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시장보고서
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헬스케어 및 생명과학용 자연언어처리 시장 : 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 - 컴포넌트별, NLP 유형별, 배포 모드별, 최종사용자별, 지역별 및 경쟁(2021-2031년)NLP in Healthcare & Life Sciences Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Component, By NLP Type, By Deployment Mode, By End User, By Region & Competition, 2021-2031F |
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의료·생명과학 분야에서 세계의 NLP 시장은 2025년 31억 7,000만 달러에서 2031년까지 53억 4,000만 달러로 확대하며, CAGR 9.09%를 기록할 것으로 예측되고 있습니다.
이 분야에서는 전자 건강 기록, 진료 기록, 과학 문헌 등의 비정형 데이터 소스에서 인간의 언어를 해석, 이해, 생성하기 위해 계산 알고리즘을 활용합니다. 시장의 근본적인 성장은 자동화된 문서화를 통해 임상의의 번아웃을 줄이고 방대한 의료 텍스트 리포지토리에서 실용적인 지식을 추출해야 하는 업무적 요구사항에 의해 주도되고 있습니다. 이러한 구조적 필요성이 일시적인 기술 동향과는 다른 시장의 핵심적인 확대 요인이 되고 있습니다. "의료그룹관리협회에 따르면 2024년에는 "의료그룹 리더의 59%가 스크리빙 및 문서화 툴을 인공지능의 최우선 과제로 인식하고 있다"고 합니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 31억 7,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 53억 4,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 9.09% |
| 가장 빠르게 성장하는 부문 | 솔루션 |
| 최대 시장 | 북미 |
그러나 데이터 프라이버시 및 규제 준수의 복잡성과 관련하여 시장은 큰 장벽에 직면해 있습니다. 엄격한 법적 기준을 충족하면서 기밀성이 높은 환자 정보를 보호하는 복잡한 작업은 심각한 책임 위험과 상호운용성 문제를 수반합니다. 이러한 장애물은 의료 분야 전반에 걸쳐 NLP 기술의 광범위한 보급을 방해할 수 있습니다.
생성형 AI와 거대 언어 모델의 발전은 현재 전 세계 의료 및 생명과학 분야의 NLP 시장을 변화시키는 가장 혁신적인 힘이 되고 있습니다. 기존의 NLP와 달리, 이러한 기술은 임상 문서의 고급 생성 및 환자 기록의 자동 요약을 가능하게 합니다. 이러한 기술적 도약을 통해 의료 서비스 프로바이더들이 진단 지원을 개선하고 워크플로우를 최적화하기 위해 이러한 툴을 활용하고자 노력하면서 의료 현장 전반에 걸쳐 급속한 도입이 이루어지고 있습니다. 미국 의사협회(AMA)가 2025년 2월에 실시한 '증강지능 조사'에 따르면 2024년 진료에 AI를 활용하고 있다고 응답한 의사는 66%에 달하고, 전년 대비 약 2배 증가했습니다. 이러한 급증은 전문가들의 의식 변화로 지원되고 있습니다. 2025년 2월 VatorNews 기사 'AMA: 2024년 AI를 사용하는 의사가 거의 두 배로 증가'에서 지적한 바와 같이, 의사의 36%가 AI에 대해 우려보다 흥분을 느낀다고 응답하여 이러한 고급 기능에 대한 시장의 강력한 수요를 보여주고 있습니다.
업무 효율화와 의료비 절감의 필요성이 두 번째 중요한 촉진요인으로 작용하고 있으며, 의료진의 번아웃 증후군과 업무 과중이라는 구조적 문제를 직접적으로 해결하고 있습니다. 의료기관이 재정적 압박에 직면하면서 의료 코딩, 매출주기 관리, 실시간 문서화 등 노동집약적인 업무를 자동화하는 자연 언어처리(NLP) 솔루션의 도입이 확대되고 있습니다. 이러한 툴은 의료진의 인지적 부담을 줄여주고, 데이터 입력에서 환자 진료에 집중할 수 있는 여지를 만들어줍니다. 엘제비아가 지난 7월 발표한 '미래의 임상의 2025' 보고서에 따르면 임상의의 57%가 임상 AI 툴로 인해 시간을 절약할 수 있다고 답했습니다. NLP 용도는 관리 업무의 워크플로우를 효율화하여 업무 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라, 데이터 밀도가 증가하는 환경에서 의료 제공 시스템의 지속가능성 확보에도 기여하고 있습니다.
데이터 프라이버시 및 규제 준수에 대한 엄격한 시행은 전 세계 의료 및 생명과학 분야의 NLP 시장 확대에 큰 걸림돌이 되고 있습니다. 의료기관은 환자의 기밀정보를 절대적으로 보호해야 하는 엄격한 법적 테두리 안에서 운영되고 있습니다. NLP 시스템이 효과적으로 작동하기 위해서는 구조화되지 않은 방대한 임상 기록 데이터에 대한 접근이 필요하므로 개인 식별 정보(PII)가 유출될 위험이 내재되어 있습니다. 고액의 데이터 유출 및 규제 벌금의 가능성으로 인해 의료 기관은 위험 회피적인 접근 방식을 채택할 수밖에 없었고, 이로 인해 이러한 기술의 조달 및 통합이 크게 지연되고 있습니다.
이러한 운영상의 신중함은 의사결정권자들이 기술적 역량보다 책임회피를 우선시하므로 시장 성장의 걸림돌로 작용하고 있습니다. 컴플라이언스 위반에 대한 우려로 인해 의료 서비스 프로바이더는 네트워크 전체에 NLP 솔루션을 확장하는 것을 꺼려하며, 프로젝트는 소규모의 고립된 파일럿 단계에 머물러 있는 경우가 많습니다. 이러한 망설임은 도입 기준에 대한 최근 업계 조사 결과에도 반영되어 있습니다. 미국 의사협회(American Medical Association)의 2024년 조사에 따르면 "의사의 87%가 인공지능 툴 도입을 추진하기 위해 필요한 가장 중요한 속성으로 데이터 프라이버시 보장을 꼽았다"고 합니다. 이 통계는 업계내 컴플라이언스에 대한 우려가 여전히 존재하므로 광범위한 상용화를 방해하고 있다는 점을 강조하고 있습니다.
NLP를 활용한 신약개발 촉진과 바이오마커 식별은 시장의 초점을 사무 자동화에서 과학 연구로 전환하고 있습니다. 제약사들은 알고리즘을 도입하여 방대한 과학 문헌과 유전체 데이터로부터 분자 간 상호작용을 예측하고 잠재적인 치료 표적을 찾아내고 있습니다. 이러한 전환을 통해 연구자들은 신약 개발 과정의 초기 단계를 단축할 수 있으며, 새로운 치료법을 임상시험에 적용하는 데 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 엔비디아가 지난 7월 실시한 '의료 및 생명과학 분야의 AI 현황: 2025년 동향' 조사에 따르면 제약 및 생명공학 전문가의 59%가 AI 도입의 주요 목적으로 신약개발을 꼽아, 업계에서 계산생물학이 높은 우선순위를 차지하고 있음을 알 수 있습니다.
자동화된 환자 매칭을 통한 임상시험 참여자 모집의 효율화는 생명과학 연구 참여자 등록의 심각한 병목현상을 해소하고 있습니다. 자연 언어 처리(NLP) 엔진은 비정형화된 전자 건강 기록과 병리 보고서를 분석하여 복잡한 선택 기준에 따라 적격 후보자를 자동으로 식별하기 위해 임상 워크플로우에 통합되고 있습니다. 이 기능을 통해 정확한 환자 코호트를 확보하는 동시에 모집 실패로 인한 비용이 많이 드는 지연을 최소화할 수 있습니다. 이러한 추세는 도입 확대를 촉진하고 있으며, 메디데이터의 2025년 10월 보고서 '임상시험에서의 AI 현황: 현재와 미래'에 따르면 임상시험에서 AI를 활용하는 기업의 83%가 특히 환자 집단 및 코호트 식별을 위해 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났습니다.
The Global NLP in Healthcare & Life Sciences Market is projected to expand from USD 3.17 Billion in 2025 to USD 5.34 Billion by 2031, registering a CAGR of 9.09%. This field involves the use of computational algorithms to interpret, understand, and generate human language from unstructured sources like electronic health records, clinical notes, and scientific literature. The market's fundamental growth is driven by the critical need to alleviate clinician burnout through automated documentation and the operational requirement to extract actionable insights from massive repositories of medical text. These structural necessities distinguish the market's core expansion from temporary technological trends. According to the 'Medical Group Management Association', in '2024', '59% of medical group leaders identified scribing and documentation tools as their top artificial intelligence priority'.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 3.17 Billion |
| Market Size 2031 | USD 5.34 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 9.09% |
| Fastest Growing Segment | Solutions |
| Largest Market | North America |
However, the market faces significant hurdles regarding data privacy and the complexity of regulatory compliance. The intricate task of securing sensitive patient information while satisfying rigorous legal standards introduces major liability risks and interoperability challenges. These obstacles threaten to impede the widespread scaling of NLP technologies across the healthcare sector.
Market Driver
Advancements in Generative AI and Large Language Models constitute the most transformative force currently reshaping the Global NLP in Healthcare & Life Sciences Market. Unlike traditional NLP, these technologies allow for the sophisticated generation of clinical documentation and automated summarization of patient histories. This technological leap has sparked rapid adoption across medical practices as providers aim to leverage these tools for improved diagnostic support and workflow optimization. According to the American Medical Association's 'Augmented Intelligence Research' survey from February 2025, 66% of physicians reported using AI in their practices in 2024, a figure that nearly doubled from the previous year. This surge is supported by changing professional sentiment; as noted by VatorNews in February 2025, in the 'AMA: physicians using AI nearly doubled in 2024' article, 36% of physicians reported feeling more excited than concerned about AI, indicating a strong market appetite for these advanced capabilities.
The imperative for operational efficiency and healthcare cost containment serves as the second critical driver, directly addressing the systemic challenges of clinician burnout and administrative overload. As healthcare organizations confront mounting financial pressures, NLP solutions are increasingly deployed to automate labor-intensive tasks such as medical coding, revenue cycle management, and real-time documentation. These tools reduce the cognitive load on practitioners, allowing them to redirect their focus from data entry to patient care. According to the 'Clinician of the Future 2025' report by Elsevier in July 2025, 57% of clinicians perceive clinical AI tools as saving them time. By streamlining administrative workflows, NLP applications not only improve operational margins but also help ensure the sustainability of healthcare delivery systems in an increasingly data-dense environment.
Market Challenge
The strict enforcement of data privacy and regulatory compliance acts as a substantial barrier to the expansion of the Global NLP in Healthcare and Life Sciences Market. Healthcare organizations function under rigorous legal frameworks that mandate the absolute protection of patient confidentiality. Because NLP systems require access to vast datasets of unstructured clinical notes and records to operate effectively, there is an inherent risk of exposing Personally Identifiable Information (PII). The potential for costly data breaches and heavy regulatory fines compels institutions to adopt a risk-averse approach, significantly slowing the procurement and integration of these technologies.
This operational caution creates a bottleneck for market growth, as decision-makers prioritize liability protection over technological capabilities. The fear of non-compliance limits the willingness of providers to scale NLP solutions across their networks, often confining projects to small, isolated pilots. This reluctance is reflected in recent industry findings regarding adoption criteria. According to the 'American Medical Association', in '2024', '87% of physicians identified data privacy assurances as a top attribute required to advance the adoption of artificial intelligence tools'. This statistic underscores that widespread commercialization remains hindered by deep-seated compliance anxieties within the sector.
Market Trends
The utilization of NLP to accelerate drug discovery and biomarker identification is shifting the market focus from administrative automation to scientific research. Pharmaceutical companies are deploying algorithms to mine vast repositories of scientific literature and genomic data to predict molecular interactions and identify potential therapeutic targets. This transition enables researchers to compress the initial stages of drug development, significantly reducing the time required to bring new therapies to clinical testing. According to NVIDIA, July 2025, in the 'State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2025 Trends' survey, 59% of pharma and biotech professionals identified drug discovery as their primary AI goal, underscoring the sector's prioritization of computational biology.
The enhancement of clinical trial recruitment via automated patient matching is addressing the critical bottleneck of participant enrollment in life sciences research. NLP engines are increasingly integrated into clinical workflows to parse unstructured electronic health records and pathology reports, automatically identifying eligible candidates based on complex inclusion criteria. This capability ensures accurate patient cohorts while minimizing costly delays associated with recruitment failures. This trend is driving substantial adoption; according to Medidata, October 2025, in the 'The State of AI in Clinical Trials: Today and Tomorrow' report, 83% of companies using AI in clinical trials are now leveraging the technology specifically for patient population and cohort identification.
Report Scope
In this report, the Global NLP in Healthcare & Life Sciences Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global NLP in Healthcare & Life Sciences Market.
Global NLP in Healthcare & Life Sciences Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: