01 클라우드 기반 솔루션 도입 클라우드 기반 솔루션의 도입이 증가함에 따라 실시간 데이터 교환, 확장성 및 AI 기반 분석을 가능하게 함으로써 의료 API 시장이 재편되고 있습니다. 클라우드 기반 API는 상호 운용성, 원격 접근 및 보안을 향상시켜 EHR, 원격 진료 및 의료 영상 AI의 통합을 촉진합니다. 예를 들어, 엔비디아는 2023년 12월 의료 영상 분야의 AI 모델 개발을 가속화하기 위해 클라우드 기반 API를 도입했습니다. RSNA 2023에서 발표된 이 API는 엔비디아의 모나이(Monai) 프레임워크를 확장하여 방사선학 분야에서 AI 활용을 향상시킵니다. 클라우드 기술이 의료 API에 더욱 통합됨에 따라 상호 운용성이 크게 향상되고, AI 기반 진단이 개선되며, 디지털 의료의 미래가 혁신적으로 변화할 것입니다.
02 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)으로의 전환 AI와 머신러닝을 의료 API에 통합함으로써 임상 의사 결정, 예측 분석 및 관리 효율성이 혁신적으로 변화하고 있습니다. 이러한 기술은 실시간 데이터 처리를 통해 더 빠른 진단, 자동화된 워크플로우, 그리고 향상된 환자 치료를 가능하게 합니다. 예를 들어, Elation이 2024년 11월에 실시한 설문조사에 따르면 일차 진료 의사의 66%가 AI가 행정적 부담을 크게 줄여주었다고 답했습니다. AI 도입이 증가함에 따라 의료 API는 운영 워크플로를 개선하고 환자 치료 결과를 향상시키는 데 중요한 역할을 계속해서 수행할 것입니다. 이러한 통합은 효율성을 높이고 진단 기능을 개선하며 의료 생태계를 더욱 간소화하여 시장 성장을 촉진할 것입니다.
2026년 6월오라클 헬스, 의료 정보 상호 운용성을 위한 FHIR 기반 API 기능 확장오라클 헬스는 병원, 보험사 및 디지털 헬스 애플리케이션 간에 전자 건강 기록(EHR), 임상 데이터 및 환자 정보를 안전하게 교환할 수 있도록 FHIR 기반 API를 확장하여 의료 API 플랫폼을 강화했습니다. 이번 업데이트는 향상된 상호 운용성과 AI 기반 의료 워크플로우를 지원합니다.
2026년 4월마이크로소프트, Azure Health Data Services API 포트폴리오 확장마이크로소프트는 Azure Health Data Services에 새로운 기능을 도입하여 FHIR®, DICOM® 및 MedTech API 지원을 확장함으로써 의료 생태계 전반에 걸쳐 영상, 임상 및 의료 기기 데이터를 안전하게 통합할 수 있도록 했습니다.
2026년 2월– 구글 클라우드, AI 애플리케이션용 의료 데이터 엔진 API 강화Google Cloud는 임상 데이터 통합, 인구 건강 분석 및 생성형 AI 애플리케이션을 지원하는 향상된 API를 통해 헬스케어 데이터 엔진을 확장했습니다. 이번 업데이트를 통해 상호 운용성이 향상되었으며, 의료 기관은 이를 기반으로 고급 디지털 헬스 솔루션을 구축할 수 있게 되었습니다.
2025년 11월– 에픽, 커넥티드 헬스케어 애플리케이션을 위한 오픈 API 생태계 확장에픽 시스템즈 코퍼레이션은 Epic on FHIR을 통해 개방형 API를 확장함으로써 상호 운용성 플랫폼을 강화했으며, 이를 통해 개발자는 타사 임상 애플리케이션, 환자 참여 도구 및 디지털 건강 솔루션을 에픽 기반 의료 환경에 통합할 수 있게 되었습니다.