의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 전망:
헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2025년 13억 5천만 달러로 평가되었으며, 2035년에는 138억 3천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 예측 기간인 2026년부터 2035년까지 약 26.2%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 2026년 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 산업 규모는 16억 7천만 달러로 추산됩니다.
키 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 통찰 요약:
지역별 주요 내용:
- 북미 지역은 2035년까지 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장에서 37.8%의 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 이는 37.8%의 가장 큰 매출 점유율을 기록하며 고급 분석 및 AI 통합을 지원하는 데 기여할 것입니다.
세그먼트 인사이트:
- 병원 및 진료소 부문은 의료 분야에서 데이터 기반 의사 결정 도입에 힘입어 2026년부터 2035년까지 괄목할 만한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
- 영상 부문은 의료 영상 기술에 대한 의존도 증가에 힘입어 2035년까지 30.5%의 시장 점유율을 달성할 것으로 예상됩니다.
주요 성장 추세:
- 원격진료 접근성 확대
- 정밀 의학에 대한 관심 증가
주요 과제:
- 상호운용성 문제
- 높은 비용 및 리소스 집약도
- 주요 기업:Alegion, Shaip, Snorkel AI, Capestart Centur Labs, Labelbox Inc. 등.
글로벌 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 예측 및 지역 전망:
시장 규모 및 성장 전망:
- 2025년 시장 규모: 13억 5천만 달러
- 2026년 시장 규모: 16억 7천만 달러
- 예상 시장 규모: 2035년까지 138억 3천만 달러
- 성장 전망: 26.2% CAGR (2026-2035)
주요 지역 역학:
- 가장 큰 지역: 북미(2035년까지 점유율 37.8%)
- 가장 빠르게 성장하는 지역: 아시아 태평양
- 지배 국가: 미국, 중국, 독일, 영국, 일본
- 신흥국: 중국, 인도, 일본, 한국, 싱가포르
Last updated on : 25 August, 2025
AI와 ML 도입이 증가함에 따라 주석 처리 프로세스가 자동화되어 의료 데이터 수집 및 라벨링 방식이 혁신되고 있습니다. 이를 통해 수동 개입의 필요성이 줄어들고 데이터 라벨링 속도와 정확도가 향상됩니다. 미국 국립의학도서관(National Library of Medicine, 2023년 10월)에 따르면, 사용 가능한 의료 데이터의 80% 이상이 비정형 데이터입니다. 이러한 데이터 소스는 자연어 처리 (NLP) 기술을 사용하여 추출되고 라벨링됩니다.
또한, 연구자, 의사, AI 개발자 간의 협력적인 데이터 라벨링 및 공유를 지원하는 플랫폼 또한 인기를 얻고 있습니다. 이러한 플랫폼은 집단 전문성을 통합함으로써 라벨링된 데이터의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다. 예를 들어, 2023년 10월, Microsoft는 의료 기관이 환자와 임상의의 경험을 개선하고 통찰력을 확보할 수 있도록 지원하는 새로운 AI 및 데이터 솔루션인 Microsoft Fabric을 출시했습니다. 이러한 기술 발전은 전 세계 환자 치료와 의학 연구 발전을 개선하는 더욱 정확하고 확장 가능하며 효율적인 솔루션을 제공함으로써 시장에 혁신을 일으키고 있습니다.
2021년 12월, Summa Linguae Technologies는 Datamundi 인수를 발표했습니다. 이는 고객에게 제공되는 서비스 범위를 확대하고 기존 데이터 솔루션을 보완하기 위한 것입니다. 또한, 이번 인수는 음성 및 이미지 데이터 주석에 대한 업계의 관심 증가에 기여할 것입니다. 이를 통해 의료 서비스 제공업체가 사용하는 고급 데이터 분석 도구 및 기술의 글로벌 포트폴리오가 확대될 것입니다. 이러한 요인들은 글로벌 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장의 중요한 성장 동력으로 작용하고 있습니다.
헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장 동인 및 과제:
성장 동력
원격 진료 접근성 확대: 원격 진료 플랫폼은 원격 진료, 진단 및 환자 지속적 관찰을 가능하게 하여 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장을 촉진합니다. 이는 방대한 양의 환자 데이터를 생성하고 정확한 분류를 통해 추가 분석을 가능하게 합니다. 예를 들어, 2022년 11월, Medcase와 NTT DATA는 의료 AI 개발자들이 방대한 영상 데이터에 접근하고, 주석을 달고, 라벨링할 수 있는 통합 솔루션을 제공하기 위한 최종 계약을 체결했습니다. 더욱이, 원격 진료가 EHR과 통합됨에 따라, 상호 운용성을 확보하고 진료 품질을 향상시킬 수 있는 표준화되고 정확한 데이터 라벨링에 대한 잠재적 수요가 크게 증가할 것입니다.
정밀 의학에 대한 관심 증가: 환자에게 맞춤형 치료 전략을 제공하기 위해 개인 맞춤형 의료가 점차 중요해지고 있습니다. 이는 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다. 정밀 의학은 개인의 유전적, 환경적, 생활 습관적 요인을 기반으로 치료법과 중재를 설계하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 2022년 7월 Health Care Insights Study에 따르면 소비자의 83%가 전체론적 건강 관리를 위해 모든 의료 서비스 제공자 간의 협력이 중요하다고 생각하는 것으로 나타났습니다. 더욱 맞춤화된 의료를 지향하는 의료 전망의 변화와 함께, 의료 데이터 수집 및 라벨링에 대한 수요도 크게 증가할 것으로 예상됩니다.
도전 과제
상호운용성 문제: 시장의 가장 큰 과제는 상호운용성으로, 이는 서로 다른 시스템과 플랫폼 간의 정보 공유에 걸림돌이 됩니다. 다른 의료 서비스 제공자, 검사실 및 EHR 시스템의 데이터를 통합하여 전체적인 환자 프로필을 구축하려면 원활한 상호운용성이 필수적입니다. 더욱이, 서로 다른 EHR 시스템 간의 통합 실패는 데이터 연결성을 저해하여 환자 병력의 일부와 진료의 질을 저하시킵니다. 더욱이, 의료 기관들이 서로 다른 코드 시스템을 채택함에 따라 데이터 프로토콜은 복잡성을 가중시키고, 이는 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장에 어려움을 야기합니다.
높은 비용과 자원 집약도: 의료 데이터 수집, 관리 및 라벨링에는 첨단 기술, 숙련된 인력, 그리고 사전 교육에 대한 상당한 투자가 필요합니다 . 더욱이, 의료 데이터는 임상 기록부터 영상 결과까지 다양하기 때문에 적절한 라벨링 및 규제 기준 준수를 위해서는 전문적인 지식이 필요합니다. 또한, 최소한의 인프라와 자원만 갖춘 독립 병원들은 매우 제한된 역량으로 운영되어 데이터 흐름을 효율적으로 관리하는 데 필요한 기술적 요건을 충족하지 못합니다. 따라서 비용 소모적인 데이터 수집 및 라벨링은 의료 데이터 사용 환경에 불평등을 초래합니다.
헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모 및 예측:
| 보고서 속성 | 세부정보 |
|---|---|
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기준 연도 |
2025 |
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예측 기간 |
2026-2035 |
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연평균 성장률 |
26.2% |
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기준 연도 시장 규모(2025년) |
13억 5천만 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2035년) |
138억 3천만 달러 |
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지역 범위 |
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의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 세분화:
데이터 유형(이미지, 오디오, 텍스트, 비디오, 기타 데이터 유형)
의료 데이터 수집 및 라벨링 시장에서 영상 분야는 2035년까지 30.5%의 점유율을 기록하며 여전히 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 진단 및 치료 계획 수립을 위한 의료 영상 기술 의존도가 점차 높아지고 있습니다. 따라서 고정밀 라벨링은 매우 중요한 요소입니다. 또한, 이러한 기술 중 일부는 AI와 머신러닝을 일상적으로 활용하여 진단 정확도와 운영 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 8월, 지멘스 헬시니어스는 마하잔 이미징 앤 랩스(Mahajan Imaging & Labs)에 AI 기반 다중 검사 진단 분석기를 설치했습니다. 이 장비는 환자의 편의성을 높이고 정확하고 신속한 결과를 제공하는 것을 목표로 합니다.
최종 사용 (병원 및 진료소, 진단 실험실, 연구 기관, 제약 회사)
최종 용도 기준으로, 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장의 병원 및 진료소 부문은 예측 기간 동안 괄목할 만한 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 의료 서비스 제공업체들이 데이터 기반 의사 결정을 도입함에 따라, 병원 및 진료소는 진료 및 운영 개선을 위한 데이터 관리 프로세스를 개선하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 9월, 오라클 서너(Oracle Cerner)는 임상 환경에서 음성 명령에 응답하고 수작업 부담을 완화하도록 설계된 생성적 AI를 자사 EHR 플랫폼에 통합한다고 발표했습니다. 따라서 디지털 솔루션을 임상 환경에 통합하여 불필요한 문서 작성을 줄이고 환자 정보 라벨링을 개선함으로써 적절한 치료 계획 수립 및 진료 연속성을 확보할 수 있습니다.
우리는 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 에 대한 심층 분석을 통해 다음과 같은 부문을 분석했습니다.
데이터 유형 |
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최종 사용 |
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Vishnu Nair
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헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 지역 분석:
북미 시장 통계
북미 산업은 2035년까지 37.8%의 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 전자 건강 기록, 원격 진료, 그리고 환자 치료 결과 개선을 위한 분석 활용에 대한 관심 증가 또한 이 지역의 성장을 촉진하고 있습니다. 또한, 건강보험 양도 및 책임법(HIPAA)과 같은 이 지역의 규제 체계는 전자 의료 거래에 대한 여러 기술 표준을 준수하는 등 건강 데이터의 보안 및 개인정보 보호를 위한 보호된 건강 정보(PHI)와 같은 일련의 요건을 규정하고 있습니다.
연방 정부의 인센티브와 의무화 정책으로 인해 미국 에서는 환자 데이터를 적절히 통합하고 활용하기 위해 전자 건강 기록(EHR)이 널리 도입되고 있습니다. 예를 들어, 2024년 6월, 뮌헨 리 라이프 US와 클레어토(Clareto)가 공동 개발한 새로운 디지털 솔루션인 자동 EHR 요약기(Automated EHR Summarizer)가 출시되었습니다. 이 솔루션은 규칙, 모델 및 분석에 사용할 수 있는 구조화된 디지털 데이터와 사용하기 쉽고 사람이 읽을 수 있는 HTML 보고서 등 두 가지 형식으로 전자 건강 기록(EHR) 데이터를 지능적이고 사용자 친화적으로 요약해 제공합니다. 의료 산업에서 개인 맞춤형 의료 및 인구 건강 관리를 위한 빅데이터 분석 활용이 증가함에 따라 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 또한 더욱 확대되고 있습니다.
캐나다는 더 나은 치료와 환자 관리 제공의 효능을 높이기 위해 다양한 기업과 의료 환경에 투자하여 디지털 헬스케어 생태계를 육성하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 7월, 캐나다의 창의적인 헬스테크 기업과 연구자들이 참여하는 디지털 기술 글로벌 혁신 클러스터(Global Innovation Cluster for Digital Technologies)는 1,530만 달러 규모의 최대 규모 투자를 발표했습니다. 이 투자의 목적은 의료 서비스 제공자를 더욱 효과적으로 지원하고 환자 치료 결과를 개선할 AI 기반 기술의 개발 및 구현을 촉진하는 것이었습니다.
아시아 태평양 시장 분석
아시아 태평양 지역은 급속한 디지털 전환과 의료 정보 기술 투자 증가에 힘입어 지난 몇 년간 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장이 크게 성장했습니다. 개인 맞춤형 의료, 외래 환자 모니터링, 그리고 간소화된 데이터 관리 시스템에 대한 수요 급증으로 이 지역 시장은 전반적으로 호황을 누리고 있습니다. 또한, 벤처 캐피털의 투자를 받아 데이터 수집, 분석, 라벨링 기능 분야의 전문성을 갖춘 헬스테크 스타트업들이 급증하고 있습니다.
중국 정부는 의료 분야에 막대한 투자를 하고 있으며, 병원과 의원 간 전자 건강 기록 표준화와 같은 디지털 솔루션 통합에도 주력하고 있습니다. 중국 정부는 의료기관 간 표준 전자 건강 기록 및 데이터 공유를 보장하는 '건강한 중국 2030(Healthy China 2030)' 프로그램을 시행하고 있습니다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 데이터 수집 및 라벨링 서비스를 활용하여 환자 건강 개선을 위한 효율적이고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다.
인도 의료 기관들이 개인 맞춤형 의료 및 예측 분석을 위해 빅데이터를 활용하려는 기반을 마련하면서, 강력한 데이터 수집 및 라벨링 인프라에 대한 막대한 투자가 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 2024년 10월, 앤드류 응(Andrew Ng)의 AI 펀드는 인도의 AI 헬스케어 스타트업인 지비(Jivi)에 투자했습니다. 이러한 투자는 인도가 AI 기반 솔루션 분야의 글로벌 리더로 도약할 수 있는 잠재력과 의료 분야에서 AI의 영향력이 커지고 있음을 보여주는 사례입니다. 이를 통해 의료 서비스 및 환자 치료 개선을 위한 혁신 활용이 촉진될 것입니다.
주요 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 참여자:
- 알레기온
- 회사 개요
- 사업 전략
- 주요 제품 제공
- 재무 성과
- 핵심 성과 지표
- 위험 분석
- 최근 개발
- 지역적 존재감
- SWOT 분석
- 애놀리틱스
- 케이프스타트
- 센타우르 연구소
- 코기토 테크 유한회사
- 데이터 라벨러
- 아이메릿
- 인플록스
- 키마크
- 라벨박스 주식회사
- 샤이프
- 스노클 AI
의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 기업들은 혁신적인 서비스와 최첨단 솔루션에 집중하고 있습니다. 향상된 기능, 이점, 그리고 합리적인 가격을 갖춘 이러한 전략은 업계 경쟁과 혁신을 촉진하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 2021년 8월, Snorkel AI는 AI 훈련 데이터베이스 구축을 위해 10억 달러의 기업 가치를 지닌 8,500만 달러를 투자받았습니다. 이는 의료 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키면서 시간을 절약하는 것을 목표로 했습니다. 즉, 기술 발전을 통해 의료 분야의 새로운 시대를 열었습니다.
경쟁 환경을 지배하는 회사 목록은 다음과 같습니다.
최근 동향
- 2023년 9월, iMerit에서 출시한 새로운 기술 플랫폼인 Ango Hub가 출시되었습니다. 분석, 자동화 및 주석 도구를 단일 플랫폼으로 결합하여 개발자가 데이터 파이프라인을 구축하고 AI를 실제 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다.
- 2021년 2월, Labelbox는 4천만 달러(USD)를 유치하여 총 7천9백만 달러(USD)의 자금을 확보했다고 발표했습니다. AI 및 머신러닝 알고리즘을 학습하는 데 필요한 주석이 달린 많은 데이터가 이 데이터에는 포함되어 있습니다.
- Report ID: 6612
- Published Date: Aug 25, 2025
- Report Format: PDF, PPT
- 특정 세그먼트/지역에 대한 상세한 인사이트를 얻으세요
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