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헬스케어 및 생명과학 분야 NLP 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 기술별, 최종 용도별, 지역별, 부문별 예측(2024-2030년)
NLP In Healthcare And Life Sciences Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technique (Smart Assistance, OCR), By End-use (Providers, Payers), By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
상품코드 : 1529736
리서치사 : Grand View Research, Inc.
발행일 : 2024년 07월
페이지 정보 : 영문 120 Pages
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한글목차

헬스케어 및 생명과학 분야 NLP 시장 성장과 동향:

Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면, 세계 헬스케어 및 생명과학 분야 NLP 시장 규모는 2030년까지 연평균 34.7%의 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, 2030년까지 370억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 이 시장의 성장은 의료 서비스 제공 및 환자 참여 강화에 대한 수요 증가, 심각한 건강 문제를 개선하기 위한 예측 분석에 대한 수요 증가, 임상 의사 결정 지원 강화에 대한 관심 증가, 의료 분야의 AI 통합에 대한 투자 증가에 기인합니다.

고급 임상 의사결정지원에 대한 수요가 증가하면서 헬스케어 및 생명과학 분야에서 자연어 처리(NLP)의 도입이 가속화되고 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 기존 임상 의사결정 지원 시스템의 능력을 뛰어넘어 다양한 소스에서 복잡한 정보를 추출할 수 있는 솔루션을 제공합니다. NLP의 통합은 임상 의사결정 지원을 개선하고, 환자 데이터를 더 깊이 이해하며, 궁극적으로 더 나은 의료 결과와 정보에 입각한 의료 행위를 촉진하기 위한 목적으로, 의사의 이야기나 환자의 메모와 같은 비정형 데이터를 통합하여 의사결정을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 를 목표로 하고 있습니다. 예를 들어, 2030년 11월 의료 정보 및 분석 분야의 선두주자인 엘제비아 헬스(Elsevier Health)는 의료 분야의 인공지능 기능을 제공하는 오픈에비던스(Open Evidence)와 전략적 제휴를 맺었습니다. 이번 제휴는 고급 임상 의사결정 지원 시스템인 Clinical Key AI 개발을 목표로 하고 있습니다. 이 시스템은 최신 근거 기반 의료 컨텐츠와 고급 생성형 AI를 결합해 의료 전문가가 환자를 치료하는 동안 도움을 줄 수 있습니다. 이 시스템은 자연어 인터페이스를 통해 의료 현장의 교육 및 의사 결정에 필수적인 지속적으로 업데이트되는 증거 기반 연구와 함께 컨텐츠에 접근할 수 있습니다.

인공지능(AI) 및 기계학습(ML) 기술은 정확한 진단 과정을 위해 점점 더 많이 활용되고 있으며, 주로 조정된 환자 데이터를 통해 COVID-19 양성자를 식별하는 데 활용되고 있습니다. 2020년 NCBI가 발표한 연구에 따르면, AI를 강화한 알고리즘이 처음에는 의료진에 의해 음성으로 오진된 25명의 환자 샘플에서 COVID-19 양성 사례의 68%를 식별하는 데 성공했다는 연구 결과가 발표됐습니다. 의료 분야에서 AI와 ML의 도입은 환자 결과를 개선하고, 장비 가동 중단 시간을 최소화하고, 의료 비용을 절감하고, 시장 확대에 기여하는 것을 목표로 합니다. 팬데믹은 환자 및 약물 관리, 진단, 시스템 상호운용성, 클레임 처리, 워크플로우 강화, 사이버 보안 대책에 AI 기반 기술의 통합을 크게 촉진하고 있습니다.

또한 IBM, Microsoft, Google(Alphabet Inc.), IQVIA, Dolbey Systems, Inc. 등 시장의 주요 기업들은 제품 출시, 파트너십, 사업 확장, 제휴, M&A 등 다양한 전략을 채택하고 있습니다. 이러한 전략적 이니셔티브를 통해 시장 기업들은 시장 입지를 강화하고 고객 기반을 확대하고자 합니다. 예를 들어, 2023년 4월, 구글 클라우드는 의료 보험 사전 승인 및 청구 처리의 효율성을 높이기 위해 AI 기반 클레임 가속화 스위트(Claims Acceleration Suite)를 발표했으며, 클레임 데이터 액티베이터(Claims Data Activator)를 활용한 이 솔루션은 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환합니다. 구조화된 데이터로 변환하여 의료보험 제도와 의료 서비스 제공자의 관리 부담을 줄이고 비용을 절감하는 것을 목표로 합니다. 데이터 변환 프로세스에는 Document AI, Healthcare Natural Language API, Healthcare API 등의 기술을 활용하고 있습니다. 이를 통해 보다 신속하고 정보에 입각한 의사결정을 쉽게 내릴 수 있어 환자 치료를 개선할 수 있습니다.

헬스케어 및 생명과학 분야 NLP 시장 보고서 하이라이트

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 주요 요약

제3장 헬스케어 및 생명과학 분야 NLP 시장 변수, 동향, 범위

제4장 헬스케어 및 생명과학 분야 NLP 시장 : 기술 추정·동향 분석

제5장 헬스케어 및 생명과학 분야 NLP 시장 : 최종 용도 추정·동향 분석

제6장 헬스케어 및 생명과학 분야 NLP 시장 : 국가, 배포, 용도, 최종 용도별 지역 추정·동향 분석

제7장 경쟁 상황

ksm
영문 목차

영문목차

NLP In Healthcare And Life Sciences Market Growth & Trends:

The global NLP in healthcare and life sciences market size is expected to reach USD 37.0 billion by 2030. It is projected to grow at a CAGR of 34.7% over the forecast period, according to a new report by Grand View Research, Inc. The growth of the market is attributed to the increasing demand to enhance care delivery and patient engagement, the growing need for predictive analytics to improve significant health concerns, the rising focus on enhancing clinical decision support, and the growing investment for AI integration in healthcare.

The increasing demand for advanced clinical decision support is driving the adoption of NLP in healthcare and life sciences. Natural Language Processing (NLP) offers a solution by enabling the extraction of complex information from various sources beyond the capabilities of conventional clinical decision support systems. This enhances decision-making by incorporating unstructured data, such as physician narratives and patient notes. Integrating NLP aims to improve clinical decision support, providing a more thorough understanding of patient data and ultimately facilitating better healthcare outcomes and well-informed medical actions. For instance, in November 2030, Elsevier Health, a medical information and analytics leader, entered a strategic alliance with OpenEvidence, a provider of artificial intelligence capabilities in the medical field. This collaboration aims to develop ClinicalKey AI, an advanced clinical decision support system. This system merges up-to-date, evidence-based medical content with advanced generative AI to assist healthcare professionals during patient care. It features a natural language interface that provides access to content alongside continuously updated evidence-based research crucial for medical training and decision-making at the point of care.

Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) technologies were increasingly utilized for precise diagnostic processes, mostly in identifying COVID-19-positive individuals through tailored patient data. A study published by NCBI in 2020 demonstrated that AI-enhanced algorithms successfully identified 68% of COVID-19-positive cases within a sample of 25 patients, initially misdiagnosed as negative by medical practitioners. The deployment of AI and ML in healthcare aims to improve patient outcomes, minimize equipment downtime, and reduce medical costs, contributing to market expansion. The onset of the pandemic has significantly boosted the integration of AI-driven technologies in patient and medication management, diagnostics, system interoperability, claims handling, workflow enhancement, and cybersecurity measures.

Moreover, some of the key players in the market, such as IBM, Microsoft, Google (Alphabet Inc.), IQVIA, and Dolbey Systems, Inc., among others, are adopting various strategies such as product launches, partnerships, expansions, collaborations, and mergers & acquisitions. Through these strategic initiatives, market players are trying to strengthen their market positions and expand their customer base. For instance, in April 2023, Google Cloud introduced its AI-enabled Claims Acceleration Suite to enhance health insurance prior authorization and claims processing efficiency. Utilizing the Claims Data Activator, this solution aims to mitigate administrative burdens and reduce costs for health plans and providers by transforming unstructured data into structured data. It leverages technologies such as Document AI, Healthcare Natural Language API, and Healthcare API for data conversion processes. This facilitates quicker, more informed decision-making, potentially improving patient care.

NLP In Healthcare And Life Sciences Market Report Highlights:

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

Chapter 2. Executive Summary

Chapter 3. NLP in Healthcare and Life Sciences Market Variables, Trends, & Scope

Chapter 4. NLP in Healthcare and Life Sciences Market: Technique Estimates & Trend Analysis

Chapter 5. NLP in Healthcare and Life Sciences Market: End Use Estimates& Trend Analysis

Chapter 6. NLP in Healthcare and Life Sciences Market: Regional Estimates & Trend Analysis by Country, Delivery, Application, End Use

Chapter 7. Competitive Landscape

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