Отчет о размере и доле рынка ИИ в медицинском кодировании, 2032 г.

ИИ в объеме рынка медицинского кодирования

Объем рынка искусственного интеллекта в медицинском кодировании оценивался в 2,4 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет расти со среднегодовым темпом роста 13,6% в период с 2024 по 2032 год. Рынок переживает рост, обусловленный растущим вниманием к превосходной точности в медицинском кодировании, нехваткой квалифицированных медицинских кодировщиков и значительным увеличением объема данных кодирования.

Нехватка квалифицированных специалистов по медицинскому кодированию обусловлена растущей сложностью систем медицинского кодирования, высокой текучестью кадров и длительным процессом обучения и сертификации. Этот дефицит значителен, и больницы и клиники сталкиваются с задержками и неточностями в выставлении счетов из-за нехватки квалифицированного персонала. Например, Американская ассоциация управления медицинской информацией (AHIMA) обратила внимание на растущий разрыв между спросом на сертифицированных медицинских кодировщиков и их предложением.

Кроме того, Бюро статистики труда США прогнозирует более быстрые, чем в среднем, темпы роста медицинских карт и специалистов по медицинской информации, что указывает на высокий спрос, который опережает предложение квалифицированных специалистов. Этот дефицит стимулирует внедрение ИИ в медицинское кодирование, поскольку он может автоматизировать процесс кодирования, снизить нагрузку на существующий персонал и повысить общую эффективность и точность медицинской документации.

ИИ в медицинском кодировании относится к применению технологий искусственного интеллекта для автоматизации и улучшения процесса присвоения стандартизированных кодов медицинским диагнозам, процедурам и услугам. Эти коды используются для выставления счетов, ведения учета и статистического анализа в здравоохранении. Системы искусственного интеллекта в медицинском кодировании используют алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка (NLP) для анализа клинической документации, извлечения релевантной информации и точного присвоения соответствующих кодов.

Тенденции рынка ИИ в медицинском кодировании

Растущее внимание к точности стимулирует внедрение ИИ в медицинское кодирование, где передовые технологии, такие как автоматизированное машинное обучение, обработка естественного языка (NLP) и роботизированная автоматизация процессов (RPA), революционизируют процесс кодирования, сокращая количество ошибок и повышая точность.

• Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы медицинских данных, обучаясь на исторических шаблонах кодирования, чтобы прогнозировать и назначать точные медицинские коды. Автоматизируя этот процесс, машинное обучение снижает вероятность человеческой ошибки, обеспечивая более согласованное и точное кодирование, что необходимо для выставления счетов и соблюдения нормативных требований.
  
• Алгоритмы NLP отлично справляются с обработкой неструктурированных текстовых данных, таких как заметки врача, выписки из отпуска и истории болезни. Системы NLP могут извлекать релевантную информацию из этих текстов и автоматически присваивать соответствующие медицинские коды, что значительно ускоряет процесс кодирования и позволяет людям-программистам сосредоточиться на более сложных случаях.
  
• Роботизированная автоматизация процессов интегрирует программных роботов в рабочий процесс медицинского кодирования для автоматизации повторяющихся задач, основанных на правилах, таких как ввод данных, присвоение кода и подача претензий. Переложив рутинные задачи на RPA, программисты могут сосредоточиться на задачах, требующих более тонкого суждения и опыта.
  
• Интеграция этих технологий искусственного интеллекта не только повышает точность и эффективность кодирования, но и способствует значительному росту рынка.
  

Искусственный интеллект в анализе рынка медицинского кодирования

В зависимости от способа работы рынок делится на аутсорсинговый и in-house. Сегмент аутсорсинга занимал доминирующую долю рынка и был оценен в 1,7 млрд долларов США в 2023 году.

• В аутсорсинговых фирмах работают опытные и сертифицированные медицинские кодировщики, которые хорошо разбираются в последних стандартах и правилах кодирования. Этот опыт обеспечивает более высокую точность и соответствие требованиям при кодировании, что имеет решающее значение для надлежащего выставления счетов и соблюдения нормативных требований.
  
• Кроме того, аутсорсинг позволяет поставщикам медицинских услуг легко масштабировать свои операции по кодированию в сторону увеличения или уменьшения в зависимости от спроса без ограничений, связанных с персоналом. Такая гибкость особенно полезна в пиковые периоды или при резком увеличении количества пациентов, что способствует росту сегмента.
  

В зависимости от приложения, рынок ИИ в медицинском кодировании сегментирован на автоматизированное кодирование, обнаружение мошенничества и ошибок, анализ данных и другие приложения. Ожидается, что сегмент автоматизированного кодирования будет доминировать на рынке с выручкой около 3,1 млрд долларов США в 2032 году.

• Автоматизированное кодирование значительно сокращает время, необходимое для кодирования медицинских карт, по сравнению с ручным кодированием. Такая эффективность имеет решающее значение для поставщиков медицинских услуг, работающих с большими объемами данных о пациентах.
  
• Кроме того, автоматизированные системы кодирования сводят к минимуму человеческие ошибки, которые часто встречаются при ручном кодировании из-за усталости, недосмотра или недостатка знаний. Последовательно применяя правила кодирования, эти системы обеспечивают высокую точность, и способствуют повышению их востребованности на рынке.

В зависимости от конечного использования, рынок ИИ в медицинском кодировании подразделяется на поставщиков медицинских услуг и диагностические центры, компании по медицинскому кодированию, страховые компании и государственные органы. Ожидается, что сегмент поставщиков медицинских услуг и диагностических центров будет расти в среднем на 13,7% в течение анализируемого периода.

• Медицинские учреждения и диагностические центры ежедневно обрабатывают большое количество посещений пациентов, лечения и диагностических тестов. Это приводит к значительному объему медицинских записей, которые нуждаются в точном и эффективном кодировании.
  
• Кроме того, постоянный приток новых данных о пациентах требует постоянных усилий по программированию, что делает решения на основе искусственного интеллекта особенно ценными для эффективного управления и обработки больших объемов. Следовательно, увеличивается их потребность в этих объектах.

Объем рынка искусственного интеллекта в Северной Америке в медицинском кодировании в 2023 году оценивался в 1,2 млрд долларов США и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста 12,5% в течение анализируемого периода.

• Интеграция ИИ в медицинское кодирование в значительной степени поддерживается широким внедрением систем электронных медицинских карт в Северной Америке. Это внедрение привело к созданию большого объема данных, которые системы искусственного интеллекта могут анализировать для повышения точности и эффективности кодирования.
  
• Кроме того, правительственные инициативы и программы финансирования, направленные на улучшение ИТ-инфраструктуры здравоохранения и продвижение использования технологий ИИ, стимулируют рост ИИ в медицинском кодировании. Политика, поощряющая инновации и обеспечивающая финансовую поддержку для внедрения ИИ, способствует расширению рынка.
  

Ожидается, что рынок искусственного интеллекта в медицинском кодировании в США будет расти в среднем на 12,4% и достигнет 3,2 млрд долларов США к 2032 году.

• В связи с усложнением правил выставления счетов и кодирования медицинских счетов в США растет спрос на решения на основе искусственного интеллекта, которые могут повысить точность и снизить риск ошибок кодирования. Этот спрос стимулирует внедрение технологий искусственного интеллекта в медицинское кодирование.
  
• Кроме того, система здравоохранения США ориентирована на снижение затрат и повышение операционной эффективности. Решения для медицинского кодирования на основе искусственного интеллекта внедряются для оптимизации процессов, снижения административной нагрузки и минимизации ошибок, что соответствует более широким целям по сокращению затрат.
  

Прогнозируется, что в ближайшие годы рынок искусственного интеллекта в медицинском кодировании в Германии значительно вырастет.

• Сильный акцент Германии на технологические инновации и исследования в области здравоохранения способствует росту ИИ в медицинском кодировании. Передовая инфраструктура страны и инвестиции в информационные технологии в здравоохранении поддерживают разработку и внедрение технологий искусственного интеллекта.
  
• Кроме того, немецкая система здравоохранения уделяет приоритетное внимание высококачественному уходу за пациентами и эффективности. Искусственный интеллект в медицинском кодировании помогает повысить качество процессов кодирования и выставления счетов, что соответствует стремлению страны к улучшению результатов здравоохранения и производительности системы.
  

Япония переживает высокий рост рынка искусственного интеллекта в медицинском кодировании.

• Быстро стареющее население Японии обуславливает потребность в более эффективных решениях в области здравоохранения, включая искусственный интеллект в медицинском программировании. Спрос на точное и своевременное медицинское кодирование растет, поскольку система здравоохранения имеет дело с растущим числом пожилых пациентов и сложных случаев.  
  
• Кроме того, правительство Японии активно поддерживает инновации в области цифрового здравоохранения и интеграцию технологий искусственного интеллекта в здравоохранение. Инициативы и финансирование, направленные на продвижение внедрения ИИ в медицинское кодирование, способствуют росту рынка.
  

Доля ИИ на рынке медицинского кодирования

Индустрия ИИ в медицинском кодировании характеризуется присутствием нескольких устоявшихся и новых игроков, которые предлагают ряд решений и технологий на основе ИИ по всему миру. Участники рынка конкурируют на основе таких факторов, как точность алгоритмов кодирования, эффективность обработки, инновации в технологиях искусственного интеллекта, соблюдение нормативных стандартов и стратегии ценообразования.

ИИ в компаниях рынка медицинского кодирования

Известные игроки, работающие в индустрии искусственного интеллекта в медицинском кодировании, включают:

• 3 МИН.
• Здоровье АГС
• Айдео Текнолоджис
• Здоровье aiHealth
• Аринтра 
• Бадди ИИ
• Клинион
• Код CodaMetrix
• Штаб-квартира Корти
• Datavant
• Диагностика 
• Fathom, Inc.
• Медикодио 
• Nuance Communications, Inc.
• Семантическое здоровье
  

Новости индустрии ИИ в медицинском кодировании:

• В июле 2024 года Aideo Technologies заключила стратегический альянс с Exela Technologies, Inc., что стало значительным шагом в преобразовании рынка выставления счетов за медицинские услуги. В рамках этого сотрудничества используются технологии генеративного искусственного интеллекта Exela, интегрированные с существующими решениями Aideo, чтобы значительно повысить эффективность и точность выставления счетов за медицинские услуги. Партнерство расширяет возможности и охват Aideo, еще больше укрепляя ее лидерство в секторе медицинского кодирования и выставления счетов на основе искусственного интеллекта.
  
• В апреле 2023 года компания 3M Health Information Systems заключила партнерское соглашение с Amazon Web Services (AWS) для повышения уровня своей платформы интеллектуального управления окружающей средой M*Modal. Используя передовые сервисы машинного обучения AWS и генеративного искусственного интеллекта, включая Amazon Bedrock, Comprehend Medical и Transcribe Medical, компания 3М значительно улучшила и масштабировала свою внешнюю клиническую документацию и решения виртуальных помощников. Это сотрудничество не только улучшило взаимодействие между пациентами и врачами, но и облегчило административное бремя для врачей.
  

Отчет об исследовании рынка искусственного интеллекта в медицинском кодировании включает в себя углубленное освещение отрасли с оценками и прогнозами с точки зрения выручки в миллионах долларов США с 2021 по 2032 год для следующих сегментов:

Рынок, По видам

• Аутсорсинг
• Внутри компании

Рынок, по применению  

• Автоматизированное кодирование
• Обнаружение мошенничества и ошибок
• Анализ данных
• Другие области применения

Рынок, по конечному использованию

• Медицинские учреждения и диагностические центры
• Компании по медицинскому кодированию
• Страховые компании
• Органы государственной власти

Приведенная выше информация представлена по следующим регионам и странам:

• Северная Америка
  • США
  • Канада
• Европа
  • Германия
  • ВЕЛИКОБРИТАНИЯ
  • Франция
  • Испания
  • Италия
  • Нидерланды
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Япония
  • Индия
  • Австралия
  • Южная Корея
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
  • Остальная часть Латинской Америки
• Ближний Восток и Африка
  • Южная Африка
  • Саудовская Аравия
  • ОАЭ
  • Остальной Ближний Восток и Африка