세계의 안과용 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 용도별, 전개 모드별, 기술별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
AI In Ophthalmology Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Disease Detection & Monitoring, Surgical Planning & Outcome Prediction), By Deployment Mode, By Technolog, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드:1750793
리서치사:Grand View Research, Inc.
발행일:2025년 05월
페이지 정보:영문 120 Pages
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한글목차
세계의 안과용 AI 시장 개요
세계의 안과용 AI 시장 규모는 2024년 2억 923만 달러로 추정되었고 2025-2030년까지 36.79%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2030년 13억 6,000만 달러에 이를 것으로 예측되고 있습니다.
게다가, 맞춤 치료 계획에 대한 선호도 증가와 정부 이니셔티브 증가가 시장 성장을 더욱 뒷받침하고 있습니다. 당뇨병성 망막증, 나이 관련 황반변성(AMD), 녹내장 등 눈과 관련된 질병의 유병률 증가는 안과에서 AI의 채용을 촉진하는 중요한 요인입니다. 예를 들어, CDC에 따르면, 2022년에 녹내장을 앓고 있는 미국인의 추정 수는 422만 명이었습니다.
게다가 광간섭 단층계(OCT)와 같은 첨단 영상 기술을 AI와 통합함으로써 안과 진단에 혁명을 가져왔습니다. 예를 들어 홍콩 중문대학(CUHK)의 연구자는 첨단 AI 안과 이미지 기반 모델인 VisionFM을 개발했습니다.
게다가 안과 의료 서비스의 원격 제공인 원격 안과 의료는 특히 충분한 서비스를 받지 않는 지역에서 지지를 모으고 있습니다. 이를 통해 이 확장은 매우 중요합니다. 2024년 6월, C3 Med-Tech는 AI 대응 휴대용 안과 검진 장비를 출시하기 위해 23만 달러를 조달했습니다.
게다가 전자기술(EHR)로부터의 데이터를 분석 및 해석하는 AI의 능력은 안과에서의 맞춤 치료계획을 촉진합니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 안과용 AI 시장의 변수, 동향, 범위
시장 계통의 전망
모 시장 전망
관련/보조적인 시장 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
시장 기회 분석
시장 과제 분석
이용 사례
안과 시장 분석 도구의 AI
산업 분석 - Porter's Five Forces 분석
PESTEL 분석
제4장 안과용 AI 시장 : 용도별, 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
안과용 AI 세계 시장 용도 변동 분석
안과용 AI 세계 시장 규모와 동향 분석(용도별, 2018-2030년)
질병의 검출과 모니터링
망막 질환 검출
녹내장 검출 및 모니터링
수술 계획과 결과 예측
안과 영상 진단 워크플로우 자동화를 위한 AI
기타
제5장 안과용 AI 시장 : 전개 모드, 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
안과용 AI 시장 전개 모드 변동 분석
안과용 AI 세계 시장 규모와 동향 분석(전개 모드별, 2018-2030년)
On-Premise
클라우드 기반
제6장 안과용 AI 시장 : 기술별, 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
안과용 AI 시장 기술 변동 분석
안과용 AI 세계 시장 규모와 동향 분석(기술별, 2018-2030년)
머신러닝
딥러닝
지도학습
비지도학습
기타
자연언어처리
임상 문서 작성 지원
OCR(광학 문자 인식)
안과 노트 자동 코딩
진단 추론을 위한 텍스트 분석
음성 기반 진단 기록(음성 텍스트 변환)
컨텍스트 인식 컴퓨팅
컴퓨터 비전
제7장 안과용 AI 시장 : 최종 용도별, 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
안과용 AI 시장 최종 용도 변동 분석
안과용 AI 세계 시장 규모와 동향 분석(최종 용도별, 2018-2030년)
병원
전문 안과 클리닉
학술연구기관
지불자 및 보험사
기타
제8장 안과용 AI 시장 : 지역별, 추정 및 동향 분석
지역별 시장 점유율 분석, 2024년 및 2030년
지역별 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
남아프리카
사우디아라비아
아랍에미리트(UAE)
쿠웨이트
제9장 경쟁 구도
기업/경쟁의 분류
전략 매핑
기업시장 포지셔닝 분석, 2024년
기업 프로파일/상장 기업
OphtAI
Eyenuk, Inc.
Google LLC
IBM Corporation
Optos plc
Zeiss
Topcon Healthcare
Ikerian AG(RetinAi)
Nidek Co., Ltd.
Altris AI
Remidio Innovative Solutions Pvt Ltd.
Oculus Maxima LIMITED
Siemens Healthineers
Haag-Streit Group
>JHS
영문 목차
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AI In Ophthalmology Market Summary
The global AI in ophthalmology market size was estimated at USD 209.23 million in 2024 and is projected to reach USD 1.36 billion by 2030, growing at a CAGR of 36.79% from 2025 to 2030. The rising prevalence of eye diseases, advancements in imaging technology, and expansion of teleophthalmology services are factors contributing to market growth.
In addition, growing preference for personalized treatment plans and increasing government initiatives fuel market growth further. The increasing prevalence of eye-related conditions, such as diabetic retinopathy, age-related macular degeneration (AMD), and glaucoma, is a significant factor driving the adoption of AI in ophthalmology. As the population ages, the incidence of these diseases increases, creating a need for efficient and accurate diagnostic tools. For instance, according to the CDC, the estimated number of Americans living with glaucoma in 2022 was 4.22 million. AI algorithms can rapidly analyze complex retinal images, facilitating early detection and treatment. For instance, AI systems have shown high sensitivity and specificity in identifying diabetic retinopathy, which allows for timely interventions and reduces the risk of vision loss.
Moreover, integrating advanced imaging techniques such as Optical Coherence Tomography (OCT) with AI has revolutionized ophthalmic diagnostics. High-resolution imaging provides detailed views of ocular structures, which enhances diagnostic precision when analyzed by artificial intelligence (AI). The availability of large datasets from these imaging technologies allows for the training of robust AI models, improving their accuracy and reliability in clinical settings. For instance, researchers at the Chinese University of Hong Kong (CUHK) have developed VisionFM, an advanced AI ophthalmic imaging foundation model. Trained on 3.4 million images across eight modalities, VisionFM diagnoses multiple eye diseases and uniquely predicts intracranial tumors from retinal images.
Furthermore, teleophthalmology, the remote delivery of eye care services, has gained traction, especially in underserved regions. AI is crucial in this expansion by enabling automated analysis of retinal images, facilitating remote diagnosis, and reducing the need for in-person consultations. This approach increases access to eye care and optimizes resource utilization in healthcare systems. For instance, in June 2024, C3 Med-Tech, an ophthalmic health tech startup, raised USD 0.23 million to launch AI-enabled, portable eye screening devices. The funding is expected to support telemedicine integration, real-time disease detection, and expansion across India, aiming to reduce avoidable blindness, especially in underserved communities facing a shortage of ophthalmologists.
Moreover, AI's ability to analyze and interpret data from Electronic Health Records (EHRs) facilitates personalized treatment plans in ophthalmology. AI predicts disease progression by assessing patient history, genetic information, and imaging data and recommends tailored interventions, further contributing to market growth.
Global AI In Ophthalmology Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2018 to 2030. For this study, Grand View Research has segmented the global AI in ophthalmology market report based on application, deployment mode, technology, end-use, and region.
Application Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Disease Detection and Monitoring
Retinal Disease Detection
Diabetic Retinopathy (DR)
Diabetic Macular Edema (DME)
Age-related Macular Degeneration (AMD)
Retinal Vein Occlusion (RVO)
Glaucoma Detection & Monitoring
Surgical Planning & Outcome Prediction
AI for Ophthalmic Imaging Workflow Automation
Others
Deployment Mode Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
On Premise
Cloud-based
Technology Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Machine Learning
Deep learning
Supervised
Unsupervised
Others
Natural Language Processing
Clinical Documentation Assistance
OCR (Optical Character Recognition)
Auto-coding of Ophthalmology Notes
Text Analytics for Diagnostic Reasoning
Voice-based Diagnostic Recording (Speech-to-Text)
Context-Aware Computing
Computer Vision
End-use Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
Hospitals
Specialty Ophthalmology Clinics
Academic & Research Institutions
Payers & Insurance Companies
Others
Regional Outlook (Revenue, USD Million, 2018 - 2030)
North America
U.S.
Canada
Mexico
Europe
Germany
UK
France
Italy
Spain
Denmark
Sweden
Norway
Asia Pacific
China
Japan
India
South Korea
Australia
Thailand
Latin America
Brazil
Argentina
MEA
South Africa
Saudi Arabia
UAE
Kuwait
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Market Definitions
1.2.1. Application Segment
1.2.2. Deployment Mode Segment
1.2.3. Technology Segment
1.2.4. 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. AI in Ophthalmology 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 prevalence of eye diseases and diabetes
3.2.1.2. Advancements in imaging technology
3.2.1.3. Expansion of teleophthalmology services
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
3.2.4. Market challenges analysis
3.3. Case Studies
3.4. AI in Ophthalmology Market Analysis Tools
3.4.1. Industry Analysis - Porter's Five Forces Analysis
3.4.1.1. Supplier power
3.4.1.2. Buyer power
3.4.1.3. Substitution threat
3.4.1.4. Threat of new entrant
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL Analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Technological landscape
3.4.2.3. Economic landscape
3.4.2.4. Environmental Landscape
3.4.2.5. Legal Landscape
3.4.2.6. Social Landscape
Chapter 4. AI in Ophthalmology Market: Application Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. Global AI in Ophthalmology Market Application Movement Analysis
4.3. Global AI in Ophthalmology Market Size & Trend Analysis, by Application, 2018 to 2030 (USD Million)
4.4. Disease Detection and Monitoring
4.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2. Retinal Disease Detection
4.4.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.2. Diabetic Retinopathy (DR)
4.4.2.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.3. Diabetic Macular Edema (DME)
4.4.2.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.4. Age-related Macular Degeneration (AMD)
4.4.2.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.2.5. Retinal Vein Occlusion (RVO)
4.4.2.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.4.3. Glaucoma Detection & Monitoring
4.4.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.5. Surgical Planning & Outcome Prediction
4.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.6. AI for Ophthalmic Imaging Workflow Automation
4.6.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.7. Others
4.7.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. AI in Ophthalmology Market: Deployment Mode Estimates & Trend Analysis
5.1. Segment Dashboard
5.2. Global AI in Ophthalmology Market Deployment Mode Movement Analysis
5.3. Global AI in Ophthalmology Market Size & Trend Analysis, by Deployment Mode, 2018 to 2030 (USD Million)
5.4. On Premise
5.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
5.5. Cloud-based
5.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. AI in Ophthalmology Market: Technology Estimates & Trend Analysis
6.1. Segment Dashboard
6.2. Global AI in Ophthalmology Market Technology Movement Analysis
6.3. Global AI in Ophthalmology 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. Clinical Documentation 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 of Ophthalmology Notes
6.5.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
6.5.5. Text Analytics for diagnostic reasoning
6.5.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
