Глобальный генеративный искусственный интеллект на рынке здравоохранения – тенденции отрасли и прогноз до 2031 года

Глобальный генеративный искусственный интеллект на рынке здравоохранения, по применению (персонализированное лечение, помощь пациентам, мониторинг пациентов и прогнозная аналитика, анализ и диагностика медицинских изображений, открытие и разработка лекарств), конечному пользователю (больницы, специализированные клиники, амбулаторные хирургические центры (ASC), Научно-исследовательские и академические институты, другие) – тенденции отрасли и прогноз до 2031 года.

Генеративный ИИ в анализе и размере рынка здравоохранения

Рынок привлек генеративный искусственный интеллект из-за его способности создавать надежные и инновационные данные, тем самым улучшая диагностику, воспроизводя реакции пациентов и предоставляя синтетические наборы данных для целей тестирования и обучения. Как сообщается в статье «Обзор перспектив генеративного ИИ в области наук о жизни и здравоохранении на 2024 год», отрасль здравоохранения вкладывает значительные средства в раскрытие преобразующих возможностей генеративного ИИ, при этом примерно 75% крупных компаний здравоохранения в настоящее время экспериментируют или планируют масштабировать генеративный ИИ. Таким образом, растущая популярность генеративного искусственного интеллекта открывает новые возможности в секторе здравоохранения.

Data Bridge Market Research анализирует, что глобальный рынок генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении, объем которого в 2023 году составлял 1,8 миллиарда долларов США, ожидается, что к 2031 году он достигнет 17,20 миллиарда долларов США, а среднегодовой темп роста составит 32,60% в течение прогнозируемого периода. Это указывает на рыночную стоимость. «Персонализированное лечение» доминирует в сегменте приложений глобального генеративного ИИ на рынке здравоохранения из-за растущего спроса на ИИ в здравоохранении, вызванного преобразующим воздействием в отрасли здравоохранения, революционизирующим медицинскую практику. В дополнение к информации о рыночных сценариях, таких как рыночная стоимость, темпы роста, сегментация, географический охват и основные игроки, рыночные отчеты, подготовленные Data Bridge Market Research, также включают глубокий экспертный анализ, эпидемиологию пациентов, анализ трубопроводов, анализ цен, и нормативная база.

Объем отчета и сегментация рынка

Определение рынка

Генеративный ИИ в здравоохранении подразумевает применение искусственный интеллект (ИИ) методы, предполагающие генерацию новых и оригинальных данных. Кроме того, в секторе здравоохранения генеративный искусственный интеллект используется для таких задач, как создание синтетических медицинских изображений, создание виртуальных данных пациентов для обучения алгоритмов здравоохранения, моделирование прогрессирования заболеваний и даже разработка новых молекул для открытия лекарств.

Глобальная динамика генеративного искусственного интеллекта в динамике рынка здравоохранения

Драйверы

• Достижения в области искусственного интеллекта и технологий машинного обучения

Постоянное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) значительно расширило возможности генеративных алгоритмов ИИ. Эти достижения позволяют поставщикам медицинских услуг использовать генеративный искусственный интеллект для таких задач, как открытие лекарств, анализ медицинских изображений, персонализированная медицина и прогнозная аналитика.

• Растущий спрос на персонализированные решения для здравоохранения

Растет спрос на персонализированные медицинские решения, адаптированные к потребностям отдельных пациентов. Генеративные алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать большие наборы данных, включая геномные данные, записи пациентов и клинические испытания, чтобы разработать персонализированные планы лечения и терапии. Такой персонализированный подход к здравоохранению может привести к улучшению результатов лечения пациентов и повышению эффективности оказания медицинской помощи.

• Растущая потребность в открытии и разработке лекарств

Фармацевтическая промышленность сталкивается с проблемами в области открытия и разработки лекарств, включая длительные сроки разработки, высокие затраты и низкие показатели успеха. Технологии генеративного искусственного интеллекта могут ускорить процесс открытия лекарств за счет прогнозирования молекулярных структур, выявления потенциальных кандидатов на лекарства и оптимизации дизайна лекарств. В результате фармацевтические компании все чаще применяют генеративные решения искусственного интеллекта для оптимизации процессов открытия и разработки лекарств.

• Рост инвестиций в медицинские учреждения

Растущее внимание к улучшению состояния медицинских учреждений и улучшению общей инфраструктуры здравоохранения — еще один важный фактор, способствующий росту рынка. Растущее число партнерств и стратегического сотрудничества между государственными и частными игроками, относящимися к финансированию и применению новых и усовершенствованных технологий, еще больше создает прибыльные рыночные возможности.

Возможности

• Растущее внедрение анализа медицинских изображений

Медицинская визуализация играет решающую роль в диагностике заболеваний, планировании лечения и мониторинге результатов лечения пациентов. Генеративные алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать данные медицинских изображений, например МРТ сканирование, компьютерная томография и рентген, которые помогают медицинским работникам обнаруживать отклонения, прогнозировать прогрессирование заболевания и повышать точность диагностики. Растущее внедрение генеративного искусственного интеллекта для анализа медицинских изображений стимулирует рост рынка и производит революцию в области радиологии и диагностической визуализации.

• Операционная эффективность здравоохранения и снижение затрат

Приложения генеративного искусственного интеллекта открывают возможности для оптимизации операций в сфере здравоохранения, автоматизации повторяющихся задач и оптимизации распределения ресурсов в медицинских учреждениях. Например, генеративная прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта позволяет прогнозировать поступление пациентов, оптимизировать численность персонала и улучшить управление запасами, что приводит к снижению эксплуатационных расходов, повышению эффективности рабочих процессов и лучшему использованию ресурсов.

Ограничения

• Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Генеративные алгоритмы искусственного интеллекта требуют доступа к большим объемам конфиденциальных данных пациентов, включая медицинские записи, геномную информацию и диагностические изображения. Однако опасения по поводу конфиденциальности данных, нарушений безопасности и соблюдения нормативных требований создают серьезные препятствия для широкого внедрения. Медицинские организации должны ориентироваться в сложных правилах, таких как HIPAA в США и GDPR в Европейском Союзе, чтобы обеспечить этичное и безопасное использование данных пациентов, что может ограничивать обмен данными и сотрудничество между учреждениями.

• Отсутствие совместимости и стандартизации

Индустрия здравоохранения включает в себя разнообразную экосистему систем электронных медицинских записей (EHR). медицинское оборудованиеи форматы данных, что приводит к проблемам совместимости и стандартизации данных. Несовместимые форматы данных и разрозненные информационные системы препятствуют плавной интеграции генеративных решений искусственного интеллекта в существующие рабочие процессы здравоохранения. Без стандартизированных форматов данных и совместимых систем поставщикам медицинских услуг может быть сложно получить эффективный доступ к данным и обмениваться ими, что ограничивает масштабируемость и влияние генеративных приложений искусственного интеллекта.

Проблемы

• Этические и нормативные соображения

Внедрение генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении поднимает сложные этические и нормативные вопросы, связанные с подотчетностью, прозрачностью, предвзятостью и справедливостью. Поставщикам медицинских услуг приходится решать такие проблемы, как алгоритмическая предвзятость, информированное согласие и интерпретируемость решений, принимаемых искусственным интеллектом, чтобы обеспечить безопасность и доверие пациентов. Более того, регулирующие органы сталкиваются с трудностями при адаптации существующих механизмов регулирования использования ИИ в здравоохранении, что приводит к неопределенности в отношении ответственности, надзора и требований соответствия.

• Ограниченная клиническая валидация и доказательная база

Хотя алгоритмы генеративного искусственного интеллекта обещают совершить революцию в сфере оказания медицинской помощи и исследований, многим приложениям не хватает надежных клинических подтверждений и доказательств, демонстрирующих их эффективность, точность и безопасность в реальных условиях. Поставщикам медицинских услуг и регулирующим органам необходимы строгие проверочные исследования и клинические испытания для оценки надежности и клинической полезности решений генеративного искусственного интеллекта перед их широким распространением. Без достаточных доказательств, подтверждающих их эффективность и надежность, технологии генеративного искусственного интеллекта могут столкнуться со скептицизмом со стороны заинтересованных сторон в сфере здравоохранения и нежеланием интегрировать их в клиническую практику.

Этот глобальный отчет о рынке генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении содержит подробную информацию о последних разработках, торговых правилах, анализе импорта-экспорта, анализе производства, оптимизации цепочки создания стоимости, доле рынка, влиянии внутренних и локализованных игроков рынка, анализирует возможности с точки зрения новых источников дохода, изменения в рыночном регулировании, стратегический анализ роста рынка, размер рынка, рост рынка категорий, ниши приложений и доминирование, одобрение продуктов, запуск продуктов, географическое расширение, технологические инновации на рынке. Чтобы получить дополнительную информацию о глобальном генеративном искусственном интеллекте на рынке здравоохранения, свяжитесь с Data Bridge Market Research для получения аналитического обзора, наша команда поможет вам принять обоснованное рыночное решение для достижения роста рынка.

Недавние улучшения

• В декабре 2023 года компания Merck представила Aiddison, новаторское программное обеспечение как услугу для поиска лекарств. Эта платформа объединила виртуальный дизайн и технологичность благодаря интеграции интерфейса прикладного программирования (API) Synthia Retrosynthesis. Запуск был направлен на ускорение разработки лекарств с возможностью ускорить процесс примерно до 70% по сравнению с традиционным процессом.
• В августе 2023 года Counceant расширила сотрудничество с Google Cloud, используя генеративный искусственный интеллект для улучшения административных процессов с целью оптимизации затрат и улучшения пользовательского опыта. Это совместное партнерство направлено на укрепление решений в области здравоохранения, повышение эффективности бизнеса и улучшение пользовательского опыта.

Глобальный генеративный искусственный интеллект на рынке здравоохранения

Глобальный рынок генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении сегментирован по приложениям и конечным пользователям. Рост среди этих сегментов поможет вам проанализировать скудные сегменты роста в отраслях и предоставить пользователям ценный обзор рынка и информацию о рынке, которая поможет им принять стратегические решения для определения основных рыночных приложений.

Приложение

• Персонализированное лечение
• Помощь пациентам
• Мониторинг пациентов и прогнозная аналитика
• Анализ и диагностика медицинских изображений
• Открытие и разработка лекарств

Конечный пользователь

• Больницы
• Специализированные клиники
• Амбулаторные хирургические центры (АЦЦ)
• Научно-исследовательские и академические институты
• Другие

Глобальный генеративный искусственный интеллект на рынке здравоохранения, региональный анализ / аналитика

Анализируется глобальный рынок генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении, а информация о размере рынка и тенденциях предоставляется по странам, приложениям и конечным пользователям, как указано выше.

Страны, охваченные глобальным отчетом о рынке генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении: США, Канада, Мексика, Великобритания, Германия, Франция, Испания, Италия, Нидерланды, Швейцария, Россия, Бельгия, Турция, остальная Европа, Китай, Япония, Индия, Австралия. , Южная Корея, Сингапур, Таиланд, Малайзия, Индонезия, Филиппины, остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона, Бразилия, остальная часть Южной Америки в Южной Америке, Южная Африка и остальная часть Ближнего Востока и Африки на Ближнем Востоке и в Африке.

Регион Северной Америки доминирует на мировом рынке генеративного ИИ в здравоохранении из-за растущего внедрения ИИ в здравоохранении, присутствия крупных игроков рынка и роста технологического прогресса в регионе.

Прогнозируется, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет наблюдаться значительный рост глобального генеративного искусственного интеллекта на рынке здравоохранения из-за острой необходимости в телемедицине и поддержке здравоохранения. Более того, ожидается, что модернизация и развитие телекоммуникаций будут способствовать росту глобального генеративного искусственного интеллекта на рынке здравоохранения в регионе в ближайшие годы.

В разделе отчета, посвященном странам, также представлены отдельные факторы, влияющие на рынок, и изменения в регулировании рынка внутри страны, которые влияют на текущие и будущие тенденции рынка. Такие данные, как анализ цепочки создания стоимости в нисходящем и восходящем направлении, технические тенденции и анализ пяти сил Портера, тематические исследования, являются некоторыми из указателей, используемых для прогнозирования рыночного сценария для отдельных стран. Кроме того, при предоставлении прогнозного анализа данных по стране учитываются наличие и доступность мировых брендов и проблемы, с которыми они сталкиваются из-за большой или недостаточной конкуренции со стороны местных и отечественных брендов, влияние внутренних тарифов и торговых маршрутов.

Рост инфраструктуры здравоохранения и внедрение новых технологий

Глобальный рынок генеративного ИИ в здравоохранении также предоставляет вам подробный анализ рынка для каждой страны, роста расходов здравоохранения на капитальное оборудование, установленной базы различных видов продуктов для глобального рынка генеративного ИИ в здравоохранении, влияния технологий с использованием кривых линии жизни и изменений в Сценарии регулирования здравоохранения и их влияние на глобальный генеративный искусственный интеллект на рынке здравоохранения.

Конкурентная среда и глобальный генеративный искусственный интеллект в анализе доли рынка здравоохранения

Глобальная конкурентная среда генеративного искусственного интеллекта на рынке здравоохранения предоставляет подробную информацию о конкурентах. Подробная информация включает обзор компании, финансовые показатели компании, полученный доход, рыночный потенциал, инвестиции в исследования и разработки, новые рыночные инициативы, глобальное присутствие, производственные площадки и объекты, производственные мощности, сильные и слабые стороны компании, запуск продукта, ширину и широту продукта, применение. доминирование. Приведенные выше данные относятся только к фокусу компаний, связанному с глобальным генеративным искусственным интеллектом на рынке здравоохранения.

Некоторые из основных игроков, работающих на мировом рынке генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении:

• Корпорация Epic Systems (США)
• DiagnaMed Holdings Corp. (США)
• Синтегра (США)
• Мератив (США)
• ООО «Гугл» (США)
• Оракул (США)
• Майкрософт (США)
• Корпорация NVIDIA (США)
• Инсилико Медисин (США)
• Abridge AI, Inc. (США)
• ЭЛЕКС (Эстония)
• Постоянные системы (Индия)