Stratistics MRC에 따르면 세계의 AI 종양 진화 맵 시장은 2025년에 1억 9,603만 달러를 차지하고, 예측 기간 동안 CAGR 32.3%로 성장하여 2032년까지 13억 9,077만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
인공지능 종양 진화 맵은 암이 어떻게 발생하고 변이하며 시간이 지남에 따라 다양한 치료에 반응하는지 연구하기 위해 설계된 혁신적인 시스템입니다. 이러한 지도는 광범위한 게놈 프로파일, 의료 스캔, 환자 기록을 처리하여 종양 진화의 동적 특성을 밝힙니다. 암세포가 어떻게 적응하고 약물 내성을 획득하는지 밝혀냄으로써 연구자들이 임상 결과를 예측하고 개인 맞춤형 치료를 조정하는 데 도움을 줍니다. 기존 접근법과 달리 AI 주도 모델은 다양한 데이터 세트를 통합하여 일반적으로 숨겨져 있을 수 있는 종양 생물학 내 미묘한 상호작용을 부각시킵니다. 이 첨단 기법을 통해 암 전문의는 더 깊은 통찰력을 얻고, 더 정확한 치료 결정을 내리며, 암 관리 전망을 개선할 수 있습니다.
국제암연구소(IARC)에 따르면, 암으로 인한 사망자 수는 2008년 760만 명에서 2030년에는 1,300만 명으로 증가할 것으로 예측하고 있습니다.
암 발병률 증가
전 세계적으로 암 환자가 증가함에 따라 AI 종양 진화 맵에 대한 수요가 크게 증가하고 있습니다. 더 많은 환자들이 진단을 받으면서 의료 시스템은 종양의 성장을 추적하고, 변화를 예측하고, 개별화된 치료 결정을 지원할 수 있는 고급 도구가 필요합니다. AI 기반 지도는 임상의가 광범위한 유전체 및 임상 데이터세트를 처리할 수 있도록 하여 치료 관리를 강화합니다. 암의 위험과 치료 옵션에 대한 인식이 높아짐에 따라 다양한 암 유형의 증가와 함께 이러한 기술의 채택을 더욱 촉진하고 있습니다. 이러한 상황은 조기 발견, 정확한 치료 전략, 환자 생존율 향상을 지원하는 AI 솔루션에 대한 투자를 촉진하여 현대 종양학 진료에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.
높은 도입 비용
AI 종양 진화 맵 도입에 막대한 비용이 소요된다는 점이 시장의 큰 억제요인으로 작용하고 있습니다. 이러한 시스템을 구축하고 유지하기 위해서는 컴퓨팅 하드웨어, 소프트웨어 솔루션, 숙련된 전문가에 대한 막대한 투자가 필요합니다. 소규모 의료기관에서는 이러한 비용을 감당할 수 없는 경우가 많아 AI를 활용한 종양 매핑에 대한 접근이 제한될 수 있습니다. 소프트웨어 업데이트, 데이터 관리, 기존 임상 워크플로우와의 통합과 관련된 추가 비용이 문제를 더욱 복잡하게 만들고 있습니다. 이러한 경제적 장벽은 시장 성장을 지연시키고, 경쟁사의 신규 진입을 제한하며, 신흥국 시장에서의 채택을 저해할 수 있습니다. AI를 활용한 종양 진화 도구의 장점에도 불구하고, 높은 도입 비용으로 인해 전 세계 병원과 클리닉에서 폭넓게 활용되지 못하고 있는 실정입니다.
정밀 종양학에 대한 수요 증가
정밀 종양학에 대한 관심이 높아지면서 AI 종양 진화 맵 시장에 큰 성장 잠재력을 가져다주고 있습니다. 환자와 의료진 모두 개인의 종양 특성, 유전적 변화, 치료 결과를 고려한 개별화된 치료 접근법에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. AI 기반 종양 진화 플랫폼은 복잡한 정보를 분석하고, 미묘한 패턴을 감지하고, 맞춤형 치료를 위한 실용적인 권장 사항을 생성할 수 있습니다. 정밀의료가 대중화됨에 따라 정확한 예후를 지원하고, 치료를 최적화하며, 내성을 예측하는 AI 도구의 필요성이 커지고 있습니다. AI 기반 종양 매핑 솔루션 제공업체는 이러한 수요를 활용하여 시장 도달 범위를 넓히고, 환자 치료를 개선하며, 전 세계적으로 표적 암 치료의 실행을 촉진할 수 있습니다.
기존 방식과의 경쟁
기존의 암 진단 및 모니터링 기술은 AI 종양 진화 맵 시장에 위협이 될 수 있습니다. 생검, 병리 검사, 표준 영상 기술과 같은 전통적인 접근 방식은 AI 기반 플랫폼에 비해 안정적이고 신뢰할 수 있으며 일반적으로 가격이 저렴합니다. 의료 서비스 제공자는 정확성, 워크플로우 통합, 교육 요구사항에 대한 우려로 인해 새로운 AI 기술 도입을 주저할 수 있습니다. 새로운 접근 방식을 채택하는 것에 대한 저항은 특히 자원이 제한된 지역에서 AI 종양 진화 솔루션의 시장 침투를 지연시킬 수 있습니다. 또한, 기존 방식은 규제 당국의 승인 경험과 광범위한 임상 검증의 혜택을 누리고 있습니다. 그 결과, AI 플랫폼은 기존 방식과의 강력한 경쟁에 직면하게 되고, 기술적 개선 가능성에도 불구하고 채택이 제한될 수 있습니다.
COVID-19의 대유행은 AI 종양 진화 맵 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 많은 병원과 연구센터가 검진, 조사, 임상연구 등 일상적인 암 치료에 차질을 빚으면서 AI 기반 종양 매핑 시스템에 대한 수요가 일시적으로 감소했습니다. 공급망 지연으로 인해 필요한 하드웨어와 소프트웨어의 배포가 더욱 지연되었습니다. 반대로 팬데믹은 디지털 헬스 솔루션, 원격의료, AI 분석의 통합을 가속화하고, 원격 모니터링 및 예측 의료 도구의 중요한 역할을 입증했습니다. 결과적으로 단기적인 시장 성장은 둔화되었지만, COVID-19는 환자 관리 개선, 의사결정 강화, 의료 회복력 강화에 있어 AI 종양 진화 플랫폼의 중요성을 강조했습니다.
예측 기간 동안 유방암 분야가 가장 클 것으로 예상
예측 기간 동안 유방암 분야가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 우위는 전 세계적으로 높은 유방암 유병률과 유방암 치료 개선을 위한 AI 연구에 대한 막대한 투자에 기인합니다. 딥러닝 모델과 첨단 영상 기술을 포함한 AI 기반 도구는 유방암 환자의 조기 발견, 맞춤형 치료 전략, 종양 발생의 지속적인 모니터링을 크게 개선했습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 유방암에 대한 적용이 확대되고, AI 종양 매핑 시장에서 선도적인 역할을 강화할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 AI&헬스테크 스타트업 부문이 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 AI&헬스테크 스타트업 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 AI가 개인의 유전 정보, 라이프스타일, 건강 이력에 따라 맞춤형 치료를 제공하는 맞춤형 의료의 혁신에 의해 촉진될 것입니다. 또한, 이들 스타트업은 AI와 유전체학 및 임상 데이터와의 통합을 선도하고 있으며, 암 진단 및 치료 전략의 정확성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 적응성과 첨단 기술에 대한 집중적인 노력으로 AI를 활용한 종양학 분야에서 빠르게 발전하고 있는 중요한 플레이어가 되었습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 리더십은 최첨단 의료 시설, 대규모 R&D 투자, 높은 암 발병률 등의 요인에 의해 이루어졌습니다. 유리한 규제와 이니셔티브를 포함한 정부의 지원은 종양학 분야의 AI 기술 채택을 더욱 가속화하고 있습니다. 이 지역에는 저명한 기술 기업과 권위 있는 의료 기관이 집중되어 있어 AI 기반 암 진단 및 치료 솔루션의 발전과 도입을 위한 탄탄한 생태계가 구축되어 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 이러한 급격한 증가는 암 유병률 증가, 의료 인프라 개선, 의료 진단에 있어 인공지능 도입 증가 등의 요인에 기인합니다. 중국, 일본, 인도 등의 국가들은 AI 연구개발에 많은 투자를 하고 있으며, 시장 성장에 유리한 환경을 조성하고 있습니다. 또한, 의료 기관과 기술 기업과의 파트너십은 종양학 분야에서 AI 솔루션의 통합을 촉진하고 있습니다. 이러한 요인을 종합하면, 아시아태평양은 세계 AI 종양 진화 맵 시장의 주요 기업으로 자리매김하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI Tumor Evolution Maps Market is accounted for $196.03 million in 2025 and is expected to reach $1390.77 million by 2032 growing at a CAGR of 32.3% during the forecast period. Artificial Intelligence Tumor Evolution Maps are innovative systems designed to study how cancers develop, mutate, and react to different therapies over time. These maps process extensive genomic profiles, medical scans, and patient records to uncover the dynamic nature of tumor progression. By revealing how cancer cells adapt and acquire drug resistance, they assist researchers in forecasting clinical outcomes and tailoring personalized treatments. Unlike conventional approaches, AI-driven models merge diverse datasets, highlighting subtle interactions within tumor biology that might otherwise remain hidden. This cutting-edge methodology equips oncologists with deeper insights, enabling more accurate therapeutic decisions and offering improved prospects for cancer management.
According to the International Agency for Research on Cancer (IARC), The number of cancer-associated deaths is projected to increase from 7.6 million in 2008 to 13 million in 2030-a rise of approximately 72%.
Increasing cancer incidence
The global rise in cancer cases is significantly boosting the demand for AI Tumor Evolution Maps. With more patients being diagnosed, healthcare systems require sophisticated tools to track tumor growth, anticipate changes, and support individualized therapy decisions. AI-based maps allow clinicians to process extensive genomic and clinical datasets, enhancing care management. Increasing awareness of cancer risks and treatment options, along with the growth of various cancer types, further stimulates the adoption of these technologies. This situation drives investment in AI solutions that aid in early detection, precise treatment strategies, and improved patient survival, making them an essential part of modern oncology practices.
High implementation costs
The significant cost of implementing AI Tumor Evolution Maps is a major market restraint. Establishing and maintaining these systems requires heavy investment in computing hardware, software solutions, and skilled professionals. Smaller healthcare facilities often cannot bear these costs, limiting their access to AI-powered tumor mapping. Additional expenses related to software updates, data management, and integration with existing clinical workflows further compound the challenge. These financial barriers can slow market growth, restrict the entry of new competitors, and hinder adoption in developing regions. Despite the advantages of AI-driven tumor evolution tools, high implementation costs remain a critical factor preventing broader utilization across hospitals and clinics worldwide.
Increasing demand for precision oncology
Rising interest in precision oncology offers strong growth potential for the AI Tumor Evolution Maps market. Both patients and healthcare providers are increasingly focused on personalized treatment approaches that consider individual tumor characteristics, genetic alterations, and therapy outcomes. AI-enabled tumor evolution platforms can analyze complex information, detect subtle patterns, and generate actionable recommendations for customized treatments. As precision medicine gains traction, the need for AI tools that support accurate prognosis, optimize therapy, and anticipate resistance is growing. Providers of AI-based tumor mapping solutions can capitalize on this demand to expand their market reach, improve patient care, and advance the implementation of targeted cancer therapies globally.
Competition from traditional methods
Traditional cancer diagnostic and monitoring techniques present a threat to the AI Tumor Evolution Maps market. Traditional approaches such as biopsies, pathology examinations, and standard imaging techniques are well-established, reliable, and generally more affordable compared to AI-driven platforms. Healthcare providers may hesitate to implement new AI technologies due to concerns over accuracy, workflow integration, and training requirements. Resistance to adopting novel approaches can slow the market penetration of AI tumor evolution solutions, especially in resource-limited regions. Traditional methods also benefit from regulatory approval experience and extensive clinical validation. As a result, AI platforms face strong competition from conventional practices, which may limit adoption despite the potential for technological improvements.
The COVID-19 pandemic had a notable effect on the AI Tumor Evolution Maps market. Many hospitals and research centers experienced disruptions in routine cancer care, including screenings, therapies, and clinical studies, leading to a temporary decline in demand for AI-based tumor mapping systems. Supply chain delays further hindered the deployment of necessary hardware and software. Conversely, the pandemic accelerated the integration of digital health solutions, telemedicine, and AI analytics, demonstrating the critical role of remote monitoring and predictive healthcare tools. Consequently, although short-term market growth slowed, COVID-19 underscored the importance of AI tumor evolution platforms in improving patient management, enhancing decision-making, and strengthening healthcare resilience.
The breast cancer segment is expected to be the largest during the forecast period
The breast cancer segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. This dominance is due to the high prevalence of breast cancer worldwide and significant investments in AI research aimed at improving breast cancer care. AI-driven tools, including deep learning models and sophisticated imaging technologies, have significantly improved early detection, tailored treatment strategies, and ongoing monitoring of tumor development in breast cancer patients. As AI technologies continue to evolve, their application in breast cancer is expected to expand, reinforcing its leading role in the AI tumor mapping market.
The AI & health tech startups segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the AI & health tech startups segment is predicted to witness the highest growth rate. This growth is fueled by innovations in personalized medicine, where AI customizes treatments based on individual genetic information, lifestyle, and health history. Moreover, these startups are pioneering the integration of AI with genomics and clinical data, providing novel solutions that significantly improve the precision and effectiveness of cancer diagnostics and treatment strategies. Their adaptability and emphasis on advanced technologies establish them as key players in the rapidly advancing field of AI-powered oncology.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. This leadership is driven by factors such as cutting-edge healthcare facilities, significant R&D investments, and a high incidence of cancer. Government support, including favorable regulations and initiatives, has further accelerated the adoption of AI technologies in oncology. The concentration of prominent technology firms and prestigious medical institutions in the region has created a robust ecosystem for the advancement and implementation of AI-based cancer diagnostic and treatment solutions.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. This surge is attributed to factors such as a rising prevalence of cancer, improvements in healthcare infrastructure, and an increased adoption of artificial intelligence in medical diagnostics. Nations like China, Japan, and India are making substantial investments in AI research and development, creating a favorable environment for market growth. Furthermore, partnerships between healthcare institutions and technology companies are facilitating the integration of AI solutions in oncology. These factors collectively position the APAC region as a key player in the global AI Tumor Evolution Maps market.
Key players in the market
Some of the key players in AI Tumor Evolution Maps Market include Azra AI, Siemens Healthineers AG, GE HealthCare, NVIDIA Corporation, Median Technologies, PathAI, Paige, AstraZeneca, CancerIQ, X-ZELL, MNM Bioscience, Biotome, Immunai, OncoHost, Tempus and 1Cell.Ai.
In August 2025, GE HealthCare and Gentuity LLC plan to collaborate on commercial activities to enhance the availability, adoption and functionality of highly complementary imaging solutions for interventional cardiology. The collaboration is intended to enhance the availability, adoption and functionality of highly complementary imaging solutions for interventional cardiology.
In April 2025, Azra AI and Elekta announce partnership to enhance cancer registry operations with AI-powered automation. This partnership combines Azra AI's real-time patient identification and workflow automation with Elekta's next-generation cancer registry software, Elekta ONE Registry Informatics*. The combined technologies will enable cancer registry teams to automate cancer casefinding, streamline data ingestion, increase reporting accuracy, and ensure compliance with national and international standards.
In January 2025, Siemens Healthineers has entered into a technology licensing agreement with Kromek Group Plc to enable the in-house production of cadmium zinc telluride (CZT) material for gamma ray detectors used in single-photon emission computed tomography (SPECT) systems. Under the terms of the agreement, Siemens Healthineers will license Kromek's technology to produce CZT, which will extend its research, development, and manufacturing capabilities to allow for a potential future line of gamma ray detectors for multi-modal SPECT systems.