Dimensione del mercato, quota, crescita e analisi del settore dell'informatica cognitiva sanitaria (elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento automatico, ragionamento automatizzato, estrazione dati, interpretazione, elaborazione del linguaggio e formazione linguistica), per applicazione (ospedali, prodotti farmaceutici, dispositivi medici e assicurazioni), approfondimenti regionali e previsioni fino al 2035

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COMPUTING COGNITIVO SANITARIOPANORAMICA DEL MERCATO

Il mercato globale del cognitive computing sanitario avrà un valore di 15,97 miliardi di dollari nel 2026 e raggiungerà i 91,47 miliardi di dollari entro il 2035, mantenendo un CAGR del 21,4% dal 2026 al 2035.

Il calcolo cognitivo si riferisce alla rappresentazione elettronica delle forme pensiero umane. Questo tipo di elaborazione è profondamente vantaggiosa nella scoperta di pericoli e falsi. Il calcolo cognitivo aiuta gli specialisti in farmaci sulla base di studi passati nel settore sanitario. È noto che deve gestire un'enorme quantità di informazioni complesse. Il cognitive computing nel settore sanitario si riferisce all'applicazione dei progressi del cognitive computing, come i manifatturieri (AI) e l'apprendimento automatico, perassistenza sanitaria-incarichi e sfide correlati. Le strutture di calcolo cognitivo sono progettate per ricostruire le forme di pensiero umane e aggiornare il processo decisionale analizzando infinite quantità di informazioni, comprendendo il dialetto normale e adattandosi ai dati inutilizzati. 

IMPATTO DEL COVID-19

Il monitoraggio remoto dei pazienti guidato dalla pandemia, l'espansione della telemedicina e una maggiore attenzione alle tecnologie sanitarie digitali hanno fatto crollare la crescita del mercato 

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda superiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

La pandemia ha accelerato l'adozione di innovazioni sanitarie avanzate, incluso il cognitive computing, mentre le strutture sanitarie cercavano modi per migliorare l'assistenza ai pazienti inaccessibili, semplificare le operazioni e supervisionare il diluvio di informazioni relative all'infezione. Con la richiesta di rimozione sociale e diminuzione dell'intelligenza di persona, i servizi di telemedicina hanno acquisito una qualità inequivocabile. L'informatica cognitiva può svolgere un ruolo nel promuovere l'efficacia e la fattibilità delle fasi di telemedicina analizzando la comprensione delle informazioni, incoraggiando diagnosi inaccessibili e supportando riunioni virtuali. La richiesta di sistemi di controllo della comprensione inaccessibile si è ampliata e i progressi del cognitive computing possono contribuire ad analizzare le enormi quantità di informazioni prodotte da dispositivi indossabili e altri strumenti di controllo per fornire esperienze redditizie al benessere tranquillo. 

ULTIME TENDENZE

Assistenza sanitaria virtuale e integrazione con la cartella clinica elettronica per incrementare le vendite sul mercato

I collaboratori virtuali alimentati dal cognitive computing vengono utilizzati per interagire con i pazienti, rispondere alle domande e fornire dati relativi alla salute. Questi collaboratori possono fare passi da gigante nel coinvolgimento silenzioso, nell'adesione ai piani di trattamento e, in generale, nel coinvolgimento dell'assistenza sanitaria. Gli accordi di coordinamento del cognitive computing con i framework EHR stanno diventando sempre più comuni. Questa integrazione mira a migliorare la disponibilità e la facilità d'uso della comprensione delle informazioni per gli esperti sanitari. L'esplosione di informazioni organizzate e non strutturate, i progressi specializzati nell'estrazione e nell'analisi delle informazioni, il crescente utilizzo dei vantaggi del cloud e la richiesta di amministrazioni sanitarie personalizzate sono alcuni dei principali componenti dello sviluppo. 

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COMPUTING COGNITIVO SANITARIOSEGMENTAZIONE DEL MERCATO

Per tipo

In base alla tipologia, il mercato globale può essere classificato in elaborazione del linguaggio naturale, apprendimento automatico, ragionamento automatizzato, estrazione dati, interpretazione, elaborazione linguistica e formazione linguistica.

• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): la PNL è un sottocampo di intuizioni fabbricate incentrato sull'interazione tra i computer e il dialetto umano. Consente alle macchine di ottenerlo, tradurre e creare contenuti simili a quelli umani. La PNL è fondamentale nel settore sanitario per districare i dati da informazioni non strutturate, come note cliniche, domande su articoli e record persistenti. Incoraggia la trasformazione del contenuto dialettale comune in informazioni organizzate, rendendo più semplice l'analisi e la traduzione da parte dei quadri cognitivi. 

• Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico include lo sviluppo di calcoli che consentono ai computer di memorizzare informazioni senza programmazione esplicita. Si concentra sulla costruzione di modelli in grado di effettuare previsioni o scelte basate su progetti riconosciuti all'interno delle informazioni di input. L'apprendimento automatico è ampiamente utilizzato nel settore sanitario per compiti quali diagnostica, previsioni probabilistiche e proposte di trattamenti personalizzati. Sfrutta enormi set di dati per preparare modelli in grado di riconoscere progetti e relazioni, guidando verso il rafforzamento delle scelte.

• Ragionamento automatizzato: il ragionamento computerizzato si riferisce alla capacità dei computer di trarre conclusioni da un insieme di verità o regole utilizzando il pensiero coerente. Include l'applicazione di componenti logiche e di deduzione per approfondire questioni o fare scelte. Il pensiero robotizzato viene utilizzato nel cognitive computing sanitario per rafforzare il processo decisionale clinico. Può offrire assistenza nell'analisi della comprensione delle informazioni, nella valutazione delle prove terapeutiche e nel fornire deduzioni coerenti per aiutare gli esperti sanitari nella definizione dei piani di trattamento.

• Estrazione dei dati: l'estrazione delle informazioni include il metodo per recuperare dati particolari da diverse fonti di dati. Nel settore sanitario, ciò può includere l'estrazione di importanti elementi sottili da cartelle cliniche elettroniche, immagini terapeutiche e altri database sanitari. L'estrazione delle informazioni è fondamentale per raccogliere dati organizzati da fonti assortite. Le strutture di calcolo cognitivo utilizzano queste informazioni per analizzare modelli, riconoscere relazioni e rafforzare il processo decisionale clinico. 

• Interpretazione: la delucidazione include l'analisi e la comprensione delle informazioni per dedurre parti significative di conoscenza. Nel cognitive computing sanitario, la traduzione allude al metodo di districare dati clinicamente pertinenti da set di dati complessi. Le strutture di calcolo cognitivo decifrano le informazioni terapeutiche, come i risultati dei test dimostrativi o i parametri vitali persistenti, per fornire dati importanti agli esperti sanitari. Ciò fa la differenza nell'effettuare analisi esatte e nella definizione di piani di trattamento adeguati. 

• Elaborazione del linguaggio e formazione linguistica: il trattamento del linguaggio comprende la comprensione e il controllo del linguaggio umano da parte delle macchine. La preparazione del dialetto allude al metodo di preparazione di modelli per comprendere e produrre un dialetto simile a quello umano. La gestione del dialetto è fondamentalmente per gli operatori del benessere virtuale, i chatbot e altri strumenti di comunicazione nel settore sanitario. Questi sistemi sono preparati per ottenere una formulazione terapeutica, rispondere alle domande persistenti e fornire dati significativi, migliorando il coinvolgimento e il rafforzamento della comprensione. 

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in ospedali, prodotti farmaceutici, dispositivi medici e assicurazioni.

• Ospedali: i sistemi di calcolo cognitivo aiutano gli esperti sanitari nella diagnosi e nel trattamento dei pazienti fornendo proposte basate sull'evidenza. Ciò include l'analisi di informazioni riservate, scritti terapeutici e regole di trattamento per fornire informazioni sul punto di cura. Il calcolo cognitivo contribuisce a effettuare controlli più approfonditi analizzando le informazioni provenienti da dispositivi indossabili, seguendo i parametri vitali silenziosi e prevedendo potenziali problemi di benessere. Ciò è spesso particolarmente utile per supervisionare condizioni persistenti e garantire un'intercessione tempestiva. La PNL viene utilizzata per districare dati organizzati da note cliniche non strutturate, rendendo più semplice per i fornitori di servizi sanitari accedere e analizzare informazioni nascoste archiviate nei registri sanitari elettronici. 

• Prodotti farmaceutici: il calcolo cognitivo accelera il processo di rivelazione dei farmaci analizzando enormi set di dati relativi a strutture atomiche, genomica e sperimentazione clinica. Ciò aiuta a distinguere potenziali candidati sedativi, prevederne l'adeguatezza e ottimizzare i canali di sviluppo dei farmaci. Il calcolo cognitivo aiuta nell'ottimizzazione degli studi clinici riconoscendo le popolazioni tranquille appropriate, prevedendo potenziali pericoli e analizzando i dati degli studi in modo più produttivo. 

• Dispositivi medici: il calcolo cognitivo viene applicato per analizzare le immagini mediche da gadget come raggi X, risonanza magnetica e TC. Ciò migliora la precisione sintomatica distinguendo disegni e incoerenze nelle immagini. Nell'ambito dei gadget terapeutici associati, il cognitive computing può analizzare le informazioni di esecuzione per anticipare potenziali problemi, consentendo una manutenzione proattiva e diminuendo i tempi di inattività. 

• Assicurazioni: il calcolo cognitivo viene utilizzato nelle protezioni per semplificare la preparazione dei sinistri informatizzando l'estrazione delle informazioni da registri e rapporti riparativi. Ciò aumenta la produttività, riduce gli errori e accelera la preparazione generale della liquidazione dei sinistri. I sistemi di calcolo cognitivo possono distinguere i progetti caratteristici di falsi esercizi nelle richieste di protezione. Ciò fa la differenza nell'evitare e identificare le false dichiarazioni, riducendo le perdite di bilancio per le società di protezione. 

FATTORI DRIVER

Iniziativa governativa in risposta alla prevalenza delle malattie croniche per aumentare la domanda del mercato

Il crescente carico di malattie dovuto a patologie persistenti come il cancro, il diabete e le malattie cardiovascolari potrebbe rappresentare una delle principali preoccupazioni per i governi e gli operatori sanitari di tutto il mondo. Le misure governative in risposta alla crescente prevalenza delle malattie stanno facendo crescere la pubblicità. Il mercato si sta espandendo grazie alle applicazioni all'interno della divisione sanitaria, tra cui quelle per l'oncologia, i farmaci personalizzati, lo screening del melanoma, l'indagine sulle informazioni sulle cartelle cliniche elettroniche, l'indagine sull'imaging riparativo e il trattamento di altre condizioni inveterate. Inoltre, l'alto stipendio spendibile, i progressi nella base sanitaria, l'aumento del consumo di assistenza sanitaria, l'aumento della produzione avanzata e coordinata e l'esplosione di informazioni organizzate e non strutturate influenzano fortemente la pubblicità del cognitive computing sanitario. 

Big Data, analisi avanzate e servizi cloud in tutto il mondo per diversificare e incrementare le vendite sul mercato

L'elevato utilizzo dei servizi cloud in tutto il mondo costituisce uno dei principali componenti che guidano lo sviluppo del mercato del cognitive computing nel settore sanitario. L'aumento della richiesta di big data e analisi del cognitive computing dovuto all'era di informazioni estremamente silenziose e l'innovazione del cognitive computing hanno diverse applicazioni nel settore sanitario che hanno un impatto avanzato sul mercato.

Il settore sanitario crea enormi quantità di informazioni, contando registrazioni elettroniche del benessere (EHR), immagini restaurative, informazioni genomiche e dati di osservazione silenziosa in tempo reale. Il cognitive computing supera le aspettative nella gestione e nell'analisi di enormi informazioni, nell'estrazione di esperienze redditizie e nel supportare gli esperti sanitari nel fare scelte basate sui dati. I fornitori di servizi sanitari ricevono progressivamente analisi avanzate e modelli previsionali per migliorare la comprensione delle cure, prevedere i risultati delle infezioni e ottimizzare i piani di trattamento. Il calcolo cognitivo, con la sua capacità di analizzare set di dati complessi e riconoscere progetti, contribuisce a una modellazione preveggente più esatta, portando a risultati persistenti a fare passi da gigante.
 

FATTORE LIMITANTE

Preoccupazioni etiche e di privacy ed elevati costi di investimento per frenare la crescita del mercato

L'elevato utilizzo dei servizi cloud in tutto il mondo costituisce uno dei principali componenti che guidano lo sviluppo del mercato del cognitive computing nel settore sanitario. L'aumento della richiesta di big data e analisi del cognitive computing dovuto a un'era di informazioni silenziose e l'innovazione del cognitive computing ha diverse applicazioni nel settore sanitario

il progresso del settore ha un impatto sul mercato.
Il settore sanitario crea enormi quantità di informazioni, contando cartelle cliniche elettroniche (EHR), immagini riparative, informazioni genomiche e dati di osservazione silenziosa in tempo reale. Il cognitive computing supera le aspettative nella gestione e nell'analisi di enormi informazioni, nell'estrazione di esperienze redditizie e nel supportare gli esperti sanitari nel fare scelte basate sui dati. I fornitori di servizi sanitari ricevono progressivamente analisi avanzate e modelli previsionali per migliorare la comprensione delle cure, prevedere i risultati delle infezioni e ottimizzare i piani di trattamento. Il calcolo cognitivo, con la sua capacità di analizzare set di dati complessi e riconoscere progetti, contribuisce a una modellazione preveggente più esatta, portando a risultati persistenti a fare passi da gigante. Pertanto, si prevede che tali fattori ostacoleranno la crescita del mercato Informatica cognitiva sanitaria durante il periodo di previsione.

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COMPUTING COGNITIVO SANITARIOAPPROFONDIMENTI REGIONALI DEL MERCATO

Il Nord America con i principali attori che operano e supportano progetti di sanità elettronica da guidareil mercatoCondividere

Il mercato è principalmente suddiviso in Nord America, America Latina, Europa, Asia Pacifico, Medio Oriente e Africa.

Il Nord America, con una quota pari a quasi la metà del mercato globale, ha dominato la quota di mercato del cognitive computing sanitario. L'esistenza di società di innovazione high-tech, iniziative continue di ricerca e sviluppo, accordi di rimborso più forti e un ampio utilizzo dell'innovazione dei dati per ridurre i costi sanitari e migliorare la comprensione dell'assistenza sanitaria sono alcune delle variabili che contribuiscono a una quota di pubblicità così elevata. L'espansione dei livelli di investimento nel settore sanitario pubblico e privato, le caratteristiche statistiche degne di nota e il riconoscimento più rapido dell'innovazione in questa regione sono alcuni ottimi indicatori pubblicitari.

Si prevede che la domanda di cognitive computing aumenterà man mano che il sostegno del governo ai progetti di sanità elettronica aumenta insieme all'esplosione di dati sul cancro, sulle caratteristiche ereditarie e su altre confusioni. Grandi organizzazioni sanitarie, tra cui Johnson & Johnson (J&J) e Medtronic, hanno collaborato con IBM nel 2015 per utilizzare Watson, un palcoscenico per il cognitive computing. Per aiutare i pazienti a prepararsi per un intervento chirurgico al ginocchio, J&J intende seriamente utilizzare Watson per creare un vantaggio di portineria individuale. Utilizzando Watson, Medtronic creerà una fase Web of Things (IoT) per i suoi gadget riparativi per raccogliere informazioni dall'uso persistente e ottenere in modo migliore l'esecuzione e le risposte dei gadget. 

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Principali attori del settore che plasmano il mercato attraverso l'innovazione e l'espansione del mercato

Importanti attori del settore hanno un grande impatto sul mercato e sono cruciali nel determinare le preferenze dei clienti e le dinamiche del mercato. Queste grandi aziende offrono ai consumatori un facile accesso a una vasta gamma di alternative di abbigliamento attraverso le loro enormi reti di vendita al dettaglio e piattaforme online. L'adozione dei prodotti è aumentata come risultato della loro forte presenza mondiale e del marchio ben noto, che ha anche rafforzato la fiducia e la lealtà dei consumatori. Questi titani del settore finanziano costantemente anche attività di ricerca e sviluppo, apportando design, materiali e funzionalità intelligenti all'avanguardia al cognitive computing sanitario per soddisfare le mutevoli richieste e preferenze dei clienti. Gli sforzi combinati di queste grandi aziende hanno un grande impatto sulla direzione futura del mercato e sul livello di concorrenza.

Elenco delle principali aziende di computing cognitivo nel settore sanitario

• IBM (U.S.)
• Google (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Palantir (U.S.)
• PTC (U.S.)

SVILUPPO INDUSTRIALE

Novembre 2023:NHS England ha assegnato a Palantir un contratto di 7 anni per una fase di informazione unificata per ottenere informazioni da strutture distinti attraverso un unico sistema, del valore di 330 milioni di sterline, criticato dalla British Therapeutic Affiliation, Specialists Affiliation UK e dagli esperti di sicurezza informatica.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Il rapporto include un'analisi SWOT approfondita e offre previsioni per la crescita del mercato in futuro. Esplora un'ampia gamma di categorie di mercato e possibili applicazioni che potrebbero avere un impatto sulla traiettoria del mercato nei prossimi anni, nonché aspetti chiave che contribuiscono alla crescita del mercato. La ricerca fornisce una panoramica completa delle componenti del mercato e identifica possibili opportunità di crescita tenendo conto sia dei punti di svolta storici che delle tendenze attuali.