초음파 AI 시장 규모, 점유율 및 동향 분석 보고서 : 컴포넌트별, 용도/모달리티별, 최종 용도별, 지역별 및 부문 예측(2026년-2033년)
Ultrasound AI Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware/AI-enabled Devices, Software), By Application/Modality (Radiology, Urology, Obstetrics & Gynecology), By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2026 - 2033
상품코드:1941489
리서치사:Grand View Research
발행일:2026년 01월
페이지 정보:영문 100 Pages
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한글목차
초음파 AI 시장 개요
세계의 초음파 AI 시장 규모는 2025년 18억 2,000만 달러로 추정되며, 2033년에 135억 6,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 또한 2026-2033년 CAGR 28.55%로 성장할 전망입니다.정확하고 조기 질환 감지에 대한 수요 증가, 정부 이니셔티브나 규제면 지원이, 시장 성장을 가속하는 주요 요인이 되고 있습니다.
또한, 의료 서비스 제공에 있어 비용 효율성에 대한 강조, 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전의 기술 발전도 시장 성장을 가속하는 요인으로 작용하고 있습니다.
정밀한 조기 질병 검출에 대한 수요 증가가 시장 성장을 주도하고 있습니다. 전 세계적으로 암, 심혈관 질환, 신경 질환의 유병률이 증가함에 따라 적절한 시기에 개입할 수 있는 첨단 이미징의 필요성이 강조되고 있습니다. 또한, AI를 활용한 분석은 수동으로 검토할 때 간과하기 쉬운 미세한 이상 징후를 파악하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 2025년 12월 'American Journal of Medical Computing'에 게재된 18개 연구의 메타 분석에 따르면, 초음파 기반 AI 모델이 초음파 검사 기술자보다 난소암을 더 정확하게 진단하는 것으로 나타났습니다. 내부 검증에서 민감도/특이도는 0.95, AUC는 0.98(95% 신뢰구간), 외부 검증에서 AUC는 0.91이었습니다. 이에 비해 초음파 검사기사의 민감도는 0.83(95% 신뢰구간 0.62-0.94), 특이도는 0.84였습니다.
또한, 자동 측정 및 위험도 평가는 방사선과 의사 간의 불일치를 줄이고 개인별 맞춤 치료를 지원하여 진단의 신뢰성을 높입니다. 2024년 4월 FDA 승인을 받은 엑소 아이리스(Exo Iris) 휴대용 초음파 기기를 이용한 심부전 및 폐 평가용 AI 도구 등 최근 동향은 기술적 진보를 보여주고 있습니다. 가치에 기반한 의료의 우선순위는 전체 의료 시스템에서 AI 초음파 솔루션의 통합을 더욱 가속화하고 있습니다.
또한, 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전의 기술 발전은 초음파 산업에서 AI의 성장을 가속하고 있습니다. 딥러닝 알고리즘의 정확도가 향상되어 복잡한 이미징 양식에 대한 보다 신뢰할 수 있는 해석이 가능해졌습니다. 예를 들어, 2026년 1월 Nature Scientific Reports에 게재된 연구에 따르면, 연구진은 초음파 영상에서 담낭 질환을 진단하기 위해 압착 및 흥분 캡슐 네트워크와 컨볼루션 양방향 LSTM(CBLSTM)을 이용한 딥러닝 모델을 개발했습니다. 모델을 개발했습니다. 이 방법은 프레임의 연속을 분석하여 담석증, 담낭염 및 기타 질병을 정확하게 검출할 수 있어 기존 수동 방식보다 더 높은 성능을 발휘합니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 초음파 AI 시장 변수, 동향과 범위
제4장 초음파 AI 시장 : 컴포넌트별, 추정 및 동향 분석
제5장 초음파 AI 시장 : 용도/모달리티별, 추정 및 동향 분석
제6장 초음파 AI 시장 : 최종 용도별, 추정 및 동향 분석
제7장 초음파 AI 시장 : 지역별, 추정 및 동향 분석
제8장 경쟁 구도
LSH
영문 목차
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Ultrasound AI Market Overview
The global ultrasound AI market size was estimated at USD 1.82 billion in 2025 and is projected to reach USD 13.56 billion by 2033, growing at a CAGR of 28.55% from 2026 to 2033. Rising demand for accurate and early disease detection, rapid growth in imaging volumes, and government initiatives and regulatory support are significant factors contributing to market growth.
In addition, growing emphasis on cost-efficiency in healthcare delivery and technological advancements in machine learning, NLP, and computer vision are some other factors fueling market growth further.
The increasing demand for precise early disease detection is driving market growth. The rising global prevalence of cancer, cardiovascular, and neurological disorders underscores the need for advanced imaging to facilitate timely interventions. Moreover, AI-powered analysis is essential for identifying subtle anomalies that are likely to be overlooked during manual review. For instance, according to a meta-analysis of 18 studies published in the AJMC in December 2025, found ultrasound-based AI models diagnose ovarian cancer more accurately than sonographers, with an internal validation sensitivity/specificity of 0.95 and AUC 0.98 of 95% and external validation AUC 0.91 compared to sonographers exhibiting a sensitivity of 0.83 (95% CI, 0.62-0.94), a specificity of 0.84.
In addition, automated measurements and risk assessments enhance diagnostic reliability by reducing inconsistencies among radiologists and supporting personalized therapies. Recent developments, such as Exo's April 2024 FDA-cleared AI tools for heart failure and lung evaluation on the Exo Iris portable ultrasound, illustrate technological progress. The prioritization of value-based care further accelerates the integration of AI ultrasound solutions across healthcare systems.
Moreover, technological advancements in machine learning, natural language processing, and computer vision fuel the growth of AI in the ultrasound industry. Deep learning algorithms are improving in accuracy, enabling more reliable interpretation of complex imaging modalities. For instance, according to a study published in the Nature Scientific Reports Journal in January 2026, Researchers developed a deep learning model using squeeze-and-excitation capsule networks and convolutional bidirectional LSTM (CBLSTM) for diagnosing gallbladder diseases from ultrasound images. This approach analyzes sequences of frames to detect gallstones, cholecystitis, and other disorders with high accuracy, outperforming traditional manual methods.
Global Ultrasound AI 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 the global ultrasound AI market report based on component, application/modality, end use, and region:
Component Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Hardware/ AI-enabled Devices
Portable systems
Cart-based systems
Handheld ultrasound probes
Software
Services
Application/Modality Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Cardiology / Echocardiography
Radiology
Obstetrics & Gynecology
Urology
Others
End Use Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
Hospitals
Diagnostic Imaging Centers
Ambulatory Surgical/Outpatient Centers
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. Component Segment
1.2.2. Application/Modality 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. Ultrasound AI 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. Rising demand for accurate and early disease detection
3.2.1.2. Technological advancements in machine learning, natural language processing, and computer vision
3.2.1.3. Increasing government initiatives and regulatory support
3.2.2. Market restraint analysis
3.2.2.1. Data security and privacy concerns
3.2.2.2. High costs of advanced devices
3.2.3. Market opportunity analysis
3.2.4. Market challenges analysis
3.3. Case Studies
3.4. Ultrasound AI Market Analysis Tools
3.4.1. Industry Analysis - Porter's Five Forces Analysis
3.4.1.1. Supplier power
3.4.1.2. Buyer power
3.4.1.3. Substitution threat
3.4.1.4. Threat of new entrant
3.4.1.5. Competitive rivalry
3.4.2. PESTEL Analysis
3.4.2.1. Political landscape
3.4.2.2. Technological landscape
3.4.2.3. Economic landscape
3.4.2.4. Environmental Landscape
3.4.2.5. Legal Landscape
3.4.2.6. Social Landscape
Chapter 4. Ultrasound AI Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1. Segment Dashboard
4.2. Global Ultrasound AI Market Component Movement Analysis
4.3. Global Ultrasound AI Market Size & Trend Analysis, by Component, 2021 to 2033 (USD Million)
4.4. Hardware/AI-enabled Devices
4.4.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
4.4.2. Portable systems
4.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
4.4.3. Cart-based systems
4.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
4.4.4. Handheld ultrasound probes
4.4.4.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
4.5. Software
4.5.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
4.6. Services
4.6.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
Chapter 5. Ultrasound AI Market: Application/Modality Estimates & Trend Analysis
5.1. Segment Dashboard
5.2. Global Ultrasound AI Market Application/Modality Movement Analysis
5.3. Global Ultrasound AI Market Size & Trend Analysis, by Application/Modality, 2021 to 2033 (USD Million)
5.4. Cardiology / Echocardiography
5.4.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
5.5. Radiology
5.5.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
5.6. Obstetrics & Gynecology
5.6.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
5.7. Urology
5.7.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
5.8. Others
5.8.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
Chapter 6. Ultrasound AI Market: End Use Estimates & Trend Analysis
6.1. Segment Dashboard
6.2. Global Ultrasound AI Market End Use Movement Analysis
6.3. Global Ultrasound AI Market Size & Trend Analysis, by End Use, 2021 to 2033 (USD Million)
6.4. Hospitals (Large & Multi-Specialty)
6.4.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
6.5. Diagnostic Imaging Centers
6.5.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
6.6. Ambulatory Surgical / Outpatient Centers
6.6.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
6.7. Others
6.7.1. Market estimates and forecasts, 2021 - 2033 (USD Million)
Chapter 7. Ultrasound AI Market: Regional Estimates & Trend Analysis
7.1. Regional Market Share Analysis, 2025 & 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 - 2033 (USD Million)
