세계의 헬스케어용 생성형 AI 시장 - 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 컴포넌트별, 기능별, 최종 사용자별, 용도별, 지역별 부문 예측(2025-2033년)
Generative AI In Healthcare Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Function, By End Use, By Application, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드:1869663
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 10월
페이지 정보:영문 120 Pages
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한글목차
헬스케어용 생성형 AI 시장 요약
세계의 헬스케어용 생성형 AI 시장 규모는 2024년 21억 7,000만 달러로, 2025-2033년까지 CAGR 30.1%로 성장해 235억 6,000만 달러에 달할 것으로 예측되고 있습니다.
인공지능(AI)은 의료 상황을 빠르게 변화시키고 의료 종사자에게 종합적인 통찰력을 제공함으로써 환자 관리 최적화를 지원합니다.
엄청난 양의 데이터를 처리하고 패턴을 식별하는 분석 능력은 의료 의사 결정에 매우 중요합니다. AI의 한 분야인 생성형 AI는 새로운 데이터와 솔루션을 창출할 가능성이 두드러지고 있으며, 진단, 창약, 맞춤형 의료에서 혁신적인 접근에 대한 기대가 모아지고 있습니다. 의료 영상의 생성, 약물 분자의 설계, 개인의 건강 데이터에 근거한 치료법의 조정 등의 능력은 의료 성과의 향상을 추진하는 강력한 툴이 되고 있습니다.
생성형 AI는 노동력 있는 프로세스의 자동화, 임상 효율의 향상, 의사의 번아웃 경감을 통해 의료 분야에서 주요한 추진력으로 대두하고 있습니다. 가장 중요한 용도 중 하나가 "앰비언트 문서화"입니다. AI 툴이 의사와 환자의 대화를 실시간으로 기록 및 구조화해, 사무 작업의 부담을 경감하는 것과 동시에 진료 기록의 정밀도를 높입니다. 예를 들어 Kaiser Permanente에서는 2024년, 10주간의 파일럿 시험에서 생성형 AI에 의한 앰비언트 문서화를 시험 도입해, 양호한 결과를 받아 2025년까지 총 8개 지역(약 600의 진료소와 40의 병원)에 확대했습니다.
또한 Northwestern Medicine은 2024년 8월 Epic 시스템 전체에 DAX Copilot을 도입하여 생성형 AI를 임상 워크플로우에 대규모 통합하는 선구자가 되었습니다. 이러한 도입 사례는 테스트 단계에서 전체 시스템 채용으로의 결정적인 전환을 보여주며, 생성형 AI가 의료 업무를 효율화하고 의료 업계에서 생성형 AI의 성장을 가속하는 능력에 대한 신뢰가 높아지고 있음을 시사합니다.
또한 AI 구동형 문서 작성 툴을 주요 전자건강기록(EHR) 플랫폼에 통합한 것이 도입의 주요 촉진요인이 되고 있습니다. 이는 의사의 워크플로우를 효율화하고, 수동 데이터 입력 최소화, 문서 작성 정확도 향상, 번아웃 경감을 실현하고, 궁극적으로 의료 시스템 전체에서 생성형 AI의 기업 규모 도입을 가능하게 하는 것입니다. 예를 들어, 2024년에는 Microsoft(Nuance)와 Epic이 DAX Copilot의 제공 범위를 확대하여 생성형 AI를 Epic 워크플로우에 직접 통합했습니다.
Lifespan과 UNC Health과 같은 대규모 공급자를 포함한 150개 이상의 의료 시스템이 도입 기관으로 명명되었습니다. 여러 조직이 파일럿 단계를 넘어 기업 전반에 걸쳐 도입을 진행했습니다. Northwestern Medicine은 2024년 8월에 전면 전개를 확인하고 있습니다. Intermountain Health 및 Overlake Medical Center도 같은 해 DAX Copilot을 도입했습니다. 이러한 대규모 도입은 널리 사용되는 전자 건강 기록(EHR)에 생성형 AI를 통합하는 것이 도입을 가속화하고 통합 장벽을 줄이고 시장 성장을 가속하는 기술의 잠재력을 강화한다는 것을 보여줍니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 헬스케어용 생성형 AI 시장의 변수, 동향, 범위
시장 계통 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계의 과제 분석
업계의 기회 분석
헬스케어용 생성형 AI 시장
업계 분석 : Porter's Five Forces 분석
PESTEL 분석
이용 사례 분석
기술 분석
머신러닝(ML) 및 딥러닝
자연언어처리(NLP)
컴퓨터 비전에 기초한 영상 해석
제4장 헬스케어용 생성형 AI 시장 : 컴포넌트별 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
헬스케어용 생성형 AI 시장 : 컴포넌트별 변동 분석, 2024년 및 2033년
솔루션
서비스
제5장 헬스케어용 생성형 AI 시장 : 기능별 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
헬스케어용 생성형 AI 시장 : 기능별 변동 분석, 2024년 및 2033년
가상 간호 어시스턴트
로봇 지원 AI 수술
관리 프로세스 최적화
의료 영상 해석
제6장 헬스케어용 생성형 AI 시장 : 최종 사용자별 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
헬스케어용 생성형 AI 시장 : 최종 사용자별 변동 분석, 2024년 및 2033년
임상 연구
의료 센터
진단센터
기타
제7장 헬스케어용 생성형 AI 시장 : 용도별 추정 및 동향 분석
부문 대시보드
헬스케어용 생성형 AI 시장 : 용도의 변동 분석, 2024년 및 2033년
임상
시스템
제8장 헬스케어용 생성형 AI 시장 : 지역별 추정 및 동향 분석
헬스케어용 생성형 AI 시장 점유율(지역별, 2024년 및 2033년)
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
이탈리아
스페인
스웨덴
덴마크
노르웨이
아시아태평양
중국
일본
인도
한국
호주
태국
라틴아메리카
브라질
아르헨티나
중동 및 아프리카
사우디아라비아
아랍에미리트(UAE)
남아프리카
쿠웨이트
제9장 경쟁 구도
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝
참가 기업의 개요
재무실적
제품 벤치마킹
기업 히트맵 분석
전략 매핑
기업 프로파일/상장 기업
Google LLC
IBM
Johnson & Johnson
Microsoft Corporation
Neuralink Corporation
NioyaTech
OpenAI
Oracle
Saxon
Syntegra
Tencent Holdings Ltd
JHS
영문 목차
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Generative AI In Healthcare Market Summary
The global generative AI in healthcare market size was estimated at USD 2.17 billion in 2024 and is projected to reach USD 23.56 billion by 2033, at a CAGR of 30.1% from 2025 to 2033. Artificial intelligence (AI) is rapidly reshaping the healthcare landscape, empowering healthcare professionals with comprehensive insights to optimize patient care.
Its analytical prowess, capable of processing immense amounts of data and identifying patterns, proves invaluable in medical decision-making. Generative AI, a subset of AI, stands out for its potential to create new data and solutions, offering promise for innovative approaches to diagnostics, drug discovery, and personalized medicine. Its ability to generate medical images, design drug molecules, and tailor treatments based on individual health data makes it a powerful tool in advancing healthcare outcomes.
Generative AI is emerging as a key driver in healthcare by automating labor-intensive processes, improving clinical efficiency, and reducing physician burnout. One of the most significant applications is ambient documentation, where AI tools capture and structure physician-patient conversations in real time, minimizing administrative workload and enhancing the accuracy of medical records. For instance, in 2024, Kaiser Permanente tested ambient GenAI documentation in a 10-week pilot and, after strong results, expanded it across all eight regions, covering about 600 medical offices and 40 hospitals by 2025.
In addition, Northwestern Medicine rolled out DAX Copilot in Epic across its enterprise in August 2024, becoming an early mover in the large-scale integration of generative AI into clinical workflows. These deployments highlight a decisive shift from trials to system-wide adoption, signaling growing confidence in generative AI's ability to streamline healthcare operations and drive the growth of the generative AI in healthcare industry.
Furthermore, the integration of AI-driven documentation tools into leading EHR platforms has been a major catalyst for adoption, as it streamlines physician workflows, minimizes manual data entry, improves documentation accuracy, and reduces burnout, ultimately enabling enterprise-wide deployment of generative AI across health systems. For instance, in 2024, Microsoft (Nuance) and Epic expanded the availability of DAX Copilot, embedding generative AI directly into Epic's workflows.
More than 150 health systems were named as adopters, including large providers such as Lifespan and UNC Health. Several moved beyond pilots to enterprise deployment, with Northwestern Medicine confirming a full rollout in August 2024. Intermountain Health and Overlake Medical Center also implemented DAX Copilot during the same year. These large-scale deployments demonstrate how embedding generative AI into widely used EHRs accelerates adoption, reduces integration barriers, and reinforces the technology's potential to drive market growth.
Global Generative AI in Healthcare Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the generative AI in healthcare market report based on component, function, end use, application, and region:
Component Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Solutions
Service
Function Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Virtual Nursing Assistants
Robot-Assisted AI Surgery
Administrative Process Optimization
Medical Imaging Analysis
End Use Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Clinical Research
Medical Centers
Diagnostic Centers
Others
Application Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Clinical
System
Regional Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
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
Middle East and Africa
Saudi Arabia
UAE
South Africa
Kuwait
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Market Definitions
1.2.1. Component Segment
1.2.2. Function Segment
1.2.3. Application
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 Outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Generative AI in Healthcare Market Variables, Trends, & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Market Driver Analysis
3.2.2. Market Restraint Analysis
3.2.3. Industry Challenge Analysis
3.2.4. Industry Opportunity Analysis
3.3. Generative AI in Healthcare Market Analysis Tools
3.3.1. Industry Analysis - Porter's
3.3.1.1. Bargaining power of the suppliers
3.3.1.2. Bargaining power of the buyers
3.3.1.3. Threats of substitution
3.3.1.4. Threats from new entrants
3.3.1.5. Competitive rivalry
3.3.2. PESTEL Analysis
3.3.2.1. Political Landscape
3.3.2.2. Economic Landscape
3.3.2.3. Social Landscape
3.3.2.4. Technology Landscape
3.3.2.5. Environmental Landscape
3.3.2.6. Legal Landscape
3.4. Use Cases Analysis
3.5. Technology Analysis:
3.5.1. Machine Learning (ML)/Deep Learning
3.5.2. Natural Language Processing (NLP)
3.5.3. Computer Vision-based Image Analysis
Chapter 4. Generative AI in Healthcare Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. Generative AI in Healthcare Market: Component Movement Analysis, 2024 & 2033 (USD Million)
