الذكاء الاصطناعي في سوق الترميز الطبي - حسب الوضع (الاستعانة بمصادر خارجية، وداخليًا)، والتطبيق (الترميز الآلي، واكتشاف الاحتيال والأخطاء، وتحليل البيانات)، والاستخدام النهائي (مقدمي الرعاية الصحية ومراكز التشخيص، وشركات التأمين، وشركات الترميز الطبي)، والتنبؤ ، 2024 - 2032

AI in Medical Coding Market Size

وقيمت قيمة AI في حجم سوق الترميز الطبي بمبلغ 2.4 بليون دولار من دولارات الولايات المتحدة في عام 2023، ومن المتوقع أن يشهد معدل نمو بلغ 13.6 في المائة من الناتج المحلي الإجمالي بين عامي 2024 و2032. ويشهد السوق نموا بسبب تزايد التركيز على الدقة العليا في الترميز الطبي، ونقص البرمجيات الطبية الماهرة، وزيادة بيانات الترميز على نطاق واسع.

ويُعزى النقص في البرمجيات الطبية الماهرة إلى تزايد تعقيد نظم الترميز الطبي، وارتفاع معدلات دوران الموظفين، وطول عملية التدريب والاعتماد. وهذا النقص كبير، حيث تواجه المستشفيات والعيادات حالات تأخير وعدم دقة في الفواتير بسبب نقص الموظفين المؤهلين. فعلى سبيل المثال، أبرزت الرابطة الأمريكية لإدارة المعلومات الصحية الفجوة المتزايدة بين الطلب على المدونين الطبيين المعتمدين وعرضهم.

وبالإضافة إلى ذلك، يقوم مكتب إحصاءات العمل في الولايات المتحدة بتنفيذ معدل نمو أسرع من المتوسط في السجلات الطبية وفنيي المعلومات الصحية، مما يشير إلى ارتفاع الطلب الذي يتجاوز عرض المهنيين المهرة. وتدفع هذه الندرة إلى اعتماد منظمة العفو الدولية في الترميز الطبي، حيث يمكنها أن تؤهل عملية الترميز، وأن تخفف العبء على الموظفين الحاليين، وأن تحسن الكفاءة والدقة عموما في وثائق الرعاية الصحية.

وتشير منظمة العفو الدولية في الترميز الطبي إلى تطبيق تكنولوجيات الاستخبارات الاصطناعية على أتمتة وتعزيز عملية تخصيص رموز موحدة للتشخيصات والإجراءات والخدمات الطبية. وتستخدم هذه الرموز في إعداد الفواتير وحفظ السجلات والتحليل الإحصائي في مجال الرعاية الصحية. (أ) نظم المعلومات في الترميز الطبي تستخدم خوارزميات التعلم الآلاتي وتجهيز اللغات الطبيعية لتحليل الوثائق السريرية، واستخلاص المعلومات ذات الصلة، وتحديد الرموز المناسبة بدقة.

AI in Medical Coding Market Trends

The growing emphasis on accuracy is driving the adoption of AI in medical coding, where advanced technologies, such as تعلم آلي آلي آلي.. تجهيز اللغات الطبيعية (NLP)، والتشغيل الآلي للعمليات الآلية (RPA) يؤديان إلى ثورة عملية الترميز عن طريق الحد من الأخطاء وتعزيز الدقة.

• ويمكن أن تحلل خوارزميات التعلم الآلات كميات كبيرة من البيانات الطبية، والتعلم من أنماط الترميز التاريخية للتنبؤ بالرموز الطبية الدقيقة وتحديدها. وبتأهيل هذه العملية، يقلل القانون النموذجي من احتمال وقوع خطأ بشري، بما يكفل زيادة الاتساق والدقة في الترميز - وهو أمر أساسي لوضع الفواتير والامتثال التنظيمي.
• وتصدر الخوارزميات الوطنية في تجهيز البيانات النصية غير المنظمة، مثل ملاحظات الأطباء، وموجزات التصريف، والتاريخ الطبي. ويمكن لنظم الحماية الوطنية أن تستخلص المعلومات ذات الصلة من هذه النصوص وأن تسند تلقائياً الرموز الطبية المناسبة، وأن تعجل عملية الترميز بشكل كبير، وأن تسمح لأجهزة التشفير البشرية بالتركيز على حالات أكثر تعقيداً.
• ويدمج التشغيل الآلي للعمليات الآلية البرمجية آليات البرمجيات في سير العمل في الترميز الطبي في المهام التكرارية الآلية والمستندة إلى القواعد مثل إدخال البيانات، والتكليف الرمزي، وتقديم المطالبة. ومن خلال تفريغ المهام الروتينية إلى برنامج العمل الإقليمي، يمكن أن يركز المدونون على المهام التي تتطلب قدرا أكبر من الدقة في الحكم والخبرة.
• The integration of these AI technologies is not only enhancing coding accuracy and efficiency but also driving significant growth in the market.

AI in Medical Coding Market Analysis

واستناداً إلى أسلوب العمل، يتم تقسيم السوق إلى مصادر خارجية وداخلية. وحصل الجزء المموَّل من مصادر خارجية على حصة سوقية مهيمنة وقُدرت قيمتها بمبلغ 1.7 بليون دولار من دولارات الولايات المتحدة في عام 2023.

• وتستعين شركات الاستعانة بمصادر خارجية بشركات مشفرة طبية ذات خبرة ومصدقة تُعالَج جيداً في أحدث معايير وأنظمة الترميز. وتكفل هذه الخبرة قدراً أكبر من الدقة والامتثال في الترميز، وهو أمر بالغ الأهمية لوضع الفواتير على النحو السليم والالتزام التنظيمي.
• وبالإضافة إلى ذلك، فإن الاستعانة بمصادر خارجية تتيح لمقدمي الرعاية الصحية أن يوسعوا بسهولة نطاق عمليات الترميز التي يقومون بها على أساس الطلب دون قيود على الموظفين. وهذه المرونة مفيدة بصفة خاصة خلال فترات الذروة أو عند مواجهة زيادات مفاجئة في أحجام المرضى، ومن ثم فهي تسهم في النمو الجزئي.

واستناداً إلى التطبيق، تُقسَّم المؤسسة في سوق الترميز الطبي إلى الترميز الآلي، والكشف عن الغش والخطأ، وتحليل البيانات، وغير ذلك من التطبيقات. ومن المتوقع أن يهيمن قطاع الترميز الآلي على السوق، حيث بلغت إيراداته نحو 3.1 بليون دولار في عام 2032.

• ويقلل الترميز الآلي بدرجة كبيرة من الوقت اللازم لرمز السجلات الطبية مقارنة بالترميز اليدوي. وتتسم هذه الكفاءة بأهمية حاسمة بالنسبة لمقدمي الرعاية الصحية الذين يتناولون كميات كبيرة من بيانات المرضى.
• وبالإضافة إلى ذلك، تقلل نظم الترميز الآلية من الأخطاء البشرية إلى أدنى حد، وهي أخطاء شائعة في الترميز اليدوي بسبب الإهمال أو الرقابة أو الافتقار إلى المعرفة. ومن خلال تطبيق قواعد الترميز تطبيقاً متسقاً، تكفل هذه النظم قدراً كبيراً من الدقة وتسهم في زيادة الطلب عليها في السوق.

واستناداً إلى الاستخدام النهائي، تصنف منظمة العفو الدولية في سوق الترميز الطبي إلى مقدمي الرعاية الصحية ومراكز التشخيص، وشركات الترميز الطبية، وشركات التأمين، والهيئات الحكومية. ومن المتوقع أن ينمو الجزء المتعلق بمقدمي الرعاية الصحية ومراكز التشخيص في إطار زمني للتحليل بنسبة 13.7 في المائة.

• ويتعامل مقدمو الرعاية الصحية ومراكز التشخيص مع عدد كبير من زيارات المرضى والعلاجات والفحوصات التشخيصية يوميا. This results in a substantial volume of medical records that need accurate and efficient coding.
• وبالإضافة إلى ذلك، فإن التدفق المستمر لبيانات المرضى الجديدة يتطلب بذل جهود متواصلة في مجال التدوين، مما يجعل الحلول المتعلقة بالتأمين الصحي العالي ذات قيمة خاصة بالنسبة لإدارة وتجهيز هذا الحجم الكبير بكفاءة. ومن ثم يزيد الطلب على هذه المرافق.

أمريكا الشمالية وقد قدرت قيمة الإي آي في حجم سوق الترميز الطبي في عام 2023 بمبلغ 1.2 بليون دولار من دولارات الولايات المتحدة، ومن المتوقع أن تنمو بمعدل 12.5 في المائة على الإطار الزمني للتحليل.

• The integration of AI in medical coding is heavily supported by the widespread adoption of EHR systems in North America. This adoption has created a large volume of data that AI systems can analyze to enhance coding accuracy and efficiency.
• وبالإضافة إلى ذلك، فإن المبادرات الحكومية وبرامج التمويل الرامية إلى تحسين الهياكل الأساسية لتكنولوجيا المعلومات في مجال الرعاية الصحية وتعزيز استخدام تكنولوجيات المعلومات والاتصالات تؤدي إلى زيادة نسبة الإصابة بفيروس نقص المناعة البشرية في الترميز الطبي. والسياسات التي تشجع الابتكار وتوفر الدعم المالي لتنفيذ المبادرة تساهم في توسيع الأسواق.

The U.S. AI in medical coding market is expected to grow at a CAGR of 12.4% to reach USD 3.2 billion by 2032.

• With the increasing complexity of medical billing and coding regulations in the U.S., there is a growing demand for AI solutions that can improve accuracy and reduce the risk of coding errors. This demand is driving the adoption of AI technologies in medical coding.
• وبالإضافة إلى ذلك، يركز نظام الرعاية الصحية في الولايات المتحدة على خفض التكاليف وتحسين الكفاءة التشغيلية. ويجري حالياً اعتماد حلول للترميز الطبي التي تقودها منظمة العفو الدولية من أجل تبسيط العمليات، والحد من الأعباء الإدارية، والتقليل إلى أدنى حد من الأخطاء، والمواءمة مع الأهداف الأوسع لخفض التكاليف.

ومن المتوقع أن تنمو منظمة العفو الدولية في سوق الترميز الطبي بشكل ملحوظ في السنوات القادمة.

• تركيز ألمانيا القوي على الابتكارات التكنولوجية والبحث في مجال الرعاية الصحية يسهم في نمو العناية الصحية في الترميز الطبي الهياكل الأساسية والاستثمارات المتقدمة في مجال الرعاية الصحية في مجال تكنولوجيا المعلومات تدعم تطوير واعتماد تكنولوجيا المعلومات
• وبالإضافة إلى ذلك، يعطي نظام الرعاية الصحية الألماني الأولوية لرعاية المرضى وكفاءتهم العالية الجودة. وتساعد منظمة العفو الدولية في الترميز الطبي على تحسين جودة عمليات الترميز و الفواتير، بما يتماشى مع تركيز البلد على تحسين نتائج الرعاية الصحية وأداء النظام.

وتشهد اليابان نمواً كبيراً في السوق في سوق الترميز الطبي.

• سكان اليابان الآخذون في النمو السريع يدفعون الحاجة إلى حلول أكثر كفاءة للرعاية الصحية، بما في ذلك AI في الترميز الطبي. The demand for accurate and timely medical coding is rising as the healthcare system deals with an increasing number of elderly patients and complex cases.
• وبالإضافة إلى ذلك، تدعم حكومة اليابان بنشاط الابتكارات في مجال الصحة الرقمية وإدماج تكنولوجيا المعلومات في الرعاية الصحية. وتسهم المبادرات والتمويل الراميان إلى تشجيع اعتماد مبادرة AI في الترميز الطبي في نمو الأسواق.

AI in Medical Coding Market Share

وتتميز منظمة العفو الدولية في صناعة الترميز الطبي بوجود العديد من الجهات الفاعلة الراسخة والناشئة التي توفر طائفة من الحلول والتكنولوجيات ذات القدرة الاستيعابية في جميع أنحاء العالم. وتتنافس الجهات الفاعلة في السوق على عوامل من قبيل دقة خوارزميات الترميز، وكفاءة التجهيز، والابتكار في تكنولوجيات المعلومات المسبقة عن علم، والالتزام بالمعايير التنظيمية، واستراتيجيات التسعير.

AI in Medical Coding Market Companies

وتشمل الجهات الفاعلة البارزة التي تعمل في صناعة الترميز الطبي في منظمة العفو الدولية ما يلي:

• 3M
• AGS Health
• Aidéo Technologies
• AiHealth
• Arintra
• Buddi AI
• Clinion
• CodaMetrix
• Corti HQ
• Datavant
• التشخيصات
• Fathom, Inc.
• MediCodio
• Nuance Communications, Inc.
• الصحة الطبيعية

AI in Medical Coding Industry News:

• In July 2024, Aideo Technologies formed a strategic alliance with Exela Technologies, Inc., marking a significant step in transforming the medical billing landscape. This collaboration leverages Exela’s generative AI technologies, integrated with Aid’s existing solutions, to dramatically enhance efficiency and accuracy in medical billing. وتوسع هذه الشراكة قدرات وتصل إلى أيدييو، مما يزيد من إحياء قيادتها في قطاع الترميز والأوراق الطبية التي يقودها المعهد.
• In April 2023, 3M Health Information Systems partnered with Amazon web Services (AWS) to elevate its M*Modal ambient intelligence platform. ومن خلال الاستفادة من خدمات التعلم المتطورة في مجال الآلات والتوليد التي تقدمها الرابطة - بما في ذلك خدمات الأمازون بدروك، والخدمات الطبية الشاملة، وشركة Transcribe Medical - 3M - عززت ووسعت بدرجة كبيرة وثائقها السريرية الإلكترونية وحلول المساعدة الافتراضية. This collaboration not only refined the patient-physician experience but also mitigated administrative burdens for doctors.

يتضمن تقرير البحوث المتعلقة بسوق الترميز الطبي تغطية متعمقة للصناعة مع تقديرات " توقعات من حيث الإيرادات بملايين الدولارات من 2021 إلى 2032 فيما يتعلق بالجزأين التاليين:

Market, By Mode

• مصادر خارجية
• داخل المنزل

السوق، حسب الطلب

• الترميز الآلي
• الاحتيال وكشف الأخطاء
• تحليل البيانات
• تطبيقات أخرى

السوق، عن طريق الاستخدام النهائي

• مقدمو الرعاية الصحية ومراكز التشخيص
• شركات الترميز الطبية
• شركات التأمين
• الهيئات الحكومية

وترد المعلومات المذكورة أعلاه في المناطق والبلدان التالية:

• أمريكا الشمالية
  • الولايات المتحدة
  • كندا
• أوروبا
  • ألمانيا
  • UK
  • فرنسا
  • إسبانيا
  • إيطاليا
  • هولندا
  • بقية أوروبا
• آسيا والمحيط الهادئ
  • الصين
  • اليابان
  • الهند
  • أستراليا
  • جنوب كوريا
  • بقية آسيا والمحيط الهادئ
• أمريكا اللاتينية
  • البرازيل
  • المكسيك
  • الأرجنتين
  • بقية أمريكا اللاتينية
• الشرق الأوسط وأفريقيا
  • جنوب أفريقيا
  • السعودية
  • UAE
  • بقية الشرق الأوسط وأفريقيا