Global Artificial Intelligence In Healthcare Market
市场规模(十亿美元)
CAGR :
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2024 –2031 |
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USD 14.64 Billion |
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USD 414.30 Billion |
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>全球医疗保健人工智能市场细分,按产品(硬件、软件和服务)、技术(机器学习和自然语言处理)、应用(机器人辅助手术、虚拟助理、行政工作流助理、联网机器、诊断、临床试验、欺诈检测、网络安全、剂量误差减少、实时监控、精准医疗、个人健康和护理助理、药物开发、发现、诊断、临床决策支持等)、最终用户(ACO、MCOS、患者、付款人、制药、生物技术公司、医疗保健提供商等)、分销渠道(医院、诊所等)– 行业趋势和预测到 2031 年
医疗保健市场分析中的人工智能
医疗保健领域的人工智能 (AI) 市场正在迅速扩张,这得益于机器学习和数据分析的进步以及对高效医疗保健解决方案日益增长的需求。AI 技术正在改变医疗保健的各个方面,包括诊断、患者护理、药物发现和管理流程。这个市场的特点是预测分析、虚拟健康助手和机器人手术等应用激增,这些应用可以改善患者治疗效果和运营效率。最近的发展包括科技公司和医疗保健提供商之间的合作以整合 AI 解决方案,以及自然语言处理和计算机视觉方面的创新,以改善临床决策。对个性化医疗和精准健康的日益关注进一步推动了市场增长,凸显了 AI 彻底改变患者护理的潜力。总体而言,医疗保健市场的 AI 为创新和投资提供了重大机会,有助于促进更高效、更准确、响应更快的医疗保健生态系统。
医疗保健领域人工智能市场规模
2023 年全球医疗保健人工智能市场规模价值 146.4 亿美元,预计到 2031 年将达到 4143.0 亿美元,2024 年至 2031 年预测期内的复合年增长率为 51.87%。除了对市场价值、增长率、细分、地理覆盖范围和主要参与者等市场情景的见解外,Data Bridge Market Research 策划的市场报告还包括深度专家分析、患者流行病学、管道分析、定价分析和监管框架。
医疗保健市场趋势中的人工智能
“采用人工智能诊断工具”
在技术进步和患者需求不断变化推动下,医疗保健市场的人工智能 (AI) 正在见证重大趋势。一个值得注意的趋势是越来越多地采用人工智能诊断工具,这提高了疾病检测的准确性和速度。机器学习算法和成像技术的创新可以更早地识别癌症和心血管疾病等病症,从而及时干预。此外,人工智能正在被整合到电子健康记录 (EHR) 中,以简化工作流程并改善数据管理。这一趋势反映了个性化医疗的更广泛趋势,其中人工智能工具分析大量数据集以根据个体患者量身定制治疗方案。随着这些技术的不断发展,它们有望改变医疗保健格局,改善结果和效率。
报告范围和医疗保健市场细分中的人工智能
属性 |
医疗保健领域人工智能关键市场洞察 |
涵盖的领域 |
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覆盖国家 |
北美洲的美国、加拿大和墨西哥、欧洲的德国、法国、英国、荷兰、瑞士、比利时、俄罗斯、意大利、西班牙、土耳其、欧洲其他地区、亚太地区 (APAC) 的中国、日本、印度、韩国、新加坡、马来西亚、澳大利亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太地区 (APAC) 的其他地区、沙特阿拉伯、阿联酋、南非、埃及、以色列、中东和非洲 (MEA) 的其他地区、巴西、阿根廷和南美洲的其他地区。 |
主要市场参与者 |
NVIDIA Corporation(美国)、英特尔公司(美国)、IBM(美国)、Google LLC(美国)、微软(美国)、General Vision Inc.(美国)、强生服务公司(美国)、西门子医疗股份公司(德国)、美敦力(爱尔兰)、CloudMedx Health(美国)、爱克发-吉华集团(比利时)、Oncora Medical(美国)、美光科技公司(美国)、DeepMind Technologies Limited(英国)、Welcome AI(美国)、荷兰皇家飞利浦电子公司(荷兰)、Precision Health AI(美国)、Cloud(美国) |
市场机会 |
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增值数据信息集 |
除了对市场价值、增长率、细分、地理覆盖范围和主要参与者等市场情景的洞察之外,Data Bridge Market Research 策划的市场报告还包括深度专家分析、患者流行病学、管道分析、定价分析和监管框架。 |
医疗保健市场中的人工智能定义
医疗保健领域的人工智能 (AI) 利用配备复杂算法的复杂软件程序来复制人类感官,以分析、解释和理解医疗数据。通过评估症状和疾病模式,AI 为医疗保健提供者提供增强的支持、指导和反馈,从而改善患者护理。除了临床诊断之外,AI 还在药物开发中发挥着至关重要的作用,它简化了为个体患者量身定制有效治疗的过程。它有助于制定个性化医疗策略,并积极监测患者状况,以便更好地管理。此外,AI 在医疗保健领域的整合已经改变了药物发现和开发,使这些过程更具成本效益、更省时、更具创新性。因此,AI 为改善整体医疗保健结果和效率做出了重大贡献。
医疗保健市场动态中的人工智能
驱动程序
- 个性化医疗需求增加
随着医疗保健日益转向个性化治疗,人工智能 (AI) 在分析大量患者数据以创建定制医疗保健解决方案方面发挥着关键作用。通过利用先进的算法和机器学习技术,AI 可以识别个体患者特征、偏好和病史,使医疗保健提供者能够根据每位患者的需求量身定制干预措施和治疗计划。这种数据驱动的方法通过考虑患者的独特情况来提高治疗效果并提高患者参与度和满意度。此外,AI 分析基因组数据的能力对精准医疗的发展做出了重大贡献,精准医疗可以根据基因图谱优化治疗方法。因此,对个性化医疗保健解决方案的日益重视成为关键的市场驱动力,鼓励各个医疗保健部门整合 AI 技术以改善治疗结果并简化护理服务。
- 人工智能(AI)的技术进步
人工智能 (AI) 技术创新,尤其是自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉领域的创新,正在显著增强 AI 在医疗保健领域的能力和应用。NLP 使医疗保健系统能够解释和分析非结构化数据(例如临床笔记和患者记录),从而实现更准确的信息提取和更好的决策。这为医疗保健提供者带来了更好的患者护理和简化的工作流程。同样,计算机视觉的进步促进了医学图像的分析,有助于更快、更准确地诊断肿瘤或骨折等病症。这些技术使临床医生能够做出明智的决定,减少诊断错误,并最终改善患者的治疗效果。随着这些创新的不断发展,它们通过扩大 AI 在医疗保健领域的应用范围、提高效率和提高患者护理的整体质量来推动市场增长。
机会
- 可穿戴技术的应用日益广泛
可穿戴技术在健康监测方面的应用日益广泛,这为整合人工智能 (AI) 以增强患者护理提供了重大机遇。智能手表和健身追踪器等可穿戴设备收集大量实时健康数据,包括心率、活动水平和睡眠模式。通过整合人工智能算法,医疗保健提供者可以分析这些数据,以生成可操作的见解,从而实现主动健康管理。例如,人工智能可以识别患者健康指标中的趋势和异常,从而及时干预糖尿病或心血管疾病等慢性病管理。这种整合使患者能够控制自己的健康状况,并促进基于个人数据的个性化治疗计划。因此,可穿戴技术与人工智能的融合为改善健康结果和优化慢性病管理策略提供了宝贵的市场机会。
- 与电子健康记录 (EHR) 集成
利用人工智能 (AI) 分析电子健康记录 (EHR) 数据为增强临床决策支持系统和改善整体患者管理提供了重要机会。通过利用 AI 算法,医疗服务提供商可以从大量患者数据中提取有价值的见解,从而促进更明智的临床决策和个性化治疗计划。AI 可以识别趋势、提醒临床医生注意潜在问题并提供基于证据的建议,最终改善患者的治疗效果。此外,AI 集成通过自动化日常任务、减少文书工作和最大限度地减少人为错误来简化管理流程。这种效率使医疗专业人员能够更多地关注患者护理而不是行政负担。随着医疗系统越来越认识到 AI 在优化 EHR 使用方面的价值,AI 驱动的解决方案在改善患者管理和临床工作流程方面的市场机会持续增长。
限制/挑战
- 专业技能人才短缺
随着整个行业越来越多地采用人工智能解决方案,医疗行业对开发和管理人工智能 (AI) 技术的专业人员的需求正在迅速增长。然而,一个重大挑战在于缺乏合格的数据科学家和人工智能专家,这可能会阻碍创新和实施的步伐。这种人才缺口限制了医疗机构充分利用人工智能能力的能力,因为他们很难找到在人工智能和医疗领域都具备必要专业知识的人才。如果没有一支熟练的劳动力来设计、实施和维护人工智能系统,这些技术的潜在优势可能仍未得到开发。随着医疗保健的不断发展,应对这一挑战对于确保人工智能能够有效改善患者护理并简化该行业的运营至关重要。
- 实施成本高
在医疗保健领域实施人工智能 (AI) 的初始成本可能会带来重大制约,尤其是对于规模较小的医疗保健提供商而言。这些成本包括技术收购,这涉及投资部署 AI 所需的先进软件和硬件。此外,培训员工有效使用这些 AI 系统需要财力和时间,而规模较小的组织可能难以分配这些资源。持续的维护和更新以确保 AI 解决方案保持有效并符合不断发展的医疗保健标准,进一步增加了财务负担。对于预算有限的小型医疗保健提供商而言,这些费用可能会阻碍他们采用 AI 技术,从而限制他们提高患者护理和运营效率的能力。因此,解决这些与成本相关的挑战对于促进整个医疗保健行业更广泛地采用 AI 至关重要。
本市场报告详细介绍了最新发展、贸易法规、进出口分析、生产分析、价值链优化、市场份额、国内和本地市场参与者的影响,分析了新兴收入领域的机会、市场法规的变化、战略市场增长分析、市场规模、类别市场增长、应用领域和主导地位、产品批准、产品发布、地域扩展、市场技术创新。如需获取更多市场信息,请联系 Data Bridge Market Research 获取分析师简报,我们的团队将帮助您做出明智的市场决策,实现市场增长。
医疗保健领域的人工智能市场范围
市场根据产品、技术、应用、最终用户和分销渠道进行细分。这些细分市场之间的增长情况将帮助您分析行业中增长缓慢的细分市场,并为用户提供有价值的市场概览和市场洞察,帮助他们做出战略决策,确定核心市场应用。
奉献
- 硬件
- 处理器
- 内存处理单元
- 图形处理单元
- 现场可编程门阵列
- 专用集成电路 (ASIC)
- 记忆
- 网络
- 软件
- AI 解决方案
- 本地
- 云
- 人工智能平台
- 机器学习框架
- 应用程序接口(API)
- 服务
- 部署和集成
- 支持和维护
技术
应用
- 机器人辅助手术
- 虚拟助手
- 行政工作流程助理
- 联网机器
- 诊断
- 临床试验
- 欺诈检测
- 网络安全
- 减少剂量误差
- 实时监控
- 精准医疗
- 个人健康和护理助理
- 药物开发
- 发现
- 诊断
- 临床决策支持
- 其他的
最终用户
- 助理协调员
- 微血管病变
- 患者
- 付款人
- 制药公司
- 生物科技公司
- 医疗保健提供者
- 其他的
分销渠道
- 医院
- 诊所
- 其他的
医疗保健市场人工智能区域分析
对市场进行分析,并按国家、产品、技术、应用、最终用户和分销渠道提供市场规模洞察和趋势,如上所述。
市场报告涉及的国家包括北美洲的美国、加拿大和墨西哥、欧洲的德国、法国、英国、荷兰、瑞士、比利时、俄罗斯、意大利、西班牙、土耳其、欧洲其他地区、亚太地区(APAC)的中国、日本、印度、韩国、新加坡、马来西亚、澳大利亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太地区(APAC)的其他地区、沙特阿拉伯、阿联酋、南非、埃及、以色列、中东和非洲(MEA)的其他地区、南美洲的巴西、阿根廷和南美洲其他地区。
北美在医疗保健人工智能市场中处于领先地位,这得益于其强大的医疗设施网络和主要行业参与者对先进技术的大量投资。该地区对微创手术的广泛采用以及广泛的报销选择进一步巩固了这一主导地位。此外,老年人口的增长、医疗支出的增加以及研究活动的增加(尤其是为应对新冠疫情而开展的研究活动)也极大地增强了北美市场的实力。
预计亚太地区将在 2024 年至 2031 年期间实现最高增长率,这得益于政府为提高人们对医疗保健进步的认识而采取的举措。此外,医疗旅游业的兴起,加上研究活动的增加,凸显了该地区对加强医疗保健服务的承诺。老年人口的不断增长和对高质量医疗保健的需求不断增加,进一步增加了该地区巨大的市场潜力。
报告的国家部分还提供了影响单个市场因素和国内市场监管变化,这些因素和变化会影响市场的当前和未来趋势。下游和上游价值链分析、技术趋势和波特五力分析、案例研究等数据点是用于预测单个国家市场情景的一些指标。此外,在提供国家数据的预测分析时,还考虑了全球品牌的存在和可用性以及它们因来自本地和国内品牌的大量或稀缺竞争而面临的挑战、国内关税和贸易路线的影响。
医疗保健市场份额中的人工智能
市场竞争格局按竞争对手提供详细信息。详细信息包括公司概况、公司财务状况、产生的收入、市场潜力、研发投资、新市场计划、全球影响力、生产基地和设施、生产能力、公司优势和劣势、产品发布、产品宽度和广度、应用主导地位。以上提供的数据点仅与公司对市场的关注有关。
医疗保健市场中的人工智能市场领导者有:
- NVIDIA 公司 (美国)
- 英特尔公司(美国)
- IBM(美国)
- Google LLC(美国)
- 微软 (美国)
- General Vision Inc.(美国)
- 强生服务公司(美国)
- 西门子医疗股份公司(德国)
- 美敦力(爱尔兰)
- CloudMedx Health(美国)
- 爱克发吉华集团(比利时)
- Oncora Medical(美国)
- 美光科技公司(美国)
- DeepMind Technologies Limited(英国)
- Welcome AI(美国)
- Koninklijke Philips NV(荷兰)
- 精准医疗 AI(美国)
- 云(美国)
医疗保健市场人工智能的最新发展
- 2023 年 11 月,荷兰皇家飞利浦公司与挪威 Vestre Viken Health Trust 合作实施其 AI Manager 平台,旨在增强放射学工作流程。这款支持 AI 的骨折应用程序简化了诊断过程,使放射科医生能够专注于更复杂的病例。这项计划覆盖了 30 家医院,惠及约 380 万人,是飞利浦在欧洲最大的 AI 部署,显著改善了患者护理并加快了诊断程序
- 2023 年 10 月,微软(美国)在 HLTH 2023 大会上发布了其最新的数据和 AI 解决方案,包括 Microsoft Cloud,旨在帮助医疗保健组织解锁见解并改善患者和临床医生的体验。Microsoft Fabric 中新推出的行业特定数据解决方案提供了一个统一的分析平台,简化了各种健康数据源的集成。这项创新使人们能够安全地访问有价值的见解,从而促进医疗保健领域的决策和运营效率的提高
- 2020 年 3 月,care.ai 与德克萨斯医院协会 (THA) 合作,推动全州采用人工智能进行自主监测。此次合作旨在通过将先进的 AI 技术整合到医疗机构中来增强患者护理。该计划强调了通过创新监测解决方案提高运营效率和患者治疗效果的承诺
- 2020 年 12 月,Aidoc 和 Imbio 联手将人工智能技术整合到医学图像分析中,专门针对肺栓塞的检测和治疗。此次合作凸显了人工智能在提高诊断准确性和优化治疗方案方面的潜力。此外,越来越多专注于人工智能驱动的医疗保健解决方案的初创公司正在获得私人投资者和风险投资家的关注并获得大量投资,凸显了人们对创新医疗保健技术日益增长的兴趣
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研究方法
数据收集和基准年分析是使用具有大样本量的数据收集模块完成的。该阶段包括通过各种来源和策略获取市场信息或相关数据。它包括提前检查和规划从过去获得的所有数据。它同样包括检查不同信息源中出现的信息不一致。使用市场统计和连贯模型分析和估计市场数据。此外,市场份额分析和关键趋势分析是市场报告中的主要成功因素。要了解更多信息,请请求分析师致电或下拉您的询问。
DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量,其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要(行业专家)验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息,请向我们的行业专家咨询。
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