헬스케어 NLP 시장

헬스케어 NLP 시장 규모

글로벌 헬스케어 NLP 시장 규모는 2023년 31억 8,510만 달러로 기록되었으며, 2024년에는 36억 4,720만 달러로 추정되고, 2031년에는 107억 3,320만 달러에 이를 것으로 예상되며, 2024년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 16.67%로 성장할 것으로 예상됩니다. 보고서에는 3M, Oracle, Ardigen, IBM Corporation, IQVIA Inc, Apixio, Wave Health Technologies, Lexalytics, Conversica, Inc., Inovalon 등과 같은 회사에서 제공하는 솔루션이 포함되어 있습니다.

전자 건강 기록(EHR)의 채택이 증가하고 비정형 의료 데이터에서 효율적인 데이터 분석 및 추출에 대한 필요성이 증가함에 따라 시장이 확대되고 있습니다. NLP 기술을 통해 의료 기관은 임상 기록에서 귀중한 통찰력을 추출하여 의사 결정을 개선하고 환자 치료 결과를 향상시켜 시장 성장을 더욱 촉진할 수 있습니다.

의료 NLP 시장은 의료 시스템의 디지털화와 방대한 양의 구조화되지 않은 의료 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출해야 하는 중요한 필요성에 힘입어 빠르게 확장되고 있습니다. NLP 기술은 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있도록 하므로 다양한 의료 애플리케이션에 필수적입니다. 이러한 애플리케이션은 임상 의사결정을 강화하고, 환자 치료를 개선하며, 운영 효율성을 간소화합니다.

전자 건강 기록(EHR)의 확산으로 시장 발전이 더욱 가속화되고 있으며, 이로 인해 축적된 구조화되지 않은 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하기 위한 고급 NLP 솔루션과 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 지속적인 발전이 필요합니다. 또한 맞춤형 치료를 위해 개별 환자 데이터에 대한 심층 분석이 필요한 맞춤형 의학에 대한 강조가 점점 더 커지고 있으며, 이로 인해 NLP 기술은 정밀 의학을 지원하는 데 없어서는 안 될 요소가 되었습니다.

• NLP 기술은 의료 서비스 제공을 변화시키고 환자 결과를 개선하는 데 중요한 구성 요소로 떠오르고 있습니다.

헬스케어 자연어 처리(NLP)는 자연어 처리 기법 및 기술을 헬스케어 영역에 적용하는 것을 의미합니다. 여기에는 의료 관련 데이터의 맥락에서 인간 언어를 이해, 해석 및 생성하기 위한 계산 방법의 사용이 포함됩니다. Healthcare NLP는 임상 노트, 의료 기록 및 기타 비정형 의료 데이터 소스에서 정보를 추출하고 분석 및 의사 결정을 위한 정형 데이터를 생성하는 등 광범위한 작업을 포괄합니다.

이 분야는 인공 지능, 기계 학습 및 언어학의 기술을 활용하여 임상 문서 개선, 자동화된 코딩, 정보 검색, 임상 의사 결정 지원 및 집단 건강 관리와 같은 작업을 촉진합니다. 대량의 구조화되지 않은 의료 데이터를 처리하고 분석함으로써 Healthcare NLP는 환자 치료를 개선하고 임상 워크플로우를 향상하며 데이터 기반 의료 이니셔티브를 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.

분석가의 리뷰

의료 NLP 시장에서 주요 업체들은 성장과 혁신을 촉진하기 위해 전략적으로 다양한 길을 모색하고 있습니다. AI와 머신러닝의 발전에 힘입어 전자 건강 기록(EHR) 채택이 급증하면서 시장 성장에 크게 기여하고 있습니다. 또한 기존 의료 시스템과 원활하게 통합되어 효율적인 데이터 관리 및 분석을 촉진하기 위해 사용자 정의 가능하고 확장 가능한 솔루션이 개발되고 있습니다.

사이버 보안 회사와의 협력 및 파트너십을 통해 데이터 유출에 대한 보다 강력한 방어 메커니즘을 구축하는 동시에 연구 개발에 대한 투자를 통해 복잡한 의료 데이터를 처리할 수 있는 혁신적인 NLP 솔루션을 지속적으로 생산하고 있습니다. 또한 교육 이니셔티브와 강화된 고객 지원은 의료 전문가에게 NLP를 효과적으로 활용하는 데 필요한 도구와 지식을 제공하겠다는 약속을 강조합니다.

헬스케어 NLP 시장 성장 요인

채택이 증가하고 있습니다.전자 건강 기록(EHR)의료 시설 전반에 걸쳐 비정형 데이터 확산에 크게 기여할 것으로 예상됩니다. EHR 시스템은 임상 기록, 진단, 치료 계획, 환자 이력 등 광범위한 환자 정보를 수집하기 위해 현대 의료 분야에서 광범위하게 활용됩니다.

그러나 이러한 풍부한 정보는 구조화되지 않은 형식인 경우가 많기 때문에 효과적으로 분석하고 활용하기가 어렵습니다. 의료 자연어 처리(NLP) 기술은 구조화되지 않은 데이터를 구조화되고 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 이러한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 고급 NLP 도구는 의료 전문가에게 환자 상태 및 치료 결과에 대한 심층적인 데이터 기반 통찰력을 제공함으로써 더 나은 임상 의사 결정을 촉진합니다. 특정 환자 요구사항을 파악하고 이에 따라 치료법을 맞춤화하여 맞춤형 환자 치료를 더욱 지원합니다.

또한 NLP 기술은 코딩, 문서화, 데이터 입력 등 일상적인 작업을 자동화하여 운영 효율성을 향상시켜 관리 부담을 줄이고 오류를 최소화합니다. EHR에 대한 의존도가 높아지고 정교한 데이터 처리 및 분석 솔루션에 대한 필요성이 높아짐에 따라 시장 성장이 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.

• 2023년 4월, Oracle의 자회사인 Cerner Enviza는 John Snow Labs와 협력하여 미국 식품의약청(FDA)의 Sentinel Initiative를 지원했습니다. 이러한 공동 노력은 전자 건강 기록(EHR) 내의 임상 기록에서 중요한 정보를 추출하기 위한 인공 지능(AI) 도구를 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 계획의 목적은 대규모 인구에 대한 약물의 효과에 대한 FDA의 이해를 높이는 것입니다. 천식 약물 몬테루카스트와 그 잠재적인 정신 건강 부작용에 초점을 맞춘 이 2년 프로젝트는 기계 학습 및 자연어 처리(NLP) 기술이 구조화되지 않은 데이터를 활용하여 약물 안전에 대한 지식 격차를 해결할 수 있는 방법을 보여줍니다.

그러나 의료 NLP 시장은 데이터 침해 및 보안 문제가 자주 발생하여 업계 발전에 큰 어려움을 겪고 있습니다. 의료 데이터는 매우 민감하며 미국의 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act), 유럽의 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 엄격한 규제 표준의 적용을 받습니다. NLP 솔루션을 구현하려면 대량의 환자 정보에 액세스하고 처리해야 합니다.상승으로 이어진다위반 및 무단 액세스로부터 이 데이터를 보호하는 것과 관련된 우려 사항입니다.

환자 데이터의 무결성과 기밀성을 유지하면서 이러한 규정을 준수하는 것은 복잡한 작업입니다. 이러한 과제는 다양한 의료 시스템과 플랫폼 전반에 걸친 안전한 데이터 공유 및 통합의 필요성으로 인해 더욱 복잡해졌습니다. 주요 시장 참여자는 여러 가지 포괄적인 조치를 통해 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하고 있습니다. 그들은 고급 암호화 기술을 사용하여 저장 데이터와 전송 중인 데이터를 모두 보호함으로써 환자 정보를 무단 액세스로부터 보호합니다.

기업에서는 강력한 규정 준수 프레임워크를 구현하고 정기적인 감사를 실시하므로 HIPAA 및 GDPR과 같은 규제 표준을 준수하는 것이 최우선 과제입니다. 클라우드 및 온프레미스 솔루션을 포함한 보안 데이터 아키텍처는 위반에 대한 여러 계층의 보호를 제공합니다. 데이터 세트에서 개인 식별자를 제거하여 환자 신원을 보호하기 위해 데이터 익명화 및 비식별화 기술이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 주요 업체들은 이러한 조치를 구현함으로써 신뢰를 강화하고 의료 분야에서 NLP 기술의 광범위한 채택을 촉진하고 있습니다.

헬스케어 NLP 시장 동향

원격 의료 및 원격 환자 모니터링의 증가는 주로 디지털 의료 기술의 지속적인 발전에 힘입어 시장에서 주목할만한 추세입니다. 의료 서비스 제공자와 환자가 진료를 제공하고 받는 방식의 진화에 적응함에 따라 자연어 처리(NLP)와 원격 의료 플랫폼의 통합이 중추적인 발전으로 나타났습니다. NLP 기술은 가상 상담 중 환자 상호작용을 분석하고 대화, 채팅 로그, 음성 녹음에서 귀중한 정보를 추출하기 위해 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

이를 통해 의료 서비스 제공자는 환자의 건강 상태를 보다 효과적으로 모니터링하고 환자 증상, 치료 반응 및 전반적인 웰빙에 대한 실시간 통찰력을 얻을 수 있습니다. NLP는 원격 모니터링 장치 및 환자 통신의 비정형 데이터 해석을 자동화함으로써 잠재적인 건강 문제를 조기에 식별하고 시기적절한 개입과 맞춤형 치료 계획을 촉진합니다. 원격 의료에서 ​​NLP의 광범위한 적용은 의료 부문에서 NLP 기술의 잠재적인 사용을 확장하여 현대 의료 제공 시스템에서 NLP의 중요성을 강조합니다.

• 2023년 7월, AWS는 의료 소프트웨어 공급업체를 대상으로 하는 새로운 HIPAA 적격 서비스인 AWS HealthScribe의 출시를 발표했습니다. 이 혁신적인 서비스는 환자와 임상의의 대화를 분석하여 예비 임상 노트를 자동으로 생성하는 임상 애플리케이션 개발을 촉진했습니다.AWS HealthScribe는 대화형 및생성 AI기계 학습 전문 지식 없이도 임상 문서 작업 흐름을 간소화하고 상담 경험을 향상할 수 있습니다. 이러한 발전은 AI를 활용하여 의료 효율성과 공급자와 환자 간의 상호 작용을 개선하려는 AWS의 노력을 강조했습니다.

의료 산업은 개별 환자 데이터에 대한 종합적인 분석을 통해 점점 더 환자 중심 진료와 맞춤형 의료를 우선시하고 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 이러한 변화의 최전선에서 환자 기록, 임상 기록, 기타 건강 관련 문서 등 수많은 비정형 데이터 소스에서 귀중한 통찰력을 추출하는 데 중요한 역할을 합니다.

의료 서비스 제공자는 NLP를 활용하여 환자의 병력, 생활 방식 및 특정 건강 상태에 대한 미묘한 정보를 밝혀 각 환자의 고유한 요구 사항을 해결하는 맞춤형 치료 계획 및 개입을 개발할 수 있습니다.이 접근 방식은 치료와 예방 조치가 유전적, 환경적, 생활 방식 요인을 기반으로 맞춤화되는 정밀 의학을 향한 광범위한 움직임에 맞춰 치료가 구체적으로 맞춤화되고 조정되도록 함으로써 환자 결과를 개선합니다. 맞춤형 의료에 대한 수요 증가는 향후 몇 년 동안 의료 NLP 시장 성장을 촉진할 가능성이 높습니다.

세분화 분석

글로벌 시장은 애플리케이션, 최종 사용자, 배포 모드 및 지역을 기준으로 분류됩니다.

애플리케이션 별

응용 분야에 따라 시장은 임상 문서화 및 코딩, 임상 의사 결정 지원, 약물 발견 및 개발 등으로 분류됩니다. 임상 문서 및 코딩 부문은 2023년 의료 NLP 시장을 주도하여 13억 7,750만 달러의 가치를 달성했습니다. 이러한 눈에 띄는 성장은 주로 문서화 프로세스를 간소화하고 규정 준수를 보장해야 하는 긴급한 요구에 기인합니다. NLP 기술은 임상 노트에서 정보 추출 및 코딩을 자동화하여 관리 부담을 줄이고 데이터 정확성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. ,

• ICD-10 및 CPT와 같은 규제 표준에는 정확한 문서화가 필요하며, 이는 지침의 정확성과 준수를 보장하는 NLP 도구를 통해 촉진되는 작업입니다.

기계 학습(ML)과 인공 지능(AI)의 통합으로 NLP 시스템의 기능이 크게 향상되어 의학 용어에 대한 더 나은 이해와 처리가 가능해졌습니다. 이러한 기술은 환자 진료 중 자동화된 코딩, 임상 문서 개선(CDI) 및 실시간 문서화를 지원하여 작업 흐름 효율성과 환자 만족도를 향상시킵니다.

최종 사용자별

최종 사용자를 기준으로 시장은 병원 및 진료소, 연구 센터 및 제약 회사로 분류됩니다. 병원 및 진료소 부문은 예측 기간(2024~2031) 동안 16.26%의 CAGR을 기록하여 상당한 성장을 관찰할 준비가 되어 있습니다. NLP 기술은 환자 기록과 임상 기록에서 귀중한 통찰력을 추출하여 임상 의사 결정을 크게 향상시켜 환자 결과를 개선하고 보다 효율적인 치료 제공을 이끌어냅니다.

이를 통해 의료 서비스 제공자는 환자의 건강 이력을 포괄적으로 이해할 수 있어 보다 개인화되고 효과적인 치료 계획을 세울 수 있습니다. 완전하고 정확한 문서를 보장함으로써 NLP는 규정 준수를 촉진하고 병원과 진료소가 벌금과 처벌을 피할 수 있도록 돕습니다. 또한 NLP는 잠재적인 위험과 부작용을 식별하고 임상 실무에 대한 통찰력을 통해 품질 이니셔티브를 지원함으로써 환자 안전과 품질 개선에 기여합니다.

이러한 기술은 관리 및 임상 프로세스를 자동화 및 최적화하고, 오류를 줄이고, 불필요한 테스트 및 절차를 최소화하고, 리소스 활용도를 향상시켜 상당한 비용 절감을 더욱 촉진합니다. 이러한 요소는 병원과 진료소의 성과와 효율성을 개선하여 해당 부문의 성장을 촉진하는 데 있어 NLP의 중요한 역할을 강조합니다.

배포 모드별

배포 모드에 따라 시장은 온프레미스와 클라우드로 분류됩니다. 온프레미스 부문은 2023년 53.21%의 가장 큰 의료 NLP 시장 점유율을 확보했습니다. 온프레미스 배포는 높은 신뢰성 및 성능과 같은 여러 이점을 제공하여 외부 네트워크에 대한 의존도를 제거합니다. 초기 투자 비용은 높지만 반복되는 클라우드 서비스 요금을 방지하여 장기적인 비용 절감을 달성합니다.

또한 온프레미스 솔루션은 데이터 주권을 보장하고 의료 기관의 증가하는 데이터 수요를 충족하도록 확장할 수 있습니다. 이러한 요인으로 인해 온프레미스 NLP 솔루션은 의료 업계에서 매력적인 옵션이 되었습니다.

헬스케어 NLP 시장 지역 분석

지역에 따라 글로벌 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, MEA 및 라틴 아메리카로 분류됩니다.

2023년 글로벌 시장에서 북미 헬스케어 NLP 시장 점유율은 11억 5240만 달러로 약 36.18%를 차지했다. 이러한 상당한 성장은 이 지역의 고급 인프라와 초기 디지털 채택으로 인해 강화되었습니다. EHR의 광범위한 채택으로 인해 통찰력 증가를 추출하기 위한 NLP 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다. AI의 기술 발전과 엄격한 규제 표준은 지역 시장 확장을 더욱 촉진합니다.

• 3M Health Information Systems 및 Cerner Corporation과 같은 주요 업체는 혁신과 협력에 적극적으로 집중하여 국내 시장 발전에 크게 기여하고 있습니다.

아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 17.93%를 기록하며 꾸준한 성장을 경험할 준비가 되어 있습니다. 이러한 강력한 성장은 주로 이 지역의 급속한 성장에 기인합니다.디지털 변혁의료 분야, 의료 IT 지출 증가, 주요 시장에서의 새로운 기회 등이 있습니다.

의료 시스템을 현대화하고 접근성을 향상시키는 데 초점을 맞춘 APAC 정부는 NLP 기술 채택에 유리한 환경을 조성하는 디지털 의료 솔루션에 막대한 투자를 하고 있습니다.중국, 인도, 동남아시아 국가와 같은 신흥 경제국에서는 급속한 도시화와 중산층 인구의 증가로 인해 고급 의료 분석 솔루션에 대한 수요가 늘어나고 있습니다.

경쟁 환경

글로벌 헬스케어 NLP 시장 보고서는 업계의 세분화된 특성에 중점을 두고 귀중한 통찰력을 제공할 것입니다. 저명한 기업들은 제품 포트폴리오를 확장하고 다양한 지역에서 시장 점유율을 높이기 위해 파트너십, 인수 합병, 제품 혁신, 합작 투자와 같은 몇 가지 주요 비즈니스 전략에 집중하고 있습니다. 제조업체는 시장 입지 강화를 위해 R&D 활동에 대한 투자, 새로운 제조 시설 구축, 공급망 최적화 등 다양한 전략적 이니셔티브를 채택하고 있습니다.

헬스케어 NLP 시장의 주요 기업 목록

• 3M
• 신탁
• 아르디겐
• IBM 주식회사
• 아이큐비아(주)
• 아픽시오
• 웨이브 건강 기술.
• 어휘 분석
• 컨버시카, Inc.
• 이노발론

주요 산업 발전

• 2023년 5월(인수): 임상 용어 관리 및 데이터 품질 솔루션 분야의 선도적인 제공업체인 IMO(Intelligent Medical Objects)가 Melax Technologies, Inc.(Melax Tech)를 인수했다고 발표했습니다. Melax Tech는 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 생물의학 데이터에서 정보를 추출했습니다. 이번 인수를 통해 IMO의 의료 데이터 솔루션이 강화되고 제공 범위가 확대되어 임상 및 행정 업무 흐름, 임상 연구 및 환자 결과가 개선되었습니다.

글로벌 헬스케어 NLP 시장은 다음과 같이 분류됩니다.

애플리케이션 별

• 임상 문서화 및 코딩
• 임상 결정 지원
• 약물 발견 및 개발
• 기타

최종 사용자별

• 병원 및 진료소
• 연구센터
• 제약회사

배포 모드별

• 온프레미스
• 구름

지역별

• 북아메리카
  • 우리를.
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 프랑스
  • 영국
  • 스페인
  • 독일
  • 이탈리아
  • 러시아 제국
  • 유럽의 나머지 지역
• 아시아태평양
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 대한민국
  • 아시아 태평양 지역
• 중동 및 아프리카
  • GCC
  • 북아프리카
  • 남아프리카공화국
  • 중동 및 아프리카의 나머지 지역
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 아르헨티나
  • 라틴 아메리카의 나머지 지역