医療コーディングAI市場 サイズとシェア 2024 - 2032

医療コーディングにおけるAI市場の規模

医療コーディングにおけるAI市場の規模は、2023年に24億米ドルに達し、2024年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）13.6%で成長すると予測されている。医療コーディングにおける精度向上への関心の高まり、熟練した医療コーダーの不足、コーディングデータの大幅な増加を背景に、市場は拡大している。
 

熟練した医療コーダーの不足は、医療コーディングシステムの複雑化、高い離職率、長期にわたる研修・認証プロセスによって生じている。この不足は深刻であり、有資格者の不足により、病院や診療所では請求処理の遅延や不正確さが発生している。例えば、米国医療情報管理協会（AHIMA）は、認定医療コーダーの需要と供給の差が拡大していることを指摘している。
 

さらに、米国労働統計局は、医療記録・医療情報技術者の雇用が平均を上回るペースで増加すると予測しており、熟練した専門人材の供給を上回る高い需要を示している。この人材不足を受け、医療コーディングにおけるAIの導入が進んでいる。AIはコーディングプロセスを自動化し、既存スタッフの負担を軽減するとともに、医療文書作成全体の効率性と正確性を向上させることができる。
 

医療コーディングにおけるAIとは、医療上の診断、処置、サービスに標準化コードを割り当てるプロセスを自動化・高度化するために、人工知能技術を適用することを指す。これらのコードは、医療分野における請求、記録管理、統計分析に使用される。医療コーディング向けのAIシステムは、機械学習アルゴリズムと自然言語処理（NLP）を用いて臨床文書を分析し、関連情報を抽出して、適切なコードを正確に割り当てる。
 

医療コーディングにおけるAI市場の動向

精度向上への関心の高まりが、医療コーディングにおけるAIの導入を後押ししている。自動機械学習や自然言語処理（NLP）、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）などの先進技術は、エラーを削減し精度を高めることで、コーディングプロセスを大きく変革している。
 

• 機械学習アルゴリズムは膨大な医療データを分析し、過去のコーディングパターンから学習して、正確な医療コードを予測・割り当てることができる。このプロセスを自動化することで、機械学習（ML）は人的ミスの可能性を低減し、より一貫性と精度の高いコーディングを実現する。これは、請求処理や規制遵守に不可欠である。
   
• NLPアルゴリズムは、医師の記録、退院時サマリー、病歴などの非構造化テキストデータの処理に優れている。NLPシステムは、これらのテキストから関連情報を抽出し、適切な医療コードを自動的に割り当てることで、コーディングプロセスを大幅に迅速化し、人間のコーダーがより複雑なケースに集中できるようにする。
   
• ロボティック・プロセス・オートメーションは、ソフトウェアロボットを医療コーディングのワークフローに組み込み、データ入力、コード割り当て、請求申請など、反復的でルールベースの作業を自動化する。定型作業をRPAに委ねることで、人間のコーダーは、より細かな判断や専門知識を要する業務に注力できる。
   
• これらのAI技術の統合は、コーディングの正確性と効率性を高めるだけでなく、市場の大幅な成長も促している。
   

医療コーディングにおけるAI市場の分析

主要な市場動向を把握するには

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モード別では、市場は外部委託型と社内運用型に分類されます。外部委託型セグメントは最大の市場シェアを占め、2023年の市場規模は17億米ドルでした。
 

• 外部委託企業は、最新のコーディング基準や規制に精通した、経験豊富で認定資格を持つ医療コーダーを採用しています。こうした専門知識により、コーディングの精度とコンプライアンスが向上します。これは、適切な請求処理や規制遵守に不可欠です。
   
• さらに、外部委託により、医療提供者は人員上の制約を受けることなく、需要に応じてコーディング業務の規模を容易に拡大・縮小できます。この柔軟性は、繁忙期や患者数が急増した場合に特に有用であり、セグメントの成長に寄与しています。
   

用途別では、医療コーディングにおけるAI市場は、自動コーディング、不正・エラー検出、データ分析、その他の用途に分類されます。自動コーディングセグメントは、2032年に約31億米ドルの市場規模となり、市場をリードすると予測されています。
 

• 自動コーディングは、手動コーディングと比較して、医療記録のコーディングに必要な時間を大幅に短縮します。この効率性は、大量の患者データを扱う医療提供者にとって極めて重要です。
   
• さらに、自動コーディングシステムは、疲労や見落とし、知識不足などにより手動コーディングで発生しやすい人的ミスを最小限に抑えます。これらのシステムはコーディング規則を一貫して適用することで高い精度を確保し、市場での需要拡大に寄与しています。

北米の医療コーディングにおけるAI市場の2023年の市場規模は12億米ドルで、分析期間中に年平均成長率（CAGR）12.5%で成長すると予測されています。
 

• 北米では、電子健康記録（EHR）システムが広く導入されているため、医療コーディングへのAI導入が強く後押しされています。この導入により大量のデータが蓄積され、AIシステムはそのデータを分析してコーディングの精度と効率を高めることができます。
   
• さらに、医療ITインフラの改善やAI技術の利用促進を目的とした政府の取り組みや資金提供プログラムが、医療コーディングにおけるAI市場の成長を牽引しています。イノベーションを促進し、AI導入に対する財政支援を提供する政策が、市場の拡大に寄与しています。
   

米国の医療コーディング向けAI市場は、年平均成長率（CAGR）12.4%で成長し、2032年までに32億米ドルに達すると予測されています。
 

• 米国では医療費請求およびコーディング規制が複雑化しており、精度を向上させ、コーディングミスのリスクを低減できるAIソリューションへの需要が高まっています。この需要が、医療コーディングにおけるAI技術の導入を促進しています。
   
• さらに、米国の医療制度では、コスト削減と業務効率の向上が重視されています。医療コーディング向けAIソリューションは、プロセスの合理化、管理負担の軽減、ミスの最小化を目的に導入されており、より広範なコスト削減目標にも合致しています。
   

ドイツの医療コーディング向けAI市場は、今後数年間で著しい成長が見込まれます。
 

• ドイツでは、医療分野における技術革新と研究が強く重視されており、これが医療コーディング向けAI市場の成長に寄与しています。同国の先進的なインフラと医療ITへの投資が、AI技術の開発および導入を支えています。
   
• さらに、ドイツの医療制度では、質の高い患者ケアと効率性が優先されています。医療コーディング向けAIは、コーディングおよび請求プロセスの品質向上に寄与し、医療成果と制度のパフォーマンス改善に対する同国の注力方針に合致しています。
   

日本では、医療コーディング向けAI市場が高い成長を示しています。
 

• 日本では急速な高齢化が進んでおり、医療コーディング向けAIを含む、より効率的な医療ソリューションの必要性が高まっています。医療制度が増加する高齢患者数と複雑な症例に対応するなか、正確かつ迅速な医療コーディングへの需要が増加しています。  
   
• さらに、日本政府はデジタルヘルスのイノベーションと医療分野へのAI技術の統合を積極的に支援しています。医療コーディングにおけるAI導入の促進を目的とした取り組みや資金提供が、市場の成長に寄与しています。
   

医療コーディング向けAI市場のシェア

医療コーディング向けAI業界では、世界各地でさまざまなAI搭載ソリューションおよび技術を提供する、複数の既存企業と新興企業が存在しています。市場参加企業は、コーディングアルゴリズムの精度、処理効率、AI技術の革新性、規制基準への準拠、価格戦略などの要因を基に競争しています。
 

医療コーディング向けAI市場の主要企業

医療コーディング向けAI業界で事業を展開する主要企業は以下のとおりです。

• 3M
• AGS Health
• Aidéo Technologies
• aiHealth
• Arintra 
• Buddi AI
• Clinion
• CodaMetrix
• Corti HQ
• Datavant
• Diagnoss 
• Fathom, Inc.
• MediCodio 
• Nuance Communications, Inc.
• Semantic Health
   

医療コーディング向けAI業界のニュース：

• 2024年7月、Aideo TechnologiesはExela Technologies, Inc.と戦略的提携を締結し、医療費請求分野の変革に向けた重要な一歩を踏み出しました。この協業では、Exelaの生成AI技術をAideoの既存ソリューションに統合することで、医療費請求における効率性と精度を大幅に向上させます。この提携により、Aideoの機能と展開範囲が拡大し、AIを活用した医療コーディングおよび請求分野における同社のリーダーシップがさらに強化されます。
   
• 2023年4月、3M Health Information SystemsはAmazon Web Services（AWS）と提携し、同社のM*Modal ambient intelligenceプラットフォームを高度化しました。AWS の高度な機械学習および生成 AI サービス（Amazon Bedrock、Comprehend Medical、Transcribe Medical など）を活用することで、3M はアンビエント臨床文書作成およびバーチャルアシスタント・ソリューションを大幅に強化・拡大しました。この協業により、患者と医師の双方にとっての体験が改善されただけでなく、医師の事務負担も軽減されました。
   

AI医療コーディング市場調査レポートでは、以下のセグメントについて、2021年から2032年までの収益（百万米ドル）に関する推計・予測を含む、業界の詳細な分析を提供しています。

市場、方式別

• 外部委託
• 内製

市場、用途別  

• 自動コーディング
• 不正・エラー検出
• データ分析
• その他の用途

市場、最終用途別

• 医療提供者および診断センター
• 医療コーディング企業
• 保険会社
• 政府機関

上記の情報は、以下の地域および国を対象としています。

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • オランダ
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • オーストラリア
  • 韓国
  • その他のアジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • その他のラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • UAE
  • その他の中東・アフリカ