의료 코딩 시장에서 인공 지능 2025-2035

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몇 년 동안이 시장을 형성 할 것인가?

Medical Coding Market의 인공 지능은 2024년 USD 2.69억 달러와 2025년 USD 3.05억 달러에 달하며 2035년 USD 10.80억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025년과 2035년 사이에 13.47%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 의학 기호화에 있는 AI는 기계 학습과 자연적인 언어 가공을 즉각 이용하고 의학 진단, 처리 및 절차를 위해 사용하는 무슨 부호를 자동적으로 확인합니다. 이 기술로 인해 코딩 오류가 줄어들고 정확도가 높고, 의료비 청구가 빠르게 완료됩니다. 그들은 광범위한 환자 기록을 통해 갈 수 있으며 중요한 세부 사항을 선택하고 정부에 의해 설정된 적절한 코드를 사용합니다. 의료 코딩의 AI는 병원 및 진료소가 더 많은 인기를 얻고 의료 기록 관리 및 의료 문서 시스템은 더 복잡하고 더 이상 reimburse를 취할 수 있습니다. AI는 점점 더 저렴하고 오류가없는 가동을 만들기 위해 노력하기 때문에 병원, 진료소 및 보험에 의해 의지되고 있습니다.

업계 전문가가 시장 동향에 대해 무엇을 말합니까?

"AI 기술과 공동으로 필요한 필수 역량 건강 정보 전문가를 발견하십시오. 이 프레젠테이션은 효율성, 실용적인 교육 프레임 워크, 중요한 기술 개발 및 구현 전략을 강화하는 AI 문학에 대한 기반 기술을 탐구하여 전문가가 의료 정보 설정에서 AI 도구를 활용하여 이러한 강력한 기술을 극대화 할 수 있도록 노력합니다. ·

• Dr. David Marc, PhD, CHDA - 의자, 건강 정보학 및 정보 관리, 세인트 Scholastica의 대학

어떤 세그먼트와 지형은 보고서 분석합니까?

시장의 핵심 드라이버와 도전은 무엇입니까?

더 빠르고 정확한 의학 기호화를 위한 증가 필요는 AI 기술의 사용을 격려하고 있습니다.

의료 코딩 직업은 신속하고 정확한 코딩이 계속 상승하기 때문에 AI를 구현하기 위해 보완됩니다. 의료용 프로세서는 많은 양의 데이터를 신속하게 처리하여 적시 지불을받을 수 있으며, 보험에 의해 지불을 만족시키고 정부 승인 요구 사항을 준수합니다. 전자 청구의 이러한 핸드 코딩은 시간이 많이 걸리는 것으로 입증되며 잠재적 인 오류가 발생하며 지불 할 장시간 걸릴 수 있습니다. NLP 및 ML을 기반으로하는 응용 프로그램은 의료 노트를 읽을 수 있으며 적절한 코드를 선택하는 데 필요한 정보를 쉽게 식별 할 수 있습니다. 이것은 코딩이 빠르게 수행되고 결과가 더 정확하고 표준화 된 것을 의미합니다. 의료 정보 지속적으로 더 복잡하고 voluminous되고, AI는 효율성을 유지하기 위하여 더 중요합니다.

Quicker outcomes로, AI는 더 낮은 주장 denials 및 청구 실수에 약간 코딩 오류를 허용합니다. 따라서, 의료 제공자, payers 및 보험업자는 더 이음새가 없 통신할 수 있습니다. AI 애플리케이션은 새로운 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 ICD-11 및 CPT와 같은 새로운 코딩 가이드라인 및 규정을 자동으로 진행합니다. 따라서, 의료 기관은 더 준수되고 재정적 인 처벌을 피할 수 있습니다.

이 도메인에서 AI의 사용은 전문가 코더가 복잡한 사례에 초점을 맞추고 AI가 쉽게 코딩을 돌릴 수 있습니다. 그러나, 병원, 보험 회사 및 청구 기관은 이제 AI 솔루션을 통해 수익을 극대화 할 수 있습니다. 더 까다로운 규정과 환자의 더 큰 숫자는 의료 코딩에 더 큰 책임을 지고, 분야 내 개인은 더 빠른, 효율적인 코딩, AI를 렌더링하는 1 차 기기가 성장하는 데 도움이됩니다.

숙련 된 의료 코드의 부족은 AI 기반 솔루션에 의존하는 의료 제공 업체를 밀어.

충분한 숙련 된 의료 코더가 어려울 수 있습니다. AI 기술은 의료 코딩 시장에서 중요한 상승 요인이됩니다. 의료 개발 및 환자 데이터가 성장함에 따라 더 정확하고 적시 코딩이 필요합니다. 아직도, 많은 숙련 된 코더가 존재하고 그 코딩의 양이 수행해야하는 것보다 성장 차이가있다. 의료 제공자는 AI를 사용하여 빠르게 이동하고 이해하고 많은 환자의 기록을 코딩하기 시작했습니다. 자연적인 언어 가공과 기계 학습의 사용을 통해, 이 공구는 의학 문서에서 중요한 정보를 끌어 당깁니다, 정확한 부호를 놓고 이 지역에 있는 한정된 인간적인 직원의 일을 용이하게 합니다. 기계를 사용하여 노동 부족을 채우기 이외에, 회사는 더 정확한 능률적인 가동을 만듭니다.

AI는 건강 관리 조직에 의해 continuity 문제에 대한 답변으로보고, 특히 물건이 빠르게 발생할 수 있습니다. 코딩 및 몇 사람의 전문가의 손실 때문에 필드, 병원 및 클리닉에 들어가는 것은 AI에 의존하여 활동이 법적으로 유지되고 청구는 생산성이 감소하지 않고 정확합니다. AI 때문에, 효과적인 관리는 의료기구를 위해 가능합니다, 그래서 그들은 청구 환자에서 지연을 요구하거나 코딩 서비스에 대한 외부를 고용 할 가능성이 적습니다.

프로그래머의 scarcity는 AI의 그들의 사용을 증가하기 위하여 손으로 코딩에 사용된 모든 유형 및 특히 중간 크기 연습의 진료소를 초래합니다. AI는 많은 어려운 전문가로 요구하지 않기 때문에, 의료 사업은 지금 그들의 일을 확장하고 계속하기 전에 보일 수 있습니다. 따라서 코더의 부족은 회사가 디지털 변혁의 중요성을 깨닫고 의료 코딩에 대한 AI에 더 많은 투자를 격려한다는 것을 의미합니다.

AI 시스템 설치 및 유지의 높은 비용은 더 작은 의료 제공 업체를 위해 열심히합니다.

AI를 설치 및 유지와 관련된 높은 비용은 의료 코딩 시장에서 인공 지능 (AI)의 확장을 느리게하는 핵심 요소입니다. 작은 의료 회사 및 클리닉의 경우, 고급 AI 시스템을 구입하는 데 필요한 정상은 종종 매우 크다. AI 소프트웨어를 구입해야 할뿐만 아니라 하드웨어로 업그레이드, EHR 시스템과의 통합, 노동자 교육, 지속적인 지원이 필요합니다. 많은 중소형 의료 시설이 자금에 부족하기 때문에 이러한 IT 솔루션을 우선적으로 만들 수 있습니다. 이러한 이유로, 회사는 여전히 수동 코딩에 의존, 더 많은 시간이 걸리고 정확하지 않을 수 있습니다. 그 결과, 인공 지능의 도입은 큰 병원과 작은 관행 사이에 배당을 만들었습니다.

필수 업데이트 및 유지 보수 비용을 통해 AI로 최신 상태로 유지하십시오. 의료 코딩 지침, ICD 코드 및 청구 요구 사항은 AI 전원 시스템에 업데이트에 반영되어야합니다. 이 업데이트는 소프트웨어 회사의 서비스에 따라 달라지고 비용에 추가됩니다. 사이버 보안의 추가 비용, 데이터 개인 정보 보호 규칙, 그리고 문제 해결은 고려에서 많은 더 작은 공급자를 넣어. 많은 시간, 이 시스템은 IT 팀에 의해 관리되지 않습니다, 더 어려운 과정을 만들기. AI를 배포하는 데 필요한 비용은 대부분의 자동화를 얻기에서 의료 산업에 많은 조직을 방지하는 것입니다. AI가 비싸기 때문에 구현하기가 어렵습니다. 많은 규모에서 의료 코딩을 위해 AI를 사용하기가 어렵습니다.

자연적인 언어 처리 (NLP)에 있는 전진은 AI 공구를 더 잘 이해하고 의학 기간을 암호로 합니다.

의료 코딩 시장에서 인공 지능의 성장은 NLP의 최근 진행에 의해 구동된다. AI 시스템은 NLP를 사용하여 의사의 메모, 임상 summaries, 방전 보고서 및 병리 기록을 포함하는 의료 정보의 큰 파일을 분석하고 이해하고 해석합니다. 처음에 이러한 정보는 언어의 많은 inconsistencies, 약어 및 context-bound 용어로 분석하기 어렵습니다. NLP의 진행으로 AI는 이제 의료 기록을 잘 분석하고 올바른 코드를 제공합니다. 이 때문에 코딩 오류가 감소하고 의료 전문가가 정보를 사용하는 것이 더 쉽습니다.

NLP는 또한 코딩 및 청구 문서에서 의료 전문가의 단어를 사용할 수 있도록 도와줍니다. NLP 기반 시스템의 컨텍스트 및 세마틱이 이해되면 의료 전문가, 지역 언어 변형 및 약의 변화에 대응할 수 있습니다. 이 때문에, AI는 더 많은 장소 및 의학 조정에서 채택될 수 있습니다. NLP의 진행으로, AI는 인간의 도움이 매우 작은 필요와 함께 더 어려운 작업을 할 수 있습니다. 의료 직원이 취급해야 하는 서류를 줄이는 동안 더 효율적으로 작업합니다. 이 때문에, NLP의 진행은 AI가 더 유용하고 의료 코딩에 허용되기 때문에 의료 시스템에 쉽게 사용할 수 있습니다.

텔레 헬스 서비스의 상승은 자동화 및 효율적인 코딩 솔루션의 필요성을 증가시킵니다.

Telehealth의 빠른 상승은 의학 기호화 시장에 있는 인공 지능에 있는 성장을 위한 중대한 가능성을 제안했습니다. 가상 상담은 원격 의료 활동에서 큰 증가로 인기를 끌고 있습니다. 이 증가 때문에, 의료 코드는 이제 그들의 속도와 정확도를 모두 보장해야합니다. 수동 기호화는 수시로 telehealth에 있는 다량의 일을 취급하기 위하여 충분히 빠르지 않습니다. 또한, AI-powered solution support Healthcare professionals in tackling these digital files by doing a job in less time, 더 일관성 있고 그들의 관리 의무에 추가하지 않고.

NLP를 사용하는 AI 기술은 환자의 오디오 녹음, 비디오 채팅, 그리고 telehealth 약속 도중 창조된 기록에 있는 정보를 분석할 수 있습니다. 이 도구로, 정확한 진단 및 절차적인 부호는 즉시 발견되고, 실수를 감소시키고 급속하게 발송된 지불금을 돕습니다. 의료에 접근하는 지역에 있는 telehealth 상승으로, 똑똑한 기술의 이 종류를 위한 필요는 성장할 것입니다. 이러한 시스템은 AI를 사용하여 다양한 telehealth 도구를 지원하며 많은 의료 설정에서 사용할 수 있습니다. 우리는 디지털 의료에 의존하기 때문에, AI가 telemedicine 인프라를 개선하는 데 도움이 될 수있는 스마트 코딩 도구를 사용하는 것이 중요합니다. 이 때문에, telehealth는 건강 관리가 제공되는 방법, 뿐 아니라 의학 기호화에서 성장하기 위하여 AI를 위한 새로운 기회를 제공하.

업계의 주요 시장 부문은 무엇입니까?

Medical Coding Market의 인공 지능은 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. 그들 중 하나, 소프트웨어 분야, 오늘 지배. 도미니스트의 주요 이유는 정교한 AI 기반 코딩 도구가 지금 도전 코딩 문제를 관리하고, 더 적은 인간 입력을 필요로하고, 법안을 더 정확해야 합니다. 대형 의료 운영은 EHRs 및 RCM 도구에 쉽게 참여할 수 있기 때문에 이러한 응용 프로그램을 선호합니다. 소프트웨어의 알고리즘에 업그레이드 및 개정은 현재 규정 및 의료 구급차의 abreast를 유지한다. 환자는 의료에서 몇 가지 실수를 기대하고, 최고의 소프트웨어 플랫폼을 사용하는 공급자의 수는 증가, 그 플랫폼에 대한 시장을 성장.

Medical Coding Market의 인공 지능은 기계 학습 (ML), 자연적인 언어 처리 (NLP), 딥러닝, 컴퓨터 비전 및 로봇 프로세스 자동화 (RPA)으로 구분됩니다. Natural Language Processing (NLP)는 라인의 상단입니다. NLP는 더 빠르고 정확한 코딩을 유도하는 임상 노트의 감각을 만들 수 있습니다. 그것은 의사 논문의 자동 변환을 촉진하고 오류를 최소화하는 일반 코드로 용이하게합니다. 이 기술은 의료 보고서에서 화합물 언어 처리에 유용하며 그 정보를 올바르게 해석합니다. 임상 데이터가 확장되면서 NLP의 relevance는 개선 될 가능성이 높으므로 더 강한 리드를 제공합니다. 본문 바로가기

어떤 지역은 시장을 선도하고, 왜?

의료 코딩 시장에서 북미 인공 지능은 고급 의료 인프라 및 디지털 건강 기술의 높은 채택으로 인해 선도적 인 하나입니다. 미국 기업에서 인간의 오류를 줄이기 위해 AI 코딩 솔루션을 mandating하고, 청구 속도와 정확성을 확인하고, 청구 처리를 가속화합니다. AI는 대부분의 건강 제공 업체에 의해 활용되며 금융을 처리하는 과정을 향상시킵니다. 산업 회사, 혁신적인 새로운 솔루션 및 투명 규제의 혁신은 업계를 선도하고 있습니다. 또한 지역 내에서 의료 데이터가 존재하기 때문에 AI 모델을 활용하여 신뢰성을 높일 수 있습니다. 배포 속도는 의료 기관과 기술 회사 간의 파트너십에 의해 가속화됩니다. 프로그래머가 더 많은 시간을 가지고 있기 때문에 급여가 증가하기 때문에 회사는 자동화 솔루션을 구현합니다. 일반적으로 북미는 의료 코딩의 AI 측면에서 진보적이고 기업가

Asia-Pacific 지역은 의료용 디지털화 및 병원 네트워크 확장에 투자하여 주도하는 의료 코딩의 인공 지능을 위한 유망한 시장으로 유명합니다.
인도, 중국, 일본 및 한국은 AI가 의료에서 더 효과적으로 코딩 오류를 관리하는 데 도움이되는 방법을 관찰하는 것이 점점 더 많습니다. 이 지역 내에서 점점 정교한 건강 시스템을 통해 환자 정보를 수집하고, 정확한 자동화 코딩을 구현하기 위해 지금 필수적입니다. 다양한 AI 회사는 시장에 진출하여 지역 및 국제 요구 사항을 돕는 것입니다. 농촌 지역 사회는 디지털 기술을 통해 그리스를 계속하고 있지만, 일반적으로 말하자면, 의료를 강화하는 운동은 견고합니다. 정부 및 민간 부문의 노력으로 인해 디지털화는 동남아시아에서 비행을하고 있습니다.

시장의 경쟁력은 어떤 모습입니까?

AI에 중점을 둔 잘 알려진 의료 IT 회사 및 스타트업의 혼합은이 시장에서 발견되고, 신속하고 정확한 의료 코드를 적용하는 방법을 개선하는 것을 목표로합니다. 의료용 AI 기반 코딩을 제공하는 회사의 예는 3M Health Information Systems, Optum (UnitedHealth Group) 및 Cerner Corporation이며, 그 제품은 많은 병원 직원이 사용됩니다. 데이터의 다량에 대한 경험 및 접근의 년으로, 이 회사는 정확한 코딩 기준을 강화하고 유지할 수 있습니다. Fathom, Savista 및 Ciox Health와 같은 많은 신생 기업은 의료의 특정 영역에 사용하기 위해 만들어진 AI 도구를 생산하고 있습니다. 이 경쟁의 주요 기능은 새로운 아이디어, 안전한 데이터 및 기존 전자 보건 기록 시스템에 쉽게 연결됩니다. 회사는 R & D 예산을 강화하고 의료 그룹과 협력하여 광범위한 규모에 사용할 수있는 AI 시스템을 설계합니다.

의료, Company Shares Analysis, 2024

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최근 합병, 인수 또는 제품 출시가 업계를 형성하고 있습니까?

• 11 월 2024에서 Maverick Medical AI는 Maverick CodePilotTM을 공개했습니다. 이 도구는 자동 실시간 코딩 규칙을 가지고 있으므로 기록에 대한 텍스트를 제안할 수 있으므로 문서와 수익을 더 잘 만들 수 있습니다.
• 8월 2024일, CodeMetrix는 CodaMetrix AI Platform이 자체 구동 코딩 카테고리에 대한 Epic Toolbox Designation을 획득했다고 밝혔다. 미국에 있는 20의 주요한 건강 체계는 완전한 의학 부호로 환자 정보를 바꾸기 위하여 플랫폼을 이용합니다.

공급 능력:

제품정보

• 소프트웨어
• 제품정보

By 기술

• 기계 학습 (ML)
• 자연적인 언어 가공 (NLP)
• 딥러닝
• 컴퓨터 비전
• 로봇 공정 자동화 (RPA)

회사연혁

• Inpatient 기호화
• Outpatient 기호화
• Radiology 코딩
• 외과 Coding
• 비상 부서 코딩
• Pathology 코딩
• 보험 청구
• 의료 기록 감사

Deployment 형태

• 내 계정
• 클라우드 기반

Coding 유형

• ICD 코딩
• 사이트맵 회사 소개
• HCPCS 기호화
• DRG 코딩
• 사이트맵

최종 사용자

• 병원 및 의료 시스템
• 구급 외과 센터 (ASCs)
• 진단 센터
• 보험회사 및 Payers
• 의료 코딩 및 빌링 서비스 제공 업체
• 이름 *

지역별

북아메리카

• 미국
• 한국어

·

• 미국
• 한국어
• 담당자: Ms.
• 담당자: Mr. Li
• 담당자: Ms.
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아시아 태평양

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• ·
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• 주요 특징
• 대한민국
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• 아시아 태평양

라틴 아메리카

• 인기 카테고리
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