ヘルスケア コグニティブ コンピューティングの市場規模、シェア、成長、業界分析 (自然言語処理、機械学習、自動推論、データ抽出、通訳、言語処理、言語トレーニング)、アプリケーション別 (病院、製薬、医療機器、保険)、地域別の洞察と 2035 年までの予測

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ヘルスケア コグニティブ コンピューティング市場の概要

世界のヘルスケア コグニティブ コンピューティング市場は、2026 年に 159 億 7000 万米ドルに達し、2035 年までに 914 億 7000 万米ドルに達し、2026 年から 2035 年まで 21.4% の CAGR を維持します。

コグニティブ コンピューティングとは、人間の思考形式を電子的に表現することを指します。この種のコンピューティングは、危険性や偽物の発見において非常に有利です。コグニティブ コンピューティングは、ヘルスケア部門内の過去の証明に基づいた医薬品の専門家を支援します。複雑で大量の情報を処理することが知られています。ヘルスケア コグニティブ コンピューティングは、製造された洞察 (AI) や機械学習などのコグニティブ コンピューティングの進歩を医療に応用することを暗示しています。健康管理関連の課題と課題。コグニティブ コンピューティング フレームワークは、無限の情報を分析し、通常の方言を理解し、未使用のデータを調整することによって、人間の思考形態を再現し、意思決定をアップグレードすることが計画されています。 

新型コロナウイルス感染症の影響

パンデミックによる遠隔患者モニタリング、遠隔医療の拡大、デジタルヘルステクノロジーへの注目の高まりにより、市場の成長が急落 

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較して、すべての地域で予想を上回る需要が発生しています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

パンデミックにより、医療フレームワークがアクセスできない患者ケアをアップグレードし、業務を合理化し、感染に関連する情報の氾濫を監視する方法を模索する中、コグニティブ・コンピューティングをはじめとする高度な医療イノベーションの導入が加速しました。社会的に対面でのインテリジェントな排除と減少が求められる中、遠隔医療の取り決めは紛れもない品質を獲得しました。コグニティブ コンピューティングは、理解情報を分析し、アクセスできない診断を奨励し、仮想会議をサポートすることにより、遠隔医療段階の有効性と実行可能性を前進させる役割を果たすことができます。アクセスできない理解を確認するための仕組みを求める要求は拡大しており、コグニティブ コンピューティングの進歩は、ウェアラブル ガジェットやその他の確認機器によって生成される膨大な量の情報を分析して、静かな幸福に有益な体験を提供することに貢献できます。 

最新のトレンド

仮想医療支援と電子医療記録との統合で市場の売上を拡大

コグニティブ コンピューティングを活用した仮想コラボレーターは、患者と関わり、問い合わせに答え、健康関連データを提供するために利用されています。これらの協力者は、静かな関与、治療計画の順守、および一般的な医療への関与において進歩を遂げることができます。 EHR フレームワークを使用したコグニティブ コンピューティングの調整は、より一般的になりつつあります。この統合により、医療専門家にとって情報を理解するための可用性と使いやすさが向上します。組織化された情報と非構造化された情報の急増、情報マイニングと分析の専門化された進歩、クラウドのメリット利用の増加、個別の医療管理への要求は、いくつかの主要な開発要素です。 

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ヘルスケア コグニティブ コンピューティング市場セグメンテーション

タイプ別

世界市場はタイプに基づいて、自然言語処理、機械学習、自動推論、データ抽出、解釈、言語処理、言語トレーニングに分類できます。

• 自然言語処理 (NLP): NLP は、コンピューターと人間の方言の間の相互作用に焦点を当てた、人工的な洞察のサブフィールドです。これにより、機械が人間のようなコンテンツを取得し、翻訳し、作成できるようになります。 NLP は、臨床メモ、論文に関する問い合わせ、永続的な記録などの非構造化情報からデータを抽出するための医療分野で極めて重要です。これにより、共通の方言コンテンツを組織化された情報に変換することが促進され、認知フレームワークによる分析と翻訳が容易になります。 

• 機械学習: 機械学習には、明示的なプログラミングを行わずにコンピューターが情報から記憶できるようにする計算の進歩が含まれます。入力情報内で認識された設計に基づいて予測や選択を行うことができるモデルの構築に重点を置いています。機械学習は、診断、可能性の予測、個別化された治療提案などの目的で医療分野で広く利用されています。巨大なデータセットを活用して、デザインと関係を認識できるモデルを準備し、選択の強化を推進します。

• 自動推論: コンピュータ化された推論とは、一貫した思考を利用して一連の真実またはルールから結論を決定するコンピュータの能力を指します。これには、問題を理解したり選択をしたりするための理論的根拠と推論コンポーネントの適用が含まれます。ロボット化された思考は医療コグニティブ コンピューティングで利用され、臨床上の意思決定を強化します。医療専門家が治療計画を策定する際に役立つ、情報の分析、治療効果の評価、一貫した推論の支援を提供します。

• データ抽出: 情報抽出には、さまざまなデータ ソースから特定のデータを回復する方法が含まれます。ヘルスケアでは、電子健康記録、治療用画像、その他のヘルスケア データベースから重要で微妙な要素を抽出することがこれに組み込まれる場合があります。情報抽出は、さまざまなソースから組織化されたデータを収集するための基本です。コグニティブ コンピューティング フレームワークは、この情報を利用してパターンを分析し、関係を認識し、臨床上の意思決定を強化します。 

• 解釈: 解明には、重要な知識を推測するための情報の分析と理解が含まれます。ヘルスケア コグニティブ コンピューティングでは、翻訳とは、複雑なデータセットから臨床関連データを抽出する方法を指します。コグニティブ コンピューティング フレームワークは、実証的な検査結果や永続的なバイタルデータなどの治療情報を解読し、重要なデータを医療専門家に提供します。これにより、正確な分析と適切な治療計画の策定に違いが生じます。 

• 言語処理と言語トレーニング:言語処理には、機械による人間の言語の理解と制御が含まれます。方言の準備とは、人間のような方言を理解し、生成するためのモデルを準備する方法を指します。方言の処理は基本的に、バーチャル ウェルビーイング アソシエート、チャットボット、およびヘルスケアにおけるその他のコミュニケーション手段のためのものです。これらのフレームワークは、治療的な文言を取得し、しつこい問い合わせに対応し、重要なデータを提供して、理解の関与を向上させ、強化するために準備されています。 

用途別

世界市場はアプリケーションに基づいて、病院、医薬品、医療機器、保険に分類できます。

• 病院: コグニティブ コンピューティング システムは、証拠に基づいた提案を提供することで、医療専門家が患者の診断と治療を行うのに役立ちます。これには、静かな情報、治療上の文章、治療規則の分析が組み込まれており、治療の現場で豆知識を提供します。コグニティブ コンピューティングは、ウェアラブル ガジェットからの情報を分析し、静かなバイタルを追跡し、潜在的な健康上の問題を予測することで、取り決めをさらに確認するのに役立ちます。これは、永続的な状態を監視し、早期の介入を保証する場合に特に価値があります。 NLP は、構造化されていない臨床メモから組織化されたデータを抽出するために利用され、医療供給者が電子健康記録に保存された静かな情報にアクセスして分析することを容易にします。 

• 医薬品: コグニティブ コンピューティングは、原子構造、ゲノミクスに関連する膨大なデータセットを分析することで医薬品の開発プロセスを加速し、臨床試験が実現します。これにより、潜在的な鎮静剤の候補者を区別し、その適切性を予測し、医薬品の進歩パイプラインを最適化することができます。コグニティブ コンピューティングは、適切な静かな対象者を認識し、潜在的な危険を予測し、臨床試験情報をより生産的に分析することにより、臨床試験の最適化に役立ちます。 

• 医療機器: コグニティブ コンピューティングは、X 線、MRI、CT 検査などのガジェットからの医療画像を分析するために適用されます。これにより、画像内のデザインと不一致を区別することにより、症状の精度が向上します。関連する治療用ガジェットの設定内で、コグニティブ コンピューティングは実行情報を分析して潜在的な問題を予測し、予防的なメンテナンスを強化してダウンタイムを短縮できます。 

• 保険: コグニティブ コンピューティングは、修復記録やレポートからの情報抽出をコンピュータ化することで保険金請求の準備を合理化する保護に利用されています。これにより、生産性が向上し、間違いが減り、一般的な請求の解決準備がスピードアップされます。コグニティブ コンピューティング フレームワークは、保護主張における虚偽の行使に特徴的な設計を区別できます。これにより、虚偽の請求の回避と特定に違いが生じ、保険会社の予算上の不幸が軽減されます。 

推進要因

慢性疾患の蔓延に対応して市場の需要を高める政府の取り組み

がん、糖尿病、心臓血管疾患などの絶え間ない病気による疾病負担の増加は、世界中の政府や医療提供者にとって大きな懸念事項となる可能性があります。病気の蔓延拡大に対応する政府の措置により、宣伝効果が高まっています。この市場は、腫瘍学、個別化医療、黒色腫スクリーニング、EHR情報調査、修復画像調査、およびその他の重度の疾患の治療など、ヘルスケア部門内のアプリケーションにより拡大しています。また、高額な給与、医療基盤の進歩、医療消費の急増、高度な加工の増加、大量の組織化された非構造化情報が、医療コグニティブ コンピューティングの広告に大きな影響を与えています。 

ビッグデータ、高度な分析、世界中のクラウド サービスで市場の売上を多様化し拡大

世界中でクラウド サービスが頻繁に利用されていることが、ヘルスケア コグニティブ コンピューティング市場の発展を推進する主要な要素の 1 つとして機能しています。膨大な量の静かな情報の時代により、ビッグデータとコグニティブ コンピューティング分析に対する要求が急増し、コグニティブ コンピューティングのイノベーションにより、ヘルスケア業界のさまざまな用途が進歩し、市場に影響を与えています。

ヘルスケア業界は、電子健康記録 (EHR)、修復写真、ゲノム情報、リアルタイムの静かな観察データなど、膨大な量の情報を作成します。コグニティブ コンピューティングは、膨大な情報の処理と分析、収益性の高いエクスペリエンスの抽出、および医療専門家によるデータ主導型の選択のサポートにおいて期待を超えています。医療サプライヤーは、治療への理解を深め、感染結果を予測し、治療計画を最適化するために、高度な分析と先見の明のあるモデリングを段階的に利用しています。コグニティブ コンピューティングは、複雑なデータセットを分析し、設計を認識する能力を備えており、より正確な先見の明のあるモデリングに貢献し、持続的な結果を実現します。
 

抑制要因

倫理、プライバシーへの懸念、市場の成長を抑制するための高額な投資コスト

世界中でクラウド サービスが頻繁に利用されていることが、ヘルスケア コグニティブ コンピューティング市場の発展を推進する主要な要素の 1 つとして機能しています。膨大な量の静かな情報の時代により、ビッグデータとコグニティブ コンピューティング分析に対する要求が急増しており、コグニティブ コンピューティングのイノベーションは医療分野でさまざまな用途に利用されています。

業界の進歩は市場に影響を与えます。
医療業界は、電子健康記録 (EHR)、修復写真、ゲノム情報、リアルタイムの静かな観察データなど、膨大な量の情報を作成します。コグニティブ コンピューティングは、膨大な情報の処理と分析、収益性の高いエクスペリエンスの抽出、および医療専門家によるデータ主導型の選択のサポートにおいて期待を超えています。医療サプライヤーは、治療への理解を深め、感染結果を予測し、治療計画を最適化するために、高度な分析と先見の明のあるモデリングを段階的に利用しています。コグニティブ コンピューティングは、複雑なデータセットを分析し、設計を認識する能力を備えており、より正確な先見の明のあるモデリングに貢献し、持続的な結果を実現します。したがって、このような要因は、予測期間中のヘルスケアコグニティブコンピューティング市場の成長を妨げると予想されます。

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ヘルスケア コグニティブ コンピューティング市場地域の洞察

主要企業が e-Health プロジェクトを運営および政府支援し、主導する北米市場共有

市場は主に北米、ラテンアメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカに分類されます。

ヘルスケア コグニティブ コンピューティング市場シェアは、世界の半分近くのシェアを誇る北米が独占しています。ハイテクイノベーション企業の存在、継続的な研究開発事業、より強力な返済制度、医療費の削減とケアへの理解の向上を目的としたデータイノベーションの広範な活用などが、このような高い広告シェアに寄与するいくつかの変数である。この地域におけるオープンおよび民間の医療投資レベルの拡大、価値ある統計の特徴、イノベーションのより迅速な認知は、いくつかの優れた宣伝指標です。

がん、遺伝性、その他の混乱に関する大量のデータに加えて、政府による e-ヘルス プロジェクトの強化により、コグニティブ コンピューティングの需要は拡大すると予想されます。ジョンソン・エンド・ジョンソン（J&J）やメドトロニックなどの広範な医療機関は、2015年にIBMと提携してコグニティブ・コンピューティングの舞台であるワトソンを活用した。患者が膝の手術に備えるのを支援するために、J&J は Watson を活用して個別のコンシェルジュ特典を作成することに真剣に取り組んでいます。メドトロニックは、Watson を利用して、修復ガジェットの Web of Things (IoT) ステージを作成し、永続的な利用から情報​​を収集し、ガジェットの実行と応答をより適切に取得する予定です。 

主要な業界関係者

イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー

重要な業界プレーヤーは市場に大きな影響を与え、顧客の好みや市場動向を決定する上で極めて重要です。これらの大手企業は、巨大な小売ネットワークとオンライン プラットフォームを通じて、消費者に膨大な種類の衣料品への簡単なアクセスを提供しています。同社の世界的な存在感と知名度の高いブランドの結果、製品の採用が増加し、消費者の信頼とロイヤルティも向上しました。これらの業界大手はまた、研究開発に継続的に資金を提供し、変化する顧客の要求や好みに応えるために最先端の設計、材料、賢い機能をヘルスケア コグニティブ コンピューティングにもたらしています。これらの大企業の総合的な取り組みは、市場の将来の方向性と競争のレベルに大きな影響を与えます。

ヘルスケア コグニティブ コンピューティングのトップ企業のリスト

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

産業の発展

2023 年 11 月:NHS イングランドは、単一のフレームワークを通じて独自のフレームワークから情報を取得するための統合情報ステージに関して、3 億 3,000 万ポンド相当の 7 年契約をパランティアと締結しましたが、これは英国治療協会、英国専門医協会、サイバーセキュリティ専門家から批判されました。

レポートの範囲

レポートには徹底的なSWOT分析が含まれており、将来の市場の成長予測を提供します。今後数年間の市場の軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリーと可能なアプリケーション、さらには市場の成長に貢献する主要な側面を調査します。この調査は、市場の構成要素の包括的な概要を提供し、歴史的な転換点と現在の傾向の両方を考慮して、成長の可能性のある機会を特定します。