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시장보고서
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2046099
의료 영상용 AI 시장 : 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 - 기술별, 용도별, 모달리티별, 최종 용도별, 지역별 및 경쟁(2021-2031년)AI In Medical Imaging Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Technology, By Application, By Modalities, By End Use, By Region & Competition, 2021-2031F |
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세계의 의료 영상용 AI 시장은 2025년 16억 5,000만 달러로 평가되었고, 2031년까지 43억 5,000만 달러로 대폭 확대할 전망이며, CAGR은 17.54%를 나타낼 것으로 예측됩니다.
이 분야에서는 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 엑스레이, CT 스캔, MRI 등 다양한 진단 영상을 분석하여 질병을 규명하고 생리적 정보를 정량화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 시장의 성장을 이끄는 주요 요인으로는 이미지 데이터의 양이 증가하고 있다는 점을 들 수 있습니다. 이에 따라 방사선과 의사의 과중한 업무량을 줄이고 처리 속도를 향상시키기 위한 자동화 솔루션이 요구되고 있습니다. 또한, 질병의 조기 발견에 대한 수요와 가치 기반 의료 모델로의 전환은 진단의 정확성과 업무 효율성을 높이기 위해 이러한 기술의 도입을 더욱 촉진하고 있습니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 16억 5,000만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 43억 5,000만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 17.54% |
| 가장 성장이 현저한 부문 | 신경학 |
| 최대 시장 | 북미 |
그러나 이러한 AI 툴을 기존 임상 워크플로우 및 EHR(Electronic Health Record) 시스템에 원활하게 통합하는 데 어려움이 있어 시장의 발전을 가로막고 있습니다. 그 결과, 고립되고 상호 운용성이 낮은 솔루션이 되어 도입이 지연되는 경우가 많습니다. 이 분야의 급속한 발전은 규제 동향에 의해서도 뒷받침되고 있습니다. 미국방사선의학회(ACR)의 보고에 따르면, 2024년 FDA 승인을 받은 의료용 AI 알고리즘의 약 80%가 방사선 의학 분야에 적용됐습니다. 이러한 높은 승인률은 이 분야의 급속한 발전을 보여주는 한편, 다양한 임상 현장에서 이러한 수많은 모델을 검증하고 효과적으로 도입하는 것이 큰 과제임을 강조하고 있습니다.
영상의학 분야에서 인공지능의 도입을 촉진하는 주요 요인은 영상의학과 전문의와 자격을 갖춘 영상의학 전문가의 심각한 부족입니다. 해석이 필요한 의료 영상 증가와 한정된 인력 간의 격차가 확대됨에 따라 의료 제공업체는 자동화된 AI 솔루션을 도입할 수밖에 없는 상황입니다. 이러한 솔루션은 긴급한 사례의 우선순위를 정할 수 있도록 지원하며, 사무적인 부담을 덜어줍니다. 이러한 인력 부족의 심각성은 영국과 같은 시스템에서 두드러집니다. 영국 왕립영상의학회(Royal College of Radiologists)가 2024년 6월 발표한 '2023 임상방사선학조사(Clinical Radiology Census 2023)'에 따르면, 현재의 채용 및 정착 추세가 지속될 경우 2028년까지 임상방사선사가 30% 부족할 것으로 예측됩니다. 방사선사가 30% 부족할 것으로 예측되고 있습니다. 이에 따라 AI는 단순한 임상 기능 향상에 그치지 않고, 의료의 연속성을 유지하고 미처리 안건을 관리하기 위해 필수적인 병원 운영의 필수 요건이 되고 있습니다.
동시에 벤처캐피털과 정부의 자금 지원이 크게 증가하면서 AI 알고리즘의 개발이 구상 단계부터 시장 출시 가능한 제품까지 가속화되고 있습니다. 이러한 재정적 지원은 개발자들이 딥러닝 모델을 정교화하고 복잡한 규제 과정을 극복할 수 있도록 도와주며, 그 결과 신뢰할 수 있는 도구 시장 출시를 앞당길 수 있게 해줍니다. 예를 들어, Rad AI가 2024년 5월에 발표한 '시리즈 B 자금 조달'에서는 방사선 진단 보고서 자동화를 위한 생성형 AI 개발을 추진하기 위해 5,000만 달러의 투자를 밝힌 바 있어 이러한 자금 조달의 모멘텀을 보여주고 있습니다. 이러한 투자는 AI 제품 공급 확대에 직접적으로 기여하고 있으며, 이러한 추세는 미국 식품의약국(FDA)에서도 강조하고 있습니다. 이 기관은 2024년까지 950개 이상의 AI 및 머신러닝 지원 의료기기가 승인되어 자본이 시장 공급에 미치는 명확한 영향을 보여주고 있다고 보고했습니다.
세계 의료영상 AI 시장의 가장 큰 장벽은 AI 툴을 기존 임상 워크플로우와 전자의무기록 시스템에 통합하는 것이 어렵다는 점입니다. 이러한 알고리즘은 진단상의 이점을 제공하지만, 종종 독립적인 시스템으로 작동하며 영상 아카이브 통신 시스템(PACS)과의 효과적인 연계가 부족합니다. 이러한 단편화로 인해 영상의학과 전문의는 AI가 생성한 결과에 접근하기 위해 다양한 용도를 전환해야 하며, 이는 자동화로 인한 잠재적인 시간 단축 효과를 상쇄하는 관리 비효율성을 초래합니다. 그 결과, 임상의의 인지적 부담이 증가하여 기존 진단 프로세스를 방해하는 솔루션 도입에 소극적인 경우가 많습니다.
이러한 상호운용성 부족은 의료시설 전반에 걸쳐 광범위한 도입을 지연시킴으로써 시장 성장을 직접적으로 저해하고 있습니다. 의료 서비스 제공업체들은 복잡한 맞춤형 설정이 필요하거나 결과를 환자 기록에 원활하게 통합할 수 없는 기술에 대한 투자를 주저하고 있으며, 이로 인해 도입 기간이 길어지고 있습니다. 유럽방사선학회(ESR)의 2024년 보고서에 따르면, 24%의 영상의학 전문가들이 임상현장에서 AI 도입의 주요 장벽으로 IT 및 시스템 통합을 꼽았다고 합니다. 단순하고 '플러그 앤 플레이' 방식의 호환성이 없다면, AI 혁신은 초기 파일럿 단계를 넘어 확장 가능한 수익 창출 비즈니스로 발전하기 어렵고, 그 결과 이 분야 전체의 성장 잠재력이 제한될 수 있습니다.
합성 데이터 생성 및 이미지 재구성을 위한 생성형 AI의 채택으로 시장은 큰 변화를 겪고 있습니다. 이를 통해 데이터 부족과 같은 문제를 해결하고 스캔 품질을 향상시킬 수 있습니다. 방대한 라벨이 부착된 데이터 세트에 의존하는 기존 진단 알고리즘과 달리, 현재는 생성 모델을 사용하여 훈련용 고화질 합성 이미지를 생성하고 있습니다. 이를 통해 프라이버시 우려를 완화하고 데이터 세트의 편향성을 줄일 수 있습니다. 또한, 이 기술은 이미지 재구성을 변화시키고 있으며, 저선량 입력 데이터에서 진단 수준의 스캔 이미지를 생성할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 환자의 방사선 피폭을 크게 줄이고, MRI 촬영의 신속성을 실현하고 있습니다. 생성형 AI로의 전략적 전환은 업계의 빠른 채택에 분명하게 반영되어 있습니다. 엔비디아의 2025년 3월 보고서 '의료 및 생명과학 분야의 AI 현황 : 2025년 동향'에 따르면, 의료기관의 54%가 생성형 AI 워크로드를 적극적으로 활용하고 있으며, 이는 순수 분석 모델에서 혁신적인 데이터 솔루션으로 전환하고 있음을 시사하고 있습니다.
동시에 AI를 활용한 워크플로우 자동화 및 선별검사 솔루션의 확대는 영상의학과가 직면한 업무 과부하에 대한 중요한 해결책으로 떠오르고 있습니다. 이러한 시스템은 이제 단순한 픽셀 수준의 진단에 그치지 않고, 자동화된 프로토콜 선택부터 작업 목록 내 중요 사례의 지능형 우선순위 지정에 이르기까지 영상의학과 전체 프로세스를 관리하는 역할을 점점 더 많이 담당하고 있습니다. 이러한 추세는 진단의 민감도에만 초점을 맞추는 것이 아니라, 인지적 부담과 관리 업무로 인한 번아웃을 줄이고, 긴급한 병변이 방사선과 의사의 관심을 끌 수 있도록 즉각적으로 강조되는 것을 중요시하고 있습니다. 이러한 업무적 필요성이 널리 인식되고 있다는 것은 2025년 1월 'Journal of the American College of Radiology'지에 게재된 연구 'Artificial Intelligence in Radiology : A Leadership Survey'에서도 확인할 수 있습니다. 이번 조사에서 응답한 대학 영상의학과 과장의 100%가 부서의 질과 업무 효율성을 높이기 위해 AI를 도입할 계획이 있다고 답했습니다.
The global market for AI in medical imaging is projected to expand significantly, rising from USD 1.65 billion in 2025 to USD 4.35 billion by 2031, demonstrating a compound annual growth rate (CAGR) of 17.54%. This sector utilizes machine learning and deep learning algorithms to analyze various diagnostic images, including X-rays, CT scans, and MRIs, with the aim of identifying diseases and quantifying physiological information. Key factors propelling this market growth include the increasing volume of imaging data, which necessitates automated solutions to alleviate radiologist burnout and enhance processing speed. Additionally, the demand for early disease detection and a shift towards value-based healthcare models are further encouraging the adoption of these technologies to boost diagnostic accuracy and operational efficiency.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 1.65 Billion |
| Market Size 2031 | USD 4.35 Billion |
| CAGR 2026-2031 | 17.54% |
| Fastest Growing Segment | Neurology |
| Largest Market | North America |
However, the market's progress is hindered by challenges in smoothly integrating these AI tools into existing clinical workflows and electronic health record (EHR) systems, often resulting in isolated, non-interoperable solutions that slow down implementation. The rapid advancement in this field is underscored by regulatory trends; in 2024, approximately 80% of all medical AI algorithms cleared by the FDA were radiology applications, as reported by the American College of Radiology. While this high rate of clearance highlights the sector's swift development, it also emphasizes the substantial challenge of validating and effectively deploying these numerous models across diverse clinical settings.
Market Driver
A major driving force behind the adoption of artificial intelligence in diagnostic imaging is the severe shortage of radiologists and qualified imaging specialists. The growing gap between the increasing volume of medical images requiring interpretation and the limited available workforce is compelling healthcare providers to implement automated AI solutions. These solutions help prioritize urgent cases and reduce administrative workloads. The severity of this staffing issue is evident in systems like the United Kingdom, where the Royal College of Radiologists' June 2024 'Clinical Radiology Census 2023' projects a 30% deficit in clinical radiologists by 2028 if current recruitment and retention patterns continue. This makes AI an operational imperative for hospitals, crucial for maintaining care continuity and managing backlogs, rather than just a clinical enhancement.
Simultaneously, a significant rise in venture capital and government funding is accelerating the development of AI algorithms from conceptual stages to market-ready products. This financial backing enables developers to refine their deep learning models and navigate intricate regulatory processes, thereby expediting the market introduction of reliable tools. For instance, Rad AI's May 2024 'Series B Funding Announcement' revealed a $50 million investment to advance its generative AI for automating radiology reporting, illustrating this financial momentum. Such investments directly contribute to a greater availability of AI products, a trend highlighted by the U.S. Food and Drug Administration, which reported over 950 authorized AI and machine learning-enabled medical devices by 2024, showcasing the clear impact of capital on market supply.
Market Challenge
A significant obstacle for the global AI in medical imaging market is the difficulty of integrating AI tools into existing clinical workflows and electronic health record systems. While these algorithms offer diagnostic benefits, they frequently operate as isolated systems, lacking effective communication with Picture Archiving and Communication Systems (PACS). This fragmentation forces radiologists to switch between various applications to access AI-generated insights, introducing administrative inefficiencies that counteract the potential time savings from automation. As a result, clinicians experience increased cognitive burden and are often reluctant to adopt solutions that disrupt their established diagnostic processes.
This lack of interoperability directly hinders market growth by delaying widespread deployment across healthcare facilities. Providers are hesitant to invest in technologies that demand complex, customized setups or fail to seamlessly integrate results into patient records, which prolongs procurement timelines. A 2024 report by the European Society of Radiology indicated that 24% of radiology professionals consider IT and systems integration as a primary barrier to AI implementation in clinical practice. Without straightforward, "plug-and-play" compatibility, AI innovations struggle to move beyond initial pilot phases to become scalable, revenue-generating operations, thereby restricting the sector's overall growth potential.
Market Trends
The market is undergoing a significant transformation with the adoption of generative AI for synthetic data generation and image reconstruction, addressing issues like data scarcity and improving scan quality. Unlike conventional diagnostic algorithms that depend on extensive labeled datasets, generative models are now used to produce high-fidelity synthetic images for training, which helps to alleviate privacy concerns and reduce dataset bias. Moreover, this technology is transforming image reconstruction, allowing for the creation of diagnostic-grade scans from lower-dose inputs, thereby substantially decreasing patient radiation exposure and speeding up MRI acquisition. This strategic pivot towards generative AI is clearly reflected in its swift industry adoption; a March 2025 NVIDIA report, 'State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2025 Trends', stated that 54% of healthcare organizations are actively utilizing generative AI workloads, signaling a move beyond purely analytical models towards innovative data solutions.
Concurrently, the expansion of AI-driven workflow automation and triage solutions is emerging as a vital response to the operational overload faced by radiology departments. These systems are now taking on broader roles beyond just pixel-level diagnosis, increasingly managing the entire radiology process, from automated protocol selection to intelligently prioritizing critical cases in worklists. This trend emphasizes reducing cognitive burden and administrative burnout, ensuring that urgent pathologies are immediately highlighted for radiologist attention, rather than solely focusing on diagnostic sensitivity. The widespread acknowledgment of this operational necessity is underscored by a January 2025 study in the Journal of the American College of Radiology, 'Artificial Intelligence in Radiology: A Leadership Survey', where 100% of academic radiology chairs surveyed indicated plans to implement AI specifically to enhance departmental quality and operational efficiency.
Report Scope
In this report, the Global AI In Medical Imaging Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global AI In Medical Imaging Market.
Global AI In Medical Imaging Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: