종양학 시장에서의 AI - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소별(소프트웨어 솔루션, 하드웨어, 서비스), 암 유형별(유방암, 폐암, 전립선암, 대장암, 뇌종양, 기타), 치료 유형별(화학 요법, 방사선 요법, 면역 요법, 기타), 지역별, 경쟁별 2018-2028

시장 개요

글로벌 AI in Oncology 시장은 2022년에 7억 1,080만 달러의 가치를 지녔으며 2028년까지 14.02%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 종양학 분야의 인공지능(AI)은 암을 더 빠르고 정확하게 진단하는 데 도움이 되어 환자 결과를 개선할 수 있으며, 이는 예측 기간 동안 시장을 활성화할 것으로 예상됩니다. 의료 인프라의 성장과 암 유병률 증가는 예측 기간 동안 시장 확장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 팬데믹 동안 시장 확장을 주도한 한 요인은 복잡한 데이터 세트를 진단, 치료 및 분석하는 데 AI를 도입하는 것이 증가한 것이었으며, 이는 병원과 의사 모두의 부담을 줄였습니다.

주요 시장 동인

진단 정확도 개선

AI 알고리즘은 X선, MRI, CT 스캔과 같은 의료 영상을 높은 정밀도로 분석하는 데 탁월합니다. 잠재적인 종양을 정확하게 식별하고 특성을 평가함으로써 AI는 조기 암 발견에 도움이 됩니다. 조기 발견은 효과적인 치료와 생존율 향상에 필수적입니다. 결과적으로 의료 제공자와 환자 모두 AI 기반 진단 도구에 의존하여 가장 초기의 가장 치료 가능한 단계에서 암을 발견합니다. 의료 영상을 해석하는 데 있어 인적 오류와 다양성으로 인해 오진이 발생할 수 있습니다. AI 시스템은 분석에서 일관성과 객관성을 제공하여 오진 가능성을 크게 줄입니다. 이는 의료 전문가와 환자에게 암 진단의 정확성에 대한 확신을 심어주어 종양학에서 AI 도입을 더욱 촉진합니다. 전 세계 정부와 의료 기관은 암 검진 프로그램에 투자하고 있습니다. AI는 유방 조영술 및 자궁경부 세포검사와 같은 선별 검사의 분석을 자동화하여 이러한 프로그램을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 선별 검사의 정확도가 향상되면 조기에 암을 발견할 수 있어 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 증가할 수 있습니다. 정확한 진단은 개인화된 치료 계획을 개발하는 기초입니다. AI는 암을 진단하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 분자 수준에서 종양을 특성화하는 데도 도움이 됩니다. 이를 통해 종양학자는 암의 특정 유전적 구성과 특성에 따라 치료 전략을 맞춤화하여 보다 효과적이고 타겟팅된 치료법을 제공할 수 있습니다. 환자는 점점 더 개인화된 치료 옵션을 찾고 있으며, 이는 종양학에서 AI에 대한 수요를 촉진합니다. 시기적절하고 정확한 진단은 암의 후기 단계에서 광범위하고 종종 비용이 많이 드는 치료 및 개입의 필요성을 줄여줍니다. 이를 통해 의료 시스템에서 상당한 비용 절감이 가능해져 AI 기반 진단이 의료 제공자와 지불자에게 매력적인 옵션이 될 수 있습니다. AI 시스템은 인간보다 훨씬 빠르게 의료 이미지를 분석할 수 있으며 24시간 연중무휴로 운영됩니다. 이러한 효율성은 임상 워크플로를 간소화하여 의료 제공자가 더 많은 환자를 보고 리소스를 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 합니다. 이러한 효율성 향상은 운영을 최적화하려는 의료 기관에 매력적인 요소입니다.

개인화된 치료 계획 확대

유전 정보와 종양 특성을 포함한 환자 데이터에 대한 AI 기반 분석을 통해 고도로 개인화된 치료 계획을 만들 수 있습니다. 이러한 계획은 각 환자의 암의 고유한 특성을 고려하여 종양학자가 가장 효과적인 치료법을 선택할 수 있도록 합니다. 이러한 치료 효능 향상으로 인해 환자 결과가 개선되고 AI 기반 종양학 솔루션에 대한 수요가 증가합니다. 개인화된 치료 계획은 치료 효과를 극대화하는 데 초점을 맞출 뿐만 아니라 부작용을 최소화하는 것을 목표로 합니다. AI는 개별 환자가 특정 치료에 어떻게 반응할지 예측하여 심각한 부작용을 일으킬 가능성이 있는 치료법을 피하는 데 도움이 됩니다. 환자는 자신의 웰빙을 고려한 개인화된 계획을 좋아하여 환자 만족도와 치료 준수도가 높아집니다. AI는 특정 환자의 암에 가장 효과적일 가능성이 높은 표적 치료법과 면역 치료법을 식별하는 데 도움이 됩니다.

이를 통해 치료 선택 시 시행착오적 접근 방식을 줄이고 비효과적인 약물 사용을 최소화하여 의료 시스템의 비용을 절감할 수 있습니다. AI 알고리즘은 복잡한 데이터 세트를 빠르게 처리하여 종양학자에게 더 짧은 시간 내에 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이러한 의사 결정 가속화는 종양학에서 특히 중요한데, 적절한 치료 조정이 환자의 예후에 상당한 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 개인화된 치료 계획은 종종 실험적 치료법에 대한 임상 시험에 환자가 참여해야 합니다. AI는 유전적 프로필과 병력을 기반으로 이러한 시험에 적합한 후보자를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 적절한 참여자를 모집하고 시험을 신속하게 진행하며 혁신적인 암 치료법을 더 빨리 개발하고 승인할 수 있습니다. 환자가 점점 더 많은 정보를 얻고 의료 결정에 참여하는 시대에 개인화된 치료 계획은 환자 중심 치료의 원칙과 일치합니다. AI는 환자에게 고유한 상황에 맞는 치료 옵션을 제공하여 환자의 통제력과 치료에 대한 참여감을 높여줍니다.

약물 발견 및 개발 증가

AI는 유전 정보와 분자 데이터를 포함한 방대한 데이터 세트를 분석하여 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 잠재적인 약물 후보를 식별할 수 있습니다. 약물 발견 프로세스의 이러한 가속화는 연구 및 개발에 필요한 시간과 리소스를 줄여 새로운 암 치료법을 시장에 출시하려는 제약 회사에 매력적인 전망이 됩니다. AI는 대규모 게놈 및 프로테오믹 데이터를 분석하여 암 치료를 위한 새롭고 유망한 분자 표적을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 이전에 탐색되지 않은 치료 경로를 발견하여 획기적인 치료법의 잠재력을 높입니다. AI 모델은 실리코에서 약물 후보의 효능과 안전성을 예측하여 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 전임상 및 임상 시험의 필요성을 줄일 수 있습니다.

이를 통해 제약 회사는 상당한 비용을 절감하고 약물 개발 일정을 앞당길 수 있습니다. AI는 환자 데이터를 분석하여 환자의 암과 관련된 특정 유전적 돌연변이 또는 바이오마커를 식별합니다. 이 정보는 표적 치료 및 정밀 의학 접근 방식을 포함하여 개인화된 치료 옵션을 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 개별 환자에게 치료를 맞춤화할 수 있는 능력은 AI 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다. AI는 암 치료에 재활용할 수 있는 잠재력이 있는 기존 약물을 식별할 수 있습니다. 약물 상호 작용 및 경로에 대한 데이터를 분석하여 AI는 다른 질환에 대해 이미 승인된 약물에 대한 새로운 적용을 제안하여 잠재적으로 암 치료의 가용성을 가속화할 수 있습니다. AI는 임상 시험 데이터, 과학 문헌 및 실제 환자 데이터를 포함한 다양한 데이터 소스를 원활하게 통합합니다. 이러한 전체론적 접근 방식을 통해 연구자는 데이터 중심의 의사 결정을 내리고 약물 개발 프로세스에 대한 포괄적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.

주요 시장 과제

상호 운용성 및 데이터 통합

헬스케어 시스템은 종종 서로 다른 전자 건강 기록(EHR) 시스템, 영상 플랫폼 및 데이터 형식을 사용합니다. 이러한 단편화로 인해 데이터가 사일로화되어 여러 소스에서 환자 정보에 액세스하고 통합하기 어렵습니다. 종양학 분야의 AI는 환자의 병력에 대한 포괄적인 관점이 필요하지만 데이터 단편화로 인해 방해를 받습니다. 다양한 시스템은 서로 다른 데이터 표준 및 형식을 사용할 수 있으므로 AI 알고리즘이 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는지 확인하기 어렵습니다. 호환성 문제로 인해 데이터 손실, 오해 또는 AI 중심 통찰력 오류가 발생할 수 있습니다. 다양한 헬스케어 시스템에서 데이터 품질과 완전성의 차이는 AI 모델의 정확성과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. 일관되지 않은 데이터는 편향되거나 잘못된 권장 사항으로 이어질 수 있으며, 이는 의료 전문가 사이에서 AI 시스템에 대한 신뢰를 떨어뜨립니다.

AI 솔루션을 기존 의료 IT 인프라와 통합하는 프로세스는 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 의료 기관은 원활한 데이터 통합을 보장하기 위해 맞춤형 솔루션, 미들웨어 또는 타사 서비스에 투자해야 할 수 있습니다. 데이터 통합 솔루션을 구현하면 임상 워크플로가 중단될 수 있습니다. 의료 서비스 제공자는 기존 루틴을 방해하는 변경에 저항하여 AI 기술 도입을 지연 또는 방해할 수 있습니다. 의료 데이터 소유권 및 개인 정보 보호 규정은 지역마다 다를 수 있으며, 환자 데이터를 공유하거나 통합할 때 이러한 복잡성을 탐색하는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터 공유를 용이하게 하면서 데이터 보호법을 준수하는 것은 섬세한 균형입니다.

임상적 검증 및 도입

종양학에서 AI를 도입하는 데 있어 가장 큰 장애물 중 하나는 AI 기반 도구의 효능과 안전성을 입증하는 강력한 임상적 증거가 필요하다는 것입니다. 의료 서비스 제공자와 규제 기관은 종종 AI 솔루션을 임상 실무에 통합하기 전에 상당한 임상적 검증을 요구합니다. 광범위한 임상 시험을 수행하는 데 필요한 시간과 리소스는 AI 기술 도입을 늦출 수 있습니다. 의료 산업은 엄격하게 규제되며 AI 기반 종양학 솔루션을 시장에 출시하려면 복잡한 규제 경로를 탐색해야 합니다. 규제 요구 사항을 충족하고, 승인을 받고, 진화하는 표준을 준수하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리는 프로세스가 될 수 있습니다.

종양학자, 방사선과 의사, 병리학자를 포함한 의료 전문가는 AI 기반 권장 사항을 완전히 신뢰하고 채택하는 데 주저할 수 있습니다. 회의주의, 변화에 대한 저항, 역할에 미치는 영향에 대한 우려는 AI 도구를 임상 워크플로에 통합하는 것을 방해할 수 있습니다. AI 알고리즘은 종종 다양한 인구 통계 그룹과 암 유형에서 효과를 보장하기 위해 다양한 환자 집단에서 검증되어야 합니다. 이는 리소스 집약적인 프로세스가 될 수 있으며 광범위한 환자 데이터에 액세스해야 할 수 있습니다. AI 솔루션을 기존 의료 IT 시스템에 통합하는 것은 복잡할 수 있습니다. 전자 건강 기록(EHR), 방사선 정보 시스템 및 실험실 정보 시스템과의 호환성을 보장하려면 기술적 전문 지식과 리소스가 필요합니다. AI 시스템에서 환자 데이터를 처리하는 것은 데이터 프라이버시와 보안에 대한 우려를 불러일으킵니다. 환자 정보를 기밀로 유지하고 사이버 보안 위협으로부터 보호하는 것은 가장 중요하지만 어려운 일입니다.

주요 시장 동향

AI 기반 방사선학

AI 기반 방사선학은 암 진단의 정확도를 높여줍니다. AI는 의료 이미지 내의 미묘하고 복잡한 패턴을 분석하여 종양 및 기타 이상을 더 일찍, 종종 더 치료하기 쉬운 단계에서 감지할 수 있습니다. 이 기능은 진단 정확도를 높이고 놓치거나 잘못 해석된 결과의 가능성을 줄여줍니다. 방사선학은 세부적인 수준에서 종양을 특성화할 수 있게 해줍니다. AI는 종양의 유전적 및 생물학적 특성에 해당하는 이미지 내의 특정 특징을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 환자의 고유한 암 프로필에 맞는 개인화된 치료 계획을 개발하는 데 매우 중요합니다. 방사선학 기반 AI 도구는 시간이 지남에 따라 환자의 치료 반응을 모니터링할 수 있습니다.

AI는 영상 기능의 변화를 분석하여 임상의가 치료가 효과적인지 또는 조정이 필요한지 판단하는 데 도움을 줄 수 있으므로 시기적절한 개입이 가능하고 불필요한 부작용을 최소화할 수 있습니다. AI 기반 방사선학은 임상 증상이 나타나기 전에도 암을 조기에 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 진행 속도가 빠른 암에 특히 중요합니다. AI 알고리즘이 미묘한 이미지 패턴을 식별하는 데 더 능숙해짐에 따라 암 검진 프로그램에서 중추적인 역할을 할 것입니다. 의료 이미지에 대한 인간의 해석은 주관적일 수 있으며 해석하는 방사선과 의사의 경험에 따라 영향을 받을 수 있습니다. AI 기반 방사선학은 이미지 분석에서 일관성과 객관성을 제공하여 관찰자 간 변동성을 줄이고 의료 제공자 간에 더 높은 수준의 치료를 보장합니다.

게놈 시퀀싱 및 정밀 의학

게놈 시퀀싱은 환자의 유전적 구성을 자세히 이해하고 암을 유발하는 특정 돌연변이 또는 변화를 식별합니다. AI 알고리즘은 이 유전체 데이터를 분석하여 환자의 고유한 유전적 프로필에 맞는 개인화된 치료 계획을 개발할 수 있습니다. 표적 치료를 제공하는 능력은 치료 효과를 크게 향상시키고 부작용을 줄이며 환자 결과를 개선합니다. AI와 결합된 유전체 시퀀싱은 환자의 종양 내에서 잠재적인 약물 표적을 식별하는 것을 가속화합니다. AI는 시퀀싱에서 생성된 방대한 양의 유전체 데이터를 분석하여 암의 성장에 중요한 유전자 또는 경로를 정확히 파악합니다. 이 정보는 약물 개발 및 개인화된 치료 전략에 매우 중요합니다. AI는 유전체 프로필을 기반으로 환자가 특정 치료에 반응할 가능성을 예측할 수 있습니다. 이 정보는 종양학자가 가장 적합한 치료 옵션을 선택하고, 효과가 없을 가능성이 있는 치료를 피하고, 시행착오적 접근 방식을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 예측 분석은 성공적인 치료 가능성을 높이고 환자 치료를 개선합니다. 유전체 시퀀싱과 AI는 임상 시험의 설계와 실행을 간소화합니다. AI는 특정 유전체 마커를 가진 적격 환자를 식별하여 환자 모집을 개선하고 시험 기간을 단축합니다. 이로 인해 약물 개발이 더 빨라지고 임상 시험 프로세스가 더 효율적이 됩니다. AI 기반 정밀 의학 솔루션은 종양학자에게 실시간 의사 결정 지원을 제공합니다. 복잡한 치료 결정에 직면했을 때 임상의는 AI 알고리즘을 사용하여 게놈 데이터를 분석하고 가장 적합한 치료 옵션을 추천하여 임상 의사 결정과 자신감을 향상시킬 수 있습니다.

세그먼트별 통찰력

통찰력

구성 요소를 기준으로 소프트웨어 솔루션 세그먼트는 예측 기간 내내 상당한 시장 성장을 목격할 것으로 예상됩니다. 개선된 AI 기반 소프트웨어 솔루션은 의료 이미지, 병리 슬라이드 및 게놈 데이터를 분석하여 암 진단의 정확성을 높입니다. 이러한 도구는 인간 관찰자가 놓칠 수 있는 미묘한 패턴과 이상을 식별하여 더 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있습니다. 소프트웨어 솔루션은 종양학자가 환자의 의료 기록, 게놈 데이터 및 실시간 임상 통찰력을 기반으로 개인화된 치료 계획을 개발하는 데 도움이 됩니다. 이러한 계획은 개별 환자의 암 유형, 단계 및 유전적 프로필에 맞게 조정되어 치료 결과를 최적화합니다. AI 소프트웨어 솔루션은 전자 건강 기록(EHR), 의료 이미지 및 게놈 시퀀스를 포함한 방대한 양의 환자 데이터의 관리 및 분석을 간소화합니다. 이러한 효율성은 행정적 부담을 줄이고, 데이터 중심 의사 결정을 가속화하며, 전반적인 의료 생산성을 향상시킵니다.

AI 소프트웨어는 방사선학에서 탁월하여 의료 이미지와 병리학 슬라이드에서 정량적 특징을 추출합니다. 이러한 특징은 종양 특성, 치료 반응 및 예후에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 방사선학 기반 소프트웨어는 바이오마커를 식별하고 치료 접근 방식을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 소프트웨어 솔루션은 의료 전문가에게 실시간 임상적 의사 결정 지원을 제공합니다. 치료 옵션, 복용량 및 후속 프로토콜에 대한 권장 사항을 제공하여 임상의가 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 표준화된 치료 관행을 보장하도록 돕습니다.

암 유형 통찰력

암 유형 세그먼트를 기준으로 유방암 세그먼트는 시장에서 지배적인 세력이었습니다. AI 알고리즘은 높은 정확도로 유방 조영술 및 기타 유방 영상 검사를 분석할 수 있습니다. AI는 미묘한 이상과 패턴을 식별하여 방사선과 의사가 유방암을 조기에 발견하도록 지원합니다. 더 일찍, 더 치료하기 쉬운 단계에서 유방암을 포착하는 능력은 환자 결과를 개선하는 데 중요한 요소입니다. AI 기반 도구는 유전학, 가족력, 라이프스타일을 포함한 다양한 요인을 기반으로 환자의 유방암 발병 위험을 평가할 수 있습니다. 이 위험 평가는 라이프스타일 수정, 검진 빈도 증가 또는 고위험 개인을 위한 예방 조치와 같은 개인화된 예방 전략을 안내할 수 있습니다. AI는 종양 전문의가 종양 하위 유형, 유전적 돌연변이, 치료 반응 예측과 같은 개별 요인을 기반으로 유방암 환자를 위한 치료 계획을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다. 개인화된 치료 접근 방식은 부작용을 최소화하면서 치료 결과를 최적화합니다. AI는 병리학자가 유방 조직 샘플을 분석하고 암세포, 하위 유형 및 바이오마커를 높은 정밀도로 식별하도록 지원합니다. 이러한 통찰력은 표적 치료법을 선택하고 치료 반응을 예측하는 데 필수적입니다. 방사선학 기반 AI 솔루션은 유방 영상 검사에서 정량적 특징을 추출하여 종양 특성과 행동에 대한 귀중한 정보를 제공합니다. 이 데이터는 치료 계획에 정보를 제공하고 새로운 바이오마커를 식별하는 데 도움이 됩니다.

지역 통찰력

북미, 특히 종양학 시장의 AI는 2022년 시장을 지배했습니다. 그 이유는 주로 북미, 특히 미국이 기술과 혁신의 글로벌 리더이기 때문입니다. 이 지역은 종양학에서 AI 애플리케이션을 발전시키는 데 전념하는 AI 개발자, 의료 기술 회사 및 연구 기관으로 구성된 강력한 생태계를 자랑합니다. 이러한 혁신 문화는 AI 기반 솔루션의 빠른 개발 및 채택을 촉진합니다. 북미는 전 세계적으로 의료 지출률이 가장 높은 지역 중 하나입니다. AI를 포함한 최첨단 의료 기술에 투자하려는 이 지역의 의지는 종양학 시장에서 AI의 성장에 유리한 환경을 조성합니다.

최근 개발

• Whiterabbit.ai와 Arterys는 2022년 8월에 암을 초기 단계에서 식별하는 AI 기반 기술을 개발하기로 합의했습니다.
• Roche는 2022년 7월에 EarlySign과 협력하여 LungFlag 기술을 개발하고 상용화한다고 발표했습니다.
• Kheiron MedicalTechnologies는 2021년에 Atlas Medical과 협력했습니다. 이 파트너십은 방사선과 의사가 암을 발견하는 데 보다 정확하게 지원하는 유방암 검진 솔루션인 Mia를 출시하는 것을 목표로 합니다.
• Paige는 2021년 5월에 Quest Diagnostics와 협력했습니다. 이 회사는 보다 빠르고 정확하며 보다 간략한 임상 새로운 소프트웨어를 개발하여 통찰력을 제공합니다.
• Paige는 2021년 3월에 Epredia와 합병했습니다. 이 협업을 통해 이 회사는 병리학자가 각 검사에서 통찰력을 얻고 환자에게 결과를 제공할 수 있도록 돕는 것을 목표로 했습니다.
• PathAI는 2021년 7월에 Poplar를 인수했습니다. 이 인수의 결과로 이 회사는 새로운 AI 기반 병리학 플랫폼에 검사 서비스를 통합할 수 있게 되었습니다.
• 2021년 9월에 Owkin, Inc.는 클리블랜드 클리닉 연구원과 협력하여 간세포암의 생존 및 건강 결과를 예측하는 딥 러닝 모델을 개발했다고 발표했습니다.
• 2022년 8월에 Medtronic plc는 인도에서 GI GeniusTM 지능형 내시경 모듈을 출시했습니다. AI로 구동되며 의료를 지원합니다. 대장내시경 검사 중 향상된 시각화를 통해 대장암을 탐지하는 실무자.

주요 시장 참여자

• Azra AI.
• IBM
• Siemens Healthcare GmbH.
• Intel Corporation.
• GE HealthCare.
• NVIDIA Corporation.
• Digital Diagnostics Inc.
• ConcertAI.
• 중간값 기술.
• PathAI.