2020년 NCBI 연구에서는 임상적으로 코로나19 음성 사례로 진단된 25명의 환자로 구성된 데이터세트에서 코로나19 양성 사례의 68%가 AI 기반 알고리즘으로 올바르게 식별된 것으로 나타났습니다. 환자 치료를 강화하고 기계 가동 중지 시간을 줄이며 치료 비용을 낮추는 AI/ML 기술의 채택은 의료 산업의 확장을 촉진하는 핵심 요소 중 하나입니다. 진단, 환자 관리, 약물 관리, 청구 관리, 작업 흐름 관리, 기계 통합 및 사이버 보안 모두 AI/ML 기술의 통합이 크게 증가했습니다.
Data Bridge 시장 조사에 따르면, 헬스케어 시장의 인공지능 2022년에는 96억 4천만 달러이며, 2023~2030년 예측 기간 동안 CAGR 51.87%로 성장하여 2030년에는 2,729억 1천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
“AI/ML 기술 채택 증가로 시장 수요 급증”
AI/ML 기술의 채택은 의료 전문가 부족이 증가함에 따라 촉발되었습니다. 결과적으로 AI 알고리즘은 환자의 건강 데이터를 분석하도록 훈련될 수 있으며, 이를 통해 의료 전문가는 환자의 상태를 파악하고 성공적인 치료 전략을 세울 수 있습니다. 현재 진행 중인 코로나19 팬데믹, 인수합병 증가, 기술 파트너십, 정부 지원 이니셔티브 등은 모두 시장 확장에 크게 기여했으며 의료 부문에서 AI 채택을 가속화했습니다. AI/ML 알고리즘은 빠르고 정확한 질병 진단에 처음 적용한 이후, 이제 개인화된 환자 정보 및 데이터 통합을 사용하여 코로나19 양성 환자를 탐지하는 데 널리 사용되고 있습니다. 이는 시장 확장을 촉진하는 특정 요소입니다.
무엇이 성장을 방해하는가? 헬스케어 시장의 인공지능?
"표준화 및 규제 부족으로 인해 시장 성장이 저해될 수 있습니다."
의료 분야의 AI와 관련된 표준화된 지침 및 규정이 부족하여 AI를 널리 채택하는 데 어려움이 있습니다. 명확한 규제 프레임워크가 없으면 의료 서비스 제공자와 조직 사이에 불확실성과 망설임이 발생합니다. 안전, 책임 및 윤리적 영향에 관한 우려를 해결하려면 의료 분야의 AI와 관련된 표준화된 지침, 윤리적 프레임워크 및 규제 정책의 개발이 필요합니다. 명확한 규정은 의료 분야에서 AI 기술을 책임감 있고 효과적으로 사용하기 위한 프레임워크를 제공할 것입니다.
세분화 : 의료 시장의 글로벌 인공 지능
의료 시장의 인공 지능은 유형 제공, 기술, 최종 사용자 및 애플리케이션을 기준으로 분류됩니다.
- 헬스케어 시장의 인공지능은 제공을 기준으로 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 분류됩니다.
- 헬스케어 시장의 인공지능은 기술을 기반으로 머신러닝, 딥러닝, 쿼리 방식, 자연어 처리, 상황 인식 컴퓨팅, 컴퓨터 비전 등으로 세분화된다.
- 적용을 기반으로 의료 시장의 인공 지능은 로봇 보조 수술, 가상 보조원, 관리 작업 흐름 보조원, 연결된 기계, 진단, 임상 시험, 사기 탐지, 사이버 보안, 복용량 오류 감소, 실시간 모니터링, 정밀 의학, 개인 건강 및 간호 보조, 약물 개발 및 발견, 진단 및 임상 결정 지원, 기타.
- 최종 사용자를 기준으로 의료 시장의 인공 지능은 acos 및 mcos, 환자, 지불자, 제약 및 생명 공학 회사, 의료 지불 제공자 등으로 분류됩니다.
지역 통찰력: 북미는 의료 시장의 글로벌 인공 지능을 지배합니다.
북미는 이 지역의 강력한 의료 인프라, 첨단 장치 개발에 대한 주요 기업의 투자 증가, 최소 침습적 절차의 높은 채택, 환급 접근성, 노인 인구 증가, 높은 의료 지출로 인해 의료 시장에서 인공 지능을 지배하고 있습니다. 코로나19 팬데믹(세계적 대유행)의 출현과 연구 활동의 증가로 인해.
아시아 태평양 지역은 의료 관광 증가, 해당 지역의 연구 활동 확대, 노인 인구 증가, 인식 제고를 위한 정부 이니셔티브 증가로 인해 2023~2030년 예측 기간 동안 가장 높은 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 고품질 의료에 대한 지역의 필요성이 커지고 있습니다.
연구에 대해 더 자세히 알고 싶으시면, https://www.databridgemarketresearch.com/ko/reports/global-artificial-intelligence-in-healthcare-market
글로벌 헬스케어 시장 인공지능의 최근 발전
- 2020년에는 자율 모니터링을 위한 주 전역의 AI 채택을 장려하기 위해 care.ai와 텍사스 병원 협회(THA)가 파트너십을 발표했습니다.
- 2020년에 Aidoc과 Imbio는 협력하여 폐색전증의 감지 및 관리를 위한 의료 영상 분석에 AI 기술을 통합했습니다. 또한, AI 기반 헬스케어 기술에 중점을 둔 스타트업이 벤처캐피탈로부터 인정을 받고 투자를 받는 사례가 늘어나고 있습니다.
에서 활동하는 저명한 핵심 플레이어 글로벌 헬스케어 시장의 인공지능 포함하다:
- 엔비디아 주식회사(미국)
- 인텔사(미국)
- IBM (미국)
- 구글 LLC(미국)
- 마이크로소프트(미국)
- General Vision Inc.(미국)
- 존슨앤드존슨서비스(미국)
- Siemens Healthcare GmbH(독일)
- 메드트로닉(아일랜드)
- CloudMedx Inc.(미국)
- Agfa-Gevaert 그룹(벨기에)
- 온코라 메디컬(미국)
- Imagia Cybernetics Inc.(캐나다)
- 마이크론 테크놀로지(미국)
- DeepMind Technologies Limited(영국)
- AI 환영(미국)
- Koninklijke Philips NV(네덜란드)
- 정밀 건강 AI(미국)
- Cloud Pharmaceuticals, Inc.(미국)
위는 보고서에서 다루는 주요 플레이어이며, 의료 시장 기업이 접촉하는 인공 지능의 더 많은 전체 목록에 대해 알고 있습니다. https://www.databridgemarketresearch.com/ko/contact
연구 방법론: 글로벌 헬스케어 시장의 인공 지능
데이터 수집 및 기준 연도 분석은 표본 크기가 큰 데이터 수집 모듈을 사용하여 수행됩니다. 시장 데이터는 시장 통계 및 일관된 모델을 사용하여 분석되고 추정됩니다. 또한 시장점유율 분석과 주요 동향 분석이 시장보고서의 주요 성공요인이다. dbmr 연구팀이 사용하는 핵심 연구 방법론은 데이터 마이닝, 데이터 변수가 시장에 미치는 영향 분석, 1차(업계 전문가) 검증을 포함하는 데이터 삼각측량입니다. 이 외에도 데이터 모델에는 공급업체 포지셔닝 그리드, 시장 타임라인 분석, 시장 개요 및 가이드, 회사 포지셔닝 그리드, 회사 시장 점유율 분석, 측정 표준, 글로벌 대 지역 및 공급업체 점유율 분석이 포함됩니다. 추가 문의사항이 있는 경우 분석가에게 전화를 요청하시기 바랍니다.
