의료 영상 시장에서의 AI 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2025 - 2032)
의료 영상 시장의 글로벌 AI는 2025년 16 .3억 달러로 추정되며 2032년에는 130.4억 달러에 달할 것으로 예상되며 2025년부터 2032년까지 34.6%의 연평균 성장률 (CAGR)을 보일 것으로 전망됩니다 .
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의료 영상 시장의 글로벌 AI는 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 다양한 질병 진단 및 이미지 분석을 위해 의료 영상에서 AI의 적용이 증가하면서 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 의료 영상에서 AI 지원은 대량의 환자 데이터를 분석하여 더 빠르고 정확한 진단에 도움이 됩니다. 의료 영상 분석을 위한 딥러닝 및 머신러닝과 같은 AI 도구의 도입이 의료 서비스 제공자들 사이에서 주목을 받고 있습니다.
시장 동인 - 의료 영상 데이터의 양적 증가
CT, MRI, 초음파 등과 같은 기술의 발전과 광범위한 채택으로 인해 지난 몇 년 동안 현대 의료 영상 절차는 폭발적으로 증가했습니다. 이러한 첨단 이미징 도구를 통해 의사는 인체 내부를 매우 자세히 들여다보고 질병을 발견할 수 있게 되었습니다. 그러나 이미징 시술의 수가 증가함에 따라 매일 생성되는 의료 이미지의 양이 증가하고 있습니다. 대형 병원의 경우 다양한 영상 장비에서 매일 수 테라바이트의 영상 데이터를 쉽게 생성할 수 있습니다. 게다가 최근의 발전으로 더 많은 저장 공간을 차지하는 고해상도 이미지가 가능해졌습니다. 이러한 방대한 영상 데이터를 관리하고 분석하는 것은 의료 서비스 제공자에게 매우 중요한 작업입니다.
연구에 따르면 CT 스캔 한 번으로 총 500개 이상의 이미지가 생성될 수 있으며, 데이터 크기는 약 50MB에 달합니다. 병원과 진단 센터에서 매년 수백만 건의 스캔이 이루어지면서 축적된 이미징 아카이브는 페타바이트급 데이터로 불어났습니다. MRI 스캔은 환자당 총 100MB 데이터에 달하는 여러 이미지 시퀀스를 생성합니다. 레벨 1 외상 시설을 갖춘 최고 수준의 학술 의료 센터는 50대 이상의 CT 및 MRI 스캐너를 보유하여 영상 아카이브에 지속적으로 추가할 수 있습니다. 또한 생활습관병과 인구 고령화의 증가로 인해 가까운 미래에 스캔 건수가 증가할 수 있습니다.
방대한 영상 아카이브의 저장은 첨단 시스템으로 관리할 수 있지만, 이러한 데이터 과부하를 수동으로 분석하는 것은 거의 불가능합니다. 전문 영상의학 전문의조차도 후속 검사나 2차 소견을 위해 내원하는 모든 환자의 이전 스캔을 모두 검토하는 것은 현실적으로 불가능합니다. 따라서 인공지능은 이 과정에서 혁신적인 역할을 합니다. 과거 이미지를 선별하고 미묘한 패턴을 감지하며 컴퓨터 보조 진단을 제공하기 위해 다양한 AI 알고리즘이 개발 및 적용되고 있습니다. AI는 이미지에서 정량적 데이터를 수집하여 예측, 예방 및 참여형 의료 서비스를 위한 기반을 마련할 수도 있습니다. 데이터 기반 인사이트를 통해 정밀 의료의 가능성의 영역이 크게 확장되었습니다. AI는 의료 영상 아카이브의 크기와 복잡성이 지속적으로 증가함에 따라 발생하는 한계를 극복하는 데 도움이 됩니다.
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이미징 방식별 - 진단 정확도 향상으로 CT 이미징이 우위를 점하고 있습니다.
이미징 방식 측면에서 컴퓨터 단층 촬영 (CT) 부문은 전 세계 주요 의료 시설에서 널리 채택되어 2025년에 40.6%의 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. CT 이미징은 진단 워크플로우에서 제공하는 장점으로 인해 방사선 전문의와 임상의 사이에서 인기를 얻고 있습니다. AI의 통합을 통해 CT는 영상 분석의 정확성을 높이고 진단 오류를 줄임으로써 이러한 이점을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.
CT 스캔에 적용된 AI 알고리즘은 사람이 간과할 수 있는 미묘한 이상 징후와 이상을 감지할 수 있습니다. 폐색전증, 급성 복부 증상, 외상성 뇌 손상과 같은 질환은 AI로 강화된 CT 분석을 통해 보다 안정적으로 식별할 수 있습니다. 이를 통해 심각한 질병에 대한 진단과 치료 시작이 빨라집니다. 또한 AI는 CT 스캔의 자동화된 세분화를 지원하여 영상의학과 전문의가 집중적으로 평가할 수 있도록 관심 영역을 강조 표시합니다. 이를 통해 판독 워크플로우를 간소화하고 판독자 간의 진단 편차를 최소화할 수 있습니다.
정밀하고 개인화된 의료를 위한 노력은 CT 사용률을 높일 수 있습니다. 다중 평면 재구성 및 3D 모델링 기능을 통해 AI와 결합된 CT는 매우 상세한 해부학적 정보를 제공합니다. 이는 종양 절제, 관절 교체, 중재적 방사선 치료와 같은 복잡한 시술에 대한 정교한 치료 계획을 지원합니다. 또한 AI는 시간 경과에 따른 치료 결과를 추적하기 위해 CT 스캔에 대한 종단 연구를 용이하게 하여 치료 반응 모니터링을 지원합니다.
AI 지원과 함께 CT 시스템의 경제성이 높아지면서 더 폭넓은 접근과 시장 수용이 촉진되고 있습니다. 공급업체들은 새로운 CT 플랫폼에 AI를 통합하여 추가적인 IT 통합 비용을 선점하고 있습니다. 또한 AI 기반 원격 방사선학 솔루션은 자원이 부족한 지역에서 CT 스캔을 원격으로 판독할 수 있도록 지원합니다. 이러한 발전은 주요 의료 접근성 격차를 해소하여 표준 치료 영상 촬영 방식으로서 CT의 입지를 더욱 공고히 하고 있습니다.
애플리케이션별 - 다양한 AI 애플리케이션으로 인해 방사선학 부문이 우위를 점하고 있습니다.
애플리케이션 측면에서 방사선학 부문은 2025년 33.7%의 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 이는 방사선학 전문 분야에서 AI의 역할이 확대되고 있기 때문입니다. 일상적인 진단 영상부터 복잡한 하위 전문 절차에 이르기까지 AI는 다양한 방식으로 영상의학 워크플로우를 보강하고 있습니다.
주요 애플리케이션 중 하나는 흉부 엑스레이와 같은 일반적인 적응증에 대한 일상적인 이미지 판독 자동화를 포함합니다. AI는 표준화된 패턴 인식 작업에 탁월하며 특이사항이 없는 검사를 빠르게 분류할 수 있어 방사선 전문의가 복잡한 검사에 집중할 수 있게 해줍니다. 자연어 처리 기반 AI는 기본 검사에 대한 보고서 생성도 자동화하고 있습니다. 이를 통해 24시간 예비 보고와 더 빠른 임상 워크플로우가 가능합니다.
복잡한 하위 전문 영상 촬영의 경우 자동화된 분할과 같은 기능을 통해 AI가 매우 유용합니다. 신체 MRI에서 AI는 수작업으로 시간이 많이 걸리는 복부 및 골반 장기를 지능적으로 분할할 수 있게 해줍니다. 이는 암 병기 및 치료 반응 지표를 개선하기 위한 고급 방사선학을 촉진합니다. 신경 영상에서 AI 기반 분할은 위험 구조를 자동으로 식별하여 복잡한 종양이나 동맥류에 대한 수술 전 계획을 지원합니다.
또한 AI는 영상의학 교육 및 연구 활동을 향상시킵니다. 판독 중에 실시간 이미지 증강을 수행하는 도구는 수련의에게 미묘한 해부학적 및 병리학적 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다. 연구의 경우, AI 기반 방사선 유전체학 및 방사선학 플랫폼은 이미징 아카이브에서 데이터를 자동으로 추출하여 수동으로는 불가능한 대규모 다기관 연구를 가능하게 합니다.
이러한 다양한 사용 사례를 통해 AI는 현대 영상의학 진료에서 없어서는 안 될 필수 요소로 확고히 자리 잡았습니다. 방대한 영상 데이터 리포지토리와 복잡한 환자 코호트가 결합된 영상의학은 특히 지속적인 AI 발전에 적합한 분야입니다.
배포 유형별 - 클라우드 기반 배포로 접근성 시대 개막
배포 측면에서 클라우드 기반 부문은 고객과 플랫폼 공급업체 모두에게 제공하는 접근성과 사용 편의성으로 인해 2025년에 43.7%의 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 의료 기관의 경우 분석 기능을 클라우드로 전환하면 값비싼 온프레미스 인프라 유지보수 및 소프트웨어 라이선스 비용을 절감할 수 있습니다. 따라서 자금이 부족한 공공 시설이나 소규모 개인 진료소에서도 AI 도입을 더 쉽게 실현할 수 있습니다.
공급업체 측면에서는 클라우드 호스팅을 통해 원활한 소프트웨어 업데이트, 확장된 성능, 중앙 집중식 데이터 관리가 가능합니다. 여러 클라이언트 사이트의 종합적인 이미징 데이터로 학습된 AI 모델은 클라우드 기술 없이는 구현할 수 없습니다. 이는 실제 증거 생성을 통해 AI 혁신을 가속화합니다. 또한 플랫폼은 고객이 추가 하드웨어 투자를 부담하지 않고도 서비스형 소프트웨어 파트너십을 통해 새로운 애플리케이션을 도입할 수 있습니다.
임상의의 경우, 클라우드 배포를 통해 웹과 모바일 앱을 통해 고급 AI 기능을 손쉽게 이용할 수 있습니다. 이러한 전례 없는 접근성은 전 세계적으로 진단의 일관성을 개선하여 AI의 임상적 영향력을 증폭시킵니다. 현지 IT 지원이 제한적인 시설에서도 정교한 AI 기반 전문 판독에 액세스할 수 있습니다. 또한 AI는 온디맨드 후향적 데이터 검토 및 자문을 통해 전문과 간의 물리적, 시간적 장벽을 극복할 수 있습니다.
전 세계적으로 보편적인 의료 서비스를 제공하는 클라우드 AI의 혜택을 환자들이 누릴 수 있습니다. 위치나 인프라에 관계없이 생명을 구할 수 있는 진단이 가능해집니다. 이러한 접근성 패러다임의 변화로 인해 클라우드 배포는 의료 영상 분야에서 AI 혁신을 이끄는 최고의 원동력이 되었습니다.
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북미는 의료 영상 시장에서 2025년 40.8%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되는 의료용 AI의 지배적인 지역으로 자리매김했으며, 이는 이 지역의 강력한 경제 상황과 새로운 의료 기술의 광범위한 채택을 가능하게 하는 높은 의료비 지출로 인해 가능했습니다. 미국에는 의료 영상 애플리케이션에 중점을 둔 선도적인 AI 기업과 스타트업이 많이 있습니다. 예를 들어, IBM, Microsoft, Intel과 같은 몇몇 주요 기술 대기업은 AI 기반 이미징 솔루션 개발에 상당한 규모의 투자를 단행했습니다.
이 지역은 또한 혁신을 장려하는 규제 환경을 갖추고 있습니다. 미국 FDA는 특정 AI 의료 기기에 대한 허가 절차를 간소화하여 신제품을 더 빨리 시장에 출시할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이는 현지 기업이 AI 이미징 도구를 개발할 수 있는 인센티브를 제공합니다. 북미 병원과 의료 서비스 제공업체는 이러한 첨단 기술을 임상 워크플로우에 통합하는 데 점점 더 개방적입니다. 이러한 조기 통합은 AI 이미징 툴의 개발과 개선을 촉진하는 경험을 구축하는 데 도움이 됩니다.
아시아 태평양 지역은 의료 영상 분야에서 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 부상했습니다. 중국은 의료 AI 부문에 대한 정부의 강력한 지원으로 인해 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 중국 정부는 의료 AI를 전략적 우선순위로 선정하고 국내 전문성을 개발하고 새로운 제품을 상용화하기 위해 자금 및 세금 인센티브를 제공하고 있습니다. 이는 의료 영상 분야에 진출하는 중국 AI 기업의 증가에 반영되어 있습니다. 많은 환자 수와 의료 인프라 지출 증가는 AI 도구에 대한 막대한 잠재 시장을 창출합니다.
일본, 한국, 인도와 같은 다른 아시아 국가들도 이 지역의 성장에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 일본과 한국 모두 보편적인 의료 시스템을 갖추고 있으며 농촌 지역의 의사 부족과 같은 문제를 극복하는 데 도움이 되는 솔루션에 대한 수요가 있습니다. 이로 인해 공공 및 민간 기관에서 AI 이니셔티브에 대한 공격적인 투자가 이루어지고 있습니다. 방사선학, 병리학, 안과 등의 분야에 상당한 투자가 이루어지고 있습니다. 이 지역의 강력한 IT 전문성과 낮은 제조 비용은 의료 영상 시장에서 글로벌 AI 공급 경쟁력을 더욱 강화하고 있습니다.
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병원과 진단 센터에서 AI 기반 의료 영상 시스템 도입 증가 추세
의료 영상 애플리케이션에서 AI의 성공이 입증되면서 병원과 진단 센터 전반에서 도입이 증가하고 있습니다. AI는 이미지의 자동 분석, 우선순위 지정 및 정량화와 같은 기능을 통해 방사선 전문의의 전문성을 강화하고 향상시킬 수 있는 능력을 보여줍니다. 얼리 어답터들은 효율성이 향상되고 업무 부담이 줄어들며 보고의 일관성이 향상되었다고 보고했습니다. AI는 인간의 능력을 뛰어넘는 방대한 양의 이전 스캔을 분석하는 데 탁월합니다.
영상의학과 전문의 부족으로 어려움을 겪고 있는 자금이 부족한 공공 병원의 경우, AI는 추가 전문가를 고용하는 것보다 저렴한 비용으로 적시에 개입할 수 있습니다. AI는 다른 시설이나 도시에서 전문가의 의견을 구할 필요나 지연을 없애줍니다. 대규모 민간 의료 네트워크에서도 AI를 브랜드 차별화를 위한 선택이 아닌 전략적 필수 요소로 인식하고 있습니다.
정부 정책은 더 광범위한 배포에 촉매제 역할을 합니다. 일부 국가의 규제 기관은 통합 병원 출시를 촉진하기 위해 표준화된 AI 프레임워크, 검증 프로세스 및 데이터 공유를 장려하고 있습니다. 공급업체들은 영상의학과부터 심장내과, 병리과에 이르기까지 여러 부서에 걸쳐 확장할 수 있는 다목적 AI 플랫폼을 개발하는 데 많은 투자를 하고 있습니다. 클라우드 기반 제공 모델도 점차 수용되고 있어 소규모 병원에서도 정교한 AI 기술을 온디맨드 서비스로 이용할 수 있게 되었습니다.
예를 들어, 2024년 3월 필립스와 Synthetic MR은 AI 기반 정량적 뇌 영상 시스템을 출시하여 의료 진단 분야에서 협력한다고 발표했습니다. 스마트 퀀트 뉴로 3D라고 불리는 이 혁신적인 기술은 치매, 외상성 뇌손상(TBI), 다발성 경화증(MS) 등 신경 장애의 진단과 분석에 혁신을 가져오는 것을 목표로 합니다.
*정의: 의료 영상 시장의 글로벌 AI는 의료 영상 기기, 소프트웨어 및 절차에 인공 지능 기능을 통합하는 것을 의미합니다. 이를 통해 엑스레이, CT 스캔, MRI 스캔 및 초음파 스캔과 같은 의료 이미지를 분석하여 질병을 보다 정확하게 감지할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있습니다. AI 기술은 방사선 전문의와 의사가 관리 업무에 소요되는 시간을 줄이고 진단과 치료에 더 많은 시간을 할애하여 의료 결과를 개선하는 데 도움을 주고 있습니다.
애널리스트의 주요 시사점
의료 영상 분야의 글로벌 AI 시장 성장은 의료 기관과 진단 센터에서 의료 영상에 AI 기능을 통합하기 위한 투자가 증가함에 따라 주도되고 있습니다. AI는 방사선 전문의와 임상의가 일상적인 작업을 자동화하여 생산성과 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 현재 북미는 광범위한 R&D와 첨단 기술 도입으로 인해 시장을 주도하고 있습니다. 그러나 중국과 인도와 같은 국가에서 의료 지출이 증가하고 진단 오류를 줄이는 데 중점을 두면서 아시아 태평양 지역이 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
의료 영상에서 질병을 조기에 발견하는 AI의 능력은 시장 성장 기회를 제공할 수 있습니다. 이는 환자 치료 결과를 크게 개선할 수 있습니다. AI와 의료영상저장전송시스템(PACS)의 통합은 방대한 양의 과거 환자 이미지를 분석할 수 있는 기회를 제공합니다. AI 공급업체와 의료 영상 장비를 생산하는 OEM의 협력은 도입을 더욱 가속화할 수 있습니다. 그러나 표준화된 규정이 없어 딥러닝에 필요한 대규모 임상 데이터 세트의 개발을 제한할 수 있는 데이터 개인정보 보호법이 시장 성장을 저해할 수 있습니다. 새로운 기술 도입에 대한 거부감과 영상의학 전문의들의 일자리 중단에 대한 두려움도 시장 성장을 저해할 수 있습니다.
시장 과제 - 숙련된 AI 인력 부족
숙련된 AI 전문가 부족은 전 세계 의료 영상 시장의 AI 성장을 저해할 수 있습니다. AI가 첨단 의료 영상 기술에 필수적인 요소가 되고 있지만, 기술과 의료 분야에 대한 심층적인 이해를 갖춘 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, AI 애플리케이션 전문가가 심각하게 부족합니다. 기존 인력을 대상으로 새로운 AI 도구와 기술을 교육하려면 상당한 시간과 자원을 투자해야 합니다. 또한 기술 기업과의 치열한 경쟁으로 인해 새로운 인재를 유치하는 것도 어렵습니다. 이러한 인재 부족 현상은 조직이 최첨단 AI 기반 의료 영상 솔루션을 개발하고 배포할 수 있는 잠재력을 제한합니다. 기술 격차를 효과적으로 해소하려면 교육 기관, 정부, 민간 기업이 협력하여 기술과 의료 전문가 간의 격차를 해소할 수 있는 교육 프로그램을 개발해야 합니다. 더 많은 숙련된 AI 인력이 확보되기 전까지는 생명을 구할 수 있는 많은 AI 애플리케이션이 실현되지 못할 수도 있습니다.
시장 기회: 신약 개발 및 개인 맞춤형 의료 분야에서 AI의 활용 범위
AI는 신약 개발 프로세스를 가속화하고 의료 영상을 통해 개인 맞춤형 의료를 실현하는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 의료 이미지, 임상시험 데이터, 연구 문헌을 분석하여 질병 병리를 더 잘 이해하고, 신약 표적과 바이오마커를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 연구자들은 신약 화합물을 보다 효율적으로 설계하고 테스트할 수 있습니다. AI는 환자의 의료 이미지와 유전자 프로필을 통해 최상의 치료 옵션을 예측하고 개인별 맞춤형 치료 계획을 생성할 수 있습니다. 또한 개인별 약물 효능을 면밀히 모니터링하는 데도 도움이 됩니다. 질병 발견과 치료가 각 환자의 필요에 더욱 구체화됨에 따라 AI는 개인 맞춤형 의료의 성장에 중요한 역할을 하고 있습니다. 고급 AI 애플리케이션 개발에 더 많은 투자가 이루어지면, 의료의 미래는 적절한 환자에게 적절한 치료를 적시에 제공할 수 있는 가능성으로 희망적입니다.
의료 영상 시장에서의 AI 보고서 범위
| 보고서 범위 | 세부 정보 | ||
|---|---|---|---|
| 기준 연도 | 2024 | 2025년 시장 규모 | USD 1.63억 |
| 과거 데이터 | 2020~2024년 | 예측 기간: | 2025~2032년 |
| 예측 기간 2025~2032년 CAGR: | 34.6% | 2032년 가치 전망: | 미화 13.04억 달러 |
| 대상 지역 |
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| 대상 세그먼트 |
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| 대상 기업 |
GE 헬스케어, 지멘스 헬시니어스, 캐논 메디컬 시스템즈, 필립스, 아이독, 후지필름 홀딩스 코퍼레이션, 이미지아 사이버네틱스, 루닛, 엔리틱, 아이캐드, 컨텍스트비전, 서브틀 메디컬, 암센터.ai, 비즈.ai, 지브라 메디컬 비전, 큐어.ai, 지브라 메디컬 비전, 패스AI, 템퍼스, 다스세나. |
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| 성장 동력: |
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| 제약 및 도전 과제: |
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저자 정보
코말 디게는 시장 조사 및 컨설팅 분야에서 8년 이상의 경험을 가진 경영 컨설턴트입니다. 그녀는 건강 기술 컨설팅 보고서에서 고품질의 통찰력과 솔루션을 관리하고 제공하는 데 능숙합니다. 그녀의 전문성에는 1차 및 2차 조사를 수행하고, 고객 요구 사항을 효과적으로 처리하고, 시장 추정 및 예측에 능숙한 것이 포함됩니다. 그녀의 포괄적인 접근 방식은 고객이 철저하고 정확한 분석을 받을 수 있도록 보장하여 정보에 입각한 결정을 내리고 시장 기회를 활용할 수 있도록 합니다.
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