全球人工智能医疗编码市场趋势，2025-2037 年预测报告
医疗编码市场中的人工智能预计到 2025 年将达到 34.7 亿美元。 2024 年，全球市场规模将超过 31.2 亿美元，预计复合年增长率将超过 13.9%，到 2037 年将达到 169.4 亿美元以上。在技术发展和医疗基础设施改善的推动下，到 2037 年，北美市场预计将达到 92.3 亿美元。
对准确性的日益重视推动了人工智能 (AI) 在医疗编码中的使用。 ahref="https://www.researchnester.com/cn/reports/robotic-process-automation-market/4814">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来彻底改变编码流程。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学编码速度、准确性和效率。使用复杂的 AI 算法可以大大减少编码所需的时间和精力，该算法可以快速评估和理解大量临床试验数据、提取相关信息并分配合适的代码。
不正确的帐单、虚假的保险索赔以及对医疗记录的误解会造成重大财务损失。由于医疗计费和收入周期管理效率日益低下，医疗编码软件和ahref="https://www.researchnester.com/cn/reports/revenue-cycle-management-market/4849">收入周期管理服务的需求量越来越大。由于这些因素，这些服务的医疗编码市场中的人工智能预计将显着增加。由于美国不断尝试将医疗保健数字化，以及远程医疗、移动医疗应用、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估计，2021 年，88.2% 的美国医生办公室使用电子健康记录。
医疗编码市场中的人工智能：增长动力和挑战
增长动力
- 对最佳医疗保健数据的需求 管理：不断增长的医疗保健数据量是强大驱动力的关键推动因素，有助于在医疗编码这一复杂领域更快地使用人工智能。医疗保健行业的机构努力应对持续不断的数据流，其中包括患者记录、诊断报告、治疗日志和管理详细信息。人工智能驱动的系统非常擅长处理海量数据；他们可以快速准确地解析信息，识别相关代码，并将其轻松应用于诊断和程序环境。
这种自动化方法减少了错误的可能性，提高了编码速度和效率，同时提高了一致性。此外，电子健康记录（EHR）的广泛采用是医疗保健数据池不断扩大的主要贡献者。人工智能与 EHR 系统完美协调，轻松从数字记录世界中检索和编码数据。随着医疗保健数据的不断增长，对由 AI 巧妙支持的准确、有效的编码解决方案的需求也将不断增长，从而将其牢牢定位为医疗编码市场中 AI 不断增长的关键因素。 - 人工智能编码在收入周期管理 (RCM) 团队中的出现：越来越多地采用 RCM 来保证医疗保健企业的财务可行性，这推动了投资和并购，使公司能够利用这一趋势。 RCM 团队通过 AI 编码解决方案简化编码流程，更快速、更有效地处理索赔。更快的报销和更好的现金流是医疗机构的结果。 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，从而在收入周期绩效方面带来更大收益。
- 对高级编码和发票系统的需求不断增加：人们对更高效、更实用的结算和编码系统的需求越来越大。当需要维护不同医疗机构的统一文书工作时，医疗编码至关重要。医疗保健管理部门可以在医疗编码企业的帮助下评估其设施内治疗的频率和疗效。这对于三级医院等大型医疗机构尤其重要。预计频繁的产品推出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。该电子健康记录 (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：由于隐私和安全问题，医疗编码市场中的人工智能正面临着严重的发展限制。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 HIPAA，并建立强有力的安全措施。未经批准的访问和数据泄露的风险是相当真实的，即使是很小的安全漏洞也可能对医疗机构造成严重的法律和财务影响。患者数据被泄露的可能性可能会削弱信心并损害组织的声誉。
- 缺乏熟练的医疗编码员：医疗编码系统日益复杂、员工流动率高以及培训和认证程序冗长是合格医疗编码员稀缺的主要原因。由于严重缺乏熟练的工作人员，医院和诊所经常出现延误和发票不准确的情况。例如，美国健康信息管理协会 (AHIMA) 揭露了训练有素的医疗编码员的供需差距日益扩大的情况。
医疗编码市场中的人工智能：主要见解
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基准年 |
2024 |
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预测年份 |
2025-2037 |
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复合年增长率 |
13.9% |
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基准年市场规模（2024 年） |
31.2亿美元 |
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预测年份市场规模（2037) |
169.4亿美元 |
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区域范围 |
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人工智能在医疗编码分割中的应用
模式（外包、内部）
预计到 2037 年底，外包细分市场将在人工智能医疗编码市场中占据超过 63.8% 的份额。拥有认证和在外包公司工作的经验的医疗编码员了解最新的规则和准则。这种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遵守法规至关重要。此外，在不受劳动力水平限制的情况下，外包使医疗保健组织能够根据需求快速扩大或缩小其编码操作。这种灵活性有助于推动细分市场的增长，因为它在繁忙时段或应对患者数量突然激增时特别有用。
医疗保健提供商可以利用人工智能驱动的编码优势，而无需与专业的医疗编码服务供应商签订合同进行初始财务投资。它提供了负担得起的选择，特别是对于小型医疗机构。外包编码服务除了减轻内部员工的编码职责外，还可以快速集成人工智能技术，保证代码的正确性、可扩展性和合规性。这一策略使外包成为人工智能医疗编码发展领域的理想选择，因为它可以帮助医疗保健组织简化流程、削减开支并专注于核心医疗保健职责。
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）
在医疗编码市场的人工智能中，医疗保健提供者和诊断中心部门预计到 2037 年将占据超过 44.9% 的收入份额，因为它在将这些技术付诸实践并获得收益方面发挥着重要作用。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，他们可以保证准确的代码分配、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主要因素，因为它不仅可以节省资金并创造更多收入，还可以让医疗保健专业人员重新集中精力提供更好的患者护理。
我们对医疗编码中的人工智能市场的深入分析包括以下细分市场：
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定制此报告医疗编码行业中的人工智能 - 区域概要
北美市场分析
由于技术的发展和医疗保健基础设施的改善，到 2037 年，北美行业可能会占据最大的收入份额，达到 54.5%。人工智能在该地区国家医疗编码市场扩张的主要驱动力之一是慢性病患病率的上升。例如，美国癌症协会预计，到 2022 年，仅美国就会诊断出 1,918,030 例新癌症病例，因此需要有效的医院计费实践。因此，预计对医疗编码服务的需求将会增加，从而推动区域人工智能在医疗编码市场的扩张。
由于美国医疗账单和编码法的复杂性，对能够提高准确性并降低编码错误几率的 AI 解决方案的需求不断增长。这种需求推动了人工智能在医疗编码中的使用。美国医疗保健系统还优先考虑削减开支和提高生产力。为了实现更普遍的降低成本目标，人工智能驱动的医疗编码系统被用来优化工作流程、减少管理要求并减少错误。
亚太市场分析
由于医疗保健成本上升、政府计划、技术发展、医疗保健基础设施不断扩大、慢性病的流行以及外包的可能性，预计亚太地区的人工智能医疗编码市场将在预测期内实现稳定的复合年增长率。由于该地区重视开发新的医疗设施、实施人工智能等尖端技术以及加强医疗基础设施，因此亚太地区在医疗编码市场的人工智能方面表现强劲。这些因素都导致了对精确、高效的医疗编码服务的需求不断增长。
中国是世界上大部分人口的家园。由于这种情况以及许多疾病发生频率的增加，有效的医疗保健解决方案变得越来越必要。在主要医疗保健系统中，医疗编码中的人工智能 (AI) 可以帮助确保正确的计费和编码，并简化管理工作。
日本政府正在积极推动数字医疗的进步以及人工智能技术在医疗领域的使用。由于融资和旨在鼓励在医疗编码中使用人工智能的举措，医疗编码市场中的人工智能正在不断扩大。
在医疗编码领域主导人工智能的公司
- Nuance Communications, Inc.
- 公司概览
- 业务战略
- 主要产品
- 财务业绩
- 关键绩效指标
- 风险分析
- 近期发展
- 区域业务
- SWOT 分析
- 3M
- AGS 健康状况
- Aidéo 技术
- aiHealth
- 阿林特拉
- Buddi AI
- 克莱宁
- CodaMatrix
- Corti 总部
为了提高人工智能在医疗编码市场的份额，主要竞争对手采用了联盟、合资和并购等策略。重要参与者正在通过推出新商品和服务来扩大其影响力。例如，2023年5月，Henry Ford Health和Codametrix联合推出了Autonomous Bedside Pro（ABP）医疗编码解决方案。在ABP系统的帮助下，医生可以实时记录临床文件。然后，人工智能算法评估这些数据，以提供准确且合规的代码。这种创造性的方法简化了工作流程，消除了手动编码的需要，并最大限度地减少了编码积压，同时提高了生产力和编码准确性。以下是医疗编码市场 AI 领域的一些领先企业：
In the News
- 2024 年 7 月，Exela Technologies, Inc. 宣布与专门从事医疗保健自主编码的顶级 AI 平台 AIDEO Technologies 建立战略合作伙伴关系。这种合作伙伴关系有可能通过提高各地的准确性和效率来彻底改变医疗计费行业。为了加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集成到其所有产品和服务中。
- 2023 年 4 月，3M Health Information Systems 和 Amazon Web Services (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 AI 服务，3M 能够极大地改进和扩展其环境临床文档和虚拟助理解决方案。除了改善医患互动之外，这种合作关系还减少了医疗专业人员的管理工作量。
作者致谢: Radhika Pawar
- Report ID: 6493
- Published Date: Jan 10, 2025
- Report Format: PDF, PPT
