NLP на рынке здравоохранения и биологических наук — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по компонентам (решения, услуги), по типу NLP (обработка естественного языка на основе правил, статистическая обработка естественного языка, гибридная обработка естественного языка), по режиму развертывания (локально, в облаке), по конечному пользователю (здравоох

Обзор рынка

Глобальный рынок обработки естественного языка в здравоохранении и биологических науках оценивался в 2,11 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 8,58% до 2029 года. Глобальный рынок обработки естественного языка (NLP) в здравоохранении и биологических науках стал преобразующей силой, использующей передовые лингвистические технологии для улучшения анализа данных, коммуникации и принятия решений в секторах здравоохранения и биологических наук. NLP, раздел искусственного интеллекта (ИИ), который фокусируется на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком, нашел множество применений в этих отраслях, революционизируя то, как специалисты извлекают информацию из огромных объемов неструктурированных данных. В сфере здравоохранения NLP играет ключевую роль в клинической документации, позволяя поставщикам медицинских услуг преобразовывать устную речь в структурированные и применимые на практике данные. Это способствует более эффективному и точному управлению записями пациентов, снижает административную нагрузку и улучшает общее обслуживание пациентов. Кроме того, алгоритмы NLP все чаще используются в медицинских исследованиях и анализе литературы, автоматизируя извлечение ценной информации из научных публикаций и неструктурированных клинических заметок. Это не только ускоряет процесс исследования, но и способствует открытию новых идей и достижений в медицинской науке.

В секторе наук о жизни NLP играет важную роль в обработке огромных объемов текстовых данных, полученных в ходе исследований, клинических испытаний и нормативных процессов. Способность NLP расшифровывать и анализировать неструктурированные данные имеет решающее значение для ускорения разработки лекарств, оптимизации процессов клинических испытаний и обеспечения соответствия нормативным стандартам. Автоматизируя извлечение соответствующей информации из научной литературы, патентов и клинических отчетов, NLP способствует более упорядоченному и эффективному конвейеру разработки лекарств.

Ключевые драйверы рынка

Растущее внедрение цифровых медицинских технологий

Растущее внедрение цифровых медицинских технологий играет ключевую роль в продвижении глобальной обработки естественного языка (NLP) на рынке здравоохранения и биологических наук на новые высоты. Поскольку системы здравоохранения во всем мире претерпевают цифровую трансформацию, интеграция электронных медицинских карт (EHR), услуг телемедицины и носимых устройств привела к экспоненциальному росту генерации медицинских данных. Однако большая часть этих данных существует в неструктурированных форматах, таких как клинические заметки, истории болезни пациентов и результаты исследований, что представляет собой проблему для осмысленного анализа.

Электронные медицинские карты (ЭМК), краеугольный камень современного здравоохранения, являются ярким примером симбиотических отношений между цифровыми медицинскими технологиями и NLP. Алгоритмы NLP отлично справляются с анализом неструктурированного повествования в ЭМК, преобразуя свободные текстовые клинические заметки в структурированные данные, которые можно легко анализировать. Это не только повышает доступность критически важной информации о пациентах, но и оптимизирует клинические рабочие процессы, позволяя поставщикам медицинских услуг принимать более обоснованные решения в режиме реального времени. Повышение эффективности, достигнутое за счет интеграции НЛП с ЭМК, способствует улучшению ухода за пациентами, снижению административной нагрузки и более полному пониманию тенденций в области здоровья населения.

Резкий рост услуг телемедицины, особенно ускоренный такими глобальными событиями, как пандемия COVID-19, еще больше усилил потребность в НЛП в здравоохранении. Телемедицинские консультации генерируют множество неструктурированных данных посредством аудио- и видеовзаимодействий между пациентами и поставщиками медицинских услуг. Технологии NLP позволяют транскрибировать и анализировать эти взаимодействия, облегчая точную клиническую документацию и гарантируя, что жизненно важная информация бесшовно интегрируется в медицинскую карту пациента. Это не только повышает качество удаленного здравоохранения, но и поддерживает непрерывность ухода, предоставляя целостное представление об истории болезни пациента.

Носимые устройства, от смарт-часов до фитнес-трекеров, вносят свой вклад в цифровую революцию здравоохранения, непрерывно собирая и передавая данные, связанные со здоровьем. Роль NLP в этом контексте заключается в интерпретации и контекстуализации неструктурированных данных, генерируемых этими устройствами. Преобразуя необработанные данные датчиков и вводимые пользователем данные в значимые идеи, NLP повышает ценность информации, генерируемой носимыми устройствами, для медицинских работников и исследователей. Это пересечение цифровых медицинских технологий и NLP не только способствует более ориентированному на данные подходу к здравоохранению, но и открывает возможности для персонализированной медицины и проактивного управления здоровьем.

Спрос на эффективные решения по управлению данными

Рост спроса на эффективные решения по управлению данными является существенной движущей силой замечательного роста глобальной обработки естественного языка (NLP) на рынке здравоохранения и биологических наук. В эпоху, когда эти отрасли сталкиваются с огромными объемами разнообразных и неструктурированных данных, потребность в оптимизированном управлении данными стала насущной. NLP, с его способностью извлекать идеи из неструктурированных источников данных, выступает в качестве ключевого решения этой проблемы. Спрос на эффективное управление данными обусловлен различными факторами, включая распространение электронных медицинских карт (EHR), взрывной рост данных клинических испытаний и постоянно расширяющиеся хранилища научной литературы.

Одно из основных применений NLP в решении проблем управления данными очевидно в сфере электронных медицинских карт. Поставщики медицинских услуг все чаще внедряют системы цифрового ведения записей, что приводит к распространению неструктурированных клинических описаний. Алгоритмы NLP отлично справляются с извлечением ценной информации из этих описаний, преобразуя их в структурированные данные, которые легко искать и анализировать. Это не только повышает доступность информации о пациентах, но и способствует более точному и своевременному принятию клинических решений.

В секторе наук о жизни спрос на эффективные решения по управлению данными усиливается сложностью управления огромными наборами данных, генерируемыми в процессе разработки лекарств. NLP играет решающую роль в автоматизации извлечения соответствующей информации из научной литературы, исследовательских работ и отчетов о клинических испытаниях. Преобразуя неструктурированный текст в структурированные данные, NLP облегчает эффективный поиск и анализ данных, ускоряя процесс разработки лекарств. Это не только ускоряет исследовательские процессы, но и способствует более обоснованному принятию решений в таких областях, как идентификация целей, обнаружение биомаркеров и оценка безопасности.

Кроме того, по мере ужесточения нормативных требований в здравоохранении и биологических науках организации все больше подвергаются давлению, связанному с необходимостью обеспечения соответствия стандартам, регулирующим безопасность данных, конфиденциальность пациентов и одобрение новых методов лечения. NLP помогает ориентироваться в этом нормативном ландшафте, автоматизируя извлечение и анализ данных, необходимых для отчетности о соответствии. Это гарантирует, что организации смогут поддерживать самые высокие стандарты целостности и безопасности данных, одновременно выполняя нормативные требования.

Расширенные исследовательские возможности и открытие лекарств

Расширенные исследовательские возможности и ускоренные процессы открытия лекарств являются движущими силами процветающей глобальной обработки естественного языка (NLP) на рынке здравоохранения и наук о жизни. В секторе наук о жизни, где поиск новых лекарств и терапевтических прорывов неустанен, объем научной литературы, данных клинических испытаний и результатов исследований может быть подавляющим. NLP выступает в качестве преобразующей технологии, внося значительный вклад в оптимизацию исследовательских рабочих процессов и выявление критических идей. Автоматизируя извлечение релевантной информации из различных текстовых источников, NLP позволяет исследователям более эффективно просеивать огромные наборы данных, обнаруживать скрытые закономерности и быть в курсе последних достижений в своих областях.

Одним из основных вкладов NLP в расширение исследовательских возможностей является его способность облегчать обзоры литературы. Исследователи часто сталкиваются с устрашающей задачей навигации по постоянно растущему объему научной литературы. NLP оптимизирует этот процесс, автоматизируя извлечение ключевой информации из исследовательских работ, патентов и клинических отчетов. Это не только ускоряет процесс обзора литературы, но и гарантирует, что исследователи могут извлекать значимые данные из более широкого спектра источников, способствуя более полному пониманию существующих знаний и облегчая более обоснованные исследовательские запросы.

В сфере открытия лекарств NLP играет ключевую роль в ускорении идентификации потенциальных кандидатов на лекарственные препараты и ускорении общего процесса исследований и разработок. Анализируя неструктурированные данные из таких источников, как доклинические исследования, медицинская литература и отчеты о нежелательных явлениях, алгоритмы NLP помогают в выявлении соответствующих целей, потенциальных биомаркеров и соображений безопасности. Это не только сокращает время и ресурсы, необходимые для открытия лекарств, но и повышает вероятность успеха в выявлении перспективных кандидатов для дальнейшей разработки.

Во-вторых, интеграция NLP с электронными медицинскими картами (EHR) и данными клинических испытаний повышает способность исследователей извлекать информацию из реальных данных пациентов. Это способствует разработке более персонализированных и целевых методов лечения, что соответствует растущей тенденции к точной медицине. Используя NLP для извлечения ценной информации из неструктурированных клинических историй, исследователи получают более детальное понимание реакций пациентов на лечение, что облегчает определение оптимальных терапевтических подходов.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Глобальная обработка естественного языка (NLP) на рынке здравоохранения и биологических наук. По мере ускорения внедрения технологий NLP, подпитываемого обещанием улучшенного анализа данных и принятия решений, чувствительность обрабатываемых данных становится критически важным фактором. В секторах здравоохранения и биологических наук, где записи пациентов, клинические истории и результаты исследований содержат строго конфиденциальную информацию, обеспечение конфиденциальности и безопасности этих данных имеет первостепенное значение.

Организациям здравоохранения поручена ответственность за защиту информации о пациентах, и любая технология, запущенная в этой среде, должна соответствовать строгим стандартам конфиденциальности. Алгоритмы NLP, особенно те, которые основаны на машинном обучении, часто требуют доступа к обширным наборам данных для обучения и проверки. Проблема возникает при поиске тонкого баланса между полезностью приложений NLP, которые процветают на разнообразных и всеобъемлющих наборах данных, и необходимостью защиты конфиденциальной информации о пациентах от несанкционированного доступа или нарушений.

Сама природа медицинских данных, охватывающих личные и медицинские данные, делает их привлекательной целью для злоумышленников. Риск утечек данных и несанкционированного доступа к записям пациентов вызывает серьезную обеспокоенность среди поставщиков медицинских услуг, регулирующих органов и пациентов. Потенциальные последствия таких нарушений включают кражу личных данных, нарушение конфиденциальности пациентов и подрыв доверия к системам здравоохранения.

Проблемы взаимодействия

Проблемы взаимодействия кажутся серьезными препятствиями, сдерживающими прогресс глобальной обработки естественного языка (NLP) на рынке здравоохранения и наук о жизни. По мере развития секторов здравоохранения и наук о жизни бесшовная интеграция технологий NLP в существующие рабочие процессы становится решающим фактором для использования всего потенциала аналитических данных, основанных на данных. Однако реальность часто характеризуется ландшафтом разрозненных систем и платформ, которые не взаимодействуют друг с другом эффективно.

Электронные медицинские карты (EHR), лабораторные информационные системы и различные базы данных здравоохранения часто работают на разных стандартах и форматах. Это отсутствие единообразия представляет собой значительную проблему для эффективного внедрения технологий NLP, которые процветают благодаря возможности беспрепятственного доступа к данным и их анализа. Отсутствие взаимодействия затрудняет плавный поток информации между системами, затрудняя интеграцию инструментов NLP в повседневную практику здравоохранения.

Системы NLP отлично справляются с извлечением структурированной информации из неструктурированных данных, таких как клинические описания и истории болезни пациентов. Тем не менее, когда эти системы сталкиваются с различными форматами данных, разными стандартами и несовместимыми системами, их эффективность ставится под угрозу. Потенциальные преимущества NLP, такие как улучшенное принятие клинических решений, оптимизированные административные процессы и расширенные исследовательские возможности, зависят от способности преодолевать пробелы в совместимости.

Основные тенденции рынка

Быстрая цифровизация в здравоохранении

Быстрая цифровизация здравоохранения стала преобразующей силой, изменив ландшафт медицинских услуг и исследований. Поскольку традиционные системы здравоохранения развиваются в направлении внедрения цифровых технологий, одним из заметных бенефициаров стала глобальная обработка естественного языка (NLP) на рынке здравоохранения и наук о жизни. NLP, отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык, стала свидетелем беспрецедентного роста благодаря своей интеграции в различные приложения здравоохранения. С притоком цифровых медицинских карт, носимых устройств и телемедицинских решений резко возрос спрос на эффективную и точную обработку текстовых данных.

В сфере здравоохранения и естественных наук NLP играет ключевую роль в извлечении ценных идей из неструктурированных источников данных, таких как клинические заметки, исследовательские работы и истории болезни пациентов. Способность алгоритмов NLP анализировать и понимать огромные объемы текста позволяет медицинским работникам извлекать значимую информацию, способствуя более быстрому и обоснованному принятию решений. Это оказалось решающим в диагностике, планировании лечения и исследовательских работах. Синергия между быстрой цифровизацией и NLP не только повысила эффективность рабочих процессов здравоохранения, но и способствовала улучшению результатов лечения пациентов.

Одной из ключевых областей, где влияние NLP особенно выражено, является клиническая документация. По мере того как учреждения здравоохранения переходят от бумажных записей к электронным медицинским картам (ЭМК), алгоритмы NLP помогают преобразовывать повествовательные данные пациентов в структурированную и полезную информацию. Это не только оптимизирует административные процессы, но и повышает доступность и совместимость медицинской информации. Кроме того, возможности NLP распространяются на поддержку передовых приложений, таких как виртуальные помощники по здравоохранению, чат-боты и системы распознавания голоса, тем самым улучшая общее качество обслуживания пациентов.

Растущее признание точной медицины

Растущее признание точной медицины стало мощным катализатором, продвигающим глобальную обработку естественного языка (NLP) на рынке здравоохранения и наук о жизни на новые высоты. Точная медицина, характеризующаяся адаптацией медицинского лечения и вмешательств к индивидуальным характеристикам каждого пациента, в значительной степени опирается на анализ обширных и разнообразных наборов данных. Обработка естественного языка, ключевой компонент искусственного интеллекта, играет ключевую роль в извлечении действенных идей из множества неструктурированных текстовых данных в здравоохранении и науках о жизни. По мере того, как точная медицина набирает обороты, резко возрос спрос на передовые технологии, такие как NLP, что обусловлено необходимостью интерпретировать сложную генетическую информацию, клинические заметки и результаты исследований для информирования о персонализированных планах лечения.

Способность NLP расшифровывать и понимать человеческий язык особенно ценна в геномике и молекулярной медицине. Сложная природа генетической информации требует сложных инструментов для анализа, и алгоритмы NLP превосходно извлекают соответствующие закономерности и ассоциации из геномных данных. Эта способность имеет решающее значение для идентификации генетических маркеров, понимания восприимчивости к болезням и разработки целевых методов лечения. Конвергенция точной медицины и NLP не только повышает точность диагностики, но и облегчает разработку индивидуальных стратегий лечения, учитывающих индивидуальные вариации в генетике, образе жизни и факторах окружающей среды.

В области наук о жизни NLP доказывает свою эффективность в ускорении процессов открытия и разработки лекарств. Автоматизируя извлечение информации из научной литературы, отчетов о клинических испытаниях и исследовательских работ, NLP ускоряет идентификацию потенциальных лекарственных мишеней, терапевтических кандидатов и соответствующих биомаркеров. Скорость и эффективность, обеспечиваемые NLP, способствуют сокращению сроков исследований и разработок, в конечном итоге быстрее выводя на рынок инновационные методы лечения.

Сегментарные идеи

Компонентные идеи

Основанные на компоненте, решения стали доминирующим сегментом на мировом рынке глобального гематологического NLP в здравоохранении и науках о жизни в 2023 году. Рост спроса на решения NLP обусловлен необходимостью ориентироваться в огромных объемах неструктурированных данных, распространенных в таких секторах, как здравоохранение и науки о жизни, включая клинические заметки, исследовательские работы и истории пациентов. Эти решения предоставляют жизненно важные технологические рамки для обработки и изучения таких данных, позволяя медицинским работникам и исследователям собирать ценную информацию, принимать обоснованные решения и продвигать медицинские знания вперед. Кроме того, поскольку отрасль все больше признает преобразующий потенциал NLP в улучшении ухода за пациентами, ускорении исследований и оптимизации операционных процессов, поиск инновационных и индивидуальных решений NLP готов к эскалации. Адаптивность и масштабируемость решений NLP укрепляют их статус незаменимых активов в динамичных сферах здравоохранения и наук о жизни, катализируя общее расширение и прогрессирование глобального рынка NLP в здравоохранении и науках о жизни.

Анализ типа NLP

Основываясь на типе NLP, статистическая обработка естественного языка (SNLP) доминировала на мировом рынке NLP в здравоохранении и науках о жизни в 2023 году

Анализ региона

В 2023 году Северная Америка стала доминирующим регионом на мировом рынке NLP в здравоохранении и науках о жизни. Северная Америка может похвастаться высокоразвитой и развитой инфраструктурой здравоохранения с технологически сложными объектами и высоким уровнем цифровизации. Поставщики медицинских услуг в регионе часто являются первопроходцами в использовании инновационных технологий, включая обработку естественного языка (NLP), для улучшения ухода за пациентами, оптимизации процессов и повышения общей эффективности.

Последние разработки

• В октябре 2023 года Inovalon объединилась с AWS для создания решений AI/ML, адаптированных для сектора здравоохранения. Первоначально сосредоточенное на корректировке рисков, сотрудничество направлено на расширение сферы его применения и охват таких областей, как управление заболеваниями, здоровье населения и поддержка принятия клинических решений. Главной целью является улучшение результатов лечения пациентов и снижение затрат.
• В сентябре 2023 года Apollo Hospitals расширила свое партнерство с Google Cloud, чтобы демократизировать доступ к здравоохранению по всей Индии с помощью своей цифровой платформы Apollo 24|7. Это сотрудничество включало создание ClinicalIntelligence Engine (CIE), использующего Vertex AI от Google Cloud и генеративные модели AI. Аналогичным образом, Apollo Hospitals изучает возможность использования Med-PaLM2, разработанной Google языковой модели, которая отлично подходит для решения медицинских вопросов и создания кратких клинических резюме, тем самым обогащая положения в области здравоохранения.

Ключевые игроки рынка

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