글로벌 AI 기반 병원 자원 배분 시장 규모, 점유율 및 추세 분석 보고서 – 산업 개요 및 2032년까지의 예측

 AI 기반 병원 자원 배분 시장 규모

• 글로벌 AI 기반 병원 자원 할당 시장 규모는 2024년에 17억 8천만 달러 로 평가되었으며, 예측 기간 동안 24.40%의 CAGR 로 2032년까지 101억 9천만 달러  에 도달할 것으로 예상됩니다  .
• 시장 성장은 주로 의료 분야에서 향상된 효율성, 정확성, 환자 결과에 대한 수요 증가와 복잡한 병원 운영을 최적화하는 AI의 잠재력에 대한 인식 증가에 힘입은 것입니다.
• 더욱이, 의료 시스템에 대한 비용 절감, 증가하는 환자 수 관리, 그리고 가치 기반 의료 모델로의 전환에 대한 압력이 커지면서 AI 기반 솔루션 도입이 가속화되고 있습니다. 이러한 요소들이 융합되면서 AI 기반 자원 배분이 현대 병원의 핵심 도구로 자리매김하고 있으며, 이는 업계 성장을 크게 촉진하고 있습니다.

AI 기반 병원 자원 배분 시장 분석

• 고급 분석 및 머신 러닝을 활용하는 AI 기반 병원 자원 할당 솔루션은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 환자 치료 품질을 크게 개선하는 능력 덕분에 환자 흐름 및 직원 일정부터 공급망 관리에 이르기까지 복잡한 의료 운영을 최적화하는 데 없어서는 안 될 도구가 되고 있습니다.
• 병원 자원 배분에서 AI에 대한 수요가 급증하는 것은 주로 환자 수 증가, 지속적인 비용 절감 필요성, 보다 개인화되고 효율적인 의료 서비스 제공에 대한 강조로 인한 의료 시스템의 부담 증가에 의해 촉진됩니다.
• 북미는 2024년 38%의 가장 큰 수익 점유율로 AI 기반 병원 자원 할당 시장을 장악하고 있으며, 이는 첨단 의료 기술의 조기 도입, AI 연구 및 개발에 대한 상당한 투자, 선도적인 AI 솔루션 공급업체의 강력한 입지를 특징으로 합니다.
• 아시아 태평양 지역은 급속히 확장되는 의료 인프라, 정부의 디지털화 이니셔티브 증가, 인구가 많은 국가의 의료 문제를 해결할 수 있는 AI의 잠재력에 대한 인식 증가로 인해 예측 기간 동안 AI 기반 병원 자원 배분 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.
• 클라우드 기반 세그먼트는 2024년 63.3%의 시장 점유율로 AI 기반 병원 자원 할당 시장을 장악할 것으로 예상되며, 이는 뛰어난 확장성, 비용 효율성, 원격 의료팀을 위한 향상된 접근성, 주요 클라우드 공급업체가 제공하는 강력한 보안 기능에 힘입은 것입니다.

보고 범위 및 AI 기반 병원 자원 배분 시장 세분화   

AI 기반 병원 자원 배분 시장 동향

"실시간 예측 분석 및 윤리적 AI 프레임워크"

• 글로벌 AI 기반 병원 자원 배분 시장에서 중요하고 빠르게 성장하는 추세는 실시간 데이터 분석과 정교한 AI 모델의 심층적인 통합입니다. 이를 통해 즉각적인 운영 조정을 위한 예측 및 처방적 통찰력을 확보할 수 있습니다. 이러한 기술 융합은 병원의 민첩성과 역동적인 환자 요구에 대한 대응력을 크게 향상시킵니다.
  • 예를 들어, 병원들은 AI를 활용하여 환자 입원 및 퇴원을 시간별로 예측하고 병상 가용성과 인력 수준을 동적으로 조정할 수 있도록 하는 추세입니다. 마찬가지로, 고급 AI 모델은 장비 고장을 예측하여 중요한 의료 장비의 사전 유지 관리 및 최적 활용을 가능하게 하고, 막대한 비용이 드는 가동 중단을 방지할 수 있습니다.
• 병원 자원 배분에 AI를 통합하여 대기 시간을 줄이고 임상 경로를 최적화하는 지능형 환자 동선과 같은 기능도 제공합니다. 예를 들어, 일부 AI 시스템은 환자 증상과 과거 데이터를 분석하여 가장 적합한 부서나 전문의를 추천하여 더욱 빠르고 효과적인 치료를 보장합니다. 또한, 실시간 모니터링 기능을 통해 관리자는 자원 활용에 대한 지속적인 가시성을 확보하여 수요 변동에 따라 즉각적인 자원 재분배가 가능합니다.
• AI 기반 솔루션과 전자 건강 기록(EHR) 및 기타 병원 정보 시스템의 완벽한 통합을 통해 의료 운영의 다양한 측면에 대한 중앙 집중식 제어가 가능해집니다. 관리자는 단일 인터페이스를 통해 병상 배정, 직원 근무 일정 및 재고 수준을 관리하여 통합적이고 효율적인 운영 환경을 구축할 수 있습니다.
• 실시간 예측 기능을 제공하고 기존 병원 워크플로우에 완벽하게 통합되는 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 의료 서비스 제공업체 전반에서 빠르게 증가하고 있습니다. 운영 효율성, 비용 절감, 그리고 탁월한 환자 치료를 점점 더 중요하게 여기고 있기 때문입니다. 알고리즘의 투명성과 자원 분배의 편향 완화를 포함한 윤리적 AI에 대한 중요성이 높아지는 것 또한 AI 도입을 촉진하는 주요 요인입니다.

AI 기반 병원 자원 배분 시장 동향

운전사

“비용 절감 및 운영 효율성에 대한 압력 증가”

• 전 세계적으로 의료 시스템에 대한 재정적 압박이 심화되고 운영 효율성 향상의 필요성이 커지면서 AI 기반 병원 자원 배분 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 병원들은 증가하는 비용을 관리하면서 고품질 의료 서비스를 제공할 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다.
  • 예를 들어, AI 기반 솔루션을 도입하여 환자 예약, 청구, 청구 처리와 같은 행정 업무를 자동화함으로써 인건비를 크게 절감하고 인적 오류를 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 의료 전문가는 환자 진료에 더욱 집중할 수 있게 되어 생산성이 향상됩니다.
• 의료 기관들이 환자 수 증가와 복잡한 물류 문제에 직면함에 따라, AI는 환자 입원 예측, 의료진 배치 최적화, 병상 관리 효율화 등 고급 기능을 제공합니다. 이는 병목 현상을 완화하고 환자 흐름을 개선하는 효과적인 솔루션을 제공합니다.
• 더욱이, 양보다 질과 효율성을 중시하는 가치 기반 의료 모델의 도입이 증가함에 따라 AI는 병원의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. AI는 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하여, 환자 치료 결과를 개선하고 예방 가능한 재입원을 줄이기 위해 자원을 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다.
• AI가 자원 활용에 대한 실시간 통찰력을 제공하고, 활용도가 낮은 자산을 식별하며, 의료 장비의 사전 예방적 유지 관리를 용이하게 하는 능력은 이러한 솔루션 도입을 촉진하는 핵심 요소입니다. 환자 데이터 가용성 증가와 강력한 컴퓨팅 성능에 힘입어 의료 분야의 디지털 혁신 추세는 시장 성장에 더욱 기여하고 있습니다.

제지/도전

“데이터 프라이버시, 보안 및 높은 구현 비용에 대한 우려”

• 데이터 프라이버시에 대한 엄격한 요구 사항과 고도로 민감한 환자 정보의 사이버 보안 취약성을 둘러싼 우려는 상당한 초기 투자 비용과 결합되어 AI 기반 병원 자원 할당 솔루션의 광범위한 시장 침투에 큰 과제를 제기합니다.
  • 예를 들어, 의료 기관을 표적으로 삼는 랜섬웨어 공격에 대한 주요 보고와 HIPAA 및 GDPR과 같은 규정을 준수하는 데 따른 복잡성으로 인해 일부 의료 기관은 특히 핵심 환자 중심 운영을 위해 포괄적인 AI 솔루션을 도입하는 데 주저하고 있습니다.
• 강력한 암호화, 안전한 데이터 거버넌스 프레임워크, 설명 가능한 AI, 그리고 지속적인 모니터링을 통해 이러한 데이터 프라이버시 및 사이버 보안 문제를 해결하는 것은 신뢰 구축에 필수적입니다. 의료 분야를 선도하는 AI 솔루션 제공업체들은 잠재적 구매자를 안심시키기 위해 고급 데이터 보호 프로토콜과 규정 준수 인증을 강조합니다. 또한, 데이터 통합, 인프라 업그레이드, 인력 교육 등 정교한 AI 플랫폼을 구축하는 데 드는 비교적 높은 초기 비용은 가격에 민감한 병원, 특히 소규모 병원이나 IT 예산이 부족한 병원에게는 상당한 장벽이 될 수 있습니다. 모듈식 또는 클라우드 기반 AI 솔루션의 접근성이 높아지고 있지만, 포괄적인 전사적 구축은 여전히 ​​상당한 투자가 필요합니다.
• 의료 분야에서 AI의 장기적 투자 수익률(ROI)은 분명하지만, 특히 즉각적인 이점을 정량화하는 데 어려움을 겪거나 필요한 기술 전문성이 부족한 조직의 경우 인식된 초기 재정적 부담이 여전히 광범위한 채택을 방해할 수 있습니다.
• 강화된 데이터 보안 조치, 명확한 규제 지침, 포괄적인 교육 프로그램, 보다 저렴하고 확장 가능한 AI 솔루션 개발을 통해 이러한 과제를 극복하는 것이 지속적인 시장 성장에 필수적입니다.

AI 기반 병원 자원 배분 시장 범위

시장은 구성 요소, 배포, 애플리케이션, 기술 및 최종 사용자를 기준으로 세분화됩니다.

• 구성 요소별

AI 기반 병원 자원 배분 시장은 구성 요소를 기준으로 소프트웨어, 하드웨어, 서비스로 구분됩니다. 소프트웨어 부문은 복잡한 병원 워크플로우 및 의사 결정 최적화에 있어 AI 알고리즘, 플랫폼, 애플리케이션의 필수적인 역할에 힘입어 2024년 시장 매출 점유율 48.1%를 차지하며 가장 큰 비중을 차지할 것입니다. 병원들은 예측 분석, 지능형 자동화, 기존 시스템과의 원활한 통합을 제공하여 자원 배분의 핵심 요구 사항을 직접적으로 충족하는 소프트웨어 솔루션을 우선시합니다.

서비스 부문은 다양하고 복잡한 의료 환경에서 AI 시스템 구현, 통합, 맞춤화 및 지속적인 유지 관리에 대한 전문 지식에 대한 수요 증가에 힘입어 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 의료진 교육 및 AI 도구의 원활한 운영에 대한 필요성은 이 부문의 성장을 더욱 촉진합니다.

• 배치별

AI 기반 병원 자원 할당 시장은 구축 방식을 기준으로 클라우드 기반과 온프레미스로 구분됩니다. 클라우드 기반 부문은 2024년 63.3%의 시장 매출 점유율을 기록하며 가장 큰 시장 점유율을 차지했는데, 이는 뛰어난 확장성, 비용 효율성, 원격 의료팀의 향상된 접근성, 그리고 주요 클라우드 공급업체가 제공하는 강력한 보안 기능 덕분입니다. 클라우드 솔루션은 신속한 구축을 지원하고 동적 자원 관리에 필수적인 실시간 데이터 접근을 용이하게 합니다.

온프레미스 부문은 꾸준한 성장을 보일 것으로 예상되며, 주로 엄격한 데이터 거버넌스 요구 사항을 갖춘 대형 의료 기관이나 IT 인프라와 중요한 환자 데이터에 대한 완전한 제어를 선호하는 기관이 선택합니다.

• 응용 프로그램별

AI 기반 병원 자원 배분 시장은 응용 분야별로 환자 진료 관리, 행정 프로세스, 진단 영상 및 방사선, 신약 개발 등으로 세분화됩니다. 환자 진료 관리 부문은 2024년 시장 매출 점유율 26.6%로 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상되는데, 이는 환자 진료 결과 개선 및 대기 시간 단축을 위해 환자 흐름, 병상 활용도, 임상 경로를 최적화해야 하는 중요한 필요성에 기인합니다. AI는 핵심 환자 서비스의 품질과 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다.

행정 프로세스 부문은 상당한 성장을 보일 것으로 예상되며, 일정 관리, 청구, 청구 관리 등 시간 소모적인 업무를 자동화하여 운영 비용을 절감하고 인력을 임상 업무에 집중할 수 있다는 점에서 선호도가 높습니다. 이 애플리케이션은 의료 시스템의 증가하는 행정 부담을 직접적으로 해결합니다.

• 기술로

AI 기반 병원 자원 배분 시장은 기술 측면에서 컴퓨터 비전, 상황 인식 컴퓨팅, 머신러닝, 자연어 처리로 구분됩니다. 머신러닝(ML) 부문은 2024년 35.5%의 시장 매출 점유율을 기록하며 가장 큰 비중을 차지했습니다. 이는 수요 예측을 위한 예측 분석, 복잡한 스케줄링 알고리즘 최적화, 그리고 방대한 데이터세트를 학습하여 시간 경과에 따라 자원 배분 정확도를 향상시키는 데 있어 머신러닝이 핵심적인 역할을 했기 때문입니다. 머신러닝은 지능적인 자원 의사결정의 원동력입니다.

자연어 처리(NLP) 부문은 비정형 임상 기록, 환자 피드백 및 관리 문서에서 귀중한 통찰력을 추출하고 자동화된 데이터 입력, 스마트 검색 및 의료 시스템 내 향상된 커뮤니케이션을 용이하게 하는 기능에 힘입어 급속한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

• 최종 사용자별

최종 사용자 기준으로 AI 기반 병원 자원 배분 시장은 의료비 지급자, 병원 및 의료 서비스 제공자, 환자, 제약 및 생명공학 회사, 그리고 기타 최종 사용자로 세분화됩니다. 병원 및 의료 서비스 제공자 부문은 2024년 시장 매출 점유율 44%로 가장 큰 비중을 차지했는데, 이는 AI 기반 솔루션을 통해 일상 운영 최적화, 효율적인 자원 관리, 그리고 궁극적으로 환자 진료 서비스 향상에 직접적으로 기여할 수 있기 때문입니다.

의료비 지불자 부문은 사기 방지, 청구 처리 간소화, 네트워크 전반의 리소스 활용 패턴 분석을 통해 비용 효율성과 적절한 치료를 보장하기 위해 AI 도입이 증가함에 따라 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

AI 기반 병원 자원 배분 시장 지역 분석

• 북미는 2024년 38%의 가장 큰 수익 점유율로 AI 기반 병원 자원 할당 시장을 장악할 것으로 예상되며, 이는 첨단 의료 기술의 조기 도입, AI 연구 및 개발에 대한 상당한 투자, 선도적인 AI 솔루션 공급업체의 강력한 입지를 특징으로 합니다.
• 이 지역의 소비자들은 AI 기반 솔루션이 기존 전자 건강 기록(EHR) 및 기타 병원 정보 시스템과 원활하게 통합되어 제공하는 효율성, 예측 기능 및 원활한 통합을 높이 평가합니다.
• 이러한 광범위한 채택은 기술적으로 성향이 있는 의료 인력, 디지털 건강 전환을 위한 정부 이니셔티브 및 자금 지원 증가, 복잡한 환자 집단과 자원 수요를 효과적으로 관리하기 위한 데이터 기반 의사 결정에 대한 수요 증가로 더욱 뒷받침됩니다.

미국 AI 기반 병원 자원 배분 시장 통찰력

미국의 AI 기반 병원 자원 배분 시장은 2024년 북미 AI 의료 시장 전체에서 37%의 매출 점유율을 기록하며 가장 큰 매출 점유율을 기록했습니다. 이는 첨단 의료 기술의 급속한 도입과 병원의 디지털 전환 추세 확대에 힘입은 것입니다. 의료 서비스 제공업체들은 지능형 데이터 기반 시스템을 통해 운영 효율성과 환자 치료 향상을 점점 더 우선시하고 있습니다. 가치 기반 의료에 대한 중요성이 커지고 증가하는 의료비를 관리해야 할 필요성이 높아지는 가운데, 예측 분석 및 기존 전자 건강 기록(EHR) 시스템과의 통합에 대한 강력한 수요가 AI 기반 병원 자원 배분 산업을 더욱 발전시키고 있습니다.

유럽 ​​AI 기반 병원 자원 배분 시장 통찰력

유럽 ​​AI 기반 병원 자원 배분 시장은 예측 기간 동안 상당한 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상되며, 이는 주로 의료 서비스 제공 효율성 향상에 대한 요구 증가, 만성 질환 유병률 증가, 그리고 의료 분야에서 AI 도입을 위한 정부 정책의 확대에 기인합니다. 고령화 인구 증가와 국가 의료 시스템 전반의 자원 활용 최적화에 대한 수요 증가는 AI 기반 솔루션 도입을 촉진하고 있습니다. 유럽 의료 서비스 제공업체들은 이러한 기술이 제공하는 비용 절감 및 환자 치료 결과 개선 가능성에도 주목하고 있습니다.

영국 AI 기반 병원 자원 배분 시장 통찰력

영국의 AI 기반 병원 자원 배분 시장은 예측 기간 동안 주목할 만한 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 NHS 내 디지털 혁신 추세가 확대되고 운영 효율성 및 비용 절감에 대한 요구가 높아지면서 더욱 가속화될 것입니다. 또한, 환자 진료 예약 지연 및 인력 부족에 대한 우려로 인해 의료 서비스 제공업체들은 워크플로우 최적화 및 자원 배분을 위해 AI 기반 솔루션을 선택하고 있습니다. 영국의 커넥티드 헬스케어 기기 도입과 견고한 디지털 헬스케어 인프라는 시장 성장을 지속적으로 촉진할 것으로 예상됩니다.

독일 AI 기반 병원 자원 배분 시장 통찰력

독일 AI 기반 병원 자원 배분 시장은 디지털 헬스 솔루션에 대한 인식 증가와 기술적으로 진보되고 효율적인 의료 시스템에 대한 수요 증가에 힘입어 예측 기간 동안 상당한 CAGR(연평균 성장률)로 성장할 것으로 예상됩니다. 독일의 잘 발달된 의료 인프라는 혁신에 대한 강조와 AI 이니셔티브(예: 독일 AI 전략)에 대한 정부의 강력한 지원과 맞물려, 특히 병원 관리 및 환자 흐름 최적화 분야에서 AI 기반 솔루션 도입을 촉진하고 있습니다. 기존 병원 정보 시스템에 AI를 통합하는 추세 또한 점차 확산되고 있으며, 현지 규제 기대에 부합하는 안전하고 개인정보보호 중심적인 솔루션에 대한 선호도가 높습니다.

아시아 태평양 AI 기반 병원 자원 배분 시장 통찰력

아시아 태평양 지역의 AI 기반 병원 자원 배분 시장은 예측 기간 동안 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 의료비 지출 증가, 도시화 및 만성 질환으로 인한 환자 수 증가, 그리고 중국, 일본, 인도 등 주요 국가의 급속한 기술 발전에 힘입은 것입니다. 디지털화와 접근성 높은 의료 서비스를 장려하는 정부 정책에 힘입어 스마트 병원에 대한 관심이 높아지면서 AI 기반 자원 배분 도입이 가속화되고 있습니다. 또한, 아시아 태평양 지역이 AI 구성 요소 및 시스템의 제조 및 혁신 허브로 부상함에 따라 AI 솔루션의 경제성과 접근성이 더욱 확대되고 있습니다.

일본 AI 기반 병원 자원 배분 시장 통찰력

일본의 AI 기반 병원 자원 배분 시장은 첨단 기술 문화, 급속한 고령화, 그리고 효율적인 의료 서비스 제공에 대한 수요로 인해 성장세가 가속화되고 있습니다. 일본 시장은 기술 혁신과 운영 효율성에 상당한 중점을 두고 있으며, AI 기반 솔루션 도입은 스마트 병원과 커넥티드 의료 시설의 증가에 힘입어 가속화되고 있습니다. AI와 다른 IoT 기기 및 첨단 영상 시스템과 같은 의료 기술의 통합은 성장을 촉진하고 있습니다. 또한, 인력 부족과 의료비 상승 문제를 해결하기 위한 일본의 노력은 임상 및 행정 부문 모두에서 AI 기반의 안전한 자원 배분 솔루션에 대한 수요를 촉진할 것으로 예상됩니다.

중국 AI 기반 병원 자원 배분 시장 통찰력

중국 AI 기반 병원 자원 배분 시장은 2024년 아시아 태평양 지역에서 가장 큰 시장 점유율을 기록했습니다. 이는 중국의 의료 시장 확대, 급속한 도시화, 높은 기술 도입률, 그리고 정부의 AI 의료 지원 강화에 기인합니다. 중국은 디지털 헬스케어 솔루션의 최대 시장 중 하나이며, AI 기반 자원 배분은 공공 및 사립 병원에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 스마트 시티 추진, 방대한 의료 데이터, 그리고 강력한 국내 AI 제조업체들의 존재는 중국 시장을 견인하는 핵심 요인입니다.

AI 기반 병원 자원 배분 시장 점유율

AI 기반 병원 자원 배분 산업은 주로 다음을 포함한 기존 기업들이 주도하고 있습니다.

• GE 헬스케어 (미국)
• Koninklijke Philips NV (네덜란드)
• Siemens Healthineers AG (독일)
• IBM (미국)
• 오라클 (미국)
• 에픽 시스템즈(미국)
• 인포(미국)
• 옵텀 주식회사(미국)
• 메드트로닉(아일랜드)
• 베라다임 LLC(미국)
• 헬스 촉매(미국)
• Viz.ai, Inc. (미국)
• 템푸스(미국)
• 코모도 헬스(Komodo Health, Inc.)(미국)
• LeanTaaS(미국)
• Qventus(미국)
• 인텔리전트 메디컬 오브젝트(Intelligent Medical Objects, Inc)(미국)
• 아테나헬스(미국)
• 주목할 만한 (미국)

글로벌 AI 기반 병원 자원 배분 시장의 최신 동향

• 2025년 5월, Access Healthcare, SmarterDx, Thoughtful.ai에 대한 전략적 성장 투자를 통해 설립된 신생 기업 Smarter Technologies가 업계 최초의 AI 기반 수익 관리 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 병원 및 의료 시스템의 관리 워크플로를 자동화하고, AI 에이전트와 휴먼 인 루프(Human-in-Loop) 방식의 서비스 제공 기능, 그리고 임상 기반 청구 알고리즘을 결합하여 재무 성과를 강화하는 것을 목표로 합니다.
• 2025년 3월, 글로벌 소프트웨어 개발 선두 기업 IT Medical의 새로운 백서에서는 AI 기반 보조 인력이 병원의 연간 수백만 달러, 잠재적으로 1,300만 달러 이상의 운영 비용을 절감할 수 있는 방법을 제시합니다. 이 연구는 AI가 일정 관리 개선, 청구 간소화, 문서 관리 개선, 데이터 기반 의사 결정 지원을 통해 병원 행정에 혁신을 가져올 잠재력을 강조하며, 비용 증가와 인력 부족 문제를 직접적으로 해결합니다.
• 2025년 3월, 아폴로 병원(Apollo Hospitals)은 의료 기록 작성과 같은 일상적인 업무를 자동화하고 진단 정확도를 높이기 위한 AI 도구 도입 계획을 발표했습니다. 이는 직원 업무량을 크게 줄이고 전반적인 운영 효율성을 개선하는 것을 목표로 하며, 주요 병원 그룹이 자원 최적화를 위해 AI에 직접 투자하고 있음을 보여줍니다.
• 2025년 2월, 대규모 비영리 의료 시스템인 AdventHealth는 AI 기반 공급망 동적 의사결정 인텔리전스 솔루션 분야의 선두주자인 ParkourSC와 파트너십을 맺고 공급망 운영을 강화했습니다. AdventHealth는 지능형 재고 관리 타워(Inventory Control Tower)를 구축하여 필수 의료 용품을 필요한 시점과 장소에 정확하게 공급할 수 있는 역량을 더욱 강화하고자 합니다. 이번 협업은 ParkourSC의 AI 기반 플랫폼을 활용하여 다양한 데이터 소스를 수집하고 AI 기능을 중첩하여 스마트한 데이터 기반 의사결정을 지원하는 통찰력을 제공하며, 광범위한 네트워크 전반의 공급망 복원력과 효율성을 향상시킵니다.
• 2025년 1월, Innovaccer가 100명 이상의 의료 전문가를 대상으로 실시한 설문 조사에서 2025년 주요 AI 트렌드가 밝혀졌습니다. 그중에서도 자동화된 임상 문서 작성의 증가는 의사의 서류 작업 시간을 크게 단축시켜(64.76% 감소) 의료 의사 결정에 37.1%의 개선을 가져왔습니다. 복잡한 환자 데이터를 분석하는 AI의 능력에 힘입어 정밀 의학이 발전하면서 진단 정확도는 41.90%, 치료 효과는 37.5% 향상되었습니다. 

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