ИИ на рынке медицинских текстов — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз на 2018–2028 гг., сегментировано по типу (научные тексты, клинические тексты, шрифтовые тексты, другие), по конечному использованию (медицинские приборы, фармацевтика, биотехнологии, другие), по региону, по прогнозу конкуренции

Обзор рынка

Глобальный рынок ИИ в медицинских текстах оценивается в 700,02 млн долларов США в 2022 году и, как ожидается, продемонстрирует впечатляющий рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 10,52% до 2028 года. Глобальная отрасль здравоохранения переживает замечательную трансформацию, в значительной степени обусловленную достижениями в области технологий. Искусственный интеллект (ИИ) стал критически важным инструментом в этой трансформации, и его влияние отражается на различных сегментах здравоохранения, включая медицинское письмо. Глобальный рынок ИИ в медицинских текстах стал свидетелем быстрого роста в последние годы, изменив способ создания и управления медицинскими документами.

Рынок ИИ в медицинских текстах стал жизненно важным подсектором в более широкой экосистеме ИИ в здравоохранении. Он охватывает использование технологий на основе ИИ для автоматизации и улучшения различных аспектов медицинского письма, таких как создание документов клинических испытаний, нормативных документов, медицинских отчетов и научных исследовательских работ. Эти технологии используют обработку естественного языка (NLP), машинное обучение (ML) и аналитику данных для оптимизации процесса медицинского письма, повышения эффективности, точности и соответствия требованиям.

Отрасль здравоохранения ежедневно генерирует огромные объемы данных. Поскольку спрос на клинические испытания, исследовательские публикации и соответствие требованиям нормативных актов продолжает расти, потребность в эффективном и безошибочном медицинском письме стала первостепенной. Инструменты на основе ИИ предлагают решение для эффективного управления этим спросом. Инструменты на основе ИИ для медицинского письма способны обеспечивать согласованность и точность документов, снижая риск ошибок. Это не только повышает безопасность пациентов, но и ускоряет процесс утверждения нормативными актами. Традиционные процессы медицинского письма могут быть трудоемкими и отнимающими много времени. Технологии ИИ значительно сокращают время и усилия, необходимые для документирования, что приводит к существенной экономии средств для организаций здравоохранения. Отрасль здравоохранения строго регулируется, и к документации предъявляются строгие требования. Системы ИИ могут помочь гарантировать, что документы соответствуют этим правилам, снижая риск несоблюдения.

Ключевые движущие силы рынка

Глобальная отрасль здравоохранения переживает преобразующую революцию с интеграцией технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в различные аспекты медицинских исследований и практики. Одной из областей, в которой наблюдается значительный рост, является использование ИИ в медицинских записях. Поскольку объем клинических данных продолжает расти в геометрической прогрессии, инструменты на базе ИИ становятся незаменимыми для медицинских писателей, исследователей и специалистов в области здравоохранения. Клинические данные охватывают огромный массив информации, генерируемой в ходе медицинских исследований, ухода за пациентами и клинических испытаний. С появлением электронных медицинских карт (ЭМК), носимых устройств и передовых диагностических инструментов объем клинических данных, генерируемых ежедневно, достиг беспрецедентных уровней. Этот огромный приток данных представляет как возможности, так и проблемы для отрасли здравоохранения.

Обилие клинических данных дает специалистам в области здравоохранения ценную информацию о здоровье пациентов, эффективности лечения и тенденциях заболеваний. Алгоритмы ИИ могут анализировать эти данные быстрее и точнее, чем исследователи-люди, помогая в разработке персонализированных планов лечения и открытии новых медицинских знаний. Обработка такого огромного количества данных вручную нецелесообразна. Традиционные методы анализа данных не способны справиться с этим потоком информации. Вот где на помощь приходит ИИ в медицинских работах.

Инструменты на основе ИИ стали незаменимыми активами для медицинских писателей и исследователей, помогая им в различных аспектах их работы. Инструменты обзора литературы на основе ИИ могут быстро сканировать и обобщать огромные объемы медицинской литературы, экономя исследователям бесчисленные часы ручного труда. ИИ может помочь в создании рукописей, предлагая предложения по структурированию контента и гарантируя, что он соответствует соответствующим рекомендациям и стандартам. Создание нормативных документов для одобрения лекарственных препаратов и клинических испытаний может быть трудоемким и подверженным ошибкам процессом. ИИ может помочь оптимизировать этот процесс, автоматизировав создание соответствующих документов. Расширенные алгоритмы ИИ могут анализировать данные клинических испытаний, выявлять закономерности и создавать содержательные отчеты, помогая в интерпретации результатов исследований. Инструменты проверки грамматики и языка на основе ИИ гарантируют отсутствие ошибок в медицинских документах и соблюдение точной терминологии.

Фармацевтическая промышленность находится в процессе трансформационной революции, в которой искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль. Ускоренный процесс открытия и разработки лекарств получает огромную выгоду от ИИ, поскольку его применение распространяется на различные аспекты фармацевтического конвейера. Среди них область медицинского письма пережила заметный всплеск внедрения ИИ.

Интеграция ИИ в сектор здравоохранения значительно развилась за последние несколько лет. В области открытия и разработки лекарств технологии ИИ используются для оптимизации процессов исследований и разработок (НИОКР). Эти технологии помогают исследователям анализировать огромные наборы данных, выявлять потенциальных кандидатов на лекарственные препараты и даже прогнозировать результаты клинических испытаний, что значительно сокращает время и затраты.

Одной из областей, в которой ИИ нашел особенно прочную опору, является медицинское письмо. Этот критически важный аспект разработки лекарств включает создание различных документов, включая отчеты о клинических исследованиях, нормативные документы и публикации. Традиционно медицинские писатели полагались на ручные процессы для компиляции и синтеза данных, что может быть трудоемким и подверженным ошибкам. ИИ производит революцию в этой области, автоматизируя различные аспекты медицинского письма.

Несколько факторов стимулируют внедрение ИИ в медицинское письмо, причем ускоренный процесс открытия и разработки лекарств является основным катализатором. Фармацевтическая промышленность находится под постоянным давлением, требующим быстрого вывода новых лекарств на рынок. ИИ ускоряет процесс исследований, позволяя компаниям оставаться конкурентоспособными на мировом рынке. Обилие данных здравоохранения, включая геномику, результаты клинических испытаний и электронные медицинские карты, требует передовых инструментов для извлечения значимых идей. ИИ может анализировать и интерпретировать эти большие наборы данных более эффективно, чем люди. Решения для медицинского письма на основе ИИ обеспечивают экономию средств за счет сокращения времени и усилий, необходимых для документирования. Компании могут более эффективно распределять ресурсы. Строгие нормативные требования в фармацевтическом секторе требуют точной и безошибочной документации. Инструменты обеспечения качества на основе ИИ помогают обеспечить соответствие требованиям, снижая риск нормативных неудач.

Основные проблемы рынка

Конфиденциальность и безопасность данных

Одной из главных проблем на мировом рынке ИИ в медицинских документах является обеспечение конфиденциальности и безопасности данных пациентов. Медицинские документы часто содержат конфиденциальную информацию о пациентах, а использование инструментов ИИ для извлечения и анализа данных вызывает опасения по поводу утечек данных и несанкционированного доступа. Чтобы решить эту проблему, системы ИИ должны соответствовать строгим правилам защиты данных, таким как HIPAA в США и GDPR в Европе. Компании, инвестирующие в ИИ для медицинских документов, должны внедрять надежные меры безопасности и протоколы шифрования для защиты данных пациентов.

Отсутствие высококачественных обучающих данных

Системы ИИ в значительной степени полагаются на высококачественные обучающие данные для своей эффективной работы. В медицинских текстах доступность таких данных может быть проблемой из-за сложности и изменчивости медицинского контента. Создание аннотированных медицинских текстов для обучения моделей ИИ требует экспертных знаний в данной области и значительных ресурсов. Нехватка хорошо аннотированных медицинских данных может препятствовать разработке и обучению алгоритмов ИИ, ограничивая их точность и полезность в задачах по написанию медицинских текстов.

Соблюдение нормативных требований

Отрасль медицинских текстов подчиняется строгим нормативным требованиям, особенно в контексте клинических испытаний и разработки лекарств. Обеспечение соответствия контента, созданного ИИ, этим требованиям может быть сложной задачей. Системы ИИ должны быть спроектированы так, чтобы соответствовать определенным требованиям к форматированию, языку и отчетности, предписанным регулирующими органами, такими как FDA и EMA. Преодоление этих нормативных препятствий и поддержание систем ИИ в актуальном состоянии с учетом меняющихся рекомендаций может стать серьезной проблемой для компаний, работающих в этой сфере.

Контроль качества и точность

Хотя ИИ может автоматизировать различные аспекты медицинского письма, поддержание качества и точности контента остается серьезной проблемой. Документы, созданные ИИ, по-прежнему могут требовать обширного человеческого просмотра и редактирования для обеспечения точности и релевантности. Достижение баланса между автоматизацией и человеческим надзором имеет решающее значение для создания высококачественных медицинских документов. Кроме того, системы ИИ должны постоянно совершенствовать свои языковые и медицинские базы данных знаний, чтобы оставаться актуальными в быстро развивающейся области.

Интеграция с существующими рабочими процессами

Внедрение инструментов ИИ в рабочие процессы медицинского письма может быть разрушительным, требуя от компаний адаптации к новым технологиям и процессам. Проблемы интеграции могут возникнуть, когда существующие системы и программное обеспечение не работают без проблем с приложениями ИИ. Сотрудникам также может потребоваться обучение для эффективного использования инструментов ИИ. Преодоление этих препятствий интеграции без ущерба для производительности и качества может стать существенной проблемой для организаций, переходящих на ИИ в медицинских документах.

Этические проблемы

Использование ИИ в медицинских документах поднимает этические проблемы, связанные с предвзятостью и прозрачностью. Модели ИИ могут непреднамеренно закреплять предвзятость, присутствующую в обучающих данных, что приводит к предвзятым рекомендациям или контенту. Обеспечение справедливости и прозрачности в медицинских документах, созданных ИИ, имеет важное значение, особенно когда речь идет о решениях, связанных с уходом за пациентами и их лечением. Компании должны инвестировать в исследования и разработки, чтобы смягчить предвзятость и повысить прозрачность своих систем ИИ.

Загрузить бесплатный образец отчета

Основные тенденции рынка

Технологические достижения

В последние годы отрасль здравоохранения стала свидетелем замечательной трансформации, при этом искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль в революции различных аспектов ухода за пациентами, разработки лекарств и клинических исследований. Среди множества приложений ИИ в здравоохранении медицинское письмо стало многообещающим рубежом. Глобальный рынок ИИ в медицинском письме переживает беспрецедентный рост, в первую очередь обусловленный быстрым развитием технологий.

Инструменты на базе ИИ теперь наращивают обороты, чтобы удовлетворить этот спрос. Эти инструменты используют методы обработки естественного языка (NLP), машинного обучения (ML) и глубокого обучения, чтобы помочь медицинским писателям создавать безошибочные, последовательные и хорошо структурированные документы. Они могут автоматизировать различные задачи, такие как обзоры литературы, извлечение данных, обобщение и даже создание протоколов клинических испытаний.

Сегментные аналитические данные

Типовые аналитические данные

Исходя из типа, сегмент Type Writing стал доминирующим игроком на мировом рынке ИИ в медицинских текстах в 2022 году.

Типовые аналитические данные

Ожидается, что фармацевтический сегмент будет испытывать быстрый рост в течение прогнозируемого периода.

Загрузить бесплатный образец отчета

Региональные аналитические данные

Северная Америка стала доминирующим игроком на мировом рынке ИИ в медицинских текстах в 2022 году, занимая самую большую долю рынка в стоимостном выражении.

Последние события

В марте 2023 года

В августе 2023 года TrialAssure, известная компания по предоставлению программного обеспечения как услуги компания, занимающаяся повышением прозрачности клинических испытаний, обменом данными и раскрытием информации, объявила о партнерстве с MMS, всемирной организацией клинических исследований. Это сотрудничество знаменует собой введение нового начинания в области искусственного интеллекта, основной целью которого является создание генеративного текста, специально предназначенного для медицинских текстов в сфере разработки лекарств. Основная цель этих совместных усилий — использовать возможности ИИ для создания текста, специально предназначенного для создания документов с резюме на простом языке (PLS). Эти документы являются жизненно важными инструментами, которые позволяют клиническим исследователям эффективно доносить свои выводы до пациентов, их семей и широкой общественности, представляя результаты в форме, которая легко понятна обычному читателю.

В августе 2023 года компания T-Celegence, специализирующаяся на услугах и программных решениях по обеспечению соответствия нормативным требованиям, представила CAPTIS Copilot. CAPTIS Copilot — это передовое решение для автоматизации документов и обзора литературы, разработанное специально для сектора наук о жизни. Эта облачная платформа корпоративного уровня использует возможности предварительно обученных больших языковых моделей (LLM) и обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF) для удовлетворения потребностей индустрии устройств и диагностики. Предлагая это облачное решение, T-Celegence добивается значительных успехов в предоставлении производителям устройств и IVD возможности улучшить свои инновационные возможности. Более того, это позволяет группам клинических, нормативных и медицинских писателей работать более стратегически и эффективно, оптимизируя использование времени.

Ключевые игроки рынка

• 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