Le marché de l'intelligence artificielle dans les soins de santé était évalué à 3 991,23 millions de dollars américains en 2019 et devrait atteindre 107 797,82 millions de dollars américains d'ici 2027 ; il devrait croître à un TCAC de 49,8 % de 2020 à 2027.
L'intelligence artificielle dans les soins de santé est l'utilisation d'algorithmes et de logiciels d'apprentissage automatique pour analyser, traiter et présenter des données médicales et de soins de santé complexes. Il a été largement utilisé pour soutenir les décisions cliniques, améliorer les flux de travail et prédire les résultats de santé. Ainsi, une large application de l'IA dans le secteur de la santé est susceptible de propulser la croissance du marché. La croissance de l'intelligence artificielle sur le marché des soins de santé est attribuée à l'application croissante de l'intelligence artificielle dans les soins de santé, à l'investissement croissant dans les start-ups de soins de santé IA et à l'augmentation des partenariats et collaborations intersectoriels. Cependant, la pénurie de main-d'uvre qualifiée en IA et les directives réglementaires imprécises pour les logiciels médicaux sont le principal facteur qui entrave la croissance du marché.
L'intelligence artificielle sur le marché de la santé devrait connaître une croissance substantielle après la pandémie. L'infrastructure mondiale des soins de santé a observé que, afin de développer et de maintenir une configuration de soins de santé durable, l'utilisation de technologies informatiques telles que l'intelligence artificielle devient cruciale. De plus, la majorité des acteurs du marché se sont concentrés sur le développement de modèles alimentés par l'IA pour lutter contre la pandémie de coronavirus. En outre, plusieurs centres de recherche et gouvernements ont activement participé à la construction de technologies d'IA robustes qui aident les professionnels de la santé à travailler efficacement même en cas de pénurie de ressources. Ces facteurs finiront par stimuler la croissance du marché.
Régions lucratives pour l'intelligence artificielle sur le marché de la santé
Aperçu du marché
Applications croissantes de l'intelligence artificielle dans la santé pour stimuler l'artificiel L'intelligence dans la croissance du marché de la santé
L'intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la santé vise à modifier considérablement les rôles et les pratiques quotidiennes des cliniciens en accomplissant et en analysant des données, en prenant des décisions et en menant des discussions. L'application de l'IA dans le secteur de la santé devient progressivement sophistiquée, efficace, plus rapide et à moindre coût.
En raison de l'énorme potentiel de l'IA et de la robotique dans le secteur de la santé, elles deviennent progressivement une partie importante de l'écosystème de la santé . Selon un rapport CB Insights en 2020, environ 86 % des prestataires de soins de santé, des entreprises des sciences de la vie et des fournisseurs de technologies dépendent des technologies d'intelligence artificielle.
Les complexités liées à l'interprétation des images et à la réalisation d'analyses entraînent l'adoption d'applications basées sur l'IA. Avec des programmes d'apprentissage en profondeur et une catégorisation des compétences, les systèmes d'imagerie basés sur l'IA sont équipés d'algorithmes de lecture rapide d'images, qui incluent en outre les IRM et les tomodensitogrammes. Le système aide les médecins et les professionnels de la santé à améliorer leurs performances grâce à de meilleurs diagnostics et s'avère être un outil essentiel pour lutter contre la pénurie de radiologues à l'hôpital. Selon le dernier article publié dans le Future Healthcare Journal en mars 2020, l'IA sera intégrée dans le domaine de la santé pour les approbations de diagnostic et de traitement, l'engagement et l'adhésion des patients, et les événements administratifs du personnel de santé. Par exemple, AI-Rad Companion Chest CT, développé par Siemens Healthineers, est une solution de soins de santé alimentée par l'IA qui peut lire les images du scanner thoracique, effectuer des mesures automatiques et formuler le rapport médical avec des images cliniques et des quantifications précieuses.
À l'heure actuelle, avec l'aide des dernières améliorations de l'IA pour réorganiser les procédures de découverte et de réorientation des médicaments, il est possible de réduire à la fois le délai de mise sur le marché des nouveaux médicaments et leurs prix. Par exemple, en septembre 2016, BERG Health a utilisé une plateforme d'IA pour introduire un essai clinique de phase II pour un composé médicamenteux qui pourrait traiter le cancer du pancréas.
L'une des dernières approches suivies par les médecins met l'accent sur les soins préventifs en s'appuyant sur la collecte de données, qui va de la collecte d'informations génétiques aux progrès du système de santé électronique et des dispositifs portables. Apple, Fitbit et Garmin font partie des fabricants d'appareils portables qui proposent des produits permettant de surveiller efficacement la fréquence cardiaque et les niveaux d'activité. Ces appareils envoient des signaux aux patients concernant l'exercice et le dosage des médicaments. La meilleure solution d'IA obtient des données à partir de la génétique des mutations et de l'ADN.
L'IA est appliquée pour faciliter le diagnostic et le pronostic du cancer, compte tenu de son niveau de précision inégalé, qui est même plus sophistiqué que celui de l'expert statistique général. Par exemple, les scientifiques du programme de recherche intra-muros du National Cancer Institute (NCI) soutiennent les capacités de l'IA à récupérer le dépistage du cancer du col de l'utérus et de la prostate. Les chercheurs du NCI ont conçu une approche d'apprentissage en profondeur pour la détection automatique des lésions cervicales précancéreuses à partir d'images numériques. Avec des fonds accrus, les efforts du NCI pour comprendre le potentiel de l'IA conduiront à des analyses précises et rapides, à une prise de décision clinique améliorée et à de meilleurs résultats pour la santé des patients atteints de cancer. Des géants comme Google et IBM se concentrent déjà sur les innovations en oncologie, en utilisant des algorithmes d'IA de pointe pour la détection précoce et le traitement personnalisé du cancer. Par exemple, en août 2016, Google DeepMind a lancé un partenariat de recherche avec le service de radiothérapie de l'University College London Hospitals afin d'utiliser l'apprentissage automatique pour réduire le temps nécessaire au traitement par radiothérapie appliqué aux cancers de la tête et du cou difficiles à traiter.
Les pathologistes mettent en uvre l'intelligence artificielle (IA) pour identifier avec précision les cellules cancéreuses parmi les cellules saines du corps humain. En particulier, les méthodes de reconnaissance de formes basées sur l'apprentissage en profondeur peuvent développer une pathologie en intégrant des données radiologiques, cliniques et génomiques pour diagnostiquer les maladies et prédire avec précision les pronostics des patients. Après les approbations de la Food and Drug Administration (FDA) pour les applications de diagnostic primaire des maladies, la pathologie numérique devient la nouvelle norme de soins. Par exemple, l'IA de Google, Lymph Node Assistant (LYNA), un outil d'apprentissage en profondeur, peut différencier avec précision le cancer métastatique avec un taux de précision de 99 % supérieur à celui des pathologistes humains. De plus, les pathologistes qui ont utilisé LYNA ont indiqué qu'il permettait de gagner du temps lors des tâches.
Il y a une augmentation sans précédent du vieillissement de la population dans le monde, en particulier dans les économies en croissance telles que l'Europe, le Japon et la Chine. Selon les données de World Population Aging 2017, la population mondiale âgée de 60 ans ou plus était d'environ 962 millions en 2017 ; en outre, le nombre de personnes âgées devrait atteindre près de 2,1 milliards d'ici 2050. Par conséquent, le vieillissement de la population nécessite une surveillance constante et une analyse rapide des problèmes liés à la santé, ce qui, à son tour, favorise l'adoption de systèmes basés sur l'IA dans le secteur de la santé. .
Plusieurs prestataires de soins de santé commencent à décharger certaines parties des parcours de soins vers une automatisation basée sur l'intelligence artificielle (IA). Par exemple, en janvier 2018, Biotricity a mis en uvre l'IA au niveau de l'appareil pour améliorer sa plateforme de surveillance à distance des patients. De même, CarePredict utilise l'IA pour la détection ininterrompue des changements d'activité et de comportement pour la reconnaissance initiale des problèmes de santé. De plus, des assistants virtuels vocaux, tels qu'Amazon Echo et Orbita Health, utilisent l'IA pour permettre l'adhésion aux médicaments et la coordination des soins pour le vieillissement. Plusieurs sociétés telles que Careangel augmentent encore les assistants virtuels vocaux en tant qu'infirmières et soignants pour les populations de patients cibles.
En outre, l'IA renforce la capacité des professionnels de la santé à mieux comprendre les schémas et les besoins quotidiens des les personnes dont ils s'occupent. Grâce à cette compréhension, ils peuvent fournir de meilleures réponses, des conseils et un soutien pour rester en bonne santé.
Informations basées sur les composants
En termes de composants, l'intelligence artificielle sur le marché des soins de santé est segmentée en solutions logicielles, matériels et services. En 2019, le segment des solutions logicielles détenait une part de marché plus importante. En outre, on estime que le même segment enregistrera le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision.
L'intelligence artificielle sur le marché des soins de santé, par composant &ndash ; 2019 et 2027
Application-Based Insights
Basé sur l'application, l'intelligence artificielle sur le marché de la santé est segmentée en chirurgie assistée par robot, assistants virtuels, assistants de workflow administratif, machines connectées, diagnostic, essais cliniques, détection de fraude, cybersécurité, réduction des erreurs de dosage, etc. Le segment des essais cliniques détenait la plus grande part de marché en 2019, et le segment de la chirurgie assistée par robot devrait enregistrer le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision.
Informations basées sur l'utilisateur final
Dans En termes d'utilisateur final, l'intelligence artificielle sur le marché de la santé est segmentée en hôpitaux et amp; prestataires de soins de santé, patients, pharma & sociétés de biotechnologie, payeurs de soins de santé et autres. Les hôpitaux & Le segment des prestataires de soins de santé détenait la plus grande part du marché en 2019, et on estime en outre qu'il a enregistré le TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision.
Perspectives stratégiques
L'intelligence artificielle sur le marché des soins de santé les acteurs adoptent les stratégies de lancement et d'expansion de produits pour répondre à l'évolution des demandes des clients dans le monde entier, ce qui leur permet également de conserver leur marque à l'échelle mondiale.
L'intelligence artificielle sur le marché de la santé &ndash ; par composant
- Solution logicielle
- Matériel
- Services
L'intelligence artificielle sur le marché de la santé &ndash ; par application
- Chirurgie assistée par robot
- Assistants virtuels
- Assistants de flux de travail administratif
- Machines connectées
- Diagnostic
- Essais cliniques
- Détection de fraude
- Cybersécurité
- Réduction des erreurs de dosage
- Autres < /ul>
- Hôpitaux & ; Prestataires de soins
- Patients
- Pharma & ; Entreprises de biotechnologie
- Payeurs de soins de santé
- Autres
- Amérique du Nord
- États-Unis
- Canada
- Mexique
< li>Europe - France
- Allemagne
- Italie
- Royaume-Uni
- Espagne
- Reste d'Europe
- Asie-Pacifique (APAC)
- Chine
- Inde
- Corée du Sud
- Japon
- Australie
- Reste de l'APAC
- Moyen-Orient et amp ; Afrique (MEA)
- Afrique du Sud
- Arabie saoudite
- EAU
- Reste de la MEA
- Amérique du Sud et Amérique centrale (SCAM)
- Brésil
- Argentine
- Reste de la SCAM
< /ul> - Microsoft
- Koninklijke Philips NV
- Intel Corporation
- General Electric Company
- Alphabet Inc.
- NVIDIA CORPORATION
- Nuance Communications, Inc.
- Siemens Healthineers AG
- Arterys Inc. < /li>
- Johnson & amp; Johnson Services, Inc.
L'intelligence artificielle sur le marché de la santé – par utilisateur final
L'intelligence artificielle sur le marché des soins de santé &ndash ; par géographie
Profils des entreprises
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
This text is related
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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