의료 시장에서의 인공 지능 분석

의료 시장에서의 인공 지능 크기와 추세

헬스케어 분야의 글로벌 인공지능 시장 규모는 2025년 2891억 달러로 추정되며, 2025년부터 2032년까지 38.9%의 연평균 성장률 (CAGR)을 보이며 2032년에는 2880억 5000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다.

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의료 데이터의 증가와 함께 인공지능 기반 의료 솔루션 개발에 대한 의료 기관 및 스타트업의 투자가 증가하면서 의료 시장의 인공지능 성장을 견인할 수 있습니다.

의료 분야에서 가상 비서에 대한 수요 증가

최근 몇 년 동안 전 세계 의료 업계에서 인공지능 기반 가상 비서의 도입이 크게 증가하고 있습니다. 의사와 간호사의 업무량 증가와 환자 경험 개선의 필요성에 따라 의료 기관은 일상적인 작업을 자동화하고 사람의 개입 없이 일반적인 의료 관련 질문에 대한 답변을 제공할 수 있는 AI 기술을 활용하기 시작했습니다.

대화형 AI로 구동되는 가상 의료 비서는 증상, 의료진, 처방전 리필에 대한 기본적인 질문에 답하고 정기 진료 일정을 예약할 수 있습니다. 이를 통해 의료진은 더 복잡한 사례와 절차에 시간과 전문 지식을 집중할 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 각 환자와의 상호작용을 통해 계속 학습하면서 의학 용어는 물론 질문의 맥락을 이해하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. 이로 인해 가상 지원은 많은 환자에게 비용 효율적인 첫 번째 연락 창구가 되었습니다.

이러한 추세는 특히 외래 및 근무 시간 외 진료에서 두드러지게 나타납니다. 근무 외 시간이나 병원에서 멀리 떨어져 있어 의사와 간호사에게 접근하기 어려운 경우, 환자들이 질문할 수 있는 가상 존재는 필요한 지원을 제공했습니다. 이는 응급실 과부하 문제 해결에도 도움이 되었습니다. 의료 서비스 제공자의 경우, 가상 비서가 단순 업무를 줄여주므로 임상의는 자신의 전문 지식이 진정으로 필요한 환자에게 더 많은 일대일 시간을 할애할 수 있어 업무 만족도가 높아집니다.

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구성 요소별 - 하드웨어 도입으로 성장 촉진

구성 요소 측면에서 하드웨어 부문은 다목적 AI 하드웨어 플랫폼 및 장치 개발에 대한 투자가 증가함에 따라 2025년에 40.5%의 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 의료 서비스 제공업체들은 복잡한 AI 알고리즘과 예측 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 컴퓨터 시스템, 네트워킹 장치, 컴퓨터 주변기기 및 액세서리와 같은 하드웨어 인프라에 적극적으로 투자하고 있습니다. 업계 최고의 기업들은 대규모 의료 데이터 세트에 대한 딥러닝 모델 학습을 위해 특별히 설계된 고성능 서버, 데이터 스토리지 시스템, GPU 지원 컴퓨터를 출시했습니다. 고대역폭 인터넷 연결의 발전은 서로 다른 AI 하드웨어 엔드포인트 간의 실시간 데이터 전송을 더욱 지원했습니다.

AI 하드웨어 소형화에 대한 관심이 높아지면서 AI 기능이 통합된 휴대용 의료 기기가 개발되고 있습니다. 스마트 웨어러블, 치료용 로봇, 환자 모니터, 수술 도구와 같은 휴대용 기기에 정교한 AI 프로세서와 감각 인터페이스를 통합하고 있습니다. 이를 통해 병원 밖에서도 지속적인 건강 모니터링과 개인 맞춤형 치료를 제공할 수 있습니다. 환자의 운동 기능 회복을 위해 AI 하드웨어로 구동되는 신경 보철물도 인기를 얻고 있습니다. 또한, 업계 플레이어들의 막대한 R&D 투자로 하드웨어 비용이 절감되어 의료 서비스 제공업체들이 고급 AI 시스템을 저렴하게 이용할 수 있게 되었습니다.

기술별 - 음성 인식이 기술 채택을 주도하다

기술 측면에서 음성 인식 부문은 의료 활동 전반에 걸쳐 폭넓게 적용 가능하기 때문에 2025년 36.5%의 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. AI 기반 음성 인식 시스템은 최소한의 침습적이고 사용자 친화적이어서 임상 문서화, 의사 결정 지원 및 환자 커뮤니케이션에 이상적입니다. 의료 전문가들은 환자 기록에 액세스하고, 검사 보고서를 검토하고, 진단 조언을 받기 위해 음성 지원 디지털 비서와 대화형 음성 응답 시스템을 사용하는 것으로 전환했습니다. 이러한 시스템의 자연어 처리 능력은 사용자 경험을 향상시키는 동시에 방대한 비정형 음성 데이터에서 임상적 인사이트를 얻을 수 있습니다.

컴퓨터 비전과 결합된 음성 인식은 로봇 수술 보조 및 재활 로봇의 기능을 향상시킵니다. AI 시스템은 복잡한 수술이나 치료 중에 외과의와 치료사의 음성 지시를 이해하고 세션의 문서화를 자동화할 수 있습니다. 제약 회사들도 장기적으로 약물을 복용하는 환자의 건강 모니터링과 복약 순응도를 높이기 위해 음성 기반 대화 에이전트를 테스트하고 있습니다. 딥러닝 알고리즘의 발전으로 임상 대화에서 사용되는 의학 용어와 속어에 대한 음성 인식 정확도가 크게 향상되었습니다. 이로 인해 환자와 의사의 상호 작용을 포함하는 의료 워크플로 접점 전반에 걸쳐 도입이 확대되었습니다.

애플리케이션별 - 이미징 및 진단, 애플리케이션 채택 주도

애플리케이션 측면에서 이미징 및 진단 부문은 의료 영상 과학 분야에서 AI 구현이 증가함에 따라 2025년에 43.5%의 가장 높은 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 고급 알고리즘은 진단 연구소의 방사선 전문의와 이미지 분석가가 대량의 시각적 의료 데이터를 처리하고 미묘한 이상 징후를 감지하는 데 도움을 주고 있습니다. 딥러닝 모델은 수천 개의 레이블이 지정된 이미지를 학습하여 질병과 관련된 조직 패턴과 이상을 인식합니다. AI 애플리케이션은 증상이 나타나기 훨씬 전에 의료 이미지에서 암, 신경 장애, 심혈관 질환의 징후를 감지하는 데 높은 정확도를 입증했습니다.

컴퓨터 비전과 딥러닝 기술을 활용하는 AI 기반 이미징 시스템은 자동화된 정량적 분석을 제공하고 의사가 정확한 진단 보고서를 생성할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 방사선 전문의와 병리 기술자의 업무량을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 플레이어들은 EHR 시스템과 통합된 AI 기반 로봇 영상 장치와 영상 분석 제품군을 개발하고 있습니다. 이러한 솔루션은 검사실과 자문 의사 간에 스캔 보고서를 거의 실시간으로 교환할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 협업적 진단 관행을 촉진합니다. AI 이미징 도구는 데이터 기반 조사를 지원함으로써 의학 교육 및 연구에서도 그 효과가 입증되었습니다. 알고리즘 성능이 지속적으로 개선되면 진료 현장에서 고급 진단을 통합할 수 있습니다.

지역 통찰력

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북미는 2025년 40.8%의 시장 점유율로 전 세계 의료 인공지능 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. AI 중심 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있는 주요 기술 대기업과 의료 회사들이 있는 이 지역은 환자 치료 결과를 개선하기 위해 끊임없이 노력하고 있는 대규모 AI 전문 인력의 본거지입니다. 또한 여러 대학과 연구 기관에서 의료용 최첨단 AI 및 머신러닝 애플리케이션을 선도하고 있습니다. 이러한 투자와 인프라 리더십은 북미 기업과 병원들이 개인 맞춤형 치료, 치료 결정, 신약 개발 및 정밀 진단에 차세대 AI 도구를 도입하는 데 있어 유리한 고지를 선점할 수 있도록 지원합니다. 의료 소비가 증가하고 중앙 집중식 시스템으로 인해 의료 데이터 풀이 방대해지면서 AI는 이 지역 의료 산업을 더 나은 방향으로 변화시킬 수 있는 매우 유리한 입지를 확보하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 의료 분야에서 인공지능이 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 부상하고 있습니다. 중국, 일본, 한국, 인도와 같은 국가는 많은 인구, 증가하는 의료 수요, 웰니스 기술에 대한 소비자 지출 증가, 디지털 의료를 촉진하기 위한 정부 이니셔티브 등 독특한 조합을 갖추고 있습니다. 이는 AI가 양질의 의료 서비스를 보다 저렴하고 누구나 이용할 수 있게 만들 수 있는 엄청난 기회를 제공합니다. 활기찬 AI 스타트업 생태계와 AI 제품 개발 및 테스트 인소싱을 위한 저비용 허브의 존재는 글로벌 기업들이 아시아 태평양을 개발 및 배포 센터로 구축하는 데 도움이 됩니다. 인프라의 급속한 발전과 의료 수준의 향상으로 아시아는 모두를 위한 의료 서비스를 실현할 수 있는 혁신적인 AI 기술의 글로벌 리더로 부상하고 있습니다.

시장 집중도 및 경쟁 환경

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정밀 의학의 도입 증가

각 환자의 개별적인 특성에 맞춰 의료 서비스를 제공하는정밀 의학은 적시에 적절한 환자에게 적절한 치료를 제공할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 정밀 의학 접근법을 구현하려면 방대한 양의 환자 유전자 및 분자 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 의료 시스템에서는 이러한 방대한 양의 복잡한 데이터를 수작업으로 수집하고 처리하는 것이 쉽지 않습니다. 따라서 인공지능은 정밀 의학의 잠재력을 실현하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

고급 머신러닝 도구와 AI의 계산 능력은 연구자들이 서로 다른 데이터 세트를 분석하고 다른 방법으로는 감지하기 어려운 미묘한 패턴과 상관관계를 파악하는 데 도움을 주고 있습니다. 이제 종양의 게놈 및 분자 프로파일링은 개별 환자의 임상, 라이프스타일 및 환경적 요인으로 보완될 수 있습니다. 방대한 게놈 및 의료 기록 데이터 세트를 평가할 수 있는 AI의 능력은 새로운 기록이 추가될 때마다 시스템이 정밀한 치료법을 찾는 데 더욱 효과적이라는 것을 의미합니다. 따라서 의료 서비스 제공자는 시행착오적인 접근 방식에서 벗어나 보다 예측 가능하고 선제적인 치료 모델로 전환할 수 있습니다.

정밀 의료에서 AI의 가치가 성공 사례를 통해 더욱 명확해지면서 더 많은 병원, 제약 회사, 연구 기관이 맞춤형 치료 프로토콜을 제공하고 임상 결과를 개선하기 위해 AI 기반 정밀 의료 이니셔티브를 적극적으로 추진하고 있습니다. 데이터 양, 컴퓨팅 인프라 및 기존 의료 시스템 내 통합과 관련된 과제가 남아 있지만, 정밀 의료를 위한 AI의 도입은 크게 증가했습니다.

의료 시장에서의 인공 지능 업계 뉴스

• 2024년 4월, 공중 보건 인식을 높이기 위해 고안된 생성형 AI 기반 디지털 건강 증진 프로그램이 출시되었습니다. 건강을 위한 스마트 AI 리소스 도우미로 알려진 S.A.R.A.H.는 사용자가 암, 심장병, 폐 질환 및 당뇨병과 같은 주요 질병의 위험 요소를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 2024년 3월, 엔비디아는 의료 기술(메드테크), 신약 개발, 디지털 헬스 분야의 혁신을 위해 설계된 새로운 생성형 AI 마이크로서비스를 출시했습니다. 이 획기적인 이니셔티브는 최첨단 AI 기능을 활용하여 의료 기술을 혁신하고자 합니다.
• 2024년 3월, Microsoft는 AI 혁신을 주도하고 컴퓨팅 역량을 강화하기 위해 NVIDIA와 파트너십을 맺었습니다. 이 협력은 Microsoft Azure의 글로벌 인프라 및 고급 컴퓨팅 성능과 NVIDIA의 DGX 클라우드 및 Clara 제품군을 결합하여 혁신을 가속화하고 환자 치료를 향상시킵니다.
• 2023년 12월, 구글은 헬스IT애널리틱스와 공유한 블로그 게시물에 따르면, 생성형 AI를 통해 의료 기관을 지원하도록 설계된 기반 모델 모음인 MedLM의 출시를 발표했습니다. 이 출시는 의료 분야에 맞게 조정된 대규모 언어 모델인 Med-PaLM의 개발을 포함하여 Google의 기존 의료 AI 이니셔티브를 기반으로 합니다.

*정의: 글로벌 헬스케어 시장의 인공지능은 신약 개발, 정밀 의학, 임상 시험, 의료 진단, 개인 건강 추적 등 다양한 헬스케어 분야에서 머신러닝, 자연어 처리, 로봇 자동화, 비전 분석과 같은 인공지능 기술을 사용합니다. AI 시스템은 의사의 정확한 질병 진단 능력을 향상시키고, 개인 맞춤형 치료 옵션을 제공하며, 차세대 의사 결정 지원 도구 개발에 기여하여 궁극적으로 전 세계 의료 서비스의 품질과 접근성을 개선합니다.

애널리스트의 주요 시사점

전 세계 의료 시장의 인공지능 성장은 방대한 양의 환자 데이터를 분석하여 치료 결과를 개선하고 임상 워크플로우를 간소화해야 하는 필요성이 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 데이터의 양과 컴퓨팅 성능이 계속 증가함에 따라 AI는 의료진이 보다 개인화된 치료 계획과 정밀 의학 접근법을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

현재 북미는 막대한 R&D 지출과 우호적인 규제 환경으로 인해 시장을 주도하고 있습니다. 그러나 아시아 태평양 지역은 각국이 의료 서비스 접근성을 확대하고자 노력함에 따라 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것입니다. 아시아 태평양 지역 내에서 중국은 많은 인구 규모와 의료 AI에 대한 정부의 지원으로 이 지역에서의 리더십을 공고히 하고 있습니다.

예산과 AI 인재는 더 광범위한 도입을 방해할 수 있습니다. 환자 데이터의 보안 또한 이러한 새로운 기술을 임상 환경에 통합하는 데 걸림돌이 될 수 있습니다. 일부 복잡한 AI 모델에 대한 설명 가능성 부족은 임상의의 수용에 별도의 장벽이 될 수 있습니다.

의료 시스템 간의 상호 운용성 및 AI 공급업체 간의 상호 운용성은 시장 성장에 걸림돌이 될 수 있습니다. 그러나 거대 기술 기업, 지불자, 의료 서비스 제공자, 생명과학 기업 간의 파트너십을 통해 로드맵과 가이드라인을 공유함으로써 이러한 장애물을 극복할 수 있습니다.

시장 과제 - 숙련된 인력 부족

AI 기술의 도입과 구현을 촉진할 수 있는 숙련된 인력의 부족으로 인해 전 세계 의료 시장의 인공지능 성장이 저해될 수 있습니다. AI가 의료 서비스 제공 방식을 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력이 있지만, 임상적 측면과 기술적 측면을 모두 이해하는 데이터 과학자와 AI 전문가가 부족하여 시장 성장에 걸림돌이 될 수 있습니다. 대부분의 의료 기관에는 최신 AI 알고리즘에 정통하고 이에 따라 강력한 맞춤형 AI 솔루션을 개발할 수 있는 인력이 충분하지 않습니다. 이러한 기술 격차로 인해 프로젝트가 지연되고 많은 이니셔티브가 기대만큼 확장되지 못하고 있습니다. 집중적인 훈련과 교육 프로그램을 통해 인재 풀을 지속적으로 개선하지 않는다면 의료 시장에서 AI가 진정한 잠재력을 발휘하기는 어려울 것입니다.

시장 기회 - 개인 맞춤형 의료 및 환자 경험

AI를 활용하여 개인 맞춤형 의료를 추진하고 전반적인 환자 경험을 개선하면 시장 성장 기회를 제공할 수 있습니다. 방대한 양의 환자 데이터를 분석할 수 있는 AI 도구의 도움으로 이제 유전적 프로필, 병력, 라이프스타일 요인 등을 기반으로 개인별 맞춤 치료 계획을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 보다 표적화된 질병 예방, 조기 진단 및 우수한 치료 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 AI는 챗봇과 가상 비서를 통해 환자와 가상으로 소통하는 데도 도움을 줍니다. 이러한 AI 비서는 환자의 질문에 답하고, 알림을 제공하고, 원격으로 바이탈을 모니터링하고, 만성 질환을 더 잘 관리할 수 있도록 도와줍니다. 개인화된 AI 기반 치료를 통해 향상된 경험을 제공함으로써 전체 의료 시스템에 대한 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

시장 보고서 범위

시장 세분화

• 구성 요소별 인사이트(매출, 미화 10억 달러, 2020~2032년)
  • 하드웨어
  • 소프트웨어
  • 서비스
• 기술별 인사이트(매출, USD Bn, 2020~2032년)
  • 음성 인식
  • 자연어 처리
  • 머신 러닝
  • 컨텍스트 인식 처리
• 애플리케이션별 인사이트(매출, 미화 10억 달러, 2020~2032년)
  • 이미징 및 진단
  • 홈 헬스
  • 의료 기기 및 로봇 공학
  • 가상 어시스턴트
  • 기타
• 최종 사용자별 인사이트(매출, 미화 10억 달러, 2020~2032년)
  • 병원 및 클리닉
  • 의료 기기 회사
  • 진단 센터
  • 기타
• 지역별 인사이트(매출, USD Bn, 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
  • 필립스 헬스케어
  • NVIDIA
  • 인텔
  • 바빌론 헬스
  • 코모도 헬스
  • Aidoc
  • Google Health
  • Exscientia
  • 버터플라이 네트워크
  • 릴레이 테라퓨틱스
  • PathAI
  • ai
  • 캐논 의료 시스템
  • Microsoft
  • 온코라 메디컬
  • 바이오시메트릭스
  • Arterys
  • Ada Health