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미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 전개별, 용도별, 최종 용도별, 부문별 예측(2025-2033년)U.S. AI In Nurse Scheduling Software Market Size, Share & Trends Analysis Report By Deployment Mode, By Application, By End-use, And Segment Forecasts, 2025 - 2033 |
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미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 규모는 2024년에 5,558만 달러로 추정되며, 2033년까지 5억 1,641만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.
2025년부터 2033년까지 28.40%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 업무 효율화에 대한 수요 증가와 간호 전문 인력 부족이 시장 성장의 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 또한, AI와 머신러닝의 발전도 시장 성장을 촉진하는 요인으로 작용하고 있습니다.
업무 효율화에 대한 수요 증가가 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 산업을 주도하고 있습니다. 병원과 클리닉은 환자 수의 증가와 변화하는 치료 요구로 인해 복잡한 인력 배치 요구에 직면하고 있습니다. AI를 활용한 스케줄 관리 솔루션은 일상 업무를 자동화하고, 정확성을 높이며, 실시간 조정을 가능하게 합니다. 이러한 시스템은 간호사 배치를 최적화하고, 관리 부담을 줄이며, 교대근무 커버리지를 향상시켜 환자 치료 결과를 개선하고 간호사의 피로를 줄일 수 있습니다.
AI 기반 간호사 스케줄 관리 솔루션은 수동 스케줄링을 자동화하여 관리자가 환자 치료에 집중할 수 있도록 돕습니다. 고도화된 알고리즘이 환자 수 추이, 중증도, 스킬 구성에 따라 실시간으로 인력 배치를 조정하기 때문에 초과근무수당 및 파견 인건비를 절감할 수 있습니다. 예를 들어, Epic Systems는 2026년 초 출시 예정인 AI 탑재 임상 문서화 툴을 개발 중이며, 간호사와 임상의의 문서 작성 및 사무 작업 시간을 단축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 네이티브 AI 차트 작성 도구는 Epic 앱에 통합된 Microsoft의 Dragon Ambient AI를 활용하여 환자 기록의 일부를 자동으로 생성합니다.
또한, 미국 전체에서 심화되고 있는 간호 전문직 부족은 의료 시스템에 심각한 문제이며, AI를 활용한 간호사 근무표 작성 소프트웨어의 도입을 촉진하고 있습니다. 병원과 장기요양시설에서는 노동규정을 준수하면서 양질의 치료를 보장하는 동시에 적절한 환자 대 직원 비율을 유지하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 예를 들어, 미국간호대학협회(AACN)가 발표한 자료에 따르면, 연방 당국은 2025년에 78,610명, 2030년에는 63,720명의 정규직 간호사(RN)가 부족할 것으로 예측하고 있습니다.
The U.S. AI in nurse scheduling software market size was estimated at USD 55.58 million in 2024 and is projected to reach USD 516.41 million by 2033, growing at a CAGR of 28.40% from 2025 to 2033. The rising demand for operational efficiency and the growing shortage of nursing professionals are significant factors contributing to market growth. In addition, advancements in AI and machine learning are other factors fueling market growth.
Rising demand for operational efficiency drives the U.S. AI nurse scheduling software industry. Hospitals and clinics face complex staffing demands, driven by increasing patient influxes and fluctuating care needs. AI-powered scheduling solutions automate routine tasks, enhancing accuracy and enabling real-time adjustments. These systems optimize nurse allocation, reduce administrative burdens, and enhance shift coverage, leading to improved patient outcomes and reduced nurse fatigue.
AI-based nurse scheduling solutions automate manual scheduling, allowing managers to focus on patient care. Advanced algorithms adjust staffing in real-time based on census trends, patient acuity, and skill mix, thereby reducing overtime and agency costs. For instance, Epic Systems is developing AI-powered clinical documentation tools, expected to launch in early 2026, aimed at reducing the time nurses and clinicians spend on documentation and administrative tasks. The native AI charting tool will automatically draft parts of patient records using Microsoft's Dragon Ambient AI integrated within Epic's apps.
Moreover, the growing shortage of nursing professionals across the U.S. presents a significant challenge for healthcare systems, driving the adoption of AI-driven nurse scheduling software. Hospitals and long-term care facilities are increasingly struggling to maintain adequate staff-to-patient ratios while complying with labor regulations and ensuring high-quality care. For instance, according to the data published by the American Association of Colleges of Nursing (AACN), federal authorities project a shortage of 78,610 full-time registered nurses (RNs) in 2025 and 63,720 in 2030.
U.S. AI In Nurse Scheduling Software Market Report Segmentation
This report forecasts revenue growth at country levels and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the U.S. AI in nurse scheduling software market report based on deployment mode, application, and end-use: