의료 시장에서의 인공 지능 분석

의료 시장 규모 및 예측의 인공 지능 – 2025년부터 2032년까지

의료 시장의 전 세계 인공 지능의 가치는 2025년에 2,891억 달러로 추산되며 예측 기간(2025~2032) 동안 연평균 성장률(CAGR) 38.9%을 보여 2032년에는 2,885억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

의료 분야 인공 지능 시장 보고서의 주요 시사점

• 하드웨어 솔루션에 대한 수요는 계속 높게 유지될 것으로 예상되며, 2025년 목표 부문은 40.5%를 차지할 것입니다.
• 기술을 기반으로 음성 인식 부문은 2025년까지 의료 시장 점유율에서 전 세계 AI의 36.5%를 차지할 예정입니다.
• 애플리케이션별, 이미징 & 진단 부문은 2025년에 43.5%라는 높은 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
• 북미는 의료 시장 성장에서 인공 지능의 진원지로 남아 있으며 2025년 시장 점유율의 40.8%를 차지할 것입니다.
• 아시아 태평양 지역은 평가 기간 동안 인공 지능 솔루션 제공업체에게 가장 수익성이 높은 지역으로 부상할 준비가 되어 있습니다.

의료 분야 인공지능 시장 개요

헬스케어 시장의 글로벌 인공 지능은 예측 기간 동안 탄탄한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 주로 의료 데이터의 폭발적인 증가, 더 나은 진단 정확도와 환자 결과에 대한 요구 증가, 의료 비용 통제에 대한 압력 증가로 인한 것입니다.

병원, 진단 센터, 제약 회사, 의료 기기 회사에서는 인공 지능과 같은 첨단 기술을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 이러한 기술은 일상적인 작업을 자동화하고 운영을 최적화하며 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

최고의 기업들은 제약 및 의료 산업을 위한 새로운 AI 솔루션을 지속적으로 도입하고 있습니다. 예를 들어 Exscientia는 약물 발견을 발전시키기 위해 AWS AI 기반 플랫폼을 출시했습니다.

이 새로운 플랫폼은 Amazon Web Services(AWS) 기술을 사용하고 약물 설계용 생성 AI와 로봇 실험실 자동화를 결합합니다. 이는 회사가 고품질의 약물 후보를 더 빠르고 저렴한 비용으로 만드는 데 도움이 됩니다.

현재 행사와 의료 시장의 인공 지능에 미치는 영향

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의료 시장 통찰력의 인공 지능, 구성 요소에 의해: Hardware Segment는 의료 산업에서 AI를 선도합니다.

구성 요소의 관점에서 하드웨어 세그먼트는 2025에서 40.5%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 다재다능한 AI 하드웨어 플랫폼 및 장치를 개발하여 투자를 늘릴 수 있습니다.

Healthcare Provider는 컴퓨터 시스템, 네트워킹 장치, 컴퓨터 주변 장치 및 액세서리와 같은 하드웨어 인프라에 적극적으로 투자하고 있습니다. 이러한 업그레이드는 복잡한 AI 알고리즘과 예측 모델의 효율적인 작동을 가능하게 합니다.

Top 회사는 강력한 서버, 데이터 저장 시스템 및 대형 의료 데이터 세트를 사용하여 딥 학습 모델을 교육하기위한 GPU 지원 컴퓨터를 도입했습니다. 높은 대역폭 인터넷 연결의 발전은 다른 AI 하드웨어 엔드포인트 사이의 실시간 데이터 전송을 지원했습니다.

AI 하드웨어를 최소화하는 Rising 초점은 AI-powered의 개발에 대한 방법을 포장 의료 기기· 예를 들어, Samsung India는 최근 인도의 새로운 AI-powered 모바일 CT 시스템을 출시했습니다. 이 솔루션은 AI 기능과 고급 이미징 하드웨어를 결합하여 진단을 개선합니다.

플레이어는 스마트 착용 가능, 치료 로봇, 환자 모니터 및 외과 도구와 같은 휴대용 장치에서 정교한 AI 프로세서뿐만 아니라 센서 인터페이스를 통합하고 있습니다. 이것은 지속적인 건강 감시 및 개인화한 배려 외부 병원의 납품을 허용합니다.

AI 하드웨어에 의해 구동되는 신경 prosthetics는 또한 환자에 있는 회복 모터 기능을 위한 인기를 얻는다. 또한, 산업 선수에 의해 무거운 R & D 투자는 하드웨어 비용을 감소, 따라서 의료 제공 업체에 대 한 고급 AI 시스템을 만드는.

의료 시장 통찰력의 인공 지능, 기술 : Speech Recognition는 기술적인 Adoption을 선도합니다.

Coherent Market Insights의 최신 인공 지능에 따라 의료 시장 분석, 연설 인식 세그먼트는 산업을 지배 할 것으로 예상되며 의료 활동 전반에 걸쳐 광범위한 응용 프로그램에 대한 지원을 받고 있습니다. 2025년에 36.5%의 탁월한 시장 점유율을 차지할 가능성이 있습니다.

AI 기반 음성 인식 시스템은 최소 침습 및 사용자 친화적입니다. 임상 문서, 의사 결정 지원 및 환자 커뮤니케이션에 이상적입니다.

의료 전문가는 음성 활성화 디지털 보조 및 상호 작용하는 음성 응답 시스템을 사용하여 환자 기록, 검토 테스트 보고서 및 진단 조언을 제공합니다. 이 시스템의 자연적인 언어 능력은 광대한 unstructured 음성 자료에서 임상 통찰력을 얻는 동안 사용자 경험을 강화합니다.

컴퓨터 비전과 결합하여 음성 인식은 로봇 외과 조수의 기능을 향상시키고 재활 로봇. AI 시스템은 복잡한 절차 또는 치료 중에 외과 의사와 치료사의 보컬 지침을 준수 할 수 있으며 세션의 문서 자동화.

제약 회사는 또한 장기 약물에 환자의 건강 모니터링 및 준수에 대한 연설 기반 대화 에이전트를 테스트하고 있습니다. 새로운 속도 인식 모델은 시장에서 도입되고 있습니다. 예를 들어, Speechmatic은 93 % 정확도와 50 % 약간의 중요한 오류가있는 새로운 의료 연설 인식 모델을 출시했습니다.

딥러닝 알고리즘의 발전은 임상 대화에서 사용되는 의학 용어 및 slangs에 대한 음성 인식 정확도를 크게 향상시킵니다. 환자의 상호 작용과 관련된 의료 워크플로우 터치포인트를 통해 증폭된 채택

의료 시장 통찰력의 인공 지능, 응용 프로그램에 의해: 화상 & 진단 가장 Lucrative 응용 프로그램 Remain

응용 프로그램 기반, 이미징 및 진단 세그먼트는 2025 년 의료 산업 주식에서 AI의 43.5%를 차지할 것으로 예상됩니다. 이 속성을 증가시키기 위해 속성이 될 수 있습니다 의료 이미징 과학.

고급 알고리즘은 방사선 학자 및 이미지 분석가가가 진단 실험실에서 시각적 의료 데이터의 높은 볼륨을 처리하고 미묘한 anomalies를 감지하는 데 도움이됩니다. Deep Learning 모델은 수천 개의 라벨 이미지에 훈련되어 조직 패턴을 인식하고 질병과 관련된 이상성을 인식합니다.

AI 응용 프로그램은 암, 신경 질환 및 증상 발생 전에 의학 이미지에서 심혈관 문제의 징후를 감지하는 높은 정확도를 입증했습니다. 결과, 진단 부문에서 AI의 상승 성장 채택이 있습니다.

AI-powered Imaging 시스템은 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 사용하여 자동화된 양적 분석뿐만 아니라 정확한 진단 보고서를 생성하는 의사를 지원합니다. 이 두드러지게 방사선과 병리 기술자의 workload를 감소시킵니다.

EHR 시스템과 통합된 AI 기반 로봇 이미징 장치 및 이미징 분석 제품군을 개발하고 있습니다. 이러한 솔루션은 실험실과 컨설팅 의사 사이의 스캔 보고서의 실시간 교환에 대한 권한을 부여합니다. 이 공동 진단 관행을 촉진합니다.

예를 들어 Imperial College London 및 Imperial College Healthcare NHS 신뢰의 연구자들은 약 15 초의 주요 심장 상태를 감지 할 수있는 새로운 AI 스토스코프를 개발했습니다. 이 뉴스 솔루션은 심장 박동 및 혈액 흐름에 작은 차이를 분석 할 수 있습니다 인간 귀에 탐지, 동시에 빠른 ECG를 취할 수 있습니다.

AI 이미징 도구는 데이터 중심 조사를 지원하는 의료 교육 및 연구에서 효과적인 입증되었습니다. 알고리즘 성능의 지속적인 개선은 Point-of-care에서 고급 진단을 통합할 수 있습니다.

지역 통찰력

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북미는 의료 AI Adoption을 지배합니다

북미는 의료의 AI 채택에 관해서 전방에서 리드. 의료 시장 분석의 최신 AI에 따라 북미는 2025 년 글로벌 시장 점유율의 40.8%를 차지할 것으로 예상됩니다. 이것은 의료 분야의 AI의 채택과 선도적 인 플레이어의 강한 존재를 가속화 할 수 있습니다.

미국과 같은 국가의 의료 기관은 개인화 관리, 치료 결정, 약물 발견 및 정밀 진단을위한 AI 도구를 통합하고 있습니다. 이 시기에 의료 시장에서 인공 지능의 성장을 높일 것으로 예상됩니다.

Microsoft, Google 및 NVIDIA와 같은 주요 기술 및 의료 회사는 AI 연구에서 크게 투자하고 있습니다. 환자 관리 개선에 중점을 둔 강력한 AI 전문 기술을 만들었습니다.

많은 대학과 연구 센터는 의료 분야에서 고급 AI 및 기계 학습을 사용하는 최전선에 있습니다. 그들의 투자 및 강력한 인프라는 북미 회사와 병원을 개인화 관리, 치료 선택, 약물 개발 및 정확한 진단을 위해 AI를 사용하는 이점을 제공합니다.

Asia Pacific Artificial Intelligence in 의료 시장 전망

Asia Pacific은 의료 분야의 인공 지능을 위한 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 떠오릅니다. 중국, 일본, 대한민국, 인도와 같은 국가는 큰 인구의 독특한 조합을 제공, 의료 요구를 성장, 웰빙 기술에 소비를 증가, 디지털 의료 촉진 정부 이니셔티브. 이 AI에 대한 거대한 기회는 품질 관리 더 저렴하고 모두 접근 할 수 있습니다.

Insourcing AI 제품 개발 및 테스트를위한 활기찬 AI 시작 생태계 및 저비용 허브의 노력은 글로벌 기업들이 아시아 태평양을 개발 및 배포 센터로 수립하는 데 도움이됩니다. 의료 표준 상승과 함께 인프라의 신속한 발전은 아시아를 향해 모든 의료를 달성 할 수있는 혁신적인 AI 기술의 글로벌 리더가 될 것입니다.

의료 시장 전망의 인공 지능 – Country-wise

미국 헬스케어 마켓 트렌드의 인공지능

미국은 평가 기간 동안 의료 시장 수익의 글로벌 인공 지능을 이끌 것으로 예상됩니다. 강력한 정부 지원, 의료 변혁에 높은 지출, 새로운 기술의 초기 채택은 시장 성장을 돕고있다. 국내 주요 의료기관 및 기술업체는 예측 분석, 임상 의사결정, 워크플로우 최적화를 위한 AI 툴을 통합하고 있습니다.

예를 들어 6 월 2025에서 Universal Health Services (UHS)는 Hippocratic AI의 Generative AI Healthcare Agent를 사용하여 포스트 방전 환자 참여를 개선하기 시작했습니다. AI 에이전트는 환자 후속, 증상 검사, 배려 알림, 진료소에 UHS 직원을 지원하며 필요한 경우 클리닉에 경고합니다.

Healthcare Market Forecast의 중국 인공 지능

중국은 평가 기간 동안 의료 시장에서 가장 빠르게 성장하는 인공 지능으로 출현합니다. 이것은 주로 AI 혁신의 "Healthy China 2030"계획 및 무거운 투자와 같은 정부 이니셔티브로 인해. 의료 디지털화 증가와 함께 국가의 큰 인구는 AI 기반 진단, telemedicine 및 병원 관리 시스템에 강한 수요를 만들었습니다.

Baidu, Alibaba 및 Tencent와 같은 중국 기술 회사는 방사선학, 병리 및 환자 모니터링에 AI 솔루션을 배포하는 병원과 적극적으로 협력하고 있습니다. 또한, AI 기반 의료 기기에 대한 지원 규정 및 파일럿 프로그램은 전국 의료 시설에서 상업화뿐만 아니라 채택을 가속화하는 데 도움이됩니다.

시장 농축 및 경쟁력

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의료 산업 뉴스의 인공 지능

• 에서 3 월 2025, 마이크로 소프트 Microsoft Dragon Copilot의 출시를 발표했습니다. 새로운 최첨단 솔루션은 clinicians 작업을 변환합니다. 이 솔루션은 음성 중독, 주변 청취 및 유전적인 AI 기능을 결합합니다.
• 6 월 2025에서 미국 FDA는 "Elsa"라는 새로운 AI 도구를 출시했습니다. 새로운 AI 도구는 과학적 리뷰에서 작업 효율을 향상시키는 것을 목표로합니다.
• 3 월 2024,다운로드새로운 Generative AI Microservices를 출시하여 의료 기술 (MedTech), 약물 발견 및 디지털 건강 혁신을 위해 설계되었습니다. 이 획기적인 이니셔티브는 최첨단 AI 역량을 활용하여 의료 기술을 변화시키는 것을 추구합니다.

시장 보고서 Scope

의료 시장 드라이버의 인공 지능

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의료 데이터 폭발

의료 시장 성장의 글로벌 인공 지능은 환자 데이터의 광대한 양을 분석하고 결과를 개선하고 임상 워크플로우를 간소화하는 데 필요한 상승으로 구동됩니다. 데이터 볼륨과 컴퓨팅 전력이 계속 증가함에 따라 AI는 더 개인화 된 관리 계획과 정밀 의학 접근 방식을 개발할 수 있습니다.

의료용 가상 보조를 위한 Rising Demand

전 세계의 의료 산업은 최근 몇 년 동안 인공 지능 기반 가상 조수의 높은 채택을 목격했습니다. 의사와 간호사에 워크로드를 증가시키고 개선 된 환자 경험에 대한 필요는 일상적인 작업을 자동화 할 수있는 AI 기술을 사용하여 의료 조직을 격려하고 인간 개입없이 일반적인 의료 쿼리에 대한 답변을 제공합니다.

UXPA(사용자경험전문가협회)는 제품 및 서비스 UX를 리서치, 디자인, 평가하는 인력을 지원한다. 이 환자는 더 복잡한 경우와 절차에 시간과 전문성을 집중할 수 있습니다.

이 AI 시스템은 각 환자 상호 작용에서 학습을 계속하고 있기 때문에, 그들은 의학 용어뿐만 아니라 질문의 맥락에서 더 나은 얻을 수 있습니다. 이것은 많은 환자를 위한 접촉의 비용 효과적인 첫번째 지점을 했습니다.

트렌드는 특히 외래 및 애프터 케어에 탁월합니다. 의사와 간호사에 액세스 할 때 비 근무 시간 또는 병원에서 멀리 위치 때문에 제한됩니다, 환자가 질문에 도달 할 수있는 가상 존재가 많은 지원을 제공했습니다. 이것은 과부한 비상사태 방의 문제점을 도왔습니다. 의료 제공자를 위해, 가상 조수는 정신적인 일을 돕는 clinicians가 더 높은 일 만족 수준에 지도하는 그들의 전문 지식이 필요로 하는 환자를 가진 환자를 가진 1에 1 시간을 보내는 것을 허용하.

Healthcare Market Trend의 글로벌 인공지능

정밀 의학의 승인

각 환자의 개별 특성에 맞게 치료하는 정밀 의학은 적절한 시간에 적절한 치료를 전달하기위한 immense 약속을 보유하고 있습니다. 그러나, 정밀 의학 접근법은 환자 유전 및 분자 데이터의 엄청난 양을 컴파일하고 분석해야합니다.

의료 시스템은 수집하고 수동 수단을 통해 복잡한 데이터의 양을 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 따라서 인공 지능은 정밀 의학의 잠재력을 잠금 해제하는 핵심 역할을합니다.

AI의 고급 기계 학습 도구 및 computational 기능은 연구원들이 데이터 세트를 분해하고 다른 사람이 검출하기 어려운 상관 관계를 식별하는 데 도움이됩니다. 종양의 Genomic 및 분자 프로파일링은 이제 개별 환자의 임상, 라이프 스타일 및 환경 요인과 보완 될 수 있습니다.

AI는 거대한 게놈 및 건강 기록 자료 세트를 평가하는 능력은 각 새로운 기록으로 사용할 수 있음을 의미합니다. 시스템은 정밀 처리 일치를 찾는 데 더 효과적입니다. 헬스케어 제공업체는 더 많은 예측, 치료의 사전 예방 모델에 대한 평가 및 오류 접근 방식에서 멀리 이동할 수 있습니다.

분석 Opinion (전문 Opinion)

• 의료 시장의 인공 지능은 임상, 이미징 및 관리 데이터의 성장 볼륨을 관리하는 병원 및 건강 시스템 얼굴 문제로 빠르게 발전하고 있습니다. 의료 데이터의 80 % 이상 (IDC), AI 도구는 임상 통찰력으로이 데이터를 변환하는 데 필수적입니다. 건강 관리 조직은 채용 위험 운영 효율성을 지연하고 진단 기회를 놓았습니다.
• AI 및 기계 학습의 통합은 진단 및 임상 워크플로를 변환합니다. 예를 들어, NVIDIA 및 Mayo Clinic은 AI를 사용하여 20 % 이상의 암 탐지 정확도를 개선하고 의사는 더 빠른 스캔에서 하위 종양을 식별합니다. 이들은 미성년자 이익이 아닙니다 - 그들은 환자 관리 기준을 재정의할 수 있는 정밀도 진단을 위한 교대를 대표합니다.
• Cloud 기반 AI 솔루션은 확장성 및 빠른 모델 배포를 구동하고 있습니다. Google Cloud Healthcare API 및 AWS HealthLake와 같은 플랫폼은 병원을 저장, 프로세스 및 분석 의료 데이터를 안전하게 실시간으로 제공합니다. 의료 기업의 60% 이상이 하이브리드 또는 다중 클라우드 AI 환경에 의존합니다 (O’Reilly), 데이터 구동, 상호 운용성 시스템에 대한 이동 아래.
• 산업별 AI 응용 프로그램은 다음 성장 단계를 선도하고 있습니다. Johns Hopkins Medicine, 예를 들어 예측 AI 모델을 사용하여 증상이 나타나기 전에 sepsis 위험을 식별하고 사망률을 크게 줄입니다. 이러한 사용 사례는 지원 기술에서 임상 지능 및 환자 안전의 핵심 드라이버로 AI의 진화를 강조합니다.

이름 *

1차 연구 인터뷰

• 의료 IT 전문가, AI 엔지니어, 병원 관리자, 방사선 연구원, 데이터 과학자, 학술 연구원 및 의료 기기 제조업체 및 AI 소프트웨어 제공 업체의 대표를 포함한 업계 전문가.

데이터베이스

• 세계 보건기구 (WHO)
• World Bank Data, OECD 건강 통계
• PubMed, 스코프
• IEEE 배포
• 한국어
• 미국 식품 및 의약품 관리 (FDA) 데이터베이스
• 생명 공학 정보 국립 센터 (NCBI)
• 유럽 의학 기관 (EMA) 기록.

회사 소개

• 의료 IT (주)
• 자연 의학 기술
• Forbes 건강
• 사이트맵 기술 검토
• 공급 업체
• 의료 기기 네트워크.

학회소개

• Lancet 디지털 건강
• 의학 인터넷 연구 저널 (JMIR)
• 생명의학
• IEEE 생물 의학 및 건강 정보학 저널
• 의학의 인공 지능
• 인공 지능의 국경.

신문

• 뉴욕 타임스
• 더 가디언
• 벽 거리 저널
• 금융 시간
• 경제 시간

회사연혁

• 세계 의료 협회 (WMA)
• 미국 의학 협회 (AMA)
• 의료 정보 및 관리 시스템 사회 (HIMSS)
• 국제 의료 정보 협회 (IMIA)
• 유럽 방사선학회 (ESR).

공공 도메인 소스

• 국립 보건 연구소 (NIH)
• 질병 통제 및 예방 센터 (CDC)
• S. 보건부(HHS)
• 유럽위원회 건강 및 디지털 전략 보고서
• AI in Healthcare와 관련된 오픈 액세스 정부 간행물.

공급 업체

• 사이트맵 Data Analytics 도구
• Proprietary CMI는 지난 8 년간 정보의 저장소를 설명합니다.