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의료 분야 AI 시장 규모와 예측(2021-2034년) : 세계 및 지역별 점유율, 동향, 성장 기회 분석 보고서 범위 - 구성요소, 도입 형태, 조직 규모 및 지역별

AI in Healthcare Market Size and Forecast 2021 - 2034, Global and Regional Share, Trend, and Growth Opportunity Analysis Report Coverage: By Component, Deployment, Organization Size, and Geography

발행일: | 리서치사: 구분자 The Insight Partners | 페이지 정보: 영문 234 Pages | 배송안내 : 즉시배송

    
    
    



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의료 분야 AI 시장 규모는 2025년 395억 5,000만 달러로 평가되었고, 2034년까지 1조 784억 2,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 또한 의료 분야 AI 시장은 2026-2034년 연평균 복합 성장률(CAGR) 45.3%를 나타낼 것으로 추정됩니다.

현대 의료 시스템에서는 전자건강기록(EHR), 의료용 영상 진단 시스템, 웨어러블 디바이스, 원격 모니터링 툴 및 커넥티드 헬스 플랫폼을 통해서 방대한 양 데이터가 생성되고 있습니다.AI를 활용하는 것으로, 의료 제공업체는 이 데이터를 분석하고 예측 진단, 실시간 환자 모니터링, 집단건강관리, 치료 최적화 및 개별화된 케어 제공이 가능하게 됩니다.원격 진료, 가상 비서, 원격 환자 모니터링, 자동화된 예약 관리등의 디지털 헬스 서비스에 대한 환자 수요 증가가 AI 도입을 가속시키고 있습니다.

의료 서비스 제공업체와 생명과학 기업들은 AI를 활용하여 환자 참여도를 높이고, 임상 결과를 최적화하며, 운영 비용을 절감하고 있습니다. AI와 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 프로세싱의 통합은 집중 치료 환경에서 확장성, 데이터 접근성 및 응답 시간을 향상시킵니다. 디지털 헬스 혁신과 상호 운용 가능한 의료 인프라에 대한 규제적 지원도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 또한, 의료 기관, 기술 기업 및 연구 기관 간의 파트너십을 통해 AI를 활용한 의료 솔루션이 강화되고 있습니다.

2026년 1월, Digital.ai는 업계 최초로 의료용 모바일 및 웹 용도의 엔드투엔드 자동 테스트 지원을 발표하며 커넥티드 헬스 플랫폼 전반에 걸쳐 디지털 테스트 기능을 확장했습니다. 이 회사는 기업 팀이 복잡한 물리적 환경이나 단편화된 시스템에 의존하지 않고도 중요한 임상 및 환자 대응 워크플로우를 자동화하고, 테스트 범위를 확장하며, 실제 환경에서의 성능을 대규모로 검증할 수 있도록 지원합니다.

의료 서비스가 고립된 임상 현장이 아닌 통합된 디지털 생태계로 기능하게 되면서 AI를 활용한 분석, 자동화, 개인화가 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이러한 데이터 기반 의료 환경으로의 전환은 의료 서비스 제공, 임상 연구, 병원 운영, 치료 후 환자 관리 등 전 분야에 걸쳐 AI의 도입을 촉진하고 있습니다.

북미는 탄탄한 기술 인프라, 높은 의료 IT 투자, 그리고 첨단 디지털 헬스 솔루션의 조기 도입이 특징입니다. 이 지역, 특히 미국에는 주요 의료 서비스 제공업체, 제약회사, 의료기기 제조업체, AI 기술 기업이 다수 존재합니다. AI 용도는 의료 영상 분석, 예측 진단, 임상 의사결정 지원 시스템, 병원 워크플로우 자동화, 집단 건강 관리 솔루션 등 다양한 분야에 깊숙이 침투하고 있습니다.

환자 안전, 데이터 상호운용성, 가치 기반 치료 모델을 촉진하는 규제적 노력은 AI의 통합을 더욱 가속화하고 있습니다. 미국은 유리한 규제 프레임워크와 자금 지원 이니셔티브에 힘입어 디지털 헬스 혁신 프로그램에서 선도적인 위치를 차지하고 있습니다. 또한, 원격의료와 원격 환자 모니터링이 확산되면서 AI를 활용한 데이터 분석, 위험도 계층화 및 개인화된 치료 계획에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

접근성이 좋고 개인화된 양질의 의료에 대한 환자들의 요구가 시장 성장을 견인하고 있습니다. 북미에서는 강력한 벤처캐피털의 자금 지원과 의료 기관 및 기술 기업과의 전략적 제휴도 AI 솔루션의 빠른 상용화를 촉진하는 원동력이 되고 있습니다. 그러나 데이터 프라이버시 규제, 사이버 보안 위험, 윤리적 고려, 그리고 높은 도입 비용 등의 과제도 여전히 남아있습니다. 전반적으로 북미는 지속적인 혁신, 강력한 생태계 연계, 그리고 높은 차세대 의료 기술 보급률에 힘입어 시장 주도권을 유지할 것으로 예측됩니다.

AI는 임상 워크플로우, 자원 배분, 진단 정확도, 치료 계획의 최적화에 있어 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 의료기관은 질병 예측, 환자 위험 평가, 치료 경로 최적화를 강화하기 위해 AI를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 고령화와 만성질환의 확산으로 인해 효율적이고 성과 중심의 의료 서비스에 대한 전 세계적인 수요가 증가함에 따라, 의료 서비스 제공업체들은 의료 서비스의 질을 높이고 운영 비용을 절감하기 위해 AI를 활용한 도구에 투자하고 있습니다. 또한, AI는 의료기기의 예지보전 및 성능 모니터링도 지원하여 예방적 유지보수 및 신뢰성 향상을 가능하게 합니다.

또한, AI를 활용한 시뮬레이션과 디지털 트윈 기술은 신약개발, 임상시험 설계, 의료기기 개발 프로세스를 가속화합니다. AI와 의료 정보 교환 시스템 및 커넥티드 케어 네트워크와의 통합은 데이터의 상호운용성과 진료의 연계를 더욱 강화합니다. 각국 정부는 자금 지원 프로그램 및 인프라 투자를 통해 디지털 헬스 도입을 지원하고 있으며, AI 통합에 유리한 여건을 조성하고 있습니다. 의료 시장에서의 경쟁이 심화되는 가운데, AI를 활용한 최적화 전략을 채택한 조직은 경쟁 우위를 점하고 있습니다. 따라서 확장되는 디지털 헬스 생태계는 임상 업무, 제약 연구, 의료기기 제조 및 의료 데이터 관리 용도 분야에서 AI 솔루션에 장기적인 기회를 제공합니다.

목차

제1장 주요 요약

제2장 의료 분야 AI 시장 구도

제3장 경쟁 구도

제4장 의료 분야 AI 시장 - 주요 시장 역학

제5장 의료 분야 AI 시장 - 세계 시장 분석

제6장 의료 분야 AI 시장 매출 분석 - 구성요소별

제7장 의료 분야 AI 시장 매출 분석 - 도입 형태

제8장 의료 분야 AI 시장 매출 분석 - 조직 규모별

제9장 의료 분야 AI 시장 - 지역 분석

제10장 의료 분야 AI 시장 상황

제11장 의료 분야 AI 시장 - 주요 기업 개요

제12장 분석 대상이 된 기타 기업 리스트

제13장 부록

LSH 26.04.20

The AI in Healthcare Market size was valued at US$ 39.55 billion in 2025 and is expected to reach US$1078.42 billion by 2034. The AI in healthcare market is estimated to register a CAGR of 45.3% during 2026-2034.

Modern healthcare systems generate vast amounts of data through electronic health records (EHRs), medical imaging systems, wearable devices, remote monitoring tools, and connected health platforms. AI enables healthcare providers to analyze this data for predictive diagnostics, real-time patient monitoring, population health management, treatment optimization, and personalized care delivery. Increasing patient demand for digital health services such as teleconsultations, virtual assistants, remote patient monitoring, and automated appointment management is accelerating AI adoption.

Healthcare providers and life sciences organizations are leveraging AI to enhance patient engagement, optimize clinical outcomes, and reduce operational costs. Integration of AI with cloud computing and edge processing improves scalability, data accessibility, and response times in critical care settings. Regulatory support for digital health transformation and interoperable healthcare infrastructure also contributes to market growth. Additionally, partnerships between healthcare institutions, technology companies, and research organizations are strengthening AI-enabled healthcare solutions.

In January 2026, Digital.ai announced industry-first support for end-to-end automated testing of healthcare mobile and web applications, expanding its digital testing capabilities across connected health platforms. The company enables enterprise teams to automate critical clinical and patient-facing workflows, expand test coverage, and validate real-world performance at scale without relying on complex physical environments or fragmented systems.

As healthcare delivery increasingly functions as an integrated digital ecosystem rather than isolated clinical settings, AI-driven analytics, automation, and personalization are becoming essential. This shift toward data-driven healthcare environments continues to propel AI adoption across care delivery, clinical research, hospital operations, and post-treatment patient management.

North America has a strong technological infrastructure, high healthcare IT investments, and early adoption of advanced digital health solutions. The region is characterized by the presence of leading healthcare providers, pharmaceutical companies, medical device manufacturers, and AI technology firms, particularly in the US. AI applications are deeply embedded across medical imaging analysis, predictive diagnostics, clinical decision support systems, hospital workflow automation, and population health management solutions.

Regulatory initiatives promoting patient safety, data interoperability, and value-based care models have further accelerated AI integration. The US leads in digital health innovation programs, supported by favorable regulatory frameworks and funding initiatives. Additionally, the growing adoption of telehealth and remote patient monitoring has increased demand for AI-enabled data analytics, risk stratification, and personalized treatment planning.

Patient demand for accessible, personalized, and high-quality care continues to fuel market growth. North America also benefits from strong venture capital funding and strategic partnerships between healthcare organizations and technology firms, driving rapid commercialization of AI solutions. However, challenges remain in the form of data privacy regulations, cybersecurity risks, ethical considerations, and high implementation costs. Overall, North America is expected to maintain a leading position in the market, driven by continuous innovation, strong ecosystem collaboration, and high adoption of next-generation healthcare technologies.

AI plays a critical role in optimizing clinical workflows, resource allocation, diagnostic accuracy, and treatment planning. Healthcare organizations are increasingly leveraging AI to enhance disease prediction, patient risk assessment, and care pathway optimization. As global demand for efficient and outcome-based healthcare services rises due to aging populations and chronic disease prevalence, providers are investing in AI-driven tools to improve care quality and reduce operational expenses. AI also supports predictive maintenance and performance monitoring of medical equipment, enabling proactive servicing and improved reliability.

Additionally, AI-driven simulation and digital twin technologies accelerate drug discovery, clinical trial design, and medical device development processes. Integration of AI with health information exchanges and connected care networks further enhances data interoperability and care coordination. Governments worldwide are supporting digital health adoption through funding programs and infrastructure investments, creating favorable conditions for AI integration. As competition intensifies in the healthcare market, organizations adopting AI-driven optimization strategies gain a competitive advantage. Thus, an expanding digital health ecosystem creates long-term opportunities for AI solutions across clinical operations, pharmaceutical research, medical device manufacturing, and healthcare data management applications.

Accenture Plc, Advanced Micro Devices Inc, Google LLC, International Business Machines Corp, Intel Corp, Microsoft Corp, NVIDIA Corp, Amazon Web Services Inc, SAP SE, and SAS Institute Inc are among the key AI in healthcare market players that are profiled in this market study.

The overall AI in healthcare market size has been derived using both primary and secondary sources. Exhaustive secondary research has been conducted using internal and external sources to obtain qualitative and quantitative information related to the AI in healthcare market size. The process also helps obtain an overview and forecast of the market with respect to all the market segments. Also, multiple primary interviews have been conducted with industry participants to validate the data and gain analytical insights. This process includes industry experts such as VPs, business development managers, market intelligence managers, and national sales managers, along with external consultants such as valuation experts, research analysts, and key opinion leaders, specializing in the AI in healthcare market.

Table Of Contents

1. Executive Summary

  • 1.1 Analyst Market Outlook
  • 1.2 Market Attractiveness

2. AI in Healthcare Market Landscape

  • 2.1 Overview
  • 2.2 Value Chain Analysis
    • 2.2.1 Raw Materials/Components
    • 2.2.2 Healthcare Process/Technology
    • 2.2.3 Distribution Landscape
    • 2.2.4 End-User
    • 2.2.5 Level of Integration
  • 2.3 Supply Chain Analysis
    • 2.3.1 List of Manufacturers/Suppliers
    • 2.3.2 List of Potential Customers (Upto 50)
  • 2.4 Porter's Five Force Analysis
  • 2.5 PEST Analysis
  • 2.6 Impact of Artificial Intelligence (AI)
  • 2.7 Regulatory Framework

3. Competitive Landscape

  • 3.1 Company Benchmarking by Key Players
  • 3.2 Market Share Analysis, 2025 - By Key Players
  • 3.3 Market Concentration

4. AI in Healthcare Market - Key Industry Dynamics

  • 4.1 Market Drivers
  • 4.2 Market Restraints
  • 4.3 Market Opportunities
  • 4.4 Future Trends
  • 4.5 Impact of Drivers and Restraints

5. AI in Healthcare Market - Global Market Analysis

  • 5.1 AI in Healthcare Market Revenue (US$ Million), 2021-2034
  • 5.2 AI in Healthcare Market Forecast and Analysis

6. AI in Healthcare Market Revenue Analysis - Component

  • 6.1 AI in Healthcare Market Forecasts and Analysis by Component
  • 6.2 Hardware
    • 6.2.1 Overview
    • 6.2.2 Hardware Market Revenue, 2021-2034 (US$ Million)
  • 6.3 Software
    • 6.3.1 Overview
    • 6.3.2 Software Market Revenue, 2021-2034 (US$ Million)
  • 6.4 Services
    • 6.4.1 Overview
    • 6.4.2 Services Market Revenue, 2021-2034 (US$ Million)

7. AI in Healthcare Market Revenue Analysis - Deployment

  • 7.1 AI in Healthcare Market Forecasts and Analysis by Deployment
  • 7.2 Cloud
    • 7.2.1 Overview
    • 7.2.2 Cloud Market Revenue, 2021-2034 (US$ Million)
  • 7.3 On-Premises
    • 7.3.1 Overview
    • 7.3.2 On-Premises Market Revenue, 2021-2034 (US$ Million)

8. AI in Healthcare Market Revenue Analysis - Organization Size

  • 8.1 AI in Healthcare Market Forecasts and Analysis by Organization Size
  • 8.2 Large Enterprises
    • 8.2.1 Overview
    • 8.2.2 Large Enterprises Market Revenue, 2021-2034 (US$ Million)
  • 8.3 SMEs
    • 8.3.1 Overview
    • 8.3.2 SMEs Market Revenue, 2021-2034 (US$ Million)

9. AI in Healthcare Market - Geographical Analysis

  • 9.1 North America
    • 9.1.1 North America AI in Healthcare Market Overview
    • 9.1.2 North America: AI in Healthcare Market Revenue and Forecasts, 2021-2034 (US$ Million)
    • 9.1.3 North America: AI in Healthcare Market - By Segmentation
      • 9.1.3.1 Component
      • 9.1.3.2 Deployment
      • 9.1.3.3 Organization Size
    • 9.1.4 North America: AI in Healthcare Market Breakdown by Countries
      • 9.1.4.1 United States Market
        • 9.1.4.1.1 United States: AI in Healthcare Market Revenue and Forecasts, 2021-2034 (US$ Million)
        • 9.1.4.1.2 United States: AI in Healthcare Market - By Segmentation
          • 9.1.4.1.2.1 Component
          • 9.1.4.1.2.2 Deployment
          • 9.1.4.1.2.3 Organization Size
      • 9.1.4.2 Canada Market
      • 9.1.4.3 Mexico Market
  • 9.2 Europe
    • 9.2.1 Germany
    • 9.2.2 France
    • 9.2.3 Italy
    • 9.2.4 United Kingdom
    • 9.2.5 Russia
    • 9.2.6 Rest of Europe
  • 9.3 Asia-Pacific
    • 9.3.1 Australia
    • 9.3.2 China
    • 9.3.3 India
    • 9.3.4 Japan
    • 9.3.5 South Korea
    • 9.3.6 Rest of Asia-Pacific
  • 9.4 Middle East and Africa
    • 9.4.1 South Africa
    • 9.4.2 Saudi Arabia
    • 9.4.3 U.A.E
    • 9.4.4 Rest of Middle East and Africa
  • 9.5 South and Central America
    • 9.5.1 Brazil
    • 9.5.2 Argentina
    • 9.5.3 Rest of South and Central America

10. AI in Healthcare Market Industry Landscape

11. AI in Healthcare Market - Key Company Profiles

  • 11.1 Accenture Plc
    • 11.1.1 Key Facts
    • 11.1.2 Business Description
    • 11.1.3 Products and Services
    • 11.1.4 Financial Overview
    • 11.1.5 SWOT Analysis
    • 11.1.6 Key Developments
  • 11.2 Advanced Micro Devices Inc
  • 11.3 Google LLC
  • 11.4 International Business Machines Corp
  • 11.5 Intel Corp
  • 11.6 Microsoft Corp
  • 11.7 NVIDIA Corp
  • 11.8 Amazon Web Services Inc
  • 11.9 SAP SE
  • 11.10 SAS Institute Inc

12. List of Additional Companies Analyzed

13. Appendix

  • 13.1 Glossary
  • 13.4 Research Methodology and Approach
    • 13.4.1 Secondary Research
    • 13.4.2 Primary Research
    • 13.4.3 Market Estimation Approach
      • 13.4.3.1 Supply Side Analysis
      • 13.4.3.2 Demand Side Analysis
    • 13.4.4 Research Assumptions and Limitations
  • 13.5 Meet Our Analysts
  • 13.6 About The Insight Partners
  • 13.7 Market Intelligence Cloud
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