의료 & 생명 과학 분야의 NLP 시장 : 기술(OCR, NER, 감성 분석), 응용 분야(유전체학 및 정밀 의학, 환자 치료 및 참여, 임상 운영 및 의사 결정 지원, 생물 의학 연구)별 – 2030 년까지 글로벌 예측

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의료 및 생명 과학 분야의 NLP 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 시장 규모는 2025년 약 51억 8천만 달러에서 2030년에는 160억 1천만 달러로 연평균 25.3%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 의료 및 생명 과학 시장의 NLP는 의료 서비스 제공자의 채택 증가, AI의 급속한 발전, 데이터 기반 의사 결정에 대한 수요 증가에 힘입어 강력한 성장을 보이고 있습니다. 시장에 긍정적인 영향을 미치는 주요 부문으로는 제공 및 응용이 있습니다. 임상 문서화 및 텍스트 마이닝과 같은 소프트웨어 솔루션이 널리 채택되고 있으며, 서비스는 원활한 구현 및 유지 관리를 보장합니다.

임상 환경에서 실시간 데이터 통찰에 대한 수요가 증가하면서 이러한 성장은 더욱 가속화되고 있습니다. 예를 들어, 미국 재향군인 보건국(U.S. Veterans Health Administration)은 NLP 시스템을 사용하여 임상 기록에서 건강의 사회적 결정 요인(SDOH)을 추출하고, SDOH를 재향군인의 높은 자살 위험과 연결지었습니다. 또한 그들은 하이브리드 NLP 프레임워크를 도입해 퇴역 군인 대상 치매 진단 정확도를 크게 향상시켰습니다. 490만 명의 퇴역 군인으로부터 수집된 21억 건의 임상 기록을 분석한 결과, 정밀도 0.90, 재현율 0.84, F1 점수 0.87을 기록했습니다. 이 고급 접근 방식은 전통적인 구조화 데이터 방법에 비해 훨씬 많은 치매 사례를 식별했습니다.

의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 매력적인 기회

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 의료의 디지털화, 환자 데이터 양의 증가, AI에 대한 투자 확대, EHR의 채택 확대에 따라 의료 및 생명 과학 분야에서 NLP의 성장률이 가장 높을 것으로 예상됩니다. 정부의 이니셔티브, 의료 인프라 개선, AI 스타트업의 급증은 임상 문서, 신약 개발, 환자 치료에 NLP 통합을 더욱 촉진할 것입니다.

NLP를 기반으로 한 임상 운영 및 의사 결정 지원은 의료 기록에서 데이터 추출을 간소화하여 더 빠르고 정확한 진단 및 치료 계획을 가능하게 합니다. 이를 통해 임상의의 업무량이 감소하고, 환자 안전이 강화되며, 치료의 질이 향상되어 궁극적으로 의료 서비스가 혁신되고 생명 과학 연구가 가속화됩니다.

의료 및 생명 과학 분야의 NLP 업체들은 임상 문서, 신약 개발, 환자 모니터링, 유전체학 등 다양한 사용 사례를 통해 가치 사슬 전반에 걸쳐 혁신, 운영 효율성 및 환자 치료 결과 개선을 촉진하고 있습니다.

Named Entity Recognition (NER)은 비정형 데이터에서 질병, 약물, 시술 등 주요 의료 용어를 정확하게 추출하여 임상 의사 결정, 환자 기록 관리, 신약 개발 및 생물 의학 연구의 효율성을 향상시킵니다.

의료 및 생명 과학 분야에서 NLP가 전 세계적으로 채택되고 있는 이유는 비정형 임상 데이터의 급증, EHR의 광범위한 사용, 예측 분석에 대한 수요, 임상 의사 결정 지원의 개선 필요성, 개인 맞춤형 의학에 대한 관심 증가 등이며, 이러한 모든 요소가 환자 치료 결과 및 운영 효율성 개선에 기여하고 있습니다.

의료 및 생명 과학 분야의 글로벌 NLP 시장 역학

동인: 중요한 건강 문제를 개선하기 위한 예측 분석에 대한 수요 증가

의료 및 생명 과학 분야에서 예측 분석에 대한 수요가 증가하는 것은 자연어 처리(NLP)를 채택하는 주요 동력입니다. 예측 분석을 통해 의료 서비스 제공자와 연구원은 중요한 건강 문제를 예측하고, 환자 치료 결과를 개선하며, 자원 활용을 최적화할 수 있습니다. NLP는 전자 건강 기록(EHR), 임상 노트, 연구 논문, 환자 상호 작용 등 방대한 양의 비정형 임상 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 데 매우 중요합니다. 이 데이터 중심 접근 방식은 위험군 환자 식별, 질병 진행 예측, 만성 질환 관리 개선에 필수적입니다.

예를 들어, NLP 기반 예측 모델은 재입원 위험을 예측하고, 패혈증의 초기 증상을 식별하며, 잠재적 약물 부작용을 탐지하여 적시 개입을 가능하게 하고 예방 가능한 입원을 줄일 수 있습니다. 또한 실시간 데이터, 웨어러블 기기 및 원격 모니터링을 통합하면 의료 시스템의 예측 능력이 더욱 향상됩니다. NLP는 또한 행정 프로세스를 간소화하고, 수동 데이터 입력 오류를 줄이며, 보다 정확한 청구 및 코딩을 지원하여 궁극적으로 재무 성과를 개선하는 데 도움이 됩니다. 의료 기관이 가치 기반 치료 및 개인 맞춤형 의학을 점점 더 우선시함에 따라 NLP 기반의 예측 분석에 대한 수요가 증가하여 의료 환경이 변화할 것으로 예상됩니다.

제약: 다국어 및 다중 모드 데이터 처리의 복잡성

다국어 및 다중 모드 데이터 처리의 복잡성은 의료 및 생명 과학 분야에서 자연어 처리(NLP)를 채택하는 데 큰 제약 요인으로 작용합니다. 의료 데이터는 환자 기록, 임상 기록, 의료 영상, 실험실 결과, 웨어러블 센서 데이터, 실시간 환자 상호 작용 등 본질적으로 다양합니다. 이 다양성은 지역 및 기관별로 크게 다를 수 있는 다중 언어 지원과 의료 용어의 차이로 인해 더욱 복잡해집니다. 예를 들어, 환자 기록에는 약어, 전문 용어, 맥락에 따라 달라지는 표현 등 구조화되지 않은 데이터가 포함될 수 있으며, 이는 NLP 모델이 정확히 해석하기 어렵습니다.

또한 텍스트와 영상 또는 생체 신호와 같은 다중 모달 데이터를 통합하려면 다양한 데이터 유형을 이해하고 연결하기 위한 고급 NLP 기술이 필요합니다. 이러한 환경에서 정확하고 컨텍스트를 인식하는 분석을 보장하려면 강력한 훈련 데이터, 정교한 기계 학습 모델 및 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 또한 언어의 미묘한 차이, 문화적 차이 및 의료 관행의 차이로 인해 편견이 발생하여 모델 개발이 더욱 복잡해질 수 있습니다. 이러한 과제를 극복하는 것은 신뢰할 수 있고 의미 있는 통찰력을 얻기 위해 필수적이지만, 데이터 큐레이션, 모델 개선 및 학제 간 협업에 대한 지속적인 투자가 필요합니다.

기회: 의료 애플리케이션을 위한 인지 컴퓨팅의 등장

의료 애플리케이션을 위한 인지 컴퓨팅의 출현은 의료 및 생명 과학 분야의 자연어 처리(NLP) 시장에 중요한 기회를 제공합니다. 기계 학습, 딥 러닝, NLP 및 고급 데이터 분석을 결합한 인지 컴퓨팅은 인간의 사고 과정을 모방하여 방대한 양의 의료 데이터를 분석하고 컨텍스트가 풍부한 통찰력을 제공합니다. 이 접근 방식은 전자 건강 기록(EHR), 의료 문헌, 진단 이미지, 환자 생성 건강 데이터 등 구조화되지 않은 데이터를 처리함으로써 임상적 의사 결정, 맞춤형 치료 계획, 환자 결과 개선을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, IBM Watson Health와 같은 인지 시스템은 복잡한 환자 병력과 의료 연구를 분석하여 맞춤형 치료 옵션을 추천하는 데 잠재력을 보여주었습니다.

인지 컴퓨팅은 지능형 가상 비서를 통해 환자 참여를 개선하고, 자동화된 임상 문서를 통해 행정 프로세스를 간소화하며, 질병 조기 발견을 위한 예측 분석을 강화할 수 있습니다. 의료 기관이 디지털 건강 기술을 점점 더 많이 채택하고 정밀 의학에 집중함에 따라 NLP 기반의 인지 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요가 증가하여 더 정확한 진단, 의료 오류 감소, 최적화된 치료 제공이 가능해질 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 의료 분야에서 입지를 확대하고자 하는 NLP 공급업체에게 중요한 성장 분야를 나타냅니다.

과제: NLP 알고리즘 배포 시 설명 가능성 및 해석 가능성 문제

설명 가능성과 해석 가능성은 의료 및 생명 과학 분야에서 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 배포하는 데 매우 중요합니다. 이러한 알고리즘은 종종 복잡한 블랙박스 모델로 작동하기 때문에, 임상의와 의료 관리자가 특정 예측이나 권장 사항을 도출한 과정을 이해하기 어렵습니다. 의료 결정은 높은 책임성과 신뢰성이 요구되기 때문에 이러한 투명성의 부족은 신뢰, 규제 승인 및 임상 적용을 방해할 수 있습니다. 예를 들어, NLP 모델이 환자 기록이나 진료 기록을 바탕으로 잠재적인 질병 위험을 표시한 경우, 의료 전문가는 이러한 통찰력을 검증하기 위해 명확하고 이해 가능한 근거가 필요합니다.

또한, 복잡한 의학 용어, 다양한 데이터 소스, 의료 데이터의 문맥에 따른 특성으로 인해 설명 가능성이 더욱 복잡해집니다. 텍스트, 영상, 실험실 결과 등 다중 모드 데이터를 통합하면 복잡성이 더욱 증가하여 의사 결정 경로를 추적하기가 더욱 어려워집니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발자는 해석 가능한 모델 구축, 설명 가능성 프레임워크 통합, HIPAA 및 GDPR과 같은 규제 요구 사항의 준수를 우선으로 해야 합니다. 모델 성능과 해석 가능성 사이의 균형을 달성하는 것은 NLP의 광범위한 채택, 환자 치료 결과 개선, 의료 전문가와 환자 간의 신뢰 구축에 필수적입니다.

의료 및 생명 과학 분야의 글로벌 NLP 시장 생태계 분석

의료 및 생명 과학 시장의 NLP 생태계는 다양한 이해 관계자로 구성되어 있습니다. 이 생태계에는 애플리케이션 제공업체가 포함됩니다. 애플리케이션은 환자 치료 및 참여, 임상 운영 및 의사 결정 지원, 생물 의학 연구 및 의약품 개발, 행정 및 운영 관리, 유전체학 및 정밀 의학, 의학 교육 및 지식 보급으로 나뉩니다. 이러한 기관들은 협력하여 NLP 애플리케이션을 개발, 제공 및 사용함으로써 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 혁신과 성장을 촉진합니다.

예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 자연어 이해 부문

자연어 이해(NLU) 부문은 비정형 임상 데이터를 해석하고 고급 의사 결정 지원을 가능하게 하는 중요한 역할을 하기 때문에 의료 및 생명 과학 부문에서 NLP 유형 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 의료 시스템은 전자 건강 기록(EHR), 임상 기록, 병리학 보고서 및 환자 생성 콘텐츠에서 방대한 양의 텍스트 기반 데이터를 생성하며, 이러한 데이터의 대부분은 구조화되지 않아 의미 있는 사용을 위해서는 의미 해석이 필요합니다. NLU는 정확한 진단 지원, 환자 위험 계층화 및 인구 건강 관리에 필수적인 엔티티 식별, 관계 추출 및 컨텍스트 이해에 탁월합니다.

또한 NLU 기능은 의료 코딩 자동화, 약물 부작용 감지, 의학 문헌 처리 등에 필수적이며, 관리 업무의 부담을 줄이고 규정 준수를 개선하는 데도 도움이 됩니다. 읽기 쉬운 출력을 만드는 데 중점을 둔 자연어 생성(NLG)에 비해 NLU는 핵심 분석을 가능하게 하는 보다 기초적인 기술로, 임상 정보학 및 생물 의학 연구에 없어서는 안 될 기술입니다. 개인 맞춤형 의학, 규제 보고 및 실시간 의사 결정이 점점 더 중요해짐에 따라 복잡한 의학 용어를 확실하게 이해해야 할 필요성이 급증하고 있습니다. 그 결과, 의료 서비스 제공자, 보험 회사 및 제약 회사는 NLU 기반 솔루션에 대한 투자를 늘려 시장에서 지배적인 위치를 확보하고 있습니다.

유전체학 및 정밀 의학 부문은 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

유전체학 및 정밀 의학 부문은 복잡한 유전체 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하고 이를 개인 맞춤형 치료에 필요한 임상 정보와 통합해야 하는 요구가 증가함에 따라, 예측 기간 동안 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP 부문에서 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 유전체 시퀀싱이 점점 더 접근하기 쉽고 비용 효율적으로 되면서, 유전적 변이를 해석하고, 표현형 특성을 연결하고, 생물 의학 문헌, 임상 시험 및 환자 기록에서 통찰력을 추출하기 위해 고급 NLP 기술이 필요한 방대한 데이터 세트가 생성되고 있습니다. 자연어 이해는 연구 논문, 병리학 보고서 및 분자 진단에서 비정형 데이터를 마이닝하여 바이오마커 발견 및 표적 치료 결정을 지원하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

또한 제약 및 바이오테크 기업들은 유전적 및 임상적 프로필을 기반으로 환자 집단을 식별하여 신약 개발을 가속화하고 임상 시험 설계를 최적화하기 위해 NLP를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 규제 기관은 데이터 표준화 및 실제 증거를 요구하고 있으며, 이를 위해서는 다양한 소스에서 효율적으로 정보를 추출해야 합니다. 의료 서비스가 개별화된 치료로 전환됨에 따라, NLP를 지원하는 플랫폼은 오믹스 데이터를 임상 워크플로우와 통합하고, 진단 정확도를 높이며, 치료 결과를 개선하는 데 필수적입니다. AI, 유전체학, 정밀 의학의 융합은 이 부문의 기하급수적인 성장을 촉진하고 있으며, 이 부문을 가장 빠르게 성장하는 응용 분야로 자리매김하고 있습니다.

아시아 태평양 지역이 예측 기간 동안 가장 빠른 성장을 보일 전망

아시아 태평양 지역은 의료 인프라의 확대, 디지털 의료 기술의 채택 증가, AI 기반 연구에 대한 투자 증가에 힘입어 예측 기간 동안 의료 및 생명 과학 분야의 NLP 시장에서 가장 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본, 한국은 의료 접근성, 품질 및 데이터 상호 운용성을 개선하기 위한 정부 정책에 힘입어 의료 디지털화 이니셔티브를 가속화하고 있습니다. 이 지역의 방대하고 다양한 인구는 방대한 양의 다국어, 비정형 임상 데이터를 생성하여 의료 번역, 임상 문서화 및 질병 감시를 지원하는 NLP 솔루션에 대한 강력한 수요를 창출하고 있습니다.

또한, 주요 APAC 경제국에서 정밀 의학 및 유전체학 연구에 대한 관심이 높아짐에 따라 생물 의학 문헌을 분석하고 임상 유전체학 통찰력을 통합할 수 있는 고급 NLP 도구의 필요성이 증가하고 있습니다. 지역 신생 기업과 학술 기관은 글로벌 기술 기업과 협력하여 지역 언어와 의료 문제들에 맞춤화된 NLP 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 또한, 코로나19 이후 원격 의료 및 모바일 건강 서비스의 급속한 확산으로 환자 참여에 필요한 실시간 언어 이해 및 대화형 AI에 대한 요구가 더욱 높아지고 있습니다. 이러한 역학 관계로 인해 아시아 태평양 지역은 의료 및 생명 과학 분야에서 NLP의 잠재력이 높고 빠르게 진화하는 시장이 되고 있습니다.

의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 최근 발전

2025년 4월, 말레이시아 최대의 민간 의료 서비스 제공업체인 KPJ Healthcare는 IBM Malaysia 및 GlobeOSS와 제휴하여 IBM Watson X 및 Watson Discovery를 사용하는 AI 기반 챗봇을 출시했습니다. 이 챗봇은 KPJ 쿠알라 셀랑고르를 포함한 30개의 KPJ 병원에서 환자의 문의, 전문의 정보, 예약 일정에 대해 24시간 연중무휴로 응답합니다.

2025년 3월, Microsoft는 의료 업계 최초의 통합 음성 AI 어시스턴트인 Dragon Copilot을 출시했습니다. Dragon Medical One과 DAX Copilot을 통합하여 임상 문서를 간소화하고, 의료 정보를 표시하며, 관리 업무를 자동화합니다.

2025년 1월, AWS와 General Catalyst는 생성형 AI를 사용하여 의료 서비스를 혁신하기 위해 전략적 협력 관계를 맺었습니다. AWS의 고급 클라우드 및 AI 기술과 General Catalyst의 의료 전문 지식을 결합하여, 이 협력은 개인 맞춤형 치료, 진단 및 운영 효율성을 위한 AI 기반 솔루션을 공동 개발하고 배포할 것입니다.

2025년 1월, IQVIA와 NVIDIA는 에이전트 AI 솔루션을 통해 의료 및 생명 과학을 발전시키기 위한 전략적 파트너십을 발표했습니다. IQVIA의 커넥티드 인텔리전스와 의료용 AI를 NVIDIA의 AI Foundry와 결합하여, 이 협력은 복잡한 워크플로우를 자동화하고, 데이터 추출을 강화하며, 환자 치료 결과를 개선하는 것을 목표로 합니다.

주요 시장 참여자

의료 및 생명 과학 시장에서 최고의 NLP 기업 목록

의료 및 생명 과학 시장의 NLP는 광범위한 지역적 입지를 갖춘 몇몇 주요 기업들이 지배하고 있습니다. 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 주요 기업들은 다음과 같습니다.

Microsoft
Google
AWS
IBM
Oracle
NVIDIA
IQVIA
Solventum
Optum
GE Healthcare
Inovalon
Flatiron Health
HPE
Edifecs
Health Catalyst
SAS Institute
Lexalytics
Averbis
Dolbey Systems
John Snow Labs
Clinithink
Ellipsis Health
ITRex Group
Press Ganey
Oncora Medical
Emtelligent

5.1 소개
5.2 시장 역학 동인 – 비정형 임상 데이터의 급증 – 향상된 치료 제공 및 환자 참여에 대한 수요 증가 – 중요한 건강 문제를 개선하기 위한 예측 분석의 필요성 – 임상 결정 지원의 강화에 대한 관심 증가 제약 – 임상 정확성 및 신뢰성 문제 – NLP 모델 개발에 대한 도메인별 언어 및 의학 용어 관련 문제 – NLP를 기존 의료 시스템에 통합하는 데 따르는 복잡성 기회- 생산성 향상을 위한 컴퓨터 지원 코딩의 채택 증가 – 의료에 유용한 통찰력을 생성하기 위한 첨단 AI 기술의 출현 – 의료 응용 분야를 위한 인지 컴퓨팅의 출현 도전 과제 – 모델 훈련 데이터의 한계 – NLP 기술의 구현 및 유지 관리에 드는 높은 비용 – NLP 알고리즘을 배포할 때의 설명 가능성 및 해석 가능성 문제
5.3 2025년 미국 관세의 영향 — 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP 소개 주요 관세율 가격 영향 분석 — 전략적 변화 및 새로운 트렌드 국가/지역에 미치는 영향 — 미국 — 중국 — 유럽 — 인도 최종 사용 산업에 미치는 영향 — 임상 의사 — 의료 연구자 — 제약 및 생명 공학 기업
5.4 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 진화
5.5 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP: 아키텍처
5.6 공급망 분석
5.7 생태계 분석 소프트웨어 및 서비스 제공업체별 적용 분야- 환자 관리 및 참여- 임상 운영 및 의사결정 지원- 생물의학 연구 및 신약 개발- 행정 및 운영 관리- 유전체학 및 정밀 의학- 의료 교육 및 지식 확산
5.8 투자 환경 및 자금 조달 현황
5.9 사례 연구 분석 사례 연구 1: CSL Behring은 IQVIA의 NLP 팀인 Linguamatics와 협력하여 개념 증명 사례 연구를 개발했습니다. 사례 연구 2: ATRIUS HEALTH는 LINGUAMATICS I2E를 활용해 의료진 진행 기록 및 임상 보고서 내 자유 텍스트 필드에서 임상 데이터를 추출하기 위한 쿼리를 생성했습니다 사례 연구 3: HUMANA는 Watson의 음성 에이전트를 채택하여 의료 서비스 제공자에게 향상된 셀프 서비스 기능을 제공합니다. 사례 연구 4: 바이오 제약 회사는 IQVIA의 솔루션을 배포하여 건강 기술 평가를 수행합니다. 사례 연구 5: 필립스가 아마존의 엘라스틱 컴퓨트 클라우드(Amazon EC2)를 채택해 안전하고 확장 가능한 컴퓨팅 용량을 확보했습니다
5.10 기술 분석 핵심 기술- 생성형 AI- 자연어 처리 (NLP)- 머신 러닝- 컴퓨터 비전 보완 기술- 대화형 AI- 감정 AI- 클라우드 컴퓨팅 인접 기술- 엣지 AI- 블록체인- AR/VR
5.11 규제 환경 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직- 북미- 유럽- 아시아 태평양- 중동 및 아프리카- 라틴 아메리카
5.12 특허 분석 방법론 특허 출원 건수, 문서 유형별 혁신 및 특허 출원
5.13 가격 분석 주요 업체별 평균 판매 가격, 제품별 2025년 평균 판매 가격, 응용 분야별 2025년
5.14 주요 컨퍼런스 및 행사, 2025–2026
5.15 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP: 비즈니스 모델 SAAS 모델 컨설팅 서비스 모델 수익 공유 모델 사용량 기반 지불 모델
5.16 포터의 5대 경쟁 요인 분석 신규 진입자의 위협 대체품의 위협 공급업체의 협상력 구매자의 협상력 경쟁 강도
5.17 주요 이해 관계자 및 구매 기준 구매 프로세스의 주요 이해 관계자 구매 기준
5.18 고객 비즈니스에 영향을 미치는 트렌드/혼란

의료 및 생명 과학 시장에서 NLP, 제품별

111

6.1 소개 제품: 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 시장 동인
6.2 소프트웨어 독립형 NLP 소프트웨어 – 정확하고 맞춤화된 안전한 NLP 솔루션을 제공합니다. 통합 NLP 소프트웨어 – 임상 워크플로우 및 통찰력을 강화합니다.
6.3 서비스 전문 서비스 – 전문 서비스 솔루션으로 의료 및 생명 과학 분야 강화 – 교육 및 컨설팅 서비스 – 시스템 통합 및 구현 – 지원 및 유지 관리 관리 서비스 – 포괄적인 관리형 의료 서비스로 신뢰할 수 있는 NLP 운영

의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 배포 모드별

123

7.1 소개 배포 모드: 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 시장 동인
7.2 클라우드 활용 확장 가능하고 비용 효율적인 데이터 처리 솔루션을 위한 클라우드 기반 NLP
7.3 온프레미스 의료 분야의 규정 준수 및 데이터 주권을 위한 안전한 온프레미스 NLP 배포

의료 및 생명 과학 시장에서 NLP 유형별 NLP

128

8.1 소개 NLP 유형: 의료 및 생명 과학 분야의 NLP 시장 동인
8.2 자연어 이해 의료 분야에서 복잡한 의학 용어를 이해하여 임상 통찰력을 활용
8.3 자연어 생성 고급 솔루션을 통한 의료 효율성 및 환자 참여 촉진

의료 및 생명 과학 시장에서 NLP, NLP 기술별

133

9.1 소개 NLP 기술: 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 시장 동인
9.2 광학 문자 인식 의료 서비스에서의 채택을 촉진하기 위해 디지털 콘텐츠로 데이터 처리 개선에 집중
9.3 명명된 엔티티 인식(NER): 환자 치료 개선을 위한 데이터 조직화 강화 수요 증가로 시장 성장 촉진
9.4 감정 분석: 환자 치료 및 커뮤니케이션 전략 개선 필요성으로 시장 성장 촉진
9.5 텍스트 분류 고급 분석을 위한 의료 기관의 역량 강화에 중점을 두어 수요 촉진
9.6 토픽 모델링 텍스트 데이터에서 통찰력과 트렌드를 발견하여 시장 촉진
9.7 텍스트 요약 의료 및 생명 과학 분야의 의료 통찰력을 간소화하여 시장 성장 촉진
9.8 기타 NLP 기술

의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 응용 분야별 시장 규모

143

10.1 소개 응용 분야: 의료 및 생명 과학 분야의 NLP 시장 동인
10.2 환자 치료 및 참여 의료 시스템에서 고급 NLP를 통한 환자 치료 및 참여 강화 대화형 AI 및 가상 비서 원격 모니터링 및 원격 의료 지원 환자 피드백 및 감정 분석 건강 위험 평가 기타
10.3 임상 운영 및 의사 결정 지원 NLP를 통한 임상 통찰력 확보 및 운영 효율화 의사 결정- 효율성 향상 임상 문서화 및 전사 의료 코딩 및 청구 자동화 임상 의사결정 지원 임상 시험 매칭 기타
10.4 생물 의학 연구 및 의약품 개발 의료 문헌 마이닝 및 지식 추출을 통한 NLP를 이용한 의약품 발견 및 연구 통찰력 가속화 의약품 발견 및 용도 변경 임상 시험 설계 및 최적화 약물 안전성 모니터링 및 안전 모니터링 기타
10.5 행정 및 운영 관리 NLP를 통한 행정 워크플로우 간소화 의료 운영의 효율성 및 정확성 향상 사전 승인 및 이용 관리 공급자 성과 및 품질 보고 상호 운용성 및 데이터 표준화 수익 사이클 관리 기타
10.6 유전체학 및 정밀 의학 NLP를 통해 유전체 통찰력을 확보하여 정밀 의학 및 개인 맞춤형 치료를 강화 유전체 보고서 해석 유전체 및 임상 데이터 통합 기타
10.7 의료 교육 및 지식 보급 개인화된 효율적인 의료 학습을 위한 NLP를 통한 의료 교육 및 지식 공유 강화
10.8 기타 응용 분야

NLP IN HEALTHCARE & LIFE SCIENCES MARKET, BY END USER

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11.1 소개 최종 사용자: 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP 시장 동인
11.2 임상 실무자 치료 계획 개선에 대한 요구 증가로 수요 촉진 의사/의사 간호사 약사 기타
11.3 의료 연구자 다양한 출처에서 대량의 의료 데이터를 분석하여 시장을 추진할 필요성 임상 연구자 생물 의학자 역학자 기타
11.4 의료 관리자는 시장 확장을 촉진하기 위해 운영 효율성 및 의사 결정 개선에 집중 병원 관리자 의료 IT 관리자 의료 데이터 분석가 기타
11.5 건강 보험 및 지급 기관 전문가들은 운영의 다양한 측면을 개선하기 위해 NLP 기술을 활용합니다. 건강 보험 회사, 정부 보건 기관, 기타
11.6 제약 및 생명공학 기업 NLP 기술의 채택을 촉진하기 위해 의약품 안전에 대한 통찰력 확보에 중점 의료 업무 및 시장 조사자 규제 업무 의약품 안전 부서 기타
11.7 기타 최종 사용자

지역별 의료 및 생명 과학 시장에서의 NLP 시장 규모

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12.1 소개
12.2 북미 북미: 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 성장 동력 북미: 거시경제 전망 미국 – NLP를 통한 의료 및 생명 과학의 혁신과 효율성 증대 캐나다 – NLP 기술 통합을 통한 의료 혁신 및 연구 가속화
12.3 유럽 유럽: 의료 및 생명 과학 시장에서 NLP의 성장 동력 유럽: 거시경제 전망 영국 – 실시간 임상 통찰력과 환자 참여 강화를 위한 NHS의 국가적 NLP 통합 추진 독일- 의료 시스템에서 AI 기반 진단 촉진 및 GDPR 준수 NLP 솔루션 보장 프랑스 – 정부 지원 NLP 이니셔티브 및 다국어 의료 애플리케이션을 통한 의료 혁신 가속화 이탈리아 – NLP 채택을 통한 임상 데이터 관리 혁신 및 예측 분석 강화 스페인 – NLP를 통한 공공 의료의 디지털화 및 임상 텍스트에서 실행 가능한 통찰력 추출 기타 유럽
12.4 아시아 태평양 아시아 태평양: 의료 및 생명 과학 분야의 NLP 시장 동인 아시아 태평양: 거시경제 전망 중국 – 중국에서 AI 혁신을 통해 NLP 기반의 임상 효율성 및 환자 치료 향상 일본 – 첨단 NLP 기술을 활용하여 고령화 인구를 위한 효율적인 의료 서비스 및 맞춤형 치료 추진 인도 – 기록의 디지털화, 원격 의료 강화, 환자 참여 개선을 통해 NLP 채택 추진 대한민국 – 정확한 임상 데이터 분석 및 AI 진단을 발전시켜 의료 서비스 혁신 추진 호주 및 뉴질랜드- 고급 NLP 채택을 통한 임상 데이터 관리 및 개인 맞춤형 치료 강화 아세안 – 아세안 환자 치료 접근성 향상을 위한 다국어 NLP 솔루션 및 디지털 의료 혁신 추진 기타 아시아 태평양 지역
12.5 중동 및 아프리카 중동 및 아프리카: 의료 및 생명 과학 분야의 NLP 시장 동인 중동 및 아프리카: 거시경제 전망 사우디아라비아 – 더 나은 환자 치료 결과를 위한 임상 문서 간소화 UAE – 의료 분야에서 NLP 채택을 촉진하기 위한 정부 리더십 및 협업 혁신 남아프리카 공화국 – NLP에 대한 수요를 촉진하는 다국어 요구 및 디지털 격차 이스라엘 – 의료 및 생명 과학 분야에서 NLP 수요를 촉진하는 스타트업 혁신 및 제도적 지원 중동 및 아프리카 기타 지역
12.6 라틴 아메리카: 의료 및 생명 과학 분야의 NLP 시장 동인 라틴 아메리카: 거시경제 전망 브라질 – 새로운 규제 및 파트너십을 통한 고급 NLP 채택이 시장 성장 촉진 멕시코 – 의료 부문에서 NLP 채택을 촉진하기 위한 임상 결정 지원 강화 아르헨티나 – 수요를 촉진하기 위해 임상 기록을 분석하는 정교한 알고리즘의 필요성 또는 배포 라틴 아메리카 기타 지역

경쟁 환경

238

13.1 개요
13.2 주요 업체 전략/승리 요인, 2022–2025
13.3 매출 분석, 2020–2024
13.4 시장 점유율 분석, 2024
13.5 제품 비교 분석 제품 비교 분석, 제품별- Health Discovery (Averbis)- Fusion CDI (Dolbey Systems)- Clinical Documentation Integrity (Solventum)- Cloud Healthcare API (Google)- Inovalon ONE 플랫폼 (Inovalon) 제품 비교 분석, 응용 분야별- IBM Watsonx Assistant (IBM)- Microsoft Dragon CoPilot (Microsoft)- Oracle Clinical Digital Assistant (Oracle)- IQVIA NLP Risk Adjustment (IQVIA)- AWS HealthLake (AWS)
13.6 기업 가치 평가 및 재무 지표
13.7 기업 평가 매트릭스: 주요 플레이어, 2024스타 신흥 리더 퍼베이시브 플레이어 참가자 기업 발자국: 주요 플레이어, 2024- 기업 발자국- 지역 발자국- 제품 발자국- 응용 분야 발자국- 최종 사용자 발자국
13.8 기업 평가 매트릭스: 스타트업/중소기업, 2024 – 혁신적 기업, 반응형 기업, 역동적 기업, 초기 단계 기업 경쟁 벤치마킹: 스타트업/중소기업, 2024 – 주요 스타트업/중소기업 목록 – 주요 스타트업/중소기업의 경쟁 벤치마킹
13.9 경쟁 시나리오 및 동향 제품 출시 및 개선 거래

회사 프로필

263

14.1 소개
14.2 주요 업체
IBM

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

MICROSOFT

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

GOOGLE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

AWS

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

IQVIA

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

– MnM view

ORACLE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

INOVALON

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

DOLBEY SYSTEMS

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

AVERBIS

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

SAS INSTITUTE

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

SOLVENTUM

– Business overview

– Products/Solutions/Services offered

– Recent developments

PRESS GANEY

ELLIPSIS HEALTH

LEXALYTICS

NVIDIA

GE HEALTHCARE

CLINITHINK

HPE

ONCORA MEDICAL

FLATIRON HEALTH

DATAVANT

EDIFECS

JOHN SNOW LABS

ITREX GROUP

KMS HEALTHCARE

APPINVENTIV

REVEAL HEALTHTECH

VERITIS

OPTUM

HEALTH CATALYST

AMBOSS

MARUTI TECHLABS

DEEPSCRIBE
14.3 OTHER PLAYERS

FORESEE MEDICAL

GNANI.AI

NOTABLE HEALTH

BIOFOURMIS

SUKI AI

WAVE HEALTH TECHNOLOGIES

CORTI

CLOUDMEDX

EMTELLIGENT

ENLITIC

DEEP 6 AI

관련 시장

333

15.1 소개
15.2 인공지능(AI) 시장 – 글로벌 전망 2030 시장 정의 시장 개요 – 인공지능 시장, 제공 방식별 – 인공지능 시장, 기술별 – 인공지능 시장, 비즈니스 기능별 – 인공지능 시장, 산업별 – 인공지능 시장, 지역별
15.3 자연어 이해 시장 – 2029년까지의 글로벌 전망 시장 정의 시장 개요 – 자연어 이해 시장, 제공 유형별 – 자연어 이해 시장, 유형별 – 자연어 이해 시장, 응용 분야별 – 자연어 이해 시장, 산업별 – 자연어 이해 시장, 지역별

부록

344

16.1 논의 가이드
16.2 지식 스토어: MarketsandMarkets의 구독 포털
16.3 이용 가능한 맞춤화 옵션
16.4 관련 보고서
16.5 저자 정보

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