세계의 헬스케어 분야 에이전트 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 에이전트 시스템별, 기술별, 제품별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 부문 예측(2025-2030년)

Agentic AI In Healthcare Market Size, Share & Trends Analysis Report By Agent System, By Technology, By Product, By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030

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한글목차

헬스케어 분야 에이전트 AI 시장 성장과 동향 :

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 헬스케어 분야 에이전트 AI 세계 시장 규모는 2030년까지 49억 6,000만 달러에 달하고, 2025-2030년 45.56%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예측됩니다.

개인 맞춤형 치료에 대한 관심 증가, 더 나은 건강 결과를 촉진하는 사전 예방적 치료로의 전환 증가, 진단 정확도에 대한 요구 증가, 비용 절감에 대한 관심 증가 등이 시장 성장의 요인 중 일부입니다.

AI 에이전트는 환자의 병력 및 실시간 측정 기준을 분석하여 개인 맞춤형 의료를 가능하게 합니다. 웨어러블을 통한 원격 모니터링은 잠재적인 응급상황을 의료진에게 경고합니다. 또한, AI 에이전트는 심장학, 방사선학, 신경학, 피부과학의 발전을 촉진합니다. 이러한 도구는 심전도를 분석하고, 영상 진단을 자동화하고, 뇌파를 모니터링하여 정밀 진단을 개선하고 혁신적인 연구를 촉진합니다.

또한 의료 영상, 유전자 정보, 환자 병력 등 대량의 의료 데이터를 분석하여 인간 의사가 놓칠 수 있는 패턴을 감지합니다. 예를 들어, 2025년 2월 Thoughtful AI는 Hopebridge Autism Therapy Centers와 제휴하여 첨단 AI 기술을 통해 자폐증 치료를 강화했습니다. 이 제휴는 AI 기반 통찰력과 도구를 활용하여 환자의 치료 결과를 개선하고, 치료사가 자폐증 아동에게 보다 개인화되고 효과적인 치료 계획을 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

또한, 헬스케어 수익주기 관리(RCM)에 AI 에이전트를 통합하면 헬스케어 산업에 큰 변화를 가져와 재무 성과와 운영 효율성을 모두 향상시킬 수 있습니다. 수익 주기 관리의 AI 에이전트는 의료 청구 및 코딩을 자동화하여 청구서를 신속하고 정확하게 제출할 수 있도록 지원합니다. 이러한 AI 도구는 의료 기록을 분석하고 올바른 코드를 자동으로 할당하여 종종 청구 거부로 이어지는 오류를 줄이며, AI 에이전트는 투명한 청구 정보 제공, 리마인더 전송, 챗봇 및 가상 비서 지원 등을 통해 환자와의 효과적인 소통을 돕습니다. 환자와의 상호작용을 효과적으로 강화합니다. 또한 보험 적용 범위, 지불 옵션, 재정 지원 프로그램을 탐색하는 데 도움을 주어 환자 만족도를 높이고 지불을 신속하게 처리할 수 있습니다.

헬스케어 분야 에이전트형 AI 시장 보고서의 주요 내용

• 에이전트 시스템을 기준으로, 단일 에이전트 시스템이 2024년 수익 측면에서 시장을 독점했습니다.
• 제품별로는 Ready-to-deploy 에이전트 부문이 2024년 매출 점유율로 시장을 장악했습니다.
• 기술별로는 머신러닝 부문이 2024년 가장 큰 매출 점유율을 차지했습니다. 또한, 컨텍스트 인식 컴퓨팅 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.
• 용도별로는 의료 영상 부문이 2024년 가장 큰 매출 점유율을 차지했으며, AI 에이전트가 방대한 영상 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있기 때문으로 분석됩니다. 예를 들어, AI 에이전트는 과거 분석된 방대한 사례 데이터베이스와 새로운 이미지를 비교하여 암이나 심혈관 질환과 같은 질병을 나타내는 패턴을 식별할 수 있습니다.
• 최종 용도별로는 헬스케어 기업 부문이 2024년 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며, 이는 AI 에이전트가 신약 개발, 임상시험 설계 및 관리, 규제 준수, 약물감시 등에서 기업을 지원할 수 있기 때문인 것으로 분석됩니다.
• 북미는 주요 시장 기업의 존재, 헬스케어 분야에서 인공지능의 광범위한 채택, 기술 발전으로 인해 2024년 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
• 2024년 9월, Thoughtful AI는 헬스케어 수익 주기 관리의 사전 승인 프로세스를 자동화하는 AI 에이전트 PAULA를 발표했으며, PAULA는 관리 시간을 80% 단축하고 98%의 첫 번째 패스 해결률을 자랑하며, 신청, 추적 및 이의신청을 간소화합니다. 합리화합니다. 이를 통해 궁극적으로 환자 치료를 개선하고 의료기관의 청구 승인률을 향상시킬 수 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 헬스케어 분야 에이전트 AI 시장 변수, 동향, 범위

• 시장 계통 전망
  • 상위 시장 전망
  • 관련/부수 시장 전망
• 시장 역학
  • 시장 성장 촉진요인 분석
  • 시장 성장 억제요인 분석
  • 시장 기회 분석
  • 시장이 해결해야 할 과제 분석
• 헬스케어 분야 에이전트 AI 시장 분석 툴
  • 업계 분석 - Porter의 Five Forces 분석
  • PESTEL 분석
• 사례 연구
• 기술별 도입 동향

제4장 헬스케어 분야 에이전트 AI 시장 : 에이전트 시스템 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 시장 변동 분석
• 시장 규모와 동향 분석, 2018-2030년
• 싱글 에이전트 시스템
• 멀티 에이전트 시스템

제5장 헬스케어 분야 에이전트 AI 시장 : 제품 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 시장 변동 분석
• 시장 규모와 동향 분석, 2018-2030년
• Ready-to-Deploy Agents
• 멀티 에이전트 시스템

제6장 헬스케어 분야 에이전트 AI 시장 : 기술 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 시장 변동 분석
• 시장 규모와 동향 분석, 2018-2030년
• 머신러닝
  • 딥러닝
  • 감독
  • 비감독
  • 기타
• 자연언어처리
  • 스마트 어시스턴스
  • OCR(광학 문자 인식)
  • 자동 코딩
  • 텍스트 분석
  • 음성 분석
  • 분류 및 카테고리화
• 상황인식 컴퓨팅
• 컴퓨터 비전

제7장 헬스케어 분야 에이전트 AI 시장 : 용도 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 시장 변동 분석
• 시장 규모와 동향 분석, 2018-2030년
• 의료 영상
• 맞춤형 치료 및 Drug Discovery
• 전자건강기록(EHR)
• 원격 환자 케어
• 임상 의사결정
• 리스크 예측 및 팬데믹에의 준비
• 유전체 데이터 분석
• 만성질환 관리
• 병원 리소스 최적화
• 의학 연구 및 데이터 분석
• 기타

제8장 헬스케어 분야 에이전트 AI 시장 : 최종 용도 추정·동향 분석

• 부문 대시보드
• 지역 시장 대시보드
• 시장 규모와 예측 동향 분석, 2018-2030년
• 의료 제공자
• 헬스케어 기업
• 학술연구기관
• 의료비 지불자
• 기타

제9장 헬스케어 분야 에이전트 AI 시장 : 지역 추정·동향 분석

• 지역별 시장 점유율 분석, 2024년 및 2030년
• 지역 시장 대시보드
• 시장 규모와 예측 동향 분석, 2018-2030년
• 북미
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 이탈리아
  • 스페인
  • 노르웨이
  • 스웨덴
  • 덴마크
• 아시아태평양
  • 일본
  • 중국
  • 인도
  • 호주
  • 한국
  • 태국
• 라틴아메리카
  • 브라질
  • 아르헨티나
• 중동 및 아프리카
  • 남아프리카공화국
  • 사우디아라비아
  • 아랍에미리트(UAE)
  • 쿠웨이트

제10장 경쟁 구도

• 기업/경쟁 분류
• 전략 매핑
• 기업 시장 현황 분석, 2024년
• 기업 개요/리스트
  • nVIDIA
  • Oracle
  • GE Healthcare
  • Thoughtful Automation Inc.
  • Hippocratic AI Inc.
  • Cognigy
  • Amelia US LLC
  • Beam AI.
  • Momentum.
  • Notable
  • Springs

LSH

영문 목차

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Agentic AI In Healthcare Market Growth & Trends:

The global agentic AI in healthcare market size is anticipated to reach USD 4.96 billion by 2030 and is projected to grow at a CAGR of 45.56% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. Growing focus on personalized treatments, increasing shift to proactive care promoting better health outcomes, rising need for diagnostic accuracy, and growing focus on cost reduction are some of the factors contributing to market growth.

AI agents enable personalized medicine by analyzing patient history and real-time metrics. Remote monitoring through wearables alerts providers to potential emergencies. Moreover, AI agents drive cardiology, radiology, neurology, and dermatology advancements. These tools analyze ECGs, automate imaging diagnostics, and monitor EEGs, driving improvements in precision diagnostics and innovative research.

In addition, they analyze large volumes of medical data, such as medical imaging, genetic information, and patient history, to detect patterns that may be missed by human doctors. For instance, in February 2025, Thoughtful AI partnered with Hopebridge Autism Therapy Centers to enhance autism care through advanced AI technology. This collaboration aims to improve patient outcomes by utilizing AI-driven insights and tools, enabling therapists to provide more personalized and effective treatment plans for children with autism.

Furthermore, the integration of Agentic AI into healthcare revenue cycle management (RCM) is driving significant transformation in the healthcare industry, enhancing both financial performance and operational efficiency. AI agents in revenue cycle management assist by automating medical billing and coding, ensuring that claims are submitted quickly and accurately. These AI tools analyze medical records and automatically assign the correct codes, reducing errors that often lead to claim denials. AI agents effectively enhance patient interactions by delivering transparent billing information, sending reminders, and providing support through chatbots or virtual assistants. They also assist patients in navigating insurance coverage, payment options, and financial assistance programs, thereby improving patient satisfaction and expediting payments.

Agentic AI In Healthcare Market Report Highlights:

• Based on agent system, the single agent systems dominated the market in terms of revenue in 2024, as these systems operate independently without needing to coordinate with other agents.
• Based on product, the ready-to-deploy agents segment dominated the market with the largest revenue share in 2024, as these agents allow organizations to implement solutions quickly without the need for extensive customization or development time.
• Based on technology, the machine learning segment held the largest revenue share in 2024. Moreover, the context-aware computing segment is expected to grow at the fastest CAGR during the forecast period.
• Based on application, the medical imaging segment held the largest revenue share in 2024, as AI agents analyze vast amounts of imaging data quickly and with high precision. For instance, they are able to identify patterns indicative of diseases such as cancer or cardiovascular conditions by comparing new images against extensive databases of previously analyzed cases.
• Based on end use, the healthcare companies segment dominated the market with the largest share in 2024, owing to the ability of AI agents to assist these companies in drug discovery & development, clinical trial design and management, regulatory compliance, pharmacovigilance, etc.
• North America region held the largest market share in 2024, owing to the presence of major market players, widespread adoption of artificial intelligence in healthcare, and technological advancements.
• In September 2024, Thoughtful AI launched PAULA, an AI Agent that automates prior authorization processes in healthcare revenue cycle management. PAULA significantly reduces administrative time by 80% and boasts a 98% first-pass resolution rate, streamlining submissions, tracking, and appeals. This ultimately enhances patient care and improves provider claims approval rates.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

• 1.1. Market Segmentation & Scope
• 1.2. Market Definitions
  • 1.2.1. Agent System
  • 1.2.2. Product Segment
  • 1.2.3. Technology Segment
  • 1.2.4. Application Segment
  • 1.2.5. End Use
• 1.3. Information analysis
  • 1.3.1. Market formulation & data visualization
• 1.4. Data validation & publishing
• 1.5. Information Procurement
  • 1.5.1. Primary Research
• 1.6. Information or Data Analysis
• 1.7. Market Formulation & Validation
• 1.8. Market Model
• 1.9. Total Market: CAGR Calculation
• 1.10. Objectives
  • 1.10.1. Objective 1
  • 1.10.2. Objective 2

Chapter 2. Executive Summary

• 2.1. Market Outlook
• 2.2. Segment Snapshot
• 2.3. Competitive Insights Landscape

Chapter 3. Agentic AI in Healthcare Market Variables, Trends & Scope

• 3.1. Market Lineage Outlook
  • 3.1.1. Parent market outlook
  • 3.1.2. Related/ancillary market outlook.
• 3.2. Market Dynamics
  • 3.2.1. Market driver analysis
    • 3.2.1.1. Rising demand for personalized healthcare solutions
    • 3.2.1.2. Growing integration of AI in disease diagnostics and rising shift towards preventive care
    • 3.2.1.3. Technological advancements in AI
  • 3.2.2. Market restraint analysis
    • 3.2.2.1. Data Security and privacy concerns
    • 3.2.2.2. High integration costs
  • 3.2.3. Market opportunity analysis
    • 3.2.3.1. AI in drug discovery and development
    • 3.2.3.2. Enhanced medical imaging and diagnostics
    • 3.2.3.3. Rise in remote monitoring and telemedicine
  • 3.2.4. Market challenges analysis
• 3.3. Agentic AI in Healthcare Market Analysis Tools
  • 3.3.1. Industry Analysis - Porter's
    • 3.3.1.1. Supplier power
    • 3.3.1.2. Buyer power
    • 3.3.1.3. Substitution threat
    • 3.3.1.4. Threat of new entrant
    • 3.3.1.5. Competitive rivalry
  • 3.3.2. PESTEL Analysis
    • 3.3.2.1. Political landscape
    • 3.3.2.2. Technological landscape
    • 3.3.2.3. Economic landscape
    • 3.3.2.4. Environmental Landscape
    • 3.3.2.5. Legal Landscape
    • 3.3.2.6. Social Landscape
• 3.4. Case Study
• 3.5. Adoption Trends by Technology

Chapter 4. Agentic AI in Healthcare Market: Agent Systems Estimates & Trend Analysis

• 4.1. Segment Dashboard
• 4.2. Global Agentic AI in Healthcare Market Agent Systems Movement Analysis
• 4.3. Global Agentic AI in Healthcare Market Size & Trend Analysis, by Agent Systems, 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.4. Single Agent Systems
  • 4.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 4.5. Multi Agent Systems
  • 4.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 5. Agentic AI in Healthcare Market: Product Estimates & Trend Analysis

• 5.1. Segment Dashboard
• 5.2. Global Agentic AI in Healthcare Market Product Movement Analysis
• 5.3. Global Agentic AI in Healthcare Market Size & Trend Analysis, by Product, 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.4. Ready-to-Deploy Agents
  • 5.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 5.5. Multi Agent Systems
  • 5.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 6. Agentic AI in Healthcare Market: Technology Estimates & Trend Analysis

• 6.1. Segment Dashboard
• 6.2. Global Agentic AI in Healthcare Market Technology Movement Analysis
• 6.3. Global Agentic AI in Healthcare Market Size & Trend Analysis, by Technology, 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.4. Machine Learning
  • 6.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.2. Deep Learning
    • 6.4.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.3. Supervised
    • 6.4.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.4. Unsupervised
    • 6.4.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.4.5. Others
    • 6.4.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.5. Natural Language Processing
  • 6.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.2. Smart Assistance
    • 6.5.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.3. OCR (Optical Character Recognition)
    • 6.5.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.4. Auto Coding
    • 6.5.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.5. Text Analytics
    • 6.5.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.6. Speech Analytics
    • 6.5.6.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 6.5.7. Classification & Categorization
    • 6.5.7.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.6. Context-aware Computing
  • 6.6.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 6.7. Computer Vision
  • 6.7.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 7. Agentic AI in Healthcare Market: Application Estimates & Trend Analysis

• 7.1. Segment Dashboard
• 7.2. Global Agentic AI in Healthcare Market Application Movement Analysis
• 7.3. Global Agentic AI in Healthcare Market Size & Trend Analysis, by Application, 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.4. Medical Imaging
  • 7.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.5. Personalized Treatment & Drug Discovery
  • 7.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.6. Electronic Health Records (EHRs)
  • 7.6.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.7. Remote Patient Care
  • 7.7.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.8. Clinical Decision-Making
  • 7.8.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.9. Risk Prediction & Pandemic Preparedness
  • 7.9.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.10. Genomic Data Analysis
  • 7.10.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.11. Chronic Disease Management
  • 7.11.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.12. Hospital Resource Optimization
  • 7.12.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.13. Medical Research and Data analysis
  • 7.13.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 7.14. Others
  • 7.14.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 8. Agentic AI in Healthcare Market: End Use Estimates & Trend Analysis

• 8.1. Segment Dashboard
• 8.2. Global Agentic AI in Healthcare Market End Use Movement Analysis
• 8.3. Global Agentic AI in Healthcare Market Size & Trend Analysis, by End Use, 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.4. Healthcare Providers
  • 8.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.5. Healthcare Companies
  • 8.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.6. Academic and Research Institutes
  • 8.6.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.7. Healthcare Payers
  • 8.7.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 8.8. Others
  • 8.8.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 9. Agentic AI in Healthcare Market: Regional Estimates & Trend Analysis

• 9.1. Regional Market Share Analysis, 2024 & 2030
• 9.2. Regional Market Dashboard
• 9.3. Market Size & Forecasts Trend Analysis, 2018 to 2030
• 9.4. North America
  • 9.4.1. U.S.
    • 9.4.1.1. Key country dynamics
    • 9.4.1.2. Regulatory framework
    • 9.4.1.3. Competitive scenario
    • 9.4.1.4. U.S. market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.4.2. Canada
    • 9.4.2.1. Key country dynamics
    • 9.4.2.2. Regulatory framework
    • 9.4.2.3. Competitive scenario
    • 9.4.2.4. Canada market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.4.3. Mexico
    • 9.4.3.1. Key country dynamics
    • 9.4.3.2. Regulatory framework
    • 9.4.3.3. Competitive scenario
    • 9.4.3.4. Mexico market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 9.5. Europe
  • 9.5.1. UK
    • 9.5.1.1. Key country dynamics
    • 9.5.1.2. Regulatory framework
    • 9.5.1.3. Competitive scenario
    • 9.5.1.4. UK market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.5.2. Germany
    • 9.5.2.1. Key country dynamics
    • 9.5.2.2. Regulatory framework
    • 9.5.2.3. Competitive scenario
    • 9.5.2.4. Germany market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.5.3. France
    • 9.5.3.1. Key country dynamics
    • 9.5.3.2. Regulatory framework
    • 9.5.3.3. Competitive scenario
    • 9.5.3.4. France market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.5.4. Italy
    • 9.5.4.1. Key country dynamics
    • 9.5.4.2. Regulatory framework
    • 9.5.4.3. Competitive scenario
    • 9.5.4.4. Italy market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.5.5. Spain
    • 9.5.5.1. Key country dynamics
    • 9.5.5.2. Regulatory framework
    • 9.5.5.3. Competitive scenario
    • 9.5.5.4. Spain market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.5.6. Norway
    • 9.5.6.1. Key country dynamics
    • 9.5.6.2. Regulatory framework
    • 9.5.6.3. Competitive scenario
    • 9.5.6.4. Norway market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.5.7. Sweden
    • 9.5.7.1. Key country dynamics
    • 9.5.7.2. Regulatory framework
    • 9.5.7.3. Competitive scenario
    • 9.5.7.4. Sweden market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.5.8. Denmark
    • 9.5.8.1. Key country dynamics
    • 9.5.8.2. Regulatory framework
    • 9.5.8.3. Competitive scenario
    • 9.5.8.4. Denmark market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 9.6. Asia Pacific
  • 9.6.1. Japan
    • 9.6.1.1. Key country dynamics
    • 9.6.1.2. Regulatory framework
    • 9.6.1.3. Competitive scenario
    • 9.6.1.4. Japan market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.2. China
    • 9.6.2.1. Key country dynamics
    • 9.6.2.2. Regulatory framework
    • 9.6.2.3. Competitive scenario
    • 9.6.2.4. China market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.3. India
    • 9.6.3.1. Key country dynamics
    • 9.6.3.2. Regulatory framework
    • 9.6.3.3. Competitive scenario
    • 9.6.3.4. India market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.4. Australia
    • 9.6.4.1. Key country dynamics
    • 9.6.4.2. Regulatory framework
    • 9.6.4.3. Competitive scenario
    • 9.6.4.4. Australia market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.5. South Korea
    • 9.6.5.1. Key country dynamics
    • 9.6.5.2. Regulatory framework
    • 9.6.5.3. Competitive scenario
    • 9.6.5.4. South Korea market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.6.6. Thailand
    • 9.6.6.1. Key country dynamics
    • 9.6.6.2. Regulatory framework
    • 9.6.6.3. Competitive scenario
    • 9.6.6.4. Thailand market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 9.7. Latin America
  • 9.7.1. Brazil
    • 9.7.1.1. Key country dynamics
    • 9.7.1.2. Regulatory framework
    • 9.7.1.3. Competitive scenario
    • 9.7.1.4. Brazil market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.7.2. Argentina
    • 9.7.2.1. Key country dynamics
    • 9.7.2.2. Regulatory framework
    • 9.7.2.3. Competitive scenario
    • 9.7.2.4. Argentina market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
• 9.8. MEA
  • 9.8.1. South Africa
    • 9.8.1.1. Key country dynamics
    • 9.8.1.2. Regulatory framework
    • 9.8.1.3. Competitive scenario
    • 9.8.1.4. South Africa market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.8.2. Saudi Arabia
    • 9.8.2.1. Key country dynamics
    • 9.8.2.2. Regulatory framework
    • 9.8.2.3. Competitive scenario
    • 9.8.2.4. Saudi Arabia market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.8.3. UAE
    • 9.8.3.1. Key country dynamics
    • 9.8.3.2. Regulatory framework
    • 9.8.3.3. Competitive scenario
    • 9.8.3.4. UAE market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
  • 9.8.4. Kuwait
    • 9.8.4.1. Key country dynamics
    • 9.8.4.2. Regulatory framework
    • 9.8.4.3. Competitive scenario
    • 9.8.4.4. Kuwait market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)

Chapter 10. Competitive Landscape

• 10.1. Company/Competition Categorization
• 10.2. Strategy Mapping
• 10.3. Company Market Position Analysis, 2024
• 10.4. Company Profiles/Listing
  • 10.4.1. nVIDIA
    • 10.4.1.1. Company overview
    • 10.4.1.2. Financial performance
    • 10.4.1.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.1.4. Strategic initiatives
  • 10.4.2. Oracle
    • 10.4.2.1. Company overview
    • 10.4.2.2. Financial performance
    • 10.4.2.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.2.4. Strategic initiatives
  • 10.4.3. GE Healthcare
    • 10.4.3.1. Company overview
    • 10.4.3.2. Financial performance
    • 10.4.3.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.3.4. Strategic initiatives
  • 10.4.4. Thoughtful Automation Inc.
    • 10.4.4.1. Company overview
    • 10.4.4.2. Financial performance
    • 10.4.4.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.4.4. Strategic initiatives
  • 10.4.5. Hippocratic AI Inc.
    • 10.4.5.1. Company overview
    • 10.4.5.2. Financial performance
    • 10.4.5.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.5.4. Strategic initiatives
  • 10.4.6. Cognigy
    • 10.4.6.1. Company overview
    • 10.4.6.2. Financial performance
    • 10.4.6.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.6.4. Strategic initiatives
  • 10.4.7. Amelia US LLC
    • 10.4.7.1. Company overview
    • 10.4.7.2. Financial performance
    • 10.4.7.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.7.4. Strategic initiatives
  • 10.4.8. Beam AI.
    • 10.4.8.1. Company overview
    • 10.4.8.2. Financial performance
    • 10.4.8.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.8.4. Strategic initiatives
  • 10.4.9. Momentum.
    • 10.4.9.1. Company overview
    • 10.4.9.2. Financial performance
    • 10.4.9.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.9.4. Strategic initiatives
  • 10.4.10. Notable
    • 10.4.10.1. Company overview
    • 10.4.10.2. Financial performance
    • 10.4.10.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.10.4. Strategic initiatives
  • 10.4.11. Springs
    • 10.4.11.1. Company overview
    • 10.4.11.2. Financial performance
    • 10.4.11.3. Technology type benchmarking
    • 10.4.11.4. Strategic initiatives

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