기술 집중(머신 러닝, 딥 러닝, 인공 신경망), 응용 분야(로봇 수술, 진단, 가상 간호 지원, 관리 워크플로 지원); 제공 제품(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스) 및 지역

헬스케어 시장의 인공 지능(AI)은 2024년에 약 184억 달러로 평가되었으며, 더 빠르고 정확한 진단에 대한 요구가 증가함에 따라 예측 기간 (2025-2033) 동안 약 40.5%의 상당한 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다.
인공 지능은 인간의 지능이 필요한 작업을 인간보다 훨씬 더 높은 정확도와 오류 제어로 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템을 개발하는 것입니다. AI는 지능형 에이전트의 생성을 용이하게 하며, 여기서 지능형 에이전트는 운영 환경을 인식하고 성공 가능성을 극대화하는 조치를 취하는 시스템입니다. 헬스케어에서 AI의 중요성은 적절한 데이터 관리의 부재와 극도의 정밀도 요구 사항, 최소 침습적 방법의 중요성이 인식되었던 1980년대 초에 인식되었습니다. 인공 지능은 복잡한 의료 데이터를 분석할 수 있는 컴퓨터 과학 및 정보 기술의 한 분야입니다. 오늘날 획기적인 기술과 자동화 시대에 헬스케어에서 AI의 연구 및 구현이 최고조에 달했습니다. 헬스케어 부문은 인간에게 우선 순위가 되는 가장 중요한 부문 중 하나입니다. IT 산업과의 융합으로 인해 헬스케어 산업의 성장과 발전이 증가하여 다음 단계에 도달했습니다.
이 섹션에서는 당사의 연구 전문가가 확인한 헬스케어 시장에서 인공 지능(AI)의 다양한 부문에 영향을 미치는 주요 시장 동향에 대해 설명합니다.
의료 영상 및 진단에서 AI 통합
헬스케어 부문에서 AI를 적용하는 시장 동향 중 하나는 의료 영상 및 진단에서 AI를 사용하는 것입니다. AI는 정확성과 속도를 통해 X선, MRI 및 CT 스캔을 포함한 영상 데이터의 차별화 및 진단에 적용되고 있습니다. 이러한 통합은 이상 및 질병의 조기 식별에 도움이 되어 환자의 건강 상태를 개선합니다. 또한 AI의 진단 적용은 방사선 전문의와 임상의에게 도움이 되어 오류 가능성을 줄이는 것 외에도 부담을 덜어줍니다. 이는 의료 영상의 효율성을 향상시킬 인공 지능의 성장으로부터 큰 추진력을 받을 것으로 예상됩니다.
이 섹션에서는 2025-2033년 동안 글로벌, 지역 및 국가 수준의 예측과 함께 글로벌 헬스케어 시장 보고서에서 인공 지능(AI)의 각 부문의 주요 동향에 대한 분석을 제공합니다.
머신 러닝 부문은 헬스케어 시장에서 인공 지능(AI)보다 더 높은 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다.
기술을 기반으로 글로벌 헬스케어 시장의 AI는 머신 러닝, 딥 러닝 및 인공 신경망으로 분류되었습니다. 이러한 기술 중에서 2024년에 머신 러닝은 전 세계 시장을 지배했으며 2033년에도 선두를 유지할 것으로 예상됩니다. 질병 진단과 건강 데이터 분류 및 분류에서 머신 러닝의 힘이 증가함에 따라 의사에게 권한을 부여하고 병원이나 진료소를 포함한 의료 시설 전반에서 의사 결정을 가속화하고 있습니다.
로봇 수술 부문이 시장에서 가장 큰 점유율을 차지합니다.
기술을 기반으로 글로벌 헬스케어 시장의 AI는 로봇 수술, 진단, 가상 간호 지원 및 관리 워크플로 지원으로 분류되었습니다. 이 중에서 로봇 수술 범주는 수술 정확성과 효율성을 향상시키기 때문에 시장을 지배하고 있습니다. AI 기반 로봇은 실시간 데이터로 외과 의사를 지원하여 더 나은 제어, 더 작은 절개 및 더 적은 합병증을 가능하게 합니다. 이는 더 빠른 회복, 병원 입원 기간 단축 및 환자 결과 개선으로 이어져 로봇 보조 절차가 현대 헬스케어에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

북미는 2024년 시장에서 상당한 점유율을 차지합니다.
북미 헬스케어 시장의 인공 지능은 미국 및 캐나다와 같은 국가에서 AI 채택률이 높고 정부 및 민간 조직의 투자를 결합한 연구 개발 활동의 발전 및 성장과 함께 상승세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 기술 채택 측면에서 북미와 유럽에 뒤쳐져 있습니다. 그러나 AI는 아시아 태평양 지역이 다른 지역과 비교하여 두각을 나타낼 수 있는 기술 영역 중 하나이며 예측 기간 동안 가장 높은 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
미국은 북미 헬스케어 시장에서 인공 지능(AI)을 지배합니다.
미국 헬스케어 부문의 인공 지능은 머신 러닝, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전을 포함한 고급 기술의 채택으로 인해 성장이 증가하고 있습니다. 이러한 기술은 진단 기능, 처방 제공, 관리 및 치료 옵션을 개선하고 있습니다. AI 사용에 대한 요구는 특히 보건 부문에서 서비스 제공의 효율성에 대한 끊임없이 증가하는 요구, 의료 제공 비용 상승 및 환자 만족도에 대한 강조에 의해 촉진됩니다. 따라서 AI 채택은 의료 종사자가 질병을 진단, 치료 및 관리하는 데 필수적인 요소가 된 의료 측면을 포함하여 미국 내 다양한 부문에서 증가하고 있습니다.

헬스케어 시장 산업 경쟁 구도의 인공 지능(AI)
헬스케어 시장의 인공 지능(AI)은 여러 글로벌 및 국제 플레이어와 경쟁이 치열합니다. 주요 플레이어는 파트너십, 계약, 협업, 신제품 출시, 지리적 확장, 합병 및 인수와 같은 다양한 성장 전략을 채택하여 시장 입지를 강화하고 있습니다.
시장에서 활동하는 주요 플레이어 중 일부는 Medtronic Plc, Abbott Laboratories, Johnson & Johnson, BD, Boston Scientific Corporation, Koninklijke Philips N.V., Roche Holding AG, Siemens Healthineers AG, Stryker Corporation 및 Oracle Corporation입니다.
헬스케어 시장에서 인공 지능(AI)의 최근 개발
2024년 3월, Microsoft는 NVIDIA와 협력하여 AI 혁신을 강화하고 컴퓨팅 기능을 가속화했습니다. 이 협업은 Microsoft Azure의 글로벌 규모와 고급 컴퓨팅을 NVIDIA의 DGX Cloud 및 Clara 제품군과 함께 활용하여 혁신을 가속화하고 환자 치료를 개선합니다.
2024년 3월, NVIDIA는 의료 기술(MedTech), 신약 개발 및 디지털 헬스를 변화시키기 위해 새로운 생성 AI 마이크로서비스를 도입했습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 고급 AI 기능을 활용하여 의료 기술을 재구성하는 것을 목표로 합니다.
보고서 속성 | 세부 정보 |
기준 연도 | 2024 |
예측 기간 | 2025-2033 |
성장 모멘텀 | 40.5%의 연평균 성장률로 가속화 |
시장 규모 2024 | 184억 달러 |
지역 분석 | APAC, 유럽, 아시아 태평양, 기타 세계 |
주요 기여 지역 | 북미는 예측 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. |
다루는 주요 국가 | 미국, 캐나다, 독일, 프랑스, 영국, 스페인, 이탈리아, 중국, 일본, 인도 |
Medtronic Plc, Abbott Laboratories, Johnson & Johnson, BD, Boston Scientific Corporation, Koninklijke Philips N.V., Roche Holding AG, Siemens Healthineers AG, Stryker Corporation 및 Oracle Corporation | |
보고서 범위 | 시장 동향, 동인 및 제약; 수익 추정 및 예측; 세분화 분석; 수요 및 공급 측면 분석; 경쟁 환경; 회사 프로필 작성 |
다루는 세그먼트 | 기술별, 응용 프로그램별, 제품별, 지역/국가별 |
이 연구에는 인증된 주요 업계 전문가가 검증한 시장 규모 측정 및 예측 분석이 포함되어 있습니다.
이 보고서는 전반적인 산업 성과에 대한 간략한 검토를 제공합니다.
이 보고서는 주요 비즈니스 재무, 제품 포트폴리오, 확장 전략 및 최근 개발에 대한 주요 초점과 함께 저명한 업계 동료에 대한 심층 분석을 다룹니다.
산업에 만연한 동인, 제약, 주요 동향 및 기회에 대한 자세한 조사.
이 연구는 다양한 부문에 걸쳐 시장을 포괄적으로 다룹니다.
산업에 대한 심층적인 지역 수준 분석.
헬스케어 시장의 글로벌 인공 지능(AI)은 요구 사항 또는 기타 시장 세그먼트에 따라 추가로 사용자 정의할 수 있습니다. 이 외에도 UnivDatos는 귀하가 자신의 비즈니스 요구 사항을 가질 수 있음을 이해합니다. 따라서 귀하의 요구 사항에 완벽하게 맞는 보고서를 얻으려면 언제든지 저희에게 연락하십시오.
주요 지역에서 애플리케이션을 평가하기 위해 글로벌 헬스케어 시장에서 인공지능(AI)의 과거 시장을 분석하고 현재 시장을 추정하고 미래 시장을 예측했습니다. 과거 시장 데이터를 수집하고 현재 시장 규모를 추정하기 위해 철저한 2차 연구를 수행했습니다. 이러한 통찰력을 검증하기 위해 수많은 결과와 가정을 주의 깊게 검토했습니다. 또한 헬스케어 시장에서 인공지능(AI) 가치 사슬 전반에 걸쳐 업계 전문가들과 심층적인 1차 인터뷰를 진행했습니다. 이러한 인터뷰를 통해 시장 수치를 검증한 후, 전체 시장 규모를 예측하기 위해 하향식 및 상향식 접근 방식을 사용했습니다. 그런 다음 시장 세분화 및 데이터 삼각 측정 방법을 사용하여 산업 세그먼트 및 하위 세그먼트의 시장 규모를 추정하고 분석했습니다.
데이터 삼각 측정 기술을 사용하여 전체 시장 추정을 마무리하고 글로벌 헬스케어 시장에서 인공지능(AI)의 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 정확한 통계 수치를 도출했습니다. 글로벌 헬스케어 시장에서 인공지능(AI) 내에서 기술, 애플리케이션, 오퍼링 및 지역을 포함한 다양한 매개변수와 추세를 분석하여 데이터를 여러 세그먼트와 하위 세그먼트로 분할했습니다.
이 연구는 글로벌 헬스케어 시장에서 인공지능(AI)의 현재 및 미래 추세를 파악하여 투자자를 위한 전략적 통찰력을 제공합니다. 지역 시장 매력도를 강조하여 업계 참가자가 미개척 시장을 활용하고 최초 진출자 이점을 얻을 수 있도록 합니다. 연구의 다른 정량적 목표는 다음과 같습니다.
Q1: 의료 시장 내 인공지능(AI)의 현재 규모와 성장 잠재력은 어느 정도입니까?
2024년 현재, 전 세계 헬스케어 분야 인공지능(AI) 시장 규모는 약 184억 달러로 평가되며, 2033년까지 연평균 성장률(CAGR) 40.5%로 성장할 것으로 예상됩니다.
Q2: 의료 시장에서 인공 지능(AI) 성장의 주요 동인은 무엇입니까?
Q3: 기술별로 볼 때 헬스케어 시장에서 인공지능(AI)이 가장 큰 비중을 차지하는 시장은 어디인가요?
머신 러닝 범주가 기술 부문별로 글로벌 헬스케어 인공 지능(AI) 시장을 지배하고 있습니다.
Q4: 의료 시장에서 인공 지능(AI)의 주요 동향은 무엇입니까?
의료 영상 및 진단 분야에서 AI 통합은 증가 추세이며, 엑스레이, MRI 및 CT 스캔의 자동 분석을 가능하게 하여 정확도를 향상시킵니다.
Q5: 헬스케어 시장에서 어느 지역이 인공지능(AI)을 주도할 것인가?
북미 지역은 현재 의료 분야의 글로벌 인공 지능(AI) 시장을 주도하고 있습니다.
Q6: 헬스케어 인공지능(AI) 시장에서 가장 큰 과제는 무엇입니까?
주요 과제는 데이터 프라이버시 및 보안이며, 헬스케어 AI는 HIPAA 및 GDPR과 같은 엄격한 규정을 준수해야 하는 민감한 환자 데이터에 의존하기 때문입니다.
Q7: 글로벌 헬스케어 인공지능(AI) 시장의 주요 플레이어는 누구입니까?
헬스케어 시장에서 인공 지능(AI) 혁신을 주도하는 주요 기업은 다음과 같습니다.
• Medtronic Plc
• Abbott Laboratories
• Johnson & Johnson
• BD
• Boston Scientific Corporation
• Koninklijke Philips N.V.
• Roche Holding AG
• Siemens Healthineers AG
• Stryker Corporation
• Oracle Corporation
Q8: 헬스케어 분야 AI에서 가장 유망한 투자 기회는 무엇인가요?
주요 투자 분야로는 AI 기반 진단, 로봇 수술, 가상 건강 도우미, 예측 분석 플랫폼 및 맞춤형 의료 솔루션이 있습니다. 강력한 임상 검증을 통해 규제 준수 및 확장 가능한 AI 기술에 주력하는 기업은 투자자에게 특히 매력적입니다.
Q9: 의료 사업체는 기존 시스템에 AI를 효과적으로 통합하려면 어떻게 해야 할까요?
성공적인 통합은 현재 IT 인프라 평가, 숙련된 AI 공급업체와의 협력, 의료 규정 준수 보장, AI 도구에 대한 직원 교육을 포함합니다. 진단 또는 워크플로 자동화와 같이 영향력이 큰 분야에서 파일럿 프로젝트를 시작하면 도입을 가속화하고 가치를 입증할 수 있습니다.
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