Mercado de PNL en el sector sanitario y de las ciencias biológicas: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por componente (soluciones, servicios), por tipo de PNL (procesamiento del lenguaje natural basado en reglas, procesamiento estadístico del lenguaje natural, procesamiento híbrido del lenguaje natural), por modo de implementación (loca

Descripción general del mercado

El mercado global de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el sector de la salud y las ciencias biológicas se valoró en 2110 millones de dólares en 2023 y se prevé que proyecte un crecimiento sólido en el período de pronóstico con una CAGR del 8,58 % hasta 2029. El mercado global de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el sector de la salud y las ciencias biológicas ha surgido como una fuerza transformadora que aprovecha tecnologías lingüísticas avanzadas para mejorar el análisis de datos, la comunicación y la toma de decisiones dentro de los sectores de la salud y las ciencias biológicas. El PNL, una rama de la inteligencia artificial (IA) que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, ha encontrado una gran cantidad de aplicaciones en estas industrias, revolucionando la forma en que los profesionales extraen información de grandes cantidades de datos no estructurados. En el ámbito de la atención sanitaria, la PNL desempeña un papel fundamental en la documentación clínica, ya que permite a los profesionales sanitarios convertir el lenguaje hablado en datos estructurados y procesables. Esto facilita una gestión más eficiente y precisa de los registros de los pacientes, reduce las cargas administrativas y mejora la atención general al paciente. Además, los algoritmos de PNL se utilizan cada vez más en la investigación médica y el análisis de la literatura, automatizando la extracción de información valiosa de publicaciones científicas y notas clínicas no estructuradas. Esto no solo agiliza el proceso de investigación, sino que también contribuye al descubrimiento de nuevos conocimientos y avances en la ciencia médica.

En el sector de las ciencias de la vida, la PNL es fundamental para gestionar los enormes volúmenes de datos textuales generados a través de la investigación, los ensayos clínicos y los procesos regulatorios. La capacidad de la PNL para descifrar y analizar datos no estructurados es crucial para acelerar el descubrimiento de fármacos, optimizar los procesos de ensayos clínicos y garantizar el cumplimiento de las normas regulatorias. Al automatizar la extracción de información relevante de la literatura científica, las patentes y los informes clínicos, el procesamiento del lenguaje natural facilita un proceso de desarrollo de fármacos más ágil y eficiente.

Principales impulsores del mercado

Aumento de la adopción de tecnologías de salud digital

La creciente adopción de tecnologías de salud digital está desempeñando un papel fundamental a la hora de impulsar el mercado mundial del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el sector sanitario y de las ciencias biológicas a nuevas cotas. A medida que los sistemas sanitarios de todo el mundo experimentan una transformación digital, la integración de registros sanitarios electrónicos (EHR), servicios de telesalud y dispositivos portátiles ha provocado un aumento exponencial de la generación de datos sanitarios. Sin embargo, gran parte de estos datos existen en formatos no estructurados, como notas clínicas, relatos de pacientes y resultados de investigaciones, lo que supone un reto para un análisis significativo.

Los registros sanitarios electrónicos (EHR), piedra angular de la atención sanitaria moderna, son un excelente ejemplo de la relación simbiótica entre las tecnologías sanitarias digitales y el procesamiento del lenguaje natural. Los algoritmos de PNL se destacan en el análisis de la narrativa no estructurada dentro de los registros médicos electrónicos, transformando las notas clínicas de texto libre en datos estructurados que se pueden analizar fácilmente. Esto no solo mejora la accesibilidad de la información crítica del paciente, sino que también agiliza los flujos de trabajo clínicos, lo que permite a los proveedores de atención médica tomar decisiones más informadas en tiempo real. Las ganancias de eficiencia logradas a través de la integración de PNL con los registros médicos electrónicos contribuyen a una mejor atención al paciente, una reducción de las cargas administrativas y una comprensión más completa de las tendencias de salud de la población.

El aumento de los servicios de telesalud, especialmente acelerado por eventos globales como la pandemia de COVID-19, ha intensificado aún más la necesidad de PNL en la atención médica. Las consultas de telesalud generan una gran cantidad de datos no estructurados a través de interacciones de audio y video entre pacientes y proveedores de atención médica. Las tecnologías de PNL permiten la transcripción y el análisis de estas interacciones, lo que facilita la documentación clínica precisa y garantiza que la información vital se integre sin problemas en el historial médico del paciente. Esto no solo mejora la calidad de la atención médica a distancia, sino que también respalda la continuidad de la atención al proporcionar una visión integral del historial de salud del paciente.

Los dispositivos portátiles, que van desde relojes inteligentes hasta rastreadores de actividad física, contribuyen a la revolución de la salud digital al recopilar y transmitir continuamente datos relacionados con la salud. El papel del NLP en este contexto radica en interpretar y contextualizar los datos no estructurados generados por estos dispositivos. Al convertir los datos brutos de los sensores y la entrada del usuario en información significativa, el NLP mejora el valor de la información generada por los dispositivos portátiles para los profesionales de la salud y los investigadores. Esta intersección de las tecnologías de salud digital y el NLP no solo fomenta un enfoque más basado en datos para la atención médica, sino que también abre caminos para la medicina personalizada y la gestión proactiva de la salud.

Demanda de soluciones de gestión de datos eficientes

La creciente demanda de soluciones de gestión de datos eficientes es una fuerza impulsora significativa detrás del notable crecimiento del mercado global de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la atención médica y las ciencias biológicas. En una era en la que estas industrias se enfrentan a volúmenes masivos de datos diversos y no estructurados, la necesidad de una gestión de datos optimizada se ha vuelto imperativa. El procesamiento del lenguaje natural (PLN), con su capacidad para extraer información de fuentes de datos no estructurados, surge como una solución clave para este desafío. La demanda de una gestión de datos eficiente se ve impulsada por varios factores, incluida la proliferación de registros médicos electrónicos (EHR), la explosión de datos de ensayos clínicos y los repositorios en constante expansión de literatura científica.

Una de las principales aplicaciones del PLN para abordar los desafíos de la gestión de datos es evidente en el ámbito de los registros médicos electrónicos. Los proveedores de atención médica están adoptando cada vez más sistemas de mantenimiento de registros digitales, lo que da como resultado una proliferación de narrativas clínicas no estructuradas. Los algoritmos de PLN se destacan en la extracción de información valiosa de estas narrativas, convirtiéndolas en datos estructurados que se pueden buscar y analizar fácilmente. Esto no solo mejora la accesibilidad de la información del paciente, sino que también contribuye a una toma de decisiones clínicas más precisa y oportuna.

En el sector de las ciencias biológicas, la demanda de soluciones de gestión de datos eficientes se intensifica por la complejidad de gestionar grandes conjuntos de datos generados durante el proceso de desarrollo de fármacos. El PLN desempeña un papel crucial en la automatización de la extracción de información relevante de la literatura científica, los artículos de investigación y los informes de ensayos clínicos. Al convertir texto no estructurado en datos estructurados, el PLN facilita la recuperación y el análisis eficientes de los datos, acelerando el proceso de descubrimiento de fármacos. Esto no solo agiliza los procesos de investigación, sino que también contribuye a una toma de decisiones más informada en áreas como la identificación de objetivos, el descubrimiento de biomarcadores y las evaluaciones de seguridad.

Además, a medida que los requisitos reglamentarios en el ámbito de la atención sanitaria y las ciencias biológicas se vuelven más estrictos, las organizaciones se encuentran bajo una mayor presión para garantizar el cumplimiento de las normas que rigen la seguridad de los datos, la privacidad del paciente y la aprobación de nuevos tratamientos. El PLN ayuda a navegar por este panorama regulatorio al automatizar la extracción y el análisis de los datos necesarios para los informes de cumplimiento. Esto garantiza que las organizaciones puedan mantener los más altos estándares de integridad y seguridad de los datos al tiempo que cumplen con las expectativas regulatorias.

Capacidades de investigación mejoradas y descubrimiento de fármacos

Las capacidades de investigación mejoradas y los procesos acelerados de descubrimiento de fármacos se destacan como fuerzas impulsoras detrás del floreciente mercado global de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el cuidado de la salud y las ciencias biológicas. En el sector de las ciencias biológicas, donde la búsqueda de nuevos fármacos y avances terapéuticos es incesante, el gran volumen de literatura científica, datos de ensayos clínicos y hallazgos de investigación puede ser abrumador. El PNL surge como una tecnología transformadora, que contribuye significativamente a la optimización de los flujos de trabajo de investigación y la identificación de conocimientos críticos. Al automatizar la extracción de información relevante de diversas fuentes textuales, la PNL permite a los investigadores examinar grandes conjuntos de datos de manera más eficiente, descubrir patrones ocultos y mantenerse al día con los últimos avances en sus campos.

Una de las principales contribuciones de la PNL a la mejora de las capacidades de investigación radica en su capacidad para facilitar las revisiones bibliográficas. Los investigadores a menudo se enfrentan a la abrumadora tarea de navegar por un cuerpo de literatura científica en constante expansión. La PNL agiliza este proceso al automatizar la extracción de información clave de artículos de investigación, patentes e informes clínicos. Esto no solo acelera el proceso de revisión bibliográfica, sino que también garantiza que los investigadores puedan extraer datos significativos de una gama más amplia de fuentes, lo que fomenta una comprensión más completa del conocimiento existente y facilita investigaciones más informadas.

En el ámbito del descubrimiento de fármacos, la PNL desempeña un papel fundamental para acelerar la identificación de posibles candidatos a fármacos y acelerar el proceso general de investigación y desarrollo. Al analizar datos no estructurados de fuentes como estudios preclínicos, literatura médica e informes de eventos adversos, los algoritmos de PLN ayudan a identificar objetivos relevantes, biomarcadores potenciales y consideraciones de seguridad. Esto no solo reduce el tiempo y los recursos necesarios para el descubrimiento de fármacos, sino que también mejora la probabilidad de éxito en la identificación de candidatos prometedores para un mayor desarrollo.

En segundo lugar, la integración de PLN con registros médicos electrónicos (EHR) y datos de ensayos clínicos mejora la capacidad de los investigadores para obtener información de los datos de pacientes del mundo real. Esto contribuye al desarrollo de terapias más personalizadas y específicas, en línea con la creciente tendencia hacia la medicina de precisión. Al aprovechar el PLN para extraer información valiosa de las narrativas clínicas no estructuradas, los investigadores obtienen una comprensión más matizada de las respuestas de los pacientes a los tratamientos, lo que facilita la identificación de enfoques terapéuticos óptimos.

Principales desafíos del mercado

Problemas de privacidad y seguridad de los datos

Mercado global de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la atención médica y las ciencias biológicas. A medida que se acelera la adopción de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural, impulsada por la promesa de un mejor análisis de datos y toma de decisiones, la sensibilidad de los datos que se procesan se convierte en una consideración crítica. En los sectores de la atención médica y las ciencias biológicas, donde los registros de pacientes, las narrativas clínicas y los resultados de las investigaciones contienen información altamente confidencial, garantizar la privacidad y la seguridad de estos datos es primordial. Las organizaciones de atención médica tienen la responsabilidad de salvaguardar la información de los pacientes, y cualquier tecnología que se lance en este entorno debe cumplir con estrictos estándares de privacidad. Los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, en particular los que se basan en el aprendizaje automático, a menudo requieren acceso a amplios conjuntos de datos para el entrenamiento y la validación. El desafío surge al lograr un delicado equilibrio entre la utilidad de las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, que prosperan en conjuntos de datos diversos y completos, y el imperativo de proteger la información confidencial del paciente del acceso no autorizado o las violaciones. La naturaleza misma de los datos de atención médica, que abarcan detalles personales y médicos, los convierte en un objetivo atractivo para actores maliciosos. El riesgo de violaciones de datos y acceso no autorizado a los registros de los pacientes plantea preocupaciones significativas entre los proveedores de atención médica, los organismos reguladores y los pacientes por igual. Las posibles consecuencias de estas infracciones incluyen el robo de identidad, la confidencialidad comprometida del paciente y la erosión de la confianza en los sistemas de atención sanitaria.

Problemas de interoperabilidad

Los problemas de interoperabilidad se perfilan como obstáculos importantes que impiden el progreso del mercado global de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el sector sanitario y de las ciencias biológicas. A medida que evolucionan los sectores de la atención sanitaria y de las ciencias biológicas, la integración perfecta de las tecnologías de PLN en los flujos de trabajo existentes se vuelve crucial para aprovechar todo el potencial de los conocimientos basados en datos. Sin embargo, la realidad a menudo se caracteriza por un panorama de sistemas y plataformas dispares que no se comunican eficazmente entre sí.

Los registros médicos electrónicos (EHR), los sistemas de información de laboratorio y varias bases de datos de atención sanitaria a menudo operan en diferentes estándares y formatos. Esta falta de uniformidad plantea un desafío importante para la implementación efectiva de las tecnologías de PLN, que prosperan gracias a la capacidad de acceder y analizar datos sin problemas. La ausencia de interoperabilidad dificulta el flujo fluido de información entre sistemas, lo que dificulta la integración de herramientas de PLN en las prácticas de atención médica de rutina.

Los sistemas de PLN se destacan por extraer información estructurada de datos no estructurados, como narrativas clínicas y registros de pacientes. Sin embargo, cuando estos sistemas encuentran diversos formatos de datos, estándares variables y sistemas incompatibles, su eficacia se ve comprometida. Los beneficios potenciales del PLN, como la mejora en la toma de decisiones clínicas, la optimización de los procesos administrativos y la mejora de las capacidades de investigación, dependen de la capacidad de superar las brechas de interoperabilidad.

Tendencias clave del mercado

Digitalización rápida en la atención médica

La rápida digitalización de la atención médica ha surgido como una fuerza transformadora que está remodelando el panorama de los servicios médicos y la investigación. A medida que los sistemas de atención médica tradicionales evolucionan para adoptar tecnologías digitales, un beneficiario notable ha sido el mercado global de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la atención médica y las ciencias biológicas. El PLN, una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras comprender e interpretar el lenguaje humano, ha experimentado un crecimiento sin precedentes debido a su integración en varias aplicaciones de atención médica. Con la afluencia de registros médicos digitales, dispositivos portátiles y soluciones de telesalud, ha aumentado la demanda de procesamiento eficiente y preciso de datos textuales.

En el ámbito de la atención médica y las ciencias biológicas, el PLN desempeña un papel fundamental en la extracción de información valiosa de fuentes de datos no estructurados, como notas clínicas, artículos de investigación y registros de pacientes. La capacidad de los algoritmos de PLN para analizar y comprender grandes cantidades de texto permite a los profesionales de la salud obtener información significativa, lo que facilita una toma de decisiones más rápida e informada. Esto ha demostrado ser crucial en el diagnóstico, la planificación del tratamiento y los esfuerzos de investigación. La sinergia entre la digitalización rápida y el PNL no solo ha mejorado la eficiencia de los flujos de trabajo de atención médica, sino que también ha contribuido a mejorar los resultados de los pacientes.

Un área clave donde el impacto del PNL es particularmente pronunciado es en la documentación clínica. A medida que las instituciones de atención médica pasan de los registros en papel a los registros médicos electrónicos (EHR), los algoritmos de PNL ayudan a convertir los datos narrativos de los pacientes en información estructurada y procesable. Esto no solo agiliza los procesos administrativos, sino que también mejora la accesibilidad e interoperabilidad de la información de salud. Además, las capacidades de PNL se extienden al soporte de aplicaciones avanzadas como asistentes de salud virtuales, chatbots y sistemas de reconocimiento de voz, mejorando así la experiencia general del paciente.

Creciente adopción de la medicina de precisión

La creciente adopción de la medicina de precisión ha surgido como un poderoso catalizador que impulsa el mercado global del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la atención médica y las ciencias biológicas a nuevas alturas. La medicina de precisión, que se caracteriza por adaptar el tratamiento médico y las intervenciones a las características individuales de cada paciente, se basa en gran medida en el análisis de conjuntos de datos vastos y diversos. El procesamiento del lenguaje natural, un componente clave de la inteligencia artificial, está desempeñando un papel fundamental en la extracción de información procesable de la riqueza de datos textuales no estructurados en la atención médica y las ciencias biológicas. A medida que la medicina de precisión gana terreno, la demanda de tecnologías avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural ha aumentado, impulsada por la necesidad de interpretar información genética compleja, notas clínicas y hallazgos de investigación para informar planes de tratamiento personalizados.

La capacidad del procesamiento del lenguaje natural para descifrar y comprender el lenguaje humano es particularmente valiosa en la genómica y la medicina molecular. La naturaleza intrincada de la información genética requiere herramientas sofisticadas para el análisis, y los algoritmos del procesamiento del lenguaje natural se destacan en la extracción de patrones y asociaciones relevantes de los datos genómicos. Esta capacidad es fundamental para identificar marcadores genéticos, comprender la susceptibilidad a las enfermedades y diseñar terapias dirigidas. La convergencia de la medicina de precisión y el procesamiento del lenguaje natural no solo mejora la precisión de los diagnósticos, sino que también facilita el desarrollo de estrategias de tratamiento personalizadas que tienen en cuenta las variaciones individuales en la genética, el estilo de vida y los factores ambientales.

En el ámbito de las ciencias de la vida, el procesamiento del lenguaje natural está demostrando ser fundamental para acelerar los procesos de descubrimiento y desarrollo de fármacos. Al automatizar la extracción de información de la literatura científica, los informes de ensayos clínicos y los artículos de investigación, la PNL acelera la identificación de posibles dianas farmacológicas, candidatos terapéuticos y biomarcadores relevantes. La velocidad y la eficiencia que ofrece la PNL contribuyen a reducir los plazos de investigación y desarrollo, lo que en última instancia permite comercializar terapias innovadoras con mayor rapidez.

Información segmentaria

Información de componentes

Con base en el componente, las soluciones surgieron como el segmento dominante en el mercado global de PNL de hematología global en el sector de la salud y las ciencias biológicas en 2023. El aumento de la demanda de soluciones de PNL se debe a la necesidad imperiosa de gestionar los grandes volúmenes de datos no estructurados que prevalecen en sectores como la salud y las ciencias biológicas, incluidas las notas clínicas, los artículos de investigación y las narrativas de los pacientes. Estas soluciones proporcionan marcos tecnológicos vitales para procesar y analizar dichos datos, lo que permite a los profesionales de la salud y a los investigadores obtener información valiosa, tomar decisiones informadas e impulsar el conocimiento médico. Además, a medida que la industria reconoce cada vez más el potencial transformador de la PNL para aumentar la atención al paciente, agilizar la investigación y optimizar los procesos operativos, la búsqueda de soluciones de PNL innovadoras y personalizadas está lista para intensificarse. La adaptabilidad y escalabilidad de las soluciones de PNL consolidan su estatus como activos indispensables en los dinámicos ámbitos de la atención médica y las ciencias de la vida, catalizando la expansión y progresión generales del mercado global de PNL en la atención médica y las ciencias de la vida.

Información sobre el tipo de PNL

Según el tipo de PNL, el procesamiento estadístico del lenguaje natural (SNLP) dominó el mercado global de PNL en el mercado de la atención médica y las ciencias de la vida en 2023

Información regional

En 2023, América del Norte emergió como la región dominante en el mercado global de PNL en la atención médica y las ciencias de la vida. América del Norte cuenta con una infraestructura de atención médica altamente avanzada y desarrollada, con instalaciones tecnológicamente sofisticadas y un alto nivel de digitalización. Los proveedores de atención médica de la región suelen ser los primeros en adoptar tecnologías innovadoras, incluido el procesamiento del lenguaje natural (PLN), para mejorar la atención al paciente, agilizar los procesos y mejorar la eficiencia general.

Avances recientes

• En octubre de 2023, Inovalon se asoció con AWS para crear soluciones de IA/ML adaptadas al sector de la atención médica. Inicialmente centrada en el ajuste de riesgos, la colaboración tiene como objetivo ampliar su alcance para abarcar áreas como la gestión de enfermedades, la salud de la población y el apoyo a la toma de decisiones clínicas. El objetivo general es mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos.
• En septiembre de 2023, Apollo Hospitals amplió su asociación con Google Cloud para democratizar el acceso a la atención médica en toda la India a través de su plataforma digital, Apollo 24|7. Esta colaboración implicó la creación de un motor de inteligencia clínica (CIE) que aprovecha Vertex AI de Google Cloud y los modelos de IA generativos. Asimismo, Apollo Hospitals está explorando la utilización de Med-PaLM2, un modelo de lenguaje desarrollado por Google, apto para abordar consultas médicas y generar resúmenes clínicos concisos, enriqueciendo así la prestación de servicios de atención médica.

Actores clave del mercado

• SAS Institute Inc.
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• IQVIA Inc
• Oracle Corporación
• Inovalon 
• Dolbey Systems, Inc.
• Averbis GmbH