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시장보고서
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세계의 의료용 대화형 AI 시장 예측(-2032년) : 기술별, 용도별, 최종 사용자별, 지역별 분석Conversational AI in Healthcare Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Technology, Application, End User and By Geography |
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Stratistics MRC에 따르면 세계의 의료용 대화형 AI 시장은 2025년 174억 달러를 차지하고, 예측 기간 동안 CAGR 27.02%로 확대되어 2032년까지 929억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
의료용 대화형 AI는 자연 언어 처리(NLP) 및 머신러닝을 포함한 고급 인공지능 기술을 사용하여 환자, 의료 제공업체 및 의료 시스템 간에 인간과의 상호 작용을 가능하게 하는 것을 의미합니다. 가상 어시스턴트, 채팅봇, 음성 지원 플랫폼을 강화하고 개인화된 의료 정보, 증상 확인, 예약 스케줄링, 투약 알림 및 환자 참여를 제공합니다. 정형 업무를 자동화하고 실시간 커뮤니케이션을 촉진함으로써 대화형 AI는 효율성을 향상시키고, 환자 경험을 향상시키고, 관리 부담을 줄이고, 개인정보 보호 및 의료 규정 준수를 유지하면서 임상적 의사결정을 지원합니다.
원격 의료 및 원격 관리 수요 증가
제공업체는 대화, 예약 스케줄링 및 방문 후 후속 조치를 관리하기 위해 채팅봇 및 음성 에이전트를 도입합니다. 이러한 도구는 콜센터의 부담을 줄이고 서비스가 잘 되지 않는 지역의 환자 액세스를 개선하는 데 도움이 됩니다. EHR 및 케어 코디네이션 플랫폼과의 통합은 지속성과 응답성을 향상시킵니다. 대화형 AI는 또한 자동 체크인 및 증상 추적을 통해 정신 건강 및 만성 케어 프로그램을 지원합니다. 이러한 기능은 가상 의료 모델 전반에 걸쳐 확장 가능한 참여를 추진하고 있습니다.
임상 안전과 정확성에 대한 우려
AI 시스템은 증상과 환자의 의도를 오해할 수 있으며 잘못된 지침이나 문서 작성으로 이어질 수 있습니다. 설명 가능성의 부족은 전체 임상 워크플로우의 검증과 모니터링을 복잡하게 만듭니다. 의료 제공업체는 안전 기준을 준수하고 의료 과오를 예방하는 문제에 직면합니다. 진단 시스템과의 통합에는 엄격한 테스트와 거버넌스가 필요합니다. 이러한 위험은 중요한 상황에서 채용을 계속 제한합니다.
환자 참여 및 접근성 목표
챗봇과 음성 에이전트는 장애와 단어 벽, 디지털 리터러시가 낮은 환자의 의사 소통을 향상시킵니다. AI 도구는 모바일 및 웹 채널에서 24시간 365일 지원 및 개인화된 교육을 가능하게 합니다. 케어 플랜 및 복약 알림과의 통합은 어드히어런스와 만족도를 향상시킵니다. 의료 제공업체는 대화형 AI를 이용하여 케어를 임상 장소뿐만 아니라 일상생활에도 넓히고 있습니다. 이러한 혁신은 종합적이고 적극적인 의료 제공을 촉진합니다.
규제 책임과 상환 불확실성
데이터의 프라이버시, 임상적 검증, 책임의 귀속에 관한 정책은 관할 구역에 따라 다릅니다. AI 주도의 상호작용에 대한 상환의 틀이 부족하여 공급자의 재정적 실행 가능성이 저하됩니다. 컴플라이언스 기준의 변화로 인해 배포 일정과 공급업체 선택이 혼란스러울 수 있습니다. AI가 생성하는 조언을 둘러싼 법적 모호함은 위험 관리를 복잡하게 만듭니다. 이러한 과제는 협력적인 시장 확대를 방해합니다.
팬데믹은 의료 시스템이 급증하는 수요와 제한된 직원의 가동률에 직면하여 대화형 AI에 대한 관심을 가속화했습니다. AI 도구는 증상 스크리닝, 백신 스케줄링, 잠금 중 원격 모니터링을 관리하기 위해 도입되었습니다. 의료 기관은 채팅 봇과 음성 에이전트를 사용하여 환자와의 커뮤니케이션을 유지하고 관리 부하를 줄였습니다. 비접촉식 솔루션이 필수적이 됨에 따라 디지털 건강 도구에 대한 시민의 편안함이 증가했습니다. 유행 후 전략에는 하이브리드 케어 및 디지털 탄력성 계획의 일부로 대화형 AI가 포함됩니다. 이러한 변화로 인해 AI를 활용한 참여에 대한 장기 투자가 가속화되고 있습니다.
예측 기간 동안 머신러닝(ML) 부문이 최대가 될 것으로 예상
머신러닝(ML) 부문은 적응적이고 컨텍스트 의식적인 대화 시스템을 실현하는데 있어서 기본적인 역할을 하기 때문에 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. ML 모델은 환자와의 상호 작용에서 의도 인식, 감정 분석 및 실시간 응답 생성에 힘을 쏟고 있습니다. 임상 데이터베이스와 의사 결정 지원 도구와의 통합으로 관련성과 정확성이 향상되었습니다. 공급업체는 규제 기준을 준수하며 의료용으로 튜닝된 ML 엔진을 제공합니다. 세계 시장에서는 다국어 대응과 감정 대응에 대한 수요가 높아지고 있습니다.
예측기간 중 제약 및 의약품 개발 분야의 CAGR이 가장 높아질 전망
예측기간 동안 생명과학기업이 시험의 효율화와 환자 참여의 향상을 위해 대화형 AI를 채용하기 때문에 제약 및 의약품 개발 분야가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. AI 도구는 임상시험 전반에 걸쳐 모집, 적격성 심사, 프로토콜 교육을 지원합니다. 챗봇은 어드히어런스 모니터링 및 환자 보고 결과의 실시간 수집에 도움이 됩니다. 전자 데이터 수집 시스템과의 통합은 테스트 가시성과 컴플라이언스를 강화합니다. 스폰서는 대화형 AI를 이용하여 탈락률을 줄이고 다양성을 향상시키고 있습니다.
예측 기간 동안 북미는 고급 의료 인프라, AI 투자 및 규제 당국의 참여로 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 미국은 병원, 보험사, 디지털 헬스 신흥기업에서 대화형 AI의 확대를 추진하고 있습니다. 클라우드 플랫폼, NLP 엔진, HIPAA 대응 툴에 대한 투자가 채용을 촉진하고 있습니다. 선도적인 AI 공급업체와 학술 연구센터의 존재가 혁신을 강화하고 있습니다. 임상 환경에서 대화 시스템의 책임있는 사용을 지원하기 위해 규제 프레임워크가 진화하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양은 모바일 보급, 의료 디지털화 및 AI 혁신의 융합으로 인해 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 인도, 중국, 한국과 같은 국가들은 공중 보건, 보험 및 원격 의료 플랫폼에서 대화형 AI를 전개하고 있습니다. 현지 신흥 기업은 지역 언어 및 케어 모델에 맞는 다국어 도구를 발표하고 있습니다. 정부가 지원하는 프로그램은 농촌의 의료 및 1차 케어에서 AI의 통합을 지원하고 있습니다. 확장 가능하고 저렴한 비용의 자동화에 대한 수요는 도시 지역과 서비스가 충분하지 않은 사람들 사이에서 증가하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Conversational AI in Healthcare Market is accounted for $17.4 billion in 2025 and is expected to reach $92.9 billion by 2032 growing at a CAGR of 27.02% during the forecast period. Conversational AI in healthcare refers to the use of advanced artificial intelligence technologies, including natural language processing (NLP) and machine learning, to enable human-like interactions between patients, providers, and healthcare systems. It powers virtual assistants, chatbots, and voice-enabled platforms to provide personalized medical information, symptom checking, appointment scheduling, medication reminders, and patient engagement. By automating routine tasks and facilitating real-time communication, conversational AI improves efficiency, enhances patient experience, reduces administrative burden, and supports clinical decision-making while maintaining privacy and compliance with healthcare regulations.
Rising telehealth and remote care demand
Providers are deploying chatbots and voice agents to manage triage, appointment scheduling and post-visit follow-ups. These tools are helping reduce call center burden and improve access for patients in underserved regions. Integration with EHRs and care coordination platforms is enhancing continuity and responsiveness. Conversational AI is also supporting mental health and chronic care programs through automated check-ins and symptom tracking. These capabilities are propelling scalable engagement across virtual care models.
Clinical safety & accuracy concerns
AI systems may misinterpret symptoms or patient intent which can lead to incorrect guidance or documentation. Lack of explainability complicates validation and oversight across clinical workflows. Providers face challenges in ensuring compliance with safety standards and malpractice protection. Integration with diagnostic systems requires rigorous testing and governance. These risks continue to constrain adoption in high-stakes settings.
Patient engagement & accessibility goals
Chatbots and voice agents are improving communication for patients with disabilities, language barriers or low digital literacy. AI tools are enabling 24/7 support and personalized education across mobile and web channels. Integration with care plans and medication reminders is enhancing adherence and satisfaction. Providers are using conversational AI to extend care beyond clinical settings and into daily routines. These innovations are fostering inclusive and proactive healthcare delivery.
Regulatory liability & reimbursement uncertainty
Policies around data privacy, clinical validation and liability attribution vary across jurisdictions. Lack of reimbursement frameworks for AI-driven interactions reduces financial viability for providers. Shifts in compliance standards can disrupt deployment timelines and vendor selection. Legal ambiguity around AI-generated advice complicates risk management. These challenges continue to hamper coordinated market expansion.
The pandemic accelerated interest in conversational AI as healthcare systems faced surging demand and limited staff availability. AI tools were deployed to manage symptom screening, vaccine scheduling and remote monitoring during lockdowns. Providers used chatbots and voice agents to maintain patient communication and reduce administrative load. Public comfort with digital health tools increased as contactless solutions became essential. Post-pandemic strategies now include conversational AI as part of hybrid care and digital resilience planning. These shifts are accelerating long-term investment in AI-powered engagement.
The machine learning (ML) segment is expected to be the largest during the forecast period
The machine learning (ML) segment is expected to account for the largest market share during the forecast period due to its foundational role in enabling adaptive and context-aware conversational systems. ML models are powering intent recognition, sentiment analysis and real-time response generation across patient interactions. Integration with clinical databases and decision support tools is improving relevance and accuracy. Vendors are offering healthcare-tuned ML engines that comply with regulatory standards. Demand for multilingual and emotion-sensitive capabilities is rising across global markets.
The pharmaceutical & drug development segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the pharmaceutical & drug development segment is predicted to witness the highest growth rate as life sciences firms adopt conversational AI to improve trial efficiency and patient engagement. AI tools are supporting recruitment, eligibility screening and protocol education across clinical studies. Chatbots are helping monitor adherence and collect patient-reported outcomes in real time. Integration with electronic data capture systems is enhancing trial visibility and compliance. Sponsors are using conversational AI to reduce dropout rates and improve diversity.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share due to its advanced healthcare infrastructure, AI investment and regulatory engagement. The United States is scaling conversational AI across hospitals, insurers and digital health startups. Investment in cloud platforms, NLP engines and HIPAA-compliant tools is driving adoption. Presence of leading AI vendors and academic research centers is reinforcing innovation. Regulatory frameworks are evolving to support responsible use of conversational systems in clinical settings.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR as mobile penetration, healthcare digitization and AI innovation converge. Countries like India, China and South Korea are deploying conversational AI across public health, insurance and telemedicine platforms. Local startups are launching multilingual tools tailored to regional languages and care models. Government-backed programs are supporting AI integration in rural health and primary care. Demand for scalable, low-cost automation is rising across urban and underserved populations.
Key players in the market
Some of the key players in Conversational AI in Healthcare Market include Nuance Communications, Inc., Suki AI, Inc., Notable Health, Inc., Corti.ai ApS, Hippocratic AI, Inc., Sensely Corporation, Orbita, Inc., Lifelink Systems, Inc., Botco.ai, Inc., Hyro, Inc., Saykara, Inc., DeepScribe, Inc., Augmedix, Inc., K Health, Inc. and Infermedica Sp. z o.o.
In October 2025, Suki launched its inaugural AI Nursing Consortium, partnering with leading health systems to develop "Suki for Nurses." This voice assistant is designed to automate documentation and reduce burnout among frontline nurses, integrating seamlessly with major EHRs to streamline workflows and improve care delivery.
In March 2025, Nuance named ChipSoft as a regional launch partner in the Netherlands for Dragon Copilot, which manifested Nuance's (now Microsoft-led) strategy of combining EHR partners and local health-IT vendors to accelerate conversational-AI uptake in hospitals.