글로벌 유방 영상 시장 규모, 점유율 및 추세 분석 보고서 – 산업 개요 및 2032년까지의 전망

 유방 영상 시장 규모

• 글로벌 유방 영상 시장 규모는 2024년에 52억 1천만 달러 로 평가되었으며, 예측 기간 동안 8.97%의 CAGR 로 2032년까지 103억 7천만 달러 에 도달할 것으로 예상됩니다 .
• 이러한 성장은 유방암 유병률 증가, 조기 발견에 대한 인식 증가, 3D 유방촬영술 및 AI 기반 진단과 같은 영상 기술의 발전과 같은 요인에 의해 촉진됩니다.

유방 영상 시장 분석

• 유방 영상 기술은 유방 질환, 특히 유방암의 조기 발견, 진단 및 모니터링에 사용되는 필수적인 진단 도구입니다. 주요 검사 방법으로는 유방촬영술, 초음파, MRI, 단층촬영술 등 이 있습니다.
• 유방 영상에 대한 수요는 유방암 발병률 증가, 조기 검진에 대한 인식 제고, 3D 유방촬영술 및 AI 기반 도구와 같은 고급 영상 기술의 개발로 인해 크게 증가했습니다.
• 북미는 잘 구축된 의료 인프라, 유방암 검진에 대한 높은 인식 수준, 3D 유방촬영술 및 MRI와 같은 첨단 영상 기술의 강력한 도입으로 인해 38.3%의 시장 점유율로 유방 영상 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.
• 아시아 태평양 지역은 유방암에 대한 인식 증가, 진단 서비스 접근성 향상, 의료 투자 증가로 인해 예측 기간 동안 CAGR 10.4%로 유방 영상 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.
• 이온화 유방 영상 기술 부문은 일상적인 유방암 검진, 특히 디지털 유방촬영술 및 단층촬영술에 널리 사용되기 때문에 시장 점유율 63.7%로 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.

보고 범위 및 유방 영상 시장 세분화      

유방 영상 시장 동향

“유방 영상 분야의 기술 발전 및 AI 통합”

• 유방 영상 시장에서 두드러지는 추세 중 하나는 진단 정확도와 워크플로 효율성을 높이기 위해 인공 지능(AI) 과 머신 러닝 알고리즘을 영상 시스템에 빠르게 통합하는 것입니다.
• 이러한 혁신은 병변 탐지를 개선하고, 가양성/가음성을 줄이며, 더 빠른 의사 결정을 위한 자동화된 이미지 분석을 가능하게 하여 방사선과 의사를 지원합니다. 
  • 예를 들어, AI 기반 3D 유방촬영 시스템은 이제 높은 정밀도로 의심 부위를 식별하여 조기 발견 및 개인화된 치료 계획을 지원할 수 있으며 특히 밀도가 높은 유방 조직에서 그렇습니다. 
• 이러한 발전은 진단 신뢰도를 높이고 방사선과 의사의 업무 부담을 줄이며 의료 시스템 전반에 걸쳐 차세대 영상 기술 도입을 촉진함으로써 유방 영상에 혁명을 일으키고 있습니다.

유방 영상 시장 동향

운전사

“유방암 발병률 증가와 조기 발견 강조”

• 전 세계적으로 유방암 발병률이 증가하고 있는 것은 조기 발견으로 치료 결과와 생존율이 크게 향상됨에 따라 유방 영상 시장의 주요 원동력입니다.
• 건강 기관과 정부는 첨단 영상 기술을 통해 조기 진단을 촉진하기 위해 정기 검진 프로그램과 인식 캠페인을 점점 더 강조하고 있습니다.
• 정확하고 비침습적이며 조기 진단 도구에 대한 필요성으로 인해 디지털 유방촬영술, 초음파, MRI 및 AI 통합 이미징 솔루션 도입이 촉진되고 있습니다.

예를 들어,

• 세계보건기구(WHO)에 따르면 유방암은 2021년 전 세계에서 가장 흔히 진단되는 암이 되었으며, 전 세계 연간 신규 암 발생 건수의 12%를 차지하여 효율적인 검진 및 진단 도구에 대한 시급한 필요성을 강조했습니다. 
• 유방암 발병률이 계속 증가함에 따라 신뢰할 수 있고 정확한 영상 기술에 대한 수요도 증가하고 있으며, 이로 인해 전 세계 유방 영상 시장이 성장하고 있습니다.

기회

“AI 통합과 개인 맞춤형 유방암 검진”

• 유방 영상에 인공 지능(AI)을 통합하면 조기 암 탐지를 개선하고 진단 오류를 줄이며 개인 위험 프로필에 따라 개인화된 스크리닝 전략을 구현할 수 있는 중요한 기회가 제공됩니다.
• AI 기반 영상 시스템은 높은 정밀도로 유방조영술, 초음파, MRI를 분석하여 인간의 눈으로는 놓칠 수 있는 미묘한 이상을 식별하여 방사선과 의사의 진단 신뢰도를 높일 수 있습니다.
• 또한 AI는 위험 수준에 따라 환자를 계층화하여 맞춤형 검진 간격과 영상 기술을 구현하고 이를 통해 의료 자원을 최적화하고 환자 결과를 개선할 수 있습니다.

예를 들어,

• 2024년 10월 The Lancet Digital Health에 게재된 연구에 따르면 AI 지원 유방조영술 해석을 통해 유럽 전역의 인구 기반 유방암 검진 프로그램에서 재방문율이 크게 감소하고 암 탐지 정확도가 향상되었다고 합니다. 
• 정밀 의학에 대한 강조가 커짐에 따라 유방 영상에 AI를 도입하면 검진 프로그램을 발전시키고 비용을 절감하며 더 빠르고 정확한 진단을 통해 생명을 구할 수 있는 획기적인 기회가 제공됩니다.

제지/도전

"첨단 영상 기술의 높은 비용으로 도입 제한"

• 3D 유방촬영술, 유방 MRI, 자동 유방 초음파 시스템(ABUS)과 같은 첨단 유방 영상 기술의 높은 비용은 특히 저소득 및 중소득 국가에서 광범위한 도입에 큰 장벽이 됩니다.
• 이러한 영상 시스템은 장비뿐만 아니라 숙련된 인력, 인프라 업그레이드 및 지속적인 유지 관리에도 상당한 투자가 필요한 경우가 많습니다.
• 결과적으로, 특히 자원이 제한된 환경에서 많은 의료 서비스 제공자는 여전히 기존의 2D 유방 조영술에 의존하고 있으며 이는 조기 유방암 탐지의 정확도를 제한할 수 있습니다.

예를 들어,

• 북미 방사선학회(RSNA)의 2023년 보고서에 따르면 미국에서 디지털 유방 단층촬영(3D 유방촬영) 시스템을 설치하는 데 드는 평균 비용은 30만~50만 달러로 소규모 시설과 농촌 지역 의료 센터에는 너무 비쌀 수 있습니다. 
• 이러한 재정적 제약은 시장 침투를 방해하고 고품질 유방암 검진 접근성의 불평등을 심화시키며 최첨단 유방 영상 솔루션의 글로벌 도입을 늦출 수 있습니다.

유방 영상 시장 범위

시장은 기술과 최종 사용자를 기준으로 세분화됩니다.

2025년에는 이온화 유방 영상 기술이 기술 부문에서 가장 큰 점유율을 차지하며 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.

이온화 유방 영상 기술 분야는 일상적인 유방암 검진, 특히 디지털 유방촬영술과 단층촬영술에 널리 사용됨에 따라 2025년 유방 영상 시장에서 63.7%의 가장 큰 점유율을 차지하며 시장을 장악할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술은 고해상도 영상과 조기 암 발견을 위한 검증된 진단 정확도를 제공합니다. 입증된 임상적 효과, 접근성, 그리고 AI 도구와의 지속적인 통합은 시장 지배력을 더욱 강화합니다.

병원은 예측 기간 동안 최종 사용자 시장에서 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.

2025년에는 병원 부문이 첨단 영상 기술 접근성, 숙련된 방사선 전문의의 확보, 그리고 많은 환자를 진료할 수 있는 역량 덕분에 42.7%의 시장 점유율로 시장을 장악할 것으로 예상됩니다. 병원은 암 진단 및 치료의 주요 센터 역할을 하며, 검진, 진단 및 후속 치료를 포함한 종합적인 서비스를 제공합니다. 병원의 탄탄한 인프라와 정부 및 민간 검진 프로그램과의 연계는 이러한 시장 지배력을 더욱 강화합니다.

유방 영상 시장 지역 분석

“북미는 유방 영상 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.”

• 북미는 잘 확립된 의료 인프라, 유방암 검진에 대한 높은 인식 수준, 3D 유방촬영술 및 MRI와 같은 첨단 영상 기술의 강력한 도입에 힘입어 약 38.3%의 시장 점유율로 유방 영상 시장을 장악하고 있습니다.
• 미국은 강력한 보상 정책, 국가 유방암 및 자궁경부암 조기 발견 프로그램(NBCCEDP)과 같은 정부 지원 검진 프로그램, 지속적인 기술 혁신으로 인해 78.5%의 시장 점유율을 보유하고 있습니다.
• 유방암 발병률 증가, 조기 진단 이니셔티브, 주요 업계 참여자들의 존재는 이 지역의 시장 성장을 더욱 강화합니다.
• 또한 높은 의료비 지출, 잦은 인식 캠페인, 숙련된 방사선 전문의 접근성은 북미가 글로벌 시장에서 지속적으로 선두를 유지하는 데 기여합니다.

“아시아 태평양 지역은 유방 영상 시장에서 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.”

• 아시아 태평양 지역은 유방암에 대한 인식 증가, 진단 서비스 접근성 향상, 의료 투자 증가에 힘입어 연평균 성장률 10.4%로 유방 영상 시장 에서 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다 .
• 중국, 인도, 한국과 같은 국가들은 환자 인구가 많고 중산층이 성장하며 정부의 암 검진 이니셔티브에 대한 관심이 높아지면서 주요 기여국이 되고 있습니다.
• 일본은 첨단 영상 기능과 임상 실무에서 AI 강화 진단 시스템의 광범위한 채택에 힘입어 이 지역의 선도적 시장으로 남아 있습니다.
• 인도는 의료 인프라 확대, 유방암 발병률 증가, 조기 발견 및 양질의 치료 접근성을 촉진하는 공공-민간 파트너십 증가로 인해 유방 영상 시장에서 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

유방 영상 시장 점유율

시장 경쟁 구도는 경쟁사별 세부 정보를 제공합니다. 여기에는 회사 개요, 회사 재무 상태, 매출 창출, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 신규 시장 진출, 글로벌 입지, 생산 시설 및 설비, 생산 능력, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 종류 및 범위, 응용 분야별 우위 등이 포함됩니다. 위에 제공된 데이터는 해당 회사의 시장 집중도와 관련된 데이터입니다.

시장에서 활동하는 주요 시장 리더는 다음과 같습니다.

• Koninklijke Philips NV (네덜란드)
• 히타치 주식회사 (일본)
• Siemens Healthineers AG (독일)
• 캐논 메디컬 시스템즈 주식회사 (일본)
• 제너럴 일렉트릭 회사 (미국)
• Aspect Imaging Ltd.(이스라엘)
• 브루커(미국)
• 오로라 헬스케어(미국)
• FONAR Corp.(미국)
• 에사오테 스파(이탈리아)
• Neusoft Corporation(중국)
• 도시바 주식회사(일본)
• 산라드(인도)
• 후지필름 주식회사(일본)
• ONEX Corporation(캐나다)
• Hologic, Inc. (미국)
• 심천 민드레이 바이오메디컬 전자 유한회사(중국)
• 이미징 진단 시스템즈(Imaging Diagnostic Systems, Inc.) (미국)
• Agfa-Gevaert 그룹(벨기에)
• 코닝 헬스(중국)

글로벌 유방 영상 시장의 최신 동향

• 2025년 4월, 가던트 헬스(Guardant Health)는 유방암을 포함한 10가지 종양 유형에 걸쳐 쉴드 다중암 검출(Shield Multi-Cancer Detection, MCD) 검사의 강력한 성능을 입증하는 데이터를 발표했습니다. 이 검사는 높은 특이도와 임상적으로 유의미한 민감도를 보였으며, 이 결과는 미국 국립암연구소(NCI)가 많은 기대를 모으고 있는 뱅가드 연구(Vanguard Study)에 쉴드 MCD 검사를 선택하는 데 중요한 역할을 했습니다.
• 2025년 2월 Philips는 유럽 방사선학 회의(ECR) 2025에서 새로운 AI 지원 시스템, 지능형 소프트웨어 및 이미징 클라우드 서비스를 선보였습니다. 이러한 혁신은 방사선학 워크플로를 간소화하고 임상적 통찰력을 향상시켜 유방 영상 시술의 효율성과 정확성을 높이는 것을 목표로 합니다.
• 2025년 2월, 영국 국민보건서비스(NHS)는 유방암 진단 분야에서 세계에서 가장 광범위한 AI 시험을 시작하여 수년에 걸쳐 약 70만 건의 유방 촬영술을 분석했습니다. 이 시험은 영상의학과 전문의와 비교하여 AI의 정확도를 평가하고, 업무량을 줄이고 진단을 신속하게 진행할 수 있는 가능성을 모색하는 것을 목표로 합니다.
• 2024년 10월, Densitas는 의료기술관리원(MTMI)과 전략적 협력을 통해 MTMI의 교육 콘텐츠를 Densitas의 intelliMammo 플랫폼에 통합한다고 발표했습니다. 이 파트너십은 기술자들에게 위치 결정 비디오를 포함한 전문 교육 자료에 대한 접근성을 제공하여 유방촬영술의 지속적인 품질 향상을 도모하고, 이를 통해 임상 영상 품질과 환자 치료를 향상시키는 것을 목표로 합니다.
• 2024년 3월, 홀로직(Hologic)은 자사의 Genius AI Detection 기술을 선보였습니다. 이 딥러닝 소프트웨어는 영상의학과 전문의가 유방 단층촬영(Tomosynthesis) 영상에서 미묘한 잠재적 암을 감지하여 진단 정확도와 워크플로우 효율성을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 이 기술은 복잡성을 기준으로 사례를 분류하고 우선순위를 정하도록 설계되어 신속한 환자 진료를 지원합니다. 

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