美国医疗保健生成人工智能市场（2024 - 2030）

美国医疗保健生成人工智能市场趋势

美国2023 年医疗保健生成人工智能市场规模估计为 5.184 亿美元，预计 2024 年至 2030 年复合年增长率为 36.4%。这一增长主要归功于远程患者监测意识的增强和人工智能技术的采用。 生成式人工智能正在改变医疗领域，为医疗保健提供者提供富有洞察力的数据，帮助他们为患者提供最佳的治疗。它涉及使用生成模型、人工智能技术来生成有价值的数据或内容。

诸如变分自动编码器和生成对抗网络之类的模型可以生成用于医学图像合成、个性化医疗，并设计用于药物发现的各种分子。医疗保健数据的可用性不断增加以及对高效且具有成本效益的解决方案的需求影响了美国医疗保健行业对生成式人工智能的需求。 

人工智能的一个子类型称为生成人工智能，它有可能彻底改变个性化医疗和医疗诊断。他们研究现有数据以创建用于诊断成像的新样本、模拟患者反应并生成用于培训和测试的合成患者数据。生成式人工智能的分析能力是做出医疗决策的重要一步，特别是在生成新信息和解决方案时。它是改善医疗保健结果的有效工具，因为它能够创建医学图片、合成药物分子以及根据个人健康数据定制疗法。 

COVID-19 加速了生成式人工智能与现代医疗保健的整合，最大限度地减少等待时间前往医疗中心并避免亲自就诊。 COVID-19 的影响还鼓励了在生成人工智能的帮助下药物开发和检测软件的技术进步。例如，西北大学开发了一种名为 DeepCOVID-XR 的人工智能算法，该算法可以通过基本的肺部 X 射线检测 COVID-19 迹象。与胸部放射科医生相比，机器学习软件识别 COVID-19 的速度提高了 10 倍，正确率提高了 1%-6%。

生成式 AI 通过以可理解的语言与患者互动、解决不确定性并为医疗保健专业人员总结数据来改进实时信息收集。它可以通过分析历史和当前的医疗数据来评估蛋白质、化学物质和 DNA，并帮助医疗保健提供者简化病因。 Google 的 Bard 和 OpenAI 的 ChatGPT 等聊天机器人的最新进展显着证明了基因的能力评级人工智能。 

生成式人工智能在应对医疗保健挑战方面的变革视角正在引起医疗保健提供者和医疗保健生成式人工智能初创公司的关注。这些模型能够合成真实的医疗数据并生成就诊记录、治疗代码和医疗摘要，可以减轻医疗文件的负担。此外，它还可以响应有关诊断的询问，建议治疗方案并增强诊断能力，这正在推动生成式人工智能技术在各个医疗保健方面的集成和采用。例如，HCA Healthcare 实施了一个解决方案，使用 Augmedix 的应用程序根据医患对话创建医疗记录。该应用程序在每次患者就诊后安全地制作笔记草稿，在传输到电子健康记录之前进行审查和最终确定，从而节省患者护理时间。

市场集中度和特点

市场成长期较高，增长速度不断加快。美国的生成式人工智能行业以高水平的创新着称，这得益于技术发展速度的加快，以及海量医疗数据的可用性和机器学习算法的改进等方面的推动。因此，前沿的人工智能应用不断发展。

医疗生成人工智能市场的另一个特点是领先企业的并购活动适度。这是出于几个目标，例如在快速扩张的市场中进行整合的必要性、获得新的人工智能人才和技术的需要以及人工智能日益增长的战略意义。

人工智能市场还受到越来越严格的监管审查。这是由于对数据隐私和潜在负面影响的担忧人工智能的一些影响，例如算法偏差和数据错位，可能会导致错误的建议和疾病诊断。因此，美国政府正在投资管理人工智能的开发和使用。这些法规可能会对人工智能市场产生重大影响，从而影响技术的开发和采用。

医疗保健领域的生成式人工智能的直接产品替代品有限。然而，许多技术可用于实现与人工智能类似的结果，例如自动化、基于规则的系统和专家系统。这些技术可以在特定的医疗保健环境中用作人工智能的替代品。

最终用户集中度是该市场的一个重要因素。由于医疗保健领域有许多最终用户正在推动对人工智能解决方案的需求。需求集中在少数最终用户行业，为专注于开发生成式人工智能解决方案的公司创造了机会

组件洞察

解决方案细分市场主导市场，2023 年收入份额约为 58%，预计在预测期内将以 38.3% 的最快复合年增长率增长。这种增长可归因于智能设备、可穿戴技术和配备传感器的智能手机的广泛采用，这些技术可以在专业环境之外监控患者的行为。这使得人工智能能够提供实时监测和个性化治疗建议、更好的诊断结果、更快的药物开发和更准确的患者护理。经验证的功效、成本效益、监管合规性以及与现有医疗基础设施的顺利集成等优势也促成了该领域的主导地位。

生成式人工智能系统可以创建新内容并分析现有数据，已受到专业人士的欢迎，包括医疗保健护理提供者。这些系统使用历史数据来识别模式并预测未来状况。这些系统的易用性和可访问性导致了向更有针对性的医疗保健解决方案的转变。人工智能还可以访问健康信息交换（HIE）来检索医疗记录，对其进行分析，并根据患者的医疗背景制定查询。 2023 年 10 月，微软推出了新的人工智能和数据工具，通过 Microsoft Fabric 和 Azure AI 帮助医疗保健企业获取洞察并增强医生和患者的体验。

功能洞察

医学成像分析领域在 2023 年占据市场主导地位，收入份额约为 30%。这主要是由于其提高诊断准确性和效率的能力。 生成人工智能模型，特别是生成对抗网络 (GAN)，可以生成高保真医学图像，增强数据集和图像e 识别算法。这项创新改进了图像解释，从而实现准确的诊断和治疗计划，并通过改进的诊断能力和患者护理彻底改变医疗保健。 2023年10月，美国国家科学基金会宣布投资1090万美元用于实施生成式人工智能技术的研究。

机器人辅助人工智能手术领域预计在预测期内将以39.1%的最快复合年增长率增长。这是一种利用人工智能和机器人来增强外科手术的尖端医疗技术。配备先进计算机视觉系统和机器学习算法的机器人与外科医生一起提高准确性、控制和整体结果。这种新颖的方法通过最大限度地减少人为错误、侵入性和恢复时间，改善了从微创到复杂治疗的各种外科专业的患者治疗效果。根据 J 发表的报告美国医学会期刊《JAMA Internal Medicine》于 2023 年 7 月发布的报告称，美国法院尚未收到任何与人工智能生成材料造成的医疗损害责任相关的问题。

应用洞察

临床细分市场在 2023 年占据市场主导地位，收入份额将超过 60%，预计将以 37.7% 的最快复合年增长率增长。 2024年至2030年。这归因于信息存储容量、高计算能力和并行处理能力的谨慎进步，以提供高端护理。生成式人工智能正在通过融入心血管护理、皮肤病学、传染病和肿瘤学等专业领域来改变医疗保健行业。帮助心血管健康精准诊断和个性化治疗方案，促进皮肤科精准诊断和治疗建议，协助传染病病原鉴定，提升临床水平通过基因组分析和个性化治疗建议来制定肿瘤学决策。

数字健康记录、远程医疗、药物相互作用管理和疾病诊断都通过人工智能得到增强。它改进了虚拟远程医疗咨询、管理电子健康记录并分析大量医疗数据以识别精确的诊断。它进一步预测药物相互作用中的不利结果，改善患者护理和药物决策协助。这些因素有助于生成式人工智能在临床领域的采用。位于美国东南部地区卡罗来纳州的 UNC Health 实施了由 Azure OpenAI 服务提供支持的生成式 AI 聊天机器人，通过快速访问参考文档和材料来加快医疗保健提供者的管理职责。

最终用途见解

临床研究领域以到 2023 年，收入份额将超过 30%，并且预计在预测期内将以 39.1% 的最快复合年增长率增长。这归因于药物开发、试验设计和数据分析的革命性变革。它通过模拟临床试验情况、优化程序和预测结果来简化研究过程。数据驱动的决策、患者识别和药物反应预测加速了创新药物和疗法的开发和批准，从而实现更快、更经济的试验，从而有助于该领域的市场增长。 2023 年 5 月，微软公司推出了 Microsoft Fabric，这是一个综合分析平台，集成了组织所需的所有数据和分析工具。

生成式 AI 正在集成到临床决策支持系统中，为医疗保健专业人员提供数据驱动的见解帮助诊断和治疗决策，从而改善临床结果并加强患者护理。医疗中心很早就实施了生成式人工智能，以改善药物开发、个性化治疗方案、诊断辅助和医学成像。这种整合鼓励了市场的研究和开发，以提高诊断效率并改善患者护理。例如，在美国西部，总部位于加利福尼亚州的 Incredible Health 公司在其整个平台中集成了生成式 AI，以加快护士的就业流程，从而节省了医院的精力和时间。

美国主要医疗保健生成式 AI 公司见解

一些主要市场参与者包括 HCA Healthcare、微软公司； IBM Corporation、Google LLC

• 微软公司提供广泛的生成式人工智能功能和服务，包括语音识别和语言年龄的理解。它还提供相关模型、SDK 和 API，帮助为各种应用程序构建基于 AI 的工作流程。

• IBM 公司的子公司 IBM Watson Health 使用 AI 算法来估计医疗数据分析中的人类感知。医疗保健相关人工智能应用的主要目标是检查患者结果与预防或治疗技术之间的关系。

• Neuralink Corporation、NioyaTech 和 OpenAI 是其他一些市场参与者。

• OpenAi 是一家总部位于美国的人工智能研究组织，它提供广泛的解决方案，通过利用大数据、机器学习和人工智能的力量来简化操作并提高患者结果

最新进展

• 2024 年 1 月，微软的 Nuance Communications 宣布推出 DAX Copilot (DAX)，这是一种人工智能驱动的解决方案，与 Epic Systems Corporation 提供的 EHR 集成。该工具通过改善患者检查期间的编译访问来实现临床文档自动化，从而提高医疗保健效果。

• 2023 年 12 月，Google 推出了 MedLM，这是一个专为医疗保健用途而设计的基础 AI 模型系列。这些模型现已通过 Vertex AI 平台向美国的 Google Cloud 客户开放。

• 2023 年 9 月，Oracle 推出了 Oracle Clinical Digital Assistant，这是一项面向医疗保健组织的新型生成式 AI 服务，它与 Oracle 的 EHR 解决方案集成，使提供商能够使用生成式 AI 和语音命令来减少手动工作，从而使他们能够专注于患者护理。患者可以还可以使用语音命令执行自助服务操作。

• 2023 年 9 月，微软公司和 Mercy 合作利用生成式 AI 和其他数字技术来增强患者护理和患者体验，标志着医疗保健领域向利用先进数字技术提供消费者护理服务的方向发生重大转变。

• 2023 年 8 月，HCA Healthcare 和 Google Cloud 合作利用生成式 AI 技术来增强工作流程，特别是在临床文档方面，通过减少管理任务，让医生和护士能够更加专注于患者护理。

• 2023 年 8 月，Microsoft 和 Epic 合作，将 Microsoft 的 Azure OpenAI 服务与 Epic 对临床程序和电子健康记录的深刻理解相结合，解决医疗保健中的生成式 AI 的使用，以解决医疗保健中的紧迫问题

• 2023 年 7 月，AWS HealthScribe，这是一款面向医疗保健软件提供商的人工智能解决方案t该帽子可帮助医生处理文书工作，已由 Amazon Web Services 发布。该计划通过使用生成式人工智能和语音识别，帮助临床医生创建笔录、起草临床记录并分析患者讨论。

• 2023 年 3 月，Enlitic 推出了 Enlitic Curie，这是一个让放射科轻松管理其工作流程的平台。该平台托管 Curie|ENDEX，利用 NLP 和计算机视觉来分析和处理医学图像，以及 Curie|ENCOG，利用人工智能识别和保护受保护的健康信息

• 美国中西部地区芝加哥的学术医疗系统 Northwestern Medicine 采用 Microsoft Fabric 的医疗数据解决方案来集成临床数据、满足监管要求并使用生成式 AI 解锁见解，从而增强患者护理质量。

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