NLP im Markt für Gesundheitswesen und Biowissenschaften – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Lösungen, Dienste), nach NLP-Typ (regelbasierte Verarbeitung natürlicher Sprache, statistische Verarbeitung natürlicher Sprache, hybride Verarbeitung natürlicher Sprache), nach Bereitstellungsmodus (vor Ort, Cloud), nach Endbenutzer (öffentliche Gesund
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 CustomizationNLP im Markt für Gesundheitswesen und Biowissenschaften – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Komponente (Lösungen, Dienste), nach NLP-Typ (regelbasierte Verarbeitung natürlicher Sprache, statistische Verarbeitung natürlicher Sprache, hybride Verarbeitung natürlicher Sprache), nach Bereitstellungsmodus (vor Ort, Cloud), nach Endbenutzer (öffentliche Gesund
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 2,11 Milliarden USD |
| Marktgröße (2029) | 3,42 Milliarden USD |
| CAGR (2024-2029) | 8,58 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Lösungen |
| Größter Markt | Norden Amerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für NLP im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften wurde im Jahr 2023 auf 2,11 Milliarden USD geschätzt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein robustes Wachstum mit einer CAGR von 8,58 % bis 2029 verzeichnen. Der globale Markt für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften hat sich zu einer transformativen Kraft entwickelt, die fortschrittliche linguistische Technologien nutzt, um die Datenanalyse, Kommunikation und Entscheidungsfindung in den Bereichen Gesundheitswesen und Biowissenschaften zu verbessern. NLP, ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache konzentriert, hat in diesen Branchen unzählige Anwendungen gefunden und revolutioniert die Art und Weise, wie Fachleute Erkenntnisse aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten gewinnen. Im Gesundheitsbereich spielt NLP eine zentrale Rolle bei der klinischen Dokumentation, da es Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, gesprochene Sprache in strukturierte und verwertbare Daten umzuwandeln. Dies ermöglicht eine effizientere und genauere Patientendatenverwaltung, reduziert den Verwaltungsaufwand und verbessert die allgemeine Patientenversorgung. Darüber hinaus werden NLP-Algorithmen zunehmend in der medizinischen Forschung und Literaturanalyse eingesetzt, um die Extraktion wertvoller Informationen aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen und unstrukturierten klinischen Notizen zu automatisieren. Dies beschleunigt nicht nur den Forschungsprozess, sondern trägt auch zur Entdeckung neuer Erkenntnisse und Fortschritte in der Medizin bei.
Im Bereich der Biowissenschaften ist NLP von entscheidender Bedeutung für die Handhabung der riesigen Mengen an Textdaten, die durch Forschung, klinische Studien und Regulierungsprozesse generiert werden. Die Fähigkeit von NLP, unstrukturierte Daten zu entschlüsseln und zu analysieren, ist entscheidend für die Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung, die Optimierung klinischer Studienprozesse und die Gewährleistung der Einhaltung regulatorischer Standards. Durch die Automatisierung der Extraktion relevanter Informationen aus wissenschaftlicher Literatur, Patenten und klinischen Berichten ermöglicht NLP eine rationalisiertere und effizientere Arzneimittelentwicklung.
Wichtige Markttreiber
Zunehmende Nutzung digitaler Gesundheitstechnologien
Die zunehmende Nutzung digitaler Gesundheitstechnologien spielt eine entscheidende Rolle dabei, die globale Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Gesundheits- und Biowissenschaftsmarkt auf ein neues Niveau zu heben. Während Gesundheitssysteme weltweit einen digitalen Wandel durchlaufen, hat die Integration elektronischer Gesundheitsakten (EHRs), Telegesundheitsdienste und tragbarer Geräte zu einem exponentiellen Anstieg der Generierung von Gesundheitsdaten geführt. Viele dieser Daten liegen jedoch in unstrukturierten Formaten wie klinischen Notizen, Patientenberichten und Forschungsergebnissen vor, was eine Herausforderung für eine aussagekräftige Analyse darstellt.
Elektronische Gesundheitsakten (EHRs), ein Eckpfeiler der modernen Gesundheitsversorgung, sind ein Paradebeispiel für die symbiotische Beziehung zwischen digitalen Gesundheitstechnologien und NLP. NLP-Algorithmen eignen sich hervorragend zum Parsen der unstrukturierten Darstellung in EHRs und wandeln frei formulierte klinische Notizen in strukturierte Daten um, die leicht analysiert werden können. Dies verbessert nicht nur die Zugänglichkeit wichtiger Patienteninformationen, sondern rationalisiert auch klinische Arbeitsabläufe, sodass Gesundheitsdienstleister in Echtzeit fundiertere Entscheidungen treffen können. Die durch die Integration von NLP in EHRs erzielten Effizienzgewinne tragen zu einer verbesserten Patientenversorgung, einem geringeren Verwaltungsaufwand und einem umfassenderen Verständnis der Gesundheitstrends der Bevölkerung bei.
Der Anstieg der Telegesundheitsdienste, der insbesondere durch globale Ereignisse wie die COVID-19-Pandemie beschleunigt wurde, hat den Bedarf an NLP im Gesundheitswesen weiter verstärkt. Telemedizinische Konsultationen generieren durch Audio- und Videointeraktionen zwischen Patienten und Gesundheitsdienstleistern eine Fülle unstrukturierter Daten. NLP-Technologien ermöglichen die Transkription und Analyse dieser Interaktionen, erleichtern eine genaue klinische Dokumentation und stellen sicher, dass wichtige Informationen nahtlos in die Krankenakte des Patienten integriert werden. Dies verbessert nicht nur die Qualität der Ferngesundheitsversorgung, sondern unterstützt auch die Kontinuität der Versorgung, indem es einen ganzheitlichen Überblick über die Gesundheitsgeschichte des Patienten bietet.
Tragbare Geräte, von Smartwatches bis hin zu Fitness-Trackern, tragen zur digitalen Gesundheitsrevolution bei, indem sie kontinuierlich gesundheitsbezogene Daten sammeln und übertragen. Die Rolle von NLP besteht in diesem Zusammenhang darin, die von diesen Geräten generierten unstrukturierten Daten zu interpretieren und zu kontextualisieren. Durch die Umwandlung von Rohsensordaten und Benutzereingaben in aussagekräftige Erkenntnisse steigert NLP den Wert der von tragbaren Geräten generierten Informationen für medizinisches Fachpersonal und Forscher. Diese Schnittstelle zwischen digitalen Gesundheitstechnologien und NLP fördert nicht nur einen stärker datengesteuerten Ansatz in der Gesundheitsversorgung, sondern eröffnet auch Möglichkeiten für personalisierte Medizin und proaktives Gesundheitsmanagement.
Nachfrage nach effizienten Datenmanagementlösungen
Die steigende Nachfrage nach effizienten Datenmanagementlösungen ist eine wichtige treibende Kraft hinter dem bemerkenswerten Wachstum des globalen Marktes für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften. In einer Zeit, in der diese Branchen mit riesigen Mengen unterschiedlicher und unstrukturierter Daten zu kämpfen haben, ist die Notwendigkeit einer rationalisierten Datenverwaltung unabdingbar geworden. NLP mit seiner Fähigkeit, Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen zu gewinnen, erweist sich als Schlüssellösung für diese Herausforderung. Die Nachfrage nach effizienter Datenverwaltung wird durch verschiedene Faktoren vorangetrieben, darunter die Verbreitung elektronischer Gesundheitsakten (EHRs), die explosionsartige Zunahme von Daten aus klinischen Studien und die ständig wachsenden Repositorien wissenschaftlicher Literatur.
Eine der wichtigsten Anwendungen von NLP bei der Bewältigung von Herausforderungen der Datenverwaltung zeigt sich im Bereich der elektronischen Gesundheitsakten. Gesundheitsdienstleister setzen zunehmend digitale Aufzeichnungssysteme ein, was zu einer Verbreitung unstrukturierter klinischer Berichte führt. NLP-Algorithmen sind hervorragend darin, wertvolle Informationen aus diesen Berichten zu extrahieren und sie in strukturierte Daten umzuwandeln, die leicht durchsuchbar und analysierbar sind. Dies verbessert nicht nur die Zugänglichkeit von Patienteninformationen, sondern trägt auch zu genaueren und zeitgerechteren klinischen Entscheidungen bei.
Im Bereich der Biowissenschaften wird die Nachfrage nach effizienten Datenmanagementlösungen durch die Komplexität der Verwaltung riesiger Datensätze, die während des Arzneimittelentwicklungsprozesses generiert werden, verstärkt. NLP spielt eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung der Extraktion relevanter Informationen aus wissenschaftlicher Literatur, Forschungsarbeiten und Berichten über klinische Studien. Durch die Umwandlung von unstrukturiertem Text in strukturierte Daten erleichtert NLP eine effiziente Datenabfrage und -analyse und beschleunigt so die Arzneimittelentdeckungspipeline. Dies beschleunigt nicht nur Forschungsprozesse, sondern trägt auch zu fundierteren Entscheidungen in Bereichen wie Zielidentifizierung, Biomarkerentdeckung und Sicherheitsbewertungen bei.
Da außerdem die regulatorischen Anforderungen im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften strenger werden, stehen Organisationen unter erhöhtem Druck, die Einhaltung von Standards für Datensicherheit, Patientendatenschutz und die Zulassung neuer Behandlungen sicherzustellen. NLP hilft bei der Navigation durch diese regulatorische Landschaft, indem es die Extraktion und Analyse der für die Compliance-Berichterstattung erforderlichen Daten automatisiert. Dadurch wird sichergestellt, dass Unternehmen die höchsten Standards in puncto Datenintegrität und -sicherheit aufrechterhalten und gleichzeitig die regulatorischen Erwartungen erfüllen können.
Verbesserte Forschungskapazitäten und Arzneimittelentdeckung
Verbesserte Forschungskapazitäten und beschleunigte Arzneimittelentdeckungsprozesse sind die treibenden Kräfte hinter dem florierenden globalen Markt für natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) im Gesundheits- und Biowissenschaftssektor. Im Biowissenschaftssektor, wo die Suche nach neuen Medikamenten und therapeutischen Durchbrüchen unermüdlich ist, kann die schiere Menge an wissenschaftlicher Literatur, Daten aus klinischen Studien und Forschungsergebnissen überwältigend sein. NLP erweist sich als transformative Technologie, die erheblich zur Optimierung von Forschungsabläufen und zur Identifizierung kritischer Erkenntnisse beiträgt. Durch die Automatisierung der Extraktion relevanter Informationen aus verschiedenen Textquellen ermöglicht NLP Forschern, große Datensätze effizienter zu durchforsten, versteckte Muster aufzudecken und über die neuesten Fortschritte in ihren Bereichen auf dem Laufenden zu bleiben.
Einer der wichtigsten Beiträge von NLP zu verbesserten Forschungsmöglichkeiten liegt in seiner Fähigkeit, Literaturrecherchen zu erleichtern. Forscher kämpfen oft mit der gewaltigen Aufgabe, sich durch eine ständig wachsende Menge wissenschaftlicher Literatur zu navigieren. NLP rationalisiert diesen Prozess, indem es die Extraktion wichtiger Informationen aus Forschungsarbeiten, Patenten und klinischen Berichten automatisiert. Dies beschleunigt nicht nur den Literaturrechercheprozess, sondern stellt auch sicher, dass Forscher aussagekräftige Daten aus einem breiteren Spektrum von Quellen extrahieren können, was ein umfassenderes Verständnis des vorhandenen Wissens fördert und fundiertere Forschungsanfragen ermöglicht.
Im Bereich der Arzneimittelentdeckung spielt NLP eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung der Identifizierung potenzieller Arzneimittelkandidaten und der Beschleunigung der gesamten Forschungs- und Entwicklungspipeline. Durch die Analyse unstrukturierter Daten aus Quellen wie präklinischen Studien, medizinischer Literatur und Berichten über unerwünschte Ereignisse helfen NLP-Algorithmen bei der Identifizierung relevanter Ziele, potenzieller Biomarker und Sicherheitsaspekte. Dies reduziert nicht nur den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Arzneimittelentdeckung, sondern erhöht auch die Erfolgswahrscheinlichkeit bei der Identifizierung vielversprechender Kandidaten für die weitere Entwicklung.
Zweitens verbessert die Integration von NLP mit elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) und Daten aus klinischen Studien die Fähigkeit der Forscher, Erkenntnisse aus realen Patientendaten abzuleiten. Dies trägt zur Entwicklung personalisierterer und gezielterer Therapien bei und entspricht dem wachsenden Trend zur Präzisionsmedizin. Durch die Nutzung von NLP zur Extraktion wertvoller Informationen aus unstrukturierten klinischen Berichten erhalten Forscher ein differenzierteres Verständnis der Patientenreaktionen auf Behandlungen, was die Identifizierung optimaler therapeutischer Ansätze erleichtert.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit
Globaler Markt für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften. Da die Einführung von NLP-Technologien aufgrund der Aussicht auf verbesserte Datenanalyse und Entscheidungsfindung immer schneller voranschreitet, wird die Sensibilität der verarbeiteten Daten zu einem kritischen Aspekt. Im Gesundheits- und Biowissenschaftssektor, wo Patientenakten, klinische Berichte und Forschungsergebnisse streng vertrauliche Informationen enthalten, ist die Gewährleistung der Privatsphäre und Sicherheit dieser Daten von größter Bedeutung.
Gesundheitsorganisationen sind mit der Verantwortung betraut, Patienteninformationen zu schützen, und jede in diesem Umfeld eingeführte Technologie muss strenge Datenschutzstandards einhalten. NLP-Algorithmen, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, benötigen für Training und Validierung häufig Zugriff auf umfangreiche Datensätze. Die Herausforderung besteht darin, ein empfindliches Gleichgewicht zwischen dem Nutzen von NLP-Anwendungen, die auf vielfältigen und umfassenden Datensätzen basieren, und dem Gebot zu finden, vertrauliche Patienteninformationen vor unbefugtem Zugriff oder Verstößen zu schützen.
Gesundheitsdaten umfassen persönliche und medizinische Details und sind daher ein attraktives Ziel für böswillige Akteure. Das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff auf Patientenakten gibt bei Gesundheitsdienstleistern, Aufsichtsbehörden und Patienten gleichermaßen Anlass zu erheblicher Besorgnis. Die möglichen Folgen solcher Verstöße sind Identitätsdiebstahl, Beeinträchtigung der Patientenvertraulichkeit und Vertrauensverlust in Gesundheitssysteme.
Interoperabilitätsprobleme
Interoperabilitätsprobleme sind große Hindernisse für den Fortschritt des globalen Marktes für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften. Mit der Weiterentwicklung der Gesundheits- und Biowissenschaftssektoren wird die nahtlose Integration von NLP-Technologien in bestehende Arbeitsabläufe entscheidend, um das volle Potenzial datengesteuerter Erkenntnisse auszuschöpfen. Die Realität ist jedoch oft durch eine Landschaft unterschiedlicher Systeme und Plattformen gekennzeichnet, die nicht effektiv miteinander kommunizieren.
Elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Laborinformationssysteme und verschiedene Gesundheitsdatenbanken arbeiten oft mit unterschiedlichen Standards und Formaten. Dieser Mangel an Einheitlichkeit stellt eine erhebliche Herausforderung für die effektive Implementierung von NLP-Technologien dar, die von der Fähigkeit leben, nahtlos auf Daten zuzugreifen und sie zu analysieren. Die fehlende Interoperabilität behindert den reibungslosen Informationsfluss zwischen Systemen und erschwert die Integration von NLP-Tools in die routinemäßige Gesundheitsversorgung.
NLP-Systeme zeichnen sich durch die Extraktion strukturierter Informationen aus unstrukturierten Daten wie klinischen Berichten und Patientenakten aus. Wenn diese Systeme jedoch auf unterschiedliche Datenformate, unterschiedliche Standards und inkompatible Systeme treffen, wird ihre Wirksamkeit beeinträchtigt. Die potenziellen Vorteile von NLP, wie verbesserte klinische Entscheidungsfindung, rationalisierte Verwaltungsprozesse und verbesserte Forschungskapazitäten, hängen von der Fähigkeit ab, Interoperabilitätslücken zu schließen.
Wichtige Markttrends
Schnelle Digitalisierung im Gesundheitswesen
Die schnelle Digitalisierung des Gesundheitswesens hat sich als transformative Kraft erwiesen, die die Landschaft der medizinischen Dienstleistungen und Forschung neu gestaltet. Während sich traditionelle Gesundheitssysteme weiterentwickeln und digitale Technologien nutzen, profitierte insbesondere der globale Markt für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften davon. NLP, ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, hat aufgrund seiner Integration in verschiedene Gesundheitsanwendungen ein beispielloses Wachstum erlebt. Mit dem Aufkommen digitaler Gesundheitsakten, tragbarer Geräte und Telemedizinlösungen ist die Nachfrage nach effizienter und genauer Verarbeitung von Textdaten sprunghaft gestiegen.
Im Bereich des Gesundheitswesens und der Biowissenschaften spielt NLP eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen wie klinischen Notizen, Forschungsarbeiten und Patientenakten. Die Fähigkeit von NLP-Algorithmen, große Textmengen zu analysieren und zu verstehen, ermöglicht es Angehörigen von Gesundheitsberufen, aussagekräftige Informationen abzuleiten und so schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dies hat sich bei Diagnose, Behandlungsplanung und Forschungsvorhaben als entscheidend erwiesen. Die Synergie zwischen der schnellen Digitalisierung und NLP hat nicht nur die Effizienz der Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen gesteigert, sondern auch zu besseren Behandlungsergebnissen für die Patienten beigetragen.
Ein wichtiger Bereich, in dem der Einfluss von NLP besonders ausgeprägt ist, ist die klinische Dokumentation. Während Gesundheitseinrichtungen von papierbasierten Aufzeichnungen zu elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) übergehen, helfen NLP-Algorithmen dabei, narrative Patientendaten in strukturierte und umsetzbare Informationen umzuwandeln. Dies rationalisiert nicht nur Verwaltungsprozesse, sondern verbessert auch die Zugänglichkeit und Interoperabilität von Gesundheitsinformationen. Darüber hinaus erweitern die Fähigkeiten von NLP die Unterstützung fortschrittlicher Anwendungen wie virtuelle Gesundheitsassistenten, Chatbots und Spracherkennungssysteme und verbessern so das allgemeine Patientenerlebnis.
Wachsende Akzeptanz der Präzisionsmedizin
Die wachsende Akzeptanz der Präzisionsmedizin hat sich als starker Katalysator erwiesen, der die globale Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Gesundheits- und Biowissenschaftsmarkt auf neue Höhen treibt. Die Präzisionsmedizin, die sich dadurch auszeichnet, dass medizinische Behandlung und Eingriffe auf die individuellen Merkmale jedes Patienten zugeschnitten sind, stützt sich stark auf die Analyse riesiger und vielfältiger Datensätze. Die Verarbeitung natürlicher Sprache, eine Schlüsselkomponente der künstlichen Intelligenz, spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus der Fülle unstrukturierter Textdaten im Gesundheits- und Biowissenschaftssektor. Mit der zunehmenden Verbreitung der Präzisionsmedizin ist die Nachfrage nach fortschrittlichen Technologien wie NLP stark gestiegen, getrieben durch die Notwendigkeit, komplexe genetische Informationen, klinische Notizen und Forschungsergebnisse zu interpretieren, um personalisierte Behandlungspläne zu erstellen.
Die Fähigkeit von NLP, die menschliche Sprache zu entschlüsseln und zu verstehen, ist besonders in der Genomik und Molekularmedizin wertvoll. Die Komplexität genetischer Informationen erfordert ausgefeilte Analysetools, und NLP-Algorithmen eignen sich hervorragend zum Extrahieren relevanter Muster und Assoziationen aus Genomdaten. Diese Fähigkeit ist entscheidend für die Identifizierung genetischer Marker, das Verständnis der Krankheitsanfälligkeit und die Entwicklung gezielter Therapien. Die Konvergenz von Präzisionsmedizin und NLP verbessert nicht nur die Genauigkeit der Diagnose, sondern erleichtert auch die Entwicklung maßgeschneiderter Behandlungsstrategien, die individuelle Unterschiede in Genetik, Lebensstil und Umweltfaktoren berücksichtigen.
Im Bereich der Biowissenschaften erweist sich NLP als entscheidend für die Beschleunigung von Arzneimittelentdeckungs- und -entwicklungsprozessen. Durch die Automatisierung der Extraktion von Informationen aus wissenschaftlicher Literatur, Berichten über klinische Studien und Forschungsarbeiten beschleunigt NLP die Identifizierung potenzieller Arzneimittelziele, therapeutischer Kandidaten und relevanter Biomarker. Die Geschwindigkeit und Effizienz, die NLP bietet, tragen dazu bei, die Zeitpläne für Forschung und Entwicklung zu verkürzen und innovative Therapien letztendlich schneller auf den Markt zu bringen.
Segmentale Einblicke
Komponenten-Einblicke
Basierend auf den Komponenten-Lösungen haben sich Lösungen im Jahr 2023 als das dominierende Segment auf dem globalen Markt für globale Hämatologie-NLP im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften herauskristallisiert. Der Anstieg der Nachfrage nach NLP-Lösungen ergibt sich aus der Notwendigkeit, die riesigen Mengen unstrukturierter Daten zu bewältigen, die in Sektoren wie dem Gesundheitswesen und den Biowissenschaften vorherrschen, darunter klinische Notizen, Forschungsarbeiten und Patientenberichte. Diese Lösungen bieten wichtige technologische Rahmenbedingungen für die Verarbeitung und Prüfung solcher Daten und ermöglichen es Angehörigen von Gesundheitsberufen und Forschern, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und das medizinische Wissen voranzutreiben. Da die Branche außerdem zunehmend das transformative Potenzial von NLP zur Verbesserung der Patientenversorgung, zur Beschleunigung der Forschung und zur Rationalisierung der Betriebsabläufe anerkennt, wird die Suche nach innovativen und maßgeschneiderten NLP-Lösungen voraussichtlich zunehmen. Die Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit von NLP-Lösungen festigen ihren Status als unverzichtbare Vermögenswerte in den dynamischen Bereichen des Gesundheitswesens und der Biowissenschaften und katalysieren die allgemeine Expansion und Weiterentwicklung des globalen NLP-Marktes im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften.
Einblicke in den NLP-Typ
Basierend auf dem NLP-Typ dominierte die statistische Verarbeitung natürlicher Sprache (SNLP) den globalen Markt für NLP im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften im Jahr 2023
Regionale Einblicke
Im Jahr 2023 erwies sich Nordamerika als die dominierende Region im globalen NLP-Markt im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften. Nordamerika verfügt über eine hochentwickelte und entwickelte Gesundheitsinfrastruktur mit technologisch anspruchsvollen Einrichtungen und einem hohen Grad an Digitalisierung. Die Gesundheitsdienstleister der Region sind oft frühe Anwender innovativer Technologien, einschließlich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um die Patientenversorgung zu verbessern, Prozesse zu rationalisieren und die Gesamteffizienz zu steigern.
Neueste Entwicklungen
- Im Oktober 2023 hat sich Inovalon mit AWS zusammengetan, um maßgeschneiderte KI/ML-Lösungen für den Gesundheitssektor zu entwickeln. Die Zusammenarbeit konzentriert sich zunächst auf die Risikoanpassung und soll nun auch Bereiche wie Krankheitsmanagement, Bevölkerungsgesundheit und klinische Entscheidungsunterstützung umfassen. Das übergeordnete Ziel besteht darin, die Patientenergebnisse zu verbessern und die Kosten zu senken.
- Im September 2023 hat Apollo Hospitals seine Partnerschaft mit Google Cloud erweitert, um den Zugang zur Gesundheitsversorgung in ganz Indien über seine digitale Plattform Apollo 24|7 zu demokratisieren. Diese Zusammenarbeit umfasste die Entwicklung einer Clinical Intelligence Engine (CIE), die Vertex AI und generative KI-Modelle von Google Cloud nutzt. Ebenso untersucht Apollo Hospitals die Nutzung von Med-PaLM2, einem von Google entwickelten Sprachmodell, das sich gut für die Beantwortung medizinischer Anfragen und die Erstellung prägnanter klinischer Zusammenfassungen eignet und so die Gesundheitsversorgung bereichert.
Wichtige Marktteilnehmer
- SAS Institute Inc.
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Google LLC
- IQVIA Inc
- Oracle Corporation
- Inovalon
- Dolbey Systems, Inc.
- Averbis GmbH
| Nach Komponente | Nach NLP-Typ | Nach Bereitstellungsmodus | Nach Ende Benutzer | Nach Region |
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