Global Artificial Intelligence In Healthcare Market
Tamaño del mercado en miles de millones de dólares
Tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) : %
Período de pronóstico |
2024 –2031 |
Tamaño del mercado (año base) |
USD 14.64 Billion |
Tamaño del mercado (año de pronóstico) |
USD 414.30 Billion |
Tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) |
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Jugadoras de los principales mercados |
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>Segmentación del mercado global de inteligencia artificial en el sector sanitario, por oferta (hardware, software y servicios), tecnología (aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural), aplicación (cirugía asistida por robot, asistentes virtuales, asistentes de flujo de trabajo administrativo, máquinas conectadas, diagnóstico, ensayos clínicos, detección de fraudes, ciberseguridad, reducción de errores de dosis, monitoreo en tiempo real, medicina de precisión, asistentes de enfermería y salud personal, desarrollo de fármacos, descubrimiento, diagnóstico, apoyo a la toma de decisiones clínicas y otros), usuario final (ACO, MCOS, pacientes, pagadores, empresas farmacéuticas, empresas de biotecnología, proveedores de atención médica y otros), canal de distribución (hospitales, clínicas y otros): tendencias de la industria y pronóstico hasta 2031
Análisis del mercado de la inteligencia artificial en el sector sanitario
El mercado de la inteligencia artificial (IA) en el cuidado de la salud se está expandiendo rápidamente, impulsado por los avances en el aprendizaje automático, el análisis de datos y la creciente demanda de soluciones de atención médica eficientes. Las tecnologías de IA están transformando varios aspectos de la atención médica, incluidos el diagnóstico, la atención al paciente, el descubrimiento de medicamentos y los procesos administrativos. Este mercado se caracteriza por un aumento en aplicaciones como el análisis predictivo , los asistentes de salud virtuales y la cirugía robótica, que mejoran los resultados de los pacientes y la eficiencia operativa. Los desarrollos recientes incluyen asociaciones entre empresas de tecnología y proveedores de atención médica para integrar soluciones de IA, así como innovaciones en el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial para mejorar la toma de decisiones clínicas. El enfoque creciente en la medicina personalizada y la salud de precisión impulsa aún más el crecimiento del mercado, destacando el potencial de la IA para revolucionar la atención al paciente. En general, el mercado de la IA en el cuidado de la salud presenta oportunidades significativas para la innovación y la inversión, fomentando un ecosistema de atención médica más eficiente, preciso y receptivo.
Tamaño del mercado de la inteligencia artificial en el sector sanitario
El tamaño del mercado global de inteligencia artificial en el cuidado de la salud se valoró en USD 14.64 mil millones en 2023 y se proyecta que alcance los USD 414.30 mil millones para 2031, con una CAGR del 51,87% durante el período de pronóstico de 2024 a 2031. Además de los conocimientos sobre escenarios de mercado como el valor de mercado, la tasa de crecimiento, la segmentación, la cobertura geográfica y los principales actores, los informes de mercado seleccionados por Data Bridge Market Research también incluyen un análisis profundo de expertos, epidemiología del paciente, análisis de la cartera, análisis de precios y marco regulatorio.
Tendencias del mercado de la inteligencia artificial en el sector sanitario
“ Adopción de herramientas de diagnóstico basadas en IA”
El mercado de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la atención sanitaria está experimentando tendencias significativas impulsadas por los avances tecnológicos y la evolución de las necesidades de los pacientes. Una tendencia notable es la creciente adopción de herramientas de diagnóstico impulsadas por IA, que mejoran la precisión y la velocidad de detección de enfermedades. Las innovaciones en algoritmos de aprendizaje automático y tecnologías de imágenes permiten la identificación temprana de enfermedades como el cáncer y las enfermedades cardiovasculares, lo que conduce a intervenciones oportunas. Además, la IA se está integrando en los registros médicos electrónicos (EHR) para agilizar los flujos de trabajo y mejorar la gestión de datos. Esta tendencia refleja un movimiento más amplio hacia la medicina personalizada, en la que las herramientas de IA analizan grandes conjuntos de datos para adaptar los tratamientos a cada paciente. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, prometen transformar el panorama de la atención sanitaria, mejorando los resultados y la eficiencia.
Alcance del informe y segmentación del mercado de inteligencia artificial en el sector sanitario
Atributos |
Inteligencia artificial en el sector sanitario: perspectivas clave del mercado |
Segmentos cubiertos |
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Países cubiertos |
EE. UU., Canadá y México en América del Norte, Alemania, Francia, Reino Unido, Países Bajos, Suiza, Bélgica, Rusia, Italia, España, Turquía, Resto de Europa en Europa, China, Japón, India, Corea del Sur, Singapur, Malasia, Australia, Tailandia, Indonesia, Filipinas, Resto de Asia-Pacífico (APAC) en Asia-Pacífico (APAC), Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos, Sudáfrica, Egipto, Israel, Resto de Medio Oriente y África (MEA) como parte de Medio Oriente y África (MEA), Brasil, Argentina y Resto de América del Sur como parte de América del Sur. |
Actores clave del mercado |
NVIDIA Corporation (EE. UU.), Intel Corporation (EE. UU.), IBM (EE. UU.), Google LLC (EE. UU.), Microsoft (EE. UU.), General Vision Inc. (EE. UU.), Johnson & Johnson Services, Inc. (EE. UU.), Siemens Healthineers AG (Alemania), Medtronic (Irlanda), CloudMedx Health (EE. UU.), Agfa-Gevaert Group (Bélgica), Oncora Medical (EE. UU.), Micron Technology, Inc. (EE. UU.), DeepMind Technologies Limited (Reino Unido), Welcome AI (EE. UU.), Koninklijke Philips NV (Países Bajos), Precision Health AI (EE. UU.), Cloud (EE. UU.) |
Oportunidades de mercado |
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Value Added Data Infosets |
In addition to the insights on market scenarios such as market value, growth rate, segmentation, geographical coverage, and major players, the market reports curated by the Data Bridge Market Research also include depth expert analysis, patient epidemiology, pipeline analysis, pricing analysis, and regulatory framework. |
Artificial Intelligence in Healthcare Market Definition
Artificial intelligence (AI) in healthcare utilizes sophisticated software programs equipped with complex algorithms that replicate human senses for analyzing, interpreting, and understanding medical data. By evaluating symptoms and disease patterns, AI offers enhanced support, guidance, and feedback to healthcare providers, improving patient care. Beyond clinical diagnosis, AI plays a crucial role in drug development by streamlining the process of creating effective treatments tailored to individual patients. It facilitates the formulation of personalized medicine strategies and actively monitors patient conditions for better management. Moreover, the integration of AI in the healthcare sector has transformed drug discovery and development, making these processes more cost-effective, time-efficient, and innovative. As a result, AI significantly contributes to improving overall healthcare outcomes and efficiency.
Artificial Intelligence in Healthcare Market Dynamics
Drivers
- Increased Demand for Personalized Medicine
As healthcare increasingly shifts toward personalized treatments, artificial intelligence (AI) plays a pivotal role in enabling the analysis of vast amounts of patient data to create customized healthcare solutions. By leveraging advanced algorithms and machine learning techniques, AI can identify individual patient characteristics, preferences, and medical histories, allowing healthcare providers to tailor interventions and treatment plans specifically to each patient’s needs. This data-driven approach enhances the efficacy of treatments and improves patient engagement and satisfaction by considering their unique circumstances. Furthermore, AI's ability to analyze genomic data contributes significantly to the development of precision medicine, where therapies are optimized based on genetic profiles. As a result, the growing emphasis on personalized healthcare solutions serves as a key market driver, encouraging the integration of AI technologies across various healthcare sectors to improve outcomes and streamline care delivery.
- Technological Advancements in Artificial Intelligence (AI)
Innovations in artificial intelligence (AI) technologies, particularly in natural language processing (NLP) and computer vision, are significantly enhancing the capabilities and applications of AI in healthcare. NLP allows healthcare systems to interpret and analyze unstructured data, such as clinical notes and patient records, enabling more accurate information extraction and improved decision-making. This leads to better patient care and streamlined workflows for healthcare providers. Similarly, advancements in computer vision facilitate the analysis of medical images, aiding in faster and more precise diagnoses of conditions such as tumors or fractures. These technologies empower clinicians to make informed decisions, reduce diagnostic errors, and ultimately improve patient outcomes. As these innovations continue to evolve, they drive market growth by expanding the range of AI applications in healthcare, promoting efficiency, and enhancing the overall quality of care delivered to patients.
Opportunities
- Increasing Adoption of Wearable Technology
The increasing adoption of wearable technology for health monitoring presents significant opportunities for the integration of artificial intelligence (AI) to enhance patient care. Wearable devices, such as smartwatches and fitness trackers, collect vast amounts of real-time health data, including heart rate, activity levels, and sleep patterns. By incorporating AI algorithms, healthcare providers can analyze this data to generate actionable insights that enable proactive health management. For instance, AI can identify trends and anomalies in a patient's health metrics, allowing for timely interventions in chronic disease management, such as diabetes or cardiovascular conditions. This integration empowers patients to take control of their health and facilitates personalized treatment plans based on individual data. As a result, the convergence of wearable technology and AI presents a valuable market opportunity to improve health outcomes and optimize chronic disease management strategies.
- Integration with Electronic Health Records (EHRs)
Leveraging artificial intelligence (AI) to analyze electronic health record (EHR) data offers significant opportunities to enhance clinical decision support systems and improve overall patient management. By utilizing AI algorithms, healthcare providers can extract valuable insights from vast amounts of patient data, facilitating more informed clinical decisions and personalized treatment plans. AI can identify trends, alert clinicians to potential issues, and provide evidence-based recommendations, ultimately enhancing patient outcomes. In addition, AI integration streamlines administrative processes by automating routine tasks, reducing paperwork, and minimizing human error. This efficiency allows healthcare professionals to focus more on patient care rather than administrative burdens. As healthcare systems increasingly recognize the value of AI in optimizing EHR usage, the market opportunity for AI-driven solutions to improve patient management and clinical workflows continues to grow.
Restraints/Challenges
- Shortage of Skilled Professionals
The demand for professionals skilled in developing and managing artificial intelligence (AI) technologies in healthcare is rapidly increasing, driven by the growing adoption of AI solutions across the industry. However, a significant challenge lies in the shortage of qualified data scientists and AI specialists, which can hinder the pace of innovation and implementation. This talent gap limits healthcare organizations' ability to fully leverage AI capabilities, as they struggle to find individuals who possess the necessary expertise in both AI and healthcare domains. Without a skilled workforce to design, implement, and maintain AI systems, the potential benefits of these technologies may remain untapped. As healthcare continues to evolve, addressing this challenge will be crucial to ensuring that AI can effectively enhance patient care and streamline operations within the sector.
- High Implementation Costs
The initial costs associated with implementing artificial intelligence (AI) in healthcare can pose significant restraints, especially for smaller healthcare providers. These costs encompass technology acquisition, which involves investing in advanced software and hardware necessary for AI deployment. In addition, training staff to effectively use these AI systems requires financial resources and time, which smaller organizations may struggle to allocate. Ongoing maintenance and updates to ensure the AI solutions remain effective and compliant with evolving healthcare standards further add to the financial burden. For smaller healthcare providers with limited budgets, these expenses can deter them from adopting AI technologies, limiting their ability to enhance patient care and operational efficiency. As a result, addressing these cost-related challenges is crucial for facilitating broader AI adoption across the healthcare sector.
This market report provides details of new recent developments, trade regulations, import-export analysis, production analysis, value chain optimization, market share, impact of domestic and localized market players, analyses opportunities in terms of emerging revenue pockets, changes in market regulations, strategic market growth analysis, market size, category market growths, application niches and dominance, product approvals, product launches, geographic expansions, technological innovations in the market. To gain more info on the market contact Data Bridge Market Research for an Analyst Brief, our team will help you take an informed market decision to achieve market growth.
Artificial Intelligence in Healthcare Market Scope
The market is segmented on the basis of offering, technology, application, end user, and distribution channel. The growth amongst these segments will help you analyse meagre growth segments in the industries and provide the users with a valuable market overview and market insights to help them make strategic decisions for identifying core market applications.
Offering
- Hardware
- Processor
- Memory processing unit
- Graphical processing unit
- Field programmable gate array
- ASIC
- Memory
- Network
- Software
- AI solutions
- On-premises
- Cloud
- AI platform
- Machine learning framework
- Application program interface (API)
- Services
- Deployment and integration
- Suport and maintenance
Technology
- Machine Learning
- Supervised learning
- Reinforcement learning
- Unsupervised learning
- Others
- Natural Language Processing
- Context- Aware Computing
- Computer Vision
- Deep Learning
- Querying Method
Application
- Robot-assisted Surgery
- Virtual Assistants
- Administrative Workflow Assistants
- Connected Machines
- Diagnosis
- Clinical Trials
- Fraud Detection
- Cyber Security
- Dosage Error Reduction
- Real-time Monitoring
- Precision Medicine
- Personal Health and Nursing Assistants
- Drug Development
- Discovery
- Diagnostic
- Clinical Decision Support
- Others
End User
- ACOs
- MCOS
- Patients
- Payers
- Pharmaceutical Companies
- Biotechnology Companies
- Healthcare Providers
- Others
Distribution Channel
- Hospitals
- Clinics
- Others
Artificial Intelligence in Healthcare Market Regional Analysis
The market is analysed and market size insights and trends are provided by country, offering, technology, application, end user, and distribution channel as referenced above.
The countries covered in the market report are U.S., Canada and Mexico in North America, Germany, France, U.K., Netherlands, Switzerland, Belgium, Russia, Italy, Spain, Turkey, Rest of Europe in Europe, China, Japan, India, South Korea, Singapore, Malaysia, Australia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific (APAC) in the Asia-Pacific (APAC), Saudi Arabia, U.A.E., South Africa, Egypt, Israel, Rest of Middle East and Africa (MEA) as a part of Middle East and Africa (MEA), Brazil, Argentina and Rest of South America as part of South America.
North America leads the artificial intelligence in healthcare market, driven by a robust network of healthcare facilities and substantial investments from key industry players in advanced technologies. The region's high adoption of minimally invasive procedures, along with extensive reimbursement options, further supports this dominance. In addition, a growing geriatric population, elevated healthcare spending, and increased research activities, particularly in response to the Covid-19 pandemic, contribute significantly to North America's market strength.
Asia-Pacific region is projected to experience the highest growth rate from 2024 to 2031, fueled by government initiatives aimed at raising awareness of healthcare advancements. In addition, the rise in medical tourism, coupled with increasing research activities, underscores the region's commitment to enhancing healthcare services. The ever-growing geriatric population and escalating demand for high-quality healthcare further contribute to the region's significant market potential.
The country section of the report also provides individual market impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impacts the current and future trends of the market. Data points such as down-stream and upstream value chain analysis, technical trends and porter's five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, impact of domestic tariffs and trade routes are considered while providing forecast analysis of the country data.
Artificial Intelligence in Healthcare Market Share
The market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width and breadth, application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to market.
Artificial Intelligence in Healthcare Market Leaders Operating in the Market Are:
- NVIDIA Corporation (U.S.)
- Intel Corporation (U.S.)
- IBM (U.S.)
- Google LLC (U.S.)
- Microsoft (U.S.)
- General Vision Inc. (U.S.)
- Johnson & Johnson Services, Inc. (U.S.)
- Siemens Healthineers AG (Germany)
- Medtronic (Ireland)
- CloudMedx Health (U.S.)
- Agfa-Gevaert Group (Belgium)
- Oncora Medical (U.S.)
- Micron Technology, Inc. (U.S.)
- DeepMind Technologies Limited (U.K.)
- Welcome AI (U.S.)
- Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
- Precision Health AI (U.S.)
- Cloud (U.S.)
Latest Developments in Artificial Intelligence in Healthcare Market
- En noviembre de 2023, Koninklijke Philips NV (Países Bajos) se asoció con Vestre Viken Health Trust en Noruega para implementar su plataforma AI Manager, destinada a mejorar los flujos de trabajo de radiología. La aplicación de fracturas óseas habilitada con IA agilizó el proceso de diagnóstico, lo que permitió a los radiólogos concentrarse en casos más complejos. Esta iniciativa, que abarca 30 hospitales y beneficia a aproximadamente 3,8 millones de personas, representa la mayor implementación de IA de Philips en Europa, mejorando significativamente la atención al paciente y agilizando los procedimientos de diagnóstico.
- En octubre de 2023, Microsoft (EE. UU.) presentó sus últimas soluciones de datos e inteligencia artificial, incluida Microsoft Cloud, en la conferencia HLTH 2023, diseñadas para permitir que las organizaciones de atención médica obtengan información y mejoren las experiencias tanto de los pacientes como de los médicos. Las soluciones de datos específicas de la industria recientemente introducidas dentro de Microsoft Fabric ofrecen una plataforma de análisis unificada que agiliza la integración de varias fuentes de datos de salud. Esta innovación permite un acceso seguro a información valiosa, lo que facilita una mejor toma de decisiones y eficiencia operativa en el sector de la atención médica.
- En marzo de 2020, care.ai se asoció con la Asociación de Hospitales de Texas (THA) para fomentar la adopción de inteligencia artificial para el monitoreo autónomo en todo el estado. Esta colaboración tiene como objetivo mejorar la atención al paciente mediante la integración de tecnologías avanzadas de inteligencia artificial en los centros de atención médica. La iniciativa destaca el compromiso de mejorar la eficiencia operativa y los resultados de los pacientes a través de soluciones de monitoreo innovadoras.
- En diciembre de 2020, Aidoc e Imbio unieron fuerzas para integrar tecnologías de inteligencia artificial en el análisis de imágenes médicas, específicamente en la detección y el tratamiento de la embolia pulmonar. Esta colaboración subraya el potencial de la IA para mejorar la precisión del diagnóstico y optimizar los protocolos de tratamiento. Además, un número cada vez mayor de empresas emergentes centradas en soluciones sanitarias impulsadas por IA están ganando atención y asegurando inversiones significativas de inversores privados y capitalistas de riesgo, lo que pone de relieve el creciente interés en las tecnologías sanitarias innovadoras.
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Metodología de investigación
La recopilación de datos y el análisis del año base se realizan utilizando módulos de recopilación de datos con muestras de gran tamaño. La etapa incluye la obtención de información de mercado o datos relacionados a través de varias fuentes y estrategias. Incluye el examen y la planificación de todos los datos adquiridos del pasado con antelación. Asimismo, abarca el examen de las inconsistencias de información observadas en diferentes fuentes de información. Los datos de mercado se analizan y estiman utilizando modelos estadísticos y coherentes de mercado. Además, el análisis de la participación de mercado y el análisis de tendencias clave son los principales factores de éxito en el informe de mercado. Para obtener más información, solicite una llamada de un analista o envíe su consulta.
La metodología de investigación clave utilizada por el equipo de investigación de DBMR es la triangulación de datos, que implica la extracción de datos, el análisis del impacto de las variables de datos en el mercado y la validación primaria (experto en la industria). Los modelos de datos incluyen cuadrícula de posicionamiento de proveedores, análisis de línea de tiempo de mercado, descripción general y guía del mercado, cuadrícula de posicionamiento de la empresa, análisis de patentes, análisis de precios, análisis de participación de mercado de la empresa, estándares de medición, análisis global versus regional y de participación de proveedores. Para obtener más información sobre la metodología de investigación, envíe una consulta para hablar con nuestros expertos de la industria.
Personalización disponible
Data Bridge Market Research es líder en investigación formativa avanzada. Nos enorgullecemos de brindar servicios a nuestros clientes existentes y nuevos con datos y análisis que coinciden y se adaptan a sus objetivos. El informe se puede personalizar para incluir análisis de tendencias de precios de marcas objetivo, comprensión del mercado de países adicionales (solicite la lista de países), datos de resultados de ensayos clínicos, revisión de literatura, análisis de mercado renovado y base de productos. El análisis de mercado de competidores objetivo se puede analizar desde análisis basados en tecnología hasta estrategias de cartera de mercado. Podemos agregar tantos competidores sobre los que necesite datos en el formato y estilo de datos que esté buscando. Nuestro equipo de analistas también puede proporcionarle datos en archivos de Excel sin procesar, tablas dinámicas (libro de datos) o puede ayudarlo a crear presentaciones a partir de los conjuntos de datos disponibles en el informe.