의료 진단 분야 AI 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(CT 스캔(컴퓨터 단층촬영), 자기공명영상(MRI), 초음파, 엑스레이), 애플리케이션별(심장학, 신경학, 종양학, 정형외과 등) 및 2026년부터 2035년까지 지역 예측

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의료 진단 시장 개요의 AI

의료 진단 분야의 글로벌 AI 시장은 2026년 약 65억 9천만 달러에서 2035년까지 1,260억 9천만 달러에 도달하고 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 44.58%로 성장할 것으로 예상됩니다. 북미는 AI 건강 기금에서 36~40%의 점유율을 차지하며 선두를 달리고 있습니다. 유럽과 아시아 태평양 지역은 채택이 증가함에 따라 합쳐서 약 55~60%를 차지합니다.

의료 진단에 AI를 사용하는 시장은 아직 상대적으로 젊지만 이미 의료 진단 분야에서 더 밝은 미래에 대한 희망을 제공하고 있습니다.건강 관리진단 아리아에 인공지능을 적용한 서비스입니다. 인공 지능으로 구동되는 도구는 암, 심혈관 및 신경 질환과 같은 질병을 감지하는 데 있어 스캔된 대량의 의료 데이터, 병리학 보고서 및 유전 데이터를 기반으로 환자를 진단하는 데 도움이 됩니다. 이러한 솔루션은 일상적인 프로세스를 단순화하고 완화하는 것 외에도 의료 종사자의 일부 요구 사항을 완화하며 중요한 정보도 제공합니다. 딥 러닝 도입, 클라우드 솔루션 사용, EHR 사용 증가로 시장 성장이 촉진됩니다. 기술 솔루션 공급업체, 병원, 연구시설이 바로 그것이다. 개별화된 치료에 대한 관심이 높아지고 원격 의료의 비율이 꾸준히 증가하면서 진단 분야의 AI가 촉진됩니다. AI 애플리케이션에 대한 정부의 승인과 기술 기업과 의료 기관의 결합이 개발을 주도합니다. 그러나 이러한 과제의 예로는 데이터 개인 정보 보호와 소셜 네트워크 분석을 사용하여 구현하는 데 드는 전반적인 높은 비용과 관련된 억제 요소가 있습니다. 환자중심의 조직케어 제공에 중점을 두고 있다는 점에서 시장은 크게 확대될 것으로 예상된다.

코로나19 영향 

의료 진단 시장의 AI는 코로나19 팬데믹 기간 동안 공급망 중단으로 인해 부정적인 영향을 미쳤습니다.

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR 증가로 반영된 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

2020년 코로나19의 발생은 AI에 영향을 미쳤다.의료 진단질병에 대한 더 많은 의료 서비스를 소비함으로써 시장 점유율을 높입니다. 선택적 진단 테스트가 연기되거나 중단되어 임상 워크플로우에서 AI 사용의 통합이 느려졌습니다. 병원과 진료소에 적절한 자금이 부족하여 통합 인공 지능 도구를 포함하는 신기술의 적용이 제한되었습니다. 인력 부족과 함께 공급망의 중요한 변화로 인해 제품 개발 및 구현 일정에도 어려움을 겪었습니다. 더욱이, 규제 기관의 적체로 인해 AI를 통해 창출된 새로운 혁신에 대한 승인이 늦어졌습니다. 그럼에도 불구하고, 팬데믹은 원격 진단 및 잘못된 분포 팬데믹 처리를 위한 AI의 주요 역할을 보여 주었으며, 이에 따라 팬데믹 이후 복원 후 추가 개발을 위한 새로운 기회를 열었습니다.

최신 트렌드

AI와 다중 모드 진단의 통합으로 정확도 향상으로 시장 성장 촉진

시장에서 관찰되는 빠르게 성장하는 추세 중 하나는 이미징, 유전체학 및 환자 이력을 포함한 데이터 세트의 다중 모드 진단과 AI를 통합하는 것입니다. 또한 특히 암 및 심혈관 질환과 같은 상태에 대한 진단 결과를 향상시키는 전반적인 평가를 용이하게 합니다. ML 기술은 하나 이상의 양식에서 얻은 정보에 대해 작업하고 기존 접근 방식으로는 찾을 수 없는 관계를 찾을 수 있습니다. 이러한 추세는 데이터 융합 유형의 향상과클라우드 컴퓨팅고유한 통합 및 해석 기능을 제공합니다. 이는 환자가 특정 상태에 따라 처방된 치료를 받는 정밀성을 향한 움직임입니다.

• 미국 식품의약국(FDA)에 따르면 2024년 현재 미국에서 60개 이상의 AI 기반 진단 장치가 임상 용도로 승인되어 신속한 규제 채택이 강조되고 있습니다.

• 국립보건원(NIH)은 이제 AI 알고리즘이 대형 병원 시스템에서 방사선 스캔의 70% 이상을 해석하는 데 도움을 주어 진단 시간을 크게 단축한다고 보고했습니다.

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의료 진단 시장 세분화의 AI

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 CT 스캔(컴퓨터 단층촬영), 자기공명영상(MRI), 초음파, 엑스레이로 분류될 수 있습니다.

• CT 스캔(컴퓨터 단층촬영): CT 스캔은 이미지를 분할하고 종양 및 골절된 뼈와 같은 질병의 이상 영역을 식별하는 데 도움이 되기 때문에 AI로 개선됩니다.

• 자기공명영상(MRI): 신경계 질환, 근골격계 질환 등 연조직 질환 검사에 인공지능을 통해 개발된 유틸리티를 사용하여 MRI 스캔이 향상되어 진단의 신뢰성이 높아집니다.

• 초음파: AI는 초음파 데이터를 적시에 해석하는 데 도움을 주어 산전 상태, 심혈관 질환은 물론 다양한 복부 및 흉부 병리 유무 진단의 효율성을 향상시킵니다.

• X-ray: X-ray용 AI 솔루션은 기존 방법에 비해 더 나은 출력과 더 짧은 시간으로 골절, 감염 및 폐질환 진단에 도움이 됩니다.

애플리케이션별

산업 분석을 기반으로 글로벌 시장은 심장학, 신경학, 종양학, 정형외과 등으로 분류될 수 있습니다.

• 심장학: IT시스템과 인공지능을 활용하여 영상 및 EHR 데이터 분석을 통해 심장질환의 진단과 위험성 예측, 심혈관질환 관리를 수행합니다.

• 신경학: AI는 뇌 스캔과 환자에 대한 일반 데이터에서 이상을 감지하여 알츠하이머병, 파킨슨병과 같은 질병의 예후를 개선할 수 있습니다.

• 종양학: 알고리즘은 영상 및 병리학에서 암을 조기에 진단하고 치료 모드 결정을 지원하는 데 사용됩니다.

• 정형외과: AI는 골절, 관절 질환 및 수술 후 관리에 대한 방사선학적 데이터를 기반으로 정형외과 진단을 돕습니다.

• 기타: 또한 주로 안과에서 사용되던 것에서 피부과 및 호흡기 진단 분야로 응용 범위가 확대되었습니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

시장 활성화를 위해 헬스케어 분야 AI 채택 증가

환자의 질병 진단에 AI를 사용하는 것은 의료 진단 시장 성장에서 AI의 주요 이유 중 하나입니다. 전 세계적으로 환자가 증가하고, 전문의의 부족과 기술의 발전이 있는 상황에서 AI는 진단을 향상시켜 최고의 솔루션 중 하나를 제시합니다. AI 역량을 구성하는 머신러닝과 딥러닝 기술은 의료영상, 유전체학, 임상 이력 등 비교적 크고 복잡한 수치를 처리할 수 있다. 암, 신경질환 등 조기질병 진단의 정확성을 높일 뿐만 아니라, 오진율과 인적 노동력을 감소시킵니다. 다양한 구조, 특히 여러 의료 시설에서 도구 활용이 증가하고 도구 기능에 대한 인식이 높아지면서 국가의 AI 도구 채택률이 증가하는 데 기여합니다. 또한, 원격의료 및 디지털 서비스 시장의 확대로 의료 진단 분야의 AI 시장도 확대되고 있습니다. 이번에는 AI 기술이 성숙해짐에 따라 의료 서비스 제공자에 대한 제안이 더욱 효과적이고 저렴해질 것으로 예상됩니다.

• 세계보건기구(WHO)에 따르면 AI 기반 진단 도구는 진단 오류를 최대 30~40%까지 줄여 영상 집약적 전문 분야에서 환자 결과를 개선할 수 있습니다.

• 미국 방사선과 대학(ACR)은 AI 지원 진단을 사용하는 병원이 특히 종양학 및 심장학 분야에서 조기 질병 발견률이 25~30% 증가했다고 밝혔습니다.

시장 확대를 위한 의료 영상 및 데이터 분석의 발전

의료 영상 시설과 데이터 분석의 확장은 의료 진단 시장에서 AI의 성장을 주도하고 있습니다. CT 스캔, MRI, 엑스레이 등 향상된 기능을 통해 의사와 진단 전문가는 AI 기반 메커니즘으로 분석해야 하는 점점 더 큰 데이터 세트를 얻습니다. 딥러닝, 신경망 등 비교적 새로운 기술을 AI 기기 운용에 적용하면 환자의 신체 영상에서 쉽게 눈에 띄지 않는 장벽을 판단해 암, 심혈관 질환, 신경 질환 등의 질병을 진단할 수 있다. 또한 EHR 및 웨어러블 장치와 같은 다양한 데이터 소스의 방대한 데이터에 대한 정보에 근거한 분석은 보다 유익하고 정확하게 예측 및 진단하므로 AI를 사용하여 치료가 개인화될 가능성이 높습니다. AI의 분석 능력은 지속적으로 발전하고, 클라우드 및 고성능 컴퓨팅 서비스의 확장으로 진단 솔루션이 발전하여 의료 전문가가 환자 치료 개선을 달성할 수 있는 강력한 도구를 제공받게 됩니다.

억제 요인

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제로 인해 시장 성장이 저해됨

의료 진단 시장에서 AI의 주요 한계는 데이터 보호에 대한 우려가 커지고 있다는 것입니다. 진단에 사용되는 다양한 AI 시스템은 기록, 유전자 데이터, 스캔 등 환자의 방대한 개인 데이터와 연결되어야 합니다. 가장 중요한 것은 이 데이터가 공격에 의해 손상되지 않고 보호된다는 것을 보장하는 것이 또 다른 큰 과제입니다. GDPR 및 HIPAA와 같은 데이터 보호와 같은 일부 지침은 의료 서비스 제공자와 AI 회사 간의 데이터 공유를 매우 어렵게 만듭니다. AI 진단 도구를 적용하면 여러 번의 위반이 발생할 수 있으므로 기술 개발자를 상대로 법적 조치를 취하고 의료 기관에서 특정 도구를 적용하는 데 대한 환자의 신뢰가 광범위하게 박탈될 수 있습니다.

• 미국 식품의약국(FDA)에 따르면 AI 진단 알고리즘의 15~20%가 훈련 데이터 부족으로 인해 검증 표준을 충족하지 못하여 광범위한 배포가 제한됩니다.

• 유럽의약청(EMA)에 따르면 의료 기관의 35% 이상이 AI 진단 채택의 장벽으로 레거시 시스템과의 높은 통합 비용을 꼽았습니다.

시장에서 제품에 대한 기회를 창출하기 위한 맞춤형 진단을 위한 AI와 정밀 의학의 통합

기회

AI를 이용한 AI 구현정밀 의학의료 진단 시장의 AI에서 유리한 기회를 제공합니다. AI를 사용하여 유전학, 임상 데이터 및 환경을 연구함으로써 의료 전문가는 질병에 대한 올바른 치료법을 찾을 수 있습니다. 질병 진단의 효율성을 높이고 특정 질병과 관련된 위험을 찾아보다 정확하고 효율적으로 치료합니다. 이는 바이오마커 발견, 약물에 대한 환자의 반응 가능성 결정, 약물 개발에 사용되는 절차 개선에 도움을 줄 수 있습니다. 맞춤형 의학이 부상함에 따라 인공 지능을 사용하여 개발된 진단 솔루션은 이러한 접근 방식을 위한 지속 가능한 시장을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• NIH(국립보건원)는 AI가 하루에 100만 명 이상의 환자 기록을 분석하여 예측 분석 및 정밀 의학에 대한 기회를 제공할 수 있는 잠재력을 강조합니다.

• 세계보건기구(WHO)에 따르면, 서비스가 부족한 지역에 AI를 적용하면 훈련된 방사선 전문의를 접할 수 없는 5억 명이 넘는 사람들에게 진단 지원을 제공할 수 있습니다.

AI 구현의 규제 및 윤리적 문제는 소비자에게 잠재적인 문제가 될 수 있습니다.

도전

의료 진단 시장에서 AI의 성장을 저해할 수 있는 요인 중 하나는 의료 시스템에 인공 지능을 통합하는 데 따른 규제 및 윤리적 문제입니다. 이는 인공 지능으로 구동되는 진단 도구가 대중에게 출시되기 전에 엄격한 승인 절차를 거쳐야 하기 때문입니다. 여기에는 인공 솔루션의 역량과 안전성을 확인하기 위한 검증 및 임상 시험이 포함됩니다. 현재 FDA 및 EMA와 같은 기관은 AI를 진단에 구현하는 방향으로 전환했지만 아직 그러한 기계의 승인을 위한 정해진 규칙이나 절차가 없어 제품 제조에 많은 차이가 발생하고 시간이 소요됩니다. 또한 의사결정의 기준으로서의 공정성, 임상의의 역할 교체 및 변화 등 중요한 사항이 있습니다.

• 미국 식품의약국(FDA)은 AI 시스템의 정확성을 유지하기 위해 6~12개월마다 지속적인 재교육이 필요하여 병원의 운영 문제가 발생한다고 보고합니다.

• 유럽연합 의료기기 규정(EU MDR)에 따르면 AI 진단 장치의 40% 이상이 데이터 개인정보 보호 및 검증 요구 사항으로 인해 규제 지연에 직면해 있습니다.

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의료 진단 시장 지역 통찰력의 AI

• 북아메리카

북미, 특히 미국 의료 진단 시장의 AI는 첨단 기술의 주요 인프라 개발, 의료 예산 및 수익에 대한 충분한 집중, 의료 분야 인공 지능의 신속한 채택으로 인해 시장을 선도하고 있습니다. 대부분의 AI 헬스케어 경영진과 신흥 기업은 미국에 있으며, 의료 진단을 알리는 주요 병원 및 연구 기관도 마찬가지입니다. 국내 헬스케어는 진단 능력을 높이고 의료비를 효율적으로 절감하기 위해 디지털 헬스와 AI를 통합하는 데 폭넓게 초점을 맞추고 있다. 더욱이 AI에 유익한 정부 규정과 진단 분야 AI의 추가 개발을 지원하는 정부 규정은 시장에서 북미의 역할을 확대합니다.

• 유럽

유럽은 주로 고급 연구 개발 센터의 존재와 의료 부문 최적화에 대한 노력으로 인해 의료 진단 시장의 AI 맥락에서 확립된 시장입니다. 독일, 영국, 프랑스는 양질의 의료 인프라를 보유하고 있으며 진단에 AI를 도입하는 추세를 보이고 있습니다. 유럽연합은 AI 및 규제를 위한 광범위한 시스템 개발에 앞장서 왔습니다.디지털 건강따라서 시장 성장을 주도합니다. 또한, 지역에서 관찰되는 데이터 보호와 GDPR 규정에 중점을 두어 안전하고 신뢰할 수 있는 진단 Tbl의 생성을 촉진했습니다.

• 아시아

아시아는 의료 지출 증가, 인구 증가 및 기술 발전으로 인해 의료 진단 시장의 AI에서 가장 높은 성장률을 보이는 것으로 보입니다. 중국, 일본, 인도의 경우에서 볼 수 있듯이 AI 연구 및 진단 도구 솔루션을 잘 수용하여 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. 예를 들어, 중국은 AI 분야에서 큰 진전을 이루었으며 질병 진단에 인공지능을 사용하는 분야에서 세계적인 선구자가 되는 과정에 있습니다. 인구 증가와 중산층 증가로 인해 다행스럽게도 AI가 진단의 정확성을 높이고 결과적으로 의료 서비스의 접근성을 높일 수 있는 많은 기회를 제공하는 의료 부문에 대한 수요가 증가했습니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

의료 진단 시장의 AI 분야 주요 기업으로는 IBM Watson Health, Siemens Healthineers, General Electric Company, Koninklijke Philips N.V. 및 Medtronic이 있습니다. 이들은 의료 영상, 진단 및 예측에 인공 지능을 사용하는 데 앞장서는 주요 제조 회사 중 일부입니다. IBM Watson Health는 AI 기술을 사용하여 임상 의사 결정 및 질병 위험 예측을 개선하고, Siemens와 Philips는 딥 러닝 기술을 사용하여 의료 영상 및 진단을 개선하고 있습니다. 다른 예로 Aidoc, Zebra Medical Vision, 방사선 병리학 진단에 AI 사용에 중점을 둔 PathAI 등이 있습니다.

• NVIDIA: 국립보건원(NIH)에 따르면 NVIDIA의 AI GPU는 연구 병원에서 하루 500,000개 이상의 의료 이미지 처리를 가속화합니다.

• Day Zero Diagnostics: 병원체 식별 시 95% 이상의 정확도로 AI 기반 미생물 진단을 제공합니다.

의료 진단 회사의 최고 AI 목록

• Aidoc Medical Ltd. (Israel)
• Canon Medical Systems Corporation (Japan)
• Caption Health Inc. (U.S.)
• Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)

주요 산업 발전

2024년 11월: 지멘스 헬시니어스는 의료 영상을 활용해 방사선 전문의가 보다 빠르게 진단할 수 있도록 돕는 AI 기반 시스템인 AI-Rad Companion을 선보였습니다. 이 기능은 뛰어난 기계 학습 알고리즘을 사용하여 더 나은 이미지 분석 기능을 도입하고 진단에 필요한 시간의 효율성을 높입니다. AI-Rad Companion을 사용하면 특히 응급실과 같은 의료 시설에서 높은 정확도의 진단이 이루어지기 때문에 임상의가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 유용합니다.

보고서 범위

인공 지능, 기계 학습 및 의료 영상 기술 혁신에 힘입어 의료 진단 시장의 AI가 빠르게 발전하고 있습니다. 진단 정확도, 시간 및 효율성을 높이는 AI의 잠재력은 이제 주로 종양학, 심장학, 신경학, 방사선학을 포함한 다양한 의료 관행의 구조에 혁명을 일으키고 있습니다. 정밀의료와 개인맞춤의학에 대한 관심이 빠르게 증가한다는 것은 AI가 임상의를 위한 진단 도구의 기본 요소가 되어 빠르고 정확한 진단을 제공할 수 있음을 의미합니다. 의료 정보 기술 구조에 대한 투자 증가, 입법 지원 증가, 원격 의료 서비스 발전으로 시장이 뒷받침되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 데이터 보호, 규제 승인, 백그라운드 의료 환경에 포함과 관련하여 해결해야 할 문제가 있습니다. 따라서 의료 진단 및 환자 치료 궤적에서 AI는 미래 의료 산업의 긍정적인 결과 증가율, 비용 억제, 혁신 및 발전을 이끄는 주요 원동력 중 하나가 될 것입니다.