의료 자연 언어 처리 (NLP) 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (기계 번역, 정보 추출, 자동 요약, 텍스트 및 음성 처리), 애플리케이션 (병원, 클리닉) 및 지역 통찰력 및 2033 년 예측.

의료 자연 언어 처리 (NLP) 시장 규모

미국 의료 자연 언어 처리 (NLP) 시장 지역은 AI 기반 임상 데이터 분석의 채택, 자동 의료 전사에 대한 수요 증가, 전자 건강 기록 (EHRS)에서의 NLP 구현 증가로 인해 환자 치료를 강화하고 건강 관리 운영을 간소화함으로써 이러한 성장에 큰 기여를 할 것으로 예상됩니다.

주요 결과

• 시장 규모: 2025 년에 20 억 2 천 2 백만 달러의 가치가 2033 년까지 5 억 5,950 만 달러에 달할 것으로 예상되며 2025 년에서 2033 년 사이에 12.41%의 CAGR로 증가했습니다.
• 성장 동인: 의료 회사의 72%가 임상 문서를 자동화합니다. 65% EHR 분석을 위해 NLP 배포; 60% 의료 코딩에서 NLP를 사용합니다.
• 트렌드: 음성 지원 전사 도구의 68% 채택; 감정 분석 사용의 64% 증가; 임상 결정 시스템과의 59% 통합.
• 주요 플레이어: IBM, Microsoft, SAS, Verint Systems, Linguamatics
• 지역 통찰력: 북미 수요의 46%; 유럽에서 37%; 아시아 태평양에서 31%; 중동과 아프리카의 28% 성장.
• 도전: 사용자의 61%는 언어 모델 제한을 인용합니다. 56% 얼굴 데이터 개인 정보 보호 위험; 드문 진단에서 53% 보고서 정확도 문제.
• 산업 영향: 문서화 효율의 67% 증가; 수동 입력의 63% 감소; 실시간 환자 통찰력 생성의 58% 증가.
• 최근 개발: 공급 업체의 62%가 Genai 기능을 추가했습니다. 58%는 다국어 모델을 출시했습니다. NLP 엔진과의 54% 향상된 EHR 통합.

NLP (Healthcare Naturan Langu 전자 건강 기록 (EHR)과 NLP의 통합은 지난 3 년간 40% 증가하여 데이터 접근성을 향상시키고 의료 전문가의 관리 업무량을 줄였습니다. 북미 지역은 시장 점유율의 34% 이상을 보유하고 있으며, 아시아 태평양 지역은 정부 AI 이니셔티브와 디지털 건강 관리에 대한 투자 증가에 의해 가장 빠른 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

의료 자연 언어 처리 (NLP) 시장 동향

의료 NLP 시장은 의료 문서, 예측 분석 및 임상 연구에서 광범위한 채택을 목격하고 있습니다. AI 기반 의료 노트 테이킹 응용 프로그램의 사용은 지난해 50% 증가했으며, 현재 의사의 45% 이상이 자동 전사 서비스를 사용하여 환자 상호 작용을 간소화했습니다. 건강 관리에서 실시간 음성 인식 도구에 대한 수요는 35%증가하여 임상 문서에 소요 된 시간을 40%줄였습니다.

2024 년에 선진국의 병원의 55% 이상이 NLP 기술을 전자 건강 기록 (EHR)에 통합하여 더 빠른 데이터 검색을 촉진하고 환자 결과를 개선했습니다. 또한, NLP 중심 진단에서 기계 학습의 적용은 암 및 심혈관 장애와 같은 상태의 초기 질병 검출이 30% 개선되었습니다.

아시아 태평양 지역은 의료 서비스 제공 업체의 40% 이상이 의료 연구 및 임상 자동화를위한 NLP 솔루션을 구현하는 가장 빠른 채택률을 경험하고 있습니다. 클라우드 기반 NLP 플랫폼으로의 전환은 45%증가하여 의료 기관이 대규모 비정형 데이터를보다 효율적으로 관리 할 수있게했습니다. 한편, 북미는 시장을 이끌고 총 NLP 투자의 34% 이상을 차지하며 제약 및 생명 공학 회사는 약물 발견 및 임상 시험을 위해 NLP를 활용합니다.

업계가 정밀 의학 및 AI 중심 진단으로 이동함에 따라 건강 관리의 NLP 솔루션에 대한 수요는 향후 5 년간 50% 증가 할 것으로 예상되어 의료 발전과 디지털 혁신의 중추적 인 기술이되었습니다.

의료 자연 언어 처리 (NLP) 시장 역학

의료 기관이 임상 문서, 환자 참여 및 의료 연구를위한 AI 중심 솔루션을 채택함에 따라 의료 자연 언어 처리 (NLP) 시장은 빠르게 확장되고 있습니다. 전자 건강 기록 (EHR)과 NLP의 통합은 데이터 검색 효율성이 40%향상되어 의료 전문가에게 더 빠른 의사 결정을 가능하게했습니다. 병원의 실시간 음성 인식 도구에 대한 수요는 급증했으며, 의료 서비스 제공 업체의 45% 이상이 AI 기반 전사 시스템을 구현하여 관리 작업 부하를 줄였습니다. 그러나 데이터 개인 정보 보호 문제, 높은 구현 비용 및 통합 복잡성은 시장 채택을 늦추는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 장벽에도 불구하고 AI 기반 분석 및 예측 진단에 대한 수요가 증가하면 의료 부문의 NLP 기술에 대한 추가 투자를 주도하고 있습니다.

기회

의료 연구 및 약물 발견에서 AI에 대한 수요 증가

의료 연구 및 약물 발견에서 NLP의 채택은 AI 중심 NLP 모델을 사용하여 임상 시험 데이터를 분석하고 새로운 약물 후보를 식별하면서 의료 연구 및 약물 발견에서 NLP의 채택이 확장되고 있습니다. 생의학 연구에서 NLP 기반 예측 분석의 사용은 35%증가하여 개인화 된 치료 솔루션의 발견을 가속화했습니다. 생명 공학 기업의 50% 이상이 AI 중심 NLP 도구를 통합하여 과학 문헌 및 환자 건강 기록을 처리하여 질병 패턴 식별 및 치료 효과를 향상 시켰습니다. 클라우드 기반 NLP 플랫폼의 확장으로 의료 기관은 실시간 통찰력에 액세스 할 수있어 AI 중심 연구 도구에 대한 수요가 40% 증가했습니다.

드라이버

의료 문서에서 AI의 채택 증가 <

의료 문서 및 EHR 관리에서 AI 중심 NLP 솔루션의 채택은 지난 3 년간 50% 증가했으며, 병원의 60% 이상이 자동 전사 서비스를 사용하여 워크 플로 효율을 향상 시켰습니다. 실시간 NLP 기반 음성 인식을 구현하면 임상 문서에 소요 된 시간이 40%감소하여 의료 전문가가 환자 치료에 더 집중할 수있었습니다. 의료 기관의 35% 이상이 통합되지 않은 환자 데이터를 분석하기 위해 기계 학습을 강화하는 NLP 도구를 통합하여 진단이 빠르고 치료 권장 사항을 향상 시켰습니다. 만성 질환 관리에서 예측 분석의 필요성이 증가함에 따라 NLP 기반 의사 결정 지원 시스템의 채택을 주도하고 있으며, 의료 기관의 30% 이상이 환자 결과를 향상시키기 위해 AI 중심 임상 위험 평가 모델을 구현했습니다.

시장 제한

"높은 비용 및 구현 문제"

AI 기반 NLP 솔루션과 관련된 높은 비용은 채택의 주요 장벽으로 남아 있으며 의료 서비스 제공 업체의 40% 이상이 예산 제약을 주요 과제로 인용했습니다. 레거시 헬스 케어 IT 시스템과 NLP의 통합은 복잡하므로 광범위한 교육 및 인프라 업그레이드가 필요하며 병원의 30%가 상당한 구현 장애물로보고합니다. 또한 환자 기록의 50% 이상이 민감한 개인 및 의료 데이터를 포함하여 HIPAA 및 GDPR 규정을 준수하는 데 중요한 문제가되므로 데이터 보안 문제가 증가하고 있습니다. 의료 기관의 25% 이상이 기존 IT 인프라와의 호환성 문제로 인해 AI 중심 NLP 솔루션을 확장하는 데 어려움을 겪었습니다.

시장 과제

"데이터 개인 정보 및 규제 준수"

건강 관리에서 AI 기반 NLP에 대한 의존도가 높아짐에 따라 데이터 개인 정보 보호, 보안 및 규제 준수에 대한 우려가 제기되었습니다. 의료 기관의 50% 이상이 AI 기반 NLP 모델로서 환자 데이터를 확보하는 데 어려움을 겪고 있습니다. HIPAA, GDPR 및 기타 규정을 준수하는 것은 의료 서비스 제공 업체의 30%에게 어려운 과제이며 클라우드 기반 NLP 솔루션의 채택이 느려집니다. 임상 의사 결정에서 AI 편견의 위험은 또 다른 문제이며, AI 생성 건강 통찰력의 20%가 잘못 진단 및 잘못된 치료 권장 사항을 피하기 위해 추가 검증이 필요한 또 다른 문제입니다. AI 기반 NLP가 계속 발전함에 따라 데이터 보안 위험과 윤리적 문제를 해결하는 것이 건강 관리의 신뢰와 채택을 유지하는 데 중요 할 것입니다.

세분화 분석

NLP (Healthcare Natural Language Processing) 시장은 유형 및 응용 분야에 따라 세분화되며 각각 의료 효율성과 환자 치료를 개선하는 데 중요한 역할을합니다. 유형별로, 시장은 기계 번역, 정보 추출, 자동 요약 및 텍스트 및 음성 처리로 분류되며, 이는 다양한 의료 환경에서 사용하여 워크 플로우를 최적화하고 임상 의사 결정을 향상시킵니다. 응용 프로그램을 통해 시장은 주로 병원 및 클리닉에 의해 주도되며, AI 중심 NLP 솔루션은 임상 문서, 환자 기록 관리 및 예측 분석을 간소화하는 데 사용됩니다. 클라우드 기반 NLP 플랫폼에 대한 수요가 증가하여 실시간 데이터 통찰력을 제공하고 의료 연구 기능을 향상시킵니다.

유형별

• 기계 번역 : 의료 서비스 제공 업체는 AI 기반의 번역 도구를 사용하여 다국어 의료 기록 및 환자 정보를 해석함에 따라 기계 번역은 NLP 시장의 30% 이상을 보유하고 있습니다. 병원의 40% 이상이 NLP 기반 언어 번역 솔루션을 통합하여 환자 커뮤니케이션의 언어 장벽을 극복하여 오진 률을 25% 줄였습니다. 또한, 의학 연구 및 국경 간 환자 상담의 세계화로 인해 실시간 AI 중심 언어 번역에 대한 수요가 증가했습니다.

• 정보 추출 : 정보 추출 솔루션은 시장의 약 25%를 차지하므로 의료 기관이 많은 양의 구조화되지 않은 의료 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다. 병원의 50% 이상이 AI 구동 NLP 모델을 사용하여 전자 건강 기록 (EHR)에서 주요 의료 통찰력을 추출하여 임상 의사 결정 및 환자 치료를 개선합니다. 이 솔루션은 의학적 오류를 20%줄여서 역사적 환자 데이터를 기반으로 더 빠른 진단 및 치료 계획을 가능하게했습니다.

• 자동 요약 : 자동 요약 도구는 시장의 20%를 차지하며 긴 의료 보고서를 간결하고 실행 가능한 통찰력으로 응축하는 데 중점을 둡니다. 의료 서비스 제공 업체의 35% 이상이 AI 기반 요약을 채택하여 임상 메모, 연구 기사 및 진단 보고서를 처리하여 데이터 검토에 필요한 시간을 40% 줄였습니다. 또한 NLP 기반 요약으로 의료 전문가의 효율성이 30% 증가하여 행정 작업보다는 환자 치료에 더 많은 시간을 할애 할 수있었습니다.

• 텍스트 및 음성 처리 : 텍스트 및 음성 처리 솔루션은 NLP 시장의 25%를 차지하며 의료 기관의 45% 이상이 의료 문서에 음성 인식 기술을 사용합니다. AI 구동성 음성-텍스트 전사 서비스 서비스는 수동 입력 오류를 35%줄였으며 실시간 음성 처리 도구는 원격 건강 서비스에서 환자 의사 상호 작용을 개선하고 있습니다. 환자 참여에서 AI 중심 대화 에이전트에 대한 수요도 증가하고 있으며, 병원의 30% 이상이 자동화 된 환자 지원 및 약속 일정을 위해 챗봇을 배포했습니다.

응용 프로그램에 의해

• 병원 : 병원은 NLP 시장의 60% 이상을 차지하며, 임상 워크 플로를 자동화하고 진단 정확도를 향상시키기 위해 AI 중심 NLP 모델이 널리 구현되었습니다. 대규모 병원의 55% 이상이 NLP 솔루션을 전자 건강 기록 (EHR)에 통합하여 데이터 관리를 간소화하고 의료진의 관리 부담을 줄였습니다. 또한 병원의 NLP 기반 예측 분석으로 인해 환자 결과 추적이 30% 개선되어 더 나은 초기 질병 탐지 및 치료 최적화가 가능해졌습니다.

• 클리닉 : 클리닉은 시장의 약 40%를 차지하여 의료 전사 및 환자 커뮤니케이션을위한 NLP 중심 음성 인식 및 텍스트 분석을 활용합니다. 외래 환자 클리닉의 50% 이상이 AI 기반 NLP 도구를 사용하여 수동 문서화 시간을 줄여 의사가 직접 환자 치료에 집중할 수 있습니다. 또한 원격 의료 및 원격 상담에서 NLP 응용 프로그램은 35%증가하여 클리닉이 가상 의료 서비스를 향상시키고 환자 후속 조치를 향상시킬 수 있도록합니다.

지역 전망

NLP (Healthcare Natural Language Processing) 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 중동 및 아프리카 전반에 걸쳐 AI 채택, 의료 시스템의 디지털화 및 AI 중심 의료 연구를위한 정부 이니셔티브에 의해 확대되고 있습니다. 북미는 병원, 연구 기관 및 생명 공학 기업에서 AI 기술을 조기에 채택함으로써 가장 큰 시장 점유율을 보유하고 있습니다. 유럽은 AI 중심 의료 분석에 대한 투자와 NLP 통합에 대한 규제 지원에 대한 투자가 증가함에 따라 밀접하게 따릅니다. 아시아 태평양 지역은 의료 서비스 제공 업체가 AI 기반 예측 분석 및 클라우드 기반 NLP 플랫폼으로 전환함에 따라 급속한 성장을 목격하고 있습니다. 중동 및 아프리카는 의료 디지털화와 NLP 채택을 지원하는 정부 AI 이니셔티브가 증가함에 따라 성장하는 시장으로 부상하고 있습니다.

북아메리카

북미는 Global Healthcare NLP 시장의 34% 이상을 차지하며 병원 및 연구 기관이 AI 채택을 이끌고 있습니다. 미국 병원의 60% 이상이 AI 기반 NLP 시스템을 구현하여 임상 워크 플로 효율을 향상시키고 문서 오류를 줄였습니다. 이 지역의 제약 회사는 NLP 중심의 약물 발견 도구를 사용하여 AI 기반 연구 효율이 40% 증가했습니다. 또한 캐나다와 미국의 의료 서비스 제공 업체의 50% 이상이 NLP 기반 예측 분석을 사용하여 질병 패턴을 감지하고 환자 진단을 향상시킵니다.

유럽

유럽은 시장의 약 25%, 독일, 프랑스 및 영국은 의료 분야에서 AI 채택을 주도합니다. 유럽의 병원의 55% 이상이 NLP 기반 데이터 추출 도구를 구현하여 의료 연구 및 환자 치료를 간소화했습니다. AI 중심 요약을 사용하면 임상 효율이 30% 개선되어 수동 문서에 소요 된 시간이 줄어 듭니다. 유럽 ​​연합의 AI 규정은 의료 기관의 40%가 안전한 GDPR 호환 NLP 플랫폼을 채택하여 데이터 개인 정보 보호 및 환자 보안을 향상시킬 것을 원했습니다.

아시아 태평양

아시아 태평양은 시장의 약 30%를 보유하고 있으며, 의료에 대한 AI 투자 증가로 인해 가장 빠른 성장을 목격했습니다. 중국과 일본의 병원의 45% 이상이 전자 건강 기록 관리 및 의료 전사 정확도를 향상시키기 위해 AI 기반 NLP 솔루션을 배치했습니다. 인도의 의료 부문은 또한 진료소 및 병원의 35% 이상이 AI 중심 음성 인식 도구를 통합하여 의사 환자 상호 작용을 향상시키는 빠른 NLP 채택을보고 있습니다. 또한이 지역의 클라우드 기반 의료 플랫폼의 확장으로 NLP 채택이 40% 증가하여 원격 의료 서비스의 데이터 접근성이 향상되었습니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카는 시장의 약 10%를 대표하며, 의료의 AI 채택을 지원하는 정부 이니셔티브가 증가하고 있습니다. UAE와 사우디 아라비아의 병원의 30% 이상이 의료 데이터 추출 및 환자 문서 자동화에 중점을 둔 NLP 기반 솔루션을 구현했습니다. 아프리카에서 원격 의료 서비스가 증가함에 따라 NLP 기반 음성 인식 채택이 35% 증가하여 원격 지역의 가상 의료 접근성이 향상되었습니다. 또한이 지역의 의료 기관의 25% 이상이 클라우드 기반 NLP 도구에 투자하여 더 나은 데이터 관리 및 환자를 가능하게합니다.

주요 의료 자연 언어 처리 (NLP) 시장 회사의 목록 : 프로파일 링 :

투자 분석 및 기회

AI 중심 솔루션이 임상 워크 플로우, 의료 연구 및 환자 참여를 계속 재구성함에 따라 의료 자연 언어 처리 (NLP) 시장은 확장되고 있습니다. 병원 및 의료 기관에서 NLP의 채택은 특히 자동화 된 의료 전사, 예측 분석 및 약물 발견을위한 데이터 마이닝에서 가속화되었습니다.

EHRS (Electronic Health Records)에 NLP를 통합하면 데이터 접근성과 검색 속도가 크게 향상되어 더 빠르고 정확한 환자 치료 결정이 가능합니다. AI 중심의 음성 인식 도구는 임상 문서에 필수적이되어 의료 전문가의 관리 워크로드를 줄입니다. 많은 병원들이 현재 의료보고 및 환자 상호 작용의 효율성을 향상시키기 위해 실시간 음성 텍스트 솔루션을 채택하고 있습니다.

제약 회사는 약물 개발 및 규제 준수를위한 AI 기반 NLP 도구에 점점 더 투자하고 있습니다. 이 도구는 대량의 임상 시험 데이터를 분석하고 의미있는 통찰력을 추출하여 약물 발견 과정을 신속하게합니다. 예측 질환 모델링에 NLP를 사용하는 것도 증가하고 있으며, 연구자들은 질병 패턴을보다 효율적으로 식별 할 수 있습니다.

클라우드 기반 NLP 플랫폼은 확장 성, 유연성 및 실시간 데이터 처리 기능으로 인해 의료 조직에 선호되는 선택이되었습니다. 의료 서비스 제공 업체가 원격 상담, 약속 일정 및 증상 추적을 개선하려고 노력함에 따라 환자 참여에 대한 AI 중심 챗봇 및 가상 비서에 대한 수요는 증가했습니다.

의료의 AI 채택이 계속 증가함에 따라 NLP 기반 자동화 및 예측 분석 솔루션에 대한 투자가 증가 할 것으로 예상됩니다. 기계 학습 모델과 NLP의 통합은 임상 의사 결정 지원, 의료 영상 분석 및 개인화 된 치료 권장 사항을 향상시킬 것으로 예상됩니다.

신제품 개발

의료 NLP 시장은 지속적인 혁신을 목격하고 있으며, 주요 회사는 의료 워크 플로, 환자 참여 및 연구 능력을 향상시키기 위해 고급 AI 중심 솔루션을 시작하면서 지속적인 혁신을 목격하고 있습니다.

AI 기반 임상 문서화 도구의 개발은 상당한 견인력을 얻었습니다. AI 기반 음성 보조원은 병원에서 의사 환자 대화를 실시간으로 전사하기 위해 병원에서 사용하여 수동 데이터 입력의 필요성을 줄입니다. 이로 인해 의사 소진이 감소하고 운영 효율성이 증가했습니다.

NLP와 통합 된 머신 러닝 모델은 진단 능력을 향상시켜 의사가 환자 병력과 구조화되지 않은 의료 노트를 분석하여 질병 증상을 일찍 감지 할 수 있도록 도와줍니다. 제약 회사는 AI 기반 NLP 도구를 사용하여 약물 발견 및 규제 제출을 가속화하여 임상 시험 데이터 분석에 필요한 시간을 줄입니다.

건강 관리에서 NLP 기반 챗봇에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이 챗봇은 자동화 된 환자 상호 작용을 지원하고, 의료 쿼리에 응답하고, 치료 과정을 통해 환자를 안내하며, 의료 권장 사항을 제공합니다. 자연어 이해 (NLU)와 딥 러닝 알고리즘의 통합은 AI 중심 가상 어시스턴트를 복잡한 의료 상호 작용을보다 효율적으로 만들고 있습니다.

클라우드 기반 의료 NLP 플랫폼이 발전하여 병원 및 연구 기관이 더 빠른 속도와 정확성으로 대규모 의료 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있습니다. 의료 워크 플로에서 AI 구동 자동화로의 전환은 다양한 의료 부문에서 NLP 솔루션의 채택을 더욱 증가시킬 것으로 예상됩니다.

최근 제조업체의 개발

1. Microsoft의 Nuance는 DAX Copilot을 시작합니다-AI 중심 의료 전사 시스템은 이제 한 달에 백만 명 이상의 환자 상호 작용을 처리하여 의사 문서 작업 부하를 크게 줄입니다.

2. IBM은 의료 NLP의 Watson AI를 향상시킵니다-새로운 AI 중심 예측 분석 플랫폼 플랫폼은 병원의 의료 데이터 분석 및 진단 정확도를 향상시킵니다.

3. Apple은 Siri의 의료 능력을 확장합니다-Apple은 AI 기반 음성 인식을 EHR (Electronic Health Records)에 통합하여 의료 서비스 제공 업체가 음성 명령을 통해 환자 데이터를 검색 할 수 있도록합니다.

4. SAS는 NLP 기반 약물 발견 플랫폼을 공개합니다-AI 중심 텍스트 마이닝 플랫폼은 임상 시험 및 제약 연구 데이터에서 주요 통찰력을 추출하여 약물 발견을 가속화합니다.

5. Verint Systems는 환자 지원을 위해 AI 챗봇을 확장합니다 - AI 챗봇은 이제 환자 문의, 약속 일정 및 증상 추적을 통해 병원과 클리닉을 지원하고 있습니다.

의료 자연 언어 처리 (NLP) 시장의 보고서

NLP (Healthcare Natural Language Processing) 시장 보고서는 AI 기반 의료 솔루션의 미래를 형성하는 주요 동향, 기술 발전 및 산업 문제에 대한 통찰력을 제공합니다.

시장은 기계 번역, 정보 추출, 자동 요약 및 텍스트 및 음성 처리를 포함하여 유형별로 세분화되며, 병원 및 임상 환경에서의 광범위한 채택으로 인해이 부문을 지배하는 텍스트 및 음성 처리 솔루션이 있습니다.

응용 프로그램을 통해 시장은 주로 병원 및 클리닉이 주도하며, 여기서 NLP 솔루션은 자동화 된 문서, AI 구동 진단 및 환자 참여에 사용됩니다. 임상 결정 지원에서 예측 분석 도구의 채택이 증가하여 환자 결과 추적 및 조기 질병 탐지가 향상되고 있습니다.

북미는 병원, 생명 공학 기업 및 연구 기관이 임상 문서, 데이터 추출 및 의료 연구를위한 AI 기반 NLP 솔루션에 많은 투자를하는 시장을 이끌고 있습니다. 유럽은 AI 중심 의료 혁신 및 의료 데이터 표준화에 대한 강력한 규제 지원과 함께 긴밀히 이어집니다. 아시아 태평양 지역은 정부가 지원하는 AI 이니셔티브와 디지털 의료 인프라 확대로 인해 빠른 채택을 경험하고 있습니다. 중동 및 아프리카 지역은 AI 기반 의료 자동화에 대한 투자가 증가함에 따라 개발 도상국으로 떠오르고 있습니다.

이 보고서는 예측 진단, 실시간 음성 인식 및 NLP 중심 임상 자동화의 AI 발전을 향후 시장 확장을위한 주요 동인으로 강조합니다. 딥 러닝 모델과 NLP의 통합은 AI 중심 의료 응용 프로그램의 정확성과 효율성을 더욱 향상시켜 환자 치료를 개선하고 의료 워크 플로우를 더욱 향상시킬 것으로 예상됩니다.