醫療保健認知計算市場規模和份額，按技術（自然語言處理、機器學習、自動推理、數據提取、解釋、語言處理和培訓、自動規劃、電腦視覺、手寫和 OCR、語音識別）；部署模型（基於雲端、內部部署）；最終用戶（醫院、製藥、醫療器材、保險）- 全球供需分析、成長預測、統計報告 2024-2036

成長動力

• 將數位健康融入醫院——最近一段時間，人們的高度關注點轉向了醫院和診所採用電子健康記錄 (EHR)。因此，醫療保健認知計算的整合一直在不斷激增，因為它可以透過提高醫療記錄的準確性和清晰度以及減少醫療錯誤的頻率來提高醫療保健品質。透過最近的數據發現，自2011年以來，美國祇有28%的醫院和34%的醫生實施了EHR。從那時起，到 2021 年，已經取得了顯著的 10 年進步，近 96% 的非聯邦急診醫院和約五分之四的辦公室醫生（約 78%）已採用經過認證的 EHR。
• 醫療保健領域存在大量數據——醫療保健領域每天都會以發表的文章、部落格、書籍、圖像、音訊和影片的形式產生大量數據。海量的數據需要高品質的醫療保健管理服務，例如醫療保健認知計算來分析和提取所需的資訊以供將來參考。例如，西奈山伊坎醫學院的學生正在透過分析 2,000 多個基因序列的大量數據來研究乳癌和卵巢癌。該研究在 Amazon Web Services 的安全雲端平台上進行，資料集超過 100 TB。
• 改善醫療保健系統的有利舉措——在過去幾年中，各國政府正在啟動計劃，透過採用醫療保健認知計算等最新技術來加強醫療保健供應鏈管理。此類舉措預計將提高全世界對醫療保健認知運算的認識水平，並有助於提高其在全球醫院環境中的採用率。近期，美國政府啟動了「健康人民2030」計劃，其中有355個具體目標，旨在提高醫療保健水平，保證每個人都能獲得所需的服務。
• 慢性病盛行率不斷上升——慢性病病例不斷增加，導致醫院就診和入院人數增加。因此，隨著對更好的患者護理和個人化治療的需求的增加，患者健康記錄的數據量隨之增加。預計這一因素將為在各種醫療保健環境中採用醫療保健認知計算帶來有利的機會，並最終在不久的將來幫助全球市場的發展。據世界衛生組織稱，70歲以前，每年約有1700萬人死於非傳染性疾病。非傳染性疾病 (NCD) 每年造成 4,100 萬人死亡，佔全球死亡人數的 74%。
• 醫療保健技術的採用不斷增加 - 2019 年至 2020 年間，全球高階主管對醫療保健自動化的熟悉程度從約 50% 增加到 66%，而自動化解決方案的部署則從近 23% 增加到 34%。
• 物聯網 (IoT) 在醫療保健領域的整合 -透過整合包括 物聯網在內的先進技術，預計到 2030 年，全球醫療保健產業將節省大量投資，從 2,500 億美元增加到近 4,200 億美元。預計將透過提供近100% 合規、安全和可靠的管理來使庫存管理受益。

挑戰

• 實施醫療保健認知運算的成本高昂
• 自動化系統中存在的資料安全風險—醫療保健產業也存在資料外洩和其他資料隱私和安全問題的可能性。為了充分利用他們的互動，患者和專業人員交換大量私人資訊。隨著自動化的集成，不當的資料處理、資料遺失、駭客攻擊 IT 事件、資料竊取、未經授權的存取和其他問題是資料隱私和安全最常見的危險。
• 缺乏分析基礎設施和數據系統。