La inteligencia artificial en el mercado de la salud se valoró en 3.991,23 millones de dólares en 2019 y se prevé que alcance los 107.797,82 millones de dólares en 2027; se espera que crezca a una tasa compuesta anual del 49,8 % entre 2020 y 2027.
La inteligencia artificial en la atención sanitaria es el uso de algoritmos y software de aprendizaje automático para analizar, procesar y presentar datos médicos y de atención médica complejos. Se ha utilizado ampliamente para respaldar decisiones clínicas, mejorar los flujos de trabajo y predecir resultados de salud. Por lo tanto, es probable que una amplia aplicación de la IA en el sector sanitario impulse el crecimiento del mercado. El crecimiento de la inteligencia artificial en el mercado de la atención médica se atribuye a la creciente aplicación de la inteligencia artificial en la atención médica, la creciente inversión en nuevas empresas de atención médica de IA y el aumento de asociaciones y colaboraciones entre industrias. Sin embargo, la escasez de mano de obra cualificada en IA y las directrices regulatorias imprecisas para el software médico son el principal factor que obstaculiza el crecimiento del mercado.
Se espera que la inteligencia artificial en el mercado de la atención sanitaria sea testigo de un crecimiento sustancial. Crecimiento pospandemia. La infraestructura sanitaria mundial ha observado que, para desarrollar y mantener una configuración sanitaria sostenible, la utilización de tecnologías computacionales como la inteligencia artificial se vuelve crucial. Además, la mayoría de los actores del mercado se han centrado en el desarrollo de modelos impulsados por IA para luchar contra la pandemia de coronavirus. Además, varios centros de investigación y gobiernos han participado activamente en la creación de tecnologías de inteligencia artificial sólidas que ayudan a los profesionales de la salud a trabajar de manera eficiente incluso con escasez de recursos. Estos factores acabarán impulsando el crecimiento del mercado.
regiones lucrativas para la inteligencia artificial en el mercado sanitario
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Perspectivas del mercado
Crecientes aplicaciones de inteligencia artificial en el sector sanitario para impulsar el crecimiento del mercado de la inteligencia artificial en el sector sanitario
La inteligencia artificial (IA) en el sector sanitario tiene como objetivo cambiar considerablemente los roles de los médicos y las prácticas cotidianas al lograr y analizar datos, tomar decisiones y llevar a cabo discusiones. La aplicación de la IA en la atención sanitaria se está volviendo cada vez más sofisticada, eficiente, más rápida y a menor coste.
Debido al tremendo potencial de la IA y la robótica en el sector sanitario, poco a poco se están convirtiendo en una parte importante del ecosistema sanitario. . Según un informe CB Insights de 2020, ~86 % de los proveedores de atención médica, las empresas de ciencias biológicas y los proveedores de tecnología dependen de tecnologías de inteligencia artificial.
Las complejidades relacionadas con la interpretación de imágenes y la realización de análisis dan como resultado la adopción de aplicaciones basadas en IA. Con programas de aprendizaje profundo y categorización de experiencia, los sistemas de imágenes basados en IA están equipados con algoritmos de lectura rápida de imágenes, que incluyen además resonancias magnéticas y tomografías computarizadas. El sistema ayuda a los médicos y profesionales sanitarios a mejorar el rendimiento con mejores diagnósticos y demuestra ser una herramienta vital para combatir la escasez de radiólogos en el hospital. Según el último artículo publicado en Future Healthcare Journal en marzo de 2020, la IA se integrará en el campo de la atención sanitaria para la aprobación de diagnósticos y tratamientos, la participación y adherencia de los pacientes y los eventos administrativos del personal sanitario. Por ejemplo, AI-Rad Companion Chest CT, desarrollado por Siemens Healthineers, es una solución de atención médica impulsada por IA que puede leer las imágenes de CT de tórax, realizar mediciones automáticas y formular el informe médico con valiosas imágenes y cuantificaciones clínicas.
En la actualidad, con la ayuda de las últimas mejoras en IA para reorganizar los procedimientos de descubrimiento y reutilización de fármacos, existe la posibilidad de minimizar tanto el tiempo de comercialización de nuevos medicamentos como sus precios. Por ejemplo, en septiembre de 2016, BERG Health utilizó una plataforma de inteligencia artificial para introducir un ensayo clínico de fase II para un compuesto farmacológico que podría tratar el cáncer de páncreas.
Uno de los últimos enfoques seguidos por los médicos hace hincapié en la atención preventiva basándose en la recopilación de datos, que abarca desde la recopilación de información genética hasta avances en el sistema de salud electrónico y dispositivos portátiles. Apple, Fitbit y Garmin se encuentran entre las empresas de fabricación de dispositivos portátiles que introducen productos para controlar de manera eficiente la frecuencia cardíaca y los niveles de actividad. Estos dispositivos envían señales a los pacientes sobre el ejercicio y la dosis de medicamentos. La mejor solución de IA obtiene datos de mutaciones genéticas y ADN.
La IA se aplica para ayudar en el diagnóstico y pronóstico del cáncer, dado su nivel de precisión incomparable, que es incluso más sofisticado que el del experto en estadística general. Por ejemplo, los científicos del programa de investigación intramuros del Instituto Nacional del Cáncer (NCI) respaldan las capacidades de la IA para recuperar la detección del cáncer en el cáncer de cuello uterino y de próstata. Los investigadores del NCI han diseñado un método de aprendizaje profundo para la detección automática de lesiones precancerosas de cuello uterino a partir de imágenes digitales. Con mayores fondos, los esfuerzos del NCI para comprender el potencial de la IA conducirán a análisis precisos y rápidos, una mejor toma de decisiones clínicas y mejores resultados de salud para los pacientes con cáncer. Gigantes corporativos como Google e IBM ya se están concentrando en generar innovaciones en oncología, utilizando algoritmos de inteligencia artificial de vanguardia para la detección temprana y el tratamiento personalizado del cáncer. Por ejemplo, en agosto de 2016, Google DeepMind lanzó una asociación de investigación con el departamento de radioterapia de los hospitales de la University College London para utilizar el aprendizaje automático para minimizar el tiempo que lleva el tratamiento de radioterapia aplicado al cáncer de cabeza y cuello difícil de tratar.
Los patólogos están implementando inteligencia artificial (IA) para identificar con precisión las células cancerosas entre las células sanas del cuerpo humano. En particular, los métodos de reconocimiento de patrones basados en el aprendizaje profundo pueden desarrollar patologías integrando datos radiológicos, clínicos y genómicos para diagnosticar enfermedades y predecir pronósticos de pacientes con precisión. Después de las aprobaciones de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) para aplicaciones de diagnóstico primario de enfermedades, la patología digital se está convirtiendo en el nuevo estándar de atención. Por ejemplo, la IA de Google, Lymph Node Assistant (LYNA), una herramienta de aprendizaje profundo, puede diferenciar con precisión el cáncer metastásico con una tasa de precisión un 99% mayor que los patólogos humanos. Además, los patólogos que utilizaron LYNA informaron que ahorró tiempo durante las tareas.
Hay un aumento sin precedentes en el envejecimiento de la población en todo el mundo, particularmente en economías en crecimiento como Europa, Japón y China. Según los datos de World Population Ageing 2017, la población mundial de 60 años o más era de ~962 millones en 2017; Además, se prevé que el número de personas mayores alcance casi 2.100 millones en 2050. Por lo tanto, el envejecimiento de la población requiere una supervisión constante y un análisis rápido de las cuestiones relacionadas con la salud, lo que, a su vez, promueve la adopción de sistemas basados en IA en el sector sanitario. .
Varios proveedores de atención médica están comenzando a transferir ciertas partes de los procesos de atención a la automatización basada en inteligencia artificial (IA). Por ejemplo, en enero de 2018, Biotricity implementó IA a nivel de dispositivo para mejorar su plataforma de monitoreo remoto de pacientes. De manera similar, CarePredict utiliza inteligencia artificial para la detección ininterrumpida de cambios en los patrones de actividad y comportamiento para el reconocimiento inicial de problemas de salud. Además, los asistentes virtuales basados en voz, como Amazon Echo y Orbita Health, utilizan IA para permitir el cumplimiento de la medicación y la coordinación de la atención para el envejecimiento. Varias empresas, como Careangel, aumentan aún más los asistentes virtuales basados en voz como enfermeras y cuidadores para poblaciones de pacientes objetivo.
Además, la IA aumenta la capacidad de los profesionales de la salud para comprender mejor los patrones y necesidades diarios de las personas que cuidan. Con esa comprensión, pueden brindar mejores respuestas, orientación y apoyo para mantenerse saludable.
Información basada en componentes
En términos de componentes, la inteligencia artificial en el mercado de la atención médica se segmenta en soluciones de software, hardware y servicios. En 2019, el segmento de soluciones de software tuvo una mayor participación del mercado. Además, se estima que el mismo segmento registrará la CAGR más alta durante el período de pronóstico.
Inteligencia artificial en el mercado de atención médica, por componente: nbsp; 2019 y 2027
Información basada en aplicaciones
Basada en la aplicación, la inteligencia artificial en el mercado de la salud se segmenta en cirugía asistida por robot, asistentes virtuales, asistentes de flujo de trabajo administrativo, máquinas conectadas, diagnóstico, ensayos clínicos, detección de fraude, ciberseguridad, reducción de errores de dosificación y otros. El segmento de ensayos clínicos tuvo la mayor participación de mercado en 2019 y se estima que el segmento de cirugía asistida por robot registrará la CAGR más alta durante el período de pronóstico.
Basado en el usuario final Insights
En términos de usuario final, la inteligencia artificial en el mercado sanitario se segmenta en hospitales y hospitales. Proveedores de atención médica, pacientes, farmacéuticos y profesionales. empresas de biotecnología, pagadores de atención médica y otros. Los hospitales y El segmento de proveedores de atención médica tuvo la mayor participación del mercado en 2019 y, además, se estima que registrará la CAGR más alta durante el período de pronóstico.
Perspectivas estratégicas
Los actores del mercado de inteligencia artificial en el cuidado de la salud están adoptando estrategias de expansión y lanzamiento de productos para satisfacer las cambiantes demandas de los clientes en todo el mundo, lo que también les permite mantener su marca a nivel mundial.
Inteligencia artificial en el mercado sanitario: por componente
- Solución de software
- Hardware
- Servicios
Inteligencia artificial en el mercado sanitario: por aplicación
- Cirugía asistida por robot
- Asistentes virtuales
- Asistentes de flujo de trabajo administrativo
- Máquinas conectadas
- Diagnóstico
- Ensayos Clínicos
- Detección de Fraudes
- Ciberseguridad
- Reducción de Errores de Dosis
- Otros < /ul>
- Hospitales y empresas Proveedores de atención sanitaria
- Pacientes
- Farmacia y Empresas de biotecnología
- Pagadores de atención médica
- Otros
- América del Norte
- Estados Unidos
- Canadá
- México
< li>Europa - Francia
- Alemania
- Italia
- Reino Unido
- España
- Resto de Europa
- Asia Pacífico (APAC)
- China
- India
- Corea del Sur
- Japón
- Australia
- Resto de APAC
- Medio Oriente y Asia África (MEA)
- Sudáfrica
- Arabia Saudita
- EAU
- Resto de MEA
- Suramérica y Centroamérica (SCAM)
- Brasil
- Argentina
- Resto de SCAM
< /ul> - Microsoft
- Koninklijke Philips NV
- Intel Corporation
- General Electric Company
- Alphabet Inc.
- NVIDIA CORPORATION
- Nuance Communications, Inc.
- Siemens Healthineers AG
- Arterys Inc.
- Johnson & Johnson Services, Inc.
Inteligencia artificial en el mercado sanitario – por usuario final
Inteligencia artificial en el mercado de atención médica: por Geografía
Perfiles de empresas
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
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to segments covered.
Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
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to country scope.
Frequently Asked Questions
Artificial intelligence in healthcare is the use of machine-learning algorithms and software to analyze, process and present complex medical and health care data. It has been widely used to support clinical decisions, improve workflows and predict health outcomes. Thus, wide application of AI in the healthcare sector is likely to propel the growth of the market.
The growth of the artificial intelligence in healthcare market is attributed to the rising application of artificial intelligence in healthcare, growing investment in AI healthcare start-ups, and increasing cross-industry partnerships and collaborations.
The artificial intelligence in healthcare market majorly consists of the players such as Microsoft, Koninklijke Philips N.V., Intel Corporation, General Electric Company, Alphabet Inc., NVIDIA CORPORATION, Nuance Communications, Inc., Siemens Healthineers AG, Arterys Inc., and Johnson & Johnson Services, Inc. amongst others.
The List of Companies - Artificial Intelligence (AI) in Healthcare Market
- Microsoft
- Koninklijke Philips N.V.
- Intel Corporation
- General Electric Company
- Alphabet Inc.
- NVIDIA CORPORATION
- Nuance Communications, Inc.
- Siemens Healthineers AG
- Arterys Inc.
- Johnson & Johnson Services, Inc.
The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.
- Data Collection and Secondary Research:
As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.
Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.
- Primary Research:
The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.
For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.
A typical research interview fulfils the following functions:
- Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
- Validates and strengthens in-house secondary research findings
- Develops the analysis team’s expertise and market understanding
Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:
- Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
- Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.
Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:
Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.
- Data Analysis:
Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.
- Macro-Economic Factor Analysis:
We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.
- Country Level Data:
Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.
- Company Profile:
The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.
- Developing Base Number:
Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.
- Data Triangulation and Final Review:
The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.
We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.
We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.
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