북미 의료 및 생명 과학 시장 개요 및 성장 하이라이트의 NLP – 2018-2027
자연어 처리(NLP)는 다양한 컴퓨터 프로그램과 인공 지능을 통해 비정형 데이터를 정형화되고 표준화된 형식으로 처리하고 분석하는 데 사용됩니다. 그것은 인간의 언어와 컴퓨터 사이의 상호 작용을 허용합니다. 관련 데이터를 생성하기 위해 다양한 음성 및 텍스트 입력이 고급 시스템을 통해 정보를 제공하는 데 사용됩니다. NLP는 생명 과학 및 의료 산업에서 주로 중요한 데이터 생성 개선 검진 처방 분석 및 기타 의료 및 연구 프로세스에 광범위하게 적용됩니다. 의료 및 생명 과학 분야의 NLP 시장은 예측 기간 즉 2019-2027년 동안 23.60%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
의료 및 생명 과학 시장의 NLP는 인구 증가에 따라 미국에서 확대됩니다.
북미의 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP는 미국과 캐나다의 시장을 포함합니다. 미국 시장은 향후 몇 년 동안 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상되지만 캐나다 시장은 예측 기간 동안 25.92%의 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 지역사회생활관리국(Administration of Community Living)이 발표한 통계에 따르면 65세 이상 미국인의 비율은 1900년 4.1%에서 2016년 15.2%로 거의 3배 증가했습니다. 많은 사람들의 건강 관련 문서를 유지 관리하고 추적하려면 NLP와 같은 고급 서비스가 필요합니다. 이 분야에서 기술 발전이 증가함에 따라 데이터를 구조화된 형식으로 유지 관리할 수 있어 쉽게 사용할 수 있습니다. 그 결과 미국 시장은 2018년 북미에서 83.26%의 점유율을 차지할 것으로 추정되었습니다. 샘플 보고서를 다운로드하려면 클릭하십시오.
시장 세분화 시놉시스
구성 요소별
구성 요소를 기반으로 시장은 기술과 서비스로 분류됩니다. 기술 부문은 음성 인식 텍스트 마이닝 인지 분석 등으로 더 세분화됩니다. 서비스 부문은 전문 서비스와 관리 서비스로 더 나뉩니다. 이 중 음성 인식 부문은 음성 형태로 생성되고 구제 분석 및 연구 목적으로 사용되는 많은 양의 데이터를 사용할 수 있기 때문에 시장에서 선두 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다.
유형별
유형에 따라 시장은 통계 기반 NLP 규칙 기반 NLP 및 하이브리드 NLP로 분류됩니다. 규칙 기반 NLP 부문은 현재 북미 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며 이는 다른 형태의 NLP에서 대체 접근 방식을 통해 발생할 수 있는 오류의 위험에 기인할 수 있습니다. 2019년 규칙 기반 NLP의 예상 시장 가치는 4억 1593만 달러였습니다. 반면에 하이브리드 NLP 솔루션 부문은 이러한 솔루션이 통계 및 규칙 기반 접근 방식을 제공하기 때문에 이 지역에서 인기를 얻고 있습니다.
응용 프로그램별
NLP는 의료 및 생명 과학 산업의 다양한 응용 분야에 사용될 수 있으며 그 결과 시장은 정보 추출 예측 위험 분석 기계 번역 보고서 생성 등으로 세분화 될 수 있습니다. 기계 번역 부문은 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 향후 몇 년 동안 기계 번역에서 인지 분석의 사용이 증가했기 때문일 수 있습니다.
배포별
배포에 따라 의료 및 생명 과학 시장의 NLP는 클라우드와 온프레미스로 분기될 수 있습니다. 북미 지역의 온프레미스 솔루션 보급률은 상당히 높으며 그 결과 이 부문의 시장 가치는 2027년까지 28억 2361만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 그러나 의료 산업에서 클라우드 기반 NLP 솔루션의 사용은 이 지역에서 클라우드 연결 설치가 증가함에 따라 상당히 빠른 속도로 증가하고 있습니다.
시장 동인과 과제
성장 지표
의료및 생명 과학 분야의 NLP 시장은 환자 건강 기록 시스템의 사용 증가와 함께 의료 분야의 디지털 혁신에 힘입어 성장할 것으로 예상됩니다. NLP 기술은 가치 기반 치료 및 건강 관리를 지원하며 이는 향후 몇 년 동안 시장 성장을 주도할 것으로 예상되는 주요 요인입니다. 머신 러닝 및 NLP 기반 고급 시스템은 환자 건강 기록을 관리하고 관리 의료 PHM 애플리케이션 분석 및 보고를 제공합니다. 또한 의료 기관에서 증가하는 비정형 정보는 NLP를 통해 효율적으로 구조화할 수 있습니다. 기계 학습 및 NLP 지원 도구는 복잡한 건강 상태를 가진 환자를 감지할 수 있는 기능을 가지고 있으며 행동 건강 상태가 있는 환자 간의 조정을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 정기 검진에도 불구하고 의료 전문가와 환자는 NLP와 함께 컴퓨터 비전 텍스트 및 소리 인식의 도움으로 데이터를 해석하는 유익한 부산물을 통해 도움을 받을 수 있습니다.
장벽을
사이버 보안과 관련된 복잡한 규정 및 규정 준수는 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP가 직면한 주요 과제 중 하나입니다. 그 결과 이러한 산업에서 텍스트 분석의 채택률이 크게 느려졌습니다. 또한 온라인 서비스 및 소프트웨어는 사이버 공격에 매우 취약하여 환자의 개인 정보를 도난 당할 수 있습니다. 정부는 개인 건강 정보 보호에 대한 규정을 시행하고 있으며 이로 인해 개인 정보 보호 규정을 위반할 경우 규제 기관으로부터 소송 및 무거운 처벌을 받을 수 있습니다.
최고의 주요 경쟁 환경
의료 및 생명 과학 시장에서 북미 NLP의 부유한 업계 리더 중 일부는 IBM 3M Microsoft Cerner Corporation Health Fidelity Inc. Linguamatics Dolbey 및 Apixio. 또한 다른 주요 및 틈새 업체는 의료 및 생명 과학 시장에서 북미 NLP에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 더 나은 NLP 기술 개발에 투자하는 것과 함께 시장에서 환자 건강 데이터의 효과적인 수집 및 저장을 수행하기 위한 개선되고 효율적인 기술을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.
