远程患者监测（RPM）市场中的人工智能正经历强劲增长，主要受到癌症、心血管疾病和生活方式相关疾病的患病率上升的推动。此外，产品创新的增加、全球对数字健康基础设施的投资增长以及对前瞻性数据驱动医疗方法的关注进一步加速了这一势头。这些趋势预计将显著推动2025年至2032年期间人工智能支持的RPM市场的扩展。
纽约，美国，2025年6月4日（GLOBE NEWSWIRE）——DelveInsight Business Research LLP发布的报告指出，到2032年，全球远程患者监测市场中的人工智能规模将突破130亿美元。
DelveInsight的《远程患者监测市场中的人工智能洞察》报告提供了当前和预测的市场分析，主要公司在市场中的份额、面临的挑战、市场驱动力、障碍、趋势以及关键参与者的信息。
远程患者监测市场中的人工智能报告的关键要点
- 根据DelveInsight的估计，北美预计将在预测期内主导全球远程患者监测市场中的人工智能。
- 在远程患者监测市场的产品类型细分中，设备类别在2024年占据了最大的收入份额。
- 值得注意的远程患者监测市场中的人工智能公司包括美敦力（Medtronic）、iRhythm Inc.、皇家飞利浦（Koninklijke Philips N.V.）、西门子医疗（Siemens Healthineers）、GE医疗（GE HealthCare）、苹果公司（Apple Inc.）、AliveCor Inc.、Biofourmis、Optum, Inc.、Headspace Health、Withings、NeuroRPM Inc.、Caretaker Medical、Implicity、史赛克（Stryker）、Biobeat等。
- 2024年9月，iRhythm Technologies宣布其zio® ECG监测系统获得日本监管机构批准，这是首个利用人工智能提供心律失常监测服务的产品。
- 2024年4月，皇家飞利浦（Royal Philips），作为全球健康技术的领导者，宣布与smartQare达成战略合作，将其先进的解决方案viQtor与飞利浦世界领先的临床患者监测平台集成。此次合作旨在实现下一代持续患者监测，首先从欧洲开始，无论是在医院内还是医院外。
远程患者监测中的人工智能概述
人工智能（AI）正在通过实时、连续的健康监测彻底改变远程患者监测（RPM）。通过可穿戴设备和连接传感器，AI算法可以分析生命体征、检测异常并预测潜在的健康恶化，从而在症状变得严重之前进行干预。这种前瞻性的方法允许早期干预，减少再入院率，并改善慢性病管理，尤其是针对心力衰竭、糖尿病和慢性阻塞性肺病（COPD）等疾病。通过自动化数据分析和分诊，AI还显著减轻了医护人员的负担，使他们能够专注于需要紧急关注的患者。
此外，基于AI的RPM通过学习个体患者的长期数据，促进了个性化护理。机器学习模型可以适应每位患者独特的健康模式，提高预测的准确性并制定个性化的治疗计划。自然语言处理（NLP）工具还可以通过应用程序或语音接口解释患者报告的症状，从而丰富临床信息。随着AI技术的不断发展，其在RPM系统中的整合有望提升可及性，特别是在农村或服务不足的地区，弥合医疗服务差距，同时保持成本效益和高质量的护理。
远程患者监测中的人工智能市场洞察
从2025年到2032年，北美预计将在远程患者监测市场中的人工智能领域占据领先地位。这一主导地位主要由多种因素推动，包括慢性病（如癌症）患病率的上升、强大的医疗基础设施、数字健康技术的广泛采用以及政府的支持政策。该地区还受益于对数字健康的大量投资以及可穿戴和互联医疗设备的广泛应用。
美国和加拿大癌症发病率的上升正在推动对家庭连续护理解决方案的需求。这一趋势加速了基于人工智能的远程患者监测的采用，从而增强了治疗管理、症状跟踪和传统医疗环境之外的患者结果。
此外，心血管疾病的发病率及相关风险因素的增加也提升了对持续高效监测解决方案的需求。人工智能驱动的远程监测实现了早期检测、实时干预和针对心脏病患者的个性化护理，尤其是在老龄化人口中，从而减少了并发症并改善了结果。
所有这些因素共同为市场扩张创造了有利条件，巩固了北美在未来预测期内成为基于人工智能的远程患者监测市场的领先地区的地位。
远程患者监测中的人工智能市场动态
远程患者监测市场中的人工智能正在经历快速转型，这得益于先进技术的融合、医疗模式的转变以及对个性化护理的日益重视。人工智能通过实现实时数据分析、预测分析和自动化，增强了RPM系统的能力，帮助医疗提供者更有效地管理慢性病、术后护理和老年患者。AI算法可以从可穿戴设备和家庭监测系统中分析大量患者数据，识别异常并在危机发生前向护理团队发出警报。这种主动性能力正在推动需求，特别是在以价值为基础的护理模式中，预防再入院是关键。
市场的主要驱动力之一是全球慢性病和老龄化人口的增加，这导致了对持续且具有成本效益的患者监测的迫切需求。基于人工智能的RPM解决方案不仅减轻了医疗系统的负担，还赋予患者更好地管理自身疾病的能力。此外，新冠疫情加速了虚拟护理和远程诊断的采用。这一趋势在疫情后持续发展，医疗提供者和支付方越来越多地投资于人工智能驱动的工具，以支持混合护理模式和去中心化服务交付。
然而，市场并非没有挑战。数据隐私、监管障碍和互操作性问题是广泛采用的主要障碍。AI算法的有效性高度依赖于高质量、多样化的数据集，而医疗机构之间的数据孤岛限制了这一点。此外，监管框架仍在不断演变以跟上AI的快速发展，关于算法偏见和问责制的审查仍在继续。解决这些挑战对于在临床医生和患者之间建立信任至关重要。
在竞争方面，市场正见证着技术公司、医疗技术公司和医疗提供者之间的激烈创新和战略合作伙伴关系。初创企业正在涌现，专注于心律失常检测、糖尿病监测和心理健康评估等领域的专业AI能力，而大型企业则将AI整合到其现有的RPM平台中。云基础设施提供商和AI即服务供应商也在跨地域扩展解决方案方面发挥着关键作用。
展望未来，远程患者监测市场中的人工智能预计将实现持续增长，这得益于传感器技术、5G连接和联邦学习模型的进步，这些技术允许在保护隐私的前提下共享数据。随着AI变得更加可解释和透明，其在临床工作流程中的整合将进一步深化，使远程监测成为主流医疗交付的重要组成部分。
远程患者监测市场中的人工智能评估
- 远程患者监测市场中的人工智能细分
- 按产品类型划分：设备、软件和服务
- 按应用划分：癌症、心血管疾病、生活方式相关疾病及其他
- 按终端用户划分：医院和诊所、诊断中心及家庭护理环境
- 按地理划分：北美、欧洲、亚太地区及其他地区
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