Stratistics MRC에 따르면 세계의 의료 분야 생성형 AI 시장은 2025년 28억 달러를 차지하고 예측 기간 동안 CAGR 32.1%로 확대되어 2032년까지 201억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
의료 분야 생성형 AI는 방대한 의료 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 컨텐츠, 통찰력 또는 솔루션을 만드는 고급 인공지능 시스템을 말합니다. 이 AI 모델은 합성 의료 영상 생성, 환자 결과 시뮬레이션, 개인화 치료 계획 설계, 창약 지원을 제공합니다. 전자 의료 기록, 유전체, 임상 연구를 분석함으로써 생성형 AI는 예측 진단, 정밀의료, 의학 교육을 지원합니다. 이 기능은 의사 결정을 강화하고, 조사를 가속화하고, 비용을 절감하며, 의료 생태계 전반에 걸쳐 환자 케어를 개선하고 혁신을 실현합니다.
업무 효율성과 비용 절감
병원 및 보험 회사는 문서화 자동화, 진단 합리화 및 관리 오버헤드 감소를 위해 AI를 도입하고 있습니다. 생성 모델은 합성 데이터와 개인화된 컨텐츠를 통해 임상 판단 지원과 환자 참여를 향상시킵니다. EHR 및 워크플로우 도구와의 통합으로 사용 편의성과 속도가 향상됩니다. 의료 종사자는 AI를 활용하여 자원 배분을 최적화하고 번아웃 증후군을 줄이고 있습니다. 이러한 효율화는 의료 제공 전반에 걸친 대규모 도입을 추진하고 있습니다.
편향과 공정성 문제
비표준 데이터 세트로 훈련된 모델은 진단 및 치료에 영향을 미치는 왜곡된 출력을 생성할 수 있습니다. 모델 로직의 투명성 부족은 검증과 모니터링을 복잡하게 만듭니다. 결과의 격차는 전체 환자 집단의 체계적인 불공평성을 강화시킬 수 있습니다. 개발자는 규제 당국과 윤리위원회의 감시에 직면합니다. 이러한 위험은 위험이 큰 용도에서 채택을 계속 제한합니다.
임상시험의 진보
AI는 시간과 비용을 줄이기 위해 합성 대조군을 생성하고 테스트 결과를 시뮬레이션합니다. 자연 언어 모델은 프로토콜 디자인과 자격 검사를 자동화합니다. 실제 데이터와의 통합으로 테스트의 다양성과 예측 정확도가 향상되었습니다. 스폰서는 AI를 이용하여 시설 선정과 환자 참여를 최적화합니다. 이러한 혁신은 임상 연구의 변화를 촉진합니다.
의료 전문가 채용에 대한 저항감
정확성, 책임, 이직에 대한 우려가 그 수용을 늦추고 있습니다. 대부분의 임상의는 AI가 생성한 출력을 해석하고 검증하는 교육을 받지 않았습니다. 블랙박스화된 시스템에 대한 신뢰는 설명 가능성이나 모니터링 없이는 낮습니다. AI 도구와 임상 루틴 간의 불일치는 사용성을 저하시킵니다. 이러한 장벽이 최전선에서 채용에 방해가 되고 있습니다.
팬데믹은 의료 시스템이 자원의 제약과 데이터 갭에 직면하면서 생산 AI에 대한 관심을 가속화했습니다. AI는 질병 전파 시뮬레이션, 합성 데이터 세트 생성 및 원격 진단 지원에 사용되었습니다. 응급 상황에서 이용 사례에서 생성 모델의 속도와 적응성이 검증되었습니다. 의료 제공업체는 급증시 문서화, 치료, 환자와의 커뮤니케이션을 관리하기 위해 AI를 채택했습니다. 유행 후 전략은 디지털 탄력성의 핵심 요소로 AI를 포함합니다. 이러한 변화로 인해 생성 의료 도구에 대한 장기 투자가 가속화되고 있습니다.
예측기간 동안 리스크 및 컴플라이언스 관리 분야가 최대가 될 전망
위험 및 규정 준수 관리 부문은 문서화, 감사 준비 및 규제 보고에 중요한 역할을 하기 때문에 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 생성형 AI는 정책 생성, 인시던트 요약, 컴플라이언스 워크플로우를 자동화합니다. 병원과 보험 회사는 AI를 사용하여 이상을 감지하고 감사 추적을 생성합니다. 거버넌스 플랫폼과의 통합은 추적성과 응답 시간을 향상시킵니다. 확장 가능하고 실시간 컴플라이언스 도구에 대한 수요는 지불자와 공급자 전반에 걸쳐 증가하고 있습니다. 이러한 기능은 기업 의료에서 부문의 이점을 향상시킵니다.
예측 기간 동안 핀테크 플랫폼 분야의 CAGR이 가장 높아질 전망
예측 기간 동안 핀테크 플랫폼 분야는 디지털 건강 금융 및 보험 모델이 생성형 AI를 채택함에 따라 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. AI는 개인화된 보증 요약, 사기 감지 내러티브 및 보험금 청구 설명을 생성합니다. 신흥 기업은 생성 도구를 건강 지갑 및 수익 내비게이션 앱에 통합합니다. API 및 오픈 뱅킹 시스템과의 통합으로 기능이 확대되고 있습니다. 의료 금융의 투명성과 자동화에 대한 수요는 인구 역학을 불문하고 높아지고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 진보된 의료 인프라, 인공지능 투자 및 규제에 참여함으로써 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 미국은 병원, 보험사, 연구기관 전체에서 생성형 AI의 확대를 진행하고 있습니다. 클라우드 플랫폼과 데이터 상호 운용성에 대한 투자가 배포를 촉진하고 있습니다. 선도적인 AI 공급업체와 학술 센터의 존재가 혁신을 강화하고 있습니다. 임상 현장에서 책임있는 AI를 지원하기 위해 규제 프레임 워크가 진화하고 있습니다. 이러한 요인은 생산 의료 응용 분야의 지역 리더십을 뒷받침합니다. 아시아태평양의 과제는?
예측 기간 동안 아시아태평양은 의료 디지털화, AI 투자 및 정책 지원이 융합되어 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 인도, 중국, 일본, 한국 등의 국가들은 진단, 보험, 임상 연구에 걸쳐 생성형 AI의 확대를 진행하고 있습니다. 현지 신흥 기업은 지역 의료 시스템과 환자의 요구에 맞는 다국어 도구를 발표하고 있습니다. 정부는 공립 병원과 의학 교육에서 AI 통합에 자금을 제공합니다. 확장 가능하고 저비용 자동화에 대한 수요는 도시와 지방의 의료 현장에서 증가하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Generative AI in Healthcare Market is accounted for $2.8 billion in 2025 and is expected to reach $20.1 billion by 2032 growing at a CAGR of 32.1% during the forecast period. Generative AI in healthcare refers to advanced artificial intelligence systems that create new content, insights, or solutions by learning patterns from vast medical data. These AI models can generate synthetic medical images, simulate patient outcomes, design personalized treatment plans, and assist in drug discovery. By analyzing electronic health records, genomics, and clinical research, generative AI supports predictive diagnostics, precision medicine, and medical education. Its capabilities enhance decision-making, accelerate research, and reduce costs, while ensuring improved patient care and innovation across the healthcare ecosystem.
Operational efficiency and cost reduction
Hospitals and insurers are deploying AI to automate documentation, streamline diagnostics, and reduce administrative overhead. Generative models are improving clinical decision support and patient engagement through synthetic data and personalized content. Integration with EHRs and workflow tools is enhancing usability and speed. Providers are using AI to optimize resource allocation and reduce burnout. These efficiencies are propelling large-scale implementation across care delivery.
Bias and fairness issues
Models trained on non-representative datasets can produce skewed outputs that affect diagnosis and treatment. Lack of transparency in model logic complicates validation and oversight. Disparities in outcomes may reinforce systemic inequities across patient populations. Developers face scrutiny from regulators and ethics boards. These risks continue to constrain adoption in high-stakes applications.
Advancements in clinical trials
AI is generating synthetic control arms and simulating trial outcomes to reduce time and cost. Natural language models are automating protocol design and eligibility screening. Integration with real-world data is improving trial diversity and predictive accuracy. Sponsors are using AI to optimize site selection and patient engagement. These innovations are fostering transformation in clinical research.
Resistance to adoption among healthcare professionals
Concerns about accuracy, liability, and job displacement are slowing acceptance. Many clinicians lack training to interpret or validate AI-generated outputs. Trust in black-box systems remains low without explainability and oversight. Misalignment between AI tools and clinical routines reduces usability. These barriers continue to hamper frontline adoption.
The pandemic accelerated interest in generative AI as healthcare systems faced resource constraints and data gaps. AI was used to simulate disease spread, generate synthetic datasets, and support remote diagnostics. Emergency use cases validated the speed and adaptability of generative models. Providers adopted AI to manage documentation, triage, and patient communication during surges. Post-pandemic strategies now include AI as a core component of digital resilience. These shifts are accelerating long-term investment in generative healthcare tools.
The risk & compliance management segment is expected to be the largest during the forecast period
The risk & compliance management segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to its critical role in documentation, audit readiness, and regulatory reporting. Generative AI is automating policy generation, incident summaries, and compliance workflows. Hospitals and insurers are using AI to detect anomalies and generate audit trails. Integration with governance platforms is improving traceability and response time. Demand for scalable, real-time compliance tools is rising across payers and providers. These capabilities are boosting segment dominance in enterprise healthcare.
The fintech platforms segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the fintech platforms segment is predicted to witness the highest growth rate as digital health financing and insurance models adopt generative AI. AI is generating personalized coverage summaries, fraud detection narratives, and claims explanations. Startups are embedding generative tools into health wallets and benefit navigation apps. Integration with APIs and open banking systems is expanding functionality. Demand for transparency and automation in health finance is rising across demographics.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share due to its advanced healthcare infrastructure, AI investment, and regulatory engagement. The United States is scaling generative AI across hospitals, insurers, and research institutions. Investment in cloud platforms and data interoperability is driving deployment. Presence of leading AI vendors and academic centers is reinforcing innovation. Regulatory frameworks are evolving to support responsible AI in clinical settings. These factors are boosting regional leadership in generative healthcare applications. Matter for Asia Pacific?
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR as healthcare digitization, AI investment, and policy support converge. Countries like India, China, Japan, and South Korea are scaling generative AI across diagnostics, insurance, and clinical research. Local startups are launching multilingual tools tailored to regional health systems and patient needs. Governments are funding AI integration in public hospitals and medical education. Demand for scalable, low-cost automation is rising across urban and rural care settings.
Key players in the market
Some of the key players in Generative AI in Healthcare Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, Amazon Web Services, Inc., NVIDIA Corporation, Oracle Corporation, Salesforce, Inc., Tempus Labs, Inc., Insilico Medicine, Inc., PathAI, Inc., Suki AI, Inc., Athelas, Inc., K Health, Inc., Hippocratic AI, Inc. and Corti.ai ApS.
In May 2025, Microsoft deepened its healthcare partnerships through Microsoft Cloud for Healthcare, integrating generative AI into clinical documentation, diagnostics, and patient engagement. Collaborations with Epic Systems and Nuance enabled real-time chart summarization and ambient clinical intelligence, helping reduce physician burnout and improve care delivery.
In December 2024, IBM announced expanded partnerships across its AI Ecosystem, enabling healthcare enterprises to move generative AI projects from pilot to production. These collaborations focus on responsible scaling, integrating IBM's enterprise-grade AI with partner expertise to modernize diagnostics, patient engagement, and clinical workflows.