혈압 모니터링용 AI 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 기기 종류별, 기술별, 제공 방식별, 용도별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
AI In Blood Pressure Monitoring Market Size, Share & Trends Analysis Report By Device Type (Wearable Devices), By Technology (Machine Learning Algorithms), By Delivery Mode, By Application, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드 : 1771499
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

혈압 모니터링용 AI 시장 개요

세계 혈압 모니터링용 AI 시장 규모는 2024년 9억 3,252만 달러로 추정되며, 2025년부터 2030년까지 CAGR 29.98%로 성장하여 2030년에는 43억 8,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 고혈압 및 심혈관질환의 유병률 증가, 지속적인 비침습적 모니터링에 대한 수요 증가, 스마트 건강 기기의 소비자 도입 확대는 시장 성장에 기여하는 중요한 요인입니다.

또한, AI와 센서 기술의 발전, 원격의료 및 원격 환자 모니터링 플랫폼과의 통합은 시장 성장을 더욱 촉진하는 또 다른 요인입니다. 전 세계적으로 고혈압 및 심혈관질환(CVD)의 유병률 증가는 혈압 모니터링용 AI 시장 성장에 크게 기여하고 있습니다. 예를 들어, 세계보건기구(WHO)에 따르면, 현재 약 12억 8,000만 명의 성인(30-79세)이 고혈압을 앓고 있는 것으로 추정됩니다. 또한, CVD는 전 세계 사망원인 1위로 매년 1,790만 명이 사망하는 것으로 추정됩니다. 이러한 사례의 급증은 의료 시스템에 조기 발견, 실시간 모니터링 및 적극적인 개입을 제공하는 기술을 채택하도록 압박하고 있으며, AI 기반 혈압 모니터는 이상 징후를 조기에 발견하고 예방적 질병 관리를 지원하는 데 도움이 됩니다.

머신러닝과 AI 알고리즘은 신호 처리, 데이터 해석, 패턴 인식에 있어 큰 진전을 이루었습니다. 첨단 바이오센서와 IoT 연결을 통해 AI는 심박수, 활동량, 산소 농도, 수면의 질과 같은 다른 건강 지표와 함께 혈압 데이터를 분석할 수 있습니다. 이러한 발전은 혈압 모니터링 시스템의 정확성, 예측 능력, 개인화 기능을 향상시키고 있습니다. 또한, 엣지 AI는 클라우드 인프라에 대한 의존도를 낮추기 위해 디바이스에서 직접 더 빠른 처리와 실시간 피드백을 제공함으로써 클라우드 인프라에 대한 의존도를 낮추고 있습니다.

또한, AI와 센서 기술의 발전은 시장 성장을 촉진할 것입니다. 머신러닝, 엣지 컴퓨팅, 바이오센서 소형화 등의 혁신은 혈압 추정 정확도와 신뢰성을 크게 향상시켰으며, AI는 방대한 데이터세트에서 패턴과 이상을 식별하고 개인화된 인사이트와 예측 경고를 통해 사용자 참여와 임상적 의사결정을 개선할 수 있도록 합니다. AI 기반 모니터링 시스템은 광전 용적 맥파(PPG) 센서를 사용하여 혈압, 산소포화도 등을 측정합니다. 예를 들어, 2024년 8월 인도 하이데라바드에서 Bisam Pharmaceuticals는 AI와 딥러닝을 활용한 건강 모니터링 앱인 Quick Vitals를 발표했습니다. 이 앱은 광전 맥파(PPG) 기술을 활용하여 스마트폰이나 태블릿에서 심박수, 혈압, SPO2 등 생체 신호를 몇 초 만에 빠르고 정확하게 평가합니다.

AI는 대량의 생리적 데이터를 분석하여 이상 징후를 감지하고, 건강 위험을 예측하고, 적시에 개입할 수 있도록함으로써 의료 산업에서 AI 기반 웨어러블의 채택이 빠르게 증가하고 있습니다. 이를 통해 환자의 예후를 개선하고, 병원 방문을 최소화하며, 원격의료 서비스를 가능하게함으로써 의료 시스템의 부담을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 6월 Sky Labs는 연속 혈압 모니터링용 스마트 링 CART BP를 출시했습니다. 이 링은 첨단 센서와 AI 알고리즘을 사용하여 실시간으로 비침습적인 혈압 추적을 제공합니다.

목차

제1장 분석 방법·범위

제2장 주요 요약

제3장 혈압 모니터링용 AI 시장 : 변수, 동향, 범위

제4장 혈압 모니터링용 AI 시장 : 기기 종류별 추정·동향 분석

제5장 혈압 모니터링용 AI 시장 : 기술별 추정·동향 분석

제6장 혈압 모니터링용 AI 시장 : 제공 방식별 추정·동향 분석

제7장 혈압 모니터링용 AI 시장 : 용도별 추정·동향 분석

제8장 혈압 모니터링용 AI 시장 : 최종 용도별 추정·동향 분석

제9장 혈압 모니터링용 AI 시장 : 지역별 추정·동향 분석

제10장 경쟁 구도

ksm
영문 목차

영문목차

AI In Blood Pressure Monitoring Market Summary

The global AI in blood pressure monitoring market size was estimated at USD 932.52 million in 2024 and is projected to reach USD 4.38 billion by 2030, growing at a CAGR of 29.98% from 2025 to 2030. Rising prevalence of hypertension and cardiovascular diseases, increasing demand for continuous and non-invasive monitoring, and growing consumer adoption of smart health devices are significant factors contributing to market growth.

In addition, advancements in AI and sensor technologies and integration with telehealth & remote patient monitoring platforms are some other factors fueling market growth further. The increasing prevalence of hypertension and cardiovascular disorders (CVDs) globally significantly contributes to the AI in blood pressure monitoring market growth. For instance, according to the World Health Organization, an estimated 1.28 billion adults (aged 30-79 years) are currently living with hypertension. In addition, CVDs are the leading cause of death globally, causing an estimated 17.9 million deaths each year. This case surge pressures healthcare systems to adopt technologies that offer early detection, real-time monitoring, and proactive intervention. AI-powered blood pressure monitors help early detection of irregularities, supporting proactive disease management.

Machine learning and AI algorithms have made significant advancements in signal processing, data interpretation, and pattern recognition. With advanced biosensors and IoT connectivity, AI analyzes blood pressure data alongside other health metrics such as heart rate, activity levels, oxygen concentration, and sleep quality. These advancements have enhanced the accuracy, predictive capabilities, and personalization of blood pressure monitoring systems. In addition, edge AI allows faster processing and real-time feedback directly on the device, reducing the dependence on cloud infrastructure.

Furthermore, advancements in AI & sensor technologies fuel market growth. Innovations in machine learning, edge computing, and biosensor miniaturization have significantly enhanced the accuracy and reliability of blood pressure estimation. AI can identify patterns and anomalies across vast data sets, allowing for personalized insights and predictive alerts, which improve user engagement and clinical decision-making. AI-powered monitoring systems use photoplethysmography (PPG) sensors to measure blood pressure, oxygen saturation, etc. For instance, in August 2024, Bisam Pharmaceuticals launched Quick Vitals, an AI and deep learning-powered health monitoring app in Hyderabad, India. This app uses Photoplethysmography (PPG) technology for rapid, accurate vital sign assessments such as heart rate, blood pressure, SPO2, etc., via smartphones or tablets in seconds.

In addition, the healthcare industry's adoption of AI-powered wearables is expanding rapidly. AI enhances its utility by analyzing large volumes of physiological data to detect anomalies, predict health risks, and enable timely interventions. This improves patient outcomes and reduces the burden on healthcare systems by minimizing hospital visits and enabling telehealth services. For instance, in June 2024, Sky Labs launched CART BP, a smart ring for continuous blood pressure monitoring. The ring provides real-time, non-invasive blood pressure tracking using advanced sensors and AI algorithms.

Global AI In Blood Pressure Monitoring 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 global AI in blood pressure monitoring market report based on device type, technology, delivery mode, application, end use, and region.

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. AI in Blood Pressure Monitoring Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. AI in Blood Pressure Monitoring Market: Device Type Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. AI in Blood Pressure Monitoring Market: Technology Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. AI in Blood Pressure Monitoring Market: Delivery Mode Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. AI in Blood Pressure Monitoring Market: Application Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. AI in Blood Pressure Monitoring Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 9. AI in Blood Pressure Monitoring Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 10. Competitive Landscape

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