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2026년 피지컬 의료·헬스케어 AI 기술, 시장 분석과 유력기업 사업전략
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발행사
씨에치오 얼라이언스(CHO Alliance)
ISBN
979-11-93250-47-1
Page/Size
641 / A4
발행일
2026년 03월 11일
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본서는 AI기술로 변모하는 글로벌 의료·헬스케어 시장을 종합적으로 분석하고 유망 분야의 사업 기회를 도출하기 위하여 국내외 피지컬 의료AI 산업의 최근 이슈와 동향, 주요국의 정책 동향과 기술개발과 시장 전망, 주요 사업 분야에서의 글로벌 유력기업의 사업 추진 동향과 대응 전략 등을 심층 조사 분석하였다.

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머리말

의료·헬스케어 산업은 생성형 인공지능(AI)의 발전으로 인해 기술혁신을 이루는 대표적인 산업의 하나로 평가되고 있다. AI 기술 혁신은 진단, 치료, 환자 관리 및 행정 업무 등 의료 산업 전체를 아우르는 다양한 측면을 재구성하고 있으며, 향후 AI 기술의 발전이 계속됨에 따라 그 활용 범위는 확장되고, 효과성은 더욱 개선될 것으로 기대된다.

 

ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델은 의료분야의 진단 정확도를 높이고 임상 워크플로워를 자동화하는데 혁신적인 도움을 주고 있으며, 초기에는 텍스트 전용 대규모 언어 모델(LLM) 기반 문서 요약, 임상 기록 자동화, 의사결정 지원 텍스트 기반 응용에 집중하였으나, 최근에는 음성, 의료 영상, 텍스트, 생체신호 등 구조화 데이터를 하나의 모델로 통합하는 대규모 멀티모달(LMM) AI로 급속히 전환되면서, 그 어느 때 보다도 의료 AI의 적용 분야가 확장되고 있다.

 

미국의회조사국(CRS)(2024) 보고서에 따르면, AI는 의료 영상분석으로 질병의 조기발견 및 패혈증이나 심부전과 같은 고위험 질환의 발병 예측 등에 활용되고 있으며, 환자 맞춤형 알림이나 콘텐츠를 통해 치료 참여도를 높이고, 웨어러블 기기와 전자의무기록(EHR) 데이터를 활용해 환자의 행동을 분석하여 재활 및 치료관리에도 활용되고 있고, 신약 등 의약품 개발 및 제조 등의 과정에서도 중요한 역할을 수행하고 있다.

 

또한 AI 예측 모델링은 환자 입원예측을 통해, 병상, 직원, 장비 사용 등 의료자원의 효율적 배분을 가능하게하고 AI를 통한 진료 예약, 청구 처리, 임상 문서화, 의료 기록 관리, 챗봇을 통한 상담 등은 의료기관 행정 기능의 효율성을 높일 뿐 아니라 수익성 관리에도 기여함으로써 의료산업 밸류체인 전체에 혁신을 불러오고 있다.

 

최근 AI는 인지형(Perception), 생성형(Generative), 에이전트형(Agentic), 그리고 물리적(Physical) AI라는 발전 방향을 통해 의료 인프라를 재정의하고 있으며, 특히 의료 특화 에이전틱 AI는 의료현장의 각종 단계에서 실시간으로 인지, 사전 예측을 통하여 워크플로우를 자율적으로 재설정하며, 피지컬 AI를 통해 현실의 기기를 자율적으로 제어함으로써 기존 AI와 차별화된 의료 서비스 제공이 가능하도록 진화하고 있다.

 

이처럼 피지컬 의료 AI를 통해, 의료 패러다임은 ‘치료에서 진단과 예방’으로, ‘병원내 치료에서 원격, 재택 치료와 관리’로, 환자의 병력, 유전자 정보, 생활 습관 등의 분석을 통한 ‘개인맞춤형 정밀 의료’로 빠르게 전환되고 있으며, 글로벌 빅테크 기업과 스타트업들의 기술개발과 시장 진출로 새로운 산업 생태계가 구축되고 있어, 관련 분야의 국내 메디테크 기업의 경우 글로벌 시장 진출을 위한 전략적인 대응이 필요한 시점이라고 할 수 있다.

 

이에 당사는 AI기술로 변모하는 글로벌 의료·헬스케어 시장을 종합적으로 분석하고 유망 분야의 사업 기회를 도출하기 위하여 국내외 피지컬 의료AI 산업의 최근 이슈와 동향, 주요국의 정책 동향과 기술개발과 시장 전망, 주요 사업 분야에서의 글로벌 유력기업의 사업 추진 동향과 대응 전략 등을 심층 조사 분석하여 본서를 출판하게 되었다. 모쪼록 본 보고서가 관련 사업에 관심을 가지고 계신 모든 분들의 업무에 미력하나마 도움이 되길 바란다.

 

 

목차

Ⅰ. 피지컬 의료·헬스케어 AI 기술, 시장 실태와 전망
 
1. AI와 피지컬 AI, 피지컬 의료 AI 개요와 기술, 시장 동향과 전망
  1-1. 인공지능(AI) 최근 기술 동향 이슈와 전망
    1) CES 2026, 생성형 AI 붐을 지나 ‘피지컬 AI’ 시대 선언
      (1) ‘피지컬 AI’ 에 의한 ‘행동하는 AI’ 단계로 진입
      (2) CES 2026 기조연설로 본 AI 트렌드
    2) 클라우드 AI와 ‘엣지 AI’ 부상
      (1) 클라우드AI와 ‘엣지 AI’
      (2) 엣지컴퓨팅 및 MEC(Mobile Edge Computing) 기술
    3) 엣지 AI와 온디바이스 AI 동향
      (1) 엣지 AI와 온디바이스 AI 개요
      (2) 엣지 AI와 온디바이스 AI 활용 동향과 전망
    4) 버티컬 AI(Vertical AI)와 산업 적용 동향
      (1) 버티컬(특화) AI 개념과 특징
      (2) 버티컬 AI 적용 분야별 사례와 동향
      (3) 국내외 산업별 버티칼 AI 적용 동향과 전망
    5) ‘AI 에이전트’에서 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’
      (1) 개념과 특징
      (2) 스스로 임무 수행하는, ‘Agentic AI’와 ‘Physical AI’
  1-2. 피지컬 AI 기술, 시장 개요와 동향
    1) ‘Physical AI’ 개념과 핵심 요소
      (1) 개념
      (2) ‘Physical AI’ 기술 핵심 요소
    2) ‘Physical AI’ 적용 유망 분야별 동향과 전망
      (1) Physical AI 적용 디바이스 시장 전망
      (2) 휴머노이드(Humanoid) 로봇 적용 동향
      (3) 자율주행 차량(Autonomous Vehicle) 적용 동향
      (4) 제조, 물류(Manufacturing, Logistics) 적용 동향
      (5) 국방, 보안(Defense, Security), 안전 적용 동향
  1-3. 피지컬 의료 AI와 의료산업 패러다임 변화
    1) 의료 분야의 AX(AI 전환) 트렌드
      (1) 의료 AI의 버티컬 AX 전환과 특화 디바이스
      (2) AI지능(ChatGPT Health)과 인프라(NVIDIA Clara)의 의료 AI 사례
    2) 피지컬 의료·헬스케어 AI와 의료 산업 구조 변화
      (1) 범용 기기에서 전문화 기기로 시장 세분화
      (2) 하드웨어 판매에서 소프트웨어 구독으로의 비즈니스 모델 전환
    3) AI 에이전트 의료 및 생명과학 분야 도입효과와 ROI 분석
 
2. 국내 AI의료·헬스케어 관련 정책 동향과 주요 성과
  2-1. 2026년 AI의료·헬스케어 관련 주요 추진 정책 동향
    1) 2026년 보건복지부 R&D(의료AI·제약·바이오헬스) 통합 시행계획
      (1) 사업 개요
      (2) 2026년 사업 내용
    2) 2026년 범부처 첨단 의료기기 연구개발 사업(2026-2032)
      (1) 사업 개요
      (2) 2026년 사업 내용
    3) 2026년 17개 권역책임의료기관 AI 진료시스템 도입 지원사업
      (1) 사업 개요
      (2) 2026년 사업 내용
    4) 의료데이터 활용 확대, ‘AI 기본의료 앞당긴다’
      (1) 보건의료데이터 활용 활성화 방안
      (2) 공공데이터 개방·활용 추진현황 및 개선방안
    5) 2026년 의료 AI 데이터 활용 바우처 지원사업
      (1) 사업 개요
      (2) 2026년 사업 내용
  2-2. 국내 의료·헬스케어 AI 관련 주요 성과와 동향
    1) 국내 혁신의료기기 지정 현황
      (1) 연도별 지정 현황
      (2) 2025년 주요 특징과 트랜드
      (3) 2025년 혁신의료기기 신규 지정 현황(45개 제품)
    2) 세계 최초 생성형 AI 의료기기 허가·심사 가이드라인 제정
      (1) 가이드라인 제정 개요
      (2) 생성형 AI 의료기기 가이드라인 주요 내용
    3) 범부처 전주기 의료기기 연구개발사업, 2025년 10대 과제 성과
      (1) 개요
      (2) 10대 대표 성과과제
 
3. 피지컬 의료·헬스케어 AI 기술개발, 사업화 동향과 시장 전망
  3-1. 피지컬 의료 AI 부상과 향후 과제
    1) 피지컬 의료 AI 의 기술 구조와 특징
      (1) AI, 두뇌(알고리즘)와 몸(하드웨어)의 만남
      (2) 피지컬 의료 AI 구성, 핵심 기술 스택과 역할
    2) 피지컬 의료 AI 기술 트랜드, 규제 동향과 대응전략
      (1) 최근 피지컬 의료 AI 기술과 비즈니스 핵심 트랜드
      (2) 피지컬 의료 AI 규제 패러다임과 과제
    3) 피지컬 의료 AI와 ‘SaMD(Software as a Medical Device)’
      (1) 하드웨어 중심에서 서비스 지향 아키텍처(SOA)로의 전환
      (2) SaMD 적용분야와 주요 사례
      (3) SDMD 구현을 위한 기술적 과제 및 해결 방안
  3-2. AI 의료·헬스케어 적용분야와 주요 기업 사례
    1) AI(영상, 병리, 스캐닝, 혈액·유전체) 진단 분야 동향과 사례
      (1) AI 진단 분야의 최근 트렌드
      (2) AI 진단 기술 및 분야별 개발 동향과 사례
    2) AI(수술, 재활, 웨어러블, 병원물류) 로봇 분야 동향과 사례
      (1) AI 의료 로봇 분야 최근 트랜드
      (2) AI 의료 로봇 기술 및 분야별 개발 동향과 사례
    3) AI기반 원격 및 온라인 진료, 환자 모니터링
      (1) MICIN(마이신, 일본), 온라인 진료 서비스 플랫폼 ‘curon(크론)’
      (2) 셀바스헬스케어, ‘한국형 ARPA-H 프로젝트’와 만성신질환 AI 플랫폼
      (3) 네이버, 돌봄과 건강 모니터링 융합 ‘클로버 케어콜’
      (4) Abbott, ‘Assert-IQ와 CardioMEMS’ 퇴원 후 원격 모니터링
      (5) Medical AI(한국), ‘AiTiALVSD-1L(웨어러블 기반 심부전 보조)’
      (6) Wontech, 비접촉 통증 치료 로
      (7) Tenminds, AI 슬립봇(AI 수면분석, 자세교정)
      (8) Ping An Good Doctor(중국), 24시간 상담 ‘신이(Xin Yi) AI 닥터’
    4) AI 신약개발(AI Drug Discovery)
      (1) 신약개발과 시장전망
      (2) AI가 가져온 신약 개발의 혁신 프로세스
      (3) 글로벌 빅테크와 빅파머의 경쟁과 협력
      (4) 제약 제조 및 연구를 위한 ‘AI 팩토리’
    5) 스마트 병원, 스마트 병실
      (1) 스마트 병원, 스마트 병실
      (2) Stryke, SmartHospital 플랫폼
    6) AI 실험실 자동화(Laboratory Automation)
      (1) ABB, 실험실 자동화 AI 로보틱스
      (2) PFN, ‘AUTiv: 마우스 미미 정맥 자동 주사 시스템’
      (3) Abbott, ‘AlinIQ’ 기반 스마트 실험실(Smart Lab)
      (4) NVIDIA와 Thermo Fisher Scientific, 자율 실험실
      (5) Roche, 임상 검사실 자동화(TLA)-‘cobas connection modules’
    7) 기타 AI기반 의료·헬스케어 서비스 기술과 적용 사례
      (1) 의료 특화 에이전트 AI
      (2) AI 기반 원격 판독, Doctor Net(일본)과 LPIXEL 사례
      (3) AI 액체 생검, miRNA 활용 다중 암 조기 진단, PFN(일본) 사례
      (4) AI 임상 의사결정 지원(CDSS)
      (5) AI 기반 바이오 웨어러블, Abbott 당뇨병 관리 및 대사 건강관리 사례
      (6) AI기반 디지털 치료제(DTx), 전자약, 원격치료
  3-3. 피지컬 의료 AI 분야 기술기반 스타트업 협업 동향
    1) 인튜이티브 서지컬과 협업하는 의료AI 기술 기업
      (1) 수술 데이터 및 리스크 분석 AI
      (2) 진단 및 정밀 타겟팅 AI
      (3) 로봇 내비게이션 및 하드웨어 결합 AI
      (4) 보안 및 인프라(Digital Ecosystem)
    2) 메드트로닉과 협업하는 의료AI 기술 기업
      (1) 심혈관 및 중재 시술 AI
      (2) 소화기 내시경 및 영상 분석 AI
      (3) 뇌졸중 및 응급 진단 AI
      (4) 재활(AI 로보틱스) 및 원격 모니터링 AI
    3) Stryker Corporation과 협업하는 의료AI 기술 기업
      (1) 스마트 병원 및 환자 안전 AI
      (2) 수술 로봇 및 정밀 분석 AI(Mako 생태계)
      (3) 뇌혈관 및 신경외과 AI 로봇
      (4) 진단 및 영상 분석 분야
    4) Siemens Healthineers와 협업하는 의료AI 기술 기업
      (1) 진단 및 스크리닝 AI
      (2) 뇌졸중 및 신경계 급성 질환 AI
      (3) 모성 보건 및 글로벌 헬스 AI(Gates Foundation 파트너십)
      (4) 수술 로봇 및 피지컬 AI(NVIDIA 파트너십)
    5) Zimmer Biomet와 협업하는 의료AI 기술 기업
      (1) 자율 주행 및 정밀 로보틱스
      (2) AI 기반 영상 가이드 및 분석
      (3) 환자 관리 및 디지털 헬스케어 AI
    6) Smith & Nephew와 협업하는 의료AI 기술 기업
      (1) 수술 전 진단 및 AI 플래닝
      (2) 디지털 헬스 및 AI 환자 관리
      (3) 디지털 수술 및 AI 소프트웨어
      (4) 스포츠 의학 및 연부 조직 복구
    7) Accuray와 협업하는 의료AI 기술 기업
      (1) AI 자동 윤곽 추출
      (2) 지능형 치료 계획 및 정보 시스템
      (3) 품질 관리 및 적응형 피드백
    8) Renishaw와 협업하는 의료AI 기술 기업
      (1) 뇌신경외과 및 수술 계획 AI(Neuroinspire 생태계)
      (2) 적층 제조(3D 프린팅) 및 품질 관리 AI
      (3) 라만 분광법 및 진단 AI(Analytical Instruments)
 
Ⅱ. 국내외 유력기업 피지컬 의료AI 대응, 기술개발 동향과 사업화 전략
 
1. 글로벌 빅테크 피지컬AI 의료·헬스케어 대응, 기술개발과 사업화 전략
  1-1. Google(미국)
    1) Google의 의료 AI 기술 체계
      (1) 구글의 AI 디지털 헬스케어 전략 지향점
      (2) 오픈 소스 전략(HAI-DEF)과 AI 의료 음성모델, ‘HeAR와 MedASR’
    2) Google의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 구글 클라우드 기반 엔터프라이즈 AI 사업 전략
      (2) 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드(AlphaFold)’와 아이소모픽 랩스 설립
      (3) AI기반 소비자 헬스케어 및 웨어러블 전략
      (4) 알파벳 산하의 정밀 의료 법인, 베릴리(Verily)
      (5) 책임감 있는 AI를 위한 대응, ‘Secure AI Framework(SAIF)’
    3) Google의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-2. IBM(미국)
    1) IBM의 의료 AI 기술 체계
      (1) ‘왓슨엑스(watsonx)’ 플랫폼 기반의 의료 AI 기술 체계로 전환
      (2) IBM, 데이터 패브릭 아키텍처와 하이브리드 클라우드 인프라
      (3) 왓슨엑스(watsonx) 플랫폼 기반의 의료 AI 기술 체계
    2) IBM의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’와 ‘파운데이션 모델’ 로 신약 탐색
      (2) 의료 이해관계자별 ‘지능형 워크플로우 자동화’
    3) IBM의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-3. Microsoft(미국)
    1) MS의 의료 AI 기술 체계
      (1) 클라우드 기반의 통합 데이터 플랫폼, ‘클라우드 포 헬스케어’
      (2) MS 애저 헬스 데이터 서비스(PaaS) 아키텍처와 특징
      (3) MS ‘패브릭 포 헬스케어’ 통한 거버넌스 강화
      (4) 책임 있는 인공지능과 보안 거버넌스
    2) MS의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 병원 임상 워크플로우 혁신과 앰비언트 AI 기술, ‘드래곤 코파일럿’
      (2) 의료 기관 운영 효율성 및 가치 최적화
      (3) AI기반 생명과학 및 신약 연구 가속화 전략
      (4) AI기반 원격 모니터링, 가상 AI에이전트와 가정 간호(Hospital-at-home)
      (5) 특수 질환 및 스타트업 협력을 통한 기술 실증
    3) MS의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-4. Amazon(미국)
    1) Amazon의 의료 AI 기술 체계
      (1) AWS(아마존웹서비스), 헬스케어서비스(OneMedica, AmazonPharmacy)
      (2) AWS의 목적 중심(Purpose-built) 헬스 데이터 포트폴리오
      (3) 책임 있는 AI 구현을 위한 투명성과 추적성(설명 가능성) 확보
    2) Amazon의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 원 메디컬(One Medical)의 에이전틱 AI 전략, 환자 중심 지능형 케어
      (2) 아마존 파마시(Amazon Pharmacy)의 약물 정확도와 공급망 혁신
      (3) AI기반 신약 개발과 파트너십 확대
      (4) Bedrock AgentCore 활용 ‘멀티 에이전트 시스템’, 수익 사이클 관리(RCM) 자동화
    3) Amazon의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-5. Meta(미국)
    1) Meta의 의료 AI 기술 체계
      (1) 범용 인공지능(AGI)을 향한, 오픈소스 ‘라마(Llama) 시리즈’
      (2) 라마 4(Llama 4)와 2026년형 AI 모델의 진화
      (3) 아보카도(Avocado) 전략과 메타의 기술적 전략 전환
    2) Meta의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 컴퓨터 비전의 정점, ‘SAM’에서 ‘MedSAM 2’로 진화
      (2) AI기반 ‘FastMRI’ 프로젝트
      (3) 생물정보학 혁신, ‘ESMFold’와 단백질 구조 예측
      (4) 몰입형 기술 기반 ‘의료 훈련’ 및 ‘디지털 트윈’, ‘디지털 치료제(DTx)’
      (5) 웨어러블 하드웨어와 의료 현장의 융합, ‘레이밴 메타’와 ‘퀘스트 3’
      (6) 원격 환자 모니터링(RPM)과 디지털 헬스케어의 확장
      (7) 보안, 윤리 및 규제 대응, 의료 AI 도입의 주요 과제
    3) Meta의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략, ‘증강 지능(Augmented Intelligence)’
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-6. Alibaba Group(중국)
    1) 알리바바의 의료 AI 기술 체계
      (1) 의료·헬스케어 AI 기반, 차세대 클라우드 인프라와 네트워크 아키텍처
      (2) 의료 특화 파운데이션 모델(Lingshu)과 오픈 에코시스템
    2) 알리바바 헬스(AliHealth)의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 알리바바 헬스(AliHealth) 사업 구조와 ‘세 개의 클라우드’ 전략
      (2) 다모 아카데미(DAMO Academy)의 AI 임상 진단 솔루션
      (3) 사회적 가치 지향, ‘건강한 중국 2030’과 동행
      (4) 신뢰와 투명성 제고, 의약품 추적성 및 블록체인 거버넌스
    3) 알리바바의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-7. Tencent(중국)
    1) Tencent의 의료 AI 기술 체계
      (1) AI기반 헬스케어 전략, ‘시나리오 기반 AI(Scenario-Based AI)’ 도입
      (2) 의료 AI의 기술적 기반, ‘훈원(Hunyuan)’
    2) Tencent의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) ‘텐센트 클라우드 오믹스(Omics) 플랫폼’과 정밀 의료
      (2) AI 신약 개발 플랫폼, ‘iDrug’
      (3) 스마트 병원 및 환자 서비스, 위챗(WeChat) 생태계와의 통합
      (4) 클라우드 필드 및 원격 진단 생태계
      (5) 바이오메트릭 혁신, 손바닥 인증(PalmAI)과 비접촉식 의료 경험
      (6) 농어촌 의료 격차 해소 및 공익적 기술 배포
    3) Tencent의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-8. Baidu(중국)
    1) Baidu의 의료 AI 기술 체계
      (1) ‘AI 풀스택’, ‘Kunlun 칩, PaddlePaddl, ERNIE, PaddleHelix’
      (2) 원천 기술 인프라, ‘Kunlun 칩’과 ‘ERNIE 5.0’의 의료 특화 진화
    2) Baidu의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 바이오 컴퓨팅 및 신약 개발 플랫폼, ‘PaddleHelix’
      (2) 의료 지식 그래프 및 임상 의사 결정 지원시스템(CDSS), ‘Lingyi Zhihu’
      (3) 환자중심 디지털헬스케어서비스, ‘Ernie Health Manager, Dr.Flow 플랫폼’
      (4) 의료 영상 AI 및 멀티모달 통합
    3) Baidu의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략, ‘자율형 AI 에이전트(AI Agent)’
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-9. Huawei(중국)
    1) Huawei의 의료 AI 기술 체계
      (1) ‘팡구(Pangu)’ 모델 중심의 의료 AI
      (2) 클라우드 기반 신약 개발 플랫폼, ‘EIHealth’
    2) Huawei의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) Pangu 약물 분자 모델과 AI 기반 바이오 컴퓨팅 혁신
      (2) 5G-Advanced 및 차세대 네트워크 기반 스마트 병원
      (3) F5G 올광학 인프라와 디지털 트윈 병원
      (4) 웨어러블 생태계와 개인화된 건강관리 및 예방 전략
    3) Huawei의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략, ‘AI 네이티브 OS, 차세대 OS 생태계’
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-10. Fujitsu(일본)
    1) 후지츠의 의료 AI 기술 체계
      (1) AI기반 핵심 비즈니스 모델, ‘후지츠 유밴스(Fujitsu Uvance)’
      (2) 의료 특화형 AI 플랫폼, ‘후지츠 코즈치(Fujitsu Kozuchi)’
      (3) 데이터 주권과 글로벌 협업, 신뢰할 수 있는 데이터 생태계
      (4) 피지컬 AI(Physical AI)와 공간 세계 모델(Spatial World Model)
    2) 후지츠의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 에이전틱 AI(Agentic AI)와 병원 운영 최적화
      (2) 뇌동맥류 감지 AI 기술, ‘Project Sagasu’
      (3) AI기반 정밀의료와 유전체 분석, 암 게놈 의료 지원 AI
      (4) 신약 개발 혁명, 양자 컴퓨팅과 HPC의 융합 전략
    3) 후지츠의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략, ‘AI와 컴퓨팅 파워 결합’
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-11. NEC(일본)
    1) NEC의 의료 AI 기술 체계
      (1) NEC의 AI기반 헬스케어 전략, ‘Core DX’
      (2) 의료 DX 데이터 플랫폼, ‘BluStellar’
    2) NEC의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) AI 기반 내시경 진단 지원 기술의 혁신, ‘WISE VISION’
      (2) 맞춤형 암 백신 및 유전체 분석, ‘NEC OncoImmunity’
      (3) 병원 DX 및 환자 안전관리, 생체 인증 기술 ‘Bio-IDiom’
    3) NEC의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  1-12. NVIDIA(미국)
    1) NVIDIA의 의료 AI 기술 체계
      (1) 의료 현장의 AI 전환, NVIDIA Clara™
      (2) NVIDIA, 생명과학·신약개발용 AI 플랫폼, ‘BioNeMo’
      (3) 의료 영상 및 진단 프레임워크, ‘MONAI’와 멀티모달 에이전틱 AI
    2) NVIDIA의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 의료기기 및 로보틱스, ‘Holoscan’과 실시간 엣지 컴퓨팅
      (2) 유전체학(Genomics), Parabricks와 블랙웰(Blackwell)
      (3) 디지털 트윈 및 인프라, ‘Omniverse’ 기반 스마트 병원 구축
      (4) 빅테크, 빅파마와의 협업
    3) NVIDIA의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략, ‘Rubin’과 ‘Physical AI’, ‘BioNeMo’
      (2) 시장 내 경쟁전략, ‘풀스택 독점과 생태계 락인’
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
 
2. 국내외 피지컬AI 의료(로봇) 선도기업 기술개발과 사업화 전략
  2-1. Intuitive Surgical(미국)
    1) 인튜이티브 서지컬의 의료 AI 기술 체계
      (1) 데이터와 인공지능(AI)이 결합된 통합 지능형 플랫폼
      (2) ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 정수, 지능형 수술 플랫폼 ‘da Vinci 5’
      (3) Physical AI 인프라 강화, NVIDIA 및 Microsoft와 협력
    2) 인튜이티브 서지컬의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 수술 데이터 사이언스, ‘Case Insights’와 외과의 교육 AI
      (2) AI기반 병원 디지털 에코시스템과 운영 효율성 향상 전략
      (3) 사업 분야별 확장 전략, ‘Ion’, ‘SP’ 및 심장 수술 영역 공략
    3) 인튜이티브 서지컬의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략, 자율 수술(Autonomous Surgery)
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-2. Medtronic(미국)
    1) 메드트로닉의 의료 AI 기술 체계
      (1) 데이터와 AI기반, 개방형 혁신 플랫폼 ‘AI Access™’
      (2) 메드트로닉 AI 의료 생태계, ‘AI Access™’, ‘GI Genius™’
      (3) NVIDIA의 기술 통합 및 에지 컴퓨팅 아키텍처
    2) 메드트로닉의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 당뇨 관리, 자동 인슐린 전달 시스템과 전략적 파트너십
      (2) 신경과학 및 수술 로봇 분야, 로봇 보조 수술(RAS)과 ‘AiBLE’ 생태계
      (3) AI 진단 SW, 신경변성 및 심혈관 질환 진단과 알고리즘 기반 치료
      (4) 피지컬 AI 기술, 디지털 트윈과 가상 수술 기술(Touch Surgery™)
      (5) 외래 수술 센터(ASC)와 협력 전략적 시장 확장
    3) 메드트로닉의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-3. Stryker Corporation(미국)
    1) Stryker의 의료 AI 기술 체계
      (1) AI와 로보틱스, 데이터 분석기술 통합, ‘디지털 헬스케어 생태계’ 구축
      (2) AI기반 플랫폼과 솔루션
    2) Stryker의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 정형외과 AI 기술, ‘Mako SmartRobotics’ 플랫폼
      (2) 스마트 병원 및 디지털 케어, ‘Vocera’와 ‘care.ai’의 통합
      (3) 신경기술 및 특수 임상 AI 솔루션, ‘Q Guidance’와 ‘Triton’
      (4) Stryker의 M&A 및 사업 전략
    3) Stryker의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-4. Zimmer Biomet(독일)
    1) Zimmer Biomet의 의료 AI 기술 체계
      (1) 로봇 플랫폼 ‘ROSA’와 ‘ZBEdge’ 통합 디지털 생태계
      (2) ‘X-Atlas’, 방사선 노출을 최소화하는 3D 모델링 기술
    2) Zimmer Biomet의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) ROSA 플랫폼 적용 분야, ‘OptimiZe’ 기술 제품군
      (2) Persona IQ, 체내 데이터 센서로서의 임플란트
      (3) ‘ZBEdge’, 데이터 기반 지능형 생태계의 메커니즘
      (4) ASC(외래수술센터) 시장 대응, ‘ZBX Solutions’
    3) Zimmer Biomet의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-5. Smith & Nephew(영국)
    1) Smith & Nephew의 의료 AI 기술 체계
      (1) 피지컬 AI 생태계, ‘Real Intelligence’
      (2) 차세대 핸드헬드(Handheld) 로봇 시스템, ‘CORI’
    2) Smith & Nephew의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 슬관절 치환술(Knee Arthroplasty), 1차 치환술부터 재치환술까지
      (2) 고관절 치환술(Hip Arthroplasty): RI.HIP NAVIGATION
      (3) 견관절 치환술(Shoulder Arthroplasty), 새로운 성장 동력
      (4) ASC 시장 대응, 최적화 로봇 전략 및 “Positive Connections” 프로그램
    3) Smith & Nephew의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-6. Tinavi Medical Technologies(중국)
    1) Tinavi의 의료 AI 기술 체계
      (1) 중국 내 의료 로봇 산업 선구자
      (2) 피지컬 의료 AI 기술, AI 기반 지능형 내비게이션 및 포지셔닝
      (3) 다중 적응증 대응을 위한 단일 플랫폼 전략
    2) Tinavi의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 척추 수술(Spine Surgery), 정밀도와 안전성의 표준
      (2) 외상 수술(Trauma Surgery), 최소 침습의 실현
      (3) 관절 치환술(Joint Replacement), 지능형 통합의 가속화
      (4) 5G 원격 의료와 로봇 전략, 세계 최초 원격 로봇 수술 기록
    3) Tinavi의 미래 기술 개발 및 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-7. Shanghai MicroPort MedBot(중국)
    1) MedBot의 의료 AI 기술 체계
      (1) 피지컬 의료 AI의 핵심 기술 체계 및 지능형 메커니즘
      (2) 로봇 본체 설계 및 다자유도 제어 기술
    2) MedBot의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 수술분야별 의료로봇 솔루션의 기술적 특징과 시장 전략
      (2) 피지컬 AI기반 원격 수술(Tele-surgery), ‘모바일 수술 플랫폼’
    3) MedBot의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁 전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-8. iFLYTEK(중국)
    1) iFLYTEK의 의료 AI 기술 체계
      (1) 인지 지능(Cognitive Intelligence), ‘초뇌 계획(Super Brain Project)’
      (2) ‘초뇌 2030’과 AI에이전트 시대의 도래
      (3) 핵심 기술 아키텍처, ‘일체양익’ 프레임워크의 메커니즘
      (3) ‘의료전용 심층 사고’, 스파크 메디컬 거대언어모델(Spark Medical LLM)
    2) iFLYTEK의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) AI기반 기초 의료 서비스(Primary Healthcare), ‘지의조리(智医助理)’
      (2) 스마트 병원 솔루션(Smart Hospital), 운영 효율성과 전문성 강화
      (3) 지능형 하드웨어 및 개인 건강관리(C-Side), 일상의 동반자
      (4) 정밀 의료 및 만성질환 관리 혁신
    3) iFLYTEK의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략, “Spark X”와 에이전트 생태계
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-9. Accuray(미국)
    1) Accuray의 의료 AI 기술 체계
      (1) 피지컬 의료 AI, 로보틱스 하드웨어와 인공지능의 결합
      (2) Accuray의 피지컬 AI 플랫폼, ‘CyberKnife®’와 ‘Radixact®’
    2) Accuray의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 치료 계획 혁신, VOLO™ Ultra Optimizer 및 적응형 방사선 치료(ART)
      (2) 초저분할 SBRT(Stereotactic Body Radiation Therapy), 전립선암 성과
      (3) 뇌 및 척추 종양의 정밀 치료, 전이성 암과 기능적 질환의 극복
      (4) 폐암 및 간암, 움직이는 타겟에 대한 로보틱 동기화
      (5) 유방암 및 신규 적응증, 기술 적용 범위의 지속적 확장
    3) Accuray의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-10. Renishaw(영국)
    1) Renishaw의 의료 AI 기술 체계
      (1) 피지컬 AI의 핵심 모델, ‘Neuromate’와 ‘Neuroinspire’
      (2) 신경외과 수술 로봇 부문, Neuromate 플랫폼 기술 구조와 임상 혁신
      (3) 수술 계획 및 네비게이션 소프트웨어, Neuroinspire의 지능형 알고리즘
      (4) 의료 로봇의 정밀도를 결정하는 ‘엔코더(Encoder)’
    2) Renishaw의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 신경외과 혁신 로봇, Neuromate 로봇 시스템
      (2) 적층 제조(3D 프린팅) 부문, 환자 맞춤형 임플란트와 디지털 워크플로우
      (3) 약물 전달시스템과 미래 진단기술, ‘Neuroinfuse’와 ‘Raman Spectroscopy’
    3) Renishaw의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-11. Robocath(프랑스)
    1) Robocath의 의료 AI 기술 체계
      (1) 피지컬 의료 AI와 바이오닉 로봇 기술 융합
      (2) 피지컬 AI 기술의 핵심, ‘R-시리즈 알고리즘’
    2) Robocath의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 2세대 로봇과 차세대 자동화 기술
      (2) 임상적 증거, 안전성과 유효성의 정량적 분석
      (3) 5G 원격의료(Tele-intervention)와 의료 접근성 혁신
    3) Robocath의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-12. 큐렉소(Curexo, 한국)
    1) 큐렉소의 의료 AI 기술 체계
      (1) 의료 로봇 분야의 핵심 AI 기술 및 시스템 아키텍처
      (2) Physical AI 기반의 지능형 제어 및 정밀도 구현
      (3) AI기반 영상 처리 및 자동 분할(Auto-segmentation) 기술
    2) 큐렉소의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 큐비스-조인트(CUVIS-joint), ‘오픈 플랫폼(Open Platform)’
      (2) 큐비스-스파인(CUVIS-spine), 네비게이션 중심의 척추 수술 혁신
      (3) 모닝워크(Morning Walk), 바이오 피드백 기반의 지능형 재활 시스템
    3) 큐렉소의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
  2-13. 고영(Koh Young Technology, 한국)
    1) 고영의 의료 AI 기술 체계
      (1) 고도의 광학 기술과 로보틱스 제어 역량, ‘피지컬 의료 AI’ 구축
      (2) 피지컬 의료 AI의 기술적 아키텍처와 핵심 차별화 요소
      (3) AI 기반 수술 경로 최적화 및 시뮬레이션, ‘Geniant’ 플랫폼
    2) 고영의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) ‘Kymero’, 난치성 뇌전증 및 파킨슨병 치료
      (2) 뇌종양 생검(Biopsy) 및 션트(Shunt) 수술 혁신
    3) 고영의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
  2-14. Yaskawa Electric(일본)
    1) Yaskawa의 의료 AI 기술 체계
      (1) AI와 데이터 중심의 솔루션 컨셉, ‘i³-Mechatronics’
      (2) 미래 로봇 플랫폼, ‘MOTOMAN NEXT’와 자율형 의료 서비스
    2) Yaskawa의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 피지컬 AI(Physical AI) 구현 위한 소프트뱅크 파트너십
      (2) 라이프 사이언스 분야, 세포 치료제 제조 및 실험 자동화 AI
      (3) 임상 검사실 및 병원 자동화 솔루션, 고속 처리와 AI 비전
      (4) 재활 및 복지 로보틱스, 인간의 기능을 확장하는 기술
    3) Yaskawa의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략, ‘i³-Mechatronics’의 고도화
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-15. FANUC(일본)
    1) FANUC의 의료 AI 기술 체계
      (1) ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 밸류체인과 에코시스템 구축
      (2) 엔비디아(NVIDIA)와 구현하는 ‘피지컬 AI’ 및 디지털 트윈
    2) FANUC의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) 의료기기 및 임플란트 제조의 AI 기반 정밀 자동화
      (2) 바이오 제약 및 실험실 자동화의 지능형 로봇 솔루션
      (3) 임상 및 간호 환경의 인간-로봇 협업(HRC)
      (4) 수술용 로봇 부품 및 제어 플랫폼 공급
      (5) 스마트 병원 물류와 서비스 로봇 시스템
    3) FANUC의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
  2-16. Omron(일본)
    1) Omron의 의료 AI 기술 체계
      (1) 핵심 기술 철학, ‘Sensing & Control+Think’
      (2) 초정밀 예방 의학, 바이오 데이터 퓨전(Bio-Data Fusion)
    2) Omron의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석
      (1) AI 심방세동(AFib) 감지 기술 및 인텔리센스(Intellisense)
      (2) 호흡기 및 통증 관리, 개인화된 AI 치료 솔루션
      (3) 피지컬 웨어러블, 로봇 공학
      (4) 디지털 헬스 생태계, 원격 환자 모니터링(RPM)
    3) 오므론의 미래 기술 개발과 사업 전략
      (1) 미래 기술 개발 전략
      (2) 시장 내 경쟁전략
      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략
      (4) 한국 시장 진출과 협력사례
 

3. 국내외 피지컬AI 의료(영상·진단) 선도기업 기술개발과 사업화 전략

  3-1. GE HealthCare(미국)

    1) GE HealthCare의 의료 AI 기술 체계

      (1) Clara 기반 에이전틱 AI, 피지컬 AI 시스템으로 진화

      (2) Edison 디지털 헬스 플랫폼 및 AI 오케스트레이션 전략

      (3) AI기반 Precision Care 프레임워크, ‘Precise Image AI’, ‘Signa One’

    2) GE HealthCare의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) AI기반 차세대 지능형 진단 영상 장비(CT, MRI 및 핵의학)

      (2) AI 기반 초음파 및 현장 진단(POCUS) 솔루션

      (3) Physical AI와 자율 진단 시스템(NVIDIA 협력)

    3) GE HealthCare의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략, ‘D3’와 ‘Edge AI’

      (2) 시장 내 경쟁전략, 플랫폼 락인(Lock-in) 전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

      (4) 한국 시장 진출과 협력사례

  3-2. Siemens Healthineers(독일)

    1) 지멘스 헬시니어스의 의료 AI 기술 체계

      (1) AI와 데이터 기반 의료 혁신

      (2) AI 영상진단과 지능형 AI 자동화, ‘Atellica’

      (3) 차세대 기술 파트너십과 생태계 전략, ‘NVIDIA 및 Microsoft’

    2) 지멘스 헬시니어스의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) AI Imaging 진단, 지능형 워크플로우와 고해상도 구현

      (2) AI기반 정밀치료(Precision Therapy) 및 종양학 전략

      (3) 진단(Diagnostics) 부문의 지능형 자동화, ‘Atellica’

      (4) 임상 의사결정 지원 시스템, ‘AI-Pathway Companion’

      (5) 디지털 환자 트윈(Digital Patient Twin), 개인 맞춤형 의료의 정점

    3) 지멘스 헬시니어스의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략, ‘AI 기반 자동화’

      (2) 시장 내 경쟁전략, ‘SaaS’와 가치기반 의료(Value-based Care)

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

      (4) 한국 시장 진출과 협력사례

  3-3. Philips(네덜란드)

    1) 필립스의 의료 AI 기술 체계

      (1) 필립스 의료 AI 전략, ‘데이터 통합’과 ‘워크플로우 최적화’

      (2) 3D로 시각화하는 AI 내비게이션 시스템, ‘LumiGuide’

    2) 필립스의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) AI기반 정밀 진단 및 치료(Diagnosis & Treatment)

      (2) 커넥티드 케어(Connected Care)와 AI 기반 환자 모니터링

      (3) 엔터프라이즈 인포매틱스 및 클라우드 전략

      (4) 정밀 의료 및 암 판독 인포매틱스

    3) 필립스의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

      (4) 한국 시장 진출과 협력사례

  3-4. Hitachi(일본)

    1) Hitachi의 의료 AI 기술 체계

      (1) 히다치 IoT/AI 플랫폼, Lumada(루마다)를 의료·헬스케어로 확대

      (2) Lumada 플랫폼을 통한 ‘병원 DX(Digital Transformation)’

      (3) Physical AI의 핵심, 입자선(양성자/중입자) 치료 시스템

    2) Hitachi의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) 체외 진단 및 실험실 자동화의 고도화

      (2) 첨단 암 치료, 입자선 치료 시스템과 AI의 융합

      (3) AI기반 재생 의료 제조 혁신과 ‘DesignCell’ 플랫폼

      (4) 스마트 병원과 환자 중심의 디지털 헬스케어 생태계

    3) 히다치의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략, ‘Physical AI와 정밀 의료의 결합’

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

      (4) 한국 시장 진출과 협력사례

  3-5. Fujifilm(일본)

    1) 후지필름의 의료 AI 기술 체계

      (1) 후지필름 의료 AI의 철학적 기반과 기술적 아키텍처, ‘REiLI’

      (2) 의료 IT 및 엔터프라이즈 이미징, ‘Synapse’ 플랫폼과 클라우드 전략

    2) 후지필름의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) 영상 진단 분야의 AI 기술 혁신, 장비와 지능의 결합

      (2) 소화기 내시경 AI, ‘CAD EYE’를 통한 실시간 병변 진단

      (3) 생명과학 및 제약 분야의 AI, 신약 개발과 제조 공정의 지능화

    3) 후지필름의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

      (4) 한국 시장 진출과 협력사례

  3-6. Aidoc(이스라엘)

    1) Aidoc의 의료 AI 기술 체계

      (1) 임상 AI 플랫폼(aiOS™)와 파운데이션 모델(CARE™)

      (2) aiOS™, 임상 AI의 전사적 확장을 위한 지능형 운영체제

      (3) CARE™ 파운데이션 모델, 의료 AI의 확장성 혁신

    2) Aidoc의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) 분야별 임상 솔루션 전략 및 워크플로우 통합

      (2) 영상의학과 워크플로우와 ‘Widget’ 인터페이스

    3) Aidoc의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략, 에이전틱 AI와 지능형 워크플로우 완성

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략, 전략적 파트너십 아키텍처

      (4) 한국 시장 진출과 협력사례

  3-7. Brainomix(영국)

    1) Brainomix의 의료 AI 기술 체계

      (1) AI기반 ‘Brainomix 360’ 플랫폼

      (2) 뇌신경계 분야, ‘Brainomix 360 Stroke’ 플랫폼

      (3) 차세대 기술, 순수분수함수(Net Water Uptake, NWU)와 NCCT 기반 코어 분석

    2) Brainomix의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) 호흡기계 분야, e-Lung 플랫폼과 정밀 폐 질환 관리

      (2) 종양학 분야, e-ACT를 활용한 폐암 모니터링 및 고형암 분석

      (3) 바이오·제약, AI 코어 랩(AI Core Lab) 모델과 데이터 기반 가치 창출

      (4) 의료 AI의 신뢰성 확보, 운영 체계 및 데이터 거버넌스

    3) Brainomix의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략

      (2) 시장 내 경쟁전략, AI 기반 의료영상 솔루션의 전문화·차별화

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

      (4) 한국 시장 진출과 협력사례

  3-8. Viz.ai(미국)

    1) Viz.ai의 의료 AI 기술 체계

      (1) AI기반 ‘지능형 케어 코디네이션(Intelligent Care Coordination)’

      (2) ‘Viz.ai One 플랫폼’의 기술적 아키텍처와 엔터프라이즈 통합 솔루션

    2) Viz.ai의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) AI 기반, 신경과학(Viz Neuro) 및 뇌혈관 질환 혁신

      (2) AI 기반, 심혈관(Viz Cardio) 및 혈관 질환(Viz Vascular)

      (3) AI기반, 종양학(Viz Oncology) 및 특수 질환 케어

      (4) AI기반, 병원 운영 효율성 극대화와 수익성 확보

      (5) 생명 과학 파트너십을 통한 비즈니스 모델의 다각화

    3) Viz.ai의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략, Agentic AI와 종양학 정밀 의료 완성

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략, APAC 공략과 규제 준수

      (4) 한국 시장 진출과 협력사례

  3-9. RapidAI(미국)

    1) RapidAI의 의료 AI 기술 체계

      (1) 심층 임상 AI(Deep Clinical AI), ‘RapidAI’ 플랫폼

      (2) 하이테크 인프라 및 보안 아키텍처, ‘Rapid Edge Cloud’

    2) RapidAI의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) 신경혈관(Neurovascular) 분야, 뇌졸중 관리의 표준

      (2) 심혈관(Cardiac & Vascular) 분야, 대동맥 및 폐색전증 솔루션

      (3) 영상의학(Radiology) 워크플로우 최적화 및 시각화 기술

      (4) 라이프 사이언스(Life Sciences) 및 임상 시험 지원 전략

    3) RapidAI의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략, 파트너십 및 에코시스템 전략

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

      (4) 한국 시장 진출과 협력사례

  3-10. 루닛(Lunit, 한국)

    1) 루닛의 의료 AI 기술 체계

      (1) 루닛의 Vision 2030과 의료 AI의 진화

      (2) 멀티모달 의료 전문 파운데이션 모델(Specialized Foundation Model)

      (3) 자율형 에이전틱 AI(Agentic AI) 6종 개발

    2) 루닛의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) 의료 영상 진단 AI 기술, 루닛 인사이트(Lunit INSIGHT)

      (2) 정밀 종양학 플랫폼, 루닛 스코프(Lunit SCOPE)

      (3) 볼파라 인수, ‘One Lunit’ 글로벌 전략

      (4) 제약 산업과의 정밀 의료 협력

    3) 루닛의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

  3-11. 뷰노(VUNO, 한국)

    1) 뷰노의 의료 AI 기술 체계

      (1) Core AI Engine, AI기반 의료영상분석과 생체신호 분석

      (2) 의료 AI 플랫폼, ‘VUNO Med®’

    2) 뷰노의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) 생체신호(Vital Sign)기반 AI 심정지 예측솔루션, ‘딥카스(DeepCARS)’

      (2) 의료 영상 분석 기술의 정밀화와 혁신

      (3) AI 기반 만성 질환 관리 및 B2C 생태계, ‘하티브(HATIV)’

    3) 뷰노의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

  3-12. 제이엘케이(JLK, 한국)

    1) 제이엘케이의 의료 AI 기술 체계

      (1) 뇌질환 특화 딥러닝기반 AI 영상 분석

      (2) AI진단에서 병원의 워크플로우를 혁신하는 통합 플랫폼 지향

    2) 제이엘케이의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) AI기반 뇌졸중 전주기 대응, ‘MEDIHUB STROKE’

      (2) AI기반 뇌경색 하위 유형 분류 솔루션, ‘JBS-01K(JLK-DWI)’

      (3) 응급 대응의 핵심, ‘JLK-LVO’ 및 관류 영상 분석(CTP/PWI)

      (4) 암 질환 및 노인성 질환 대응 전략, ‘Cancer & Dementia Solution’

      (5) Hyperacute 단계의 의사결정 지원, ‘JLK-CTL 솔루션’

      (6) AI 기반 신약 개발, JLK BIO(자회사)의 AI 플랫폼 ‘DeepHits’

    3) 제이엘케이의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

  3-13. 라이프시맨틱스(LifeSemantics, 한국)

    1) 라이프시맨틱스의 의료 AI 기술 체계

      (1) AI기반 건강관리 프로그램(PDSS), ‘풀 라인업(Full Line-up)’

      (2) 의료 AI(Medical AI), 캐노피엠디(Canofy MD)와 정밀 진단

    2) 라이프시맨틱스의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) 진단 보조 AI, 캐노피엠디

      (2) 질환 예측 AI 서비스, 하이(H.AI)

      (3) 디지털 치료기기(DTx), ‘레드필(Redpill)’

      (4) 서비스 플랫폼 사업, ‘닥터콜(Dr.Call)’

      (5) PHR 플랫폼기반, 원료의약품 및 건기식 사업

      (6) 보안 및 관리 체계의 안정성, ‘ISMS-P’ 인증 획득

    3) 라이프시맨틱스의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략, ‘AI-Native & Data Convergence’

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

  3-14. 딥노이드(Deepnoid, 한국)

    1) 딥노이드의 의료 AI 기술 체계

      (1) 국내 1세대 의료 영상기반 AI 전문기업

      (2) 핵심 의료 AI 기술의 진화, CNN 병변 검출에서 생성형 멀티모달 AI로

    2) 딥노이드의 의료 AI 적용 분야별 사업 전략 및 사례 분석

      (1) 의료 AI 솔루션 포트폴리오

      (2) 플랫폼 비즈니스 전략, ‘DEEP:PHI’와 생태계 확장

      (3) 산업용 AI 사업의 전략적 가치와 기술 시너지

    3) 딥노이드의 미래 기술 개발과 사업 전략

      (1) 미래 기술 개발 전략, 원격 판독(TRS)과 AI 에이전트 시대 대응

      (2) 시장 내 경쟁전략

      (3) 글로벌 시장 진출과 사업 전략

 

Ⅲ. 피지컬 AI의료 기술개발 전략과 핵심 전략품목 로드맵

 

1. 의료 인공지능 연구개발(R&D) 로드맵(안) (’24∼’28)

  1-1. 개요

    1) 사업 개요

      (1) 추진 배경

      (2) 현황과 문제점

      (3) 해외 주요국 의료 인공지능 동향

    2) 비전 및 목표

  1-2. 과제별 추진 전략과 일정

    1) 세부 과제별 추진 전략

      (1) AI 기반 의료서비스 혁신 지원

      (2) AI 기반 첨단 의료기기 및 신약개발 지원

      (3) 보건의료데이터 활용 체계 고도화

      (4) 의료 AI 개발·확산을 위한 제도 기반 강화

    2) 주요 추진 과제별 추진 일정

 

2. 중소기업형 AI의료·헬스케어 핵심 기술개발 동향과 전략

  2-1. 개요

    1) 정의 및 범위

      (1) 정의

      (2) 활용 범위

    2) 기술개발 필요성

  2-2. AI의료·헬스케어 분야 기술개발 전략품목 및 개발 로드맵

    1) AI의료·헬스케어 분야 전략품목 선정

      (1) AI의료·헬스케어 분야 전략품목 15대 후보 도출

      (2) AI의료·헬스케어 분야 10대 전략품목 선정

    2) AI의료·헬스케어 10대 전략품목별 개발전략

      (1) 생체 신호 수집 및 건강 관리 모바일 및 웨어러블 기기

      (2) 디지털 치료기기(불면, 우울, 근골격 등 DTx 솔루션)

      (3) AI 판독 SW(X-Ray, 마모그램, CT, MRI, 병리영상 등)

      (4) AI 기반 환자·고령자 맞춤형 돌봄 플랫폼

      (5) 원격 모니터링 활용 환자 및 임상 관리 플랫폼

      (6) AI 기반 이종 데이터 구축 및 분석 플랫폼

      (7) AI 기반 뷰티 소재 발굴 플랫폼 및 기능성 화장품 개발

      (8) 전자약 

      (9) 디지털 기반 임플란트 교정, 의치 제작 및 관리 플랫폼

      (10) 재활 및 운동 보조 웨어러블 헬스케어 디바이스

    3) AI의료·헬스케어 10대 전략품목 로드맵(2026-2028)

      (1) 개요

      (2) 단계별 핵심요소기술 개발 목표 로드맵(2026-2028)

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