헬스케어용 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 컴포넌트별, 용도별, 최종 용도별, 기술별, 지역별, 부문 예측(2025-2030년)
AI In Healthcare Market Size, Share, And Trends Analysis Report By Component (Hardware, Services), By Application, By End Use, By Technology, By Region (North America, Europe, APAC, Latin America, MEA), And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드:1750833
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 05월
페이지 정보:영문 150 Pages
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헬스케어용 AI 시장 시장의 성장과 동향 :
Grand View Research, Inc.의 최신 리포트에 따르면 세계의 헬스케어용 AI 시장 시장 규모는 2025-2030년에 38.62%의 CAGR을 기록하며, 2030년까지 1,876억 9,000만 달러에 달할 전망입니다.
AI는 헬스케어 시스템을 변화시키는 힘으로 작용하여 반응형에서 예방적, 예측적, 예방적 모델로 전환할 것입니다. 인공지능(AI) 기반 임상의사결정지원시스템은 예측적이고 실시간 분석을 통해 의사 및 의료 전문가에게 힘을 실어주고, 의사결정을 강화하고, 치료의 질을 높이며, 궁극적으로 환자 결과를 개선할 수 있도록 돕습니다. 또한 AI는 질병 생물학 및 환자 병리에 대한 종합적인 이해를 촉진하고 정밀의료 및 정밀 공중 보건 구상을 발전시킬 수 있습니다.
또한 급성장하고 있는 생명과학 R&D 분야에서는 방대한 양의 다차원 데이터를 처리하는 AI의 능력이 중요한 역할을 하는 등 많은 시장 성장 기회를 창출하고 있습니다. 이러한 능력은 새로운 가설의 창출을 가속화하고, 신약 개발 및 재사용 프로세스를 가속화하며, 인실리코(in silico) 기법을 활용하여 비용과 시장 출시 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 요컨대, AI는 헬스케어 분야 전반의 혁신과 효율성을 촉진하고 전 세계 의료 서비스 제공에 혁명을 일으키고 있으며, AI 기반 기술은 가상 비서, 로봇 보조 수술, 클레임 관리, 사이버 보안, 환자 관리 등 다양한 헬스케어 분야에 적용되고 있습니다. 다양한 헬스케어 영역에서 구현되고 있습니다.
AI 알고리즘은 환자의 건강 데이터세트를 사용하여 훈련되어 질병의 진단과 조기 발견을 최적화하고 적시에 치료 요법을 시작할 수 있습니다. 정부 지원책, 자금 조달, 개인 투자자 및 벤처 캐피탈의 투자 증가, AI 전문 스타트업의 출현이 시장 성장의 주요 촉진요인으로 작용하고 있습니다. 예를 들어 2024년 2월 헬스케어 기업 패브릭은 대화형 AI를 탑재한 헬스케어 플랫폼을 확장하기 위해 6,000만 달러의 시리즈 A 투자를 유치했으며, 2023년 9월 아마존은 Anthropic과 제휴하여 AI에 40억 달러를 투자할 것이라고 발표했습니다. 를 발표했는데, 이는 거대 하이테크 기업의 헬스케어에 대한 열망을 추진하기 위한 중요한 전략적 움직임입니다.
헬스케어 AI 시장에서의 스타트업의 부상도 업계 성장의 큰 원동력이 되고 있습니다. 이러한 스타트업의 존재는 투자를 촉진하고, 기술 발전을 촉진하며, 헬스케어 분야에서 AI의 적용 범위를 확대할 수 있습니다. 이러한 스타트업의 노력은 AI 헬스케어 시장의 모멘텀을 가속화하고, 헬스케어 솔루션 제공의 혁신, 효율성, 효과성을 향상시킬 것입니다. 이 분야의 다른 스타트업으로는 Activate Health, Kahun, Likeminded, Pharmarun 등이 있습니다.
헬스케어 분야 AI 시장 보고서의 주요 내용
2024년 세계 시장은 소프트웨어 솔루션 및 컴포넌트 부문이 46%의 매출 점유율로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 이러한 높은 점유율은 의료 프로바이더, 지불자, 환자들 사이에서 AI 기반 소프트웨어 솔루션이 광범위하게 채택되고 있기 때문으로 분석됩니다.
로봇 보조 수술 용도 부문은 2024년에 가장 큰 매출 점유율로 시장을 장악하고 2025-2030년 가장 빠른 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.
로봇 보조 수술 건수 증가와 새로운 AI 플랫폼 개발에 대한 투자 증가는 로봇 보조 수술에서 AI의 보급을 지원하는 몇 가지 주요 요인입니다.
머신러닝(ML) 기술 부문은 다양한 용도에서 ML 알고리즘이 발전함에 따라 2024년 가장 큰 점유율을 차지했습니다. 이러한 추세는 ML 기술에 대한 수요 증가로 인해 앞으로도 계속될 것으로 예측됩니다.
2025-2030년 연평균 성장률(CAGR)은 헬스케어 지불자의 최종사용자 부문이 가장 빠를 것으로 예측됩니다.
2024년에는 북미가 54% 이상의 점유율로 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이는 헬스케어 IT 인프라의 발전, 첨단 기술 채택 준비, 여러 주요 기업의 존재, 노인 인구 증가, 만성질환의 유병률 증가에 기인합니다.
아시아태평양에서는 예측 기간 중 큰 성장이 예상됩니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 개요
제3장 헬스케어용 AI 시장의 변수, 동향, 범위
시장 계통 전망
모시장 전망
관련/부수 시장 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
시장 기회 분석
시장이 해결해야 할 과제 분석
사례 연구 : 헬스케어용 AI의 실세계 도입 성공 사례
헬스케어용 AI 시장
업계 분석 - Porter의 산업 분석
PESTEL 분석
업계 분석 - COVID-19의 영향
사례 연구
제4장 헬스케어용 AI 시장 : 컴포넌트별 추정·동향 분석
정의와 범위
부문 대시보드
헬스케어용 AI 시장 변수 분석
헬스케어용 AI 시장 규모와 동향 분석(컴포넌트별, 2018-2030년)
소프트웨어 솔루션
하드웨어
서비스
분산형 서비스 거부(DDoS) 완화
보안 정보 및 이벤트 관리
침입 탐지 시스템(IDS)/침입 방지 시스템(IPS)
기타
제5장 헬스케어용 AI 시장 : 용도별 추정·동향 분석
정의와 범위
부문 대시보드
헬스케어용 AI 시장 변수 분석
헬스케어용 AI 시장 규모와 동향 분석(용도별, 2018-2030년)
로봇 지원 수술
가상 비서
관리 워크플로우 어시스턴트
접속형 의료기기
의료 영상 진단
임상시험
부정행위 탐지
사이버 보안
투여량 오차 삭감
정밀의료
Drug discovery & 개발
라이프스타일 관리와 원격 환자 모니터링
웨어러블
기타
제6장 헬스케어용 AI 시장 : 기술별 추정·동향 분석
정의와 범위
부문 대시보드
헬스케어용 AI 시장 변수 분석
헬스케어용 AI 시장 규모와 동향 분석(기술별, 2018-2030년)
기계학습
NLP
컴퓨터 비전
상황 인식 컴퓨팅
제7장 헬스케어용 AI 시장 : 최종 용도별 추정·동향 분석
정의와 범위
부문 대시보드
헬스케어용 AI 시장 변수 분석
헬스케어용 AI 시장 규모와 동향 분석(최종 용도별, 2018-2030년)
헬스케어 기관(병원, 외래 진료 시설 등)
헬스케어 지불자
헬스케어 기업
환자
기타
제8장 헬스케어용 AI 시장 : 지역별 추정·동향 분석
지역별 시장 대시보드
지역별 시장 스냅숏
시장 규모, 예측, 동향 분석, 2018-2030년
북미
미국
캐나다
유럽
영국
독일
프랑스
이탈리아
스페인
스웨덴
덴마크
노르웨이
아시아태평양
일본
중국
인도
싱가포르
호주
한국
태국
라틴아메리카
브라질
멕시코
아르헨티나
중동 및 아프리카
남아프리카공화국
사우디아라비아
아랍에미리트
쿠웨이트
제9장 경쟁 구도
주요 시장 참여 기업에 의한 최근 동향과 영향 분석
기업/경쟁 분류
주요 이노베이터
시장 리더
신규 기업
벤더 구도
Key company market share analysis, 2024
Microsoft
IBM
NVIDIA Corporation
Intel Corporation
Itrex Group
GE Healthcare
Medtronic
Oracle
Medidata
Google
IQVIA
KSA
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AI In Healthcare Market Growth & Trends:
The global AI in healthcare market size is expected to reach USD 187.69 billion by 2030, registering a CAGR of 38.62% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. AI acts as a transformative force in healthcare systems, shifting them from reactive to proactive, predictive, and preventive models. Clinical decision support systems, fueled by artificial intelligence (AI), empower physicians and healthcare professionals with predictive and real-time analytics, enhancing decision-making and elevating care quality, ultimately resulting in improved patient outcomes. Furthermore, AI facilitates a comprehensive understanding of disease biology and patient pathology, advancing precision medicine and precision public health initiatives.
Furthermore, the growing field of life sciences R&D opens numerous opportunities for market growth, with AI's ability to process vast volumes of multidimensional data playing a crucial role. This capability accelerates the generation of novel hypotheses, expedites drug discovery and repurposing processes, and significantly reduces costs and time to market through the utilization of in silico methods. In essence, AI drives innovation and efficiency across the healthcare sector, revolutionizing healthcare delivery worldwide. AI-based technologies are implemented in various healthcare domains, including virtual assistants, robot-assisted surgeries, claims management, cybersecurity, and patient management.
AI algorithms are trained using patient health datasets to optimize disease diagnosis and early detection, enabling the initiation of timely treatment regimens. Supportive government initiatives, funding, a growing number of investments from private investors and venture capitalists, and the emergence of AI-specialized startups globally are key drivers of market growth. For instance, in February 2024, Fabric, a health tech company, raised USD 60 million in series A funding to expand its conversational AI-powered healthcare platform. In September 2023, Amazon announced a USD 4 billion investment in AI in partnership with Anthropic, representing a significant strategic move toward advancing the tech giant's healthcare aspirations.
The emergence of several startups in the AI healthcare market is another significant driver of industry growth. Their presence stimulates investment, encourages technological advancements, and expands the scope of AI applications in healthcare. The collective efforts of these startups fuel momentum in the AI healthcare market, driving greater innovation, efficiency, and effectiveness in delivering healthcare solutions. Notable startup companies in this space include Activate Health, Kahun, Likeminded, and Pharmarun, among others.
AI In Healthcare Market Report Highlights:
The software solutions component segment dominated the global market in 2024 with the largest revenue share of 46%. This large share is attributed to the widespread adoption of AI-based software solutions among care providers, payers, and patients.
The robot-assisted surgery application segment dominated the market in 2024 with the largest revenue share and it is anticipated to witness the fastest CAGR from 2025 to 2030.
A rise in the volume of robot-assisted surgeries and increased investments in the development of new AI platforms are a few key factors supporting the penetration of AI in robot-assisted surgeries.
The machine learning (ML) technology segment held the largest share in 2024 as a result of advancements in ML algorithms across various applications. This trend is expected to continue due to the increasing demand for ML technologies.
The healthcare payers end-use segment is anticipated to experience the fastest CAGR from 2025 to 2030.
In 2024, North America dominated the industry and held the largest share of over 54% owing to advancements in healthcare IT infrastructure, readiness to adopt advanced technologies, presence of several key players, growing geriatric population, and rising prevalence of chronic diseases.
In Asia Pacific, the market is anticipated to witness significant growth over the forecast period.
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR's internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.3.5.1. Data for primary interviews in North America
1.3.5.2. Data for primary interviews in Europe
1.3.5.3. Data for primary interviews in Asia Pacific
1.3.5.4. Data for primary interviews in Latin America
