초음파 영상 시장의 인공 지능 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2025-2032) 분석

초음파 영상 시장의 인공 지능 크기와 추세

초음파 이미징 시장의 글로벌 인공 지능은 2024 년에 9 억 7,210 만 달러로 평가 될 것으로 예상되며 2024 년부터 2031 년까지 9.9 %의 연평균 성장률 (CAGR)을 보여 2031 년까지 1,879.2 만 달러에이를 것으로 예상됩니다.

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의료 영상 및 진단에서 AI의 적용 증가, 조기 질병 진단의 이점에 대한 인식 증가, AI 기반 초음파 솔루션 개발을위한 자금 및 투자 증가와 같은 요인은 초음파 영상 시장에서 인공 지능에 대한 수요를 증가시킬 것으로 예상됩니다. 또한 초음파 이미징 시스템 및 장치에 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘을 통합하여 정확성과 효율성을 향상시키는 기술 발전도 목격되고 있습니다. AI 기반 초음파 시스템을 도입하면 숙련된 기술자나 초음파 전문의가 수행해야 하는 일상적인 작업을 자동화할 수 있어 의료진이 중요한 업무에 더 집중할 수 있습니다. 이를 통해 워크플로 효율성은 향상되고 의료 비용은 절감됩니다. AI와 통합된 저렴한 현장 진료 및 휴대용 초음파 기기 개발에 대한 관심이 높아지는 것도 예측 기간 동안 시장 성장을 뒷받침할 것으로 예상됩니다.

인공 지능 기술의 높은 채택률

다양한 의료 애플리케이션에서 인공 지능 기술의 채택이 증가하는 것은 초음파 이미징 시장에서 인공 지능의 성장을 촉진하는 주요 요인이었습니다. 초음파 이미징은 진단을 개선하고 보다 정확한 결과를 제공하기 위해 인공지능 기능을 널리 채택하고 있습니다. 방대한 양의 초음파 영상 데이터를 학습하여 영상의학과 전문의와 초음파 전문의의 진단을 도울 수 있는 다양한 AI 알고리즘이 개발되고 있습니다. 예를 들어, 현재 많은 솔루션이 딥러닝을 사용하여 초음파 스캔의 이상 징후를 감지하거나 자동 분석을 수행하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 업무량을 줄이고 사람이 놓칠 수 있는 미묘한 이상 징후를 포착하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI의 기능이 향상됨에 따라 초음파에 통합되어 환자 치료를 개선하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 임상 의사결정 지원 시스템에 AI를 통합하는 추세는 계속 증가할 것입니다. 많은 대기업과 스타트업이 초음파 영상 워크플로우 개선을 목표로 하는 고급 AI 도구 개발에 적극적으로 나서고 있습니다. 향후 몇 년 내에 대부분의 새로운 초음파 기계에는 어떤 형태로든 임베디드 AI가 탑재될 것으로 예상됩니다. 이렇게 되면 별도의 솔루션 없이도 진료 현장에서 자동화된 분석이 가능해질 것입니다. 세계보건기구에 따르면 비전염성 질환은 전 세계 전체 사망의 70% 이상을 차지합니다. 초음파는 이러한 많은 질환을 선별하고 진단하는 데 중요한 도구이므로, AI는 초음파의 능력을 향상시켜 이 증가하는 의료 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

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솔루션별 - 인공지능 기반 임상 의사결정 지원 도구의 배포 증가로 소프트웨어 채택이 주도하다

솔루션 측면에서 소프트웨어 부문은 AI 기반 임상 의사 결정 지원 도구의 활용도가 높아짐에 따라 2024년 초음파 영상 시장에서 50%로 글로벌 인공지능에서 가장 높은 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. AI 소프트웨어 솔루션은 일상적인 작업을 자동화하여 임상의가 진단 및 치료 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원합니다. 이제 초음파 소프트웨어는 머신러닝 알고리즘을 통합하여 검사를 자동으로 분석하고, 이상을 감지하고, 임상 보고서를 생성하고, 진단을 지원할 수 있습니다. 이는 귀중한 시간을 절약할 뿐만 아니라 진단 정확도도 향상시킵니다. AI 소프트웨어의 도입을 촉진하는 주요 요인은 자동화된 이미지 분석을 위한 고급 애플리케이션의 개발입니다. 선도적인 공급업체들은 대량의 이미지에서 의미 있는 인사이트를 빠르게 추출할 수 있도록 초음파 소프트웨어의 컴퓨터 비전 기능을 향상시키는 데 주력하고 있습니다. 예를 들어, 일부 솔루션은 방대한 주석이 달린 데이터 세트에서 학습된 딥러닝 모델을 통해 비정상 병변을 식별하고, 종양을 특성화하며, 태아 발달 단계를 감지하고, 혈류 패턴을 모니터링할 수 있습니다. 일상적인 이미지 판독이 자동화되면 방사선 전문의는 복잡한 케이스에 집중할 수 있습니다. 또한 치료 결정에 도움을 주는 AI 기반 임상 의사결정 지원 솔루션에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 머신러닝 기반 소프트웨어는 환자의 위험을 계층화하고, 치료 반응을 예측하며, 개인 맞춤형 치료 계획을 추천하는 데 활용되고 있습니다. 이는 비알코올성 지방간 질환과 같이 치료 경로가 불분명한 질병 분야에서 특히 유용합니다. 이러한 맞춤형 조언은 일반 의사가 더 높은 품질과 비용 효율적인 치료를 제공하는 데 도움이 됩니다. 또한 여러 스타트업이 초음파 유도 시술용 가상 비서 기술을 개발 중이며, 이는 소프트웨어 판매의 또 다른 촉매제가 되고 있습니다.

기술별 - 머신러닝 알고리즘의 발전이 머신러닝 부문을 주도합니다.

기술 측면에서 머신 러닝 부문은 AI 플랫폼의 기능을 향상시키는 지속적인 개발로 인해 2024년에 35%로 가장 높은 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 머신러닝은 인공지능 솔루션의 핵심으로, 다양한 알고리즘을 통해 초음파 데이터에 대한 다양한 분석 요구를 충족합니다. 특히 지도형 딥러닝 모델은 초음파 이미지 해석의 정확성과 자동화를 크게 향상시켰습니다. 심층 컨볼루션 신경망, 생성적 적대 신경망, 강화 학습 및 기타 아키텍처의 지속적인 혁신으로 머신 러닝이 지원할 수 있는 초음파 애플리케이션의 범위가 확장되고 있습니다. 예를 들어, 최신 알고리즘을 통해 소프트웨어는 병변을 감지할 뿐만 아니라 병변을 세분화하고, 질감 패턴을 특성화하고, 시간에 따른 종양 진행을 추적하고, 개인 맞춤형 의학을 위해 영상 결과를 유전체학에 연결할 수 있게 되었습니다. 유용성이 높을수록 이러한 고급 머신러닝 도구에 대한 의료진의 수용도도 높아집니다. 강력한 GPU를 탑재한 최신 초음파 시스템이 임상 환경 내에서 정교한 딥러닝 모델을 로컬로 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 인프라를 제공하면서 하드웨어의 발전도 관심을 불러일으키고 있습니다. 또한 전이 학습, 연합 학습 및 기타 분산 머신 러닝 기술의 발전으로 주석이 달린 부족한 데이터 세트를 더욱 강력한 알고리즘 학습에 폭넓게 활용할 수 있게 되었습니다. 공급업체들은 의료 영상 애플리케이션용 딥러닝 모델에 대한 클라우드 기반 API 액세스를 제공함으로써 빠르게 수익을 창출하고 있습니다.

초음파 유형별 - 질병 유병률 및 검진 프로그램 증가로 진단 영상 부문 성장 견인

초음파 유형별로는 진단 영상 부문이 질병 검진 및 관리를 위한 초음파 촬영의 임상적 사용 증가로 인해 2024년 40%로 가장 높은 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 인구 증가와 고령화 추세로 인해 전 세계적으로 만성 질환이 급격히 증가하면서 진단 검사 수요가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 비만 문제가 증가함에 따라 지방간 유병률이 높아져 반복적인 초음파 검사를 통한 평생 모니터링이 필요합니다. 또한 정부의 이니셔티브는 암, 심혈관 질환 및 기타 질환에 대한 체계적인 검진 프로그램을 통해 진단 영상 부문에 활력을 불어넣고 있습니다. 예를 들어, 많은 서구 국가에서는 40세 이상의 여성에게 정기적인 유방 초음파 검진을 권장하고 있습니다. 마찬가지로, 저렴한 초음파를 통해 산전 검진율을 확대하려는 이니셔티브는 개발도상국의 시장 성장에 도움이 되고 있습니다. 비침습적 특성, 방사선 노출이 적고 실시간 기능으로 인해 진단용 초음파가 일차 영상 검사로서 그 역할을 더욱 강화하고 있습니다.

지역 통찰력

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북미는 지배적인 지역 시장으로 자리 잡았습니다. 이 지역은 2024년 시장 점유율의 40.2%를 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역에는 머신러닝 및 딥러닝 기능이 통합된 첨단 초음파 영상 솔루션을 개발하는 선도적인 AI 및 헬스케어 기업이 집중되어 있습니다. 미국과 캐나다에 본사를 둔 주요 기업들은 심초음파, 방사선학, 산부인과 등의 분야에서 혁신을 선도하고 있습니다.

또한 북미에는 최신 초음파 기기를 갖추고 새로운 AI 기반 도구를 적극적으로 도입하는 병원과 진단 클리닉이 많이 있습니다. 지역 의료 서비스 제공자들은 진단 정확도 향상, 워크플로 효율성 증대, 비용 절감에 있어 인공지능의 가치를 인정하고 있습니다. 또한 강력한 환급 정책으로 인해 AI 기반 초음파 영상 솔루션이 경제적으로도 실현 가능합니다. 의료 부문에서 AI 역량을 구축하기 위한 공공 및 민간 기관의 투자가 증가함에 따라 북미는 다른 글로벌 시장보다 계속해서 우위를 점할 것입니다.

신흥 시장 중에서도 아시아 태평양 지역은 초음파 이미징 분야의 인공지능이 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 급속한 경제 발전과 의료비 지출 증가로 이 지역 전역의 진단 인프라가 개선되었습니다. 특히 중국, 인도, 일본, 한국은 AI와 같은 디지털 기술을 접목한 새로운 병원에 막대한 투자를 하고 있습니다. 이는 지역 및 글로벌 기업들이 첨단 초음파 솔루션을 마케팅할 수 있는 유리한 환경을 조성하고 있습니다.

시장 집중도 및 경쟁 환경

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초음파 이미징의 응용 분야 성장

초음파 이미징의 응용 분야는 기하급수적으로 성장하고 있으며, 이는 전 세계적으로 초음파 이미징 시장에서 인공지능의 성장을 직접적으로 촉진하고 있습니다. 초음파 이미징은 산부인과 시술에만 사용되던 것에서 이제는 심장학, 영상의학, 비뇨기과 등 다양한 의료 분야에서 활용되는 것으로 변화하고 있습니다. 이처럼 여러 전문 분야에 걸쳐 사용 범위가 확대되면서 초음파 기기와 시술에 대한 수요도 증가하고 있습니다. AI는 초음파 기기의 기능을 개선하고 확장하여 보다 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕고 있습니다. 머신러닝 및 딥러닝과 같은 기술을 통해 초음파 기기는 고품질 이미지를 생성하고 고급 정량 분석을 수행하며 영상의학과 전문의에게 진단 지원을 제공할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 심장, 간, 난소 등의 초음파 스캔에서 이상을 감지하고 방사선 전문의의 특별한 주의가 필요한 부위를 강조 표시할 수 있습니다. 이를 통해 초음파 촬영의 효율성과 처리량이 증가하고 있습니다. 여러 초음파 기기 제조업체도 자동화된 이미지 최적화 및 이상 감지 등의 AI 기능을 새로운 모델에 통합했습니다.

초음파 영상 시장의 인공 지능 업계 뉴스

• 2024년 7월, 선도적인 글로벌 의료 기술 기업인 GE헬스케어는 약 5,100만 달러에 Intelligent Ultrasound Group PLC의 임상 인공지능(AI) 소프트웨어 사업부를 인수하기로 합의했습니다. Intelligent Ultrasound는 효율성과 유용성 향상을 목표로 하는 초음파용 AI 기반 이미지 분석 도구 전문 기업입니다.
• 2023년 11월, 의료 기술 회사인 로열 필립스는 빌&멜린다 게이츠 재단으로부터 추가 자금을 확보하여 Lumify 핸드헬드 초음파에 AI 알고리즘을 전 세계적으로 도입할 수 있게 되었습니다. 이 알고리즘은 특히 임신 이상을 식별하는 데 있어 중요한 측정을 간소화하여 훈련 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 대폭 단축합니다. 이 이니셔티브는 일선 의료진들이 초음파 기술에 대한 접근성을 확대하여 일상적인 진료에 보다 효과적으로 통합하는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 2월, GE헬스케어는 더 많은 의료 전문가가 더 쉽고 빠르게 기본 심초음파 검사를 할 수 있도록 Caption AI 애플리케이션으로 초음파 검사를 개선하기 위해 Caption Health, Inc.를 인수하기로 합의했습니다.
• 2023년 2월, 클라리우스 모바일 헬스는 인공 지능을 사용하여 발, 발목, 무릎의 힘줄을 자동으로 식별하고 측정하는 새로운 MSK AI 모델에 대한 510(k) 승인을 받았습니다. 이 AI 모델은 곧 고주파 무선 핸드헬드 초음파 스캐너인 Clarius L7 HD3 및 Clarius L15 HD3와 함께 제공될 예정입니다.

*정의: 글로벌 초음파 영상 시장의 인공지능은 초음파 영상 데이터에 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 적용하는 것을 말합니다. 이를 통해 초음파 기기는 더 높은 품질의 이미지를 캡처하고 자동화된 분석 및 임상 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다. 이 시장의 주요 제품으로는 AI 지원 초음파 시스템, 기존 초음파 기계와 통합할 수 있는 AI 기반 앱, 대규모 초음파 데이터 세트로 학습된 AI 및 딥러닝 모델로 구동되는 임상 의사 결정 지원 소프트웨어가 있습니다. AI 기능은 초음파 검사의 효율성과 진단 결과의 정확성을 향상시킵니다.

애널리스트의 주요 시사점:

전 세계 초음파 영상 분야의 인공지능 시장은 인공지능 하드웨어의 비용 감소와 인공지능 기반 임상 의사결정 지원 시스템의 높은 채택률에 힘입어 강력한 성장 잠재력을 가지고 있습니다. AI와 머신러닝 알고리즘이 발전함에 따라 방사선 전문의와 초음파 전문의가 초음파 이미지를 사용하여 의료 상태를 보다 정확하게 감지하고 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 현재 북미는 효율성과 처리량을 개선하고자 하는 의료 서비스 제공업체와 진단 영상 센터의 AI에 대한 막대한 투자로 인해 선두를 달리고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 의료 관광의 증가와 의료 서비스 접근성 향상을 요구하는 중산층의 빠른 성장에 힘입어 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

그러나 일부 지역에서는 숙련된 AI 인력의 부족과 이미징 기기와 AI 플랫폼 간의 상호운용성 문제로 인해 더 광범위한 도입에 어려움을 겪고 있습니다. AI 지원 임상 의사 결정에 대한 데이터 프라이버시 및 규제 문제도 시장 성장을 저해할 수 있습니다. 기존 초음파 시스템을 AI 기반 시스템으로 전환하는 데 드는 높은 초기 비용은 전 세계적으로 현금이 부족한 공공 병원에 장벽이 되고 있습니다. 성공적인 상용화는 진단의 불확실성 및 편차 감소에 대한 명확한 임상적 이점을 사람이 직접 해석하는 것에 비해 입증하는 데 달려 있습니다. 다양한 지역과 소득 수준에 맞는 상황에 맞는 확장 가능한 솔루션을 설계하기 위해서는 AI 기업과 초음파 OEM 간의 지속적인 파트너십이 중요할 것입니다.

시장 과제: 데이터 프라이버시 및 보안 문제

데이터 프라이버시 및 보안 문제는 초음파 영상 시장에서 글로벌 인공지능의 성장을 크게 제약하고 있습니다. 인공지능과 딥러닝이 초음파 영상에 적용되면서 환자 데이터와 이미지가 유출, 도난 또는 오용될 수 있는 심각한 위험이 존재합니다. 초음파는 내부 장기의 실시간 비디오 피드와 고해상도 이미지를 생성합니다. 이러한 민감한 데이터가 잘못된 사람의 손에 들어가면 무수히 많은 불법적인 목적으로 악용될 수 있습니다. 이 때문에 환자와 의료진은 AI 기반 초음파 도구의 도입을 주저하게 됩니다.

많은 국가에서 엄격한 데이터 개인정보 보호 및 보안 규정이 부족하기 때문에 이러한 위험은 더욱 악화됩니다. 환자들은 해부학적 세부 정보가 포함된 초음파 검사 보고서 및 스캔과 같은 개인 건강 정보가 적절한 동의나 감독 없이 제3자에 의해 저장, 공유 및 처리될 수 있다는 사실에 대해 당연히 우려하고 있습니다. 선진국에서도 AI 애플리케이션을 통해 생성된 환자 데이터의 소유권 및 관리에 관한 명확한 규칙을 마련하기 위한 논쟁이 계속되고 있습니다. 데이터 유출에 대한 불확실성과 두려움은 환자와 병원 모두 새로운 AI 기반 초음파 기술을 받아들이는 데 걸림돌이 되고 있습니다.

시장 기회: 새로운 질병 진단에 적용

인공지능은 초음파 영상을 이용한 질병 진단의 새로운 길을 열었습니다. 딥러닝 알고리즘의 도움으로 초음파 이미지를 분석하여 질병을 보다 정확하게 감지할 수 있습니다. 이는 전 세계 초음파 영상 시장의 AI에 큰 기회가 될 것입니다. AI는 특히 초음파 이미지 해석이 어렵거나 모호할 수 있는 상황에서 영상의학과 전문의와 초음파 전문의가 더 빠르고 신뢰할 수 있는 진단을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 딥러닝 모델은 방대한 양의 초음파 이미지를 학습하여 육안으로는 놓칠 수 있는 미묘한 징후를 인식할 수 있습니다. 이를 통해 폐렴, 암, 심장 이상과 같은 질병의 진단을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 2021년 Nature에 발표된 한 연구에서는 초음파 영상에서 폐렴을 감지하는 수신기 작동 특성 곡선 아래 영역이 0.99를 기록하여 전문 임상의보다 뛰어난 성능을 보인 AI 시스템을 발표했습니다. AI의 활용은 숙련된 방사선 전문의가 부족한 신흥 시장과 시골 지역에서도 유용하게 사용될 수 있습니다. AI와 통합된 휴대용 초음파 기기를 이용한 자동화된 진단은 의료 서비스가 부족한 지역에 양질의 의료 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. WHO에 따르면 전 세계 인구의 절반 이상이 정확한 방사선 진단을 받지 못하고 있습니다. AI 기반 초음파는 이러한 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시장 보고서 범위

시장 세분화

• 솔루션 인사이트(매출, 미화 백만 달러, 2019~2031년)
  • 하드웨어
  • 소프트웨어
  • 서비스
• 초음파 유형별 인사이트(매출, 미화 백만 달러, 2019-2031년)
  • 진단 이미징
  • 치료
  • 2D, 3D/4D 초음파 이미징
  • 고강도 집속 초음파
  • 체외 충격파 쇄석술
  • 도플러 초음파
• 기술 인사이트별(매출, 미화 백만 달러, 2019~2031년)
  • 기계 학습
  • 자연어 처리
  • 상황 인식 컴퓨팅
  • 컴퓨터 비전
• 애플리케이션 인사이트(매출, 미화 백만 달러, 2019~2031년)
  • 방사선학
  • 심혈관
  • 위장병학
  • 산부인과
• 최종 사용자 인사이트(매출, 미화 백만 달러, 2019~2031년)
  • 병원
  • 클리닉
  • 연구소 및 진단 이미징 센터
  • 산부인과 센터
  • 외래 수술 센터
• 지역별 인사이트(매출, 미화 백만 달러, 2019 - 2031년)
  • 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 플레이어 인사이트
  • NVIDIA Corporation
  • 인텔 주식회사
  • IBM
  • EchoNous, Inc.
  • Microsoft
  • 제너럴 비전 Inc.
  • 제너럴 일렉트릭 회사
  • 존슨 앤 존슨 서비스, Inc.
  • 지멘스 헬스케어 프라이빗 리미티드
  • Medtronic
  • CloudMedx Inc.
  • 아그파-게버트 그룹
  • 버터플라이 네트워크, Inc.
  • Imagia Cybernetics Inc.
  • Enlitic, Inc.
  • Micron Technology, Inc.
  • SAMSUNG