의료 분야의 글로벌 생성 AI 시장 – 업계 동향 및 2031년 예측

의료 분야의 글로벌 생성 AI 시장은 애플리케이션별(맞춤형 치료, 환자 지원, 환자 모니터링 및 예측 분석, 의료 영상 분석 및 진단, 약물 발견 및 개발), 최종 사용자(병원, 전문 진료소, 외래 수술 센터(ASC), 연구 및 학술 기관, 기타) – 업계 동향 및 2031년 예측.

헬스케어 분야의 생성적 AI 시장 분석 및 규모

시장은 신뢰할 수 있고 혁신적인 데이터를 생성하여 진단을 개선하고, 환자 반응을 복제하고, 테스트 및 훈련 목적으로 합성 데이터 세트를 제공하는 능력 때문에 생성 AI에 매력을 느꼈습니다. 2024년 생명 과학 및 의료 생성 AI 전망 설문조사 기사에 보고된 바와 같이, 의료 업계는 생성 AI의 혁신적인 가능성을 밝히는 데 막대한 투자를 하고 있으며, 주요 의료 기업 중 약 75%가 현재 생성 AI를 실험 중이거나 확장할 계획을 갖고 있습니다. 따라서 생성 AI에 대한 관심이 높아지면서 의료 부문에서 새로운 기회가 열리고 있습니다.

Data Bridge Market Research는 2023년에 18억 달러 규모였던 글로벌 헬스케어 생성 AI 시장이 2031년까지 최대 172억 달러에 이를 것으로 예상하고, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 32.60%를 겪을 것으로 예상한다고 분석합니다. 이는 시장 가치를 나타냅니다. "맞춤형 치료"는 의료 관행을 혁신하는 의료 산업의 변혁적 영향으로 인해 의료 분야 AI에 대한 수요가 급증함에 따라 의료 시장에서 글로벌 생성 AI의 적용 부문을 지배하고 있습니다. 시장 가치, 성장률, 세분화, 지리적 범위 및 주요 플레이어와 같은 시장 시나리오에 대한 통찰력 외에도 Data Bridge Market Research에서 선별한 시장 보고서에는 심층 전문가 분석, 환자 역학, 파이프라인 분석, 가격 분석, 규제 프레임워크.

보고서 범위 및 시장 세분화

시장 정의

헬스케어 분야의 생성적 AI(Generative AI)는 다음을 의미합니다. 인공지능 (AI) 새롭고 독창적인 데이터 생성과 관련된 기술. 또한 의료 부문에서는 합성 의료 이미지 생성, 의료 알고리즘 훈련을 위한 가상 환자 데이터 생성, 질병 진행 시뮬레이션, 신약 발견을 위한 새로운 분자 설계 등의 작업에 생성 AI가 사용됩니다.

의료 시장 역학의 글로벌 생성 AI

드라이버

• AI 및 머신러닝 기술의 발전

인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 기술의 지속적인 발전으로 생성 AI 알고리즘의 기능이 크게 향상되었습니다. 이러한 발전을 통해 의료 서비스 제공자는 신약 발견, 의료 영상 분석, 맞춤형 의학, 예측 분석과 같은 작업에 생성 AI를 활용할 수 있습니다.

• 맞춤형 의료 솔루션에 대한 수요 증가

환자 개개인의 요구에 맞춘 맞춤형 의료 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 생성적 AI 알고리즘은 게놈 데이터, 환자 기록 등 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있습니다. 임상 시험, 맞춤형 치료 계획 및 치료법을 개발합니다. 의료에 대한 이러한 개인화된 접근 방식은 환자의 결과를 향상시키고 의료 서비스 제공의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

• 신약 발견 및 개발에 대한 필요성 증가

제약 산업은 긴 개발 일정, 높은 비용, 낮은 성공률 등 약물 발견 및 개발에 있어 어려움에 직면해 있습니다. 생성적 AI 기술은 분자 구조를 예측하고, 잠재적인 약물 후보를 식별하고, 약물 설계를 최적화함으로써 약물 발견 프로세스를 가속화할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 결과적으로 제약회사에서는 약물 발견 및 개발 프로세스를 간소화하기 위해 생성 AI 솔루션을 점점 더 많이 채택하고 있습니다.

• 의료 시설에 대한 투자 증가

의료 시설의 상태를 개선하고 전반적인 의료 인프라를 개선하는 데 중점을 두는 것은 시장 성장을 촉진하는 또 다른 중요한 요소입니다. 새롭고 개선된 기술의 자금 조달 및 적용과 관련하여 공공 및 민간 주체 간의 파트너십 및 전략적 협력이 증가하면서 수익성 있는 시장 기회가 더욱 창출되고 있습니다.

기회

• 의료 영상 분석의 채택 증가

의료 영상은 질병 진단, 치료 계획, 환자 결과 모니터링에 중요한 역할을 합니다. 생성 AI 알고리즘은 다음과 같은 의료 영상 데이터를 분석할 수 있습니다. MRI 스캔, CT 스캔 및 X-레이를 통해 의료 전문가가 이상을 감지하고 질병 진행을 예측하며 진단 정확도를 향상시키는 데 도움을 줍니다. 의료 영상 분석을 위한 생성 AI 채택이 늘어나면서 시장 성장을 주도하고 방사선학 및 진단 영상 분야에 혁명을 일으키고 있습니다.

• 의료 운영 효율성 및 비용 절감

생성적 AI 애플리케이션은 의료 운영을 간소화하고, 반복 작업을 자동화하고, 의료 시설 전반에 걸쳐 리소스 할당을 최적화할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 생성적 AI 기반 예측 분석은 환자 입원을 예측하고, 인력 수준을 최적화하고, 재고 관리를 개선하여 운영 비용 절감, 워크플로 효율성 향상, 리소스 활용도 향상을 가져올 수 있습니다.

구속

• 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제

생성적 AI 알고리즘을 사용하려면 의료 기록, 게놈 정보, 진단 이미지 등 대량의 민감한 환자 데이터에 액세스해야 합니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호, 보안 위반 및 규정 준수에 대한 우려는 광범위한 채택에 심각한 장벽을 제시합니다. 의료 기관은 환자 데이터의 윤리적이고 안전한 사용을 보장하기 위해 미국의 HIPAA, 유럽 연합의 GDPR과 같은 복잡한 규정을 준수해야 하며, 이로 인해 기관 간 데이터 공유 및 협업이 제한될 수 있습니다.

• 상호 운용성 및 표준화 부족

의료 산업은 전자 건강 기록(EHR) 시스템의 다양한 생태계를 포괄합니다. 의료 기기, 데이터 형식으로 인해 상호 운용성과 데이터 표준화에 어려움을 겪고 있습니다. 일관되지 않은 데이터 형식과 고립된 정보 시스템은 생성 AI 솔루션을 기존 의료 워크플로우에 원활하게 통합하는 데 방해가 됩니다. 표준화된 데이터 형식과 상호 운용 가능한 시스템이 없으면 의료 서비스 제공자는 데이터에 효율적으로 액세스하고 교환하는 데 어려움을 겪게 되어 생성 AI 애플리케이션의 확장성과 영향이 제한될 수 있습니다.

도전과제

• 윤리적 및 규제적 고려사항

의료 분야에 생성적 AI를 배포하면 책임성, 투명성, 편견, 공정성과 관련된 복잡한 윤리적 및 규제적 고려 사항이 제기됩니다. 의료 서비스 제공자는 환자의 안전과 신뢰를 보장하기 위해 알고리즘 편견, 사전 동의, AI 기반 결정의 해석 가능성과 같은 문제를 해결해야 합니다. 또한 규제 기관은 의료 분야의 AI 사용을 관리하기 위해 기존 프레임워크를 조정하는 데 어려움을 겪고 있어 책임, 감독 및 규정 준수 요구 사항과 관련된 불확실성이 발생합니다.

• 제한된 임상 검증 및 증거 기반

생성적 AI 알고리즘은 의료 서비스 제공 및 연구에 혁명을 일으킬 가능성이 있지만, 많은 응용 프로그램에는 실제 환경에서 효율성, 정확성 및 안전성을 입증하는 강력한 임상 검증 및 증거가 부족합니다. 의료 서비스 제공자와 규제 기관에서는 생성 AI 솔루션이 널리 채택되기 전에 신뢰성과 임상적 유용성을 평가하기 위해 엄격한 검증 연구와 임상 시험이 필요합니다. 효율성과 신뢰성을 뒷받침하는 충분한 증거가 없으면 생성 AI 기술은 의료 이해관계자의 회의론에 직면할 수 있으며 이를 임상 실습에 통합하는 것을 꺼릴 수 있습니다.

의료 분야의 이 글로벌 생성 AI 시장 보고서는 새로운 최근 개발, 무역 규정, 수출입 분석, 생산 분석, 가치 사슬 최적화, 시장 점유율, 국내 및 현지 시장 플레이어의 영향에 대한 세부 정보를 제공하고 신흥 수익 주머니 측면에서 기회를 분석합니다. 시장 규정의 변화, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 카테고리 시장 성장, 애플리케이션 틈새 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신. 의료 시장의 글로벌 생성 AI에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Data Bridge Market Research에 문의하여 분석 요약을 요청하세요. 저희 팀은 시장 성장을 달성하기 위해 정보에 입각한 시장 결정을 내리는 데 도움을 드릴 것입니다.

최근 개발

• 2023년 12월, 머크는 신약 발견을 위한 선구적인 SaaS(Software-as-a-Service)인 Aiddison을 출시했습니다. 이 플랫폼은 Synthia 역합성 소프트웨어 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 통합을 통해 가상 설계 및 제조 가능성을 통합했습니다. 이번 출시는 기존 공정에 비해 최대 약 70% 공정 속도를 높일 수 있는 능력으로 약물 개발을 가속화하는 것을 목표로 했습니다.
• 2023년 8월, Cognizant는 생성 AI를 활용하여 관리 프로세스를 개선하고 비용 최적화와 사용자 경험 개선을 목표로 Google Cloud와의 협업을 확대했습니다. 이 협력 파트너십의 목표는 의료 솔루션 강화, 비즈니스 효율성 향상, 사용자 경험 향상이었습니다.

글로벌 헬스케어 시장 범위의 생성 AI

의료 시장의 글로벌 생성 AI는 애플리케이션과 최종 사용자를 기준으로 분류됩니다. 이러한 부문 간의 성장은 업계에서 미약한 성장 부문을 분석하고 사용자에게 귀중한 시장 개요 및 시장 통찰력을 제공하여 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

애플리케이션

• 맞춤형 치료
• 환자 지원
• 환자 모니터링 및 예측 분석
• 의료영상 분석 및 진단
• 약물 발견 및 개발

최종 사용자

• 병원
• 전문 클리닉
• 외래 수술 센터(ASC)
• 연구 및 학술 기관
• 기타

글로벌 의료 분야의 생성 AI 시장 지역 분석/통찰

의료 시장의 글로벌 생성 AI를 분석하고 위에서 참조한 대로 국가, 애플리케이션 및 최종 사용자별로 시장 규모 통찰력과 추세를 제공합니다.

의료 시장 보고서의 글로벌 생성 AI에서 다루는 국가는 미국, 캐나다, 멕시코, 영국, 독일, 프랑스, ​​​​스페인, 이탈리아, 네덜란드, 스위스, 러시아, 벨기에, 터키, 기타 유럽, 중국, 일본, 인도, 호주입니다. , 한국, 싱가포르, 태국, 말레이시아, 인도네시아, 필리핀, 나머지 아시아 태평양 지역, 브라질, 남미의 나머지 지역, 남아프리카 공화국, 중동 및 아프리카의 나머지 중동 및 아프리카 지역.

북미 지역은 의료 분야의 AI 채택 증가, 주요 시장 참가자의 존재 및 이 지역의 기술 발전 증가로 인해 의료 시장에서 글로벌 생성 AI를 지배하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 원격 의료 및 의료 지원에 대한 급속한 필요성으로 인해 의료 시장에서 글로벌 생성 AI가 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 또한, 통신의 현대화와 개발은 향후 몇 년 동안 이 지역 의료 시장에서 글로벌 생성 AI의 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다.

보고서의 국가 섹션에서는 또한 시장의 현재 및 미래 추세에 영향을 미치는 개별 시장 영향 요인 및 국내 시장 규제 변화를 제공합니다. 다운스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 동향 및 포터의 5가지 힘 분석과 같은 데이터 포인트, 사례 연구는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 몇 가지 지침입니다. 또한, 글로벌 브랜드의 존재와 가용성, 국내 및 국내 브랜드와의 경쟁이 크거나 부족하여 직면한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향을 고려하는 동시에 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공합니다.

헬스케어 인프라 성장 설치 기반 및 신기술 침투

의료 시장의 글로벌 생성 AI는 또한 자본 장비에 대한 의료 지출의 모든 국가 성장, 의료 시장의 글로벌 생성 AI를 위한 다양한 종류의 제품 설치 기반, 생명선 곡선을 사용하는 기술의 영향 및 변화에 대한 자세한 시장 분석을 제공합니다. 의료 규제 시나리오와 이것이 의료 시장의 글로벌 생성 AI에 미치는 영향.

경쟁 환경 및 의료 분야의 글로벌 생성 AI 시장 점유율 분석

의료 시장 경쟁 환경의 글로벌 생성 AI는 경쟁사별 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보에는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 능력, 회사 강점 및 약점, 제품 출시, 제품 폭 및 폭, 애플리케이션이 포함됩니다. 권세. 제공된 위 데이터 포인트는 의료 시장의 글로벌 생성 AI와 관련된 회사의 초점과만 관련이 있습니다.

전 세계 의료 분야 생성 AI 시장에서 활동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• 에픽 시스템즈 코퍼레이션(미국)
• DiagnaMed Holdings Corp.(미국)
• 신테그라(미국)
• 메리티브(미국)
• 구글 LLC(미국)
• 오라클(미국)
• 마이크로소프트(미국)
• 엔비디아 주식회사(미국)
• 인실리코 메디슨(미국)
• Abridge AI, Inc.(미국)
• ELEKS (에스토니아)
• 영구 시스템(인도)