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表紙：ヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場 2023年から2028年までの予測
市場調査レポート
商品コード
1410060

ヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場 2023年から2028年までの予測

Healthcare Natural Language Processing (NLP) Market - Forecasts from 2023 to 2028
出版日: | 発行: Knowledge Sourcing Intelligence | ページ情報: 英文 140 Pages | 納期: 即日から翌営業日

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ヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場 2023年から2028年までの予測
出版日: 2023年12月18日
発行: Knowledge Sourcing Intelligence
ページ情報: 英文 140 Pages
納期: 即日から翌営業日
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  • 概要
  • 目次
概要

ヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場は予測期間中に38.89%のCAGRで上昇すると予測されています。

ヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場は、ヘルスケア環境におけるNLP技術の採用増加により大きな成長を遂げています。医療機関が臨床意思決定支援、情報検索、データ分析の強化におけるNLPの有望性を認識するにつれて、ヘルスケア自然言語処理市場規模は拡大しています。特定のサプライヤーのヘルスケア自然言語処理市場シェアは、技術改善、製品提供、顧客基盤、業界関係などの側面によって異なる場合があります。ヘルスケア自然言語処理市場の成長は、自然言語処理ソリューションへの需要が上昇を続け、医療機関が非構造化ヘルスケアデータの効果的な分析要件に後押しされ、データ駆動型の手法をますます採用するようになるにつれて、さらに発展する可能性が高いです。

イントロダクション

臨床ノート、医学文献、患者記録などの非構造化ヘルスケアデータから意味のある情報を抽出するための高度な言語処理技術とアルゴリズムの応用は、ヘルスケアの自然言語処理（NLP）と呼ばれています。自然言語処理技術は、テキストデータの分析と解釈を可能にすることで、情報検索、臨床判断支援、ヘルスケアデータ分析を改善します。

ヘルスケア分野における自然言語処理技術の大きな可能性が認識されるにつれ、ヘルスケア自然言語処理市場規模は急速に拡大しています。自然言語処理技術は、非構造化データを構造化された実用的な洞察に変換し、より良い臨床意思決定、患者転帰の改善、ヘルスケア業務の最適化を可能にします。ヘルスケアの自然言語処理市場の成長は、臨床処置の強化、効率的な情報検索の促進、ヘルスケア研究の進展という点で非常に有望です。この分野では膨大な量の非構造化データが生成されるため、NLP技術の利用が増加し、ヘルスケア分析に革命をもたらし、医療従事者のテキストデータへの関わり方を変えると予測されています。

ヘルスケア自然言語処理市場の主要企業

  • 3Mヘルス・インフォメーション・システムズ3Mヘルス・インフォメーション・システムズ社は、臨床文書の強化、コーディング、集団健康分析など、ヘルスケア向けに様々な自然言語処理（NLP）ソリューションを提供しています。同社のNLPソリューションは、非構造化データから貴重な臨床情報を抽出し、コーディングの正確性と臨床判断のサポートを向上させる。
  • リンガマティクスLinguamaticsは、ヘルスケアおよびライフサイエンス向けの自然言語処理（NLP）ベースのテキストマイニングソリューションを専門としています。同社の自然言語処理（NLP）エンジンは、臨床ノート、文献、電子カルテなどの非構造化テキストから重要な洞察を引き出し、調査、データ分析、臨床上の意思決定を支援します。
  • ClinithinkClinithinkは臨床理解とセマンティック検索のためのNLPソリューションを提供しています。同社の自然言語処理（NLP）テクノロジーは、非構造化臨床文書からの構造化データの抽出と分析を可能にし、臨床研究、収益サイクル管理、品質報告などの活動を可能にします。
  • ヘルス・フィデリティヘルス・フィデリティは、NLPを活用したコーディングおよび臨床文書化ソリューションを提供しています。非構造化データソースから貴重な臨床情報を自動的に分析・抽出することで、同社のNLPソフトウェアは適切なコーディングと収益サイクル管理をサポートします。

市場促進要因

非構造化ヘルスケアデータ量の増加

非構造化ヘルスケアデータの増加とは、整理や分類が困難なヘルスケアで作成される情報量の増加を指します。クリニカルノート、医師の語り、医療画像レポート、その他の文書がこのカテゴリーに属します。このようなデータの爆発的な増加は、電子カルテやデジタルヘルスケアシステムの成長によって助長されてきました。非構造化データを効果的に管理し、そこから洞察を引き出すことは大きな問題であり、意思決定や研究目的のためにその価値を引き出すために、自然言語処理（NLP）などの最新技術の利用が必要となっています。

情報検索と検索能力の強化

ヘルスケアにおける情報検索・検索能力の強化は、膨大なヘルスケアデータから重要な情報を迅速かつ正確に取得する能力に関連します。ヘルスケアの自然言語処理（NLP）アプローチは、改善された検索アルゴリズム、意味理解、およびコンテキストを考慮した検索を提供し、ヘルスケア従事者が臨床上の意思決定や研究のために迅速に情報を特定し、取得することを可能にします。

NLPとヘルスケアアプリケーションおよびシステムの統合

自然言語処理（NLP）とヘルスケア・アプリケーションやシステムとの統合は、自然言語処理技術を現在のヘルスケア・ソフトウェアやプラットフォームに組み込むことを意味します。このインターフェースにより、非構造化データソースからの有用な情報の分析と抽出が可能になり、臨床判断支援、データ分析、全体的なワークフローとシステムの効率が向上します。

ヘルスケアにおけるNLPの利点に対する認識の高まり

ヘルスケアにおける自然言語処理（NLP）の利点は、より広く認識されるようになってきています。クリニカルノートや医学文献のような非構造化データから意味のある洞察を抽出するNLPの能力は、ヘルスケアに携わる医師や組織に認識されつつあります。高度な情報検索、臨床上の意思決定支援、集団健康管理はすべてNLPで可能です。NLPは業務効率や調査スキルを促進し、より正確なコーディングや文書化を可能にします。ヘルスケアの分野では、意識の高まりとともに、非構造化ヘルスケアデータの可能性を引き出す強力なツールとして、NLPの採用が急速に進んでいます。

ヘルスケア自然言語処理市場は、予測期間において安定したペースで拡大しています。

ヘルスケア自然言語処理市場は、コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、地域によって区分されます。コンポーネントはさらにソフトウェアとサービスに区分されます。テクノロジーはさらに、機械学習型とルールベース型に区分されます。

北米はヘルスケア自然言語処理市場のリーダー

北米はヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場を独占しています。これは主に、強力なヘルスケアインフラ、早期の技術導入、大手企業の集中といった要因によるものです。米国は、巨大なヘルスケア事業とデジタルヘルスへの取り組みに重点を置いているため、ヘルスケア自然言語処理市場のシェアに大きく貢献しています。さらに、同地域の研究開発重視、政府からの資金提供、重要なヘルスケア機関の存在など、すべてが北米のヘルスケア自然言語処理市場の成長に寄与しています。

主な発展

2023年4月、3M Health Information Systems（HIS）は、3M M*Modalアンビエントインテリジェンスの開発と成長を加速させるため、Amazon Web Services（AWS）との提携を発表しました。3Mは提携の一環として、Amazon Bedrock、Amazon Comprehend Medical、Amazon Transcribe MedicalといったAWSの機械学習（ML）および生成AIサービスを採用し、3Mのアンビエント臨床文書およびバーチャルアシスタントソリューションの提供の迅速化、改良、拡大を支援します。2022年12月、構造化されていない医療メモを適切に解釈できる世界初のヘルスケアAIを開発した新興企業クリニシンクは、アストラゼネカ・オンコロジーUKと、治療が成功しやすい早期段階で肺がん患者を特定することを目的とした新たな取り組みで協業しました。このプロジェクトは、自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）を用いて、無症状および症状のある早期肺がん患者を特定するAIアプローチに基づいています。

目次

第1章 イントロダクション

  • 市場概要
  • 市場の定義
  • 調査範囲
  • 市場セグメンテーション
  • 通貨
  • 前提条件
  • 基準年と予測年のタイムライン

第2章 調査手法

  • 調査データ
  • 前提条件

第3章 エグゼクティブサマリー

  • 調査ハイライト

第4章 市場力学

  • 市場促進要因
  • 市場抑制要因
  • ポーターのファイブフォース分析
  • 業界バリューチェーン分析

第5章 ヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場：コンポーネント別

  • イントロダクション
  • ソフトウェア
  • サービス

第6章 ヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場：技術別

  • イントロダクション
  • 機械学習
  • ルールベース

第7章 ヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場：展開別

  • イントロダクション
  • クラウドベース
  • オンプレミス

第8章 ヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場：用途別

  • イントロダクション
  • 臨床文書
  • 機械翻訳
  • 医療コーディング
  • 臨床上の意思決定のサポート
  • その他

第9章 ヘルスケアの自然言語処理（NLP）市場：地域別

  • イントロダクション
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • イタリア
    • スペイン
    • その他
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • その他
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • 韓国
    • インドネシア
    • 台湾
    • その他

第10章 競合環境と分析

  • 主要企業と戦略分析
  • 市場シェア分析
  • 合併、買収、合意およびコラボレーション

第11章 企業プロファイル

  • 3M Company
  • IBM Corporation
  • Cerner Corporation
  • Nuance Communications, Inc.
  • Linguamatics（IQVIA）
  • Health Fidelity, Inc.
  • Clinithink Ltd.
  • Apixio Inc.
  • Health Catalyst, Inc.
目次
Product Code: KSI061615736

The healthcare natural language processing (NLP) market is anticipated to rise at a CAGR of 38.89% during the forecast period.

The healthcare natural language processing (NLP) market has experienced significant growth due to the increasing adoption of NLP technologies in healthcare settings. As healthcare organizations recognize the promise of NLP in enhancing clinical decision support, information retrieval, and data analytics, the healthcare natural language processing market size has grown. Specific suppliers' healthcare natural language processing market share may vary depending on aspects like technical improvements, product offerings, client base, and industry relationships. The healthcare natural language processing market growth is likely to develop further as demand for NLP solutions continues to climb and healthcare organizations increasingly embrace data-driven methods, driven by the requirement for effective analysis of unstructured healthcare data.

Introduction:

The application of advanced language processing techniques and algorithms to extract meaningful information from unstructured healthcare data, such as clinical notes, medical literature, and patient records, is referred to as healthcare natural language processing (NLP). NLP technologies improve information retrieval, clinical decision support, and healthcare data analytics by allowing the analysis and interpretation of textual data.

The healthcare natural language processing market size is expanding rapidly as the healthcare sector recognizes the enormous potential of natural language processing technology. NLP technology can convert unstructured data into structured and actionable insights, allowing for better clinical decision-making, improved patient outcomes, and optimized healthcare operations. The healthcare natural language processing market growth has enormous promise in terms of enhancing clinical procedures, facilitating efficient information retrieval, and advancing healthcare research. As the sector generates vast volumes of unstructured data, the usage of NLP technology is projected to increase, revolutionizing healthcare analytics and changing the way healthcare practitioners engage with textual data.

Key players in healthcare natural language processing market:

  • 3M Health Information Systems: 3M Health Information Systems provides a variety of natural language processing (NLP) solutions for healthcare, such as clinical documentation enhancement, coding, and population health analytics. Their NLP solutions aid in the extraction of valuable clinical information from unstructured data, hence improving coding accuracy and clinical decision support.
  • Linguamatics: Linguamatics specializes in natural language processing (NLP)--based text mining solutions for healthcare and life sciences. Their natural language processing (NLP) engine pulls significant insights from unstructured text, including clinical notes, literature, and electronic health records, to aid in research, data analytics, and clinical decision-making.
  • Clinithink: Clinithink offers NLP solutions for clinical comprehension and semantic search. Their natural language processing (NLP) technology enables the extraction and analysis of structured data from unstructured clinical documentation, therefore enabling activities like clinical research, revenue cycle management, and quality reporting.
  • Health Fidelity: NLP-powered coding and clinical documentation solutions are available from Health Fidelity. By automatically analyzing and extracting valuable clinical information from unstructured data sources, its NLP software supports proper coding and revenue cycle management.

MARKET DRIVERS:

Growing Volume of Unstructured Healthcare Data:

The increasing number of unstructured healthcare data refers to the growing amount of information created in healthcare that is difficult to organize or categorize. Clinical notes, physician narratives, medical imaging reports, and other documents fall under this category. This data explosion has been aided by the growth of electronic health records and digital healthcare systems. Managing and extracting insights from unstructured data effectively is a major problem, necessitating the use of modern technologies such as Natural Language Processing (NLP) to unlock its value for decision-making and research purposes.

Enhanced information retrieval and search capabilities:

Enhanced information retrieval and search skills in healthcare relate to the capacity to swiftly and correctly obtain important information from enormous amounts of healthcare data. Healthcare Natural Language Processing (NLP) approaches provide improved search algorithms, semantic comprehension, and context-aware retrieval, allowing healthcare workers to swiftly identify and retrieve information for clinical decision-making and research reasons.

Integration of NLP with healthcare applications and systems:

Natural Language Processing (NLP) integration with healthcare applications and systems entails embedding Natural Language Processing technology into current healthcare software and platforms. This interface enables the analysis and extraction of useful information from unstructured data sources, increasing clinical decision support, data analytics, and overall workflow and system efficiency.

Increasing awareness of NLP benefits in healthcare:

The benefits of Natural Language Processing (NLP) in healthcare are becoming more widely recognized. NLP's capacity to extract meaningful insights from unstructured data, such as clinical notes and medical literature, is becoming recognized by healthcare practitioners and organizations. Advanced information retrieval, clinical decision assistance, and population health management are all possible with NLP. It promotes operational efficiency, research skills, and leads to more accurate coding and documentation. The healthcare sector is rapidly adopting NLP as a powerful tool for unlocking the possibilities of unstructured healthcare data as awareness grows.

The healthcare natural language processing market is expanding at a steady rate in the forecast period.

The market for healthcare natural language processing is segmented by component, technology, application, and geography. The component is further segmented into software and services. Technology is further segmented into machine-learning and rule-based.

North America is a market leader in the healthcare natural language processing market.

North America dominates the healthcare natural language processing (NLP) market. This is mostly due to factors such as strong healthcare infrastructure, early technological adoption, and the region's high concentration of major players. Because of its huge healthcare business and emphasis on digital health efforts, the United States contributes considerably to healthcare natural language processing market share. Furthermore, the region's emphasis on R&D, government funding, and the presence of significant healthcare organizations all contribute to the healthcare natural language processing market growth in North America.

Key Developments:

  • In April 2023, 3M Health Information Systems (HIS) announced a partnership with Amazon Web Services (AWS) to speed the development and growth of 3M M*Modal ambient intelligence. 3M will employ AWS Machine Learning (ML) and generative AI services, such as Amazon Bedrock, Amazon Comprehend Medical, and Amazon Transcribe Medical, as part of the cooperation to help speed, refine, and expand the delivery of 3M's ambient clinical documentation and virtual assistant solutions.
  • In December 2022, Clinithink, the startup that created the world's first Healthcare AI capable of properly interpreting unstructured medical notes, collaborated with AstraZeneca Oncology UK on a new initiative aimed at identifying individuals with lung cancer at an early stage where therapy can be more successful. The project would be based on AI-approach where natural language processing (NLP) and Machine learning (ML) will be used to identify the asymptomatic and symptomatic patients who are in their early stage.

Segmentation

BY COMPONENT

  • Software
  • Services

BY TECHNOLOGY

  • Machine Learning
  • Rule-based

BY DEPLOYMENT

  • Cloud-based
  • On-premises

BY APPLICATION

  • Clinical Documentation
  • Machine Translation
  • Medical Coding
  • Clinical Decision Support
  • Others

BY GEOGRAPHY

  • North America
  • United States
  • Canada
  • Mexico
  • South America
  • Brazil
  • Argentina
  • Others
  • Europe
  • United Kingdom
  • Germany
  • France
  • Italy
  • Spain
  • Others
  • Middle East and Africa
  • Saudi Arabia
  • UAE
  • Others
  • Asia Pacific
  • Japan
  • China
  • India
  • South Korea
  • Indonesia
  • Taiwan
  • Others

TABLE OF CONTENTS

1. INTRODUCTION

  • 1.1. Market Overview
  • 1.2. Market Definition
  • 1.3. Scope of the Study
  • 1.4. Market Segmentation
  • 1.5. Currency
  • 1.6. Assumptions
  • 1.7. Base, and Forecast Years Timeline

2. RESEARCH METHODOLOGY

  • 2.1. Research Data
  • 2.2. Assumptions

3. EXECUTIVE SUMMARY

  • 3.1. Research Highlights

4. MARKET DYNAMICS

  • 4.1. Market Drivers
  • 4.2. Market Restraints
  • 4.3. Porter's Five Force Analysis
    • 4.3.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.3.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.3.3. Threat of New Entrants
    • 4.3.4. Threat of Substitutes
    • 4.3.5. Competitive Rivalry in the Industry
  • 4.4. Industry Value Chain Analysis

5. HEALTHCARE NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) MARKET, BY COMPONENT

  • 5.1. Introduction
  • 5.2. Software
  • 5.3. Services

6. HEALTHCARE NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) MARKET, BY TECHNOLOGY

  • 6.1. Introduction
  • 6.2. Machine Learning
  • 6.3. Rule-Based

7. HEALTHCARE NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) MARKET, BY DEPLOYMENT

  • 7.1. Introduction
  • 7.2. Cloud-Based
  • 7.3. On-Premises

8. HEALTHCARE NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) MARKET, BY APPLICATION

  • 8.1. Introduction
  • 8.2. Clinical Documentation
  • 8.3. Machine Translation
  • 8.4. Medical Coding
  • 8.5. Clinical Decision Support
  • 8.6. Others

9. HEALTHCARE NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) MARKET, BY GEOGRAPHY

  • 9.1. Introduction
  • 9.2. North America
    • 9.2.1. United States
    • 9.2.2. Canada
    • 9.2.3. Mexico
  • 9.3. South America
    • 9.3.1. Brazil
    • 9.3.2. Argentina
    • 9.3.3. Others
  • 9.4. Europe
    • 9.4.1. United Kingdom
    • 9.4.2. Germany
    • 9.4.3. France
    • 9.4.4. Italy
    • 9.4.5. Spain
    • 9.4.6. Others
  • 9.5. Middle East and Africa
    • 9.5.1. Saudi Arabia
    • 9.5.2. UAE
    • 9.5.3. Others
  • 9.6. Asia Pacific
    • 9.6.1. Japan
    • 9.6.2. China
    • 9.6.3. India
    • 9.6.4. South Korea
    • 9.6.5. Indonesia
    • 9.6.6. Taiwan
    • 9.6.7. Others

10. COMPETITIVE ENVIRONMENT AND ANALYSIS

  • 10.1. Major Players and Strategy Analysis
  • 10.2. Market Share Analysis
  • 10.3. Mergers, Acquisitions, Agreements, and Collaborations

11. COMPANY PROFILES

  • 11.1. 3M Company
  • 11.2. IBM Corporation
  • 11.3. Cerner Corporation
  • 11.4. Nuance Communications, Inc.
  • 11.5. Linguamatics (IQVIA)
  • 11.6. Health Fidelity, Inc.
  • 11.7. Clinithink Ltd.
  • 11.8. Apixio Inc.
  • 11.9. Health Catalyst, Inc.