テクノロジー別のヘルスケアコグニティブコンピューティング市場調査規模とシェア (自然言語処理、機械学習、自動推論、データ抽出、解釈、言語処理とトレーニング、自動プランニング、コンピューター ビジョン、手書きと OCR、音声認識)。 導入モデル (クラウドベース、オンプレミス)。 エンドユーザー (病院、製薬、医療機器、保険) - 世界の需要と供給の分析、成長予測、統計レポート 2023 ～ 2035 年

ヘルスケアコグニティブコンピューティング市場：成長要因と課題

成長の原動力

• 病院へのデジタルヘルスの導入 – 最近では、病院や診療所での電子医療記録 (EHR) の導入に大きな焦点が移っています。 その結果、ヘルスケア コグニティブ コンピューティングの統合は、医療過誤の頻度の減少とともに医療記録の精度と明瞭性を高め、ヘルスケアの質を向上させることができるため、急速に進んでいます。 最近のデータによると、2011 年以降、米国で EHR を導入しているのは病院の 28%、医師の 34% のみであることがわかりました。 それ以来、2021 年までの 10 年間で大幅な進歩があり、非連邦急性期病院のほぼ 96%、勤務医の約 5 人中約 4 人、約 78% が認定 EHR を採用しました。
• ヘルスケア分野に存在する大量のデータ – ヘルスケア分野では毎日、出版された記事、ブログ、書籍、画像、音声、ビデオの形で大量のデータが生成されています。 膨大な量のデータには、将来の参照のために必要な情報を分析および抽出するためのヘルスケア コグニティブ コンピューティングなどの高品質のヘルスケア管理サービスが必要です。 たとえば、マウント サイナイのアイカーン医科大学の学生は、2,000 を超える遺伝子配列からの膨大な量のデータを分析することにより、乳がんと卵巣がんを研究しています。 研究はアマゾン ウェブ サービスによる安全なクラウドベースのプラットフォーム上で行われ、データセットの容量は 100 テラバイトを超えます。
• 医療システムを改善するための好ましい取り組み – ここ数年、各国政府は医療コグニティブ コンピューティングなどの最新テクノロジーの導入を通じて医療サプライ チェーン管理を強化するプログラムを開始しています。 このような取り組みは、世界中でヘルスケア コグニティブ コンピューティングの認知度を高め、世界の病院環境での導入率の向上に役立つと期待されています。 最近、米国政府は「Healthy People 2030」計画を開始しました。この計画には、医療水準を向上させ、すべての人が必要なサービスへのアクセスを保証するための 355 の具体的な目標が含まれています。
• 慢性疾患の有病率の増加 – 慢性疾患の増加により、病院への来院と入院が増加しています。 その結果、患者の健康記録に関するデータの量は、より良い患者ケアと個別化された治療への需要とともに増加しました。 この要因は、さまざまな医療現場でヘルスケア コグニティブ コンピューティングの導入に有利な機会をもたらし、最終的には近い将来の世界市場の発展に役立つと予想されます。 世界保健機関によると、70歳未満で年間約1,700万人がNCDで亡くなっています。 非感染性疾患（NCD）は年間死亡者数 4,100 万人、または世界中の全死亡者数の 74% を占めています。
• ヘルスケアにおけるテクノロジーの導入の増加 - ヘルスケアにおけるエグゼクティブオートメーションの認知度は、2019 年から 2020 年の間に世界中で約 50% から 66% に増加し、自動化ソリューションの導入は約 23% から 34% に増加しました。
• ヘルスケアへのモノのインターネット (IoT) の統合 - IoT を含む先進技術を統合することにより、世界のヘルスケア産業は 2030 年までに 2,500 億米ドルから 4,200 億米ドル近くに及ぶ多額の投資を節約できると予測されています。 は、ほぼ 100% 準拠した安全で信頼性の高い管理を実現することで、在庫管理に利益をもたらすことが期待されています。

課題

• ヘルスケア コグニティブ コンピューティングの実装コストが高い
• 自動化システムに存在するデータ セキュリティへのリスク - データ侵害やその他のデータ プライバシーとセキュリティの問題の可能性は、医療分野にも存在します。 対話を最大限に活用するために、患者と専門家は多くの個人情報を交換します。 自動化の統合により、不適切なデータ廃棄、データ損失、ハッキング IT インシデント、データ盗難、不正アクセス、その他の問題が、データ プライバシーとセキュリティに対する最も頻繁な危険の 1 つとなります。
• 分析インフラストラクチャとデータ システムの欠如。