의료용 자연언어처리(NLP) : 세계 시장 점유율과 순위, 총판매량 및 수요 예측(2025-2031년)
Natural Language Processing (NLP) in Healthcare - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031
상품코드 : 1876015
리서치사 : QYResearch
발행일 : 2025년 10월
페이지 정보 : 영문
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한글목차

세계의 의료용 자연언어처리(NLP) 시장 규모는 2024년에 12억 2,500만 달러로 추정되며, 2025-2031년의 예측 기간 중 CAGR 13.6%로 성장하며, 2031년까지 30억 2,400만 달러로 확대할 것으로 예측됩니다.

자연 언어처리(NLP)는 인공지능의 한 분야로, 자바나 C++ 등의 인공언어가 아닌 자연 언어(구어 또는 문어 데이터)를 이용한 컴퓨터와 인간의 상호작용을 다루는 기술입니다.

NLP의 궁극적인 목적은 인간의 언어를 읽고, 해독하고, 이해하고, 가치 있는 형태로 의미를 추출하는 것입니다. 대부분의 NLP 기술은 인간의 언어에서 의미를 도출하기 위해 머신러닝에 의존하고 있습니다.

의료 분야에서 NLP는 환자와의 교감을 강화하고 의사결정 능력의 효율성을 높이기 위해 활용됩니다. 또한 복잡한 임상 기록을 실용적인 데이터 포인트와 인사이트으로 변환할 수 있습니다.

자연 언어 처리(NLP)는 1950년대에 처음 개발되었으며, 지난 25년 동안 저렴하고 고성능의 컴퓨터가 병렬 처리가 가능해지면서 급속도로 발전했습니다.

의료산업은 NLP의 적용에 더욱 많은 노력이 필요한 특수한 산업입니다. 그 이유는 실용적으로 영어를 위해 구축된 기성 NLP 라이브러리와 알고리즘이 의료 산업의 '다른 언어'에서는 전혀 작동하지 않기 때문입니다.

예를 들어 의료 분야에서 SoB(Shortness of Breath)는 '숨가쁨'을 의미합니다. 이러한 지식이 없으면 환자의 보고서나 문서를 이해하기 어렵고, 적절한 판단을 내리기도 어렵습니다.

동시에 의료 데이터의 약 80%가 비정형 데이터로 존재하며, 정형 데이터로 변환이 필요하다는 조사 결과도 있습니다. 따라서 의료 분야에서의 NLP는 전문적인 의료 언어와 텍스트 서비스를 필요로 하는 매우 유망하면서도 매우 도전적인 산업입니다.

이 보고서는 세계의 의료 분야 자연 언어처리(NLP) 시장에 대해 총매출액, 주요 기업의 시장 점유율 및 순위를 중심으로 지역별, 국가별, 유형별, 용도별 분석을 종합적으로 제시하는 것을 목적으로 합니다.

의료 분야의 자연 언어처리(NLP) 시장 규모, 추정치, 예측치를 매출액 기준으로 제시하고, 2024년을 기준 연도로 하여 2020-2031년 기간의 과거 데이터와 예측 데이터를 포함하고 있습니다. 정량적, 정성적 분석을 통해 독자들이 비즈니스/성장 전략을 수립하고, 시장 경쟁 구도를 평가하고, 현재 시장에서의 위치를 분석하고, 의료 분야의 자연 언어처리(NLP)에 대한 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

시장 세분화

기업별

유형별 부문

용도별 부문

지역별

KSA
영문 목차

영문목차

The global market for Natural Language Processing (NLP) in Healthcare was estimated to be worth US$ 1225 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 3024 million by 2031 with a CAGR of 13.6% during the forecast period 2025-2031.

Natural language processing (NLP) is a branch of artificial intelligence that deals with the interaction between computers and humans using the natural language (spoken or written data), not in the artificial languages such as Java and C++.

The ultimate objective of NLP is to read, decipher, understand, and make sense of the human languages in a manner that is valuable. Most NLP techniques rely on machine learning to derive meaning from human languages.

For healthcare use, NLP is used to improve patient engagement and bring in efficiency in decision-making capabilities, it can also convert complex clinical narratives into actionable data points and insights.

Natural Language Processing (NLP) is first developed in the 1950s, it has blossomed over the past 25 years with the availability of cheap, plentiful, and powerful computers working in parallel fashion.

Healthcare industry is a unique industry that need put more effort on the application of NLP, it is because in practice, off-the-shelf NLP libraries and algorithms built for English will fail miserably on this "different language" in the health care industry.

For example, SoB in healthcare means short of breath. If you don't know that, it is hard to understand one patient's the report or document then difficult to make decision.

At the same time, there are research show that about 80% of medical data is showed in unstructured format, which need to get structured data conversion, so NLP in healthcare is an a very promising but very challenging industry that requires specialized medical language and text services.

This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Natural Language Processing (NLP) in Healthcare, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Natural Language Processing (NLP) in Healthcare by region & country, by Type, and by Application.

The Natural Language Processing (NLP) in Healthcare market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2024 as the base year, with history and forecast data for the period from 2020 to 2031. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Natural Language Processing (NLP) in Healthcare.

Market Segmentation

By Company

Segment by Type

Segment by Application

By Region

Chapter Outline

Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.

Chapter 2: Detailed analysis of Natural Language Processing (NLP) in Healthcare company competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.

Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.

Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.

Chapter 5: Revenue of Natural Language Processing (NLP) in Healthcare in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.

Chapter 6: Revenue of Natural Language Processing (NLP) in Healthcare in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.

Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.

Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.

Chapter 9: Conclusion.

Table of Contents

1 Market Overview

2 Competitive Analysis by Company

3 Segmentation by Type

4 Segmentation by Application

5 Segmentation by Region

6 Segmentation by Key Countries/Regions

7 Company Profiles

8 Industry Chain Analysis

9 Research Findings and Conclusion

10 Appendix

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