Stratistics MRC에 따르면 세계의 원격 환자 모니터링용 인공지능 시장은 2025년에 25억 8,000만 달러로 추정되고, 예측 기간 동안 CAGR 29.9%로 성장할 전망이며, 2032년에는 161억 3,000만 달러에 이를 것으로 예측되고 있습니다.
원격 환자 모니터링용 인공지능은 병원을 넘어 환자의 건강을 모니터링하기 위해 원격 헬스케어 플랫폼 내에서 AI 도구를 사용하는 것을 포함합니다. 실시간 의료 데이터를 처리하고, 잠재적인 위험을 파악하며, 맞춤형 치료를 제안합니다. 머신러닝, 예측 모델링 및 자동화를 통해 AI는 환자의 결과를 높이고, 입원을 줄이며, 신속한 케어 대응을 가능하게 하여, 만성 질환 관리를 강화합니다. 이 접근법은 환자와 의료 종사자 모두에게 힘을 주면서 지속적이고 데이터를 뒷받침하는 효율적인 헬스케어를 제공합니다.
Gov.UK에 따르면 민간 기업은 2024년 7월부터 2025년 1월까지 약 2억 5,000만 달러를 AI에 투자했습니다.
만성 질환 증가
당뇨병, 심혈관 질환, 호흡기 질환과 같은 만성 질환의 부담이 증가함에 따라 지속적인 건강 모니터링 솔루션에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. AI를 활용한 원격 환자 모니터링(RPM) 도구는 장기 질환을 보다 적극적으로 관리하고 병원 재입원을 줄이기 위해 채택되었습니다. 세계 인구의 고령화와 진단 능력이 향상됨에 따라 의료 서비스 제공업체는 예측 분석과 개인화 개입으로 전환하고 있습니다. 웨어러블 디바이스와 스마트 센서는 생체 사인의 실시간 추적을 가능하게 하고 임상의가 조기에 개입할 수 있는 힘을 제공합니다. 이러한 추세는 선진국과 신흥국 모두의 헬스케어 생태계에서 RPM 채택을 가속화하고 있습니다.
데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 우려
HIPAA 및 GDPR(EU 개인정보보호규정)과 같은 규제 프레임워크는 엄격한 컴플라이언스를 요구하므로 도입이 지연되고 운영 비용이 증가할 수 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼 및 IoT 장치를 사용하면 강력한 암호화 및 액세스 제어를 요구하는 취약점이 생깁니다. 소규모 의료 제공업체는 민감한 의료 정보를 효과적으로 보호하기 위한 기술 인프라가 없는 경우가 많습니다. 환자 데이터로 훈련된 AI 알고리즘은 신뢰를 유지하기 위해 윤리 기준 및 투명성을 준수해야 합니다. 이러한 프라이버시 관련 제약은 확장성을 제한하고 보다 광범위한 시장으로의 침투를 늦추고 있습니다.
맞춤형 케어 플랜 및 추천
AI가 주도한 RPM 시스템은 환자 고유의 요구에 맞는 개별 케어 경로의 새로운 가능성을 이끌어 냈습니다. 머신러닝 모델은 행동 패턴, 의약품 보충, 생체 데이터를 분석하고 적시 개입을 권장합니다. 이러한 개인화는 만성기 의료 및 급성기 의료에서 치료 성과를 향상시키고 환자의 참여도를 높입니다. 새로운 플랫폼은 음성 어시스턴트와 자연 언어 처리를 통합하고 컨텍스트를 의식한 헬스 코칭을 제공합니다. 예측 분석은 위험 계층화 및 합병증의 조기 발견을 가능하게 하고 응급 진찰을 줄입니다. 가치 기반 케어 모델이 보급됨에 따라, 개별화된 RPM은 헬스케어 변혁의 중심적인 존재가 되고 있습니다.
변화에 대한 저항 및 디지털 리터러시의 부족
디지털 리터러시 부족은 특히 노인층에서 스마트 헬스 장비의 효과적인 활용을 방해하고 있습니다. 의료 전문가는 AI 도구에 익숙하지 않거나 복잡한 것으로 인식되어 워크플로우 변경에 저항할 수 있습니다. 이 도입 격차를 채우려면 교육 프로그램과 사용자 친화적인 인터페이스가 필수적입니다. 문화적 및 제도적 관성은 기존의 케어 모델에 대한 원격 모니터링의 통합을 지연시킬 수 있습니다. 교육 및 지원이 없으면 RPM 플랫폼이 충분히 활용되지 않아 영향력이 떨어질 위험이 있습니다.
COVID-19의 영향
COVID-19의 대유행은 세계에서 원격 환자 모니터링 기술의 채택을 크게 가속화했습니다. 병원이 폐쇄되고 압도됨에 따라 가상 케어와 AI 지원 진단으로의 전환이 촉진되었습니다. RPM 도구는 격리된 환자의 관리 및 증상의 원격 추적에 중요한 역할을 했습니다. 정부와 규제 기관은 디지털 건강 솔루션의 승인을 신속하게 진행하고 혁신 및 전개를 뒷받침했습니다. 팬데믹 후 전략은 현재 분산형 케어, 원격 의료 통합, AI를 활용한 트리어지 시스템을 중시하고 있습니다. 이 위기는 원격지에서 데이터 중심의 헬스케어 제공으로 영구적인 변화의 계기가 되었습니다.
예측 기간 동안 AI 대응 기기 부문이 최대가 될 전망
AI 지원 장비 부문은 실시간 건강 추적 및 의사 결정 지원의 고급 기능으로 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 스마트 웨어러블 및 연결 모니터를 포함한 이러한 장치에는 예측 인사이트를 위한 머신러닝 알고리즘이 내장되어 왔습니다. 병원과 재택 간병 사업자는 AI를 활용하여 이상을 검출하고 적시 개입을 위한 경보를 자동화하고 있습니다. 클라우드 플랫폼과 EHR과의 통합은 상호 운용성과 케어 연계를 강화하고 있습니다. 센서 기술과 엣지 컴퓨팅의 끊임없는 기술 혁신으로 장치의 기능과 신뢰성이 향상되었습니다. AI가 하드웨어에 통합됨에 따라, 이 부문은 보급과 수익 창출의 양면에서 주도권을 잡을 것입니다.
예측 기간 동안 CAGR이 가장 높을 것으로 예상되는 재택 케어 세팅 부문
예측 기간 동안 환자 중심의 비용 효과가 뛰어난 케어로의 이동이 원동력이 되어, 재택 케어 세팅 분야가 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 인공지능이 있는 도구는 만성 질환의 원격 모니터링을 가능하게 하고 빈번한 병원 방문의 필요성을 줄입니다. 스마트 홈 헬스 키트와 음성 지원 어시스턴트의 상승은 RPM을 보다 친숙하고 직관적인 것으로 만들고 있습니다. 진료 보상 개혁과 인구 역학의 고령화는 재택 케어 모델을 더욱 뒷받침하고 있습니다. 클라우드 기반 대시보드와 모바일 앱은 간병인에게 실용적인 인사이트 및 원격 모니터링 기능을 제공합니다. 헬스케어의 분산화에 따라, 재택 케어는 AI 주도의 RPM 확대의 중요한 프론티어로서 부상하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 급속한 헬스케어 디지털화 및 인프라 투자에 힘입어 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가들은 원격 의료 플랫폼과 스마트 병원 구상을 확대하고 있습니다. 정부 프로그램은 보조금, 파일럿 프로젝트, 현지 제조 장려금을 통해 AI 채용을 촉진하고 있습니다. 이 지역은 웨어러블 건강 장비 및 모바일 기반 RPM 솔루션을 강력하게 통합하고 있습니다. 세계 하이테크 기업과 지역 사업자와의 협업이 혁신과 시장 접근을 가속화하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 인공지능 연구 및 헬스케어 혁신의 리더십을 통해 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 미국과 캐나다는 AI를 활용한 분석 및 원격 진단을 포함한 스마트 건강 인프라에 많은 투자를 하고 있습니다. 규제 기관은 디지털 건강 승인을 간소화하고 RPM 기술의 신속한 상업화를 촉진합니다. 병원은 AI를 IoT 및 클라우드 플랫폼과 통합하여 환자 모니터링 및 자원 배분을 최적화합니다. 호의적인 상환 정책과 가상 케어에 대한 소비자 수요 증가가 채용을 뒷받침하고 있습니다. 정밀의료 및 예측의료가 기세를 늘리고 있는 가운데, 북미는 RPM 진화의 벤치마크를 계속 설정하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence in Remote Patient Monitoring Market is accounted for $2.58 billion in 2025 and is expected to reach $16.13 billion by 2032 growing at a CAGR of 29.9% during the forecast period. Artificial Intelligence in Remote Patient Monitoring involves using AI tools within remote healthcare platforms to oversee patient health beyond hospitals. It processes real-time medical data, identifies potential risks, and suggests tailored treatments. Through machine learning, predictive modelling, and automation, AI boosts patient outcomes, lowers hospital admissions, enables prompt care responses, and enhances chronic condition management. This approach ensures ongoing, data-supported, and efficient healthcare delivery while empowering both patients and healthcare professionals.
According to Gov.UK, private firms invested around USD 250 million investments in AI from July 2024 to January 2025.
Growing prevalence of chronic diseases
The increasing burden of chronic illnesses such as diabetes, cardiovascular conditions, and respiratory disorders is fuelling demand for continuous health monitoring solutions. AI-powered remote patient monitoring (RPM) tools are being adopted to manage long-term conditions more proactively and reduce hospital readmissions. As global populations age and diagnostic capabilities improve, healthcare providers are shifting toward predictive analytics and personalized interventions. Wearable devices and smart sensors are enabling real-time tracking of vital signs, empowering clinicians to intervene early. This trend is accelerating RPM adoption across both developed and emerging healthcare ecosystems.
Data security and privacy concerns
Regulatory frameworks such as HIPAA and GDPR require stringent compliance, which can slow deployment and increase operational costs. The use of cloud-based platforms and IoT devices introduces vulnerabilities that demand robust encryption and access controls. Smaller healthcare providers often lack the technical infrastructure to safeguard sensitive health information effectively. AI algorithms trained on patient data must adhere to ethical standards and transparency to maintain trust. These privacy-related constraints are limiting scalability and delaying broader market penetration.
Personalized care plans and recommendations
AI-driven RPM systems are unlocking new possibilities for individualized care pathways tailored to patient-specific needs. Machine learning models can analyze behavioral patterns, medication adherence, and biometric data to recommend timely interventions. This personalization is improving treatment outcomes and enhancing patient engagement across chronic and post-acute care settings. Emerging platforms are integrating voice assistants and natural language processing to deliver context-aware health coaching. Predictive analytics is enabling risk stratification and early detection of complications, reducing emergency visits. As value-based care models gain traction, personalized RPM is becoming central to healthcare transformation.
Resistance to change and lack of digital literacy
Limited digital literacy, especially among elderly populations, hampers effective utilization of smart health devices. Healthcare professionals may resist workflow changes due to unfamiliarity with AI tools and perceived complexity. Training programs and user-friendly interfaces are essential to bridge this adoption gap. Cultural and institutional inertia can delay integration of remote monitoring into traditional care models. Without targeted education and support, RPM platforms risk underutilization and reduced impact.
Covid-19 Impact
The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of remote patient monitoring technologies worldwide. Lockdowns and overwhelmed hospitals prompted a shift toward virtual care and AI-assisted diagnostics. RPM tools played a critical role in managing quarantined patients and tracking symptoms remotely. Governments and regulatory bodies fast-tracked approvals for digital health solutions, boosting innovation and deployment. Post-pandemic strategies now emphasize decentralized care, telehealth integration, and AI-driven triage systems. The crisis catalysed a permanent shift toward remote, data-centric healthcare delivery.
The AI-enabled devices segment is expected to be the largest during the forecast period
The AI-enabled devices segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to its advanced capabilities in real-time health tracking and decision support. These devices, including smart wearables and connected monitors, are increasingly embedded with machine learning algorithms for predictive insights. Hospitals and homecare providers are leveraging AI to detect anomalies and automate alerts for timely intervention. Integration with cloud platforms and EHRs is enhancing interoperability and care coordination. Continuous innovation in sensor technology and edge computing is expanding device functionality and reliability. As AI becomes more embedded in hardware, this segment is set to lead in both adoption and revenue generation.
The homecare settings segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the homecare settings segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by the shift toward patient-centric and cost-effective care. AI-powered tools are enabling remote monitoring of chronic conditions, reducing the need for frequent hospital visits. The rise of smart home health kits and voice-enabled assistants is making RPM more accessible and intuitive. Reimbursement reforms and aging demographics are further supporting home-based care models. Cloud-based dashboards and mobile apps are empowering caregivers with actionable insights and remote supervision. As healthcare decentralizes, homecare is emerging as a key frontier for AI-driven RPM expansion.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share supported by rapid healthcare digitization and infrastructure investments. Countries like China, India, and Japan are scaling up telehealth platforms and smart hospital initiatives. Government programs are promoting AI adoption through subsidies, pilot projects, and local manufacturing incentives. The region is witnessing strong uptake of wearable health devices and mobile-based RPM solutions. Collaborations between global tech firms and regional providers are accelerating innovation and market access.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by its leadership in AI research and healthcare innovation. The U.S. and Canada are investing heavily in smart health infrastructure, including AI-powered analytics and remote diagnostics. Regulatory bodies are streamlining digital health approvals, fostering rapid commercialization of RPM technologies. Hospitals are integrating AI with IoT and cloud platforms to optimize patient monitoring and resource allocation. Favorable reimbursement policies and growing consumer demand for virtual care are boosting adoption. As precision medicine and predictive care gain momentum, North America continues to set the benchmark for RPM evolution.
Key players in the market
Some of the key players profiled in the Artificial Intelligence in Remote Patient Monitoring Market include Koninklijke Philips, Medtronic, OMRON Healthcare, GE HealthCare, Biobeat, Boston Scientific, Dexcom, Nihon Kohden, F. Hoffmann-La Roche, ResMed, AliveCor, Biotronik, Honeywell, Masimo, and Abbott.
In September 2025, Royal Philips and Masimo announced that the two companies have renewed their multi-year strategic collaboration, marking a fresh chapter in their long-standing partnership. With a shared commitment to innovation and expanding access to high-quality, connected care, the two companies are taking a bold new approach in accelerating the development and delivery of next-generation patient monitoring solutions.
In April 2025, Medtronic plc announced it has submitted 510(k) applications to the U.S. Food and Drug Administration (FDA) seeking clearance for an interoperable pump. FDA clearance of this pump would pave the way for system integration with a continuous glucose monitoring (CGM) sensor based on Abbott's most advanced CGM platform.