Globale Marktgröße für Annotationstools für Gesundheitsdaten nach Annotationstyp, Anwendung, Endbenutzer, geografischem Umfang und Prognose

Published Date: September - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 240 | Industry: latest trending Report | Format: Report available in PDF / Excel Format

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Globale Marktgröße für Annotationstools für Gesundheitsdaten nach Annotationstyp, Anwendung, Endbenutzer, geografischem Umfang und Prognose

Marktgröße und Prognose für Datenannotationstools im Gesundheitswesen

Der Markt für Datenannotationstools im Gesundheitswesen wurde im Jahr 2023 auf 167,40 Millionen USD geschätzt und soll bis 2030 719,15 Millionen USD erreichen und im Prognosezeitraum 2024–2030 mit einer CAGR von 27,5 % wachsen.

Globale Markttreiber für Tools zur Annotation von Gesundheitsdaten

Die Markttreiber für den Markt für Tools zur Annotation von Gesundheitsdaten können von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden. Dazu können gehören

  • Verstärkter Einsatz von KI im GesundheitswesenAufgrund der Verwendung von KI und maschinellem Lernen für Aktivitäten wie Diagnostik, medizinische Bildanalyse und prädiktive Analytik besteht ein zunehmender Bedarf an qualitativ hochwertigen annotierten Daten im Gesundheitswesen.
  • Beschriftete medizinische Datensätze sind notwendigBeschriftete Datensätze sind für das Training und die Validierung von Modellen des maschinellen Lernens notwendig. Tools zur Annotation von Gesundheitsdaten sind für die genaue Beschriftung von Patientenakten, medizinischen Bildern und anderen Arten von Gesundheitsdaten unerlässlich.
  • Technologische Entwicklungen in der medizinischen BildgebungNeue Entwicklungen in medizinischen Bildgebungstechnologien wie CT- und MRT-Scans liefern viele komplexe Daten. Diese Fotos können mithilfe von Datenannotationstools für das Training von KI-Modellen beschriftet und kommentiert werden.
  • Arzneimittelentwicklung und -entdeckungKünstliche Intelligenz wird in der pharmazeutischen Forschung eingesetzt, um neue Medikamente zu finden und zu entwickeln. Das Training von KI-Modellen in diesem Bereich erfordert kommentierte Daten zu biologischen Prozessen, Molekülstrukturen und Details klinischer Studien.
  • Verbesserung genauer DiagnosenDank kommentierter Datensätze können KI-Modelle entwickelt werden, die Ärzten helfen können, Patienten genauer zu diagnostizieren, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und die Patientenergebnisse zu verbessern.
  • Personalisierte GesundheitsfürsorgeAngesichts des Trends zur personalisierten Behandlung sind KI-Modelle erforderlich, die in der Lage sind, patientenspezifische Daten zu analysieren. Das Trainieren von Algorithmen zur Generierung individueller Behandlungsvorschläge erfordert den Zugriff auf annotierte Gesundheitsdaten.
  • Qualitätsstandards und Einhaltung gesetzlicher VorschriftenFür das Trainieren und Validieren von Modellen sind genaue und gut annotierte Datensätze erforderlich, um die gesetzlichen Vorschriften und Qualitätsstandards im Gesundheitswesen einzuhalten und die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Anwendungen zu gewährleisten.
  • Die Digitalisierung von Gesundheitsakten nimmt zuDurch die digitale Transformation von Gesundheitsakten, insbesondere elektronischen Gesundheitsakten (EHRs), werden große Datenmengen erzeugt, die für Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet werden können. Tools zum Annotieren von Daten helfen dabei, diese Daten für die Analyse vorzubereiten.
  • Partnerschaft zwischen Technologie- und GesundheitsunternehmenKI-Lösungen werden durch Partnerschaften zwischen Technologieunternehmen und Gesundheitsorganisationen entwickelt. Damit diese Kooperationsbemühungen erfolgreich sind, ist eine genaue Datenannotation unerlässlich.
  • Nachfrage nach empirischen DatenFür KI-Anwendungen im Gesundheitswesen sind reale Beweise – gewonnen aus realen klinischen Verfahren und Patientendaten – von unschätzbarem Wert. Annotierte reale Daten helfen bei der Erstellung zuverlässiger und breit anwendbarer Modelle.
  • Zunehmende Anerkennung der TelemedizinDurch die zunehmende Nutzung von Telemedizin und Ferngesundheitsdiensten entstehen große Datensätze, die annotiert werden können, um KI-Modelle für Telegesundheitsanwendungen zu trainieren.
  • Schwerpunkt auf Frühintervention und KrankheitspräventionIm Einklang mit dem Schwerpunkt der Gesundheitsbranche auf proaktiver Gesundheitsversorgung können KI-Modelle, die mit annotierten Daten trainiert werden, Frühinterventions- und Krankheitspräventionsmaßnahmen unterstützen.
  • Innovation und MarktwettbewerbsfähigkeitInnovationen in der Gesundheitstechnologie werden durch das Wettbewerbsumfeld gefördert. Mit dem Ziel, hochmoderne KI-Lösungen zu schaffen, treiben Organisationen den Bedarf an hochwertigen annotierten Gesundheitsdaten voran.

Globale Beschränkungen des Marktes für Tools zur Annotation von Gesundheitsdaten

Mehrere Faktoren können den Markt für Tools zur Annotation von Gesundheitsdaten einschränken oder vor Herausforderungen stellen. Dazu können gehören

  • Eingeschränkter Zugriff auf hochwertige annotierte DatenGenaue und qualitativ hochwertige annotierte Gesundheitsdaten können schwer zu bekommen sein, was die Menge geeigneter Trainingsdatensätze, die KI-Modelle verwenden können, einschränkt.
  • Die Komplexität und Vielfalt medizinischer DatenGesundheitsdaten können kompliziert und vielfältig sein, insbesondere wenn es um Patientenakten und medizinische Bildgebung geht. Die genaue Annotation solcher Daten ist eine Kunst und der Prozess wird durch die Vielfalt der Gesundheitsumstände erschwert.
  • Datensicherheits- und DatenschutzproblemeGesundheitsdaten enthalten häufig sensible Patientendaten. Der Datenzugriff und die Annotationszeiten können dadurch verlängert werden, dass Datenannotationstools strenge Datenschutz- und -sicherheitsgesetze einhalten müssen.
  • Schwierigkeiten bei der Einhaltung gesetzlicher VorschriftenAus Datenschutz- und Compliance-Gründen kann die Einhaltung von Gesundheitsstandards wie dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in den USA bei der Annotation und Verwendung von Gesundheitsdaten für das KI-Training Schwierigkeiten bereiten.
  • Zeitliche Einschränkungen und RessourcenintensitätDie manuelle Annotation von Gesundheitsdaten erfordert viel Zeit und Ressourcen. Die Entwicklung von KI-Modellen kann sich verzögern, wenn die Nachfrage nach annotierten Daten die Rate übersteigt, mit der sie generiert werden können.
  • Exorbitante Preise für AnnotationsdiensteHochwertige Annotationsdienste sind häufig ziemlich teuer. Die Beschaffung angemessen annotierter Gesundheitsdaten kann kostspielig sein, was für kleinere Organisationen mit knapperen Budgets ein Hindernis darstellen kann.
  • Unzureichende Einheitlichkeit bei AnnotationsverfahrenDie Qualität der Annotation kann variieren, wenn es keine etablierten Verfahren oder Standards für den Umgang mit Gesundheitsdaten gibt. Probleme mit der Standardisierung können sich darauf auswirken, wie gut annotierte Datensätze in verschiedenen Anwendungen miteinander funktionieren.
  • Ethische Ãœberlegungen zur DatenannotationDie Datenannotation kann ethische Probleme aufwerfen, insbesondere in der Gesundheitsbranche. Ethische Ãœberlegungen können Entscheidungen bezüglich der Auswahl der zu annotierenden Daten sowie mögliche Verzerrungen im Annotationsprozess umfassen.
  • Herausforderungen bei der Integration in aktuelle GesundheitssystemeDie Integration von Datenannotationstools in die aktuellen Arbeitsabläufe und Gesundheitsinformationssysteme kann schwierig sein. Die nahtlose Integration annotierter Daten in KI-Anwendungen kann durch Kompatibilitätsprobleme behindert werden.
  • Widerstand gegen den Einsatz von KI im GesundheitswesenDie Einführung von KI-Technologien kann bei bestimmten Fachkräften und Einrichtungen des Gesundheitswesens auf Widerstand stoßen, was sich auf die Bereitschaft auswirken könnte, in Tools zur Datenannotation zu investieren, die beim Aufbau von KI-Modellen verwendet werden.
  • Experten für die Annotation werden benötigtEine genaue Datenannotation hängt von der Anwesenheit kompetenter Annotatoren mit Fachwissen im Gesundheitswesen ab. Eine mögliche Einschränkung in dieser Branche ist der Mangel an hochqualifizierten Fachkräften.
  • Schnelle Änderung von KI-Modellen und -TechnologienDie schnelle Entwicklung von KI-Modellen und -Technologien kann häufige Aktualisierungen und Neuannotationen von Datensätzen erforderlich machen, um mit den neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben, was das Verfahren erschweren würde.

Globale Marktsegmentierungsanalyse für Tools zur Annotation von Daten im Gesundheitswesen

Der globale Markt für Tools zur Annotation von Daten im Gesundheitswesen ist nach Annotationstyp, Anwendung, Endbenutzer und Geografie segmentiert.

Markt für Tools zur Annotation von Daten im Gesundheitswesen nach Annotationstyp

  • Tools zur Bildannotation Tools, die speziell für die Annotation medizinischer Bilder wie Röntgenbilder, MRTs, CT-Scans und pathologische Bilder entwickelt wurden.
  • Tools zur Textannotation Tools zur Annotation von Textdaten in Gesundheitswesen, einschließlich elektronischer Gesundheitsakten (EHRs), klinischer Notizen und medizinischer Literatur.
  • Tools zur Videoannotation Tools, die die Annotation von medizinischen Videos unterstützen, wie etwa von chirurgischen Eingriffen, Endoskopie oder anderen medizinischen Bildgebungsvideos.

Markt für Tools zur Annotation von Daten im Gesundheitswesen, nach Anwendung

  • Annotation diagnostischer Bildgebung Tools, die sich auf die Annotation medizinischer Bilder konzentrieren, die in der diagnostischen Bildgebung für Aufgaben wie Erkennung, Segmentierung und Klassifizierung verwendet werden.
  • Annotation klinischer Daten Tools, die für die Annotation klinischer Daten entwickelt wurden, einschließlich elektronischer Gesundheitsakten, Patientengeschichten und anderer Textinformationen.
  • Annotation zur Arzneimittelentdeckung Tools, die zur Annotation molekularer und biologischer Daten für Anwendungen zur Arzneimittelentdeckung und -entwicklung verwendet werden.

Markt für Tools zur Annotation von Gesundheitsdaten, nach Endbenutzer

  • Krankenhäuser und Kliniken Von Krankenhäusern und Kliniken eingesetzte Tools zur Annotation von Gesundheitsdaten für verschiedene Aufgaben der medizinischen Bildgebung und Annotation klinischer Daten.
  • Pharma- und Biotechnologieunternehmen Von Unternehmen im Pharma- und Biotechnologiesektor zur Arzneimittelentdeckung und -entwicklung eingesetzte Tools.
  • Forschungseinrichtungen und Hochschulen Von Forschungseinrichtungen und Hochschulen für medizinische Forschungszwecke eingesetzte Annotationstools.

Markt für Tools zur Annotation von Gesundheitsdaten, nach Geografie

  • NordamerikaMarktbedingungen und Nachfrage in den USA, Kanada und Mexiko.
  • EuropaAnalyse des Marktes für Tools zur Annotation von Gesundheitsdaten in europäischen Ländern.
  • Asien-PazifikKonzentration auf Länder wie China, Indien, Japan, Südkorea und andere.
  • Naher Osten und AfrikaUntersuchung der Marktdynamik im Nahen Osten und in Afrika.
  • LateinamerikaAbdeckung von Markttrends und Entwicklungen in Ländern in ganz Lateinamerika.

Wichtige Akteure

Die wichtigsten Akteure auf dem Markt für Datenannotationstools im Gesundheitswesen sind

  • Infosys Limited
  • Shaip
  • Innodata
  • Ango AI
  • Capestart
  • Lynxcare
  • iMerit
  • Anolytics
  • V7
  • SuperAnnotate LLC
  • CloudFactory
  • Clickworker GmbH
  • Alegion Inc.

Berichtsumfang

BERICHTSATTRIBUTEDETAILS
UNTERSUCHUNGSZEITRAUM

2020–2030

BASISJAHR

2023

PROGNOSEZEITRAUM

2024–2030

HISTORISCH ZEITRAUM

2020–2022

EINHEIT

Wert (Millionen USD)

PROFILIERTE WICHTIGE UNTERNEHMEN

Infosys Limited, Shaip, Innodata, Ango AI, Capestart, iMerit, Anolytics, V7, SuperAnnotate LLC, Clickworker GmbH

ABGEDECKTE SEGMENTE

Nach Art der Anmerkung, nach Anwendung, nach Endbenutzer und nach Geografie

UMFANG DER ANPASSUNG

Kostenlose Berichtsanpassung (entspricht bis zu 4 Arbeitstagen eines Analysten) beim Kauf. Ergänzung oder Änderung von Land, Region und Segmentumfang

Top-Trendberichte

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

Gründe für den Kauf dieses Berichts

Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht Bereitstellung von Marktwertdaten (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum aufweisen und den Markt dominieren werden Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die Auswirkungen auf den Markt in jeder Region Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Übernahmen der profilierten Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktakteure Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche im Hinblick auf die jüngsten Entwicklungen (die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl in Schwellen- als auch in Industrieregionen beinhalten Beinhaltet eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse. Bietet Einblicke in den Markt durch das Szenario der Marktdynamik der Wertschöpfungskette sowie die Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren. 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf.

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