의료 영상 분야의 AI 시장 규모, 점유율 및 산업 분석은 기술별(기계 학습 및 딥 러닝, 자연어 처리 등), 양상별(CT 스캔, MRI, 엑스레이 등), 애플리케이션별(방사선학, 종양학, 병리학, 심장학, 정형외과 및 기타), 최종 사용자별(병원 및 진료소, 진단 영상 센터 등) 및 지역 예측, 2026년부터 2034년까지

전 세계 의료 영상 AI 시장 규모는 2025년 18억 7천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 25억 3천만 달러에서 2034년까지 285억 4천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 35.36%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

진단 방법 및 의료 결정 도구와의 의료 영상 평가 연결 개선으로 의료 영상 시장의 글로벌 AI가 확대되고 있습니다. 의료 분야에서는 훈련된 AI 시스템을 사용하여 X선 및 MRI 결과를 포함한 의료 사진을 검사하여 더 나은 진단 결정을 더 빨리 내릴 수 있습니다. 새로운 감지 시스템은 작은 편차를 감시합니다. 의사가 항상 환자를 보고 더 잘 치료하도록 돕는 것은 아니기 때문입니다.

의료 연구팀은 이제 뚜렷한 의료 상황을 인식하고 이미지 시스템을 더 잘 지원하기 위해 AI 시스템을 만들고 있습니다. 연구원과 개발자는 모든 작업에 표준 알고리즘을 사용하는 대신 정확한 목적에 맞게 질병 감지 및 해부학 분석을 수행하는 AI 모델을 제작합니다.

의료 영상 시장의 AI 시장 동인

질병 조기 발견에 대한 수요 증가 시장 확대를 위해

오늘날 더 많은 사람들이 조기 치료를 우선시합니다. 의료 전문가가 암이나 심장 문제와 같은 질병을 빨리 발견할수록 환자가 치료에서 더 잘 생존할 수 있습니다. 첨단 기술을 통해 AI는 인간의 시각적 인식을 회피하는 작은 의료 이미지 패턴을 식별할 수 있습니다.

딥 러닝과 컴퓨터 비전의 기술 발전 시장 선진화를 위해

컴퓨터 비전 시스템 개발과 함께 딥 러닝 기술은 의료 영상 분야를 크게 변화시켰습니다. 딥러닝 모델 내의 컨벌루션 신경망은 이미지의 패턴을 찾고 사진을 효과적으로 분할하여 새로운 표준을 확립합니다.

의료 영상 시장의 AI 시장 제한

의료 데이터 보호 에게 이 시장에 잠재적인 장애물을 제기

의료 데이터를 보호해야 하는 필요성으로 인해 AI 개발이 계속 진행되고 있습니다.의료 영상더 빨리 성장하는 것에서. 의료 이미지는 개인 정보와 전신 특징 세부정보를 포함하여 환자에 대한 깊은 정보를 저장합니다. AI 알고리즘에는 막대한 훈련 리소스가 필요합니다. 즉, 방대한 양의 개인 의료 데이터를 처리해야 합니다.

의료 영상 시장 기회의 AI

클라우드 기반 플랫폼 이 시장에서 기회를 창출하기 위해

AI가 탑재된 클라우드 기반 플랫폼을 사용하면 인공지능의 의료 영상 시장 활용을 더 쉽게 확장할 수 있습니다. 이러한 온라인 플랫폼은의료 서비스모든 사용자에게 합리적인 가격으로 더 나은 리소스 활용을 제공하기 때문에 성장합니다. 클라우드의 처리 및 AI 시스템은 구독을 통해 의료 서비스 제공업체에 제공되는 동시에 하드웨어 및 소프트웨어 구매 비용을 절감합니다.

분할

주요 통찰력

이 보고서는 다음과 같은 주요 통찰력을 다룹니다.

• 시장 동인, 제약 및 기회
• 주요 산업 플레이어 및 주요 개발의 영향
• 기술비
• 연구 및 개발

기술별 분석

의료영상 시장의 AI는 기술별로는 머신러닝&딥러닝, 자연어 처리 등으로 구분된다.

의료영상 인공지능의 기본 구성요소는 머신러닝과 딥러닝으로 구성되어 있어 의료 진단에서 더 나은 결과를 더 빠르게 얻을 수 있습니다. 다양한 유형의 의료 영상 및 질병에 특화된 AI 모델은 시장이 크게 성장하는 데 도움이 됩니다.

자연어 처리는 의사 결정 과정을 지원하는 관련 의료 정보를 제공함으로써 의료 전문가가 환자 사진을 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. NLP가 의료 이미징에 합류하여 환자를 보다 효율적으로 관리하는 더 나은 진단 프로세스를 만들면서 시장이 성장하고 있습니다.

양상별 분석

양식에 따라 시장은 CT 스캔, MRI, X-Ray 등으로 구분됩니다.

CT 스캔에는 정보를 빠르게 처리하고 다양한 의료 절차에 적용할 수 있는 인공지능 기능이 더 많이 등장합니다. 기술 과학자들은 폐결절, 뇌졸중 손상, 뼈 부상 등의 의학적 문제를 찾는 시스템을 연구하고 있습니다. 전반적인 시장 성장은 접근 가능한 여러 이미징 기계에서 수행되는 일일 CT 스캔의 높은 수에 따라 달라집니다.

MRI는 연조직 이미지의 세부 정보가 더 뛰어나기 때문에 여전히 의료 전문가가 선호하는 선택이며 AI는 그 이점을 지속적으로 개선하고 있습니다. 의료 산업은 복잡한 의료 사례를 치료하기 위해 MRI를 더 많이 사용하는 반면 의학은 더욱 개인화되어 MRI 시장 기술에서 AI의 성장을 주도합니다.

애플리케이션별 분석

응용 분야에 따라 시장은 방사선학, 종양학, 병리학, 심장학, 정형외과 등으로 구분됩니다.

시기적절한 자동화와 향상된 분석은 향상된 진단 결정을 내려 방사선학 실습을 돕습니다. AI는 방사선과 작업 프로세스를 최적화하고 진단 품질을 높이는 동시에 의사가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 현대 방사선과에 필수적인 도구가 되고 시장 확장을 주도합니다. 세그먼트가 크게 성장할 수 있습니다.

이제 종양학에서 인공지능을 사용하면 환자가 더 나은 암 발견 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 치료 준비 및 감독을 받는 데 도움이 됩니다. 연구 그룹은 AI 시스템을 만들어 의료 사진을 검사하고 암을 초기 단계에서 확인하고 종양 세부 사항을 검토하며 치료 결과를 예측합니다. 암 환자 수가 많을수록 의료 서비스 제공자가 종양학 작업에 AI 시스템을 사용하도록 유도하는 더 정확한 치료가 필요합니다.

최종 사용자별 분석

최종 사용자를 기준으로 시장은 병원 및 진료소, 진단 영상 센터 등으로 구분됩니다.

AI 의료 영상 애플리케이션은 대부분의 병원과 진료소에 도움이 됩니다. 이러한 시설은 일상 운영 중에 더 나은 진단 결과를 필요로 하기 때문입니다. 이제 전 세계 의료기관에서는 AI를 사용하여 비용을 절감하고 더 행복한 환자를 만들고 있습니다. 해당 부문이 크게 확대될 가능성이 높습니다.

의료 영상 센터는 AI를 사용하여 의료 판독 성능을 향상하고 경쟁 시설보다 앞서 나가고 있습니다. AI 솔루션은 클라우드의 데이터에 액세스함으로써 이러한 센터가 이미지를 분석하고 전국적으로 더 많은 사람들을 도울 수 있습니다.

지역분석

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지역을 기반으로 의료 영상 시장의 AI는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카에서 연구되었습니다.

북미, 특히 미국은 의료영상AI 분야에서 여전히 1위를 유지하고 있다. 이 지역은 첨단 기술 네트워크, 상당한 의료 자금 지원, 기술 및 의학 분야의 성공적인 기업으로 인해 두각을 나타내고 있습니다. 미국은 기업이 당국으로부터 쉽게 승인을 받기 때문에 AI 의료기기 연구에서 최고의 지역으로 부각됩니다. 이 분야는 의사가 부족해 솔루션 수요가 높은 반면, 의료 영상의 양은 늘어나고 있습니다.

• 미국 보건복지부(HHS)에 따르면 미국 방사선 전문의의 65%가 AI 지원 이미징 도구를 사용하고 있습니다.

유럽 ​​시장은 과학 및 의료 디지털 혁신을 통해 의료 영상에 대한 의지를 보여줍니다. 이 지역의 의료 시설은 우수한 의료 서비스를 제공하며 의료 영상 분야에서 숙련된 전문가를 많이 보유하고 있습니다. 유럽 ​​국가들은 서로 다른 의료 규정과 의료 시스템을 경험하고 있으며, 이로 인해 시장 확장이 차단될 수 있습니다.

• 유럽 ​​방사선 학회(ESR)에 따르면 유럽의 이미징 센터 중 30%가 AI 솔루션을 통합했습니다.

아시아 태평양 지역은 AI 의료 영상 기술이 크게 발전한 것을 보여줍니다. 더 많은 치료 비용과 실제 테스트에 대한 더 나은 인식을 통해 더 나은 의료 서비스가 필요한 대규모 노령 인구에게 서비스를 제공하기 때문입니다. AI 개발 및 응용 분야의 주요 국가로는 중국, 일본, 한국이 있습니다. 이들 국가는 최고의 의료 영상 인프라 및 연구 프로그램에 자금을 지원하기 때문입니다. 이 지역은 환자 수가 많고 만성질환이 더 많이 발생하고 있어 강력한 AI 영상 기술 구현이 필요합니다.

다루는 주요 플레이어

보고서에는 다음 주요 플레이어의 프로필이 포함됩니다.

• NVIDIA Corporation(미국)
• Digital Diagnostics Inc.(미국)
• 템퍼스(미국)
• HeartFlow, Inc.(미국)
• 제너럴일렉트릭(미국)
• 인텔사(미국)
• Advanced Micro Devices, Inc.(미국)
• Enlitic, Inc.(미국)
• 마이크로소프트(미국)
• 버터플라이 네트워크, Inc(미국)

주요 산업 발전

• 2025년 1월, GE 헬스케어는 의료 영상 및 헬스케어 솔루션에 첨단 지능형 시스템 플랫폼을 도입했습니다. 이 회사는 AI 시스템을 사용하여 더 나은 의료 진단을 내리고 의료 프로세스와 개별화된 환자 지원을 모두 개선하는 향상된 환자 관리 네트워크를 개발했습니다.
• 2024년 12월, Siemens Healthineers는 NVIDIA와 손을 잡고 최고의 성능 컴퓨팅과 AI 기술을 의료 영상 분야에 도입했습니다. NVIDIA는 이 결합을 통해 AI 기반 의료 이미지의 제조 및 사용을 가속화하는 데 도움을 줍니다.
• 2024년 11월 필립스는 의료 영상 기술을 향상시키기 위해 AI 영상 스타트업을 인수했습니다. 필립스는 AI 알고리즘을 확보해 의료 장비와 소프트웨어에 신기술을 신속하게 통합해 진단 품질과 운영 속도를 향상시키는 것을 목표로 하고 있다.