报告概述

医疗保健自然语言处理市场规模预计将从 2024 年的39 亿美元增至 2034 年的194 亿美元左右，在预测期内复合年增长率为 17.4% 2025 年至 2034 年。北美占据主导市场地位，占据超过 41.8% 的份额，并拥有16 亿美元的年度市场价值。

非结构化临床数据量的增加是医疗保健自然语言处理 (NLP) 市场的关键驱动力。由于医生笔记、实验室结果和患者反馈等非结构化数据约占所有医疗数据的80%，医疗保健组织在提取可行见解方面面临着重大挑战。

NLP 解决方案通过自动提取、分类和求和来应对这些挑战产生重要信息，从而增强临床记录和决策。电子健康记录 (EHR) 的广泛采用（96%的美国医院现在使用 EHR 系统）提供了越来越多的数据存储库，NLP 可以将其转化为可行的见解，从而改善患者护理和运营效率。

将生成式 AI 和大语言模型 (LLM) 集成到医疗保健工作流程中，为 NLP 市场带来了新兴机遇。这些先进的模型能够执行自动临床试验匹配等任务，分析患者记录以识别合格的参与者，并通过对话式 AI 促进患者支持。

最近的一项调查发现，75% 的领先医疗机构正在试验或计划扩大生成式 AI 的使用。这一趋势在 HIMSS 2025 会议上得到了强调，谷歌在会上展示了生成式人工智能如何搜索和代理可以让临床医生有效访问和总结 EHR 系统内的数据，从而改善患者护理。

医疗保健 NLP 市场的最新发展表明，正在向专业化、特定领域模型和多模式 NLP 方法转变。与通用模型不同，在大型医学数据集上训练的特定领域模型在解释复杂的临床文本方面提供了卓越的准确性。此外，多模态 NLP 将文本与来自医学图像和扫描的视觉数据相结合，提供了更全面的患者信息视图。

例如，Delphi-2M AI 工具经过超过 200 万 患者数据的训练，可以预测超过 1,000 种 疾病的风险，包括癌症和糖尿病，展示了集成数据分析如何准确预测未来的健康结果。这些进步凸显了人们越来越关注为医疗保健领域开发更可靠、情境感知的人工智能解决方案

主要要点

• 2024 年，该市场产生了39 亿美元收入，复合年增长率为 17.4%，预计到今年将达到194 亿美元 2034年。
• 产品类型细分为软件、平台和服务，其中软件在2024年占据领先地位，市场份额为40.5%。
• 考虑到技术，市场分为基于云的和本地的。其中，基于云的占据了60.5％的显着份额。
• 此外，就应用领域而言，市场分为临床文档、数据挖掘和患者交互。临床文档行业占据主导地位，在市场中占有最大的收入份额，达到 45.5%。
• 最终用户细分市场分为医院和诊所以及制药公司，其中医院和诊所细分市场处于领先地位，收入份额为 55.3%。
• 北美在 2024 年获得 41.8% 的市场份额，从而引领市场。

产品类型分析

软件在医疗保健自然语言的产品类型细分市场中处于领先地位处理（NLP）市场占40.5％。医疗保健领域对高效数据处理的需求不断增长，加速了 NLP 软件的采用。这些解决方案使医疗保健提供者能够从医生笔记、实验室报告和医学文献等非结构化临床数据中提取有价值的见解，从而显着增强决策过程。

NLP 软件越来越多地与电子健康记录 (EHR) 系统集成，提高了患者数据的可访问性和准确性。人工智能和机器学习在 NLP 应用中的兴起它还有望通过增强软件理解和处理复杂医学语言的能力来推动增长。随着医疗保健组织继续投资于改善患者治疗效果的技术，对 NLP 软件的需求预计将会上升，从而进一步推动市场发展。

技术分析

基于云的技术以 60.5% 的比例主导着医疗保健 NLP 市场。基于云的解决方案的灵活性和可扩展性使其对于需要处理和存储大量数据的医疗保健组织极具吸引力。云计算减少了对本地硬件的需求，因为本地硬件成本高昂且难以维护。

随着医疗保健数据量的不断增长，云可以实现更高效的处理、实时更新以及跨医疗保健提供商更好的数据共享。随着医疗保健行业越来越多地采用云技术来改善协作和简化流程工作流程、基于云的 NLP 平台预计将继续推动市场的增长。此外，远程医疗和远程患者监护的兴起可能会进一步推动医疗保健领域对基于云的解决方案的需求。

应用分析

临床文档以45.5%领先应用领域。医疗保健提供商越来越多地使用 NLP 解决方案从非结构化文本（例如医生笔记、实验室结果和出院摘要）中提取、分析和构建临床数据。这有助于自动化耗时的流程，提高工作流程效率和准确性。临床文档对于准确计费、合规性和有效的护理服务至关重要。

简化文档流程和减少人为错误的需求正在推动临床文档中对 NLP 的需求。随着医疗保健提供者转向电子医疗保健随着神经网络和基于价值的护理模式的发展，临床文档解决方案预计将变得更加重要，从而加速 NLP 技术在医疗保健领域的采用。

最终用户分析

医院和诊所在最终用户细分市场中占据主导地位，占55.3%。这些医疗保健提供者越来越多地采用 NLP 解决方案来改善临床工作流程、增强决策能力并优化患者护理。通过将 NLP 技术集成到 EHR 和临床系统中，医院和诊所可以实现数据输入自动化、从非结构化来源检索结构化数据，并确保更好的患者管理。

对降低运营成本和改善患者治疗结果的日益关注预计将推动 NLP 在医院和诊所应用的增长。此外，随着数字健康解决方案的兴起以及对提高护理质量的日益重视，医疗保健行业正在转向包括 NLP 在内的先进技术预计将继续推动该细分市场的需求。

主要细分市场

按产品类型

• 软件
• 平台
• 服务

按技术

• 基于云的
• 本地

按应用

• 临床文档
• 数据挖掘
• 患者互动

最终用户

• 医院和诊所
• 制药公司

驱动因素

非结构化临床数据量的不断增加正在推动市场

非结构化临床数据的快速指数增长是医疗保健自然语言处理（NLP）市场的关键驱动力。医疗保健组织每天从各种来源生成大量数据，包括电子健康记录 (EHR)、临床记录和医疗报告。该数据的很大一部分是非结构化的，因此不容易通过传统方法搜索或分析。这些“被困”的数据包含对患者状况、治疗效果和疾病模式的宝贵见解。

NLP 是将自由文本数据转换为结构化格式的关键，可以通过分析结构化格式来改善患者护理、简化操作并支持临床研究。随着电子病历的广泛采用，到 2021 年，美国96％的非联邦急症护理医院拥有经过认证的电子病历，这种非结构化数据的数量激增。基因组测序和可穿戴设备等新数据源的兴起进一步放大了这一趋势，对复杂的 NLP 解决方案产生了持续增长的需求，以管理这些信息并从中获取价值。

限制

数据隐私和安全问题正在限制市场

尽管有迹象表明尽管医疗保健 NLP 具有显着的优势，但由于对数据隐私和安全性的持续担忧，其广泛采用受到限制。医疗保健数据高度敏感，受到严格的监管，例如美国的健康保险流通与责任法案 (HIPAA)。NLP 的使用通常涉及对大量受保护的健康信息 (PHI) 的处理和分析，会增加数据泄露和未经授权披露的风险。大型医疗保健数据泄露的数量一直在不断增加。

根据美国卫生与公众服务部 (HHS) 的数据，2022 年发生了 720 起数据泄露事件，涉及 500 或更多记录，而这一数字在 2023 年上升至 725。这些泄露可能会导致重大的财务和声誉损失。医疗保健数据泄露的成本是所有行业中最高的，到 2023 年，每次事件的平均成本将达到 1093 万美元。这些风险，加上由于实施强大的网络安全措施的复杂性和成本，使许多医疗保健提供商对全面采用 NLP 技术犹豫不决。

机遇

人工智能的兴起正在创造增长机会

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的兴起正在为医疗保健 NLP 市场创造重大增长机会。 NLP 是许多人工智能驱动的医疗保健应用程序的基础组件，允许机器理解和处理临床记录、研究论文和患者记录中的人类语言。这种集成支持开发强大的工具，可以自动执行管理任务、增强临床决策并加速研究。

例如，人工智能驱动的系统可以使用 NLP 自动从患者图表中提取关键信息进行医疗编码和计费，从而减轻临床医生的管理负担。发表的一项研究美国医学会在 2024 年发现，66% 的受访医生在实践中使用了人工智能，这一数字较 2023 年增加了 78%。在药物发现中，NLP 可以快速分析大量科学文献和专利，以识别潜在的药物靶标，从而减少与研发相关的时间和成本。美国食品和药物管理局 (FDA) 哨兵计划也利用 NLP 来分析医疗记录，以进行上市后药物安全监测。

宏观经济/地缘政治因素的影响

宏观经济和地缘政治因素深刻影响着医疗保健自然语言处理 (NLP) 市场，为医疗保健自然语言处理 (NLP) 市场带来了挑战和机遇。创新。持续的全球通货膨胀使医疗保健预算紧张，这可能导致提供商推迟在临床中采用先进的人工智能文本分析平台l 注释提取和决策支持。某些地区的经济波动也会限制可扩展机器学习模型的研发投资。

贸易冲突和供应链中断等地缘政治紧张局势可能会增加处理器和云基础设施等重要组件的成本。这些挑战还可能加剧网络安全风险和监管障碍，使新技术的实施变得更加复杂。然而，全球对个性化医疗的需求不断增长以及政府对人工智能计划的支持正在推动需求。

例如，美国《芯片和科学法案》是政府为加强国内半导体制造和研究而做出的一项重大努力，这有助于缓解关键硬件供应链的脆弱性。通过多元化采购和技术进步来适应这些变化，该行业有望继续增长。

此外，关税和其他贸易措施这些措施通过提高成本来重塑市场，同时激励国内的韧性。这些政策可能会增加对人工智能驱动算法至关重要的硬件成本，这可能会导致提供商推迟其 NLP 平台的升级。然而，这些措施也可以刺激国内制造业扩张，使企业能够利用政府补贴并创造新的技术角色。与国内供应商的战略联盟可以开发出更具弹性的免税解决方案，优先考虑数据安全。通过实施这些策略，行业可以将挑战转化为持续创新和扩张的机遇。

最新趋势

NLP 与 EHR 和临床工作流程的集成是最近的趋势

医疗保健 NLP 市场的一个重要趋势是将 NLP 工具直接更深入、更无缝地集成到现有的电子健康记录 (EHR) 系统和临床工作流程中。历史的然而，许多 NLP 应用程序都是作为独立工具运行的，这造成了脱节，需要临床医生在多个平台之间切换，从而降低了效率。新趋势的重点是在护理点嵌入 NLP 功能，使该技术成为隐形但强大的助手。

例如，NLP 支持的虚拟抄写员可以收听医患对话，实时转录，并自动将全面的临床记录填充到患者的 EHR 中。这种集成还促进了更好的互操作性，使 NLP 能够与各种系统配合使用，包括计费和编码软件。这种向本机集成的转变不仅改进了工作流程，还提高了数据捕获的准确性和及时性，最终带来更好的患者护理。

区域分析

北美正在引领医疗自然语言处理市场

2024 年，北美捕获其在全球医疗保健自然语言处理 (NLP) 市场中的份额为 41.8%，其推动因素是高级文本分析日益集成到电子健康记录中，以改善临床决策支持和患者治疗结果。美国 FDA 的监管进步增强了该地区的领导地位，增强了人们对基于人工智能的 NLP 应用程序进行实时诊断和工作流程自动化的信心。

此外，政府的支持也是一个重要的催化剂，美国国立卫生研究院 (NIH) 为人工智能计划分配了大量资金，从 2022 财年的 8.604 亿美元增加到本财年的 9.257 亿美元 2024 年。这项投资强调了该地区对利用 NLP 平台加强人口健康管理和预测风险建模的重视。

预计亚太地区在预测期内将经历最高的复合年增长率

分析师项目随着地区政府越来越多地采取战略性数字医疗改革来应对日益严重的慢性病负担，亚太地区医疗保健 NLP 市场将在 2024 年至 2030 年预测期内蓬勃发展。这一增长是由电子病历数字化和开发文本挖掘功能来管理多语言数据集等举措推动的。

各国政府正在为这些努力投入大量资源，澳大利亚政府在 2022-23 年对数字医疗计划和创新投资1.072 亿美元就是一个例子。该地区的发展势头建立在利用语言技术提高医疗服务可及性的基础上，当地创新者定制语义解析引擎并创建混合模型，将当地方言与标准术语相融合，以实现更公平的医疗服务。

关键地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

医疗保健 NLP 领域的领先公司通过开发人工智能驱动的平台来推动增长，这些平台可增强提供商的临床记录和决策。他们寻求战略收购来整合先进的语言模型，加强他们的技术产品。公司与医疗保健系统和技术创新者结成联盟，创建定制的、可互操作的解决方案，从而提高市场渗透率。

领导者将大量资源分配给研发，集成大型语言模型以改进数据提取和患者互动分析。他们扩展到亚洲和拉丁美洲等新兴市场，调整工具以满足当地合规性和语言需求。此外，公司还提供基于订阅的分析服务，以促进客户保留并确保持续的收入增长。

Nuance Communications 总部位于马萨诸塞州伯灵顿，自 2022 年起成为 Microsoft 的一部分，提供人工智能驱动的语音和语言解决方案，以简化临床工作流程。其 Dragon Medical 平台提高了文档准确性，使医生能够专注于患者护理。 Nuance 在人工智能创新方面投入巨资，优先考虑医疗保健环境的语音识别和环境智能。

首席执行官 Mark Benjamin 领导一个团队obal团队致力于通过技术提高临床效率。该公司与主要卫生系统合作部署可扩展的 NLP 工具。 Nuance 通过将深厚的行业专业知识与 Microsoft 的云基础设施相结合，保持了竞争优势。

医疗保健自然语言处理市场的主要参与者

• 飞利浦
• Optum
• 微软
• Mayo Clinic
• IBM
• HealthAPIx
• Google
• Computable General平衡
• 亚马逊
• 3M

近期发展

• 2025 年 7 月：飞利浦分享了其 2025 年未来健康指数的见解，表明76%的印度医疗保健专业人员对人工智能改善患者状况的潜力持乐观态度结果。该报告强调，人们越来越相信人工智能可以改善护理服务，80% 的受访者认识到人工智能能够自动执行重复性任务。这和erlines 飞利浦专注于人工智能集成，包括 NLP 驱动的解决方案，以减少管理工作量并增加临床医生与患者的互动。研究结果表明，人们对针对日常临床需求量身定制的人工智能工具有着明确的需求，这促使飞利浦开发出更实用的集成解决方案。
• 2025 年 5 月：微软为 Teams 引入了新的人工智能功能，旨在通过更智能的协作代理来增强企业任务管理。这些工具在 Microsoft Build 2025 上发布，使开发人员能够构建能够自动执行患者图表准备和护理差距识别等任务的代理。这项创新是微软更广泛战略的一部分，利用人工智能和自然语言处理技术，特别是通过收购 Nuance Communications，实现临床记录自动化并支持医疗保健环境中的决策。