글로벌 의료 및 생명 과학 시장 규모(솔루션, 서비스), NLP 유형(규칙 기반 자연어 처리, 통계적 자연어 처리), 애플리케이션(대화형 음성 응답(IVR), 패턴 및 이미지 인식, 자동 코딩), 조직 규모(중소기업(SME), 대기업), 최종 사용자(의사, 연구원, 환자), 지리적 범위 및 예측별

의료 및 생명 과학 분야의 자연어 처리(NLP) 시장 규모 및 예측

의료 및 생명 과학 분야의 자연어 처리(NLP) 시장 규모는 2024년에 22억 5천만 달러로 추산되었으며, 2031년에는 95억 7천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2031년까지의 예측 기간 동안 CAGR은 19.82%가 될 것으로 예상됩니다.

• 의료 및 생명 과학 분야의 자연어 처리(NLP)는 의료 및 생물학적 데이터에서 인간 언어를 분석하고 이해하기 위해 계산 기술을 사용하는 것으로 정의됩니다. 이 기술은 임상 노트 및 연구 기사와 같은 비정형 텍스트에서 귀중한 정보를 추출하여 처리합니다.
• NLP 애플리케이션을 통한 전자 건강 기록(EHR)의 향상은 더 나은 환자 치료를 위한 관련 정보를 추출하여 달성됩니다. 임상 의사 결정은 광범위한 의학 문헌 및 환자 데이터에서 통찰력을 제공하여 지원됩니다.
• NLP는 코딩 및 청구 프로세스를 자동화하여 관리 업무를 간소화합니다. 이러한 자동화를 통해 오류가 감소하고 의료 운영의 효율성이 향상됩니다.
• 생물의학 연구에서 NLP는 문헌 마이닝을 용이하게 하여 새로운 약물 표적을 식별하고 질병 메커니즘을 이해합니다. 방대한 데이터 세트를 빠르게 처리하면 과학적 발견과 혁신이 가속화됩니다.
• NLP가 제공하는 보다 정확한 환자 데이터 분석을 통해 정밀 의학의 미래 발전이 예상됩니다. NLP 기술의 발전은 개인화된 치료 계획과 개선된 환자 결과로 이어질 것으로 예상됩니다.
• NLP를 인공 지능 및 머신 러닝과 통합하면 질병 발생을 예측하고 치료 반응을 예측하는 기능이 더욱 향상됩니다. 이러한 통합을 통해 사전 예방적 의료 솔루션이 제공되는 것이 목표입니다. 고급 NLP 알고리즘을 통해 의료 시스템 간의 상호 운용성과 데이터 공유가 개선될 것으로 예상됩니다. 환자에게 보다 잘 조정된 치료는 의료 서비스 제공자 간의 향상된 의사소통과 협업을 통해 이루어질 것입니다.

헬스케어 및 생명 과학 시장에서의 글로벌 자연어 처리(NLP) 시장 역학

헬스케어 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연어 처리(NLP)를 형성하는 주요 시장 역학은 다음과 같습니다.

주요 시장 동인

• 급증하는 헬스케어 데이터 양 전자 건강 기록, 임상 시험 데이터, 과학 문헌을 포함한 헬스케어 데이터의 확장은 상당한 과제이자 기회를 제공합니다. 자연어 처리(NLP) 솔루션은 이러한 맥락에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 방대한 양의 비정형 정보에서 가치 있는 통찰력을 효율적으로 분석하고 추출할 수 있기 때문입니다. 이러한 도구는 데이터 해석을 간소화할 뿐만 아니라 환자 치료, 운영 효율성 및 연구 결과를 개선할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 도출하는 능력을 향상시킵니다.
• 맞춤형 의료에 집중 의료 분야에서 NLP를 도입하는 것은 맞춤형 의료로의 전환입니다. 이 접근 방식은 병력, 유전적 프로필 및 라이프스타일 요인을 포함한 환자별 데이터 분석을 필요로 합니다. NLP 기술은 다양한 출처에서 관련 정보를 추출하는 데 뛰어나므로 개별 환자의 요구에 더 효과적이고 타겟팅된 맞춤형 치료 계획 및 치료법 개발을 지원합니다.
• 향상된 임상 의사 결정 NLP는 임상 의사 결정 프로세스를 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. NLP 시스템은 임상 데이터를 분석하고 해석하여 의료 전문가가 환자 기록의 패턴, 추세 및 이상을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 기능을 통해 질병을 더 일찍 발견하고, 더 정확한 진단을 내리고, 치료 전략을 최적화할 수 있습니다. 궁극적으로 NLP는 임상의가 환자 결과와 전반적인 의료 품질에 상당한 영향을 미칠 수 있는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
• AI 통합으로 발전 촉진 인공 지능(AI)의 발전은 의료 분야에서 NLP 기술의 발전을 주도하는 데 핵심적입니다. AI 기반 NLP 알고리즘은 점점 더 정교해지고 복잡한 의학 용어를 처리하고 자세한 임상적 통찰력을 생성할 수 있습니다. AI와 NLP의 이러한 통합은 예측 모델링, 위험 계층화 및 의사 결정 지원 시스템을 지원하는 의료 분석 기능을 더욱 발전시킬 것을 약속합니다.
• 정부 자금 지원 및 규제 지원 정부 기관 및 규제 기관의 지원은 의료 분야에서 NLP의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. NLP의 잠재적 이점에 대한 인식이 높아짐에 따라 연구 개발 이니셔티브에 대한 투자가 증가했습니다. 또한 임상 환경에서 NLP의 윤리적 사용을 규제하고, 환자 개인 정보 보호, 데이터 보안 및 의료 표준 준수를 보장하기 위한 규제 프레임워크도 수립되고 있습니다. 이러한 조치는 의료 서비스 제공자, 연구자 및 환자 간의 신뢰를 촉진하여 의료 산업 전반에 걸쳐 NLP 솔루션의 광범위한 수용 및 통합을 촉진합니다.

주요 과제

• 훈련 데이터의 편향 훈련 데이터의 편향 문제는 가장 중요하며 의료 및 생명 과학 시장에서 자연어 처리의 성장을 방해하고 있습니다. NLP 모델은 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트에서 학습하며 이러한 데이터 세트에 편향이 있는 경우 모델은 출력에서 이러한 편향을 영속시킬 수 있습니다. 의료 분야에서 이는 진단, 치료 권장 사항 및 환자 치료 결과의 차이로 이어질 수 있습니다. 훈련 데이터의 편향을 완화하는 것은 NLP 애플리케이션이 공정하고 윤리적으로 작동하여 공평한 의료 관행을 촉진하는 데 필수적입니다.
• NLP 도구의 표준화 부족 의료용으로 개발된 NLP 도구의 표준화 부족. NLP 도구가 설계 및 배포되는 방식의 차이는 가장 적합한 솔루션을 찾는 의료 기관의 의사 결정을 복잡하게 만들 수 있습니다. 표준화 노력은 상호 운용성을 가능하게 하고, 비교를 용이하게 하며, NLP 도구가 임상 환경에서 정확성, 신뢰성, 안전성에 대한 엄격한 표준을 충족하도록 하는 데 필수적입니다.
• NLP에 대한 과도한 의존에 대한 우려 의료 의사 결정에서 NLP 출력에 대한 과도한 의존에 대한 우려도 있습니다. NLP는 방대한 양의 데이터를 분석하고 통찰력을 생성하여 효율성을 높일 수 있지만, 임상의의 전문성을 대체하기보다는 보완해야 합니다. 임상의는 NLP 기반 결과를 해석하고 검증하기 위해 비판적 사고 능력을 유지해야 하며, 환자 치료 결정이 데이터 기반 통찰력과 임상적 판단에 의해 이루어지도록 해야 합니다.
• 인력 교육 및 도입 인력 교육 및 도입은 추가적인 과제를 제시합니다. 의료 전문가는 NLP 도구를 워크플로에 효과적으로 통합하고 환자 치료를 개선하기 위해 활용하는 방법을 이해하기 위한 교육이 필요할 수 있습니다. 변화에 대한 저항을 극복하고 NLP가 의료 개선을 위한 귀중한 도구로 받아들여지는 문화를 육성하는 것은 의료 환경에서 성공적으로 도입하는 데 필수적입니다.
• 변화하는 규제 환경 변화하는 규제 환경은 복잡성을 한 겹 더 추가합니다. 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향 및 의료 분야에서 AI의 윤리적 사용을 둘러싼 규정은 지속적으로 진화하고 있습니다. NLP 솔루션은 환자 프라이버시를 보호하고 편향을 완화하며 의료 데이터의 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 이러한 규정을 준수해야 합니다.
• 기존 시스템과의 통합 과제 NLP를 기존 의료 IT 인프라와 원활하게 통합하는 데는 기술적 과제가 있습니다. 레거시 시스템은 NLP 도구를 수용하도록 설계되지 않았을 수 있으며, 상호 운용성과 데이터 교환을 가능하게 하려면 업그레이드 또는 적응이 필요합니다. 이 통합 프로세스는 리소스 집약적일 수 있으며 의료 운영의 중단을 최소화하기 위한 신중한 계획이 필요합니다.
• 설명 가능성 및 투명성 NLP 알고리즘의 설명 가능성과 투명성은 의료 분야에서 매우 중요합니다. 임상의는 NLP가 임상 의사 결정에서 통찰력을 신뢰하고 자신 있게 사용하기 위해 결론에 도달하는 방식을 이해해야 합니다. NLP 알고리즘의 투명성을 강화하면 의료 전문가의 수용도를 높이고 인간 임상의와 AI 기반 기술 간의 협업을 촉진할 수 있습니다.

주요 추세

• 향상된 정확도 및 효율성더 정교한 자연어 처리(NLP) 알고리즘의 개발은 환자 기록에서 임상 노트를 추출하는 정확도와 효율성을 향상시키는 데 중요합니다. 고급 NLP 기술은 방대한 양의 비정형 임상 데이터를 처리하고 해석하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 개선은 더 나은 데이터 분석을 용이하게 할 뿐만 아니라 환자 상태, 치료 결과 및 전반적인 의료 품질에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 환자 병력 요약, 주요 의료 개념 식별, 잠재적 문제 플래그 지정과 같은 일상적인 작업을 자동화함으로써 이러한 고급 알고리즘은 의료 전문가가 환자 치료와 의사 결정에 더 집중할 수 있도록 합니다.
• 텍스트 데이터를 넘어서는 확장NLP는 기존 텍스트 데이터를 넘어 방사선학 보고서와 진단 영상을 포함한 더 광범위한 의료 문서를 포함하도록 범위를 확장하고 있습니다. 이러한 영역에 NLP를 적용함으로써 의료 서비스 제공자는 방사선 사진, CT 스캔 및 MRI에서 패턴이나 이상을 식별하는 것과 같이 영상 연구에서 귀중한 정보를 추출할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 환자 데이터를 보다 포괄적으로 분석하여 진단 정확도를 높이고 보다 개인화된 치료 계획을 세울 수 있습니다. 텍스트와 이미지를 결합한 멀티모달 데이터를 분석하는 기능은 이 분야에서 상당한 진전을 나타내며, 더 나은 정보에 입각한 임상적 의사 결정과 결과를 위한 길을 열어줍니다.
• 대화형 AI의 부상NLP로 구동되는 챗봇과 가상 비서의 채택이 증가하면서 환자 상호 작용과 의료 제공이 혁신되고 있습니다. 이러한 대화형 AI 시스템은 즉각적이고 접근 가능한 건강 정보를 제공하고, 일반적인 환자 질문에 답하고, 심지어 진료 예약도 도울 수 있습니다. 일상적인 문의와 행정 업무를 처리함으로써, 챗봇은 의료 서비스 제공자의 업무 부담을 덜어주어 복잡한 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 게다가, 이러한 AI 기반 솔루션은 24시간 지원과 개인화된 상호작용을 제공하여 환자 참여, 치료 계획 준수, 전반적인 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
• 약물 발견 및 연구NLP는 과학 문헌과 임상 시험 데이터의 정교한 텍스트 마이닝을 가능하게 함으로써 약물 발견 및 연구에 혁명을 일으키고 있습니다. 연구자는 NLP를 활용하여 방대한 양의 출판된 연구, 특허 및 시험 결과를 걸러내어 잠재적인 약물 표적을 식별하고, 질병 메커니즘을 이해하고, 새로운 치료 기회를 발견할 수 있습니다. 이 기능은 약물 발견 프로세스를 가속화하고, 새로운 치료법을 시장에 출시하는 데 드는 시간과 비용을 줄이며, 제약 연구의 혁신을 촉진합니다. 관련 정보 추출을 자동화하고 복잡한 데이터 세트에서 통찰력을 생성함으로써 NLP 도구는 새롭고 효과적인 약물을 찾는 데 없어서는 안 될 요소가 되고 있습니다.
• 상호 운용성에 집중NLP 애플리케이션이 의료 분야에서 점점 더 보편화됨에 따라 서로 다른 시스템 간의 상호 운용성을 보장하는 것이 매우 중요합니다. 상호 운용성은 다양한 의료 플랫폼, 전자 건강 기록(EHR) 시스템 및 진단 도구에서 데이터를 원활하게 교환하고 통합하는 것을 말합니다. 표준화된 데이터 형식과 통신 프로토콜을 채택함으로써 NLP 솔루션은 환자 데이터에 대한 보다 전체적인 관점을 제공하여 포괄적인 분석과 조정된 치료를 가능하게 할 수 있습니다. 효과적인 상호 운용성은 모든 관련 환자 정보에 의료 서비스 제공자가 액세스할 수 있도록 하여 의사 결정 프로세스를 개선하고 환자 결과를 개선합니다.
• 개인 정보 보호 문제 해결의료 분야에서 NLP 사용이 증가함에 따라 환자 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보호하는 것이 매우 중요합니다. NLP 솔루션은 민감한 건강 정보를 무단 액세스 및 침해로부터 보호하기 위해 강력한 보안 조치로 설계되어야 합니다. 여기에는 고급 암호화 기술 구현, 안전한 데이터 저장, 건강보험 양도성 및 책임법(HIPAA)과 같은 규제 표준 준수가 포함됩니다. 환자 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하면 환자와 의료 서비스 제공자 간의 신뢰가 강화되고 의료 환경에서 NLP 기술이 광범위하게 채택되는 데 필수적입니다. 데이터 프라이버시를 우선시함으로써 의료 산업은 윤리적 및 법적 기준을 유지하면서 NLP의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

글로벌 의료 및 생명 과학 시장 지역별 자연어 처리(NLP) 분석

다음은 의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연어 처리(NLP)에 대한 보다 자세한 지역 분석입니다.

북미

• 북미는 의료 및 생명 과학 시장에서 자연어 처리(NLP)를 상당히 지배하고 있습니다.
• 북미 의료 제공업체와 생명 과학 기관은 NLP 기술 도입의 최전선에 서서 의료 제공, 임상 연구, 신약 발견, 개인화 의료 등 다양한 분야에서 혁신적 잠재력을 인식하고 있습니다.
• 이러한 조기 도입으로 인해 이 지역은 NLP 의료 및 생명 과학 시장의 리더로 자리 매김했습니다. 북미에서 NLP 솔루션에 대한 수요는 환자 치료 개선, 임상 워크플로 개선, 효율성 증가 및 비용 절감에 대한 필요성에 의해 주도됩니다.
• 의료 서비스 제공자, 제약 회사 및 연구 기관은 NLP 기술을 활용하여 방대한 양의 비정형 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하고자 합니다.
• 북미 시장은 주요 기업의 존재와 NLP에 대한 급증하는 수요에 힘입어 상당히 성장할 것으로 예상됩니다.
• 생명 과학 분야의 기업에서 AI 도구가 확산되면서 시장 전망이 더욱 높아졌습니다.
• 임상 연구, 인구 건강 관리 및 환자 안전의 품질 관리를 위한 AI 기술 및 방법론에 대한 광범위한 연구 개발 노력은 시장 참여자가 시장 점유율을 높일 수 있는 기회를 확대하고 있습니다.
• 특히 미국은 NLP 플랫폼과 빅데이터 분석을 사용하여 공중 보건 결과를 개선하는 데 있어 선구자 역할을 해왔습니다. 이러한 성장은 의료 및 생명 과학 분야에서 NLP에 대한 수요 증가와 연구 개발 및 로봇 공학에 대한 투자 증가에 의해 촉진되었습니다.
• 한편 아시아 태평양 지역은 의료 및 생명 과학 분야에서 NLP와 같은 첨단 기술 도입에 힘입어 상당한 성장을 보일 것으로 예상되며, 이는 지역 내 비즈니스 운영을 강화하고 있습니다.

아시아 태평양

• 아시아 태평양은 이 지역의 견고한 디지털 인프라와 다양한 분야에서 기술을 발전시키기 위한 적극적인 정부 이니셔티브가 이러한 성장에 중요한 역할을 하기 때문에 의료 및 생명 과학 시장에서 자연어 처리(NLP) 분야에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.
• 중국, 인도, 일본과 같은 국가는 의료 분야가 빠르게 확장되고 있으며 NLP 솔루션에 대한 수요를 선도하고 있습니다. 정부는 의료 인프라를 현대화하고 환자 결과를 개선하기 위한 노력을 통해 시장을 더욱 발전시키고 있습니다.
• 작업을 자동화하고, 행정적 부담을 줄이며, 워크플로를 최적화하는 NLP의 기능은 의료 서비스 제공자에게 상당한 비용 절감을 제공하며, 이는 의료 지출이 증가하고 있는 아시아 태평양 지역에서 특히 매력적인 전망입니다.
• 또한 이 지역의 노인 인구가 증가함에 따라 만성 질환 관리 및 원격 환자 모니터링을 위한 NLP 기반 솔루션에 대한 필요성이 커져 노령 인구와 관련된 특정 의료 문제를 해결합니다.
• 다양한 언어와 방언이 있는 아시아 태평양 지역의 언어적 다양성은 이러한 다양성을 처리할 수 있는 정교한 NLP 모델을 개발할 것을 요구합니다.
• 이는 과제를 제시하지만, 지역 NLP 개발자에게는 시장의 언어적, 문화적 뉘앙스에 맞는 솔루션을 혁신하고 만들 수 있는 독특한 기회이기도 합니다.

의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연어 처리(NLP)세분화 분석

글로벌 의료 및 생명 과학 분야의 자연어 처리(NLP) 시장은 구성 요소, NLP 유형, 애플리케이션, 조직 규모, 최종 사용자 및 지역에 따라 세분화됩니다.

의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리(NLP), 구성 요소별

• 솔루션
• 서비스

구성 요소를 기준으로 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리가 솔루션과 서비스로 세분화됩니다. 서비스 부문은 의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연어 처리(NLP)에서 상당한 성장을 보이고 있습니다. 임상 데이터를 효과적으로 관리하고 클라이언트를 돌볼 수 있는 향상된 서비스 기능을 제공하기 위한 전문 서비스에 대한 수요가 현대 의료 솔루션에 대한 요구가 증가하고 제공되는 치료 솔루션과 연결된 정보에 대한 접근성이 높아짐에 따라 증가하고 있습니다. 서비스 부문의 시장 점유율은 전문 솔루션에 대한 수요 증가와 관련이 있습니다.

NLP 유형별 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리(NLP)

• 규칙 기반 자연어 처리
• 통계적 자연어 처리
• 하이브리드 자연어 처리

NLP 유형을 기준으로 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리가 규칙 기반 자연어 처리, 통계적 자연어 처리, 하이브리드 자연어 처리로 세분화됩니다. 규칙 기반 NLP 부문은 의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연어 처리에서 상당한 성장을 보이고 있습니다. 이 유형의 NLP는 패턴 인식에 중점을 두고 있으며, 이는 의료 산업에서 매우 유용합니다. 위의 기능은 임의의 용어를 발견하고 데이터 관리 효율성을 높여 EHR 프로세스를 개선하는 데 도움이 되므로 의료 산업에 유리합니다. 이러한 유형의 NLP에 대한 수요가 증가하여 규칙 기반 NLP 부문의 시장 점유율이 증가합니다. 하이브리드 NLP 부문에서 가장 빠른 성장이 예상됩니다. 하이브리드 NLP 세그먼트의 성장률은 복잡한 문장 패턴에 대한 응답에서 효과적이기 때문에 인지도가 높아졌습니다.

응용 프로그램별 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리(NLP)

• 대화형 음성 응답(IVR)
• 패턴 및 이미지 인식
• 자동 코딩
• 분류 및 분류
• 텍스트 및 음성 분석

응용 프로그램을 기준으로 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리가 대화형 음성 응답(IVR), 패턴 및 이미지 인식, 자동 코딩, 분류 및 분류, 텍스트 및 음성 분석으로 세분화됩니다. 패턴 및 이미지 인식 세그먼트는 의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연어 처리에서 상당한 성장을 보이고 있습니다. 인공 지능(AI)은 진단 및 치료 장비를 개선하고 의료 전문가가 환자 예후를 예측하도록 지원함으로써 의료의 범위를 확대할 것으로 예상됩니다. 조직 영상의 가장 뛰어난 특징은 컴퓨터 비전 및 머신 러닝(ML) 알고리즘에서도 사용되어 전암성 종양을 진단하고 피부암 식별 시 암 진단 검사의 특이성과 정밀도를 개선합니다.

조직 유형별 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리(NLP)

• 중소기업(SME)
• 대기업

조직 규모에 따라 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리가 중소기업(SME)과 대기업으로 세분화됩니다. 대기업 부문은 의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연어 처리에서 상당한 성장을 보이고 있습니다. 대규모 조직은 다양한 출처에서 엄청난 양의 정보에 액세스할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 정보 통찰력에 대한 필요성이 존재합니다.

최종 사용자별 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리(NLP)

• 의사
• 연구자
• 환자
• 임상 운영자

최종 사용자를 기준으로 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리가 의사, 연구자, 환자 및 임상 운영자로 세분화됩니다. 연구자 세그먼트는 의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연어 처리에서 상당한 지배력을 보이고 있습니다. 연구자 도메인의 NLP는 주로 의료 회사가 수집하는 데이터의 유형과 양으로 인해 인공 지능(AI) 추세와 가능성의 영향을 받습니다. 과학자들은 종종 정성적 연구에 NLP 기술을 사용합니다. 결과적으로 NLP 지원 정성적 기술을 개발하면 임상 연구자에게 아직 조사되지 않은 연구 문제를 조사하기 위한 새로운 도구를 제공할 수 있습니다. 의료 연구자들은 기계 학습(ML)과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 방대한 양의 장애 건강 데이터를 분석하기 위한 치료 협력을 개선하고 있습니다.

지리적 측면에서 본 의료 및 생명 과학 시장의 자연어 처리(NLP)

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 라틴 아메리카
• 중동 및 아프리카

지리적 측면에서 볼 때, 의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연어 처리(NLP)는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카로 분류됩니다. 북미는 의료 및 생명 과학 시장에서 자연어 처리(NLP)를 상당히 지배하고 있습니다. 북미 의료 제공자와 생명 과학 기관은