forming partnerships and implementing advanced data anonymization techniques. This collaborative approach accelerates the development of AI models for medical research, diagnosis, and treatment in the North American healthcare sector while ensuring patient privacy and data security.

AI Training Dataset In Healthcare Market Report Highlights:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. AI Training Dataset In Healthcare Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. AI Training Dataset In Healthcare Market: Model Estimates & Forecasts

Chapter 5. AI Training Dataset In Healthcare Market: Dataset Type Outlook Estimates & Forecasts

Chapter 6. AI Training Dataset In Healthcare Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. Competitive Landscape

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