AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 시장 : 규모, 점유율과 동향 분석, 제품 유형별, 전개 모델별, 최종 용도별, 지역별, 부문 예측(2025-2033년)
AI In Medical Scheduling Software Market Size, Share & Trends Analysis Report By Product Type (Patient Scheduling, Care Provider Scheduling), By Deployment Model (Cloud-Based, On-Premises), By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
상품코드:1869774
리서치사:Grand View Research
발행일:2025년 10월
페이지 정보:영문 100 Pages
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한글목차
AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 시장 요약
세계 AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 시장 규모는 2024년에 1억 5,979만 달러로 평가되었고, 2033년까지 14억 5,141만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
2025년부터 2033년까지 CAGR은 28.1%를 나타낼 전망됩니다. 의료 제공업체가 직원 배치를 개선하고, 환자 대기 시간을 단축하고, 업무 효율성을 높일 필요성이 높아져 의료 스케줄링 소프트웨어 시장에서 AI의 성장을 추진하고 있습니다.
예측 분석을 활용하여 환자의 무단 취소 및 예약 혼잡을 정확하게 예측할 수 있습니다. 개별화된 예약 관리와 임상 자원의 효과적인 활용을 실현하기 위해 의료기관은 워크플로우 자동화와 환자 경험 향상에 주력하고 있습니다.
의료기관은 AI 구동형 스케줄 관리 시스템을 활용하여 인력 배치의 최적화와 업무 효율의 향상을 도모하고 있습니다. 이러한 시스템은 예약의 중복을 최소화하고 사무부담을 줄이고, 진찰 예약의 자동 할당과 의사와 지원 직원 간의 업무 부하 배분을 통해 임상 자원을 효율적으로 활용합니다. 이를 통해 병원 및 클리닉의 운영 효율성을 향상시키고 환자 유동성을 개선하고 의료 제공업체의 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 2025년 1월 미네소타 대학의 연구는 생산성과 의료의 질 향상을 위한 최신 기술의 도입 확대를 밝혔습니다. 이 연구에서는 미국 병원의 65%가 예약 관리에 인공지능을 활용한 예측 도구를 효과적으로 활용하고 있는 것으로 밝혀졌습니다.
의료기관에서는 예측 분석을 활용하여 환자의 취소, 무단 결석, 예약의 혼잡을 예측했습니다. 인공지능 알고리즘은 과거 데이터와 행동 패턴을 분석하고 예약의 혼란 요인을 파악하여 사전 대책을 취합니다. 이렇게 하면 대기 시간이 줄어들고 예약 준수율이 향상되고 진료 서비스의 계획 정확도가 높아집니다. 2023년 11월, Health Policy and Technology 잡지는 환자 예약에 있어서 AI의 메타나라티브 리뷰를 발표했으며, 도입 사례는 다양하고, 예약 최적화, 의료 제공업체의 부담 경감, 만족도 향상에 기여할 수 있는 것으로 나타났습니다.
AI 소프트웨어는 프로세스 자동화를 통해 관리 업무와 수작업 부담을 줄여줍니다. 실시간 업데이트, 효과적인 부서 간 협력, 맞춤형 맞춤으로 만족도를 높일 수 있습니다. 의료기관은 업무관리와 서비스품질 향상의 혜택을 누리며, 이용자에게는 대기시간 단축, 신속한 알림, 유연한 예약완료를 제공합니다. 2024년 3월 Bioengineering 잡지는 병원 운영에서 AI의 역할을 특집했으며, 특히 소프트웨어가 직원 배치, 예약, 업무 흐름 효율성을 최적화하고, 병목 현상을 제거하고, 자원 활용을 개선하는 방법을 구체적으로 제시했습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 시장의 변수, 동향, 범위
시장 계통 전망
상위 시장 전망
관련/보조 시장 전망.
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
시장 기회 분석
시장 과제 분석
AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 시장 분석 툴
업계 분석 - Porter's Five Forces 분석
PESTEL 분석
사례 연구 통찰
기술 분석 : 주요 이용 사례 및 용도
머신러닝(ML)/딥러닝
자연언어처리(NLP)
컴퓨터 비전에 기초한 화상 해석
제4장 AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 시장 : 제품 유형의 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 세계 시장, 제품 유형 변동 분석
AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 세계 시장 규모와 동향 분석(제품 유형별, 2021-2033년)
환자 스케줄
간호사 스케줄 관리
케어 제공자 스케줄
기타
제5장 AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 시장 : 전개 모델의 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 세계 시장, 전개 모델 변동 분석
AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 세계 시장 규모와 동향 분석(전개 모델별, 2021-2033년)
클라우드 기반
On-Premise
제6장 AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 시장 : 최종 용도의 추정·동향 분석
부문 대시보드
AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 세계 시장, 최종 용도 변동 분석
AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 세계 시장 규모와 동향 분석(최종 용도별, 2021-2033년)
병원
클리닉
기타
제7장 AI 기반 의료용 스케줄링 소프트웨어 시장 : 지역 추정·동향 분석
지역별 시장 점유율 분석, 2024년 및 2033년
지역 시장 대시보드
시장 규모와 예측 동향 분석, 2021년부터 2033년:
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
제8장 경쟁 구도
기업/경쟁의 분류
전략 매핑
기업시장 포지셔닝 분석, 2024년
기업 프로파일
Notable
Hyro
Voiceoc
Veradigm LLC
Proscia Inc.
Analog Informatics Corporation
ScienceSoft USA Corporation
Epic Systems Corporation
CCD HEALTH A GEBBS HEALTHCARE COMPANY
Zocdoc
Qualifacts
eClinicalWorks
SHW
영문 목차
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AI in Medical Scheduling Software Market Summary
The global AI in medical scheduling software market size was estimated at USD 159.79 million in 2024 and is projected to reach USD 1,451.41 million by 2033, growing at a CAGR of 28.1% from 2025 to 2033. The need for healthcare providers to improve staff allocation, reduce patient wait times, and increase operational efficiency is propelling the growth of AI in medical scheduling software markets.
Predictive analytics can be used to accurately forecast patient no-shows and appointment congestion. To provide individualized appointment organizing and effective use of clinical resources, healthcare organizations are emphasizing workflow automation and better patient experiences.
Healthcare providers use AI-driven scheduling systems to increase staffing levels and operational effectiveness. These systems minimize booking conflicts, ease administrative burdens, and use clinical resources by automating appointment assignments and assigning up workloads between doctors and support personnel. Hospital and clinic operations grow more efficiently, enhancing patient flow and provider productivity. In January 2025, the growing use of the latest innovations to boost productivity and care is demonstrated by a University of Minnesota study that found 65% of U.S. hospitals are effectively utilizing artificial intelligence assisted predictive tools for appointment management.
Healthcare organizations use predictive analytics to forecast patient cancellations, no-shows, and appointment congestion. Artificial intelligence algorithms analyze past data and behavior patterns to identify potential appointment disruptions and prepare proactively. This capability reduces idle time, improves appointment adherence, and ensures more accurate planning of clinical services. In November 2023, Health Policy and Technology published a metanarrative review of AI in patient appointments, demonstrating that implementations vary, and it can optimize appointments, lessen provider workload, and increase satisfaction.
AI software reduces administrative workload and manual labor by automating processes. Improved satisfaction is a result of real-time updates, effective departmental coordination, and customized arrangements. Healthcare facilities benefit from improved operational control and service quality, while its users benefit from shorter wait times, prompt reminders, and flexible appointment completions. In March 2024, Bioengineering highlighted AI's role in hospital operations, specifically showing how software optimizes staff allocation, appointments, and workflow efficiency, reducing bottlenecks and improving resource utilization.
Global AI in Medical Scheduling Software 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 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented global AI in medical scheduling software market report based on product type, deployment model, end use, and region.
Product Type Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Patient Scheduling
Nurse Scheduling
Care Provider Scheduling
Others
Deployment Model Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Cloud-based
On-Premises
End Use Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Hospitals
Clinics
Others
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
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. Product Type Segment
1.2.2. Deployment Model Segment
1.2.3. 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 Medical Scheduling Software 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. Growing need for efficient patient scheduling and workflow optimization
3.2.1.2. Advancements in AI technologies
3.2.1.3. Supportive government policies and healthcare digitization initiatives
3.2.2. Market restraint analysis
3.2.2.1. Data privacy and security concerns
3.2.2.2. High implementation and maintenance costs
3.2.3. Market opportunity analysis
3.2.4. Market challenges analysis
3.3. AI in Medical Scheduling Software Market Analysis Tools
3.3.1. Industry Analysis - Porter's
3.3.1.1. Supplier power
3.3.1.2. Buyer power
3.3.1.3. Substitution threat
3.3.1.4. Threat of new entrant
3.3.1.5. Competitive rivalry
3.3.2. PESTEL Analysis
3.3.2.1. Political landscape
3.3.2.2. Technological landscape
3.3.2.3. Economic landscape
3.3.2.4. Environmental Landscape
3.3.2.5. Legal Landscape
3.3.2.6. Social Landscape
3.4. Case Study Insights
3.5. Technology Analysis: Key Use Cases and Application
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. AI in Medical Scheduling Software Market: Product Type Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. Global AI in Medical Scheduling Software Market Product Type Movement Analysis
4.3. Global AI in Medical Scheduling Software Market Size & Trend Analysis, by Product Type, 2021 to 2033 (USD Million)
4.4. Patient Scheduling
4.4.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
4.5. Nurse Scheduling
4.5.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
4.6. Care Provider Scheduling
4.6.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
4.7. Others
4.7.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
Chapter 5. AI in Medical Scheduling Software Market: Deployment Model Estimates & Trend Analysis
5.1. Segment Dashboard
5.2. Global AI in Medical Scheduling Software Market Deployment Model Movement Analysis
5.3. Global AI in Medical Scheduling Software Market Size & Trend Analysis, by Deployment Model, 2021 to 2033 (USD Million)
5.4. Cloud-based
5.4.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
5.5. On-Premises
5.5.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
Chapter 6. AI in Medical Scheduling Software Market: End Use Estimates & Trend Analysis
6.1. Segment Dashboard
6.2. Global AI in Medical Scheduling Software Market End Use Movement Analysis
6.3. Global AI in Medical Scheduling Software Market Size & Trend Analysis, by End Use, 2021 to 2033 (USD Million)
6.4. Hospitals
6.4.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
6.5. Clinics
6.5.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
6.6. Others
6.6.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
Chapter 7. AI in Medical Scheduling Software Market: Regional Estimates & Trend Analysis
7.1. Regional Market Share Analysis, 2024 & 2033
7.2. Regional Market Dashboard
7.3. Market Size & Forecasts Trend Analysis, 2021 to 2033:
7.4. North America
7.4.1. U.S.
7.4.1.1. Key country dynamics
7.4.1.2. Regulatory framework
7.4.1.3. Competitive scenario
7.4.1.4. U.S. market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.4.2. Canada
7.4.2.1. Key country dynamics
7.4.2.2. Regulatory framework
7.4.2.3. Competitive scenario
7.4.2.4. Canada market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.4.3. Mexico
7.4.3.1. Key country dynamics
7.4.3.2. Regulatory framework
7.4.3.3. Competitive scenario
7.4.3.4. Mexico market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.5. Europe
7.5.1. UK
7.5.1.1. Key country dynamics
7.5.1.2. Regulatory framework
7.5.1.3. Competitive scenario
7.5.1.4. UK market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.5.2. Germany
7.5.2.1. Key country dynamics
7.5.2.2. Regulatory framework
7.5.2.3. Competitive scenario
7.5.2.4. Germany market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.5.3. France
7.5.3.1. Key country dynamics
7.5.3.2. Regulatory framework
7.5.3.3. Competitive scenario
7.5.3.4. France market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.5.4. Italy
7.5.4.1. Key country dynamics
7.5.4.2. Regulatory framework
7.5.4.3. Competitive scenario
7.5.4.4. Italy market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.5.5. Spain
7.5.5.1. Key country dynamics
7.5.5.2. Regulatory framework
7.5.5.3. Competitive scenario
7.5.5.4. Spain market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.5.6. Norway
7.5.6.1. Key country dynamics
7.5.6.2. Regulatory framework
7.5.6.3. Competitive scenario
7.5.6.4. Norway market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.5.7. Sweden
7.5.7.1. Key country dynamics
7.5.7.2. Regulatory framework
7.5.7.3. Competitive scenario
7.5.7.4. Sweden market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.5.8. Denmark
7.5.8.1. Key country dynamics
7.5.8.2. Regulatory framework
7.5.8.3. Competitive scenario
7.5.8.4. Denmark market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.6. Asia Pacific
7.6.1. Japan
7.6.1.1. Key country dynamics
7.6.1.2. Regulatory framework
7.6.1.3. Competitive scenario
7.6.1.4. Japan market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.6.2. China
7.6.2.1. Key country dynamics
7.6.2.2. Regulatory framework
7.6.2.3. Competitive scenario
7.6.2.4. China market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.6.3. India
7.6.3.1. Key country dynamics
7.6.3.2. Regulatory framework
7.6.3.3. Competitive scenario
7.6.3.4. India market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.6.4. Australia
7.6.4.1. Key country dynamics
7.6.4.2. Regulatory framework
7.6.4.3. Competitive scenario
7.6.4.4. Australia market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.6.5. South Korea
7.6.5.1. Key country dynamics
7.6.5.2. Regulatory framework
7.6.5.3. Competitive scenario
7.6.5.4. South Korea market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.6.6. Thailand
7.6.6.1. Key country dynamics
7.6.6.2. Regulatory framework
7.6.6.3. Competitive scenario
7.6.6.4. Thailand market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.7. Latin America
7.7.1. Brazil
7.7.1.1. Key country dynamics
7.7.1.2. Regulatory framework
7.7.1.3. Competitive scenario
7.7.1.4. Brazil market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.7.2. Argentina
7.7.2.1. Key country dynamics
7.7.2.2. Regulatory framework
7.7.2.3. Competitive scenario
7.7.2.4. Argentina market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.8. MEA
7.8.1. South Africa
7.8.1.1. Key country dynamics
7.8.1.2. Regulatory framework
7.8.1.3. Competitive scenario
7.8.1.4. South Africa market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.8.2. Saudi Arabia
7.8.2.1. Key country dynamics
7.8.2.2. Regulatory framework
7.8.2.3. Competitive scenario
7.8.2.4. Saudi Arabia market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.8.3. UAE
7.8.3.1. Key country dynamics
7.8.3.2. Regulatory framework
7.8.3.3. Competitive scenario
7.8.3.4. UAE market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
7.8.4. Kuwait
7.8.4.1. Key country dynamics
7.8.4.2. Regulatory framework
7.8.4.3. Competitive scenario
7.8.4.4. Kuwait market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
