글로벌 헬스케어 생성 AI 시장 – 업계 동향 및 2031년 예측

제공(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 기술(기계 학습 및 자연어 처리), 애플리케이션(환자 데이터 및 위험 분석, 의료 영상 및 진단, 정밀 의학, 약물 발견, 라이프스타일 관리 및 원격)별 글로벌 의료 생성 AI 시장 환자 모니터링, 가상 비서, 웨어러블, 입원 환자 관리 및 병원 관리, 연구, 응급실 및 수술, 정신 건강, 의료 지원, 로봇 및 사이버 보안), 최종 사용자(병원, 의료 지불자, 제약 및 생명 공학 회사, 환자, 및 기타) – 2031년까지 업계 동향 및 예측.

헬스케어 생성 AI 시장 분석 및 규모

국립의학도서관(National Library of Medicine)의 보고서에 따르면 2023년 아시아태평양 지역은 전 세계 인구의 60% 이상이 거주하며 전체 암 발병 건수의 절반, 암 관련 사망 건수의 58%를 차지할 것으로 예상됩니다. 전 세계적으로 1,920만 건의 새로운 암 발병과 990만 명의 사망이 발생했으며, 아시아 태평양 지역은 신규 발병의 거의 50%와 암 관련 사망자의 절반 이상을 기록했습니다. 이 수치는 상당한 암 부담을 강조합니다. 간호사가 종양학 의료 인력의 절반 이상을 차지한다는 점을 고려할 때 효율적이고 효과적인 암 치료를 제공하려면 새로운 지식을 습득하고 증거 기반 관행을 수용하는 것이 중요합니다.

Data Bridge Market Research는 2023년 32억 850만 달러 규모였던 전 세계 헬스케어 생성 AI 시장이 2031년까지 215억 9080만 달러까지 급증할 것으로 분석하고, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 26.9%를 겪을 것으로 예상됩니다. 이는 시장가치를 나타냅니다. 암 환자의 진단 및 치료를 위한 더 나은 방법에 대한 수요가 증가함에 따라 "하드웨어"가 시장의 제품 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

의료 분야의 생성 인공 지능은 최첨단 응용 분야를 나타냅니다. 인공지능 이는 해당 분야에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다. 이 기술은 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 의료 이미지, 텍스트 또는 약물 화합물과 같은 가치 있는 콘텐츠를 생성하고 환자 치료, 연구 및 운영 효율성을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 생성 AI는 자연어 처리에서 중요한 역할을 하며 방대한 양의 임상 문헌을 요약하고 해석하는 데 도움을 주어 의료 전문가가 최신 연구 결과를 더욱 쉽게 얻을 수 있도록 해줍니다. 또한 AI로 생성된 약물 발견은 잠재적인 제약 화합물을 식별하는 프로세스를 가속화하여 잠재적으로 새로운 치료법 및 치료법의 개발을 가속화했습니다.

헬스케어 생성 AI 시장 역학

드라이버

• 인공 지능 및 기계 학습의 발전

인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 기술의 급속한 발전으로 의료 분야의 생성 AI 알고리즘 기능이 크게 향상되었습니다. 이러한 알고리즘은 의료 이미지, 환자 기록, 게놈 데이터 등을 포함한 방대한 양의 의료 데이터를 분석하여 통찰력, 예측 및 새로운 솔루션을 생성할 수 있습니다. AI 및 ML 기술이 발전함에 따라 의료 기관에서는 환자 결과를 개선하고 임상 워크플로를 최적화하며 혁신적인 치료 및 치료법을 개발하기 위해 점점 더 생성적 AI를 활용하고 있습니다.

• 맞춤의학 및 정밀헬스케어에 대한 수요 증가

환자의 고유한 유전적 구성, 병력, 생활 방식 요인 및 기타 관련 데이터를 기반으로 개별 환자에게 맞춤형 의료 치료 및 중재를 제공하는 것을 목표로 하는 맞춤형 의학 및 정밀 의료에 대한 중요성이 커지고 있습니다. 생성적 AI는 복잡한 생물학적 데이터를 분석하고 맞춤형 치료 계획, 약물 추천 및 예후 모델을 생성함으로써 이러한 패러다임 전환에서 중요한 역할을 합니다. 의료 서비스 제공자와 제약 회사가 보다 효과적이고 표적화된 치료법을 제공하기 위해 노력함에 따라 생성 AI 솔루션에 대한 수요가 크게 증가할 것으로 예상됩니다.

기회

• 약물 발견 및 개발

생성적 AI 알고리즘은 새로운 약물 후보 식별을 가속화하고 분자 구조를 최적화하며 효능 및 안전성 프로필을 예측함으로써 약물 발견 및 개발에 잠재적으로 혁명을 일으킬 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 게놈 데이터, 단백질 구조, 화학적 특성을 포함한 방대한 데이터 세트를 분석하여 새로운 분자 구조를 생성하고 생물학적 표적과의 상호 작용을 예측할 수 있습니다. 제약회사는 생성 AI를 활용하여 신약 발견 파이프라인을 간소화하고 신약 출시와 관련된 시간과 비용을 절감하며 궁극적으로 환자에게 보다 효과적이고 표적화된 치료법을 제공할 수 있습니다.

• 임상 의사결정 지원 시스템

생성적 AI는 의료 서비스 제공자에게 실시간 통찰력을 제공함으로써 임상 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다. 예측 분석, 환자별 데이터를 기반으로 한 맞춤형 권장사항을 제공합니다. 생성적 AI 알고리즘으로 구동되는 임상 의사 결정 지원 시스템은 의료 전문가가 질병을 진단하고, 환자 결과를 예측하며, 가장 적절한 치료 옵션을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시스템은 전자 건강 기록, 의료 영상 스캔, 게놈 정보 등 다양한 데이터 소스를 분석하여 진료 현장에서 증거 기반 의사 결정을 지원하는 실행 가능한 통찰력을 생성할 수 있습니다. 생성적 AI를 임상 워크플로우에 통합함으로써 의료 기관은 환자 결과를 개선하고 치료 제공 효율성을 높이며 의료 비용을 절감할 수 있습니다.

제약/도전

• 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제

의료 분야에서 생성 AI를 채택하는 데 있어 가장 큰 제약은 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제입니다. 환자 기록, 의료 이미지, 게놈 정보를 포함한 의료 데이터는 매우 민감하며 미국의 HIPAA, 유럽 연합의 GDPR과 같은 엄격한 규정의 적용을 받습니다. 생성적 AI 알고리즘은 정확한 결과를 효과적으로 훈련하고 생성하기 위해 대량의 다양한 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. 그러나 이 데이터의 개인 정보 보호와 보안을 보장하는 것은 중요한 과제입니다. 의료 기관은 환자 정보를 보호하고 규제 요구 사항을 준수하기 위해 암호화, 액세스 제어, 익명화 기술과 같은 강력한 데이터 보호 조치를 구현해야 합니다. 또한, 데이터 침해 및 민감한 의료 데이터에 대한 무단 액세스의 위험이 있으며, 이는 생성 AI 기술에 대한 신뢰를 약화시키고 의료 산업에서 널리 채택되는 것을 방해할 수 있습니다.

• 상호 운용성 및 통합 과제

글로벌 의료 생성 AI 시장이 직면한 또 다른 과제는 AI 기반 솔루션과 기존 의료 시스템 및 워크플로우의 상호 운용성 및 통합입니다. 의료 기관에서는 환자 관리, 전자 건강 기록(EHR), 의료 영상 및 검사실 정보 관리를 위해 다양한 서로 다른 시스템과 기술을 사용하는 경우가 많습니다. 생성 AI 알고리즘을 이러한 복잡한 의료 생태계에 통합하려면 기존 인프라와의 원활한 상호 운용성과 호환성이 필요합니다. 그러나 의료 IT 시스템 전반의 데이터 형식, 표준 및 프로토콜의 차이로 인해 상호 운용성을 달성하는 것이 어려울 수 있습니다. 또한, 성공적인 채택을 위해서는 생산성이나 워크플로 효율성을 방해하지 않고 생성적 AI 솔루션을 임상 워크플로에 통합하는 것이 필수적입니다. 의료 서비스 제공자는 AI 기술에 익숙하지 않거나 AI 기술이 AI에 미치는 영향을 우려하는 임상의로부터 저항에 직면할 수 있습니다. 이러한 상호 운용성 및 통합 문제를 극복하는 것은 의료 분야에서 생성 AI의 잠재력을 최대한 실현하고 업계 전반에 걸쳐 광범위한 채택을 추진하는 데 중요합니다.

이 의료 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 포켓, 변화 측면에서 기회를 분석합니다. 시장 규제, 전략적 시장 성장 분석, 시장 규모, 카테고리 시장 성장, 애플리케이션 틈새 및 지배력, 제품 승인, 제품 출시, 지리적 확장, 시장의 기술 혁신. 의료 생성 AI 시장에 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 10월, Microsoft(미국)는 HLTH 2023 컨퍼런스에서 새로운 데이터 및 AI 솔루션인 Microsoft Cloud를 출시했습니다. 이는 의료 조직이 통찰력을 얻고 환자 및 임상의 경험을 향상할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. Microsoft Fabric에 도입된 산업별 데이터 솔루션은 통합 분석 플랫폼을 제공하여 다양한 건강 데이터 소스의 통합을 단순화하고 귀중한 통찰력에 안전하게 액세스할 수 있도록 해줍니다.
• 2023년 11월, Koninklijke Philips NV(네덜란드)는 노르웨이의 Vestre Viken Health Trust와 협력하여 Al Manager 플랫폼을 배포하여 방사선학 워크플로를 개선했습니다. AI 지원 뼈 골절 애플리케이션을 통해 진단이 간소화되어 방사선 전문의가 복잡한 사례에 집중할 수 있습니다. 30개 병원에 걸쳐 약 380만 명에게 서비스를 제공하는 이 계획은 필립스가 유럽에서 가장 광범위한 AI 배포를 기록했으며 환자 치료 개선 및 진단 프로세스 가속화에 기여했습니다.

헬스케어 생성 AI 시장 범위

의료 생성 AI 시장은 제품, 기술, 애플리케이션 및 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.

오퍼링

• 하드웨어
  • 프로세서
    • MPU
    • GPU
    • FPGA
    • ASIC
  • 메모리
  • 회로망
    • 어댑터
    • 스위치
    • 상호 연결
• 소프트웨어
  • AI 플랫폼
    • 응용프로그램 인터페이스(API)
    • 기계 학습 프레임워크
  • AI 솔루션
    • 전제에
    • 클라우드 기반
• 서비스
  • 배포 및 통합
  • 지원 및 유지 관리

기술

• 기계 학습
  • 딥러닝
  • 감독됨
  • 감독되지 않음
  • 강화 학습
  • 기타
• 자연어 처리
  • IVR
  • OCR
  • 패턴 및 이미지 인식
  • 자동 코딩
  • 분류 및 분류
  • 텍스트 분석
  • 음성 분석
• 상황 인식 컴퓨팅
  • 장치 컨텍스트
  • 사용자 컨텍스트
  • 물리적 상황
• 컴퓨터 시각 인식

애플리케이션

• 환자 데이터 및 위험 분석
• 의료 영상 및 진단
• 정밀의학
• 약물 발견
• 생활방식 관리 및 원격 환자 모니터링
• 가상 비서
• 웨어러블
• 입원 환자 관리 및 병원 관리
• 연구
• 응급실 및 수술
• 정신 건강
• 의료 지원 로봇
• 사이버 보안

최종 사용자

• 병원
• 의료 지불자
• 제약 및 생명공학 회사
• 환자
• 기타

헬스케어 생성 AI 시장 지역 분석/통찰

의료 생성 AI 시장을 분석하고 위에서 언급한 대로 국가, 제품, 기술, 애플리케이션 및 최종 사용자별로 시장 규모 통찰력과 추세를 제공합니다.

의료 생성 AI 시장 보고서에서 다루는 국가는 미국, 캐나다, 멕시코, 독일, 이탈리아, 영국, 프랑스, ​​스페인, 네덜란드, 벨기에, 스위스, 터키, 러시아, 유럽 나머지 지역, 일본, 중국, 인도, 한국, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양 지역, 브라질, 아르헨티나, 남미 지역, 남아프리카공화국, 사우디아라비아, UAE, 이집트, 이스라엘, 중동 및 아프리카 지역.

북미 지역은 강력한 의료 시설 기반, 시장 내 주요 기업의 강력한 존재감, 뛰어난 의료 인프라, 대규모 암 환자 풀로 인해 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.

아시아 태평양 지역은 의료 증진을 위한 정부 계획의 증가, 국민의 건강 인식 제고, 진단 및 치료 절차를 위한 첨단 의료 기술에 대한 수요 증가, 대규모 암 인구 풀 및 증가하는 암 인구 집단으로 인해 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 지역 내 양질의 의료에 대한 수요.

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, 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 관세의 영향, 무역 경로 등을 고려하는 동시에 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공합니다.

의료 인프라 성장 설치 기반 및 신기술 침투

Healthcare Generative AI 시장은 또한 모든 국가의 자본 장비에 대한 의료 지출 증가, Healthcare Generative AI 시장을 위한 다양한 종류의 제품 설치 기반, 생명선 곡선을 사용하는 기술의 영향 및 의료 규제 변화에 대한 자세한 시장 분석을 제공합니다. 시나리오와 그것이 헬스케어 생성 AI 시장에 미치는 영향.

경쟁 환경 및 의료 생성 AI 시장 점유율 분석

시장 경쟁 환경은 경쟁사별 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보에는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발에 대한 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 능력, 회사 강점과 약점, 제품 출시, 제품 폭 및 폭이 포함됩니다. 애플리케이션 우위. 제공된 위의 데이터 포인트는 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련됩니다.

시장에서 활동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• Koninklijke Philips NV(네덜란드)
• 마이크로소프트(미국)
• 지멘스 헬시니어스 AG(독일)
• 인텔사(미국)
• 엔비디아 주식회사(미국)
• 구글 주식회사(미국)
• GE 헬스케어 테크놀로지스(미국)
• 메드트로닉(아일랜드)
• 마이크론 테크놀로지(미국)
• Amazon.com Inc(미국)
• 오라클(미국)
• 존슨앤드존슨서비스(미국)
• 메리티브(미국)
• General Vision, Inc.(미국)
• CloudMedx(미국)
• 온코라 메디컬(미국)
• 엔리틱(미국)
• 루닛(주), (한국)
• Qure.ai(인도)
• 템퍼스(미국)
• 코타(미국)
• FDNA INC.(미국)
• 재귀(미국)
• 아톰와이즈(미국)
• 버진 펄스(미국)
• 바빌론 헬스(영국)
• MDLIVE(미국)
• 스트라이커(미국)
• 큐벤투스(미국)
• 스위치(이스라엘)
• Sirona Medical, Inc.(미국)
• 생강(미국)
• 바이오비트(이스라엘)