全球医疗保健领域的人工智能市场在2024年的价值为266.9亿美元，并预计到2034年将达到约6138.1亿美元，2024年至2034年的复合年增长率为36.83%。
医疗保健领域的人工智能市场是指专注于开发、部署和使用人工智能技术以增强医疗服务、治疗效果和行政流程的医疗行业细分市场。医疗保健中的人工智能运用机器学习、自然语言处理和深度学习来改善医护人员和患者的体验。它提高了资源管理效率，使诊断更快且治疗更加精准。此外，人工智能还可以加速药物研发，设计药品，预测不良反应并选择临床试验参与者。通过启用数字通信，提高就诊速度和准确性以及简化数据管理，人工智能也提升了患者的体验。机器人手术，即医生控制机械臂进行手术，减少了并发症，减轻了疼痛，并加快了恢复期。
医疗保健领域的人工智能市场亮点：
- 2023年，北美地区以45%的市场份额主导了医疗保健领域的人工智能市场。
- 按组件划分，软件部分在2023年贡献了最大的市场份额，占比40.5%。
- 按应用划分，临床试验部分在2023年产生了最大的市场份额，占比24.6%。
地区分析
美国医疗保健领域的人工智能市场规模及2024至2034年预测
2023年，美国医疗保健领域的人工智能市场规模超过了60.7亿美元，预计到2034年将达到约1950.1亿美元，2024年至2034年的复合年增长率为37%。
北美地区在2023年以45%的最高市场份额引领了医疗保健领域的人工智能市场。
在美国，人工智能正在重塑医疗行业，为多个领域提供创新解决方案。特别是在诊断成像方面，算法能够以高精度和速度评估医学图像，从而实现早期诊断，如癌症等疾病。此外，人工智能还被用于个性化医疗，根据个体特征定制治疗方案，提高治疗效果和患者满意度。基于人工智能的医疗管理解决方案也越来越受欢迎，这些解决方案简化了行政工作，优化了医院运营，并改进了患者预约和资源配置。例如，SK Telecom与Nuon Imaging和Nikki Health Solutions合作，在北美推出了名为“X Caliber”的基于人工智能的兽医诊断支持服务。这项服务将在加拿大超过100家兽医诊所提供，由Nuon Nikki的Skyline PACS软件提供增强的成像服务。
亚太地区预计在预测期内将保持稳健的复合年增长率。
亚太地区包括40多个国家，占世界人口的53%，其卫生系统多样，导致居民健康状况差异较大。日本是该地区的佼佼者，医疗支出占GDP的相当大比例。然而，该地区的强劲经济增长既带来了好处也带来了挑战。尽管医院数量不断增加，但在城乡地区仍存在可及性和负担能力问题。随着人们寿命的延长，对更好的医疗服务的需求也在增加，从而改善了健康结果。根据IDC最近的一项调查，49.6%的医疗机构希望投资于生成式人工智能用例，显示出亚洲/太平洋地区医疗企业的增长趋势。报告强调了生成式人工智能技术在提高临床医生效率和重新定义患者体验方面的潜在影响，重点关注医疗行业的关键用例。
医疗保健领域的人工智能市场细分分析
按组件分析
2023年，软件部分占据了最高的市场份额，达到40.5%。人工智能通过加速决策制定和战略发展改变了商业。定制化的医疗保健软件开发提供了虚拟助手、定制化解决方案和治疗方法，以帮助改善护理并管理患者门户。人工智能提高了患者护理水平，使医疗保健专业人员能够更早地发现症状。使用人工智能医疗软件解决方案的医疗保健公司可以提高系统的准确性，增加患者参与度，并开发创新功能。这现代化了过时的程序，使医疗保健提供者能够有效治疗致命症状，从而改进医院管理和临床决策支持系统。
按应用分析
2023年，临床试验部分占据了最大的市场份额，达到24.6%。人工智能可以帮助管理分散临床试验中的大量数据，减少患者依从性问题和信息错误。它可以分析患者数据，做出决策，并在批准前评估数据质量。数据挖掘可以帮助找到潜在志愿者和研究场所，而人工智能系统可以生成资格要求。生物模拟是一种基于计算机的方法，用于进行人体实验并测量对药物物质的反应性。生物模拟模型使用人工智能算法进行模式识别和分析，使研究人员能够研究最佳剂量、药物相互作用和人群有效性。例如，2024年6月，领先的临床试验解决方案提供商Medidata推出了Medidata Clinical Data Studio，这是一种工具，可提高数据质量管理，使患者更快、更安全地进行试验，隶属于达索系统品牌。
医疗保健领域的人工智能市场动态
驱动力
人工智能正迅速应用于医疗保健领域，通过有效地分类结构化和非结构化数据，提供更准确的诊断。结构化学习方法包括机器学习（ML）、神经网络系统和现代深度学习。非结构化数据通过自然语言处理（NLP）进行分类。机器学习使用分析算法提取独特的患者特征，如体检结果、药物、症状和特定疾病信息。然后利用这些信息评估患者结果。在研究中，神经网络被用于分类6567个基因和乳房X光片的纹理信息，从而产生更具体的肿瘤指示结果。监督学习是最常见的临床环境中的机器学习类型，利用物理特征和信息数据库。
制约因素
自人工智能问世以来，尤其是在医疗领域，引发了伦理问题。主要问题是问责制，特别是在做出糟糕决定时。黑箱问题使得难以理解算法如何得出结果。缺乏标准化的伦理应用标准进一步加剧了这一困境。美国食品药品监督管理局（FDA）和英国国民医疗服务体系（NHS）正在努力制定评估人工智能系统安全性和有效性的标准，但他们的努力使得法院和监管机构更难接受基于人工智能的行为。关于这些伦理困境的公开讨论对于制定有助于患者的普遍伦理标准至关重要。例如，2024年1月，世界卫生组织发布了关于大型多模态模型（LMMs）的伦理和治理指南，向政府、技术公司和医疗保健从业者提出了40条建议，以确保其合理使用促进公众健康。
机会
疼痛管理和个性化护理
人工智能和机器学习可以分析个体患者对药物的反应，并建议调整治疗方案。哈佛朝圣者保险公司与Kaia Health合作，为患者提供背痛治疗。Kaia的AI平台测量和监测疼痛部位，导致疼痛减少35%，睡眠质量提高59%。患者还可以在手机上访问一个AI“运动教练”，作为适合他们个人运动需求的数字私人教练。这些技术可以帮助患者提高生活质量，因为肌肉骨骼疾病是残疾索赔的主要原因。
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