의료 문서 작성 시장에서의 AI - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 2018-2028, 유형별(과학적 문서 작성, 임상 문서 작성, 타자 문서 작성, 기타), 최종 사용별(의료 기기, 제약, 생명 공학, 기타), 지역별, 경쟁 예측별

시장 개요

의료 문서 작성을 위한 글로벌 AI 시장은 2022년에 7억 200만 달러의 가치를 지녔으며, 2028년까지 10.52%의 CAGR로 예측 기간 동안 인상적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 글로벌 의료 산업은 기술 발전에 힘입어 주목할 만한 변화를 겪고 있습니다. 인공 지능(AI)은 이러한 변화에서 중요한 도구로 부상했으며, 그 영향은 의료 문서 작성을 포함한 다양한 의료 부문에 반향을 일으켰습니다. 의료 문서 작성을 위한 글로벌 AI 시장은 최근 몇 년 동안 급속한 성장을 보이며 의료 문서가 생성되고 관리되는 방식을 재편했습니다.

의료 문서 작성을 위한 AI 시장은 더 광범위한 의료 AI 생태계 내에서 중요한 하위 부문으로 부상했습니다. 여기에는 임상 시험 문서, 규제 제출, 의료 보고서 및 학술 연구 논문 작성과 같은 의료 문서 작성의 다양한 측면을 자동화하고 개선하기 위해 AI 기반 기술을 사용하는 것이 포함됩니다. 이러한 기술은 자연어 처리(NLP), 머신 러닝(ML) 및 데이터 분석을 활용하여 의료 문서 작성 프로세스를 간소화하고 효율성, 정확성 및 규정 준수를 개선합니다.

의료 산업은 매일 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 임상 시험, 연구 출판물 및 규정 준수에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 효율적이고 오류 없는 의료 문서 작성에 대한 필요성이 가장 중요해졌습니다. AI 기반 도구는 이러한 수요를 효율적으로 관리하는 솔루션을 제공합니다. AI 기반 의료 문서 작성 도구는 문서의 일관성과 정확성을 보장하여 오류 위험을 줄일 수 있습니다. 이는 환자 안전을 향상시킬 뿐만 아니라 규제 승인 프로세스를 가속화합니다. 기존의 의료 문서 작성 프로세스는 노동 집약적이고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. AI 기술은 문서 작성에 필요한 시간과 노력을 크게 줄여 의료 기관의 비용을 상당히 절감합니다. 의료 산업은 엄격한 문서 작성 요구 사항으로 인해 규제가 엄격합니다. AI 시스템은 문서가 이러한 규정을 준수하도록 보장하여 비준수 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

주요 시장 동인

글로벌 의료 산업은 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술을 의료 연구 및 실무의 다양한 측면에 통합하면서 혁신적인 혁명을 겪고 있습니다. 상당한 성장을 보인 한 분야는 의료 저술에 AI를 활용하는 것입니다. 임상 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 AI 기반 도구는 의료 저술가, 연구자 및 의료 전문가에게 없어서는 안 될 요소가 되고 있습니다. 임상 데이터는 의료 연구, 환자 치료 및 임상 시험 중에 생성되는 광범위한 정보를 포함합니다. 전자 건강 기록(EHR), 웨어러블 기기 및 고급 진단 도구의 출현으로 매일 생성되는 임상 데이터의 양이 전례 없는 수준에 도달했습니다. 이러한 엄청난 양의 데이터 유입은 의료 산업에 기회와 과제를 모두 제공했습니다.

풍부한 임상 데이터는 의료 전문가에게 환자 건강, 치료 효과 및 질병 추세에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. AI 알고리즘은 인간 연구자보다 이 데이터를 더 빠르고 정확하게 분석하여 개인화된 치료 계획 개발과 새로운 의학 지식 발견에 도움을 줄 수 있습니다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 수동으로 처리하는 것은 비실용적입니다. 기존의 데이터 분석 방법은 이 정보의 홍수를 관리할 수 없습니다. 여기서 의료 저술에서 AI가 구출에 나섭니다.

AI 기반 도구는 의료 저술가와 연구자에게 없어서는 안 될 자산으로 부상하여 작업의 다양한 측면에서 도움을 줍니다. AI 기반 문헌 검토 도구는 방대한 양의 의료 문헌을 빠르게 스캔하고 요약하여 연구자의 수많은 수동 작업을 절약할 수 있습니다. AI는 원고 생성을 지원하고, 콘텐츠 구성에 대한 제안을 제공하며, 관련 지침과 표준을 준수하도록 할 수 있습니다. 약물 승인 및 임상 시험을 위한 규제 문서를 만드는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스가 될 수 있습니다. AI는 규정을 준수하는 문서 생성을 자동화하여 이를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고급 AI 알고리즘은 임상 시험 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 통찰력 있는 보고서를 생성하여 연구 결과 해석에 도움을 줄 수 있습니다. AI 기반 문법 및 언어 검사 도구는 의료 문서에 오류가 없고 정확한 용어를 준수하도록 보장합니다.

제약 산업은 인공지능(AI)이 핵심 역할을 하는 혁신적인 혁명의 한가운데에 있습니다. 가속화된 약물 발견 및 개발 프로세스는 AI로부터 엄청난 혜택을 받고 있으며, 그 응용 프로그램은 제약 파이프라인의 다양한 측면으로 확장됩니다. 이 중 의료 문서 작성 분야에서는 AI 도입이 눈에 띄게 급증했습니다.

지난 몇 년 동안 의료 분야에서 AI의 통합이 크게 발전했습니다. 약물 발견 및 개발에서 AI 기술은 연구 개발(R&D) 프로세스를 간소화하는 데 활용되고 있습니다. 이러한 기술은 연구자가 방대한 데이터 세트를 분석하고 잠재적인 약물 후보를 식별하고 심지어 임상 시험의 결과를 예측하여 시간과 비용을 크게 줄이는 데 도움이 됩니다.

AI가 특히 강력한 발판을 마련한 한 분야는 의료 문서 작성입니다. 약물 개발의 이 중요한 측면에는 임상 연구 보고서, 규제 제출 및 간행물을 포함한 다양한 문서를 만드는 것이 포함됩니다. 전통적으로 의료 작가는 데이터를 수집하고 종합하는 데 수동 프로세스에 의존해 왔는데, 이는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. AI는 의료 저술의 다양한 측면을 자동화하여 이 분야에 혁명을 일으키고 있습니다.

의료 저술에서 AI를 도입하는 데에는 여러 요인이 있으며, 가속화된 약물 발견 및 개발 프로세스가 주요 촉매제입니다. 제약 산업은 새로운 약물을 신속하게 시장에 출시해야 하는 끊임없는 압박을 받고 있습니다. AI는 연구 프로세스를 가속화하여 회사가 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 합니다. 유전체학, 임상 시험 결과, 전자 건강 기록을 포함한 풍부한 의료 데이터는 의미 있는 통찰력을 추출하기 위한 고급 도구가 필요합니다. AI는 이러한 방대한 데이터 세트를 인간보다 더 효과적으로 분석하고 해석할 수 있습니다. AI 기반 의료 저술 솔루션은 문서화에 필요한 시간과 노력을 줄여 비용을 절감합니다. 회사는 리소스를 보다 효율적으로 할당할 수 있습니다. 제약 분야의 엄격한 규제 요구 사항은 정확하고 오류 없는 문서화를 요구합니다. AI 기반 품질 보증 도구는 규정 준수를 보장하고 규제 좌절의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

주요 시장 과제

데이터 개인 정보 보호 및 보안

의료 기록 시장에서 글로벌 AI의 가장 중요한 과제 중 하나는 환자 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 것입니다. 의료 문서에는 종종 민감한 환자 정보가 포함되어 있으며, 데이터 추출 및 분석에 AI 도구를 사용하면 데이터 침해 및 무단 액세스에 대한 우려가 발생합니다. 이러한 과제를 해결하려면 AI 시스템이 미국의 HIPAA 및 유럽의 GDPR과 같은 엄격한 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다. 의료 기록용 AI에 투자하는 회사는 환자 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치와 암호화 프로토콜을 구현해야 합니다.

고품질 교육 데이터 부족

AI 시스템은 효과적으로 작동하기 위해 고품질 교육 데이터에 크게 의존합니다. 의료 저술에서 이러한 데이터의 가용성은 의료 콘텐츠의 복잡성과 다양성으로 인해 문제가 될 수 있습니다. AI 모델을 훈련하기 위한 주석이 달린 의료 텍스트를 생성하려면 도메인 전문 지식과 상당한 리소스가 필요합니다. 주석이 잘 달린 의료 데이터가 부족하면 AI 알고리즘의 개발과 훈련이 방해를 받아 의료 저술 작업에서 정확성과 유용성이 제한될 수 있습니다.

규정 준수

의료 저술 산업은 특히 임상 시험 및 약물 개발의 맥락에서 엄격한 규제 지침을 따릅니다. AI가 생성한 콘텐츠가 이러한 규정을 준수하도록 하는 것은 어려울 수 있습니다. AI 시스템은 FDA 및 EMA와 같은 규제 기관에서 요구하는 특정 형식, 언어 및 보고 요구 사항을 준수하도록 설계되어야 합니다. 이러한 규제 장벽을 극복하고 진화하는 지침에 따라 AI 시스템을 최신 상태로 유지하는 것은 이 분야에서 운영하는 회사에 상당한 어려움이 될 수 있습니다.

품질 관리 및 정확성

AI는 의료 저술의 다양한 측면을 자동화할 수 있지만 콘텐츠의 품질과 정확성을 유지하는 것은 여전히 상당한 어려움입니다. AI가 생성한 문서는 정확성과 관련성을 보장하기 위해 여전히 광범위한 인적 검토 및 편집이 필요할 수 있습니다. 자동화와 인적 감독 간의 균형을 이루는 것은 고품질 의료 문서를 생성하는 데 중요합니다. 또한 AI 시스템은 빠르게 진화하는 분야에서 관련성을 유지하기 위해 언어 및 의료 지식 데이터베이스를 지속적으로 개선해야 합니다.

기존 워크플로와의 통합

의료 문서 작성 워크플로에 AI 도구를 구현하는 것은 파괴적일 수 있으며, 기업은 새로운 기술과 프로세스에 적응해야 합니다. 기존 시스템과 소프트웨어가 AI 애플리케이션과 원활하게 작동하지 않을 경우 통합 문제가 발생할 수 있습니다. 직원은 AI 도구를 효과적으로 사용하기 위해 교육이 필요할 수도 있습니다. 생산성과 품질을 저해하지 않고 이러한 통합 장애물을 극복하는 것은 의료 저술에서 AI로 전환하는 조직에 상당한 과제가 될 수 있습니다.

윤리적 우려

의료 저술에서 AI를 사용하면 편견과 투명성과 관련된 윤리적 우려가 발생합니다. AI 모델은 실수로 훈련 데이터에 존재하는 편견을 영속화하여 편향된 권장 사항이나 콘텐츠로 이어질 수 있습니다. AI가 생성한 의료 문서에서 공정성과 투명성을 보장하는 것은 필수적이며, 특히 환자 치료 및 치료와 관련된 결정이 관련된 경우 더욱 그렇습니다. 기업은 편견을 완화하고 AI 시스템의 투명성을 개선하기 위해 연구 개발에 투자해야 합니다.

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주요 시장 동향

기술 발전

최근 몇 년 동안 의료 산업은 놀라운 변화를 겪었으며, 인공지능(AI)이 환자 치료, 약물 개발 및 임상 연구의 다양한 측면을 혁신하는 데 중요한 역할을 했습니다. 의료 분야에서 AI의 많은 응용 분야 중 의료 문서 작성이 유망한 분야로 떠올랐습니다. 의료 문서 작성 시장에서 글로벌 AI는 주로 기술의 급속한 발전에 힘입어 전례 없는 성장을 경험하고 있습니다.

AI 기반 도구가 이제 이러한 수요를 충족하기 위해 나서고 있습니다. 이러한 도구는 자연어 처리(NLP), 머신 러닝(ML), 딥 러닝 기술을 활용하여 의료 문서 작성자가 오류 없는 일관되고 잘 구성된 문서를 작성하도록 지원합니다. 이들은 문헌 검토, 데이터 추출, 요약, 심지어 임상 시험 프로토콜 생성과 같은 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.

세그먼트별 통찰력

유형별 통찰력

유형에 따라 Type Writing 세그먼트는 2022년 의료용 AI 쓰기의 글로벌 시장에서 지배적인 플레이어로 부상했습니다.

최종 사용 통찰력

제약 세그먼트는 예측 기간 동안 빠른 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

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지역별 통찰력

북미는 2022년 글로벌 의료용 AI 쓰기 시장에서 지배적인 플레이어로 부상하여 가치 측면에서 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.

최근 개발

2023년 3월,

2023년 8월, 임상 시험 투명성, 데이터 공유 및 공개를 강화하는 데 전념하는 저명한 소프트웨어 즉 서비스 회사인 TrialAssure는 전 세계 임상 연구 기관인 MMS와의 파트너십을 공개했습니다. 이 협업은 약물 개발 분야 내에서 의료 저술에 특별히 맞춤화된 생성 텍스트를 만드는 핵심 목표를 가진 새로운 인공 지능 노력의 도입을 의미합니다. 이 공동 노력의 핵심 목표는 AI의 힘을 활용하여 일반 언어 요약(PLS) 문서를 만드는 데 맞춤화된 텍스트를 생성하는 것입니다. 이러한 문서는 임상 연구자가 환자, 가족 및 일반 대중에게 연구 결과를 효과적으로 전달하고 일반 독자가 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 결과를 제시하는 데 필수적인 도구입니다.

2023년 8월, 규정 준수 서비스 및 소프트웨어 솔루션을 전문으로 하는 회사인 T-Celegence는 CAPTIS Copilot을 공개했습니다. CAPTIS Copilot은 생명 과학 분야를 위해 특별히 설계된 최첨단 문서 자동화 및 문헌 검토 솔루션입니다. 이 엔터프라이즈급 클라우드 기반 플랫폼은 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)과 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)의 힘을 활용하여 장치 및 진단 산업의 요구 사항을 충족합니다. T-Celegence는 클라우드 기반 솔루션을 제공함으로써 장치 및 IVD 제조업체가 혁신 역량을 강화할 수 있도록 큰 진전을 이루고 있습니다. 또한 임상, 규제 및 의료 문서 작성 팀이 보다 전략적이고 효율적으로 운영하여 시간 사용을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

주요 시장 참여자

• Parexel International Corporation
• Trilogy Writing & Consulting GmbH
• Freyr Solutions pvt ltd
• Cactus Communications pvt ltd
• GENINVO Technologies Private Limited
• Allucent inc.
• Syneos Health Pvt Ltd
• IQVIA Holdings Inc.
• EMTEX BV
• Icon PLC