世界の医療コーディングにおける AI市場規模は、2024 年に 31 億米ドルと推定され、2037 年末までに 166 億米ドルを超え、2025 ―2037 年の予測期間中に 13.9% の CAGR で成長すると予想されています。2025 年には、医療コーディングにおける AI の業界規模は 35 億米ドルに達すると見込まれます。
精度への重点が高まっていることから、医療コーディングにおける人工知能 (AI) の使用が促進されています。ロボティック プロセス オートメーション (RPA)、自動機械学習、自然言語処理 (NLP) などの最先端のツールは、精度を向上させ、エラーを減らすことでコーディング プロセスに革命をもたらしています。例えば、2023 年 3 月、臨床技術のスタートアップ企業である Clinion は、人工知能を活用した臨床試験向けの医療コーディング ソリューションを発表しました。このソリューションは、臨床試験の医療コーディングの速度、精度、効率を向上させます。膨大な量の臨床試験データを迅速に評価・理解し、関連情報を抽出し、適切なコードを割り当てることができる高度な AI アルゴリズムを使用することで、コーディングに必要な時間と労力を大幅に削減できます。
請求ミス、保険金の虚偽請求、医療記録の誤解釈により、大きな経済的損失が発生します。医療請求と収益サイクル管理の非効率性が高まっているため、医療コーディング ソフトウェアと収益サイクル管理サービスの需要が高まっています。これらの要因により、これらのサービスの市場は大幅に拡大すると予想されています。この市場は、米国で進行中の医療のデジタル化の試みと、遠隔医療、mhealth アプリケーション、収益サイクル管理ソフトウェア、電子医療記録などのデジタル技術の採用の結果として成長しています。例えば、2021 年に米国疾病予防管理センターは、米国の医師のオフィスの 88.2% が電子医療記録を使用していると推定しました。
基準年 |
2024年 |
予測年 |
2025-2037年 |
CAGR |
約13.9% |
基準年市場規模(2024年) |
約31億米ドル |
予測年市場規模(2037年) |
166億米ドル |
地域範囲 |
|
医療コーディングにおける AI市場 – 日本の見通し
日本の医療コーディングにおける AI 市場は、2037 年まで安定した成長を記録すると予想されています。日本の人口の高齢化により、医療コーディングにおける AI の使用など、より効果的なヘルスケア ソリューションの必要性が高まっています。医療システムは高齢患者の増加と複雑な症例に対応しており、正確でタイムリーな医療コーディングの需要が高まっています。さらに、日本政府はデジタル ヘルスの進歩と医療分野における AI 技術の応用を積極的に推進しています。医療コーディングにおける AI の使用を促進するために設計された資金調達とイニシアチブの結果、市場は拡大しています。
医療分野を規定する規制要件は複雑で、常に変化しています。人工知能 (AI) は、コードと文書が最新の規則に準拠していることを保証し、医療提供者がコンプライアンスを維持するのに役立ちます。これにより、罰金や監査の可能性が低くなります。電子健康記録 (EHR) の広範な使用により、整理された患者データが豊富に提供されます。AI はこの情報を使用してコーディング手順を改善し、コーディングと臨床文書間のスムーズな移行を提供できます。AI 主導のコーディング ソリューションは、収益サイクル管理に不可欠です。請求業務の改善、コーディングのバックログの削減、払い戻し手続きの迅速化などにより、医療企業の財務実績が向上します。
調査競合他社と業界リーダー
過去のデータに基づく予測
会社の収益シェアモデル
地域市場分析
市場傾向分析
北米市場予測
北米は、技術の発展と医療インフラの改善により、予測期間中に医療コーディングにおける AI 業界のシェアを 54.5% でリードすると予想されています。この地域の国々における市場拡大の主な原動力の 1 つは、慢性疾患の蔓延の増加です。例えば、米国がん協会は、2022 年に米国だけで 1,918,030 件の新しいがん症例が診断され、効果的な病院の請求慣行が必要になると予測しています。その結果、医療コーディング サービスの需要が増加し、地域の市場拡大が促進されると予想されます。
米国の医療請求およびコーディング法の複雑さにより、精度を高め、コーディング エラーの可能性を低減できる AI ソリューションのニーズが高まっています。医療コーディングにおける AI の使用は、このニーズによって推進されています。米国の医療システムでは、経費削減と生産性の向上も優先されています。より一般的なコスト削減の目標に沿って、AI 駆動型医療コーディング システムは、ワークフローを最適化し、管理上の要求を軽減し、エラーを減らすために使用されています。
APAC市場統計
アジア太平洋地域は、医療費の上昇、政府のプログラム、技術開発、医療インフラの拡大、慢性疾患の蔓延、アウトソーシングの可能性により、予測期間中に安定したCAGRを経験すると予想されています。アジア太平洋地域は、新しい医療施設の開発、人工知能などの最先端技術の実装、医療インフラの強化に重点を置いているため、医療コーディングの強力な市場です。これらの要因はすべて、正確で効率的な医療コーディングサービスの需要の高まりに貢献しています。
中国は世界の人口の大部分を占めています。このことと多くの病気の頻度の増加により、効果的な医療ソリューションがますます必要になっています。主要な医療システムでは、医療コーディングにおける人工知能(AI)は、適切な請求とコーディングを確保し、管理業務を合理化するのに役立ちます。
日本政府は、デジタルヘルスの進歩と医療分野でのAI技術の使用を積極的に推進しています。医療コーディングでのAIの使用を促進するために設計された資金とイニシアチブの結果として、市場は拡大しています。
モード別(アウトソーシング、社内)
アウトソーシングセグメントは、2037年までに約63.8%のシェアを獲得すると予測されています。認定を受け、アウトソーシング企業で働いた経験のある医療コーダーは、最新の規則とガイドラインに精通しています。この経験により、コーディングの精度とコンプライアンスが向上します。これは、正確な請求書発行と規制遵守に不可欠です。さらに、アウトソーシングにより、労働力レベルに制約されることなく、医療機関は需要に応じてコーディング業務を迅速に拡大または縮小できます。この柔軟性は、忙しい時期や患者数の急増に対処するときに特に役立つため、セグメントの成長を促進するのに役立ちます。
医療提供者は、医療コーディングサービスの専門ベンダーと契約することで、初期の財務投資を行うことなく、AI主導のコーディングのメリットを活用できます。特に小規模な医療施設には、手頃な価格のオプションが提供されます。アウトソーシングされたコーディングサービスは、社内の従業員のコーディング責任を軽減するだけでなく、AIテクノロジーを迅速に統合して、コードの正確性、スケーラビリティ、コンプライアンスを保証することができます。この戦略により、医療コーディングにおける AI の発展分野においてアウトソーシングは望ましい選択肢となります。なぜなら、アウトソーシングは、医療機関がプロセスを簡素化し、経費を削減し、中核的な医療責任に集中するのに役立つからです。
最終用途別 (医療提供者および診断センター、保険会社、医療コーディング会社、政府機関)
最終用途に基づくと、医療提供者および診断センター セグメントは、これらのテクノロジーを実践し、そのメリットを享受する上で重要な役割を果たすため、予測期間中に 44.9% のシェアを占める可能性があります。診療所、病院、医療センターなどの医療組織は、収益サイクル管理を強化し、コーディング エラーを減らし、運用効率を向上させることに熱心です。医療コーディングに AI を使用することで、正確なコード割り当てを保証し、請求プロセスをスピードアップし、コーディング プロセスを簡素化できます。これは、AI が業界に採用される大きな要因です。AI はコストを節約して収入を増やすだけでなく、医療従事者がより良い患者ケアを提供することにエネルギーを再び集中できるようにするためです。
医療コーディングにおける AI市場の詳細な分析には、次のセグメントが含まれます。
モード別 |
|
アプリケーション別 |
|
最終用途別 |
|
医療コーディングにおける AI市場の成長要因ー
この自動化された方法により、エラーの可能性が減り、コーディングの速度と効率が向上し、一貫性が促進されます。さらに、電子医療記録 (EHR) の広範な採用は、拡大し続ける医療データ プールの大きな要因です。AI は EHR システムと完全に調和して機能し、デジタル レコードの世界からデータを簡単に取得してコーディングします。AI によって巧みに実現される正確で効果的なコーディング ソリューションの必要性は、医療データの絶え間ない増加とともに高まり、医療コーディング市場における AI の成長の重要な要素として確固たる地位を確立しています。
当社の医療コーディングにおける AI市場調査によると、以下はこの市場の課題です。
主要な競合他社は、市場シェアを拡大するために、提携、合弁事業、合併や買収などの戦術を採用しています。重要なプレーヤーは、新しい商品やサービスを立ち上げることで、その範囲を拡大しています。例えば、2023 年 5 月、Henry Ford Health と Codametrix は共同で、Autonomous Bedside Pro (ABP) 医療コーディング ソリューションを発表しました。ABP システムの助けを借りて、医師は臨床文書をリアルタイムで記録できます。その後、AI アルゴリズムがこのデータを評価して、正確で準拠したコードを提供します。この独創的なアプローチにより、ワークフローが合理化され、手動コーディングの必要性がなくなり、コーディングのバックログが最小限に抑えられ、生産性とコーディングの精度が向上します。医療コーディングにおける AI 市場の主要プレーヤーは次のとおりです。
医療コーディングにおける AI市場を支配する注目の企業
º 会社概要
º 事業戦略
º 主要製品
º 業績
º 主要業績指標
º リスク分析
º 最近の展開
º 地域プレゼンス
º SWOT分析
Ans: 北米の医療コーディングにおける AI業界は、2037年まで支配的な市場シェアを維持すると予想されています。
Ans: Fujitsu、 Iyakuhinmei Data File (IDF), Ijokenと ITOCHU Corporationは、日本の主要プレーヤーの一部です。
Ans: 医療コーディングにおける AI市場の規模は、2024年に31億米ドルでした。
Ans: 日本の医療コーディングにおける AI市場の最新動向には、高齢患者の増加と複雑な症例が含まれます。
Ans: Fujitsuは、医療業界のデジタルトランスフォーメーションを支援するため、ユーザーが安全に健康関連データを収集・活用できるクラウド型プラットフォームを新たにリリースすることを発表しました。富士通は、持続可能な世界を実現するため、