Marktgröße und -anteil für Spracherkennung im Gesundheitswesen nach Technologie (KI-basiert, nicht-KI-basiert); Technologie; Komponente; Endbenutzer; Anwendung – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen, Statistischer Bericht 2025–2037

Spracherkennung im Gesundheitswesen: Wachstumstreiber und Herausforderungen

Wachstumstreiber

• Kostensenkung und Verbesserung der Gesundheitsqualität: Spracherkennung verbessert in der Regel die Qualität der Versorgung, indem sie Ineffizienzen und Fehler beseitigt. Dies wirkt sich positiv auf die Spracherkennung im internationalen Gesundheitsmarkt aus. Laut einer 2022 von der AHRQ veröffentlichten klinischen Studie können Spracherkennungstools Krankenhausaufenthaltsrisiken um etwa 17 % senken und so jährlich 3,3 Milliarden US-Dollar an vermeidbaren Ausgaben einsparen. Darüber hinaus verringern diese Tools das Burnout-Risiko von Ärzten um 28,5 %, da sie die manuelle Dateneingabe ersetzen. Dies ist ein wichtiger Faktor für die Marktentwicklung.
   
• Staatliche Ausgaben für die Gesundheitsinfrastruktur: Dieser Faktor treibt die Spracherkennung im globalen Gesundheitsmarkt deutlich voran. So stellte beispielsweise die US-amerikanische Krankenversicherung Medicare einen Fonds in Höhe von 1,5 Milliarden US-Dollar für auf künstlicher Intelligenz basierende klinische Dokumentationstools bereit. Darüber hinaus wurden 465 Millionen US-Dollar für die Integration sprachbasierter elektronischer Patientenakten bereitgestellt, um den Verwaltungsaufwand zu verringern. Darüber hinaus soll die Strategie für digitale Gesundheit in der EU bis Ende 2026 Pilotprojekte mit Sprach-KI in 5.250 Kliniken effektiv finanzieren. Diese Investitionen tragen dazu bei, Implementierungshürden zu senken, da Krankenhäuser staatliche Instrumente nutzen und so eine Dokumentationsquote von 25 bis 35 % erreichen.

Historisches Patientenwachstum treibt Marktwachstum voran

Der weltweite Markt für Spracherkennung im Gesundheitswesen verzeichnet zwischen 2014 und 2024 ein deutliches Patientenwachstum. Faktoren wie die Implementierung digitaler Gesundheitssysteme, die zunehmende Alterung der Bevölkerung und die Zunahme seltener Erkrankungen haben die Nachfrage nach KI-spezifischer klinischer Dokumentation, sprachgestützten elektronischen Patientenakten und virtuellen Assistenten verstärkt. Darüber hinaus verzeichneten Schwellenländer wie China und Indien aufgrund des Ausbaus staatlich geförderter Initiativen für digitale Gesundheit und Telemedizin ein Wachstum der VRH-Nutzerprofile von über 220 %. Dies lässt auf optimistische Marktaussichten schließen.

Historisches Patientenwachstum (2014–2024)

Machbare Expansionsmodelle prägen den Markt

Die globale Expansion der Spracherkennung im Gesundheitswesen wird durch regionsspezifische Expansionsmodelle erleichtert, die alle spezifischen Hürden wie sprachliche Vielfalt, Interoperabilität und Kosten berücksichtigen. Darüber hinaus dominieren in den USA effektiv Cloud-basierte SaaS-Modelle, wobei die Medicare-Erstattungen fast 45 % der Kosten für die VRH-Einführung decken. Darüber hinaus senken öffentlich-private Partnerschaften in Deutschland die Kosten für VRH in Krankenhäusern um etwa 32 %, während die kostengünstige mehrsprachige VRH in Indien zu einer Ausweitung der Telemedizin-Dienste auf über 52 Millionen Patienten geführt hat und somit für eine Marktexpansion geeignet ist.

Umsatzmodelle für die VRH-Marktexpansion

Herausforderungen

• Erschwinglichkeitsbarriere für Patienten: VRH-Lösungen sind in der Regel teuer, insbesondere in Entwicklungsregionen, was das Wachstum der Spracherkennung im Gesundheitswesen insgesamt einschränkt. Beispielsweise betragen die jährlichen VRH-Ausgaben in Indien 250 US-Dollar, was 77 % der Patienten in ländlichen Gebieten betrifft. Darüber hinaus hat die Verfügbarkeit hoher Selbstbehalte in Industrieländern die Implementierungsrate begrenzt. So haben beispielsweise schätzungsweise 29,5 % der Patienten in den USA aufgrund der hohen Eigenbeteiligung auf VRH-Tools verzichtet. Um diesem Problem entgegenzuwirken, müssen Hersteller gestaffelte Preismodelle entwickeln, die dem Gesamtmarkt zugutekommen.
   
• Herausforderungen bei der Interoperabilität: VRH-Systeme lassen sich häufig nicht in die bestehende ePA-Infrastruktur integrieren, was das Wachstum der Spracherkennung im Gesundheitswesen behindert. So haben beispielsweise rund 35 % der Krankenhäuser in der EU VRH erfolgreich an bestehende Systeme angebunden, während die FHIR-API-Vorgaben des ONC für 2025 in den USA Kosten von über 1,5 Milliarden US-Dollar für die Modernisierung vorsehen. Dies hat zu einer weiteren Fragmentierung geführt, die Gesundheits- und medizinische Einrichtungen dazu zwingt, entweder suboptimale Workarounds oder teure IT-Überholungen zu wählen.