ヘルスケアおよびライフサイエンス市場における自然言語処理(NLP) 分析

医療・ライフサイエンス分野におけるグローバルな自然言語処理(NLP)は、 US$ 4.98 億 お問い合わせ 2023年 展示予定 カグレ について 30.5%の 予報期間中 (2023-2030).

ヘルスケアおよびライフサイエンス市場におけるグローバル自然言語処理(NLP)に関するアナリストの意見:

市場プレイヤーによる技術の採用の増加、市場プレイヤーによるパートナーシップの署名や、製品立ち上げの増加などの無機成長戦略の拡大は、ヘルスケアおよびライフサイエンス市場でのグローバルな自然言語処理(NLP)の成長を推進する見込みです。 例えば、2023年5月22日、臨床用語管理のリーディングプロバイダーであるインテリジェント・メディカル・オブジェクト(IMO) データデータ 医療向け品質ソリューションは、ヘルスケアデータ分析およびビジネスインテリジェンス企業であるMeelax Technologies, Inc.を買収したことを発表しました。 メラックス テックは、ヘルスケア業界とライフサイエンス業界を融合し、 人工知能(AI) 自然言語処理(NLP)技術は、生体医学のテキストデータを抽出し、実際の問題を解決します。

図1. ヘルスケアおよびライフサイエンスの市場シェア(%)の全体的な自然な言語処理(NLP)、部品のタイプによって、2023

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ヘルスケアおよびライフサイエンス市場におけるグローバル自然言語処理(NLP) – ドライバー

• データを操作し、スマートデバイスの使用率を高めます。 医療およびライフサイエンス業界は、コンプライアンスおよび規制要件、記録保持、および患者ケアによって駆動される大量のデータを生成します。 ヘルスケアデリバリーシステムを改善するためのデジタル化とデータドリブンソリューションの成長傾向は、この市場の成長を促進しています。 そのため、NLPによる医師によるデータ主導の操作と意思決定能力の向上は、市場の成長を促す主要な要因です。 たとえば、2018年5月、Google AIはカリフォルニア大学、サンフランシスコ校、スタンフォード医学部、シカゴ大学医学部と協力して、機械学習を電子健康記録(EHR)に統合し、スケーラブルで正確な結果を達成し、電子健康記録(EHR)ファイルを標準化された形式に変換するためのデータ処理パイプラインを開発しました。

コネクティッドヘルスや組織の意識を高め、ビッグデータ分析に重点を置いています。

接続された健康に関する顧客の意識の増加は、スマートデバイスの採用に大きな影響を与えています。 スマートデバイスの導入は、ヘルスケアおよびライフサイエンス市場でのグローバルな自然言語処理(NLP)の成長を促進する重要な要因です。 健康、デジタルヘルス、e-ヘルスサービスなど、技術に配慮した医療サービスとして、

主要な組織は、大規模なデータセットからのインサイトを提供し、コストを削減するビッグデータ分析を実施することに焦点を当てています。 様々な病気を予測し予防するために、医学研究や病気の人口からのデータが使用されます。 例えば、2018年、テクノロジー主導の企業であるeClinicalWorksは、ヘルスケア業界における急性ケアEHR設定および収益サイクル管理のための新しいクラウドベースのサービスの立ち上げを発表しました。 プラットフォームは、レコード(CPOR)データ、感染制御、および紹介管理のパートナーを主張するなど、幅広い機能を備えた構造化されたまたは統一された電子健康記録を作成するように設計されています。

プロフィール 2. ヘルスケアおよびライフサイエンスの市場シェア(%)の全体的な自然な言語処理(NLP)、地域によって、2023

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ヘルスケア・ライフサイエンス市場におけるグローバル自然言語処理(NLP)-地域分析

地域の中で、北米は、予測期間にわたって医療およびライフサイエンス市場でのグローバルな自然言語処理(NLP)の優勢な地位を保持することを期待しています。 北米は2023年の市場シェアの33.5%を占める。 ヘルスケアおよびライフサイエンス市場でのグローバルな自然言語処理(NLP)は、地域内の市場プレイヤーによる無機成長戦略によって駆動され、近い将来に大きな成長を目撃する見込みです。 例えば、2023年4月10日、オラクルの会社であるCerner Envizaは、米国食品医薬品局の薬物安全Sentinel Initiativeを支援しています。 電子健康記録(EHR)内の臨床ノートから重要な情報を抽出することを目的とした人工知能(AI)ツールを開発することにより、OracleとJohn Snowは、大量の人口に関する薬の効果をよりよく理解するためにFDAを支援します。

ヘルスケア・ライフサイエンス市場におけるグローバル自然言語処理(NLP)―コロナウイルスの影響(COVID-19) パンデミック

政府機関や政府機関は、COVID-19の普及と戦うためのさまざまな取り組みを行っています。 たとえば、2020年5月には、疾病対策センターは、全政府とアモニカのアプローチで、検査能力を高め、症例の検出を改善し、米国全州を横断し、国を再開する連絡を開始しました。 また、各国政府と戦略的パートナーシップを結集し、現在進行中のCOVID-19パンデミックに関する貴重な情報を提供してまいりました。 たとえば、2020年、インド政府が主催するインドのデジタルインドコーポレーション(MyGov)とのパートナーシップを発表しました。 同社は、Microsoft Azure自然言語プラットフォームの助けを借りて、「MyGov Saathi」を開発しました。これにより、1日あたりの最大30万人のユーザーと1分あたりの20,000人の同時同時ユーザーを処理することができます。 同社のMyGov Saathiソフトウェアは、COVID-19に苦しんでいる患者、COVID-19に使用されている治療など、COVID-19に最新のすべてのデータに関する情報を提供する新しい更新を持っています。

米国の政府と米国におけるCOVID-19感染の予防のためのワクチンのより速い臨床開発のために、様々な大手製薬および技術企業が連携しました。 たとえば、2020年7月、IQVIA、臨床サービス会社、製薬会社Astra Zenecaは、米国政府とオペレーション・ワープ・スピード・プロジェクトとのコラボレーションを発表しました。 このプロジェクトは、米国におけるワクチンの臨床研究の促進に重点を置き、参加者の登録を開始し、研究ハブを含むIQVIAの仮想試験ソリューションを活用することに期待されている広範囲の科目研究を含む。

ヘルスケアおよびライフサイエンスの市場区分の全体的な自然な言語処理(NLP):

医療・ライフサイエンス分野におけるグローバルな自然言語処理(NLP)は、用途別、展開モード、地域別でセグメント化しています。

• コンポーネントタイプにより、 市場は、セグメント化された技術(インタラクティブな音声応答、光学的文字認識、パターンおよび画像認識、自動コーディング、テキスト分析、音声分析)、およびサービスです。 そこで、予測期間中に医療・ライフサイエンス分野におけるグローバルな自然言語処理(NLP)の優勢な地位を保ち、技術の進歩に立ち向かう技術が期待されます。
• 用途別、市場は薬物発見、EHRs、臨床試験の分析、副作用のでき事の報告および他に分けられます。 それのうち、EHRは予測期間にわたって市場を支配する見込みであり、これは製品発売を増加させることに起因する。 たとえば、2023年7月26日、Amazon.comのAmazon Web Services, Inc.は、ヘルスケアソフトウェアプロバイダがスピーチ認識とジェネレーション人工知能を使用して臨床アプリケーションを構築するための新しいHIPAA資格のあるサービスであるAWS HealthScribeを発表しました。 AWS HealthScribe では、医療ソフトウェアプロバイダが 1 つの API を使用して、堅牢なトランスクリプトを自動的に作成し、キーの詳細(例、医学用語や薬)を抽出し、その後、電子健康記録(EHR)システムに入力できる医師の忍耐強い議論から要約を作成します。
• デプロイモード, 市場はオンプレミスとクラウドに分割されます。 そのうち、オンプレミスは予測期間にわたって市場を支配することが期待され、これはNLPヘルスケアおよびライフサイエンス市場におけるオンプレミスの展開を後押しするキャンペーンを増やすことに起因する。 たとえば、2020年9月、Lexalytics、機械学習および人工知能企業は、既存のパブリッククラウドSemantriaの実装をSalienceオンプレミスの提供にシームレスに転送するために、クラウドキャンペーンの「Get Out of the Cloud」を発表しました。

ヘルスケアおよびライフサイエンス市場におけるグローバル自然言語処理(NLP)- クロス部門分析:

欧州は、2022年に第2位の市場シェアを占め、地域における医療従事者による人工知能ツールの普及が進んでいます。 たとえば、ヘルスケア情報・マネジメントシステム協会(HIMSS)によると 2018年5月、欧州のヘルスケア施設の約16%がAIツールを使用しており、2023年までに21%に達する見込みです。 また、ハイムス・ヨーロッパ、スイス、スペインなどの国では、約37-42%の医療専門家が、2021年末までにAIソリューションの購入計画を取得していると主張しています。

ヘルスケアおよびライフサイエンス市場でのグローバル自然言語処理(NLP):キー 研究開発

2022年12月、AIを活用した健康ケアデータ分析・提供者エンゲージメントプラットフォーム「KAID Health」が、オプンヘルスケア社と提携し、オンコロジー・ケア・デリバリーを改善しました。 当社は、KAID Healthの全チャート分析を実施し、複数のソースからヘルスケアデータを描画し、APNのテクノロジープラットフォームを強化するためのNLITE(Natural Language Insight and Term Extraction)ソリューションを実装します。 KAID HealthのプラットフォームのNote Analyzer機能は、薬剤師、看護師、その他の介護者がガイドライン遵守の正確な決定を行うために必要な臨床データを自動抽出します。

2022年7月 フロンテオ 代表取締役.、情報技術サービス管理会社、日本電報東株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレグラフ株式会社、日本テレホンイースト株式会社、日本テレホンイースト株式会社、日本テレホンイースト株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン株式会社、日本テレホン

2021年6月、ベルギー・アメリカン・e・ヘルス・カンパニー、アフリカ・サステナブル・ディベロップメント・アドバイザーズ(Afrisda, Inc.)は、アフリカにおけるデジタルヘルスの実装を支援するパートナーシップ契約を締結しました。 アフリカの医療施設における機械学習や自然言語処理などのデジタルヘルス技術の実装に注力します。

2019年2月1日 YITUヘルスケア, 中国ベースの人工知能 (AI) スタートアップ, 自然言語処理を使用するシステムを持っていると主張 (NLP) 小児疾患を診断する際に最大 97% の精度を達成するために.

2019年、テクノロジー主導のスタートアップ企業であるSynyiは、同社がUS $を調達したことを発表しました。 36.6 Mnは中国の技術の巨大なテンセント、中国の技術会社によって導かれるCの資金調達から導きました。 当社は、中国における医療施設における自然言語処理や人工知能技術などのスマートヘルスケア技術の開発のために、調達された資金が企業によって利用されると述べた。

ヘルスケアおよびライフサイエンス市場でのグローバル自然言語処理(NLP):キー トレンド

• 製品提供を強化する無機戦略の採用の増加: NLPは、適切な臨床試験参加者を見つけるために使用されます。 AmazonはAmazon Comprehend Medicalというソフトウェアを提供しており、ヘルスケア企業がビジネスのインサイトや医療記録を正確に取得し、臨床試験に適した患者を検索するのに役立ちます。 このソフトウェアは、必要な情報を見つけるために書面による文書を調べるためにNLPを使用しています。 同様に、ニュアンスコミュニケーションズは、NLPを使用して、医師やヘルスケアプロバイダーが電子ヘルスケアレコード(EHR)などの医療文書にスピーチを翻訳するのを支援しています。

ヘルスケア・ライフサイエンス市場におけるグローバル自然言語処理(NLP): 制約

• NLP モデルのための高い訓練費: 自然言語処理モデルの高水準のトレーニングコストは、スタートアップ企業にとっては、主に低・中所得国に存在するスタートアップ企業における自然言語処理モデルの使用を抑制することが期待されています。 たとえば、2020年4月に新技術の見直しに注力している会社であるSyncedは、Stanford Universityのコンピューターサイエンス(エメリタス)教授がNLPモデルのトレーニング費用に関する調査を行いました。 調査は、BERTモデルの企業を訓練するための約費用が約USドルであると述べたGoogleのBERT言語モデルで行われました 2.5k-US $ 50k (110万パラメータモデル)。 BERTモデルはGoogleによって開発され、データマイニングやその他の目的のために、自動車、製薬などのすべての産業で使用されます。 カウンターバランス: NLPモデルに関連する高いコストを対比するために、さまざまな方法は、企業が従う必要があるトレーニングモデルを最適化するために利用可能です。

ヘルスケアおよびライフサイエンス市場でのグローバル自然言語処理(NLP) - キープレーヤー

ヘルスケアおよびライフサイエンス市場でのグローバル自然言語処理(NLP)で動作する主要なプレーヤーは、3M、Cerner Corporation、IBM Corporation、Microsoft Corporation、健康Fidelity、Inc.、IQVIA Holdings Inc.、Dolbey Systems、Inc.、Centene Corporation、Alphabet Inc.、Nexocode、Averbis GmbH、Clinithink、Wave Health Technologies、Inovalon、Lexalytics、Conversica Inc.、SparkCognversica Inc.、SparkCowlition、Horset Enterprise、Hacket Enterprise Development Packを含みます。

*定義: 自然言語処理(NLP)は機械学習(ML)の枝で、主に人間と機械の機能間の距離を削減することを目指しています。 NLPは、人工知能(AI)やソーシャルメディア、翻訳、要約、医療アプリケーションなどのデータ処理アプリケーション内で複数の分野で使用されています。 患者報告、医師のメモ、患者の伝記詳細、ラボテスト結果、および以前の医学歴などの医療データの分析は、NLPを通じて効果的に検討することができます。