헬스케어 시장의 글로벌 디지털 트윈 – 2031년까지의 산업 동향 및 예측

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헬스케어 시장의 글로벌 디지털 트윈 – 2031년까지의 산업 동향 및 예측

  • Healthcare
  • Upcoming Report
  • Mar 2024
  • Global
  • 350 Pages
  • 테이블 수: 220
  • 그림 수: 60

>헬스케어 시장의 글로벌 디지털 트윈, 유형별(프로세스 및 시스템 디지털 트윈, 제품 디지털 트윈), 응용 분야별(자산 및 프로세스 관리, 개인 맞춤 의료, 약물 발견, 기타), 최종 사용 분야별(임상 연구 기관(CRO), 병원 및 진료소, 연구 및 진단 실험실, 기타) - 2031년까지의 산업 동향 및 예측.

헬스케어 시장의 디지털 트윈

헬스케어 시장 분석 및 규모의 디지털 트윈

글로벌 제조 부문은 빠르게 진화하고 있으며, 고품질 제품을 효율적으로 생산하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 달성하기 위해 제조업체는 물리적 자산과 프로세스의 가상 복제본을 제공하는 디지털 트윈으로 점점 더 전환하고 있습니다. 이 기술을 통해 제조업체는 운영을 시뮬레이션하고 최적화하여 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다.

건설 산업에서 기술 도입은 역사적으로 제조에 비해 느렸지만 디지털 트윈에 대한 관심이 커지고 있습니다. 3D 시각적 디지털 트윈을 활용함으로써 건설 회사는 프로젝트에 대한 자세한 통찰력을 얻어 더 나은 계획, 모니터링 및 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 기술은 생산성을 개선하고 오류를 줄이며 이해 관계자 간의 협업을 강화하여 건설 부문에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다.

Data Bridge Market Research는 2023년에 15억 7천만 달러였던 헬스케어의 글로벌 디지털 트윈 시장이 2031년까지 364억 6천만 달러로 급증할 것이며 예측 기간 동안 48.20%의 CAGR을 기록할 것으로 분석했습니다. 프로세스 및 시스템 디지털 트윈은 헬스케어 관리에 대한 접근 방식으로 인해 헬스케어 시장에서 디지털 트윈 유형 세그먼트를 지배하며, 공급자가 운영을 최적화하고, 환자 결과를 개선하고, 점점 더 복잡해지는 헬스케어 환경에서 규정 준수를 보장할 수 있게 하는 것이 시장 성장을 주도하는 핵심 요인입니다. 시장 가치, 성장률, 세분화, 지리적 범위, 주요 업체와 같은 시장 시나리오에 대한 통찰력 외에도 Data Bridge Market Research에서 큐레이팅한 시장 보고서에는 심층 전문가 분석, 환자 역학, 파이프라인 분석, 가격 분석 및 규제 프레임워크도 포함됩니다.

보고 범위 및 시장 세분화

보고서 메트릭

세부

예측 기간

2024년부터 2031년까지

기준 연도

2023

역사적 연도

2022 (2016-2021년까지 사용자 정의 가능)

양적 단위

매출은 10억 달러, 볼륨은 단위, 가격은 10억 달러입니다.

다루는 세그먼트

유형(프로세스 및 시스템 디지털 트윈, 제품 디지털 트윈), 응용 프로그램(자산 및 프로세스 관리, 개인화 의학, 약물 발견, 기타), 최종 사용(임상 연구 기관(CRO), 병원 및 진료소, 연구 및 진단 실험실, 기타)

적용 국가

미국, 캐나다, 멕시코, 독일, 이탈리아, 영국, 프랑스, ​​스페인, 네덜란드, 벨기에, 스위스, 터키, 러시아, 유럽 기타 지역, 일본, 중국, 인도, 한국, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양 기타 지역, 브라질, 아르헨티나, 남미 기타 지역, 남아프리카, 사우디 아라비아, UAE, 이집트, 이스라엘, 중동 및 아프리카 기타 지역

시장 참여자 포함

Atos SE(프랑스), Microsoft(미국), Koninklijke Philips NV(미국), PrediSurge(프랑스), Unlearn.ai, Inc.(미국), QiO Technologies LTD(영국), VERTO(캐나다), Dassault Systèmes(프랑스), ThoughtWire(캐나다), Faststream Technologies(미국), Twin Health.(미국) 등

시장 기회

  • 각 환자에 맞는 맞춤형 의학
  • 디지털 트윈 기술을 통한 의료 운영 강화

시장 정의

의료 분야에서 디지털 트윈은 의료 영상 , 유전 정보, 생리적 데이터와 같은 다양한 출처의 데이터를 사용하여 생성된 환자, 장기 또는 생물학적 과정의 가상 표현을 말합니다. 이 디지털 복제본은 실시간 데이터로 지속적으로 업데이트되어 나타내는 환자 또는 시스템의 현재 상태를 반영합니다. 의료 전문가는 디지털 트윈을 사용하여 결과를 시뮬레이션하고 예측하고, 다양한 치료 옵션을 테스트하고, 치료 계획을 최적화합니다. 디지털 트윈은 개별 환자 특성과 치료에 대한 반응에 대한 통찰력을 제공하여 개인화된 의학을 가능하게 하며, 궁극적으로 진단, 치료 및 전반적인 환자 결과를 개선합니다.

헬스케어 시장 역학의 글로벌 디지털 트윈

운전자

  • 의료 데이터의 가용성

의료 기록의 디지털화로 전자 건강 기록(EHR), 의료 영상, 웨어러블 기기, 유전자 검사, 원격 모니터링 기기, 모바일 건강 애플리케이션, 심지어 소셜 미디어 플랫폼과 같은 출처에서 제공되는 데이터의 가용성이 크게 증가했습니다. 이러한 풍부한 데이터는 매우 자세하고 정확한 디지털 트윈을 만드는 기반을 형성하며, 이는 치료 계획을 개인화하고 환자 결과를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 다양한 출처의 데이터를 통합함으로써 디지털 트윈은 환자의 건강 상태, 라이프스타일 및 환경 요인에 대한 포괄적인 관점을 제공하여 보다 전체적이고 개인화된 치료를 가능하게 합니다.

  • 기술의 발전

인공 지능, 머신 러닝, 클라우드 컴퓨팅의 발전으로 디지털 트윈의 생성과 유지 관리가 간소화되어 의료에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 기술은 방대한 데이터 세트를 분석하여 숨겨진 패턴을 밝혀내 개인화된 개입을 돕습니다. AI 알고리즘은 의료 이미지를 분석하여 이상을 감지하거나 질병 진행을 예측할 수 있습니다. AI 기반 챗봇은 개인화된 건강 조언을 제공하여 치료 접근성을 개선하는 반면, 클라우드 컴퓨팅은 안전한 데이터 저장과 의료 전문가 간의 글로벌 협업을 가능하게 합니다. 이러한 발전은 의료를 혁신하여 보다 효율적이고 효과적이며 환자 중심적이게 만들고 있습니다.

기회

  • 개별 환자를 위한 맞춤형 의학

디지털 트윈은 개별 환자의 개인화된 모델을 생성하여 고유한 유전적 구성, 라이프스타일 요인 및 건강 기록을 통합할 수 있도록 합니다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 각 환자의 특정 요구 사항에 맞게 치료 및 개입을 맞춤화하여 성공적인 결과의 가능성을 높일 수 있습니다. 디지털 트윈을 활용함으로써 의료 서비스 제공자는 보다 정확하고 개인화된 의학으로 전환하여 환자 결과와 만족도를 개선할 수 있습니다.

  • 디지털 트윈 기술을 통한 헬스케어 운영 강화

디지털 트윈은 병원 워크플로, 리소스 할당, 환자 흐름과 같은 의료 운영을 시뮬레이션하고 최적화하는 데에도 사용할 수 있습니다. 의료 시스템의 디지털 모델을 만들면 제공자는 비효율성을 파악하고, 다양한 시나리오를 테스트하고, 데이터 기반 의사 결정을 내려 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 비용이 절감되고, 대기 시간이 단축되고, 리소스가 더 잘 활용되어 궁극적으로 환자에게 제공되는 치료의 질이 향상될 수 있습니다.

제약/도전

  • 데이터 프라이버시 및 보안 문제

디지털 트윈은 방대한 양의 민감한 환자 데이터를 수집하고 통합해야 하므로 이 데이터가 어떻게 저장, 액세스 및 보호되는지에 대한 우려가 있습니다. HIPAA(건강보험 양도성 및 책임법) 및 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 규정을 준수하는 것은 중요하지만, 특히 디지털 트윈 기술이 발전하고 더 널리 퍼지면서 어려울 수 있습니다.

  • 의료 분야에서 디지털 트윈 도입의 상호 운용성

의료 시스템은 종종 데이터에 대해 서로 다른 표준과 형식을 사용하므로 시스템 간에 정보를 통합하고 교환하는 것이 어렵습니다. 이러한 상호 운용성 부족은 다양한 의료 환경에서 디지털 트윈의 원활한 작동을 방해하고 환자 치료와 결과를 개선할 수 있는 잠재력을 제한할 수 있습니다.

이 의료 시장 디지털 트윈 보고서는 최근의 새로운 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 지역 시장 참여자의 영향, 새로운 수익 창출처, 시장 규정의 변화, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 범주 시장 성장, 애플리케이션 틈새 시장 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신에 대한 분석 기회를 제공합니다. 의료 시장의 디지털 트윈에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Data Bridge Market Research에 연락하여 분석가 브리핑을 받으세요. 저희 팀은 시장 성장을 달성하기 위한 정보에 입각한 시장 결정을 내리는 데 도움을 드릴 것입니다.

최근 개발

  • 2023년 10월, 스타트업 Leucine은 AI 기반 디지털 트윈 플랫폼을 성장시키기 위해 시리즈 'A' 펀딩에서 700만 달러를 모금했습니다. 이 플랫폼은 제약 회사가 종이 기반 기록과 레거시 시스템을 대체하여 규정 준수를 간소화하도록 설계되었습니다. Leucine의 플랫폼은 제약 회사의 생산 현장의 디지털 트윈으로 기능하여 AI를 활용하여 제조 워크플로를 디지털화하고 규정 준수, 속도 및 비용 효율성을 개선합니다.

헬스케어 시장 범위의 글로벌 디지털 트윈

헬스케어 시장의 디지털 트윈은 유형, 애플리케이션 및 최종 용도를 기준으로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 산업의 빈약한 성장 세그먼트를 분석하고 사용자에게 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 시장 개요와 시장 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.

유형

  • 프로세스 및 시스템 디지털 트윈
  • 제품 디지털 트윈

애플리케이션

  • 자산 및 프로세스 관리
  • 개인맞춤의학
  • 약물 발견
  • 기타

최종 사용

  • 임상 연구 기관(CRO)
  • 병원 및 진료소
  • 연구 및 진단 실험실
  • 기타

헬스케어 시장의 글로벌 디지털 트윈 지역 분석/통찰력

헬스케어 분야의 글로벌 디지털 트윈 시장을 분석하고, 위에 언급된 대로 국가, 유형, 응용 분야 및 최종 용도별로 시장 규모에 대한 통찰력과 추세를 제공합니다.

의료 시장 디지털 트윈 보고서에서 다루는 국가는 미국, 캐나다, 멕시코, 독일, 이탈리아, 영국, 프랑스, ​​스페인, 네덜란드, 벨기에, 스위스, 터키, 러시아, 기타 유럽, 일본, 중국, 인도, 한국, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 태국, 인도네시아, 필리핀, 기타 아시아 태평양, 브라질, 아르헨티나, 기타 남미, 남아프리카, 사우디 아라비아, UAE, 이집트, 이스라엘, 기타 중동 및 아프리카입니다.

북미는 첨단 의료 인프라, 디지털 트윈 기술에 대한 조기 도입 및 상당한 투자, 혁신을 지원하는 강력한 규제 환경으로 인해 의료 시장에서 디지털 트윈을 주도할 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양 지역은 의료 지출 증가와 만성 질환 유병률 증가에 따라 의료 산업이 급속도로 성장하는 지역으로, 디지털 트윈 기술을 도입할 수 있는 좋은 환경을 제공합니다.

보고서의 국가 섹션은 또한 개별 시장 영향 요인과 국내 시장의 현재 및 미래 트렌드에 영향을 미치는 규제 변화를 제공합니다. 다운스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 트렌드, 포터의 5가지 힘 분석, 사례 연구와 같은 데이터 포인트는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 몇 가지 포인터입니다. 또한 글로벌 브랜드의 존재 및 가용성과 지역 및 국내 브랜드와의 대규모 또는 희소한 경쟁으로 인해 직면한 과제, 국내 관세의 영향 및 무역 경로가 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공하는 동안 고려됩니다.   

의료 인프라 성장 설치 기반 및 신기술 침투

의료 시장의 디지털 트윈은 또한 모든 국가의 자본 장비에 대한 의료 지출 증가, 의료 시장의 디지털 트윈을 위한 다양한 종류의 제품 설치 기반, 수명선 곡선을 사용하는 기술의 영향, 의료 규제 시나리오의 변화 및 이것이 시장에 미치는 영향에 대한 자세한 시장 분석을 제공합니다.

헬스케어 시장 점유율 분석의 경쟁 환경 및 디지털 트윈

헬스케어 시장 경쟁 구도의 디지털 트윈은 경쟁사의 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 용량, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 폭 및 범위, 애플리케이션 우세입니다. 위에 제공된 데이터 포인트는 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련이 있습니다.

헬스케어 시장에서 디지털 트윈 분야에서 활동하는 주요 업체는 다음과 같습니다.

  • Atos SE(프랑스)
  • 마이크로소프트(미국)
  • Koninklijke Philips NV(미국)
  • PrediSurge(프랑스)
  • 언러닝닷에이아이(Unlearn.ai, Inc.) (미국)
  • QiO Technologies LTD (영국)
  • VERTO(캐나다)
  • Dassault Systèmes(프랑스)
  • ThoughtWire(캐나다)
  • Faststream Technologies(미국)
  • 트윈 헬스(미국)


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연구 방법론

데이터 수집 및 기준 연도 분석은 대규모 샘플 크기의 데이터 수집 모듈을 사용하여 수행됩니다. 이 단계에는 다양한 소스와 전략을 통해 시장 정보 또는 관련 데이터를 얻는 것이 포함됩니다. 여기에는 과거에 수집한 모든 데이터를 미리 검토하고 계획하는 것이 포함됩니다. 또한 다양한 정보 소스에서 발견되는 정보 불일치를 검토하는 것도 포함됩니다. 시장 데이터는 시장 통계 및 일관된 모델을 사용하여 분석하고 추정합니다. 또한 시장 점유율 분석 및 주요 추세 분석은 시장 보고서의 주요 성공 요인입니다. 자세한 내용은 분석가에게 전화를 요청하거나 문의 사항을 드롭하세요.

DBMR 연구팀에서 사용하는 주요 연구 방법론은 데이터 마이닝, 시장에 대한 데이터 변수의 영향 분석 및 주요(산업 전문가) 검증을 포함하는 데이터 삼각 측량입니다. 데이터 모델에는 공급업체 포지셔닝 그리드, 시장 타임라인 분석, 시장 개요 및 가이드, 회사 포지셔닝 그리드, 특허 분석, 가격 분석, 회사 시장 점유율 분석, 측정 기준, 글로벌 대 지역 및 공급업체 점유율 분석이 포함됩니다. 연구 방법론에 대해 자세히 알아보려면 문의를 통해 업계 전문가에게 문의하세요.

사용자 정의 가능

Data Bridge Market Research는 고급 형성 연구 분야의 선두 주자입니다. 저희는 기존 및 신규 고객에게 목표에 맞는 데이터와 분석을 제공하는 데 자부심을 느낍니다. 보고서는 추가 국가에 대한 시장 이해(국가 목록 요청), 임상 시험 결과 데이터, 문헌 검토, 재생 시장 및 제품 기반 분석을 포함하도록 사용자 정의할 수 있습니다. 기술 기반 분석에서 시장 포트폴리오 전략에 이르기까지 타겟 경쟁업체의 시장 분석을 분석할 수 있습니다. 귀하가 원하는 형식과 데이터 스타일로 필요한 만큼 많은 경쟁자를 추가할 수 있습니다. 저희 분석가 팀은 또한 원시 엑셀 파일 피벗 테이블(팩트북)로 데이터를 제공하거나 보고서에서 사용 가능한 데이터 세트에서 프레젠테이션을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

자주 묻는 질문

The Digital Twin in Healthcare Market size will be worth USD 36.46 billion by 2031 during the forecast period.
The Digital Twin in Healthcare Market growth rate is 48.20% during the forecast period.
The Availability of Healthcare Data and Technological Advancements are the growth drivers of the Digital Twin in Healthcare Market.
The type, application, and end-use are the factors on which the Digital Twin in Healthcare Market research is based.
The major companies in the Digital Twin in Healthcare Market are Atos SE (France), Microsoft (U.S.), Koninklijke Philips N.V. (U.S.), PrediSurge (France), Unlearn.ai, Inc. (U.S.), QiO Technologies LTD (England), VERTO (Canada), Dassault Systèmes (France), ThoughtWire (Canada), Faststream Technologies (U.S.), Twin Health. (U.S.).