헬스케어 대규모 언어 모델(LLM) 및 파운데이션 모델 시장 규모 및 점유율 2026-2035

헬스케어 LLM 및 파운데이션 모델 시장 규모

헬스케어 LLM 및 파운데이션 모델 시장 규모는 2025년 24억 미국 달러로 평가되었으며, 약 27.7%의 연평균성장률(CAGR)로 확대되어 2035년에는 277억 미국 달러에 이를 전망입니다.

이 기술이 데이터 집약적이면서 경제적 영향이 큰 업무인 진료기록 작성, 코딩 지원, 의료 영상 해석, 표적 식별, 환자 대상 안내 등을 처리할 수 있게 되면서 도입 범위가 실험 단계를 넘어 확대되고 있습니다.

생태계는 상호 의존적인 세 가지 계층으로 구성됩니다. 파운데이션 모델 개발 기업은 임상 언어, 비전, 멀티모달 및 생물학 모델을 공급하고, 애플리케이션 공급 기업은 이를 문서화, 영상, 환자 참여 및 신약 발굴 워크플로에 통합하며, 병원, 바이오제약 기업, 보험자 및 연구기관은 도입을 구매하고 관리합니다. 경쟁 우위는 모델 규모만이 아니라 데이터와 워크플로 접근성을 통제하는 역량에 따라 점점 더 좌우되고 있습니다. 예를 들어 Tempus는 임상 데이터와 분자 데이터를 분석 기능과 결합했으며, 2025년 말 기준 총 계약 금액이 11억 미국 달러를 초과한다고 보고했습니다 ^{[1]Tempus AI - Tempus Achieves Record Total Contract Value Exceeding $1.1 Billion, January 2026 - investors.tempus.com}. NVIDIA는 BioNeMo와 MONAI를 통해 컴퓨팅 및 모델 개발 스택을 공급하며, 생물학과 영상 분야의 활용 사례 전반에 걸쳐 입지를 확보하고 있습니다.

규제는 제품 설계의 변수로 자리 잡고 있습니다. 미국에서는 FDA가 2024년 12월 AI 기반 의료기기 소프트웨어 기능에 대한 사전 결정 변경 관리 계획 지침을 최종 확정했으며, 이에 따라 제조업체는 특정 모델 변경 사항을 사전에 명시할 수 있게 되었습니다 ^{[2]Federal Register - FDA Final Guidance: Marketing Submission Recommendations for a Predetermined Change Control Plan for AI-Enabled Device Software Functions, December 2024 - govinfo.gov}. 또한 ONC HTI-1 규정은 인증된 보건의료 IT에 사용되는 예측 알고리즘에 대한 투명성 정보를 요구하며, 이는 임상 시스템에 내장되는 모델에 중요한 제약 요인으로 작용합니다. 유럽에서는 EU AI 법이 2024년 8월 발효되었습니다. 단계적으로 적용되는 이 법의 요건은 보건의료 데이터에 대한 GDPR 통제 및 의료기기 규정과 함께 적용되므로, 조달 과정에서 증거, 추적성, 인간의 감독 및 데이터 거버넌스 아키텍처가 핵심 요소가 되고 있습니다. 이러한 요건은 재현 가능한 검증을 입증하고 모델 입력값, 출력값 및 업데이트 내역을 명확하게 관리할 수 있는 공급 기업에 유리하게 작용합니다.

기술 아키텍처는 서로 다른 보건의료 경제학적 과제에 대응합니다. LLM은 문서화 및 행정 워크플로에서 이미 활용되고 있으며, 비전 모델은 영상의학 및 병리학 분야에 적용됩니다. 멀티모달 모델은 기록, 텍스트, 이미지 및 분자 정보를 결합하고, 생물학 또는 유전체 모델은 DNA, RNA, 단백질 및 화학 구조를 다룹니다. Google은 Med-PaLM 2가 MedQA에서 86.5%를 기록했다고 발표했으며, NVIDIA의 Evo2는 약 9조 개의 뉴클레오타이드를 사용해 학습되었습니다. 이는 임상 언어 모델과 생물학 모델의 개발 경로가 서로 다르게 전개되고 있음을 보여줍니다. 상업적 관건은 더 큰 모델이 더 유창한 답변을 생성할 수 있는지가 아니라, 이러한 역량을 책임성 있는 워크플로에 통합할 수 있는지 여부입니다.

가치를 확보할 수 있는 최적의 입지를 갖춘 기업이 반드시 가장 규모가 큰 범용 모델을 보유한 기업인 것은 아닙니다. 모델의 출력을 전자의무기록(EHR), 영상, 검사실 및 진료관리 워크플로에 연결하는 동시에 병원과 생명과학 고객이 요구하는 근거 및 거버넌스 기준을 충족할 수 있는 기업이 가치를 확보할 가능성이 높습니다. 따라서 규제의 명확성은 상용화를 촉진하는 요인이지만, 임상적으로 중대한 사용 사례에서 경쟁하는 데 드는 비용도 높입니다.

주요 성장 요인

임상 문서 자동화 수요 증가

임상 문서화는 의료기관의 직접적인 인력 및 인력 유지와 관련된 문제입니다. 자동화된 임상 문서화에 대한 120일간의 혼합 방법론 평가에서 문서화 부담이 지속적으로 감소한 것으로 나타났으며, 참여 의사의 62%는 AI 음성 기록을 중요한 인력 유지 요인으로 평가했습니다 ^{[3]Trinity Health of New England - Evaluating Ambient AI Documentation in Ambulatory Practice: A 120-Day Mixed-Methods Pilot Study, 2025 - trinityhealthofne.org}. Abridge는 150개 이상의 의료 시스템과 연간 1억 건 이상의 대화에 걸쳐 자사 솔루션이 배포되었다고 보고했으며, 이는 자동 임상 문서화가 특정 전문 분야의 개별 파일럿에서 광범위한 기업 단위 도입으로 전환되고 있음을 보여줍니다.

경제적 효과는 차트 작성 시간 절감에 그치지 않습니다. 보다 완전한 문서를 생성하는 시스템은 코딩, 위험 조정 및 후속 조정 업무를 지원할 수 있으며, 이에 따라 재무 부문과 임상 부문 모두에서 도입을 승인할 공통 근거가 마련됩니다. 주요 전자의무기록 환경과의 통합이 중요한 이유는 임상의에게 요구되는 행동 변화를 줄여주기 때문입니다. 이에 따라 시장에서는 독립형 전사 도구보다 감사 가능한 결과물을 제공하고 업무 흐름에 최적화된 제품을 더 높이 평가하고 있습니다.

신약 개발 및 유전체 연구에서 AI 도입 가속화

신약 개발 수요는 임상 검증 경로가 점점 더 구체화되면서 뒷받침되고 있습니다. 특발성 폐섬유증 치료를 위한 TNIK 억제제인 Insilico Medicine의 rentosertib는 2a상 결과를 발표했으며, 해당 결과는 이후 2025년 6월 *Nature Medicine*에 게재되었습니다. Recursion은 2024년 11월 Exscientia와의 합병을 통해 하나의 플랫폼에 표현형학, 전사체학 및 정밀 화학 역량을 결합했으며, 이는 업계가 개별 예측 모델보다 통합형 신약 개발 시스템을 선호한다는 점을 재확인했습니다.

이러한 플랫폼이 중요한 이유는 생물학적 가설 수립, 화합물 설계, 스크리닝 및 실험적 학습 사이의 반복 주기를 단축할 수 있기 때문입니다. 이들 플랫폼의 가치 제안은 AI가 실험실 작업을 없앤다는 데 있지 않습니다. 더 효과적인 우선순위 설정을 통해 실험실 역량을 가능성이 더 높은 표적과 화합물에 집중할 수 있다는 데 있습니다. NVIDIA의 Evo2 및 BioNeMo 스택은 유전체 및 생체분자 모델 도구에 대한 접근성을 더욱 확대하지만, 그에 따른 경쟁 우위는 독점 데이터, 실험적 검증 및 컴퓨팅 자원에 여전히 좌우됩니다.

가치 기반 진료 모델 확대에 따른 환자 참여 AI 성장

가치 기반 진료에서는 환자 참여가 측정 가능한 운영 수단이 됩니다. 재입원, 만성질환 결과, 진료 접근 지연 및 미충족 진료에 대한 위험을 부담하는 의료기관은 주로 행위별 수가제에 따라 운영되는 의료기관보다 환자 대상 연락을 자동화할 경제적 유인이 더 큽니다. NAACOS에 따르면 가치 기반 진료 기관의 약 65%는 예측 및 처방 분석을 개선하는 AI의 역량에 대해 낙관적이었으며, 50%는 데이터 분석 및 AI에 투자하고 있었습니다.

환자 참여 플랫폼은 일정 조정, 초기 접수, 복약 알림, 퇴원 후 후속 관리 및 진료 안내를 자동화하여 진료관리팀의 역량을 확장합니다. 이들 플랫폼의 기회는 업무 흐름이 반복 가능하고, 단계적 대응 규칙이 명확하며, 의료 시스템이 환자 참여 활동을 의료 이용 또는 질 지표와 연계할 수 있는 영역에서 가장 큽니다. 이 부문의 성장은 공급업체가 자동화된 상호작용을 통해 결과를 개선하면서도 해결되지 않은 임상 업무를 직원에게 전가하지 않는다는 점을 입증할 수 있는지에 달려 있습니다.

증가하는 의료 데이터 규모로 더 크고 정확한 기반 모델 개발 가능

디지털화된 기록, 이미지, 오믹스 데이터 및 운영 데이터가 의료 분야에서 지속적으로 증가하면서 모델 개발을 위한 기반이 확대되고 있습니다. 그러나 데이터 규모만으로는 충분하지 않습니다. 여러 의료기관이 참여한 스탠퍼드 연구에 따르면, 257만 건의 환자 기록으로 학습한 EHR 기반 모델은 학습 예시가 1% 미만인 환경에서도 현지 학습 모델과 대등한 성능을 보였으며, 작업별 라벨이 부족한 경우에는 성능이 향상되었습니다. 이는 적절하게 관리되는 공유 표현이 데이터가 제한된 임상 환경에서 성능을 개선할 수 있음을 시사합니다.

따라서 데이터의 상업적 가치는 단순한 소유권에서 벗어나 데이터의 품질, 종단적 깊이, 동의 상태 및 상호운용성으로 이동하고 있습니다. National AI Research Resource와 의료 분야 기반 모델 프로그램 같은 공공 이니셔티브는 중앙집중식 원시 데이터 수집만을 규모 확대의 유일한 경로로 간주하지 않고, 데이터 접근성과 컴퓨팅 협력을 발전시키기 위해 마련되었습니다. 신뢰할 수 있는 개인정보 보호 및 연합형 접근 방식을 보유한 공급업체는 성숙도가 낮은 플랫폼이라면 접근하기 어려운 의료 시스템 데이터 파트너십을 확보할 가능성이 높습니다.

주요 제약 요인

데이터 개인정보 보호 및 HIPAA 준수 과제

의료기관 구매자는 공급업체의 아키텍처가 보호 대상 건강 정보를 안전하게 처리할 수 있는지, 적절한 업무제휴자 관계를 구축할 수 있는지, 접근 통제를 문서화할 수 있는지, 감사에 대응할 수 있는지를 평가해야 합니다. HIPAA 의무는 데이터 저장뿐 아니라 프롬프트, 대화 기록, 모델 출력, 로깅, 하도급업체 및 사고 대응과 관련된 워크플로에도 적용됩니다 ^{[4]National Center for Biotechnology Information - AI Chatbots and Challenges of HIPAA Compliance for AI Developers and Vendors, 2024 - pmc.ncbi.nlm.nih.gov}. 이러한 요건은 특히 전문적인 거버넌스 역량이 제한적인 지역 병원과 여러 사업장을 운영하는 조직에서 영업 주기를 연장합니다.

글로벌 구축에서는 이러한 과제가 더욱 심화됩니다. GDPR은 건강 데이터에 특별한 보호를 제공하며, EU AI Act는 고위험 애플리케이션에 대한 위험 관리, 투명성 및 인간의 감독과 관련된 요건을 추가합니다. 모델의 데이터 암기, 프롬프트 인젝션 및 안전하지 않은 통합은 기반 모델 자체가 기술적으로 뛰어난 경우에도 보안 노출을 초래할 수 있습니다. 그 결과 모델 성능을 평가하기 전에 구축 아키텍처, 데이터 최소화 및 설명 가능한 운영 통제가 조달의 필수 관문이 되는 경우가 많습니다.

대규모 모델 구축에 필요한 높은 컴퓨팅 및 운영 비용

생물학 모델, 멀티모달 모델 및 대규모 임상 모델을 학습하고 운영하려면 상당한 가속기 용량, 전문 엔지니어링 역량 및 지속적인 모니터링이 필요할 수 있습니다. Mayo Clinic이 병리오믹스, 신약 개발 및 정밀의료를 위해 NVIDIA Blackwell 인프라를 구축한 사례는 주요 학술 의료기관이 활용할 수 있는 자원의 규모를 보여줍니다. 소규모 의료기관은 클라우드 서비스를 통해 첨단 기능에 접근할 수 있지만, 반복적으로 발생하는 추론, 통합 및 거버넌스 비용은 여전히 부담해야 합니다.

이에 따라 도입 양상은 양분되고 있습니다. 대형 의료 시스템과 제약회사는 맞춤형 구축 및 검증 프로그램에 자금을 투입할 수 있는 반면, 소규모 기관은 회수 기간이 짧고 범위가 제한된 관리형 애플리케이션을 우선적으로 고려하는 경향이 있습니다. 비용 압박으로 인해 모델 증류, 작업별 아키텍처 및 하이브리드 구축이 확대될 전망이지만, 임상적 신뢰성을 유지해야 하므로 비용이 낮은 모델도 실제 사용되는 정확한 워크플로에 대해 검증해야 합니다.

예상되는 결과는 일률적인 도입 지연이 아니라 차별화된 도입 양상입니다. 기관이 신속성을 필요로 하고 인프라가 부족한 경우에는 클라우드 서비스가 여전히 매력적이지만, 유전체학, 민감한 연구 데이터, 엄격한 데이터 레지던시 정책을 적용하는 조직에서는 프라이빗 또는 하이브리드 구축이 계속해서 중요할 것입니다. 정의된 임상 업무에 맞게 검증된 소형 모델을 제공할 수 있는 공급업체는 대규모의 고비용 범용 모델에만 의존하는 공급업체보다 중견 시장에 서비스를 제공하는 데 유리할 수 있습니다.

헬스케어 LLM 및 파운데이션 모델 시장 부문 분석

모델 유형별

LLM은 2025년 시장의 61.2%를 차지하며, 시장 규모는 약 14억7,000만 미국 달러에 해당합니다. LLM이 선도하는 이유는 텍스트 중심의 헬스케어 업무에 적합하기 때문입니다. 임상 및 문서화 LLM은 앰비언트 노트 생성과 코딩 지원을 제공하고, 환자 참여 LLM은 진료 안내와 환자 접점 확대를 지원하며, 바이오의학 연구 LLM은 과학적 근거를 검색하고 종합하는 데 도움을 줍니다. LLM의 상업적 성숙도는 새로운 진단 데이터 파이프라인을 요구하기보다 기존의 대화, 노트 및 문서 흐름과 연동할 수 있는 능력에서 비롯됩니다.

비전 파운데이션 모델은 시장 가치의 21.1%, 즉 약 5억700만 미국 달러를 차지합니다. 영상 분야는 비교적 성숙한 규제 및 검증 기반을 갖추고 있어 파운데이션 모델 도입에 적합한 분야입니다. Paige의 병리학 플랫폼에는 FDA 승인을 받은 소프트웨어와 혁신 의료기기 지정이 포함되어 있으며, Aidoc은 1,600곳이 넘는 의료 센터에 임상 AI를 배포했습니다 ^{[5]Paige AI - Diagnostic AI Platform, 2025 - paige.ai}. 전략적 전환의 방향은 개별 알고리즘에서 영상 소견을 환자 분류, 진료 조정 및 후속 관리와 연결하는 플랫폼으로 이동하는 것입니다.

멀티모달 모델은 시장의 11.3%, 즉 약 2억7,100만 미국 달러를 차지합니다. 멀티모달 모델의 중요성은 일반적으로 임상 노트, 영상, 분자 검사 및 구조화된 기록에 분산되어 있는 정보를 연결하는 데 있습니다. Tempus의 임상 및 분자 데이터 자산과 Viz Assist의 영상, 전자건강기록(EHR) 정보 및 앰비언트 입력 결합은 멀티모달 기술이 정밀의료와 조율된 임상 업무 흐름을 어떻게 지원할 수 있는지 보여줍니다. 통합과 검증이 어렵기 때문에 현재 이 부문의 기반은 상대적으로 작지만, 활용 가능한 업무 흐름의 범위는 단일 모달리티 제품보다 넓습니다.

생물학 및 유전체 모델은 2025년 시장 가치의 6.4%, 즉 약 1억5,400만 미국 달러를 차지합니다. 구매자가 바이오제약 기업, 연구기관 및 전문 의료 시스템에 집중되어 있기 때문에 즉각적인 매출 측면에서는 규모가 작습니다. 그러나 유전 변이, 표적, 구조 및 화합물의 우선순위 설정을 지원함으로써 더 높은 가치의 연구개발 의사결정에 영향을 미칠 수 있습니다. Evo2, Insilico의 PreciousGPT 모델 및 Isomorphic Labs의 신약 설계 플랫폼은 독점 데이터와 실험 피드백 루프가 공개된 모델 사양만큼이나 중요한 부문을 보여줍니다.

구축 방식별

클라우드 기반 시스템은 약 18억1,000만 미국 달러 규모로 시장의 75.6%를 차지합니다. 관리형 클라우드 제공 방식은 조직이 특수 인프라를 구매하지 않고도 모델에 액세스할 수 있도록 하며, 신속한 통합이 필요한 문서화 및 환자 액세스 워크플로에 특히 적합합니다. AWS는 생성형 AI를 위한 HIPAA 적격 아키텍처 지침을 제공하며, Anthropic은 기존 클라우드 채널을 통해 의료 및 생명과학 분야용 도구를 제공합니다 ^{[6]Amazon Web Services - Building a HIPAA-Ready Generative AI Architecture for Healthcare on AWS, 2025 - aws.amazon.com}. 따라서 클라우드 부문의 선도적 지위는 도입 경제성을 반영하지만, 보호 대상 건강정보에 대한 통제가 충분하다는 전제에 따라 달라집니다.

온프레미스 시스템은 약 5억8,600만 미국 달러 규모로 시장의 약 24.4%를 차지합니다. 온프레미스 시스템은 관리형 서비스의 편의성보다 데이터 주권, 지식재산권 보호 또는 모델 맞춤화가 더 중요한 경우에 가장 큰 역할을 합니다. 대형 학술 의료센터, 유전체 연구 그룹 및 제약 기업은 민감한 데이터를 보호하거나 고강도 모델 튜닝을 지원할 수 있다면 사설 인프라에 필요한 자본 및 운영 부담을 감수할 가능성이 높습니다.

용도별

임상 문서화는 약 8억6,900만 미국 달러 규모로 2025년 시장의 36.2%를 차지합니다. 임상 문서화 시장의 규모는 즉각적인 워크플로 문제, 측정 가능한 의료진 시간 절감 효과 및 명확한 EHR 통합 경로를 반영합니다. Abridge, Microsoft's DAX Copilot, Ambience Healthcare, Suki AI 및 Nabla는 메모 생성과 코딩, 요약 및 업무별 문서화 지원을 결합해 이 부문에서 경쟁하고 있습니다. 경쟁의 초점은 전사 품질에서 입증된 정확성, 전문 분야 지원 범위 및 재무 워크플로 가치로 이동하고 있습니다.

의료 영상은 약 4억2,200만 미국 달러 규모로 시장 가치의 17.6%를 차지합니다. Aidoc, Paige, NVIDIA MONAI 및 Viz.ai는 영상의학, 병리학 및 진료 조정 워크플로 전반에서 활동합니다. 이 부문은 이미 구축된 영상 데이터 세트와 규제 경험의 혜택을 받고 있지만, 상업적 도입은 의료 영상 결과가 단순히 이상을 식별하는 데 그치지 않고 분류, 보고 또는 후속 중재를 변화시키는지에 달려 있습니다.

신약 발굴 및 개발은 약 6억6,700만 미국 달러 규모로 시장의 27.8%를 차지합니다. Recursion, Insilico Medicine, BenevolentAI, Isomorphic Labs, NVIDIA 및 Tempus는 생물학적 데이터, 화학, 분자 설계 및 임상 근거를 서로 다르게 조합해 사업을 추진하고 있습니다. 이 부문은 대규모 연구개발 예산의 뒷받침을 받지만, 가치 실현은 마일스톤에 따라 진행되며 문서화 소프트웨어보다 주기가 더 길고 시간이 오래 걸립니다.

환자 참여는 약 2억7,400만 미국 달러 규모로 시장 가치의 11.4%를 차지합니다. Hippocratic AI, Hyro 및 Orbita는 진료 접근, 진료 안내, 연락 및 퇴원 후 워크플로에 음성 및 대화형 시스템을 활용합니다. 구매자는 소프트웨어 활용도만이 아니라 예약 부도 감소, 미충족 진료 수요 해소 개선 및 직원 업무 역량 향상을 평가할 수 있으므로, 수요는 가치 기반 의료와 연계되어 있습니다.

기타 용도는 약 1억6,800만 미국 달러 규모로 시장의 약 7.0%를 차지합니다. 여기에는 문헌 종합, 행정 자동화, 임상시험 지원, 유전체 해석 및 인구 건강 분석이 포함됩니다. Elsevier's ScienceDirect AI는 선별된 과학 문헌 코퍼스에 생성형 AI를 적용하는 연구 중심 모델을 보여주며, AWS HealthScribe는 소프트웨어 공급업체가 감사 가능한 문서화 기능을 구축할 수 있도록 지원합니다.

최종 용도별

병원은 약 9억2,200만 미국 달러 규모로 2025년 수요의 38.4%를 차지합니다. 병원은 이러한 도구가 작동해야 하는 워크플로와 데이터 환경을 통제하기 때문에 문서화, 영상 및 환자 참여 시스템의 주요 구매자입니다. 병원의 구매 결정은 EHR 통합, 의료진 수용도, 보안 검토 및 해당 애플리케이션이 처리량, 문서화 품질 또는 진료 조정을 개선한다는 근거에 따라 좌우됩니다.

제약 및 바이오테크 기업은 시장의 28.6%를 차지하며, 시장 규모는 약 6억8,600만 미국 달러입니다. 이들 기업의 수요는 표적 식별, 화합물 설계, 생물학적 모델링, 임상시험 운영, 멀티모달 데이터세트에 대한 접근에 집중되어 있습니다. 해당 부문의 조달 기준은 병원과 다릅니다. 수년의 개발 기간을 고려할 때 독점 데이터, 실험 처리량, 포트폴리오 의사결정 개선 가능성을 중시합니다.

보험자는 시장 가치의 7.9%를 차지하며, 규모는 약 1억9,000만 미국 달러입니다. 사전 승인, 보험 청구 지원, 가입자 안내, 진료 공백 관리는 가장 관련성이 높은 사용 사례입니다. 제품은 감독 없이 임상적 판단이나 보장 여부를 결정하지 않으면서 보장 및 코딩 업무 흐름과 연결될 수 있어야 합니다.

연구기관은 시장의 18.5%를 차지하며, 시장 규모는 약 4억4,400만 미국 달러입니다. 연구기관의 수요는 과학 문헌, 공공 연구 인프라, 영상 데이터, 생물학적 모델 도구에 대한 접근성에 의해 뒷받침됩니다. 연구기관은 오픈 프레임워크와 파운데이션 모델의 중요한 초기 사용자이지만, 상업적 수요로 전환되는 정도는 대개 연구비 지원 주기, 데이터 공유 거버넌스, 컴퓨팅 접근성에 좌우됩니다.

기타 최종 사용자는 2025년 시장 가치의 약 6.6%를 차지하며, 규모는 약 1억5,800만 미국 달러입니다. 전문 클리닉, 진단기관, 원격의료 제공업체 및 공중보건 기관은 특정 서비스 라인 내에서 구현 범위를 제한할 수 있는 업무 특화 도구를 도입하고 있습니다.

보다 중대한 변화는 부문 간 경계에서 발생할 가능성이 높습니다. 멀티모달 시스템은 영상, 병리 데이터, 의료 기록 및 분자 데이터를 별도의 소프트웨어 구매가 아닌 통합된 업무 흐름으로 전환할 수 있습니다. 이러한 기회는 독점 데이터 권리, 신뢰할 수 있는 통합 지점, 임상 근거를 보유한 기업에 유리합니다. 또한 멀티모달 플랫폼은 연결하는 모든 데이터 소스의 거버넌스 요건을 충족해야 하므로 실행 기준도 높아집니다.

헬스케어 LLM 및 파운데이션 모델 시장 지역별 분석

북미

북미는 2025년 시장 가치의 약 45%를 차지할 것으로 추정되며, 이는 약 10억8,000만 미국 달러에 해당합니다. 미국은 광범위한 EHR 도입, 헬스케어 AI 기업의 집중, 성숙한 클라우드 인프라, AI 기반 제품에 대한 규제를 보다 명확히 마련해 가고 있는 규제 환경을 바탕으로 지역 수요의 중심지 역할을 합니다. 캐나다는 The Ottawa Hospital의 DAX Copilot과 같은 의료 시스템 파일럿을 통해 규모는 작지만 전략적으로 중요한 시장을 형성하고 있습니다. 북미의 주요 강점은 단순히 자본을 이용할 수 있다는 점이 아니라, 대규모 의료 시스템 내에서 AI 제품을 테스트하고 조달하며 통합하고 성과를 측정할 수 있다는 점입니다.

유럽

유럽은 2025년 시장 규모의 약 22%를 차지하며, 금액으로는 약 5억2,800만 미국 달러에 해당합니다. 독일, 영국, 프랑스, 스페인, 이탈리아, 네덜란드가 유럽 지역의 주요 시장입니다. 유럽 시장의 성장은 의료 조달 과정에서 데이터 거버넌스와 적합성 절차의 중요성을 높이는 GDPR 및 EU AI Act의 영향을 받고 있습니다. 영국에서는 MHRA가 HealthAI Global Regulatory Network에 참여함으로써 추가적인 규제 조정 신호가 나타나고 있습니다 ^{[7]Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency - UK MHRA Leads Safe Use of AI in Healthcare as First Country in New Global Network, June 2025 - gov.uk}. 규제 준수 요건으로 인해 초기 영업 주기가 길어질 수 있지만, 구매자와 규제기관이 관련 규정을 실제 운영에 적용하면 공급업체를 비교할 수 있는 보다 표준화된 기반이 마련될 수 있습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양은 2025년 시장 규모의 약 21%를 차지하며, 금액으로는 약 5억400만 미국 달러에 해당합니다. 중국, 일본, 인도, 호주, 한국이 이 지역의 핵심 시장을 형성하고 있습니다. 일본에서는 SB Tempus와 SoftBank의 합작회사가 현지화된 정밀의료 상용화의 사례로 평가되며, NVIDIA는 파트너십과 국가 AI 인프라를 통해 일본의 헬스케어 AI 개발을 지원해 왔습니다. 인도에서는 Apollo 24|7이 Clinical Intelligence Engine에 Google Cloud의 MedLM과 임상 지식 그래프를 활용하고 있습니다. 이 지역의 성장 잠재력은 대규모 환자 집단과 공공 디지털 헬스 투자에 기반하지만, 도입 요건은 여전히 국가별로 큰 차이를 보입니다.

라틴 아메리카

라틴 아메리카는 2025년 시장 규모의 약 7%를 차지하며, 금액으로는 약 1억6,800만 미국 달러입니다. 브라질, 멕시코, 아르헨티나가 지역 수요를 주도하고 있으며, 브라질이 가장 큰 시장입니다. 브라질의 ICT in Health Survey는 AI를 사용하는 의료기관에서 생성형 언어 모델이 활용되고 있다고 보고했으며, 이는 언어 기반 애플리케이션이 행정 및 영상 분야의 활용 사례와 함께 확산될 수 있다는 견해를 뒷받침합니다 ^{[8]Brazilian Internet Steering Committee - ICT in Health Survey 2025, 2026 - cgi.br}. 지역 확장은 글로벌 모델의 가용성만으로 결정되지 않으며, 스페인어 및 포르투갈어 성능, 상호운용 가능한 현지 데이터 시스템, 자금 조달 역량, 규제 정합성에 달려 있습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카는 2025년 시장 규모의 약 5%를 차지하며, 금액으로는 약 1억2,000만 미국 달러에 해당합니다. 사우디아라비아, UAE, 남아프리카공화국이 이 지역의 주요 시장입니다. GCC의 디지털 헬스 및 혁신 인프라 투자는 초기 도입을 뒷받침하고 있으며, 남아프리카공화국은 사하라 이남 아프리카 진출을 위한 중요한 거점으로 평가됩니다. BenevolentAI가 2025년 10월 카타르의 Sidra Medicine과 진행한 연구 협력은 질병 연구에 AI를 적용하려는 지역의 관심이 높아지고 있음을 보여줍니다. 그러나 지역 전반의 도입 확대는 디지털화 수준, 데이터 가용성, 인력 역량, 헬스케어 투자 수준의 편차로 인해 여전히 제약을 받고 있습니다.

아시아태평양은 국가별 이니셔티브를 통해 대규모 의료 서비스 이용자 기반과 현지화된 인프라 및 파트너십을 결합할 수 있으므로 상대적 확장 여지가 가장 큽니다. 라틴아메리카와 중동·아프리카(MEA)는 보다 선별적인 기회 시장입니다. 공급업체는 언어 조정, 현지화된 클라우드 또는 데이터 레지던시 체계, 그리고 디지털 성숙도가 고르지 않은 환경에 적합한 조달 모델을 마련해야 합니다. 따라서 단일 규정 준수 및 통합 모델을 전제로 하는 글로벌 시장 진출 계획은 지역별 구축 경로를 중심으로 설계된 계획보다 효과가 낮을 것입니다.

헬스케어 대규모 언어 모델(LLM) 및 파운데이션 모델 시장 점유율 및 경쟁 구도

경쟁은 업무 흐름 범주, 데이터 소유권 및 구축 모델에 따라 분산되어 있습니다. Abridge, Ambience Healthcare, Microsoft, Nabla 및 Suki AI는 주변 환경 기반 문서화 분야에서 경쟁하고 있으며, Hippocratic AI, Hyro 및 Orbita는 환자 상호작용과 접근성에 주력합니다. Aidoc, Paige AI 및 Viz.ai는 영상 진단과 진료 조정의 접점에서 활동하고 있으며, BenevolentAI, Insilico Medicine, Isomorphic Labs 및 Recursion Pharmaceuticals는 AI 기반 신약 개발에 집중합니다. Amazon Web Services, Anthropic, Elsevier, Google, NVIDIA, OpenAI 및 Tempus AI는 기반 인프라, 모델, 데이터 또는 연구 도구를 제공합니다.

Abridge는 임상 대화형 AI 분야에서 규모를 확대했으며, 150개 이상의 의료 시스템 구축 사례와 2025년 6월 53억 미국 달러의 기업가치로 진행된 3억 미국 달러 규모의 시리즈 E 투자 유치를 기반으로 성장했습니다. ^{[9]Reuters - Healthcare Startup Abridge Tops $5 Billion Valuation in A16z-Led Financing Round, June 2025 - reuters.com} Ambience Healthcare는 다양한 진료 환경에서 코딩을 인식하는 문서화 기능을 통해 차별화하고 있으며, 2025년 7월 2억4,300만 미국 달러 규모의 시리즈 C 투자를 유치했습니다. Microsoft는 Nuance의 기업 헬스케어 입지 및 EHR 통합 역량과 DAX Copilot을 결합하고 있으며, Suki AI와 Nabla는 주변 환경 기반 문서화, 코딩 및 의료진 업무 흐름 플랫폼으로 경쟁하고 있습니다.

Hippocratic AI는 안전성을 중시하는 환자 대상 에이전트에 집중하며, 2026년 1월 35억 미국 달러의 기업가치로 진행된 1억2,600만 미국 달러 규모의 시리즈 C 투자를 보고했습니다. Hyro와 Orbita는 환자 접근성, 콜센터 자동화, 안내 및 후속 조치 업무 흐름을 지원하며, 이 분야의 성과는 일정 관리, CRM 및 EHR 시스템과의 안정적인 통합에 따라 달라집니다. 이들의 경쟁 우위는 임상 및 서비스 예외 상황에 대한 에스컬레이션 경로를 유지하면서 반복 업무를 성공적으로 자동화하는 역량에 달려 있습니다.

Aidoc은 영상의학, 심장학, 신경혈관 및 혈관 분야의 애플리케이션을 아우르는 임상 AI 플랫폼을 제공하며, Paige AI는 디지털 병리학 소프트웨어, 규제 관련 자격 및 병리학 데이터 자산을 보유하고 있습니다. Viz.ai는 영상 인텔리전스를 EHR 정보를 활용한 진료 조정 및 의무기록 사전 준비 업무 흐름으로 확장합니다. 이 부문에서는 알고리즘 역량의 폭이 중요하지만, 의료 시스템에 제공하는 가치는 플랫폼이 치료까지 걸리는 시간, 후속 조치 및 의료진 간 조정을 개선하는지에 따라 점점 더 결정되고 있습니다.

BenevolentAI는 바이오제약 파트너와의 협력을 통해 지식 그래프 기반 신약 개발 기술을 적용합니다. Insilico Medicine은 렌토세르팁의 2a상 결과를 통해 임상 검증의 기준점을 마련했습니다. Isomorphic Labs는 AlphaFold에서 도출된 구조적 통찰력을 생성형 설계와 결합했으며, 2025년에 외부 투자로 6억 미국 달러를 유치했습니다. Recursion Pharmaceuticals는 Exscientia와의 합병을 통해 데이터 및 화학 역량을 확대했습니다. 이들 기업은 생물학적 데이터의 품질과 규모, 실험 순환 체계, 신약 설계 업무 흐름, 그리고 플랫폼 활동을 검증된 임상 자산으로 전환하는 역량을 바탕으로 경쟁합니다.

Amazon Web Services는 감사 가능한 임상 기록 생성을 중시하면서 HealthScribe와 헬스케어 특화 클라우드 서비스를 제공합니다.

Anthropic은 커넥터와 도구를 포함해 임상, 보험자 및 연구 워크플로를 위한 헬스케어 및 생명과학용 Claude를 제공합니다. Elsevier는 과학 콘텐츠 환경 내에서 근거를 탐색할 수 있도록 ScienceDirect AI를 제공합니다. Google은 MedLM 및 Med-PaLM 연구를 통해 헬스케어 모델을 지원하며, OpenAI는 2026년 1월 HIPAA 적용 대상 배포와 BAA 지원을 제공하는 ChatGPT for Healthcare를 출시했습니다. NVIDIA는 생의학 및 이미징 모델 개발을 뒷받침하는 컴퓨팅, BioNeMo 및 MONAI 인프라를 제공합니다. Tempus AI는 분자, 임상 및 데이터 분석 자산을 결합하고 있으며, Paige 인수를 통해 이러한 멀티모달 역량에 디지털 병리학을 추가했습니다.

최근 산업 동향

• 2026년 1월 - OpenAI, ChatGPT for Healthcare 출시: OpenAI는 의료 시스템을 대상으로 HIPAA 적용 대상 배포와 BAA 지원을 제공하는 ChatGPT for Healthcare를 출시했습니다.
• 2025년 8월 - Tempus AI, Paige AI 인수: Tempus는 8,125만 미국 달러에 Paige AI를 인수한다고 발표했으며, 정밀의학 플랫폼에 병리학 기술과 데이터 자산을 추가했습니다.
• 2025년 10월 - BenevolentAI와 Sidra Medicine의 협력: BenevolentAI와 Sidra Medicine은 당뇨병 및 대사 조절 분야의 ZFP57 관련 연구 협력을 발표했습니다.