醫療保健數據收集和標籤市場展望：
醫療保健資料收集和標籤市場的規模在2025年達到13.5億美元，預計到2035年將達到138.3億美元，在預測期內（即2026年至2035年）的複合年增長率約為26.2%。預計到2026年，醫療保健數據收集和標籤的行業規模將達到16.7億美元。
關鍵 醫療保健數據收集和標記 市場洞察摘要:
區域亮點：
- 到 2035 年，北美將佔據醫療保健資料收集和標籤市場的 37.8%，其中 37.8% 的收入份額最大，支援進階分析和 AI 整合。
細分市場洞察：
- 醫院和診所細分市場預計將在 2026 年至 2035 年期間實現顯著增長，這得益於醫療保健領域採用數據驅動的決策。
- 預計到 2035 年，影像細分市場的份額將達到 30.5%，這得益於對醫學影像技術的日益依賴。
關鍵成長趨勢：
- 擴大遠距醫療覆蓋範圍
- 對精準醫療的興趣日益濃厚
主要挑戰：
- 互通性問題
- 成本高昂，資源密集
- 關鍵人物: Alegion, Shaip, Snorkel AI, Capestart Centur Labs, Labelbox Inc., and more.
全球 醫療保健數據收集和標記 市場 預測與區域展望:
市場規模及成長預測：
- 2025 年市場規模：13.5 億美元
- 2026 年市場規模：16.7 億美元
- 預計市場規模：2035 年將達到 138.3 億美元
- 成長預測：26.2% 複合年增長率 (2026-2035)
主要區域動態：
- 最大地區：北美（到 2035 年，份額將達到 37.8%）
- 成長最快的地區：亞太地區
- 主要國家：美國、中國、德國、英國、日本
- 新興國家：中國、印度、日本、韓國、新加坡
Last updated on : 26 August, 2025
人工智慧和機器學習的日益普及，正在透過註釋流程的自動化改變醫療保健資料的收集和標記方式。這減少了人工幹預的需求，並提高了數據標記的速度和準確性。根據美國國家醫學圖書館 (National Library of Medicine) 2023 年 10 月的數據，超過 80% 的可用醫療保健數據是非結構化的。這些資料來源正在使用自然語言處理(NLP) 技術進行提取和標記。
此外，促進研究人員、醫生和人工智慧開發者之間合作數據標記和共享的平台也越來越受歡迎。透過匯集集體專業知識，這些平台提高了標記資料的準確性和可靠性。例如，微軟於2023年10月發布了全新的人工智慧和數據解決方案Microsoft Fabric，旨在幫助醫療保健機構獲取洞察，並提升患者和臨床醫生的體驗。這些技術發展正在透過提供更準確、可擴展和高效的解決方案來徹底改變市場，從而改善患者護理並推動全球醫學研究的發展。
2021年12月，Summa Linguae Technologies宣布收購Datamundi，旨在擴大其為客戶提供的服務範圍，並補充其現有的數據解決方案。此外，此次收購將有助於業界對語音和影像數據標註日益增長的關注。從而擴大其在醫療保健提供者使用的高級數據分析工具和技術方面的全球產品組合。這些因素將成為全球醫療保健數據收集和標註市場的重要成長動力。
醫療保健數據收集和標籤市場的成長動力和挑戰：
成長動力
擴大遠距醫療的覆蓋範圍：遠距醫療平台允許對患者進行遠距諮詢、診斷和持續觀察，從而推動醫療數據收集和標籤市場的成長。它有助於產生大量患者數據，並進行準確分類以進行進一步分析。例如，2022年11月，Medcase與NTT DATA簽署了一項最終協議，為醫療AI開發人員提供一套全面的解決方案，用於存取、註釋和標記海量影像資料中的關鍵資訊。此外，隨著遠距醫療與電子健康檔案（EHR）的融合，對標準化、準確的數據標籤的需求也日益增長，這將在提高醫療品質的同時，實現互通性。
精準醫療日益受到關注：為了幫助患者制定個人化治療策略，個人化醫療正日益重要。預計這將進一步推動醫療數據收集和標籤市場的成長。精準醫療包括根據個人遺傳、環境和生活方式因素設計治療方案和介入措施。例如，2022年7月發布的《醫療保健洞察研究》顯示，83%的消費者認為，所有醫療保健提供者之間的協調對他們的整體醫療保健至關重要。隨著醫療保健前景向更個人化的照護轉變，預計醫療數據收集和標籤的需求將大幅增長。
挑戰
互通性問題：市場面臨的最大挑戰是互通性，這阻礙了不同系統和平台之間的資訊共享。透過整合其他醫療機構、實驗室和電子健康檔案 (EHR) 系統的資料來建立完整的病患檔案，需要無縫的互通性。此外，不同 EHR 系統之間整合失敗會阻礙資料的連結性，進而影響部分病患病史和照護品質。此外，數據協議帶來了極大的複雜性，醫療機構採用不同的編碼系統，為醫療數據收集和標籤市場帶來了挑戰。
成本高、資源密集：收集、管理和標記醫療數據需要對先進技術、熟練的人員進行大量投資，並進行前期培訓。此外，醫療數據涵蓋從臨床記錄到影像結果等各種領域，因此需要專業知識才能進行正確的標記並符合監管標準。此外，基礎設施和資源結構簡陋、能力有限的獨立診所無法滿足有效管理資料流的技術要求。因此，資料收集和標記成本高昂，導致醫療資料使用格局不均衡。
醫療保健數據收集和標籤市場規模和預測：
| 報告屬性 | 詳細資訊 |
|---|---|
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基準年 |
2025 |
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預測期 |
2026-2035 |
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複合年增長率 |
26.2% |
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基準年市場規模（2025年） |
13.5億美元 |
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預測年度市場規模（2035 年） |
138.3億美元 |
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區域範圍 |
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醫療保健數據收集和標籤市場細分：
資料類型（圖像、音訊、文字、視訊、其他資料類型）
醫療資料收集和標記市場中的影像部分仍佔據重要地位，預計到2035年將佔30.5%。診斷和治療計劃對醫學影像技術的依賴日益增長。因此，高精度標記至關重要。此外，其中一些設備可能在日常工作中運用人工智慧和機器學習，進一步提高診斷準確性和營運效率。例如，西門子醫療於2024年8月在Mahajan Imaging & Labs安裝了一台由人工智慧驅動的多檢測診斷分析儀。該分析儀旨在提高患者舒適度並提供準確、快速的診斷結果。
最終用途（醫院和診所、診斷實驗室、研究機構、製藥公司）
從最終用途來看，醫療數據收集和標籤市場中的醫院和診所細分市場預計將在預測期內實現顯著增長。隨著醫療服務提供者開始採用數據驅動的決策，醫院和診所正處於數據管理的更佳發展階段，以改善護理和營運。例如，甲骨文公司 Cerner 於 2023 年 9 月宣布將生成式人工智慧 (GPU) 納入其 EHR 平台，旨在回應臨床環境中的語音命令並減輕人工負擔。因此，將數位解決方案融入臨床環境，避免非侵入式文件記錄，並更好地標記患者訊息，有助於制定合理的治療計劃並保持護理的連續性。
我們對醫療數據收集和標籤市場的深入分析包括以下部分：
資料類型 |
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最終用途 |
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Vishnu Nair
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醫療保健數據收集和標籤市場區域分析：
北美市場統計數據
預計到2035年，北美醫療產業將佔據最大的收入份額，達到37.8%。電子健康記錄、遠距醫療以及日益重視利用分析技術改善患者治療效果，也正在促進該地區的成長。此外，該地區的監管框架，例如《健康保險流通與責任法案》(HIPAA)，制定了一系列要求，例如保護健康訊息，以保障健康數據的安全和隱私，並在電子醫療交易中製定了多項技術標準。
由於聯邦政府的激勵措施和強制要求，電子健康記錄 (EHR) 正在美國廣泛實施，以妥善整合和使用患者資料。例如，2024 年 6 月，慕尼黑再保險公司 (Munich Re Life US) 和 Clareto 聯合推出的全新數位解決方案「自動化 EHR 摘要器」正式發布。它以兩種格式提供智慧且用戶友好的電子健康記錄 (EHR) 數據摘要，包括可用於規則、模型和分析的結構化數位數據，以及易於使用、人性化的 HTML 報告。醫療保健產業越來越多地將大數據分析應用於個人化醫療和人口健康管理，這進一步推動了醫療保健數據收集和標籤市場的擴張。
加拿大正在透過投資各類公司和醫療機構來培育其數位醫療生態系統，以提高其提供更優質治療和病患照護的效率。例如，2024年7月，加拿大全球數位科技創新集群（匯聚加拿大富有創意的醫療科技公司和研究人員）宣布了其最大一筆投資，金額達1,530萬美元。這項投資旨在促進人工智慧技術的開發和應用，從而更好地協助醫療服務提供者並改善患者治療效果。
亞太市場分析
過去幾年，受快速數位轉型和醫療資訊科技投資增加的推動，亞太地區的醫療數據收集和標籤市場顯著成長。個人化醫療、門診監測和精簡資料管理系統的需求激增，共同推動了該地區市場的蓬勃發展。此外，該地區還見證了由創投公司資助的醫療科技新創公司數量的激增，這些新創公司在資料收集、分析和標籤功能方面提供專業知識。
中國政府正致力於在醫療保健領域投入巨資，並整合數位化解決方案，例如在醫院和診所之間實現電子健康記錄的標準化。地方政府已實施「健康中國2030」計劃，確保醫療機構之間電子健康記錄的標準化和數據共享。這也有利於醫療機構利用數據收集和標籤服務，從而有效率且可靠地改善患者健康狀況。
印度醫療保健機構探索大數據用於個人化醫療和預測分析的基礎正在吸引大量投資，用於建立強大的數據收集和標籤基礎設施。例如，2024年10月，吳恩達的人工智慧基金投資了印度人工智慧醫療保健新創公司Jivi。此舉凸顯了印度在人工智慧驅動解決方案領域成為全球領導者的潛力，以及人工智慧在醫療保健領域日益增長的影響力，從而促進創新在改善醫療服務和病患照護方面的應用。
主要醫療保健數據收集和標籤市場參與者：
- 阿萊吉翁
- 公司概況
- 商業策略
- 主要產品
- 財務表現
- 關鍵績效指標
- 風險分析
- 近期發展
- 區域影響力
- SWOT分析
- 安諾分析
- 開普斯塔特
- 半人馬實驗室
- Cogito Tech LLC
- 數據標籤員
- 艾梅里特
- 因弗洛克斯
- Keymark
- Labelbox公司
- 夏普
- 浮潛人工智慧
醫療數據收集和標籤市場的公司正專注於創新服務和尖端解決方案。這些策略與增強的功能、優勢和可負擔性相結合，對於刺激產業競爭和創新至關重要。例如，2021年8月，Snorkel AI以10億美元的估值籌集了8,500萬美元，用於建立AI訓練資料庫。該專案旨在節省時間，同時提高醫療系統的準確性和可靠性。因此，技術進步將徹底改變醫療領域的時代。
以下是在競爭格局中佔據主導地位的公司列表：
最新動態
- 2023 年 9 月，iMerit 推出了一個全新的技術平台 Ango Hub。它將分析、自動化和註釋工具整合到一個平台中，使開發者能夠建立資料管道，並更輕鬆地將 AI 融入實際應用中。
- 2021 年 2 月，Labelbox 宣布已融資 4,000 萬美元，總融資額達 7,900 萬美元。資料中包含大量用於訓練 AI 和機器學習演算法的註釋資料。
- Report ID: 6612
- Published Date: Aug 26, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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