Глобальные тенденции рынка искусственного интеллекта в медицинском кодировании, прогнозный отчет на 2025-2037 гг.
В период с 2025 по 2037 год объем рынка искусственного интеллекта в медицинском кодировании, по прогнозам, вырастет на 13,82 миллиарда долларов США, а среднегодовой темп роста составит более 13,9 %. Объем отрасли искусственного интеллекта в медицинском кодировании в 2025 году оценивается в 3,51 миллиарда долларов США.
Повышенное внимание к точности стимулирует использование искусственного интеллекта (ИИ) в медицинском кодировании. Передовые инструменты, такие как роботизированная автоматизация процессов (RPA), автоматизированное машинное обучение и обработка естественного языка (NLP), совершают революцию в процессе кодирования, повышая точность и уменьшая количество ошибок. Например, в марте 2023 года стартап в области клинических технологий Clinion представил решение для медицинского кодирования для клинических испытаний, основанное на искусственном интеллекте. Решение повышает скорость, точность и эффективность медицинского кодирования клинических исследований. Количество времени и усилий, необходимых для кодирования, можно значительно сократить, используя сложные алгоритмы искусственного интеллекта, которые могут быстро оценивать и понимать огромные объемы данных клинических испытаний, извлекать нужную информацию и присваивать подходящие коды.
Значительные финансовые потери возникают в результате неправильного выставления счетов, ложных страховых претензий и неправильного толкования медицинских записей. Программное обеспечение для медицинского кодирования и услуги управления циклом доходов пользуются повышенным спросом в результате растущей неэффективности выставления счетов за медицинские услуги и управления циклом доходов. Ожидается, что в результате этих факторов доля ИИ на рынке медицинского кодирования для этих услуг значительно увеличится. Этот рынок растет в результате продолжающихся попыток оцифровать здравоохранение в Соединенных Штатах и внедрения цифровых технологий, таких как телемедицина, приложения для мобильного здравоохранения, программное обеспечение для управления циклом доходов и электронные медицинские записи. Например, по оценкам Центров по контролю и профилактике заболеваний, в 2021 году 88,2% врачебных кабинетов США использовали электронные медицинские записи.
ИИ на рынке медицинского кодирования: драйверы роста и проблемы
Драйверы роста
- Спрос на оптимальные медицинские данные управление: Растущий объем медицинских данных является ключевым фактором, способствующим более быстрому использованию ИИ в сложной области медицины. кодирование. Учреждения в сфере здравоохранения сталкиваются с постоянным потоком данных, включая записи пациентов, диагностические отчеты, журналы лечения и административные детали. Системы на базе искусственного интеллекта превосходно справляются с этим потоком данных; они могут быстро и точно анализировать информацию, идентифицировать соответствующие коды и с легкостью применять их в диагностическом и процедурном контексте.
Этот автоматизированный метод снижает вероятность ошибок и увеличивает скорость и эффективность кодирования, одновременно обеспечивая согласованность. Более того, широкое распространение электронных медицинских карт (ЭМК) вносит основной вклад в постоянно расширяющийся пул медицинских данных. ИИ работает в идеальной гармонии с системами EHR, с легкостью извлекая и кодируя данные из мира цифровых записей. Потребность в точных и эффективных решениях для кодирования, умело реализованных с помощью ИИ, будет расти вместе с неустанным ростом медицинских данных, что прочно позиционирует их как ключевой фактор для растущего рынка ИИ на рынке медицинского кодирования. - Появление ИИ-кодирования в группах управления циклом доходов (RCM): Растущее внедрение RCM для обеспечения финансовой жизнеспособности предприятий здравоохранения привело к инвестициям, а также слияниям и поглощениям, что позволило компаниям извлечь выгоду из этой тенденции. Команды RCM обрабатывают претензии быстрее и эффективнее за счет оптимизации процесса кодирования с помощью решений для кодирования на базе искусственного интеллекта. Результатом для организаций здравоохранения является более быстрое возмещение расходов и улучшение денежного потока. Решения для кодирования на базе искусственного интеллекта также могут помочь командам RCM выявить шаблоны кодирования и возможности оптимизации, что может привести к еще большему повышению эффективности цикла получения дохода.
- Растущая потребность в усовершенствованной системе кодирования и выставления счетов. Более эффективная и практичная система выставления счетов и кодирования становится все более востребованной. Когда дело доходит до унификации документации в различных медицинских учреждениях, медицинское кодирование имеет важное значение. Администрации здравоохранения могут оценить частоту и эффективность лечения в своих учреждениях с помощью компаний, занимающихся медицинским кодированием. Это особенно важно для крупных медицинских учреждений, таких как больницы третичного уровня. Ожидается, что частые выпуски новых продуктов будут способствовать расширению рынка ИИ в области медицинского кодирования. Например, в марте 2021 года компания Athenahealth представила систему медицинского кодирования athenaOne. Эта система кодирования электронных медицинских карт (ЭМК) призвана снизить утомляемость врачей за счет минимизации усилий, связанных с кодированием.
Задачи
- Проблемы безопасности и конфиденциальности данных. Рынок ИИ на рынке медицинского кодирования испытывает значительные ограничения в развитии из-за проблем конфиденциальности и безопасности. Ответственность за конфиденциальные данные пациентов, включая личную информацию и историю болезни, лежит на секторе здравоохранения. Системы искусственного интеллекта (ИИ), которые обрабатывают эти данные, должны строго следовать строгим законам о конфиденциальности, включая HIPAA в США, а также принимать строгие меры безопасности. Риск несанкционированного доступа и утечки данных вполне реален, и даже небольшие нарушения безопасности могут иметь серьезные юридические и финансовые последствия для организаций здравоохранения. Вероятность компрометации данных пациентов может подорвать доверие и нанести ущерб репутации организации.
- Недостаток квалифицированных медицинских кодировщиков. Растущая сложность систем медицинского кодирования, высокая текучесть кадров, а также длительная процедура обучения и сертификации являются основными причинами нехватки квалифицированных медицинских кодировщиков. Из-за острой нехватки квалифицированного персонала больницы и клиники сталкиваются с задержками и неточными счетами. Например, Американская ассоциация управления медицинской информацией (AHIMA) выявила растущее неравенство в спросе и предложении обученных медицинских программистов.
ИИ на рынке медицинского кодирования: ключевые выводы
|
Базовый год |
2024 |
|
Прогнозируемый год |
2025-2037 |
|
CAGR |
13,9% |
|
Размер рынка базового года (2024) |
3,12 миллиарда долларов США |
|
Прогнозируемый размер рынка на год (2037) |
16,94 млрд долларов США |
|
Региональный охват |
|
ИИ в сегментации медицинского кодирования
Режим (аутсорсинг, собственный)
Ожидается, что к концу 2037 года доля ИИ на рынке медицинского кодирования составит более 63,8 % в сегменте аутсорсинга. Медицинские кодировщики, имеющие сертификаты и опыт работы в аутсорсинговых компаниях, осведомлены о самых последних правилах и руководящих принципах. Благодаря этому опыту обеспечивается более высокая точность кодирования и соответствие нормативным требованиям, что важно для точного выставления счетов и соблюдения нормативных требований. Кроме того, аутсорсинг позволяет медицинским организациям быстро увеличивать или уменьшать масштабы своих операций по кодированию в зависимости от спроса, не ограничиваясь количеством рабочей силы. Такая гибкость помогает стимулировать сегментный рост, поскольку она особенно полезна в часы пик или при резком увеличении количества пациентов.
Поставщики медицинских услуг могут воспользоваться преимуществами кодирования на основе искусственного интеллекта без необходимости делать первоначальные финансовые вложения, заключив договор со специализированными поставщиками на услуги медицинского кодирования. Он предлагает доступные варианты, особенно для небольших медицинских учреждений. Помимо освобождения внутренних работников от обязанностей по кодированию, аутсорсинговые службы кодирования могут быстро интегрировать технологию искусственного интеллекта, гарантируя правильность кода, масштабируемость и соответствие требованиям. Эта стратегия делает аутсорсинг желательным вариантом в развивающейся области использования искусственного интеллекта в медицинском кодировании, поскольку он помогает организациям здравоохранения упростить свои процессы, сократить расходы и сконцентрироваться на основных обязанностях в области здравоохранения.
Конечное использование (поставщики медицинских услуг и диагностические центры, страховые компании, компании по медицинскому кодированию, государственные органы)
На рынке искусственного интеллекта в области медицинского кодирования поставщики медицинских услуг и amp; По прогнозам, к 2037 году доля сегмента диагностических центров составит более 44,9% доходов из-за его важной роли во внедрении этих технологий на практику и получении от них выгод. Организации здравоохранения, такие как клиники, больницы и медицинские центры, стремятся улучшить управление циклом доходов, уменьшить количество ошибок в кодировании и повысить операционную эффективность. Используя ИИ в медицинском кодировании, они могут гарантировать точное присвоение кодов, ускорить процессы выставления счетов и упростить процесс кодирования. Это основной фактор внедрения ИИ в отрасли, поскольку он не только экономит деньги и генерирует больший доход, но и позволяет медицинским работникам переориентировать свою энергию на улучшение ухода за пациентами.
Наш углубленный анализ рынка ИИ в медицинском кодировании включает следующие сегменты:
|
Режим |
|
|
Приложение |
|
|
Конечное использование |
|
Хотите настроить этот исследовательский отчет в соответствии с вашими требованиями? Наша исследовательская команда предоставит необходимую информацию, чтобы помочь вам принимать эффективные бизнес-решения.
Настроить этот отчетИИ в индустрии медицинского кодирования – региональный обзор
Анализ рынка Северной Америки
К 2037 году на долю промышленности Северной Америки, вероятно, будет приходиться наибольшая доля доходов в размере 54,5 % благодаря развитию технологий и улучшению инфраструктуры здравоохранения. Одним из основных драйверов расширения рынка медицинского кодирования с использованием ИИ в странах региона является рост распространенности хронических заболеваний. Например, Американское онкологическое общество прогнозирует, что в 2022 году только в США будет диагностировано 1 918 030 новых случаев рака, что требует внедрения эффективных методов выставления счетов в больницах. В результате ожидается, что спрос на услуги медицинского кодирования увеличится, что будет способствовать расширению регионального рынка ИИ на рынке медицинского кодирования.
Потребность в решениях искусственного интеллекта, которые могут повысить точность и снизить вероятность ошибок кодирования, растет из-за сложности законов о выставлении медицинских счетов и кодировании в США. Использование ИИ в медицинском кодировании обусловлено этой необходимостью. Американская система здравоохранения также уделяет приоритетное внимание сокращению расходов и повышению производительности. В соответствии с более общими целями снижения затрат системы медицинского кодирования на базе искусственного интеллекта используются для оптимизации рабочих процессов, снижения административных требований и уменьшения количества ошибок.
Анализ рынка Азиатско-Тихоокеанского региона
Ожидается, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе на рынке искусственного интеллекта в медицинском кодировании в течение прогнозируемого периода будет наблюдаться стабильный среднегодовой темп роста из-за роста затрат на здравоохранение, государственных программ, технологических разработок, расширения инфраструктуры здравоохранения, распространенности хронических заболеваний и возможностей аутсорсинга. Азиатско-Тихоокеанский регион является сильным лидером рынка искусственного интеллекта на рынке медицинского кодирования, поскольку в регионе уделяется особое внимание развитию новых медицинских учреждений, внедрению передовых технологий, таких как искусственный интеллект, и совершенствованию инфраструктуры здравоохранения. Все эти факторы способствовали росту спроса на точные и эффективные услуги медицинского кодирования.
Китай является домом для большей части населения мира. В результате этого и увеличения частоты многих заболеваний эффективные решения в области здравоохранения становятся все более необходимыми. В крупных системах здравоохранения искусственный интеллект (ИИ) в медицинском кодировании может помочь обеспечить правильное выставление счетов и кодирование, а также упростить административную работу.
Правительство Японии активно продвигает достижения в области цифрового здравоохранения и использования технологий искусственного интеллекта в медицинской сфере. Рынок ИИ в медицинском кодировании расширяется благодаря финансированию и инициативам, направленным на поощрение использования ИИ в медицинском кодировании.
Компании, доминирующие в сфере ИИ в сфере медицинского кодирования
- Nuance Communications, Inc.
- Обзор компании
- Бизнес-стратегия
- Основные предложения продуктов
- Финансовые показатели
- Ключевые показатели эффективности
- Анализ рисков
- Последние разработки
- Региональное присутствие
- SWOT-анализ
- 3M
- AGS Health
- Aidéo Technologies
- aiHealth
- Аринтра
- Будди ИИ
- Клинион
- CodaMatrix
- Штаб-квартира Corti
Чтобы увеличить свою долю рынка ИИ на рынке медицинского кодирования, основные конкуренты используют тактику, включая альянсы, совместные предприятия, а также слияния и поглощения. Важные игроки расширяют свое присутствие, запуская новые товары и услуги. Например, в мае 2023 года компании Генри Форд Хелс и Codametrix совместно представили решение для медицинского кодирования Autonomous Bedside Pro (ABP). С помощью системы ABP врачи могут вести клиническую документацию в режиме реального времени. Алгоритмы искусственного интеллекта затем оценивают эти данные, чтобы предоставить точные и совместимые коды. Этот творческий подход оптимизирует рабочий процесс, избавляет от необходимости ручного кодирования и сводит к минимуму количество незавершенных работ по кодированию, одновременно повышая производительность и точность кодирования. Вот некоторые ведущие игроки рынка искусственного интеллекта в медицинском кодировании:
In the News
- В июле 2024 года Exela Technologies, Inc. объявила о стратегическом партнерстве с AIDEO Technologies, ведущей платформой искусственного интеллекта, которая специализируется на автономном кодировании для здравоохранения. Это партнерство может полностью преобразовать индустрию медицинских счетов за счет повсеместного повышения точности и эффективности. Чтобы улучшить другие инициативы, основанные на искусственном интеллекте, стратегическая инициатива Exela интегрирует генерирующий искусственный интеллект во все свои продукты и услуги.
- В апреле 2023 года 3M Health Information Systems и Amazon Web Services (AWS) совместно работали над усовершенствованием платформы M Modal для анализа окружающей среды. Благодаря использованию Amazon Bedrock, Comprehend Medical, Transcribe Medical и других передовых сервисов машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта компания 3M смогла значительно улучшить и расширить свою клиническую документацию и решения для виртуальных помощников. Это партнерство не только улучшило взаимодействие пациента и врача, но и снизило административную нагрузку на медицинских работников.
Авторы отчета: Radhika Pawar
- Report ID: 6493
- Published Date: Jan 10, 2025
- Report Format: PDF, PPT
