Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 만성 통증 관리 시장 규모는 2025년 60억 7,000만 달러를 차지하고, 예측 기간 동안 CAGR은 19.2%를 나타내 2032년에는 207억 8,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
AI 만성 통증 관리는 장기 통증 상태를 평가, 모니터링 및 치료하기 위한 인공지능 기술의 응용을 의미합니다. 머신러닝, 예측 분석, 디지털 도구를 통합하여 통증 관리 전략의 개별화, 진단 정확도 향상 및 치료 결과 최적화를 실현합니다. 환자 데이터, 웨어러블 디바이스 입력 및 병력을 분석함으로써 AI는 조기 개입을 가능하게 하고, 오피오이드에 대한 의존성을 줄이고, 만성 통증으로 고통받는 개인의 전반적인 삶의 질을 향상시킵니다.
만성 통증의 만연
만성 통증의 세계 증가로 혁신적인 통증 관리 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 관절염, 섬유근통증, 신경장애성 통증과 같은 질환은 인구의 노령화와 라이프스타일의 요인에 의해 더욱 흔해지고 있습니다. 기존 통증 관리 방법에서는 장기적인 완화를 얻을 수 없는 경우가 많아, AI를 활용한 어프로치에 대한 관심이 높아지고 있습니다. AI 기술은 환자 데이터를 분석하고 보다 정밀한 치료 계획을 최적화할 가능성을 제공합니다. 헬스케어 시스템이 보다 효과적이고 확장 가능한 솔루션을 요구하는 가운데, AI는 개별화된 통증 케어를 실현하는 중요한 수단으로 부상하고 있습니다. 이러한 요구 증가는 병원, 클리닉, 디지털 건강 플랫폼에 대한 투자와 도입을 촉진하고 있습니다.
건강 관리 전문가의 저항
데이터의 신뢰성, 임상적 검증 및 인간 모니터링의 손실에 대한 우려가 채용을 방해하고 있습니다. 의사는 특히 복잡한 통증의 경우 자신의 임상 판단보다 알고리즘 권장 사항을 신뢰하는 것에 저항 할 수 있습니다. AI 도구의 교육과 사용 기회가 제한되어 의료계의 저항을 더욱 향상시키고 있습니다. 게다가 규제의 모호함과 윤리적인 배려도 AI를 이용한 개입의 도입을 주저하게 하는 원인이 되고 있습니다. 이러한 저항은 시장 침투를 늦추고 통증 관리를 변화시키는 AI의 가능성을 제한합니다.
개별화된 예측 치료
예측 알고리즘은 통증의 재연을 예측하고 선수를 치는 개입을 권장함으로써 환자의 결과를 개선할 수 있습니다. 이러한 기능은 사전 활성 케어 모델을 지원하며 반응적이고 종종 효과가 없는 치료에 대한 의존도를 줄입니다. 웨어러블 디바이스 및 모바일 앱과의 통합으로 실시간 모니터링 및 피드백 루프가 향상됩니다. 정밀의료가 보급되고 있는 가운데, AI를 활용한 통증 관리는 맞춤형 의료를 목표로 하는 헬스케어 전체의 동향과 일치하고 있습니다. 이 기회는 신흥 기업, 하이테크 선도, 차별화를 도모하는 건강 관리 제공업체를 유치하고 있습니다.
부정확한 예측과 환자 피해의 위험
통증 관리의 AI 시스템은 편향된 데이터 세트와 불완전한 데이터 세트로 인한 부정확성에 취약합니다. 오진이나 부적절한 치료 권고는 환자에게 해를 끼칠 수 있으며 기술에 대한 신뢰를 해칠 수 있습니다. 적절한 임상 모니터링이 없는 알고리즘에 대한 과도한 의존성은 특히 복잡한 경우와 비정형적인 경우에 위험을 악화시킬 수 있습니다. 예측 모델의 오류는 치료 지연으로 이어져 환자의 상태를 악화시킵니다. AI 용도의 안전과 책임을 보장하기 위해 규제 당국의 모니터링이 강화되었습니다. 이러한 위험은 시장의 신뢰성과 장기적인 채용에 큰 위협이 됩니다.
COVID-19의 영향
COVID-19의 유행은 AI 기반 통증 관리 플랫폼을 포함한 디지털 건강 도구의 채택을 가속화했습니다. 잠금 및 대면 진료에 대한 액세스 제한으로 원격 모니터링 및 가상 진단에 대한 수요가 증가했습니다. AI 도구는 가정에서 증상 추적 및 치료 조정을 가능하게 함으로써 만성 통증 관리의 틈을 메우는 데 도움이 되었습니다. 그러나 공급망 혼란과 자금 재분배로 인해 새로운 AI 솔루션의 개발과 배포가 일시적으로 지연되었습니다. 이 변화는 AI 주도의 만성 통증 관리 솔루션의 성장을 계속 지원합니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 최대가 될 전망
개인화된 치료 도구, 통증 예측을 위한 고급 머신 러닝, 클라우드 기반 원격 치료 솔루션의 채택이 증가함에 따라 예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 주목할만한 동향으로는 앱 기반 통증 모니터링, 웨어러블 디바이스와의 통합, 구독 기반 AI 플랫폼 등이 있습니다. 최근의 진보는 전자 의료진과의 일관성, 임상 의사결정의 간소화, 환자 중심의 결과 주도 케어 모델을 지원하는 상호 운용 가능한 시스템을 구축하기 위한 하이테크 기업과 의료 제공업체의 협업을 특징으로 합니다.
예측 기간 동안 CAGR이 가장 높을 것으로 예상되는 가정 의료 부문
예측 기간 동안, IoT 지원 디바이스, 웨어러블 센서, AI 기반 모니터링 시스템 등의 기술에 의해 지원되는 원격 개별 케어에 대한 관심이 높아짐에 따라 가정 의료 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 주요 동향에는 가상 통증 관리, 실시간 데이터 구동 적응 관리, 증상 조기 발견을 위한 예측 도구 등이 있습니다. 최근의 혁신에서는 기술 제공업체와 의료 조직이 전략적으로 제휴하고 확장 가능한 클라우드 지원 플랫폼을 제공함으로써 환자에게 힘을 주고 병원에 대한 의존도를 낮추고 진화하는 상환과 가치를 기반으로 하는 케어 모델에 정합하고 있습니다.
예측 기간 동안 만성 통증 환자 증가, 디지털 건강 관리 시스템 확대, 비 오피오이드 치료로의 전환으로 아시아태평양이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. AI를 통합한 모바일 플랫폼, 웨어러블 헬스 트래커, 클라우드 기반 애널리틱스 등의 기술이 인기를 끌고 있습니다. 주요 동향에는 가상 통증 지원, 다국어 AI 도구, 원격 의료 통합 등이 있습니다. 최근의 진전으로는 지역의 하이테크 헬스케어 파트너십, 정부 주도의 디지털 헬스 프로그램, 다양한 환자의 요구에 맞춘 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 투자 증가 등이 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 이것은 만성 통증 환자의 만연, 견고한 건강 관리 시스템 및 디지털 치료 솔루션의 강력한 도입으로 인한 것입니다. AI를 활용한 진단 툴, 웨어러블 통증 모니터링 기기, 전자 의료 기록과 연계한 클라우드 통합 플랫폼 등의 기술이 주요 실현 요인이 되고 있습니다. 새로운 동향으로는 개별화된 통증 관리 알고리즘, 신경조절 통찰, 가상 코칭 등이 있습니다. 최근의 이정표에는 AI 도구의 병원 도입 급증, 생물 제제 연구에 대한 자금 제공 증가, 원격 의료 기반 통증 관리 서비스 확대 등이 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI Chronic Pain Management Market is accounted for $6.07 billion in 2025 and is expected to reach $20.78 billion by 2032 growing at a CAGR of 19.2% during the forecast period. AI Chronic Pain Management refers to the application of artificial intelligence technologies to assess, monitor, and treat long-term pain conditions. It integrates machine learning, predictive analytics, and digital tools to personalize pain management strategies, improve diagnosis accuracy, and optimize treatment outcomes. By analyzing patient data, wearable device inputs, and medical histories, AI enables early intervention, reduces dependency on opioids, and enhances overall quality of life for individuals suffering from chronic pain.
Growing prevalence of chronic pain
The increasing global burden of chronic pain is driving demand for innovative management solutions. Conditions such as arthritis, fibromyalgia, and neuropathic pain are becoming more prevalent due to aging populations and lifestyle factors. Traditional pain management methods often fall short in providing long-term relief, prompting interest in AI-driven approaches. AI technologies offer the potential to analyse patient data and optimize treatment plans with greater precision. As healthcare systems seek more effective and scalable solutions, AI is emerging as a key enabler of personalized pain care. This growing need is catalysing investments and adoption across hospitals, clinics, and digital health platforms.
Resistance from healthcare professionals
Concerns around data reliability, clinical validation, and loss of human oversight hinder adoption. Physicians may be reluctant to trust algorithmic recommendations over their clinical judgment, especially in complex pain cases. Limited training and exposure to AI tools further exacerbate resistance within the medical community. Additionally, regulatory ambiguity and ethical considerations contribute to hesitation in deploying AI-based interventions. This resistance slows market penetration and limits the full potential of AI in transforming pain care.
Personalized and predictive treatment
Predictive algorithms can forecast pain flare-ups and recommend pre-emptive interventions, improving patient outcomes. These capabilities support proactive care models, reducing reliance on reactive and often ineffective treatments. Integration with wearable devices and mobile apps enhances real-time monitoring and feedback loops. As precision medicine gains traction, AI-driven pain management aligns with broader healthcare trends toward individualized care. This opportunity is attracting start-ups, tech giants, and healthcare providers seeking to differentiate their offerings.
Risk of inaccurate predictions and patient harm
AI systems in pain management are vulnerable to inaccuracies stemming from biased or incomplete datasets. Misdiagnosis or inappropriate treatment recommendations can lead to patient harm, undermining trust in the technology. Overreliance on algorithms without adequate clinical oversight may exacerbate risks, especially in complex or atypical cases. Errors in prediction models can result in delayed care, worsening patient conditions. Regulatory scrutiny is intensifying to ensure safety and accountability in AI applications. These risks pose a significant threat to market credibility and long-term adoption.
Covid-19 Impact
The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of digital health tools, including AI-based pain management platforms. Lockdowns and limited access to in-person care drove demand for remote monitoring and virtual consultations. AI tools helped bridge gaps in chronic pain care by enabling symptom tracking and treatment adjustments from home. However, supply chain disruptions and funding reallocations temporarily slowed development and deployment of new AI solutions. This shift continues to support growth in AI-driven chronic pain management solutions.
The softwaresegment is expected to be the largest during the forecast period
The softwaresegment is expected to account for the largest market share during the forecast period, fuelled by increasing adoption of personalized treatment tools, advanced machine learning for pain prediction, and cloud-enabled remote care solutions. Notable trends include app-based pain monitoring, integration with wearable devices, and subscription-based AI platforms. Recent advancements feature collaborations between tech companies and healthcare providers to create interoperable systems that align with electronic health records, streamline clinical decision-making, and support patient-centric, outcome-driven care models.
The homecaresegment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the homecaresegment is predicted to witness the highest growth rate, driven by growing interest in remote, individualized care supported by technologies like IoT-enabled devices, wearable sensors, and AI-based monitoring systems. Key trends include virtual pain management, real-time data-driven adaptive care, and predictive tools for early symptom detection. Recent innovations involve strategic alliances between technology providers and healthcare organizations to deliver scalable, cloud-supported platforms that empower patients, lower hospital dependency, and align with evolving reimbursement and value-based care models.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market sharedue to increasing cases of chronic pain, expanding digital healthcare systems, and a shift toward non-opioid treatment options. Technologies such as AI-integrated mobile platforms, wearable health trackers, and cloud-based analytics are gaining traction. Key trends include virtual pain support, multilingual AI tools, and telemedicine integration. Recent progress includes regional tech-healthcare partnerships, government-led digital health programs, and rising investments in scalable AI solutions tailored to diverse patient needs.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to widespread chronic pain cases, robust healthcare systems, and strong uptake of digital treatment solutions. Technologies such as AI-driven diagnostic tools, wearable pain monitoring devices, and cloud-integrated platforms linked to electronic health records are key enablers. Emerging trends include personalized pain management algorithms, neuromodulation insights, and virtual coaching. Recent milestones include a surge in hospital adoption of AI tools, increased funding for biologics research, and expanded telehealth-based pain care services.
Key players in the market
Some of the key players profiled in the AI Chronic Pain Management Market includeJohnson & Johnson, Horizon Therapeutics, Pfizer, Amgen, Medtronic, Mallinckrodt, Teva Pharmaceuticals, AstraZeneca, AbbVie, Bristol-Myers Squibb, Eli Lilly, Regeneron Pharmaceuticals, BoehringerIngelheim, Novartis, and GlaxoSmithKline (GSK).
In July2025, Johnson & Johnson announced the launch of the VIRTUGUIDE(TM) System. This AI-powered, patient-matched solution is designed to support Lapidus procedures2, a type of bunion surgery that helps realign the foot by joining two bones near the arch (the first metatarsal bone and the medial cuneiform).3 The system uses pre-operative planning software, developed in collaboration with PeekMed(R), to assess each patient's bunion and make personalized recommendations for the intended correction.
In October2023,Amgen announced that it has completed its acquisition of Horizon Therapeutics plc for $116.50 per share in cash, representing a transaction equity value of approximately $27.8 billion.