Descripción general y pronóstico del mercado de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para el sector sanitario y de las ciencias biológicas a escala mundial hasta 2031: análisis de mercado y cuota de mercado

Mercado global de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para la atención médica y las ciencias biológicas: descripción general de la industria

El sector de la salud y las ciencias biológicas produce una enorme cantidad de datos, incluidos registros médicos electrónicos, informes de ensayos clínicos, datos de investigación e informes de pacientes. Según el Foro Económico Mundial, la industria de la salud genera más del 30% de los datos generados en todo el mundo, la mayoría de los cuales no se utilizan. La incorporación del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el sector de la salud desempeña un papel enorme en el procesamiento de los datos médicos que conducen a la innovación y las invenciones que potencialmente pueden convertirse en la base para descubrir tratamientos y terapias, fármacos y medicamentos que pueden resultar una cura eficaz para diversas afecciones de salud. El PLN ha transformado por completo la industria de la salud y las ciencias biológicas con su enfoque integral orientado al análisis de datos. Ahora, no hay registros de salud y ciencias biológicas que no se utilicen con el análisis dinámico de datos no estructurados, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades con nombre y el descubrimiento de fármacos del PLN para extraer información valiosa que ayude a mejorar drásticamente la participación del paciente y, en consecuencia, el mercado global de la salud y las ciencias biológicas mediante PLN se está expandiendo.  

El informe de investigación de mercado de Data Bridge Market Research proporciona detalles de los desarrollos recientes, regulaciones comerciales, participación de mercado, tendencias del mercado sobre la base de sus segmentaciones y análisis regionales, impacto de los actores del mercado, análisis de oportunidades en términos de bolsillos de ingresos emergentes, regulaciones del mercado, análisis estratégico del crecimiento del mercado, tamaño del mercado, crecimientos del mercado por categoría, nichos de aplicación y dominio, aprobaciones de productos, lanzamientos de productos, expansiones geográficas e innovaciones tecnológicas en el mercado. Para obtener más información sobre el mercado, comuníquese con el equipo de analistas expertos de Data Bridge Market Research. Nuestro equipo lo ayudará a tomar decisiones de mercado informadas para lograr el crecimiento empresarial.

Tamaño del mercado global de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el sector sanitario y de las ciencias biológicas

La convergencia de la PNL y la atención médica y las ciencias biológicas ha traído consigo una evolución en la medicina al utilizar los datos en beneficio del sector. El crecimiento exponencial de los datos de atención médica está acelerando la necesidad de soluciones de PNL que puedan ayudar a gestionar este mar de datos no estructurados para extraer información valiosa. Las innovaciones en curso en IA y aprendizaje automático están ayudando a desarrollar capacidades y la precisión de las aplicaciones de PNL, lo que fomenta aún más la adopción de tecnologías de PNL para potenciar la investigación y el desarrollo en el ámbito de la atención médica. La interconexión de la PNL y la atención médica es una bendición para los proveedores de servicios de atención médica que adaptan la atención al paciente y los servicios de atención médica para generar el crecimiento del mercado. Databridge Market Research se sumergió en un análisis exhaustivo del mercado y reveló que los mercados globales de procesamiento del lenguaje natural PNL para la atención médica y las ciencias biológicas están aumentando a una CAGR del 3,64 %. El tamaño del mercado está valorado en 2110 millones de dólares en 2023 y se espera que crezca hasta 8480 millones de dólares en 2031.

Dinámica del mercado de las ciencias biológicas y la atención sanitaria con PNL

Factores impulsores del crecimiento del mercado de ciencias biológicas de la atención médica mediante PNL

Organización de registros médicos electrónicos (EHR) para su posterior análisis     

Los registros médicos electrónicos (EHR) que utilizan las organizaciones de atención médica generan una gran cantidad de datos relacionados con los pacientes que se vuelven difíciles de estructurar, almacenar y analizar. Estos registros electrónicos generalmente incluyen informes médicos, historias clínicas de pacientes y otros tipos de datos. No solo es importante organizar y examinar estos datos, sino que también es igualmente importante el fácil acceso a ellos. Las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que incluyen documentación clínica, reconocimiento de voz, investigación de minería de datos y soporte de decisiones clínicas son altamente productivas en la extracción y el examen de datos médicos y en la garantía de su disponibilidad según el uso. Al aprovechar el PLN, los proveedores de atención médica pueden analizar e interpretar de manera más eficaz esta amplia gama de datos, lo que conduce a una mejor toma de decisiones clínicas, una atención personalizada al paciente y una mayor eficiencia operativa, impulsando así el crecimiento del mercado.

Análisis predictivo basado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML)

La PNL, que es una subdivisión de la inteligencia artificial , está equipada con modelos estadísticos y analíticos que desempeñan un papel en la identificación de tendencias y patrones. Cuando la PNL en el ámbito de la atención sanitaria se alimenta de datos complejos, los estructura para realizar un análisis exhaustivo de los registros de los pacientes. En otras palabras, ejecuta un análisis predictivo de los datos relacionados con el paciente que revela las condiciones de salud actuales y el nivel de efecto en el cuerpo, además de ayudar a prever las dolencias y enfermedades a las que es vulnerable un paciente. Estas tecnologías permiten extraer información útil, identificar patrones y pronosticar resultados a partir de conjuntos de datos muy grandes para tomar decisiones clínicas más informadas y mejores resultados para los pacientes. La conclusión de este análisis predictivo es una mejor atención al paciente y medidas de prevención avanzadas para prevenir las condiciones de salud previstas. El análisis predictivo a través de la PNL es un importante contribuyente a la mejora de los servicios de atención al paciente y al fomento del crecimiento del mercado.

La automatización de los registros y la documentación de los pacientes reduce los costes sanitarios

La documentación clínica automatizada, impulsada por el procesamiento del lenguaje natural (PLN), agiliza la gestión de los registros de los pacientes al convertir la información hablada o escrita en datos estructurados y procesables. Esta automatización reduce la carga de los profesionales sanitarios, minimiza los errores de entrada manual y garantiza que la información del paciente se registre de forma precisa y completa. Esta tecnología de automatización es una forma rentable, que facilita que los profesionales sanitarios dediquen más tiempo a la atención del paciente en lugar de a la administración, lo que conduce a una mayor precisión y, por lo tanto, a una mayor eficiencia general en el mantenimiento de los registros médicos. Con la automatización de estas tareas menores, los profesionales sanitarios disfrutan de una mayor rentabilidad y, al mismo tiempo, mejoran la calidad general de la atención al paciente. La automatización también permite la unificación de los registros sanitarios al cotejar todo el historial del paciente almacenado en la base de datos de otros médicos o centros sanitarios. El hecho de que la atención sanitaria se vuelva rentable gracias al PLN es un estímulo para el crecimiento de Global NLP Healthcare Life Sciences.   

Oportunidades de crecimiento del mercado de ciencias biológicas en el ámbito de la atención sanitaria mediante PNL

Plan de tratamiento personalizado

La PNL desempeña un papel fundamental en la preparación de un plan de tratamiento individualizado y específico. La PNL tiene la capacidad de extraer y unificar los datos de los pacientes de diversas fuentes, como registros médicos electrónicos, notas clínicas e historiales médicos, lo que permite un fácil procesamiento e identificación de las necesidades particulares de los pacientes, los factores genéticos y las condiciones de salud. Esto ayuda a los proveedores de atención médica a preparar un plan de tratamiento que se adapte a las necesidades de los pacientes. La elaboración de un plan de tratamiento personalizado es una oportunidad para que los médicos creen el curso de tratamiento más eficaz para sus pacientes y, de ese modo, amplíen su base de pacientes. Por ejemplo, la PNL puede resaltar los patrones en el historial del paciente para poder determinar los medicamentos con más probabilidades de ser eficaces o incluso identificar posibles efectos secundarios en un caso similar a otros. Como tal, la PNL respalda la medicina de precisión, donde las intervenciones estarán más centradas y serán más efectivas, mejorando así la eficiencia del tratamiento y los resultados del paciente.

Integración de IoT en wearables

Los wearables con procesamiento de lenguaje natural (PLN) impulsados ​​por IoT permiten la captura de datos de pacientes en tiempo real. Ayudan a monitorear la salud de los pacientes de forma remota durante todo el día y permiten a los profesionales de la salud registrar cualquier complicación y variación para que puedan actuar de inmediato y preparar un plan de acción para evitar complicaciones similares en el futuro.

Colaboración con empresas farmacéuticas y biotecnológicas    

La colaboración con empresas farmacéuticas y biotecnológicas para integrar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) en los procesos de descubrimiento de fármacos, gestión de ensayos clínicos y farmacovigilancia impulsa la eficiencia y acelera la innovación en las ciencias biológicas. El PLN mejora la eficiencia de los ensayos clínicos al automatizar la extracción de datos de los registros médicos y los informes de los pacientes, lo que facilita un reclutamiento y un análisis más rápidos de los datos de los ensayos. 

Desafíos de crecimiento del tamaño del mercado de ciencias biológicas de la atención médica con PNL

Los programas de PNL en el ámbito de la atención sanitaria y las ciencias de la salud suelen incluir un grupo específico de términos que podrían no ser aplicables a ningún otro comando. Como el lenguaje humano sigue evolucionando, el grupo de términos predefinidos puede estructurar los datos de forma incorrecta. Esto suele ocurrir cuando un programa de PNL tiene un grupo de términos integrado que puede no coincidir con los datos no estructurados que se están examinando. Este desafío es fácil de superar con un cierto nivel de participación humana.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es capaz de organizar y categorizar datos no estructurados. Sin embargo, la herramienta puede volverse menos eficiente frente a la complejidad del lenguaje humano. Es posible que no pueda manejar lenguaje, dialecto y puntos de referencia complejos. Esto, como resultado, aumenta las posibilidades de falsos positivos y negativos.  

Restricciones al crecimiento del tamaño del mercado de ciencias biológicas de la atención médica con PNL

Preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos

En la aplicación de soluciones de PNL, el procesamiento de información sensible de los pacientes dará lugar a graves preocupaciones sobre las leyes de privacidad y las violaciones de la seguridad de los datos. Si bien los proveedores de atención médica ya están explorando todas las oportunidades para implementar tecnologías de PNL al máximo, tendrán que sortear leyes de protección de datos rígidas bajo HIPAA en los EE. UU. y el GDPR en Europa, ambas promulgadas con el propósito de mantener la confidencialidad de los pacientes y detener el posible acceso no autorizado a la información médica personal. Para lograr todo esto, los sistemas de PNL deben estar completamente habilitados en materia de seguridad. Se debe garantizar que este requisito se cumpla mediante la aplicación de métodos robustos para el cifrado de datos en reposo y en tránsito, controles de acceso muy estrictos que limiten el acceso a los datos solo a los usuarios autorizados y técnicas de anonimización para ayudar a proteger contra la exposición no deseada de la identidad del paciente. La agregación de estos protocolos de seguridad puede garantizar

Complejidad de integración de los sistemas de PNL  

La integración de sistemas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) con la infraestructura de TI existente en el sector sanitario, incluidos los registros médicos electrónicos y los sistemas clínicos, puede ser una tarea compleja y que requiere mucho tiempo. Las organizaciones sanitarias se enfrentan a desafíos como problemas de interoperabilidad, estandarización de datos y compatibilidad con sistemas heredados al implementar soluciones de PLN. El proceso de integración requiere una planificación, personalización y coordinación cuidadosas con los equipos de TI para garantizar una conectividad y una funcionalidad perfectas en las diferentes plataformas. Además, la capacitación del personal sanitario para utilizar eficazmente las herramientas de PLN e interpretar los conocimientos generados plantea desafíos de implementación adicionales.

Alcance y tendencias del mercado de ciencias biológicas de la atención médica con PNL

 Visión clave

• En los últimos años, con el surgimiento del potencial de la IA como un elemento innovador en el cuidado de la salud, el empleo de técnicas de aprendizaje automático y PNL para el procesamiento eficaz de volúmenes crecientes de datos impulsa una de las aplicaciones más impresionantes conocida como codificación clínica automatizada que agiliza la administración y gestión de registros clínicos en un hospital y en un entorno de investigación médica.
• En los últimos años, ha habido un aumento de artículos sobre codificación clínica automatizada con aprendizaje profundo (como el enfoque principal actual de IA), como se revisó en encuestas recientes.
• Aunque se abordan las preocupaciones y se señala la seguridad y eficacia de los chatbots, los aspectos humanos de la atención médica no se pueden reemplazar. De esta manera, los chatbots solo pueden convertirse en una parte integral de la práctica clínica para trabajar en conjunto con los profesionales de la salud, reduciendo los costos, mejorando la eficiencia del flujo de trabajo y, por lo tanto, improvisando sobre los resultados para obtener mejores resultados.

Análisis regional del mercado de ciencias biológicas de la atención médica con PNL: tendencias del mercado

Ideas clave

• Se espera que América del Norte domine el mercado debido a la creciente demanda de soluciones de procesamiento del lenguaje natural y a las importantes inversiones en robótica e iniciativas de investigación y desarrollo relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural. La avanzada infraestructura sanitaria de la región y la fuerte presencia de gigantes tecnológicos clave facilitan la rápida adopción de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural en diversas aplicaciones, como la documentación clínica, el análisis de la interacción con los pacientes y el análisis de datos. 
• Se espera que la región Asia-Pacífico sea testigo de un crecimiento significativo debido a la adopción generalizada de tecnologías avanzadas destinadas a optimizar las operaciones comerciales. El aumento de las inversiones en infraestructura de TI para la atención médica y la mayor conciencia sobre los beneficios del procesamiento del lenguaje natural para mejorar los procesos de toma de decisiones clínicas y la participación de los pacientes son factores clave que impulsan este crecimiento.
• La Organización Holandesa para la Investigación Científica (NWO) participa en proyectos que aplican el procesamiento del lenguaje natural para el análisis de datos científicos obtenidos a partir de estudios de investigación biomédica. El objetivo es desarrollar nuevos tratamientos y mejorar la comprensión de la biología de las enfermedades.
• El proyecto European Health Data Space (EHDS), financiado por la Unión Europea, se centra en el desarrollo de herramientas de procesamiento del lenguaje natural capaces de gestionar varios idiomas europeos. La iniciativa tiene como objetivo crear soluciones estandarizadas de procesamiento del lenguaje natural que puedan procesar datos sanitarios en varios idiomas y dialectos de toda Europa.
• En el Reino Unido, NHS Digital se centra en la integración de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural en los sistemas de registros médicos electrónicos para mejorar la documentación clínica y la recuperación de información. Dicha integración pretende lograr un mayor nivel de precisión en los datos de los pacientes, lo que, en otro sentido, permitirá la correcta toma de decisiones clínicas debido a que automatiza los procesos de extracción y análisis de datos de los registros médicos.
• En Sudáfrica, Data Science Africa desarrolla modelos de PNL diseñados para admitir varios idiomas locales, desde afrikáans y zulú hasta otros, a fin de poder satisfacer requisitos multilingües dentro de un sistema de atención médica de base regional.

Actores líderes del mercado de ciencias biológicas y atención médica con PNL

• 3M (Estados Unidos)
• Corporación Cerner (Estados Unidos)
• Nuance Communications Inc. (Estados Unidos)
• Dolby Systems Inc. (Estados Unidos)
• Microsoft (Estados Unidos)
• IBM (Estados Unidos)
• Google LLC (Alphabet Inc.) (Estados Unidos)
• Amazon Web Services Inc. (Estados Unidos)
• Apixio Inc. (Estados Unidos)
• Averbis (Alemania)
• Clinithink (Estados Unidos)
• Lexalytics (Estados Unidos)
• Ciencia narrativa (Estados Unidos)
• Laboratorios JohnSnow (Estados Unidos)
• BenevolentAI (Reino Unido)

Desarrollos recientes del mercado de ciencias biológicas de la atención médica con PNL

• En febrero de 2024, Persistent Systems colaboró ​​con Microsoft para lanzar una nueva solución PHM impulsada por IA generativa. Desarrollada para respaldar modelos de atención basados ​​en el valor, esta solución avanzada utiliza SDOH para medir las necesidades no clínicas de los pacientes. Como resultado, refuerza la precisión de los análisis predictivos en el gasto sanitario en varias afecciones clínicas.
• En junio de 2023, Apixio, líder en soluciones de inteligencia artificial para la atención médica basada en el valor, completó su fusión con ClaimLogiq, una empresa de tecnología conocida por su experiencia en la mejora de la precisión de las reclamaciones de prepago para los planes de salud. La entidad recién fusionada llevará el nombre de Apixio y se convertirá inmediatamente en uno de los actores más grandes y dominantes en el espacio de datos y análisis de atención médica. La fusión estratégica reúne la inteligencia artificial avanzada de Apixio con la precisión de ClaimLogiq en el procesamiento de reclamaciones, creando una plataforma poderosa para la entrega de información y soluciones integrales. La nueva Apixio busca revolucionar la gestión de la atención médica al mejorar la precisión de los datos, brindar optimización en las predicciones de costos e impulsar estrategias de atención basadas en el valor más efectivas, un nuevo estándar en la industria de análisis de atención médica.

El informe de mercado de DBMR sobre el mercado de procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el sector sanitario y de las ciencias biológicas le ofrece información valiosa que puede contribuir a la toma de decisiones empresariales importantes. Con base en nuestros informes y nuestra experiencia en investigación, puede crear estrategias de crecimiento realistas para su empresa.   

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