Stratistics MRC에 따르면 세계의 의료 영상 진단용 AI 시장은 2025년 18억 5,000만 달러로 추정되고, 예측 기간 동안 CAGR 36.6%로 성장할 전망이며, 2032년에는 164억 8,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
의료 영상 진단용 AI은 X선, CT 스캔, MRI, 초음파 등의 의료 영상을 분석, 해석, 강화하기 위한 고급 계산 알고리즘과 머신러닝 기술의 용도를 말합니다. AI 시스템은 자동으로 패턴을 감지하고, 이상을 정량화하고, 방사선과 의사가 더 높은 정밀도와 효율로 질병을 진단할 수 있도록 도와줍니다. 딥러닝 모델을 활용함으로써 AI는 화질을 향상시키고, 인적 실수를 줄이며, 환자 결과의 예측 분석을 가능하게 합니다. 또한 워크플로우 최적화, 맞춤 치료 계획, 질병의 조기 발견을 촉진하여 의료 이미지를 보다 정확하고 데이터 중심의 환자 중심 진료로 변모시킵니다.
AI 알고리즘 및 계산 능력의 진보
딥러닝 모델은 CT, MRI, X-ray 및 초음파의 각 형태에서 비정상적인 자동 감지, 세분화 및 분류를 지원합니다. GPU 가속화 및 클라우드 기반 처리를 통해 병원 및 이미징 센터 전반에서 실시간 분석 및 확장 가능한 전개가 가능합니다. PACS 및 RIS 시스템과의 통합은 워크플로우 효율성과 진단 처리량을 향상시킵니다. AI에 의한 독영 수요는 대량이고 자원에 제약이 있는 환경에서 높아지고 있습니다. 이러한 기능을 통해 세계 의료 시스템에서 플랫폼 혁신 및 임상 도입이 진행되고 있습니다.
기존 시스템과의 통합 과제
AI 이미지 처리 도구는 아키텍처와 데이터 표준이 다른 레거시 PACS, EMR 및 병원 IT 시스템과의 인터페이스가 필요합니다. 커스텀 통합 프로젝트는 비용을 증가시키고, 구현을 지연시키며, 워크플로우의 연속성을 감소시킵니다. 표준화된 API와 데이터 형식의 부족은 크로스 플랫폼 호환성과 공급업체의 협력을 방해합니다. IT 팀은 하이브리드 전개에서 데이터 무결성, 감사 가능성 및 컴플라이언스 유지 문제에 직면하고 있습니다. 이러한 제약은 다거점에 걸친 인프라가 많은 의료 네트워크에 대한 도입을 방해하고 있습니다.
조기 및 정확한 진단에 대한 수요 증가
AI 모델은 복잡한 이미지 데이터 세트에서 종양, 병변, 이상을 감지할 때 감도 및 특이성을 향상시킵니다. 플랫폼은 트리아지, 우선순위 지정, 2차 판독 워크플로우를 지원하고, 임상적 의사결정을 강화하며, 진단 지연을 완화합니다. 전자 의료진 및 임상 판단 지원 도구와의 통합은 종단적인 분석과 맞춤 치료를 가능하게 합니다. 확장 가능하고 반복 가능한 진단 도구에 대한 수요는 스크리닝 프로그램 및 가치 기반 케어 모델 전반에 걸쳐 증가하고 있습니다. 이러한 움직임은 AI를 활용한 영상 진단 및 정밀 진단의 성장을 가속하고 있습니다.
표준화 및 규제 프레임워크의 부족
AI 모델 승인, 시판 후 조사, 임상시험 요구 사항에 대한 규제 기관의 접근 방식은 다양합니다. 통합된 성능 벤치마킹이나 감사 프로토콜이 없기 때문에 벤더 비교 및 조달 결정이 복잡해집니다. 병원과 영상 진단센터는 모델의 신뢰성, 편향 및 다양한 환자 집단에서 일반화 가능성을 평가하는 과제에 직면하고 있습니다. AI 지원 진단에 대한 상환 방침은 공적 및 사적 지급자 간 미정비로 남아 있습니다. 이러한 위험은 규제된 의료 환경 전반에서 플랫폼의 성숙과 임상 통합을 지속적으로 제한합니다.
팬데믹은 의료 시스템이 진단의 정체, 직원 부족, 감염 관리의 의무화에 직면하면서 의료 영상에서 AI의 채용을 가속화했습니다. AI 도구는 흉부 CT와 X-선 스캔에서 COVID-19 폐렴의 퇴치 및 중증도 점수를 지원했습니다. 원격 판독 및 클라우드 기반 전개는 격리된 리소스가 제한된 환경에서 관리를 계속할 수 있게 합니다. 확장 가능하고 자동화된 이미지 워크플로우에 대한 수요는 응급 부문과 외래 부문 전체에서 급증했습니다. 팬데믹 후 전략은 진단 탄력성 및 디지털 건강 인프라의 핵심으로 AI 이미징을 포함합니다. 이러한 변화는 지능형 이미지 처리 플랫폼과 임상 AI 거버넌스에 대한 장기 투자를 강화하고 있습니다.
예측 기간 동안 딥러닝 부문이 최대가 될 전망
딥러닝 부문은 전체 의료용 모달리티의 이미지 분류, 세분화 및 비정상 감지에서 우수한 성능을 발휘하므로 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 컨벌루션 신경망 및 변환기 기반 아키텍처는 방사선 및 병리학 이미지의 고정밀 해석을 지원합니다. 플랫폼은 사전 학습된 모델과 전이 학습을 사용하여 다양한 임상 환경에서의 전개를 가속화합니다. 어노테이션 도구 및 데이터 레이크와의 통합은 모델의 지속적인 개선과 검증을 가능하게 합니다. 확장 가능하고 설명 가능한 딥러닝 솔루션에 대한 수요는 병원, 연구 기관 및 이미지 공급업체 전반에 걸쳐 증가하고 있습니다.
예측 기간 동안 종양학 분야의 CAGR이 가장 높아질 전망
예측 기간 동안 AI 플랫폼이 암 스크리닝, 병기 분류, 치료 계획에 걸쳐 확장됨에 따라 종양학 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 치료 모델은 유방암, 폐암, 전립선암, 대장암 등의 종양을 검출하고, 진행도를 측정하며, 치료 반응을 평가합니다. 라디오믹스 및 유전체학 플랫폼과의 통합은 멀티모달 분석과 개별화된 종양학 워크플로우를 지원합니다. 조기 발견 및 정밀 진단에 대한 수요는 공중 보건 프로그램과 종양 센터 전반에 걸쳐 증가하고 있습니다. AI 대응 암 이미지에 대한 투자는 임상시험, 학술연구, 상업 전개로 증가하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 첨단 의료 인프라, 규제 참여, 병원 및 이미지 네트워크 전반의 기업 도입으로 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 미국과 캐나다의 의료기관은 진단 정확도 및 워크플로우 효율을 향상시키기 위해 방사선과, 병리과, 종양과에 AI 이미지 처리 플랫폼을 도입하고 있습니다. 클라우드 인프라, 데이터 거버넌스, 임상 검증에 대한 투자는 플랫폼의 확장성과 컴플라이언스를 지원합니다. 선도적인 공급업체, 학술 센터 및 규제 기관의 존재는 혁신과 표준화를 촉진합니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 의료 근대화, 암 검진 프로그램, AI 정책 개혁이 지역 경제 전체에 수렴하고 있기 때문에 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 중국, 인도, 일본, 한국 등의 국가들은 공립 병원, 진단 실험실, 원격 의료 네트워크에서 AI 이미지 처리 플랫폼을 확대하고 있습니다. 정부가 지원하는 이니셔티브는 인프라 투자, 신흥 기업 인큐베이션, 도시 및 농촌 지역에 걸친 임상 AI 검증을 지원합니다. 현지 공급업체는 지역 질병 프로파일 및 규정 준수 요구에 맞는 다국어, 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 확장 가능하고 사용하기 쉬운 진단 도구에 대한 수요는 충분한 서비스를 받지 못한 사람들과 대량의 이미징 센터에서 증가하고 있습니다. 이러한 동향은 AI 의료 영상 생태계의 지역 성장을 가속화하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI in Medical Imaging Market is accounted for $1.85 billion in 2025 and is expected to reach $16.48 billion by 2032 growing at a CAGR of 36.6% during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) in medical imaging refers to the application of advanced computational algorithms and machine learning techniques to analyze, interpret, and enhance medical images such as X-rays, CT scans, MRIs, and ultrasounds. AI systems can automatically detect patterns, quantify abnormalities, and assist radiologists in diagnosing diseases with higher accuracy and efficiency. By leveraging deep learning models, AI can improve image quality, reduce human error, and enable predictive analytics for patient outcomes. It also facilitates workflow optimization, personalized treatment planning, and early detection of conditions, transforming medical imaging into a more precise, data-driven, and patient-centric practice.
Advancements in AI algorithms and computing power
Deep learning models support automated detection, segmentation, and classification of anomalies across CT, MRI, X-ray, and ultrasound modalities. GPU acceleration and cloud-based processing enable real-time analysis and scalable deployment across hospitals and imaging centers. Integration with PACS and RIS systems improves workflow efficiency and diagnostic throughput. Demand for AI-assisted interpretation is rising across high-volume and resource-constrained environments. These capabilities are propelling platform innovation and clinical adoption across global healthcare systems.
Integration challenges with existing systems
AI imaging tools must interface with legacy PACS, EMR, and hospital IT systems that vary in architecture and data standards. Custom integration projects increase cost, delay implementation, and degrade workflow continuity. Lack of standardized APIs and data formats hampers cross-platform compatibility and vendor collaboration. IT teams face challenges in maintaining data integrity, auditability, and compliance across hybrid deployments. These constraints continue to hinder adoption across multi-site and infrastructure-heavy healthcare networks.
Rising demand for early and accurate diagnosis
AI models improve sensitivity and specificity in detecting tumors, lesions, and abnormalities across complex imaging datasets. Platforms support triage, prioritization, and second-read workflows that enhance clinical decision-making and reduce diagnostic delays. Integration with electronic health records and clinical decision support tools enables longitudinal analysis and personalized care. Demand for scalable and reproducible diagnostic tools is rising across screening programs and value-based care models. These dynamics are fostering growth across AI-enabled imaging and precision diagnostics.
Lack of standardization and regulatory frameworks
Regulatory bodies vary in their approach to AI model approval, post-market surveillance, and clinical trial requirements. Absence of harmonized performance benchmarks and audit protocols complicates vendor comparison and procurement decisions. Hospitals and imaging centers face challenges in assessing model reliability, bias, and generalizability across diverse patient populations. Reimbursement policies for AI-assisted diagnostics remain underdeveloped across public and private payers. These risks continue to constrain platform maturity and clinical integration across regulated healthcare environments.
The pandemic accelerated AI adoption in medical imaging as healthcare systems faced diagnostic backlogs, staff shortages, and infection control mandates. AI tools supported triage and severity scoring for COVID-19 pneumonia across chest CT and X-ray scans. Remote interpretation and cloud-based deployment enabled continuity of care across quarantined and resource-limited settings. Demand for scalable and automated imaging workflows surged across emergency and outpatient departments. Post-pandemic strategies now include AI imaging as a core pillar of diagnostic resilience and digital health infrastructure. These shifts are reinforcing long-term investment in intelligent imaging platforms and clinical AI governance.
The deep learning segment is expected to be the largest during the forecast period
The deep learning segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to its superior performance in image classification, segmentation, and anomaly detection across medical modalities. Convolutional neural networks and transformer-based architectures support high-accuracy interpretation of radiological and pathological images. Platforms use pretrained models and transfer learning to accelerate deployment across diverse clinical settings. Integration with annotation tools and data lakes enables continuous model refinement and validation. Demand for scalable and explainable deep learning solutions is rising across hospitals, research institutions, and imaging vendors.
The oncology segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the oncology segment is predicted to witness the highest growth rate as AI platforms scale across cancer screening, staging, and treatment planning. Models detect tumours, measure progression, and assess treatment response across breast, lung, prostate, and colorectal cancers. Integration with radiomics and genomics platforms supports multi-modal analysis and personalized oncology workflows. Demand for early detection and precision diagnostics is rising across public health programs and oncology centres. Investment in AI-enabled cancer imaging is increasing across clinical trials, academic research, and commercial deployments.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share due to its advanced healthcare infrastructure, regulatory engagement, and enterprise adoption across hospitals and imaging networks. U.S. and Canadian institutions deploy AI imaging platforms across radiology, pathology, and oncology departments to improve diagnostic accuracy and workflow efficiency. Investment in cloud infrastructure, data governance, and clinical validation supports platform scalability and compliance. Presence of leading vendors, academic centres, and regulatory bodies drives innovation and standardization.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR as healthcare modernization, cancer screening programs, and AI policy reform converge across regional economies. Countries like China, India, Japan, and South Korea scale AI imaging platforms across public hospitals, diagnostic labs, and telemedicine networks. Government-backed initiatives support infrastructure investment, startup incubation, and clinical AI validation across urban and rural regions. Local vendors offer multilingual and cost-effective solutions tailored to regional disease profiles and compliance needs. Demand for scalable and accessible diagnostic tools is rising across underserved populations and high-volume imaging centres. These trends are accelerating regional growth across AI medical imaging ecosystems.
Key players in the market
Some of the key players in AI in Medical Imaging Market include Aidoc, Zebra Medical Vision, Arterys, Viz.ai, Qure.ai, Siemens Healthineers, GE HealthCare, Philips Healthcare, IBM Watson Health, NVIDIA, Microsoft, RadNet, Lunit, HeartFlow and Enlitic.
In July 2025, Aidoc unveiled its CARE1(TM) model, a foundational AI engine integrated into its aiOS(TM) platform. CARE1(TM) supports multi-specialty diagnostic workflows, enabling real-time triage, prioritization, and clinical decision support across radiology, cardiology, and neurology. The launch builds on Aidoc's portfolio of 20+ FDA-cleared algorithms, positioning it as a leader in enterprise-grade clinical AI.
In June 2025, Zebra Medical Vision enhanced its AI1(TM) bundle, integrating multiple FDA-cleared algorithms into a unified diagnostic platform. The solution automates detection of conditions like coronary artery disease, osteoporosis, and breast cancer, embedding seamlessly into radiologists' native workflows. The update improves diagnostic throughput and supports population health initiatives across large hospital networks.