Stratistics MRC에 따르면 글로벌 의료 자동화 시장은 2024년 441억 5천만 달러 규모이며 예측 기간 동안 12.0%의 연평균 성장률로 성장하여 2030년에는 871억 5천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 의료 자동화는 의료 산업에서 반복적인 작업을 자동화하고 워크플로를 개선하기 위해 소프트웨어와 기술을 적용하는 것을 말합니다. 여기에는 자동화된 청구 및 전자 건강 기록(EHR) 관리부터 정교한 로봇 수술 및 AI 기반 진단에 이르기까지 다양합니다. 의료 서비스 제공자는 시간이 많이 걸리고 반복적인 작업을 자동화하여 생산성을 높이고 오류를 줄이며 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한 자동화는 데이터의 접근성과 정확성을 개선하여 더 나은 의사 결정과 더 나은 환자 치료 결과를 가능하게 합니다.
미국의학협회에 따르면 의료 자동화는 의사의 행정 부담을 크게 줄여 직접적인 환자 치료에 더 집중하고 전반적인 의료 서비스 제공을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
시장 역학:
동인:
효과적인 의료 서비스에 대한 수요 증가
인구 고령화, 만성 질환의 만연, 환자의 기대치 상승은 모두 의료 부문의 서비스 수요 증가에 기여하는 요인입니다. 의료 서비스 제공업체는 이러한 수요에 대응하여 효과적이고 수준 높은 의료 서비스를 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 자동화 기술은 환자 부하를 관리하고 대기 시간을 단축하며 신속한 의료 개입을 보장하는 데 도움이 됩니다. 또한 의료 자동화는 워크플로우를 최적화하고 관리 부담을 줄여 의료진이 환자 치료에 더 집중할 수 있도록 지원하여 궁극적으로 환자 치료 결과를 개선합니다.
제약:
높은 시작 가격
의료 자동화 기술을 구현하려면 초기 하드웨어, 소프트웨어, 인프라에 막대한 초기 투자가 필요합니다. 이러한 비용은 예산이 부족한 소규모 의료기관이나 시설에서는 감당하기 어려울 수 있습니다. 직원 교육, 시스템 유지보수, 기존 기술과의 통합과 관련된 비용도 부담을 가중시킬 수 있습니다. 또한 자동화는 장기적으로 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있지만, 특히 자금이 부족하거나 원격 의료 서비스 제공업체의 경우 상당한 초기 비용이 발생할 수 있습니다.
기회:
의료 연구에 대한 새로운 접근 방식
의료 연구는 자동화의 도움으로 크게 발전할 수 있습니다. 자동화된 데이터 수집 및 분석을 통해 임상시험 및 연구조사 시간을 단축할 수 있습니다. 의료 분야의 빅데이터는 AI와 머신러닝 알고리즘으로 처리할 수 있으며, 이를 통해 사람이 볼 수 없는 트렌드와 인사이트를 발견할 수 있습니다. 그 결과 새로운 치료법, 약물, 치료법이 발견될 수도 있습니다. 자동화는 또한 연구 데이터 관리의 정확성과 규정 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다.
위협:
법적 및 윤리적 문제
의료 분야, 특히 AI와 머신러닝에 자동화를 적용하는 것은 중대한 도덕적, 법적 문제를 야기합니다. 알고리즘의 편향성, 자동화된 의사 결정의 투명성, AI 시스템의 책임성 등의 문제를 신중하게 고려해야 합니다. 예를 들어, AI 시스템이 진단 오류를 일으킬 경우 책임 소재와 책임 소재를 판단하는 것은 어려울 수 있습니다. 자동화 시스템이 윤리적으로 개발되고 활용되기 위해서는 지속적인 검토, 포괄적인 이해관계자의 참여, 정확한 윤리 기준의 개발, 법적 프레임워크의 구현이 필요합니다. 또한 의료 서비스 제공에 있어 형평성과 신뢰를 유지하려면 자동화의 장점과 도덕적 고려 사항 간의 균형을 유지하는 것이 중요합니다.
코로나19의 영향:
코로나19 팬데믹은 전 세계 의료 시스템에 전례 없는 도전을 가져왔고, 그 결과 의료 자동화의 도입이 크게 가속화되었습니다. 원격 의료 플랫폼, 자동화된 진단 도구, 원격 모니터링 시스템의 빠른 도입은 환자 치료를 관리하고 의료 전문가의 업무량을 줄이며 서비스의 연속성을 보장하기 위한 효과적이고 확장 가능한 솔루션의 필요성에 의해 촉진되었습니다. 또한 자동화를 통해 관리 프로세스를 간소화하고, 원격 환자 상호작용을 가능하게 하며, 데이터 관리를 개선하여 과중한 업무 부담을 안고 있는 의료 시설의 부담을 덜어주었습니다.
인공 지능 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
의료 자동화 시장에서 인공 지능(AI) 부문이 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다. 개인 맞춤형 의학, 진단 및 치료 계획에서 AI를 광범위하게 사용하는 것이 지배력을 높이는 원동력입니다. AI 시스템은 복잡한 의료 데이터를 평가하고, 예후를 제시하며, 비할 데 없이 정밀한 의사 결정 절차를 강화할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 여기에는 의료 기록 처리를 위한 자연어 처리, 환자 결과에 대한 예측 분석, 방사선과에서의 이미지 인식과 같은 용도가 포함됩니다. 또한 인공지능(AI)은 의료 운영 및 전달의 여러 측면을 변화시킬 수 있는 적응성과 역량으로 인해 의료 자동화의 성장에 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
진단 및 모니터링 자동화 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
의료 자동화 시장에서 진단 및 모니터링 자동화 부문은 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 정교한 진단 기기와 지속적인 환자 모니터링 프로그램에 대한 필요성이 증가하면서 이 시장이 폭발적으로 확장되고 있습니다. 웨어러블 건강 모니터, AI 기반 진단 시스템, 원격 감지 기술은 의료 전문가들이 질병을 식별하고 치료하는 방식을 변화시키는 혁신의 몇 가지 예에 불과합니다. 또한, 실시간 데이터를 제공하고 진단의 정확성을 높이며 건강 상태를 사전에 관리할 수 있게 해주는 이러한 기술 덕분에 상당한 투자와 부문 확장이 이루어지고 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
의료 자동화 시장은 북미가 주도하고 있습니다. 이러한 우위는 이 지역의 높은 자동화 솔루션 채택률, 상당한 기술 투자, 정교한 의료 인프라의 결과입니다. 북미가 여전히 선두를 달리고 있는 이유는 주요 기술 기업의 존재, 수많은 R&D 프로젝트, 친기업적인 정부 규제 덕분입니다. 또한, 의료 자동화 분야에서 북미 지역의 시장 점유율이 높은 것은 해당 분야의 창의적인 솔루션에 대한 강력한 수요, 안정적인 규제 환경, 환자 치료 결과 및 의료 효율성 향상에 대한 노력에 기인합니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
의료 자동화 시장은 유럽에서도 연평균 성장률이 가장 높은 속도로 확장되고 있습니다. 기술 혁신과 헬스케어의 디지털 전환에 대한 이 지역의 관심이 높아지는 것이 이러한 성장의 원인입니다. 인구 고령화로 인한 문제를 해결하고 운영 효율성을 높이며 의료 서비스의 질을 개선하기 위해 유럽 국가들은 최첨단 자동화 기술에 상당한 투자를 하고 있습니다. 또한 EU의 지원적인 규제 환경, 연구 개발을 위한 상당한 자금 지원, 통합 의료 시스템에 대한 추진으로 인해 자동화 솔루션 도입이 더욱 가속화되고 있습니다.
주요 개발 사항:
2024년 7월, GE헬스케어는 총 5,100만 달러(약 5,100만 달러)에 Intelligent Ultrasound Group PLC(이하 Intelligent 초음파)의 임상 인공지능(AI) 소프트웨어 사업부를 인수하는 계약을 체결했다고 발표했습니다. 지능형 초음파는 초음파를 더 스마트하고 효율적으로 만들기 위해 설계된 통합 AI 기반 이미지 분석 도구의 선두주자입니다.
2024년 6월에는 방사선 종양학과에 부서의 역량을 강화하기 위해 설계된 타사 지원을 제공하기 위해 TrueNorth Medical Physics LLC와 계약을 체결했다고 발표했습니다.
2024년 6월, 의료 기술 분야의 글로벌 리더인 Stryker는 발과 발목 및 스포츠 의학 시술을 위한 혁신적인 연조직 고정 제품을 전문으로 하는 비상장 기업 Artelon의 발행 주식 전부를 인수하는 최종 계약을 체결한다고 발표했습니다.
대상 기술
– 로봇 공학
– 인공 지능
– 의료 사물 인터넷
– 빅 데이터 및 분석
– 블록체인
– 기타 기술
적용 분야
– 치료 자동화
– 실험실 및 약국 자동화
– 의료 물류 및 교육 자동화
– 진단 및 모니터링 자동화
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 병원 및 클리닉
– 연구 기관
– 가정/입원 치료
– 진단 센터
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 기술별 글로벌 의료 자동화 시장
5.1 소개
5.2 로봇 공학
5.3 인공 지능
5.4 의료 사물 인터넷
5.5 빅 데이터 및 분석
5.6 블록체인
5.7 기타 기술
6 애플리케이션 별 글로벌 의료 자동화 시장
6.1 소개
6.2 치료 자동화
6.3 실험실 및 약국 자동화
6.4 의료 물류 및 교육 자동화
6.5 진단 및 모니터링 자동화
6.6 기타 애플리케이션
7 최종 사용자 별 글로벌 의료 자동화 시장
7.1 소개
7.2 병원 및 클리닉
7.3 연구 기관
7.4 가정 / 외래 진료
7.5 진단 센터
7.6 기타 최종 사용자
8 지역별 글로벌 의료 자동화 시장
8.1 소개
8.2 북미
8.2.1 미국
8.2.2 캐나다
8.2.3 멕시코
8.3 유럽
8.3.1 독일
8.3.2 영국
8.3.3 이탈리아
8.3.4 프랑스
8.3.5 스페인
8.3.6 기타 유럽
8.4 아시아 태평양
8.4.1 일본
8.4.2 중국
8.4.3 인도
8.4.4 호주
8.4.5 뉴질랜드
8.4.6 대한민국
8.4.7 기타 아시아 태평양 지역
8.5 남미
8.5.1 아르헨티나
8.5.2 브라질
8.5.3 칠레
8.5.4 남미의 나머지 지역
8.6 중동 및 아프리카
8.6.1 사우디 아라비아
8.6.2 UAE
8.6.3 카타르
8.6.4 남아프리카 공화국
8.6.5 나머지 중동 및 아프리카
9 주요 개발 사항
9.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
9.2 인수 및 합병
9.3 신제품 출시
9.4 확장
9.5 기타 주요 전략
10 회사 프로파일링
