의료 및 생명 과학 시장의 NLP - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소(솔루션, 서비스), NLP 유형(규칙 기반 자연어 처리, 통계적 자연어 처리, 하이브리드 자연어 처리), 배포 모드(온프레미스, 클라우드), 최종 사용자(공공 보건 및 정부 기관, 의료 기기, 의료 보험, 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화, 2019-2029F

시장 개요

2023년 글로벌 NLP 헬스케어 및 생명 과학 시장은 21억 1천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 8.58%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 글로벌 NLP 헬스케어 및 생명 과학 시장은 혁신적인 힘으로 부상하여 고급 언어 기술을 활용하여 헬스케어 및 생명 과학 분야에서 데이터 분석, 커뮤니케이션 및 의사 결정을 향상시킵니다. 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 인공 지능(AI)의 한 분야인 NLP는 이러한 산업에서 수많은 응용 프로그램을 발견하여 전문가가 방대한 양의 비정형 데이터에서 통찰력을 추출하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 의료 분야에서 NLP는 임상 문서화에서 핵심적인 역할을 하며, 의료 서비스 제공자가 구어를 구조화되고 실행 가능한 데이터로 변환할 수 있도록 합니다. 이를 통해 환자 기록 관리를 보다 효율적이고 정확하게 수행하고, 행정적 부담을 줄이며, 전반적인 환자 치료를 개선할 수 있습니다. 또한 NLP 알고리즘은 의학 연구 및 문헌 분석에 점점 더 많이 활용되어 과학 출판물과 비구조화된 임상 노트에서 귀중한 정보를 추출하는 작업을 자동화합니다. 이를 통해 연구 프로세스가 가속화될 뿐만 아니라 의학 분야에서 새로운 통찰력과 발전 사항을 발견하는 데 기여합니다.

생명 과학 분야에서 NLP는 연구, 임상 시험 및 규제 프로세스를 통해 생성된 방대한 양의 텍스트 데이터를 처리하는 데 중요한 역할을 합니다. NLP가 비구조화된 데이터를 해독하고 분석하는 능력은 약물 발견을 가속화하고, 임상 시험 프로세스를 최적화하며, 규제 표준을 준수하는 데 매우 중요합니다. 과학 문헌, 특허 및 임상 보고서에서 관련 정보를 추출하는 것을 자동화함으로써 NLP는 보다 간소화되고 효율적인 약물 개발 파이프라인을 용이하게 합니다.

주요 시장 동인

디지털 건강 기술 채택 증가

디지털 건강 기술 채택 증가는 글로벌 의료 및 생명 과학 분야의 자연어 처리(NLP) 시장을 새로운 차원으로 끌어올리는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 전 세계 의료 시스템이 디지털 전환을 거치면서 전자 건강 기록(EHR), 원격 진료 서비스 및 웨어러블 기기의 통합으로 인해 의료 데이터 생성이 기하급수적으로 증가했습니다. 그러나 이러한 데이터의 대부분은 임상 기록, 환자 내러티브 및 연구 결과와 같은 비정형 형식으로 존재하여 의미 있는 분석에 어려움을 겪고 있습니다.

현대 의료의 초석인 전자 건강 기록(EHR)은 디지털 건강 기술과 NLP 간의 공생 관계를 보여주는 대표적인 예입니다. NLP 알고리즘은 EHR 내의 비정형 내러티브를 분석하는 데 뛰어나 자유 텍스트 임상 기록을 쉽게 분석할 수 있는 구조화된 데이터로 변환합니다. 이를 통해 중요한 환자 정보의 접근성이 향상될 뿐만 아니라 임상 워크플로가 간소화되어 의료 서비스 제공자가 실시간으로 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. NLP를 EHR과 통합하여 얻은 효율성 향상은 환자 치료 개선, 행정적 부담 감소, 인구 건강 추세에 대한 보다 포괄적인 이해에 기여합니다.

특히 COVID-19 팬데믹과 같은 글로벌 이벤트로 인해 가속화된 원격 진료 서비스의 급증은 의료 분야에서 NLP에 대한 필요성을 더욱 심화시켰습니다. 원격 진료 상담은 환자와 의료 서비스 제공자 간의 오디오 및 비디오 상호 작용을 통해 방대한 비정형 데이터를 생성합니다. NLP 기술을 사용하면 이러한 상호 작용의 필사 및 분석이 가능하여 정확한 임상 문서화를 용이하게 하고 중요한 정보가 환자의 건강 기록에 원활하게 통합되도록 할 수 있습니다. 이는 원격 의료의 질을 향상시킬 뿐만 아니라 환자의 건강 이력에 대한 전체적인 관점을 제공하여 치료의 연속성을 지원합니다.

스마트워치에서 피트니스 추적기에 이르기까지 다양한 웨어러블 기기는 건강 관련 데이터를 지속적으로 수집하고 전송하여 디지털 건강 혁명에 기여합니다. 이 맥락에서 NLP의 역할은 이러한 기기에서 생성된 비정형 데이터를 해석하고 맥락화하는 데 있습니다. 원시 센서 데이터와 사용자 입력을 의미 있는 통찰력으로 변환함으로써 NLP는 의료 전문가와 연구자에게 웨어러블에서 생성된 정보의 가치를 향상시킵니다. 디지털 건강 기술과 NLP의 이러한 교차점은 의료에 대한 보다 데이터 중심적인 접근 방식을 촉진할 뿐만 아니라 개인화된 의료와 사전 예방적 건강 관리를 위한 길을 엽니다.

효율적인 데이터 관리 솔루션에 대한 수요

효율적인 데이터 관리 솔루션에 대한 수요의 급증은 의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연어 처리(NLP)의 놀라운 성장을 뒷받침하는 중요한 원동력입니다. 이러한 산업이 다양하고 구조화되지 않은 방대한 양의 데이터와 씨름하는 시대에, 간소화된 데이터 관리에 대한 필요성이 절실해졌습니다. 구조화되지 않은 데이터 소스에서 통찰력을 풀어낼 수 있는 기능을 갖춘 NLP는 이러한 과제에 대한 핵심 솔루션으로 부상하고 있습니다. 효율적인 데이터 관리에 대한 수요는 전자 건강 기록(EHR)의 확산, 임상 시험에서 얻은 데이터의 폭발적 증가, 과학 문헌의 끊임없이 확장되는 저장소를 포함한 다양한 요인에 의해 촉진됩니다.

데이터 관리 과제를 해결하는 데 NLP를 주로 적용하는 분야 중 하나는 전자 건강 기록 분야에서 분명하게 드러납니다. 의료 서비스 제공자는 점점 더 디지털 기록 보관 시스템을 채택하고 있으며, 그 결과 구조화되지 않은 임상 내러티브가 확산되고 있습니다. NLP 알고리즘은 이러한 내러티브에서 귀중한 정보를 추출하여 쉽게 검색하고 분석할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 데 능숙합니다. 이는 환자 정보의 접근성을 향상시킬 뿐만 아니라 보다 정확하고 시기적절한 임상적 의사 결정에 기여합니다.

생명 과학 분야에서는 약물 개발 프로세스 중에 생성된 방대한 데이터 세트를 관리하는 복잡성으로 인해 효율적인 데이터 관리 솔루션에 대한 수요가 증가합니다. NLP는 과학 문헌, 연구 논문 및 임상 시험 보고서에서 관련 정보를 추출하는 것을 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. NLP는 비정형 텍스트를 정형 데이터로 변환하여 효율적인 데이터 검색 및 분석을 용이하게 하여 약물 발견 파이프라인을 가속화합니다. 이는 연구 프로세스를 신속하게 진행할 뿐만 아니라 표적 식별, 바이오마커 발견 및 안전성 평가와 같은 분야에서 보다 정보에 입각한 의사 결정에 기여합니다.

또한 의료 및 생명 과학 분야의 규제 요구 사항이 더욱 엄격해짐에 따라 조직은 데이터 보안, 환자 개인 정보 보호 및 새로운 치료법 승인을 규정하는 표준을 준수해야 하는 압박을 받고 있습니다. NLP는 규정 준수 보고에 필요한 데이터의 추출 및 분석을 자동화하여 이러한 규제 환경을 탐색하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 조직은 규제 기대치를 충족하는 동시에 최고 수준의 데이터 무결성 및 보안을 유지할 수 있습니다.

향상된 연구 역량 및 약물 발견

향상된 연구 역량과 가속화된 약물 발견 프로세스는 Healthcare & Life Sciences Market에서 번창하는 글로벌 자연어 처리(NLP)의 원동력입니다. 신약과 치료적 혁신에 대한 탐구가 끊이지 않는 생명 과학 분야에서는 엄청난 양의 과학 문헌, 임상 시험 데이터 및 연구 결과가 압도적일 수 있습니다. NLP는 혁신적인 기술로 부상하여 연구 워크플로 최적화와 중요한 통찰력 식별에 크게 기여합니다. 다양한 텍스트 소스에서 관련 정보 추출을 자동화함으로써 NLP는 연구자들이 방대한 데이터 세트를 보다 효율적으로 걸러내고, 숨겨진 패턴을 발견하고, 해당 분야의 최신 진전을 파악할 수 있도록 합니다.

NLP가 향상된 연구 역량에 기여하는 주요 요인 중 하나는 문헌 검토를 용이하게 하는 능력에 있습니다. 연구자들은 종종 끊임없이 확장되는 과학 문헌을 탐색하는 어려운 과제에 씨름합니다. NLP는 연구 논문, 특허 및 임상 보고서에서 핵심 정보 추출을 자동화하여 이 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 문헌 검토 프로세스가 빨라질 뿐만 아니라 연구자들이 더 광범위한 소스에서 의미 있는 데이터를 추출하여 기존 지식에 대한 보다 포괄적인 이해를 촉진하고 보다 정보에 입각한 연구 조사를 용이하게 할 수 있습니다.

약물 발견 분야에서 NLP는 잠재적인 약물 후보를 식별하고 전반적인 연구 개발 파이프라인을 가속화하는 데 중요한 역할을 합니다. 전임상 연구, 의학 문헌, 부작용 보고서와 같은 출처의 비정형 데이터를 분석하는 NLP 알고리즘은 관련 대상, 잠재적 바이오마커, 안전 고려 사항을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 약물 발견에 필요한 시간과 리소스를 줄일 뿐만 아니라 추가 개발을 위한 유망한 후보를 식별하는 데 성공할 가능성도 높아집니다.

둘째, NLP를 전자 건강 기록(EHR) 및 임상 시험 데이터와 통합하면 연구자가 실제 환자 데이터에서 통찰력을 도출하는 능력이 향상됩니다. 이는 정밀 의학에 대한 증가하는 추세에 맞춰 보다 개인화되고 타겟팅된 치료법 개발에 기여합니다. NLP를 활용하여 비정형 임상 내러티브에서 귀중한 정보를 추출함으로써 연구자는 치료에 대한 환자 반응에 대한 보다 미묘한 이해를 얻고 최적의 치료 접근 방식을 식별하는 데 도움이 됩니다.

주요 시장 과제

데이터 프라이버시 및 보안 문제

헬스케어 및 생명 과학 시장에서의 글로벌 자연어 처리(NLP) NLP 기술 도입이 가속화되고 향상된 데이터 분석 및 의사 결정의 약속에 힘입어 처리되는 데이터의 민감성이 중요한 고려 사항이 됩니다. 환자 기록, 임상 내러티브, 연구 결과에 매우 기밀 정보가 포함된 의료 및 생명 과학 분야에서는 이 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 것이 가장 중요합니다.

의료 기관은 환자 정보를 보호할 책임이 있으며, 이 환경에 출시되는 모든 기술은 엄격한 개인 정보 보호 표준을 준수해야 합니다. 특히 머신 러닝에 의존하는 NLP 알고리즘은 종종 교육 및 검증을 위해 광범위한 데이터 세트에 액세스해야 합니다. 다양하고 포괄적인 데이터 세트에서 번창하는 NLP 애플리케이션의 유용성과 민감한 환자 정보를 무단 액세스 또는 침해로부터 보호해야 하는 필수성 사이에서 섬세한 균형을 이루는 데 어려움이 발생합니다.

개인 및 의료 세부 정보를 포함하는 의료 데이터의 본질은 악의적인 행위자에게 매력적인 대상이 됩니다. 데이터 침해 및 환자 기록에 대한 무단 액세스의 위험은 의료 제공자, 규제 기관 및 환자 모두에게 상당한 우려를 불러일으킵니다. 이러한 침해의 잠재적인 결과로는 신원 도용, 환자 기밀 정보 침해, 의료 시스템에 대한 신뢰 침식이 있습니다.

상호 운용성 문제

상호 운용성 문제는 의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연어 처리(NLP)의 진행을 방해하는 중대한 장애물로 크게 다가옵니다. 의료 및 생명 과학 분야가 발전함에 따라 NLP 기술을 기존 워크플로에 원활하게 통합하는 것이 데이터 기반 통찰력의 잠재력을 최대한 활용하는 데 중요해지고 있습니다. 그러나 현실은 종종 서로 효과적으로 통신하지 못하는 이질적인 시스템과 플랫폼의 풍경으로 특징지어집니다.

전자 건강 기록(EHR), 실험실 정보 시스템 및 다양한 의료 데이터베이스는 종종 서로 다른 표준과 형식으로 작동합니다. 이러한 균일성의 부족은 데이터에 원활하게 액세스하고 분석하는 능력에 힘입어 번창하는 NLP 기술의 효과적인 구현에 상당한 과제를 안겨줍니다. 상호 운용성이 없으면 시스템 간의 정보 흐름이 원활하지 않아 NLP 도구를 일상적인 의료 관행에 통합하는 데 방해가 됩니다.

NLP 시스템은 임상 내러티브 및 환자 기록과 같은 비정형 데이터에서 구조화된 정보를 추출하는 데 뛰어납니다. 그러나 이러한 시스템이 다양한 데이터 형식, 다양한 표준 및 호환되지 않는 시스템에 직면하면 효능이 손상됩니다. 향상된 임상 의사 결정, 간소화된 관리 프로세스 및 향상된 연구 역량과 같은 NLP의 잠재적 이점은 상호 운용성 격차를 메우는 능력에 달려 있습니다.

주요 시장 동향

의료의 급속한 디지털화

의료의 급속한 디지털화는 의료 서비스와 연구의 환경을 재편하는 혁신적인 힘으로 부상했습니다. 전통적인 의료 시스템이 디지털 기술을 수용하도록 발전함에 따라, 주목할 만한 수혜자 중 하나는 의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연어 처리(NLP)입니다. 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)의 한 분야인 NLP는 다양한 의료 애플리케이션에 통합되어 전례 없는 성장을 목격했습니다. 디지털 건강 기록, 웨어러블 기기, 원격 진료 솔루션의 유입으로 텍스트 데이터의 효율적이고 정확한 처리에 대한 수요가 급증했습니다.

의료 및 생명 과학 분야에서 NLP는 임상 노트, 연구 논문, 환자 기록과 같은 비정형 데이터 소스에서 귀중한 통찰력을 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. 방대한 양의 텍스트를 분석하고 이해하는 NLP 알고리즘의 기능을 통해 의료 전문가는 의미 있는 정보를 도출하여 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 진단, 치료 계획 및 연구 노력에 매우 중요한 것으로 입증되었습니다. 급속한 디지털화와 NLP의 시너지 효과는 의료 워크플로의 효율성을 높일 뿐만 아니라 환자 치료 결과도 개선했습니다. NLP의 영향이 특히 두드러지는 주요 분야 중 하나는 임상 문서화입니다. 의료 기관이 종이 기반 기록에서 전자 건강 기록(EHR)으로 전환함에 따라 NLP 알고리즘은 내러티브 환자 데이터를 구조화되고 실행 가능한 정보로 변환하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 행정 프로세스가 간소화될 뿐만 아니라 건강 정보의 접근성과 상호 운용성이 향상됩니다. 게다가 NLP의 기능은 가상 건강 보조원, 챗봇, 음성 인식 시스템과 같은 고급 애플리케이션을 지원하는 데까지 확장되어 전반적인 환자 경험을 향상시킵니다.

정밀 의학의 확대 수용

정밀 의학의 확대 수용은 글로벌 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리(NLP)를 새로운 차원으로 끌어올리는 강력한 촉매로 부상했습니다. 각 환자의 개별적 특성에 맞게 치료 및 개입을 조정하는 것을 특징으로 하는 정밀 의학은 방대하고 다양한 데이터 세트의 분석에 크게 의존합니다. 인공 지능의 핵심 구성 요소인 자연어 처리가 의료 및 생명 과학 분야의 풍부한 비정형 텍스트 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 정밀 의학이 인기를 얻으면서 NLP와 같은 첨단 기술에 대한 수요가 급증했는데, 이는 복잡한 유전 정보, 임상 노트, 연구 결과를 해석하여 개인화된 치료 계획을 수립해야 할 필요성에 따른 것입니다.

NLP가 인간 언어를 해독하고 이해하는 능력은 유전체학과 분자 의학에서 특히 가치가 있습니다. 유전 정보의 복잡한 특성은 정교한 분석 도구를 필요로 하며, NLP 알고리즘은 유전체 데이터에서 관련 패턴과 연관성을 추출하는 데 뛰어납니다. 이 기능은 유전적 마커를 식별하고, 질병 감수성을 이해하고, 표적 치료를 설계하는 데 매우 중요합니다. 정밀 의학과 NLP의 융합은 진단의 정확성을 높일 뿐만 아니라 유전학, 라이프스타일, 환경 요인의 개별적 차이를 고려한 맞춤형 치료 전략의 개발을 용이하게 합니다.

생명 과학 분야에서 NLP는 약물 발견 및 개발 프로세스를 가속화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 과학 문헌, 임상 시험 보고서, 연구 논문에서 정보 추출을 자동화함으로써 NLP는 잠재적인 약물 표적, 치료 후보, 관련 바이오마커를 신속하게 식별합니다. NLP가 제공하는 속도와 효율성은 연구 개발 일정을 단축하는 데 기여하여 궁극적으로 혁신적인 치료법을 더 빠르게 시장에 출시합니다.

세그먼트 통찰력

구성 요소 통찰력

구성 요소를 기준으로 솔루션은 2023년 의료 및 생명 과학 분야의 글로벌 혈액학 NLP 글로벌 시장에서 지배적인 세그먼트로 부상했습니다. NLP 솔루션에 대한 수요 급증은 임상 노트, 연구 논문, 환자 내러티브를 포함하여 의료 및 생명 과학과 같은 분야에서 널리 퍼져 있는 방대한 양의 비정형 데이터를 탐색해야 하는 필수성에서 비롯됩니다. 이러한 솔루션은 이러한 데이터를 처리하고 검토하기 위한 중요한 기술 프레임워크를 제공하여 의료 전문가와 연구자가 귀중한 통찰력을 얻고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 의료 지식을 발전시킬 수 있도록 지원합니다. 게다가 업계가 환자 치료 증강, 연구 촉진, 운영 프로세스 간소화에 있어 NLP의 혁신적 잠재력을 점점 더 인정함에 따라 혁신적이고 맞춤형 NLP 솔루션에 대한 요구가 확대될 태세에 있습니다. NLP 솔루션의 적응성과 확장성은 역동적인 의료 및 생명 과학 분야에서 없어서는 안 될 자산으로서의 지위를 공고히 하며, 의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 NLP의 전반적인 확장과 발전을 촉진합니다.

NLP 유형 통찰력

NLP 유형을 기준으로, 통계적 자연어 처리(SNLP)는 2023년 의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 NLP 시장을 지배했습니다.

지역 통찰력

2023년 북미는 의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 NLP의 지배적인 지역으로 부상했습니다. 북미는 기술적으로 정교한 시설과 높은 수준의 디지털화를 갖춘 고도로 발전된 의료 인프라를 자랑합니다. 이 지역의 의료 서비스 제공자는 종종 환자 치료를 개선하고, 프로세스를 간소화하고, 전반적인 효율성을 개선하기 위해 자연어 처리(NLP)를 포함한 혁신적인 기술을 일찍 도입합니다.

최근 개발

• 2023년 10월, Inovalon은 AWS와 협력하여 의료 분야에 맞춤화된 AI/ML 솔루션을 만들었습니다. 처음에는 위험 조정에 초점을 맞춘 이 협업은 질병 관리, 인구 건강, 임상 의사 결정 지원과 같은 분야를 포함하도록 범위를 확대하는 것을 목표로 합니다. 가장 중요한 목표는 환자 결과를 개선하고 비용을 절감하는 것입니다.
• 2023년 9월, Apollo Hospitals는 Google Cloud와의 파트너십을 확대하여 디지털 플랫폼인 Apollo 24|7을 통해 인도 전역에서 의료 접근성을 민주화했습니다. 이 협업에는 Google Cloud의 Vertex AI와 생성 AI 모델을 활용하는 ClinicalIntelligence Engine(CIE)을 만드는 것이 포함되었습니다. 마찬가지로 Apollo Hospitals는 의료 문의에 대처하고 간결한 임상 요약을 생성하는 데 적합한 Google에서 개발한 언어 모델인 Med-PaLM2를 활용하여 의료 제공을 풍부하게 하는 방안을 모색하고 있습니다.

주요 시장 참여자

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