Globaler Markt für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften – Branchenüberblick und Prognose bis 2031 – Marktanalyse und Marktanteil

Globaler Markt für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften – Branchenüberblick

Der Gesundheits- und Biowissenschaftssektor produziert riesige Mengen an Daten, darunter elektronische Gesundheitsakten, Berichte über klinische Studien, Forschungsdaten und Patientenberichte. Dem Weltwirtschaftsforum zufolge erzeugt die Gesundheitsbranche mehr als 30 % der weltweit generierten Daten, von denen die meisten ungenutzt bleiben. Die Einbeziehung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) im Gesundheitssektor spielt eine große Rolle bei der Verarbeitung der medizinischen Daten und führt zu Innovationen und Erfindungen, die möglicherweise die Grundlage für die Entdeckung von Behandlungen und Therapien, Medikamenten und Arzneimitteln bilden können, die sich als wirksames Heilmittel für verschiedene Gesundheitszustände erweisen können. NLP hat die Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche mit seinem umfassenden datenanalyseorientierten Ansatz vollständig verändert. Jetzt gibt es keine Gesundheits- und Biowissenschaftsakten mehr, die ungenutzt bleiben, da NLP mit der dynamischen Analyse unstrukturierter Daten, der Stimmungsanalyse, der Erkennung benannter Entitäten und der Arzneimittelentdeckung wertvolle Erkenntnisse gewinnt, die dazu beitragen, die Patienteneinbindung drastisch zu verbessern, und infolgedessen wächst der globale NLP-Markt für Biowissenschaften im Gesundheitswesen.  

Der Marktbericht von Data Bridge Market Research enthält Einzelheiten zu aktuellen Entwicklungen, Handelsvorschriften, Marktanteilen, Markttrends auf der Grundlage von Segmentierungen und regionalen Analysen, Einfluss der Marktteilnehmer, Analyse von Chancen in Bezug auf neue Einnahmequellen, Marktvorschriften, strategische Marktwachstumsanalyse, Marktgröße, Marktwachstum nach Kategorien, Anwendungsnischen und -dominanz, Produktzulassungen, Produkteinführungen, geografische Expansionen und technologische Innovationen auf dem Markt. Um weitere Informationen zum Markt zu erhalten, wenden Sie sich an das Expertenteam von Data Bridge Market Research. Unser Team hilft Ihnen dabei, fundierte Marktentscheidungen zu treffen, um Geschäftswachstum zu erzielen.

Globale Marktgröße für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Gesundheitswesen und in Biowissenschaften

Die Konvergenz von NLP und Gesundheitswesen und Biowissenschaften hat eine Evolution in der Medizin bewirkt, indem die Daten zum Nutzen des Sektors genutzt werden. Das exponentielle Wachstum der Gesundheitsdaten beschleunigt den Bedarf an NLP-Lösungen, die helfen können, dieses Meer unstrukturierter Daten zu verwalten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Laufende Innovationen in den Bereichen KI und maschinelles Lernen tragen dazu bei, die Fähigkeiten und die Genauigkeit von NLP-Anwendungen zu verbessern und fördern die Einführung von NLP-Technologien zur Förderung von Forschung und Entwicklung im Gesundheitswesen. Die Verknüpfung von NLP und Gesundheitswesen ist ein Segen für Gesundheitsdienstleister, die Patientenversorgung und Gesundheitsdienste aufeinander abstimmen, um das Marktwachstum zu fördern. Databridge Market Research hat sich einer umfassenden Marktanalyse unterzogen und enthüllt, dass die globalen Märkte für natürliche Sprachverarbeitung (NLP) im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 3,64 % wachsen. Die Größe des Marktes wird im Jahr 2023 auf 2,11 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2031 auf 8,48 Milliarden USD anwachsen.

NLP Gesundheitswesen Biowissenschaften Marktdynamik

Wachstumstreiber für den NLP-Markt im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften

Organisieren elektronischer Gesundheitsakten (EHRs) für weitere Analysen     

Elektronische Gesundheitsakten (EHRs), die von Gesundheitsorganisationen verwendet werden, erzeugen eine Fülle patientenbezogener Daten, deren Strukturierung, Speicherung und Analyse schwierig ist. Diese elektronischen Akten enthalten normalerweise medizinische Berichte, Patientengeschichten und andere Arten von Daten. Nicht nur die Organisation und Untersuchung dieser Daten ist wichtig, ebenso wichtig ist ein einfacher Zugriff auf diese Daten. NLP-Technologien, die klinische Dokumentation, Spracherkennung, Data-Mining-Forschung und klinische Entscheidungsunterstützung umfassen, sind bei der Extraktion und Untersuchung medizinischer Daten sowie bei der Sicherstellung ihrer Verfügbarkeit je nach Verwendung äußerst produktiv. Durch den Einsatz von NLP können Gesundheitsdienstleister diese riesige Datenmenge effektiver analysieren und interpretieren, was zu verbesserten klinischen Entscheidungen, personalisierter Patientenversorgung und höherer Betriebseffizienz führt und so das Marktwachstum ankurbelt.

Prädiktive Analyse basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML)

NLP ist eine Unterteilung der künstlichen Intelligenz und verfügt über statistische und analytische Modelle, die bei der Erkennung von Trends und Mustern eine Rolle spielen. Wenn NLP im Gesundheitswesen mit komplexen Daten gefüttert wird, strukturiert es diese, um eine umfassende Analyse der Patientenakten durchzuführen. Mit anderen Worten führt es prädiktive Analysen der patientenbezogenen Daten durch, die den aktuellen Gesundheitszustand und das Ausmaß der Auswirkungen auf den Körper aufzeigen und dabei helfen, Beschwerden und Krankheiten vorherzusagen, für die ein Patient anfällig ist. Diese Technologien ermöglichen es, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und Ergebnisse aus sehr großen Datensätzen vorherzusagen, um fundiertere klinische Entscheidungen und bessere Patientenergebnisse zu erzielen. Das Ergebnis dieser prädiktiven Analyse ist eine verbesserte Patientenversorgung und fortschrittliche Präventionsmaßnahmen, um vorhergesagten Gesundheitszuständen vorzubeugen. Prädiktive Analysen durch NLP tragen wesentlich dazu bei, die Patientenversorgung zu verbessern und das Marktwachstum voranzutreiben.

Automatisierung von Patientenakten und -dokumentation senkt die Gesundheitskosten

Automatisierte klinische Dokumentation auf Basis natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) rationalisiert die Verwaltung von Patientenakten, indem gesprochene oder geschriebene Informationen in strukturierte, verwertbare Daten umgewandelt werden. Diese Automatisierung reduziert die Belastung des medizinischen Fachpersonals, minimiert manuelle Eingabefehler und stellt sicher, dass Patienteninformationen genau und umfassend aufgezeichnet werden. Diese Automatisierungstechnologie ist eine kostengünstige Methode, die es dem medizinischen Fachpersonal erleichtert, mehr Zeit für die Patientenversorgung statt für die Verwaltung aufzuwenden, was zu einer verbesserten Genauigkeit und damit zu einer allgemeinen Effizienz bei der Führung von Krankenakten führt. Durch die Automatisierung dieser einfachen Aufgaben profitieren medizinische Fachkräfte von Kosteneffizienz und verbessern gleichzeitig die allgemeine Qualität der Patientenversorgung. Die Automatisierung ermöglicht auch die Vereinheitlichung von Krankenakten, indem die gesamte Patientenakte, die in der Datenbank anderer Ärzte oder Gesundheitszentren gespeichert ist, zusammengeführt wird. Dass das Gesundheitswesen dank NLP kostengünstiger wird, ist ein Wachstumsimpuls für Global NLP Healthcare Life Sciences.   

Wachstumschancen auf dem NLP-Markt für das Gesundheitswesen und Biowissenschaften

Individueller Behandlungsplan

NLP spielt eine Schlüsselrolle bei der Erstellung eines individuellen und zielgerichteten Behandlungsplans. NLP kann Patientendaten aus verschiedenen Quellen wie elektronischen Gesundheitsakten, klinischen Notizen und Krankengeschichten extrahieren und vereinheitlichen, was eine einfache Verarbeitung und Identifizierung der besonderen Bedürfnisse von Patienten, genetischen Faktoren und Gesundheitszuständen ermöglicht. Dies hilft Gesundheitsdienstleistern bei der Erstellung eines Behandlungsplans, der den Bedürfnissen der Patienten entspricht. Die Ausarbeitung eines personalisierten Behandlungsplans ist für Ärzte eine Gelegenheit, die effektivste Behandlung ihrer Patienten zu entwickeln und so ihren Patientenstamm zu erweitern. Beispielsweise kann NLP die Muster in der Krankengeschichte des Patienten hervorheben, sodass man die wahrscheinlich wirksamsten Medikamente bestimmen oder sogar mögliche Nebenwirkungen in einem ähnlichen Fall identifizieren kann. Insofern unterstützt NLP die Präzisionsmedizin, bei der Interventionen gezielter und effektiver sind und so die Behandlungseffizienz und das Patientenergebnis verbessern.

Integration von IoT in Wearables

Wearables mit integrierter NLP-Technologie auf Basis des IoT ermöglichen die Erfassung von Patientendaten in Echtzeit. Sie helfen dabei, den Gesundheitszustand der Patienten den ganzen Tag über aus der Ferne zu überwachen und ermöglichen es dem medizinischen Fachpersonal, alle Komplikationen und Abweichungen aufzuzeichnen, sodass sie sofort handeln und einen Aktionsplan erstellen können, um derartige Komplikationen in Zukunft zu vermeiden.

Zusammenarbeit mit Pharma- und Biotech-Unternehmen    

Die Zusammenarbeit mit Pharma- und Biotechnologieunternehmen zur Integration der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in die Arzneimittelforschung, das Management klinischer Studien und die Pharmakovigilanzprozesse steigert die Effizienz und beschleunigt Innovationen in den Biowissenschaften. NLP steigert die Effizienz klinischer Studien durch die Automatisierung der Datenextraktion aus Krankenakten und Patientenberichten und ermöglicht so eine schnellere Rekrutierung und Analyse von Studiendaten. 

Herausforderungen für das Wachstum des NLP-Gesundheitswesen-Life-Science-Marktes

NLP im Gesundheitswesen und in den Gesundheitswissenschaften wird normalerweise mit einer bestimmten Gruppe von Begriffen gefüttert, die möglicherweise nicht auf andere Befehle zutreffen. Da sich die menschliche Sprache ständig weiterentwickelt, kann die vordefinierte Gruppe von Begriffen die Daten ungenau strukturieren. Dies geschieht normalerweise, wenn ein NLP-Programm eine integrierte Gruppe von Begriffen hat, die möglicherweise nicht mit den untersuchten unstrukturierten Daten übereinstimmen. Diese Herausforderung lässt sich mit einem gewissen Maß an menschlichem Engagement leicht bewältigen.

NLP ist in der Lage, unstrukturierte Daten zu organisieren und zu kategorisieren. Angesichts der Komplexität der menschlichen Sprache kann das Tool jedoch weniger effizient sein. Es kann mit komplizierter Sprache, Dialekt und Bezugspunkten möglicherweise nicht umgehen. Dies erhöht infolgedessen die Wahrscheinlichkeit falsch positiver und negativer Ergebnisse.  

NLP Gesundheitswesen Biowissenschaften Marktgröße Wachstumsbeschränkungen

Datenschutz und Sicherheitsbedenken

Bei der Anwendung von NLP-Lösungen wird die Verarbeitung sensibler Patienteninformationen zu drastischen Bedenken hinsichtlich Datenschutzgesetzen und Datensicherheitsverletzungen führen. Während Gesundheitsdienstleister bereits jede Möglichkeit ausschöpfen, NLP-Technologien in vollem Umfang zu implementieren, müssen sie sich durch strenge Datenschutzgesetze gemäß HIPAA in den USA und der DSGVO in Europa kämpfen – beide wurden erlassen, um die Vertraulichkeit der Patienten zu wahren und einen möglichen unbefugten Zugriff auf persönliche Gesundheitsinformationen zu verhindern. Um all dies zu erreichen, sollten NLP-Systeme vollständig sicher sein. Es sollte garantiert werden, dass diese Anforderung durch die Anwendung robuster Methoden zur Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung, sehr strenge Zugriffskontrollen, die den Zugriff auf Daten auf autorisierte Benutzer beschränken, und Anonymisierungstechniken zum Schutz vor unerwünschter Offenlegung der Identität des Patienten erfüllt wird. Die Aggregation dieser Sicherheitsprotokolle kann garantieren

Integrationskomplexität von NLP-Systemen  

Die Integration von Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) in die vorhandene IT-Infrastruktur des Gesundheitswesens, einschließlich EHRs und klinischer Systeme, kann komplex und zeitaufwändig sein. Gesundheitsorganisationen stehen bei der Bereitstellung von NLP-Lösungen vor Herausforderungen wie Interoperabilitätsproblemen, Datenstandardisierung und Kompatibilität mit Legacy-Systemen. Der Integrationsprozess erfordert sorgfältige Planung, Anpassung und Koordination mit IT-Teams, um eine nahtlose Konnektivität und Funktionalität über verschiedene Plattformen hinweg sicherzustellen. Darüber hinaus stellt die Schulung des Gesundheitspersonals zur effektiven Nutzung von NLP-Tools und zur Interpretation der generierten Erkenntnisse zusätzliche Herausforderungen bei der Implementierung dar.

NLP Healthcare Life Science Marktumfang und Trends

 Wichtige Erkenntnisse

• In den letzten Jahren hat sich das Potenzial von KI als bahnbrechende Neuerung im Gesundheitswesen herauskristallisiert. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und NLP-Techniken zur effektiven Verarbeitung wachsender Datenmengen wurde eine der beeindruckendsten Anwendungen gefördert, die als automatische klinische Kodierung bekannt ist und die Verwaltung und das Management klinischer Aufzeichnungen in Krankenhäusern und in der medizinischen Forschung rationalisiert.
• Wie aus aktuellen Umfragen hervorgeht, gab es in den letzten Jahren eine Flut von Artikeln zur automatisierten klinischen Kodierung mit Deep Learning (dem aktuellen Mainstream-Ansatz der KI).
• Obwohl die Bedenken angesprochen und auf die Sicherheit und Wirksamkeit von Chatbots hingewiesen wird, können menschliche Aspekte der Gesundheitsfürsorge nicht ersetzt werden. Auf diese Weise können Chatbots nur ein integraler Bestandteil der klinischen Praxis werden, um im Tandem mit medizinischem Fachpersonal zu arbeiten, Kosten zu senken, die Effizienz der Arbeitsabläufe zu verbessern und so die Ergebnisse zu verbessern.

NLP Healthcare Life Science Markt – Regionale Analyse – Markttrends

Wichtige Erkenntnisse

• Nordamerika wird den Markt voraussichtlich dominieren, da die Nachfrage nach NLP-Lösungen steigt und erhebliche Investitionen in Robotik und NLP-bezogene Forschungs- und Entwicklungsinitiativen getätigt werden. Die fortschrittliche Gesundheitsinfrastruktur der Region und die starke Präsenz wichtiger Technologiegiganten erleichtern die schnelle Einführung von NLP-Technologien in verschiedenen Anwendungen, darunter klinische Dokumentation, Patienteninteraktionsanalyse und Datenanalyse. 
• Im asiatisch-pazifischen Raum wird aufgrund der weit verbreiteten Einführung fortschrittlicher Technologien zur Optimierung von Geschäftsabläufen ein deutliches Wachstum erwartet. Zunehmende Investitionen in die IT-Infrastruktur des Gesundheitswesens und ein wachsendes Bewusstsein für die Vorteile von NLP bei der Verbesserung klinischer Entscheidungsprozesse und der Patienteneinbindung sind Schlüsselfaktoren für dieses Wachstum.
• Die Niederländische Organisation für wissenschaftliche Forschung (NWO) ist an Projekten beteiligt, bei denen NLP zur Analyse wissenschaftlicher Daten aus biomedizinischen Forschungsstudien eingesetzt wird. Ziel ist die Entwicklung neuer Behandlungen und ein besseres Verständnis der Krankheitsbiologie.
• Das von der Europäischen Union finanzierte Projekt European Health Data Space (EHDS) konzentriert sich auf die Entwicklung von NLP-Tools, die mehrere europäische Sprachen verarbeiten können. Ziel der Initiative ist die Entwicklung standardisierter NLP-Lösungen, die Gesundheitsdaten in verschiedenen Sprachen und Dialekten in ganz Europa verarbeiten können.
• NHS Digital in Großbritannien konzentriert sich auf die Integration von NLP-Technologien in EHR-Systeme, um die klinische Dokumentation und den Informationsabruf zu verbessern. Eine solche Integration soll ein höheres Maß an Datengenauigkeit für Patienten erreichen, was wiederum die Durchführung richtiger klinischer Entscheidungen ermöglicht, da die Datenextraktion und -analyse aus medizinischen Aufzeichnungen automatisiert wird.
• In Südafrika entwickelt Data Science Africa NLP-Modelle, die eine Reihe lokaler Sprachen – von Afrikaans und Zulu bis hin zu anderen – unterstützen, um den mehrsprachigen Anforderungen eines regional basierten Gesundheitssystems gerecht zu werden.

NLP Gesundheitswesen Biowissenschaften Marktführende Akteure

• 3M (USA)
• Cerner Corporation (USA)
• Nuance Communications Inc. (USA)
• Dolby Systems Inc. (USA)
• Microsoft (US)
• IBM (USA)
• Google LLC (Alphabet Inc.) (USA)
• Amazon Web Services Inc. (USA)
• Apixio Inc. (USA)
• Averbis (Deutschland)
• Clinithink (USA)
• Lexalytics (USA)
• Narrative Wissenschaft (USA)
• JohnSnow Labs (USA)
• BenevolentAI (Großbritannien)

NLP Healthcare Life Science Markt Jüngste Entwicklungen

• Im Februar 2024 arbeitete Persistent Systems mit Microsoft zusammen, um eine neue PHM-Lösung auf den Markt zu bringen, die auf generativer KI basiert. Diese fortschrittliche Lösung wurde entwickelt, um wertorientierte Pflegemodelle zu unterstützen, und verwendet SDOH, um nicht-klinische Patientenbedürfnisse zu messen. Dadurch wird die Genauigkeit der prädiktiven Analyse der Gesundheitsausgaben für verschiedene klinische Erkrankungen verbessert.
• Im Juni 2023 schloss Apixio, ein führender Anbieter von Lösungen für künstliche Intelligenz im Bereich der wertorientierten Gesundheitsversorgung, seine Fusion mit ClaimLogiq ab, einem Technologieunternehmen, das für seine Expertise bei der Verbesserung der Genauigkeit von Vorauszahlungsansprüchen für Krankenversicherungen bekannt ist. Das neu fusionierte Unternehmen wird den Namen Apixio tragen und sofort zu einem der größten und dominantesten Akteure im Bereich Gesundheitsdaten und -analyse werden. Die strategische Fusion vereint die fortschrittliche KI von Apixio mit der Präzision von ClaimLogiq bei der Bearbeitung von Ansprüchen und schafft so eine leistungsstarke Plattform für die Bereitstellung umfassender Erkenntnisse und Lösungen. Das neue Apixio will das Gesundheitsmanagement revolutionieren, indem es die Genauigkeit der Daten verbessert, optimale Kostenvorhersagen ermöglicht und effektivere wertorientierte Pflegestrategien vorantreibt – ein neuer Standard in der Gesundheitsanalysebranche.

Der Marktbericht von DBMR zum Markt für Natural Language Processing (NLP) im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften bietet Ihnen wertvolle Einblicke, die zu mehreren wichtigen Geschäftsentscheidungen beitragen können. Basierend auf unseren Berichten und unserer Forschungskompetenz können Sie realistische Wachstumsstrategien für Ihr Unternehmen entwickeln.   

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