医療コーディング市場シェア2025-2035の人工知能

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今後数年間でこの市場を形づけるトレンドは?

2025年の2024年のUSD 2.69 Billionと2025年のUSD 3.05 Billionのために考慮される医療コーディング市場における人工知能は、2035年までにUSD 10.80 Billionに達すると予想され、約13.47%のCAGRで成長しています。 医学のコーディングのAIは機械学習および自然な言語処理を使用してすぐにそして自動的に医学の診断、処置およびプロシージャに使用するコードを識別するプロセスです。 この技術により、コーディングエラーが軽減され、精度が向上し、ヘルスケアの請求がより迅速に行われます。 広範な患者記録を通過し、重要な詳細を選択し、政府が設定した適切なコードを使うことができます。 医療コーディングのAIは、病院やクリニックがより簡単に医療記録管理や医療文書システムが複雑になり、再燃に時間がかかるため、より普及しています。 AIは、病院、クリニック、保険会社が、より手頃な価格でエラーのない操作をしようとすると、ますます確実に信頼されています。

業界の専門家が市場動向について言うことは?

「AI技術とのコラボレーションで欠かせないコンピテンシーヘルス情報の専門家を育成する」 このプレゼンテーションでは、効率性、実践的なトレーニングフレームワーク、重要なスキル開発、実装戦略を強化するAIリテラシーの基礎的なスキルを探求し、専門家が医療情報設定でAIツールを自信をもって活用できるようにします。これらの強力な技術を最大限に活用する準備が整いました。 ツイート

• デビッド・マルク博士、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士)、博士(博士)、博士(博士)、博士(博士、博士)、博士(博士)、博士、博士、博士、博士)、博士(博士(博士)、博士、博士)、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、博士、

レポートが分析するセグメントと幾何学は?

市場を形づける主要な運転者および挑戦は何ですか。

より速く、より正確な医学のコーディングのための増加の必要性はAIの技術の使用を奨励しています。

ヘルスケアコーディングの専門職は、迅速かつ正確なコーディングの需要が上昇し続けているため、AIを実装するために説得されています。 ヘルスケアプロセッサーは、タイムリーな支払いを受信し、保険会社による支払いを満たすために、大量のデータを迅速に対処し、政府主導の要件に準拠する必要があります。 このような電子クレームのハンドコーディングは、時間がかかり、潜在的なエラーを引き起こし、支払われるまでに時間がかかることを証明します。 NLP および ML に基づくアプリケーションは、適切なコードを選択するために必要な情報を簡単に読み出し、容易に特定することができます。 これは、コーディングがより速く行われ、結果はより正確で標準化されることを意味します。 今後も、より複雑でボリューム感のある医療情報で、AIは効率性を維持することがより重要となります。

より迅速な結果で、AIは、少数のコーディングエラーを要求の拒否、および請求ミスを削減することができます。 したがって、ヘルスケアプロバイダー、ペイア、保険会社は、よりシームレスに通信することができます。 AIアプリケーションは、主にICD-11やCPTなどの新しいコーディングガイドラインや規則をペースで保つために、より新しいデータ解析と機械学習アルゴリズムを利用しています。 したがって、ヘルスケア組織は、より信頼性が高くなり、金融罰を避けることができます。

このドメインでAIを利用することで、専門家のコーダが複雑なケースに焦点を合わせ、AIは簡単にコーディングを処理できます。 しかし、病院、保険会社、および請求機関は、収益サイクル管理を最大化するためにAIソリューションを検討しています。 より多くの要求の厳しい規則とより多くの患者の数は、医療コーディングのより大きな責任であり、セクター内の個人は、より迅速で効率的なコーディングを必要とし、AIを成長させるためにこの分野を支援する主要な機器をレンダリングします。

熟練した医療コーダの不足は、AIベースのソリューションに依存するヘルスケアプロバイダを押しています。

十分な熟練した医療コーダが難しいとAI技術は、医療コーディング市場で重要な上昇因子になっています。 ヘルスケアが成長し、患者データが成長し続けるにつれて、より正確でタイムリーなコーディングが必要です。 それでも、経験豊富なコーダがいくつも存在し、実行する必要があるコーディングの量は成長している違いがあります。 短時間があるので、ヘルスケアプロバイダーはAIを使用して、多くの患者の記録をすばやく通過、理解し、コードし始めています。 自然言語の処理と機械学習を利用することで、医療文書から重要な情報を引き出し、正しいコードを設定し、限られた人員の作業を容易にします。 労働不足を満たすだけでなく、機械を使用して企業操作をより正確かつ効率的にします。

AIは、ヘルスケア組織が継続的問題に対する答えとして、特に物事が迅速に起こる必要があると見なされます。 コーディングの専門家の喪失や、フィールドに入る少数の人がいるため、病院やクリニックはAIに頼りになり、その活動が法的に残ることを確実にし、その請求は生産性の低下なしで正しいです。 なぜなら、AIは、医療機関にとって効果的な管理が可能だから、請求患者の遅延やコーディングサービスの外部者を雇う必要がある可能性は低いです。

プログラマの希少性は、あらゆるタイプのクリニックや、特に手作業でコーディングするために使用される中規模の慣行を促し、AIの使用を増加させます。 AIは、多くのハード・ツー・ファインドの専門家を必要としないため、ヘルスケア企業は、今後、自分の仕事をスケーリングし、維持することを目指していきます。 そのため、コーダーの不足が企業にデジタルトランスフォーメーションの重要性を認識し、医療コーディングのためのAIにより多くの投資を奨励していることを意味しています。

AIシステムのインストールとメンテナンスのコストが高まり、より小規模なヘルスケアプロバイダが採用するのが難しくなります。

人工知能の設定と維持に関する高コストは、医療コーディング市場での人工知能(AI)の拡大を遅くする重要な要因です。 小規模な医療会社やクリニックでは、先進的なAIシステムを購入するために必要な要約は非常に大きいです。 AIソフトウェアの購入だけでなく、ハードウェアへのアップグレード、EHRシステムとの統合、ワーカートレーニング、継続的なサポートが必要です。 小規模・中規模の医療施設が資金不足しているため、これらのITソリューションを優先的に行うのは大変です。 これらの理由から、企業はまだマニュアルコーディングに依存しています。これにより、時間がかかり、正確ではありません。 その結果、人工知能の導入は、大きな病院と小規模な慣行の分岐を作成しました。

必要なアップデートとメンテナンスコストで、AIとの最新情報を把握できます。 医療コーディングガイドライン、ICDコード、および請求要件のすべての変更は、AI搭載システムの更新に反映されるべきです。 ソフトウェア会社のサービスに依存し、コストに追加するためのこれらの更新は一般的です。 サイバーセキュリティ、データプライバシーのルール、および問題の修正の費用は、多くの小規模なプロバイダーを考慮に入れます。 多くの場合、これらのシステムはITチームによって管理されず、プロセスが難しくなります。 その結果、AIの展開に必要な費用は、医療業界の多くの組織が自動化を最大限に活用することを防ぎます。 AIが高価で実装が難しくなる限り、大規模で医療コーディングにAIを使うのは難しいでしょう。

自然言語処理(NLP)の進歩により、AIツールの理解とコード医学用語の理解が向上します。

医療コーディング市場での人工知能の成長は、NLPの最近の進歩によって運転されています。 AIシステムは、医師のノート、臨床要約、排出レポート、病理記録を含む大量の医学情報を分析、理解、解釈するためにNLPを使用します。 以前は、言語、略語、文脈動語の多くの不整合性のために、そのような情報を分析するのは困難でした。 NLPの進歩により、AIは医療記録をよく分析し、それらに正しいコードを提供できるようになりました。 そのため、コーディングのエラーが減少し、医療従事者にとって情報を使用するのが容易でより確実になります。

NLP は、医療従事者の言葉をコーディングや文書の請求に使うこともできます。 コンテキストやセマンティックスがNLPベースのシステムで理解されている場合は、さまざまな医学の専門性、地域言語の変種、および医学の用語を変更することができます。 そのため、AIはより多くの場所や医療設定で採用することができます。 NLP では、AI は、人間の助けを借りる必要がほとんどなく、自分でより困難なタスクをコードすることができます。 医療従事者が取り扱うべき書類を削減しながら、より効率的な運用を実現します。 このため、NLP の進歩により、AI は医療コーディングにおいてより有用で受け入れられるようになり、医療システムが使いやすくなります。

テレヘルスサービスの上昇は、自動化された効率的なコーディングソリューションの必要性を増加しています。

Telehealthの迅速な上昇は、医療コーディング市場での人工知能で成長するための大きな可能性を提供しています。 遠隔医療活動の大きな増加につながる、バーチャル相談が人気になりました。 そのため、医療用コーダはスピードと精度を両立させる必要があります。 手動コーディングは、多くの場合、テレヘルスの作業の大量かつ高速な量を処理するのに十分ではありません。 加えて、AIを活用したソリューションは、これらのデジタルファイルを取り込み、より一貫した管理業務に加えることなく、医療従事者をサポートします。

NLPを用いたAI技術は、テレヘルスアポイントで作成した音声録音、ビデオチャット、記録などの情報を分析することができます。 これらのツールでは、正しい診断と手続きコードがすぐに発見され、使用でき、間違いを減らし、迅速な支払いを迅速に受けるのを助けることができます。 医療へのアクセスが制限されるエリアで、この種のスマートテクノロジーの必要性が増加します。 このようなシステムは、AIを使用してさまざまなテレヘルスツールをサポートし、多くのヘルスケア設定で使用できるシステムです。 デジタルヘルスケアをもっと活用するので、スマートコーディングツールを使用することが重要です。そこで、AIはテレメディシンのインフラを改善するのに役立ちます。 そのため、テレヘルスは、医療の提供方法の変化や、AIが医療コーディングで成長する新たなチャンスを提供していきます。

業界の主要な市場セグメントは何ですか?

コンポーネントに基づいて、医療コーディング市場での人工知能はソフトウェアとサービスに分けられます。 そのうちの1つは、ソフトウェア部門、今日支配します。 彼らの優位性の主な理由は、高度なAIベースのコーディングツールがチャレンジングなコーディングの問題を管理することであり、より少ない人間入力を必要とし、法案がより正確であることを引き起こします。 大規模なヘルスケア事業は、医療を介したEHRやRCMツールに簡単に参加できるため、これらのアプリケーションを好む。 ソフトウェアのアルゴリズムへのアップグレードとリビジョンにより、現在の規則と医学の語彙を存続させることができます。 ヘルスケアの間違いが少ない患者では、最高のソフトウェアプラットフォームを使用しているプロバイダーの数が増え、これらのプラットフォームの市場が成長しています。

テクノロジーをベースに、医療コーディング市場における人工知能は、機械学習(ML)、自然言語処理(NLP)、ディープラーニング、コンピュータビジョン、ロボティックプロセス自動化(RPA)に分けられます。 自然な言語処理(NLP)はラインの上のです。 NLP は、組織化された臨床的メモの感覚を 1 つにし、より速く、より正確なコーディングを実現します。 医師の書類自動変換を定期的に行なうため、誤りを最小限に抑え、受理の可能性を最大限に高めます。 これらの技術は、医療レポートの化合物言語を処理する上で有用であり、その情報が正しく解釈されることを保証します。 臨床データが拡大するにつれて、NLPの関連性が向上する可能性があるため、フィールドに強力なリードを与えます。 フォームの底

市場をリードする地域とその理由

医学のコーディングの市場における北アメリカの人工知能は高度のヘルスケアのインフラおよびデジタル健康技術の高度の採用による一流です。 米国では、AI コーディングソリューションを管理し、ヒューマンエラーを削減し、請求速度と精度を検証し、クレーム処理を加速します。 AIは、ほとんどのヘルスケアプロバイダーが資金の処理プロセスを改善するために利用されています。 業界の企業、革新的な新しいソリューション、および透明な規制からのイノベーションは、業界を前進させています。 また、地域内には多くのヘルスケアデータが存在するため、AIモデルを活用することで信頼性が向上します。 ヘルスケア組織とテクノロジー企業とのパートナーシップにより展開スピードが加速されます。 プログラマを探し、採用することで、給与が高まるため、自動化ソリューションを取り入れています。 一般的に、北米は医療コーディングにおけるAIの面で進歩的かつ起業家的です

アジア・パシフィック地域は、ヘルスケアのデジタル化や病院ネットワークの拡大に投資し、医療コーディングにおける人工知能の有望な市場として誕生しています。
インド、中国、日本、韓国はAIがより効果的に管理し、ヘルスケアのコーディングの間違いを減らすのを助けることができる方法のますます観察しています。 より患者情報を集めるこの地域の高度に洗練された健康システムでは、精密な自動コーディングを実施する今では不可欠です。 さまざまなAI企業は、ローカルおよび国際的要件を持つ企業を支援するために市場参入しています。 農村のコミュニティは、デジタル技術で悲観を続けながら、一般的に言えば、ヘルスケアの強化に向けた動きは堅牢です。 政府・民間部門の努力により、東南アジアでのデジタル化が進んでいます。

市場の競争力のある風景はどのようなようですか?

よく知られているヘルスケアIT企業とAIに焦点を当てたスタートアップのミックスは、この市場で発見され、迅速かつ正しく医療コードを適用する方法を改善することを目指しています。 ヘルスケア向けAIベースのコーディングを提供する企業事例は、3M健康情報システム、オプタム(UnitedHealth Group)、Cerner Corporation(Cerner Corporation)です。 長年の経験と膨大な量のデータへのアクセスのために、これらの会社は正確なコーディング基準をきつくり維持することができます。 ファソム、サビスタ、シオックスヘルスなどのスタートアップは、特定の医療分野で使用されるAIツールを製造しています。 この競争の主要な特徴は、既存の電子健康記録システムへの新しいアイデア、安全なデータおよび容易な関係です。 企業は、研究開発予算を高め、ヘルスケアグループと協力して、幅広い規模で使用できるAIシステムを設計しています。

医療, Company Shares Analysis, 2024

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最近の合併、買収、または製品発売が業界をシェイピングしているのは?

• 2024年11月、Maverick Medical AIがMaverick CodePilotTMを公開しました。 このツールは、ルールで自動リアルタイムのコーディングを行なっているので、記録のテキストを提案したり、ドキュメントや収益を向上したりすることができます。
• 2024年8月、CodeMetrixは、CodaMetrix AIプラットフォームが、自己主導のコーディングカテゴリのEpic Toolbox指定を獲得したことを発表しました。 米国における20の大手健康システムでは、患者情報を完全な医療コードに変更するためのプラットフォームを使用しています。

レポートの適用範囲:

コンポーネント別

• ソフトウェア
• サービス

テクノロジー

• 機械学習(ML)
• 自然言語処理(NLP)
• ディープラーニング
• コンピュータビジョン
• ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)

用途別

• インパテントのコーディング
• 外来コーディング
• ラジオロジーのコーディング
• 外科コーディング
• 緊急部のコーディング
• 病理学のコーディング
• 保険クレーム処理
• 医療記録監査

展開モードによる

• オンプレミス
• クラウドベース

コーディングのタイプによって

• ICDのコーディング
• ツイート コーディング
• HCPCSのコーディング
• DRGのコーディング
• 超音波CT

エンドユーザ

• 病院・ヘルスケア システム
• Ambulatory 外科センター(ASC)
• 診断センター
• 保険会社・保険会社
• 医療のコーディングと請求サービスプロバイダ
• その他

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