ヘルスケア認知コンピューティング市場規模、シェア、成長、産業分析、（自然言語処理、機械学習、自動化された推論、データ抽出、解釈、言語処理、言語トレーニング）、アプリケーション（病院、医薬品、医療機器、保険）、地域の洞察、2032年までの予測

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ヘルスケア認知コンピューティング市場レポートの概要

2023年の世界的なヘルスケア認知コンピューティング市場規模は87億7,700万米ドルと推定され、予測期間中に21.4％のCAGRで2032年までに5,330億米ドルに成長する予測がありました。

認知コンピューティングとは、人間の思考形態の電子表現を指します。この種のコンピューティングは、危険と偽物の発見の中で非常に有利です。認知コンピューティングは、医療部門内で過去に証明された医薬品の専門家を支援します。複雑な膨大な金額を扱うことが知られています。ヘルスケア認知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、認知コンピューティングの進歩の適用を暗示しています。健康管理 - 関連する割り当てと課題。認知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、未使用のデータに調整することにより、人間の思考フォームを再現し、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。 

Covid-19の衝撃

パンデミック駆動型のリモート患者の監視、テレヘルスの拡大、デジタルヘルステクノロジーへの焦点の向上により、市場の成長が崩れました 

グローバルなCovid-19のパンデミックは、前例のない驚異的であり、市場はパンデミック以前のレベルと比較して、すべての地域で予想外の需要を経験しています。 CAGRの増加に反映された突然の市場の成長は、市場の成長と需要がパンデミック以前のレベルに戻ることに起因しています。

ヘルスケアフレームワークは、アクセスできない患者ケアをアップグレードし、操作を合理化し、感染に関連する情報の大洪水を監督する方法を探しているため、パンデミックは高度な健康革新の採用を迅速化し、認知コンピューティングをカウントしました。対面的なインテリジェントな削除と減少の要件により、遠隔医療の取り決めは紛れもない品質を拾いました。認知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促進し、仮想会議をサポートすることにより、テレヘルス段階の有効性と実行可能性を前進させることに役立つことができます。アクセス不可能な理解チェックアレンジメントの要求が拡大し、認知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チェックインストルが生成する膨大な情報の分析に貢献し、収益性の高い経験を静かな幸福に提供することに貢献できます。 

最新のトレンド

仮想健康支援と電子健康記録との統合市場の販売を把握する

認知コンピューティングに燃料を供給された仮想協力者は、患者と関わり、回答し、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、静かなエンゲージメント、治療計画の順守、一般的にヘルスケアの関与を​​もたらすことができます。 EHRフレームワークとの調整認知コンピューティングの配置は、より一般的になりつつあります。この統合は、ヘルスケアの専門家向けの情報情報の可用性と使いやすさをアップグレードすることを示しています。組織化され、構造化されていない情報の爆発、情報マイニングと分析の専門的な進歩、雲の利益の利用の増加、個別化された医療管理の要求は、いくつかの主要な開発コンポーネントです。 

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ヘルスケア認知コンピューティング市場セグメンテーション

タイプごとに

タイプに基づいて、グローバル市場は、自然言語処理、機械学習、自動化された推論、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。

• Natural Language Processing（NLP）:NLPは、コンピューターと人間の方言の間の相互作用を中心とする製造された洞察のサブフィールドです。マシンは、人間のようなコンテンツを取得し、翻訳し、作成することができます。 NLPは、臨床ノート、記事、永続的な記録などの構造化されていない情報からデータを引き出すためのヘルスケアにおいて極めて重要です。一般的な方言のコンテンツを整理された情報に変換することを促進し、認知フレームワークが分析して翻訳することをより簡単にします。 

• 機械学習:機械学習には、明示的なプログラミングなしで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または選択を行うことができるモデルの構築に焦点を当てています。機械学習は、診断、偶然の予測、パーソナライズされた治療提案などの用事のためにヘルスケアで広く利用されています。デザインと関係を認識できるモデルを準備するために、巨大なデータセットを活用し、Stridesの選択を強化するために運転します。

• 自動化された推論:コンピューター化された推論とは、一貫性のある思考を利用する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ーの能力を指します。これには、問題の問題や選択を行うために、理論的根拠と控除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、臨床的意思決定を強化するために、ヘルスケア認知コンピューティングで利用されます。理解情報の分析、治療の証明の評価、および治療計画の定義における医療専門家を支援するための一貫した控除を提供する際の支援を提供できます。

• 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ています。ヘルスケアでは、これには、電子的な幸福記録、治療的写真、およびその他のヘルスケアデータベースから重要な微妙な要素を抽出することが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。認知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、臨床的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。ヘルスケア認知コンピューティングでは、翻訳は複雑なデータセットから臨床的に適切なデータを引き出す方法を暗示しています。認知コンピューティングフレームワークは、重要なデータを医療専門家に提供するために、実証的なテスト結果や持続的なバイタルなどの治療情報を解読します。これにより、正確な分析と適切な治療計画の定義に違いが生じます。 

• 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。準備をする方言は、人間のような方言を理解し、生産するモデルを準備する方法を暗示しています。方言の取り扱いは、基本的に、仮想福祉の仲間、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機器のためのものです。これらのフレームワークは、治療的な言葉遣いを取得し、永続的な問い合わせに反応し、重要なデータを提供し、理解のエンゲージメントと強化をアップグレードするために準備されています。 

アプリケーションによって

アプリケーションに基づいて、グローバル市場は病院、医薬品、医療機器、保険に分類できます。

• 病院:認知コンピューティングシステムは、証拠に基づいた提案をすることで、医療専門家が患者の診断と治療に役立つのに役立ちます。これには、静かな情報、治療的執筆、治療ルールの分析が組み込まれ、ケアのポイントでの知識が提供されます。認知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、静かなバイタルに従って、潜在的な幸福の問題を予測することにより、より遠いチェックアレンジメントに貢献します。これは、しばしば持続的な条件を監督し、早期の執り成しを保証するために特に価値があります。 NLPは、構造化されていない臨床ノートから組織化されたデータを抽出するために利用されているため、医療サプライヤが電子的な幸福記録に入れられた静かな情報に到達して分析することがより簡単になります。 

• Pharmaceuticals:認知コンピューティングは、原子構造、ゲノミクス、および臨床試験に関連する途方もないデータセットを分析することにより、薬物啓示プロセスを加速します。これにより、潜在的な鎮静候補を区別し、その妥当性を予測し、医学的進歩パイプラインを最適化します。認知コンピューティングは、適切な静かな人口を認識し、潜在的な危険を予測し、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:認知コンピューティングが適用され、X線、MRI、CTルックスなどのガジェットからの医療写真を分析します。これにより、写真のデザインと矛盾を区別することにより、症候性の精度が向上します。関連する治療ガジェットの設定内で、認知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、積極的な維持管理の力を与え、ダウンタイムを減らすことができます。 

• 保険:認知コンピューティングは保護に利用され、回復的な記録とレポートからの情報抽出をコンピューター化することにより、請求の準備を合理化します。これにより、生産性が低下し、間違いが低下し、一般的に定着準備が整理されます。認知コンピューティングフレームワークは、保護の主張における誤った演習に特徴的なデザインを区別できます。これは、虚偽の主張を回避し、特定し、保護会社の予算不幸を減らすことに違いをもたらします。 

運転要因

市場の需要を高めるための慢性疾患の有病率に対応した政府のイニシアチブ

癌、糖尿病、心血管疾患などの排水の不気味な病気による病気の負担の増加は、世界中の政府や医療サプライヤーにとって大きな懸念事項となる可能性があります。マラディーの優位性の拡大に反応した政府の措置は、広告を拡大しています。市場は、ヘルスケア部門内のアプリケーションのために拡大し、腫瘍学、個別化された薬、メラノーマスクリーニング、EHR情報調査、回復的画像調査、および他の陥没状態の治療のためのものを数えています。また、高度に消耗品の給与、ヘルスケア財団の進捗状況、ヘルスケア消費の急増、組織化されていない構造化されていない情報の座標の高度な製造と爆発の増加は、ヘルスケア認知コンピューティング広告に影響を与えます。 

ビッグデータ、世界中の分析、クラウドサービスを進めて、市場の販売を多様化し、ブームアップします

世界中のクラウドサービスの多くの使用は、ヘルスケア認知コンピューティング市場の開発を促進する主要なコンポーネントの1つとして機能します。途方もない静かな情報の時代によるビッグデータと認知コンピューティング分析の要求の急増、および認知コンピューティングの革新は、ヘルスケア業界で異なるアプリケーションを持っています。

ヘルスケア業界は、膨大な情報を作成し、電子的な幸福記録（EHR）、回復型の写真、ゲノム情報、リアルタイムの静かな観察データを数えています。認知コンピューティングは、膨大な情報の取り扱いと分析、収益性の高い経験の抽出、およびデータ駆動型の選択を行うための医療専門家のサポートにおける期待を上回ります。ヘルスケアサプライヤーは、理解を改善し、感染の結果を予見し、治療計画を最適化するために、進歩した分析と先見性のあるモデリングを徐々に受けています。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た認知コンピューティングは、より正確な先見の明のあるモデリングに貢献し、ストライドを永続的な結果にしました。
 

抑制要因

市場の成長を抑制するための倫理的、プライバシーの懸念と高い投資コスト

世界中のクラウドサービスの多くの使用は、ヘルスケア認知コンピューティング市場の開発を促進する主要なコンポーネントの1つとして機能します。途方もない静かな情報の時代によるビッグデータと認知コンピューティング分析の要求の急増、および認知コンピューティングの革新は、ヘルスケア内で異なるアプリケーションを持っています

業界の前進は市場に影響を与えます。
ヘルスケア業界は、膨大な情報を作成し、電子的な福祉記録（EHR）、回復的な写真、ゲノム情報、リアルタイムの静かな観察データを数えています。認知コンピューティングは、膨大な情報の取り扱いと分析、収益性の高い経験の抽出、およびデータ駆動型の選択を行うための医療専門家のサポートにおける期待を上回ります。ヘルスケアサプライヤーは、理解を改善し、感染の結果を予見し、治療計画を最適化するために、進歩した分析と先見性のあるモデリングを徐々に受けています。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た認知コンピューティングは、より正確な先見の明のあるモデリングに貢献し、ストライドを永続的な結果にしました。したがって、このような要因は、予測期間中のヘルスケア認知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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ヘルスケア認知コンピューティング市場の地域洞察

主要なプレーヤーが運営され、政府がe-healthプロジェクトをサポートしている北米市場共有

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、および中東とアフリカに分離されています。

グローバルに半分近くのシェアを持つ北米は、ヘルスケア認知コンピューティング市場シェアを支配していました。ハイテクイノベーション企業の存在、継続的なR＆Dベンチャー、より強力な返済の取り決め、および医療コストを削減し、ケアの理解をアップグレードするためのデータイノベーションを幅広く利用することは、このような高い広告シェアに貢献するいくつかの変数です。オープンおよびプライベートのヘルスケア投資レベル、価値のある統計的特性、およびこの地域のイノベーションの迅速な認識を拡大することは、いくつかの優れた広告マーカーです。

政府が癌、遺伝性の質、その他のクラッターに関するデータの爆発を繰り返し増加させるために政府が強化するにつれて、認知コンピューティングの需要が拡大すると予想されます。 Johnson＆Johnson（J＆J）とMedtronicを数え、2015年にIBMとチームを組んで、認知コンピューティングの段階であるWatsonを利用しました。患者が膝の手術に備えるのを支援するために、J＆Jはワトソンを利用して個々のコンシェルジュの利益を生み出すために真剣になります。 Watsonを利用して、Medtronicは、Restorative GadgetsのWeb（IoT）ステージを作成し、永続的な利用から情報​​を組み立て、ガジェットの実行と応答をより適切に取得します。 

主要業界のプレーヤー

イノベーションと市場の拡大を通じて市場を形成する主要業界のプレーヤー

重要な業界のプレーヤーは、市場に大きな影響を与え、顧客の好みと市場のダイナミクスを決定する上で重要です。これらの主要な企業は、巨大な小売ネットワークやオンラインプラットフォームを通じて、膨大な数の衣類の代替品に消費者に簡単にアクセスできます。製品の採用は、世界的な強力な存在感と有名なブランドの結果として増加しました。これにより、消費者の信頼と忠誠心も強化されています。これらの業界のタイタンはまた、R＆Dに一貫して資金を提供し、最先端のデザイン、材料、巧妙な機能をヘルスケア認知コンピューティングにもたらし、顧客の需要と好みの変化に対応しています。これらの大企業の組み合わせた努力は、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。

トップヘルスケア認知コンピューティング会社のリスト

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

産業開発

2023年11月:NHSイングランドは、イギリスの治療上の所属、スペシャリストアフィリエーション英国およびサイバーセキュリティの専門家によって批判されている3億3,000万ポンド相当の単一のフレームワークを通じて、特徴的なフレームワークから情報を届けるために、統一された情報段階で7年間の契約を統合しました。

報告報告

レポートには徹底的なSWOT分析が含まれており、将来の市場成長の予測を提供します。これは、幅広い市場カテゴリと、今後数年間の市場の軌跡に影響を与える可能性のあるアプリケーションと、市場の成長に貢献する重要な側面を探ります。この研究は、市場のコンポーネントの包括的な概要を提供し、歴史的な転換点と現在のトレンドの両方を考慮して、可能な成長機会を特定します。