Globaler Markt für generative KI im Gesundheitswesen – Branchentrends und Prognose bis 2031

Marktanalyse und Größe für generative KI im Gesundheitswesen

Bei der Krankheitsdiagnose nutzen Anwendungen generativer KI im Gesundheitswesen fortschrittliche Algorithmen zur Analyse verschiedener Patientendaten, darunter medizinische Bildgebungsscans, genetische Informationen und Krankenakten. Diese KI-Systeme erkennen komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten und unterstützen medizinisches Fachpersonal bei der genauen Identifizierung und Diagnose verschiedener Krankheiten und medizinischer Zustände. Mit der Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, ermöglicht generative KI eine frühere Krankheitserkennung und rechtzeitige Interventionen. Darüber hinaus lernen diese Algorithmen kontinuierlich aus neuen Dateneingaben und verbessern sich, wodurch die Diagnosegenauigkeit im Laufe der Zeit steigt. Letztendlich zielt die Anwendung generativer KI in der Krankheitsdiagnose darauf ab, die Patientenergebnisse zu verbessern, indem frühere und präzisere Diagnosen ermöglicht werden.

Der weltweite Markt für generative KI im Gesundheitswesen wurde im Jahr 2023 auf 3,21 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2031 21,59 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 26,9 % während des Prognosezeitraums von 2024 bis 2031.

Zusätzlich zu den Einblicken in Marktszenarien wie Marktwert, Wachstumsrate, Segmentierung, geografische Abdeckung und wichtige Akteure enthalten die von Data Bridge Market Research zusammengestellten Marktberichte auch ausführliche Expertenanalysen, Patientenepidemiologie, Pipeline-Analysen, Preisanalysen und regulatorische Rahmenbedingungen.

Berichtsumfang und Marktsegmentierung       

Marktdefinition

Generative KI im Gesundheitswesen bezieht sich auf die Anwendung von Techniken der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere generativen Modellen, im Gesundheitssektor. Diese KI-Systeme nutzen patientenspezifische Daten, um Echtzeiteinblicke, prädiktive Analysen und personalisierte Empfehlungen zu generieren. Durch die Analyse verschiedener Datenquellen im Gesundheitswesen, wie z. B. elektronischer Gesundheitsakten und medizinischer Bildgebungsscans, unterstützt generative KI die klinische Entscheidungsfindung, Krankheitsdiagnose, Ergebnisvorhersage und Behandlungsauswahl und zielt letztendlich darauf ab, die Ergebnisse der Patientenversorgung zu verbessern und die Prozesse der Gesundheitsversorgung zu optimieren.

Marktdynamik für generative KI im Gesundheitswesen

Treiber                                                                                          

• Wachsende klinische Entscheidungsunterstützungssysteme

Generative KI stellt einen innovativen Ansatz im Gesundheitswesen dar, der verspricht, die klinische Entscheidungsfindung zu verändern. Durch die Nutzung von Echtzeit-Erkenntnissen, prädiktiven Analysen und personalisierten Empfehlungen aus patientenspezifischen Daten können Gesundheitsdienstleister generative KI nutzen, um ihre Praktiken zu verbessern. Klinische Entscheidungsunterstützungssysteme, die auf generativen KI-Algorithmen basieren, bieten unschätzbare Hilfe bei der Diagnose von Krankheiten, der Vorhersage von Patientenergebnissen und der Ermittlung optimaler Behandlungsoptionen. Diese Systeme analysieren verschiedene Datenquellen wie elektronische Gesundheitsakten und medizinische Bildgebungsscans und generieren umsetzbare Erkenntnisse für eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung am Behandlungsort. Die Integration der Nutzung generativer KI in Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen birgt das Potenzial, die Patientenergebnisse deutlich zu verbessern, die Gesundheitsversorgung zu optimieren und die Gesundheitskosten zu senken.

• Arzneimittelforschung und -entwicklung

Generative KI-Algorithmen bergen im Bereich der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung ein transformatives Potenzial. Sie beschleunigen die Identifizierung neuer Arzneimittelkandidaten, verfeinern Molekülstrukturen und prognostizieren Wirksamkeits- und Sicherheitsprofile. Diese Algorithmen nutzen umfangreiche Datensätze, die Genominformationen, Proteinkonfigurationen und chemische Eigenschaften umfassen, um neuartige Molekülstrukturen zu entwickeln und ihre Wechselwirkungen mit biologischen Zielen vorherzusagen. Pharmaunternehmen können generative KI nutzen, um den Arzneimittelentdeckungsprozess zu optimieren und sowohl Zeit- als auch Kostenbarrieren zu verringern, die mit der Markteinführung neuer Arzneimittel verbunden sind. Letztendlich verspricht dieser Ansatz präzisere und wirksamere Therapien für Patienten.

So arbeitete Google im Januar 2023 mit der Bayer AG zusammen, um die Arzneimittelverabreichung zu verbessern und das Potenzial generativer KI bei der Arzneimittelentdeckung zu nutzen. Mithilfe von Lösungen wie Vertex AI und Med-PaLM 2 von Google Cloud will Bayer den Arzneimittelentwicklungsprozess beschleunigen, indem es fortschrittliche Algorithmen nutzt, die in der Lage sind, molekulare Strukturen zu optimieren und Wirksamkeits- und Sicherheitsprofile vorherzusagen. Diese Zusammenarbeit unterstreicht den wachsenden Trend, KI-gesteuerte Ansätze zu nutzen, um die Arzneimittelforschung zu revolutionieren und die Bereitstellung innovativer Therapien für Patienten zu beschleunigen.

Gelegenheiten

• Schnelle Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML)

Die rasante Entwicklung von Technologien für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) hat die Fähigkeiten generativer KI-Algorithmen im Gesundheitssektor deutlich verbessert. Diese Algorithmen, die von Unternehmen im Bereich der generativen KI im Gesundheitswesen eingesetzt werden, sind in der Lage, große Mengen an Gesundheitsdaten, darunter medizinische Bilder, Patientenakten, Genomdaten und mehr, zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse, Vorhersagen und innovative Lösungen zu generieren. Mit den fortschreitenden Fortschritten bei KI- und ML-Techniken nutzen Gesundheitsorganisationen zunehmend generative KI, um die Patientenergebnisse zu verbessern, klinische Arbeitsabläufe zu optimieren und neuartige Behandlungen und Therapien zu entwickeln.

• Steigende Nachfrage nach personalisierter Medizin

Personalisierte Medizin und Präzisionsmedizin stehen zunehmend im Fokus, wobei Behandlungen auf Grundlage verschiedener Faktoren wie Genetik, medizinischer Hintergrund und Lebensstil individuell auf den Patienten zugeschnitten werden. Generative KI spielt bei diesem Wandel eine zentrale Rolle, da sie komplexe biologische Daten analysieren und maßgeschneiderte Behandlungsstrategien, Medikamentenvorschläge und Vorhersagemodelle erstellen kann. Da Gesundheitsdienstleister und Pharmaunternehmen präzisere Therapien anstreben, wird die Nachfrage nach generativer KI stark steigen. Dieser Ansatz verspricht eine Revolution im Gesundheitswesen, indem er Behandlungen liefert, die wirksamer und auf die individuellen Bedürfnisse abgestimmt sind.

Einschränkungen/Herausforderungen

• Hohe Wartungskosten

Die Implementierung und Aufrechterhaltung von KI-Systemen erfordert erhebliche finanzielle Investitionen, darunter Kosten für Infrastruktur, Personalschulungen und laufende Updates. Diese Kosten können für viele Gesundheitsorganisationen unerschwinglich sein, insbesondere für solche mit begrenzten Budgets oder Ressourcen. Darüber hinaus treibt der Bedarf an Fachwissen zur Verwaltung und Optimierung von KI-Algorithmen die Betriebskosten weiter in die Höhe. Folglich stellt die finanzielle Belastung, die mit der Aufrechterhaltung generativer KI-Lösungen verbunden ist, ein Hindernis für ihre weit verbreitete Einführung und Nutzung im Gesundheitswesen dar.

• Wachsende Komplexität von KI-Algorithmen

Die Implementierung und Verwaltung von KI-Systemen im Gesundheitswesen erfordert Fachkenntnisse und Ressourcen, die vielen Organisationen möglicherweise fehlen. Die Integration generativer KI in bestehende Arbeitsabläufe und Infrastrukturen kann kompliziert und zeitaufwändig sein. Die Komplexität der KI-Algorithmen und ihrer Interpretation stellt auch eine Herausforderung dar, wenn es darum geht, Zuverlässigkeit und Genauigkeit sicherzustellen, insbesondere in kritischen Entscheidungsszenarien. Die dynamische und sich entwickelnde Natur medizinischer Daten und Praktiken erfordert kontinuierliche Aktualisierungen und Verfeinerungen von KI-Modellen, was ihre Bereitstellung und Wartung im Gesundheitssektor noch komplexer macht.

Dieser Marktbericht enthält Einzelheiten zu neuen Entwicklungen, Handelsvorschriften, Import-Export-Analysen, Produktionsanalysen, Wertschöpfungskettenoptimierungen, Marktanteilen, Auswirkungen inländischer und lokaler Marktteilnehmer, analysiert Chancen in Bezug auf neue Einnahmequellen, Änderungen der Marktvorschriften, strategische Marktwachstumsanalysen, Marktgröße, Kategoriemarktwachstum, Anwendungsnischen und -dominanz, Produktzulassungen, Produkteinführungen, geografische Expansionen und technologische Innovationen auf dem Markt. Um weitere Informationen zum Markt zu erhalten, wenden Sie sich an Data Bridge Market Research, um einen Analystenbericht zu erhalten. Unser Team hilft Ihnen dabei, eine fundierte Marktentscheidung zu treffen, um Marktwachstum zu erzielen.

Jüngste Entwicklung

• Im Oktober 2023 stellte Microsoft auf der HLTH 2023-Konferenz neue Daten- und KI-Lösungen vor, die auf den Gesundheitssektor abzielen. Mit Microsoft Cloud wollten sie Gesundheitsorganisationen stärken, indem sie branchenspezifische Datenlösungen innerhalb von Microsoft Fabric anboten. Diese Lösungen versprachen, Analysen zu vereinheitlichen, die Datenintegration zu vereinfachen und einen sicheren Zugriff auf Erkenntnisse zu gewährleisten, was letztlich sowohl die Erfahrung von Patienten als auch von Ärzten verbessern sollte.
• Im November 2023 arbeitete Koninklijke Philips NV mit Vestre Viken Health Trust in Norwegen zusammen und setzte seine AI Manager-Plattform ein, um die Arbeitsabläufe in der Radiologie zu revolutionieren. Die Implementierung einer KI-gestützten Anwendung zur Erkennung von Knochenbrüchen rationalisierte die Diagnoseprozesse und ermöglichte es Radiologen, sich stärker auf komplexe Fälle zu konzentrieren. Diese ehrgeizige Initiative erstreckte sich über 30 Krankenhäuser, die etwa 3,8 Millionen Menschen versorgten, und war Philips‘ größter KI-Einsatz in Europa. Ziel des Vorhabens war es, die Patientenversorgung zu verbessern und Diagnoseverfahren deutlich zu beschleunigen

Marktumfang für generative KI im Gesundheitswesen

Der Markt ist nach Angebot, Technologie, Anwendung und Endnutzer segmentiert. Das Wachstum dieser Segmente hilft Ihnen bei der Analyse schwacher Wachstumssegmente in den Branchen und bietet den Benutzern einen wertvollen Marktüberblick und Markteinblicke, die ihnen bei der strategischen Entscheidungsfindung zur Identifizierung der wichtigsten Marktanwendungen helfen.

Angebote

• Hardware
  • Prozessor
    • MPU
    • Grafikkarte
    • FPGA
    • ASIC
  • Erinnerung
  • Netzwerk
    • Adapter
    • Schalten
    • Verbinden
• Software
  • KI-Plattform
    • Anwendungsprogrammierschnittstelle (API)
    • Framework für maschinelles Lernen
  • KI-Lösungen
    • Vor Ort
    • Cloudbasiert
• Dienstleistungen
  • Bereitstellung und Integration
  • Support und Wartung

Technologie

• Maschinelles Lernen
  • Tiefes Lernen
  • Betreut
  • Unbeaufsichtigt
  • Bestärkendes Lernen
  • Sonstiges
• Verarbeitung natürlicher Sprache
  • IVR
  • OCR
  • Muster- und Bilderkennung
  • Automatische Codierung
  • Klassifizierung und Kategorisierung
  • Textanalyse
  • Sprachanalyse
• Kontextbewusstes Computing
  • Gerätekontext
  • Benutzerkontext
  • Physischer Kontext
• Computer Vision

Anwendung

• Patientendaten und Risikoanalyse
• Medizinische Bildgebung und Diagnostik
• Präzisionsmedizin
• Arzneimittelforschung
• Lifestyle-Management und Patientenfernüberwachung
• Virtuelle Assistenten
• Tragbare Geräte
• Stationäre Versorgung & Krankenhausmanagement
• Forschung
• Notaufnahme und Chirurgie
• Psychische Gesundheit
• Roboter zur Gesundheitsunterstützung
• Cybersicherheit

Endbenutzer

• Krankenhäuser
• Kostenträger im Gesundheitswesen
• Pharma- und Biotechnologieunternehmen
• Patienten
• Sonstiges

Künstlicher Speichel Markt Regionale Analyse/Einblicke

Der Markt wird analysiert und es werden Einblicke in die Marktgröße und Trends nach Land, Angebot, Technologie, Anwendung und Endbenutzer bereitgestellt, wie oben angegeben.

Die im Marktbericht abgedeckten Länder sind die USA, Kanada, Mexiko, Deutschland, Italien, Großbritannien, Frankreich, Spanien, Niederlande, Belgien, Schweiz, Türkei, Russland, Restliches Europa, Japan, China, Indien, Südkorea, Australien, Singapur, Malaysia, Thailand, Indonesien, Philippinen, Restlicher asiatisch-pazifischer Raum, Brasilien, Argentinien, Restliches Südamerika, Südafrika, Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Ägypten, Israel sowie Restlicher Naher Osten und Afrika.

Es wird erwartet, dass Nordamerika den Markt dominieren wird, da die Region über ein robustes Netzwerk an Gesundheitseinrichtungen verfügt, das eine solide Grundlage für die Einführung neuer Technologien bietet. Wichtige Akteure der Branche sind in Nordamerika gut etabliert, tragen zu einem wettbewerbsfähigen Umfeld bei und treiben Innovationen voran. Darüber hinaus erleichtert die außergewöhnliche Gesundheitsinfrastruktur der Region die Integration fortschrittlicher Lösungen. Schließlich treibt die hohe Krebsrate in der großen Bevölkerung der Region die Nachfrage nach hochmodernen Gesundheitstechnologien und -behandlungen weiter an und festigt damit die Dominanz Nordamerikas auf dem Markt.

Im asiatisch-pazifischen Raum wird aufgrund staatlicher Initiativen zur Förderung der Gesundheitsversorgung und eines gestiegenen Gesundheitsbewusstseins in der Bevölkerung, die die Nachfrage ankurbeln, ein erhebliches Wachstum erwartet. Die große Zahl an Krebspatienten in der Region und der steigende Bedarf an fortschrittlichen medizinischen Technologien für Diagnose und Behandlung tragen weiter zu diesem Wachstumstrend bei. Darüber hinaus unterstreicht die steigende Nachfrage nach hochwertigen Gesundheitsdienstleistungen das Potenzial der Region für eine erhebliche Expansion im Gesundheitssektor.

Der Länderabschnitt des Berichts enthält auch Angaben zu einzelnen marktbeeinflussenden Faktoren und Änderungen der Regulierung auf dem Inlandsmarkt, die sich auf die aktuellen und zukünftigen Trends des Marktes auswirken. Datenpunkte wie Downstream- und Upstream-Wertschöpfungskettenanalysen, technische Trends und Porters Fünf-Kräfte-Analyse sowie Fallstudien sind einige der Anhaltspunkte, die zur Prognose des Marktszenarios für einzelne Länder verwendet werden. Bei der Prognoseanalyse der Länderdaten werden auch die Präsenz und Verfügbarkeit globaler Marken und ihre Herausforderungen aufgrund großer oder geringer Konkurrenz durch lokale und inländische Marken sowie die Auswirkungen inländischer Zölle und Handelsrouten berücksichtigt.

Wachstum der installierten Basis der Gesundheitsinfrastruktur und Durchdringung mit neuen Technologien

Der Markt bietet Ihnen außerdem detaillierte Marktanalysen für jedes Land, das Wachstum der Gesundheitsausgaben für Investitionsgüter, die installierte Basis verschiedener Produktarten für den Markt, die Auswirkungen der Technologie anhand von Lebenslinienkurven und Änderungen der regulatorischen Szenarien im Gesundheitswesen und deren Auswirkungen auf den Markt. Die Daten sind für den historischen Zeitraum 2016–2021 verfügbar.

Wettbewerbsumfeld und Marktanalyse für generative KI im Gesundheitswesen

Die Wettbewerbslandschaft des Marktes liefert Einzelheiten zu den Wettbewerbern. Die enthaltenen Einzelheiten sind Unternehmensübersicht, Unternehmensfinanzen, erzielter Umsatz, Marktpotenzial, Investitionen in Forschung und Entwicklung, neue Marktinitiativen, globale Präsenz, Produktionsstandorte und -anlagen, Produktionskapazitäten, Stärken und Schwächen des Unternehmens, Produkteinführung, Produktbreite und -umfang, Anwendungsdominanz. Die oben angegebenen Datenpunkte beziehen sich nur auf den Fokus der Unternehmen in Bezug auf den Markt.

Einige der wichtigsten Akteure auf dem Markt sind:

• Koninklijke Philips NV (Niederlande)
• Microsoft (US)
• Siemens Healthineers AG (Deutschland)
• Intel Corporation (USA)
• NVIDIA Corporation (USA)
• Google Inc. (USA)
• GE HealthCare Technologies Inc. (USA)
• Medtronic (Irland)
• Micron Technology, Inc (USA)
• Amazon.com Inc (USA)
• Oracle (USA)
• Johnson & Johnson Services, Inc. (USA)
• Merative (USA)
• General Vision, Inc. (USA)
• CloudMedx (USA)
• Oncora Medical (USA)
• Enlitisch (USA)
• Lunit Inc. (Südkorea)
• Qure.ai (Indien)
• Tempus (USA)
• COTA (USA)
• FDNA INC. (USA)
• Rekursion (USA)
• Atomwise (USA)
• Virgin Pulse (USA)
• Babylon Health (Großbritannien)
• MDLIVE (USA)
• Stryker (USA)
• Qventus (USA)
• Sweetch (Israel)
• Sirona Medical, Inc. (USA)
• Ingwer (USA)
• Biobeat (Israel)

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