Global Ai Driven Clinical Decision Support Systems Market
市场规模(十亿美元)
CAGR :
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2.77 Billion
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15.38 Billion
2024
2032
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全球驅動的臨床決策支援系統市場細分,按組件(軟體和服務)、部署模式(基於雲端和本地)、應用(醫療診斷、治療計劃、患者監測、藥物過敏警報、提醒和風險預測、處方決策支援和個人化醫療)、最終用戶(醫院/診所、研究學者、製藥和生物技術公司) - 行業趨勢和預測到 2032 年
人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場規模
- 2024 年全球人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場規模為27.7 億美元,預計到 2032 年將達到 153.8 億美元,預測期內 複合年增長率為 23.90%。
- 這種成長受到多種因素的推動,例如醫療保健領域人工智慧的日益普及、對先進診斷工具的需求不斷增長,以及人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場對改善患者治療結果和臨床效率的需求
人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場分析
- 受技術進步、醫療保健需求不斷增長以及全球向基於價值的醫療轉變的推動,人工智慧驅動的臨床決策支援系統 (CDSS) 市場正在經歷顯著增長
- EHR 的廣泛採用增強了 CDSS 的功能,使其能夠即時存取患者數據,從而改善臨床決策。包括機器學習和自然語言處理在內的人工智慧技術使 CDSS 能夠分析大量資料集,提供個人化和基於證據的建議
- 由於醫療保健領域對 IT 解決方案的需求不斷增長以及對提供優質醫療服務的重視,北美預計將在人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場中佔據主導地位,市場份額達到 43.6%
- 由於中國、日本、印度和澳洲等國家醫療保健產業的投資不斷增加,預計亞太地區將成為預測期內人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場成長最快的地區
- 由於其客製化靈活性以及與現有醫療保健系統和工作流程的集成,滿足特定組織的需求,預計本地部署部分將佔據市場主導地位,市場份額最大,為 42.4%。
報告範圍和人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場細分
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屬性 |
人工智慧驅動的臨床決策支援系統關鍵市場洞察 |
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涵蓋的領域 |
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覆蓋國家 |
北美洲
歐洲
亞太
中東和非洲
南美洲
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主要市場參與者 |
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市場機會 |
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加值資料資訊集 |
除了對市場價值、成長率、細分、地理覆蓋範圍和主要參與者等市場情景的洞察之外,Data Bridge Market Research 策劃的市場報告還包括深入的專家分析、按地理位置表示的公司生產和產能、分銷商和合作夥伴的網絡佈局、詳細和更新的價格趨勢分析以及供應鏈和需求的缺口分析。 |
人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場趨勢
“人工智慧與電子健康記錄(EHR)的整合”
- 將人工智慧驅動的 CDSS 與 EHR 結合,使醫療保健專業人員能夠即時存取全面的患者數據,從而增強決策能力
- 這種整合簡化了臨床工作流程,減少了手動資料輸入並最大限度地減少了錯誤,從而提高了患者護理的效率
- 人工智慧演算法分析 EHR 數據,提供基於證據的建議,支持臨床醫生做出明智的決策
- 透過評估個別患者數據,人工智慧驅動的 CDSS 可以建議個人化治療方案,改善患者治療效果
- 將人工智慧與 EHR 結合,有助於維護準確且最新的患者記錄,從而確保遵守醫療保健法規
人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場動態
司機
“人工智慧技術的進步”
- 機器學習的不斷進步使人工智慧系統能夠從海量資料集中學習,從而提高診斷準確性和預測能力
- NLP 讓 AI 系統解釋和分析非結構化臨床記錄,增強決策支援的豐富性
- 人工智慧驅動的 CDSS 利用電腦視覺分析醫學影像,幫助早期發現癌症等疾病
- 人工智慧系統可以透過分析歷史數據來預測患者的治療結果,並協助制定主動的護理計劃
- 人工智慧自動執行管理任務,使醫療專業人員能夠更專注於病患護理
機會
“新興市場的擴張”
- 印度和中國等國家正在實施政策,以支援採用醫療 IT 解決方案,包括 CDSS
- 新興市場政府增加對醫療基礎設施的支出為採用 CDSS 創造了機會
- 新興市場擁有熟練的 IT 專業人員,這有助於 AI 驅動的 CDSS 的實施和維護
- 人工智慧和機器學習技術的進步正在被用於為新興市場開發具有成本效益的 CDSS 解決方案
- 人工智慧驅動的 CDSS 可以為遠距醫療服務提供者提供決策支持,從而增強醫療服務不足地區的醫療服務
克制/挑戰
“資料隱私和安全問題”
- 人工智慧驅動的 CDSS 系統處理大量敏感的患者信息,引發了對資料外洩和未經授權存取的擔憂
- 確保遵守美國《健康保險流通與責任法》(HIPAA)和歐洲《一般資料保護規範》(GDPR)等法規是一項挑戰,尤其是在基於雲端的系統中
- 跨平台和機構共享患者數據會增加暴露和濫用的風險
- 醫療保健系統是網路攻擊的主要目標,如果沒有得到充分保護,人工智慧驅動的 CDSS 很容易受到此類威脅
- 資料隱私問題可能會削弱公眾對人工智慧驅動的醫療保健解決方案的信任,阻礙其採用和利用
人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場範圍
市場根據組件、部署模式、應用程式和最終用戶進行細分。
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分割 |
細分 |
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按組件 |
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按部署模式 |
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按應用 |
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按最終用戶 |
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預計到 2025 年,本地部署將佔據市場主導地位,在部署模式領域佔有最大份額
由於可靈活客製化以及與現有醫療保健系統和工作流程集成,滿足特定組織需求,內部部署部分預計將佔據人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場主導地位,佔據 42.4% 的最大份額。多專科醫院和大型醫療保健組織更喜歡該系統,以便在其基礎設施內更好地控制數據。整合 EHR 等現有系統可以實現更順暢的資料流和互通性,從而提高決策支援的效率。
預計藥物過敏警報將在預測期內佔據應用領域的最大份額
到 2025 年,藥物過敏警報領域預計將佔據市場主導地位,市場份額最大,為 26.2%,因為它廣泛應用於臨床決策支援系統 (CDSS),以提高患者安全性並預防藥物不良反應 (ADR)。 CDSS 允許根據個人患者資料和特定過敏資訊客製化警報。醫療保健提供者可以自訂警報閾值和偏好,以確保每位患者的相關性和可操作性。藥物過敏負擔的不斷增加推動了 CDSS 的採用,從而促進了該領域的成長。
人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場區域分析
“北美在人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場中佔有最大份額”
- 由於醫療保健領域對 IT 解決方案的需求不斷增長以及對提供優質醫療保健服務的重視,北美在人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場佔據主導地位,市場份額最高,為 43.6%。快速的技術進步進一步推動市場成長
- 美國佔最大的市場份額,約為 43.76%,因為美國強大的醫療 IT 基礎設施支援這些系統的廣泛部署,使其能夠在各種醫療環境中有效使用
- 該地區擁有完善的醫療保健系統和較高的人工智慧技術採用率,有利於將 CDSS 融入臨床實踐
- 政府(尤其是美國)的政策和資金支持人工智慧驅動的醫療保健解決方案的開發和實施
- IBM Watson Health 和 Cerner Corporation 等醫療 IT 領域的主要公司總部均設在北美,推動創新和市場成長
- 慢性病的日益普及和對個人化照護的關注正在推動該地區對先進決策支援系統的需求
“預計亞太地區將在人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場中實現最高的複合年增長率”
- 由於中國、日本、印度和澳洲等國家對醫療保健領域的投資不斷增加,亞太地區的人工智慧臨床決策支援市場正經歷最高的成長率。由於主要地區經濟體政府為提高醫療保健領域資訊科技的滲透率而增加研發支出,亞太市場顯示出巨大的潛力
- 中國、印度和日本等國家正大力投資醫療基礎設施和數位醫療技術,推動 CDSS 的採用
- 中國的「健康中國2030」計畫和印度的國家數位健康計畫等措施旨在透過包括人工智慧系統在內的數位解決方案增強醫療保健服務
- 該地區人口眾多且老化,加上慢性病發病率上升,需要高效的臨床決策工具
- 行動醫療應用和醫療保健領域雲端運算的普及正在促進 AI 驅動的 CDSS 在臨床環境中的整合
人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場份額
市場競爭格局提供了競爭對手的詳細資訊。詳細資訊包括公司概況、公司財務狀況、收入、市場潛力、研發投資、新市場計劃、全球影響力、生產基地和設施、生產能力、公司優勢和劣勢、產品發布、產品寬度和廣度、應用優勢。以上提供的數據點僅與公司對市場的關注有關。
市場中主要的市場領導者有:
- 沃爾特斯克魯維爾公司(荷蘭)
- Oracle訴(美國)
- Merative(美國)
- 改變醫療保健(美國)
- Veradigm Inc訴(美國)
- athenahealth(美國)
- Epic Systems Corporation(美國)
- Elsevier BV(荷蘭)
- Zynx Health(美國)
- Koninklijke Philips NV(荷蘭)
- 醫療資訊科技公司(美國)
- NextGen Healthcare, Inc.(美國)
- CureMD Healthcare(美國)
- 西門子醫療(德國)
- EBSCO資訊服務(美國)
- GE醫療(美國)
- eClinicalWorks(美國)
- 醫療演算法公司(英國)
- RAMPmedical(德國)
全球人工智慧驅動的臨床決策支援系統市場的最新發展
- 2024年5月,WELL Health Technologies Corp.推出了第二代WELL AI決策支援(WAIDS)HEALWELL AI。升級後的 WAIDS 具有篩檢慢性腎臟病、高血壓、糖尿病等多種慢性疾病的能力,可將患者的風險分層為高、中、低風險類別。此次擴展拓展了 WAIDS 在檢測 100 多種罕見疾病和慢性病方面的實用性,提供了經臨床驗證的見解,可識別護理差距並為臨床醫生提供可操作的信息
- 2024 年 2 月,愛思唯爾健康與 OpenEvidence 合作推出了 ClinicalKey AI,這是美國首個也是最先進的臨床決策支援工具,它將最新、最值得信賴的醫學內容與生成人工智慧 (AI) 相結合,以幫助臨床醫生在護理點
- 2023 年 4 月,微軟(美國)和 Epic Systems Corporation(美國)擴大了長期策略合作,透過將 Azure OpenAI 服務的規模和功能與 Epic 業界領先的電子健康記錄 (EHR) 軟體相結合,開發生成式 AI 並將其整合到醫療保健領域。此次聯合創新致力於提供一系列與 Epic 的 EHR 整合的生成式 AI 解決方案,以提高生產力、增強患者護理並改善全球醫療系統的財務完整性
- 2023年4月,英國愛思唯爾公司宣布推出其臨床決策支援解決方案ClinicalKey的升級版。這個增強型平台包含全面的藥物摘要、尖端的行動應用程式以及與電子健康記錄 (EHR) 的無縫整合。這些新功能經過精心設計,旨在讓美國和國際市場的醫生能夠直接在護理點便捷地獲取可靠且廣泛的醫療內容,從而加快患者的診斷和治療
- 2023年2月,新斯科細亞省與新斯科細亞省衛生局(NSHA)和IWK Health(IWK)合作,與甲骨文(美國)簽署了一項新的10年協議,為全省100多萬新斯科細亞省居民實施綜合電子醫療記錄。這項技術可以幫助改善醫療專業人員使用和分享患者資訊的方式
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研究方法
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DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量,其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要(行业专家)验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息,请向我们的行业专家咨询。
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