医疗编码人工智能市场规模及预测,按模式(外包、内部);应用;最终用途 - 增长趋势、主要参与者、区域分析 2026-2035

  • 报告编号: 6493
  • 发布日期: Sep 18, 2025
  • 报告格式: PDF, PPT

人工智能医疗编码市场展望:

2025年,医疗编码人工智能市场规模为29.9亿美元,预计到2035年将超过106.1亿美元,在预测期内(即2026年至2035年)的复合年增长率将超过13.5%。2026年,医疗编码人工智能的行业规模将达到33.5亿美元。

AI in Medical Coding Market
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对准确性的日益重视,推动了人工智能 (AI) 在医疗编码领域的应用。机器人流程自动化(RPA)、自动化机器学习和自然语言处理 (NLP) 等尖端工具正在通过提高精度和减少错误,彻底改变编码流程。例如,2023 年 3 月,临床技术初创公司 Clinion 推出了一款由人工智能驱动的临床试验医疗编码解决方案。该解决方案提高了临床试验医疗编码的速度、准确性和效率。使用复杂的人工智能算法可以大大减少编码所需的时间和精力,这些算法可以快速评估和理解海量临床试验数据,提取相关信息并分配合适的代码。

错误账单、虚假保险索赔以及医疗记录的误读会造成重大经济损失。由于医疗账单和收入周期管理效率日益低下,医疗编码软件和收入周期管理服务的需求也日益增长。预计这些服务的医疗编码人工智能市场将大幅增长。由于美国持续推进医疗保健数字化,以及远程医疗、移动医疗应用程序、收入周期管理软件和电子健康记录等数字技术的采用,该市场正在不断增长。例如,美国疾病控制与预防中心 (CDC) 估计,2021 年美国 88.2% 的医生办公室使用了电子健康记录。

关键 医疗编码中的人工智能 市场洞察摘要:

  • 区域亮点:

    • 受技术进步和高慢性病发病率的推动,到 2035 年,北美医疗编码 AI 市场将占据 54.50% 的份额。
    • 受医疗成本上升、基础设施扩张和 AI 应用的推动,亚太市场将在 2026-2035 年预测期内保持稳定的复合年增长率。
  • 细分市场洞察:

    • 预计到 2035 年,医疗编码人工智能市场中的外包细分市场将实现显著增长,这得益于成本效益、可扩展性以及人工智能在外包医疗编码中的集成。
    • 预计到 2035 年,医疗服务提供商和诊断中心细分市场中的医疗编码人工智能市场将占据 44.90% 的份额,这得益于通过人工智能减少编码错误和提高计费效率的需求。
  • 关键增长趋势:

    • 对最佳医疗数据管理的需求
    • 收入周期管理 (RCM) 团队中 AI 编码的兴起
  • 主要挑战:

    • 数据安全和隐私问题
    • 缺乏熟练的医疗编码员
  • 主要参与者:3M 公司、Optum 公司(联合健康集团)、Nuance Communications 公司(微软)、Cerner 公司(甲骨文)、Dolbey Systems 公司、Aviacode(GeBBS 医疗保健解决方案)、Artificial Medical Intelligence 公司、Iodine Software、M*Modal(3M)、Coding Strategies 公司。

全球 医疗编码中的人工智能 市场 预测与区域展望:

  • 市场规模和增长预测:

    • 2025年市场规模: 29.9亿美元
    • 2026年市场规模: 33.5亿美元
    • 预计市场规模:到 2035 年将达到 106.1 亿美元
    • 增长预测:复合年增长率13.5%(2026-2035)
  • 主要区域动态:

    • 最大的地区:北美(到 2035 年占比 54.5%)
    • 增长最快的地区:亚太地区
    • 主要国家:美国、印度、德国、英国、中国
    • 新兴国家:中国、印度、新加坡、巴西、墨西哥
  • Last updated on : 18 September, 2025

增长动力

  • 对最佳医疗数据管理的需求不断增长的医疗数据量是推动人工智能在复杂的医疗编码领域更快应用的关键因素。医疗行业的机构正努力处理包括患者记录、诊断报告、治疗日志和管理细节在内的海量数据。人工智能系统擅长处理这些海量数据;它们可以快速准确地解析信息,识别相关代码,并轻松地将其应用于诊断和程序环境。

    这种自动化方法降低了出错的可能性,提高了编码速度和效率,同时确保了一致性。此外,电子健康记录 (EHR) 的广泛应用是医疗数据库不断扩展的重要推动力。人工智能与 EHR 系统完美协作,能够轻松地从数字记录中检索和编码数据。随着医疗数据的持续增长,对由人工智能赋能的精准高效编码解决方案的需求必将日益增长,这使其成为医疗编码市场中人工智能蓬勃发展的关键因素。

  • AI 编码在收入周期管理 (RCM) 团队中的应用:医疗保健企业越来越多地采用 RCM 来保障其财务可行性,这推动了投资和并购,使企业能够利用这一趋势。通过使用 AI 编码解决方案简化编码流程,RCM 团队可以更快、更有效地处理索赔。医疗机构因此获得了更快的报销速度和更优的现金流。AI 编码解决方案还可以帮助 RCM 团队识别编码模式和优化机会,从而进一步提升收入周期绩效。
  • 对高级编码和发票系统的需求日益增长:更高效、更实用的计费和编码系统的需求日益增长。为了在不同医疗机构之间维护统一的文书工作,医疗编码至关重要。医疗管理部门可以借助医疗编码业务来评估其机构内治疗的频率和疗效。这对于三级医院等大型医疗机构尤为重要。预计频繁的产品发布将推动人工智能在医疗编码市场的扩张。例如,Athenahealth 于 2021 年 3 月推出了 athenaOne 医疗编码系统。这款电子健康记录 (EHR) 编码系统旨在通过最大限度地减少与编码相关的工作量来减轻临床医生的疲劳。

挑战

  • 数据安全和隐私问题:由于隐私和安全方面的担忧,医疗编码市场中的人工智能正面临巨大的发展制约。敏感的患者数据,包括个人信息和病史,是医疗保健部门的责任。处理这些数据的人工智能 (AI) 系统必须严格遵守严格的隐私法,包括美国的《健康保险流通与责任法案》(HIPAA),并建立强大的安全措施。未经授权的访问和数据泄露的风险非常现实,即使是微小的安全漏洞也可能对医疗保健机构造成严重的法律和财务后果。患者数据被泄露的可能性会削弱信心,损害机构的声誉。

  • 缺乏熟练的医疗编码员:医疗编码系统日益复杂、员工流动率高以及冗长的培训和认证程序是导致合格医疗编码员短缺的主要原因。由于严重缺乏熟练员工,医院和诊所经常出现延误和发票不准确的问题。例如,美国健康信息管理协会 (AHIMA) 就指出,训练有素的医疗编码员的供需差距日益扩大。


医疗编码人工智能市场规模及预测:

报告属性 详细信息

基准年

2025

预测期

2026-2035

复合年增长率

13.5%

基准年市场规模(2025年)

29.9亿美元

预测年度市场规模(2035年)

106.1亿美元

区域范围

  • 北美(美国和加拿大)
  • 亚太地区(日本、中国、印度、印度尼西亚、韩国、马来西亚、澳大利亚、亚太地区其他地区)
  • 欧洲(英国、德国、法国、意大利、西班牙、俄罗斯、北欧、欧洲其他地区)
  • 拉丁美洲(墨西哥、阿根廷、巴西、拉丁美洲其他地区)
  • 中东和非洲(以色列、海湾合作委员会北非、南非、中东和非洲其他地区)

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医疗编码市场细分中的人工智能:

模式段分析

预计到2035年底,外包领域在医疗编码市场中的人工智能份额将超过63.8%。拥有认证并在外包公司工作经验的医疗编码员熟悉最新的规则和指南。这些经验确保了更高的编码准确性和合规性,这对于准确开具发票和合规性至关重要。此外,外包不受员工规模的限制,使医疗机构能够根据需求快速扩大或缩减编码业务。这种灵活性有助于推动细分市场的增长,尤其是在繁忙时段或应对患者数量激增时。

医疗保健提供商可以通过与专业的医疗编码服务供应商签订合同,享受人工智能编码的优势,而无需进行初始财务投资。它提供了经济实惠的选择,尤其适用于小型医疗机构。除了减轻内部员工的编码责任外,外包编码服务还可以快速集成人工智能技术,确保代码的正确性、可扩展性和合规性。这种策略使外包成为医疗编码人工智能发展领域的理想选择,因为它可以帮助医疗机构简化流程、削减开支并专注于核心医疗职责。

最终用途细分分析

在医疗编码人工智能市场中,医疗保健提供商和诊断中心部门预计到2035年将占据超过44.9%的收入份额,因为其在将这些技术付诸实践并获取收益方面发挥着至关重要的作用。诊所、医院和医疗中心等医疗机构渴望加强收入周期管理,减少编码错误,并提高运营效率。通过在医疗编码中使用人工智能,他们可以保证代码分配的准确性,加快计费流程,并简化编码流程。这是该行业采用人工智能的一个重要因素,因为它不仅可以节省资金、增加收入,还能使医疗专业人员将精力重新集中在提供更好的患者护理上。

我们对医疗编码人工智能市场的深入分析包括以下几个部分:

模式

  • 外包
  • 内部

应用

  • 自动编码
  • 欺诈和错误检测
  • 数据分析

最终用途

  • 医疗保健提供者和诊断中心
  • 保险公司
  • 医疗编码公司
  • 政府机构
Vishnu Nair
Vishnu Nair
全球业务发展主管

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医疗编码市场中的人工智能区域分析:

北美市场洞察

得益于技术进步和医疗基础设施的改善,到2035年,北美医疗编码行业有望占据最大的收入份额,达到54.5%。该地区各国医疗编码人工智能市场扩张的主要驱动力之一是慢性病患病率的上升。例如,美国癌症协会预测,仅在美国,2022年就将诊断出1,918,030例新的癌症病例,因此需要有效的医院计费制度。因此,预计医疗编码服务的需求将会增加,从而推动该地区医疗编码人工智能市场的扩张。

由于美国医疗账单和编码法规的复杂性,对能够提高准确性并降低编码错误率的人工智能解决方案的需求日益增长。这种需求推动了人工智能在医疗编码中的应用。美国医疗保健系统也将削减开支和提高生产力作为优先事项。为了实现更普遍的成本削减目标,人工智能驱动的医疗编码系统正被用于优化工作流程、减少管理需求并减少错误。

亚太市场洞察

由于医疗成本上涨、政府项目推进、技术发展、医疗基础设施扩张、慢性病流行以及外包可能性,预计亚太地区医疗编码人工智能市场在预测期内将实现稳定的复合年增长率。亚太地区医疗编码人工智能市场发展强劲,因为该地区注重开发新的医疗设施、实施人工智能等尖端技术以及加强医疗基础设施。这些因素共同推动了对精准高效的医疗编码服务的需求不断增长。

中国是世界人口最多的国家。由于人口结构变化以及多种疾病的发病率上升,有效的医疗保健解决方案变得越来越重要。在主要的医疗保健系统中,医疗编码中的人工智能 (AI) 可以帮助确保计费和编码的准确性,并简化行政工作。

日本政府正在积极推动数字医疗的发展以及人工智能技术在医疗领域的应用。得益于旨在鼓励人工智能在医疗编码领域应用的资金投入和举措,医疗编码人工智能市场正在不断扩大。

AI in Medical Coding Market Size
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医疗编码市场中的人工智能参与者:

    为了增加其在医疗编码人工智能领域的市场份额,主要竞争对手采用了包括联盟、合资和并购在内的策略。重要的参与者正在通过推出新的产品和服务来扩大其影响力。例如,2023 年 5 月,亨利·福特医疗公司 (Henry Ford Health) 和 Codametrix 联合推出了 Autonomous Bedside Pro (ABP) 医疗编码解决方案。借助 ABP 系统,医生可以实时记录临床文档。然后,人工智能算法会评估这些数据,以提供准确且合规的代码。这种创新方法简化了工作流程,消除了对手动编码的需求,并最大限度地减少了编码积压,同时提高了生产率和编码准确性。以下是医疗编码人工智能市场的一些领先参与者:

    • Nuance 通讯公司
      • 公司概况
      • 商业策略
      • 主要产品
      • 财务表现
      • 关键绩效指标
      • 风险分析
      • 近期发展
      • 区域影响力
      • SWOT分析
    • 3M
    • AGS 健康
    • Aidéo 技术公司
    • 人工智能健康
    • 阿林特拉
    • 巴迪人工智能
    • 克莱尼翁
    • CodaMatrix
    • Corti 总部

最新发展

  • 2024年7月, Exela Technologies, Inc.宣布与专注于医疗保健领域自主编码的顶级人工智能平台 AIDEO Technologies 建立战略合作伙伴关系。此次合作有望通过全面提升准确性和效率,彻底改变医疗账单行业。为了增强其他人工智能驱动的计划,Exela 的战略计划将生成式人工智能融入其所有产品和服务中。
  • 2023年4月, 3M健康信息系统公司与亚马逊网络服务(AWS)合作,改进了M Modal环境智能平台。通过利用Amazon Bedrock、Comprehend Medical、Transcribe Medical以及其他先进的机器学习和生成式人工智能服务,3M显著改进并扩展了其环境临床文档和虚拟助理解决方案。除了改善医患互动外,此次合作还减轻了医护人员的行政工作量。
  • Report ID: 6493
  • Published Date: Sep 18, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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常见问题 (FAQ)

到2026年,医疗编码人工智能的产业规模估计为33.5亿美元。

2025 年全球医疗编码人工智能市场规模价值超过 29.9 亿美元,预计复合年增长率将超过 13.5%,到 2035 年收入将超过 106.1 亿美元。

受技术进步和高慢性病发病率的推动,到 2035 年,北美医疗编码市场中的人工智能将占据 54.50% 的份额。

市场的主要参与者包括 3M 公司、Optum, Inc.(联合健康集团)、Nuance Communications, Inc.(微软)、Cerner Corporation(甲骨文)、Dolbey Systems, Inc.、Aviacode(GeBBS 医疗保健解决方案)、Artificial Medical Intelligence, Inc.、Iodine Software、M*Modal(3M)、Coding Strategies, Inc.
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