신경방사선학 AI 진단 시장 보고서 2025: 성장 동력, 경쟁 역학 및 미래 기회 공개. AI가 뇌 이미징을 어떻게 변화시키고 있으며 향후 5년을 형성하고 있는지 탐구하세요.

• 경영 요약 및 시장 개요
• 신경방사선학 AI 진단의 주요 기술 트렌드
• 경쟁 환경 및 주요 플레이어
• 시장 성장 예측(2025–2030): CAGR, 수익 및 채택 비율
• 지역 분석: 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 신흥 시장
• 도전 과제, 위험 및 규제 고려 사항
• 기회 및 전략적 권고 사항
• 미래 전망: 혁신 및 시장 진화
• 출처 및 참고 문헌

경영 요약 및 시장 개요

신경방사선학 AI 진단은 더 넓은 의료 이미징 및 인공지능(AI) 환경에서 혁신적인 분야를 대표합니다. 이러한 솔루션은 MRI, CT 및 PET 스캔과 같은 이미징 모달리티를 통해 신경 장애의 탐지, 특성화 및 모니터링을 지원하기 위해 특히 딥 러닝과 같은 첨단 기계 학습 알고리즘을 활용합니다. 전 세계 신경방사선학 AI 진단 시장은 신경 질환의 증가, 조기 및 정확한 진단에 대한 수요 증가, 그리고 의료 시스템의 디지털 변환이 진행되면서 빠른 성장을 경험하고 있습니다.

그랜드 뷰 리서치에 따르면, 2023년 의료 이미징에서의 AI 시장은 17억 달러로 평가되었으며, 2030년까지 30% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, 신경방사선학은 가장 빠르게 성장하는 하위 분야 중 하나입니다. AI 기반의 신경방사선학 도구의 채택은 특히 규제 승인 및 보험 제도가 더욱 지원하는 북미 및 유럽에서 두드러집니다. 미국 식품의약국(FDA)은 GE 헬스케어, 지멘스 헬시니어스, 래피드AI와 같은 여러 신경방사선학 AI 솔루션의 임상 사용을 승인하여 기술의 성숙도와 임상 관련성을 강조하고 있습니다.

2025년 시장 확대의 주요 원동력은 알츠하이머, 파킨슨병과 같은 신경퇴행성 질병, 뇌졸중 및 뇌종양 등으로, 이 모두 시의적절하고 정밀한 이미징 기반 진단이 필요합니다. AI 알고리즘은 병변 탐지, 부피 분석 및 분류와 같은 시간 소모적인 작업을 자동화할 수 있는 능력이 향상되고 있으며, 이를 통해 작업 흐름 효율성과 진단 정확성을 개선하고 있습니다. 또한, AI와 클라우드 기반 플랫폼 및 병원 PACS(영상 보관 및 전송 시스템)의 통합은 더 넓은 채택과 확장을 촉진하고 있습니다.

이러한 발전에도 불구하고 여전히 도전 과제가 남아 있습니다. 데이터 프라이버시 문제, 대량의 주석이 달린 데이터 세트 필요, AI 도구를 기존의 임상 작업 흐름에 통합하는 것은 계속되는 장애물입니다. 그럼에도 불구하고 경쟁 환경은 더욱 치열해지고 있으며, 기존 이미징 공급업체와 혁신적인 스타트업 모두 R&D 및 전략적 파트너십에 막대한 투자를 하고 있습니다. 그 결과, 2025년은 신경방사선학 AI 진단 시장에 있어 급속한 임상 채택, 규제 진전 및 지속적인 기술 혁신으로 특징 지을 중대한 해가 될 것으로 보입니다.

신경방사선학 AI 진단의 주요 기술 트렌드

신경방사선학 AI 진단은 고급 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 신경 장애의 탐지, 특성화 및 모니터링을 지원함으로써 뇌 및 신경계 이미징의 풍경을 빠르게 변화시키고 있습니다. 2025년에는 이 분야를 형성하고 임상 채택 및 연구 혁신을 촉진하는 몇 가지 주요 기술 트렌드가 있습니다.

• 다중 모드 데이터 통합: AI 모델은 MRI, CT 및 PET 스캔과 같은 여러 이미징 모달리티의 데이터를 임상 및 유전체 데이터와 통합할 수 있는 능력이 점차 향상되고 있습니다. 이러한 총체적인 접근 방식은 신경퇴행성 질환이나 신생물 등 복잡한 질환에 대한 진단 정확성을 향상시킵니다. 최근 연구는 종양 유형을 구분하고 환자 결과를 예측하는 데 있어 다중 모드 AI 시스템이 개선된 성능을 보인다는 것을 강조합니다 (Nature Medicine).
• 자동 병변 탐지 및 정량화: 딥 러닝 알고리즘은 미세한 병변, 미세출혈 및 백질 변화를 탐지하는 데 있어 전통적인 이미지 분석보다 뛰어난 성능을 보입니다. 자동 정량화 도구는 임상 작업 흐름에 통합되어 방사선사의 업무 부담을 줄이고 보고를 표준화하고 있으며, 이는 GE 헬스케어와 같은 선도적인 의료 제공자들의 AI 기반 플랫폼 채택에서 확인됩니다.
• 실시간 및 엣지 AI 배포: 엣지 장치 및 PACS(영상 보관 및 전송 시스템) 내에서 AI 모델의 배포는 신경방사선학 이미지의 실시간 분석을 가능하게 합니다. 이 추세는 특히 급성 뇌졸중 분류에서 중요하며, 대혈관 폐쇄의 빠른 AI 기반 탐지가 치료 결정을 신속히 할 수 있도록 도와줍니다 (RapidAI).
• 설명 가능한 AI (XAI): 투명성에 대한 규제 및 임상 요구는 설명 가능한 AI 도구 개발을 촉진하고 있습니다. 이러한 시스템은 진단 제안에 대한 시각적 및 텍스트 기반의 근거를 제공하여 임상의의 신뢰를 증진하고 규제 승인 과정을 지원합니다 (미국 식품의약국).
• 연합 학습 및 데이터 프라이버시: 데이터 프라이버시 문제 및 규제 제약을 해결하기 위해 연합 학습 접근 방식이 확산되고 있습니다. 이러한 방법은 다수의 기관에서 민감한 환자 정보를 공유하지 않고 탈중앙화된 데이터에 대해 AI 모델을 학습할 수 있도록 합니다 (IBM Research).

이러한 기술 트렌드는 신경방사선학 진단의 정확성, 효율성 및 접근성을 향상시키고 있으며, 2025년 이후의 더 넓은 임상 통합 및 개선된 환자 결과를 위한 토대를 마련하고 있습니다.

경쟁 환경 및 주요 플레이어

2025년 신경방사선학 AI 진단 시장의 경쟁 환경은 급속한 혁신, 전략적 파트너십 및 증가하는 규제 승인의 특징이 있습니다. 이 분야는 신경학에서 고급 진단 도구에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 경쟁하는 기존 의료 이미징 회사와 민첩한 AI 중심의 스타트업의 혼합으로 지배되고 있습니다. 신경질환의 발생률 증가, 더 빠르고 정확한 진단에 대한 필요, AI의 임상 작업 흐름 통합이 시장을 주도하고 있습니다.

주요 플레이어로는 신경방사선학 모듈을 포함하는 에디슨 AI 플랫폼을 확장한 GE 헬스케어와, 신경퇴행성 질환에 대한 자동 부피 분석을 제공하는 지멘스 헬시니어스의 AI-Rad Companion Brain MR이 있습니다. IBM Watson Health는 뇌 이미지 분석을 위한 AI 전문성을 활용하여 뇌졸중 및 종양 탐지에 집중하고 있습니다. 필립스는 또한 의료 시스템에 AI 기반 신경 이미징 도구를 통합하면서 IntelliSpace AI Workflow Suite로 상당한 진전을 이루고 있습니다.

스타트업 중에서는 RapidAI가 뇌졸중 분류 및 동맥류 탐지에 대한 FDA 승인 솔루션으로 두각을 나타내며, 전 세계의 뇌졸중 센터에서 널리 채택되고 있습니다. Qure.ai와 Airobiq는 특히 신흥 시장에서 뇌 CT 및 MRI 해석을 위한 딥 러닝 모델로 주목받고 있습니다. Cleardata와 Alyce Health는 작업 흐름 통합 및 실시간 진단 지원에 중점을 두고 있어 주목할 만합니다.

• 전략적 협업: AI 개발자와 의료 제공자 간의 파트너십은 임상 채택을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, GE 헬스케어는 학술 병원과 협력하여 AI 알고리즘을 검증하고 개선하고 있습니다.
• 규제 이정표: 미국 FDA 및 유럽 CE 마크 승인은 주요 차별 요소입니다. RapidAI와 지멘스 헬시니어스와 같은 여러 승인을 보유한 기업들은 경쟁 우위를 갖습니다.
• 시장 확장: 주요 플레이어는 클라우드 기반 배포를 활용하여 아시아 태평양 및 라틴 아메리카로 확장하고 있습니다.

전반적으로 2025년의 경쟁 환경은 대형 기업들이 혁신적인 스타트업을 인수하여 AI 포트폴리오를 확장하고 신경방사선학 진단 시장에서의 입지를 강화하는 통합의 특징이 있습니다.

시장 성장 예측(2025–2030): CAGR, 수익 및 채택 비율

전 세계 신경방사선학 AI 진단 시장은 2025년부터 2030년까지 기술 발전, 신경 질환의 유병률 증가 및 정밀 진단에 대한 수요 증가로 인해 강력한 성장을 예고하고 있습니다. 그랜드 뷰 리서치의 예측에 따르면, 더 넓은 AI 진단 시장은 이 기간 동안 30%를 초과하는 복합 연간 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상되며, 신경방사선학 분야는 뇌졸중, 뇌종양 및 신경퇴행성 질환과 같은 상태의 조기 발견 및 관리에서 중요한 역할을 하기 때문에 평균을 능가할 것으로 보입니다.

수익 예측에 따르면, 신경방사선학 AI 진단 부문은 2025년까지 약 12억 달러의 전 세계 수익을 창출할 것으로 예상되며, 2030년까지 45억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 이러한 급증은 개발된 시장과 신흥 시장 모두에서의 채택 증가에 기반하고 있으며, 의료 시스템이 방사선사 부족 문제를 해결하고 진단 정확성을 개선하기 위해 AI 기반 이미징 솔루션에 투자하고 있습니다. 특히, 북미와 유럽은 시장 점유율에서 선두를 유지할 것으로 예상되지만, 아시아 태평양은 의료 디지털화의 급속한 진행과 의료 이미징에서 AI 통합을 지원하는 정부의 이니셔티브로 인해 가장 빠른 성장을 차지할 것으로 보입니다 (MarketsandMarkets).

신경방사선학 AI 진단의 채택 비율은 가속화될 것으로 예상되며, 2027년까지 미국과 서유럽의 주요 병원 및 이미징 센터의 약 40%가 AI 기반 신경방사선학 도구를 도입할 것으로 예상됩니다. 이 추세는 아시아 태평양 지역에서도 반영될 것으로 보이며, 2025년 10%에도 못 미쳤던 채택률이 2030년까지 중국, 일본 및 한국에서 30%를 초과할 것으로 예상됩니다 (Frost & Sullivan).

• CAGR (2025–2030): 신경방사선학 AI 진단은 30–35%
• 전 세계 수익 (2025): ~12억 달러
• 전 세계 수익 (2030): ~45억 달러
• 채택 비율 (미국/유럽, 2027): ~40%의 주요 제공자
• 채택 비율 (아시아 태평양, 2030): >30%의 주요 제공자

이러한 예측은 신경방사선학에서 AI의 변혁적 잠재력을 강조하며, 임상 수요, 규제 승인 및 공공 및 민간 부문 모두에서 지속적인 투자가 시장 성장을 이끌 것입니다.

지역 분석: 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 신흥 시장

전 세계 신경방사선학 AI 진단 시장은 의료 인프라, 규제 환경 및 디지털 건강에 대한 투자에 의해 형성되는 지역 역학에 힘입어 강력한 성장을 경험하고 있습니다. 2025년 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 신흥 시장 각 지역은 AI 기반 신경방사선학 솔루션에 대한 독특한 기회와 도전을 제시합니다.

• 북미: 미국과 캐나다는 발전된 의료 시스템, 높은 디지털 이미징 채택률 및 강력한 R&D 투자에 의해 계속해서 최전선에 위치해 있습니다. 미국 식품의약국(FDA)은 AI 기반 진단 도구에 대한 승인을 가속화하여 빠른 임상 통합을 촉진하고 있습니다. 주요 건강 네트워크 및 학술 센터는 초기 채택자이며, 보험 경로 또한 점점 더 유리해지고 있습니다. Frost & Sullivan에 따르면, 북미는 2024년 전 세계 신경방사선학 AI 진단 시장의 40% 이상을 차지하며, 이는 2025년에도 계속될 것으로 예상됩니다.
• 유럽: 이 지역은 유럽연합의 의료 기기 규정(MDR)과 같은 조정된 규제 프레임워크의 혜택을 보고 있으며, 이러한 규제는 엄격하지만 AI 솔루션 승인에 대한 명확한 경로를 제공합니다. 독일, 영국, 프랑스와 같은 국가는 임상 시험 및 파일럿 배포에서 선두를 달리고 있습니다. 유럽연합 집행위원회는 디지털 헬스 및 국경을 초월한 데이터 이니셔티브에 대한 투자를 통해 AI 채택을 가속화하고 있습니다. 그러나 데이터 프라이버시 규제(GDPR)는 다국적 배포를 늦출 수 있습니다. Statista는 유럽의 신경방사선학 AI 시장이 2025년까지 18%의 CAGR로 성장할 것으로 예측하고 있습니다.
• 아시아 태평양: 신속한 도시화, 증가하는 신경 질환 부담 및 정부 주도의 디지털 헬스 이니셔티브가 성장을 촉진하고 있습니다. 중국, 일본, 한국은 AI 연구 및 병원 디지털화에 막대한 투자를 하고 있습니다. 지역 스타트업 및 글로벌 기술 기업과의 파트너십이 일반적입니다. 그러나 주요 도시 외부에서는 의료 접근성과 인프라 격차가 여전히 존재합니다. Mordor Intelligence에 따르면, 아시아 태평양은 2025년 22% 이상의 CAGR로 가장 빠르게 성장하는 지역으로 예측됩니다.
• 신흥 시장: 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카는 채택 초기 단계에 있습니다. 성장은 도시 병원에서의 이미징 장비 접근성 증가와 파일럿 AI 프로젝트에 의해 주도되고 있습니다. 도전 과제에는 제한된 방사선사 가용성, 인프라 격차 및 규제 불확실성이 포함됩니다. 국제 협력 및 클라우드 기반 AI 솔루션이 이러한 격차를 일부 해소하는 데 도움을 주고 있습니다. 그랜드 뷰 리서치는 이 지역의 시장 점유율은 여전히 작지만, 디지털 헬스 생태계가 성숙함에 따라 장기적으로 상당한 잠재력을 나타낸다고 지적합니다.

도전 과제, 위험 및 규제 고려 사항

인공지능(AI)을 신경방사선학 진단에 통합하는 것은 상당한 기회를 제공하지만, 2025년 시장 환경을 형성할 복잡한 도전 과제, 위험 및 규제 고려 사항을 도입합니다. 가장 주요한 도전 과제 중 하나는 의료 이미징 데이터의 변동성과 품질입니다. AI 모델은 높은 진단 정확성을 달성하기 위해 크고 다양하며 주석이 잘 달린 데이터 세트를 필요로 하지만, 기관 간의 데이터 이질성 및 이미징 장비의 차이로 인해 모델의 일반화 가능성과 성능이 저해될 수 있습니다. 이 문제는 신경 질환에 대한 공개적으로 사용 가능한 표준화된 데이터 세트의 부족으로 인해 더욱 복잡해집니다.

또 다른 중요한 위험은 알고리즘 편향의 가능성입니다. 훈련 데이터가 더 넓은 환자 집단을 대표하지 않으면 AI 시스템은 특정 인구 집단에 대해 성능이 떨어질 수 있으며, 이는 진단 결과에서 불평등을 초래할 수 있습니다. 이러한 우려는 보다 투명한 모델 개발 및 검증 프로세스와 실제 성능 모니터링을 요구하는 목소리를 촉진하고 있습니다. 또한, 많은 AI 알고리즘의 “블랙박스” 특성은 특히 뇌졸중이나 뇌 종양 탐지와 같은 고위험 진단 시나리오에서 설명 가능성과 임상의의 신뢰에 대한 우려를 제기합니다.

사이버 보안 및 데이터 프라이버시는 의료 이미징 데이터의 민감한 특성으로 인해 매우 중요합니다. AI 시스템은 데이터 유출 및 적대적 공격에 취약하여 환자 기밀을 침해하거나 진단 출력을 조작할 수 있습니다. 미국의 건강 보험 이식성 및 책임 법(HIPAA)와 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 데이터 보호 규정 준수는 필수적이지만, 클라우드 기반 또는 연합 AI 솔루션을 국경을 넘어서 배포할 때 도전이 될 수 있습니다.

규제 측면에서 기관들은 AI 기반 의료 기기의 고유한 특성을 다루기 위해 프레임워크를 발전시키고 있습니다. 미국 식품의약국(FDA)은 지속적인 모니터링 및 실제 증거의 필요성을 강조하는 의료 기기로서의 소프트웨어(SaMD) 규제 경로를 도입했습니다. 유럽에서는 의료 기기 규정(MDR)과 제안된 AI 법이 투명성, 위험 관리 및 시장 후 감시를 위한 더 엄격한 요건을 설정하고 있습니다. 이러한 변화하는 규제는 AI 개발자의 시장 진입 시간과 비용을 증가시킬 수 있지만, 이는 환자 안전을 보장하고 임상의 및 대중의 신뢰를 증진하는 데 중요한 역할을 합니다.

요약하자면, 신경방사선학 AI 진단은 변혁적인 잠재력을 가지고 있지만, 이해 관계자는 2025년 임상 통합을 안전하고 공평하며 효과적으로 이끌기 위해 상당한 기술적, 윤리적 및 규제적 장애물을 극복해야 합니다.

기회 및 전략적 권고 사항

2025년 신경방사선학 AI 진단 분야는 기술 발전, 증가하는 이미징 볼륨 및 정밀 의학에 대한 수요 증가에 힘입어 역동적인 기회를 제공합니다. 전 세계 의료 시스템이 방사선사 부족과 증가하는 사건 수에 직면함에 따라, AI 기반의 뇌 이미징 해석 도구는 상당한 가치를 제공할 준비가 되어 있습니다. 이 분야 이해 관계자들을 위한 전략적 권고 사항은 다음과 같습니다.

• 서비스 부족 시장으로의 확장: 아시아 태평양 및 라틴 아메리카의 신흥 경제국은 진단 이미징 인프라가 빠르게 성장하고 있습니다. 기업은 Frost & Sullivan의 지적처럼 이러한 지역에서 규제 승인과 지역 파트너십을 우선시하여 초기 시장 점유율을 확보해야 합니다.
• 병원 IT 생태계와의 통합: 기존 PACS, RIS 및 EHR 시스템과의 원활한 상호 운용성은 채택에 매우 중요합니다. 공급업체는 내구성 있는 API에 투자하고 DICOM 및 HL7과 같은 표준 준수에 신경을 써야 합니다 (미국 방사선학회 (RSNA)가 권장하는 대로).
• 임상 검증 및 실제 증거에 집중: 보험자와 제공자는 개선된 결과와 비용 효과성의 증거를 점점 더 요구하고 있습니다. 기업은 GE 헬스케어와 지멘스 헬시니어스가 설정한 모범 사례에 따라 대규모 다기관 임상 시험을 우선적으로 실시하고 결과를 동료 심사 저널에 발표해야 합니다.
• 워크플로 최적화를 위한 AI: 진단 정확도 외에도 긴급 사례를 분류하고 보고서를 자동화하며 방사선사의 번아웃을 줄이는 AI 솔루션이 높은 가치를 인정받고 있습니다. 워크플로 솔루션 제공자와의 전략적 제휴는 제품 제공을 강화할 수 있습니다 (필립스의 협업을 참조하십시오).
• 규제 및 보상 전략: 미국 식품의약국(FDA)과 같은 규제 기관과의 조기 참여 및 보상 코드(예: 미국의 CPT 코드)의 적극적인 추구는 상용화 및 채택을 가속화할 것입니다.
• 윤리적 AI 및 데이터 프라이버시: AI 투명성과 환자 데이터 보호에 대한 관심이 높아짐에 따라 기업은 설명 가능한 AI 모델을 구현하고 GDPR 및 HIPAA와 같은 글로벌 프라이버시 기준을 준수해야 합니다. 이는 IBM Watson Health가 강조하는 바입니다.

요약하자면, 2025년 신경방사선학 AI 진단 시장은 성장 가능성이 큽니다. 하지만 성공은 임상 검증, 상호 운용성, 규제 탐색 및 윤리적 AI 관행에 대한 전략적 투자의 여부에 달려 있습니다.

미래 전망: 혁신 및 시장 진화

2025년 신경방사선학 AI 진단의 미래 전망은 딥 러닝, 다중 모드 데이터 통합 및 규제 진전을 통해 급속한 혁신과 상당한 시장 진화를 특징으로 합니다. 전 세계 의료 시스템이 증가하는 이미징 볼륨과 전문 방사선사 부족에 계속 어려움을 겪음에 따라, AI 기반의 신경방사선학 도구는 임상 작업 흐름에서 필수적인 역할을 할 것입니다.

가장 주목할 만한 추세 중 하나는 뇌졸중 탐지나 종양 분할과 같은 단일 작업 AI 모델에서 다양한 신경학적 조건을 분석하는 포괄적이고 다병리학적인 플랫폼으로의 전환입니다. 이러한 차세대 시스템은 외상성 뇌 손상, 신경퇴행성 질병 및 혈관 이상과 같은 광범위한 신경학적 상태를 단일 작업 흐름 내에서 분석하도록 설계되고 있습니다. GE 헬스케어 및 지멘스 헬시니어스와 같은 기업들은 이러한 통합 솔루션에 막대한 투자를 하고 있으며, 진단 프로세스를 간소화하고 치료까지 걸리는 시간을 단축하는 것을 목표로 하고 있습니다.

또 다른 주요 혁신은 AI와 고급 이미징 모달리티 및 전자 건강 기록(EHR)의 통합입니다. MRI, CT 및 PET 데이터를 환자 이력 및 실험실 결과와 결합함으로써 AI 알고리즘은 더욱 정밀하고 개인화된 진단 통찰력을 제공할 것으로 기대됩니다. 이 총체적인 접근 방식은 진단 정확성을 개선하고 초기 개입을 지원할 것으로 예상됩니다. 특히 초기 단계 알츠하이머병이나 미세한 외상성 뇌 손상과 같은 복잡한 사례에서 더욱 기대됩니다. IBM Watson Health와 필립스는 이러한 포괄적인 데이터 기반 플랫폼 개발의 최전선에 있습니다.

• 규제 진화: 미국 FDA 및 유럽 의약품청을 포함한 규제 기관들은 시간이 지남에 따라 업데이트하고 개선할 수 있는 지속 학습 AI 모델을 수용하기 위해 프레임워크를 조정하고 있습니다. 이는 더 많은 솔루션이 실제 사용을 위한 승인을 받으면서 2025년 임상 실무에서 AI 진단의 채택을 가속화할 것으로 예상됩니다 (미국 식품의약국).
• 시장 성장: 전 세계 신경방사선학 AI 시장은 2025년까지 30% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, 북미와 유럽은 심각한 의료 인프라와 지원하는 보상 정책 덕분에 채택을 앞설 것입니다 (MarketsandMarkets).
• 협력 생태계: AI 스타트업, 학술 의료 센터 및 기존 이미징 공급 업체 간의 전략적 파트너십은 혁신을 촉진하고 임상 검증을 가속화하여 새로운 도구가 효과적이고 접근 가능하도록 보장하고 있습니다.

요약하자면, 2025년에는 신경방사선학 AI 진단이 파일럿 프로젝트에서 주류 임상 도구로 전환될 것으로 보이며, 이는 신경 이미징 및 환자 치료를 재구성할 기술적, 규제적 및 시장적 발전에 의해 뒷받침될 것입니다.

출처 및 참고 문헌

• 그랜드 뷰 리서치
• GE 헬스케어
• 지멘스 헬시니어스
• 래피드AI
• Nature Medicine
• IBM Research
• 필립스
• Qure.ai
• Cleardata
• Alyce Health
• MarketsandMarkets
• Frost & Sullivan
• Statista
• Mordor Intelligence
• 의료 기기 규정 (MDR)
• AI 법
• 미국 방사선학회 (RSNA)