Generative KI im Gesundheitsmarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, 2018–2028, segmentiert nach Komponente (Lösungen, Dienstleistungen), nach Funktion (virtuelle Pflegeassistenten, robotergestützte KI-Chirurgie, Verwaltungsprozessoptimierung, medizinische Bildanalyse), nach Anwendung (Klinik, System), Region und Wettbewerb
Published Date: November - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Healthcare | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationGenerative KI im Gesundheitsmarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, 2018–2028, segmentiert nach Komponente (Lösungen, Dienstleistungen), nach Funktion (virtuelle Pflegeassistenten, robotergestützte KI-Chirurgie, Verwaltungsprozessoptimierung, medizinische Bildanalyse), nach Anwendung (Klinik, System), Region und Wettbewerb
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 1,52 Milliarden USD |
| CAGR (2023–2028) | 14,62 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Klinisch |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für generative KI im Gesundheitswesen hat im Jahr 2022 einen Wert von 1,52 Milliarden USD und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer CAGR von 14,62 % bis 2028 verzeichnen. Der globale Markt für generative KI im Gesundheitswesen hat sich zu einer transformativen Kraft entwickelt, die die Landschaft der Gesundheitsbranche durch die Integration fortschrittlicher Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) neu gestaltet. Dieser Markt ist durch die Anwendung generativer KI gekennzeichnet, einer Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die sich auf die Erstellung neuer und innovativer Inhalte konzentriert, um verschiedene Herausforderungen und Chancen im Gesundheitssektor anzugehen. Generative KI im Gesundheitswesen umfasst ein breites Anwendungsspektrum, darunter Arzneimittelforschung, personalisierte Medizin, prädiktive Analytik und medizinische Bildanalyse. Das Wachstum des Marktes wird durch das zunehmende Volumen an Gesundheitsdaten, Fortschritte bei Algorithmen für maschinelles Lernen und die Notwendigkeit effizienterer und genauerer Entscheidungsprozesse im Gesundheitswesen vorangetrieben.
Einer der Haupttreiber des globalen Marktes für generative KI im Gesundheitswesen ist die steigende Nachfrage nach personalisierter und präziser Medizin. Generative KI ermöglicht die Analyse großer Datensätze, einschließlich genomischer Informationen, um einzigartige Muster und Variationen zu identifizieren. Diese Fähigkeit erleichtert die Entwicklung gezielter und individueller Behandlungspläne, verbessert die Patientenergebnisse und reduziert Nebenwirkungen. Darüber hinaus spielt generative KI eine entscheidende Rolle bei der Arzneimittelforschung, indem sie die Identifizierung potenzieller Arzneimittelkandidaten beschleunigt und den Arzneimittelentwicklungsprozess optimiert.
Die medizinische Bildanalyse ist ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich innerhalb des Marktes für generative KI im Gesundheitswesen. Generative KI-Algorithmen können die Interpretation medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans verbessern und so zu genaueren Diagnosen führen. Dies beschleunigt nicht nur den Diagnose- und Behandlungsplanungsprozess, sondern trägt auch zur allgemeinen Effizienz der Gesundheitsversorgung bei. Darüber hinaus erlebt der Markt eine zunehmende Nutzung generativer KI für prädiktive Analysen, die es Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, Krankheitstrends, Patientenergebnisse und Ressourcenanforderungen vorherzusagen.
Wichtige Markttreiber
Zunehmender Fokus auf effiziente Prozesse zur Arzneimittelentdeckung und -entwicklung
Der zunehmende Fokus auf effiziente Prozesse zur Arzneimittelentdeckung und -entwicklung ist ein wichtiger Treiber für den globalen Markt für generative KI im Gesundheitswesen. Traditionelle Methoden der Arzneimittelentdeckung waren lange Zeit durch hohe Kosten und langwierige Zeitpläne gekennzeichnet, was den Prozess für Pharmaunternehmen mühsam machte. Generative KI begegnet diesen Herausforderungen, indem sie ausgefeilte Algorithmen nutzt, um riesige Datensätze zu analysieren und potenzielle Arzneimittelkandidaten vorherzusagen.
Die Fähigkeit generativer KI, Muster zu erkennen, molekulare Wechselwirkungen zu verstehen und Arzneimittelreaktionen zu simulieren, beschleunigt den Prozess der Arzneimittelentdeckung erheblich. Diese Beschleunigung reduziert nicht nur die finanzielle Belastung der Pharmaunternehmen, sondern erleichtert auch die rechtzeitige Markteinführung neuer Medikamente. Die Integration generativer KI in die Arzneimittelentwicklung steigert nicht nur die Effizienz, sondern verbessert auch die Erfolgsquote bei der Identifizierung brauchbarer Kandidaten und verringert die Wahrscheinlichkeit von Fehlschlägen im Spätstadium. Infolgedessen erkennen Pharmaunternehmen zunehmend das transformative Potenzial generativer KI bei der Revolutionierung der Arzneimittelforschung und -entwicklung. Dieser technologische Fortschritt steigert nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit der Pharmaindustrie, sondern trägt auch zur Entwicklung innovativer Therapien bei, die versprechen, die Behandlungsergebnisse der Patienten zu verbessern und ungedeckte medizinische Bedürfnisse zu erfüllen.
Im sich entwickelnden Paradigma des Gesundheitswesens, in dem Präzisionsmedizin an Bedeutung gewinnt, sticht generative KI als Katalysator hervor, der eine neue Ära gezielter und personalisierter therapeutischer Eingriffe einläutet. Da Pharmaunternehmen bei ihren Forschungs- und Entwicklungsbemühungen weiterhin die Leistungsfähigkeit der generativen KI nutzen, erlebt der globale Gesundheitsmarkt einen Paradigmenwechsel hin zu einem effizienteren, kostengünstigeren und innovativeren Ansatz bei der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung.
Durch den Einsatz ausgefeilter maschineller Lerntechniken können diese Algorithmen subtile Muster, Anomalien und frühe Anzeichen von Krankheiten erkennen, die dem menschlichen Auge möglicherweise entgehen. Die durch generative KI ermöglichte verbesserte Diagnosegenauigkeit ist insbesondere in kritischen Bereichen wie der Früherkennung von Krankheiten, der Krebsdiagnose und neurologischen Störungen von entscheidender Bedeutung. Die Fähigkeit, präzisere und zeitnahere Diagnosen zu stellen, verbessert nicht nur die Patientenergebnisse, sondern trägt auch zu einer effektiveren Behandlungsplanung und -verwaltung bei. Angehörige der Gesundheitsberufe verlassen sich zunehmend auf generative KI, um ihre Entscheidungsprozesse zu unterstützen, was zu einem Paradigmenwechsel im Ansatz der diagnostischen Medizin führt.
Verbesserte Diagnosegenauigkeit
Der globale Markt für generative KI im Gesundheitswesen erlebt einen deutlichen Aufschwung, der durch eine verstärkte Betonung einer verbesserten Diagnosegenauigkeit vorangetrieben wird. Die Integration generativer KI in Gesundheitssysteme trägt maßgeblich zur Revolutionierung diagnostischer Prozesse bei, insbesondere in der medizinischen Bildgebung. Generative KI-Algorithmen, die auf fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens basieren, haben bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Analyse riesiger Datensätze medizinischer Bilder, darunter Röntgenaufnahmen, MRTs und CT-Scans, bewiesen. Dies führt zu einer deutlichen Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit, da diese Algorithmen subtile Muster, Anomalien und frühe Anzeichen von Krankheiten erkennen können, die herkömmlichen Diagnosemethoden möglicherweise entgehen. Die Präzision, die generative KI bietet, trägt zu genaueren und zeitnaheren Diagnosen bei, insbesondere in kritischen Bereichen wie der Früherkennung von Krankheiten und komplexen medizinischen Zuständen.
Gesundheitsdienstleister erkennen zunehmend das transformative Potenzial generativer KI in Bezug auf die diagnostische Genauigkeit, was zu einem Paradigmenwechsel in der Herangehensweise medizinischer Fachkräfte an die Diagnostik führt. Die Fähigkeit generativer KI, menschliches Fachwissen zu erweitern und differenzierte Erkenntnisse aus medizinischen Bilddaten zu liefern, hilft nicht nur dabei, Krankheiten im Anfangsstadium zu erkennen, sondern ermöglicht auch personalisiertere und effektivere Behandlungspläne. Diese verbesserte diagnostische Genauigkeit ist besonders in Bereichen wie der Onkologie von entscheidender Bedeutung, in denen eine frühzeitige Erkennung die Behandlungsergebnisse erheblich beeinflussen kann.
Da generative KI weiterhin ihre Wirksamkeit bei der Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit beweist, wird erwartet, dass ihre Einführung in Gesundheitseinrichtungen weltweit sprunghaft ansteigen wird. Diese wachsende Anerkennung des Potenzials generativer KI treibt Investitionen in Forschung und Entwicklung voran, um die Fähigkeiten dieser Algorithmen weiter zu verbessern. Das Ergebnis ist ein ausgefeilteres und zuverlässigeres diagnostisches Toolset, das die Fähigkeiten des medizinischen Fachpersonals ergänzt.
Der Übergang zu einer verbesserten diagnostischen Genauigkeit durch generative KI ist Teil einer breiteren Bewegung im Gesundheitswesen hin zu Präzisionsmedizin. Die Anpassung von Behandlungen an die einzigartigen Merkmale einzelner Patienten erfordert präzise und genaue Diagnostik, wodurch generative KI zu einem Schlüsselfaktor dieses sich entwickelnden Gesundheitsparadigmas wird. Die zunehmende Zusammenarbeit zwischen Technologieentwicklern, Gesundheitsdienstleistern und Aufsichtsbehörden ist entscheidend, um den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz generativer KI in der Gesundheitsdiagnostik sicherzustellen.
Optimierung von Abläufen im Gesundheitswesen
Der globale Markt für generative KI im Gesundheitswesen erlebt einen deutlichen Aufschwung, der durch die zunehmende Betonung der Optimierung von Abläufen im Gesundheitswesen vorangetrieben wird. Generative KI erweist sich als transformative Kraft bei der Rationalisierung verschiedener Aspekte des Gesundheitsmanagements, von Verwaltungsaufgaben bis hin zur Ressourcenzuweisung und Betriebseffizienz. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Algorithmen hilft generative KI bei der Optimierung von Arbeitsabläufen, der Automatisierung von Routineprozessen und der Verbesserung der Gesamteffizienz von Abläufen im Gesundheitswesen. Eine bemerkenswerte Anwendung ist die prädiktive Analytik, bei der generative KI riesige Datensätze analysiert, um Patientenaufnahmeraten, Ressourcennutzung und Krankheitstrends vorherzusagen. Diese Vorausschau ermöglicht es Gesundheitsorganisationen, Ressourcen proaktiv zuzuweisen, Engpässe zu reduzieren und die allgemeine Reaktionsfähigkeit von Gesundheitssystemen zu verbessern.
Generative KI spielt auch im Bereich des Lieferkettenmanagements im Gesundheitswesen eine entscheidende Rolle. Durch die Vorhersage von Nachfragemustern, die Optimierung von Lagerbeständen und die Identifizierung potenzieller Störungen trägt generative KI zu einer effizienteren und widerstandsfähigeren Lieferkette bei. Dies ist insbesondere im Kontext der globalen Gesundheitslandschaft relevant, wo der rechtzeitige Zugang zu medizinischen Vorräten von größter Bedeutung ist, insbesondere während Krisen wie Pandemien.
Darüber hinaus erstreckt sich die Optimierung von Gesundheitsabläufen auf den Bereich des Kostenmanagements. Generative KI hilft dabei, Kosteneinsparungsmöglichkeiten zu identifizieren, die Ressourcennutzung zu optimieren und Ineffizienzen zu reduzieren. Durch die Automatisierung routinemäßiger Verwaltungsaufgaben können sich medizinische Fachkräfte stärker auf die Patientenversorgung konzentrieren und so die allgemeine Qualität der Gesundheitsdienste verbessern. Die Fähigkeit generativer KI, die betriebliche Effizienz zu steigern, ist eine treibende Kraft hinter ihrer Einführung durch Gesundheitseinrichtungen weltweit.
Da die Nachfrage nach effizienten Abläufen im Gesundheitswesen weiter steigt, ist der Markt für generative KI im Gesundheitswesen auf weiteres Wachstum eingestellt. Die Einführung generativer KI-Technologien bietet Gesundheitsdienstleistern einen strategischen Vorteil, da sie die Komplexität der modernen Gesundheitsversorgung effektiver bewältigen können. Allerdings müssen Herausforderungen im Zusammenhang mit Datensicherheit, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und dem Bedarf an qualifiziertem Personal, das sich sowohl mit Gesundheits- als auch mit KI-Technologien auskennt, bewältigt werden, um einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen sicherzustellen.
Wichtige Marktherausforderungen
Probleme des Datenschutzes und der Datensicherheit
Die schnelle Integration generativer KI im Gesundheitswesen verspricht bahnbrechende Fortschritte in den Bereichen Diagnostik, Behandlungsplanung und Arzneimittelforschung. Die wachsenden Fähigkeiten der generativen KI rücken jedoch ein kritisches Problem in den Vordergrund, das ihre breite Einführung hartnäckig behindert hatdie Frage des Datenschutzes und der Datensicherheit.
Gesundheitsdaten, die von Natur aus sensibel und persönlich sind, stellen eine wahre Fundgrube für Anwendungen der generativen KI dar. Die Technologie stützt sich auf riesige Datensätze, um Algorithmen für Aufgaben von der medizinischen Bildanalyse bis zur Arzneimittelforschung zu trainieren. Die Verwendung solcher Daten stellt jedoch ein erhebliches Risiko für die Privatsphäre der Patienten dar. Die Angst vor unbefugtem Zugriff, Datenlecks oder Missbrauch von Gesundheitsinformationen hat erhebliche ethische und rechtliche Bedenken aufgeworfen und verlangsamt die nahtlose Integration der generativen KI in Gesundheitssysteme.
Um die Vertraulichkeit und Sicherheit von Gesundheitsdaten im Kontext der generativen KI zu gewährleisten, muss man sich in einem komplexen Umfeld zurechtfinden. Um ein empfindliches Gleichgewicht zwischen der Nutzung der für effektive KI-Anwendungen erforderlichen Daten und dem Schutz der Privatsphäre der Patienten zu finden, sind eine robuste Verschlüsselung, strenge Zugriffskontrollen und die Einhaltung umfassender Datenschutzstandards erforderlich. Die Folgen eines Verstoßes sind gravierend und können zu einer Beeinträchtigung des Patientenvertrauens, rechtlichen Konsequenzen und einer Schädigung des Rufs von Gesundheitseinrichtungen führen.
Obwohl regulatorische Rahmenbedingungen für die Gewährleistung eines ethischen und verantwortungsvollen Einsatzes von Technologie im Gesundheitswesen unerlässlich sind, hinken sie den rasanten Fortschritten bei der generativen KI oft hinterher. Die Festlegung klarer Richtlinien und Standards, die die einzigartigen Herausforderungen von KI-Anwendungen angehen, bleibt ein dringendes Problem. Das Fehlen allgemein akzeptierter Vorschriften schafft Unsicherheit sowohl für Gesundheitsdienstleister als auch für Technologieentwickler und behindert die nahtlose Einbindung generativer KI in die medizinische Routinepraxis.
Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit generativer KI-Modelle
Die beschleunigte Integration generativer KI in das Gesundheitswesen hat eine transformative Innovationswelle hervorgebracht, die Fortschritte in den Bereichen Diagnostik, personalisierte Medizin und Behandlungsplanung verspricht. Eine erhebliche Herausforderung, die die weitverbreitete Einführung generativer KI im Gesundheitswesen behindert, ist jedoch die mangelnde Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit ihrer Modelle.
Generative KI, die auf komplexen Algorithmen und Deep-Learning-Techniken basiert, führt häufig zu Ergebnissen, die für medizinisches Fachpersonal schwer zu interpretieren sind. Die „Black-Box“-Natur dieser Modelle wirft Zweifel hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit, Nachvollziehbarkeit und Vertrauenswürdigkeit auf. Bei kritischen Anwendungen im Gesundheitswesen wie Diagnose und Behandlungsplanung ist das Verständnis der Logik hinter KI-generierten Erkenntnissen entscheidend, um das Vertrauen der Gesundheitsdienstleister zu gewinnen.
Die Herausforderung der Interpretierbarkeit wird besonders akut, wenn KI-Modelle in Entscheidungsprozesse eingebunden sind, die sich direkt auf die Patientenversorgung auswirken. Medizinisches Fachpersonal muss verstehen, wie und warum eine bestimmte Diagnose oder Behandlungsempfehlung gestellt wurde, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Der Mangel an Transparenz bei KI-Modellen stellt ein Hindernis für eine breite Akzeptanz dar, da Gesundheitsdienstleister möglicherweise zögern, sich auf Technologien zu verlassen, die sie nicht vollständig verstehen.
Wichtige Markttrends
Personalisierte Medizin und Behandlungspläne
Der aufstrebende Bereich der personalisierten Medizin und Behandlungspläne ist eine treibende Kraft hinter dem rasanten Wachstum der globalen generativen KI im Gesundheitsmarkt. Traditionelle Gesundheitsmodelle verlassen sich oft auf einen Einheitsansatz, aber das Aufkommen der generativen KI führt einen Paradigmenwechsel ein, indem medizinische Eingriffe auf individuelle Patientenprofile zugeschnitten werden. Durch die komplexe Analyse umfangreicher Datensätze, die genetische Informationen, Patientengeschichte und Echtzeit-Gesundheitsdaten umfassen, erschließt die generative KI das Potenzial für hochgradig personalisierte Behandlungspläne. Dieses Maß an Präzision ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, einzigartige Patientenmerkmale zu erkennen, mögliche Reaktionen auf bestimmte Therapien vorherzusagen und Interventionen entsprechend zu optimieren. Die Fähigkeit der generativen KI, Muster in unterschiedlichen Datensätzen zu erkennen, trägt zur Entwicklung differenzierter und gezielter Behandlungsstrategien bei, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Nebenwirkungen verringert und die Gesamtwirksamkeit der Behandlung verbessert wird.
Da die Nachfrage nach wirksameren und individuelleren Gesundheitslösungen steigt, erweist sich die generative KI als entscheidender Faktor bei der Verwirklichung der Vision einer personalisierten Medizin. Dieser transformative Ansatz befasst sich nicht nur mit der Heterogenität von Krankheiten, sondern entspricht auch dem umfassenderen Ziel, die Behandlungsergebnisse der Patienten zu optimieren. Die Integration von generativer KI in die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne verbessert die Wirksamkeit medizinischer Eingriffe in verschiedenen Therapiebereichen, von der Onkologie bis zum Management chronischer Krankheiten. Im Wesentlichen verändert die Einführung generativer KI in der personalisierten Medizin die Landschaft des Gesundheitswesens und bietet einen Blick in eine Zukunft, in der Behandlungen genau auf die individuellen Bedürfnisse jedes Patienten abgestimmt sind. Dieser Trend stellt nicht nur einen bedeutenden Fortschritt in der Medizinwissenschaft dar, sondern unterstreicht auch das Potenzial generativer KI, den globalen Gesundheitsmarkt zu revolutionieren, indem sie einzelne Patienten in den Mittelpunkt ihrer Versorgung stellt und eine Ära maßgeschneiderter und optimierter Gesundheitsversorgung einläutet.
Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung
Die Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung ist ein Katalysator, der den globalen Markt für generative KI im Gesundheitswesen in beispiellose Höhen treibt. Traditionelle Arzneimittelentdeckungsprozesse sind für ihre langen Zeitpläne und exorbitanten Kosten berüchtigt. Generative KI revolutioniert diese Landschaft jedoch, indem sie fortschrittliche Algorithmen nutzt, um riesige Datensätze zu analysieren und potenzielle Arzneimittelkandidaten mit bemerkenswerter Effizienz vorherzusagen. Durch die Entschlüsselung komplexer molekularer Interaktionen und die Identifizierung von Mustern in umfangreichen Datensätzen beschleunigt Generative KI die Identifizierung vielversprechender Verbindungen erheblich und verkürzt die Zeit, die benötigt wird, um neue Arzneimittel auf den Markt zu bringen. Diese Beschleunigung bewältigt nicht nur die wirtschaftlichen Herausforderungen, mit denen Pharmaunternehmen konfrontiert sind, sondern auch kritische Gesundheitsbedürfnisse, indem sie die Verfügbarkeit innovativer therapeutischer Lösungen beschleunigt.
Die Integration von Generative KI in die Arzneimittelentdeckung beschleunigt nicht nur die Identifizierung von Kandidaten, sondern verbessert auch die Gesamterfolgsrate der Arzneimittelentwicklung und minimiert das Risiko von Misserfolgen im Spätstadium. Da die Pharmaindustrie mit dem Bedarf an schnelleren und kostengünstigeren Lösungen zu kämpfen hat, wird die Einführung von Generative KI immer häufiger. Diese transformative Technologie rationalisiert nicht nur den Prozess der Arzneimittelentdeckung, sondern eröffnet auch neue Wege für Innovationen, sodass Forscher ein breiteres Spektrum potenzieller Kandidaten und therapeutischer Ansätze untersuchen können. Der globale Gesundheitsmarkt erlebt einen Paradigmenwechsel, wobei Generative KI an vorderster Front steht, um Effizienz und Effektivität bei der Arzneimittelentdeckung voranzutreiben, was letztlich zu einer agileren und reaktionsschnelleren Pharmaindustrie führt, die in der Lage ist, aufkommende gesundheitliche Herausforderungen mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision anzugehen.
Segmentale Einblicke
Komponenteneinblicke
Basierend auf der Komponente haben sich Lösungen als das dominierende Segment auf dem globalen Markt für Global herausgestellt
Funktionseinblicke
Basierend auf der Funktion hat sich die medizinische Bildgebungsanalyse als das dominierende Segment auf dem globalen Markt für Global Generative AI In Healthcare Market im Jahr 2022 herausgestellt
Regionale Einblicke
Nordamerika hat sich als der dominierende Akteur auf dem globalen Markt für Generative AI In Healthcare im Jahr 2022 herausgestellt und hält den größten Marktanteil. Erhebliche Investitionen in Forschung und Entwicklung im nordamerikanischen Gesundheitssektor haben die Weiterentwicklung von Anwendungen der generativen KI vorangetrieben. Das Engagement der Region zur Förderung von Innovationen, gepaart mit erheblichen Mitteln für gesundheitsbezogene Technologien, hat die schnelle Entwicklung der generativen KI bei der Bewältigung vielfältiger Herausforderungen im Gesundheitswesen ermöglicht. Nordamerika profitiert von einem starken regulatorischen Rahmen, der einerseits die Patientensicherheit und den ethischen Einsatz von Technologien gewährleistet, andererseits aber auch die Entwicklung und den Einsatz generativer KI im Gesundheitswesen fördert. Die regulatorische Klarheit und Unterstützung bieten ein günstiges Umfeld für Unternehmen, in ihre Angebote im Bereich der generativen KI zu investieren und diese zu erweitern. Die Region verfügt über eine beträchtliche Konzentration qualifizierter Fachkräfte sowohl im Gesundheitswesen als auch in der künstlichen Intelligenz. Diese Konvergenz von Fachwissen erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Gesundheitsfachkräften, Datenwissenschaftlern und Technologieentwicklern und schafft ein förderliches Umfeld für die erfolgreiche Integration generativer KI in Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen.
Neueste Entwicklungen
- Im Mai 2023 gaben IKS Health, eine Plattform zur Stärkung von Gesundheitsdienstleistern, und Abridge, eine generative KI-Plattform im Gesundheitswesen, eine umfassende Zusammenarbeit bekannt, die darauf abzielt, KI-basierte Lösungen zu entwickeln und einzusetzen, um den derzeitigen Verwaltungsaufwand zu verringern, der zu Personalmangel und Burnout bei Anbietern beiträgt. In den kommenden Monaten wird IKS die generative KI von Abridge nutzen, um die Effizienz seiner klinischen Dokumentationsdienste zu steigern. Im Gegenzug wird IKS die Weiterentwicklung der zentralen KI-Technologien von Abridge beschleunigen, indem es Erkenntnisse aus seinem umfangreichen Pool an medizinischen Spezialisten bereitstellt.
- Im Mai 2023 stellte DiagnaMed Holdings Corp., ein kanadisches Biotechnologieunternehmen, FormGPT.io vor, eine spezialisierte generative KI-Datenanalyselösung für die Gesundheitsbranche. Diese Veröffentlichung markiert das erste kommerzielle Produkt des Unternehmens im Rahmen seiner Initiative zur Einführung einer Reihe anpassbarer Anwendungen.
Wichtige Marktteilnehmer
- Google LLC
- IBM Watson
- MicrosoftCorporation
- NeuralinkCorporation
- NioyaTech
- OpenAI
- Oracle
- Saxon
- SyntegraCorp
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