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医疗编码人工智能市场规模及预测，按模式（外包、内部）；应用；最终用途 - 增长趋势、主要参与者、区域分析 2026-2035

  • 报告编号: 6493
  • 发布日期: Sep 18, 2025
  • 报告格式: PDF, PPT

人工智慧醫療編碼市場展望：

2025年，醫療編碼人工智慧市場規模為29.9億美元，預計到2035年將超過106.1億美元，在預測期內（即2026年至2035年）的複合年增長率將超過13.5%。 2026年，醫療編碼人工智慧的產業規模將達到33.5億美元。

AI in Medical Coding Market
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對準確性的日益重視，推動了人工智慧 (AI) 在醫療編碼領域的應用。機器人流程自動化(RPA)、自動化機器學習和自然語言處理 (NLP) 等尖端工具正在透過提高精度和減少錯誤，徹底改變編碼流程。例如，2023 年 3 月，臨床科技新創公司 Clinion 推出了一款由人工智慧驅動的臨床試驗醫療編碼解決方案。此解決方案提高了臨床試驗醫療編碼的速度、準確性和效率。使用複雜的人工智慧演算法可以大幅減少編碼所需的時間和精力，這些演算法可以快速評估和理解大量臨床試驗數據，提取相關資訊並分配合適的代碼。

錯誤帳單、虛假保險索賠以及醫療記錄的誤讀會造成重大經濟損失。由於醫療帳單和收入週期管理效率日益低下，對醫療編碼軟體和收入週期管理服務的需求也日益增長。預計這些服務的醫療編碼人工智慧市場將大幅成長。由於美國持續推進醫療保健數位化，以及遠距醫療、行動醫療應用程式、收入週期管理軟體和電子健康記錄等數位技術的採用，該市場正在不斷增長。例如，美國疾病管制與預防中心 (CDC) 估計，2021 年美國 88.2% 的醫生辦公室使用了電子健康記錄。

關鍵 醫療編碼中的人工智慧 市場洞察摘要:

  • 區域亮點：

    • 受技術進步和高慢性病發病率的推動，到 2035 年，北美醫療編碼 AI 市場將佔據 54.50% 的份額。
    • 受醫療成本上升、基礎設施擴張和 AI 應用的推動，亞太市場將在 2026-2035 年預測期內保持穩定的複合年增長率。

  • 細分市場洞察：

    • 預計到 2035 年，醫療編碼人工智慧市場中的外包細分市場將實現顯著增長，這得益於成本效益、可擴展性以及人工智慧在外包醫療編碼中的整合。
    • 預計到 2035 年，醫療服務提供者和診斷中心細分市場中的醫療編碼人工智慧市場將佔據 44.90% 的份額，這得益於透過人工智慧減少編碼錯誤和提高計費效率的需求。

  • 關鍵成長趨勢：

    • 對最佳醫療資料管理的需求
    • 收入週期管理 (RCM) 團隊中 AI 編碼的興起

  • 主要挑戰：

    • 資料安全與隱私問題
    • 缺乏熟練的醫療編碼員

  • 主要參與者：3M 公司、Optum 公司（聯合健康集團）、Nuance Communications 公司（微軟）、Cerner 公司（甲骨文）、Dolbey Systems 公司、Aviacode（GeBBS 醫療保健解決方案）、Artificial Medical Intelligence 公司、Iodine Software Software、M*Moegial Medical Intelligence 公司、Iodine Software、M*M

全球 醫療編碼中的人工智慧 市場 預測與區域展望:

  • 市場規模與成長預測：

    • 2025年市場規模： 29.9億美元
    • 2026年市場規模： 33.5億美元
    • 預計市場規模：到 2035 年將達到 106.1 億美元
    • 成長預測：複合年增長率13.5%（2026-2035）

  • 主要區域動態：

    • 最大的地區：北美（到 2035 年佔 54.5%）
    • 成長最快的地區：亞太地區
    • 主要國家：美國、印度、德國、英國、中國
    • 新興國家：中國、印度、新加坡、巴西、墨西哥

    • Last updated on : 18 September, 2025

成長動力

  • 對最佳醫療資料管理的需求：不斷增長的醫療資料量是推動人工智慧在複雜的醫療編碼領域中更快應用的關鍵因素。醫療產業的機構正努力處理源源不絕的數據，包括病患記錄、診斷報告、治療日誌和管理細節。人工智慧系統擅長處理這些大量資料；它們可以快速且準確地解析訊息，識別相關程式碼，並輕鬆地將其應用於診斷和程式環境。

    這種自動化方法降低了出錯的可能性，提高了編碼速度和效率，同時確保了一致性。此外，電子健康記錄 (EHR) 的廣泛應用是醫療資料庫不斷擴展的重要推動力。人工智慧與 EHR 系統完美協作，能夠輕鬆地從數位記錄中檢索和編碼資料。隨著醫療數據的持續增長，對由人工智慧賦能的精準有效編碼解決方案的需求必將日益增長，這使其成為醫療編碼市場中人工智慧蓬勃發展的關鍵因素。

  • AI 編碼在收入週期管理 (RCM) 團隊中的應用：醫療保健企業越來越多地採用 RCM 來保障其財務可行性，這推動了投資和併購，使企業能夠利用這一趨勢。透過使用 AI 編碼解決方案簡化編碼流程，RCM 團隊可以更快、更有效地處理索賠。醫療機構因此獲得了更快的報銷速度和更優的現金流。 AI 編碼解決方案還可以幫助 RCM 團隊識別編碼模式和優化機會，從而進一步提升收入週期績效。
  • 對高階編碼和發票系統的需求日益增長：更有效率、更實用的計費和編碼系統的需求日益增長。為了在不同醫療機構之間維護統一的文書工作，醫療編碼至關重要。醫療管理部門可以藉助醫療編碼業務來評估其機構內治療的頻率和療效。這對三級醫院等大型醫療機構尤其重要。預計頻繁的產品發布將推動人工智慧在醫療編碼市場的擴張。例如，Athenahealth 於 2021 年 3 月推出了 athenaOne 醫療編碼系統。這款電子健康記錄 (EHR) 編碼系統旨在透過最大限度地減少與編碼相關的工作量來減輕臨床醫生的疲勞。

挑戰

  • 資料安全和隱私問題：由於隱私和安全的擔憂，醫療編碼市場中的人工智慧正面臨巨大的發展限制。敏感的患者數據，包括個人資訊和病史，是醫療保健部門的責任。處理這些資料的人工智慧 (AI) 系統必須嚴格遵守嚴格的隱私權法，包括美國的《健康保險流通與責任法案》(HIPAA)，並建立強大的安全措施。未經授權的存取和資料外洩的風險非常現實，即使是微小的安全漏洞也可能對醫療保健機構造成嚴重的法律和財務後果。患者資料外洩的可能性會削弱信心，損害機構的聲譽。

  • 缺乏熟練的醫療編碼員：醫療編碼系統日益複雜、員工流動率高以及冗長的培訓和認證程序是導致合格醫療編碼員短缺的主要原因。由於嚴重缺乏熟練員工，醫院和診所經常出現延誤和發票不準確的問題。例如，美國健康資訊管理協會 (AHIMA) 就指出，訓練有素的醫療編碼員的供需差距日益擴大。

醫療編碼人工智慧市場規模及預測：

報告屬性 詳細資訊

基準年

2025

預測期

2026-2035

複合年增長率

13.5%

基準年市場規模（2025年）

29.9億美元

預測年度市場規模（2035年）

106.1億美元

區域範圍

  • 北美（美國和加拿大）
  • 亞太地區（日本、中國、印度、印尼、韓國、馬來西亞、澳洲、亞太地區其他地區）
  • 歐洲（英國、德國、法國、義大利、西班牙、俄羅斯、北歐、歐洲其他地區）
  • 拉丁美洲（墨西哥、阿根廷、巴西、拉丁美洲其他地區）
  • 中東和非洲（以色列、海灣合作委員會北非、南非、中東和非洲其他地區）
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醫療編碼市場細分中的人工智慧：

模式段分析

預計到2035年底，外包領域在醫療編碼市場的人工智慧份額將超過63.8%。擁有認證並在外包公司工作經驗的醫療編碼員熟悉最新的規則和指南。這些經驗確保了更高的編碼準確性和合規性，這對於準確開立發票和合規性至關重要。此外，外包不受員工規模的限制，使醫療機構能夠根據需求快速擴大或縮減編碼業務。這種靈活性有助於推動細分市場的成長，尤其是在繁忙時段或應對患者數量激增時。

醫療保健提供者可以透過與專業的醫療編碼服務供應商簽訂合同，享受人工智慧編碼的優勢，而無需進行初始財務投資。它提供了經濟實惠的選擇，尤其適用於小型醫療機構。除了減輕內部員工的編碼責任外，外包編碼服務還可以快速整合人工智慧技術，確保程式碼的正確性、可擴展性和合規性。這種策略使外包成為醫療編碼人工智慧發展領域的理想選擇，因為它可以幫助醫療機構簡化流程、削減開支並專注於核心醫療職責。

最終用途細分分析

在醫療編碼人工智慧市場中，醫療保健提供者和診斷中心部門預計到2035年將佔據超過44.9%的收入份額，因為其在將這些技術付諸實踐並獲取收益方面發揮著至關重要的作用。診所、醫院和醫療中心等醫療機構渴望加強收入週期管理，減少編碼錯誤，並提高營運效率。透過在醫療編碼中使用人工智慧，他們可以保證代碼分配的準確性，加快計費流程，並簡化編碼流程。這是該行業採用人工智慧的一個重要因素，因為它不僅可以節省資金、增加收入，還能使醫療專業人員將精力重新集中在提供更好的患者護理上。

我們對醫療編碼人工智慧市場的深入分析包括以下幾個部分：

模式

  • 外包
  • 內部

應用

  • 自動編碼
  • 詐欺和錯誤檢測
  • 數據分析

最終用途

  • 醫療保健提供者和診斷中心
  • 保險公司
  • 醫療編碼公司
  • 政府機構
Vishnu Nair
Vishnu Nair
全球業務發展主管

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醫療編碼市場中的人工智慧區域分析：

北美市場洞察

由於技術進步和醫療基礎設施的改善，到2035年，北美醫療編碼產業預計將佔據最大的收入份額，達到54.5%。該地區各國醫療編碼人工智慧市場擴張的主要驅動力之一是慢性病盛行率的上升。例如，美國癌症協會預測，光是在美國，2022年就將診斷出1,918,030例新的癌症病例，因此需要有效的醫院計費制度。因此，預計對醫療編碼服務的需求將會增加，從而推動該地區醫療編碼人工智慧市場的擴張。

由於美國醫療帳單和編碼法規的複雜性，對能夠提高準確性並降低編碼錯誤率的人工智慧解決方案的需求日益增長。這種需求推動了人工智慧在醫療編碼中的應用。美國醫療保健系統也將削減開支和提高生產力作為優先事項。為了實現更普遍的成本削減目標，人工智慧驅動的醫療編碼系統正被用於優化工作流程、減少管理需求並減少錯誤。

亞太市場洞察

由於醫療成本上漲、政府專案推進、技術發展、醫療基礎設施擴張、慢性病流行以及外包可能性，亞太地區醫療編碼人工智慧市場在預測期內預計將實現穩定的複合年增長率。亞太地區醫療編碼人工智慧市場發展強勁，因為該地區專注於開發新的醫療設施、實施人工智慧等尖端技術以及加強醫療基礎設施。這些因素共同推動了對精準高效的醫療編碼服務的需求不斷增長。

中國是世界人口最多的國家。由於人口結構變化以及多種疾病的發生率上升，有效的醫療保健解決方案變得越來越重要。在主要的醫療保健系統中，醫療編碼中的人工智慧 (AI) 可以幫助確保計費和編碼的準確性，並簡化行政工作。

日本政府正在積極推動數位醫療的發展以及人工智慧技術在醫療領域的應用。由於旨在鼓勵人工智慧在醫療編碼領域應用的資金投入和舉措，醫療編碼人工智慧市場正在不斷擴大。

AI in Medical Coding Market Size
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醫療編碼市場中的人工智慧參與者：

    為了增加其在醫療編碼人工智慧領域的市場份額，主要競爭對手採用了包括聯盟、合資和併購在內的策略。重要的參與者正在透過推出新的產品和服務來擴大其影響力。例如，2023 年 5 月，亨利福特醫療公司 (Henry Ford Health) 和 Codametrix 共同推出了 Autonomous Bedside Pro (ABP) 醫療編碼解決方案。借助 ABP 系統，醫生可以即時記錄臨床文件。然後，人工智慧演算法會評估這些數據，以提供準確且合規的程式碼。這種創新方法簡化了工作流程，消除了對手動編碼的需求，並最大限度地減少了編碼積壓，同時提高了生產力和編碼準確性。以下是醫療編碼人工智慧市場的一些領先參與者：

    • Nuance 通訊公司
      • 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
    • 3M
    • AGS 健康
    • Aidéo 科技公司
    • 人工智慧健康
    • 阿林特拉
    • 巴迪人工智慧
    • 克萊尼翁
    • CodaMatrix
    • Corti 總部

最新動態

  • 2024年7月， Exela Technologies, Inc.宣布與專注於醫療保健領域自主編碼的頂級人工智慧平台 AIDEO Technologies 建立策略合作夥伴關係。此次合作可望透過全面提升準確性和效率，徹底改變醫療帳單產業。為了增強其他人工智慧驅動的計劃，Exela 的策略計劃將生成式人工智慧融入其所有產品和服務中。
  • 2023年4月， 3M健康資訊系統公司與亞馬遜網路服務（AWS）合作，改進了M Modal環境智慧平台。透過利用Amazon Bedrock、Comprehend Medical、Transcribe Medical以及其他先進的機器學習和生成式人工智慧服務，3M顯著改進並擴展了其環境臨床文件和虛擬助理解決方案。除了改善醫病互動外，這項合作也減輕了醫護人員的行政工作量。
  • Report ID: 6493
  • Published Date: Sep 18, 2025
  • Report Format: PDF, PPT
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常见问题 (FAQ)

到2026年，醫療編碼人工智慧的產業規模估計為33.5億美元。

2025 年全球醫療編碼人工智慧市場規模價值超過 29.9 億美元，預計複合年增長率將超過 13.5%，到 2035 年收入將超過 106.1 億美元。

受技術進步和高慢性病發病率的推動，到 2035 年，北美醫療編碼市場中的人工智慧將佔據 54.50% 的份額。

市場的主要參與者包括 3M 公司、Optum, Inc.（聯合健康集團）、Nuance Communications, Inc.（微軟）、Cerner Corporation（甲骨文）、Dolbey Systems, Inc.、Aviacode（GeBBS 醫療保健解決方案）、Artificial Medicali Intelgence, Inc.、Iodine Software、M*Modal（3M Intelligence, Inc.、Iodine Software、M*Modal（3M Intelligence, Inc.、Iodine Software、M*Mo.

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Radhika Pawar
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