ROBOTIC PROCESS 자동화 의료 시장 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)
의료 시장의 로봇 공정 자동화는 평가 될 것으로 예상된다 2024년 USD 1.77 Bn 견적 요청 50-100 원, 합성 연간 성장률 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 16.4%·
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Robotic Process Automation (RPA) 솔루션은 의료 제공 업체가 데이터 입력, 기록 유지 및 같은 반복적인 관리 작업을 자동화하고, 의료보험 비용과 인간의 오류를 줄이기 위해 처리 주장. 환자의 진료 활동에 집중할 수 있도록 임상 인력을 지원합니다. 의료 시장에서 로봇 공정 자동화는 예측 기간에 상당한 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다. 의료 시설의 AI 기반 솔루션의 워크플로우 자동화 및 통합에 대한 수익성이 높다. 또한, 의료 비용을 최소화하고 핵심 의료 서비스에 중점을 둔 수요가 RPA 솔루션의 채택을 추진하고 있습니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호 문제 및 의료 조직의 reluctance는 분석 기간 동안 새로운 기술을 채택 할 수 있습니다.
품질 의료 수요 증가
품질 관리에 대한 수요는 세계에서 엄청난 성장하고 있습니다. 기술 역량을 발전시키기 위해, 사람들은 건강 관리 서비스 및 치료 효과를 기대합니다. 동시에 의료비가 급증하는 의료기관은 워크플로우 및 운영을 최적화하기 위해 빠르게 상승하고 있습니다. 로봇 공정 자동화는 이러한 도전을 해결하는 솔루션으로 제공됩니다. 반복적이고 규칙적인 작업을 자동화함으로써, 의료기관은 진료소와 직원이 직접 환자 관리 활동에 집중할 수 있습니다. 이것은 그들이 제공할 수 있는 서비스의 질을 개량합니다. 자동화는 또한 작업의 일관성과 표준화를 보장합니다. 일상 업무, 문서 및 관리 작업을 수행하는 로봇으로 인간의 오류의 범위는 향상된 안전과 신뢰성으로 이어집니다. 또한, 자동화는 의료 제공 업체가 수요의 성장에 직접 비율로 직원 강도를 증가하지 않고 효율적으로 작업을 확장 할 수 있습니다. 이것은 몇 가지 정도의 운영 비용을 제어하는 데 도움이됩니다.
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의료 전문가의 부족전세계 대부분의 국가는 의사, 간호사 및 패러다임과 같은 훈련 된 의료 전문가의 심각한 부족에 직면하고있다. 이것은 질과 적당한 처리를 나이 들기 인구에 제공하는 가혹한 도전입니다. 한편, 의료 수요는 라이프 스타일 질병, 증가된 수명 및 환자 인식과 같은 요인에 따라 지속적으로 상승하고있다. 인력 부족은 요구 사항에 따라 의료 인프라를 확장하고 강화하는 범위를 제한합니다. 공급 및 증가 수요의이 간격은 향후 몇 년 동안 더 넓은 것으로 예상됩니다. 자동화는 분야의 인적 자본 부족을 해결하는 중요한 역할을 할 수 있습니다. 의료 시설에는 반드시 필요하지 않는 임상 및 관리 워크플로우를 자동화하여 자신의 능력을 더 잘 활용할 수 있습니다. Automating routine 작업은 clinicians가 직접 환자 참여, 복잡한 진단 및 고위험 절차와 같은 중요한 영역에 귀중한 시간을 집중할 수 있도록 합니다. 이것은 기존 직원을 효율적으로 활용하고 비용 효율적으로 활용할 수 있습니다. 궁극적으로, 의료 접근은 로봇 공정 자동화를 사용하여 사용 가능한 자원의 최적화 활용을 통해 더 많은 사람들에게 향상 될 수 있습니다.
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시장 도전: Stringent 데이터 준수 규정의료 산업은 RPA 기술을 채택하는 몇 가지 도전을 직면. 의료 데이터는 Health Insurance Portability 및 Accountability Act (HIPAA)와 같은 규정에 따라 안전하게 관리하고 보호해야 하는 민감한 환자 정보를 포함합니다. 의료 프로세스의 다양하고 복잡한 자연은 RPA 봇을 사용하여 표준화하고 자동화하기가 어렵습니다. 헬스케어 조직은 IT 인프라를 강화하고 기존의 임상 워크플로우를 파괴하는 것은 종종 전쟁입니다. 레거시 시스템과의 전체 통합은 RPA 채택에 대한 주요 도로 블록을 유지합니다.
가격표 기회: 약물 발견 및 임상 시험에서 RPA의 성장 응용
RPA bots는 체계적으로 잠재적인 약 표적 및 정립을 확인하기 위하여 disparate 근원에서 과학 문학과 자료의 거대한 양을 모으고 분석할 수 있습니다. 그들은 가장 유망한 지도를 확인하기 위하여 인간 보다는 광대하게 더 빨리 화학 화합물의 수천을 검열할 수 있습니다. 이 연구자들은 더 많은 옵션을 탐구하고 환자에게 잠재적 인 새로운 치료를 더 빨리 가져옵니다. RPA는 참가자 등록 및 추적과 같은 임상 시험 전반에 걸쳐 워크플로 작업을 자동화하는 데 사용됩니다. Bots는 거의 즉시 수천 개의 레코드에 대한 자격 기준을 확인 할 수 있으며 등록 이메일, 예약 약속, 위쪽 및 표준화 된 일상 커뮤니케이션을 보냅니다. 이 두드러지게 채용 노력과 재판을 할 수 있습니다.
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Insights, by Component: RPA 소프트웨어의 성장 사용은 반복적이고 높은 볼륨 임상 및 관리 워크플로우를 자동화합니다.구성 요소 세그먼트는 소프트웨어 및 서비스를 포함합니다. 소프트웨어 세그먼트는 2024 년 시장 점유율의 77.1%를 보유 할 것으로 예상됩니다. 헬스케어 조직은 점점 RPA 소프트웨어로 반복적이고 높은 볼륨 임상 및 관리 워크플로우를 자동화합니다. 이 환자와 직원은 시간을 리디렉션하고 인간 심판과 기술을 필요로하는 더 복잡하고 의미있는 작업을 중심으로합니다. RPA 소프트웨어는 디지털 시스템 내에서 상호 작용하는 작업에 대해 높은 정확도로 자동화 된 작업을 완료합니다. 기존의 임상 시스템과 데이터 저장소와 통합함으로써 RPA 소프트웨어는 추출 및 입력 구조 데이터, 기록, 알림 및 알림을 유지하고 보고서를 생성하고 수동 방법에 비해 훨씬 더 큰 속도와 신뢰성을 가진 다른 규칙 기반 프로세스를 수행 할 수 있습니다. 이것은 수익 사이클 관리, 환자 내장, 청구 및 청구 처리, 의료 코딩 및 높은 거래 볼륨을 포함하는 임상 영역에서 워크플로우 효율성을 개선하는 데 도움이되었습니다.
Insights, 배포: 클라우드 세그먼트의 향상된 액세스 드라이브 성장
배포 세그먼트는 premise 및 클라우드에 포함되어 있습니다. Cloud는 의료 시장에서 로봇 공정 자동화의 가장 높은 점유율을 차지했으며 2024 년 시장 점유율의 73.1%를 차지할 것으로 예상됩니다. 기존의 RPA는 하드웨어 인프라, 지속적인 유지 보수 비용 및 관리를위한 전용 IT 리소스에 대한 대규모 업 프론트 투자를 요구합니다. 많은 자원 기반 시설에서 극복하기 어려운 장벽. Cloud-based RPA, 다른 한편으로는 인터넷을 통해 전달된 유연한 pay-as-you-go 가격 구조를 통해 이러한 문제를 제거합니다. 의료 제공자는 현장 서버, 소프트웨어 라이센스, 패치 노력, 용량 계획 또는 기타 IT hassles에 대해 걱정없이 모든 위치에서 RPA 기능을 액세스 할 수 있습니다. Cloud RPA는 빠른 배포 시간을 허용하기 때문에 급속한 채택을 보았으며, 새로운 버전과 기능에 완벽한 업그레이드, 실패 방지 비즈니스 연속성 및 분산 된 위치에 걸쳐 중앙화 된 관리가 가능합니다. 클라우드 플랫폼은 다중 계층 구성을 지원하므로 다른 임상 부서, 시설 및 파트너는 통합 아키텍처에서 로봇 및 워크플로를 안전하게 공유할 수 있습니다.
Insights, 응용 프로그램: RPA 활용 사례 관리 자동화
신청 세그먼트는 약속 스케줄링, 클레임 관리, 수익 사이클 관리, 전자 건강 기록 (EHR), 환자 관리 감시 및 다른 사람. Claims Management 세그먼트는 의료 시장에서 로봇 공정 자동화의 가장 높은 점유율에 기여했으며 2024 년 시장 점유율의 31.3%를 보유 할 것으로 예상됩니다. RPA 로봇은 자격 검증, 수수료 일정 조회, 클레임 상태 업데이트, 문서의 데이터 입력, 불완전한 형태로 감사, 제공 업체 및 환자에 대한 알림, 및 폐쇄 기록 보관소를 포함하여 청구 작업의 대량을 처리합니다. 인간적인 행동으로 RPA는 반복적인 자료 입장에서 costly 과실을 제거하고 있는 동안 일 당 수천의 주장을 처리하는 높은 처리량을 달성합니다. 이것은 reimbursement 시간을 가속화하고, 현금 흐름을 개선하고, 수은을 감소시키고 거절한 주장을 거부합니다. 또한, RPA는 추가적인 인간적인 adjudication를 요구할지도 모르다 제출한 주장 안에 전진한 분석을 이용합니다. 그것은 또한 청구 단계에 조기 주장하고 주장하기 전에 공급자를 위해 적극적인 깃발 문제. 전자 의료 기록 및 레거시 IT 시스템과 통합 할 때 RPA는 표준 포맷에서 완전히 완료하고 주장을 디지털화하기 위해 소스 전반에 걸쳐 필요한 데이터를 컴파일 할 수 있습니다. 전반적으로, 바쁜 일을 자동화하는 것은 직원이 고가치 작업과 예외에 초점을 맞추고 준수를 유지하면서.
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북미는 지난 수십 년 동안 의료 시장에서 로봇 공정 자동화를 지배했으며 2024 년 시장 점유율의 42.6%를 보유 할 것으로 예상됩니다. 지역은 새로운 기술을 채택하는 최전선에 있는 많은 주요한 RPA 해결책 공급자 및 의료 기관에 가정입니다. 미국과 캐나다와 같은 국가의 의료 선수 중 고급 인프라 및 첨단 기술 채택 비율은 북미 지역의 개발에 기여했습니다. 또한, 엄격한 규정 및 의료비 절감에 중점을두고 지역 내에서 더 큰 자동화 요구를 구동했습니다.
Asia Pacific은 의료 시장에서 로봇 공정 자동화를 위한 가장 빠르게 성장하는 지역 시장 중 하나가 될 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본 및 대한민국과 같은 국가는 국내 의료 인프라를 강화하고 수요를 늘리는 자동화 기술을 활용하고 있습니다. 경쟁력 있는 비용의 숙련 된 자원의 가용성은 지구의 글로벌 RPA 공급 업체에 의해 더 큰 R & D 투자를 가능하게합니다. 다양한 언어를 지원하는 현지화도 주류 채택을 돕는 것입니다. 또한, 의료 관광 및 계약 제조업체의 존재는 아시아 태평양 시장에 공급하는 RPA 공급 업체를위한 새로운 사용 사례 및 수익 스트림을 기여하고 있습니다. 많은 APAC 국가의 전반적인 개발 의제에 전략적인 역할을 수행하면서 의료 시장의 글로벌 로봇 프로세스 자동화에서 지역은 향후 몇 년 동안 실질적으로 성장할 것으로 예상됩니다.
Robotic Process Automation In 헬스케어 시장 보고서 적용
| 공지사항 | 이름 * | ||
|---|---|---|---|
| 기본 년: | 2023년 | 2024년에 시장 크기: | 장바구니 US$0.00 |
| 역사 자료: | 2019년 ~ 2023년 | 예측 기간: | 2024에서 2031 |
| 예상 기간 2024년에서 2031년 CAGR: | 4.6% 할인 | 2031년 가치 투상: | 장바구니 US$0.00 |
| 덮는 Geographies: |
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| 적용된 세그먼트: |
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| 회사 포함: | Blue Prism, UiPath, 자동화 어디서나, IBM, Pegasystems, WorkFusion, Kofax, Celonis, NICE LTD., Datamatics, Intellibot, Redwood 소프트웨어, Nintex UK Ltd, FeatSystems, EnterBridge, Element5, Ashling Partners, Glanbia PLC | ||
| 성장 운전사: |
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| 변형 및 도전 : |
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* 정의: Healthcare Market의 Robotic Process Automation은 로봇 기술 솔루션을 제공합니다. 그것은 소프트웨어 로봇 또는 인공 지능 노동자를 사용하여 mimic 인간 행동과 임상 및 관리 작업을 자동화. 의료기관이 환자 서비스를 개선하고 의료 오류를 줄이고 비용을 절감하고 데이터 입력, 청구 처리, 약속 및 의료 청구와 같은 워크플로우를 자동화하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
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Manisha Vibhute
Manisha Vibhute is a consultant with over 5 years of experience in market research and consulting. With a strong understanding of market dynamics, Manisha assists clients in developing effective market access strategies. She helps medical device companies navigate pricing, reimbursement, and regulatory pathways to ensure successful product launches.
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