Tamanho do mercado de computação cognitiva em saúde, participação, crescimento e análise da indústria, (processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, raciocínio automatizado, extração de dados, interpretação, processamento de linguagem e treinamento de idiomas), por aplicação (hospitais, produtos farmacêuticos, dispositivos médicos e seguros), insights regionais e previsão para 2035

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COMPUTAÇÃO COGNITIVA DE SAÚDEVISÃO GERAL DO MERCADO

O mercado global de computação cognitiva em saúde vale US$ 15,97 bilhões em 2026 e atinge US$ 91,47 bilhões até 2035, mantendo um CAGR de 21,4% de 2026 a 2035.

A computação cognitiva refere-se à representação eletrônica das formas de pensamento humano. Esse tipo de computação é profundamente útil na descoberta de perigos e falsificações. A computação cognitiva ajuda especialistas em medicamentos com base em evidências anteriores na divisão de saúde. É conhecido por lidar com uma enorme quantidade de informações complexas. A computação cognitiva na área da saúde alude à aplicação de avanços da computação cognitiva, como insights manufaturados (IA) e aprendizado de máquina, paraassistência médicatarefas e desafios relacionados. As estruturas de computação cognitiva são planejadas para reconstituir as formas de pensamento humano e atualizar a tomada de decisões, analisando somas infinitas de informações, compreendendo o dialeto normal e ajustando-se aos dados não utilizados. 

IMPACTO DA COVID-19

Monitoramento remoto de pacientes impulsionado pela pandemia, expansão da telessaúde e maior foco em tecnologias digitais de saúde, derrubaram o crescimento do mercado 

A pandemia global da COVID-19 tem sido sem precedentes e surpreendente, com o mercado a registar uma procura superior ao previsto em todas as regiões, em comparação com os níveis pré-pandemia. O crescimento repentino do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuível ao crescimento do mercado e ao regresso da procura aos níveis pré-pandemia.

A pandemia acelerou a adopção de inovações avançadas em saúde, incluindo a computação cognitiva, à medida que as estruturas de saúde procuravam formas de melhorar o atendimento inacessível aos pacientes, agilizar as operações e supervisionar o dilúvio de informações relacionadas com a infecção. Com a necessidade de afastamento social e diminuição da inteligência presencial, os planos de telessaúde adquiriram qualidade inconfundível. A computação cognitiva pode desempenhar um papel no avanço da eficácia e viabilidade das etapas da telessaúde, analisando a compreensão da informação, incentivando diagnósticos inacessíveis e apoiando reuniões virtuais. A necessidade de sistemas de verificação de compreensão inacessíveis aumentou e os avanços da computação cognitiva podem contribuir para a análise das enormes somas de informações produzidas por dispositivos vestíveis e outros instrumentos de verificação para fornecer experiências lucrativas para um bem-estar tranquilo. 

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

Assistência Virtual em Saúde e Integração com Registros Eletrônicos de Saúde para Agilizar as Vendas no Mercado

Colaboradores virtuais alimentados pela computação cognitiva estão sendo utilizados para interagir com pacientes, responder perguntas e fornecer dados relacionados à saúde. Esses colaboradores podem fazer progressos no envolvimento silencioso, na adesão aos planos de tratamento e, em geral, no envolvimento com a saúde. A coordenação de arranjos de computação cognitiva com estruturas EHR está se tornando mais comum. Esta integração aponta para atualizar a disponibilidade e facilidade de uso da compreensão de informações para especialistas em saúde. A explosão de informações organizadas e não estruturadas, os avanços especializados na mineração e análise de informações, o aumento da utilização dos benefícios da nuvem e a solicitação de administrações de saúde individualizadas são alguns dos principais componentes do desenvolvimento. 

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COMPUTAÇÃO COGNITIVA DE SAÚDESEGMENTAÇÃO DE MERCADO

Por tipo

Com base no tipo, o mercado global pode ser categorizado em processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, raciocínio automatizado, extração de dados, interpretação, processamento de linguagem e treinamento de idiomas.

• Processamento de linguagem natural (PNL): PNL é um subcampo de insights fabricados que se concentra na interação entre computadores e o dialeto humano. Ele capacita as máquinas a obter, traduzir e criar conteúdo semelhante ao humano. A PNL é fundamental na área da saúde para extrair dados de informações não estruturadas, como notas clínicas, consultas sobre artigos e registros persistentes. Incentiva a transformação do conteúdo do dialeto comum em informação organizada, tornando mais simples a análise e a tradução das estruturas cognitivas. 

• Aprendizado de Máquina: O aprendizado de máquina inclui o avanço de cálculos que permitem aos computadores memorizar informações sem programação explícita. Centra-se na construção de modelos que podem fazer previsões ou escolhas com base em designs reconhecidos nas informações de entrada. O aprendizado de máquina é amplamente utilizado na área da saúde para tarefas como diagnósticos, previsão de oportunidades e propostas de tratamento personalizadas. Ele aproveita enormes conjuntos de dados para preparar modelos que possam reconhecer projetos e relacionamentos, impulsionando o reforço da escolha.

• Raciocínio automatizado: O raciocínio computadorizado refere-se à capacidade dos computadores de determinar conclusões a partir de um conjunto de verdades ou regras utilizando pensamento coerente. Inclui a aplicação de componentes de lógica e dedução para compreender questões ou fazer escolhas. O pensamento robotizado é utilizado na computação cognitiva em saúde para reforçar a tomada de decisões clínicas. Pode oferecer assistência na análise da compreensão de informações, na avaliação de evidências terapêuticas e no fornecimento de deduções coerentes para ajudar os especialistas em saúde na definição de planos de tratamento.

• Extração de dados: A extração de informações inclui o método de recuperação de dados específicos de diferentes fontes de dados. Na área da saúde, isso pode incorporar a extração de elementos sutis importantes de registros eletrônicos de bem-estar, imagens terapêuticas e outros bancos de dados de saúde. A extração de informações é fundamental para coletar dados organizados de diversas fontes. As estruturas de computação cognitiva utilizam essas informações para analisar padrões, reconhecer relações e reforçar a tomada de decisões clínicas. 

• Interpretação: A elucidação inclui a análise e compreensão de informações para inferir fragmentos significativos de conhecimento. Na computação cognitiva em saúde, a tradução alude ao método de extrair dados clinicamente pertinentes de conjuntos de dados complexos. As estruturas de computação cognitiva decifram informações terapêuticas, como resultados de testes demonstrativos ou sinais vitais persistentes, para fornecer dados importantes aos especialistas em saúde. Isso faz a diferença na análise exata e na definição de planos de tratamento adequados. 

• Processamento de linguagem e treinamento de linguagem: O manuseio da linguagem inclui a compreensão e o controle da linguagem humana por máquinas. A preparação do dialeto alude ao método de preparação de modelos para compreender e produzir um dialeto semelhante ao humano. O tratamento de dialetos é fundamental para associados virtuais de bem-estar, chatbots e outras ferramentas de comunicação na área da saúde. Essas estruturas estão preparadas para obter formulação terapêutica, responder a perguntas persistentes e fornecer dados significativos, melhorando o envolvimento e o reforço da compreensão. 

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado global pode ser categorizado em hospitais, produtos farmacêuticos, dispositivos médicos e seguros.

• Hospitais: Os sistemas de computação cognitiva ajudam os especialistas em saúde a diagnosticar e tratar pacientes, apresentando propostas baseadas em evidências. Isso incorpora a análise de informações silenciosas, escrita terapêutica e regras de tratamento para oferecer conhecimentos no local de atendimento. A computação cognitiva contribui para sistemas de verificação mais avançados, analisando informações de dispositivos vestíveis, acompanhando sinais vitais silenciosos e prevendo possíveis problemas de bem-estar. Isto é muitas vezes especialmente valioso para supervisionar condições persistentes e garantir uma intercessão precoce. A PNL é usada para extrair dados organizados de notas clínicas não estruturadas, tornando mais fácil para os profissionais de saúde acessar e analisar informações secretas armazenadas em registros eletrônicos de bem-estar. 

• Produtos farmacêuticos: A computação cognitiva acelera o processo de revelação de medicamentos, analisando enormes conjuntos de dados relacionados a estruturas atômicas, genômica e resultados de ensaios clínicos. Isso faz a diferença para distinguir potenciais candidatos sedados, prever sua adequação e otimizar os fluxos de avanço de medicamentos. A computação cognitiva ajuda na otimização de ensaios clínicos, reconhecendo populações silenciosas apropriadas, prevendo riscos potenciais e analisando dados de ensaios de forma mais produtiva. 

• Dispositivos médicos: a computação cognitiva é aplicada para analisar imagens médicas de dispositivos como raios X, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas. Isso melhora a precisão sintomática ao distinguir designs e inconsistências nas imagens. No contexto de dispositivos terapêuticos relacionados, a computação cognitiva pode analisar dados de execução para antecipar possíveis problemas, capacitando a manutenção proativa e diminuindo o tempo de inatividade. 

• Seguros: A computação cognitiva é utilizada em proteções para agilizar a preparação de sinistros, informatizando a extração de informações de registros e relatórios restaurativos. Isso aumenta a produtividade, diminui erros e acelera o processo geral de liquidação de sinistros. As estruturas de computação cognitiva podem distinguir projetos característicos de falsos exercícios em reivindicações de proteção. Isso faz a diferença para evitar e identificar falsas alegações, diminuindo infortúnios orçamentários para empresas de proteção. 

FATORES DE CONDUÇÃO

Iniciativa governamental em resposta à prevalência de doenças crônicas para aumentar a demanda do mercado

O aumento da carga de doenças devido a doenças persistentes como o cancro, a diabetes e as doenças cardiovasculares pode ser uma grande preocupação para os governos e prestadores de cuidados de saúde em todo o mundo. As medidas governamentais em resposta à crescente predominância de doenças estão a aumentar a publicidade. O mercado está se ampliando devido às aplicações dentro da divisão de saúde, contando com aquelas para oncologia, medicação personalizada, triagem de melanoma, investigação de informações de EHR, investigação de imagens restaurativas e tratamento de outras condições inveteradas. Além disso, altos salários dispensáveis, progressões na base de saúde, aumento no consumo de saúde, aumento na fabricação avançada coordenada e explosão de informações organizadas e não estruturadas influenciam enfaticamente a publicidade da computação cognitiva em saúde. 

Big Data, análise avançada e serviços de nuvem em todo o mundo para diversificar e aumentar as vendas no mercado

O alto uso de serviços em nuvem em todo o mundo atua como um dos principais componentes que impulsionam o desenvolvimento do mercado de computação cognitiva em saúde. O aumento na solicitação de big data e análise de computação cognitiva devido à era de informações tremendamente silenciosas e a inovação da computação cognitiva tem diferentes aplicações no avanço do setor de saúde e impactam o mercado.

O setor de saúde cria enormes quantidades de informações, incluindo registros eletrônicos de bem-estar (EHRs), imagens restaurativas, informações genômicas e dados de observação silenciosa em tempo real. A computação cognitiva excede as expectativas no tratamento e análise de enormes informações, na obtenção de experiências lucrativas e no apoio aos especialistas em saúde na tomada de decisões baseadas em dados. Os fornecedores de serviços de saúde estão recebendo progressivamente análises avançadas e modelos prescientes para melhorar a compreensão dos cuidados, prever resultados de infecções e otimizar planos de tratamento. A computação cognitiva, com sua capacidade de analisar conjuntos de dados complexos e reconhecer projetos, contribui para uma modelagem presciente mais exata, gerando resultados persistentes.
 

FATOR DE RESTRIÇÃO

Preocupações éticas, de privacidade e alto custo de investimento para conter o crescimento do mercado

O alto uso de serviços em nuvem em todo o mundo atua como um dos principais componentes que impulsionam o desenvolvimento do mercado de computação cognitiva em saúde. O aumento na solicitação de análise de big data e computação cognitiva devido à era de informações tremendamente silenciosas e a inovação da computação cognitiva tem diferentes aplicações na área da saúde

o avanço da indústria impacta o mercado.
O setor de saúde cria enormes quantidades de informações, incluindo registros eletrônicos de bem-estar (EHRs), imagens restaurativas, informações genômicas e dados de observação silenciosa em tempo real. A computação cognitiva excede as expectativas no tratamento e análise de enormes informações, na obtenção de experiências lucrativas e no apoio aos especialistas em saúde na tomada de decisões baseadas em dados. Os fornecedores de serviços de saúde estão recebendo progressivamente análises avançadas e modelos prescientes para melhorar a compreensão dos cuidados, prever resultados de infecções e otimizar planos de tratamento. A computação cognitiva, com sua capacidade de analisar conjuntos de dados complexos e reconhecer projetos, contribui para uma modelagem presciente mais exata, gerando resultados persistentes. Assim, espera-se que tais fatores dificultem o crescimento do mercado de computação cognitiva em saúde durante o período de previsão.

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COMPUTAÇÃO COGNITIVA DE SAÚDEINSIGHTS REGIONAIS DO MERCADO

América do Norte com grandes atores operacionais e projetos de e-Saúde de apoio governamental para lideraro mercadoCompartilhar

O mercado é segregado principalmente na América do Norte, América Latina, Europa, Ásia-Pacífico e Oriente Médio e África.

A América do Norte, com uma participação próxima da metade do mundo, dominou a participação no mercado de computação cognitiva em saúde. A existência de empresas de inovação de alta tecnologia, empreendimentos contínuos de P&D, acordos de reembolso mais fortes e ampla utilização da inovação de dados para reduzir os custos de saúde e melhorar a compreensão dos cuidados são algumas variáveis ​​que contribuem para uma participação publicitária tão elevada. A expansão dos níveis de investimento em saúde aberta e privada, características estatísticas valiosas e um reconhecimento mais rápido da inovação nesta região são alguns grandes marcadores de publicidade.

Espera-se que a procura de computação cognitiva se alargue à medida que o apoio governamental aos projectos de saúde electrónica aumenta, paralelamente à explosão de dados sobre o cancro, qualidades hereditárias e outras desordens. Organizações de saúde em expansão, incluindo a Johnson & Johnson (J&J) e a Medtronic, uniram-se à IBM em 2015 para utilizar o Watson, um palco para a computação cognitiva. Para ajudar os pacientes a se prepararem para uma cirurgia no joelho, a J&J decidiu utilizar o Watson para criar um benefício de concierge individual. Usando o Watson, a Medtronic criará um palco da Web of Things (IoT) para seus dispositivos restauradores para coletar dados de uso persistente e obter melhor a execução e as respostas dos dispositivos. 

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

Principais players da indústria moldando o mercado por meio da inovação e expansão do mercado

Importantes participantes da indústria têm um grande impacto no mercado e são cruciais para determinar as preferências dos clientes e a dinâmica do mercado. Estas grandes empresas proporcionam aos consumidores acesso fácil a uma vasta gama de alternativas de vestuário através das suas enormes redes de retalho e plataformas online. A adoção de produtos aumentou como resultado de sua forte presença mundial e de sua marca bem conhecida, o que também aumentou a confiança e a fidelidade do consumidor. Esses titãs da indústria também financiam consistentemente P&D, trazendo designs, materiais e recursos inteligentes de ponta para a computação cognitiva de saúde para atender às demandas e preferências dos clientes em constante mudança. Os esforços combinados destas grandes empresas têm um grande impacto na direção futura do mercado e no nível de concorrência.

Lista das principais empresas de computação cognitiva para saúde

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

DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL

Novembro de 2023:O NHS England concedeu um contrato de 7 anos à Palantir para um estágio de informação unificado para obter informações de estruturas distintas por meio de uma única estrutura, no valor de £ 330 milhões, criticado pela British Therapeutic Affiliation, Specialists Affiliation UK e especialistas em segurança cibernética.

COBERTURA DO RELATÓRIO

O relatório inclui uma análise SWOT completa e oferece previsões para o crescimento do mercado no futuro. Explora uma ampla gama de categorias de mercado e possíveis aplicações que podem ter impacto na trajetória do mercado nos próximos anos, bem como aspectos-chave que contribuem para o crescimento do mercado. A pesquisa fornece uma visão abrangente dos componentes do mercado e identifica possíveis oportunidades de crescimento, levando em consideração tanto os pontos de inflexão históricos quanto as tendências atuais.