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헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 : 점유율 분석, 업계 동향과 통계, 성장 예측(2026-2031년)

Healthcare Data Collection And Labeling - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)

발행일: | 리서치사: 구분자 Mordor Intelligence | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




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Mordor Intelligence에 의하면, 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2025년 21억 8,000만 달러에서 2026년에는 25억 7,000만 달러로 확대되어 2026년부터 2031년까지 CAGR 16.94%로 성장을 지속하여, 2031년에는 56억 2,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

Healthcare Data Collection And Labeling-Market-IMG1

본 보고서는 데이터 유형(이미지, 텍스트, 동영상, 음성), 라벨링 기법(수동, 반자동, 완전 자동), 최종 사용자(생명과학·제약, 의료기기 제조업체 등), 응용 분야(영상 진단 AI, 임상 의사결정 지원 등), 지역(북미, 유럽, 아시아태평양 등)별로 분류되어 있습니다. 시장 전망치는 금액(달러)으로 표시되어 있습니다.

전 세계 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 동향과 인사이트

AI를 활용한 의료 영상 솔루션의 도입 확대

FDA는 2025년 12월까지 882건의 AI 탑재 의료기기를 승인했습니다. 이는 2023년의 521건에서 증가한 수치이며, 각 승인에는 21 CFR Part 11의 감사 추적을 기반으로 주석이 달린 데이터 세트가 필요합니다. 벤처 업계의 지원도 이러한 규제 속도를 반영하고 있으며, Aidoc은 2024년 말에 3,000만 달러를 조달하여 14가지 병변에 대해 라벨이 지정된 250만 건의 CT 스캔을 활용해 기반 모델을 훈련시켰습니다. 모든 슬라이드의 병리 영상 진단도 비슷한 추세를 보이고 있으며, 능동 학습을 통해 모호한 영역이 사전에 선별됨에 따라, 폴리곤 수준의 종양 경계 주석 작업에 소요되는 시간이 슬라이드당 45분에서 8분으로 단축되었습니다. 매월 재교육을 실시하는 지속적인 학습 파이프라인이 일회성 프로젝트를 대체하며, 어노테이션 공급업체에 지속적인 구독 수익을 가져다주고 있습니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용하여 방사선 의학, 병리학, 그리고 새롭게 등장한 3차원 영상 진단 기법 전반에 걸쳐 수요가 확대되고 있으며, 이는 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장의 장기적인 성장을 뒷받침하고 있습니다.

다중 모드 임상 데이터(EHR, 센서, 유전체학)의 확대

제약 기업들은 현재 EHR 텍스트, 웨어러블 센서의 데이터 스트림, 유전체 변이 정보를 통합된 데이터 세트로 결합하고 있습니다. Recursion Pharmaceuticals가 2024년에 Tempus와 체결한 제휴에서는 23페타바이트 규모의 조직병리학 이미지와 300만 명의 환자에 대한 종단적 기록을 결합하는 과정에서 ICD-10, SNOMED CT 및 유전체 명명법에 걸친 주석 부착 전문 지식이 필요했습니다. 웨어러블 기기 시장 규모가 확대될 것입니다. 심방세동 환자 1명당 하루에 250만 건의 심전도 데이터 포인트가 생성되며, 심장 전문의의 검토 비용은 시간당 180달러까지 치솟고 있습니다. FDA의 2024년 SaMD 지침 초안에서는 인구통계학적으로 균형 잡힌 훈련 데이터 세트의 사용을 의무화하고 있으며, 이를 통해 종종 과소평가되기 쉬운 집단의 과다 표본 추출과 기존 EHR에 종종 누락되어 있는 사회적 결정 요인에 대한 주석 달기를 촉진하고 있습니다. 마이크로소프트의 2025년 FHIR 네이티브 주석 API를 통해 병원은 Epic 워크플로우 내에서 임상 기록에 라벨을 지정할 수 있게 되어, 내보내기 지연 시간을 80% 단축할 수 있습니다. 다중 모달 통합은 수익원을 확대하고, 정밀의료 분야에서 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장의 입지를 공고히할 것입니다.

엄격한 개인정보 보호법이 비용을 상승시킵니다.

2024년, HIPAA 집행으로 인해 2,800만 달러의 벌금이 부과되었으며, 위반 사례의 40%는 비즈니스 제휴 계약을 체결하지 않은 주석 제공업체에서 비롯된 것이었습니다. GDPR(EU 개인정보보호규정) 제9조의 제한에 따라 플랫폼은 세밀한 접근 제어 체계를 도입할 수밖에 없었으며, 아일랜드 데이터보호위원회(DPC)의 감사 결과, 합법적인 데이터 이전 근거가 부족한 프로젝트의 18%가 중단되었습니다. 2025년 중반 시점에서 EU-미국 데이터 개인정보 보호 프레임워크(EU-U.S. Data Privacy Framework)에 따른 자체 인증을 완료한 미국 공급업체는 불과 47%에 그쳤으며, 유럽의 병원들은 30%의 추가 비용을 지불하고 On-Premise 환경에서 데이터 주석 처리를 요구하게 되었습니다. 캘리포니아주의 CPRA는 환자에게 삭제권을 부여하고 있습니다. 한 유전체학 기업에서는 8%의 환자가 참여를 철회함에 따라 1만 2,000건의 샘플에 대한 주석을 다시 작성해야 했고, 이로 인해 120만 달러의 추가 비용이 발생했습니다. 이러한 규제로 인해 의료 및 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장의 모든 프로젝트에 15-25%의 추가 비용이 발생하고 있습니다.

부문별 분석

비디오 어노테이션 시장은 2026년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 17.40%를 나타낼 것으로 예측되며, 이는 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장에서 데이터 유형별 성장률 중 가장 높은 수치입니다. Intuitive Surgical사는 4,500만 달러를 투자해 230만 건의 로봇 수술 동영상에 주석을 달았다고 밝히며, 이 사업의 자본 집약성을 부각시켰습니다. Theator사가 2024년에 조달한 1억 달러의 자금은 127단계로 구성된 4K 복강경 수술 데이터셋 구축을 목적으로 하고 있습니다. 이미지 데이터는 방사선과 및 병리학 분야에서 확립된 DICOM 파이프라인 덕분에 2025년 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율의 51.54%를 유지했으나, 외과 및 내시경 검사에서 프레임 수가 급증함에 따라 수익은 동영상 쪽으로 이동하고 있습니다. 도구를 사전에 추적하는 능동형 학습 도구를 통해 라벨링 시간이 70% 단축되어 프로젝트별 예산은 절감되는 한편, 더 많은 프로젝트를 동시에 진행할 수 있게 되었습니다.

텍스트 및 음성은 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모에서 여전히 작은 비중을 차지하고 있지만, 전략적으로 중요한 분야입니다. 대규모 언어 모델이 ICD-10 및 CPT 용어를 자동으로 코딩함으로써 수작업 시간을 대폭 단축하고 있지만, FDA 지침에 따르면 청구용 출력에 대해서는 여전히 사람이 직접 검증해야 할 의무가 있습니다. 음성 바이오마커를 중심으로 음성 어노테이션이 주목받고 있습니다. Sonde Health와 메이요 클리닉의 제휴를 통해 5만 건의 샘플에 라벨링이 이루어졌으며, 89%의 민감도로 호흡 곤란을 감지하는 데 성공했습니다. 음성을 기반으로 한 질환 전반에 걸쳐 통일된 온톨로지가 부족하기 때문에 공급업체 간 경쟁 구도는 여전히 분산되어 있지만, IEEE의 표준화 노력이 시장 규모 확대로 이어질 것으로 기대됩니다.

완전 자동화된 워크플로는 연평균 성장률(CAGR) 17.90%로 확대될 것으로 예상되며, 이는 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장에서 가장 높은 성장률을 기록하는 라벨링 기법입니다. 구글의 Med-Gemini 모델은 1장당 0.02달러의 비용으로 14가지 병변에 대한 흉부 X선 영상 태깅을 수행하며, 3명의 방사선과 전문의가 내린 합의와 동등한 정확도를 달성하고 있습니다. 그렇긴 하지만, 모호한 증례의 경우 책임 문제 때문에 전문가가 지속적으로 관여해야 하므로, 2025년에도 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율의 53.10%는 사람이 감독하는 주석이 차지했습니다. 반자동 플랫폼은 효율성 향상과 임상의의 감독 필요성이 공존하는 종양학 및 심장학 분야에서 주류로 자리 잡고 있습니다.

FDA의 2024년 ‘사전 결정된 변경 관리 계획’에 관한 지침은 시판 후 데이터 세트 업데이트를 용이하게 하고, 공급업체가 별도의 신청 없이 라벨을 지속적으로 업데이트할 수 있도록 자동화 시스템에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. MD.ai의 스마트 어노테이션 도구는 심장 MRI 분석 시 심장 전문의의 라벨링 시간을 73% 단축시켰으며, 설명 책임을 유지하면서 처리 속도를 향상시켰습니다. 희귀질환, 사전 학습 데이터가 없는 광음향 영상과 같은 새로운 영상 기법의 경우, 여전히 수동 주석이 필요합니다. 예측 기간 동안, 인간과 AI를 결합한 하이브리드 워크플로는 의료 및 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장에서 주류 패러다임으로 자리매김할 것입니다.

지역별 분석

2025년, 북미는 43.20%의 점유율을 유지했습니다. 이는 FDA 승인을 받은 882개의 AI 기기가 국내에서 감사에 대응할 수 있는 데이터 세트를 필요로 했기 때문입니다. 2024년 지침에서 지속적 학습이 허용됨에 따라 반복적인 주석 달기가 정착되고 있으며, 120만 건의 진료 데이터로 훈련된 클리블랜드 클리닉의 패혈증 모델은 도입 첫해에 1,800만 달러의 추가 환급을 창출했습니다. 캐나다 온타리오 헬스는 500만 건의 과거 X선 영상을 디지털화하고, 지역 처리 능력을 확대하기 위한 8,800만 달러 규모의 계약을 체결했습니다. 멕시코는 HIPAA 규정을 준수하는 니어쇼어 허브로 부상하고 있으며, 기술자의 시간당 임금은 8-12달러로, 미국 프로젝트의 납기일을 20% 단축하고 있습니다.

아시아태평양은 중국의 150억 달러 규모의 ‘건강 중국 2030’ 예산과 인도의 표준화된 전자건강기록(EHR) 추진 정책에 힘입어 연평균 성장률(CAGR) 17.30%라는 가장 높은 성장률을 기록할 전망입니다. 알리바바 클라우드의 2024년 버전 플랫폼은 데이터 라벨링 소요 기간을 12개월에서 3개월로 단축하여, 국내 AI 스타트업 14곳의 성장을 뒷받침했습니다. 인도에서는 아폴로 병원(Apollo Hospitals)과 구글 클라우드(Google Cloud)의 제휴를 통해 800만 건의 기록에 라벨링이 이루어졌으며, 이로 인해 당뇨병성 망막병증 선별 검사 비용을 60% 절감했습니다. 일본에서는 데이터의 20%를 국내에 보유해야 한다는 요건으로 인해, 미국 업체들이 대학 병원과 제휴하는 움직임이 가속화되고 있으며, Scale AI가 도쿄대학과 공동으로 진행한 50만 건 규모의 보고서 프로젝트가 그 대표적인 사례입니다.

2025년 유럽은 큰 수익을 올렸습니다. ‘유럽 헬스 데이터 스페이스(European Health Data Space)’는 동의 수준에 따른 주석 부착과 국경을 초월한 전자건강기록(EHR)의 상호운용성을 의무화하며, 견고한 거버넌스를 갖춘 플랫폼 간에 수요를 통합하고 있습니다. 독일은 2024년에 43건의 AI SaMD 제품을 승인하고, AI 기반 코드에 대한 보상을 시작함으로써 지속 가능한 수요를 강화하고 있습니다. 2024년 UAE가 진행한 2,200만 달러 규모의 아랍어 진료 기록 주석 부착 입찰과 브라질에서 이루어진 9건의 AI 의료기기 승인은 중동 및 아프리카, 남미 지역에서의 초기 성장세를 보여주고 있지만, 디지털화의 진전이 제한적이며 거시경제의 변동성으로 인해 단기적인 규모 확대는 억제되고 있습니다.

기타 혜택:

  • 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
  • 3개월간의 애널리스트 지원

자주 묻는 질문

  • 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 어떻게 예측되나요?
  • AI를 활용한 의료 영상 솔루션의 도입 현황은 어떤가요?
  • 다중 모드 임상 데이터의 확대는 어떤 영향을 미치고 있나요?
  • 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장에서 비디오 어노테이션의 성장률은 어떻게 되나요?
  • 완전 자동화된 워크플로의 성장 전망은 어떤가요?
  • 2025년 북미 지역의 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 점유율은 어떻게 되나요?
  • 아시아태평양 지역의 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장률은 어떻게 되나요?
  • 유럽의 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장의 주요 동향은 무엇인가요?

목차

제1장 서론

제2장 조사 방법

제3장 주요 요약

제4장 시장 구도

제5장 시장 규모와 성장 예측

제6장 경쟁 구도

제7장 시장 기회와 향후 전망

JHS 26.06.23

According to Mordor Intelligence, the healthcare data collection and labeling market size is expected to grow from USD 2.18 billion in 2025 to USD 2.57 billion in 2026 and is forecast to reach USD 5.62 billion by 2031 at 16.94% CAGR over 2026-2031.

Healthcare Data Collection And Labeling - Market - IMG1

This report is Segmented by Data Type (Image, Text, Video, Audio), Labeling Approach (Manual, Semi-Automated, Fully-Automated), End User (Life-Science & Pharma, Medical-Device Manufacturers, and More), Application Area (Diagnostic Imaging AI, Clinical Decision Support, and More), and Geography (North America, Europe, Asia-Pacific, and More). Market Forecasts are in Value (USD).

Global Healthcare Data Collection And Labeling Market Trends and Insights

Growing Adoption of AI-Driven Medical Imaging Solutions

The FDA cleared 882 AI-enabled medical devices by December 2025, up from 521 in 2023, and each approval requires datasets annotated under 21 CFR Part 11 audit trails . Venture backing mirrors this regulatory velocity; Aidoc secured USD 30 million in late 2024 to train a foundation model on 2.5 million CT scans labeled for 14 pathologies. Whole-slide pathology imaging is following suit, with polygon-level tumor margin annotation times dropping from 45 minutes to 8 minutes per slide when active learning pre-selects ambiguous regions. Continuous-learning pipelines that retrain monthly are replacing one-off projects, giving annotation vendors recurring subscription revenue. Together, these forces amplify demand across radiology, pathology, and emerging 3-dimensional imaging modalities, reinforcing long-term growth in the healthcare data collection and labeling market

Expansion of Multi-Modal Clinical Data (EHR, Sensors, Genomics)

Drug developers now link EHR text, wearable-sensor streams, and genomic variants in unified datasets. Recursion Pharmaceuticals' 2024 partnership with Tempus combined 23 petabytes of histopathology images with longitudinal records for 3 million patients, requiring annotation expertise across ICD-10, SNOMED CT, and genomic nomenclature. Wearable devices magnify scale; a single atrial-fibrillation patient produces 2.5 million ECG datapoints daily, pushing cardiologist review costs to USD 180 per hour. The FDA's 2024 SaMD draft guidance mandates demographically balanced training sets, driving over-sampling of under-represented groups and annotation of social determinants that are often missing from legacy EHRs. Microsoft's 2025 FHIR-native annotation API lets hospitals label clinical notes inside Epic workflows, cutting export latency by 80%. Multi-modal integration broadens addressable revenue pools and cements the role of the healthcare data collection and labeling market in precision medicine

Stringent Privacy Laws Elevate Costs

HIPAA enforcement collected USD 28 million in penalties during 2024, with 40% of violations traced to annotation vendors lacking Business Associate Agreements . GDPR Article 9 restrictions force platforms to deploy granular access controls; an Irish DPC audit suspended 18% of projects lacking lawful transfer bases. Only 47% of U.S. vendors had self-certified under the EU-U.S. Data Privacy Framework by mid-2025, prompting European hospitals to demand on-premises annotation at 30% price premiums. California's CPRA gives patients deletion rights; one genomics company re-annotated 12,000 samples when 8% opted out, incurring USD 1.2 million in extra costs. Together, these mandates add 15-25% overhead to every project in the healthcare data collection and labeling market.

Other drivers and restraints analyzed in the detailed report include:

  1. Regulatory Shift Toward Real-World Evidence in Approvals
  2. Outsourced, HIPAA-Compliant Expert Labeling Networks Expand
  3. Scarcity and High Hourly Rate of Domain Experts

For complete list of drivers and restraints, kindly check the Table Of Contents.

Segment Analysis

Video annotation is projected to grow at a 17.40% CAGR from 2026 to 2031, the highest among data types in the healthcare data collection and labeling market. Intuitive Surgical disclosed that it had annotated 2.3 million robotic-surgery videos at USD 45 million, highlighting the capital intensity. Theator's USD 100 million financing in 2024 targets 4K laparoscopic datasets comprising 127 procedural steps. Image data retained 51.54% healthcare data collection and labeling market share in 2025, thanks to established DICOM pipelines across radiology and pathology, yet the exponential frame count in surgery and endoscopy is shifting revenue toward video. Active-learning tools that pre-track instruments now cut labeling time by 70%, reducing per-project budgets but enabling more simultaneous engagements.

Text and audio remain smaller but strategically significant slices of the healthcare data collection and labeling market size. Large language models auto-code ICD-10 and CPT terms, slashing manual hours, yet FDA guidance still mandates human verification for billing-grade output. Audio annotation is emerging around voice biomarkers; Sonde Health's Mayo Clinic partnership labeled 50,000 samples to detect respiratory distress with 89% sensitivity. Lack of unified ontologies across speech-based disorders keeps the vendor landscape fragmented, but standardization efforts by IEEE promise to unlock scale.

Fully-automated workflows are forecast to expand at a 17.90% CAGR, the fastest among labeling approaches in the healthcare data collection and labeling market. Google's Med-Gemini models tag chest X-rays for 14 pathologies at USD 0.02 per image, matching three-radiologist consensus. Nonetheless, human-supervised annotation maintained 53.10% of the healthcare data collection and labeling market share in 2025, as liability concerns keep experts in the loop for ambiguous cases. Semi-automated platforms dominate oncology and cardiology, where efficiency gains coexist with required clinician oversight.

The FDA's 2024 guidance on predetermined change-control plans eases post-market dataset updates, encouraging vendors to invest in automation that continuously refreshes labels without new submissions. MD.ai's smart-annotation tool reduced cardiologist labeling time by 73% for cardiac MRI, preserving accountability while accelerating throughput. Manual annotation remains necessary for rare diseases and for novel modalities such as photoacoustic imaging, where foundation models lack prior exposure. Over the forecast horizon, hybrid human-plus-AI workstreams will remain the dominant paradigm in the healthcare data collection and labeling market.

Geography Analysis

North America retained 43.20% share in 2025 as 882 FDA-cleared AI devices demanded domestic, audit-ready datasets. Continuous-learning allowances in 2024 guidance make recurrent annotation a fixture, and Cleveland Clinic's sepsis model, trained on 1.2 million encounters, generated USD 18 million in added reimbursement during its first deployment year. Canada's Ontario Health digitized 5 million historical X-rays, awarding an USD 88 million contract that expands regional capacity. Mexico is emerging as a HIPAA-compliant near-shore hub, where technologists earn USD 8-12 per hour, shortening U.S. project turnarounds by 20%.

Asia-Pacific will post the fastest 17.30% CAGR, underpinned by China's USD 15 billion Healthy China 2030 budget and India's standardized EHR drive. Alibaba Cloud's 2024 platform cut annotation timelines from 12 months to three, catalyzing 14 domestic AI startups. India's partnership between Apollo Hospitals and Google Cloud labeled 8 million records, lowering diabetic-retinopathy screening costs by 60%. Japan's requirement for 20% domestic data is driving U.S. vendor alliances with academic hospitals, as seen in Scale AI's 500,000-report project with the University of Tokyo.

Europe contributed significant revenue in 2025. The European Health Data Space enforces consent-tier annotations and cross-border EHR interoperability, consolidating demand among platforms with robust governance. Germany approved 43 AI SaMD products in 2024 and began reimbursing AI-derived codes, reinforcing sustainable demand. The UAE's USD 22 million Arabic-note annotation tender in 2024 and Brazil's nine AI device approvals signal early momentum in the Middle East, Africa, and South America, though limited digitization and macroeconomic volatility temper near-term scale.

  1. Alegion
  2. Amazon
  3. Appen Ltd.
  4. Centaur Labs
  5. CloudFactory
  6. Cognizant
  7. Datavant
  8. Deepen AI
  9. Encord
  10. Google
  11. HCLTech
  12. iMerit
  13. Innodata
  14. Labelbox
  15. Lionbridge AI (Telus)
  16. MD.ai
  17. Microsoft Azure ML Data Labeling
  18. Scale AI
  19. TELUS International
  20. Wipro

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 Introduction

  • 1.1 Study Assumptions & Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 Research Methodology

3 Executive Summary

4 Market Landscape

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Market Drivers
    • 4.2.1 Growing Adoption of AI-Driven Medical Imaging Solutions
    • 4.2.2 Expansion of Multi-Modal Clinical Data (EHR, Sensors, Genomics)
    • 4.2.3 Regulatory Shift Toward Real-World Evidence In Approvals
    • 4.2.4 Outsourced, HIPAA-Compliant Expert Labeling Networks Expand
    • 4.2.5 Active-Learning Workflows That Cut Annotation Hours Per Case
    • 4.2.6 Generative Synthetic Data Pipelines Reduce Cold-Start Needs
  • 4.3 Market Restraints
    • 4.3.1 Stringent Privacy Laws (HIPAA, GDPR, CCPA) Elevate Costs
    • 4.3.2 Scarcity & High Hourly Rate of Domain Experts (Radiologists, Pathologists)
    • 4.3.3 Proprietary Data Silos Limit Cross-Institutional Model Generalizability
    • 4.3.4 Carbon-Footprint Scrutiny of Large-Scale Annotation Operations
  • 4.4 Value Chain Analysis
  • 4.5 Regulatory Landscape
  • 4.6 Technological Outlook
  • 4.7 Porter's Five Forces
    • 4.7.1 Threat of New Entrants
    • 4.7.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.7.3 Bargaining Power of Buyers
    • 4.7.4 Threat of Substitutes
    • 4.7.5 Competitive Rivalry

5 Market Size & Growth Forecasts (Value, USD)

  • 5.1 By Data Type
    • 5.1.1 Image
    • 5.1.2 Text
    • 5.1.3 Video
    • 5.1.4 Audio
  • 5.2 By Labeling Approach
    • 5.2.1 Manual
    • 5.2.2 Semi-Automated
    • 5.2.3 Fully-Automated
  • 5.3 By End User
    • 5.3.1 Life-Science & Pharma Companies
    • 5.3.2 Medical-Device Manufacturers
    • 5.3.3 Hospitals & IDNs
    • 5.3.4 Health-Tech
    • 5.3.5 CROs & Academic Institutes
  • 5.4 By Application Area
    • 5.4.1 Diagnostic Imaging AI
    • 5.4.2 Clinical Decision Support (CDS)
    • 5.4.3 Drug Discovery / Biomarker Identification
    • 5.4.4 Population Health & Remote Monitoring
  • 5.5 By Geography
    • 5.5.1 North America
      • 5.5.1.1 United States
      • 5.5.1.2 Canada
      • 5.5.1.3 Mexico
    • 5.5.2 Europe
      • 5.5.2.1 Germany
      • 5.5.2.2 United Kingdom
      • 5.5.2.3 France
      • 5.5.2.4 Italy
      • 5.5.2.5 Spain
      • 5.5.2.6 Rest of Europe
    • 5.5.3 Asia-Pacific
      • 5.5.3.1 China
      • 5.5.3.2 India
      • 5.5.3.3 Japan
      • 5.5.3.4 South Korea
      • 5.5.3.5 Australia
      • 5.5.3.6 Rest of Asia-Pacific
    • 5.5.4 Middle East and Africa
      • 5.5.4.1 GCC
      • 5.5.4.2 South Africa
      • 5.5.4.3 Rest of Middle East and Africa
    • 5.5.5 South America
      • 5.5.5.1 Brazil
      • 5.5.5.2 Argentina
      • 5.5.5.3 Rest of South America

6 Competitive Landscape

  • 6.1 Market Concentration
  • 6.2 Market Share Analysis
  • 6.3 Company Profiles (includes Global-level Overview, Market-level Overview, Core Segments, Financials as available, Strategic Information, Market Rank/Share, Products & Services, Recent Developments)
    • 6.3.1 Alegion
    • 6.3.2 Amazon
    • 6.3.3 Appen Ltd.
    • 6.3.4 Centaur Labs
    • 6.3.5 CloudFactory
    • 6.3.6 Cognizant Technology Solutions
    • 6.3.7 Datavant
    • 6.3.8 Deepen AI
    • 6.3.9 Encord
    • 6.3.10 Google
    • 6.3.11 HCLTech
    • 6.3.12 iMerit
    • 6.3.13 Innodata
    • 6.3.14 Labelbox
    • 6.3.15 Lionbridge AI (Telus)
    • 6.3.16 MD.ai
    • 6.3.17 Microsoft Azure ML Data Labeling
    • 6.3.18 Scale AI
    • 6.3.19 TELUS International
    • 6.3.20 Wipro

7 Market Opportunities & Future Outlook

  • 7.1 White-space & Unmet-need Assessment
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