데이터 유형(이미지, 오디오, 비디오, 텍스트)별 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모 및 점유율 최종 사용 - SWOT 분석, 경쟁 전략 통찰력, 지역 동향(2025-2037년)

  • 보고서 ID: 6612
  • 발행 날짜: Jan 10, 2025
  • 보고서 형식: PDF, PPT

글로벌 헬스케어 데이터 수집 및 라벨링 시장 동향, 예측 보고서(2025-2037년)

의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2025~2037년 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 25.8%로 성장해 208억 3천만 달러 증가할 것으로 예상됩니다. 2025년까지 의료 데이터 수집 및 라벨링 산업 규모는 13억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

AI 및 ML의 채택이 증가함에 따라 주석 프로세스 자동화를 통해 의료 데이터의 수집 및 라벨링이 변화하고 있습니다. 이를 통해 수동 개입의 필요성이 줄어들고 데이터 라벨링의 속도와 정확성이 향상됩니다. 2023년 10월 국립 의학 도서관에 따르면 이용 가능한 의료 데이터의 80% 이상이 구조화되지 않은 것으로 나타났습니다.  이러한 데이터 소스는 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 추출되고 라벨이 지정됩니다.

또한 연구자, 의사, AI 개발자 간의 협력적인 데이터 라벨링 및 공유를 촉진하는 플랫폼도 인기를 얻고 있습니다. 이러한 플랫폼은 집합적인 전문 지식을 모아 레이블이 지정된 데이터의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다. 예를 들어, 2023년 10월 Microsoft는 의료 조직이 통찰력을 얻고 환자와 임상의의 경험을 향상시키는 데 도움이 되는 새로운 AI 및 데이터 솔루션인 Microsoft Fabric을 공개했습니다. 이러한 기술 발전은 전 세계적으로 환자 치료를 개선하고 의학 연구를 발전시키는 더욱 정확하고 확장 가능하며 효율적인 솔루션을 생산함으로써 시장에 혁명을 일으키고 있습니다.

2021년 12월 Summa Linguae Technologies는 고객이 사용할 수 있는 서비스 범위를 확장하고 현재 데이터 솔루션 제품을 보완하는 것을 목표로 Datamundi 인수를 발표했습니다. 또한 이번 인수를 통해 음성 및 이미지 데이터 주석에 대한 업계의 관심이 높아지고 있는 데 도움이 될 것입니다. 따라서 의료 서비스 제공자가 사용하는 고급 데이터 분석 도구 및 기술의 글로벌 포트폴리오를 확장합니다. 이러한 요인은 전 세계 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장의 중요한 성장 동력으로 작용합니다.


Healthcare Data Collection and Labeling Market Overview
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의료 데이터 수집 및 라벨링 시장: 성장 동인 및 과제

성장 동력

  • 원격 의료 접근성 확대: 원격 의료 플랫폼은 환자에 대한 원격 상담, 진단, 지속적인 관찰을 허용하여 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장을 촉진합니다. 이는 추가 분석을 위해 정확한 분류를 통해 엄청난 양의 환자 데이터를 생성하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 2022년 11월 Medcase & NTT DATA는 의료 AI 개발자가 중요한 영상 데이터에 액세스하고, 주석을 달고, 라벨을 지정할 수 있는 전체적인 솔루션을 제공하는 최종 계약을 체결했습니다. 또한 원격 의료가 EHR과 통합됨에 따라 치료 품질을 향상시키면서 상호 운용성을 가능하게 하는 표준화되고 정확한 데이터 라벨링에 대한 강력한 잠재적 수요가 발생합니다.
  • 정밀 의학에 대한 관심 증가: 맞춤형 치료 전략으로 환자를 지원하기 위해 맞춤 의료가 주로 중요해지고 있습니다. 이는 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다. 정밀의학은 개인의 유전적, 환경적, 생활방식 요인을 기반으로 치료법과 개입을 설계하는 것으로 구성됩니다. 예를 들어, 2022년 7월에 발표된 Health Care Insights 연구에 따르면 소비자의 83%는 모든 의료 서비스 제공자 간의 조정이 전체적인 건강 관리에 중요하다고 믿고 있습니다. 의료 전망이 더욱 맞춤화된 치료로 변화함에 따라 의료 데이터 수집 및 라벨링에 대한 수요가 크게 늘어날 것으로 예상됩니다.

도전과제

  • 상호 운용성 문제: 시장의 가장 큰 과제는 다양한 시스템과 플랫폼 간의 정보 공유를 방해하는 상호 운용성입니다. 다른 의료 서비스 제공자, 실험실 및 EHR 시스템의 데이터를 통합하여 전체적인 환자 프로필을 개발하려면 원활한 상호 운용성이 필요합니다. 더욱이, 다양한 EHR 시스템 간의 통합 실패로 인해 데이터 연결이 방해되어 부분적인 환자 기록과 치료 품질이 저하됩니다. 또한 데이터 프로토콜은 의료 기관에서 채택하는 다양한 코드 시스템으로 인해 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장에 어려움을 야기하면서 훨씬 더 복잡해졌습니다.
  • 높은 비용 및 리소스 집약도: 의료 데이터를 수집, 관리, 라벨링하려면 고급 기술 숙련 인력과 사전 교육에 대한 상당한 투자가 필요합니다. 또한 의료 데이터는 임상 기록부터 영상 결과까지 다양하므로 적절한 라벨링 및 규제 표준 준수를 위해서는 전문적인 전문 지식이 필요합니다. 또한 매우 제한된 용량 내에서 작동하는 최소한의 인프라 및 자원 구조를 갖춘 독립 진료소는 데이터 흐름을 효율적으로 관리하기 위한 기술적 요구 사항을 충족하지 못합니다. 따라서 비용이 많이 드는 데이터 수집 및 라벨링은 의료 데이터 사용 환경에 불평등을 가져옵니다.

기준 연도

2024

예측 연도

2025-2037

연평균 성장률

25.8%

기준 연도 시장 규모(2024)

11억 1천만 달러

예측 연도 시장 규모(2037)

219억 4천만 달러

  • 북미 (미국 및 캐나다)
  • 아시아 태평양 (일본, 중국, 인도, 인도네시아, 한국, 말레이시아, 호주, 기타 아시아 태평양)
  • 유럽 (영국, 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 러시아, 북유럽, 기타 유럽)
  • 라틴 아메리카 (멕시코, 아르헨티나, 브라질, 기타 라틴 아메리카)
  • 중동 및 아프리카 (이스라엘, GCC 북아프리카, 남아프리카, 기타 중동 및 아프리카)

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의료 데이터 수집 및 라벨링 세분화

데이터 유형(이미지, 오디오, 텍스트, 비디오, 기타 데이터 유형)

의료 데이터 수집 및 라벨링 시장의 이미지 부문은 2037년까지 30.5%의 점유율을 차지할 것으로 예상되어 여전히 중요합니다. 진단 및 치료 계획을 위한 의료 영상 기술에 대한 의존도가 점점 더 커지고 있습니다. 따라서 고정밀 라벨링은 매우 중요합니다. 또한 이러한 양식 중 일부는 매일 AI와 기계 학습을 사용하여 진단 정확도와 운영 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 2024년 8월 Siemens Healthineers는 Mahajan Imaging & 실험실. 이는 환자의 편안함을 높이고 정확하고 신속한 결과를 제공하는 것을 목표로 합니다.

최종 사용(병원 및 진료소, 진단 실험실, 연구 기관, 제약 회사)

최종 용도를 기준으로 볼 때 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장의 병원 및 진료소 부문은 예측 기간 동안 눈에 띄는 성장을 기록할 준비가 되어 있습니다. 의료 서비스 제공자가 데이터 기반 의사 결정을 채택하기 시작하면서 병원과 진료소는 치료 및 운영을 개선하기 위해 데이터를 관리하는 더 나은 개발 프로세스를 진행하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 9월 Oracle Cerner는 임상 환경에서 음성 명령에 응답하고 수동 부담을 완화하도록 설계된 EHR 플랫폼에 생성 AI를 통합한다고 발표했습니다. 따라서 방해가 되지 않는 문서화와 더 나은 환자 정보 라벨링을 방지하기 위해 임상 환경에 디지털 솔루션을 통합하면 적절한 치료 계획과 치료 연속성이 가능해집니다.

Google의 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.

데이터 유형

  • 이미지
  • 오디오
  • 동영상
  • 텍스트
  • 기타 데이터 유형

최종 사용

  • 병원 및 의원
  • 진단 실험실
  • 연구 기관
  • 제약회사
  • 기타 최종 용도

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의료 데이터 수집 및 라벨링 산업 - 지역 개요

북미 시장 통계

북미 산업은 2037년까지 37.8%의 가장 큰 수익 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다. 전자 건강 기록, 원격 의료, 환자 결과 개선을 위한 분석 사용에 대한 관심 증가 또한 이 지역의 성장을 촉진하고 있습니다. 또한 건강 보험 이동성 및 책임에 관한 법률(HIPAA)과 같은 지역의 규제 프레임워크는 전자 의료 거래의 여러 기술 표준을 통해 건강 데이터의 보안 및 개인정보 보호를 위해 보호되는 건강 정보와 같은 일련의 요구사항을 설정합니다.

연방 인센티브 및 명령으로 인해 전자 건강 기록(EHR)이 미국에서 널리 구현되고 있습니다. 환자 데이터를 올바르게 통합하고 사용합니다. 예를 들어, 2024년 6월에는 뮌헨 Re Life US와 Clareto의 새로운 디지털 솔루션인 Automated EHR Summarizer가 출시되었습니다. 규칙, 모델 및 분석에 사용하기 위한 구조화된 디지털 데이터와 사용하기 쉽고 사람이 읽을 수 있는 HTML 보고서 등 두 가지 형식으로 전자 건강 기록(EHR) 데이터에 대한 지능적이고 사용자 친화적인 요약을 제공합니다. 의료 업계에서 맞춤형 의료 및 인구 건강 관리를 위한 빅데이터 분석 사용이 증가하면서 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 확장이 더욱 가속화되고 있습니다.

캐나다는 더 나은 치료와 환자 관리를 제공하는 효율성을 높이기 위해 다양한 회사와 의료 환경에 대한 투자를 통해 디지털 의료 생태계를 육성하고 있습니다. 예를 들어, 2024년 7월 캐나다의 창의적인 캐나다 의료 기술 기업 및 연구자들로 구성된 디지털 기술을 위한 글로벌 혁신 클러스터는 1,530만 달러 규모의 최대 투자를 발표했습니다. 이번 투자의 목표는 의료 서비스 제공자를 더 효과적으로 지원하고 환자 결과를 개선할 AI 기반 기술의 개발 및 구현을 촉진하는 것이었습니다.

아시아 태평양 시장 분석

아시아 태평양 지역은 급속한 디지털 혁신과 의료 정보 기술에 대한 투자 증가에 힘입어 지난 몇 년 동안 의료 데이터 수집 및 라벨링 시장에서 크게 성장했습니다. 개별화된 의약품, 외래 환자 모니터링 및 간소화된 데이터 관리 시스템에 대한 수요 급증으로 인해 이 지역의 시장이 번성했습니다. 또한 벤처 캐피털의 자금을 지원받아 데이터 수집, 분석, 라벨링 기능에 대한 전문 지식을 제공하는 의료 기술 스타트업이 급증하고 있습니다.

중국 정부는 의료 분야에 막대한 투자를 하고 병원과 진료소의 전자 건강 기록 표준화와 같은 디지털 솔루션 통합에 집중하고 있습니다. 지방 정부는 표준 전자 건강 기록과 의료 기관 간 데이터 공유를 보장함으로써 Healthy China 2030 프로그램을 시행했습니다. 또한 이를 통해 의료 서비스 제공자는 데이터 수집 및 라벨링 서비스를 활용하여 환자의 건강을 개선하는 데 효율적이고 안정적인 결과를 제공할 수 있습니다.

맞춤 의학 및 예측 분석을 위한 빅데이터를 탐색하기 위한 인도 의료 조직의 기반은 강력한 데이터 수집 및 라벨링 인프라에 막대한 투자를 이끌어내고 있습니다. 예를 들어, 2024년 10월 Andrew Ng의 AI 펀드는 인도 AI 헬스케어 스타트업인 Jivi에 투자했습니다. 이 조치는 인도가 AI 기반 솔루션의 글로벌 리더가 될 수 있는 잠재력과 의료 부문에서 AI의 영향력이 커지고 있음을 강조하여 의료 서비스 및 환자 치료 개선을 위한 혁신의 사용을 촉진합니다.

Healthcare Data Collection and Labeling Market Share
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의료 데이터 수집 및 라벨링 환경을 지배하는 회사

    의료 데이터 수집 및 라벨링 시장의 기업은 혁신적인 서비스와 최첨단 솔루션에 중점을 두고 있습니다. 향상된 기능, 이점 및 경제성을 결합한 이러한 전략은 업계 경쟁과 혁신을 촉진하는 데 중요합니다. 예를 들어, 2021년 8월 Snorkel AI는 AI 훈련 데이터베이스 구축을 위해 10억 달러 가치로 8,500만 달러를 모금했습니다. 의료 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키면서 시간을 절약하는 것이 목표였습니다. 따라서 기술 발전을 통해 헬스케어 영역의 시대를 혁신하고 있습니다.    

    경쟁 환경을 지배하고 있는 기업 목록은 다음과 같습니다.

    • 알레기온
      • 회사 개요
      • 비즈니스 전략
      • 주요 제품 제공 사항
      • 재무 성과
      • 핵심성과지표
      • 위험 분석
      • 최근 개발
      • 지역적 입지
      • SWOT 분석
    • 분석
    • 케이프스타트
    • 센타우로스 연구소
    • Cogito Tech LLC
    • 데이터 라벨러
    • iMerit
    • 인플로크
    • 키마크
    • Labelbox, Inc.
    • 샤이프
    • 스노클 AI

In the News

  • 2023년 9월, iMerit가 도입한 새로운 기술 플랫폼인 Ango Hub. 분석, 자동화, 주석 도구를 단일 플랫폼에 결합하여 개발자가 데이터 파이프라인을 구축하고 AI를 실제 애플리케이션에 더 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다.
  • 2021년 2월 Labelbox는 4천만 달러를 모금하여 총 자금을 7천9백만 달러로 늘렸다고 발표했습니다. AI 및 머신러닝 알고리즘을 학습시키기 위한 주석이 달린 많은 데이터가 데이터에 포함되어 있습니다.

저자 크레딧:   Radhika Pawar


  • Report ID: 6612
  • Published Date: Jan 10, 2025
  • Report Format: PDF, PPT

자주 묻는 질문 (FAQ)

2025년 기준 의료 데이터 수집 및 라벨링 산업 규모는 13억 7천만 달러로 추산됩니다.

의료 데이터 수집 및 라벨링 시장 규모는 2024년 11억 1천만 달러로 평가되었으며, 2037년까지 219억 4천만 달러를 넘어 예측 기간(2025~2037년) 동안 CAGR 25.8% 이상으로 확장될 것으로 예상됩니다.

북미 산업은 데이터 라벨링 및 주석의 효율성과 정확성을 향상시키기 위해 인공 지능(AI) 및 기계 학습과 같은 최첨단 도구를 활용하여 2037년까지 37.8%의 가장 큰 수익 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다.

시장의 주요 업체로는 Alegion, Shaip, Snorkel AI, Capestart Centur Labs, Labelbox Inc. 등이 있습니다.
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