医疗编码市场中的人工智能 大小和分享 2024 - 2032

医疗编码市场尺寸中的AI

医疗编码市场规模中的AI在2023年的价值为24亿美元,预计在2024至2032年间,CAGR将增长13.6%. 市场正因日益强调医疗编码的精度、缺乏熟练的医疗编码器以及大量增加编码数据而出现增长。

由于医疗编码系统日益复杂、更替率高以及培训和认证过程冗长,熟练的医疗编码员短缺。 这种短缺情况很严重,医院和诊所由于缺乏合格人员,账单出现延误和不准确。 例如,美国卫生信息管理协会(AHIMA)强调了认证医疗编码器的供求差距越来越大。

此外,美国劳工统计局预测,医疗记录和保健信息技术人员的增长率会快于平均增长率,这表明对熟练专业人员的需求量很高,超过了其供应速度。 这种稀缺性推动在医疗编码方面采用AI,因为它可以使编码过程自动化,减轻现有工作人员的负担,并提高保健文件的总体效率和准确性。

医学编码中的AI是指应用人工智能技术实现医疗诊断,程序和服务的自动化并增强指定标准化代码的过程. 这些代码用于计费、记录和保健统计分析。 医学编码中的AI系统使用机器学习算法和自然语言处理(NLP)来分析临床文献,提取相关信息,并准确指定适当的代码.

医学编码市场趋势中的AI

越来越强调准确性,正在推动医学编码中采用AI,其中先进技术,例如: 自动机器学习, (中文(简体) ). 自然语言处理 (NLP),和机器人进程自动化(RPA)通过减少出错和增强精度来使编码过程发生革命.

• 机器学习算法可以分析出大量的医学数据,从历史编码模式中学习来预测和分配准确的医学代码. 通过使这一过程自动化,ML降低了人为出错的可能性,确保了更一致和准确的编码,这对于开单和遵守规章是必不可少的。
• NLP算法擅长处理无结构的文本数据,例如医生笔记,放出摘要,以及医疗史. NLP系统可以从这些文本中提取出相关信息并自动指定适当的医疗代码,显著地加快了编码过程并允许人码器专注于更复杂的病例.
• 机器人流程自动化将软件机器人集成到医学编码工作流程中,使重复的,有章可循的任务自动化,如数据输入,代码分配,以及索赔提交等. 通过向RPA卸载例行任务,人类编码员可以集中精力完成需要更细致判断和专业知识的任务.
• 这些AI技术的结合不仅提高了编码的准确性和效率,而且还推动了市场的显著增长.

医疗编码市场分析中的AI

根据模式,市场分为外包和内部。 外包部分占市场支配地位,2023年价值为17亿美元。

• 外包公司雇用有经验的、经认证的医疗编码员,他们精通最新的编码标准和条例。 这种专门知识确保编码的准确性和合规性得到提高,这对于适当的账单和遵守规章至关重要。
• 此外,外包使保健提供者能够在不受人员限制的情况下,根据需求轻而易举地扩大或缩小其编码业务。 这种灵活性在高峰期或病人体积突然增加时特别有益,因此有助于局部增长。

基于应用,医学编码市场的AI被分解为自动编码,欺诈和错误检测,数据分析等应用. 自动编码部分预计在2032年以约31亿美元的收入支配市场.

• 与人工编码相比,自动编码大大缩短了医疗记录编码所需的时间. 这种效率对于处理大量病人数据的保健提供者至关重要。
• 此外,自动化编码系统将人为出错最小化,由于疲劳,监督,或缺乏知识,人工编码中常见出错. 通过始终如一地应用编码规则,这些系统确保了高度准确性,并有助于增加市场需求。

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根据最终用途,医疗编码市场上的AI分为保健提供者和诊断中心、医疗编码公司、保险公司和政府机构。 预计保健提供者和诊断中心部分在分析时间范围内以13.7%的CAGR增长。

• 保健提供者和诊断中心每天处理大量病人的探访、治疗和诊断检测。 这导致大量医疗记录需要准确而有效的编码。
• 此外,不断输入新的病人数据需要不断进行编码工作,使AI解决方案对有效管理和处理这一高数量数据特别有价值。 因此,他们对这些设施的需求增加。

北美 2023年医疗编码市场规模中的AI值为12亿美元,预计在分析时间范围内CAGR增长12.5%.

• 北美广泛采用EHR系统,有力地支持了AI在医学编码中的整合. 这种采用创造了大量数据,AI系统可以分析这些数据以提高编码的准确性和效率.
• 此外,旨在改善保健信息技术基础设施和促进使用AI技术的政府举措和资助方案正在推动AI在医疗编码方面的增长。 鼓励创新和为AI实施提供财政支持的政策有助于市场的扩大。

美国医学编码市场的AI预计在CAGR增长12.4%,到2032年达到32亿美元.

• 随着美国医疗计费和编码条例日益复杂,对AI解决方案的需求也越来越大,可以提高准确性并降低编码出错的风险. 这一需求正在推动医学编码中采用AI技术.
• 此外,美国医疗保健系统的重点是降低成本和提高业务效率。 正在采用AI驱动的医疗编码解决方案来简化流程,减少行政负担并尽量减少出错,与更广泛的降低成本目标相配合.

医学编码市场中的德国AI预计在未来几年会显著增长。

• 德国在医疗编码方面大力强调技术创新和研究,促进了AI的增长. 国家先进的基础设施和对保健信息技术的投资支持了AI技术的开发和采用.
• 此外,德国的卫生保健系统优先考虑高质量的病人护理和效率。 医学编码中的AI帮助提高编码和计费程序的质量,与该国注重改善保健结果和系统绩效保持一致。

日本医药编码市场AI市场增长快.

• 日本迅速老龄化的人口促使人们需要更有效的医疗解决方案,包括医疗编码方面的AI. 随着保健系统处理越来越多的老年病人和复杂病例,对准确和及时的医疗编码的需求正在增加。
• 此外,日本政府正在积极支持 数字保健 创新和将AI技术纳入卫生保健。 旨在促进在医疗编码中采用AI的倡议和资金有助于市场增长。

医疗编码市场份额中的AI

医学编码行业的AI的特点是,在全球提供一系列由AI驱动的解决方案和技术的几个已有的和新兴的参与者的存在. 市场玩家根据编码算法准确性,加工效率,AI技术创新,遵守监管标准,定价策略等因素进行竞争.

医疗编码市场公司中的AI

在医疗编码行业的AI中运营的著名玩家包括:

• 3M级
• AGS 卫生
• 援助技术
• 卫生
• 阿林特拉语Name
• Buddi 大赦国际
• 颜色
• 科达金属
• 科蒂总部
• 数据前卫
• 诊断
• Fathom, Inc. (原始内容存档于2019-09-29).
• 中缩写
• 努恩斯通信公司
• 语义卫生

医疗编码行业新闻中的AI:

• 2024年7月,Aideo Technologies与Exela Technologies, Inc.组成了战略联盟,标志着在改变医疗收费环境方面迈出了重要一步. 这一合作利用了Exela与Aideo现有解决方案相结合的基因AI技术,大大提高了医疗收费的效率和准确性。 这一伙伴关系扩大了Aideo的能力和覆盖范围,进一步巩固了它在AI驱动的医疗编码和账单部门的领导。
• 2023年4月,3M健康信息系统与亚马逊网络服务(AWS)合作提升其M*Modal环境智能平台. 通过利用AWS先进的机器学习和基因人工智能服务,包括亚马逊·贝德罗克、Comprehend Medical和Trancistic Medical-3M,大大地加强和扩大了其环境临床文献和虚拟助理解决方案。 这一合作不仅改进了病人-医生的经验,而且减轻了医生的行政负担。

医学编码市场研究报告中的AI包括对该行业的深入报道 估计和预测的2021-2032年收入 下列部分:

市场,按模式

• 外包
• 内部

市场,按应用

• 自动编码
• 欺诈和发现错误
• 数据分析
• 其他申请

市场,最终用途

• 保健提供者和诊断中心
• 医疗编码公司
• 保险公司
• 政府机构

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 联合王国
  • 法国
  • 页:1
  • 意大利
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太
  • 中国
  • 日本
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 韩国
  • 亚洲及太平洋其他地区
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 联合国
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东其他地区和非洲