Анализ объема, доли и тенденций мирового рынка генеративного ИИ в здравоохранении – обзор отрасли и прогноз до 2032 года

Генеративный ИИ в сфере здравоохранения: размер рынка

• Объем мирового рынка генеративного ИИ в здравоохранении оценивался в 2,38 млрд долларов США в 2024 году и, как ожидается ,  достигнет  22,81 млрд долларов США к 2032 году при среднегодовом темпе роста 32,60% в течение прогнозируемого периода.
• Рост рынка во многом обусловлен растущим внедрением и технологическим прогрессом в области искусственного интеллекта и машинного обучения, особенно в области поддержки принятия клинических решений, разработки лекарственных средств и медицинской визуализации, что приводит к росту цифровизации как в сфере предоставления медицинских услуг, так и в административных процессах.
• Более того, растущий спрос со стороны поставщиков медицинских услуг на эффективные, персонализированные и основанные на данных решения превращает генеративный ИИ в преобразующую силу современных систем здравоохранения. Эти факторы ускоряют внедрение генеративного ИИ в решения для здравоохранения, тем самым значительно стимулируя рост отрасли.

Генеративный ИИ в анализе рынка здравоохранения

• Генеративный ИИ в здравоохранении, то есть системы ИИ, способные генерировать медицинский контент, поддерживать принятие клинических решений и ускорять разработку лекарственных препаратов, становится преобразующей силой в области диагностики, планирования лечения и персонализированной медицины.
• Растущий спрос на генеративные решения на основе ИИ обусловлен увеличением объемов медицинских данных, более широким внедрением цифровых медицинских технологий и необходимостью повышения эффективности работы клиник и улучшения результатов лечения пациентов.
• Северная Америка доминировала на рынке генеративного ИИ в здравоохранении, достигнув наибольшей доли выручки в 40,8% в 2024 году. Это объясняется ранним внедрением ИИ, развитой инфраструктурой НИОКР, значительными инвестициями как со стороны государственного, так и частного секторов, а также присутствием ведущих технологических компаний и учреждений здравоохранения. В частности, в США наблюдается быстрое внедрение генеративного ИИ в клинические рабочие процессы, рентгенологию и геномику.
• Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим регионом на рынке генеративного ИИ в здравоохранении в течение прогнозируемого периода благодаря растущей цифровизации здравоохранения, поддерживающей государственной политике, расширению медицинского туризма и увеличению инвестиций в исследования ИИ, особенно в таких странах, как Китай, Индия и Япония.
• Сегмент разработки и разработки лекарственных препаратов доминировал на рынке генеративного ИИ в здравоохранении, обеспечив наибольшую долю выручки в 43,2% в 2024 году благодаря способности генеративного ИИ оптимизировать ранние стадии исследований, создавать новые соединения и сокращать сроки и стоимость разработки лекарств. Сегмент выигрывает от растущих инвестиций в фармацевтические НИОКР и платформы молекулярного моделирования на основе ИИ.

Область применения отчета и сегментация рынка генеративного ИИ в здравоохранении

Тенденции рынка генеративного ИИ в здравоохранении

« Повышенный комфорт благодаря генеративным решениям в области здравоохранения на базе искусственного интеллекта »

• Значимой и набирающей обороты тенденцией на мировом рынке генеративного ИИ в здравоохранении является интеграция инструментов, созданных на основе ИИ, в клинические и операционные процессы, что повышает эффективность работы поставщиков медицинских услуг и вовлеченность пациентов. Эти инструменты поддерживают принятие решений в режиме реального времени, автоматизируют рутинную документацию и персонализируют подходы к лечению, повышая удобство как для врачей, так и для пациентов.
  • Например, платформы генеративного ИИ, такие как Abridge и Nuance DAX, автоматически расшифровывают и обобщают разговоры пациента с врачом, позволяя врачам уделять больше времени уходу за пациентами, а не административным задачам. Простота использования и автоматизация меняют ожидания в больницах и частных клиниках.
• Системы генеративного ИИ также используются для синтеза огромных объёмов неструктурированных данных, таких как медицинские карты, результаты визуализации и геномные данные, для создания персонализированных диагностических и терапевтических решений. Эти возможности повышают скорость и точность оказания медицинской помощи, одновременно снижая когнитивную нагрузку на медицинских работников.
• Полная интеграция инструментов генеративного ИИ с системами электронных медицинских карт (ЭМК) обеспечивает централизованное управление данными пациентов, планированием лечения и клинической документацией. Врачи могут получать доступ к сводкам, оповещениям и рекомендациям, созданным ИИ, в рамках своих рабочих процессов, что способствует оптимизации оказания медицинской помощи.
• Эта тенденция к более интеллектуальным, интуитивно понятным и персонализированным системам здравоохранения фундаментально меняет ожидания пользователей, обусловливая потребность в динамичных решениях на основе искусственного интеллекта, работающих в режиме реального времени. В связи с этим такие компании, как Microsoft, Google Health и Oracle, инвестируют в платформы генеративного ИИ, разработанные для клинической поддержки, автоматизации документооборота и ускорения исследований.
• Спрос на генеративные решения в области здравоохранения на основе искусственного интеллекта, которые обеспечивают бесшовную интеграцию, аналитику в режиме реального времени и улучшенную поддержку принятия решений, стремительно растет в больницах, диагностических лабораториях и компаниях, работающих в сфере естественных наук, поскольку сектор переходит к моделям оказания медицинской помощи, в большей степени основанным на ценностях и ориентированным на пациента.

Генеративный ИИ в динамике рынка здравоохранения

Водитель

«Растущая потребность в персонализированном здравоохранении и решениях на базе искусственного интеллекта»

• Растущая потребность в персонализированном лечении, более быстрой диагностике и улучшении результатов лечения пациентов в сочетании с растущей интеграцией искусственного интеллекта в системы здравоохранения существенно обуславливают спрос на генеративный ИИ в здравоохранении.
  • Например, в апреле 2024 года компания Google DeepMind объявила о новых возможностях своей платформы MedPaLM для поддержки принятия клинических решений путем генерации точных медицинских ответов на основе данных пациентов, что подчеркивает растущую роль технологий генеративного ИИ в преобразовании клинических рабочих процессов.
• Поскольку поставщики медицинских услуг и учреждения здравоохранения все больше осознают потенциал ИИ для оптимизации процессов, снижения рабочей нагрузки и повышения точности, инструменты генеративного ИИ предлагают такие функции, как персонализированные планы лечения, диагностические данные, полученные с помощью ИИ, и мониторинг состояния пациентов в режиме реального времени, что делает их чрезвычайно ценными в современных экосистемах здравоохранения.
• Более того, растущее внедрение цифровых медицинских карт, платформ телемедицины и инструментов медицинской визуализации на базе ИИ делает генеративный ИИ основным компонентом цифровой трансформации здравоохранения, предлагая бесшовную интеграцию между различными системами и специальностями.
• Удобство разработки лекарств с помощью ИИ, предиктивная аналитика для оценки риска для пациентов и поддержка принятия решений врачами являются ключевыми факторами, способствующими внедрению этих технологий в больницах, научно-исследовательских институтах и специализированных клиниках. Растущая доступность и удобство использования платформ генеративного ИИ в здравоохранении также способствуют более широкому их внедрению среди практикующих врачей и организаций.

Сдержанность/Вызов

« Опасения относительно конфиденциальности данных, предвзятости и высоких затрат на внедрение »

• Проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, этическим использованием данных пациентов и потенциальной предвзятостью алгоритмов, создают серьёзные препятствия для широкого внедрения генеративного ИИ в здравоохранении. Поскольку эти системы опираются на обширные наборы данных и сложные нейронные сети, они могут непреднамеренно усиливать существующие предвзятости или вызывать проблемы с соблюдением нормативных требований в сфере здравоохранения, таких как HIPAA и GDPR.
  • Например, исследования, выявляющие расовую или гендерную предвзятость в медицинских рекомендациях, разработанных с помощью ИИ, вызвали споры о готовности таких технологий к клиническому внедрению, что привело к колебаниям среди поставщиков медицинских услуг.
• Решение этих проблем требует прозрачных алгоритмов, нормативно-правовой базы и надежных моделей управления данными для обеспечения справедливости, точности и подотчетности. Такие компании, как IBM Watson Health и Microsoft Azure Health, делают акцент на этичном развитии искусственного интеллекта и соблюдении нормативных требований для укрепления доверия между заинтересованными сторонами.
• Кроме того, высокая первоначальная стоимость внедрения современных систем генеративного ИИ, особенно тех, которые используют модели глубокого обучения для диагностики или разработки лекарств, может стать препятствием для небольших и средних медицинских учреждений, особенно на развивающихся рынках.
• Хотя облачные и подписные модели искусственного интеллекта снижают некоторые финансовые затраты, воспринимаемая сложность и стоимость внедрения по-прежнему могут удерживать поставщиков медицинских услуг от полного внедрения этих решений.
• Преодоление этих проблем за счет повышения прозрачности данных, справедливого обучения моделей, экономически эффективных стратегий развертывания и усовершенствованных протоколов кибербезопасности будет иметь решающее значение для обеспечения устойчивого роста рынка генеративного ИИ в здравоохранении.

Генеративный ИИ на рынке здравоохранения

Рынок генеративного ИИ в здравоохранении сегментирован по принципу применения и конечного пользователя.

• По применению

По сфере применения рынок генеративного ИИ в здравоохранении сегментируется на следующие направления: персонализированное лечение, помощь пациентам, мониторинг состояния пациентов и предиктивная аналитика, анализ и диагностика медицинских изображений, а также поиск и разработка лекарственных препаратов. Сегмент поиска и разработки лекарственных препаратов доминировал на рынке с наибольшей долей выручки в 43,2% в 2024 году благодаря способности генеративного ИИ оптимизировать исследования на ранних стадиях, создавать новые соединения и сокращать сроки и стоимость разработки лекарственных препаратов. Этот сегмент выигрывает от растущих инвестиций в фармацевтические НИОКР и платформы молекулярного моделирования на основе ИИ.

Прогнозируется, что сегмент анализа и диагностики медицинских изображений продемонстрирует самый быстрый среднегодовой темп роста в 24,8% в период с 2025 по 2032 год, чему будет способствовать растущее внедрение инструментов ИИ в радиологии, патологии и дерматологии. Генеративные приложения ИИ в этой области повышают точность диагностики, автоматизируют интерпретацию изображений и ускоряют принятие клинических решений.

• Конечным пользователем

По типу конечного пользователя рынок генеративного ИИ в здравоохранении сегментируется на больницы, специализированные клиники, амбулаторные хирургические центры (ASC), научно-исследовательские и академические институты и другие. На сегмент больниц в 2024 году пришлась наибольшая доля рынка – 39,6% – благодаря большому количеству пациентов, развитой инфраструктуре здравоохранения и увеличению инвестиций в решения на основе ИИ для повышения эффективности работы клиник и качества медицинской помощи. Больницы интегрируют генеративный ИИ в диагностику, документирование и персонализированные медицинские процессы.

Ожидается, что сегмент научно-исследовательских и академических институтов продемонстрирует самый высокий среднегодовой темп роста в 23,5% в период с 2025 по 2032 год, чему будет способствовать расширение исследований ИИ в биомедицинских областях, финансирование со стороны государственных и частных организаций, а также разработка алгоритмов ИИ для моделирования заболеваний и оптимизации клинических испытаний.

Генеративный ИИ в региональном анализе рынка здравоохранения

• Северная Америка доминировала на рынке генеративного ИИ в здравоохранении, получив наибольшую долю выручки в 40,8% в 2024 году благодаря значительным инвестициям в инфраструктуру цифрового здравоохранения.
• Раннее внедрение ИИ и поддерживающая нормативная база
• Прогнозируется, что в период с 2025 по 2032 год среднегодовой темп роста региона составит 21,3%, чему будет способствовать интеграция генеративного ИИ в клинические рабочие процессы, диагностику и инициативы в области персонализированной медицины.

Анализ рынка генеративного ИИ в здравоохранении в США

В 2024 году доля генеративного ИИ в здравоохранении в США на североамериканском рынке составила 61%, что соответствует 33,0% от мирового оборота. Это лидерство обусловлено широким внедрением ИИ в электронные медицинские карты (ЭМК), платформы предиктивной аналитики и диагностику с использованием ИИ. Ожидается, что среднегодовой темп роста рынка США в прогнозируемый период составит 21,8% благодаря повышению уровня цифровизации здравоохранения и высокой концентрации компаний и поставщиков медицинских услуг, использующих ИИ.

Анализ европейского рынка генеративного ИИ в здравоохранении

Европейский рынок генеративного ИИ в здравоохранении занимал вторую по величине долю мирового рынка, составив 28,6% в 2024 году, чему способствовали строгие правила обработки медицинских данных, растущее внимание к автоматизации и всё более широкое внедрение ИИ в диагностику и визуализацию. Прогнозируется расширение региона, причём заметный рост будет наблюдаться в таких странах, как Германия, Великобритания и Франция, благодаря увеличению инвестиций в исследования в области ИИ и программам модернизации больниц.

Генеративный ИИ в анализе рынка здравоохранения в Великобритании

Ожидается, что рынок генеративного ИИ в здравоохранении в Великобритании будет расти значительными среднегодовыми темпами в течение прогнозируемого периода благодаря инициативам в области ИИ, поддерживаемым Национальной службой здравоохранения (NHS), финансированию стартапов в сфере медицинских технологий и растущему акценту на снижение нагрузки на здравоохранение посредством автоматизации. Рынок, по прогнозам, будет расти благодаря растущему спросу на инструменты для принятия клинических решений и дистанционного управления здравоохранением на основе ИИ.

Анализ рынка генеративного ИИ в здравоохранении в Германии

Ожидается, что рынок генеративного ИИ в здравоохранении в Германии будет расти значительными среднегодовыми темпами в течение прогнозируемого периода, чему будет способствовать развитая научно-исследовательская инфраструктура страны, стратегии цифрового здравоохранения и растущее использование ИИ в патологоанатомии, рентгенологии и управлении больницами. Ожидается, что рынок будет расти, чему будут способствовать политика этической интеграции ИИ и всё более широкое его внедрение в государственных больницах и академических учреждениях.

Анализ рынка генеративного ИИ в здравоохранении в Азиатско-Тихоокеанском регионе

Ожидается, что рынок генеративного ИИ в здравоохранении в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет расти самыми быстрыми среднегодовыми темпами на уровне 24,0% в период с 2025 по 2032 год, а в 2024 году его доля на мировом рынке составит 18,3%. Рост в регионе обусловлен ростом цифровизации здравоохранения в Китае, Японии и Индии, развитием медицинского туризма и расширением государственного финансирования ИИ в здравоохранении.

Анализ рынка генеративного ИИ в здравоохранении в Японии

Доля японского рынка генеративного ИИ в здравоохранении в мировом обороте в 2024 году составила около 5,2%, что обусловлено спросом на ИИ в сфере ухода за пожилыми людьми, прецизионной медицины и комплексных решений для умных больниц. Ожидается, что среднегодовой темп роста рынка составит 23,7%, поскольку больницы внедряют ИИ для медицинской визуализации, автоматизированного документирования и дистанционного мониторинга пациентов.

Анализ рынка генеративного ИИ в здравоохранении в Китае

Рынок генеративного ИИ в здравоохранении в Китае лидировал на рынке Азиатско-Тихоокеанского региона, заняв доминирующую долю в 8,9% мирового оборота в 2024 году благодаря огромному спросу на здравоохранение, быстрому внедрению ИИ и активным внутренним инновациям в области платформ генеративного ИИ. Прогнозируется, что среднегодовой темп роста рынка составит 25,4% до 2032 года благодаря активному развитию инфраструктуры цифрового здравоохранения, политическим инициативам в области ИИ и растущему использованию в клинических исследованиях и фармацевтическом секторе.

Генеративный ИИ на рынке здравоохранения

Генеративный ИИ в сфере здравоохранения в первую очередь внедряется хорошо зарекомендовавшими себя компаниями, среди которых:

• Корпорация Epic Systems (США)
• DiagnaMed Holdings Corp. (США)
• Синтегра (США)
• Мератив (США)
• Google LLC (США)
• Oracle (США)
• Microsoft (США)
• Корпорация NVIDIA (США)
• Insilico Medicine (США)
• Abridge AI, Inc. (США)
• ELEKS (Эстония)
• Постоянные системы (Индия)

Последние разработки в области глобального генеративного ИИ на рынке здравоохранения

• В декабре 2023 года компания Merck представила Aiddison — новаторское программное обеспечение как услуга для разработки лекарственных препаратов. Эта платформа объединила виртуальное проектирование и технологичность производства благодаря интеграции с программным интерфейсом (API) ретросинтеза Synthia. Запуск был направлен на ускорение разработки лекарственных препаратов, позволяя увеличить скорость процесса примерно на 70% по сравнению с традиционными процессами.
• В августе 2023 года компания Cognizant расширила сотрудничество с Google Cloud, используя генеративный ИИ для оптимизации административных процессов, оптимизации затрат и улучшения пользовательского опыта. Это партнерство было направлено на укрепление решений для здравоохранения, повышение эффективности бизнеса и улучшение пользовательского опыта.

SKU-70694