.医疗保健认知计算市场按技术分析（自然语言处理、机器学习、自动推理、数据提取、解释、语言处理和语言训练、自动规划、计算机视觉、手写识别和光学字符识别、语音识别）；部署模型（基于云和本地）；最终用途（医院、制药、医疗器械、保险）——2023-2035 年全球供需分析及机会展望。

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增长动力

• 将数字健康融入医院——最近一段时间，人们的高度关注点转向了医院和诊所采用电子健康记录 (EHR)。因此，医疗保健认知计算的集成一直在不断激增，因为它可以通过提高医疗记录的准确性和清晰度以及减少医疗错误的频率来提高医疗保健质量。通过最近的数据发现，自2011年以来，美国只有28%的医院和34%的医生实施了EHR。从那时起，到 2021 年，已经取得了显着的 10 年进步，近 96% 的非联邦急症护理医院和约五分之四的办公室医生（约 78%）已采用经过认证的 EHR。
• 医疗保健领域存在大量数据——医疗保健领域每天都会以发表的文章、博客、书籍、图像、音频和视频的形式生成大量数据。海量数据需要高质量的医疗保健管理服务，例如医疗保健认知计算来分析和提取所需信息以供将来参考。例如，西奈山伊坎医学院的学生正在通过分析 2,000 多个基因序列的大量数据来研究乳腺癌和卵巢癌。该研究在 Amazon Web Services 的安全云平台上进行，数据集超过 100 TB。
• 改善医疗保健系统的有利举措——在过去几年中，各国政府正在启动计划，通过采用医疗保健认知计算等最新技术来加强医疗保健供应链管理。此类举措预计将提高全世界对医疗保健认知计算的认识水平，并有助于提高其在全球医院环境中的采用率。近期，美国政府启动了“健康人民2030”计划，其中有355个具体目标，旨在提高医疗保健水平，保证每个人都能获得所需的服务。
• 慢性病患病率不断上升——慢性病病例不断增加，导致医院就诊和入院人数增加。因此，随着对更好的患者护理和个性化治疗的需求的增加，患者健康记录的数据量随之增加。预计这一因素将为在各种医疗保健环境中采用医疗保健认知计算带来有利的机会，并最终在不久的将来帮助全球市场的发展。据世界卫生组织称，70岁之前，每年约有1700万人死于非传染性疾病。非传染性疾病 (NCD) 每年造成 4100 万人死亡，占全球死亡人数的 74%。
• 医疗保健技术的采用不断增加 - 2019 年至 2020 年间，全球高管对医疗保健自动化的熟悉程度从约 50% 增加到 66%，而自动化解决方案的部署从近 23% 增加到 34%。
• 物联网 (IoT) 在医疗保健领域的整合 -通过整合包括 物联网在内的先进技术，预计到 2030 年，全球医疗保健行业将节省大量投资，从 2500 亿美元增加到近 4200 亿美元。预计将通过提供近 100% 合规、安全和可靠的管理来使库存管理受益。

挑战

• 实施医疗保健认知计算的成本高昂
• 自动化系统中存在的数据安全风险——医疗保健行业也存在数据泄露和其他数据隐私和安全问题的可能性。为了充分利用他们的互动，患者和专业人员交换大量私人信息。随着自动化的集成，不当的数据处理、数据丢失、黑客攻击 IT 事件、数据盗窃、未经授权的访问和其他问题是数据隐私和安全最常见的危险。
• 缺乏分析基础设施和数据系统。