인공지능 의료 시장 분석
의료 시장의 글로벌 인공 지능은 평가 될 것으로 예상된다 50-100 원 Bn 에 2024 견적 요청 50-100 원 으로 2031, 합성 연간 성장률 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 38.7%의.
업계를 형성하는 시장 동향을 알아보십시오: 샘플 사본 요청
의료기관 및 신생 기업에서 투자를 증가시키고 의료 데이터의 성장량과 함께 AI-powered 의료 솔루션을 개발하여 의료 시장 성장에 대한 인공 지능을 구동 할 수 있습니다.
의료의 가상 조수에 대한 수요 상승
전 세계의 의료 산업은 최근 몇 년 동안 인공 지능 기반 가상 조수의 거대한 채택을 목격했습니다. 의사와 간호사의 워크로드를 증가시키고 환자의 경험 향상을 위해 필요한 경우 주로 운전, 의료 조직은 일상 업무를 자동화 할 수있는 AI 기술을 활용하여 인간 개입없이 일반적인 의료 쿼리에 대한 답변을 제공합니다.
UXPA(사용자경험전문가협회)는 제품 및 서비스 UX를 리서치, 디자인, 평가하는 인력을 지원한다. 이 환자는 더 복잡한 경우와 절차에 시간과 전문성을 집중할 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 각 환자 상호 작용에서 학습을 계속하고 있기 때문에, 이러한 의료 용어뿐만 아니라 질문의 맥락에서 더 나은 얻을 수 있습니다. 이것은 많은 환자를 위한 접촉의 비용 효과적인 첫번째 지점을 했습니다.
트렌드는 특히 외래 및 애프터 케어에 탁월합니다. 의사와 간호사에 액세스 할 때 비 근무 시간 또는 병원에서 멀리 위치 때문에 제한됩니다, 환자가 질문에 도달 할 수있는 가상 존재는 많은 필요한 지원을 제공했습니다. 이것은 과부한 비상사태 방의 문제점을 도왔습니다. 의료 제공자를 위해, 가상 조수는 정신적인 일을 돕는 clinicians가 더 높은 일 만족 수준에 지도하는 그들의 전문 지식이 필요로 하는 환자를 가진 환자를 가진 1에 1 시간을 보내는 것을 허용하.
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정밀 의학의 상승 채택
정밀 약각 환자의 개인적인 특성에 tailoring 의학 처리를 포함하는, immense는 적당한 시간에 적당한 환자에 적당한 처리를 전달하기 위한 약속을 붙듭니다. 그러나, 정밀 의학 접근법은 환자 유전 및 분자 데이터의 엄청난 양을 컴파일하고 분석해야합니다. 의료 시스템은 수집하고 수동 수단을 통해 복잡한 데이터의 양을 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 따라서 인공 지능은 정밀 의학의 잠재력을 잠금 해제하는 핵심 역할을합니다.
AI의 고급 기계 학습 도구 및 computational 기능은 연구원들이 데이터 세트를 분해하고 다른 사람이 검출하기 어려운 상관 관계를 식별하는 데 도움이됩니다. 종양의 Genomic 및 분자 프로파일링은 이제 개별 환자의 임상, 라이프 스타일 및 환경 요인과 보완 될 수 있습니다. AI는 거대한 게놈 및 건강 기록 자료 세트를 평가하는 능력은 각 새로운 기록으로 사용할 수 있음을 의미합니다. 시스템은 정밀 처리 일치를 찾는 데 더 효과적입니다. 헬스케어 제공업체는 더 많은 예측, 치료의 사전 예방 모델에 대한 평가 및 오류 접근 방식에서 멀리 이동할 수 있습니다.
정밀 의학의 AI의 가치는 성공 사례, 더 많은 병원, 제약 회사뿐만 아니라 연구 조직은 맞춤형 치료 프로토콜을 제공하고 임상 결과를 개선하는 것을 목표로 AI 기반 정밀 의료 이니셔티브를 적극적으로 추구하고 있습니다. 데이터 볼륨, 컴퓨팅 인프라 및 기존의 의료 시스템 내에서 통합에 대한 도전은 정밀 관리를위한 AI의 거대한 채택이있었습니다.
Analyst의 주요 Takeaways:
글로벌 인공 지능 의료 시장 성장은 환자 데이터의 광대한 양을 분석하고 결과를 개선하고 임상 워크플로우를 간소화하는 데 필요한 상승으로 구동됩니다. 데이터 볼륨과 컴퓨팅 전력이 계속 증가함에 따라 AI는 더 개인화 된 관리 계획과 정밀 의학 접근 방식을 개발할 수 있습니다.
북미는 현재 광범위한 R & D 지출 및 유리한 규제 환경으로 인해 시장을 지배합니다. 아시아 태평양은 국가로 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것입니다. 아시아 태평양 내에서, 중국의 큰 인구 크기와 의료 AI의 정부 백업 지역에 그것의 지도력을 시멘트.
예산과 AI 재능은 더 넓은 채용을 할 수 있습니다. 환자 데이터의 보안은 또한 이러한 새로운 기술을 임상 설정으로 통합 할 수 있습니다. 일부 복잡한 AI 모델에 대한 설명의 부족은 클리닉 수용에 별도의 장벽을 제시합니다.
의료 시스템과 AI 공급업체 간의 상호 운용성은 시장 성장에 대한 도전을 예측할 수 있습니다. 그러나 기술 거인, 급여, 공급자 및 생명 과학 회사는 공유 로드맵 및 지침을 통해이 장애물을 극복 할 수 있습니다.
시장 도전 - 숙련 된 인력의 부족
의료 시장 성장의 글로벌 인공 지능은 AI 기술의 채택과 구현을 높일 수있는 숙련 된 인력 부족으로 인해 hampered 할 수 있습니다. AI를 위한 immense 잠재력이 있는 동안 의료가 전달되는 방법을 혁명적으로 하고 있는 동안, 임상과 기술적인 면을 둘 다 이해하는 자료 과학자 및 AI 전문가의 dearth는 시장 성장을 hamper할 수 있습니다. 대부분의 의료 조직은 최신 AI 알고리즘을 잘 구현하고 강력한 맞춤형 AI 솔루션을 개발할 수 있는 직원의 필수 번호가 없습니다. 이 기술 격차는 프로젝트와 많은 이니셔티브가 기대에 따라 스케일링되지 않습니다. 재능 풀이 집중된 교육 및 교육 프로그램을 통해 지속적으로 개선되지 않고, 그것은 의료 시장에서 AI를 어렵게 될 것입니다.
시장 기회 -Personalized Medicine 및 환자 경험
맞춤 의학을 구동하고 전반적인 환자 경험을 향상시키기 위해 AI를 활용하면 시장의 성장 기회를 제공 할 수 있습니다. 환자 데이터의 엄청난 양을 분석 할 수있는 AI 도구의 도움으로, 그것은 이제 유전자 프로파일, 의료 역사, 라이프 스타일 요소 등을 기반으로 개인을위한 높은 맞춤형 치료 계획을 개발 할 수 있습니다. 이것은 표적 질병 예방, 조기 진단 및 우량한 처리 결과에 지도할 것입니다. AI는 Chatbots 및 가상 조수를 통해 환자와 거의 참여하는 데 도움이됩니다. 이러한 AI 조수는 환자 쿼리에 응답 할 수 있으며, 알림을 제공, 원격으로 모니터링하고 만성 상태를 더 잘 관리 할 수 있습니다. 개인화되고 AI-enabled 배려를 통해 이 경험은 전체적인 의료 시스템을 가진 소비자 만족도를 높일 수 있습니다.
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Component- Hardware Adoption 연료 성장
구성 요소의 관점에서 하드웨어 세그먼트는 다양한 AI 하드웨어 플랫폼 및 장치를 개발하는 투자를 증가시키기 위해 2024 년에 40 %의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 의료 제공자는 컴퓨터 시스템, 네트워킹 장치, 컴퓨터 주변 장치 및 액세서리와 같은 하드웨어 인프라에 적극적으로 투자하여 복잡한 AI 알고리즘 및 예측 모델을 효율적으로 실행할 수 있습니다. Top Industry Player는 고성능 서버, 데이터 저장 시스템 및 GPU가 대형 의료 데이터 세트에서 딥 학습 모델을 교육하도록 특별히 설계된 컴퓨터를 만들었습니다. 높은 대역폭 인터넷 연결의 발전은 다른 AI 하드웨어 엔드포인트 사이의 실시간 데이터 전송을 지원했습니다.
소형화 AI 하드웨어의 성장 초점은 AI 기능과 통합된 휴대용 의료 기기의 개발을 주도했습니다. 플레이어는 스마트 착용 가능, 치료 로봇, 환자 모니터 및 외과 도구와 같은 휴대용 장치에서 정교한 AI 프로세서 및 센서 인터페이스를 통합하고 있습니다. 이것은 지속적인 건강 감시 및 개인화한 배려 외부 병원의 납품을 허용합니다. AI 하드웨어에 의해 구동되는 신경 prosthetics는 또한 환자에 있는 회복 모터 기능을 위한 인기를 얻는다. 또한, 산업 선수에 의해 무거운 R & D 투자는 하드웨어 비용을 감소, 따라서, 의료 제공 업체에 대 한 고급 AI 시스템을 만드는.
기술로 - Speech Recognition Leads Technological Adoption
기술 측면에서, 음성 인식 세그먼트는 2024 년 36%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상되며, 의료 활동 전반에 걸쳐 넓은 적용 가능성에 빚지고 있습니다. AI 기반 음성 인식 시스템은 최소 침습 및 사용자 친화적이므로 임상 문서, 의사 결정 지원 및 환자 커뮤니케이션에 이상적입니다. 의료 전문가는 음성 활성화 디지털 보조 및 상호 작용하는 음성 응답 시스템을 사용하여 환자 기록, 검사 보고서 및 진단 조언을 검토합니다. 이 시스템의 자연적인 언어 능력은 광대한 unstructured 음성 자료에서 임상 통찰력을 얻는 동안 사용자 경험을 강화합니다.
컴퓨터 비전과 결합하여 음성 인식은 로봇 외과 조수의 기능을 향상시키고 재활 로봇. AI 시스템은 복잡한 절차 또는 치료 중에 외과 의사와 치료사의 보컬 지침을 준수 할 수 있으며 세션의 문서 자동화. 제약 회사는 또한 장기 약물에 환자의 건강 모니터링 및 준수에 대한 연설 기반 대화 에이전트를 테스트하고 있습니다. 딥러닝 알고리즘의 발전은 임상 대화에서 사용되는 의학 용어 및 slangs에 대한 음성 인식 정확도를 크게 향상시킵니다. 환자의 상호 작용과 관련된 의료 워크플로우 터치포인트를 통해 증폭된 채택
응용 프로그램 - 화상 & 진단 Application에서 Adoption을 구동
응용 분야의 관점에서 이미징 및 진단 부문은 의료 이미징 과학에서 AI의 구현을 증가시키기 위해 2024 년에 43%의 가장 높은 시장 점유율에 기여할 것으로 예상됩니다. 고급 알고리즘은 방사선 학자 및 이미지 분석가가가 진단 실험실에서 시각적 의료 데이터의 높은 볼륨을 처리하고 미묘한 anomalies를 감지하는 데 도움이됩니다. Deep Learning 모델은 수천 개의 라벨 이미지에 훈련되어 조직 패턴과 질병에 연결되는 이상성을 인식합니다. AI 응용 프로그램은 암, 신경 질환 및 심혈관 문제의 징후를 감지하여 높은 정확도를 입증했습니다.
컴퓨터 비전 및 딥러닝 기술을 활용하여 AI-powered Imaging 시스템은 정밀 진단 보고서를 생성하는 자동화된 양적 분석 및 지원 의사를 제공합니다. 이 두드러지게 방사선과 병리 기술자의 workload를 감소시킵니다. EHR 시스템과 통합된 AI 기반 로봇 이미징 장치 및 이미징 분석 제품군을 개발하고 있습니다. 이러한 솔루션은 실험실과 컨설팅 의사 사이의 스캔 보고서의 실시간 교환에 대한 권한을 부여합니다. 이 공동 진단 관행을 촉진합니다. AI 이미징 도구는 데이터 중심 조사를 지원하는 의료 교육 및 연구에서 효과적인 입증되었습니다. 알고리즘 성능의 지속적인 개선은 Point-of-care에서 고급 진단을 통합할 수 있습니다.
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북미는 2024 년에 40.3%의 예상 시장 점유율을 가진 의료 시장에서 글로벌 인공 지능을 지배합니다. AI-focused 연구 및 개발에서 크게 투자하는 주요 기술 거대 및 의료 회사의 존재로, 지역은 환자 결과를 개량하는 것을 끊임없이 노력하고 있는 다량 AI 전문가에 집 입니다. 몇몇 대학 및 연구 기관은 또한 의학을 위한 최첨단 AI와 기계 학습 신청에 있는 방법을 지도합니다. 이 투자 및 인프라 리더십은 북미 기업과 병원을 개인화 관리, 치료 결정, 약물 발견 및 정밀 진단에 차세대 AI 도구를 통합하여 시작합니다. 의료 분야에서 소비자의 증가를 제공뿐만 아니라 중앙 집중식 시스템으로 인해 사용 가능한 의료 데이터의 거대한 풀, AI는 더 나은 지역 의료 산업을 변환하기 위해 매우 잘 배치됩니다.
Asia Pacific은 의료 분야의 인공지능을 위한 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 진출했습니다. 중국, 일본, 한국 및 인도와 같은 국가는 큰 인구의 독특한 조합을 제공, 의료 요구를 성장, 웰빙 기술에 소비를 증가, 디지털 의료 촉진 정부 이니셔티브. 이 AI에 대한 거대한 기회는 품질 관리 더 저렴하고 모두 접근 할 수 있습니다. Insourcing AI 제품 개발 및 테스트를위한 활기찬 AI 시작 생태계 및 저비용 허브의 노력은 글로벌 기업들이 아시아 태평양을 개발 및 배포 센터로 수립하는 데 도움이됩니다. 아시아를 향한 의료 표준 포인트를 창출하는 인프라의 급진 발전은 모든 헬스케어를 달성할 수 있는 혁신적인 AI 기술 분야의 글로벌 리더가 되고 있습니다.
의료 시장 보고서의 인공 지능
| 공지사항 | 이름 * | ||
|---|---|---|---|
| 기본 년: | 2023년 | 2024년에 시장 크기: | 미화 20.81 Bn |
| 역사 자료: | 2019년 ~ 2023년 | 예측 기간: | 2024에서 2031 |
| 예상 기간 2024년에서 2031년 CAGR: | 7.7% 할인 | 2031년 가치 투상: | 미화 205.12 Bn |
| 덮는 Geographies: |
| ||
| 적용된 세그먼트: |
| ||
| 회사 포함: | GE Healthcare, Siemens Healthineers, Philips Healthcare, NVIDIA, Intel, Babylon Health, Komodo Health, Aidoc, Google Health, Exscientia, Butterfly Network, Relay Therapeutics, PathAI, Viz.ai, Canon Medical Systems, Microsoft, Oncora Medical, Biosymetrics, Artery, Ada Health | ||
| 성장 운전사: |
| ||
| 변형 및 도전 : |
| ||
75개 이상의 매개변수에서 검증된 매크로와 마이크로를 발견하세요, 보고서에 즉시 액세스하세요
* 정의: 의료 시장의 글로벌 인공 지능은 약 발견, 정밀 의학, 임상 시험, 의료 진단 및 개인 건강 추적을 포함한 다양한 의료 분야의 기계 학습, 자연 언어 처리, 로봇 자동화 및 비전 분석과 같은 AI 기술을 사용합니다. AI 시스템은 질병을 정확하게 진단하는 의사의 능력을 향상시키고 개인화 된 치료 옵션을 제공하고 차세대 의사 결정 지원 도구의 개발에 기여하고 전 세계적으로 의료의 품질과 접근성을 궁극적으로 향상시킵니다.
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저자 정보
코말 디게는 시장 조사 및 컨설팅 분야에서 8년 이상의 경험을 가진 경영 컨설턴트입니다. 그녀는 건강 기술 컨설팅 보고서에서 고품질의 통찰력과 솔루션을 관리하고 제공하는 데 능숙합니다. 그녀의 전문성에는 1차 및 2차 조사를 수행하고, 고객 요구 사항을 효과적으로 처리하고, 시장 추정 및 예측에 능숙한 것이 포함됩니다. 그녀의 포괄적인 접근 방식은 고객이 철저하고 정확한 분석을 받을 수 있도록 보장하여 정보에 입각한 결정을 내리고 시장 기회를 활용할 수 있도록 합니다.
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