Размер, доля, рост и отраслевой анализ рынка NLP в здравоохранении по приложениям (клинические, документация и кодирование, поддержка клинических решений и другие), по конечным пользователям (больницы и клиники, исследовательские центры и фармацевтические компании), по способу развертывания и Региональный анализ, 2024-2031

Размер рынка НЛП в здравоохранении

Объем мирового рынка НЛП в здравоохранении был зафиксирован на уровне 3 185,1 млн долларов США в 2023 году, который, по оценкам, составит 3 647,2 млн долларов США в 2024 году и, по прогнозам, достигнет 10 733,2 млн долларов США к 2031 году, а среднегодовой темп роста составит 16,67% с 2024 по 2031 год. работы в отчет вошли решения, предлагаемые такими компаниями, как 3M, Oracle, Ardigen, IBM Corporation, IQVIA Inc, Apixio, Wave Health Technologies, Lexalytics, Conversica, Inc., Inovalon и других.

Расширение рынка обусловлено растущим внедрением электронных медицинских карт (ЭМК) и растущей потребностью в эффективном анализе и извлечении данных из неструктурированных медицинских данных. Технологии НЛП позволяют организациям здравоохранения извлекать ценную информацию из клинических записей, тем самым улучшая процесс принятия решений и улучшая результаты лечения пациентов, что, вероятно, будет способствовать дальнейшему росту рынка.

Рынок НЛП в здравоохранении быстро расширяется, чему способствует оцифровка систем здравоохранения и острая необходимость получения действенной информации из огромных объемов неструктурированных медицинских данных. Технологии НЛП позволяют компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык, что делает их незаменимыми в различных приложениях здравоохранения. Эти приложения улучшают процесс принятия клинических решений, улучшают уход за пациентами и повышают эффективность работы.

Прогресс рынка поддерживается распространением электронных медицинских записей (ЭМК), что требует передовых решений НЛП для эффективного анализа и использования накопленных неструктурированных данных и постоянного развития искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Кроме того, растет внимание к персонализированной медицине, которая требует глубокого анализа индивидуальных данных пациентов для адаптации лечения, что делает технологии НЛП незаменимыми для поддержки точной медицины.

• Технологии НЛП становятся жизненно важным компонентом в преобразовании системы здравоохранения и улучшении результатов лечения пациентов.

Обработка естественного языка в здравоохранении (NLP) относится к применению методов и технологий обработки естественного языка в сфере здравоохранения. Он предполагает использование вычислительных методов для понимания, интерпретации и создания человеческого языка в контексте данных, связанных со здравоохранением. НЛП в здравоохранении охватывает широкий спектр задач, включая извлечение информации из клинических записей, медицинских записей и других неструктурированных источников медицинских данных, а также создание структурированных данных для анализа и принятия решений.

В этой области используются методы искусственного интеллекта, машинного обучения и лингвистики для облегчения таких задач, как улучшение клинической документации, автоматическое кодирование, поиск информации, поддержка принятия клинических решений и управление здоровьем населения. Обеспечивая обработку и анализ больших объемов неструктурированных медицинских данных, Healthcare NLP играет решающую роль в улучшении ухода за пациентами, совершенствовании клинических рабочих процессов и поддержке инициатив в области здравоохранения, основанных на данных.

Обзор аналитика

На рынке НЛП в здравоохранении ключевые игроки стратегически выбирают различные пути для стимулирования роста и инноваций. Всплеск внедрения электронных медицинских карт (ЭМК), вызванный достижениями в области искусственного интеллекта и машинного обучения, вносит значительный вклад в рост рынка. Кроме того, разрабатываются настраиваемые и масштабируемые решения для плавной интеграции с существующими системами здравоохранения, способствующие эффективному управлению и анализу данных.

Сотрудничество и партнерство с фирмами, занимающимися кибербезопасностью, создают более сильные механизмы защиты от утечек данных, а инвестиции в исследования и разработки продолжают приносить инновационные решения НЛП, способные обрабатывать сложные медицинские данные. Кроме того, образовательные инициативы и расширенная поддержка клиентов подчеркивают стремление предоставить медицинским работникам необходимые инструменты и знания для эффективного использования НЛП.

Факторы роста рынка НЛП в здравоохранении

Растущее внедрениеэлектронные медицинские карты (ЭМК)Ожидается, что в медицинских учреждениях это внесёт значительный вклад в распространение неструктурированных данных. Системы EHR широко используются в современном здравоохранении для сбора широкого спектра информации о пациентах, включая клинические записи, диагностику, планы лечения и истории пациентов.

Однако это богатство информации часто имеет неструктурированный формат, что затрудняет его анализ и эффективное использование. Технологии обработки естественного языка (NLP) в здравоохранении играют важную роль в решении этой проблемы, преобразуя неструктурированные данные в структурированные, действенные идеи. Эти передовые инструменты НЛП способствуют более эффективному принятию клинических решений, предоставляя медицинским работникам более глубокое, основанное на данных понимание состояния пациентов и результатов лечения. Они также поддерживают персонализированный уход за пациентами, позволяя выявлять конкретные потребности пациентов и соответствующим образом адаптировать лечение.

Более того, технологии НЛП повышают эффективность работы за счет автоматизации рутинных задач, таких как кодирование, документирование и ввод данных, тем самым снижая административную нагрузку и минимизируя ошибки. Ожидается, что растущая зависимость от электронных медицинских документов и острая потребность в сложных решениях для обработки и анализа данных будут способствовать росту рынка.

• В апреле 2023 года компания Cerner Enviza, дочерняя компания Oracle, в сотрудничестве с John Snow Labs поддержала инициативу Sentinel Управления по контролю за продуктами и лекарствами США. Эти совместные усилия направлены на разработку инструментов искусственного интеллекта (ИИ) для извлечения важной информации из клинических записей в электронных медицинских картах (ЭМК). Эта инициатива направлена ​​на улучшение понимания FDA воздействия лекарств на большие группы населения. Этот двухлетний проект, посвященный препарату от астмы монтелукасту и его потенциальным побочным эффектам на психическое здоровье, намерен продемонстрировать, как технологии машинного обучения и обработки естественного языка (НЛП) могут использовать неструктурированные данные для устранения пробелов в знаниях в области безопасности лекарств.

Однако на рынке НЛП в сфере здравоохранения часто происходят утечки данных и возникают проблемы с безопасностью, что представляет собой серьезную проблему для развития отрасли. Данные о здравоохранении очень чувствительны и подчиняются строгим нормативным стандартам, таким как Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в США и Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе. Внедрение решений НЛП требует доступа и обработки больших объемов информации о пациентах, чтоприводит к повышениюпроблемы по поводу защиты этих данных от нарушений и несанкционированного доступа.

Обеспечение соблюдения этих правил при сохранении целостности и конфиденциальности данных пациентов является сложной задачей. Эта проблема еще больше усугубляется необходимостью безопасного обмена данными и интеграции между различными системами и платформами здравоохранения. Ключевые игроки рынка решают проблемы конфиденциальности и безопасности данных с помощью ряда комплексных мер. Они используют передовые методы шифрования для защиты данных как при хранении, так и при передаче, обеспечивая тем самым защиту информации о пациентах от несанкционированного доступа.

Соблюдение нормативных стандартов, таких как HIPAA и GDPR, является главным приоритетом, поскольку компании внедряют надежные системы обеспечения соответствия и проводят регулярные проверки. Безопасные архитектуры данных, включая облачные и локальные решения, обеспечивают несколько уровней защиты от взломов. Методы анонимизации и деидентификации данных все чаще используются для защиты личности пациентов путем удаления личных идентификаторов из наборов данных. Реализуя эти меры, ключевые игроки укрепляют доверие и способствуют более широкому внедрению технологий НЛП в здравоохранении.

Тенденции рынка НЛП в здравоохранении

Рост телездравоохранения и удаленного мониторинга пациентов — заметная тенденция на рынке, в основном обусловленная постоянным развитием цифровых технологий здравоохранения. По мере того, как поставщики медицинских услуг и пациенты адаптировались к развивающимся методам оказания и получения медицинской помощи, интеграция обработки естественного языка (NLP) с платформами телездравоохранения стала ключевым событием. Технологии НЛП все чаще используются для анализа взаимодействия пациентов во время виртуальных консультаций, извлечения ценной информации из разговоров, журналов чатов и голосовых записей.

Это позволяет медицинским работникам более эффективно контролировать состояние здоровья пациентов и получать в режиме реального времени информацию о симптомах пациентов, реакции на лечение и общем самочувствии. Автоматизируя интерпретацию неструктурированных данных с устройств удаленного мониторинга и общения с пациентами, НЛП помогает в раннем выявлении потенциальных проблем со здоровьем, способствует своевременному вмешательству и составлению персонализированных планов ухода. Более широкое применение НЛП в телездравоохранении расширяет возможности использования технологий НЛП в секторе здравоохранения, подчеркивая их важность в современных системах оказания медицинской помощи.

• В июле 2023 года AWS объявила о запуске AWS HealthScribe, нового сервиса, соответствующего требованиям HIPAA и предназначенного для поставщиков программного обеспечения для здравоохранения. Эта инновационная услуга способствовала разработке клинических приложений, которые автоматически создавали предварительные клинические записи путем анализа разговоров между пациентом и врачом.В AWS HealthScribe интегрированы диалоговые игенеративный ИИдля оптимизации рабочих процессов клинической документации и повышения качества консультаций, не требуя при этом знаний в области машинного обучения. Это достижение подчеркнуло стремление AWS использовать искусственный интеллект для повышения эффективности здравоохранения и взаимодействия между поставщиками услуг и пациентами.

Индустрия здравоохранения все больше отдает приоритет лечению, ориентированному на пациента, и персонализированной медицине посредством всестороннего анализа индивидуальных данных пациентов. Обработка естественного языка (НЛП) находится в авангарде этой трансформации, играя решающую роль в извлечении ценной информации из множества неструктурированных источников данных, таких как записи пациентов, клинические записи и другие документы, связанные со здоровьем.

Используя НЛП, поставщики медицинских услуг могут раскрывать подробную информацию об истории болезни пациента, образе жизни и конкретных состояниях здоровья, что позволяет разрабатывать индивидуальные планы лечения и вмешательства, отвечающие уникальным потребностям каждого пациента.Этот подход улучшает результаты лечения пациентов, гарантируя, что помощь будет специально адаптирована и согласована с более широким движением к точной медицине, где лечение и профилактические меры настраиваются с учетом генетических, экологических факторов и факторов образа жизни. Растущий спрос на персонализированный уход, вероятно, будет способствовать росту рынка НЛП в сфере здравоохранения в ближайшие годы.

Анализ сегментации

Глобальный рынок сегментирован по приложениям, конечным пользователям, способу развертывания и географическому положению.

По применению

В зависимости от применения рынок подразделяется на клиническую документацию и кодирование, поддержку клинических решений, открытие и разработку лекарств и другие. Сегмент клинической документации и кодирования лидировал на рынке НЛП в здравоохранении в 2023 году, достигнув оценки в 1 377,5 млн долларов США. Этот заметный рост в основном объясняется острой необходимостью рационализировать процессы документирования и обеспечить соблюдение нормативных требований. Технологии НЛП играют решающую роль в автоматизации извлечения и кодирования информации из клинических записей, тем самым снижая административную нагрузку и повышая точность данных. ,

• Нормативные стандарты, такие как МКБ-10 и CPT, требуют точной документации, и эту задачу решают инструменты НЛП, которые обеспечивают точность и соответствие рекомендациям.

Интеграция машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) значительно расширила возможности систем НЛП, позволяя лучше понимать и обрабатывать медицинскую терминологию. Эти технологии поддерживают автоматическое кодирование, улучшение клинической документации (CDI) и документацию в режиме реального времени во время приема пациентов, тем самым повышая эффективность рабочего процесса и удовлетворенность пациентов.

Конечным пользователем

В зависимости от конечного пользователя рынок подразделяется на больницы и клиники, исследовательские центры и фармацевтические компании. В сегменте больниц и клиник ожидается значительный рост: среднегодовой темп роста составит 16,26% в течение прогнозируемого периода (2024–2031 гг.). Технологии НЛП значительно улучшают процесс принятия клинических решений, извлекая ценную информацию из историй болезни и клинических записей пациентов, что приводит к улучшению результатов лечения пациентов и более эффективному оказанию медицинской помощи.

Они позволяют медицинским работникам получить полное представление об истории здоровья пациента, что позволяет разрабатывать более персонализированные и эффективные планы лечения. Обеспечивая полную и точную документацию, NLP способствует соблюдению нормативных требований, помогая больницам и клиникам избежать штрафов и санкций. Более того, НЛП способствует повышению безопасности пациентов и повышению качества, выявляя потенциальные риски и нежелательные явления, а также поддерживая инициативы по обеспечению качества посредством анализа клинической практики.

Эти технологии также приводят к значительному сокращению затрат за счет автоматизации и оптимизации административных и клинических процессов, уменьшения количества ошибок, минимизации ненужных тестов и процедур и повышения эффективности использования ресурсов. Эти факторы подчеркивают решающую роль НЛП в повышении производительности и эффективности больниц и клиник, тем самым способствуя росту сегмента.

По режиму развертывания

В зависимости от режима развертывания рынок сегментирован на локальный и облачный. Локальный сегмент обеспечил наибольшую долю рынка NLP в здравоохранении — 53,21 % в 2023 году. Локальное развертывание предлагает ряд преимуществ, таких как высокая надежность и производительность, тем самым устраняя зависимость от внешних сетей. Хотя первоначальные инвестиции выше, долгосрочная экономия средств достигается за счет исключения повторяющихся сборов за облачные услуги.

Кроме того, локальные решения обеспечивают суверенитет данных и могут масштабироваться для удовлетворения растущих потребностей в данных организаций здравоохранения. Эти факторы делают локальные решения НЛП привлекательным вариантом в сфере здравоохранения.

Региональный анализ рынка НЛП в здравоохранении

В зависимости от региона мировой рынок подразделяется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африка и Латинскую Америку.

В 2023 году доля рынка НЛП в здравоохранении Северной Америки на мировом рынке составляла около 36,18% при оценке 1 152,4 миллиона долларов США. Столь значительный рост поддерживается развитой инфраструктурой региона и ранним внедрением цифровых технологий. Широкое распространение EHR привело к увеличению спроса на решения НЛП для извлечения аналитической информации. Технологические достижения в области искусственного интеллекта и строгие нормативные стандарты еще больше стимулируют расширение регионального рынка.

• Ключевые игроки, такие как 3M Health Information Systems и Cerner Corporation , активно уделяют внимание инновациям и сотрудничеству, внося значительный вклад в развитие внутреннего рынка.

В Азиатско-Тихоокеанском регионе ожидается устойчивый рост: среднегодовой темп роста составит 17,93% в течение прогнозируемого периода. Этот устойчивый рост во многом объясняется быстрым развитием региона.цифровая трансформацияв сфере здравоохранения, растущие расходы на ИТ в сфере здравоохранения и открывающиеся возможности на ключевых рынках.

Сосредоточив внимание на модернизации систем здравоохранения и повышении доступности, правительства стран Азиатско-Тихоокеанского региона вкладывают значительные средства в решения в области цифрового здравоохранения, что создает благоприятную среду для внедрения технологий НЛП.В развивающихся экономиках, таких как Китай, Индия и страны Юго-Восточной Азии, наблюдается быстрая урбанизация и рост населения среднего класса, что приводит к увеличению спроса на передовые решения для аналитики в сфере здравоохранения.

Конкурентная среда

Отчет о мировом рынке НЛП в здравоохранении предоставит ценную информацию с акцентом на фрагментированный характер отрасли. Выдающиеся игроки сосредотачивают внимание на нескольких ключевых бизнес-стратегиях, таких как партнерство, слияния и поглощения, инновации продуктов и совместные предприятия, чтобы расширить портфель своих продуктов и увеличить свою долю рынка в различных регионах. Производители принимают ряд стратегических инициатив, включая инвестиции в исследования и разработки, создание новых производственных мощностей и оптимизацию цепочки поставок, чтобы укрепить свое положение на рынке.

Список ключевых компаний на рынке NLP в сфере здравоохранения

• 3М
• Оракул
• Ардиген
• Корпорация IBM
• IQVIA Inc.
• Апиксио
• Волновые технологии здоровья.
• Лексалитика
• Конверсика, Инк.
• Иновалон

Ключевое развитие отрасли

• Май 2023 г. (Приобретение): Intelligent Medical Objects (IMO), ведущий поставщик решений для управления клинической терминологией и качества данных, объявила о приобретении Melax Technologies, Inc. (Melax Tech). Melax Tech использовала искусственный интеллект (ИИ) и обработку естественного языка (НЛП) для извлечения информации из биомедицинских данных. Это приобретение улучшило решения IMO для обработки данных в сфере здравоохранения и расширило ее предложения, улучшив клинические и административные рабочие процессы, клинические исследования и результаты лечения пациентов.

Мировой рынок НЛП в сфере здравоохранения сегментирован следующим образом:

По применению

• Клиническая документация и кодирование
• Поддержка принятия клинических решений
• Открытие и разработка лекарств
• Другие

Конечным пользователем

• Больницы и клиники
• Исследовательские центры
• Фармацевтические компании

По режиму развертывания

• Локально
• Облако

По регионам

• Северная Америка
  • НАС.
  • Канада
  • Мексика
• Европа
  • Франция
  • Великобритания
  • Испания
  • Германия
  • Италия
  • Россия
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Индия
  • Южная Корея
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Ближний Восток и Африка
  • GCC
  • Северная Африка
  • ЮАР
  • Остальная часть Ближнего Востока и Африки
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Аргентина
  • Остальная часть Латинской Америки