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AI 기반 환자 스케줄링 소프트웨어 시장 : 규모, 점유율, 동향 분석, 예약 관리 유형별, 전개 모드별, 최종 용도별, 지역별, 부문 예측(2025-2033년)
AI In Patient Scheduling Software Market Size, Share & Trends Analysis Report By Scheduling Type, By Deployment Mode, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드 : 1869672
리서치사 : Grand View Research
발행일 : 2025년 10월
페이지 정보 : 영문 100 Pages
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한글목차

AI 기반 환자 스케줄링 소프트웨어 시장 요약

세계 AI 기반 환자 스케줄링 소프트웨어 시장 규모는 2024년에 6,304만 달러로 평가되었고, 2033년까지 5억 5,509만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

2025-2033년에 걸친 CAGR은 27.64%로 전망되고 있습니다. 관리 비효율성 감소 및 의료 자원 활용 개선에 대한 요구가 증가하고 의료 시스템 전반에 걸쳐 급속한 디지털 변환, 원격 의료 및 가치를 기반으로 하는 케어 모델의 상승 등이 시장 성장에 기여하는 요인의 일부입니다.

또한, 환자 수 증가, 만성 질환 부담 증가, 환자 중심 케어 및 편의성에 대한 중시 증가도 시장 성장에 기여하고 있습니다. AI 기반 환자 스케줄링 소프트웨어 도입의 주요 촉진요인은 관리 비효율성을 줄이고 의료 자원을 효과적으로 활용할 필요성입니다. 기존의 수동 예약 시스템에서는 병목 현상, 이중 예약, 환자 대기 시간의 장기화가 자주 발생했습니다. AI 기반 플랫폼은 의료 제공업체의 실시간 여유 상황, 환자의 희망 및 임상적 긴급도를 분석하여 예약 할당을 최적화합니다. 이를 통해 업무 효율성 향상, 무단 결석률 감소, 환자 대응 능력 개선이 실현됩니다. 또한 환자 수가 증가함에 따라 의료 제공업체는 워크 플로우의 효율성을 높이기 위해 AI 스케줄링 시스템의 도입을 가속화하고 있습니다. 예를 들어, 2025년 2월에 Innovaccer는 의료 제공업체를 위한 AI 에이전트 스위트 'Agents of Care'를 발표했습니다. 이것은 예약 관리, 프로토콜 접수, 소개장 관리, 환자 문의 대응 등 저부가가치의 의료 사무 작업을 자동화하는 것입니다.

또한 디지털 참여와 편의성을 통한 환자 경험 향상에 중점을 두어 AI 기반 환자 스케줄링 소프트웨어의 성장을 가속하고 있습니다. 환자는 다른 소비재 산업에서의 경험과 마찬가지로 온라인 예약 및 실시간 재예약과 같은 원활한 셀프 서비스 옵션을 더욱 기대하고 있습니다. AI 예약 시스템은 과거의 진료 내역, 치료 스케줄, 의료 제공업체의 여유 상황에 근거한 지능적인 제안 기능을 갖춘 환자용 포털 및 모바일 앱을 제공함으로써 이를 실현합니다. 이러한 솔루션은 환자 만족도 향상, 후속 케어의 지속적인 촉진, 의료 제공업체의 신뢰 양성에 기여합니다. 예를 들어 2025년 5월, Epic Systems는 환자가 포털에 로그인하거나 전화를 받지 않고 SMS를 통해 예약할 수 있는 대화형 AI 도구를 도입했습니다. AI 어시스턴트가 예약 대화를 시작하고, 빈 프레임을 제안하고, 예약 확인을 하고, 상세 확인 및 온라인 접수용 MyChart 링크를 제공합니다.

원격 의료 및 가치 기반 의료 모델의 상승은 환자 예약 소프트웨어에서 AI 활용 증가를 돋보이게 합니다. 가상 케어 플랫폼은 지역 및 시간대에 분산된 의료 제공업체를 조정하면서 대량의 디지털 예약을 관리하기 위해 지능형 예약 시스템에 의존하고 있습니다. 마찬가지로, 가치 기반 의료 모델은 케어 지연을 최소화하고 적시 개입을 보장하고 환자 결과를 최적화하기 위해 정밀한 예약 관리가 필수적입니다. 예를 들어, 2025년 7월에는 Rush University System for Health가 "Rush Connect"를 시작했습니다. 이것은 전국적인 소비자를 위한 직접 원격 의료 회원 서비스로 24시간 365일 가상 진료를 제공합니다. 본 서비스에는 예약 조정이나 질문 대응을 실시하는 인간 어시스턴트에의 액세스, AI 챗봇, 증상 체크 툴, 그리고 8개 전문 분야에서 당일 진료가 포함됩니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 AI 기반 환자 스케줄링 소프트웨어 시장의 변수, 동향, 범위

제4장 AI 기반 환자 스케줄링 소프트웨어 시장 : 예약 관리 유형별 추정·동향 분석

제5장 AI 기반 환자 스케줄링 소프트웨어 시장 : 전개 모드별 추정·동향 분석

제6장 AI 기반 환자 스케줄링 소프트웨어 시장 : 최종 용도별 추정·동향 분석

제7장 AI 기반 환자 스케줄링 소프트웨어 시장 : 지역별 추정·동향 분석

제8장 경쟁 구도

SHW
영문 목차

영문목차

AI In Patient Scheduling Software Market Summary

The global AI in patient scheduling software market size was estimated at USD 63.04 million in 2024 and is projected to reach USD 555.09 million by 2033, growing at a CAGR of 27.64% from 2025 to 2033. Growing need to reduce administrative inefficiencies and improve healthcare resource utilization, rapid digital transformation across healthcare systems, and the rise of telehealth and value-based care models are some factors contributing to market growth.

In addition, rising patient volumes, chronic disease burden, and increasing emphasis on patient-centric care and convenience contribute to market growth. The adoption of AI in patient scheduling software is primarily driven by the need to reduce administrative inefficiencies and improve healthcare resource utilization. Traditional manual scheduling systems often lead to bottlenecks, double bookings, and extended patient wait times. AI-powered platforms optimize appointment allocation by analyzing real-time provider availability, patient preferences, and clinical urgency. This results in higher operational efficiency, reduced no-show rates, and improved patient throughput. In addition, due to the rising patient volumes, healthcare providers are increasingly adopting AI scheduling systems to streamline workflows. For instance, in February 2025, Innovaccer introduced "Agents of Care," a suite of AI agents for healthcare providers that automate low-value healthcare administrative tasks like appointment scheduling, protocol intake, referral management, and patient inquiries.

Moreover, increasing emphasis on enhancing patient experience through digital engagement and convenience propels the growth of the AI in patient scheduling software industry. Patients increasingly expect seamless self-service options such as online booking and real-time rescheduling, similar to experiences in other consumer industries. AI scheduling systems facilitate this by offering patient-friendly portals and mobile applications with intelligent recommendations based on prior visits, treatment timelines, and provider availability. These solutions improve patient satisfaction, encourage adherence to follow-up care, and foster trust in healthcare providers. For instance, in May 2025, Epic Systems introduced a conversational AI tool that enables patients to schedule appointments via SMS without logging into a portal or waiting on hold. The AI assistant initiates scheduling conversations, offers appointment slots, confirms bookings, and provides MyChart links for details or virtual check-in.

The rise of telehealth and value-based care models highlights the increasing use of AI in patient scheduling software. Virtual care platforms depend on intelligent scheduling systems to manage a high volume of digital appointments while coordinating providers across different geographies and time zones. Similarly, value-based care models necessitate precise scheduling to minimize delays in care, ensure timely interventions, and optimize patient outcomes. For instance, in July 2025, Rush University System for Health launched Rush Connect+, a national direct-to-consumer telehealth membership offering 24/7 virtual urgent care. The service includes access to a human assistant for scheduling appointments and answering questions, AI-powered chatbots, symptom checkers, and same-day specialty care in eight areas.

Global AI In Patient Scheduling Software Market Report Segmentation

This report forecasts revenue growth at the global, regional, and country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the global AI in patient scheduling software market report based on scheduling type, deployment mode, end use, and region:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. AI in Patient Scheduling Software Market Variables, Trends & Scope

Chapter 4. AI in Patient Scheduling Software Market: Scheduling Type Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. AI in Patient Scheduling Software Market: Deployment Mode Estimates & Trend Analysis

Chapter 6. AI in Patient Scheduling Software Market: End Use Estimates & Trend Analysis

Chapter 7. AI in Patient Scheduling Software Market: Regional Estimates & Trend Analysis

Chapter 8. Competitive Landscape

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