Размер мирового рынка, прогноз и основные тенденции на 2025-2037 годы
Объем генеративного ИИ на рынке здравоохранения вырастет с 2,33 млрд долларов США в 2024 году до 84,38 млрд долларов США к 2037 году, что отражает среднегодовой темп роста более 31,8 % в течение прогнозируемого периода с 2025 по 2037 год. В настоящее время в 2025 году доход отрасли от генеративного ИИ в здравоохранении оценивается в 2,85 доллара США. миллиардов.
Способность генеративного искусственного интеллекта производить оригинальные и надежные данные привлекла внимание рынка. Это улучшило реакцию пациентов, позволило улучшить диагностику и создать синтетические наборы данных для обучения и тестирования. Согласно опросу, примерно 75% крупных организаций здравоохранения в настоящее время экспериментируют или планируют масштабировать генеративный искусственный интеллект. Это указывает на то, что сектор здравоохранения вкладывает значительные средства в раскрытие преобразующих возможностей генеративного искусственного интеллекта.
Кроме того, рынок значительно расширится в результате применения генеративного искусственного интеллекта в исследованиях и разработках лекарств. Процесс поиска новых лекарств значительно ускоряется благодаря генеративной технологии искусственного интеллекта, которая создает новые соединения и прогнозирует их возможное биологическое действие с помощью алгоритмов глубокого обучения. Генеративный искусственный интеллект (ИИ) сокращает время и расходы, часто связанные с открытием новых лекарств, за счет моделирования и прогнозирования взаимодействия между химическими веществами и биологическими мишенями. Кроме того, это позволило учёным исследовать большие, ранее недоступные химические области, что привело к открытию интересных возможностей лечения самых разных заболеваний — от рака до редких генетических аномалий.
Генеративный ИИ в секторе здравоохранения: драйверы роста и проблемы
Драйверы роста
- Преимущества ИИ с точки зрения экономики. Применение ИИ в здравоохранении имеет значительный финансовый эффект с точки зрения как получения доходов, так и снижения затрат. Например, чат-боты могут предлагать пациентам и участникам быструю и индивидуальную помощь, сокращая дорогостоящие посещения скорой помощи и расширяя доступ к профилактической помощи. Прогностический анализ помогает практикующим врачам принимать профилактические меры и избегать более дорогостоящего лечения в дальнейшем, выявляя людей, у которых может развиться хроническое заболевание. В этом году более половины организаций здравоохранения готовятся запустить пилотные программы по тестированию ChatGPT, чат-бота с искусственным интеллектом, в образовательных целях. ИИ может также помочь в управлении здоровьем населения, позволяя медицинским организациям адаптировать свои предложения к потребностям конкретных пациентов и групп участников, выявляя закономерности и тенденции в огромных базах данных. ИИ в здравоохранении может улучшить уход за пациентами, сократить расходы и увеличить доходы в целом.
- Сотрудничество и технологические разработки. Генеративный искусственный интеллект на рынке здравоохранения продвигается благодаря партнерству между исследовательскими организациями, медицинскими учреждениями и технологическими компаниями. Эти партнерства способствуют обмену информацией, ресурсами и навыками, расширяя потенциальные возможности использования генеративного ИИ в здравоохранении. Кроме того, развитию и совершенствованию генеративных решений искусственного интеллекта способствуют усовершенствования вычислительных мощностей, доступности данных и технологий искусственного интеллекта. ИИ в здравоохранении может привести к экономии от 5% до 10%. По данным AI в здравоохранении, в 2030 году 90 % медсестер по-прежнему будут выполнять люди.
- Использование генеративного ИИ при перепрофилировании лекарств имеет решающее значение. При перепрофилировании лекарств, которое предполагает переоценку уже одобренных лекарств для новых терапевтических показаний путем изучения их молекулярных взаимодействий, генеративный ИИ имеет важное значение. Этот метод оптимизирует использование уже имеющихся фармакологических веществ, а также ускоряет поиск возможных средств лечения. Кроме того, генеративный ИИ — бесценный инструмент для улучшения дизайна клинических исследований и прогнозирования реакции пациентов на различные методы лечения, что повышает эффективность и показатели успеха инициатив по разработке лекарств. Помогая выявить группы пациентов, которым конкретное лекарство с наибольшей вероятностью принесет пользу, это помогает персонализировать лечение и снизить вероятность неблагоприятных исходов.
Задачи
- Надежность и качество данных. Для обучения генеративные модели ИИ во многом зависят от репрезентативных, разнообразных и высококачественных наборов данных. Получение такой информации в сфере здравоохранения может быть затруднено из-за проблем, включая предвзятость, фрагментацию данных и нестандартные форматы данных. Приложения' эффективность и безопасность могут быть поставлены под угрозу из-за неточных или ненадежных результатов генеративного ИИ из-за ошибочных или предвзятых данных обучения. тем самым создавая серьезный барьер на пути развития генеративного ИИ на рынке здравоохранения.
- Беспокойство по поводу безопасности и конфиденциальности данных.
- Нормативно-правовые вопросы использования ИИ в здравоохранении.
Генеративный ИИ на рынке здравоохранения: ключевые выводы
|
Базовый год |
2024 год |
|
Прогнозный год |
2025-2037 гг. |
|
Среднегодовой темп роста |
32,4% |
|
Размер рынка в базовом году (2024 г.) |
2,33 миллиарда долларов США |
|
Прогнозируемый год Размер рынка (2037 г.) |
89,52 млрд долларов США |
|
Региональный охват |
|
Генеративный ИИ в сегментации здравоохранения
Применение (клиническое, системное)
По прогнозам, клинический сегмент рынка генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении будет занимать наибольшую долю - около 60 % в течение прогнозируемого периода. Поскольку генеративный ИИ интегрируется в такие специализированные области, как рак, инфекционные заболевания, дерматология и сердечно-сосудистая терапия, этот сегмент рынка стал доминирующей силой в отрасли здравоохранения. Расширенный анализ кардиологических данных — это один из способов использования генеративного искусственного интеллекта в сердечно-сосудистой системе для обеспечения точной диагностики и индивидуального планирования терапии. Изучая проблемы с кожей, дерматологи могут предоставить более точный диагноз и рекомендации по лечению. Генеративный ИИ помогает идентифицировать патогены и способствует быстрому реагированию на вспышки инфекционных заболеваний. Это важно для генетического анализа и составления индивидуальных рекомендаций по лечению онкологических заболеваний, демонстрируя существенное влияние генеративного ИИ на улучшение процесса принятия клинических решений. Во всем мире сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) ежегодно становятся причиной 17,9 миллиона смертей, что делает их основной причиной смертности.
Компонент (Решения, Сервис)
Судя по компоненту, ожидается, что сегмент решений на рынке генеративного искусственного интеллекта в здравоохранении будет занимать наибольшую долю - около 58 % в течение прогнозируемого периода. Генерация кода использует модели машинного обучения для автоматической генерации кода. Генеративный искусственный интеллект, быстро развивающаяся область, имеет несколько потенциальных применений в медицинской сфере, например, при разработке лекарств, прогнозном моделировании и улучшении медицинской визуализации. Перспективное доминирование конкретного сегмента решений, вероятно, будет результатом его доказанной эффективности, доступности, соответствия нормативным требованиям и плавной интеграции в текущую инфраструктуру здравоохранения. Лучшие результаты диагностики, более быстрая разработка лекарств и более тщательный уход за пациентами — вот некоторые из факторов, которые могут привести к тому, что определенная система генеративного искусственного интеллекта будет доминировать в секторе здравоохранения.
Наш углубленный анализ мирового рынка включает следующие сегменты:
|
Компонент |
|
|
Приложение |
|
|
Функция |
|
|
Конечное использование |
|
Хотите настроить этот исследовательский отчет в соответствии с вашими требованиями? Наша исследовательская команда предоставит необходимую информацию, чтобы помочь вам принимать эффективные бизнес-решения.
Настроить этот отчетГенеративный искусственный интеллект в сфере здравоохранения – региональный обзор
Прогноз рынка Северной Америки
Ожидается, что генеративный искусственный интеллект на рынке здравоохранения в североамериканском регионе будет занимать наибольшую долю дохода — около 30 % в течение прогнозируемого периода. Этот регион благоприятен для внедрения и внедрения передовых технологий искусственного интеллекта, поскольку имеет развитую технологическую среду и хорошо развитую инфраструктуру здравоохранения. Кроме того, значительные расходы на исследования и разработки, а также мощная поддержка со стороны государственного и частного секторов ускорили распространение приложений генеративного искусственного интеллекта в сфере здравоохранения. Кроме того, в этом районе расположено большое количество ведущих исследовательских институтов и технологических компаний, специализирующихся на искусственном интеллекте, что способствует творчеству и командной работе. Таким образом, растет интерес к генеративному искусственному интеллекту, который способствует его росту и популярности на арене здравоохранения Северной Америки в результате острой необходимости в прорывах в точной медицине, результатах лечения пациентов и эффективности здравоохранения. Доход отрасли искусственного интеллекта (ИИ) оценивается в 24,9 миллиарда долларов США.
Рынок Азиатско-Тихоокеанского региона Статистика
По прогнозам, генеративный ИИ на рынке здравоохранения в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет занимать вторую по величине долю с около 28 % в течение прогнозируемого периода. Быстрая цифровая трансформация и развивающаяся технологическая экосистема в таких странах, как Китай, Индия, Япония и Сингапур, открывают двери для легкого внедрения и интеграции передовых технологий искусственного интеллекта в отрасль здравоохранения. Из-за меняющейся среды и большого и разнообразного населения региона точная медицина становится все более важной, что стимулирует спрос на индивидуальные решения в области здравоохранения.
Компании, доминирующие в области генеративного искусственного интеллекта в сфере здравоохранения
- Корпорация Microsoft
- Обзор компании
- Бизнес-стратегия
- Основные предложения продуктов
- Финансовые показатели
- Ключевые показатели эффективности
- Анализ рисков
- Последние разработки
- Региональное присутствие
- SWOT-анализ
- Корпорация Oracle
- Корпорация NVIDIA
- ООО «Google»
- Корпорация Epic Systems
- Syntegra Medical Mind
- Insilico Medicine
- IBM Watson Health Corporation
- Abridge AI Inc.
- DiagnaMed Holdings Corp.
In the News
- Сентябрь 2023 г.: Oracle представила обновленное генеративное решение искусственного интеллекта для медицинских учреждений. Благодаря интеграции голосовых команд с системами Oracle EHR Oracle Clinical Digital Assistant помогает поставщикам медицинских услуг больше сосредоточиться на уходе за пациентами, оптимизируя рутинную работу. Ожидается, что для сохранения своего места на беспощадном рынке искусственного интеллекта Oracle расширит свои возможности и эффективность с выпуском этого нового решения.
- Май 2023 г. Канадская биотехнологическая компания DiagnaMed Holdings Corp. представила инструмент генеративного анализа данных ИИ под названием FormGPT.io специально для отрасли здравоохранения. С этим запуском компания делает шаг к выпуску своего первого коммерческого продукта. Его цель — создать набор настраиваемых приложений, использующих возможности GPT-4. Целью этих приложений является улучшение результатов лечения пациентов и оптимизация рабочего процесса в реальных медицинских учреждениях. Цель этих приложений — улучшить результаты лечения пациентов и оптимизировать рабочий процесс в реальных медицинских учреждениях.
Авторы отчета: Radhika Pawar
- Report ID: 5728
- Published Date: Oct 22, 2024
- Report Format: PDF, PPT
