Stratistics MRC의 조사에 따르면, 세계의 AI 반려동물 진단 시장은 2025년에 7억 6,440만 달러 규모에 달하고, 예측 기간 동안 CAGR 17.2%로 성장하여 2032년까지 23억 2,180만 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
AI 반려동물 진단이란 인공지능 기술을 이용해 동물의 건강 상태를 빠르고 정확하게 감지, 분석, 예측하는 것을 말합니다. 머신러닝 알고리즘과 의료 영상, 검사 결과, 생체 신호, 행동 패턴 등의 수의학 데이터를 결합하여 질병의 조기 발견과 임상적 판단을 돕는 시스템입니다. 전통적인 수의학을 기반으로 하면서도 현대의 컴퓨팅 기술로 추진되는 AI 반려동물 진단은 정확도 향상, 진단 시간 단축, 원격 모니터링 실현, 예방 의료 강화, 동물 의료의 보다 적극적이고 데이터 중심의 미래를 형성하고 있습니다.
늘어나는 반려동물 양육과 반려동물의 인간화
반려동물 사육 수의 증가와 반려동물의 인간화가 진행되고 있는 것이 AI 반려동물 진단 시장의 주요 촉진요인입니다. 반려동물은 점점 더 가족의 일원으로 여겨지고 있으며, 반려동물 주인은 첨단적이고 시기적절하며 정확한 의료 솔루션을 요구하고 있습니다. 이러한 변화로 인해 예방 의료, 조기 진단, 지속적인 건강 모니터링에 대한 지출이 증가하고 있습니다. AI를 활용한 진단 도구는 더 빠른 인사이트, 정확도 향상, 개인화된 진료 경로를 제공함으로써 수의사가 더 높은 수준의 동물 의료를 제공할 수 있도록 돕습니다. 따라서 이것은 시장 성장을 촉진합니다.
높은 도입 비용
높은 도입비용은 특히 중소규모 동물병원의 경우 시장 억제요인이 될 수 있습니다. AI 소프트웨어, 고급 진단 장비, 데이터 통합, 숙련된 인력 관련 비용으로 인해 재정적 장벽이 발생하고 있습니다. 또한, 시스템 유지관리, 업그레이드, 사이버 보안에 대한 지속적인 비용으로 인해 도입을 더욱 제한하고 있습니다. 가격에 민감한 시장에서는 AI 기반 진단 솔루션이 제공하는 장기적인 임상 및 운영상의 이점에도 불구하고, 이러한 요인으로 인해 광범위한 도입이 지연되고 있습니다.
웨어러블 기기 및 IoT 기기와의 연동
AI 반려동물 진단과 웨어러블 기기, IoT 지원 시스템의 연계는 강력한 성장 기회를 제공합니다. 스마트칼라, 바이오센서, 커넥티드 헬스 모니터는 활력 징후, 활동 수준, 행동 패턴에 대한 실시간 데이터를 지속적으로 수집합니다. 이 데이터를 AI 분석과 결합하면 예측 진단, 질병 조기 발견, 원격 건강 모니터링이 가능해집니다. 이러한 협력은 예방 의료를 강화하고, 치료 결과를 개선하며, 데이터에 기반한 수의학적 의사결정을 지원하고, 반려동물 의료 전반에 걸쳐 보급을 촉진할 수 있습니다.
규제 및 윤리적 이슈
규제 및 윤리적 이슈는 AI 반려동물 진단 시장에 큰 위협이 될 수 있습니다. 지역별 수의학 규제, 데이터 보호법, 승인 프레임워크의 차이는 제품 개발 및 상용화를 복잡하게 만듭니다. 데이터 프라이버시, 알고리즘의 투명성, 임상적 책임에 대한 윤리적 문제 등이 도입에 제약이 될 수 있습니다. 진화하는 표준을 준수하는 동시에 진단의 정확성과 수의사와 반려동물 보호자 간의 신뢰를 유지하는 것은 시장 진입 기업에게 여전히 중요한 과제입니다.
COVID-19 팬데믹은 AI 반려동물 진단 시장에 복잡한 영향을 미쳤습니다. 공급망의 혼란과 동물병원 방문 제한으로 인해 초기에는 도입이 느려졌지만, COVID-19 사태로 인해 원격 진단 및 원격 수의학 서비스에 대한 수요가 급증했습니다. 록다운 기간 동안 반려동물 양육 증가와 비접촉식 의료 솔루션에 대한 필요성이 높아지면서 AI를 활용한 진단 도구에 대한 관심이 높아졌습니다. 그 결과, COVID-19는 디지털 기술과 데이터 기반 수의학의 가치를 부각시켜 장기적인 시장 성장을 뒷받침했습니다.
예측 기간 동안 분자진단 부문이 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.
분자진단 부문은 높은 진단 정확도와 질병 조기 발견 능력으로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. AI를 활용한 분자진단은 바이오마커, 병원체, 유전물질을 효율적으로 분석하여 보다 신속하고 정확한 임상적 판단을 가능하게 합니다. 반려동물의 만성질환, 감염성 질환, 유전성 질환의 증가 추세와 첨단 검사 기술의 보급 확대가 이 부문의 폭넓은 활용을 뒷받침하고 있습니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용하여 시장에서 이 부문의 우위를 강화하고 있습니다.
예측 기간 동안 유전자 스크리닝 분야는 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
예측 기간 동안 예방 수의학 및 유전적 질병 위험에 대한 인식이 높아짐에 따라 유전자 스크리닝 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. AI를 활용한 유전자 스크리닝은 복잡한 유전체 데이터의 신속한 해석을 가능하게 하여 조기 위험 평가와 개인별 맞춤 치료 전략을 지원합니다. 정밀의료에 대한 관심 증가, 합리적인 가격의 유전자 검사 보급 확대, 반려동물 소유주들의 품종별 건강정보에 대한 수요 증가로 도입이 가속화되면서 이 분야는 강력하고 지속적인 성장이 예상됩니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 반려동물 보유율 증가, 가처분 소득 증가, 수의학 서비스에 대한 접근성 향상으로 인해 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 빠른 디지털 전환, 도시화의 진전, 첨단 동물 의료 솔루션에 대한 인식의 향상도 시장 확대를 촉진하고 있습니다. 중국, 일본, 인도 등의 국가에서는 신흥 스타트업과 확대되는 수의학 인프라에 힘입어 AI 기술 도입이 활발히 이루어지고 있으며, 지역 시장에서의 강력한 존재감을 견인하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 첨단 기술의 조기 도입과 수의학 혁신에 대한 강력한 투자로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 높은 반려동물 의료비 지출, 반려동물 보험의 보급, 정밀 진단에 대한 수요 증가가 빠른 성장을 뒷받침합니다. 주요 AI 개발 기업 및 동물 건강 기업의 존재, 확립된 수의학 인프라, 지원적인 규제 프레임워크가 결합되어 지역 전체 시장 확대를 더욱 가속화할 것입니다.
According to Stratistics MRC, the Global AI Pet Diagnostics Market is accounted for $764.4 million in 2025 and is expected to reach $2,321.8 million by 2032 growing at a CAGR of 17.2% during the forecast period. AI Pet Diagnostics refers to the use of artificial intelligence technologies to detect, analyze, and predict health conditions in animals with speed and precision. By combining machine learning algorithms with veterinary data such as medical images, lab results, biosignals, and behavioral patterns, these systems support early disease detection and clinical decision-making. Rooted in traditional veterinary practice yet propelled by modern computing, AI pet diagnostics improves accuracy, reduces diagnostic time, enables remote monitoring, and strengthens preventive care, shaping a more proactive and data-driven future for animal healthcare.
Growing Pet Ownership & Humanization of Pets
Rising pet ownership, coupled with the increasing humanization of pets, is a key driver of the AI pet diagnostics market. Pets are increasingly viewed as family members, leading owners to demand advanced, timely, and accurate healthcare solutions. This shift has boosted spending on preventive care, early diagnosis, and continuous health monitoring. AI-enabled diagnostic tools align well with this trend by offering faster insights, improved accuracy, and personalized care pathways, supporting veterinarians in delivering higher standards of animal healthcare. Thus, it drives the growth of the market.
High Implementation Costs
High implementation costs act as a significant restraint for the market, particularly for small and mid-sized veterinary practices. Expenses related to AI software acquisition, advanced diagnostic equipment, data integration, and skilled personnel create financial barriers. Additionally, ongoing costs for system maintenance, upgrades, and cybersecurity further limit adoption. In price-sensitive markets, these factors slow widespread deployment, despite the long-term clinical and operational benefits offered by AI-driven diagnostic solutions.
Integration with Wearables & IoT Devices
The integration of AI pet diagnostics with wearable devices and IoT-enabled systems presents a strong growth opportunity. Smart collars, biosensors, and connected health monitors continuously collect real-time data on vital signs, activity levels, and behavioral patterns. When combined with AI analytics, this data enables predictive diagnostics, early disease detection, and remote health monitoring. Such integration enhances preventive care, improves treatment outcomes, and supports data-driven veterinary decision-making, driving broader adoption across companion animal healthcare.
Regulatory & Ethical Challenges
Regulatory and ethical challenges pose a notable threat to the AI pet diagnostics market. Variations in veterinary regulations, data protection laws, and approval frameworks across regions complicate product development and commercialization. Ethical concerns related to data privacy, algorithm transparency, and clinical accountability further restrict adoption. Ensuring compliance with evolving standards while maintaining diagnostic accuracy and trust among veterinarians and pet owners remains a critical challenge for market participants.
The COVID-19 pandemic had a mixed impact on the AI pet diagnostics market. While supply chain disruptions and restricted veterinary visits initially slowed adoption, the pandemic accelerated demand for remote diagnostics and tele-veterinary services. Increased pet adoption during lockdowns and the need for contactless healthcare solutions boosted interest in AI-enabled diagnostic tools. As a result, COVID-19 highlighted the value of digital, data-driven veterinary care and supported long-term market growth.
The molecular diagnostics segment is expected to be the largest during the forecast period
The molecular diagnostics segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to its high diagnostic accuracy and ability to detect diseases at an early stage. AI-powered molecular diagnostics efficiently analyze biomarkers, pathogens, and genetic material, enabling faster and more precise clinical decisions. The growing prevalence of chronic, infectious, and hereditary diseases in pets, along with increasing adoption of advanced laboratory technologies, supports widespread use. These factors collectively strengthen the dominance of this segment in the market.
The genetic screening segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the genetic screening segment is predicted to witness the highest growth rate, due to rising awareness of preventive veterinary care and inherited disease risks. AI-driven genetic screening allows rapid interpretation of complex genomic data, supporting early risk assessment and personalized treatment strategies. Increasing focus on precision medicine, expanding availability of affordable genetic tests, and growing demand for breed-specific health insights among pet owners are accelerating adoption, positioning this segment for strong and sustained growth.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, due to rising pet adoption, increasing disposable incomes, and improving access to veterinary services. Rapid digital transformation, expanding urbanization, and growing awareness of advanced animal healthcare solutions further support market expansion. Countries such as China, Japan, and India are witnessing increased adoption of AI technologies, supported by emerging startups and expanding veterinary infrastructure, driving strong regional market presence.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to early adoption of advanced technologies and strong investment in veterinary innovation. High pet healthcare expenditure, widespread use of pet insurance, and growing demand for precision diagnostics support rapid growth. The presence of leading AI developers and animal health companies, coupled with well-established veterinary infrastructure and supportive regulatory frameworks, further accelerates market expansion across the region.
Key players in the market
Some of the key players in AI Pet Diagnostics Market include IDEXX Laboratories, Zoetis, Antech Diagnostics, SignalPET, Vetology, PetDx, VetCT, Scopio Labs, Radimal, Aiforia, Moichor, PetPace, TeleVet, Mella Pet Care and AIGenics.
In June 2025, Zoetis has signed a strategic consulting deal with global IT firm Infosys to boost its digital capabilities and IT operations. Under the long-term engagement, Infosys will integrate advanced AI and automation solutions to enhance agility, improve operational efficiency, and better support veterinarians, livestock producers, and pet owners worldwide.
In December 2025, Zoetis and Colorado State University's AgNext have launched a strategic cattle research collaboration to deepen scientific understanding of sustainable livestock production. The partnership will gather baseline data on greenhouse gas emissions and conduct lifecycle assessments to inform better animal health, in response to evolving sustainability goals.