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2021625

의료용 AI 시장 예측(-2034년) : 제공 형태, 기술, 용도, 최종사용자, 지역별 세계 분석

AI in Healthcare Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Offering (Hardware, Software and Services), Technology, Application, End User and By Geography

발행일: | 리서치사: 구분자 Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC에 따르면 세계의 의료용 AI 시장은 2026년에 300억 달러 규모에 달하며, 예측 기간 중 CAGR 38.6%로 성장하며, 2034년까지 4,088억 달러에 달할 것으로 전망되고 있습니다.

AI는 진단, 개인 맞춤형 치료, 환자 관리 개선을 통해 의료를 변화시키고 있습니다. 첨단 알고리즘이 대량의 데이터를 처리하여 질병을 조기에 발견하고 환자 개개인에 맞는 케어 플랜을 수립할 수 있습니다. AI 애플리케이션은 의료 영상 분석, 건강 예후 예측, 병원 운영 최적화를 지원하여 실수와 비용을 최소화합니다. 가상 비서는 환자와의 상호작용과 원격 건강 모니터링을 강화합니다. 또한 AI는 유망한 후보물질을 빠르게 식별하여 의약품 개발 및 임상시험을 가속화할 수 있습니다. AI는 끊임없는 혁신을 통해 의료를 보다 정확하고 효율적이며 널리 이용 가능하게 만들고, 환자 치료의 방식을 재구성하며, 의료 서비스 전반을 크게 개선하고 있습니다.

엘스비어의 'Clinician of the Future 2025' 보고서에 따르면 인도 임상의의 40% 이상이 현재 진료에 AI 기술을 활용하고 있으며, 이는 작년의 12%에서 3배 증가한 수치입니다. 이 도입률은 미국(36%)과 영국(34%)보다 높지만, 중국(71%)과 아시아태평양 평균(56%)보다는 낮습니다.

맞춤형 의료에 대한 수요 증가

개인화된 헬스케어에 대한 수요가 AI 도입을 촉진하고 있습니다. 고도화된 알고리즘을 통해 유전정보, 생활습관, 임상경력 등 방대한 환자 데이터를 처리하고 개인화된 치료 계획을 수립할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 치료 효과를 높이고 부작용을 줄이며 환자의 전반적인 치료 결과를 개선할 수 있습니다. 또한 AI 툴을 활용하여 환자를 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 치료법을 조정할 수 있습니다. 의료가 정밀하고 개인화된 솔루션으로 전환하는 가운데, AI는 맞춤형 치료 개발 및 제공에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이러한 추세는 환자별 최적화된 치료 전략의 중요성이 높아지고 있음을 반영하며, 의료 분야 AI 시장 확대에 크게 기여하고 있습니다.

높은 도입 비용

의료 시스템에 AI를 도입하기 위해서는 기술, 인프라, 숙련된 전문가에 대한 막대한 투자가 필요합니다. 특히 신흥 국가의 병원들은 예산의 제약으로 인해 광범위한 도입을 방해하는 경우가 많습니다. 모델 교육, 시스템 통합, 지속적인 유지보수와 관련된 비용으로 인해 비용이 더욱 상승하고 있습니다. 소규모 의료기관에서는 이러한 재정적 부담을 정당화하기 어려워 AI 도입이 제한될 수 있습니다. AI는 장기적인 효율성과 환자 결과 개선을 약속하지만, 높은 초기 비용과 리소스 수요는 여전히 큰 장벽으로 작용하고 있으며, 전 세계 의료 현장에서 AI 기술의 광범위한 활용을 가로막고 있습니다.

AI를 활용한 신약 개발

AI는 신약개발에 있으며, 유망한 기회를 제공하고, 새로운 화합물의 발견을 가속화하며, 안전성과 유효성을 평가할 수 있습니다. 고급 알고리즘은 방대한 생물학적, 화학적 데이터를 처리할 수 있으며, 기존 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 또한 AI는 임상시험 시뮬레이션, 부작용 예측, 최적 용량 결정에도 도움이 됩니다. 제약회사는 AI를 활용하여 특정 환자군을 위한 맞춤형 치료법을 개발할 수 있습니다. 신속하고 정확하며 비용 효율적인 신약개발에 대한 요구가 증가함에 따라 AI는 전 세계에서 제약 연구개발에 혁명을 일으킬 혁신적인 툴로 부상하고 있습니다.

사이버 보안과 데이터 유출 위험성

의료용 AI 시스템은 대량의 민감한 환자 정보를 처리하므로 사이버 공격에 취약합니다. 데이터 유출은 의료기록 유출, 금전적 손해, 그리고 의료기관의 평판을 해칠 수 있습니다. 랜섬웨어, 해킹 등의 위협은 AI의 기능을 방해하고 환자의 안전을 위협할 수 있습니다. AI의 보안을 보장하기 위해서는 지속적인 모니터링, 강력한 암호화, 엄격한 규제 준수가 필요하지만, 이는 비용이 많이 들고 복잡합니다. 이러한 사이버 보안 취약점은 의료 AI 시장에 심각한 위협이 되고 있습니다. 데이터 유출은 신뢰를 떨어뜨리고, 도입률을 낮추며, 의료 서비스 제공자가 AI 솔루션을 임상 워크플로우에 완전히 통합하는 것을 주저하게 만들 수 있기 때문입니다.

COVID-19의 영향:

COVID-19 팬데믹은 병원과 클리닉이 신속하고 데이터베이스 솔루션을 모색한 결과, 의료 분야에서의 AI 도입을 크게 가속화했습니다. AI 툴은 바이러스 탐지, 감염 확산 예측, 환자 분류, 그리고 긴박한 의료 시스템에서 자원 배분을 최적화하는 데 활용되었습니다. 머신러닝은 대규모 데이터세트를 분석하여 감염 추세를 예측하고, 고위험 지역을 파악하여 효과적인 치료 계획을 수립할 수 있도록 지원했습니다. 원격의료와 원격 모니터링이 급증하고, AI가 온라인 진료와 지속적인 환자 관리를 가능하게 했습니다. 팬데믹은 확장 가능하고 지능적인 의료 솔루션의 가치를 부각시켰으며, 전 세계 의료용 AI 기술에 대한 투자, 수용 및 통합을 촉진하는 촉매제 역할을 했습니다.

예측 기간 중 머신러닝(ML) 부문이 가장 큰 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.

머신러닝(ML) 부문은 대규모 의료 데이터세트를 처리하고, 패턴을 식별하고, 예측적 인사이트를 제공할 수 있으므로 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. ML은 진단, 개인 맞춤형 치료, 환자 위험 평가 및 예측 의료 분석에 광범위하게 적용되고 있습니다. ML은 과거와 현재의 환자 정보를 분석하여 정확한 질병 감지, 모니터링 및 예후 예측을 돕습니다. 그 활용 범위는 의료 영상 진단, 의약품 개발, 임상 업무의 최적화까지 다양합니다. ML은 적응성, 효율성, 측정 가능한 성과로 인해 전 세계 의료 시스템에서 AI 기술의 성장과 도입을 촉진하는 핵심적인 역할을 하는 주요 분야로 자리매김하고 있습니다.

예측 기간 중 정밀 의학(유전체학) 부문은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

예측 기간 중 정밀의학(유전체학) 부문은 유전정보에 기반한 맞춤형 치료를 제공할 수 있는 능력에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. AI는 유전체 데이터를 분석하여 돌연변이를 감지하고, 환자의 치료 반응을 예측하여 환자 개개인에 맞는 맞춤 치료를 가능하게 합니다. 표적치료에 대한 관심 증가, 유전체학 연구의 발전, 맞춤형 의료에 대한 AI의 통합이 빠른 성장에 기여하고 있습니다. 이 부문은 신약개발, 예방의학, 질병 조기발견도 촉진합니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 중 북미 지역은 첨단 의료 인프라, 디지털 헬스 기술의 광범위한 보급, AI 연구에 대한 강력한 투자로 인해 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 지역에는 주요 기술 및 제약기업이 존재하며, 의료 분야 AI 추진을 위한 정부 지원의 혜택을 누리고 있습니다. 의료 제공자의 높은 인지도와 AI를 활용한 스타트업 및 임상 적용에 대한 막대한 자금 지원이 성장을 촉진하고 있습니다. 정밀의료, 원격의료, 데이터 중심 헬스케어 솔루션에 중점을 둔 북미는 전 세계 의료 분야 AI 도입에 있으며, 가장 크고 영향력 있는 시장으로 자리매김하고 있습니다.

CAGR이 가장 높은 지역:

예측 기간 중 아시아태평양은 급속한 디지털화, 의료 인프라 확대, AI 도입 증가에 힘입어 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 지능형 건강을 촉진하는 정부 프로그램, AI 기반 스타트업에 대한 투자 증가, 그리고 환자 수요 증가가 이러한 성장에 기여하고 있습니다. 진단, 원격의료, 맞춤형 의료 및 환자 치료 분야에서 AI의 적용이 빠르게 확대되고 있습니다. 아시아태평양은 비용 효율적인 의료, 기술 발전, 임상의와 환자 인식 개선의 혜택을 누리고 있으며, AI 의료 분야에서 가장 높은 성장률을 보이며 글로벌 AI 솔루션의 혁신과 도입에 있으며, 주요 거점이 되고 있습니다.

무료 커스터마이징 서비스:

이 보고서를 구매한 모든 고객은 아래 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 이용할 수 있습니다. :

  • 기업 개요
    • 추가 시장 기업에 대한 포괄적인 프로파일링(최대 3개사)
    • 주요 기업(최대 3개사) SWOT 분석
  • 지역별 세분화
    • 고객의 요청에 따라 주요 국가 및 지역의 시장 추정 및 예측, CAGR(주: 타당성 확인에 따라 다름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지역적 분포, 전략적 제휴에 기반한 주요 기업 벤치마킹

목차

제1장 개요

제2장 조사 프레임워크

제3장 시장 역학과 동향 분석

제4장 경쟁 환경과 전략적 평가

제5장 세계의 의료용 AI 시장 : 제공별

제6장 세계의 의료용 AI 시장 : 기술별

제7장 세계의 의료용 AI 시장 : 용도별

제8장 세계의 의료용 AI 시장 : 최종사용자별

제9장 세계의 의료용 AI 시장 : 지역별

제10장 전략적 시장 정보

제11장 업계 동향과 전략적 구상

제12장 기업 개요

KSA

According to Stratistics MRC, the Global AI in Healthcare Market is accounted for $30.0 billion in 2026 and is expected to reach $408.8 billion by 2034 growing at a CAGR of 38.6% during the forecast period. AI is transforming healthcare by improving diagnosis, personalized treatments, and patient management. Advanced algorithms process large datasets, enabling early disease detection and tailored care plans. AI applications support medical imaging analysis, predict health outcomes, and optimize hospital operations, minimizing mistakes and expenses. Virtual assistants enhance patient interaction and remote health monitoring. Additionally, AI speeds up drug development and clinical trials by quickly identifying promising candidates. With continuous innovation, AI ensures healthcare becomes more precise, efficient, and widely accessible, reshaping the patient care landscape and driving significant improvements in overall medical services.

According to Elsevier's Clinician of the Future 2025 report, over 40% of clinicians in India are now using AI technologies in their practice-a three-fold increase from 12% last year. This adoption rate is higher than the United States (36%) and the United Kingdom (34%), though lower than China (71%) and the Asia-Pacific average (56%).

Market Dynamics:

Driver:

Rising demand for personalized medicine

The demand for personalized healthcare is driving AI adoption, as advanced algorithms can process large-scale patient data-including genetics, lifestyle, and clinical history-to create individualized treatment plans. This ensures higher treatment effectiveness, fewer side effects, and better overall patient outcomes. AI tools also allow continuous monitoring of patients, enabling adjustments to therapies as needed. As healthcare shifts toward precision and tailored solutions, AI becomes essential for developing and delivering customized care. This trend significantly contributes to the expansion of the AI in healthcare market, reflecting the increasing importance of patient-specific treatment strategies.

Restraint:

High implementation costs

Introducing AI into healthcare systems requires substantial investment in technology, infrastructure, and skilled professionals. Hospitals, particularly in emerging economies, often encounter budget limitations that hinder broad adoption. Expenses related to model training, system integration, and continuous maintenance further increase costs. Smaller healthcare facilities may find it difficult to justify such financial commitments, limiting AI deployment. Although AI promises long-term efficiency and improved patient outcomes, the high initial expenditure and resource demands continue to act as major obstacles, restraining the widespread utilization of AI technologies in healthcare settings worldwide.

Opportunity:

Development of AI-powered drug discovery

AI presents a promising opportunity in drug discovery, expediting the detection of new compounds and assessing their safety and effectiveness. Advanced algorithms can process extensive biological and chemical data, significantly cutting the time and expense of traditional drug development. AI also aids in simulating clinical trials, predicting adverse effects, and determining optimal dosages. Pharmaceutical firms can utilize AI to create personalized therapies for specific patient groups. As the need for rapid, precise, and cost-efficient drug development increases, AI emerges as a transformative tool in revolutionizing pharmaceutical research and development on a global scale.

Threat:

Cyber security and data breach risks

Healthcare AI systems process large amounts of confidential patient information, making them vulnerable to cyberattacks. Data breaches can expose medical records, cause financial damage, and harm institutional reputation. Threats like ransomware or hacking can disrupt AI functionality and risk patient safety. Ensuring AI security demands continuous monitoring, strong encryption, and strict regulatory compliance, which are both costly and complex. These cybersecurity vulnerabilities represent a major threat to the AI in healthcare market, as compromised data can erode trust, reduce adoption rates, and deter healthcare providers from fully integrating AI solutions into clinical workflows.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 outbreak greatly accelerated AI adoption in healthcare, as hospitals and clinics sought rapid, data-driven solutions. AI tools were used for virus detection, predicting outbreaks, patient triage, and optimizing resource allocation in strained healthcare systems. Machine learning analyzed large datasets to forecast infection trends, identify high-risk areas, and support effective treatment planning. Telehealth and remote monitoring surged, with AI enabling virtual consultations and continuous patient management. The pandemic emphasized the value of scalable and intelligent healthcare solutions, acting as a catalyst that increased investment, acceptance, and integration of AI technologies across the global healthcare sector.

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 because it can process large healthcare datasets, identify patterns, and provide predictive insights. ML is extensively applied in diagnostics, personalized treatments, patient risk evaluations, and predictive healthcare analytics. By analyzing historical and current patient information, ML supports precise disease detection, monitoring, and outcome forecasting. Its use extends to medical imaging, drug development, and optimizing clinical operations. Due to its adaptability, efficiency, and measurable results, ML remains the leading segment, playing a central role in driving the growth and implementation of AI technologies across healthcare systems globally.

The precision medicine (genomics) segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the precision medicine (genomics) segment is predicted to witness the highest growth rate, driven by its ability to provide personalized therapies based on genetic information. AI analyzes genomic data, detects mutations, and predicts how patients will respond to treatments, allowing tailored care. Increasing interest in targeted therapies, advances in genomics research, and AI integration in personalized medicine contribute to its rapid growth. This segment also enhances drug development, preventive care, and early detection of diseases.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share, owing to its advanced medical infrastructure, widespread adoption of digital health technologies, and strong investment in AI research. The region benefits from the presence of leading tech and pharmaceutical firms, as well as government support promoting AI in healthcare. High provider awareness and substantial funding for AI-driven startups and clinical applications drive growth. With emphasis on precision medicine, telehealth, and data-centric healthcare solutions, North America maintains its position as the largest and most influential market for AI adoption in healthcare worldwide.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia-Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR, fueled by rapid digitalization, expanding healthcare infrastructure, and increased AI adoption. Government programs promoting intelligent healthcare, rising investments in AI-driven startups, and growing patient demand contribute to this growth. AI applications across diagnostics, telehealth, personalized medicine, and patient care are quickly expanding. The region benefits from cost-efficient healthcare, technological progress and greater awareness among clinicians and patients, making Asia-Pacific the highest growth rate market in AI healthcare and a key hub for innovation and adoption of AI solutions globally.

Key players in the market

Some of the key players in AI in Healthcare Market include Aidoc, Tempus, Teladoc Health, GE Healthcare, Siemens Healthineers, Philips Healthcare, Google, NVIDIA, Medtronic, IBM, Microsoft, Oracle, Epic Systems, K Health, Owkin, PathAI, Abridge and Butterfly Network.

Key Developments:

In January 2026, Microsoft Corp has been awarded a $170,444,462 firm-fixed-price task order for the Cloud One Program by the U.S. Department of War. The contract will provide Microsoft Azure cloud service offerings to support the Air Force's Cloud One Program and its customers. Work on the project will be performed at Microsoft's designated facilities across the contiguous United States.

In February 2026, Medtronic has agreed to acquire CathWorks, an Israeli medtech company focused on the diagnosis and treatment of coronary artery disease, for up to $585 million. CathWorks is known for its FFRangio technology, which uses advanced artificial intelligence (AI) algorithms and computational science to obtain fractional flow reserve (FFR) measurements of the coronary tree from routine X-ray images.

In December 2025, IBM and Confluent, Inc. announced they have entered into a definitive agreement under which IBM will acquire all of the issued and outstanding common shares of Confluent for $31 per share, representing an enterprise value of $11 billion. Confluent provides a leading open-source enterprise data streaming platform that connects processes and governs reusable and reliable data and events in real time, foundational for the deployment of AI.

Offerings Covered:

  • Hardware
  • Software
  • Services

Technologies Covered:

  • Machine Learning (ML)
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision

Applications Covered:

  • Diagnostics
  • Precision Medicine (Genomics)
  • Drug Discovery & Development
  • Patient Monitoring & Care
  • Healthcare Operations Optimization

End Users Covered:

  • Hospitals & Clinics
  • Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • Academic & Research Institutes
  • Insurance & Home Healthcare Providers

Regions Covered:

  • North America
    • United States
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • United Kingdom
    • Germany
    • France
    • Italy
    • Spain
    • Netherlands
    • Belgium
    • Sweden
    • Switzerland
    • Poland
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • China
    • Japan
    • India
    • South Korea
    • Australia
    • Indonesia
    • Thailand
    • Malaysia
    • Singapore
    • Vietnam
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Colombia
    • Chile
    • Peru
    • Rest of South America
  • Rest of the World (RoW)
    • Middle East
  • Saudi Arabia
  • United Arab Emirates
  • Qatar
  • Israel
  • Rest of Middle East
    • Africa
  • South Africa
  • Egypt
  • Morocco
  • Rest of Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

  • 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
  • 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
  • 1.3 Competitive Landscape Overview
  • 1.4 Strategic Insights and Recommendations

2 Research Framework

  • 2.1 Study Objectives and Scope
  • 2.2 Stakeholder Analysis
  • 2.3 Research Assumptions and Limitations
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
    • 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
    • 2.4.3 Data Validation and Triangulation
    • 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach

3 Market Dynamics and Trend Analysis

  • 3.1 Market Definition and Structure
  • 3.2 Key Market Drivers
  • 3.3 Market Restraints and Challenges
  • 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
  • 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
  • 3.6 Technology and Innovation Landscape
  • 3.7 Emerging and High-Growth Markets
  • 3.8 Regulatory and Policy Environment
  • 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook

4 Competitive and Strategic Assessment

  • 4.1 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.1.1 Supplier Bargaining Power
    • 4.1.2 Buyer Bargaining Power
    • 4.1.3 Threat of Substitutes
    • 4.1.4 Threat of New Entrants
    • 4.1.5 Competitive Rivalry
  • 4.2 Market Share Analysis of Key Players
  • 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison

5 Global AI in Healthcare Market, By Offering

  • 5.1 Hardware
  • 5.2 Software
  • 5.3 Services

6 Global AI in Healthcare Market, By Technology

  • 6.1 Machine Learning (ML)
  • 6.2 Natural Language Processing (NLP)
  • 6.3 Computer Vision

7 Global AI in Healthcare Market, By Application

  • 7.1 Diagnostics
  • 7.2 Precision Medicine (Genomics)
  • 7.3 Drug Discovery & Development
  • 7.4 Patient Monitoring & Care
  • 7.5 Healthcare Operations Optimization

8 Global AI in Healthcare Market, By End User

  • 8.1 Hospitals & Clinics
  • 8.2 Pharmaceutical & Biotechnology Companies
  • 8.3 Academic & Research Institutes
  • 8.4 Insurance & Home Healthcare Providers

9 Global AI in Healthcare Market, By Geography

  • 9.1 North America
    • 9.1.1 United States
    • 9.1.2 Canada
    • 9.1.3 Mexico
  • 9.2 Europe
    • 9.2.1 United Kingdom
    • 9.2.2 Germany
    • 9.2.3 France
    • 9.2.4 Italy
    • 9.2.5 Spain
    • 9.2.6 Netherlands
    • 9.2.7 Belgium
    • 9.2.8 Sweden
    • 9.2.9 Switzerland
    • 9.2.10 Poland
    • 9.2.11 Rest of Europe
  • 9.3 Asia Pacific
    • 9.3.1 China
    • 9.3.2 Japan
    • 9.3.3 India
    • 9.3.4 South Korea
    • 9.3.5 Australia
    • 9.3.6 Indonesia
    • 9.3.7 Thailand
    • 9.3.8 Malaysia
    • 9.3.9 Singapore
    • 9.3.10 Vietnam
    • 9.3.11 Rest of Asia Pacific
  • 9.4 South America
    • 9.4.1 Brazil
    • 9.4.2 Argentina
    • 9.4.3 Colombia
    • 9.4.4 Chile
    • 9.4.5 Peru
    • 9.4.6 Rest of South America
  • 9.5 Rest of the World (RoW)
    • 9.5.1 Middle East
      • 9.5.1.1 Saudi Arabia
      • 9.5.1.2 United Arab Emirates
      • 9.5.1.3 Qatar
      • 9.5.1.4 Israel
      • 9.5.1.5 Rest of Middle East
    • 9.5.2 Africa
      • 9.5.2.1 South Africa
      • 9.5.2.2 Egypt
      • 9.5.2.3 Morocco
      • 9.5.2.4 Rest of Africa

10 Strategic Market Intelligence

  • 10.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
  • 10.2 White-Space and Opportunity Mapping
  • 10.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
  • 10.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment

11 Industry Developments and Strategic Initiatives

  • 11.1 Mergers and Acquisitions
  • 11.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
  • 11.3 New Product Launches and Certifications
  • 11.4 Capacity Expansion and Investments
  • 11.5 Other Strategic Initiatives

12 Company Profiles

  • 12.1 Aidoc
  • 12.2 Tempus
  • 12.3 Teladoc Health
  • 12.4 GE Healthcare
  • 12.5 Siemens Healthineers
  • 12.6 Philips Healthcare
  • 12.7 Google
  • 12.8 NVIDIA
  • 12.9 Medtronic
  • 12.10 IBM
  • 12.11 Microsoft
  • 12.12 Oracle
  • 12.13 Epic Systems
  • 12.14 K Health
  • 12.15 Owkin
  • 12.16 PathAI
  • 12.17 Abridge
  • 12.18 Butterfly Network
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