Globale Markttrends für die Datenerfassung und -kennzeichnung im Gesundheitswesen, Prognosebericht 2025–2037
Die Größe desGesundheitsdatenerfassungs- und -kennzeichnungsmarkts dürfte im Zeitraum 2025–2037 um 20,83 Milliarden US-Dollar wachsen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 25,8 %. Bis zum Jahr 2025 wird die Branchengröße für die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten voraussichtlich 1,37 Milliarden US-Dollar erreichen.
Die zunehmende Einführung von KI und ML verändert die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten durch die Automatisierung des Annotationsprozesses. Dies reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen und verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Datenkennzeichnung. Nach Angaben der National Library of Medicine vom Oktober 2023 sind über 80 % der verfügbaren Gesundheitsdaten unstrukturiert. Diese Datenquellen werden mithilfe der NLP-Technologie (Natural Language Processing) extrahiert und gekennzeichnet.
Darüber hinaus erfreuen sich auch Plattformen zunehmender Beliebtheit, die die kooperative Datenkennzeichnung und den Austausch zwischen Forschern, Ärzten und KI-Entwicklern ermöglichen. Durch die Bündelung kollektiven Fachwissens verbessern diese Plattformen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der gekennzeichneten Daten. Beispielsweise stellte Microsoft im Oktober 2023 neue KI- und Datenlösungen vor, Microsoft Fabric, um Gesundheitsorganisationen dabei zu helfen, Erkenntnisse zu gewinnen und die Erfahrungen von Patienten und Ärzten zu verbessern. Diese technologischen Entwicklungen revolutionieren den Markt, indem sie genauere, skalierbarere und effizientere Lösungen hervorbringen, die die Patientenversorgung verbessern und die medizinische Forschung auf der ganzen Welt voranbringen.
Im Dezember 2021 gab Summa Linguae Technologies die Übernahme von Datamundi bekannt, mit dem Ziel, das Leistungsspektrum für Kunden zu erweitern und ihr aktuelles Angebot an Datenlösungen zu ergänzen. Darüber hinaus wird durch diese Übernahme der wachsende Fokus der Branche auf die Annotation von Sprach- und Bilddaten unterstützt. Dadurch wird das globale Portfolio an fortschrittlichen Datenanalysetools und -technologien erweitert, die von Gesundheitsdienstleistern verwendet werden. Solche Faktoren sind wichtige Wachstumstreiber für den globalen Markt für die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten.
Markt für Datenerfassung und -kennzeichnung im Gesundheitswesen: Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumstreiber
- Ausweitung des Zugangs zur Telemedizin: Telemedizinplattformen ermöglichen Fernberatung, Diagnose und kontinuierliche Beobachtung von Patienten und fördern so das Wachstum des Marktes für die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten. Es hilft dabei, eine erstaunliche Menge an Patientendaten mit genauer Kategorisierung für die weitere Analyse zu generieren. Im November 2022 beispielsweise hat Medcase & NTT DATA hat eine endgültige Vereinbarung unterzeichnet, um KI-Entwicklern im Gesundheitswesen eine ganzheitliche Lösung für den Zugriff, die Kommentierung und die Kennzeichnung wichtiger Bilddaten zu ermöglichen. Darüber hinaus entsteht mit der Verschmelzung von Telemedizin und EHRs ein großer potenzieller Bedarf an standardisierter und genauer Datenkennzeichnung, die Interoperabilität ermöglichen und gleichzeitig die Pflegequalität verbessern soll.
- Steigendes Interesse an Präzisionsmedizin: Um Patienten mit maßgeschneiderten Behandlungsstrategien zu unterstützen, gewinnt die personalisierte Gesundheitsversorgung vor allem an Bedeutung. Es wird erwartet, dass dies das Wachstum des Marktes für die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten weiter ankurbeln wird. Präzisionsmedizin umfasst die Entwicklung von Behandlungen und Interventionen auf der Grundlage individueller genetischer, umweltbedingter und Lebensstilfaktoren. So wurde beispielsweise im Juli 2022 veröffentlicht, dass laut der Health Care Insights Study 83 % der Verbraucher der Meinung sind, dass die Koordination zwischen allen ihren Gesundheitsdienstleistern für ihre ganzheitliche Gesundheitsversorgung von entscheidender Bedeutung ist. Da sich die Aussichten im Gesundheitswesen hin zu einer individuelleren Versorgung ändern, wird die Nachfrage nach der Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten voraussichtlich erheblich zunehmen.
Herausforderungen
- Interoperabilitätsprobleme: Die größte Herausforderung auf dem Markt ist die Interoperabilität, die den Informationsaustausch zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen blockiert. Die Entwicklung ganzheitlicher Patientenprofile durch die Integration von Daten anderer Gesundheitsdienstleister, Labore und EHR-Systeme erfordert nahtlose Interoperabilität. Darüber hinaus behindert die fehlende Integration verschiedener EHR-Systeme die Konnektivität der Daten, was die teilweise Anamnese des Patienten und die Qualität der Versorgung beeinträchtigt. Darüber hinaus bringen Protokolle für Daten eine große Komplexität mit sich, da unterschiedliche Codesysteme von Gesundheitsorganisationen übernommen werden und eine Herausforderung für den Markt für die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten darstellen.
- Hoher Kosten- und Ressourcenaufwand: Das Sammeln, Verwalten und Kennzeichnen von Gesundheitsdaten erfordert erhebliche Investitionen in Fachpersonal für fortschrittliche Technologien und Vorabschulung. Darüber hinaus reichen medizinische Daten von klinischen Notizen bis hin zu Bildgebungsergebnissen und erfordern daher spezielles Fachwissen für die ordnungsgemäße Kennzeichnung und Einhaltung gesetzlicher Standards. Darüber hinaus erfüllen unabhängige Kliniken mit minimalen Infrastruktur- und Ressourcenstrukturen und sehr begrenzten Kapazitäten die technologischen Anforderungen zur effizienten Verwaltung des Datenflusses nicht. Daher führt die kostenaufwändige Datenerfassung und -kennzeichnung zu Ungleichheiten in der Datennutzungslandschaft im Gesundheitswesen.
Markt für Datenerfassung und -kennzeichnung im Gesundheitswesen: Wichtige Erkenntnisse
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Basisjahr |
2024 |
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Prognosejahr |
2025-2037 |
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CAGR |
25,8 % |
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Marktgröße im Basisjahr (2024) |
1,11 Milliarden US-Dollar |
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Prognostizierte Marktgröße für das Jahr 2037 |
21,94 Milliarden US-Dollar |
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Regionaler Umfang |
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Segmentierung der Gesundheitsdatenerfassung und -kennzeichnung
Datentyp (Bild, Audio, Text, Video, andere Datentypen)
Das Bildsegment im Markt für die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten bleibt mit einem erwarteten Anteil von 30,5 % bis 2037 von Bedeutung. Die Abhängigkeit von medizinischen Bildgebungstechnologien für die Diagnose und Behandlungsplanung nimmt zunehmend zu. Daher ist eine hochpräzise Etikettierung eine große Notwendigkeit. Darüber hinaus nutzen einige dieser Modalitäten möglicherweise täglich KI und maschinelles Lernen, was die diagnostische Genauigkeit und betriebliche Effizienz weiter verbessert. Beispielsweise installierte Siemens Healthineers im August 2024 einen KI-gestützten Multitest-Diagnoseanalysator bei Mahajan Imaging & Labore. Ziel ist es, den Patientenkomfort zu verbessern und genaue und schnelle Ergebnisse zu liefern.
Endverwendung (Krankenhäuser und Kliniken, Diagnoselabore, Forschungsorganisationen, Pharmaunternehmen)
Basierend auf der Endverwendung wird das Segment Krankenhäuser und Kliniken im Markt für die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten im Prognosezeitraum ein bemerkenswertes Wachstum verzeichnen. Da Gesundheitsdienstleister beginnen, datengesteuerte Entscheidungsfindung einzuführen, befinden sich Krankenhäuser und Kliniken in einem besseren Entwicklungsprozess bei der Datenverwaltung, um Pflege und Betrieb zu verbessern. Beispielsweise kündigte Oracle Cerner im September 2023 die Integration generativer KI in seine EHR-Plattformen an, die auf Sprachbefehle im klinischen Umfeld reagieren und den manuellen Aufwand verringern soll. Daher ermöglicht die Integration digitaler Lösungen in klinische Umgebungen, um eine unaufdringliche Dokumentation und eine bessere Kennzeichnung von Patienteninformationen zu vermeiden, eine ordnungsgemäße Behandlungsplanung und Pflegekontinuität.
Unsere eingehende Analyse des Marktes für die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten umfasst die folgenden Segmente:
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Datentyp |
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Endverwendung |
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Diesen Bericht anpassenBranche der Datenerfassung und -kennzeichnung im Gesundheitswesen – regionale Übersicht
Nordamerikanische Marktstatistiken
Es wird geschätzt, dass die nordamerikanische Industrie bis 2037 den größten Umsatzanteil von 37,8 % ausmachen wird. Die elektronischen Gesundheitsakten, die Telemedizin und der wachsende Fokus auf den Einsatz von Analysen zur Verbesserung der Patientenergebnisse fördern ebenfalls das Wachstum der Region. Darüber hinaus legt der Regulierungsrahmen in der Region, etwa der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), eine Reihe von Anforderungen fest, etwa geschützte Gesundheitsinformationen zum Schutz der Sicherheit und Privatsphäre von Gesundheitsdaten sowie mehrere technische Standards bei elektronischen Gesundheitstransaktionen.
Aufgrund bundesstaatlicher Anreize und Anordnungen werden elektronische Gesundheitsakten (EHRs) in den USA weit verbreitet eingeführt. Patientendaten richtig zu integrieren und zu nutzen. Im Juni 2024 wurde beispielsweise The Automated EHR Summarizer, eine neue digitale Lösung von Munich Re Life US und Clareto, auf den Markt gebracht. Es bietet eine intelligente und benutzerfreundliche Zusammenfassung der Daten elektronischer Gesundheitsakten (EHR) in zwei Formaten, z. B. strukturierte digitale Daten zur Verwendung in Regeln, Modellen und Analysen sowie einen benutzerfreundlichen, für Menschen lesbaren HTML-Bericht. Der zunehmende Einsatz von Big-Data-Analysen für die personalisierte Medizin und das Bevölkerungsgesundheitsmanagement in der Gesundheitsbranche treibt die Expansion des Marktes für die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten weiter voran.
Kanada fördert sein digitales Gesundheitsökosystem durch Investitionen in verschiedene Unternehmen und Gesundheitseinrichtungen, um die Wirksamkeit bei der Bereitstellung besserer Behandlungen und Patientenversorgung zu steigern. Beispielsweise kündigte Kanadas Global Innovation Cluster for Digital Technologies mit kreativen kanadischen Gesundheitstechnologieunternehmen und Forschern im Juli 2024 seine größte Investition im Wert von 15,3 Millionen US-Dollar an. Ziel dieser Investition war es, die Entwicklung und Implementierung von KI-gestützten Technologien zu fördern, die Gesundheitsdienstleister besser unterstützen und die Patientenergebnisse verbessern werden.
Marktanalyse im asiatisch-pazifischen Raum
Der Markt für die Erfassung und Kennzeichnung von Gesundheitsdaten im asiatisch-pazifischen Raum ist in den letzten Jahren erheblich gewachsen, was auf die schnelle digitale Transformation und erhöhte Investitionen in Gesundheitsinformationstechnologie zurückzuführen ist. Die steigende Nachfrage nach individualisierter Medizin, ambulanter Überwachung und optimierten Datenverwaltungssystemen hat den Markt in dieser Region insgesamt florieren lassen. Außerdem ist ein Anstieg an Start-ups im Bereich Gesundheitstechnologie zu verzeichnen, die durch Risikokapital finanzierte Fachkenntnisse in den Bereichen Datenerfassung, -analyse und -kennzeichnung bereitstellen.
Die Regierung von China konzentriert sich auf enorme Investitionen im Gesundheitsbereich und auch auf die Integration digitaler Lösungen wie die Standardisierung elektronischer Gesundheitsakten in Krankenhäusern und Kliniken. Die lokale Regierung hat ein „Gesundes China 2030“-Programm umgesetzt, indem sie standardisierte elektronische Gesundheitsakten und den Datenaustausch zwischen Gesundheitseinrichtungen gewährleistet. Dies erleichtert es Gesundheitsdienstleistern auch, Datenerfassungs- und Kennzeichnungsdienste zu nutzen, um effiziente und zuverlässige Ergebnisse zur Verbesserung der Gesundheit der Patienten zu erzielen.
Die Gründung von strongIndiens Gesundheitsorganisationen zur Erforschung großer Datenmengen für personalisierte Medizin und prädiktive Analysen erfordert umfangreiche Investitionen in eine robuste Datenerfassungs- und Kennzeichnungsinfrastruktur. Beispielsweise investierte der AI Fund von Andrew Ng im Oktober 2024 in Jivi, ein indisches KI-Startup im Gesundheitswesen. Diese Aktion unterstreicht das Potenzial Indiens, weltweit führend bei KI-gesteuerten Lösungen zu werden, sowie den wachsenden Einfluss von KI im Gesundheitssektor und erleichtert so den Einsatz von Innovationen zur Verbesserung von Gesundheitsdiensten und Patientenversorgung.
Unternehmen, die die Datenerfassungs- und Kennzeichnungslandschaft im Gesundheitswesen dominieren
- Alegion
- Unternehmensübersicht
- Geschäftsstrategie
- Wichtige Produktangebote
- Finanzielle Leistung
- Wichtige Leistungsindikatoren
- Risikoanalyse
- Neueste Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
- Anolytika
- Capestart
- Centaur Labs
- Cogito Tech LLC
- Datalabeller
- iMerit
- Infloks
- Keymark
- Labelbox, Inc.
- Shaip
- Snorkel AI
Die Unternehmen im Markt für Gesundheitsdatenerfassung und -kennzeichnung legen Wert auf innovative Dienstleistungen und hochmoderne Lösungen. Diese Strategien gepaart mit verbesserter Funktionalität, Vorteilen und Erschwinglichkeit sind entscheidend, um den Wettbewerb und die Innovation der Branche anzukurbeln. Beispielsweise sammelte Snorkel AI im August 2021 85 Millionen US-Dollar bei einem Wert von 1 Milliarde US-Dollar für den Aufbau einer KI-Trainingsdatenbank. Ziel war es, Zeit zu sparen und gleichzeitig die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Gesundheitssysteme zu verbessern. Daher wird die Ära des Gesundheitswesens durch technologischen Fortschritt revolutioniert.
Hier ist eine Liste der Unternehmen, die die Wettbewerbslandschaft dominieren:
In the News
- Im September 2023 wurde Ango Hub, eine neue Technologieplattform, von iMerit eingeführt. Es kombiniert Analyse-, Automatisierungs- und Anmerkungstools in einer einzigen Plattform, die Entwicklern den Aufbau von Datenpipelines ermöglicht und die Integration von KI in praktische Anwendungen erleichtert.
- Im Februar 2021 gab Labelbox bekannt, dass es 40 Millionen US-Dollar eingesammelt hat, womit sich die Gesamtfinanzierung auf 79 Millionen US-Dollar erhöht. In den Daten sind zahlreiche annotierte Daten zum Trainieren von KI- und maschinellen Lernalgorithmen enthalten.
Autorenangaben: Radhika Pawar
- Report ID: 6612
- Published Date: Jan 10, 2025
- Report Format: PDF, PPT
