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의료 코딩용 AI 시장 규모 및 점유율 2024 - 2032

보고서 ID: GMI11081
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발행일: August 2024
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보고서 형식: PDF/엑셀/대시보드/플랫폼

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의료 코딩 분야의 AI 시장 규모

의료 코딩 분야의 AI 시장 규모는 2023년 24억 미국 달러로 평가되었으며, 2024년부터 2032년까지 연평균성장률(CAGR) 13.6%로 성장할 전망입니다. 의료 코딩의 높은 정확성에 대한 관심 확대, 숙련된 의료 코더 부족, 코딩 데이터의 급격한 증가에 힘입어 시장이 성장하고 있습니다.
 

의료 코딩 시장의 AI 주요 시사점

2023년 시장 규모
24억 미국 달러
2032년 예상 시장 규모
74억 미국 달러
연평균성장률(CAGR)(2024~2032년)
13.6%
주요 기업
  • 3M, AGS Health, Aid
주요 시장 성장 요인
  • 의료 코딩의 높은 정확성에 대한 관심 증대
  • 숙련된 의료 코더 부족
  • 코딩 데이터의 급격한 증가
과제
  • 높은 초기 투자 비용

숙련된 의료 코더의 부족은 의료 코딩 시스템의 복잡성 증가, 높은 이직률, 장기간의 교육 및 인증 절차로 인해 심화되고 있습니다. 이러한 인력 부족은 심각한 수준으로, 병원과 클리닉에서는 자격을 갖춘 인력이 부족해 청구 처리 지연과 부정확성이 발생하고 있습니다. 예를 들어, 미국보건정보관리협회(AHIMA)는 인증 의료 코더에 대한 수요와 공급 간 격차가 확대되고 있다고 지적했습니다.
 

또한 미국 노동통계국은 의료 기록 및 보건정보 기술자의 고용이 평균보다 빠른 속도로 증가할 것으로 전망하고 있으며, 이는 숙련된 전문 인력의 공급을 초과하는 높은 수요를 보여줍니다. 이러한 인력 부족으로 인해 의료 코딩 분야에서 AI 도입이 확대되고 있습니다. AI는 코딩 프로세스를 자동화하고 기존 직원의 업무 부담을 완화하며, 의료 문서화의 전반적인 효율성과 정확성을 향상할 수 있습니다.
 

의료 코딩 분야의 AI는 의료 진단, 시술 및 서비스에 표준화된 코드를 부여하는 프로세스를 자동화하고 개선하기 위해 인공지능 기술을 적용하는 것을 의미합니다. 이러한 코드는 의료 분야에서 청구, 기록 관리 및 통계 분석에 사용됩니다. 의료 코딩에 활용되는 AI 시스템은 머신러닝 알고리즘과 자연어 처리(NLP)를 사용해 임상 문서를 분석하고, 관련 정보를 추출하며, 적절한 코드를 정확하게 부여합니다.
 

의료 코딩 분야의 AI 시장 동향

정확성에 대한 관심이 높아지면서 의료 코딩 분야의 AI 도입이 확대되고 있습니다. 자동화 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 같은 첨단 기술은 오류를 줄이고 정밀도를 높여 코딩 프로세스를 혁신하고 있습니다.
 

  • 머신러닝 알고리즘은 방대한 의료 데이터를 분석하고 과거 코딩 패턴을 학습해 정확한 의료 코드를 예측하고 부여할 수 있습니다. 이 프로세스를 자동화하면 ML이 사람의 실수 가능성을 줄여 보다 일관되고 정밀한 코딩을 구현할 수 있으며, 이는 청구 및 규제 준수에 필수적입니다.
     
  • NLP 알고리즘은 의사 기록, 퇴원 요약 및 병력과 같은 비정형 텍스트 데이터를 처리하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다. NLP 시스템은 이러한 텍스트에서 관련 정보를 추출하고 적절한 의료 코드를 자동으로 부여할 수 있어 코딩 프로세스를 크게 단축하고, 의료 코더가 더 복잡한 사례에 집중할 수 있도록 합니다.
     
  • 로보틱 프로세스 자동화는 데이터 입력, 코드 부여 및 청구 제출과 같은 반복적이고 규칙 기반인 작업을 자동화하기 위해 소프트웨어 로봇을 의료 코딩 업무 흐름에 통합합니다. RPA를 통해 일상적인 업무를 위임하면 의료 코더는 보다 세밀한 판단과 전문성이 필요한 작업에 집중할 수 있습니다.
     
  • 이러한 AI 기술의 통합은 코딩의 정확성과 효율성을 높일 뿐만 아니라 시장의 상당한 성장도 이끌고 있습니다.
     

의료 코딩 분야의 AI 시장 분석

의료 코딩 분야 AI 시장, 모드별, 2021~2032년(10억 미국 달러 단위)

모드별로 시장은 외주형과 사내형으로 구분됩니다. 외주형 부문은 시장에서 가장 큰 점유율을 차지했으며, 2023년 시장 규모는 17억 미국 달러로 평가되었습니다.
 

  • 외주 전문 기업은 최신 코딩 표준과 규정에 정통한 숙련된 공인 의료 코더를 고용합니다. 이러한 전문성은 코딩의 정확도와 규정 준수 수준을 높이며, 적절한 청구와 규제 준수에 필수적입니다.
     
  • 또한 외주를 활용하면 의료 서비스 제공업체는 인력 제약 없이 수요에 따라 코딩 운영 규모를 쉽게 확대하거나 축소할 수 있습니다. 이러한 유연성은 특히 성수기나 환자 수가 갑자기 증가하는 상황에서 유용하므로 부문 성장에 기여합니다.
     

용도별로 의료 코딩 분야 AI 시장은 자동 코딩, 사기 및 오류 탐지, 데이터 분석, 기타 용도로 구분됩니다. 자동 코딩 부문은 2032년 매출이 약 31억 미국 달러에 달하며 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
 

  • 자동 코딩은 수동 코딩에 비해 의료 기록 코딩에 필요한 시간을 크게 줄입니다. 이러한 효율성은 대량의 환자 데이터를 처리하는 의료 서비스 제공업체에 매우 중요합니다.
     
  • 또한 자동 코딩 시스템은 피로, 부주의 또는 지식 부족으로 인해 수동 코딩에서 흔히 발생하는 인적 오류를 최소화합니다. 이러한 시스템은 코딩 규칙을 일관되게 적용하여 높은 정확도를 보장하며, 이에 따라 시장에서 수요가 증가하고 있습니다.

 

의료 코딩 분야 AI 시장, 최종 용도별(2023년)

최종 용도별로 의료 코딩 분야 AI 시장은 의료 서비스 제공업체 및 진단센터, 의료 코딩 기업, 보험사, 정부 기관으로 구분됩니다. 의료 서비스 제공업체 및 진단센터 부문은 분석 기간 동안 연평균성장률(CAGR) 13.7%로 성장할 것으로 예상됩니다.
 

  • 의료 서비스 제공업체와 진단센터는 매일 많은 환자 방문, 치료 및 진단 검사를 처리합니다. 이에 따라 정확하고 효율적인 코딩이 필요한 의료 기록이 상당량 발생합니다.
     
  • 또한 새로운 환자 데이터가 지속적으로 유입되면서 코딩 작업이 계속 필요하므로, 이러한 대량의 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하는 데 AI 솔루션의 가치가 특히 높습니다. 이에 따라 해당 시설에서 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

 

북미 의료 코딩 분야 AI 시장, 2021~2032년(100만 미국 달러 단위)

북미 의료 코딩 분야 AI 시장 규모는 2023년 12억 미국 달러로 평가되었으며, 분석 기간 동안 연평균성장률(CAGR) 12.5%로 성장할 것으로 예상됩니다.
 

  • 북미에서 전자의무기록(EHR) 시스템이 널리 도입되면서 의료 코딩 분야에 AI를 통합하는 작업이 크게 뒷받침되고 있습니다. 이러한 도입으로 AI 시스템이 분석하여 코딩의 정확도와 효율성을 높일 수 있는 대량의 데이터가 축적되었습니다.
     
  • 또한 의료 IT 인프라 개선과 AI 기술 활용 촉진을 목표로 하는 정부의 이니셔티브 및 자금 지원 프로그램이 의료 코딩 분야 AI 시장의 성장을 견인하고 있습니다. 혁신을 장려하고 AI 도입에 재정적 지원을 제공하는 정책은 시장 확대에 기여합니다.
     

미국 의료 코딩 분야의 AI 시장은 연평균성장률(CAGR) 12.4%로 성장하여 2032년에는 32억 미국 달러에 이를 전망입니다.
 

  • 미국의 의료 청구 및 코딩 규정이 점점 복잡해지면서 정확도를 높이고 코딩 오류 위험을 줄일 수 있는 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 수요는 의료 코딩 분야에서 AI 기술 도입을 촉진하고 있습니다.
     
  • 또한 미국 의료 시스템은 비용 절감과 운영 효율성 향상에 중점을 두고 있습니다. AI 기반 의료 코딩 솔루션은 프로세스를 간소화하고 행정 부담을 줄이며 오류를 최소화하기 위해 도입되고 있으며, 이는 광범위한 비용 절감 목표와도 부합합니다.
     

독일의 의료 코딩 분야 AI 시장은 향후 몇 년 동안 크게 성장할 전망입니다.
 

  • 독일이 의료 분야의 기술 혁신과 연구를 중시하는 점은 의료 코딩 분야의 AI 성장에 기여하고 있습니다. 독일의 발전된 인프라와 의료 IT에 대한 투자는 AI 기술의 개발 및 도입을 뒷받침하고 있습니다.
     
  • 또한 독일 의료 시스템은 고품질 환자 진료와 효율성을 우선시합니다. 의료 코딩 분야의 AI는 코딩 및 청구 프로세스의 품질을 향상하는 데 도움이 되며, 이는 의료 성과와 시스템 성능 개선에 대한 독일의 중점 과제와 부합합니다.
     

일본의 의료 코딩 분야 AI 시장은 높은 성장세를 보이고 있습니다.
 

  • 일본의 급속한 고령화는 의료 코딩 분야의 AI를 비롯한 더욱 효율적인 의료 솔루션에 대한 필요성을 높이고 있습니다. 의료 시스템이 증가하는 고령 환자와 복잡한 사례에 대응하면서 정확하고 시기적절한 의료 코딩에 대한 수요가 증가하고 있습니다.  
     
  • 또한 일본 정부는 디지털 헬스 혁신과 의료 분야의 AI 기술 통합을 적극적으로 지원하고 있습니다. 의료 코딩 분야의 AI 도입을 촉진하기 위한 이니셔티브와 자금 지원이 시장 성장에 기여하고 있습니다.
     

의료 코딩 분야 AI 시장 점유율

의료 코딩 분야의 AI 산업은 전 세계에서 다양한 AI 기반 솔루션과 기술을 제공하는 여러 기존 기업 및 신흥 기업이 참여하고 있는 것이 특징입니다. 시장 참여 기업들은 코딩 알고리즘의 정확도, 처리 효율성, AI 기술 혁신, 규제 표준 준수, 가격 전략 등의 요소를 기준으로 경쟁하고 있습니다.
 

의료 코딩 분야 AI 시장의 주요 기업

의료 코딩 분야 AI 산업에서 활동하는 주요 기업은 다음과 같습니다.

  • 3M
  • AGS Health
  • Aidéo Technologies
  • aiHealth
  • Arintra 
  • Buddi AI
  • Clinion
  • CodaMetrix
  • Corti HQ
  • Datavant
  • Diagnoss 
  • Fathom, Inc.
  • MediCodio 
  • Nuance Communications, Inc.
  • Semantic Health
     

의료 코딩 분야 AI 산업 뉴스:

  • 2024년 7월, Aideo Technologies는 Exela Technologies, Inc.와 전략적 제휴를 체결하며 의료 청구 환경의 혁신을 위한 중요한 발걸음을 내디뎠습니다. 이번 협력은 Aideo의 기존 솔루션에 통합된 Exela의 생성형 AI 기술을 활용하여 의료 청구의 효율성과 정확도를 크게 향상합니다. 이번 파트너십을 통해 Aideo의 역량과 사업 범위가 확대되면서 AI 기반 의료 코딩 및 청구 부문에서의 리더십이 더욱 공고해졌습니다.
     
  • 2023년 4월, 3M Health Information Systems는 Amazon Web Services(AWS)와 협력하여 M*Modal 앰비언트 인텔리전스 플랫폼을 고도화했습니다.AWS의 고급 머신러닝 및 생성형 AI 서비스인 Amazon Bedrock, Comprehend Medical, Transcribe Medical 등을 활용해 3M은 진료 현장 기반 임상 문서화 및 가상 비서 솔루션을 크게 개선하고 확장했습니다. 이러한 협력은 환자와 의사의 진료 경험을 개선했을 뿐만 아니라 의사의 행정 부담도 완화했습니다.
     

AI 의료 코딩 시장 조사 보고서는 다음 부문에 대해 2021~2032년 매출액(단위: 백만 미국 달러)을 기준으로 한 추정치 및 전망을 포함해 산업을 심층적으로 다룹니다.

방식별 시장

  • 외주
  • 사내 운영

용도별 시장  

  • 자동화 코딩
  • 사기 및 오류 탐지
  • 데이터 분석
  • 기타 용도

최종 용도별 시장

  • 의료 서비스 제공기관 및 진단센터
  • 의료 코딩 기업
  • 보험회사
  • 정부 기관

위 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다.

  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 프랑스
    • 스페인
    • 이탈리아
    • 네덜란드
    • 기타 유럽
  • 아시아 태평양
    • 중국
    • 일본
    • 인도
    • 호주
    • 한국
    • 기타 아시아 태평양
  • 라틴 아메리카
    • 브라질
    • 멕시코
    • 아르헨티나
    • 기타 라틴 아메리카
  • 중동 및 아프리카
    • 남아프리카공화국
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트(UAE)
    • 기타 중동 및 아프리카

 

저자:  Monali Tayade , Sampada Kulkarni
자주 묻는 질문(FAQ):
의료 코딩 분야의 AI 시장 규모는 얼마입니까?
의료 코딩 분야의 AI 산업 규모는 2023년에 24억 미국 달러로 평가되었으며, 의료 코딩의 정확도 향상에 대한 관심 증가, 숙련된 의료 코더 부족, 코딩 데이터의 급격한 증가에 힘입어 2024년부터 2032년까지 연평균성장률(CAGR) 13.6%를 기록할 전망입니다.
의료 코딩 산업에서 아웃소싱 AI의 가치는 얼마입니까?
아웃소싱 방식 부문은 최신 코딩 표준 및 규정에 정통한 경험 많고 인증받은 의료 코더를 고용하면서 2023년에 17억 미국 달러를 기록했습니다.
북미 AI 의료 코딩 시장의 규모는 얼마입니까?
북미 의료 코딩 분야의 AI 산업 규모는 2023년 12억 미국 달러로 평가되었으며, 전자건강기록(EHR) 시스템의 광범위한 도입에 힘입어 2032년까지 연평균성장률(CAGR) 12.5%를 기록할 전망입니다.
의료 코딩 산업의 주요 AI 기업은 어디입니까?
3M, AGS Health, Aid

연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스

이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.

6단계 연구 프로세스

  1. 1. 연구 설계 및 애널리스트 감독

    GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.

    우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.

  2. 2. 1차 연구

    1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.

  3. 3. 데이터 마이닝 및 시장 분석

    데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.

  4. 4. 시장 규모 산정

    우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.

  5. 5. 예측 모델 및 주요 가정

    모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:

    • ✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향

    • ✓ 저해 요인 및 완화 시나리오

    • ✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크

    • ✓ 기술 수용 곡선 매개변수

    • ✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)

    • ✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상

  6. 6. 검증 및 품질 보증

    마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.

    당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:

    • ✓ 통계적 검증

    • ✓ 전문가 검증

    • ✓ 시장 현실 검토

신뢰와 신용

10+
서비스 연수
설립 이래 일관된 제공
A+
BBB 인증
전문 표준 및 만족도
ISO
인증된 품질
ISO 9001-2015 인증 회사
150+
연구 분석가
20개 이상의 산업 분야
95%
고객 유지율
5년 관계 가치

검증된 데이터 소스

  • 무역 간행물

    산업 저널, 무역 출판물 및 전문 미디어

  • 산업 데이터베이스

    자체 및 제3자 시장 데이터베이스

  • 규제 신고서류

    정부 조달 기록 및 정책 문서

  • 학술 연구

    대학 연구 및 전문 기관 보고서

  • 기업 보고서

    연간 보고서, 투자자 프레젠테이션 및 공시 자료

  • 전문가 인터뷰

    C레벨 임원, 구매 담당자 및 기술 전문가

  • GMI 아카이브

    20개 이상의 산업 분야에 걸친 13,000건 이상의 발행 연구

  • 무역 데이터

    수출입 물량, HS 코드 및 세관 기록

연구 및 평가된 매개변수

이 보고서의 모든 데이터 포인트는 1차 인터뷰와 실제 상향식 모델링 및 철저한 교차 검증을 통해 검증됩니다. 당사 연구 프로세스에 대해 읽어보세요 →

저자:  Monali Tayade, Sampada Kulkarni
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