Mercado de PNL em saúde

Tamanho do mercado de PNL em saúde

O tamanho do mercado global de PNL em saúde foi registrado em US$ 3.185,1 milhões em 2023, estimado em US$ 3.647,2 milhões em 2024 e projetado para atingir US$ 10.733,2 milhões até 2031, crescendo a um CAGR de 16,67% de 2024 a 2031. No escopo de trabalho, o relatório inclui soluções oferecidas por empresas como 3M, Oracle, Ardigen, IBM Corporation, IQVIA Inc, Apixio, Wave Health Technologies, Lexalytics, Conversica, Inc., Inovalon e outras.

A expansão do mercado é impulsionada pela crescente adoção de registros eletrônicos de saúde (EHRs) e pela crescente necessidade de análise e extração eficiente de dados de dados médicos não estruturados. As tecnologias de PNL permitem que as organizações de saúde extraiam insights valiosos de notas clínicas, melhorando assim a tomada de decisões e melhorando os resultados do atendimento ao paciente, o que provavelmente impulsionará ainda mais o crescimento do mercado.

O mercado de PNL na área da saúde está em rápida expansão, impulsionado pela digitalização dos sistemas de saúde e pela necessidade crítica de obter insights acionáveis ​​a partir de grandes quantidades de dados médicos não estruturados. As tecnologias de PNL permitem a compreensão, interpretação e geração da linguagem humana por computadores, tornando-as essenciais em diversas aplicações de saúde. Esses aplicativos aprimoram a tomada de decisões clínicas, melhoram o atendimento ao paciente e simplificam a eficiência operacional.

O progresso do mercado é impulsionado ainda mais pela proliferação de registros eletrônicos de saúde (EHRs), que exigem soluções avançadas de PNL para analisar e utilizar com eficácia os dados não estruturados acumulados e os avanços contínuos em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). Além disso, há uma ênfase crescente na medicina personalizada, que requer uma análise profunda dos dados individuais dos pacientes para adaptar os tratamentos, tornando as tecnologias de PNL indispensáveis ​​no apoio à medicina de precisão.

• As tecnologias de PNL estão emergindo como um componente vital na transformação da prestação de cuidados de saúde e na melhoria dos resultados dos pacientes.

O processamento de linguagem natural (PNL) em saúde refere-se à aplicação de técnicas e tecnologias de processamento de linguagem natural no domínio da saúde. Envolve o uso de métodos computacionais para compreender, interpretar e gerar linguagem humana no contexto de dados relacionados à saúde. A PNL de saúde abrange uma ampla gama de tarefas, incluindo a extração de informações de notas clínicas, registros médicos e outras fontes de dados não estruturados de saúde, bem como a geração de dados estruturados para análise e tomada de decisão.

Este campo aproveita técnicas de inteligência artificial, aprendizado de máquina e linguística para facilitar tarefas como melhoria da documentação clínica, codificação automatizada, recuperação de informações, suporte à decisão clínica e gestão da saúde da população. Ao permitir o processamento e a análise de grandes volumes de dados não estruturados de saúde, o Healthcare NLP desempenha um papel crucial na melhoria do atendimento ao paciente, melhorando os fluxos de trabalho clínicos e apoiando iniciativas de saúde baseadas em dados.

Revisão do analista

No mercado de PNL na área da saúde, os principais participantes estão navegando estrategicamente por vários caminhos para promover o crescimento e a inovação. O aumento na adoção de registros eletrônicos de saúde (EHRs), impulsionado pelos avanços na IA e no aprendizado de máquina, está contribuindo significativamente para o crescimento do mercado. Além disso, estão a ser desenvolvidas soluções personalizáveis ​​e escaláveis ​​para uma integração perfeita com os sistemas de saúde existentes, facilitando a gestão e análise eficientes de dados.

Colaborações e parcerias com empresas de cibersegurança estão a criar mecanismos de defesa mais fortes contra violações de dados, enquanto os investimentos em investigação e desenvolvimento continuam a produzir soluções inovadoras de PNL capazes de lidar com dados médicos complexos. Além disso, as iniciativas educativas e o melhor apoio ao cliente sublinham o compromisso de capacitar os profissionais de saúde com as ferramentas e conhecimentos necessários para alavancar eficazmente a PNL.

Fatores de crescimento do mercado de PNL em saúde

A crescente adoção deregistros eletrônicos de saúde (EHRs)espera-se que a informação nas instalações de saúde contribua significativamente para a proliferação de dados não estruturados. Os sistemas EHR são amplamente utilizados na área da saúde moderna para capturar uma vasta gama de informações dos pacientes, incluindo anotações clínicas, diagnósticos, planos de tratamento e históricos dos pacientes.

No entanto, esta riqueza de informações está muitas vezes num formato não estruturado, tornando difícil a sua análise e utilização eficaz. As tecnologias de processamento de linguagem natural (PNL) na área da saúde são fundamentais para enfrentar esse desafio, transformando dados não estruturados em insights estruturados e acionáveis. Essas ferramentas avançadas de PNL facilitam uma melhor tomada de decisões clínicas, fornecendo aos profissionais de saúde insights mais profundos e baseados em dados sobre as condições dos pacientes e os resultados do tratamento. Eles apoiam ainda mais o atendimento personalizado ao paciente, permitindo a identificação das necessidades específicas do paciente e adaptando os tratamentos de acordo.

Além disso, as tecnologias de PNL melhoram a eficiência operacional ao automatizar tarefas rotineiras como codificação, documentação e entrada de dados, reduzindo assim os encargos administrativos e minimizando os erros. Espera-se que a crescente dependência dos EHRs e a necessidade urgente de soluções sofisticadas de processamento e análise de dados aumentem o crescimento do mercado.

• Em abril de 2023, a Cerner Enviza, uma subsidiária da Oracle, colaborou com a John Snow Labs para apoiar a Iniciativa Sentinela da Administração de Alimentos e Medicamentos dos EUA. Este esforço conjunto se concentra no desenvolvimento de ferramentas de inteligência artificial (IA) para extrair informações críticas de anotações clínicas em registros eletrônicos de saúde (EHR). Esta iniciativa visa melhorar a compreensão da FDA sobre os efeitos dos medicamentos em grandes populações. Com foco no montelucaste, medicamento para asma, e em seus potenciais efeitos colaterais para a saúde mental, este projeto de dois anos pretende mostrar como o aprendizado de máquina e a tecnologia de processamento de linguagem natural (PNL) podem aproveitar dados não estruturados para abordar lacunas de conhecimento na segurança de medicamentos.

No entanto, o mercado de PNL na área da saúde experimenta uma alta frequência de violações de dados e problemas de segurança, representando um desafio significativo para o desenvolvimento do setor. Os dados de saúde são altamente confidenciais e estão sujeitos a padrões regulatórios rigorosos, como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA) nos Estados Unidos e o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na Europa. A implementação de soluções de PNL requer acesso e processamento de grandes volumes de informações de pacientes, o queleva ao aumentopreocupações em relação à proteção desses dados contra violações e acesso não autorizado.

Garantir a conformidade com esses regulamentos e, ao mesmo tempo, manter a integridade e a confidencialidade dos dados do paciente é uma tarefa complexa. Este desafio é ainda agravado pela necessidade de partilha segura de dados e integração entre diferentes sistemas e plataformas de saúde. Os principais intervenientes no mercado estão a abordar as questões de privacidade e segurança dos dados através de várias medidas abrangentes. Eles estão empregando técnicas avançadas de criptografia para proteger os dados em repouso e em trânsito, garantindo assim que as informações dos pacientes permaneçam protegidas contra acesso não autorizado.

A adesão a padrões regulatórios como HIPAA e GDPR é uma prioridade máxima, com as empresas implementando estruturas de conformidade robustas e conduzindo auditorias regulares. Arquiteturas de dados seguras, incluindo soluções locais e em nuvem, fornecem diversas camadas de proteção contra violações. As técnicas de anonimato e desidentificação de dados são cada vez mais utilizadas para proteger as identidades dos pacientes, removendo identificadores pessoais dos conjuntos de dados. Ao implementar estas medidas, os principais intervenientes estão a promover a confiança e a facilitar a adoção mais ampla de tecnologias de PNL nos cuidados de saúde.

Tendências de mercado de PNL em saúde

A ascensão da telessaúde e do monitoramento remoto de pacientes é uma tendência notável no mercado, alimentada principalmente pelos avanços contínuos nas tecnologias digitais de saúde. À medida que os prestadores de cuidados de saúde e os pacientes se adaptavam à evolução dos métodos de prestação e recepção de cuidados, a integração do processamento de linguagem natural (PNL) com plataformas de telessaúde emergiu como um desenvolvimento fundamental. As tecnologias de PNL estão sendo cada vez mais empregadas para analisar as interações dos pacientes durante consultas virtuais, extraindo informações valiosas de conversas, registros de bate-papo e gravações de voz.

Isto permite que os prestadores de cuidados de saúde monitorizem as condições de saúde dos pacientes de forma mais eficaz e obtenham informações em tempo real sobre os sintomas dos pacientes, as respostas ao tratamento e o bem-estar geral. Ao automatizar a interpretação de dados não estruturados de dispositivos de monitoramento remoto e comunicações com pacientes, a PNL ajuda na identificação precoce de possíveis problemas de saúde, facilita intervenções oportunas e planos de cuidados personalizados. A aplicação mais ampla da PNL na telessaúde expande os usos potenciais das tecnologias da PNL no setor da saúde, destacando a sua importância nos sistemas modernos de prestação de cuidados de saúde.

• Em julho de 2023, a AWS anunciou o lançamento do AWS HealthScribe, um novo serviço qualificado para HIPAA voltado para fornecedores de software de saúde. Este serviço inovador facilitou o desenvolvimento de aplicações clínicas que geravam automaticamente notas clínicas preliminares através da análise de conversas médico-paciente.AWS HealthScribe conversação integrada eIA generativapara agilizar os fluxos de trabalho de documentação clínica e aprimorar a experiência de consulta, tudo sem exigir experiência em aprendizado de máquina. Esse avanço ressaltou o compromisso da AWS em aproveitar a IA para melhorar a eficiência dos cuidados de saúde e as interações entre provedores e pacientes.

O setor de saúde está priorizando cada vez mais o atendimento centrado no paciente e a medicina personalizada por meio de análises abrangentes de dados individuais de pacientes. O processamento de linguagem natural (PNL) está na vanguarda desta transformação, desempenhando um papel crucial na extração de insights valiosos de uma infinidade de fontes de dados não estruturados, como registros de pacientes, notas clínicas e outros documentos relacionados à saúde.

Ao aproveitar a PNL, os profissionais de saúde são capazes de descobrir informações diferenciadas sobre o histórico médico, estilo de vida e condições de saúde específicas de um paciente, permitindo o desenvolvimento de planos de tratamento e intervenções personalizados que atendam às necessidades exclusivas de cada paciente.Esta abordagem melhora os resultados dos pacientes, garantindo que os cuidados sejam especificamente adaptados e alinhados com o movimento mais amplo em direção à medicina de precisão, onde os tratamentos e medidas preventivas são personalizados com base em fatores genéticos, ambientais e de estilo de vida. A crescente demanda por atendimento personalizado provavelmente impulsionará o crescimento do mercado de PNL em saúde nos próximos anos.

Análise de Segmentação

O mercado global é segmentado com base em aplicação, usuário final, modo de implantação e geografia.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado é categorizado em documentação e codificação clínica, suporte à decisão clínica, descoberta e desenvolvimento de medicamentos, entre outros. O segmento de documentação clínica e codificação liderou o mercado de PNL em saúde em 2023, atingindo uma avaliação de US$ 1.377,5 milhões. Este crescimento notável é atribuído principalmente à necessidade premente de agilizar os processos de documentação e garantir a conformidade regulamentar. As tecnologias de PNL desempenham um papel crucial na automatização da extração e codificação de informações de notas clínicas, reduzindo assim os encargos administrativos e melhorando a precisão dos dados. ,

• Padrões regulatórios como CID-10 e CPT exigem documentação precisa, tarefa facilitada por ferramentas de PNL que garantem precisão e conformidade com as diretrizes.

A integração do aprendizado de máquina (ML) e da inteligência artificial (IA) avançou significativamente as capacidades dos sistemas de PNL, permitindo melhor compreensão e processamento da terminologia médica. Essas tecnologias suportam codificação automatizada, melhoria da documentação clínica (CDI) e documentação em tempo real durante consultas com pacientes, melhorando assim a eficiência do fluxo de trabalho e a satisfação do paciente.

Por usuário final

Com base no usuário final, o mercado é classificado em hospitais e clínicas, centros de pesquisa e empresas farmacêuticas. O segmento de hospitais e clínicas está preparado para observar um crescimento significativo, registrando um CAGR de 16,26% durante o período de previsão (2024-2031). As tecnologias de PNL melhoram significativamente a tomada de decisões clínicas, extraindo informações valiosas dos registros e anotações clínicas dos pacientes, levando a melhores resultados para os pacientes e a uma prestação de cuidados mais eficiente.

Eles permitem que os prestadores de cuidados de saúde obtenham uma compreensão abrangente do histórico de saúde de um paciente, permitindo planos de tratamento mais personalizados e eficazes. Ao garantir documentação completa e precisa, a PNL facilita a conformidade regulatória, ajudando hospitais e clínicas a evitar multas e penalidades. Além disso, a PNL contribui para a segurança do paciente e a melhoria da qualidade, identificando potenciais riscos e eventos adversos e apoiando iniciativas de qualidade através de insights sobre práticas clínicas.

Essas tecnologias levam ainda a reduções significativas de custos, automatizando e otimizando processos administrativos e clínicos, reduzindo erros, minimizando testes e procedimentos desnecessários e melhorando a utilização de recursos. Esses fatores destacam o papel crítico da PNL na melhoria do desempenho e da eficiência de hospitais e clínicas, promovendo assim o crescimento do segmento.

Por modo de implantação

Com base no modo de implantação, o mercado é segmentado em local e nuvem. O segmento local garantiu a maior participação de mercado de PNL de saúde, 53,21% em 2023. As implantações locais oferecem diversas vantagens, como alta confiabilidade e desempenho, eliminando assim a dependência de redes externas. Embora o investimento inicial seja maior, as economias de custos a longo prazo são alcançadas ao evitar taxas recorrentes de serviços em nuvem.

Além disso, as soluções locais garantem a soberania dos dados e podem ser dimensionadas para atender às crescentes demandas de dados das organizações de saúde. Esses fatores tornam as soluções de PNL locais uma opção atraente no setor de saúde.

Análise regional do mercado de PNL em saúde

Com base na região, o mercado global é classificado em América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, MEA e América Latina.

A participação de mercado de PNL em saúde da América do Norte situou-se em torno de 36,18% em 2023 no mercado global, com uma avaliação de US$ 1.152,4 milhões. Este crescimento considerável é apoiado pela infra-estrutura avançada da região e pela adopção digital precoce. A adoção generalizada de EHRs levou a um aumento na demanda por soluções de PNL para extrair insights. Os avanços tecnológicos em IA e padrões regulatórios rigorosos estimulam ainda mais a expansão do mercado regional.

• Os principais players, como a 3M Health Information Systems e a Cerner Corporation, estão se concentrando ativamente na inovação e nas colaborações, contribuindo significativamente para o progresso do mercado interno.

A Ásia-Pacífico está preparada para experimentar um crescimento constante, representando um CAGR de 17,93% durante o período de previsão. Este crescimento robusto é largamente atribuído à rápida evolução da regiãotransformação digitalna área da saúde, aumento dos gastos com TI na área da saúde e oportunidades emergentes nos principais mercados.

Com foco na modernização dos sistemas de saúde e na melhoria da acessibilidade, os governos de toda a APAC estão a investir fortemente em soluções digitais de saúde, o que está a criar um ambiente propício à adoção de tecnologias de PNL.Economias emergentes, como China, Índia e países do Sudeste Asiático, estão testemunhando uma rápida urbanização e uma população de classe média em expansão, levando a uma maior demanda por soluções avançadas de análise de saúde.

Cenário Competitivo

O relatório global do mercado de PNL em saúde fornecerá informações valiosas com ênfase na natureza fragmentada da indústria. Atores proeminentes estão se concentrando em diversas estratégias de negócios importantes, como parcerias, fusões e aquisições, inovações de produtos e joint ventures para expandir seu portfólio de produtos e aumentar suas participações de mercado em diferentes regiões. Os fabricantes estão a adoptar uma série de iniciativas estratégicas, incluindo investimentos em actividades de I&D, a criação de novas instalações de produção e a optimização da cadeia de abastecimento, para fortalecer a sua posição no mercado.

Lista das principais empresas no mercado de PNL em saúde

• 3M
• Oráculo
• Ardigen
• Corporação IBM
• IQVIA Inc.
• Apíxio
• Ondas Tecnologias de Saúde.
• Lexalíticos
• Conversica, Inc.
• Inovalon

Desenvolvimento chave da indústria

• Maio de 2023 (Aquisição): A Intelligent Medical Objects (IMO), fornecedora líder de soluções de gerenciamento de terminologia clínica e qualidade de dados, anunciou a aquisição da Melax Technologies, Inc. A Melax Tech usou inteligência artificial (IA) e processamento de linguagem natural (PNL) para extrair informações de dados biomédicos. Esta aquisição aprimorou as soluções de dados de saúde da IMO e expandiu suas ofertas, melhorando os fluxos de trabalho clínicos e administrativos, a pesquisa clínica e os resultados dos pacientes.

O mercado global de PNL em saúde é segmentado como:

Por aplicativo

• Documentação Clínica e Codificação
• Apoio à decisão clínica
• Descoberta e desenvolvimento de medicamentos
• Outros

Por usuário final

• Hospitais e Clínicas
• Centros de Pesquisa
• Empresas Farmacêuticas

Por modo de implantação

• No local
• Nuvem

Por região

• América do Norte
  • NÓS.
  • Canadá
  • México
• Europa
  • França
  • REINO UNIDO.
  • Espanha
  • Alemanha
  • Itália
  • Rússia
  • Resto da Europa
• Ásia-Pacífico
  • China
  • Japão
  • Índia
  • Coréia do Sul
  • Resto da Ásia-Pacífico
• Oriente Médio e África
  • CCG
  • Norte da África
  • África do Sul
  • Resto do Médio Oriente e África
• América latina
  • Brasil
  • Argentina
  • Resto da América Latina