의료 영상 AI 시장 크기 및 공유 2026-2035

의료 영상 AI 시장 규모

전 세계 의료 영상 AI 시장은 2025년 21억 달러에 달했습니다. 이 시장은 2026년 28억 달러에서 2035년까지 196억 달러로 연Compound Annual Growth Rate(CAGR) 23.9%로 성장할 것으로 전망되며, 글로벌 마켓 인사이트 Inc.의 최신 보고서에 따르면 이 같은 전망이 나왔습니다.

 

심층 학습 기술과 임상 영상 워크플로우의 융합은 숙련된 영상의학과 전문의 수준의 진단 정확도를 보여주는 AI 알고리즘을 통해 다중 모달리티에서 진단 정밀도를 근본적으로 재정의하고 있습니다. 이 같은 채택 규모는 2026년 중반 기준으로 미국 FDA가 총 1,500개 이상의 AI 기반 의료 기기에 인증을 부여했으며, 이 중 약 76%가 영상의학 분야에 해당한다는事实证明을 통해 입증됩니다.^{[1]미국 식품의약청, fda.gov} 또한 세계보건기구(WHO)는 2025년 5월 채택한 WHA78.13 결의안을 통해 영상의학 정보 시스템에 AI 통합을 공식적으로 지지하며 전 세계적으로 진단 영상 접근성을 제고하기 위한 전략적 방안으로 AI 도입을 제도화했습니다.

주요 성장 동인

성장 동인 영향 분석

성장 동인	CAGR 전망에 미치는 영향	지역적 중요성	영향 타임라인
AI 기술 발전	+3% ~ +3.5%	전 세계	단기 (2년 이내)
영상의학과 전문의 부족으로 인한 AI 채택 가속화	+2.5% ~ +3.2%	북미, 유럽, 아시아 태평양	단기 (2년 이내)
진단 정확도 및 치료 계획 개선	+2.3% ~ +3%	전 세계	중기 (2~4년)
혁신 지원 Rising R&D 투자	+2% ~ +2.8%	북미, 아시아 태평양	장기 (4년 이상)

AI 기술 발전

심층 학습, 트랜스포머 기반 아키텍처, 컴퓨터 비전의 발전으로 영상 분석, 워크플로우 자동화, 임상 응용 분야에서 AI 능력이 확장되고 있습니다. 최신 컨볼루션 신경망은 통제된 임상 연구에서 간 분할 정확도가 95%를 초과하는 Dice 점수를 달성했으며, 동료 검토 메타 분석에 따르면 AI 기반 폐결절 탐지 AUC 값이 흉부 X선 및 CT 스캔에서 0.864~0.937에 달합니다. FDA가 2025년 단일 연도에 295개의 영상의학 AI 기기를 인증한 것(이 중 75%가 영상의학 AI/ML 인증)을 포함해 FDA 인증 AI 영상의학 기기의 급격한 증가세는 기반 기술의 발전 정도와 신뢰성을 보여줍니다. 이러한 성과는 벤더 제품 파이프라인을 가속화하고 학술 기관을 넘어 지역 병원 및 외래 영상 센터로 임상 적용 범위를 확대하고 있습니다.

영상의학과 전문의 부족으로 인한 AI 채택 가속화

영상 수요 증가와 방사선과 전문의 공급 간의 구조적 불균형이 심화되면서 AI 보조 워크플로우에 대한 의존도가 커지고 있습니다. Harvey L. Neiman Health Policy Institute는 2055년까지 영상 이용률이 16.9%에서 26.9%까지 증가할 것으로 전망하며, 이는 고령층의 급속한 증가에 기인한 것입니다. 반면 같은 기간 동안 방사선과 전문의의 공급은 현재 레지던시 조건 하에서 25.7%만 증가할 것으로 예상됩니다. 미국 의과 대학 협회(AAMC)는 2024년 일반 의사 부족이 4.3%에 달할 것으로 추정했으며, 방사선과도 영향을 받는 전문 분야 중 하나입니다.^{[2]Harvey L. Neiman 건강정책연구소 (neimanhpi.org)} AI triage 도구와 자동화 보고 솔루션이 구조적 대응책으로 도입되면서, 방사선과 전문의들은 복잡한 사례 분석에 집중하고 일상적인 처리 업무는 자동화할 수 있게 되었습니다.

진단 정확도 및 치료 계획 개선

AI 기반 영상 기술은 조기 질병 탐지, 판독자 간 진단 변이성 감소, 그리고 암, 심장질환, 신경과학 분야에서 치료 계획의 정밀도를 높입니다. 동료 검토 학술지에 발표된 체계적 문헌고찰 및 메타 분석에 따르면, 딥러닝 알고리즘이 유방암 검출에서 AUC 값 0.868~0.909을 달성했으며, 이는 유방촬영술, 초음파, MRI, 디지털 유방 том신 синте스에서 전문 방사선과 의사 수준에 근접하거나 동등한 성능입니다. 진단 정확도에 대한 규제 등급 증거가 축적되면서 병원들의 구매 주기가 빨라지고 주요 시장에서 보상 범위가 확대되고 있습니다.

혁신 및 시장 확대를 지원하는 R&D 투자 증가

의료 IT 기업, 영상 장비 업체, 의과 대학 병원, 초기 단계 스타트업들의 투자 확대로 AI 영상 제품 개발 주기가 가속화되고 임상 적용 범위가 넓어지고 있습니다. 국립보건원(NIH)은 국립생의공학 및 바이오공학 연구소(NIBIB)를 통해 저선량 MRI 재구성, AI 보조 심장 영상, 다중 모달리티 데이터 통합 등 기초 연구를 지속 지원하고 있습니다. 특히 암 및 심혈관 영상 분야에서 환급 체계가 성숙되면서 엔터프라이즈 AI 영상 플랫폼이 상당한 민간 자본을 유치하고 있습니다.

주요 과제

제약 요인 영향 분석

과제	CAGR 전망치에 미치는 영향	지역적 관련성	영향 시점
느린 규제 승인 절차	-1.2% ~ -1.8%	전 세계	중기 (2~4년)
AI 기반 진단 오류로 인한 환자 안전 우려	-1% ~ -1.5%	전 세계	장기 (≥4년)

느린 규제 승인 절차

AI 기반 의료 기기에 대한 엄격한 규제 요구사항은 제품 상용화 지연과 AI 의료 영상 시장 진입 시기를 늘릴 수 있으며, 이중 규제 준수 의무가 확대되면서 그 영향이 커지고 있습니다.

유럽 연합에서는 제조업체들이 이제 의료기기 규제(Medical Devices Regulation, EU MDR 2017/745)와 EU AI Act(규정 EU 2024/1689)를 모두 준수해야 하며, 의료기기 조정 그룹(MDCG)이 2025년 6월에 발표한 종합적인 상호 작용 가이드라인(MDCG 2025-6)을 통해 중복되는 적합성 평가 의무 사항을 명확히 하고 있습니다. 미국에서는 FDA의 AI/ML 의료기기에 대한 중앙값 승인 소요 시간이 2025년 기준으로 142일로, 대규모 제품 파이프라인을 보유한 업체들에게는 의미 있는 상업화 지연으로 작용하고 있습니다. 이러한 규제 일정은 소규모 개발업체들에게 불균형적으로 영향을 미치며, 경쟁 진입을 제약하고 첫 수익 창출까지의 시간을 늘리고 있습니다.

AI 기반 진단 오류로 인한 환자 안전 위험

잠재적인 부정확성, 알고리즘 편향, 또는 훈련 데이터와 실제 배치 환경 간 분포 차이로 인해 임상 의사 결정에 영향을 미칠 수 있으며, 의사의 AI 권고에 대한 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 연구에 따르면 curated 학술 데이터셋으로 훈련된 딥러닝 알고리즘은 훈련 조건과 다른 커뮤니티 또는 자원 제약 환경에서 배포될 때 성능이 저하될 수 있음을 보여줍니다. 이러한 일반화 격차는 신경학 및 종양학과 같은 고위험 전문 분야에서 진단 오류가 환자 안전과 직결되는 경우, 광범위한 임상 적용을 가로막는 가장 중대한 장애물 중 하나로 남아 있습니다. 규제 프레임워크는 실세계 성능 모니터링을 increasingly 요구하고 있으며, 이는 AI 업체들의 운영 비용을 증가시키는 사후 시장 감시 의무를 추가하고 있습니다.
 

의료 영상 AI 시장 동향

엔터프라이즈 AI 영상 플랫폼의 확장

AI 의료 영상 시장에서 진행 중인 가장 중대한 구조적 변화는 개별 솔루션 AI 도구에서 모든 모달리티 유형을 아우르는 단일 인프라 계층에서 탐지, 워크플로 관리, 진단 보고를 통합하는 엔터프라이즈 플랫폼으로의 전환입니다. 과거에는 흉부 결절 탐지, 뇌 병변 분할, 골절 식별 등 개별 임상 사용 사례별로 AI 배포가 분산되어 있었으며, 이는 통합 오버헤드를 초래해 의료 시스템 배포의 확장성을 제한했습니다. 더욱 주목할 만한 변화는 PACS 환경 위에 자리잡고 여러 AI 알고리즘을 병렬로 라우팅하여 영상 검사를 통합 출력으로 제공하는 벤더 중립적 오케스트레이션 계층의 등장입니다.

GE HealthCare의 Edison 플랫폼과 Siemens Healthineers의 AI-Rad Companion은 이 아키텍처의 상업적 규모 배포 사례로, 병원들이 엔터프라이즈 규모 영상 네트워크 전반에 걸쳐 대규모 AI 알고리즘 라이브러리를 배포하고 관리할 수 있도록 지원합니다. 핵심 동인은 개별 라이선스 AI 도구를 대규모로 관리하는 운영 복잡성으로, 이는 IT 오버헤드를 줄이고 규제 준수 문서화를 간소화하는 통합 플랫폼 접근 방식에 대한 강력한 구매 선호를 낳고 있습니다. 12개국 280명의 영상 의학과장들을 대상으로 한 2025년 2분기 본격 조사에서 71%가 엔터프라이즈 플랫폼 통합 능력이 주요 벤더 선택 기준으로 작용했다고 응답했으며, 이는 알고리즘별 성능 벤치마크를 처음으로 앞지르는 결과였습니다. 이러한 데이터는 알고리즘 수준 평가에서 플랫폼 수준 조달로의 구조적 수요 재편을 보여주며, 이는 성숙한 통합 아키텍처를 보유한 기존 영상 벤더에게 유리하게 작용하고 플랫폼 파트너십 전략이 없는 독립형 알고리즘 개발업체에게는 불리하게 작용하고 있습니다.

워크플로 자동화 및 triage AI의 증가하는 채택

AI 기반 워크플로 자동화와 의료 영상 분석은 AI 의료 영상 분야에서 가장 높은 채택률을 보이는 기능 카테고리입니다. 이는 방사선과 전문의의 처리량과 부서 운영 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 두개내 출혈, 대혈관 폐색, 대동맥 박리와 같은 중대한 소견을 식별하여 작업 목록을 우선순위화하는 AI triage 시스템은 가장 광범위한 임상 검증과 전 세계적으로 가장 많은 규제 승인을 받았습니다. 랜싯 종양학 위원회는 2025년까지 발표된 전망에서 2050년까지 전 세계적으로 약 1,600만 명의 진단 전문가 부족이 예상되며, 이 중 방사선과 전문의와 방사선 기술사가 상당 부분을 차지할 것으로 전망하면서 AI triage를 단순한 효율성 도구가 아닌 구조적 인력 해결책으로Positioning하고 있습니다.

2025년 네이처 커뮤니케이케이션스에 발표된 연구에 따르면 흉부 X-ray 판독 시 AI 보조가 296명의 환자를 대상으로 한 실세계 배포에서 임상 보고서 판독 시간을 18.3% 단축했을 뿐만 아니라 표준 관행과 비교해 구조화된 보고서 품질 점수도 향상시켰습니다. 비즈.ai의 플랫폼은 AI가 감지한 중대한 소견을 호출 중인 의사의 모바일 기기로 직접 전달하며, 전 세계 1,000개 이상의 병원에 배포되어 AI triage의 대규모 실세계 영향에 대한 가장 광범위한 검증 중 하나를 제공합니다. 워크플로 자동화의 이차적 효과는 방사선과학을 넘어 상류 임상 부서로까지 확장되어, 신속한 영상 처리 turnaround가 응급실 대기 시간을 줄이고 전체 입원 기간을 단축합니다. 세그먼트 수준에서 triage AI 채택은 환자 결과와 규제 책임을 직접적으로 연계하는 치료 시간 metrics가 중요한 응급 방사선학과 급성 뇌졸중 치료 경로에서 가장 빠르게 확산되고 있습니다.

멀티모달 데이터와 고급 분석의 통합 확대

• AI 솔루션은 단일 모달리티 영상 분석을 넘어 영상 데이터, 임상 기록, 검사실 결과, 유전체 프로파일, 환자 장기 병력 등 다양한 데이터를 융합하는 통합 플랫폼으로 확장되고 있습니다. 이러한 멀티모달 통합은 의료 영상 AI를 패턴 인식 도구에서 광범위한 환자 데이터 에코시스템 내 임상 의사결정 지원 시스템으로 재정의하는 근본적인 변화입니다. 그 배경에는 다중 입력 AI 모델이 질병 재발, 치료 반응, 조기 질병 식별과 같은 임상 결과 예측에서 영상만 입력받은 모델보다 우수한 성능을 보인다는 증거가 증가하고 있습니다.
• PMC에 게재된 의료 영상 분석 딥러닝 접근법 리뷰에 따르면 연합 학습과 멀티모달 데이터 통합이 현재 가장 활발한 연구 분야 중 하나로, 다중 기관, 다중 모달리티 데이터셋으로 훈련된 모델이 단일 기관 영상 기반 벤치마크보다 우수한 일반화 성능을 보인다고 отме합니다. 실무 배포에서는 Tempus Radiology가 영상 표현형을 분자 바이오마커 프로파일과 연계하는 방사선-유전체 통합 플랫폼을 구축하여 종양학 치료 계획 및 임상 시험 환자 선정에 적용 가능한 임상 의사결정 지원 outputs을 생성하고 있습니다. 이러한 상업적 영향력은 전통적인 방사선학 워크플로 최적화 beyond를 넘어 정밀 진단, 만성 질환 모니터링, 인구 건강 관리까지 총_ADDRESSable 시장을 크게 확장하고 있습니다. 더욱 전략적인 차원에서 멀티모달 AI 플랫폼은 대규모 장기 영상 및 임상 데이터 아카이브에 접근할 수 있는 기존 기업에게 독점적 데이터셋 장벽을 형성하여 중장기적으로 이 세그먼트의 경쟁 기반을 재구성하고 있습니다.

의료 영상 AI 시장 분석

배치 방식별

클라우드 기반

클라우드 기반 세그먼트는 2025년 글로벌 의료 영상 AI 시장에서 57.6%의 점유율을 차지하며, 배포 방식 중 가장 우위를 점하고 있습니다. 클라우드 인프라는 신속한 알고리즘 배포, 원활한 소프트웨어 업데이트, 대규모 영상 데이터셋을 위한 확장 가능한 컴퓨팅 용량, 그리고 선제비용 절감을 가능하게 하여 중소형 병원과 자체 고성능 컴퓨팅 자원이 부족한 신흥 시장 의료 네트워크에 특히 매력적입니다. 이 세그먼트는 클라우드 호스팅 AI 오케스트레이션 레이어가 표준 API 연결을 통해 기존 PACS 및 RIS 시스템과 하드웨어 조달 주기 없이 통합될 수 있는 엔터프라이즈 플랫폼 트렌드에서 직접적인 혜택을 받고 있습니다. 규제 환경 또한 클라우드 배포를 지원하기 위해 성숙되었으며, FDA의 SaMD 제품에 대한 승인 절차가 잘 확립되어 클라우드 우선 벤더의 상업화 장벽을 더욱 낮추고 있습니다.

GE HealthCare의 Edison 플랫폼과 Aidoc의 클라우드 네이티브 AI 운영 시스템을 통해 주요 벤더들은 북미 및 유럽의 다중 병원 네트워크에서 검증된 상업 규모 클라우드 배포 아키텍처를 구축했습니다. Aidoc의 ORB 플랫폼은 여러 벤더의 AI 알고리즘을 단일 클라우드 호스팅 프레임워크 내에서 통합하고 모니터링할 수 있게 하여, AI 채택과 플랫폼 통합을 동시에 촉진하는 상업 규모 클라우드 아키텍처의 대표 사례입니다. 클라우드 기반 세그먼트의 성장 궤도는 또한 영상 판독을 위해 현장 방사선사나 자체 컴퓨팅 인프라 없이 클라우드 기반 AI가 가능한 원격 방사선 진료 서비스 및 외래 영상 네트워크의 확대에 의해 뒷받침되고 있습니다.

온프레미스

온프레미스 세그먼트는 2025년 의료 영상 AI 시장에서 42.4%의 점유율을 유지하며, 데이터 주권, 네트워크 지연, 규제 준수 요구사항으로 인해 클라우드 배포가 어려운 기관에서의 지속적인 수요를 반영합니다. 환자 데이터 localization 규정이 엄격한 독일, 프랑스, 한국, 중국 등지의 학술 의료 센터, 정부 병원, 국방 관련 의료 시설이 온프레미스 수요의 핵심 기반을 형성합니다. 또한 네트워크 종속 지연이 임상적으로Acceptable하지 않은 실시간 수술 중 영상 적용 분야에서도 온프레미스 배포가 선호됩니다.

이 세그먼트는随着时间的推移, 벤더들이 실시간 추론 워크로드는 로컬에서 처리하고 모델 훈련, 소프트웨어 업데이트, 비중요 분석은 클라우드 환경으로 오프로드하는 하이브리드 아키텍처를 제공하며, 순수한 온프레미스와 클라우드 모델 간의 이분법적 구분을 완화하고 있습니다. Siemens Healthineers와 Philips Healthcare는 기존 영상 하드웨어 플랫폼을 통해 강력한 온프레미스 설치 기반 관계를 유지하며, 이는 온프레미스 AI 소프트웨어 배포를 위한 자연스러운 채널로 기능합니다. Canon Medical Systems의 AiCE(Advanced intelligent Clear-IQ Engine)는 Aquilion CT 스캐너 라인에 내장되어 AI 재구성 알고리즘을 스캐너 수준에서 네이티브로 처리하여 네트워크 종속성을 제거하고 데이터 localization 규정 준수를 완전히 유지하는 온프레미스 접근 방식의 대표 사례입니다.

모달리티별

X-레이

X-ray는 2025년 의료 영상 AI 시장에서 27.1%의 점유율로 가장 큰 모달리티 부문을 차지하며, 전 세계적으로 가장 높은 영상량, 모델 훈련을 위한 가장 광범위한 데이터셋availability, 그리고 가장 오랜 AI 규제 승인 이력을 결합한 결과입니다. X-ray의 AI 응용 분야는 흉부 X선 판독, 골절 감지, 치과 파노라마 영상, 그리고 고부담 지역에서의 결핵 선별 검사에 이르기까지 다양합니다. 2026년 중반 기준 FDA의 AI 기반 기기 목록에는 흉부 X선 카테고리에서 가장 많은 방사선학 AI 승인이 포함되어 있으며, Lunit, Aidoc, Annalise.ai, Subtle Medical의 도구들이 임상 배포를 위한 인가를 받았습니다.

동료 검토 meta 분석에서 AUC 값이 0.93에 달하는 AI 흉부 X선 판독 도구가 보여준 높은 특이성과 민감도는 고소득국가와 신흥시장 모두에서 임상 신뢰와 병원 조달을 가속화했습니다.^{[3]국립의학도서관 PubMed, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov} X-ray AI는 상대적으로 저렴한 X-ray 장비 비용과 온프레미스 컴퓨팅 인프라가 없는 시설에서도 클라우드 기반 추론이 가능하다는 점에서 자원 제약이 있는 환경에서 AI 배포의 선도적 모달리티이기도 합니다. 25개국 이상의 정부 결핵 선별 프로그램에 배포된 Qure.ai의 qXR 플랫폼은 자원 제약이 있는 보건 시스템에서도 X-ray AI의 확장성을 보여주며, 이 모달리티의 접근성이 AI 기반 진단 효과의 잠재력을 가장 크게 창출할 수 있음을 시사합니다.

컴퓨터 단층촬영(CT)

컴퓨터 단층촬영(CT)은 2025년 인공지능 의료 영상 시장에서 24.5%의 점유율로 두 번째로 큰 모달리티 부문을 차지하며, CT 검사의 복잡성과 양, 그리고 암, 호흡기, 심혈관 분야 전반에 걸친 AI 보조 분석의 높은 임상적 가치를 바탕으로 성장하고 있습니다. CT 폐결절 감지, 간 분할, 관상동맥 칼슘 점수화, 뇌졸중 triage를 위한 AI 도구들은 광범위한 임상 검증과 FDA 승인을 받았으며, CT 기반 응용 프로그램은 학술 및 3차 care 환경에서 고가치 방사선학 AI 배포의 불균형한 비중을 차지하고 있습니다. 구글의 CT 기반 폐암 선별을 위한 딥러닝 모델은 Lung-RADS 프로토콜을 따른 통제 연구에서 방사선과의를 능가하는 성능을 입증하며, CT AI 진단 능력의 벤치마크를 확립했습니다.

광자 계수 검출기 CT는 현재 상업적 배포 단계에 진입한 emerging 하드웨어 플랫폼으로, 예상 기간 동안 다중 CT 응용 분야에서 AI 성능을 크게 확장할 것으로 기대되는 더 풍부한 영상 데이터셋을 생성합니다. 캐논 메디컬 시스템즈와 시멘스 헬스니어스는 모두 AI 재구성 및 분석 알고리즘을 네이티브 방식으로 CT 스캐너 플랫폼에 통합하고 있으며(캐논의 AiCE 딥러닝 재구성, 시멘스의 SOMATOM 플랫폼 내장 AI 기능), 이를 통해 모달리티 획득 워크플로우에 AI를 더욱 깊숙이 통합하고 있습니다. 미국의 국가 폐암 선별 프로그램 확대는 CT 기반 AI에 대한 구조적 수요를 강화하며, 이는 CT 스캔량 증가와 AI 배포 경제성을 지원하는 절차 처리량 기반을 강화합니다.

자기공명영상(MRI)

2025년 의료 영상 AI 시장에서 MRI(자기공명영상)은 6%를 차지하며, MRI 판독의 복잡성, AI가 압축할 수 있는 긴 촬영 시간, 그리고 신경학, 종양학, 근골격계 영상에서 MRI의 확대되는 임상적 적응증 등을 고려할 때 예측 기간 내 가장 높은 성장세를 보이는 영상 모달리티 중 하나로 꼽힙니다. MRI에서 AI 응용 분야로는 자동 뇌 병변 분할, 스캔 시간을 50%에서 75%까지 단축할 수 있는 MRI 재구성 가속, 전립선암 탐지 및 등급 분류, 심장 기능 정량화 등이 있습니다. 국립보건원(NIH)의 국립생의학영상Bio공학연구소(NIBIB)를 통한 지원으로 저선량 및 무조영제 MRI 재구성에 딥러닝을 활용한 다수의 프로그램이 진행되었으며, 이는 방사선-free MRI 확장을 전략적 우선순위로 삼고 있음을 반영합니다.

Subtle Medical의 SubtleMR 플랫폼은 1.5T 및 3T MRI 시스템 전반에서 이미지 품질을 개선하고 촬영 시간을 단축하는 딥러닝 기술을 활용하며, 임상 성능 향상과 동시에 운영 처리량 증대를 동시에 실현하는 상용화된 사례입니다. 이 분야는 태아 및 소아 MRI 수요 증가로 더욱 뒷받침되고 있는데, 여기서 AI 보조 재구성과 운동 교정은 이 환자군에서 오랫동안 지속되어 온 기술적 과제를 해결합니다. 임상 적용 수준에서는 PI-RADS 점수 산정을 위한 전립선 MRI 분석과 다발성 경화증 병변 분할을 위한 뇌 MRI 분석이 이 모달리티 내에서 emerging 최고 가치Deployment 카테고리로 부상하며, 각 분야에서 전문화된 벤더들이 전용 AI 개발 투자를 유도하고 있습니다.

초음파 영상

초음파 영상은 2025년 의료 영상 AI 시장에서 12.3%를 차지하며, 휴대성, 방사선 노출 없음, 그리고 산과, 심장학, 포인트오브케어 환경 전반의 확대되는 임상 적용 등으로 인해 AI 채택이 가속화되고 있습니다. 초음파에서 AI 응용 분야로는 자동 태아 바이오메트리 측정, 심장초음파 분석, 갑상선 결절 분류, 그리고 경험이 부족한 운영자에게 제공되는 AI 기반 촬영 보조 기능 등이 있으며, 이는 특히 초음파 전문가의 부족이 문제인 환경에서 큰 영향을 미칩니다.

Butterfly Network의 iQ+ 휴대용 초음파 시스템은 AI 보조 이미지 최적화 및 임상 해석 지원과 결합되어 병상, 응급실, 자원 제한 환경 등에서 AI 초음파 기능을 확장하는 상용화 사례를 대표합니다. 1차 진료 및 원격의료 워크플로우에서 휴대용 초음파 기기의 채택이 증가하면서 전통적인 영상의학과 외 새로운 AI Deployment 채널이 창출되어 초음파 AI의 총_ADDRESSABLE_MARKET을 확대하고 있습니다. 다수의 벤더로부터 FDA 승인을 받은 AI 보조 심장 초음파는 자동 박출률 측정 및 벽 운동 분석을 제공하며, 이는 심장학 실무에서 상업적 확대를 지원하는 보상 체계 마련으로 이어졌습니다. Samsung Medison은 AI 촬영 가이던스 및 자동 측정 도구를 자체 초음파 플랫폼에 네이티브로 통합하여, 하드웨어에 내장된 AI 채택이라는 광범위한 트렌드를 반영하고 있습니다.

분자 영상

분자 영상은 2025년 시장에서 8.7%를 차지하며, PET, SPECT, 그리고 하이브리드 PET/CT 및 PET/MRI 영상을 포괄합니다. 여기서는 AI가 추적자 정량화, 병변 탐지, 그리고 치료계획에 활용되고 있습니다. 이 분야는 CT나 X-ray에 비해 데이터셋 규모가 상대적으로 작으며, 이는 분자 영상 검사의 높은 비용과 절차적 복잡성으로 인해 역사적으로 AI 모델 훈련이 제한되었음을 반영합니다. OECD Health at a Glance 2025 자료에 따르면 PET 스캐너 가용성이 회원국 전반에서 증가하고 있으며, 이는 종양학 치료 프로토콜 확대로 이어져 이 분야 AI 채택의 기반이 되는 절차적 볼륨을 창출하고 있습니다.

종양 병기 결정, 치료 반응 모니터링, 알츠하이머병 아밀로이드 정량화 등 PET 영상 AI 응용은 임상적 가치가 가장 높은 분야로, specialized vendors가 집중적인 AI 개발 투자를 유도하고 있습니다. PET 유도 종양 선량 계산에 기반한 AI 모델이 방사선 리간드 치료 용량을 최적화하는 theranostic 선량 계획 통합은 분자 영상 분야에서 emerging high-value 응용으로, 중기 예측 기간 동안 상업적 확산이 예상됩니다.

핵의학 영상

핵의학 영상은 2025년 의료 영상 AI 시장에서 6.5%를 차지하며, 심근 관류 영상 분석, 뼈 스캔 판독, 갑상선 scintigraphy 등 전문화된 분야에서 주로 활용됩니다. 자동화된 심근 관류 SPECT 분석 AI 도구는 규제 승인을 받고 다수 시장에서 임상 적용되어 표준화된 정량화와 핵심심장학 실험실의 판독자 간 변이성 감소 효과를 입증했습니다.

일부 임상 경로에서 CT/MRI 기반 대체재로 핵의학 검사의 사용이 감소하는 구조적Volume 제약에도 불구하고, theranostics 성장으로 일부 상쇄되고 있습니다. GE HealthCare의 SPECT/CT 플랫폼에 통합된 첨단 핵의학 AI 도구는 대규모 AI 네이티브 핵의학 영상 분석의 상업적 선도 사례입니다. 미국과 EU에서 핵의학 AI 응용에 대한 규제 성숙도가 높아지면서 예측 기간 동안 핵심심장학 및 종양 theranostics AI 응용을 중심으로 moderate한 성장이 예상됩니다.

기타 영상 모달리티

기타 모달리티는 2025년 시장에서 3.3%를 차지하며, optical coherence tomography(OCT), 디지털 병리 whole-slide 영상, 피부경 검사, 캡슐 내시경 등 emerging imaging 응용 분야를 포함합니다. AI 알고리즘은 높은 진단 성능을 보이고 있으나 상업적 적용은 초기 단계입니다. Google DeepMind 및 안과 기기 제조사들이 개발한 망막 OCT 분석 AI는 당뇨병성 망막병증, 연령 관련 황반변성, 녹내장 등 질환에서 AUC 0.933~1.00의 성능을 보여 모든 모달리티를 통틀어 최고 수준의 진단 AI 벤치마크를 기록했습니다. 비전통적 영상 모달리티에 대한 규제 프레임워크가 진화하면서 FDA와 유럽 규제 당국은 피부경/내시경 영상 데이터 기반 AI 도구에 대한 제출이 증가하고 있습니다. AI가 1차 진료 및 지역 보건 환경에서 전문의 접근이 제한된 분야로 고정밀 영상 기반 진단의 확산을 이끌면서 이 분야의 장기 성장 잠재력은 상당합니다.

질환별 분류

폐 영상

폐 영상은 2025년 글로벌 시장 점유율 22.8%로 가장 큰 질환별 세그먼트를 차지하며, 폐암, 결핵, COVID-19 후유증 영상 수요 증가와 폐 방사선학 AI 검증 사례의 풍부함이 원동력입니다. 폐 결절 탐지, 폐암 위험도 stratification, COVID-19 폐렴 정량화, COPD 중증도 평가 AI 도구는 방사선학 AI 내에서 FDA 승인을 가장 많이 받은 질환 카테고리 collectively 입니다.

조기 폐암 검진의 임상적 중요성이 커지면서 조기 단계와 진행된 단계의 5년 생존율 차이가 크게 벌어지고 있습니다. 이로 인해 저선량 CT 폐암 검진에서 검출 민감도를 높이는 AI 도구에 대한 의사의 수요가 급증하고 있습니다. Aidoc의 폐 AI 제품군과 Lunit INSIGHT CXR는 대규모로 상용화되어 여러 의료 시스템에 배치되어 있으며, 이 분야의 선도적인 제품 플랫폼으로 자리잡고 있습니다. 미국과 영국의 국가 폐암 검진 프로그램은 대상자 기준을 확대하면서 CT 스캔 volumes을 늘리고 있으며, 병원과 진단 센터 모두에서 AI 기반 폐 영상 판독 수요가 구조적으로 증가하고 있습니다.

유방 영상

유방 영상은 2025년 의료 영상 AI 시장에서 18.1%를 차지하며, 가장 임상적으로 성숙한 AI 적응 분야 중 하나로 꼽힙니다. FDA 승인 및 CE 마크를 받은 다수의 AI 도구가 전 세계 유방 촬영 검진 프로그램에 상용화되어 있습니다. 유방 영상 AI는 유방 촬영 CAD(컴퓨터 보조 진단), 디지털 유방 톰신테시스(DBT) 분석, 유방 초음파 병변 분류, 유방 MRI 병변 특성화 등 다양한 영역에 활용됩니다.

peer-reviewed 메타 분석에 따르면, 유방암 검진에서 딥러닝 알고리즘의 AUC 값이 0.868~0.909에 달해 AI 기반 유방 촬영 판독에 대한 임상적 신뢰를 뒷받침합니다. 2025년 QDQ 제품 코드로 FDA 510(k) 승인을 받은 Hologic의 Genius AI Detection 2.0은 북미 검진 프로그램에서 가장 광범위하게 배치된 AI 기반 유방 영상 도구 중 하나로, 이 분야의 상업적 성숙도를 보여줍니다. 유럽 영상학회는 EU 회원국 간 규제 표준화를 지원하고 국가 검진 프로그램의 도입을 가속화하기 위해 유방암 검진 AI 배포를 위한 가이드라인 프레임워크 마련에 actively 기여하고 있습니다.

심혈관 응용 분야

심혈관 응용 분야는 2025년 시장에서 17.6%를 차지하며, 전 세계 심장 질환의 높은 유병률, 심장 영상 판독의 복잡성, CT 관상동맥 조영술과 cardiac MRI의 임상적 역할 확대에 따라 예측 기간 내 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. 심장 영상 AI는 자동화된 박출계수 측정, 관상동맥 칼슘 점수 산정, CT 기반 FFR(CT-FFR) 분석, 대동맥류 크기 측정, AI 보조 심초음파 판독 등 다양한 기능을 제공합니다.

Cleerly Inc.의 AI 기반 관상동맥 CT 혈관 조영술 분석 플랫폼은 관상동맥 플라크 조성과 협착 중증도를 정량화하며, 비침습적 cardiac imaging pathway에서 상업적 규모로 배포되고 있으며 대규모 다기관 데이터셋을 통한 임상 검증을 거쳤습니다. 미국 국립보건원(NIH)의 National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering는 차세대 광자 계수 검출기 CT를 활용한 AI 보조 관상동맥 영상 연구를 지원하며, 이 분야의 장기적 기술적 방향을 제시하고 있습니다. 미국과 일부 유럽 시장에서 심혈관 AI의 보험 급여 적용이 성숙되면서 과거의 임상 도입 장벽이 줄어들고 있으며, 파일럿 배포가 본격적인 조달 프로그램으로 전환되고 있습니다.

정형외과

정형외과는 2025년

2025년 의료 영상 AI 시장에서 4%를 차지하며, 분절된 근골격계 영상 분야의 높은 절차량으로 특징지어지는 이 시장은 골절 감지, 관절 공간 분석, 인공 삽입물 위치 평가, 골다공증 선별 검사를 포함합니다. 특히 응급실 환경에서 X선 골절 감지 AI 도구는 놓친 골절이 심각한 임상 및 의료법적 위험을 초래할 수 있어 강력한 규제 승인 및 신속한 상업적 배포를 이루었습니다.

RapidAI는 급성 치료 AI 플랫폼을 근골격계 애플리케이션으로 확장했으며, 여러 전문 정형외과 AI 벤더가 척추 영상 연구에서 골연령 평가 및 척추 골절 등급 분류에 활발히 활동하고 있습니다. 고령화되는 세계 인구는 정형외과 영상 절차량 증가를 이끌고 있으며, 이는 이 분야 AI 배포 경제성을 뒷받침하는 기반을 마련합니다. 또한 일상적인 CT 검사에서 얻은 영상 데이터를 활용해 DEXA 등가 측정치를 AI로 추출하는 자동 골밀도 측정 및 골다공증 위험 층화는 추가 영상 절차 없이 AI 활용을 크게 확장할 수 있는 높은 잠재력을 지닌 신흥 애플리케이션입니다.

신경과학

신경과학은 2025년 시장에서 10.2%를 차지하며 뇌 MRI, 뇌졸중 triage를 위한 CT 관류 영상, 백질 병변 정량화, 신경퇴행성 질환 바이오마커 추출 등 AI 애플리케이션을 포함합니다. 급성 허혈성 뇌졸중 triage 도구는 CT 관류를 통한 대혈관 폐색 및 핵심 Infarct 용적 감지에서 가장 설득력 있는 임상 결과 증거를 보이며, AI triage가 활성화된 환경에서 치료 시간 단축 및 환자 결과 개선을 입증한 여러 연구가 있습니다. RapidAI의 RAPID 플랫폼과 Viz.ai의 LVO 감지 알고리즘은 각각 2,000개 및 1,000개 이상의 병원 사이트에 걸쳐 광범위한 FDA 승인 포트폴리오와 국제 배포 발자국을 지닌 신경과학 AI triage 분야의 선도적인 상용 배포 플랫폼입니다.

알츠하이머병 indication은 AI 도구가 아밀로이드 PET 정량화 및 MRI 해마 용적 측정을 통해 임상 시험 종점 측정과 조기 진단 결정 지원에 중점을 두고 있으며, 성장하는 개발 우선순위로 부상하고 있습니다. 또한 뇌 MRI에서 다발성 경화증 병변 분할 및 종적 추적을 통한 새로운 또는 확대되는 병변 식별(일관된 스캔 간 신뢰성)을 AI가 수행하는 것은 기존 영상 벤더와 전문 AI 개발자 모두로부터 집중 투자를 받고 있는 또 다른 고가치 신경과학 애플리케이션 분야입니다.

간 영상

간 영상은 2025년 의료 영상 AI 시장에서 8.8%를 차지하며, 간세포암 감지, 간 분할, 비알코올성 지방간 질환(NAFLD) 정량화, 간경변증 단계 평가를 중심으로 AI 애플리케이션에 초점을 맞춥니다. 딥러닝 간 분할 모델은 통제된 연구에서 일관적으로 95%를 초과하는 Dice 점수를 입증하며, AI 간 분석 애플리케이션의 높은 기술적 성능 기준을 확립했습니다.

전 세계 NAFLD 및 대사 연관 지방간염(MASH) 유병률 증가와 MRI 탄성 영상 및 다중 매개변수 간 MRI의 임상 단계 프로토콜 확산은 간 영상 분야에서 새로운 AI 애플리케이션 기회를 창출하고 있습니다. 필립스 헬스케어는 다중 매개변수 간 영상 프로토콜에 통합된 AI 지원 간 MRI 분석 도구를 개발했으며, 이는 회사의 하드웨어-소프트웨어 통합 능력을 활용한 벤더 통합형 AI 간 진단 지원 접근 방식입니다.

The liver indication also benefits from growing demand for pre-operative surgical planning in hepatic surgery, where AI-generated 3D liver segmentation models from CT data are being used to support volumetric planning and reduce operative risk across complex hepatic and pancreatic surgical procedures.

Other Indications

Other indications collectively account for 7.1% of the market in 2025 and include AI applications in thyroid imaging, prostate cancer detection, renal imaging, gastrointestinal imaging, and ophthalmology, each of which is at varying stages of commercial maturity. AI-assisted prostate MRI analysis for PI-RADS scoring and clinically significant cancer detection has generated substantial clinical validation evidence, with studies demonstrating performance comparable to experienced uroradiologists in controlled settings. Thyroid ultrasound AI for nodule characterization using ACR TI-RADS criteria is commercially deployed by multiple vendors, reducing the variability inherent in manual sonographer assessment. Ophthalmic AI for retinal imaging continues to generate strong adoption given the demonstrated AUC values exceeding 0.93 for diabetic retinopathy and macular degeneration detection. The expansion of AI into these adjacent indications broadens the total addressable market and supports vendor platform strategies by diversifying clinical utility across specialties, a development that is particularly relevant as AI-native vendors seek to expand beyond their initial indication focus areas.

By Application

Diagnostic Decision Support

Diagnostic decision support represents the largest application segment at 42.6% of the global AI in medical imaging market in 2025 and encompasses AI tools that augment radiologist interpretation by flagging findings, overlaying probability scores, and generating structured diagnostic outputs. This application segment reflects the most direct and commercially validated use of AI in imaging, spanning anomaly detection, lesion classification, severity scoring, and differential diagnosis generation across all major modalities and indications.

The FDA's extensive AI device clearance portfolio is concentrated in diagnostic decision support applications, with the majority of cleared tools operating as computer-aided detection and diagnosis (CAD) systems that assist rather than replace radiologist interpretation. Peer-reviewed research from the Journal of Medical Internet Research indicates that deep learning-assisted clinicians demonstrated superior diagnostic performance compared with unassisted clinicians in image-based cancer identification, supporting the clinical value proposition of AI as a decision support co-reader. Enterprise deployment of diagnostic decision support AI is increasingly standardized through DICOM-native integration, enabling seamless embedding into existing PACS and radiology reporting workflows without workflow disruption, further accelerating institutional adoption across hospital and diagnostic center settings.

Radiation Therapy Planning

Radiation therapy planning accounts for 16.9% of the market in 2025 and encompasses AI applications in organ-at-risk auto-segmentation, tumor contouring, adaptive radiotherapy planning, and dose optimization, where AI is reducing the time-intensive manual contouring step that historically represented a bottleneck in treatment planning workflows. Manual contouring of complex treatment plans can require several hours per patient; AI auto-segmentation tools commercially deployed by Philips Healthcare, Varian (a Siemens Healthineers subsidiary), and RaySearch Laboratories have reduced this to minutes while maintaining clinical accuracy within acceptable margins.

MRI 유도 선형 가속기(MR-linac)의 확산으로 실시간 적응형 치료 워크플로우에 AI가 적용되면서, AI 모델은 치료 세션 시간 내에 치료 계획 조정안을 생성해야 하며, 추론 속도와 신뢰성이 중요해지고 있습니다. 미국에서는 AI 보조 치료 계획에 대한 보상 체계가 진화하고 있으며, 이로 인해 방사선 종양학과에서 AI 계획 도구를 도입하고 표준화하려는 재정적 동기가 커지고 있습니다. 전립선, 두경부, 폐암 치료 계획 등에서 AI 생성 윤곽이 임상적으로 동등한 품질을 보이며peer-reviewed 평가를 통해 임상 근거가 강화되고 있습니다.

질병 경과 모니터링(Longitudinal Disease Monitoring)

질병 경과 모니터링은 2025년 의료 영상 AI 시장에서 14.2%를 차지하며, 정밀 종양학 프로토콜, 만성 질환 관리 프로그램, 표준화된 영상 바이오마커 추적 요구되는 임상 시험 확산에 따라 높은 임상 가치와 강한 성장 동력을 지닌 응용 분야로 부상하고 있습니다. 이 분야의 AI 응용에는 자동화된 종양 부담 측정, 병변 용적 추적, RECIST 및 iRECIST 기준을 통한 치료 반응 분류, 신경퇴행성 질환 진행 모니터링 등이 포함됩니다. 경과 측정의 자동화는 판독자 간 변이성을 줄이고 영상 바이오마커 종점의 재현성을 높이며, 특히 AI 측정 종점에 대한 규제 수용이 증가하는 임상 시험에서 큰 영향을 미치고 있습니다.

Tempus Radiology와 여러 엔터프라이즈 영상 정보학 벤더들은 코호트 수준의 질병 진행 데이터를 추적하는 경과 AI 플랫폼을 개발했으며, 개별 환자 관리와 인구 건강 분석을 지원합니다. 전자 의무 기록 및 임상 의사 결정 지원 시스템과의 경과 영상 AI 통합은 실시간 치료 의사 결정 지원을 위한 임상적으로 유용한 트렌드 정보를 진료 현장에서 제공하는 방식으로 전략적 개발 우선순위로 부상하고 있습니다.

수술 및 시술 계획(Surgical and Interventional Planning)

수술 및 시술 계획은 2025년 시장에서 11.1%를 차지하며, CT 및 MRI 데이터 세트에서 3D 장기 재구성, 시술 전 시뮬레이션, 수술 중 내비게이션 지원, 혈관 해부도 매핑에 이르는 AI 응용을 포괄합니다. CT 혈관조영술 데이터에서 생성된 AI 3D 해부학적 모델은 대동맥 스텐트 graft 크기 결정, 구조적 심장 시술 계획, 복잡한 간 및 췌장 수술 준비 등에 상용화되어 있습니다. 이 분야는 수술 합병증과 시술 시간을 줄이는 강력한 가치 제안으로 혜택을 받으며, 혈관 수술 프로그램의 경제성 evidence가 AI 보조 시술 전 계획 도입 시 수술 중 합병증 감소를 입증하고 있습니다.

Intuitive Surgical과 기타 로봇 수술 플랫폼 벤더들은 수술 로봇 생태계 내에 내장형 AI 응용 수요를 창출하며, 수술 전 AI 영상 분석을 로봇 시술 준비 워크플로우에 통합하고 있습니다. 최소 침습 및 영상 유도 시술의 확장은 시술 용량 기반을 넓히며, 하이브리드 수술실 환경이 실시간 AI 영상 지원의 특히 높은 가치 배포 맥락으로 부상하고 있습니다.

임상 연구 및 임상 시험(Clinical Research and Trials)

임상 연구 및 임상시험은 2025년 AI 의료 영상 시장에서 8.9%를 차지하며, AI가 영상 종점 측정 표준화, 대규모 영상 아카이브에서 데이터 추출 가속화, 수동 주석 작업으로 인해 이전에는 비실용적이었던 후향적 코호트 연구 수행을 가능하게 하면서 전략적으로 중요한 응용 분야로 자리 잡고 있습니다. 자동화된 RECIST 측정, 후향적 영상 아카이브에서 병변 감지, 영상 바이오마커 추출을 위한 AI 도구는 제약사, 계약 연구 기관(CRO), 학술 임상시험 그룹에서 영상 종점 평가 비용과 기간을 단축하기 위해 적극 활용되고 있습니다.

2025년 현재 개발 중인 FDA의 AI/ML 임상시험 가이던스는 AI 생성 영상 종점에 대한 규제 명확성을 제공할 것으로 예상되며, 이 응용 분야를 더욱 확장할 것입니다. Annalise.ai와 전문 임상시험 영상 공급업체는 2상 및 3상 종양학 임상시험의 규제 및 데이터 표준 요구사항을 충족하기 위해 특별히 설계된 AI 플랫폼을 개발하고 있습니다. 규제 제출을 지원하기 위해 익명 처리된 영상 데이터세트에서 실세계 evidence를 활용하는 사례가 증가하면서 대규모 영상 데이터 큐레이션 및 표준화된 측정에 대한 AI 수요가 창출되고 있으며, 이 응용 분야는 예측 기간 동안 평균 이상의 성장을 보일 것으로 전망됩니다.

기타 응용 분야

기타 응용 분야는 2025년 시장의 6.3%를 차지하며, 방사선학 교육 및 훈련 시뮬레이션, 품질 보증 및 프로토콜 최적화, 환자 스케줄링 및 영상 자원 활용, 스캐너 수준의 AI 지원 영상 획득 최적화 등 다양한 AI 사용 사례를 포함합니다. 환자 방사선량 감소와 진단 이미지 품질 유지 간의 균형을 맞추기 위해 스캐닝 프로토콜을 최적화하는 AI 응용은 상업적으로 활발한 개발 영역으로, 공급업체들은 AI 기반 프로토콜 관리를 CT 및 MRI 스캐너 운영 시스템에 직접 통합하고 있습니다. Rad AI의 자동화된 방사선학 보고서 생성 및 이전 비교 지원 도구는 전통적인 영상 분석이 아닌 보고 워크플로우 최적화에 중점을 둔 상용화된 AI 응용으로, 영상 워크플로우 전반에서 AI 응용 범위의 다변화를 보여줍니다. AI가 방사선 resident 훈련을 위한 합성 영상 데이터세트를 생성하는 데 사용되는 교육 분야는 아직 초기 상업 단계에 있지만, 훈련 사례 다양성과 접근성 확장을 추구하는 학술 의료 센터 및 방사선학 교육 기관에서 중점 개발 우선순위로 자리 잡고 있습니다.

용도별

병원

병원은 2025년 글로벌 AI 의료 영상 시장에서 56.1%를 차지하는 주요 용도별 세그먼트로, 고급 영상 인프라 집중, 높은 시술량, 급성 치료 병원 환경의 기관 IT 투자 능력 등을 반영합니다. 대규모 학술 의료 센터와 통합 진료 네트워크는 엔터프라이즈 AI 영상 플랫폼의 주요 초기 adopter이며, 이들의 영상 운영 규모가 선행 통합 및 라이선스 투자의 경제적 정당성을 제공합니다.

병원 부문은 AI 도입을 위한 가장 강력한 규제 인프라를 갖추고 있으며, 확립된 임상 거버넌스 프레임워크, 의료진 자격 인증 프로세스, AI 도구 검증 및 지속적인 성능 모니터링을 지원하는 IT 보안 프로토콜을 갖추고 있습니다. GE HealthCare, Siemens Healthineers, Philips Healthcare를 비롯한 엔터프라이즈 AI 플랫폼 공급업체들은 병원 시스템 계정에서의 마케팅 노력을 집중하고 있으며, 이는 엔터프라이즈 배포와 관련된 수익 규모와 장기 계약 기간 때문입니다. 신흥 시장의 공공 병원들은 국가 차원의 건강 디지털화 initiatives에 지원받아 인도, 동남아시아, 라틴아메리카에서 AI 영상 채택을 주도하기 시작하는 성장하는 병원 수요 부문을 대표하며, 특히 선행 인프라 요구 사항을 최소화하는 클라우드 기반 배포 모델을 중심으로 확산되고 있습니다.

진단 센터

진단 센터는 2025년 시장에서 21.8%의 점유율을 차지하며 병원 외 환경에서 AI 배포를 위한 인프라 요구 사항을 줄이는 클라우드 기반 AI 플랫폼의 채택과 외래 영상 용량 확장에 힘입어 빠르게 성장하는 최종 사용자 부문을 형성하고 있습니다. 독립형 영상 센터, 원격 영상 제공업체, 영상 체인 등은 대규모, 비용 경쟁력 있는 비즈니스 모델을 운영하며 AI 기반 생산성 향상과 잘 맞아 AI triage 및 보고 자동화 도구의 초기 adopter가 되고 있습니다. Aidoc과 Viz.ai는 모두 하루 수백 건의 영상을 처리하는 영상 사이트에서 전담 방사선과 의사가 상주하지 않는 시간에도 클라우드 기반 AI 배포를 가능하게 하는 상업용 솔루션을 개발했습니다.

여러 영상 센터에 대해 원격으로 영상을 판독하는 teleradiology의 성장으로 인해 대규모 원격 판독 워크플로우에서 작업 목록을 우선순위화하는 AI triage 도구에 대한 구조적 수요가 창출되고 있으며, 이는 북미와 호주에서 특히 두드러집니다. 북미와 유럽의 진단 센터 통합 추세는 엔터프라이즈 AI 플랫폼 투자를 정당화할 수 있는 규모의 다중 사이트 영상 네트워크를 형성하며, 개별 알고리즘 라이선싱에서 통합 플랫폼 조달로의 전환을 가속화하고 있습니다.

클리닉

클리닉은 2025년 의료 영상 AI 시장에서 18.1%의 점유율을 차지하며 병원 및 진단 센터와는 다른 AI 채택 동인을 지닌 전문 클리닉, 정형외과, 종양학 센터, 다전문 외래 시설 등을 포함합니다. 초음파 및 디지털 X-ray 분석을 위한 포인트 오브 케어 AI 애플리케이션이 클리닉 부문의 주요 성장 동력이며, 여기서 AI 보조 획득 도구의 휴대성 및 낮은 인프라 요구 사항이 임상 환경과 잘 맞아떨어집니다. 심장학 및 정형외과 전문 클리닉은 AI 영상 분야에서 가장 높은 침투율을 보이는 하위 부문으로, 자동화된 박출계수 측정 및 골절 감지 도구가 심장 초음파 및 근골격계 X-ray 검사가 많은 클리닉의 모달리티별 워크플로우에 통합되어 있습니다.

AI 라이선싱 모델이 대규모 엔터프라이즈 계약에서 모듈형, per-study 구독 방식으로 전환되면서 엔터프라이즈 수준의 상업 조건을 감당할 수 없는 소규모 클리닉에서도 채택 장벽이 낮아졌으며, 이러한 구조적 변화는 중기 예측 기간 동안 클리닉 부문의 의미 있는 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.

AI 이미징이 1차 진료 클리닉 환경으로 확산되면서, Butterfly Network의 iQ+ 시스템과 같은 포인트 오브 케어 초음파 도구 및 휴대용 X-ray AI 솔루션과 같은 기술이 보편화되고 있습니다. 이는 아직 초기 상업 단계에 있지만, 진료 현장에서의 1차 진단 능력이라는 실질적인 미충족 수요를 해결하는 장기적 성장 기회로 자리잡고 있습니다.

기타 최종 사용자

기타 최종 사용자들은 2025년 기준 시장의 4%를 차지하며, 연구 기관, 정부 보건 당국, 군 의료 시스템, 수의 영상 센터 등을 포함합니다. 이들은 각각 AI 의료 영상 도구의 특화된 배치 환경을 제공합니다. 학술 연구 기관은 임상 시험 수행, 후향적 코호트 연구, 새로운 알고리즘 개발 등에 AI 영상 도구를 적극 활용하며, 이는 임상 연구 및 임상 시험 애플리케이션 카테고리와 맞물리는 수요 세그먼트를 형성합니다.

미국 및 동맹국들의 정부 및 국방 보건 시스템은 원격 또는 열악한 환경에서 AI 보조 방사선 triage를 통해 병원 채택을 이끄는 것과 동일한 인력 격차를 해결하는 작전의료 지원용 AI 영상 배치 가능성을 모색하고 있습니다. 수의 영상 부문은 인간 의료 영상에 비해 규모는 작지만, 반려동물 암 영상 진단과 같은 emerging AI 채택 영역으로 부상하고 있습니다. 특히 인간 CT 및 X-ray 분석용으로 개발된 AI 도구가 수의학 애플리케이션으로 адап팅되고 있습니다. 저소득 국가의 결핵 선별, 조기 암 진단, 모성 건강 영상 프로그램과 같은 정부 지원 공공 보건 사업은 WHO의 WHA78.13 결의안 프레임워크와 다자간 보건 금융 메커니즘에 뒷받침되어 예측 기간 동안 완만히 성장할 것으로 예상되는 정책 주도 수요 채널을 대표합니다.^{[4]세계보건기구, who.int}

지역별 분석

북미 인공지능 의료 영상 시장

북미는 2025년 기준 AI 의료 영상 시장의 43.8%를 차지하며, 가장 큰 지역 점유율을 유지하고 있습니다. 이는 FDA 승인 AI 영상 배치의 밀집도, 병원 IT 투자 규모, 진단 정확성과 운영 효율성을 보상하는 가치 기반 care 계약의 성숙도 등에 기반하고 있습니다. 미국이 지역 내 압도적인 매출 비중을 차지하며, 캐나다는 캐나다 보건부의 디지털 보건 전략 하에서 국가 보건 시스템 AI 채택 프로그램을 통해 의미 있는 기여를 하고 있습니다. 규제 측면에서 FDA의 AI/ML 기반 의료 소프트웨어(SaMD) 510(k) 승인 프로세스는 2025년 alone 295건의 새로운 승인을 처리했으며, 이 중 75%가 영상 진단 분야에 대한 인증으로 병원 조달을 위한 상업적 준비가 완료된 제품 포트폴리오가 확대되고 있습니다.

AI 보조 유방촬영 판독 및 AI 기반 관상동맥 CT 혈관조영술 분석과 같은 특정 AI 영상 애플리케이션에 대한 CMS 보상 정책이 확립되면서, 의료 시스템의 파일럿 배치에서 본격적인 상업 계약으로 전환될 수 있는 재정적 인센티브 구조가 마련되었습니다. 미국 영상의학회(ACR)의 데이터 과학 연구소는 미국 보건 시스템이 벤더 평가를 표준화하는 데 활용하는 구조화된 AI 검증 프레임워크를 발표했으며, 호λογ릭의 Genius AI Detection 2.0은 2025년 FDA 510(k) 승인을 받아 올해 가장 상업적으로 주목할 만한 개별 AI 기기 인증 사례로 꼽히고 있습니다.

유럽 인공지능 의료 영상 시장

유럽은 2025년 시장의 26.7%를 차지하며 두 번째로 큰 지역 시장으로, 복잡한 다국가 규제 환경과 중앙집중형 조달 프로세스로 운영되는 국가 보건 시스템이 특징입니다. EU MDR 2017/745와 EU AI Act 규제 EU 2024/1689에 대한 이중 규제 요구사항(2025년 6월 발행된 MDCG 2025-6 가이드라인에 의해 명확히 됨)은 CE 마킹을 위한 의료 영상 도구 개발업체들에게 추가적인 규제 부담을 초래하며, 진단 영상 응용 분야의 고위험 AI 시스템 분류가 적용됩니다.^{[5]유럽연합(EU) 보건·식품안전청, health.ec.europa.eu}

독일은 유럽에서 가장 앞서going 있으며, DiGA(디지털 건강 응용 프로그램) 프레임워크 하의 디지털 건강 상환과 KHZG(병원 미래 기금) 하의 병원 IT 현대화 투자가 대규모 AI 영상 조달을 이끌고 있습니다. 영국의 NHS Transformation Directorate는 NHS 신탁을 비롯한 방사선과 전역에 AI 영상 프로그램을 적극적으로 운영하고 있으며, NICE 디지털 건강 기술 표준 프레임워크를 통한 구조화된 검증을 진행하고 있습니다. 유럽 방사선학회는 2025년 발행한 AI Act의 방사선학 구현 권고안을 통해 유럽 방사선과 부서 전반에 걸쳐 규제 준수를 지원하는 실용적인 거버넌스 프레임워크를 제공하고 있으며, 프랑스, 네덜란드, 스칸디나비아 지역이 독일과 영국을 뒤를 잇는 차세대 성장 시장으로 부상하고 있습니다.

아시아 태평양 인공지능 의료 영상 시장

아시아 태평양은 2025년 글로벌 AI 의료 영상 시장의 22.1%를 차지하며 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로, 중국 내수 AI 영상 산업, 인도의 확장되는 진단 인프라, 그리고 일본과 한국의 기술 통합 임상 AI 응용 분야 리더십에 의해 주도되고 있습니다. 중국에서는 Infervision과 DeepWise를 비롯한 국가 지원 AI 의료 영상 기업들이 NMPA(국가 의약품 감독 관리국)의 우호적인 규제 경로를 바탕으로 광범위한 병원 배치를 달성했으며, 농촌 지역 영상 커버리지를 지원하기 위한 국가 원격의료 확산 프로그램의 지원을 받고 있습니다.

인도에서는 Ayushman Bharat 디지털 미션 하의 공공-민간 파트너십을 통해 AI 영상 도입이 가속화되고 있으며, Qure.ai의 qXR AI 흉부 X-ray 분석 플랫폼이 결핵 선별 및 흉부 질환 진단을 위해 정부 및 민간 병원 네트워크에 걸쳐 25개국 이상에 배포되고 있습니다. 2025년 3분기 본 조사에서 중국, 인도, 한국의 8개 주요 보건 시스템에 속한 엔터프라이즈 영상 리더들과 인터뷰한 결과, 2025년 중반 기준으로 63%가 임상 워크플로우에 적어도 하나의 AI 영상 도구를 도입했으며, 워크플로우 triage와 CT 폐 선별이 가장 높은 도입 응용 분야로 나타났습니다. 일본과 한국은 삼성 메디슨과 캐논 메디컬 시스템ズ가 초음파 및 CT 플랫폼에 AI 획득 가이던스와 자동화 측정 도구를 네이티브로 통합하는 기술 주도형 차별화 전략을 추진하며, 아시아 태평양을 혁신 허브이자 성장 시장으로Positioning하고 있습니다.

인공지능 의료 영상 시장 점유율

시장 상위권은 중등도의 집중도를 보이며, 2025년 기준 상위 5개 기업이 약 65%의 시장 매출을 차지하고 있으며, 나머지 35%는 전문화된 AI 벤더, 지역 플랫폼 제공업체, 신생 스타트업 등으로 구성된 광범위한 경쟁 체제로 분배되어 있습니다. GE HealthCare가 약 23%의 추정 점유율로 시장을 선도하고 있으며, 이는 우수한 영상 하드웨어 설치 기반, GE 하드웨어 환경에서 다중 벤더 AI 알고리즘을 조정하는 Edison AI 플랫폼, CT·MRI·X-ray·초음파용 FDA 승인 AI 애플리케이션 포트폴리오를 바탕으로 한 입지입니다. Siemens Healthineers는 AI-Rad Companion과 syngo.via 플랫폼을 글로벌 병원 시스템에 상용 배치하고, SOMATOM CT 스캐너 라인에 AI 재구성 알고리즘을 깊이 통합하여 상위 5위 내 두 번째로 큰 점유율을 차지하고 있습니다. Philips Healthcare는 IntelliSite 플랫폼과 Philips Radiology Operations Command Center(ROCC) 아키텍처 내에 내장된 AI 네이티브 엔터프라이즈 영상 솔루션을 통해 삼강 체제를 형성하며 경쟁하고 있습니다.

AI 네이티브 벤더 중 Aidoc와 Viz.ai는 순수 AI 세그먼트에서 선도적 위치를 차지하고 있으며, FDA 승인 포트폴리오의 폭, 병원 네트워크 배치 규모, 임상 결과 개선 데이터를 통한 워크플로 및 환자 결과 개선 효과로 차별화하고 있습니다. Aidoc의 영상학용 AI 운영 체제는 응급 및 비응급 영상 워크플로를 조정하여 전 세계 1,000개 이상의 병원에 배치되어 있습니다. Viz.ai의 케어 조정 플랫폼은 AI가 감지한 중증 소견을 직접 치료 의사에게 전달하며, 뇌졸중·폐색전증·대동맥 박리 치료 시간 단축을 입증한 피어 리뷰 논문을 발표해 조달 justification을 뒷받침하는 임상 근거 기반을 구축했습니다.

2025년 하반기 9개국 190명의 병원 조달 담당자 및 IT 책임자를 대상으로 실시한 1차 설문조사에서 기존 PACS·RIS 인프라와의 벤더 통합 능력이 74% 응답자의 결정적 구매 요인으로 꼽혔으며, 알고리즘 성능(68%)이 그 뒤를 이었습니다. 이는 통합 깊이가 기업용 조달에서 경쟁 우위의 차별화 요소로 전략적 중요성을 지닌다는 점을 강조합니다. 경쟁 동인은 하드웨어·소프트웨어 번들링과 장기 서비스 관계를 활용하는 GE HealthCare·Siemens Healthineers·Philips Healthcare와 같은 통합 영상 벤더 플랫폼과, 알고리즘 폭·임상 근거 깊이·하드웨어 비의존적 상호운용성을 무기로 경쟁하는 Aidoc·Viz.ai·RapidAI와 같은 AI 네이티브 플랫폼 간의 구조적 긴장 관계로 특징지어집니다.

이 부문의 인수합병 활동은 의료 IT sector 전반에서 AI 영상 역량에 대한 전략적 우선순위를 반영합니다. 기존 영상 벤더들은 FDA 승인 포트폴리오 확장과 임상 적용 범위 확대를 위해 전문 AI 알고리즘 개발업체를 대상으로 한 타깃형 인수를 추진해 왔으며, Siemens Healthineers의 Varian Medical Systems 인수가 AI 역량 확장에서 가장 중대한 최근 거래로 꼽힙니다. 동시에 대규모 다중 모달 영상 데이터셋으로 훈련된 파운데이션 모델의 등장으로 경쟁 기반이 개별 알고리즘 성능에서 모델 아키텍처와 훈련 데이터 규모로 전환되고 있으며, 이는 대규모 고유 영상 데이터셋과 대규모 파운데이션 모델 훈련·미세 조정을 위한 컴퓨팅 인프라를 보유한 플레이어에게 유리한 전환입니다. 이러한 동인은 데이터 규모 우위가 누적되고 알고리즘 동질화가 독립형 알고리즘 벤더의 차별화 가능성을 감소시키면서 향후 중기在此期间에 더 많은 통합을 촉진할 것으로 예상됩니다.

의료 영상 AI 시장 기업

시장 내 주요 기업은 다음과 같습니다: GE HealthCare, Siemens Healthineers, Philips Healthcare, Canon Medical Systems, 후지필름 홀딩스, Aidoc, Viz.ai, RapidAI, Tempus Radiology, Lunit, Qure.ai, Annalise.ai, Subtle Medical, Rad AI, Cleerly Inc.

GE HealthCare는 에디슨 AI 플랫폼을 주요 기업 AI 영상 인프라로 운영하며, 의료 시스템이 GE 및 제3자 벤더의 AI 알고리즘을 다중 모달리티 영상 환경에서 배포하고 관리할 수 있도록 지원합니다. 회사의 AI 포트폴리오는 CT 재구성, MRI 영상 품질 향상, 초음파 획득 가이드, 핵의학 정량화에 이르며, 모달리티별 커버리지 측면에서 가장 포괄적인 AI 영상 플랫폼 공급업체로 자리매김하고 있습니다. GE HealthCare는 전 세계 영상 부서와 구축된 하드웨어 서비스 관계를 바탕으로 AI 소프트웨어 채택을 위한 구조화된 상업적 채널을 제공하며, AI 기능이 하드웨어 서비스 및 업그레이드 계약에 점차 포함되면서 수익 지속 기간이 연장되고 전환 비용이 증가하고 있습니다.

Siemens Healthineers는 AI-Rad Companion 시리즈와 syngo.via Advanced Visualization 플랫폼을 통해 경쟁하며, AI 기능이 SOMATOM CT, MAGNETOM MRI, ACUSON 초음파 플랫폼에 기본 탑재되어 있습니다. 바리안 메디컬 시스템ズ 인수를 통해 방사선 치료 계획 AI 기능을 포트폴리오에 추가하여 Siemens Healthineers는 진단 및 치료 AI 영상 애플리케이션 전반에 걸쳐 포지셔닝하고 있습니다. 회사의 teamplay 디지털 헬스 서비스 에코시스템은 전 세계 설치 기반을 위한 클라우드 기반 AI 알고리즘 배포 채널을 제공하여 현장 서비스 방문 없이 지속적인 소프트웨어 업데이트 및 새로운 알고리즘 배포를 가능하게 합니다.

Philips Healthcare는 필립스 영상 운영 지휘 센터(ROCC) 모델을 통해 기업 영상 정보학 및 AI에 집중하며, AI triage, 워크플로우 관리, 원격 영상의학과 감독이 서비스 기반 상업 offering으로 통합되어 있습니다. 회사의 IntelliSite 병리 솔루션과 AI 지원 심장 영상 도구는 필립스의 통합 진단 정보학 전략을 활용하는 영상학 및 병리학 분야의 AI 배포를 대표합니다. 필립스는 특히 다중 파라메트릭 MRI 간 영상 및 AI 기반 초음파 획득에 AI 투자를 집중하여, 영상 시스템과의 깊은 통합을 통해 AI 네이티브 벤더에 대한 경쟁 우위를 확보하고 있습니다.

Canon Medical Systems는 AI 재구성 및 분석 알고리즘을 Aquilion CT 및 Vantage MRI 플랫폼에 통합하며, Advanced intelligent Clear-IQ Engine(AiCE) 딥러닝 재구성 기술이 여러 스캐너 세대에 걸쳐 상용 배포되었습니다. 캐논의 AI 전략은 플랫폼 중심이 아닌 하드웨어 내장형으로, AI 알고리즘을 스캐너 운영 매개변수와 밀접하게 통합하여 스캔 생성 시점에서 영상 획득 및 재구성 품질을 최적화하는 방식으로 차별화하고 있습니다. 회사의 아시아 태평양 지역, 특히 일본에서의 강점은 국제 상용화 전에 AI 영상 기술 개발 및 검증을 위한 전략적으로 중요한 국내 시장을 제공합니다.

후지필름 홀딩스는 REiLI AI 플랫폼을 통해 AI 의료 영상 분야에 진출하여, AI 지원 흉부 X-ray 분석, CT 소견 감지, 디지털 병리 이미지 분석을 포괄합니다. 후지필름의 전통적인 X-ray 및 computed radiography 시스템 강점은 AI X-ray 분석 도구 배포를 위한 설치 기반 채널을 제공하며, 특히 아시아 태평양 지역과 신흥 시장에서 전통적인 X-ray가 우세한 영상 모달리티로 자리매김하고 있습니다. 회사는 전통적인 영상학 포트폴리오를 보완하기 위해 디지털 병리 분야에도 AI 투자를 확대하여 검사실 의학 및 종양 진단 분야로 진출 가능한 시장을 확장하고 있습니다.

Aidoc

Aidoc은 CT, MRI, X-ray 등 15개 이상의 FDA 승인 AI 애플리케이션을 갖춘 AI 네이티브 플랫폼 선도 기업으로, 뇌출혈, 폐색전증, 대동맥 병변 등 응급 triage 적응증을 포함합니다. Aidoc의 ORB 플랫폼은 기업형 의료 시스템이 여러 벤더의 AI 알고리즘을 통합·관리·모니터링할 수 있는 единый 워크플로우 프레임워크를 제공하며, 개별 알고리즘 제공업체 위에 AI 오케스트레이션 레이어를 구축해 경쟁사 대비 통합 우위를 강화하고 있습니다. 이 회사는 Epic, Sectra 등 의료 IT 벤더와 전략적 파트너십을 맺어 AI triage 기능을 EHR 및 PACS 워크플로우에 통합하여 기업 수준의 통합을 강화하고 있습니다.

Viz.ai는 AI 의료 영상 감지 기능을 임상 커뮤니케이션 워크플로우로 확장하는 케어 코디네이션 플랫폼을 운영하며, 스캔 acquisition 후 수 분 이내에 AI가 감지한 중대한 findings를 적합한 전문의에게 모바일 알림으로 즉시 전달합니다. FDA 승인된 이 회사의 애플리케이션은 뇌졸중, 폐색전증, 대동맥 박리, 비후성 심근병증 감지에 이르며, 이러한 응급 질환에서 치료까지 걸리는 시간을 현저히 단축하는 임상 결과 데이터를 보유하고 있습니다.

RapidAI는 AI 기반 급성care 영상 분석에 특화된 기업으로, 전 세계 2,000개 이상의 병원에서 급성 뇌졸중 CT perfusion 분석, 폐색전증 감지, 대동맥 영상 분석을 위한 RAPID 플랫폼을 상용화했습니다. RapidAI는 대규모 관찰 데이터를 기반으로 한 임상 결과 증거를 확보하여 규제 승인 및 의료 시스템의 조달 결정 시 요구되는 임상 결과 데이터를 제공하는 상업적 포지셔닝을 강화했습니다.

Tempus Radiology는 AI 기반 영상 분석을 분자·유전체 데이터와 통합하여 영상 AI와 precision medicine의 교차점에 플랫폼을 positioning하고 있습니다. 이 회사의 기술은 영상 표현형과 분자 바이오마커 프로파일을 연관 지어 종양학 치료 계획 및 임상 시험 환자 선정에 특히 유용한 멀티모달 임상 의사결정 지원 outputs을 생성합니다.

Lunit은 한국 기반 AI 영상 기업으로, 흉부 X-ray 분석(Lunit INSIGHT CXR)과 디지털 병리(Lunit SCOPE) 제품이 FDA 및 CE 승인을 받았으며, 미국, 유럽, 아시아 태평양 등 다수의 시장에서 상용화되어 있습니다. 이 회사의 흉부 AI 도구는 전향적 임상 연구에서 검증되었으며 국가 암 검진 프로그램에 도입되어 국제 시장 확장을 뒷받침하는 강력한 임상 근거 기반을 구축했습니다.

Qure.ai는 인도에서 설립된 AI 의료 영상 기업으로, 25개 이상의 국가에 상용화되어 있으며 AI 흉부 X-ray 분석(qXR), CT 뇌 해석, 자원 제한 환경에서의 teleradiology 지원 등 다양한 제품을 보유하고 있습니다.

Annalise.ai는 호주 AI 의료 영상 기업으로, 단일 AI 추론으로 120개 이상의 다양한 흉부 findings를 감지하는 광범위한 멀티-파인딩 AI 흉부 X-ray 도구인 Enterprise CXR를 개발했습니다.

Subtle Medical은 MRI 및 PET 영상용 AI 기반 이미지 품질 향상 및 스캔 시간 단축 도구인 SubtleMR과 SubtlePET 플랫폼을 개발하여 전 세계 여러 스캐너 벤더 플랫폼에 상용화되어 있습니다.

Rad AI는 방사선학 보고 워크플로우 자동화에 집중하며, Impressions 제품으로 방사선 보고서 본문으로부터 AI 기반 보고서 인상 섹션을 생성하여 방사선 전문의가 구조화된 보고서 작성에 소요하는 시간을 절감합니다.

Cleerly Inc.는 cardiac CT 영상 분야에서 CT 혈관조영 데이터를 기반으로 plaque 조성, 협착 중증도, 허혈 위험을 비침습적으로 평가할 수 있는 AI 기반 정량적 관상동맥 분석을 제공합니다.

의료 영상 AI 산업 뉴스

• 2025년 5월: 제78차 세계보건총회(WHA78)에서 의료 영상 역량 강화를 위한 WHA78.13 결의안을 채택했으며, 회원국들에게 방사선 정보 시스템에 인공지능과 임상 의사결정 지원 도구를 국가 전략의 일환으로 통합할 것을 권고했습니다.
• 2025년 6월: 의료기기 조정 그룹(MDCG)과 공동 인공지능 위원회가 EU 의료기기 규제와 EU AI Act 간의 상호 작용에 대한 지침 AIB 2025-1 및 MDCG 2025-6을 공동 발간했습니다. 이는 AI 기반 의료 영상 기기 제조업체에게 이중 규제 제품에 대한 통합 적합성 평가 체계를 제공합니다.
• 2025년: 미국 FDA가 2025년 한 해 동안 AI/ML 기반 의료기기 295개를 승인했으며, 이 중 75%가 영상 진단 분야에 속했으며, 영상 진단 AI만으로도 연말까지 FDA 승인 누적 건수가 1,451개를 넘어섰습니다.
• 2025년: Nature Communications에 발표된 연구에 따르면 흉부 X-ray 자동 판독 AI 시스템이 임상의 보고서 판독 시간을 18.3% 단축하고 296명의 환자를 대상으로 한 실세계 배포에서 구조화된 보고서 품질 점수를 향상시켰습니다.
• 2024년: EU AI Act(규정 EU 2024/1689)가 유럽 연합 관보에 공식 발표되어 발효되었으며, AI 기반 진단 영상 도구를 고위험 AI 시스템으로 분류해 필수 적합성 평가, 투명성 요구 사항 및 사후 시장 모니터링 의무를 부과했습니다.
• 2024년: 미국 FDA가 2024년 한 해 동안 ML 기반 Class II 의료기기 168개를 승인했으며, 이 중 94.6%가 510(k) 경로를 통해 승인되어 상업용 병원 배포를 위한 영상 AI 포트폴리오가 크게 확대되었습니다.

시장 집중도 점수

의료 영상 AI 시장은 집중도 점수에서 6점(10점 만점)을 기록했습니다. 이는 상위 5개 기업이 약 65%의 글로벌 수익을 차지하는 고도의 집중 현상을 보이며, 반면 50개 이상의 specialized AI 벤더, 지역 플랫폼 제공업체, 초기 단계 스타트업들이 나머지 35%를 차지하는 파편화된 장尾를 보입니다.

의료 영상 AI 시장 연구 보고서는 2022년부터 2035년까지의 수익(USD 백만) 추정치와 예측치를 포함하며, 다음과 같은 세그먼트로 Industry를 상세히 다룹니다:

시장, 배포 방식별

• 클라우드 기반
• 온프레미스

시장, 모달리티별

• X-ray
• 컴퓨터 단층촬영(CT)
• 자기공명영상(MRI)
• 초음파 영상
• 분자 영상
• 핵의학 영상
• 기타 모달리티

시장, 적응증별

• 유방 영상
• 폐 영상
• 신경학
• 심혈관 응용
• 간 영상
• 정형외과
• 기타 적응증

시장, 응용 분야별

• 진단 의사결정 지원
• 방사선 치료 계획
• 수술 및 중재 계획
• 질병 경과 모니터링
• 임상 연구 및 임상시험
• 기타 응용 분야

시장, 최종 사용자별

• 병원
• 클리닉
• 진단 센터
• 기타 최종 사용자

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