세계의 헬스케어 로봇 프로세스 자동화 시장 (2030년까지) : 배포 모델별 (온프레미스, 클라우드 기반/하이브리드), 구성 요소 (소프트웨어, 서비스)
스트래티스틱스 MRC에 따르면 2024년 글로벌 헬스케어 로봇 프로세스 자동화 시장 규모는 21억 달러이며 2030년에는 78억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 24.1%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 전망됩니다. 의료 분야의 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 로봇을 사용하여 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화하여 관리, 임상 및 운영 프로세스의 효율성과 정확성을 개선하는 것을 말합니다. RPA는 환자 예약, 청구, 청구 처리, 의료 문서화 및 재고 관리와 같은 기능을 간소화합니다. RPA는 수작업을 줄임으로써 생산성을 높이고 오류를 최소화하며 의료 서비스 제공자가 리소스 관리를 최적화하고 규정을 준수하면서 환자 치료에 더 집중할 수 있도록 지원합니다.
Blue & Co.에서 인용한 연구에 따르면 보험금 청구 1건을 수작업으로 처리하는 데 평균 85초가 걸리는 반면, RPA 솔루션은 단 12초 만에 완료할 수 있다고 합니다.
시장 역학:
운전자:
환자 치료 개선
RPA 기술을 통해 의료 서비스 제공업체는 일상적인 관리 업무를 자동화하여 의료 전문가가 직접 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이러한 자동화는 데이터 입력 및 처리의 오류를 줄여 보다 정확한 환자 기록과 치료 결과 개선으로 이어집니다. RPA는 진료 예약, 청구 처리, 약물 관리를 간소화하여 전반적인 환자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 반복적인 작업을 자동화함으로써 의료진은 보다 복잡한 환자 중심 활동에 집중할 수 있어 대응 시간이 단축되고 개인 맞춤형 치료가 가능해져 궁극적으로 의료 결과와 환자 만족도가 향상됩니다.
제약:
높은 초기 구현 비용
소프트웨어 라이선스, 인프라 업그레이드, 직원 교육 등 RPA 솔루션 구현과 관련된 초기 비용은 상당할 수 있습니다. 많은 의료 조직, 특히 소규모 클리닉과 병원에서는 이러한 비용이 부담스러워 도입을 지연시키거나 방해할 수 있습니다. 의료 환경의 기존 레거시 시스템과 RPA를 통합하는 작업의 복잡성으로 인해 구현 비용이 더욱 증가할 수 있습니다. 또한 RPA 솔루션을 설계, 구현 및 유지 관리하기 위한 전문 지식이 필요하기 때문에 전체 비용이 증가합니다. 이러한 높은 초기 비용은 특히 재정 자원이 제한된 지역이나 부문에서 시장 성장을 더디게 할 수 있습니다.
기회:
원격 의료로의 확장
원격 의료 도입이 가속화됨에 따라 RPA는 가상 의료 서비스 제공을 간소화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. RPA는 환자 예약, 예약 전 설문지 작성, 방문 후 후속 조치 등을 자동화하여 원격 의료 서비스의 효율성을 높일 수 있습니다. 원격 의료에서 RPA는 다양한 소스의 환자 데이터를 원활하게 통합하여 의료진이 가상 상담 중에 포괄적인 정보를 확보할 수 있도록 지원합니다. RPA 기반의 자동화된 챗봇은 초기 환자 문의를 처리하고 사례를 분류하며 기본적인 건강 정보를 제공하여 원격 의료 서비스의 확장성을 개선할 수 있습니다. 또한 RPA는 웨어러블 디바이스에서 데이터 수집 및 분석을 자동화하여 원격 환자 모니터링을 지원할 수 있습니다. 이러한 RPA와 원격 의료의 통합은 새로운 서비스 제공, 환자 참여도 향상, 의료 서비스 접근성 확대로 이어져 시장 성장을 견인할 수 있습니다.
위협:
AI 기반 솔루션과의 경쟁
인공지능 기술이 발전함에 따라 특정 애플리케이션에서 기존 RPA를 능가하는 정교한 기능을 제공할 수 있게 되었습니다. AI 기반 솔루션은 더 복잡하고 인지적인 작업을 처리하고 변화하는 시나리오에 적응할 수 있어 포괄적인 자동화를 원하는 의료 조직에게 더 매력적으로 다가올 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하는 AI의 능력은 규칙 기반 RPA 시스템에 비해 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 의료 서비스 제공업체는 프로세스 자동화와 고급 분석을 모두 제공하는 통합 AI 솔루션을 선택할 수 있으므로 독립형 RPA 제품에 대한 수요가 감소할 수 있습니다. RPA와 AI 기술 간의 경계가 모호해지면 시장에 혼란을 야기하고 RPA 도입률에 영향을 미칠 수 있습니다.
코로나19 영향:
코로나19 팬데믹은 의료 분야에서 RPA 도입을 가속화했습니다. 의료 시스템이 전례 없는 압박에 직면하면서 RPA는 관리 워크로드, 환자 데이터 처리, 리소스 할당 증가를 관리하는 데 중요한 지원을 제공했습니다. RPA 솔루션은 코로나19 검사 워크플로우, 환자 선별, 백신 배포 물류를 자동화하는 데 도움이 되었습니다. 이 위기는 의료 시스템 복원력과 효율성을 향상시키는 데 있어 자동화의 중요성을 부각시켰고, 의료 부문 전반에서 RPA 도입에 대한 장기적인 관심을 불러일으켰습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 가장 클 것으로 예상되는 분야
소프트웨어 부문은 의료 프로세스 자동화의 중심적인 역할로 인해 의료 시장에서 RPA를 지배할 것으로 예상됩니다. RPA 소프트웨어는 다양한 헬스케어 운영 전반에서 반복적인 작업, 데이터 처리 및 워크플로 관리를 자동화하기 위한 핵심 기능을 제공합니다. RPA 소프트웨어의 유연성과 확장성을 통해 의료 기관은 환자 등록부터 청구 처리까지 특정 요구 사항에 맞게 솔루션을 맞춤화할 수 있습니다. 의료 서비스 제공업체들이 자동화의 이점을 점점 더 많이 인식함에 따라 정교한 RPA 소프트웨어 솔루션에 대한 수요도 증가하고 있습니다. AI 통합 및 분석 기능을 포함한 고급 기능의 지속적인 개발은 이 부문의 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
데이터 분석 및 예측 모델링 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
데이터 분석 및 예측 모델링 부문은 의료 의사 결정 및 환자 치료를 혁신할 수 있는 잠재력으로 인해 의료 시장에서 RPA 부문에서 가장 높은 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 고급 분석 기능과 결합된 RPA를 통해 의료 서비스 제공업체는 방대한 양의 환자 데이터를 빠르고 정확하게 처리하고 분석할 수 있습니다. 이러한 통합은 환자 결과, 리소스 할당, 질병 동향에 대한 예측 모델링을 지원하여 사전 예방적 의료 관리를 강화합니다. 의료 분야에서 데이터 기반 의사결정이 점점 더 강조되면서 강력한 분석 기능을 갖춘 RPA 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 기능을 통해 인구 건강 관리, 개인 맞춤형 치료 계획, 조기 개입 전략을 개선할 수 있습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미 지역은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 규모가 될 것으로 예상됩니다. 이 지역은 의료 인프라가 잘 구축되어 있고 첨단 기술의 채택률이 높습니다. 엄격한 규제 요건과 운영 효율성 개선에 대한 필요성으로 인해 의료 서비스 제공업체들이 RPA 솔루션을 도입하고 있습니다. 주요 RPA 공급업체와 탄탄한 의료 IT 기업 생태계가 시장 성장에 기여하고 있습니다. 또한 의료 비용 절감과 환자 치료 결과 개선에 초점을 맞추고 있는 아태지역은 RPA가 제공하는 혜택과도 잘 맞아떨어집니다. 의료 기록의 디지털화가 증가하고 미국 의료 시스템에서 상호 운용성에 대한 요구가 높아지면서 RPA 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 몇 가지 성장 요인으로 인해 의료 분야의 RPA 시장에서 가장 높은 연평균 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 특히 중국과 인도와 같은 국가에서 의료 시스템의 급속한 디지털화로 인해 RPA 도입 기회가 창출되고 있습니다. 이 지역의 대규모 인구 증가와 의료비 지출 증가로 인해 효율적인 의료 서비스 전달 시스템에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 의료 인프라를 현대화하고 의료 서비스 접근성을 개선하려는 정부의 이니셔티브는 RPA와 같은 혁신적인 기술의 도입을 촉진하고 있습니다. 많은 아시아 국가에서 의료 전문가가 부족하기 때문에 자동화 솔루션이 특히 매력적입니다. 또한 이 지역의 신흥 경제국들은 의료 IT 인프라에 투자하여 RPA 구현에 유리한 환경을 조성하고 있으며 아시아 태평양 시장의 높은 성장률에 기여하고 있습니다.
주요 개발 사항:
2024년 8월, 선도적인 엔터프라이즈 AI 의사 결정 및 워크플로 자동화 플랫폼 제공업체인 Pegasystems Inc.는 Amazon Web Services(AWS)와의 관계를 확장한다고 발표했습니다. 페가는 최근 발표된 AWS 유럽 소버린 클라우드를 활용하여 고객이 유럽연합(EU) 내에서 가장 엄격한 디지털 주권 목표를 달성하는 데 도움이 되는 솔루션인 페가 EU 서비스 바운더리를 제공할 것이라고 밝힌 최초의 기업 중 하나입니다. 페가 EU 서비스 바운더리는 2025년 말 AWS 유럽 소버린 클라우드와 함께 출시될 예정입니다.
2024년 3월, 선도적인 엔터프라이즈 자동화 및 AI 소프트웨어 기업인 UiPath는 현지 데이터 보존에 대한 고객의 높은 수요와 UiPath의 AI 및 자동화에 대한 필요성 증가에 힘입어 영국에서 Microsoft Azure 기반 UiPath Automation Cloud™를 일반 제공한다고 발표했습니다. 이번 확장을 통해 민간 및 공공 부문 고객은 인프라, 애플리케이션, 데이터를 전략적으로 배치하여 현지 데이터 상주 법률을 더 잘 준수할 수 있습니다.
는 2023년 5월, 차세대 AI 기반 프로세스 및 작업 마이닝 솔루션인 SS&C 블루 프리즘 프로세스 인텔리전스 2.0을 출시했습니다. ABBYY 타임라인 6.0을 기반으로 하는 이 솔루션은 프로세스 검색 및 식별 시간을 최대 80%까지 단축합니다. SS&C 블루 프리즘 코러스 비즈니스 프로세스 관리(BPM)와 통합되어 지속적인 프로세스 최적화와 신속한 확장이 가능합니다. 향상된 기능을 통해 기업은 프로세스를 더 잘 관리하고 최적화하여 비즈니스 성과를 극대화할 수 있습니다.
지원 배포 모델
– 온프레미스
– 클라우드 기반
– 하이브리드
지원 구성 요소
– 소프트웨어
– 서비스
적용 대상 운영:
– 규칙 기반
– 지식 기반
다루는 프로세스 유형
– 관리 프로세스
– 임상 프로세스
– 운영 프로세스
– 규정 준수 프로세스
지원 대상 애플리케이션
– 청구 처리
– 예약 스케줄링
– 청구 및 수익 주기 관리
– 워크플로 자동화
– 데이터 분석 및 예측 모델링
– 환자 참여
– 임상시험 관리
최종 사용자 대상
– 의료 서비스 제공자
– 의료 서비스 지불자
– 제약 및 생명공학 기업
– 연구 기관
– 진단 센터
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 최종 사용자 분석
3.7 신흥 시장
3.8 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체품의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 배포 모델 별 의료 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화
5.1 소개
5.2 온 프레미스
5.3 클라우드 기반
5.4 하이브리드
6 구성 요소 별 의료 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화
6.1 소개
6.2 소프트웨어
6.3 서비스
6.3.1 컨설팅 서비스
6.3.2 구현 서비스
6.3.3 교육 및 지원 서비스
7 의료 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화, 운영 별
7.1 소개
7.2 규칙 기반
7.3 지식 기반
8 프로세스 유형별 의료 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화
8.1 소개
8.2 관리 프로세스
8.2.1 환자 등록
8.2.2 인적 자원 관리
8.3 임상 프로세스
8.3.1 의료 코딩
8.3.2 임상 문서 개선(CDI)
8.3.3 진단 지원
8.4 운영 프로세스
8.4.1 공급망 관리
8.4.2 재고 관리
8.4.3 성과 분석
8.5 규정 준수 프로세스
8.5.1 규제 보고
8.5.2 감사 관리
9 애플리케이션 별 의료 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화
9.1 소개
9.2 클레임 처리
9.3 약속 예약
9.4 청구 및 수익주기 관리
9.5 워크플로 자동화
9.6 데이터 분석 및 예측 모델링
9.7 환자 참여
9.8 임상시험 관리
10 최종 사용자 별 의료 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화
10.1 소개
10.2 의료 서비스 제공자
10.2.1 병원
10.2.2 클리닉 및 외래 진료 센터
10.3 의료 지불 자
10.4 제약 및 생명공학 기업
10.5 연구 기관
10.6 진단 센터
11 지역별 의료 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화
11.1 소개
11.2 북미
11.2.1 미국
11.2.2 캐나다
11.2.3 멕시코
11.3 유럽
11.3.1 독일
11.3.2 영국
11.3.3 이탈리아
11.3.4 프랑스
11.3.5 스페인
11.3.6 기타 유럽
11.4 아시아 태평양
11.4.1 일본
11.4.2 중국
11.4.3 인도
11.4.4 호주
11.4.5 뉴질랜드
11.4.6 대한민국
11.4.7 기타 아시아 태평양 지역
11.5 남미
11.5.1 아르헨티나
11.5.2 브라질
11.5.3 칠레
11.5.4 남미의 나머지 지역
11.6 중동 및 아프리카
11.6.1 사우디 아라비아
11.6.2 아랍에미리트
11.6.3 카타르
11.6.4 남아프리카 공화국
11.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
12 주요 개발 사항
12.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
12.2 인수 및 합병
12.3 신제품 출시
12.4 확장
12.5 기타 주요 전략
13 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
