MRI 시장에서의 인공 지능 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2025-2032) 분석

MRI 시장에서의 인공 지능 크기와 추세

MRI 시장의 글로벌 인공 지능은 2025년 61 .7억 달러로 추정되며 2032년에는 94 .6억 달러에 달할 것으로 예상되며 2025년부터 2032년까지 6.3%의 연평균 복합 성장률 (CAGR)을 보일 것으로 전망됩니다 .

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MRI 시장의 인공 지능은 예측 기간 동안 긍정적 인 성장 추세를 보일 것으로 예상됩니다. 디지털 의료를 선호하는 정부의 적극적인 이니셔티브와 전 세계 의료 서비스 제공업체의 AI 기반 솔루션 채택 증가는 AI 지원 MRI 시스템에 대한 수요를 주도 할 것으로 예상되는 몇 가지 주요 요인입니다. 또한 정밀 의학 접근법의 인기가 높아지고 정확한 진단에 대한 필요성이 증가함에 따라 MRI 영상에 고급 AI 기능을 통합하는 것이 더욱 확대되고 있습니다. 딥러닝 알고리즘의 개발과 대용량 이미징 데이터의 가용성도 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다. 그러나 숙련된 인력의 부족과 데이터 프라이버시 및 안전에 대한 우려는 예측 기간 동안 시장 발전을 약간 저해할 수 있습니다. 전반적으로 MRI 시장의 인공 지능은 고급 의료 이미징 솔루션에 대한 의존도가 증가함에 따라 상당한 이득을 얻을 준비가되어 있습니다.

MRI 시스템의 기술 발전

MRI 시스템의 기술 발전은 MRI 시장의 글로벌 인공 지능에 혁명을 일으킬 준비가되어 있습니다. MRI는 수년에 걸쳐 더욱 강력하고 정교해져 방사선 전문의와 의사에게 귀중한 진단 정보를 제공하는 고해상도 스캔과 이미지를 생성합니다. 그러나 최신 MRI 기계가 생성하는 데이터의 복잡성과 양은 기하급수적으로 증가했습니다. 의료 전문가들은 방대한 양의 영상 데이터를 수동으로 분석하는 데 많은 시간과 노력이 소요되고 있습니다. 바로 이 부분에서 인공지능이 혁신적인 역할을 하고 있습니다. 딥러닝 알고리즘과 신경망을 활용하는 AI 도구가 개발되어 MRI 스캔에서 관심 영역을 자동으로 판독, 해석, 강조 표시하고 있습니다. 이를 통해 영상의학 전문의의 진단 능력을 보강하고 향상시킬 수 있습니다. AI 애플리케이션은 미묘한 이상을 감지하고 조직과 병변을 정량화하며 현재 스캔을 과거 스캔과 비교하여 변화를 식별할 수 있습니다. 수천 개의 데이터 포인트를 동시에 분석하여 사람보다 훨씬 빠르게 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 2020년에 FDA의 승인을 받은 한 AI 솔루션은 스캔당 15분 걸리던 MRI 판독 시간을 45초로 단축했습니다. 이는 의료진의 생산성과 효율성이 크게 향상되었음을 의미합니다. 고급 MRI와 관련된 데이터 양과 인지 부하가 기하급수적으로 증가함에 따라, AI는 1차 진단, 질병 진행 모니터링, 치료 반응 모니터링, 개인화된 치료 경로를 촉진함으로써 더욱 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다. 또한 AI는 일반 영상의학 전문의가 자신의 기술을 보완할 수 있도록 지원함으로써 의료 서비스가 취약한 지역에 전문화된 전문 지식의 가용성을 높이는 데 도움이 됩니다. 세계보건기구의 예측에 따르면 전 세계 MRI 시장의 인공지능은 2025년까지 30% 이상의 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 빠른 성장은 최첨단 AI 애플리케이션을 통해 워크플로우와 진단 정확도를 최적화하려는 MRI 제조업체와 진단 센터의 투자가 증가하고 있음을 반영합니다.

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솔루션별 - AI 기반 애플리케이션의 도입 촉진

솔루션 측면에서 소프트웨어는 의료 부문에서 AI 기반 애플리케이션 및 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 2025년 시장 점유율의 50.5%를 차지할 것으로 예상됩니다. 소프트웨어는 MRI에 사용되는 모든 AI 시스템의 핵심을 형성하며 복잡한 딥러닝 알고리즘을 구동하고 영상의학 전문의에게 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. AI 모델이 점점 더 정교해짐에 따라 신경망을 개발, 훈련, 배포 및 관리하기 위해서는 강력한 소프트웨어 플랫폼이 필요합니다. 이에 따라 전문 의료 AI 소프트웨어 개발에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 또한 소프트웨어 업그레이드를 통해 최신 알고리즘과 기술을 원활하게 통합하여 MRI 시설의 효율성과 진단 정확도를 지속적으로 개선할 수 있습니다. 소프트웨어 부문은 독립형 도구가 아닌 엔드투엔드 AI 플랫폼을 제공하는 데 주력하면서 앞으로 더 빠른 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

기술별 - 머신러닝 기술의 지속적인 발전

기술 측면에서 머신러닝은 의료 영상 분석 업무에 널리 채택되면서 2025년 시장 점유율의 30.62%를 차지할 것으로 예상됩니다. 딥러닝 모델은 일상적인 분석 자동화, 이상 징후 감지, 세분화 수행 및 방사선 전문의에게 의사 결정 지원을 제공하는 데 있어 상당한 잠재력을 보여주었습니다. 머신러닝 분야에서 심층 컨볼루션 신경망은 방대한 양의 MRI 데이터에서 시각적 패턴을 학습하여 특정 진단 작업에서 인간 수준의 성능을 달성했습니다. 더 많은 데이터에 노출되고 알고리즘이 개선되면서 시간이 지남에 따라 머신러닝의 능력이 향상됨에 따라 그 역할이 더욱 커졌습니다. 또한 컴퓨팅 성능과 대규모 의료 데이터 세트의 가용성이 증가함에 따라 의료 영상용 머신 러닝 기술의 지속적인 발전이 이루어지고 있습니다.

배포 유형별 - 데이터 주권 및 사용자 정의 유연성을 위해 온프레미스 배포가 선호됨

배포 유형 측면에서 온프레미스는 의료 기관이 데이터 보존 및 사용자 지정 유연성을 우선시하기 때문에 2025년 시장 점유율의 60.62%를 차지할 것으로 예상됩니다. 의료 시설은 민감한 환자 정보를 보다 엄격하게 제어하고 엄격한 규제 규범을 준수하기 위해 AI 기반 MRI 솔루션을 로컬에서 호스팅하는 것을 선호합니다. 온프레미스 모델을 사용하면 기존 의료 IT 인프라와 임상 워크플로우 내에 지능형 이미징 솔루션을 완벽하게 통합할 수 있습니다. 따라서 외부 클라우드 서비스에 비해 더 나은 사용자 경험, 보안 및 지원을 제공합니다. 또한 병원들은 표준화된 클라우드 서비스에 의존하기보다는 각자의 기술 역량과 내부 프로토콜에 따라 솔루션을 맞춤화할 수 있는 독립성을 중요하게 생각합니다. 온프레미스 공급업체는 개별 고객의 특수한 배포 요구 사항을 해결하기 위해 더 많은 리소스와 주의를 기울일 수 있습니다. 또한 이러한 배포를 통해 이미징 센터는 장기적으로 데이터 자산과 분석 모델을 지속적으로 소유할 수 있어 투자 수익을 극대화할 수 있습니다. 클라우드 모델은 확장성을 높이고 유지보수 비용을 절감할 수 있지만, 현재 많은 의료 서비스 제공업체는 개인정보 보호, 보안 및 사용자 정의에 중점을 두는 온프레미스 구현을 선호합니다.

지역 통찰력

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북미는 MRI 시장에서 글로벌 인공 지능의 지배적 인 지역으로 자리 매김했습니다. 이 지역은 2025년 시장 점유율의 40.7%를 차지할 것으로 예상됩니다. 미국과 캐나다는 주요 의료 IT 기업과 연구 기관의 존재로 인해 다양한 의료 분야에서 AI 개발 및 배포의 글로벌 리더로 부상했습니다. 이 지역의 여러 병원과 의료 센터에서는 이미 진단 및 치료 절차를 개선하기 위해 AI 기반 MRI 애플리케이션을 통합했습니다. 첨단 의료 인프라와 신기술의 높은 채택률은 이 지역에서 인공지능 솔루션의 성장을 더욱 뒷받침하고 있습니다.

북미 시장의 또 다른 중요한 기여자는 AI로 개발된 MRI 소프트웨어 및 관련 서비스의 수출입니다. 많은 현지 스타트업이 글로벌 의료 기기 기업과의 전략적 파트너십을 통해 해외 고객 기반을 공격적으로 확장하고 있습니다. 또한 이 지역은 MRI의 차세대 AI 및 머신러닝 애플리케이션 개발에 중점을 둔 혁신적인 벤처기업에 자금을 지원하는 데 상당한 투자를 유치하고 있습니다. 전반적으로, 강력한 기술 발전과 지원적인 규제 지침 및 환급 정책이 결합되어 북미 지역은 새로운 AI 기반 의료 솔루션을 수용하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 전 세계적으로 MRI 분야에서 가장 빠르게 성장하는 인공지능 시장으로 부상하고 있습니다. 중국, 인도, 일본, 한국과 같은 국가들은 의료 시설을 업그레이드하고 증가하는 환자 수요를 충족하기 위해 의료 AI 기술에 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다. 의료 관광이 증가하고 미개척 환자 인구가 많기 때문에 첨단 기술을 활용한 첨단 진단 도구에 대한 수요와 시장 잠재력이 매우 큽니다. 선도적인 글로벌 의료 기기 제조업체의 존재로 인해 현지 스타트업 및 연구 기관과의 연구 협력도 활발해졌습니다.

시장 집중도 및 경쟁 환경

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AI 기반 진단 솔루션의 사용 증가

전 세계 MRI 시장에서 인공지능(AI) 기반 진단 솔루션의 사용이 빠르게 증가하고 있습니다. AI는 이미지 품질을 향상시키고, 일상적인 진단을 자동화하며, 실시간 임상 의사 결정을 가능하게 함으로써 방사선 전문의와 의료진이 MRI 스캔에서 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 돕고 있습니다. 이를 통해 진단 정확도가 향상되고 판독 시간이 크게 단축되고 있습니다. 예를 들어, Anthropic과 같은 스타트업에서 개발한 알고리즘은 암, 다발성 경화증 등의 질환에 대한 뇌 MRI의 병변 검출과 같은 작업을 자동화하고 있습니다. 이를 통해 영상의학과 전문의는 수백 장의 이미지를 수동으로 검사하는 것보다 몇 분 안에 병변을 확인할 수 있습니다. 일부 솔루션은 스캔의 패턴을 분석하고 중요한 임상 소견을 강조한 예비 방사선 보고서를 생성하여 MRI 보고를 자동화하기도 합니다. 이러한 AI 애플리케이션은 과중한 업무 부담을 안고 있는 방사선 전문의의 업무량을 줄이고 생산성을 몇 배로 향상시키고 있습니다. 앞으로 딥러닝과 같은 고급 AI 기술의 도입은 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다. 모델은 환자뿐만 아니라 다양한 의료 서비스 제공자의 방대한 양의 MRI 데이터를 학습함으로써 더욱 정교해질 것입니다. 이를 통해 새로운 유형의 이상 징후를 자동으로 감지하는 것부터 인간 전문가와 동등한 수준의 상세한 방사선 보고서를 생성하는 것까지 AI 솔루션의 역량이 향상될 것입니다. 또한 스캔 중에 AI를 사용하여 영상의학 전문의에게 실시간 지원을 제공하는 실시간 증강 인텔리전스도 가능해질 것입니다.

애널리스트의 주요 시사점:

전 세계 MRI 인공지능 시장은 의료 서비스 제공자와 연구자들의 인공지능 기반 기술에 대한 투자 증가로 인해 상당한 성장 잠재력을 보유하고 있습니다. MRI 스캔은 대량의 복잡한 비정형 데이터를 생성하며, AI는 인사이트를 얻기 위해 분석하는 데 적합합니다. AI는 일상적인 작업을 자동화하고 방대한 양의 과거 환자 데이터를 활용하여 영상의학과 전문의가 의료 상태를 보다 정확하게 감지하고 진단하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 오류를 줄이고 임상 결과를 개선할 수 있습니다. 현재 북미는 광범위한 R&D와 AI 기반 의료 혁신에 우호적인 규제 환경으로 인해 선두를 달리고 있습니다. 그러나 아시아 태평양 지역은 의료비 지출이 증가하고 환자 풀이 방대해지면서 가장 빠르게 성장하는 지역으로 부상할 것으로 예상됩니다.

시장 성장을 저해할 수 있는 몇 가지 과제로는 전문 AI 기술 부족과 AI 지원 MRI 시스템 구축에 드는 높은 초기 비용 등이 있습니다. AI 기술을 기존 영상 인프라와 통합하는 데에도 기술적 어려움이 있습니다. 알고리즘 학습에 민감한 환자 정보를 사용하는 것과 관련하여 데이터 프라이버시 및 보안 문제가 존재합니다. 그러나 기술 기업, 의료 장비 OEM, 주문자 상표 부착 생산업체, 병원 간의 전략적 협업은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이미징 데이터베이스를 확장하고 비정형 데이터에 주석을 달기 위한 투자는 알고리즘 개발을 더욱 촉진할 것입니다. 또한 광범위한 채택은 기존 진단 방법에 비해 명확한 임상적 이점을 입증하는 데 달려 있습니다. 전반적으로 지속적인 발전을 통해 AI는 MRI 워크플로우를 혁신하고 진단을 개선하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 보입니다.

시장 과제: AI 기반 MRI 시스템의 높은 비용

AI 기반 MRI 시스템의 높은 비용은 MRI 시장에서 글로벌 인공 지능의 성장을 억제하는 주요 요인 중 하나입니다. 고급 AI 알고리즘을 개발하고 이를 복잡한 MRI 하드웨어와 통합하려면 연구 개발에 막대한 투자가 필요합니다. 이로 인해 인공지능이 통합되지 않은 기존 MRI 시스템에 비해 인공지능이 적용된 MRI 기계의 전체 비용이 훨씬 더 높아집니다. 예를 들어, 유엔의 추산에 따르면 기본 1.5T MRI 시스템의 설치 및 시운전 비용은 평균 100만 달러에서 200만 달러 사이입니다. 그러나 AI로 강화된 MRI 장비는 AI 알고리즘 개발, 고급 처리 하드웨어 요구 사항, 특수 소프트웨어 설계 및 규정 준수와 관련된 추가 비용으로 인해 3~4백만 달러 이상의 비용이 들 수 있습니다. 이러한 가파른 가격대로 인해 전 세계의 많은 소규모 병원과 진단 센터, 특히 개발도상국에서는 AI-MRI를 감당할 수 없는 수준입니다. 게다가 AI 모델의 성능을 최적의 수준으로 유지하는 데 필요한 지속적인 소프트웨어 및 하드웨어 업그레이드도 장비의 수명 기간 동안 높은 유지보수 비용의 원인이 됩니다. 예산이 제한된 의료 서비스 제공업체의 경우, AI-MRI에 필요한 높은 투자는 대규모 도입을 저해하는 요인으로 작용합니다. 이는 AI 기업의 수익 창출에 부정적인 영향을 미치고 시장 확장 가능성을 제한합니다.

시장 기회: 새롭고 개선된 제품 개발

새롭고 개선된 제품의 개발은 글로벌 장루 관리 액세서리 시장의 성장을 위한 주요 기회를 제공합니다. 전 세계 인구의 고령화와 생활습관병이 증가함에 따라 장루를 착용하고 생활하는 사람들이 늘어나고 있으며, 삶의 질 향상을 위해 효과적인 액세서리에 의존하는 사람들이 늘어나고 있습니다. UN 인구 데이터에 따르면 60세 이상 인구는 2015년부터 2050년까지 전 세계 인구의 12%에서 22%로 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다. 수명이 길어진다는 것은 암, IBD, 사고나 부상 등 장루 수술이 필요한 질환이 더 많은 사람들에게 발생한다는 것을 의미합니다. 현재 사용 가능한 장루 액세서리에는 한계와 발전의 여지가 있습니다. 예를 들어, 기존의 접착 제품은 모든 피부 유형과 기후에 적합하지 않거나 누출을 적절히 방지하지 못할 수 있습니다. 또한 많은 사람들이 액세서리의 눈에 보이는 특성으로 인해 사회적으로 제한을 받는다고 생각합니다. 새로운 소재와 접착 기술, 눈에 잘 띄지 않는 컴팩트한 제품 디자인이 개발되면 장루를 가진 사람들의 생활 환경이 크게 개선될 수 있습니다. 세계보건기구는 전 세계적으로 매년 250만 건 이상의 새로운 장루 수술이 시행되고 있으며, 이는 더 나은 솔루션을 찾는 사용자층이 상당히 많다는 것을 의미합니다.

시장 보고서 범위

시장 세분화

• 솔루션 인사이트(매출, 미화 10억 달러, 2020~2032년)
  • 하드웨어
  • 소프트웨어
  • 서비스
• 기술 인사이트(매출, USD Bn, 2020~2032년)
  • 머신 러닝
  • 자연어 처리
  • 컨텍스트 인식 컴퓨팅
  • 컴퓨터 비전
  • 기타
• 임상 애플리케이션 인사이트(매출, 미화 10억 달러, 2020~2032년)
  • 근골격계
  • Colon
  • 전립선
  • 간
  • 심혈관
  • 신경학
  • 폐
  • 유방
  • 기타
• 배포 유형 인사이트(매출, 미화 10억 달러, 2020~2032년)
  • 온프레미스
  • 클라우드
• 최종 사용자 인사이트(매출, USD Bn, 2020~2032년)
  • 병원
  • 클리닉
  • 연구실 및 진단 이미징 센터
  • 산부인과 센터
  • 외래 수술 센터
• 지역별 인사이트(매출, 미화 10억 달러, 2020~2032년)
  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
  • 라틴 아메리카
    • 브라질
    • 아르헨티나
    • 멕시코
  • 기타 라틴 아메리카
    • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 스페인
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 러시아
  • 기타 유럽
    • 아시아 태평양
    • 중국
    • 인도
    • 일본
    • 호주
    • 대한민국
    • ASEAN
    • 기타 아시아 태평양 지역
  • 중동
    • GCC 국가
    • 이스라엘
    • 기타 중동 국가
  • 아프리카
    • 남아프리카 공화국
    • 북아프리카
    • 중앙 아프리카
• 주요 기업 인사이트
  • GE 헬스케어
  • 지멘스 헬시니어스
  • 캐논 메디컬 시스템즈 코퍼레이션
  • 필립스 헬스케어
  • 히타치 메디컬 코퍼레이션
  • 삼성 메디슨 주식회사
  • 유나이티드 이미징 헬스케어
  • Esaote S.p.A.
  • Aspect Imaging
  • Subtle Medical, Inc.
  • Arterys Inc.
  • HeartVista
  • Olea Medical
  • Aidoc
  • DeepHealth, Inc.
  • Zebra Medical Vision Ltd.
  • TeraRecon, Inc.
  • IB Lab GmbH