의료 영상 분야의 인공지능 시장 규모 및 점유율 2026-2035

의료 영상 분야 AI 시장 규모

글로벌 의료 영상 분야 AI 시장 규모는 2025년 21억 미국 달러로 평가되었으며, 2026년부터 2035년까지 연평균성장률(CAGR) 23.9%로 확대되어 2035년에는 196억 미국 달러에 이를 전망입니다. 시장 규모는 2026년 28억 미국 달러로 추정됩니다.

의료 시스템이 연결된 워크플로 내에서 영상 판독, 증례 우선순위 지정, 보고서 작성 및 진료 조정을 통합함에 따라 의료 영상 분야 AI는 이제 독립적인 소프트웨어 틈새시장이 아니라 임상 진단 인프라의 일부로 자리 잡고 있습니다. 미국 식품의약국은 2026년 중반까지 AI 기반 의료기기를 1,500개 초과 승인했으며, 이 가운데 영상의학 분야가 승인 건수의 약 76%를 차지했습니다. ^{[1]미국 식품의약국, 「의료기기로서의 소프트웨어에 활용되는 인공지능 및 머신러닝」, fda.gov}

이 시장에는 의료 영상을 분석하고, 영상 작업 목록의 우선순위를 지정하며, 진단을 지원하고, 영상 획득 또는 재구성 품질을 개선하고, 보고서 작성을 자동화하며, 치료 계획 수립을 지원하는 AI 도구에서 발생하는 소프트웨어 및 플랫폼 매출이 포함됩니다. 또한 X선, 컴퓨터단층촬영, 자기공명영상, 초음파, 분자영상, 핵의학 영상 및 기타 영상 기반 영상기법 전반의 클라우드 기반 및 온프레미스 구축이 포함됩니다. AI 소프트웨어 또는 알고리즘 구성 요소가 없는 영상 장비 매출은 시장 범위에서 제외됩니다.

시장 추정치는 공급업체 플랫폼 활동 및 임상 도입 사용 사례에 대한 상향식 평가와 규제 승인 동향, 영상 인프라 가용성 및 진단 워크플로 수요를 바탕으로 한 하향식 검증을 결합합니다. OECD 자료에 따르면 회원국 전반에서 CT 및 MRI 검사 이용 가능성과 사용이 계속 확대되고 있으며, 이는 의료 영상 AI 소프트웨어의 경제성을 뒷받침하는 검사 기반을 강화하고 있습니다. ^{[2]경제협력개발기구, 「2025년 한눈에 보는 보건」, oecd.org}

주요 성장 요인

AI의 기술 발전

딥러닝, 트랜스포머 아키텍처 및 컴퓨터 비전의 발전으로 영상 분석, 재구성, 워크플로 자동화 및 임상 의사결정 지원 전반에서 AI의 활용 범위가 확대되고 있습니다. 통제된 연구에서는 간 분할 Dice 점수가 95%를 초과한 것으로 보고되었으며, 메타분석에서는 흉부 방사선 촬영 및 CT를 활용한 AI의 폐결절 검출 성능이 0.864~0.937의 AUC 값으로 제시되었습니다. ^{[3]PMC 미국 국립의학도서관, 「의료 영상 분석의 딥러닝 접근법」, pmc.ncbi.nlm.nih.gov} FDA는 2025년에 AI/ML 기반 의료기기 295개를 승인했으며, 이 중 방사선학 분야가 허가의 75%를 차지했습니다. 이러한 허가 건수 증가는 지역사회 병원과 외래 영상진단센터가 이용할 수 있는 상용 제품군을 확대합니다.

방사선 전문의 부족에 따른 AI 도입 가속화

현재의 레지던트 수련 여건이 유지될 경우 영상진단 이용량은 2055년까지 16.9%~26.9% 증가할 전망인 반면, 방사선 전문의 공급은 25.7% 증가할 것으로 예상됩니다. ^{[4]Harvey L. Neiman Health Policy Institute, 「영상의학과 전문의 인력 및 영상검사 이용 전망」, neimanhpi.org} 수요와 공급의 불균형으로 인해 AI의 상업적 가치는 한계 생산성 개선에서 워크플로 처리 용량 지원으로 확대되고 있습니다. 트리아지 시스템은 방사선 전문의가 일반 판독을 시작하기 전에 의심되는 출혈, 대혈관 폐색, 폐색전증 및 대동맥 박리 사례를 우선적으로 제시할 수 있습니다. 자동 보고 도구는 반복적인 문서 작성에 소요되는 시간도 줄여주지만, 최종적인 임상적 책임은 판독 의사에게 있습니다.

진단 정확도 및 치료 계획 수립 개선

딥러닝 시스템은 유방촬영술, 초음파, MRI 및 디지털 유방 단층합성촬영술을 통한 유방암 검출에서 0.868~0.909의 AUC 값을 기록했습니다. ^{[5]PubMed 미국 국립의학도서관, 「유방암 검출을 위한 딥러닝: 체계적 문헌고찰 및 메타분석」, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov} 진단 신뢰도는 조기 검출 또는 측정 일관성이 이후의 치료 선택에 영향을 미치는 영역에서 가장 큰 가치를 발휘합니다. AI는 위험 장기 분할, 종양 윤곽 설정 및 선량 최적화를 통해 방사선 치료 계획 수립도 지원합니다. 근거가 축적됨에 따라 의료기관의 도입 결정은 통제된 벤치마크 점수만이 아니라 현지 환자 집단에서의 실제 성능에 점점 더 초점을 맞출 것입니다.

혁신 및 시장 확대를 뒷받침하는 연구개발(R&D) 투자 확대

연구 자금과 민간 투자는 저선량 MRI 재구성, AI 보조 심장 영상 및 다중모달 임상 데이터 통합의 발전을 촉진하고 있습니다. 국립 생의학영상·생명공학연구소(National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering)는 이러한 기술 분야 전반의 연구 프로그램을 지원합니다. ^{[6]미국 국립보건원, 「국립생체영상·생물의공학연구소 연구 프로그램」, nih.gov} 임상 경로와 보험 상환 가능성이 더욱 성숙한 종양학 및 심혈관 응용 분야에 투자가 집중되고 있습니다. 시간이 지남에 따라 더욱 큰 학습 데이터세트와 파운데이션 모델 아키텍처가 등장하면서 차별화의 초점은 개별 알고리즘 성능에서 모델 적응성, 거버넌스 및 배포 규모로 이동할 수 있습니다.

주요 제약 요인

규제 승인 절차 지연

유럽의 개발업체는 의료기기 규정(EU MDR 2017/745)과 EU 인공지능법(EU AI Act), 즉 규정(EU) 2024/1689를 함께 준수해야 합니다. 2025년 6월에 발표된 지침은 AI 기반 의료기기에 적용되는 이 두 규제 체계의 상호작용을 다루었습니다. ^{[7]유럽연합 집행위원회 보건·식품안전, 「의료기기 규정 및 인공지능법에 관한 MDCG 2025-6 지침」, health.ec.europa.eu} 미국에서는 2025년 AI/ML 의료기기의 허가까지 걸린 기간의 중간값이 142일에 달했습니다. 이러한 기간 지연은 상용화를 늦추고, 규제 관련 인력 수요를 늘리며, 자금 조달 여력이 제한된 소규모 공급업체에 부담을 줄 수 있습니다.

AI 기반 진단 오류로 인한 환자 안전 우려 위험

선별된 학술 데이터세트로 학습한 모델은 데이터 수집 프로토콜, 질병 유병률 및 환자 인구통계가 개발 대상 집단과 다른 지역사회 환경에서 성능이 저하될 수 있습니다. ^{[4]Harvey L. Neiman Health Policy Institute, 「영상의학과 전문의 인력 및 영상검사 이용 전망」, neimanhpi.org} 이러한 제약 요인은 위음성, 위양성 또는 잘못된 우선순위 지정이 임상 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 종양학 및 신경학 분야에서 특히 중요합니다. 따라서 실제 환경 모니터링, 현지 검증, 임상의 감독 및 시판 후 감시는 도입 과정에서 여전히 핵심적인 요소입니다. 여러 기관에서 안정적인 성능을 입증하는 공급업체는 기업의 도입 결정에서 더욱 유리한 위치를 확보할 수 있습니다.

의료 영상 인공지능 시장 부문별 분석

배포 방식별

클라우드 기반 솔루션은 2025년 시장 매출의 57.6%를 차지했습니다. 클라우드 배포는 신속한 업데이트, 대규모 영상 데이터세트 처리를 위한 확장 가능한 컴퓨팅, 병원 및 진단 네트워크의 초기 자본 요건 절감을 지원합니다. GE HealthCare의 Edison 플랫폼과 Aidoc의 클라우드 네이티브 운영체제는 공급업체가 병원 네트워크 전반에 다중 알고리즘 업무 흐름을 배포할 수 있는 방식을 보여줍니다. 클라우드 연결성은 표준화된 소프트웨어 릴리스와 중앙 집중식 성능 모니터링도 지원합니다.

온프레미스 시스템은 2025년 시장 점유율 42.4%를 기록했습니다. 학술 의료센터, 정부 병원 및 엄격한 데이터 현지화 규정이 적용되는 기관은 계속해서 로컬 배포를 요구하고 있습니다. Siemens Healthineers와 Philips Healthcare는 기존 의료영상 장비 관련 협력 관계를 바탕으로 이 부문에서 우위를 유지하고 있습니다. 2030년까지 하이브리드 설계가 더욱 보편화될 전망입니다. 하이브리드 설계는 지연 시간에 민감한 추론을 로컬 환경에서 처리하는 동시에 업데이트, 학습 및 비핵심 분석을 클라우드 환경으로 이전할 수 있기 때문입니다.

영상 방식별

X선은 2025년 27.1%의 시장 점유율로 가장 큰 영상 방식 부문을 차지했습니다. 광범위한 설치 기반, 높은 검사 건수 및 방대한 데이터세트는 흉부 영상, 골절 탐지, 치과 영상 및 결핵 검진 분야의 애플리케이션을 뒷받침합니다. Lunit INSIGHT CXR, Aidoc 도구, Annalise.ai Enterprise CXR 및 Subtle Medical 플랫폼은 영상 기반 AI 분야의 상업 활동이 광범위하게 전개되고 있음을 보여줍니다. 흉부 X선 도구는 동료 심사를 거친 근거에서 0.93에 근접하는 AUC 값을 보고했습니다. 

컴퓨터단층촬영(CT)은 24.5%의 시장 점유율을 차지했습니다. CT 애플리케이션에는 폐결절 탐지, 간 분할, 관상동맥 석회화 점수 산출, 뇌졸중 분류 및 혈관 분석이 포함됩니다. Canon Medical Systems와 Siemens Healthineers는 CT 촬영 환경에 AI 재구성 및 분석 기능을 내장하고 있습니다. CT의 방대한 영상량과 복잡한 판독 부담으로 인해 CT는 기업용 AI 배포의 핵심 부문이 되고 있습니다.

MRI는 17.6%의 시장 점유율을 기록했습니다. MRI AI는 병변 분할, 가속 재구성, 전립선 평가, 심장 정량화 및 움직임 보정을 지원합니다. SubtleMR은 영상 품질을 개선하고 1.5T 및 3T 시스템에서 촬영 시간을 단축할 수 있습니다. National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering의 지원을 받는 연구 이니셔티브에는 딥러닝을 활용한 저선량 및 조영증강 MRI 재구성이 포함됩니다. 

초음파는 12.3%의 시장 점유율을 차지했습니다. AI 기반 획득, 태아 계측, 심초음파 분석, 갑상선 분류 및 현장진료 지원에 대한 수요가 기존 영상의학과를 넘어 확대되고 있습니다. Butterfly Network의 iQ+는 휴대용 초음파에 AI 기반 최적화 및 판독 지원 기능을 결합합니다. 이 부문은 2035년까지 의원 및 원격의료 도입 모델의 혜택을 받을 전망입니다.

분자 영상은 8.7%의 시장 점유율을 차지했으며, 핵의학 영상은 6.5%를 기록했습니다. PET, SPECT, PET/CT 및 PET/MRI 애플리케이션은 추적자 정량화, 병변 검출, 치료 반응 및 테라노스틱 선량 측정에 초점을 맞춥니다. OECD 데이터에 따르면 회원국 전반에서 PET 스캐너의 이용 가능성이 높아지고 있습니다. GE HealthCare의 SPECT/CT 시스템과 통합된 핵의학 AI 도구는 전문 영상 기법이 높은 가치와 낮은 검사량을 요구하는 AI 활용 사례를 지원할 수 있음을 보여줍니다.

기타 영상 기법은 3.3%의 시장 점유율을 차지했으며, 광간섭단층촬영, 디지털 병리학, 피부경검사, 캡슐 내시경 및 망막 영상이 포함됩니다. 망막 OCT 분석용 AI 시스템은 일부 질환에서 0.933~1.00의 AUC 값을 보고했습니다. 상용화는 X선이나 CT보다 아직 초기 단계에 있지만, 이러한 영상 기법은 AI 기반 진단을 일차의료 및 전문 진료 환경으로 확대하고 있습니다.

적응증별

폐 영상은 2025년에 22.8%의 시장 점유율로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 저선량 CT 검진, 흉부 방사선 촬영, 결핵 검출, 만성폐쇄성폐질환 평가 및 폐결절 관리에서 AI 지원에 대한 상당한 수요가 발생하고 있습니다. Aidoc의 폐 영상 솔루션과 Lunit INSIGHT CXR은 대표적인 상용 플랫폼입니다. 미국과 영국에서 폐 검진 대상이 확대되면서 판독량이 증가하고, 분류 및 검출 도구에 대한 수요도 더욱 강화될 전망입니다.

유방 영상은 18.1%의 시장 점유율을 차지했습니다. 유방촬영술, 디지털 유방 단층합성술, 초음파 및 MRI 애플리케이션은 성숙한 임상 검증을 기반으로 지원되고 있습니다. Hologic의 Genius AI Detection 2.0은 2025년에 FDA 510(k) 승인을 받았습니다. AI는 검진 프로그램에서 전문의 판독을 대체하기보다 보조 판독 도구이자 품질 관리 계층으로 점점 더 활용될 전망입니다.

심혈관 애플리케이션은 17.6%의 시장 점유율을 차지했으며, 가장 빠르게 성장하는 적응증으로 자리매김하고 있습니다. Cleerly의 관상동맥 CT 혈관조영 플랫폼은 CT 데이터를 기반으로 플라크와 협착을 정량화하며, AI 기반 심초음파는 박출률 및 벽운동 분석을 자동화합니다. 보험 상환 체계의 성숙과 관상동맥 CT 혈관조영술 이용 증가가 2035년까지 상용 도입을 뒷받침할 전망입니다.

정형외과는 15.4%의 시장 점유율을 차지했습니다. 응급 골절 검출, 골연령 평가, 척추 골절 등급화, 임플란트 평가 및 골다공증 검진은 대규모 검사량을 기반으로 하는 활용 사례를 형성합니다. 급성 뇌졸중 및 혈관 영상 분야를 넘어 근골격계 애플리케이션으로 사업을 확장하는 RapidAI의 움직임은 이러한 변화를 보여줍니다. 다른 목적을 위해 촬영한 검사에서 활용 가능한 데이터를 추출할 수 있기 때문에, 일반적인 CT 기반 골밀도 평가는 중요한 부가 활용 사례로 발전할 수 있습니다.

신경계는 10.2%의 시장 점유율을 차지했습니다. RapidAI RAPID와 Viz.ai의 대혈관 폐색 검출 도구는 뇌졸중 분류를 지원하며, MRI 기반 애플리케이션은 백질 병변과 신경퇴행성 바이오마커를 정량화합니다. AI의 가치는 급성 뇌졸중에서 중재까지 걸리는 시간을 단축하고 장기 추적 평가의 일관성을 높이는 데 있습니다.

간 영상은 8.8%의 시장 점유율을 차지했습니다. AI는 간세포암 검출, 간 분할, 지방간 정량화, 간경변 병기화 및 수술 계획을 지원합니다. Philips Healthcare의 AI 기반 간 MRI 도구와 딥러닝 간 분할 시스템은 영상 분석과 수술 전 계획의 연계를 보여줍니다.

기타 적응증은 7.1%의 시장 점유율을 차지했습니다. 전립선 MRI, 갑상선 초음파, 신장 영상, 위장관 영상 및 안과 영상은 대규모 영상의학 적응증을 넘어 임상 활용 범위를 확대합니다. 전략적 가치는 플랫폼 확장에 있습니다. 알고리즘, 거버넌스 및 보고 시스템 통합이 구축되면 하나의 배포된 워크플로 계층으로 여러 전문 분야를 지원할 수 있습니다.

용도별

진단 의사결정 지원은 2025년 42.6%의 시장 점유율로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 이러한 도구는 의심 소견을 표시하고, 확률 결과를 생성하며, 구조화된 진단 보고를 지원합니다. FDA의 AI 승인 포트폴리오는 임상의를 대체하기보다 지원하는 컴퓨터 보조 검출 및 진단 시스템에 여전히 집중되어 있습니다. 병원은 기존 판독 워크플로 내에서 AI 결과를 확인해야 하므로 PACS와의 DICOM 기반 통합이 핵심 요건으로 자리 잡고 있습니다.

방사선 치료 계획은 16.9%의 시장 점유율을 차지했습니다. AI 기반 자동 분할, 종양 윤곽 설정, 적응형 치료 계획 및 선량 최적화는 수작업 계획에 소요되는 시간을 줄입니다. Philips Healthcare, Varian 및 RaySearch Laboratories는 상업적으로 유의미한 치료 계획 워크플로를 개발했습니다. MRI 유도 선형가속기는 전망 기간 동안 실시간 적응형 AI 치료 계획에 대한 수요를 높일 전망입니다.

장기적 질환 모니터링은 14.2%의 시장 점유율을 기록했습니다. 자동화된 종양 측정, 병변 부피 추적, RECIST 및 iRECIST 평가, 신경퇴행성 질환 모니터링은 반복 검사 간 일관성을 향상합니다. Tempus Radiology는 장기 영상 데이터를 유전체 및 분자 수준의 맥락과 연결하여, 측정 자동화를 넘어 정밀 종양학 의사결정 지원으로 활용 범위를 확대합니다.

수술 및 중재적 시술 계획은 11.1%의 시장 점유율을 차지했습니다. AI로 생성된 3D 해부학 모델은 대동맥 크기 측정, 구조적 심장 중재술, 간 수술 및 영상 유도 시술을 지원합니다. 로봇 시술 준비와의 통합은 추가적인 도입 경로를 마련합니다. 상업적 가치는 시술 계획, 편차 감소 및 보다 표준화된 수술 전 평가와 연계됩니다.

임상 연구 및 임상시험은 8.9%의 시장 점유율을 기록했습니다. 자동화된 평가변수 측정, 후향적 아카이브 분석 및 영상 바이오마커 추출은 임상시험에서 수작업 주석 작성 부담을 줄입니다. Annalise.ai와 전문 영상 임상시험 기업들은 종양학 연구의 데이터 및 규제 요건에 대응하는 플랫폼을 구축하고 있습니다. AI가 생성한 영상 평가변수에 대한 규제 명확성이 확장 속도를 결정할 전망입니다.

기타 용도는 6.3%의 시장 점유율을 차지했습니다. Rad AI의 Impressions 플랫폼은 보고 워크플로 자동화를 보여주는 사례이며, 스캐너 수준의 프로토콜 최적화는 방사선량을 줄이고 촬영 효율을 향상할 수 있습니다. 훈련 시뮬레이션, 품질 보증, 일정 관리 및 자원 활용은 아직 초기 단계의 활용 사례로 남아 있습니다.

최종 용도별

병원은 2025년 56.1%의 시장 점유율을 차지했습니다. 대학병원과 통합 의료 네트워크는 기업 단위 배포에 필요한 영상 검사량, 거버넌스 인프라 및 IT 예산을 갖추고 있습니다. GE HealthCare, Siemens Healthineers 및 Philips Healthcare는 플랫폼 및 장기 서비스 관계를 통해 이러한 고객을 대상으로 합니다. 인도, 동남아시아 및 라틴아메리카의 공공병원은 국가 차원의 디지털화 노력이 확대됨에 따라 추가 수요의 더욱 중요한 원천으로 부상할 전망입니다.

진단센터는 21.8%의 시장 점유율을 차지했습니다. 독립 영상의학 시설, 원격 영상의학 서비스 제공업체 및 영상의학 체인 기업은 검사 처리량이 직접적으로 영업이익률에 영향을 미치기 때문에 선별 및 보고 AI를 도입할 경제적 유인이 있습니다. Aidoc와 Viz.ai는 상시 현장 영상의학 전문의 없이도 많은 검사 건수를 처리하는 센터에 적합한 클라우드 기반 워크플로를 제공합니다. 진단 네트워크 간 통합은 기업 단위 조달이 가능한 대형 고객사를 창출할 전망입니다.

의원은 18.1%의 시장 점유율을 차지했습니다. 심장내과, 정형외과, 종양학 및 다科 진료 의원은 초음파, 디지털 엑스레이, 심초음파 및 근골격계 영상에 특화된 AI 도구를 사용합니다. 구독형 및 검사 건별 과금 모델은 소규모 시설의 도입 장벽을 낮춥니다. 휴대형 영상 장비와 현장진료형 AI는 2035년까지 의원 시장의 주요 성장 경로가 될 전망입니다.

기타 최종 사용자는 4.0%의 시장 점유율을 차지했습니다. 연구기관, 정부기관, 군 의료 시스템, 수의 영상센터 및 공중보건 프로그램이 특수한 수요를 창출합니다. 결핵 선별검사, 암 검출, 산모 영상검사 및 원격 환자 분류 프로그램은 전문의 접근성이 제한된 환경에서 AI가 어떻게 의료 역량을 지원할 수 있는지를 보여줍니다.

의료 영상 분야 AI 시장의 지역별 분석

북미

북미는 2025년에 43.8%의 시장 점유율을 차지했습니다. 미국은 FDA 승인 활동, 병원 IT 지출, 성숙한 영상 인프라 및 일부 AI 애플리케이션에 대한 보험 상환 경로를 바탕으로 지역 수요를 주도하고 있습니다. FDA는 2025년에 AI/ML 기반 기기 295개를 허가했으며, 이 중 방사선학 분야가 전체 허가의 75%를 차지했습니다. American College of Radiology Data Science Institute의 검증 프레임워크는 의료 시스템이 공급업체를 보다 일관되게 평가할 수 있도록 지원합니다.

캐나다는 국가 차원의 디지털 헬스케어 도입 노력과 통합 의료 시스템 환경을 통해 시장에 기여하고 있습니다. 지역 시장의 제약 요인은 조달의 복잡성입니다. 병원 구매 담당자는 파일럿 프로젝트를 넘어 도입하기 전에 워크플로 적합성, 사이버 보안 통제, 현지 검증 및 보험 상환 관련성을 입증할 것을 여전히 요구하고 있습니다.

유럽

유럽은 2025년에 26.7%의 시장 점유율을 기록했습니다. 독일은 병원 IT 현대화, 디지털 헬스케어 보험 상환 프레임워크 및 영상 기술 투자를 바탕으로 도입을 주도하고 있습니다. 프랑스, 영국, 스페인, 이탈리아 및 네덜란드는 국가 의료 시스템과 중앙집중형 조달 모델을 통해 시장에 기여하고 있습니다.

EU MDR 2017/745와 EU AI Act는 진단 AI에 중첩된 규정 준수 요건을 부과하고 있으며, MDCG 2025-6은 의료기기 의무와 AI 의무의 상호작용에 대한 지침을 제공합니다. ^{[7]유럽연합 집행위원회 보건·식품안전, 「의료기기 규정 및 인공지능법에 관한 MDCG 2025-6 지침」, health.ec.europa.eu} 영국의 NHS Transformation Directorate와 NICE 디지털 헬스케어 표준은 NHS 트러스트에서 체계적인 AI 평가를 지원합니다. European Society of Radiology는 방사선학 분야의 AI Act 시행과 관련된 권고안을 발표했습니다. ^{[9]유럽 영상의학회, 「영상의학 분야의 AI 법 시행을 위한 권고사항」, myesr.org} 유럽의 제약 요인은 수요 부족이 아니라 관할권별로 분산된 규정 준수 및 조달 경로입니다.

아시아 태평양

아시아 태평양은 2025년 22.1%의 시장 점유율을 기록했으며, 앞으로도 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 남을 전망입니다. 중국의 국내 의료 영상 AI 부문, 인도의 확대되는 진단 인프라, 일본과 한국의 기술 통합형 임상 도입이 보급을 뒷받침하고 있습니다. 중국 기반 기업인 Infervision과 DeepWise는 국가 디지털 헬스케어 및 원격의료 확대 프로그램에 따라 병원 도입을 달성했습니다.

인도의 Ayushman Bharat Digital Mission은 디지털 헬스케어 인프라를 지원하고 있으며, Qure.ai는 정부 및 민간 네트워크 전반에서 결핵 선별검사와 흉부 질환 진단을 위해 qXR을 도입하고 있습니다. Qure.ai는 25개국을 넘는 국가에서 사업을 운영하고 있습니다. 일본과 한국에서는 Canon Medical Systems와 Samsung Medison이 AI 안내 및 자동 측정 도구를 영상 장비 플랫폼에 통합하면서 시장의 혜택을 받고 있습니다. 이 지역의 제약 요인은 국가별 보험 상환 체계와 인프라 성숙도의 편차이며, 이에 따라 자원이 부족한 환경에서는 클라우드 및 모바일 우선 도입 방식이 유리합니다.

중남미

중남미는 2025년 4.5%의 시장 점유율을 차지했습니다. 브라질이 이 지역의 최대 기여국이며, 멕시코와 아르헨티나가 그 뒤를 잇습니다. 원격의료와 디지털 헬스케어 투자가 영상 진단에 대한 접근성을 확대하고 있으며, 특히 브라질에서는 원격 판독과 클라우드 제공 방식이 분산된 영상센터 네트워크에 적합합니다.

클라우드 기반 AI는 온프레미스 고성능 컴퓨팅 인프라가 부족한 진단 네트워크의 인프라 장벽을 낮출 수 있습니다. 유방암 및 자궁경부암 선별검사 확대는 AI 보조 영상 진단에 대한 직접적인 수요를 창출합니다. 브라질의 ANVISA와 멕시코의 COFEPRIS가 주도하는 규제 체계는 계속 발전하고 있으며, 이에 따라 시장 진입 기회와 시장 접근의 복잡성이 동시에 발생하고 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카는 2025년 2.9%의 시장 점유율을 기록했습니다. 사우디아라비아와 UAE는 국가 디지털 전환 이니셔티브와 스마트 병원 프로그램을 통해 의료 AI에 투자하고 있습니다. GE HealthCare, Siemens Healthineers, Philips Healthcare는 걸프협력회의 병원 도입에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

사하라 이남 아프리카 전역에서는 휴대용 엑스레이, 휴대용 초음파, 결핵 선별검사, 산과 영상 진단 및 원격 분류를 중심으로 AI 수요가 형성되고 있습니다. 세계보건총회 결의안 WHA78.13은 진단 영상에 대한 공평한 접근성을 강화하기 위해 AI와 임상 의사결정 지원을 방사선 정보 시스템에 통합할 것을 촉구합니다. ^{[8]세계보건기구, 「WHA78.13: 의료 영상 역량 강화」, who.int} 이 지역의 제약 요인은 기초 영상 진단 및 연결 인프라이며, 이에 따라 많은 시장에서 저비용·클라우드 지원·모바일 우선 시스템이 엔터프라이즈급 아키텍처보다 상업적으로 더 적합합니다.

의료 영상 인공지능 시장 점유율 및 경쟁 구도

시장은 중간 수준의 집중도를 보입니다. GE HealthCare, Siemens Healthineers, Philips Healthcare, Aidoc 및 Viz.ai는 2025년에 합산 약 65%의 시장 점유율을 차지했습니다. GE HealthCare는 CT, MRI, X선, 초음파 및 핵의학 전반에 걸친 영상 장비 설치 기반, Edison 플랫폼 및 AI 포트폴리오를 바탕으로 약 23%의 시장 점유율을 기록하며 선두를 차지했습니다.

Siemens Healthineers는 AI-Rad Companion, syngo.via, SOMATOM CT, MAGNETOM MRI, ACUSON 초음파 및 Varian 방사선 치료 역량을 통해 경쟁하고 있습니다. Siemens Healthineers의 강점은 진단 및 치료 워크플로 전반에 AI를 통합하는 데 있습니다. Philips Healthcare는 기업용 의료영상 정보관리, Radiology Operations Command Center 모델, IntelliSite Pathology Solution, 심장 영상 도구, 간 MRI 애플리케이션 및 AI 기반 초음파를 강조하고 있습니다.

Aidoc과 Viz.ai는 선도적인 AI 중심 플랫폼입니다. Aidoc의 AI 운영체제와 ORB 플랫폼은 탐지, 우선순위 지정, 커뮤니케이션 및 다중 공급업체 알고리즘 관리를 조율합니다. Viz.ai는 모바일 커뮤니케이션 워크플로를 통해 중요 소견을 전문의에게 전달함으로써 영상 탐지 기능을 진료 조정으로 확장합니다. RapidAI는 특히 뇌졸중, 폐색전증, 대동맥 영상, 다발성 경화증 모니터링 및 신경퇴행성 질환 평가를 포함한 급성질환 영상 분야에서 경쟁하고 있습니다.

Canon Medical Systems는 Aquilion CT 및 Vantage MRI 시스템에 AiCE 딥러닝 재구성 기술을 통합하고 있습니다. Fujifilm Holdings는 흉부 방사선 촬영, CT 소견 탐지 및 디지털 병리학 전반에 REiLI 플랫폼을 활용합니다. Tempus Radiology는 정밀 종양학을 위해 영상 분석을 분자 및 유전체 데이터와 연계합니다. Lunit은 흉부 X선 및 병리학 제품을 제공하며, Qure.ai는 자원이 제한된 환경을 대상으로 흉부 X선, 뇌 CT 분석 및 원격영상의학에 주력하고 있습니다.

Annalise.ai는 다중 소견 흉부 X선 분석을 통해 차별화하고 있습니다. Subtle Medical은 SubtleMR 및 SubtlePET를 통해 MRI와 PET 영상의 품질 향상 기능을 제공합니다. Rad AI는 판독 소견과 이전 영상 비교 워크플로를 자동화합니다. Cleerly는 플라크, 협착 및 허혈 위험 평가를 위한 정량적 관상동맥 CT 혈관조영 분석을 제공합니다.

당사가 9개국의 병원 구매 담당자 및 IT 책임자 190명을 대상으로 2025년 하반기에 실시한 1차 조사에 따르면, 응답자의 74%는 기존 PACS 및 RIS 인프라와의 공급업체 통합 역량을 결정적인 구매 요인으로 꼽았으며, 알고리즘 성능이 68%로 2위를 기록했습니다. 이는 기업 조달에서 통합 수준과 범위가 경쟁 차별화 요소로서 전략적으로 중요하다는 점을 보여줍니다.

최근 산업 동향

• 2025년 6월: 의료기기 조정 그룹과 공동 인공지능 위원회는 AI 기반 의료기기에 대한 EU MDR과 EU AI Act의 상호작용을 다루는 AIB 2025-1 및 MDCG 2025-6을 발표했습니다. 이 지침은 AI 영상 개발업체에 적용되는 이중 규제 준수 요건을 명확히 제시합니다. 

• 2025년 5월: 제78차 세계보건총회는 회원국에 AI 및 임상 의사결정 지원 도구를 방사선 정보 시스템에 통합할 것을 촉구하는 결의안 WHA78.13을 채택했습니다. 이 결의안은 자원이 제한된 환경에서 AI 기반 영상의학 접근성을 확대하기 위한 정책적 근거를 강화합니다.

• 2025년: 미국 식품의약국(FDA)은 AI/ML 기반 의료기기 295건을 허가했으며, 방사선 분야가 전체 허가의 75%를 차지했습니다. 허가 건수 증가는 상용 배포가 가능한 영상 도구의 범위를 확대했습니다. ^{[1]미국 식품의약국, 「의료기기로서의 소프트웨어에 활용되는 인공지능 및 머신러닝」, fda.gov}

• 2025년: Nature Communications에 게재된 연구에 따르면, AI 지원 흉부 방사선 사진 판독을 통해 296명의 환자에 대한 임상의의 보고서 해석 시간이 18.3% 단축되었습니다. 이 연구는 보고서 작성 워크플로 자동화를 뒷받침하는 실제 임상 환경의 근거를 제시합니다. ^{[10]Nature Communications, 「실제 현장 도입 환경에서의 AI 보조 흉부 방사선 사진 판독」, nature.com}