시장보고서
상품코드
1888666

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

발행일: | 리서치사: Grand View Research | 페이지 정보: 영문 100 Pages | 배송안내 : 2-10일 (영업일 기준)

    
    
    




※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

시장 규모와 동향:

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.

자주 묻는 질문

  • 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 규모는 어떻게 예측되나요?
  • AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장의 성장 요인은 무엇인가요?
  • AI 기반 간호사 스케줄 관리 솔루션의 주요 기능은 무엇인가요?
  • 미국의 간호사 부족 현상은 어떤 영향을 미치고 있나요?
  • AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장의 주요 기업은 어디인가요?

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 변수, 동향 및 범위

  • 시장 계보 전망
    • 상부 시장 전망
    • 관련·부수 시장 전망
  • 시장 역학
  • 사례 연구
  • 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 분석 툴
    • 업계 분석 - Porter's
    • PESTEL 분석

제4장 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 : 전개별 추정·동향 분석

  • 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 : 전개별 변동 분석
  • 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 규모 및 동향 분석 : 전개별, 2021-2033년
  • 클라우드 기반
  • 온프레미스

제5장 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 : 용도별 추정·동향 분석

  • 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 : 용도별 변동 분석
  • 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 규모와 동향 분석 : 용도별, 2021-2033년
  • 이동 스케줄링 및 최적화
  • 수요 예측과 인원 배치 예측
  • 휴가·결근 관리
  • 분석·보고서
  • 기타

제6장 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 : 최종 용도별 추정·동향 분석

  • 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 : 최종 용도별 변동 분석
  • 미국의 AI 간호사 스케줄링 소프트웨어 시장 규모 및 동향 분석 : 최종 용도별, 2021-2033년
  • 병원
  • 외래 수술 센터(ASC)
  • 장기간병 시설
  • 재택의료 기관
  • 진료소·전문의료 센터
  • 기타

제7장 경쟁 구도

  • 기업/경쟁 분류
  • 전략 매핑
  • 2024년의 기업 시장 상황 분석
  • 기업 개요/리스트
    • QGenda, LLC
    • In-House Health, Inc.
    • symplr
    • Connecteam
    • Deputy
    • MakeShift
    • Medecipher Solutions
    • ShiftMed
KSM 25.12.29

Market Size & Trends:

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:

  • Deployment Mode Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
    • Cloud-Based
    • On-Premises
  • Application Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
    • Shift Scheduling & Optimization
    • Demand Forecasting & Staffing Prediction
    • Leave & Absence Management
    • Analytics & Reporting
    • Others
  • End-use Outlook (Revenue, USD Million, 2021 - 2033)
    • Hospitals
    • Ambulatory Surgical Centers (ASCs)
    • Long-Term Care Facilities
    • Home Healthcare Agencies
    • Clinics & Specialty Centers
    • Others (Rehabilitation & Mental Health Centers)

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

  • 1.1. Market Segmentation & Scope
  • 1.2. Market Definitions
    • 1.2.1. Deployment Mode Segment
    • 1.2.2. Application Segment
    • 1.2.3. End Use
  • 1.3. Information analysis
    • 1.3.1. Market formulation & data visualization
  • 1.4. Data validation & publishing
  • 1.5. Information Procurement
    • 1.5.1. Primary Research
  • 1.6. Information or Data Analysis
  • 1.7. Market Formulation & Validation
  • 1.8. Market Model
  • 1.9. Total Market: CAGR Calculation
  • 1.10. Objectives
    • 1.10.1. Objective 1
    • 1.10.2. Objective 2

Chapter 2. Executive Summary

  • 2.1. Market Outlook
  • 2.2. Segment Snapshot
  • 2.3. Competitive Insights Landscape

Chapter 3. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market Variables, Trends & Scope

  • 3.1. Market Lineage Outlook
    • 3.1.1. Parent market outlook
    • 3.1.2. Related/ancillary market outlook.
  • 3.2. Market Dynamics
    • 3.2.1. Market driver analysis
    • 3.2.2. Market restraint analysis
    • 3.2.3. Market opportunity analysis
    • 3.2.4. Market challenges analysis
  • 3.3. Case Studies
  • 3.4. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market Analysis Tools
    • 3.4.1. Industry Analysis - Porter's
      • 3.4.1.1. Supplier power
      • 3.4.1.2. Buyer power
      • 3.4.1.3. Substitution threat
      • 3.4.1.4. Threat of new entrant
      • 3.4.1.5. Competitive rivalry
    • 3.4.2. PESTEL Analysis
      • 3.4.2.1. Political landscape
      • 3.4.2.2. Technological landscape
      • 3.4.2.3. Economic landscape
      • 3.4.2.4. Environmental Landscape
      • 3.4.2.5. Legal Landscape
      • 3.4.2.6. Social Landscape

Chapter 4. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market: Deployment Mode Estimates & Trend Analysis

  • 4.1. Segment Dashboard
  • 4.2. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market Deployment Mode Movement Analysis
  • 4.3. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market Size & Trend Analysis, by Deployment Mode, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 4.4. Cloud-based
    • 4.4.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 4.5. On-premises
    • 4.5.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)

Chapter 5. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market: Application Estimates & Trend Analysis

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market Application Movement Analysis
  • 5.3. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market Size & Trend Analysis, by Application, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 5.4. Shift Scheduling & Optimization
    • 5.4.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 5.5. Demand Forecasting & Staffing Prediction
    • 5.5.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 5.6. Leave & Absence Management
    • 5.6.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 5.7. Analytics & Reporting
    • 5.7.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 5.8. Others
    • 5.8.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)

Chapter 6. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market: End Use Estimates & Trend Analysis

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market End Use Movement Analysis
  • 6.3. U.S. AI in Nurse Scheduling Software Market Size & Trend Analysis, by End Use, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 6.4. Hospitals
    • 6.4.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 6.5. Ambulatory Surgical Centers (ASCs)
    • 6.5.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 6.6. Long-Term Care Facilities
    • 6.6.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 6.7. Home Healthcare Agencies
    • 6.7.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 6.8. Clinics & Specialty Centers
    • 6.8.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)
  • 6.9. Others
    • 6.9.1. Market estimates and forecasts, 2021 to 2033 (USD Million)

Chapter 7. Competitive Landscape

  • 7.1. Company/Competition Categorization
  • 7.2. Strategy Mapping
  • 7.3. Company Market Position Analysis, 2024
  • 7.4. Company Profiles/Listing
    • 7.4.1. QGenda, LLC
      • 7.4.1.1. Company overview
      • 7.4.1.2. Financial performance
      • 7.4.1.3. Product benchmarking
      • 7.4.1.4. Strategic initiatives
    • 7.4.2. In-House Health, Inc.
      • 7.4.2.1. Company overview
      • 7.4.2.2. Financial performance
      • 7.4.2.3. Product benchmarking
      • 7.4.2.4. Strategic initiatives
    • 7.4.3. symplr
      • 7.4.3.1. Company overview
      • 7.4.3.2. Financial performance
      • 7.4.3.3. Product benchmarking
      • 7.4.3.4. Strategic initiatives
    • 7.4.4. Connecteam
      • 7.4.4.1. Company overview
      • 7.4.4.2. Financial performance
      • 7.4.4.3. Product benchmarking
      • 7.4.4.4. Strategic initiatives
    • 7.4.5. Deputy
      • 7.4.5.1. Company overview
      • 7.4.5.2. Financial performance
      • 7.4.5.3. Product benchmarking
      • 7.4.5.4. Strategic initiatives
    • 7.4.6. MakeShift
      • 7.4.6.1. Company overview
      • 7.4.6.2. Financial performance
      • 7.4.6.3. Product benchmarking
      • 7.4.6.4. Strategic initiatives
    • 7.4.7. Medecipher Solutions
      • 7.4.7.1. Company overview
      • 7.4.7.2. Financial performance
      • 7.4.7.3. Product benchmarking
      • 7.4.7.4. Strategic initiatives
    • 7.4.8. ShiftMed
      • 7.4.8.1. Company overview
      • 7.4.8.2. Financial performance
      • 7.4.8.3. Product benchmarking
      • 7.4.8.4. Strategic initiatives
샘플 요청 목록
0 건의 상품을 선택 중
목록 보기
전체삭제