医疗保健和生命科学领域的自然语言处理(NLP) 销路 分析

估计全球保健和生命科学市场自然语言加工的价值为: 4.98亿美元 内 2023 (英语). 并预计将显示 CAGR 加利福尼亚州 页:1 30.5% (中文(简体) ). 预测期间 (2023-2030) (中文(中国大陆) ).

分析师对保健和生命科学市场全球自然语言处理的看法:

市场参与者越来越多地采用技术,市场参与者越来越多地采用无机增长战略,例如签署伙伴关系,以及越来越多的产品推出,预计将推动保健和生命科学市场全球自然语言加工的增长。 例如,2023年5月22日,智能医疗器械公司(IMO)作为临床术语管理的主要提供者, 数据 它宣布已收购一家保健数据分析和商业情报公司Melax Technologies Inc.。 放松点 技术通过使用 人工智能(AI) 和自然语言处理(NLP)技术从生物医学文字数据中提取信息,以解决现实世界的问题.

图1 按构成部分类型分列的保健和生命科学市场份额(%),2023年

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保健和生命科学市场的全球自然语言加工(NLP)

• 新兴数据业务和智能设备的日益使用: 保健和生命科学行业产生大量数据,这些数据是由遵守和管理要求、记录保存和病人护理驱动的。 数字化和数据驱动的改善医疗保健系统解决方案的日益增长趋势正在推动这一市场的增长。 因此,由于NLP而增加数据驱动的操作和提高医生的决策能力是推动市场增长的主要因素。 例如,2018年5月,Google AI与加州大学旧金山分校,斯坦福医学院,芝加哥医科大学合作,将机器学习纳入电子健康记录(EHR),以实现可扩展和准确的结果,并开发一个数据处理管道,将电子健康记录(EHRs)文件转化为标准化格式.

提高对相关保健和组织的认识的重点是大数据分析。

提高客户对连通健康的认识对智能设备的采用产生了很大影响. 智能设备的日益采用是推动保健和生命科学市场全球自然语言加工增长的一个关键因素。 由于技术带动的医疗保健涉及保健、数字保健和电子保健服务。

主要组织的重点是实施大数据分析,从大数据集中提供见解,并降低成本。 医学研究和疾病人群的数据被用来预测和预防各种疾病。 例如,在2018年,由技术驱动的公司eClinical Works宣布启动新的基于云的服务,用于保健行业的急性护理EHR环境和收入周期管理. 该平台旨在建立一个结构化或统一的电子健康记录,具有广泛的能力,如声称记录(CPOR)数据的伴侣,感染控制和转诊管理.

图 2. 按地区分列的保健和生命科学市场份额,2023年全球自然语言加工

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保健和生命科学领域全球自然语言处理-区域分析

据估计,在预测期间,北美在全球自然语言加工(NLP)的保健和生命科学市场中占据主导地位。 北美估计在2023年占有33.5%的市场份额. 在本区域市场参与者的无机增长战略的推动下,保健和生命科学市场的全球自然语言加工(NLP)预计将在不久的将来出现显著增长。 例如,在2023年4月10日,甲骨文公司的Cerner Enviza与John Snow Labs一起帮助支持美国食品和药物管理局的药物安全哨兵倡议。 Oracle和John Snow通过开发人工智能(AI)工具,旨在从电子健康记录(EHR)中的临床笔记中提取关键信息,将帮助FDA更好地了解药物对大量人群的影响.

保健和生命科学市场的全球自然语言加工-Coronavirus(COVID-19)

全球各国政府和政府机构正在采取各种举措,打击COVID-19的扩散。 例如,在2020年5月,疾病控制和预防中心开始与全政府及全美方法合作,以提高检测能力,改善病例检测,并在整个美国各州进行联系追踪,重新开放该国。 此外,市场上的各种主要角色正注重与国家政府建立战略伙伴关系,提供关于目前COVID-19大流行病的宝贵信息。 例如,2020年,一家技术解决方案供应商公司Accenture和一家技术公司微软宣布与印度政府赞助的印度数字印度公司(MyGov)建立伙伴关系。 公司在微软Azure自然语言平台的帮助下,开发了“MyGov Saathi”,每天可处理30万用户,每分钟可同时处理20 000个用户。 该公司的MyGov Saathi软件更新了小说,提供了COVID-19的所有最新数据信息,如患有COVID-19的病人,用于COVID-19的治疗等.

多个主要制药和技术公司正与美国政府合作,以更快的临床开发疫苗,预防美国COVID-19感染. 例如2020年7月,临床服务公司IQVIA和制药公司Astra Zeneca宣布与美国政府合作实施Warp Speed行动项目。 该项目侧重于促进美国对该疫苗的临床研究,并包括一项扩展性课题研究,预计将开始招收参与者,并将利用IQVIA的虚拟试验解决方案,包括研究枢纽。

保健和生命科学领域全球自然语言处理(NLP)

保健和生命科学市场的全球自然语言处理按组成部分类型、应用、部署模式和区域划分。

• 按组件类型, 市场是分割技术(交互式语音响应、光学字符识别、图案和图像识别、自动编码、文本分析、语音分析)和服务。 其中,预计在预测期间,该技术在全球自然语言加工(NLP)在保健和生命科学市场中占据主导地位,并归功于技术进步。
• 通过申请,市场分为药物发现,EHRs,临床试验分析,不良事件报告等. 其中,EHRs预计将在预测期间占据市场主导地位,这归功于产品发射量的增加. 例如,在2023年7月26日,Amazon.com公司Amazon Web Services Inc.宣布,AWS HealthScribe是一个新的HIPAA合格服务,授权保健软件供应商建立使用语音识别和基因人工智能的临床应用,通过生成临床文献来节省临床医生的时间. 有了AWS HealthScribe,保健软件提供商可以使用单一的API来自动创建强健的笔录,提取关键细节(如医疗术语和药物),并从医生-病人的讨论中创建摘要,然后可以输入电子健康记录(EHR)系统.
• 按部署模式, (中文). 市场被分割成精品和云 其中,预计在预测期间,即期市场将占据主导地位,其原因是,在NLP保健和生命科学市场上,为推进即期部署开展了越来越多的运动。 例如,在2020年9月,Lexalytics,一家机器学习和人工智能公司,宣布了“走出云层”运动,鼓励现有和未来的客户无缝地将其现有的公共云层塞曼特里亚的实施工作转移到其在现场的显著提供。

保健和生命科学领域全球自然语言处理-跨部门分析:

欧洲在2022年的市场份额位居第二,原因是该区域医疗保健提供者越来越多地采用人工智能工具。 例如,根据保健信息和管理系统协会(HIMSS) 欧洲,2018年5月的一份报告,欧洲约16%的保健设施目前使用AI工具,预计到2023年将达到21%. 此外,根据HIMSS Europe,在瑞士和西班牙等国,约37-42%的保健专业人员声称在2021年年底前获得了AI解决方案的购买计划.

保健和生命科学市场的全球自然语言加工:关键 事态发展

2022年12月,AI驱动的医疗保健数据分析和提供者参与平台KAID Health与OPN Health合作,后者是美国社区肿瘤提供者网络,以改善肿瘤护理的提供. 该公司将实施KAID健康全图分析,从多个来源获取保健数据,以及NLITE(自然语言透视和定期提取)解决方案,以加强OPN的技术平台。 KAID Health平台的Note分析器功能自动提取药剂师、护士和其他护理人员所需的临床数据,以便准确确定遵守准则的情况。

2022年7月,,号,. 法国 投资一个信息技术服务管理公司和一个日本电信控股公司日本电报和电话东公司签署了一项关于利用语言发展数字保健的谅解备忘录,并开始合作。

2021年6月,比利时-美国电子保健公司和非洲可持续发展顾问Afrisda股份有限公司宣布了支持非洲数字保健实施的伙伴关系协议. 这两家公司将侧重于在非洲保健设施实施数字保健技术,如机器学习和自然语言处理。

2019年2月,任,. YITU 卫生保健,一个位于中国的人工智能(AI)启动公司,声称拥有一个使用自然语言处理(NLP)的系统,在诊断儿科疾病时达到97%的精度.

2019年,科技驱动的创业公司Synyi宣布该公司已筹得美元. 来自中国科技巨头Tencent公司领导的C系列资金的36.6 Mn. Synyi表示,公司将利用所筹集的资金开发智能保健技术,如中国保健设施的自然语言处理和人工智能技术。

保健和生命科学市场的全球自然语言加工:关键 趋势

• 越来越多地采用无机战略加强产品供应: NLP被用于寻找合适的临床试验参与者. 亚马逊提供一种名为Amazon Comprehend Medical的软件,帮助保健公司准确获取商业见解和病历,并搜索合适的病人进行临床试验. 这个软件使用NLP通过书面文档来检查以找到所需的信息. 同样,Nuance Communications也提供"龙医一号"(Dragon Medical One),它使用NLP帮助医生和医护人员将语音翻译为医疗文件,如电子医疗保健记录(EHR).

保健和生命科学市场的全球自然语言加工:限制

• NLP模型的高培训费用: 对开办公司来说,自然语言处理模式的高培训费用是负担不起的,预计这将限制主要存在于中低收入国家的开办公司使用自然语言处理模式。 例如,2020年4月,一家专注于审查新技术的公司Syncled指出,斯坦福大学计算机科学教授(emeritus)对NLP模型的培训费用进行了调查。 调查以Google的BERT语言模式进行,该模式指出,对公司进行BERT模式培训的大约费用约为美元。 2.5k–50k(1.1亿参数模型). BERT模型由Google开发,被汽车,药材等所有行业用于数据挖掘和其他目的. 平衡: 为了抵消与NLP模型相关的高成本,有多种方法可以优化培训模型,这需要公司效仿,这样可以帮助它们支付模型的费用.

保健和生命科学市场全球自然语言处理(NLP)-关键玩家

在保健和生命科学市场的全球自然语言加工(NLP)中的主要角色包括3M,Cerner Corporation,IBM Corporation,微软公司,Health Fidelity, Inc.,IQVIA控股公司,Dolbey Systems, Incentene Corporation, Alphabet Inc., Nexocode, Averbis GmbH, Clinith, Wave Health Technologies, Inovalon, Lexalytics, Converica Inc., SparkCondition,和Hewlett Packard企业发展LP.

* 定义: 自然语言处理(NLP)是机器学习(ML)的一个分支,主要目的是缩短人与机器能力之间的距离. NLP被用于人工智能(AI)和数据处理应用的几个领域,如社交媒体,翻译,总结,以及医疗应用. 对患者报告,医生笔记,患者人口统计细节,实验室检测结果等医疗数据的分析,以及之前的病史,可以通过NLP有效检查.