Mercado de PNL en el sector sanitario

Tamaño del mercado de PNL para el sector sanitario

El tamaño del mercado mundial de PNL para el sector sanitario se registró en 3.185,1 millones de dólares en 2023, que se estima en 3.647,2 millones de dólares en 2024 y se prevé que alcance los 10.733,2 millones de dólares en 2031, creciendo a una tasa compuesta anual del 16,67% de 2024 a 2031. de trabajo, el informe incluye soluciones ofrecidas por empresas como 3M, Oracle, Ardigen, IBM Corporation, IQVIA Inc, Apixio, Wave Health Technologies, Lexalytics, Conversica, Inc., Inovalon y otras.

La expansión del mercado está impulsada por la creciente adopción de registros médicos electrónicos (EHR) y la creciente necesidad de un análisis y extracción de datos eficientes a partir de datos médicos no estructurados. Las tecnologías de PNL permiten a las organizaciones de atención médica extraer información valiosa de las notas clínicas, mejorando así la toma de decisiones y los resultados de la atención al paciente, lo que probablemente impulsará aún más el crecimiento del mercado.

El mercado de PNL en atención médica se está expandiendo rápidamente, impulsado por la digitalización de los sistemas de atención médica y la necesidad crítica de obtener información procesable a partir de grandes cantidades de datos médicos no estructurados. Las tecnologías de PNL permiten la comprensión, interpretación y generación del lenguaje humano mediante computadoras, lo que las hace esenciales en diversas aplicaciones de atención médica. Estas aplicaciones mejoran la toma de decisiones clínicas, mejoran la atención al paciente y agilizan la eficiencia operativa.

El progreso del mercado se ve impulsado aún más por la proliferación de registros médicos electrónicos (EHR), que requieren soluciones avanzadas de PNL para analizar y utilizar de manera efectiva los datos no estructurados acumulados y avances continuos en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Además, hay un énfasis cada vez mayor en la medicina personalizada, que requiere un análisis profundo de los datos de cada paciente para personalizar los tratamientos, lo que hace que las tecnologías de PNL sean indispensables para respaldar la medicina de precisión.

• Las tecnologías de PNL están surgiendo como un componente vital para transformar la prestación de atención médica y mejorar los resultados de los pacientes.

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) en el sector sanitario se refiere a la aplicación de técnicas y tecnologías de procesamiento del lenguaje natural en el ámbito sanitario. Implica el uso de métodos computacionales para comprender, interpretar y generar lenguaje humano en el contexto de datos relacionados con la atención médica. La PNL sanitaria abarca una amplia gama de tareas, incluida la extracción de información de notas clínicas, registros médicos y otras fuentes de datos sanitarios no estructurados, así como la generación de datos estructurados para el análisis y la toma de decisiones.

Este campo aprovecha técnicas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y lingüística para facilitar tareas como la mejora de la documentación clínica, la codificación automatizada, la recuperación de información, el apoyo a las decisiones clínicas y la gestión de la salud de la población. Al permitir el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos sanitarios no estructurados, la PNL sanitaria desempeña un papel crucial en la mejora de la atención al paciente, la mejora de los flujos de trabajo clínicos y el apoyo a iniciativas sanitarias basadas en datos.

Revisión del analista

En el mercado de PNL para el sector sanitario, los actores clave están navegando estratégicamente por varias vías para fomentar el crecimiento y la innovación. El aumento en la adopción de registros médicos electrónicos (EHR), impulsado por los avances en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, está contribuyendo significativamente al crecimiento del mercado. Además, se están desarrollando soluciones personalizables y escalables para integrarse perfectamente con los sistemas sanitarios existentes, facilitando una gestión y análisis de datos eficientes.

Las colaboraciones y asociaciones con empresas de ciberseguridad están forjando mecanismos de defensa más sólidos contra las filtraciones de datos, mientras que las inversiones en investigación y desarrollo continúan generando soluciones innovadoras de PNL capaces de manejar datos médicos complejos. Además, las iniciativas educativas y la atención al cliente mejorada subrayan el compromiso de dotar a los profesionales de la salud de las herramientas y los conocimientos necesarios para aprovechar la PNL de forma eficaz.

Factores de crecimiento del mercado de PNL para el sector sanitario

La creciente adopción deregistros médicos electrónicos (EHR)Se espera que la información en los centros de salud contribuya significativamente a la proliferación de datos no estructurados. Los sistemas EHR se utilizan ampliamente en la atención médica moderna para capturar una amplia gama de información del paciente, incluidas notas clínicas, diagnósticos, planes de tratamiento e historiales del paciente.

Sin embargo, esta gran cantidad de información suele estar en un formato no estructurado, lo que dificulta su análisis y utilización eficaz. Las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el sector sanitario son fundamentales para abordar este desafío transformando datos no estructurados en conocimientos estructurados y procesables. Estas herramientas avanzadas de PNL facilitan una mejor toma de decisiones clínicas al brindar a los profesionales de la salud información más profunda basada en datos sobre las condiciones de los pacientes y los resultados del tratamiento. Además, respaldan la atención personalizada al paciente al permitir la identificación de necesidades específicas del paciente y adaptar los tratamientos en consecuencia.

Además, las tecnologías de PNL mejoran la eficiencia operativa al automatizar tareas rutinarias como codificación, documentación e ingreso de datos, reduciendo así las cargas administrativas y minimizando errores. Se espera que la creciente dependencia de los EHR y la apremiante necesidad de soluciones sofisticadas de análisis y procesamiento de datos aumenten el crecimiento del mercado.

• En abril de 2023, Cerner Enviza, una subsidiaria de Oracle, colaboró ​​con John Snow Labs para apoyar la Iniciativa Sentinel de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. Este esfuerzo conjunto se centra en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial (IA) para extraer información crítica de notas clínicas dentro de registros médicos electrónicos (EHR). Esta iniciativa tiene como objetivo mejorar la comprensión de la FDA sobre los efectos de los medicamentos en grandes poblaciones. Este proyecto de dos años de duración, que se centra en el fármaco para el asma montelukast y sus posibles efectos secundarios en la salud mental, pretende mostrar cómo el aprendizaje automático y la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden aprovechar los datos no estructurados para abordar las lagunas de conocimiento en la seguridad de los medicamentos.

Sin embargo, el mercado de PNL en atención médica experimenta una alta frecuencia de violaciones de datos y problemas de seguridad, lo que plantea un desafío importante para el desarrollo de la industria. Los datos de atención médica son muy confidenciales y están sujetos a estrictos estándares regulatorios, como la Ley de Responsabilidad y Portabilidad de Seguros Médicos (HIPAA) en los Estados Unidos y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa. La implementación de soluciones de PNL requiere acceder y procesar grandes volúmenes de información del paciente, lo queconduce al aumentoinquietudes sobre la protección de estos datos contra violaciones y accesos no autorizados.

Garantizar el cumplimiento de estas regulaciones manteniendo al mismo tiempo la integridad y confidencialidad de los datos de los pacientes es una tarea compleja. Este desafío se ve agravado aún más por la necesidad de compartir e integrar de forma segura datos entre diferentes sistemas y plataformas de atención médica. Los actores clave del mercado están abordando las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos a través de varias medidas integrales. Están empleando técnicas de cifrado avanzadas para proteger los datos tanto en reposo como en tránsito, garantizando así que la información del paciente permanezca protegida contra el acceso no autorizado.

Adherirse a estándares regulatorios como HIPAA y GDPR es una máxima prioridad, y las empresas implementan marcos de cumplimiento sólidos y realizan auditorías periódicas. Las arquitecturas de datos seguras, incluidas las soluciones locales y en la nube, brindan múltiples capas de protección contra infracciones. Las técnicas de anonimización y desidentificación de datos se utilizan cada vez más para proteger las identidades de los pacientes eliminando identificadores personales de los conjuntos de datos. Al implementar estas medidas, los actores clave están fomentando la confianza y facilitando una adopción más amplia de tecnologías de PNL en la atención médica.

Tendencias del mercado de PNL para el sector sanitario

El aumento de la telesalud y la monitorización remota de pacientes es una tendencia notable en el mercado, impulsada principalmente por los continuos avances en las tecnologías de salud digital. A medida que los proveedores de atención médica y los pacientes se adaptaron a los métodos cambiantes de brindar y recibir atención, la integración del procesamiento del lenguaje natural (PNL) con las plataformas de telesalud surgió como un desarrollo fundamental. Las tecnologías de PNL se emplean cada vez más para analizar las interacciones de los pacientes durante las consultas virtuales, extrayendo información valiosa de conversaciones, registros de chat y grabaciones de voz.

Esto permite a los proveedores de atención médica monitorear las condiciones de salud de los pacientes de manera más efectiva y obtener información en tiempo real sobre los síntomas del paciente, las respuestas al tratamiento y el bienestar general. Al automatizar la interpretación de datos no estructurados de dispositivos de monitoreo remoto y comunicaciones con pacientes, la PNL ayuda a la identificación temprana de posibles problemas de salud, facilita intervenciones oportunas y planes de atención personalizados. La aplicación más amplia de la PNL en telesalud amplía los usos potenciales de las tecnologías de PNL en el sector sanitario, destacando su importancia en los sistemas modernos de prestación de servicios sanitarios.

• En julio de 2023, AWS anunció el lanzamiento de AWS HealthScribe, un nuevo servicio elegible para HIPAA dirigido a proveedores de software sanitario. Este servicio innovador facilitó el desarrollo de aplicaciones clínicas que generaban automáticamente notas clínicas preliminares mediante el análisis de conversaciones entre pacientes y médicos.AWS HealthScribe integra conversación yIA generativapara optimizar los flujos de trabajo de documentación clínica y mejorar la experiencia de consulta, todo sin requerir experiencia en aprendizaje automático. Este avance subrayó el compromiso de AWS de aprovechar la IA para mejorar la eficiencia de la atención médica y las interacciones entre proveedores y pacientes.

La industria de la salud está dando cada vez más prioridad a la atención centrada en el paciente y a la medicina personalizada mediante un análisis exhaustivo de los datos de cada paciente. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) está a la vanguardia de esta transformación y desempeña un papel crucial en la extracción de información valiosa de una gran cantidad de fuentes de datos no estructurados, como registros de pacientes, notas clínicas y otros documentos relacionados con la salud.

Al aprovechar la PNL, los proveedores de atención médica pueden descubrir información matizada sobre el historial médico, el estilo de vida y las condiciones de salud específicas de un paciente, lo que permite el desarrollo de intervenciones y planes de tratamiento personalizados que abordan las necesidades únicas de cada paciente.Este enfoque mejora los resultados de los pacientes al garantizar que la atención se adapte específicamente y esté alineada con el movimiento más amplio hacia la medicina de precisión, donde los tratamientos y las medidas preventivas se personalizan en función de factores genéticos, ambientales y de estilo de vida. Es probable que la creciente demanda de atención personalizada impulse el crecimiento del mercado de PNL en atención médica en los próximos años.

Análisis de segmentación

El mercado global está segmentado según la aplicación, el usuario final, el modo de implementación y la geografía.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado se clasifica en documentación y codificación clínica, apoyo a la toma de decisiones clínicas, descubrimiento y desarrollo de fármacos, y otros. El segmento de codificación y documentación clínica lideró el mercado de PNL sanitario en 2023, alcanzando una valoración de 1.377,5 millones de dólares. Este notable crecimiento se atribuye principalmente a la apremiante necesidad de agilizar los procesos de documentación y garantizar el cumplimiento normativo. Las tecnologías de PNL desempeñan un papel crucial en la automatización de la extracción y codificación de información de notas clínicas, reduciendo así las cargas administrativas y mejorando la precisión de los datos. ,

• Los estándares regulatorios como ICD-10 y CPT requieren documentación precisa, una tarea facilitada por las herramientas de PNL que garantizan la precisión y el cumplimiento de las pautas.

La integración del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) ha mejorado significativamente las capacidades de los sistemas de PNL, permitiendo una mejor comprensión y procesamiento de la terminología médica. Estas tecnologías admiten la codificación automatizada, la mejora de la documentación clínica (CDI) y la documentación en tiempo real durante los encuentros con los pacientes, mejorando así la eficiencia del flujo de trabajo y la satisfacción del paciente.

Por usuario final

Según el usuario final, el mercado se clasifica en hospitales y clínicas, centros de investigación y empresas farmacéuticas. El segmento de hospitales y clínicas está preparado para observar un crecimiento significativo, registrando una tasa compuesta anual del 16,26% durante el período previsto (2024-2031). Las tecnologías de PNL mejoran significativamente la toma de decisiones clínicas al extraer información valiosa de los registros y notas clínicas de los pacientes, lo que conduce a mejores resultados para los pacientes y una prestación de atención más eficiente.

Permiten a los proveedores de atención médica obtener una comprensión integral del historial de salud de un paciente, lo que permite planes de tratamiento más personalizados y efectivos. Al garantizar una documentación completa y precisa, la PNL facilita el cumplimiento normativo, ayudando a hospitales y clínicas a evitar multas y sanciones. Además, la PNL contribuye a la seguridad del paciente y a la mejora de la calidad al identificar riesgos potenciales y eventos adversos y respaldar iniciativas de calidad a través de conocimientos sobre las prácticas clínicas.

Estas tecnologías conducen aún más a reducciones significativas de costos al automatizar y optimizar los procesos administrativos y clínicos, reducir los errores, minimizar las pruebas y procedimientos innecesarios y mejorar la utilización de los recursos. Estos factores resaltan el papel fundamental de la PNL en la mejora del rendimiento y la eficiencia de hospitales y clínicas, fomentando así el crecimiento del segmento.

Por modo de implementación

Según el modo de implementación, el mercado se segmenta en local y en la nube. El segmento local obtuvo la mayor cuota de mercado de PNL para el sector sanitario, con un 53,21 % en 2023. Las implementaciones locales ofrecen varias ventajas, como alta confiabilidad y rendimiento, lo que elimina la dependencia de redes externas. Si bien la inversión inicial es mayor, se logran ahorros de costos a largo plazo al evitar las tarifas recurrentes del servicio en la nube.

Además, las soluciones locales garantizan la soberanía de los datos y pueden ampliarse para satisfacer las crecientes demandas de datos de las organizaciones sanitarias. Estos factores hacen que las soluciones de PNL locales sean una opción atractiva en la industria de la salud.

Análisis regional del mercado de PNL para el sector sanitario

Según la región, el mercado global se clasifica en América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, MEA y América Latina.

La cuota de mercado de PNL sanitaria de América del Norte se situó en torno al 36,18% en 2023 en el mercado global, con una valoración de 1.152,4 millones de dólares. Este considerable crecimiento se ve reforzado por la infraestructura avanzada de la región y la temprana adopción digital. La adopción generalizada de EHR llevó a una mayor demanda de soluciones de PNL para extraer conocimientos. Los avances tecnológicos en IA y los estrictos estándares regulatorios estimulan aún más la expansión del mercado regional.

• Actores clave como 3M Health Information Systems y Cerner Corporation se están centrando activamente en la innovación y las colaboraciones, contribuyendo significativamente al progreso del mercado nacional.

Asia-Pacífico está preparada para experimentar un crecimiento constante, con una tasa compuesta anual del 17,93% durante el período previsto. Este robusto crecimiento se atribuye en gran medida a la rápidatransformación digitalen atención médica, el creciente gasto en TI en atención médica y oportunidades emergentes en mercados clave.

Centrándose en modernizar los sistemas de atención médica y mejorar la accesibilidad, los gobiernos de APAC están invirtiendo fuertemente en soluciones de atención médica digitales, lo que está creando un entorno propicio para la adopción de tecnologías de PNL.Las economías emergentes, como China, India y los países del sudeste asiático, están presenciando una rápida urbanización y una población de clase media en expansión, lo que genera una mayor demanda de soluciones avanzadas de análisis de atención médica.

Panorama competitivo

El informe del mercado global de PNL para el cuidado de la salud proporcionará información valiosa con énfasis en la naturaleza fragmentada de la industria. Los actores destacados se están centrando en varias estrategias comerciales clave, como asociaciones, fusiones y adquisiciones, innovaciones de productos y empresas conjuntas para ampliar su cartera de productos y aumentar sus cuotas de mercado en diferentes regiones. Los fabricantes están adoptando una serie de iniciativas estratégicas, incluidas inversiones en actividades de I+D, el establecimiento de nuevas instalaciones de fabricación y la optimización de la cadena de suministro, para fortalecer su posición en el mercado.

Lista de empresas clave en el mercado de PNL para el cuidado de la salud

• 3M
• Oráculo
• Ardigen
• Corporación IBM
• IQVIA Inc.
• apixio
• Tecnologías de salud de olas.
• Lexalíticos
• Conversa, Inc.
• Inovalón

Desarrollo clave de la industria

• Mayo 2023 (Adquisición): Intelligent Medical Objects (IMO), un proveedor líder de soluciones de calidad de datos y gestión de terminología clínica, anunció la adquisición de Melax Technologies, Inc. (Melax Tech). Melax Tech utilizó inteligencia artificial (IA) y procesamiento del lenguaje natural (PNL) para extraer información de datos biomédicos. Esta adquisición mejoró las soluciones de datos sanitarios de IMO y amplió sus ofertas, mejorando los flujos de trabajo clínicos y administrativos, la investigación clínica y los resultados de los pacientes.

El mercado mundial de PNL para el cuidado de la salud está segmentado como:

Por aplicación

• Documentación clínica y codificación
• Apoyo a la decisión clínica
• Descubrimiento y desarrollo de fármacos
• Otros

Por usuario final

• Hospitales y Clínicas
• Centros de Investigación
• Empresas farmacéuticas

Por modo de implementación

• En las instalaciones
• Nube

Por región

• América del norte
  • A NOSOTROS.
  • Canadá
  • México
• Europa
  • Francia
  • Reino Unido
  • España
  • Alemania
  • Italia
  • Rusia
  • Resto de Europa
• Asia-Pacífico
  • Porcelana
  • Japón
  • India
  • Corea del Sur
  • Resto de Asia-Pacífico
• Medio Oriente y África
  • CCG
  • África del Norte
  • Sudáfrica
  • Resto de Medio Oriente y África
• América Latina
  • Brasil
  • Argentina
  • Resto de América Latina