의료 영상 시장의 AI

시장 정의

시장은 의료 부문 전반의 진단 및 영상 솔루션에서 인공 지능(AI) 기술의 개발, 채택 및 적용을 포괄합니다.

여기에는 X-ray, MRI, CT 스캔, 초음파 스캔과 같은 영상 기법과 통합된 AI 기반 소프트웨어, 플랫폼 및 알고리즘이 포함되어 이미지 분석, 해석 및 임상 의사 결정을 향상시킵니다.

시장은 의료 서비스 제공자, 의료 영상 장비 제조업체, AI 기술 개발자 및 연구 기관을 포함한 다양한 이해관계자를 포괄하며 진단 정확도, 작업 흐름 효율성 및 환자 결과 향상에 기여합니다.

의료 영상 시장의 AI개요

전 세계 의료 영상 AI 시장 규모는 2023년 10억 4천만 달러로 평가되었으며, 2024년 12억 7,600만 달러에서 2031년까지 64억 7,740만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 26.12%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

시장은 진단 정확성을 높이고 워크플로를 간소화하며 환자 치료를 개선하기 위해 AI 채택이 증가함에 따라 주도되고 있습니다. 딥 러닝, 머신 러닝(ML) 및 컴퓨터 비전의 발전으로 AI 기반 이미징 솔루션이 방사선 전문의가 초기 단계에서 더 정확하게 질병을 감지할 수 있도록 지원했습니다.

암, 심혈관 질환, 신경 질환 등 만성 질환의 유병률이 증가하면서 AI 기반 영상 기술에 대한 수요가 증폭되었습니다.

의료 영상 산업에서 AI를 운영하는 주요 기업으로는 GE HealthCare, Aidoc, Viz.ai, Inc., Infervision, Exo Imaging, Inc., Subtle Medical, Inc., Tempus, RadNet Inc., Siemens Healthineers AG, Qure.ai, NVIDIA Corporation, Lunit Inc., VUNO Inc., Paige AI, Inc. 및 Koninklijke Philips N.V.가 있습니다.

또한 AI와 의료 영상 장비의 통합은 자동화를 강화하고 분석 시간을 단축하며 실시간 의사 결정을 지원합니다. 의료 디지털화에 대한 투자 증가, 원격 의료의 확장, 맞춤형 치료에 대한 요구 증가는 시장 확장에 더욱 기여합니다.

• 2024년 1월 Hyperfine, Inc.는 AI 기반 8세대 Swoop 시스템 소프트웨어를 출시하여 향상된 이미지 품질과 작업 흐름 효율성으로 뇌 이미징 기능을 향상시켰습니다.

주요 내용:

1. 2023년 의료영상산업 규모에서 AI의 가치는 10억 4천만 달러로 평가됐다.
2. 시장은 2024년부터 2031년까지 CAGR 26.12%로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북미는 2023년 36.65%의 시장 점유율을 기록했으며, 평가액은 3억 8,120만 달러입니다.
4. 딥 러닝 부문은 2023년에 4억 7,960만 달러의 매출을 올렸습니다.
5. 컴퓨터 단층촬영(CT) 부문은 2031년까지 21억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
6. 종양학 부문은 2031년까지 19억 2,680만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
7. 병원 부문은 2031년까지 25억 2,660만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
8. 아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 CAGR 28.15%로 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 동인

"질병 조기 발견 및 진단을 위한 AI"

의료 영상 시장의 AI는 조기 질병 감지 및 진단을 위한 AI 채택이 증가하고 의료 IT 시스템과 AI의 통합이 증가함에 따라 상당한 성장을 기록하고 있습니다.

AI 기반 이미징 솔루션은 특히 암, 심혈관 질환, 신경 질환과 같은 질병 식별의 정확성과 효율성을 향상시켜 방사선학에 혁명을 일으키고 있습니다.

AI는 의료 이미지를 더 빠르고 정확하게 분석하여 방사선 전문의의 조기 발견을 지원하여 환자 결과를 개선하고 진단 오류를 줄입니다.

또한 AI와 PACS(사진 보관 및 통신 시스템) 및 RIS(방사선 정보 시스템)의 원활한 통합은 영상 작업 흐름을 간소화하고 방사선 전문의의 작업량을 최소화하며 임상 의사 결정을 최적화합니다.

의료 서비스 제공업체가 AI 기반 자동화 및 의사 결정 지원 도구를 점점 더 많이 채택하고 분야의 발전이 더욱 가속화되면서 시장은 급속한 확장을 기록하고 있습니다.의료 영상기술.

• 2024년 10월, Family Medical Practice(FMP Healthcare Group) Care1 - Health Executive Center와 Siemens Healthineers Vietnam은 유방암 발견의 정확성을 높이기 위해 Transpara AI와 결합된 3D 유방 조영술 시스템(MAMMOMAT Inspiration)의 공식 출시를 발표했습니다. MAMMOMAT Inspiration은 고해상도 3D 영상을 제공하여 병변 가시성을 향상시키고 위양성을 줄이도록 설계된 고급 디지털 유방 단층영상합성 시스템입니다. AI 기반 감지 시스템인 Transpara AI와 통합되면 이 솔루션은 방사선 전문의가 더 정확하고 효율적으로 유방암의 초기 징후를 식별하고 작업 흐름을 간소화하며 환자 결과를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

시장 도전

"규제 불확실성"

의료 영상 시장에서 AI의 주요 과제는 표준화된 규정이 부족하고 의료 시스템 전반에 걸쳐 상호 운용성이 없다는 것입니다. AI 기반 이미징 솔루션은 여러 지역의 다양한 규제 프레임워크를 준수해야 하므로 기업이 널리 채택하기가 어렵습니다.

또한 AI와 기존 PACS 및 RIS의 통합은 호환성 문제로 인해 방해를 받아 원활한 데이터 교환이 제한되는 경우가 많습니다. 이 과제에 대한 잠재적인 해결책은 글로벌 규제 조화와 표준화된 검증 프로토콜을 개발하는 것입니다.

규제 기관, 의료 기관 및 AI 개발자 간의 협력 노력은 AI 모델 교육, 임상 검증 및 성능 벤치마킹에 대한 명확한 지침을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

규제의 명확성은 AI 기반 이미징 솔루션이 일관된 안전성 및 효능 표준을 충족하도록 보장함으로써 시장 채택을 가속화하고 의료 전문가 사이의 신뢰를 구축할 수 있습니다.

시장 동향

"클라우드 도입 및 생성 AI"

의료 영상 시장의 AI는 클라우드 기반 AI 영상 솔루션의 확장, 방사선학 분야의 생성 AI 사용 증가 등 주요 트렌드와 함께 진화하고 있습니다.

클라우드 기반 AI 플랫폼은 진단 도구에 대한 원격 액세스, 의료 전문가 간의 실시간 협업, 향상된 데이터 관리를 지원하여 의료 영상을 혁신하고 있습니다. 이러한 솔루션은 확장성과 상호 운용성을 향상시켜 병원과 영상 센터가 AI 기반 진단을 기존 의료 인프라에 원활하게 통합할 수 있도록 해줍니다.

또한 생성 AI의 출현은 보고서 생성 자동화, 이미지 품질 향상, AI 모델 훈련을 위한 합성 데이터 세트 생성을 통해 방사선학을 재편하고 있습니다.

이 기술은 의료 영상에서 상세한 통찰력을 생성하여 워크플로우 효율성을 향상시키고 정밀 진단을 지원합니다. AI 기반 이미징은 이러한 추세가 탄력을 받아 시장에서 더욱 혁신을 주도하면서 더욱 발전되고, 접근 가능하며, 효율적이 되고 있습니다.

• 2024년 12월 ConcertAI는 TeraRecon의 AI 지원 포트폴리오의 SaaS(Software-as-a-Service) 클라우드 버전을 출시하여 CARAai와 Eureka Clinical AI를 단일 클라우드 플랫폼에 통합했습니다. 이러한 발전은 구독 기반 서비스를 통해 AI 기반 시각화 및 임상 워크플로우를 지원함으로써 의료 서비스 제공자의 접근성을 향상시킵니다.

의료 영상 분야의 AI 시장 보고서 스냅샷

시장 세분화:

• 기술별(딥 러닝, 머신 러닝, 자연어 처리): 딥 러닝 부문은 고급 패턴 인식 기능을 통해 향상된 이미지 분석 및 질병 감지를 통해 2023년에 4억 7,960만 달러를 벌어들였습니다.
• 방식별(컴퓨터 단층 촬영(CT), 자기 공명 영상(MRI), X선 및 초음파): 컴퓨터 단층 촬영(CT) 부문은 고해상도 영상으로 복잡한 상태를 진단하는 데 널리 사용되어 2023년 시장 점유율 36.12%를 차지했습니다.
• 응용 분야별(신경학, 심장학, 종양학 및 정형외과): 종양학 부문은 조기 암 발견 및 정확한 종양 평가를 위한 AI 기반 이미징 채택이 증가함에 따라 2031년까지 19억 2,680만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 최종 사용자별(병원, 진단 영상 센터, 외래 수술 센터, 연구 및 학술 기관): 향상된 진단 및 환자 관리를 위한 AI 기반 영상 솔루션의 통합이 증가함에 따라 병원 부문은 2031년까지 25억 2,660만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

의료 영상 시장의 AI지역분석

지역에 따라 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카로 분류되었습니다.

의료 영상 시장에서 북미 AI는 2023년 약 36.65%의 시장 점유율을 차지했으며 평가액은 3억 8,120만 달러입니다. 이러한 지배력은 고급 의료 인프라, AI 기반 이미징 솔루션의 높은 채택, 의료 기술에 대한 강력한 투자에 의해 주도됩니다.

AI 기반 의료 혁신을 위한 정부 및 민간 조직의 상당한 자금 지원과 함께 선도적인 AI 및 의료 이미징 회사의 존재로 인해 시장이 더욱 발전했습니다.

또한 암, 심혈관 질환, 신경 장애 등 만성 질환의 유병률이 증가함에 따라 조기 진단 및 치료 계획을 개선하는 AI 강화 영상 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

AI 기반 방사선학 도구는 이상을 보다 효율적으로 감지하고 방사선 전문의의 업무량을 줄이고 환자 결과를 개선하는 데 도움을 줍니다. 또한 방사선학 워크플로우에 AI 통합 증가, 만성 질환 유병률 증가, 지원 규제 프레임워크 등이 이 지역의 지배적인 시장 점유율에 기여했습니다.

아시아 태평양 의료 영상 산업의 AI는 의료 인프라의 급속한 발전, AI 기반 진단 솔루션 채택 증가, 만성 질환 부담 증가에 힘입어 예측 기간 동안 CAGR 28.15%로 크게 성장할 준비가 되어 있습니다.

중국, 일본, 인도와 같은 국가에서는 의료 투자 확대, 의료 분야에서 AI를 촉진하는 정부 이니셔티브, 조기 질병 발견에 대한 인식 증가로 인해 AI 기반 의료 영상에 대한 수요가 강해지고 있습니다.

또한 신흥 AI 스타트업의 존재와 의료 서비스 제공업체 및 기술 기업 간의 협력으로 인해 지역 전체에서 AI 기반 이미징 솔루션의 채택이 가속화되고 있습니다.

• 2024년 8월 MVision AI는 CDSCO(중앙의약품표준관리기구)의 MVision AI 세분화(Contour+) 신청이 성공적으로 승인되었다고 발표했습니다. 이 규제 이정표는 인도 전역의 방사선 치료 계획 워크플로에 MVision AI의 고급 이미지 분석 알고리즘을 배포할 수 있는 길을 열어줍니다.

규제 프레임워크

• 미국에서는, 미국 식품의약국(FDA)은 SaMD(Software as a Medical Device) 프레임워크에 따라 AI 기반 의료 영상 솔루션을 규제하여 임상 환경에서 안전성, 효율성 및 성능을 보장합니다. AI 기반 이미징 소프트웨어는 위험 수준에 따라 일반적으로 Class II 또는 Class III 의료 기기로 분류되며 시장 진입 전에 규제 승인이 필요합니다.
• 인도에서는CDSCO(Central Drugs Standard Control Organization)는 AI 기반 이미징 소프트웨어를 규제하며 임상 사용, 특히 진단의 자율적 의사 결정에 대한 승인을 요구합니다. 인도의학연구협의회(ICMR)도 다음과 같은 지침을 발표했습니다.헬스케어 분야의 AI, AI 기반 이미징 기술의 윤리적 사용, 데이터 개인 정보 보호 및 임상 검증을 보장합니다.

경쟁 환경:

의료 영상 산업의 AI는 치열한 경쟁이 특징이며, 주요 플레이어는 시장 지위를 강화하기 위해 전략적 이니셔티브와 기술 발전에 중점을 두고 있습니다.

기업들은 AI 기반 이미징 알고리즘을 개선하여 질병 감지 및 진단의 정확도를 높이기 위해 연구 개발(R&D)에 적극적으로 투자하고 있습니다. 많은 기업에서는 워크플로 자동화 및 임상 의사 결정 지원을 최적화하기 위해 딥 러닝과 ML 모델을 이미징 시스템에 통합하고 있습니다.

의료 서비스 제공자, 연구 기관, 의료 기기 제조업체와의 전략적 파트너십 및 협력은 방사선학에서 혁신을 가속화하고 AI 채택을 확대하기 위한 일반적인 접근 방식입니다.

또한 기업들은 진화하는 의료 표준을 준수하고 AI 기반 이미징 솔루션의 광범위한 상용화를 촉진하기 위해 주요 시장에서 규제 승인을 추구하고 있습니다.

또 다른 중요한 전략은 종양학, 심장학, 신경학 등 특정 의료 조건에 맞는 AI 기반 이미징 솔루션을 출시하여 제품 포트폴리오를 확장하는 것입니다.

원격 액세스를 지원하고, 데이터 관리를 개선하며, 기존 의료 IT 시스템과의 상호 운용성을 향상시키기 위해 클라우드 기반 AI 플랫폼을 점점 더 통합하는 기업이 늘어나고 있습니다. AI 역량을 강화하고 독점 알고리즘을 확보하며 더 넓은 고객 기반에 접근하기 위해 인수합병이 활용되고 있습니다.

또한 기업은 지역 의료 서비스 제공자와 파트너십을 구축하고 규제 허가를 확보함으로써 특히 신흥 시장에서 지리적 확장에 투자하고 있습니다.

• 2024년 11월 Viz.ai는 AI 기반 질병 감지 솔루션을 Microsoft Cloud for Healthcare의 Precision Imaging Network와 통합하기 위해 Microsoft와 협력한다고 발표했습니다. 이 파트너십은 임상 워크플로우에 원활하게 통합된 48개 이상의 AI 모델을 제공하여 실행 가능한 임상 통찰력을 제공하여 환자 결과를 향상시키는 것을 목표로 합니다.

의료 영상 시장의 AI 주요 회사 목록:

• GE헬스케어
• 아이독
• Viz.ai, Inc.
• 추론
• 엑소이미징, Inc.
• 서틀메디컬(주)
• 템퍼스
• 래드넷(주)
• 지멘스 헬시니어스 AG
• Qure.ai
• 엔비디아 주식회사
• 루닛(주)
• 뷰노(주)
• 페이지 AI, Inc.
• Koninklijke Philips N.V.

최근 개발(파트너십/제품 출시)

• 2025년 3월GE 헬스케어(GE HealthCare)와 엔비디아(NVIDIA)는 GTC 2025에서 AI 기반 자율 이미징 솔루션을 발전시키기 위해 16년간의 파트너십을 확대하는 협력을 발표했습니다. 이번 협력은 영상 효율성과 정확성을 향상시켜 의료 전문가의 부담을 줄이는 것을 목표로 초음파 내 자율 애플리케이션과 자율 X선 기술에 중점을 두고 있습니다.
• 2025년 2월, DeepHealth, Inc.는 비엔나에서 열린 ECR 2025에서 DeepHealth OS를 기반으로 하는 AI 기반 방사선 정보학 및 암 검진 솔루션을 선보였습니다. 이 회사는 AI로 강화된 PACS를 대체하는 Diagnostic Suite와 AI 기반 유방조영술 SaaS 솔루션인 SmartMammo를 출시하여 방사선학 워크플로우를 간소화했습니다.
• 2025년 1월, Royal Philips는 첸나이에서 열린 AOCR 2025에서 AI 기반 CT-5300을 공개하여 CT(컴퓨터 단층촬영) 이미징 분야에 획기적인 발전을 이루었습니다. 128슬라이스 시스템은 AI 기반 재구성, 심장 동작 교정 및 스마트 워크플로우를 통합하여 임상 애플리케이션 전반에 걸쳐 속도, 정확성 및 효율성을 향상시킵니다.