全球医疗保健市场中的生成式人工智能 – 行业趋势和 2031 年预测

全球医疗保健市场中的生成性人工智能，按应用（个性化治疗、患者援助、患者监测和预测分析、医学图像分析和诊断、药物发现和开发）、最终用户（医院、专科诊所、门诊手术中心 (ASC)、研究和学术机构等）划分 - 行业趋势和预测到 2031 年。

医疗保健市场分析和规模中的生成式人工智能

生成式人工智能能够创建可靠且创新的数据，从而改善诊断、复制患者反应并提供用于测试和培训目的的合成数据集，因此吸引了市场。正如《2024 年生命科学和医疗保健生成式人工智能展望调查》一文中所报道的，医疗保健行业正在大力投资挖掘生成式人工智能的变革可能性，目前约有 75% 的大型医疗保健公司正在试验或计划扩展生成式人工智能。因此，生成式人工智能的日益增长的吸引力为医疗保健行业带来了新的机遇。

Data Bridge Market Research 分析称，2023 年全球医疗保健生成 AI 市场规模为 18 亿美元，预计到 2031 年将达到 172 亿美元，预计预测期内复合年增长率为 32.60%。这表明市场价值。由于医疗保健行业对医疗实践的变革性影响导致医疗保健领域对 AI 的需求激增，“个性化治疗”在全球医疗保健生成 AI 市场的应用领域中占据主导地位。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、渠道分析、定价分析和监管框架。

报告范围和市场细分

市场定义

医疗保健领域的生成式人工智能是指 人工智能 （AI）技术涉及生成新的和原始的数据。此外，在医疗保健领域，生成式 AI 用于生成合成医学图像、创建虚拟患者数据以训练医疗保健算法、模拟疾病进展，甚至设计用于药物发现的新分子等任务。

全球医疗保健领域生成式人工智能市场动态

驱动程序

• 人工智能和机器学习技术的进步

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的不断进步显著增强了生成式 AI 算法的能力。这些进步使医疗保健提供商能够利用生成式 AI 完成药物发现、医学影像分析、个性化医疗和预测分析等任务。

• 个性化医疗解决方案需求不断增长

针对个体患者需求的个性化医疗解决方案的需求日益增长。生成式人工智能算法可以分析大型数据集，包括基因组数据、患者记录和 临床试验制定个性化的治疗方案和疗法。这种个性化的医疗保健方法可以带来更好的患者治疗效果并提高医疗保健服务的效率。

• 药物研发需求不断增长

制药行业在药物发现和开发方面面临诸多挑战，包括开发时间长、成本高、成功率低。生成式 AI 技术通过预测分子结构、识别潜在候选药物和优化药物设计，有望加速药物发现过程。因此，制药公司越来越多地采用生成式 AI 解决方案来简化药物发现和开发流程。

• 医疗设施投资不断增长

人们对改善医疗设施状况和改善整体医疗基础设施的关注度不断上升，这是促进市场增长的另一个重要因素。公共和私营企业之间在资助和应用新技术和改进技术方面建立的伙伴关系和战略合作不断增多，进一步创造了有利可图的市场机会。

机会

• 医学成像分析的应用日益广泛

医学成像在疾病诊断、治疗计划和监测患者结果方面发挥着至关重要的作用。生成式 AI 算法可以分析医学成像数据，例如 磁共振成像 扫描、CT 扫描和 X 光检查，帮助医疗专业人员检测异常情况、预测病情进展并提高诊断准确性。生成式 AI 在医学成像分析中的应用日益广泛，推动了市场增长并彻底改变了放射学和诊断成像领域。

• 医疗保健运营效率和成本降低

生成式 AI 应用提供了简化医疗运营、自动执行重复任务和优化医疗机构资源分配的机会。例如，生成式 AI 驱动的预测分析可以预测患者入院情况、优化人员配备水平并改善库存管理，从而降低运营成本、提高工作流程效率并提高资源利用率。

限制

• 数据隐私和安全问题

生成式 AI 算法需要访问大量敏感的患者数据，包括医疗记录、基因组信息和诊断图像。然而，对数据隐私、安全漏洞和法规遵从性的担忧，给广泛采用带来了重大障碍。医疗保健组织必须遵守复杂的法规，例如美国的 HIPAA 和欧盟的 GDPR，以确保以合乎道德的方式安全地使用患者数据，这可能会限制机构间的数据共享和协作。

• 缺乏互操作性和标准化

医疗保健行业包含多样化的电子健康记录 (EHR) 系统生态系统， 医疗设备以及数据格式，导致互操作性和数据标准化方面的挑战。不一致的数据格式和孤立的信息系统阻碍了生成式人工智能解决方案无缝集成到现有的医疗保健工作流程中。如果没有标准化的数据格式和可互操作的系统，医疗保健提供者可能难以有效地访问和交换数据，从而限制了生成式人工智能应用的可扩展性和影响力。

挑战

• 道德和监管考虑

在医疗保健领域部署生成式人工智能引发了与问责制、透明度、偏见和公平性相关的复杂伦理和监管考量。医疗保健提供者必须努力解决算法偏见、知情同意和人工智能驱动决策的可解释性等问题，以确保患者的安全和信任。此外，监管机构在调整现有框架以管理医疗保健领域人工智能的使用方面面临挑战，导致责任、监督和合规要求方面的不确定性。

• 有限的临床验证和证据基础

虽然生成式人工智能算法有望彻底改变医疗保健服务和研究，但许多应用缺乏可靠的临床验证和证据来证明其在现实环境中的有效性、准确性和安全性。医疗保健提供商和监管机构需要进行严格的验证研究和临床试验，以评估生成式人工智能解决方案的可靠性和临床实用性，然后才能广泛采用。如果没有足够的证据支持其有效性和可靠性，生成式人工智能技术可能会遭到医疗保健利益相关者的质疑，并不愿意将其纳入临床实践。

这份全球医疗保健市场生成 AI 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，分析了新兴收入来源、市场法规变化、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、市场技术创新等方面的机会。如需了解有关全球医疗保健市场生成 AI 的更多信息，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。

最近的发展

• 2023 年 12 月，默克推出了 Aiddison，这是一款用于药物研发的开创性软件即服务。该平台通过 Synthia 逆合成软件应用程序编程接口 (API) 集成了虚拟设计和可制造性。此次发布旨在加快药物开发速度，与传统工艺相比，该过程可加快约 70%
• 2023 年 8 月，Cognizant 扩大了与 Google Cloud 的合作，利用生成式 AI 来增强管理流程，旨在优化成本并改善用户体验。此次合作伙伴关系旨在加强医疗保健解决方案、提高业务效率并增强用户体验

全球医疗保健领域的生成式人工智能市场范围

全球医疗保健生成 AI 市场根据应用和最终用户进行细分。这些细分市场之间的增长将帮助您分析行业中增长微薄的细分市场，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。

应用

• 个性化治疗
• 患者援助
• 患者监测和预测分析
• 医学图像分析与诊断
• 药物研发

最终用户

• 医院
• 专科诊所
• 门诊手术中心 (ASC)
• 研究与学术机构
• 其他的

全球医疗保健市场中的生成式人工智能区域分析/洞察

对全球医疗保健市场中的生成式人工智能进行了分析，并按国家、应用和最终用户提供了上述市场规模洞察和趋势。

全球医疗保健生成式人工智能市场报告涵盖的国家包括美国、加拿大、墨西哥、英国、德国、法国、西班牙、意大利、荷兰、瑞士、俄罗斯、比利时、土耳其、欧洲其他地区、中国、日本、印度、澳大利亚、韩国、新加坡、泰国、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、亚太其他地区、巴西、南美洲的南美洲其他地区、南非、以及中东和非洲的中东和非洲其他地区。

由于医疗保健领域人工智能的应用不断增加、主要市场参与者的存在以及该地区技术进步的加快，北美地区在全球医疗保健生成人工智能市场中占据主导地位。

由于对远程医疗和医疗保健支持的迫切需求，亚太地区预计将在全球医疗保健生成人工智能市场中实现大幅增长。此外，预计电信的现代化和发展将在未来几年进一步推动该地区全球医疗保健生成人工智能市场的增长。

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。

医疗保健基础设施增长安装基础和新技术渗透

全球医疗保健生成人工智能市场还为您提供了详细的市场分析，包括每个国家在资本设备医疗保健支出的增长情况、全球医疗保健生成人工智能市场不同类型产品的安装基数、使用生命线曲线的技术的影响以及医疗保健监管场景的变化及其对全球医疗保健生成人工智能市场的影响。

医疗保健市场竞争格局和全球生成式人工智能市场份额分析

全球医疗保健市场生成 AI 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、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全球医疗保健市场生成 AI 的关注有关。

全球医疗保健生成人工智能市场的一些主要参与者包括：

• Epic Systems Corporation（美国）
• DiagnaMed Holdings Corp.（美国）
• Syntegra（美国）
• Merative（美国）
• Google LLC（美国）
• 甲骨文 (美国)
• 微软 (美国)
• NVIDIA 公司（美国）
• Insilico Medicine（美国）
• Abridge AI, Inc.（美国）
• 埃莱克斯（爱沙尼亚）
• 持久系统（印度）