Stratistics MRC에 따르면 세계의 영상 진단용 AI 시장은 2025년 16억 달러를 차지하며 예측 기간 동안 CAGR 35.4%로 성장해 2032년까지 136억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
영상 진단용 AI는 고급 알고리즘과 머신러닝 모델을 사용하여 의료 영상를 분석하고 정확성, 효율성, 임상 결정을 향상시킵니다. AI 시스템은 비정상 감지, 해부학적 구조 세분화, MRI, CT, 엑스레이 등의 모달리티에 걸친 화질 향상을 지원합니다. 루틴 작업을 자동화하고 미묘한 패턴을 파악함으로써 AI는 방사선과 의사의 질병 조기 발견, 치료 계획 및 워크플로 최적화를 지원하며 궁극적으로 신속한 진단과 보다 개인화된 환자 관리에 기여합니다.
European Radiology에 따르면 99개사가 개발한 진단 방사선학에서 269개의 AI 애플리케이션이 확인되었습니다. 이 애플리케이션은 주로 특정 영상 양식 및 해부학 영역에서의 지각과 추론과 같은 좁은 작업에 중점을 둡니다.
정확하고 확장 가능한 진단에 대한 수요 증가
AI 알고리즘은 현재 MRI, CT, 엑스레이 등의 모달리티에서 얻은 엄청난 데이터 세트를 놀라운 정확도로 분석하고 진단 오류를 줄이고 임상적 의사결정을 가속화할 수 있습니다. 병원 및 영상 센터는 워크플로우를 간소화하고, 처리량을 향상시키고, 진단 정확도를 높이기 위해 AI 도구를 채택합니다. 이 시프트는 또한 AI를 임상 자산으로 검증하는 규제 당국의 승인과 상환의 틀에 의해 지원됩니다.
높은 도입 및 통합 비용
그 변화의 가능성에도 불구하고, 영상 시스템에 AI를 통합하는 것은 많은 의료 서비스 제공업체에게 여전히 재정적으로 어렵습니다. AI 지원 하드웨어, 소프트웨어 라이선스, 클라우드 스토리지 및 사이버 보안과 같은 인프라 업그레이드에 대한 선행 투자는 특히 중규모 및 현지 시설에 있어 엄청난 일이 될 수 있습니다. 또한 AI의 출력을 조작 해석하기 위한 인재육성도 운용비용에 박차를 가합니다. 이러한 경제적 장벽은 특히 헬스케어 예산이 제한된 지역이나 IT 생태계가 분열된 지역에서는 도입의 부족이 됩니다.
임상 워크플로우와 멀티모달 AI의 통합
AI가 엔드 투 엔드 진단 워크플로우에 통합되는 경우가 늘어나고 있어, 영상 진단 시스템, 전자 의료 기록(EHR), 임상 판단 지원 툴 간의 원활한 데이터 교환이 가능해지고 있습니다. 영상 데이터와 유전체, 병리학, 환자 이력을 결합한 멀티모달 AI의 시작은 개인화 진단의 새로운 잠재력을 이끌어 냈습니다. 벤더는 실시간 방어, 예측 분석 및 장기 환자 모니터링을 지원하는 상호 운용 가능한 플랫폼을 개발하고 있습니다. 이 융합은 진단 정확도를 재정의하고 AI 개발자와 의료 제공업체에게 새로운 수익원을 열 것으로 예측됩니다.
알고리즘의 바이어스와 설명 가능성의 부족
영상 해석의 편향은 오진이나 치료 지연으로 이어질 수 있으며 윤리적, 법적 우려를 유발합니다. 또한 많은 AI 시스템은 "블랙 박스"로 작동하며 결론에 이르는 방법의 투명성이 제한되어 있습니다. 이 설명 가능성 부족은 임상의의 신뢰를 손상시키고 규제 당국의 승인을 복잡하게 만듭니다. 이러한 문제를 해결하려면 견고한 검증 프로토콜, 종합적인 교육 데이터 세트 및 해석 가능한 AI 프레임워크를 개발해야 합니다.
COVID-19의 대유행은 영상 진단, 특히 흉부 CT와 X-선 분석에서 AI의 채용을 가속화했습니다. 인공지능 도구는 COVID 관련 이상 검출, 환자 치료 및 질병 진행 모니터링을 위해 빠르게 도입되었습니다. 그러나 공급망 혼란과 유통 대응에 대한 자원 재분배로 인해 COVID 이외의 영상 처리량이 일시적으로 둔화되었습니다. 유행 후에는 대비와 디지털 혁신이 중시되고 확장 가능한 클라우드 기반 영상 처리 플랫폼에 대한 투자가 증가하고 AI의 도입이 지속될 것으로 예측됩니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 최대가 될 전망
소프트웨어 분야는 지능적인 영상 분석을 가능하게 하는 중심적인 역할을 하기 때문에 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. AI 소프트웨어 플랫폼은 딥러닝 모델, 자연 언어 처리 및 예측 분석을 통합하고 복잡한 영상 데이터로부터 실용적인 통찰력을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 클라우드 기반이 늘어나며 여러 시설에 확장 가능하게 배포할 수 있습니다. 지속적인 업데이트와 알고리즘의 강화로 진화하는 임상 요구에 대한 적응성이 확보되고 소프트웨어가 AI 주도 진단의 백본이 되고 있습니다.
예측 기간 동안 MRI(자기 공명 영상 진단) 분야의 CAGR이 가장 높을 것으로 예상
예측 기간 동안 MRI(자기 공명 영상 진단) 분야는 뛰어난 연조직 콘트라스트와 신경학, 종양학, 심장병학에서의 용도 확대에 의해 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. AI 통합은 영상 분할 자동화, 해상도 향상 및 스캔 시간 단축으로 MRI를 강화합니다. 초고자장 MRI와 AI 지원 기능 영상 등의 혁신으로 알츠하이머병이나 다발성 경화증 등 복잡한 질환의 조기 발견이 가능해지고 있습니다. 정밀 진단 수요가 높아짐에 따라 AI를 탑재한 MRI 시스템은 선진 의료 현장에서 필수적이 되고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 견고한 건강 관리 인프라, 높은 영상 처리량 및 적극적인 규제 프레임워크를 지원하며 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이 지역은 강력한 R&D 투자, 디지털 건강 기술의 광범위한 채용, AI 대응 진단에 유리한 상환 정책의 혜택을 받고 있습니다. GE HealthCare, IBM Watson Health, Siemens Healthineers 등 대기업이 본사를 두고 기술 혁신과 상업화를 추진하고 있습니다. 미국은 또한 AI 기반 영상 진단 도구의 임상시험 및 FDA 승인을 선도하고 있습니다.
예측기간 동안 아시아태평양은 의료비 증가, 진단서비스 접근성 확대, AI 도입을 촉진하는 정부의 이니셔티브에 힘입어 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본 등의 국가들은 디지털 건강 인프라와 AI 연구에 많은 투자를 하고 있습니다. 이 지역의 대규모 환자 인구와 만성 질환 증가는 AI 주도의 영상 솔루션에 비옥한 토양을 생산하고 있습니다. 이 급속도로 발전하는 시장에 진입하기 위해 지역 신흥 기업과 세계 기업들이 전략적 파트너십을 맺고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI in Diagnostic Imaging Market is accounted for $1.6 billion in 2025 and is expected to reach $13.6 billion by 2032 growing at a CAGR of 35.4% during the forecast period. Artificial Intelligence in diagnostic imaging is the use of advanced algorithms and machine learning models to analyze medical images for improved accuracy, efficiency, and clinical decision-making. AI systems assist in detecting abnormalities, segmenting anatomical structures, and enhancing image quality across modalities such as MRI, CT, and X-ray. By automating routine tasks and identifying subtle patterns, AI supports radiologists in early disease detection, treatment planning, and workflow optimization, ultimately contributing to faster diagnoses and more personalized patient care
According to European Radiology identified 269 AI applications in diagnostic radiology, developed by 99 companies. These applications predominantly focus on narrow tasks such as perception and reasoning within specific imaging modalities and anatomical regions.
Rising demand for accurate and scalable diagnostics
AI algorithms are now capable of analyzing vast datasets from modalities like MRI, CT, and X-ray with remarkable precision, reducing diagnostic errors and accelerating clinical decision-making. Hospitals and imaging centers are adopting AI tools to streamline workflows, improve throughput, and enhance diagnostic accuracy, especially in high-volume settings. This shift is further supported by regulatory approvals and reimbursement frameworks that validate AI as a clinical asset.
High cost of implementation and integration
Despite its transformative potential, the integration of AI into diagnostic imaging systems remains financially challenging for many healthcare providers. The upfront investment in AI-enabled hardware, software licenses, and infrastructure upgrades such as cloud storage and cybersecurity can be prohibitive, particularly for mid-sized and rural facilities. Moreover, training personnel to operate and interpret AI outputs adds to operational costs. These financial barriers slow down the adoption, especially in regions with limited healthcare budgets or fragmented IT ecosystems.
Integration with clinical workflows and multimodal AI
AI is increasingly being embedded into end-to-end diagnostic workflows, enabling seamless data exchange between imaging systems, electronic health records (EHRs), and clinical decision support tools. The rise of multimodal AI combining imaging data with genomics, pathology, and patient history is unlocking new possibilities for personalized diagnostics. Vendors are developing interoperable platforms that support real-time triage, predictive analytics, and longitudinal patient monitoring. This convergence is expected to redefine diagnostic precision and open new revenue streams for AI developers and healthcare providers.
Algorithmic bias and lack of explainability
Bias in image interpretation can lead to misdiagnosis or delayed treatment, raising ethical and legal concerns. Additionally, many AI systems operate as "black boxes," offering limited transparency into how conclusions are reached. This lack of explainability undermines clinician trust and complicates regulatory approval. Addressing these issues requires robust validation protocols, inclusive training datasets, and the development of interpretable AI frameworks.
The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of AI in diagnostic imaging, particularly for chest CT and X-ray analysis. AI tools were rapidly deployed to detect COVID-related anomalies, triage patients, and monitor disease progression. However, supply chain disruptions and resource reallocation toward pandemic response temporarily slowed non-COVID imaging volumes. Post-pandemic, the emphasis on preparedness and digital transformation is expected to sustain AI adoption, with increased investment in scalable, cloud-based imaging platforms.
The software segment is expected to be the largest during the forecast period
The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to its central role in enabling intelligent image analysis. AI software platforms integrate deep learning models, natural language processing, and predictive analytics to deliver actionable insights from complex imaging data. These platforms are increasingly cloud-based, allowing for scalable deployment across multiple facilities. Continuous updates and algorithm enhancements ensure adaptability to evolving clinical needs, making software the backbone of AI-driven diagnostics.
The MRI (magnetic resonance imaging) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the MRI (magnetic resonance imaging) segment is predicted to witness the highest growth rate driven by its superior soft tissue contrast and expanding applications in neurology, oncology, and cardiology. AI integration enhances MRI by automating image segmentation, improving resolution, and reducing scan times. Innovations such as ultra-high-field MRI and AI-assisted functional imaging are enabling earlier detection of complex conditions like Alzheimer's and multiple sclerosis. As demand for precision diagnostics grows, AI-powered MRI systems are becoming indispensable in advanced care settings.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share supported by a robust healthcare infrastructure, high imaging volumes, and proactive regulatory frameworks. The region benefits from strong R&D investments, widespread adoption of digital health technologies, and favorable reimbursement policies for AI-enabled diagnostics. Major players like GE HealthCare, IBM Watson Health, and Siemens Healthineers are headquartered here, driving innovation and commercialization. The U.S. also leads in clinical trials and FDA approvals for AI-based imaging tools.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR fueled by rising healthcare expenditure, expanding access to diagnostic services, and government initiatives promoting AI adoption. Countries like China, India, and Japan are investing heavily in digital health infrastructure and AI research. The region's large patient population and increasing prevalence of chronic diseases create a fertile ground for AI-driven imaging solutions. Local startups and global players are forming strategic partnerships to tap into this rapidly evolving market.
Key players in the market
Some of the key players in AI in Diagnostic Imaging Market include Arterys, Aidoc, Zebra Medical Vision, Enlitic, Qure.ai, Infervision, Caption Health, Lunit, Butterfly Network, Gauss Surgical, Sigtuple, Freenome, Bay Labs, IBM Watson Health Imaging, Siemens Healthineers, GE Healthcare, and Philips Healthcare
In July 2025, AZmed obtained two new FDA clearances for its AI-driven chest X-ray analytics technology, expanding its offerings in diagnostic imaging. These clearances facilitate broader clinical use, enhancing early detection and workflow automation in radiology practices.
In April 2025, Siemens Healthineers showcased its latest diagnostic imaging breakthroughs focused on improving healthcare through advanced AI-powered solutions. The company emphasized enhancing diagnostic productivity, accuracy, and patient outcomes with their cutting-edge imaging technologies during the Asia Oceania Congress of Radiology.
In March 2025, Gleamer acquired Pixyl and Caerus Medical, boosting their proprietary AI imaging portfolio with advanced FDA- and CE-cleared neuro and lumbar MRI AI applications. This expansion positions Gleamer as a leader with comprehensive AI solutions spanning X-ray, mammography, CT, and MRI modalities.