의료 및 생명 과학 시장에서 자연 언어 처리 (NLP) ANALYSIS

의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP) 시장은 평가 될 것으로 예상된다 US$ 4.98억 내 계정 2023년 전시 예정 사이트맵 이름 * 0.5 %의 예측 기간 (2023-2030).

의료 및 생명 과학 시장에서 Global Natural Language Processing (NLP)에 대한 분석의보기 :

시장 플레이어가 기술 채택을 증가시키고, 시장 진출자들과 같은 무기 성장 전략을 성장시키고, 제품 출시를 증가시키는 것은 의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연 언어 처리 (NLP)의 성장을 주도할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 5 월 22, 2023, 지능형 의료 목표 (IMO), 임상 용어 관리의 선도적 인 공급자 및 자료실 의료용 품질 솔루션은 Melax Technologies, Inc., 의료 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 회사를 인수했다고 발표했습니다. 멜라스 Tech는 의료 및 생명 과학 산업을 활용하여 인공 지능 (AI) 자연적인 언어 처리 (NLP) 기술은 생물 의학 textual 자료에서 정보를 실제 문제를 해결하기 위하여 추출합니다.

그림 1 의료 및 생명 과학 시장 점유율 (%)의 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP), 구성 요소 유형에 의해, 2023

To learn more about this report, request sample copy

의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP) - 드라이버

• 데이터 운영 및 스마트 장치의 사용 증가: 의료 및 생명 과학 산업은 많은 양의 데이터를 생성, 이는 준수 및 규제 요구 사항에 의해 구동, 유지 기록, 환자 관리. 디지털화 및 데이터 중심 솔루션의 성장 추세로 의료 전달 시스템을 개선하는 것은이 시장의 성장을 주도하고 있습니다. 따라서, NLP로 인해 의사의 데이터 구동 작업 및 개선 된 의사의 결정 능력은 시장의 성장 동력입니다. 예를 들어, 2018 년 5 월, Google AI는 캘리포니아 대학, 샌프란시스코, 스탠포드 의학 및 시카고 의학 대학과 협력하여 확장 가능한 정확한 결과를 달성하고 전자 보건 기록 (EHR) 파일을 표준화하기위한 데이터 처리 파이프라인을 개발하기 위해 전자 보건 기록 (EHR) 파일과 표준화 된 형식으로 통합합니다.

연결된 건강 및 조직에 대한 인식은 큰 데이터 분석에 중점을 둡니다.

연결된 건강에 대한 고객 인식 증가는 스마트 기기의 채택에 큰 영향을 미쳤습니다. 스마트 장치의 증가 채택은 의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP)의 성장 동력입니다. 기술 지원 의료 관리는 건강, 디지털 건강 및 e-Health 서비스를 포함합니다.

주요 조직은 큰 데이터 세트에서 통찰력을 제공하는 큰 데이터 분석 구현에 중점을두고 비용을 절감합니다. 의료 연구 및 질병 인구의 데이터는 다양한 질병을 예측하고 예방하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 2018에서 eClinicalWorks, 기술 중심 회사 인 eClinicalWorks는 의료 업계에서 급성 관리 EHR 설정 및 수익 사이클 관리를위한 새로운 클라우드 기반 서비스의 출시를 발표했습니다. 플랫폼은 기록 (CPOR) 자료, 감염 통제 및 추천 관리의 주장과 같은 기능의 광범위를 가진 구조화된 전자 건강 기록을 창조하기 위하여 디자인됩니다.

한국어 2. 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP) 의료 및 생명 과학 시장 점유율 (%), 지역, 2023에 의하여

To learn more about this report, request sample copy

의료 및 생명 과학 시장 지역 분석의 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP)

북미 지역 중, 북미는 예측 기간 동안 의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP)의 지배적인 위치를 보유 할 것으로 추정됩니다. 북미는 2023 년 시장 점유율의 33.5%를 보유 할 것으로 예상됩니다. 의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연 언어 처리 (NLP) 시장은 가까운 미래에 중요한 성장을 목격 할 것으로 예상되며, 지역 시장에서 무기 성장 전략에 의해 구동됩니다. 예를 들어, 4 월 10, 2023, Cerner Enviza, John Snow Labs와 함께 Oracle 회사 인 Cerner Enviza는 미국 식품 및 의약품 관리 약물 안전 Sentinel Initiative를 지원합니다. 인공 지능 (AI) 도구를 개발하여 전자 보건 기록 (EHR), Oracle 및 John Snow의 임상 노트에서 중요한 정보를 추출하는 것은 큰 인구에 약의 영향을 더 잘 이해하는 FDA를 원조합니다.

의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP) - 코로나 바이러스 (COVID-19)의 영향

정부 및 정부 기관은 COVID-19의 확산을 위해 다양한 이니셔티브를 수행하고 있습니다. 예를 들어, 2020 년 5 월, 질병 통제 및 예방 센터는 모든 정부와 협력하여 테스트 용량을 늘리고 사례 감지를 개선하고 미국 주 전역에 추적하고 국가를 재개합니다. 또한 시장의 다양한 키 플레이어는 지속적인 COVID-19 전염병에 대한 귀중한 정보를 제공하기 위해 국가 정부와 전략적 파트너십에 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, 2020 년 Accenture, 기술 솔루션 제공 업체 회사 및 Microsoft, 기술 회사 인 Accenture는 인도 정부가 후원 한 인도의 Digital India Corporation (MyGov)과 파트너십을 발표했습니다. 회사는 "MyGov Saathi"를 개발했으며 Microsoft Azure 자연 언어 플랫폼의 도움으로 하루에 최대 300,000 명의 사용자와 분당 20,000 명의 동시 사용자를 처리 할 수 있습니다. 회사의 MyGov Saathi 소프트웨어는 COVID-19, COVID-19 등의 환자와 같은 COVID-19의 모든 최근 데이터에 대한 정보를 제공하는 새로운 업데이트가 있습니다.

미국 COVID-19 감염 예방을위한 백신의 빠른 임상 개발을위한 미국 정부와 협력하고 있습니다. 예를 들어, 2020 년 7 월, IQVIA, 임상 서비스 회사 및 Astra Zeneca, 제약 회사, 운영 Warp 속도 프로젝트를위한 미국 정부와 협력을 발표했다. 이 프로젝트는 미국 백신의 임상 연구 향상에 중점을두고 있으며, 참가자를 등록하고 연구 허브를 포함한 IQVIA의 가상 시험 솔루션을 활용할 것으로 예상되는 광범위한 주제 연구를 포함합니다.

의료 및 생명 과학 시장 세그먼트의 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP):

의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연 언어 처리 (NLP) 시장은 구성 요소 유형, 응용 프로그램, 배포 모드 및 지역으로 구분됩니다.

• 성분 유형에 의하여, 시장은 세그먼트 기술(interactive voice response, 광학 문자 인식, 패턴 및 이미지 인식, 자동 코딩, 텍스트 분석, 음성 분석) 및 서비스입니다. 이 기술은 예측 기간 동안 의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP)의 지배적인 위치를 보유 할 것으로 예상되며 기술 발전에 기인합니다.
• 신청하기, 시장은 약 발견, EHRs, 임상 시험 분석, 불리한 사건 보고 및 다른 사람으로 구분됩니다. EHRs는 예측 기간 동안 시장을 지배 할 것으로 예상되고, 이것은 제품 출시를 증가시키는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 7 월 26, 2023, 아마존 웹 서비스, Inc., 아마존.com 회사, AWS HealthScribe를 발표, 의료 소프트웨어 제공 업체가 연설 인식 및 유전자 인공 지능을 사용하는 임상 응용 프로그램을 구축 할 수있는 새로운 HIPAA-eligible 서비스, 임상 문서를 생성하여 진료소 시간을 절약하기 위해. AWS HealthScribe를 사용하면 의료 소프트웨어 제공 업체는 단일 API를 사용하여 강력한 성적표를 자동으로 생성하고 주요 세부 정보 (예 : 의학 용어 및 약물)를 추출하고 전자 건강 기록 (EHR) 시스템에 입력 할 수있는 의사 - 일시적 토론에서 요약을 만듭니다.
• 배포 모드· 시장은 온-프레미스 및 클라우드로 구분됩니다. 그 중, 온-프레미스는 예측 기간 동안 시장을 지배 할 것으로 예상되며, 이것은 NLP 의료 및 생명 과학 시장에서의 배포를 향상시키기 위해 캠페인을 증가시키는 것으로 간주됩니다. 예를 들어, 2020 년 9 월, Lexalytics, 기계 학습 및 인공 지능 회사 인 Lexalytics는 '클라우드' 캠페인에서 벗어나 기존 및 잠재 고객을 만족시키기 위해 Salience on-premise 오퍼링에 기존의 공공 클라우드 Semantria 구현을 원활하게 전송합니다.

의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP) - 크로스 단면 분석 :

유럽은 2022 년 두 번째로 큰 시장 점유율을 차지했으며, 지역 의료 제공 업체의 인공 지능 도구의 상승 채택에 참여했습니다. 예를 들어, 의료 정보 및 관리 시스템 협회 (HIMSS)에 따라 유럽, 2018 년 5 월 보고서, 유럽의 의료 시설의 약 16%는 현재 AI 도구를 사용하고 있으며 2023 년 21%에 도달 할 것으로 예상됩니다. 또한 HIMSS Europe에 따라 스위스와 스페인과 같은 국가에서는 37-42%의 의료 전문가가 2021 년 말에 의해 AI 솔루션에 대한 구매 계획을 취득했습니다.

의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP): 키 회사연혁

12월 2022일, KAID Health, AI-powered Health Care 데이터 분석 및 공급자 참여 플랫폼은 OPN Healthcare, U.S. Network of Community oncology Provider, oncology Care Delivery를 개선하기 위해 협력했습니다. 회사는 KAID Health의 전체 차트 분석을 구현할 것이며, 여러 소스에서 의료 데이터를 그리는 NLITE (Natural Language Insight 및 Term Extraction) 솔루션은 OPN의 기술 플랫폼을 향상시킵니다. KAID Health의 플랫폼의 노트 분석기 기능은 pharmacists, 간호사 및 기타 Caregivers가 필요한 임상 데이터를 자동으로 추출하여 가이드 라인 준수의 정확한 판단을 만듭니다.

7월 2022일 사이트맵 주요 특징. 정보 기술 서비스 관리 회사 및 Nippon Telegraph 및 전화 East Corporation, 일본 통신 회사, 언어 사용 및 협력을 시작으로 디지털 건강 개발에 대한 이해의 memorandum 서명.

2021 년 6 월, 벨기에 - 미국 전자 건강 회사 및 Afrisda, Inc., 아프리카 지속 가능한 개발 고문, 아프리카에서 디지털 건강 구현을 지원하는 파트너십 계약을 발표했습니다. 이 회사는 아프리카 의료 시설에서 기계 학습 및 자연 언어 처리와 같은 디지털 건강 기술의 구현에 중점을 둡니다.

2019년 2월 YITU 의료, 중국 기반 인공 지능 (AI) 시작, 자연 언어 처리 (NLP)를 사용하는 시스템을 주장 최대 97 %의 정확도를 달성하기 위해, 소아과 질병을 진단 할 때.

2019 년 Synyi는 기술 중심의 스타트업 회사 인 Synyi는 회사가 US $를 올리는 것이라고 발표했습니다. 중국 기술 거인 Tencent, 중국에 있는 기술 회사에 의해 지도되는 시리즈 C 펀딩에서 36.6 Mn. Synyi는 중국 의료 시설 및 인공 지능 기술의 자연 언어 처리와 같은 스마트 의료 기술을 개발하는 회사에 의해 제기 된 자금이 활용 될 것이라고 밝혔다.

의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP): 키 연락처

• 제품 제안을 강화하기위한 무기 전략의 채택 증가 : NLP는 적절한 임상 시험 참가자를 찾는 데 사용됩니다. Amazon은 의료 회사가 비즈니스 통찰력과 의료 기록을 정확하게 확인하고 임상 시험에 적합한 환자를 검색하는 데 도움이되는 Amazon Comprehend Medical라는 소프트웨어를 제공합니다. 이 소프트웨어는 NLP를 사용하여 작성된 문서를 통해 필요한 정보를 찾을 수 있습니다. 마찬가지로 Nuance Communications는 NLP를 사용하여 전자 의료 기록 (EHR)과 같은 의료 문서로 연설을 번역하는 데 도움이되는 Dragon Medical One을 제공합니다.

의료 및 생명 과학 시장의 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP): Restraint

• NLP 모형을 위한 높은 훈련 비용: 자연적인 언어 가공 모형을 위한 높은 훈련 비용은 시작 기업을 위해 unaffordable 입니다, 시작 기업에 있는 자연적인 언어 가공 모형의 사용을 주로 낮고 중간에 있는 국가에서 선물하기 위하여 예상되는. 예를 들어, 동기화 된, 2020 년 4 월 소설 기술 검토에 초점을 맞추고, Stanford University 컴퓨터 과학 교수 (emeritus)는 NLP 모델에 대한 비용에 대한 설문 조사를 실시했다고 밝혔다. 설문 조사는 BERT 모델에 대한 교육을위한 대략적인 비용이라고 명시된 Google의 BERT 언어 모델에 수행되었습니다. 2.5k-US$ 50k (110 백만 모수 모형). BERT 모델은 Google에 의해 개발되며 데이터 마이닝 및 기타 목적으로 자동차, 약국 및 기타와 같은 모든 산업에 의해 사용됩니다. 카운터밸런스: NLP 모델과 관련된 높은 비용을 카운터밸런스하기 위해 다양한 방법들은 기업에 따라 수행해야 할 교육 모델을 최적화 할 수 있으므로 모델을 감수하는 데 도움이 될 것입니다.

의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP) - Key Player

의료 및 생명 과학 시장에서 글로벌 자연적인 언어 처리 (NLP)에서 운영되는 주요 선수는 3M, Cerner Corporation, IBM Corporation, Microsoft Corporation, Health Fidelity, Inc., IQVIA Holdings Inc., Dolbey Systems, Inc., Centene Corporation, Alphabet Inc., Nexocode, Averbis GmbH, Clinithink, Wave Health Technologies, Inovalon, Lexalytics, Conversionica Inc., SparkCognition, Hewlett Enterprise 및 LPD.를 포함합니다.

* 정의: Natural Language Processing (NLP)는 주로 인간 및 기계 기능 사이의 거리를 줄이기위한 기계 학습 (ML)의 지점입니다. NLP는 인공 지능 (AI) 및 소셜 미디어, 번역, 요약 및 의료 응용 프로그램과 같은 데이터 처리 응용 분야에서 여러 분야에서 사용되었습니다. 환자 보고서, 의사 메모, 환자 인구 통계 세부 사항, 실험실 테스트 결과 및 이전 의료 기록과 같은 의료 데이터 분석은 NLP를 통해 효과적으로 검사 될 수 있습니다.