حجم سوق جمع بيانات الرعاية الصحية ووضع العلامات عليها ومشاركتها وتحليلها، حسب نوع البيانات (الصورة والصوت والفيديو والنص وغيرها)، حسب مقدمي الخدمات (العام والخاص)، حسب المستخدم النهائي (شركات التكنولوجيا الحيوية ومراكز التشخيص والمستشفيات) ومصنعي الأجهزة الطبية والأدوية ومراكز البحث والتطوير)، والتوقعات الإقليمية، 2024-2032

رؤى السوق الرئيسية

يتم استخدام جمع بيانات الرعاية الصحية ووضع العلامات عليها للتنبؤ بالبيانات الأولية ووضع علامات عليها مع إضافة تسميات ذات معنى للسياق كما هو الحال في نموذج التعلم الآلي للتعرف عليها. وهذا يتطلب مشاركة جميع أنواع المنظمات التي لديها بنية تحتية قائمة للخدمات والسجلات الطبية. يمكن أن يساعد جمع بيانات المرضى والرعاية الصحية بشكل مناسب في تحسين جودة الخدمات المقدمة للمرضى على مستوى العالم. تقوم معظم المستشفيات والمؤسسات الطبية الخاصة بالاستعانة بمصادر خارجية لوضع العلامات على البيانات من أجل إدارة طبية أفضل.

يحرك السوق الاعتماد المتزايد على التقنيات الواردة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من قبل اللاعبين الرئيسيين. تشمل بعض العوامل الدافعة ارتفاع الطلب على مجموعات البيانات عالية الجودة للحصول على صورة أفضل وتشخيص مبكر للأمراض من خلال التعلم الآلي، والفصل بين متطلبات التعليقات التوضيحية للمنتج من قبل المشترين المحتملين.

إن الارتفاع المستمر في الطلب على مرافق رعاية صحية أفضل، وخلق رؤية شاملة للمرضى، وزيادة الوعي بين السكان، من أجل تحسين النتائج في مجال الرعاية الصحية هو أمر يعزز السوق.

• على سبيل المثال، تتيح الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إجراء تحليل وتشخيص مبكر ودقيق للصور الطبية لتحديد التشوهات في تقارير الأشعة المقطعية أو الأشعة السينية لشروح طب الأسنان وحصوات الكلى وغيرها من الحالات.


• على سبيل المثال، في نوفمبر 2020، أعلنت شركة Alegion Inc. عن إطلاق Alegion Control، وهو حل برمجي جديد للخدمة مصمم لتحسين التعليقات التوضيحية للبيانات، والذي يُستخدم لتكوين البيانات والتعليق عليها لمبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

تأثير كوفيد-19 على سوق جمع بيانات الرعاية الصحية ووضع العلامات عليها

نتيجة لذلك، خلال فترة التوقعات، أثر فيروس كورونا بشكل إيجابي على سوق جمع بيانات الرعاية الصحية ووضع العلامات عليها.

الأسواق العالمية لجمع بيانات الرعاية الصحية ووضع العلامات عليها، واختراق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بسبب تأثير فيروس كورونا (COVID-19). ومن المتوقع أن يؤدي إدخال التكنولوجيا وتقنيات التصوير الطبي للكشف المبكر والدقيق عن الأمراض إلى زيادة جمع البيانات.

• على سبيل المثال، تقدم Centaur Labs حلول وضع العلامات الطبية مثل وضع العلامات الطبية الصوتية والنصية، ووضع العلامات على تخطيط القلب، ووضع العلامات على الأشعة، ووضع العلامات على أمراض القلب.


• من المتوقع أن يتوسع سوق جمع بيانات الرعاية الصحية ووضع العلامات عليها في أمريكا الشمالية خلال المرحلة المبكرة من جائحة كوفيد-19، مدفوعًا بالاستخدام المتزايد للحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. يتم استخدام التصوير الطبي في مرافق الرعاية الصحية في المنطقة للتشخيص المبكر والدقيق، بالإضافة إلى إنشاء تقارير آلية لمرضى محددين.

رؤى رئيسية

وسيغطي التقرير الأفكار الرئيسية التالية:

• الإجراءات الأساسية لاستخراج بيانات الرعاية الصحية من الجهات الصحية


• تأثير فيروس كورونا (COVID-19) على سوق جمع بيانات الرعاية الصحية ووضع العلامات عليها


• التقدم التكنولوجي في جمع بيانات الرعاية الصحية وسوق العلامات


• تطورات الصناعة الرئيسية عمليات الدمج والاستحواذ والتعاون

التحليل حسب نوع البيانات

في عام 2021، يعد قطاع بيانات الصور والفيديو هو القطاع المتنامي بشكل بارز ويوفر معدل إيرادات أعلى على الشركات نظرًا لاستخدام التجزئة الدلالية والتعليقات التوضيحية للصور المضلعة لتشخيص الأمراض النادرة. وكان النمو مدفوعًا بتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية.

التحليل الإقليمي

ساهمت أمريكا الشمالية بأكبر قدر في سوق جمع بيانات الرعاية الصحية ووضع العلامات عليها بسبب زيادة اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية. من المتوقع أن تتوسع منطقة آسيا والمحيط الهادئ بأسرع معدل نمو سنوي مركب خلال الوقت المتوقع.

من المتوقع أن تكون الصين أكبر مصدر للإيرادات في سوق جمع بيانات الرعاية الصحية ووضع العلامات عليها في منطقة آسيا والمحيط الهادئ. ارتفاع الطلب على أنظمة التصوير الطبي في صناعة الرعاية الصحية للكشف عن العديد من الأمراض والاستثمارات الحكومية الكبيرة لتطوير برامج مبتكرة لجمع البيانات ووضع العلامات بسبب مخاوف الخصوصية، في الصين من المتوقع أن تدعم نمو السوق

تغطية اللاعبين الرئيسيين

• سيتضمن التقرير ملفات تعريف اللاعبين الرئيسيين مثل Reality AI وLabelbox, Inc. وAlegion وAppen Limited وiMerit وCogito Tech LLC وShaip وSnorkel AI وDatalabeler وInfolks وSumma Linguae Technologies وغيرها.

التقسيم

حسب نوع البيانات

• صورة


• صوتي


• فيديو


• نص


• آحرون

من قبل مقدمي الخدمة

• عام


• خاص

بواسطة المستخدمين النهائيين

• شركات التكنولوجيا الحيوية


• مراكز التشخيص


• المستشفيات


• مصنعي الأجهزة الطبية


• المستحضرات الصيدلانية


• مراكز البحث والتطوير

بواسطة الجغرافيا

• أمريكا الشمالية (الولايات المتحدة وكندا)


• أوروبا (المملكة المتحدة وألمانيا وفرنسا وإسبانيا وإيطاليا وبقية أوروبا)


• آسيا والمحيط الهادئ (الهند واليابان والصين وأستراليا وبقية منطقة آسيا والمحيط الهادئ)


• أمريكا اللاتينية (البرازيل والمكسيك وبقية أمريكا اللاتينية)


• الشرق الأوسط وأفريقيا (دول مجلس التعاون الخليجي وجنوب أفريقيا وبقية دول الشرق الأوسط وأفريقيا)

تطورات الصناعة الرئيسية

• في يناير 2022، أعلنت شركة Labelbox، وهي شركة ناشئة تعمل على تطوير منصة للتعليقات التوضيحية والوسم، أنها جمعت 40 مليون دولار أمريكي مما رفع إجماليها إلى 79 مليون دولار أمريكي. وبالإضافة إلى توفير رأس المال لخطط الشركة، سيتم استخدام الأموال لاكتساب عملاء جدد وتوسيع قاعدة منتجاتها وتنمية قوتها العاملة في جميع أنحاء العالم.


• في ديسمبر 2021، أعلنت شركة Summa Linguae Technologies عن الاستحواذ على شركة Datamundi، والتي ستكمل عروضها الحالية لحلول البيانات من خلال تعزيز نطاق الخدمات المقدمة للعملاء. سيساعد هذا الاستحواذ أيضًا في توسيع نطاق التعليقات التوضيحية لبيانات الصوت والصورة، وهو ما يمثل تركيزًا متزايدًا في الصناعة.