의료 코딩 분야의 AI 시장 규모 및 점유율 보고서, 2032년

의료 코딩 시장 규모의 AI

의료 코딩의 AI 시장 규모는 2023년에 24억 달러로 평가되었으며 2024년에서 2032년 사이에 13.6%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 시장은 의료 코딩의 우수한 정확도에 대한 강조가 증가하고 숙련된 의료 코더가 부족하며 코딩 데이터가 광범위하게 증가함에 따라 성장을 경험하고 있습니다.

숙련된 의료 코더의 부족은 의료 코딩 시스템의 복잡성 증가, 높은 이직률, 긴 교육 및 인증 프로세스로 인해 발생합니다. 이러한 부족 현상은 심각하며, 병원과 진료소는 자격을 갖춘 인력의 부족으로 인해 청구가 지연되고 부정확한 상황에 직면해 있습니다. 예를 들어, AHIMA(American Health Information Management Association)는 인증된 의료 코더에 대한 수요와 공급 간의 격차가 커지고 있음을 강조했습니다.

또한 미국 노동통계국(Bureau of Labor Statistics)은 의료 기록 및 건강 정보 기술자의 성장률이 평균보다 빠를 것으로 예상하고 있으며, 이는 숙련된 전문가의 공급을 앞지르는 높은 수요를 나타냅니다. 이러한 희소성은 코딩 프로세스를 자동화하고, 기존 직원의 부담을 완화하며, 의료 문서의 전반적인 효율성과 정확성을 개선할 수 있기 때문에 의료 코딩에 AI를 채택하는 것을 촉진합니다.

의료 코딩에서 AI는 의료 진단, 절차 및 서비스에 표준화된 코드를 할당하는 프로세스를 자동화하고 개선하기 위해 인공 지능 기술을 적용하는 것을 말합니다. 이 코드는 의료 분야의 청구, 기록 보관 및 통계 분석에 사용됩니다. 의료 코딩의 AI 시스템은 머신 러닝 알고리즘과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 임상 문서를 분석하고 관련 정보를 추출하며 적절한 코드를 정확하게 할당합니다.

의료 코딩 분야의 AI 시장 동향

정확성에 대한 강조가 증가함에 따라 의료 코딩에서 AI의 채택이 주도되고 있으며, 자동화된 머신 러닝, 자연어 처리 (NLP) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 고급 기술이 오류를 줄이고 정밀도를 향상시켜 코딩 프로세스에 혁명을 일으키고 있습니다.

• 머신 러닝 알고리즘은 방대한 양의 의료 데이터를 분석하고 과거 코딩 패턴을 학습하여 정확한 의료 코드를 예측하고 할당할 수 있습니다. ML은 이 프로세스를 자동화하여 인적 오류 가능성을 줄여 청구 및 규정 준수에 필수적인 보다 일관되고 정확한 코딩을 보장합니다.
  
• NLP 알고리즘은 의사 메모, 퇴원 요약 및 의료 기록과 같은 비정형 텍스트 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. NLP 시스템은 이러한 텍스트에서 관련 정보를 추출하고 적절한 의료 코드를 자동으로 할당하여 코딩 프로세스의 속도를 크게 높이고 인간 코더가 더 복잡한 사례에 집중할 수 있도록 합니다.
  
• 로보틱 프로세스 자동화는 소프트웨어 로봇을 의료 코딩 워크플로우에 통합하여 데이터 입력, 코드 할당 및 클레임 제출과 같은 반복적인 규칙 기반 작업을 자동화합니다. 일상적인 작업을 RPA로 오프로드함으로써 인간 코더는 보다 미묘한 판단과 전문 지식이 필요한 작업에 집중할 수 있습니다.
  
• 이러한 AI 기술의 통합은 코딩의 정확성과 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 시장에서 상당한 성장을 주도하고 있습니다.
  

의료 코딩 시장 분석의 AI

모드에 따라 시장은 아웃소싱과 사내로 분류됩니다. 아웃소싱 부문은 지배적인 시장 점유율을 차지했으며 2023년에 17억 달러로 평가되었습니다.

• 아웃소싱 회사는 최신 코딩 표준 및 규정에 정통하고 경험이 풍부하고 인증된 의료 코더를 고용합니다. 이러한 전문 지식은 코딩의 더 높은 정확성과 규정 준수를 보장하며, 이는 적절한 청구 및 규정 준수에 매우 중요합니다.
  
• 또한 아웃소싱을 통해 의료 서비스 제공자는 인력 제한의 제약 없이 수요에 따라 코딩 작업을 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이러한 유연성은 피크 기간이나 환자 수의 갑작스러운 증가에 직면할 때 특히 유용하므로 세그먼트 성장에 기여합니다.
  

응용 프로그램을 기반으로 의료 코딩 시장의 AI는 자동 코딩, 사기 및 오류 감지, 데이터 분석 및 기타 응용 프로그램으로 분류됩니다. 자동화된 코딩 부문은 2032년에 약 31억 달러의 매출로 시장을 지배할 것으로 예상됩니다.

• 자동화된 코딩은 수동 코딩에 비해 의료 기록을 코딩하는 데 필요한 시간을 크게 줄여줍니다. 이러한 효율성은 대량의 환자 데이터를 처리하는 의료 서비스 제공자에게 매우 중요합니다.
  
• 또한 자동화된 코딩 시스템은 피로, 감독 또는 지식 부족으로 인해 수동 코딩에서 흔히 발생하는 인적 오류를 최소화합니다. 이러한 시스템은 코딩 규칙을 일관되게 적용함으로써 높은 정확도를 보장하고 시장에서의 수요 증가에 기여합니다.

의료 코딩 시장의 AI는 최종 용도를 기준으로 의료 제공자 및 진단 센터, 의료 코딩 회사, 보험 회사 및 정부 기관으로 분류됩니다. 의료 서비스 제공자 및 진단 센터 부문은 분석 기간 동안 13.7%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 의료 서비스 제공자와 진단 센터는 매일 많은 수의 환자 방문, 치료 및 진단 검사를 처리합니다. 그 결과 정확하고 효율적인 코딩이 필요한 상당한 양의 의료 기록이 생성됩니다.
  
• 또한 새로운 환자 데이터가 지속적으로 유입됨에 따라 지속적인 코딩 작업이 필요하므로 AI 솔루션은 이러한 대량을 효율적으로 관리하고 처리하는 데 특히 유용합니다. 따라서 이러한 시설에 대한 수요가 증가합니다.

2023년 의료 코딩 시장의 북미 AI 시장 규모는 12억 달러로 평가되었으며 분석 기간 동안 12.5%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

• 의료 코딩에 AI의 통합은 북미에서 EHR 시스템의 광범위한 채택에 의해 크게 지원됩니다. 이러한 채택으로 AI 시스템이 코딩 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 분석할 수 있는 많은 양의 데이터가 생성되었습니다.
  
• 또한 의료 IT 인프라를 개선하고 AI 기술의 사용을 촉진하기 위한 정부 이니셔티브 및 자금 지원 프로그램은 의료 코딩에서 AI의 성장을 주도하고 있습니다. 혁신을 장려하고 AI 구현을 위한 재정적 지원을 제공하는 정책은 시장 확장에 기여합니다.
  

의료 코딩 시장의 미국 AI는 CAGR 12.4%로 성장하여 2032년까지 32억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

• 미국에서 의료 청구 및 코딩 규정의 복잡성이 증가함에 따라 정확성을 개선하고 코딩 오류 위험을 줄일 수 있는 AI 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 수요는 의료 코딩에서 AI 기술의 채택을 주도하고 있습니다.
  
• 또한 미국 의료 시스템은 비용 절감과 운영 효율성 개선에 중점을 두고 있습니다. AI 기반 의료 코딩 솔루션은 프로세스를 간소화하고, 관리 부담을 줄이고, 오류를 최소화하기 위해 채택되고 있으며, 이는 광범위한 비용 절감 목표에 부합합니다.
  

의료 코딩 시장에서 독일의 AI는 향후 몇 년 동안 눈에 띄게 성장할 것으로 예상됩니다.

• 독일은 의료 분야의 기술 혁신과 연구를 크게 강조하여 의료 코딩에서 AI의 성장에 기여하고 있습니다. 의료 IT에 대한 국가의 첨단 인프라와 투자는 AI 기술의 개발 및 채택을 지원합니다.
  
• 또한 독일의 의료 시스템은 고품질 환자 치료와 효율성을 우선시합니다. 의료 코딩의 AI는 코딩 및 청구 프로세스의 품질을 향상시키는 데 도움이 되며, 이는 의료 결과 및 시스템 성능 개선에 대한 국가의 초점에 부합합니다.
  

일본은 의료 코딩 시장에서 AI의 높은 시장 성장을 경험하고 있습니다.

• 일본의 급속한 인구 고령화로 인해 의료 코딩의 AI를 포함하여 보다 효율적인 의료 솔루션에 대한 필요성이 높아지고 있습니다. 의료 시스템이 증가하는 노인 환자와 복잡한 사례를 처리함에 따라 정확하고 시기적절한 의료 코딩에 대한 요구가 증가하고 있습니다.  
  
• 또한 일본 정부는 디지털 의료 혁신과 의료 분야의 AI 기술 통합을 적극적으로 지원하고 있습니다. 의료 코딩에서 AI 채택을 촉진하기 위한 이니셔티브와 자금은 시장 성장에 기여하고 있습니다.
  

의료 코딩 분야의 AI 시장 점유율

의료 코딩 산업의 AI는 전 세계적으로 다양한 AI 기반 솔루션과 기술을 제공하는 여러 기존 및 신흥 업체가 존재한다는 특징이 있습니다. 시장 플레이어는 코딩 알고리즘의 정확성, 처리 효율성, AI 기술의 혁신, 규제 표준 준수 및 가격 전략과 같은 요소를 기반으로 경쟁합니다.

의료 코딩 시장 기업의 AI

의료 코딩 산업에서 AI에서 활동하는 저명한 플레이어는 다음과 같습니다.

• 3엠
• AGS 건강
• 아이데오 테크놀로지스
• 아이헬스
• 아린트라 
• 버디 AI
• 클리니언
• 코다메트릭스
• 코티 본사
• 데이터반트
• 진단 
• 패덤, Inc.
• 메디코디오 
• 뉘앙스 커뮤니케이션즈, Inc.
• 시맨틱 건강
  

의료 코딩 업계의 AI:

• 2024년 7월, Aideo Technologies는 Exela Technologies, Inc.와 전략적 제휴를 맺어 의료 청구 환경을 변화시키는 데 중요한 단계를 이루었습니다. 이 협업은 Aideo의 기존 솔루션과 통합된 Exela의 생성형 AI 기술을 활용하여 의료 청구의 효율성과 정확성을 획기적으로 향상시킵니다. 이번 파트너십을 통해 Aideo의 역량과 도달 범위가 확장됨에 따라 AI 기반 의료 코딩 및 청구 부문에서 리더십을 더욱 공고히 할 수 있게 됐다.
  
• 2023년 4월, 3M Health Information Systems는 Amazon Web Services(AWS)와 파트너십을 맺고 M*Modal 주변 인텔리전스 플랫폼을 개선했습니다. 3M은 Amazon Bedrock, Comprehend Medical 및 Transcribe Medical을 포함한 AWS의 고급 기계 학습 및 생성형 AI 서비스를 활용하여 주변 임상 문서 및 가상 비서 솔루션을 크게 개선하고 확장했습니다. 이 협력은 환자와 의사의 경험을 개선했을 뿐만 아니라 의사의 행정적 부담을 덜어주었습니다.
  

의료 코딩의 AI 시장 조사 보고서에는 다음 부문에 대한 2021년부터 2032년까지 백만 달러의 수익 측면에서 추정 및 예측과 함께 업계에 대한 심층적인 적용 범위가 포함되어 있습니다.

모드별 시장,

• 아웃소싱
• 사내

응용 프로그램 별 시장

• 자동화된 코딩
• 사기 및 오류 감지
• 데이터 분석
• 다른 응용 프로그램

시장, 최종 용도별

• 의료 서비스 제공자 및 진단 센터
• 의료 코딩 회사
• 보험 회사
• 정부 기관

위의 정보는 다음 지역 및 국가에 대해 제공됩니다.

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 독일
  • 영국
  • 프랑스
  • 스페인
  • 이탈리아
  • 네덜란드
  • 유럽의 다른 지역
• 아시아 태평양
  • 중국
  • 일본
  • 인도
  • 오스트레일리아
  • 대한민국
  • 아시아 태평양 지역의 나머지 지역
• 라틴 아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 아르헨티나
  • 라틴 아메리카의 나머지 지역
• 중동 및 아프리카
  • 남아프리카 공화국
  • 사우디아라비아
  • 아랍 에미리트 연방
  • 중동 및 아프리카의 나머지 지역