全球醫療保健數據收集和標籤市場趨勢，預測報告 2025-2037
醫療保健資料收集和標籤市場規模預計將成長 208.3 億美元，2025-2037 年期間複合年增長率為 25.8%。到 2025 年，醫療保健數據收集和標籤的行業規模預計將達到 13.7 億美元。
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要，並提高了數據標記的速度和準確性。根據國家醫學圖書館 2023 年 10 月的數據，超過 80% 的可用醫療數據是非結構化的。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人員之間合作資料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，2023 年 10 月，微軟推出了新的人工智慧和數據解決方案 Microsoft Fabric，以幫助醫療保健組織獲得見解並增強患者和臨床醫生的體驗。這些技術發展正在產生更準確、可擴展且高效的解決方案，從而改善患者護理並推進世界各地的醫學研究，從而徹底改變市場。
2021 年 12 月，Summa Linguae Technologies 宣布收購 Datamundi，旨在擴大為客戶提供的服務範圍並補充其當前的數據解決方案。此外，此次收購將有助於業界對語音和圖像資料註釋的日益關注。因此，擴大了醫療保健提供者使用的先進數據分析工具和技術的全球產品組合。這些因素是全球醫療保健資料收集和標籤市場的重要成長動力。
醫療保健數據收集和標籤市場：成長動力和挑戰
成長動力
- 擴大遠距醫療服務範圍：遠距醫療平台可以對病患進行遠距諮詢、診斷和持續觀察，從而促進醫療保健資料收集和標籤市場的成長。它有助於產生數量驚人的患者數據，並進行準確分類以進行進一步分析。例如，2022 年 11 月，Medcase & NTT DATA 簽署了一項最終協議，為醫療保健 AI 開發人員提供整體解決方案來存取、註釋和標記關鍵的大量成像資料。此外，隨著遠距醫療與電子病歷的融合，對標準化和準確的數據標籤產生了強烈的潛在需求，這些標籤將在提高護理品質的同時實現互通性。
- 人們對精準醫療的興趣與日俱增：為了幫助患者制定量身定制的治療策略，個人化醫療保健變得越來越重要。預計這將進一步促進醫療保健數據收集和標籤市場的成長。精準醫學包括根據個人遺傳、環境和生活方式因素設計治療和介入措施。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其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方向轉變，對醫療保健數據收集和標籤的需求預計將大幅增長。
挑戰
- 互通性問題：市場面臨的最大挑戰是互通性，它阻礙了不同系統和平台之間的資訊共享。透過整合其他醫療保健提供者、實驗室和 EHR 系統的數據來開發全面的患者檔案需要無縫的互通性。此外，不同 EHR 系統之間的整合失敗阻礙了數據的連接，從而損害了部分患者病史和護理品質。此外，數據協議帶來了很大的複雜性，衛生組織採用不同的代碼系統，為醫療保健數據收集和標籤市場帶來了挑戰。
- 成本和資源強度高：收集、管理和標記醫療保健資料需要對先進技術人員進行大量投資，並進行前期培訓。 此外，醫療數據範圍從臨床記錄到影像結果，因此需要專業知識來正確標記和遵守監管標準。此外，基礎設施和資源結構最少、能力非常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，耗費成本的資料收集和標記給醫療保健資料使用格局帶來了不平等。
醫療保健數據收集和標籤市場：主要見解
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基準年 |
2335 |
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預測年份 |
2025-2037 |
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複合年增長率 |
25.8% |
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基準年市場規模（2024 年) |
11.1億美元 |
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預測年份市場規模（2037) |
219.4億美元 |
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區域範圍 |
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醫療保健數據收集和標籤細分
資料類型（圖片、音訊、文字、視訊、其他資料類型）
醫療資料收集和標籤市場中的影像細分市場仍然佔有重要地位，預計到 2037 年，其份額將達到 30.5%。因此，高精度的標籤是非常必要的。此外，其中一些模式可能會在日常基礎上使用人工智慧和機器學習，這進一步提高了診斷準確性和營運效率。例如，2024 年 8 月，西門子 Healthineers 在 Mahajan Imaging & 醫院安裝了由人工智慧驅動的多重測試診斷分析儀。實驗室。其目的是提高患者的舒適度並提供準確、及時的結果。
最終用途（醫院和診所、診斷實驗室、研究組織、製藥公司）
根據最終用途，醫療保健資料收集和標籤市場的醫院和診所部分有望在預測時間內實現顯著增長。隨著醫療保健提供者開始採用數據驅動的決策，醫院和診所正在更好地管理數據以改善護理和營運的發展過程。例如，2023 年 9 月，Oracle Cerner 宣布將生成式人工智慧納入其 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中，避免非侵入性的文件記錄和更好的患者資訊標籤，可以實現正確的治療計劃和護理連續性。
我們對醫療保健資料收集和標籤市場的深入分析包括以下細分：
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定制此报告醫療保健數據收集和標籤行業 - 區域概要
北美市場統計
預計到 2037 年，北美行業將佔據最大的收入份額，達到 37.8%。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，例如受保護的健康信息，以透過電子醫療交易中的多項技術標準來保護健康數據的安全和隱私。
由於聯邦政府的激勵措施和授權，電子健康記錄 (EHR) 正在美國廣泛實施。正確整合和使用患者數據。例如，2024 年 6 月，慕尼黑 Re Life US 和 Clareto 推出了新的數位解決方案自動化 EHR Summarizer。它以兩種格式提供電子健康記錄 (EHR) 數據的智慧且用戶友好的摘要，例如用於規則、模型和分析的結構化數位數據，以及易於使用、人類可讀的 HTML 報告。醫療保健產業越來越多地將大數據分析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。
加拿大正在透過對各種公司和醫療保健機構的投資來培育其數位醫療保健生態系統，以提高提供更好的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與加拿大創意健康科技公司和研究人員宣布其最大投資額為 1,530 萬美元。這項投資的目的是促進人工智慧技術的開發和實施，以更好地幫助醫療保健提供者並改善患者的治療結果。
亞太市場分析
過去幾年，在快速數位轉型和健康資訊科技投資增加的推動下，亞太地區的醫療保健資料收集和標籤市場顯著成長。對個人化醫療、門診監測和簡化資料管理系統的需求不斷增長，共同繁榮了該地區的市場。它也見證了健康科技新創公司的激增，這些公司在創投的資助下提供資料收集、分析和標籤功能方面的專業知識。
中國政府正專注於在醫療保健領域進行巨額投資，並整合數位解決方案，例如醫院和診所的電子健康記錄標準化。當地政府透過確保衛生機構標準化的電子健康記錄和數據共享來實施「健康中國2030」計畫。這也有助於醫療保健提供者利用數據收集和標籤服務來提供高效、可靠的結果，改善患者的健康狀況。
印度的醫療機構探索大數據以實現個人化醫療和預測分析的基礎是，印度正在大力投資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新創公司 Jivi。這項行動強調了印度有潛力成為人工智慧驅動解決方案的全球領導者，以及人工智慧在醫療保健領域日益增長的影響，從而促進利用創新來改善醫療服務和病患照護。
主導醫療資料收集和標籤領域的公司
- 阿萊吉恩
- 公司概覽
- 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
- 區域業務
- SWOT 分析
- 分析
- Capestart
- 半人馬實驗室
- Cogito 科技有限公司
- 資料標籤器
- iMerit
- Infloks
- 關鍵標記
- Labelbox, Inc.
- 沙普
- Snorkel AI
醫療保健資料收集和標籤市場的公司正在強調創新服務和尖端解決方案。這些策略結合了增強的功能、優勢和可負擔性，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，用於建立人工智慧訓練資料庫。其目的是節省時間，同時提高醫療保健系統的準確性和可靠性。因此，以科技進步徹底改變醫療保健領域的時代。
以下是主導競爭格局的公司列表：
In the News
- 2023 年 9 月，iMerit 推出的新技術平台 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 宣布籌集了 4,000 萬美元，使其融資總額達到 7,900 萬美元。資料中包含許多用於訓練 AI 和機器學習演算法的註釋資料。
作者致谢: Radhika Pawar
- Report ID: 6612
- Published Date: Jan 10, 2025
- Report Format: PDF, PPT
