Здравоохранение НЛП рынок

Здравоохранение рынка НЛП

Глобальный размер рынка НЛП в области здравоохранения в 2023 году был зарегистрирован в размере 3185,1 млн. Долл. США, который, по оценкам, составляет 3647,2 млн. Долл. США в 2024 году и, согласно прогнозам, достигнут 10 733,2 млн. Долл. США к 2031 году, растущий на CAGR из 16,67% с 2024 до 2031 года. В сферах работы, в отчете есть доклады, представленные в компании, так же, как 3megen, или ARDEGEN, или, как, так и 3megen, или ARDEGEN, или ARDEGEN. IBM Corporation, IQVIA Inc, Apixio, Wave Health Technologies, Lexalytics, Confortica, Inc., Иновалон и другие.

Расширение рынка обусловлено растущим внедрением электронных медицинских карт (EHR) и растущей потребностью в эффективном анализе данных и извлечении из неструктурированных медицинских данных. Технологии НЛП позволяют организациям здравоохранения извлекать ценную информацию из клинических заметок, тем самым улучшая принятие решений и улучшая результаты ухода за пациентами, что, вероятно, еще больше повысит рост рынка.

Рынок НЛП здравоохранения быстро расширяется, вызванный оцифровкой систем здравоохранения и критической необходимостью получения действенной информации от огромных количеств неструктурированных медицинских данных. Технологии НЛП обеспечивают понимание, интерпретацию и генерацию человеческого языка с помощью компьютеров, что делает их необходимыми в различных приложениях здравоохранения. Эти приложения улучшают принятие клинических решений, улучшают уход за пациентами и оптимизируют эффективность эксплуатации.

Рыночный прогресс дополнительно продвигается пролиферацией электронных медицинских карт (EHR), которые требуют передовых решений NLP для эффективного анализа и использования накопленных неструктурированных данных и непрерывных достижений в искусственном интеллекте (ИИ) и машинного обучения (ML).

Кроме того, все больше внимания уделяется персонализированной медицине, которая требует глубокого анализа данных отдельных пациентов для адаптации лечения, что делает технологии НЛП незаменимыми для поддержки точной медицины.

• Технологии НЛП становятся жизненно важным компонентом для преобразования доставки в здравоохранение и улучшения результатов пациентов.

Обработка естественного языка здравоохранения (NLP) относится к применению методов и технологий обработки естественного языка в области здравоохранения. Он включает в себя использование вычислительных методов для понимания, интерпретации и генерации человеческого языка в контексте данных, связанных с здравоохранением.

NLP здравоохранения охватывает широкий спектр задач, включая извлечение информации из клинических заметок, медицинских карт и других неструктурированных источников данных здравоохранения, а также создание структурированных данных для анализа и принятия решений.

Это поле использует методы искусственного интеллекта, машинного обучения и лингвистики для облегчения задач, таких как улучшение клинической документации, автоматическое кодирование, поиск информации, поддержка клинических решений и управление здоровьем населения. Включая обработку и анализ больших объемов неструктурированных данных здравоохранения, НЛП здравоохранения играет решающую роль в улучшении ухода за пациентами, улучшением клинических рабочих процессов и поддержке инициатив в области здравоохранения.

Обзор аналитика

На рынке НЛП здравоохранение ключевые игроки стратегически ориентируются на различные возможности для стимулирования роста и инноваций. Рост внедрения электронных медицинских карт (EHRS), приводимый к достижениям в области искусственного интеллекта и машинного обучения, значительно способствует росту рынка. Более того, настраиваемые и масштабируемые решения разрабатываются для беспрепятственной интеграции с существующими системами здравоохранения, способствуя эффективному управлению и анализу данных.

Сотрудничество и партнерские отношения с фирмами по кибербезопасности создают более сильные защитные механизмы от нарушения данных, в то время как инвестиции в исследования и разработки продолжают приносить инновационные решения НЛП, способные обрабатывать сложные медицинские данные. Кроме того, образовательные инициативы и улучшенная поддержка клиентов подчеркивают приверженность расширению возможностей медицинских работников с необходимыми инструментами и знаниями для эффективного использования НЛП.

Здравоохранение факторы роста рынка НЛП

Растущее принятиеэлектронные медицинские записи (EHRS)Ожидается, что между медицинскими учреждениями значительно внесут свой вклад в пролиферацию неструктурированных данных. Системы EHR широко используются в современном здравоохранении для получения широкого спектра информации о пациентах, включая клинические заметки, диагностику, планы лечения и истории пациентов.

Тем не менее, это богатство информации часто находится в неструктурированном формате, что делает сложным анализом и использованием эффективного использования. Технологии обработки естественного языка здравоохранения (NLP) способствуют решению этой проблемы путем преобразования неструктурированных данных в структурированные, действенные идеи.

Эти передовые инструменты НЛП способствуют лучшему принятию клинических решений, предоставляя медицинским работникам более глубокую, основанную на данных информацию о состояниях пациентов и результатах лечения. Они также поддерживают персонализированную помощь пациентам, позволяя соответственно выявить конкретные потребности пациентов и адаптировать лечение.

Кроме того, технологии NLP повышают эффективность работы за счет автоматизации рутинных задач, таких как кодирование, документация и ввод данных, тем самым снижая административное бремя и минимизируя ошибки. Ожидается, что растущая зависимость от EHR и насущная потребность в сложных решениях по обработке данных и анализу увеличит рост рынка.

• В апреле 2023 года Cerner Enviza, дочерняя компания Oracle, сотрудничала с John Snow Labs, чтобы поддержать инициативу Управления по санитарному надзору за продуктами и лекарствами США. Эти совместные усилия посвящены разработке инструментов искусственного интеллекта (ИИ) для извлечения критической информации из клинических заметок в электронных медицинских записях (EHR). Эта инициатива направлена на то, чтобы улучшить понимание FDA влияния лекарств на большие популяции. Сосредоточив внимание на препарате астмы Montelukast и его потенциальных побочных эффектах психического здоровья, этот двухлетний проект намеревается продемонстрировать, как технология машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) может использовать неструктурированные данные для решения пробелов в знаниях в области безопасности лекарств.

Тем не менее, рынок НЛП здравоохранения испытывает высокую частоту нарушений данных и проблем безопасности, создавая серьезную проблему для развития отрасли. Данные здравоохранения очень чувствительны и подлежат строгим нормативным стандартам, таким как Закон о мобильности и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в Соединенных Штатах и Общее правила защиты данных (GDPR) в Европе.

Реализация решений NLP требует доступа и обработки больших объемов информации о пациентах, котораяприводит к ростуОпасения в отношении защиты этих данных от нарушений и несанкционированного доступа.

Обеспечение соблюдения этих правил при сохранении целостности и конфиденциальности данных пациентов является сложной задачей. Эта задача дополнительно усугубляется необходимостью безопасного обмена данными и интеграции в различных системах здравоохранения и платформах.

Ключевые игроки рынка решают конфиденциальность данных и проблемы безопасности посредством нескольких комплексных мер. Они используют расширенные методы шифрования для обеспечения защиты данных как в состоянии покоя, так и при транспортировке, что обеспечивает защиту информации о пациенте от несанкционированного доступа.

Придерживаясь нормативных стандартов, таких как HIPAA и GDPR, является главным приоритетом, причем компании внедряют надежные рамки соответствия и проводят регулярные аудиты. Безопасные архитектуры данных, включая облачные и локальные решения, обеспечивают несколько уровней защиты от нарушений.

Методы анонимизации и идентификации данных все чаще используются для защиты идентичностей пациентов путем удаления личных идентификаторов из наборов данных. Внедряя эти меры, ключевые игроки способствуют доверию и содействуют более широкому принятию технологий НЛП в здравоохранении.

Тенденции рынка НЛП здравоохранения

Рост телездравоохранения и удаленного мониторинга пациентов является заметной тенденцией на рынке, в основном создаваемым постоянными достижениями в области цифровых технологий здоровья. Поскольку медицинские работники и пациенты адаптировались к развивающимся методам оказания и получения медицинской помощи, интеграция обработки естественного языка (NLP) с платформами телездравоохранения стала ключевой разработкой.

Технологии НЛП все чаще используются для анализа взаимодействий с пациентами во время виртуальных консультаций, извлечения ценной информации из разговоров, журналов чата и голосовых записей.

Это позволяет поставщикам медицинских услуг более эффективно контролировать состояние здоровья пациентов и получать информацию о симптомах пациентов, ответах на лечение и общем благополучии.

Автоматизация интерпретации неструктурированных данных из устройств удаленного мониторинга и связи с пациентами, НЛП помогает в раннем выявлении потенциальных проблем со здоровьем, облегчает своевременные вмешательства и индивидуальные планы ухода. Более широкое применение NLP в телездравоохранении расширяет потенциальное использование технологий NLP в секторе здравоохранения, подчеркивая их важность в современных системах доставки здравоохранения.

• В июле 2023 года AWS объявил о запуске AWS Healthscribe, новой услуги, имеющей право на HIPAA, которая нацелена на поставщиков программного обеспечения для здравоохранения. Эта инновационная услуга способствовала разработке клинических применений, которые автоматически генерировали предварительные клинические заметки, анализируя беседы с клиническим пациентом.AWS HealthScribe Integrated Collowational иГенеративный ИИЧтобы оптимизировать рабочие процессы клинической документации и улучшить опыт консультаций, не требуя опыта машинного обучения. Это продвижение подчеркнуло приверженность AWS использовать ИИ для повышения эффективности здравоохранения и взаимодействия между поставщиками и пациентами.

Индустрия здравоохранения все чаще расстанавливает приоритет, ориентированную на пациента и персонализированную медицину, посредством всестороннего анализа данных отдельных пациентов. Обработка естественного языка (NLP) находится в авангарде этой трансформации, играя решающую роль в извлечении ценных идей из множества неструктурированных источников данных, таких как записи пациентов, клинические заметки и другие документы, связанные со здоровьем.

Используя НЛП, поставщики медицинских услуг могут раскрыть нюансную информацию об истории болезни пациента, образе жизни и конкретных состояниях здоровья, что позволяет разработать планы с индивидуальными планами лечения и вмешательства, которые удовлетворяют уникальные потребности каждого пациента.

Этот подход улучшает результаты пациента, гарантируя, что уход конкретно адаптирован и выровнен с более широким движением к точной медицине, где лечение и профилактические меры настроены на основе генетических, экологических факторов и факторов образа жизни. Растущий спрос на персонализированную помощь, вероятно, увеличит рост рынка НЛП здравоохранения в ближайшие годы.

Анализ сегментации

Глобальный рынок сегментирован на основе приложения, конечного пользователя, режима развертывания и географии.

По приложению

Основываясь на применении, рынок классифицируется на клиническую документацию и кодирование, поддержку клинических решений, обнаружение и развитие лекарств и другие. Сегмент клинической документации и кодирования привел рынок НЛП здравоохранения в 2023 году, достигнув оценки в 1377,5 млн. Долл. США.

Этот заметный рост в основном связан с насущной необходимостью оптимизации процессов документации и обеспечению соответствия нормативным требованиям. Технологии НЛП играют решающую роль в автоматизации извлечения и кодирования информации из клинических заметок, тем самым снижая административное бремя и повышая точность данных. В

• Нормативные стандарты, такие как ICD-10 и CPT, требуют точной документации, задачи, облегченная инструментами НЛП, которые обеспечивают точность и соблюдение руководящих принципов.

Интеграция машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ) значительно продвинула возможности систем НЛП, что позволило лучшему пониманию и обработке медицинской терминологии. Эти технологии поддерживают автоматизированное кодирование, улучшение клинической документации (CDI) и документацию в реальном времени во время встреч с пациентами, тем самым повышая эффективность рабочего процесса и удовлетворенность пациентов.

Конечным пользователем

Основываясь на конечном пользователе, рынок классифицируется в больницы и клиники, исследовательские центры и фармацевтические компании. Сегмент больниц и клиник готов соблюдать значительный рост, регистрируя CAGR 16,26% в течение прогнозируемого периода (2024-2031).

Технологии НЛП значительно усиливают принятие клинических решений, извлекая ценную информацию из записей о пациентах и клинических заметках, что приводит к улучшению результатов пациентов и более эффективной оказанию медицинской помощи.

Они позволяют поставщикам медицинских услуг получить всеобъемлющее понимание истории здоровья пациента, что позволяет обеспечить более индивидуальные и эффективные планы лечения. Обеспечивая полную и точную документацию, НЛП облегчает соблюдение нормативных требований, помогая больницам и клиникам избежать штрафов и штрафов.

Кроме того, NLP способствует безопасности пациентов и улучшения качества, выявляя потенциальные риски и неблагоприятные события и поддерживая инициативы качества посредством понимания клинической практики.

Эти технологии дополнительно приводят к значительному снижению затрат за счет автоматизации и оптимизации административных и клинических процессов, уменьшения ошибок, минимизации ненужных тестов и процедур и усиления использования ресурсов. Эти факторы подчеркивают критическую роль НЛП в повышении эффективности и эффективности больниц и клиник, тем самым способствуя росту сегмента.

В режиме развертывания

Основываясь на режиме развертывания, рынок сегментирован на предпосылку и облаке. В 2023 году самая большая доля рынка НЛП в помещении обеспечил крупнейшую долю рынка НЛП в здравоохранении в размере 53,21%. Несмотря на то, что первоначальные инвестиции выше, долгосрочная экономия затрат достигается из-за избежания повторяющихся платы за облачные услуги.

Кроме того, локальные решения обеспечивают суверенитет данных и могут быть масштабированы для удовлетворения растущих требований данных организаций здравоохранения. Эти факторы делают локальные решения NLP привлекательным вариантом в отрасли здравоохранения.

Медицинский региональный анализ рынка НЛП

Основываясь на регионе, мировой рынок классифицируется в Северной Америке, Европе, Азиатско-Тихоокеанском регионе, MEA и Latin America.

Доля рынка НЛП в Северной Америке в 2023 году на мировом рынке составила около 36,18% на мировом рынке с оценкой 1152,4 млн. Долл. США. Этот значительный рост поддерживается передовой инфраструктурой региона и ранним цифровым внедрением. Широкое распространение EHRS привело к увеличению спроса на решения NLP для извлечения понимания. Технологические достижения в области искусственного интеллекта и строгие нормативные стандарты еще больше стимулируют региональное расширение рынка.

• Ключевые игроки, такие как 3M Health Information Systems и Cerner Corporation, активно сосредотачиваются на инновациях и сотрудничестве, что значительно способствует прогрессу на внутреннем рынке.

Азиатско-Тихоокеанский регион готов испытывать стабильный рост, изображая CAGR на 17,93% в течение прогнозируемого периода. Этот надежный рост в значительной степени связан с быстрым региономцифровое преобразованиеВ области здравоохранения растущие расходы на ИТ на здравоохранение и новые возможности на ключевых рынках.

Сосредоточив внимание на модернизации систем здравоохранения и улучшении доступности, правительства по всему APAC вкладывают значительные средства в цифровые решения для здравоохранения, что создает благоприятную среду для принятия технологий NLP.Страны развивающихся стран, такие как Китай, Индия и страны Юго-Восточной Азии, свидетельствуют о быстрой урбанизации и расширяющемся населении среднего класса, что приводит к большему спросу на передовые решения в области аналитики здравоохранения.

Конкурентная ландшафт

Глобальный отчет о рынке НЛП в области здравоохранения обеспечит ценную информацию об акценте на фрагментированном характере отрасли. Видимые игроки сосредотачиваются на нескольких ключевых бизнес -стратегиях, таких как партнерства, слияния и поглощения, инновации в продуктах и совместные предприятия для расширения своего портфеля продуктов и увеличения доли на рынке в разных регионах.

Производители принимают ряд стратегических инициатив, в том числе инвестиции в деятельность в области НИОКР, создание новых производственных мощностей и оптимизацию цепочки поставок, для укрепления своего рыночного положения.

Список ключевых компаний на рынке НЛП здравоохранения

• 3M
• Оракул
• Ардиген
• IBM Corporation
• IQVIA INC
• Апиксио
• Wave Health Technologies.
• Lexalytics
• Confortica, Inc.
• Иновалон

Ключевое развитие отрасли

• Май 2023 г. (приобретение): Интеллектуальные медицинские объекты (IMO), ведущий поставщик клинических терминологических решений и качества данных, объявил о приобретении Melax Technologies, Inc. (Melax Tech). Melax Tech использовал искусственный интеллект (AI) и обработку естественного языка (NLP) для извлечения информации из биомедицинских данных. Это приобретение улучшило решения для медицинских данных IMO и расширило свои предложения, улучшив клинические и административные рабочие процессы, клинические исследования и результаты пациентов.

Глобальный рынок НЛП здравоохранения сегментирован как:

По приложению

• Клиническая документация и кодирование
• Поддержка клинических решений
• Обнаружение и развитие наркотиков
• Другие

Конечным пользователем

• Больницы и клиники
• Исследовательские центры
• Фармацевтические компании

В режиме развертывания

• Локальный
• Облако

По региону

• Северная Америка
  • НАС.
  • Канада
  • Мексика
• Европа
  • Франция
  • U.K.
  • 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 Латинская Америка