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세계의 헬스케어와 생명과학용 자연언어처리(NLP) 시장
Natural Language Processing (NLP) in Healthcare and Life Sciences
상품코드 : 1646756
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 01월
페이지 정보 : 영문 398 Pages
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한글목차

세계의 헬스케어와 생명과학용 자연언어처리(NLP) 시장은 2030년까지 180억 달러에 달할 전망

2023년에 26억 달러로 추정되는 세계의 헬스케어와 생명과학용 자연언어처리(NLP) 시장은 2023-2030년에 CAGR 31.7%로 성장하며, 2030년에는 180억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 NLP 솔루션은 CAGR 29.5%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 98억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. NLP 서비스 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 34.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 8억 8,440만 달러, 중국은 CAGR 39.3%로 성장 예측

미국의 헬스케어와 생명과학용 자연언어처리(NLP) 시장은 2023년에 8억 8,440만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 26억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년의 CAGR은 39.3%입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 25.3%와 29.7%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 29.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 헬스케어와 생명과학용 자연언어처리(NLP) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

NLP가 헬스케어 및 생명과학을 어떻게 변화시킬 것인가?

자연 언어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 해석하고, 분석하고, 행동할 수 있도록 함으로써 의료 및 생명과학 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 기술은 임상 워크플로우를 간소화하고, 문서화를 자동화하며, 의료 메모, 연구 논문, 환자 피드백 등 비정형 데이터에서 실용적인 인사이트을 추출하여 환자 치료를 개선하고 있습니다. 전자건강기록(EHR)에서 NLP는 중요한 정보 검색을 간소화하여 의료 전문가의 관리 부담을 줄이고 환자 진료에 집중할 수 있도록 돕습니다. 또한 생명과학 분야에서는 방대한 양의 과학 문헌을 분석하여 연구개발에 도움이 되는 패턴을 찾아내어 신약개발을 가속화할 수 있습니다.

NLP는 또한 예측 분석을 통해 의사결정을 개선하고 의료 서비스 프로바이더가 위험에 처한 환자를 식별하고 적극적으로 개입할 수 있도록 돕고 있습니다. 예를 들어 감정 분석과 환자 보고 결과는 치료 효과를 측정하고 임상시험을 개선하는 데 사용되고 있으며, NLP와 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)의 통합은 그 능력을 더욱 향상시켜 시스템이 지속적으로 학습하고 복잡한 의료 언어에 적응할 수 있도록 하고 있습니다. 적응할 수 있습니다. 정밀의료에 대한 수요가 증가함에 따라 NLP는 개인화된 의료와 혁신적인 치료를 위한 필수적인 툴이 되고 있습니다.

이해관계자들이 헬스케어 및 생명과학을 위한 NLP에 투자하는 이유는 무엇인가?

의료 데이터의 복잡성이 증가함에 따라 NLP 솔루션에 대한 투자가 증가하고 있습니다. 의료 서비스 프로바이더와 연구자들은 의료 기록과 연구 결과의 상당 부분을 차지하는 비정형 데이터를 처리하고 해석하는 데 어려움을 겪고 있으며, NLP는 비정형 정보를 정형 데이터로 변환하여 효율적인 분석과 정보에 입각한 의사결정을 촉진함으로써 이러한 격차를 해소할 수 있습니다. 제약사들은 NLP를 활용하여 임상시험 설계를 최적화하고, 환자 코호트를 식별하고, 의약품 허가 신청을 간소화하여 신약 개발 비용과 시장 출시 시간을 단축하고 있습니다.

환자들은 보다 개인화되고 효율적인 의료 서비스에 대한 기대를 통해 NLP를 도입하고 있으며, NLP를 활용한 챗봇과 가상 비서는 환자와의 소통을 강화하고, 정확한 정보를 제공하며, 대기 시간을 단축하는 데 도움을 주고 있습니다. 또한 가치 기반 의료 모델이 확산됨에 따라 NLP는 의료 시스템이 성과를 분석하고 의료 서비스를 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 응용 사례는 의료 및 생명과학 이해관계자들이 직면한 업무 및 임상적 과제를 해결하는 데 있으며, NLP가 점점 더 중요해지고 있다는 것을 입증합니다.

기술의 발전은 의료 및 생명과학 분야에서 NLP를 어떻게 형성하고 있는가?

AI와 ML의 발전은 헬스케어 및 생명과학 분야에서 NLP를 더욱 정확하고 확장 가능하며 효율적으로 발전시키고 있으며, GPT 및 BERT와 같은 문맥 언어 모델은 NLP 시스템이 의료 전문용어를 이해하고, 미묘한 뉘앙스를 감지하고, 문맥을 고려한 인사이트을 제공할 수 있게 해줍니다. 할 수 있도록 하고 있습니다. 음성 인식 기술도 발전하고 있으며, 다국어를 사용하는 환자 집단을 위해 의료용 구술을 원활하게 필사하고 실시간 언어 번역을 할 수 있게 되었습니다.

클라우드 기반 플랫폼과 빅데이터 분석과의 통합으로 NLP의 적용 범위는 더욱 넓어지고 있습니다. 이러한 기술은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하여 임상 의사결정과 연구에 필요한 인사이트을 적시에 제공할 수 있습니다. 또한 협업 학습과 프라이버시 보호 AI는 데이터 보안 문제를 해결하고 HIPAA 및 GDPR(EU 개인정보보호규정)과 같은 규제를 준수할 수 있도록 돕습니다. 이러한 기술 발전은 헬스케어 및 생명과학 분야에서의 NLP 도입을 촉진하여 이해관계자들이 보다 높은 효율성과 정확도로 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 돕고 있습니다.

헬스케어 및 생명과학 NLP 시장의 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

헬스케어 및 생명과학 분야의 자연 언어 처리(NLP) 시장의 성장은 의료 기록의 비정형 데이터 증가, AI 기반 솔루션에 대한 수요 증가, 가치 기반 의료로의 전환 등 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 문맥 언어 모델과 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술의 도입으로 의료 서비스 프로바이더와 연구자들은 데이터에서 귀중한 인사이트을 얻을 수 있게 되었습니다. 가상 비서 및 개인화된 치료에 대한 선호도 증가와 같은 소비자 행동 동향은 헬스케어 시스템이 NLP를 활용한 솔루션에 투자하도록 유도하고 있습니다.

또한 임상 연구의 확대와 신약 개발 프로세스의 효율화에 대한 필요성이 과학 문헌 분석 및 규제 워크플로우 간소화를 위한 NLP의 활용을 촉진하고 있습니다. 정확한 문서를 유지하고 규정 준수를 보장해야 한다는 규제적 압박은 헬스케어 분야에서 NLP의 채택을 더욱 촉진하고 있습니다. 상호운용성과 원활한 데이터 공유에 대한 관심이 높아지면서 시스템 간 격차를 해소할 수 있는 NLP의 기회도 생겨나고 있습니다. 이러한 요인들은 의료 및 생명과학 분야에서 NLP가 환자 결과와 업무 효율성을 개선할 수 있는 길을 열어줄 수 있는 잠재력을 강조하고 있습니다.

부문

컴포넌트(NLP 솔루션, NLP 서비스);도입(클라우드 도입, 온프레미스 도입);기술(텍스트 분류 기술, 광학 문자 인식 기술, 이름 개체 인식 기술, 감상 분석 기술, 토픽 모델링 기술, 기타 NLP 기술);최종 용도(헬스케어 연구자 최종 용도, 제약·바이오테크놀러지 기업, 의료보험·지불 담당자 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업의 예(총 63건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Natural Language Processing (NLP) in Healthcare and Life Sciences Market to Reach US$18.0 Billion by 2030

The global market for Natural Language Processing (NLP) in Healthcare and Life Sciences estimated at US$2.6 Billion in the year 2023, is expected to reach US$18.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 31.7% over the analysis period 2023-2030. NLP Solutions, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 29.5% CAGR and reach US$9.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the NLP Services segment is estimated at 34.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$884.4 Million While China is Forecast to Grow at 39.3% CAGR

The Natural Language Processing (NLP) in Healthcare and Life Sciences market in the U.S. is estimated at US$884.4 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 39.3% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 25.3% and 29.7% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 29.3% CAGR.

Global Natural Language Processing (NLP) in Healthcare and Life Sciences Market – Key Trends & Drivers Summarized

How Is NLP Transforming Healthcare and Life Sciences?

Natural Language Processing (NLP) is revolutionizing healthcare and life sciences by enabling computers to interpret, analyze, and act on human language. This technology is streamlining clinical workflows, automating documentation, and enhancing patient care by extracting actionable insights from unstructured data, such as medical notes, research articles, and patient feedback. In electronic health records (EHRs), NLP simplifies the retrieval of critical information, reducing the administrative burden on healthcare professionals and allowing them to focus on patient care. Additionally, in life sciences, NLP accelerates drug discovery by analyzing vast volumes of scientific literature and identifying patterns that inform research and development.

NLP is also improving decision-making through predictive analytics, helping healthcare providers identify at-risk patients and intervene proactively. For example, sentiment analysis and patient-reported outcomes are being used to gauge treatment effectiveness and improve clinical trials. The integration of NLP with artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) is further enhancing its capabilities, enabling systems to continuously learn and adapt to complex medical language. As the demand for precision medicine grows, NLP is becoming an indispensable tool for personalized healthcare and innovative treatments.

Why Are Stakeholders Investing in NLP for Healthcare and Life Sciences?

The increasing complexity of healthcare data is prompting significant investments in NLP solutions. Healthcare providers and researchers face challenges in processing and interpreting unstructured data, which accounts for a substantial portion of medical records and research findings. NLP bridges this gap by transforming unstructured information into structured data, facilitating efficient analysis and informed decision-making. Pharmaceutical companies are leveraging NLP to optimize clinical trial designs, identify patient cohorts, and streamline regulatory submissions, reducing costs and time-to-market for new drugs.

Patients are also driving the adoption of NLP through their expectations for more personalized and efficient healthcare services. Chatbots and virtual health assistants powered by NLP are improving patient engagement, providing accurate information, and reducing wait times. Moreover, as value-based care models gain traction, NLP is helping healthcare systems analyze outcomes and improve care delivery. These applications underscore the growing importance of NLP in addressing the operational and clinical challenges faced by healthcare and life sciences stakeholders.

How Are Technological Advancements Shaping NLP in Healthcare and Life Sciences?

Advancements in AI and ML are propelling the evolution of NLP in healthcare and life sciences, making it more accurate, scalable, and efficient. Contextual language models, such as GPT and BERT, are enabling NLP systems to understand medical jargon, detect subtle nuances, and provide context-aware insights. Speech recognition technologies are also improving, allowing for seamless transcription of medical dictations and real-time language translation for multilingual patient populations.

The integration of NLP with cloud-based platforms and big data analytics is further expanding its applications. These technologies enable real-time processing of vast data volumes, ensuring timely insights for clinical decision-making and research. Additionally, federated learning and privacy-preserving AI are addressing concerns about data security, ensuring compliance with regulations such as HIPAA and GDPR. These technological advancements are enhancing the adoption of NLP across the healthcare and life sciences sectors, empowering stakeholders to tackle complex challenges with greater efficiency and precision.

What Factors Are Driving Growth in the NLP Market for Healthcare and Life Sciences?

The growth in the Natural Language Processing (NLP) in healthcare and life sciences market is driven by several factors, including the rising volume of unstructured data in medical records, the increasing demand for AI-driven solutions, and the shift towards value-based care. The adoption of advanced technologies, such as contextual language models and cloud computing, is enabling healthcare providers and researchers to unlock valuable insights from data. Consumer behavior trends, such as the growing preference for virtual health assistants and personalized care, are encouraging healthcare systems to invest in NLP-powered solutions.

Additionally, the expansion of clinical research and the need for more efficient drug discovery processes are driving the use of NLP in analyzing scientific literature and streamlining regulatory workflows. Regulatory pressures to maintain accurate documentation and ensure compliance are further promoting the adoption of NLP in healthcare. The growing focus on interoperability and seamless data sharing is also creating opportunities for NLP to bridge gaps across systems. These factors collectively underscore the transformative potential of NLP in healthcare and life sciences, paving the way for improved patient outcomes and operational efficiencies.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Natural Language Processing (NLP) in Healthcare and Life Sciences market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (NLP Solutions, NLP Services); Deployment (Cloud Deployment, On-Premise Deployment); Technique (Text Classification Technique, Optical Character Recognition Technique, Name Entity Recognition Technique, Sentiment Analysis Technique, Topic Modeling Technique, Other NLP Techniques); End-Use (Healthcare Researchers End-Use, Pharmaceutical & Biotech Companies, Health Insurance & Payer Professionals End-Use, Other End Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; USA; Canada; Japan; China; Europe; France; Germany; Italy; UK; Spain; Rest of Europe; Asia-Pacific; Latin America; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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