Intelligence artificielle générative (Gen AI) sur le marché de la santé

La taille du marché mondial des équipements de dialyse était de 1,4 milliard USD en 2023 et est calculée à 1.8 milliard de dollars en 2024. Le marché devrait atteindre 34.61 milliards de dollars d'ici 2034, et enregistrer un revenu 34.4% sur la période de prévision (2025-2034).

Informations premium :

La croissance du marché de l'intelligence artificielle générative (IA) dans le domaine de la santé s'accélère depuis la pandémie de COVID-19 et le besoin de solutions plus performantes et plus avancées dans le domaine de la santé. L'un des facteurs clés qui favorisent l'adoption et l'intégration de l'intelligence artificielle générative, également connue sous le nom d'IA générative et de GenAI, dans le domaine de la santé est l'augmentation rapide et croissante du volume de données de santé non structurées et le besoin de filtrage et d'analyse rapides de ces ensembles de données. Les solutions basées sur l'IA générative sont utilisées dans la découverte de médicaments, le diagnostic et le dépistage des maladies, la prédiction des effets secondaires et la réutilisation des médicaments, les chatbots médicaux, les assistants de santé virtuels, les simulations médicales de plans de traitement personnalisés et les services à la clientèle, entre autres.

L’intégration du traitement du langage naturel (NLP), de l’apprentissage profond, de l’analyse prédictive, des réseaux antagonistes génératifs et des réseaux neuronaux transformateurs sert à doter l’IA générative d’une capacité améliorée pour analyser, extraire et fournir des informations significatives à partir de grands ensembles de données, et avec une vitesse et une précision inégalées.

L’IA générative continue de gagner du terrain et est de plus en plus intégrée dans les opérations des hôpitaux et des cliniques, des sociétés pharmaceutiques, des fabricants de dispositifs médicaux et des instituts de recherche. Elle s’est avérée très efficace dans l’imagerie diagnostique, la découverte de médicaments, la médecine de précision, la planification de traitement personnalisée, les assistants de santé virtuels, les chatbots et la surveillance à distance des patients. Elle est également comparativement plus rentable que la main-d’œuvre humaine dans la prestation de soins de santé. Elle permet également d’obtenir précision et rapidité grâce à l’automatisation des tâches répétitives, d’optimiser les flux de travail et de minimiser les coûts opérationnels globaux. Les principales applications de l’IA générative dans le domaine de la santé sont la segmentation automatique des organes ou des anomalies dans les images médicales, ce qui est non seulement précis, mais permet également de gagner du temps pour les professionnels de la santé. En pathologie, l’IA générative analyse les modèles dans les images médicales pour prédire ou identifier les conditions pathologiques, favorisant ainsi la détection et l’intervention précoces. L’IA générative peut également concevoir de nouveaux candidats médicaments, qui peuvent servir à accélérer les délais de développement en remplaçant le processus de conception manuel conventionnel.

L’attrait et la préférence croissants pour la médecine personnalisée et les soins de santé préventifs sont également des facteurs majeurs qui favorisent l’intégration et l’utilisation accrues de l’IA générative dans les soins de santé. L’utilisation de l’IA générative pour l’analyse et l’identification de modèles spécifiques dans les données et les maladies chez les personnes contribue au développement de stratégies et d’approches de traitement individualisées. La croissance des tendances en matière de médecine personnalisée et de soins de santé préventifs est également soutenue dans une large mesure par la prévalence croissante des maladies chroniques et par l’accent mis dans le secteur de la santé sur la détection précoce et l’intégration de technologies avancées pour aider au diagnostic des maladies et aux soins, au suivi et à la gestion des patients. En outre, les tendances constantes en matière de télésanté et de surveillance à distance des patients contribuent à favoriser l’adoption de solutions et de technologies basées sur l’IA dans le secteur de la santé. L’acceptation des assistants de santé virtuels, des chatbots et des outils d’analyse prédictive basés sur l’IA, ainsi que la disponibilité 24 heures sur 24 de ces outils en ligne sont des facteurs qui devraient continuer à stimuler la croissance de l’IA générative sur le marché de la santé.

Principaux moteurs et tendances du marché de l'intelligence artificielle générative (Gen AI) dans le domaine de la santé :

• Développement de traitements et de solutions de pointe : L’IA générative révolutionne le diagnostic et le traitement, et aide le personnel et les établissements de santé à améliorer les soins, la gestion et le suivi des patients, ce qui a permis d’améliorer les résultats des patients et d’ajouter de la valeur aux services proposés. Les progrès des technologies et des algorithmes et modèles basés sur l’IA ont stimulé l’innovation et le développement de technologies et de solutions de pointe. La capacité d’analyser des images médicales et d’extraire et de fournir des informations basées sur des données pour améliorer les soins aux patients et rationaliser les processus opérationnels et l’utilisation dans la surveillance de la santé comportementale a transformé les diagnostics médicaux et amélioré les soins et le traitement. L’IA générative contribue également au développement de plans de traitement personnalisés, à l’analyse prédictive, à la modélisation prédictive, à la surveillance et à l’évaluation des maladies, à l’appui des progrès en matière de soins de santé préventifs et à la réduction globale des coûts des soins de santé.
• Précision et stratégies de traitement optimisées : L’intégration de l’IA générative dans les soins de santé ne cesse de croître dans diverses applications cruciales, en raison de l’augmentation rapide des volumes de données sur les patients et les données médicales, de la prévalence croissante des maladies et du besoin de diagnostics, de traitements, de soins et de résultats positifs efficaces pour les patients. La capacité et la précision des modèles basés sur l’IA à analyser de grands ensembles de données, des données spécifiques aux patients, des schémas de maladies, des symptômes, à aider à la détection précoce des maladies, à fournir des informations sur la médecine et les traitements personnalisés, et à fournir des informations et des solutions précises et rapides se traduisent par une adoption et une intégration croissantes. Les avantages offerts permettent au personnel de santé d’améliorer la précision du diagnostic, de créer des stratégies de traitement optimisées et également d’allouer et d’utiliser efficacement les ressources de santé.
• Réduction des erreurs humaines et des dépenses : L'IA générative permet d'automatiser les tâches répétitives, de gérer les tâches administratives, de supprimer la saisie manuelle des données des patients, d'améliorer la planification et la documentation de la recherche dans les dossiers médicaux et de rationaliser les flux de travail, ce qui réduit considérablement les coûts opérationnels globaux. L'automatisation des tâches répétitives peut libérer des ressources pour d'autres tâches cruciales et besoins opérationnels, réduire les dépenses, accélérer les processus et réduire le risque d'erreur humaine. En outre, la disponibilité de plateformes d'analyse prédictive, d'assistants de santé virtuels et de chatbots ajoute de la valeur aux services, permet aux patients d'accéder à des services 24 heures sur 7 et XNUMX jours sur XNUMX et prend en charge un cadre de soutien fiable dans l'établissement de santé. En outre, l'intégration de solutions de DSE conversationnelles basées sur le traitement du langage naturel permet de collecter des informations pertinentes sur les patients en posant des questions spécifiques en langage naturel.
• Interopérabilité entre les organisations : L’intégration de GenAI, d’analyses médicales avancées et de dossiers médicaux électroniques (DME) ainsi que l’adoption du cloud computing peuvent offrir des performances et une accessibilité améliorées aux données et aux informations médicales pour les organisations de soins de santé sur un réseau plus large. L’IA générative améliore les capacités des DME et permet l’interopérabilité des dossiers patients, l’aide à la décision clinique et les expériences de copilotage pour les cliniciens. En outre, l’interopérabilité des DME permet de meilleurs flux de travail et de réduire l’ambiguïté, et permet un transfert de données approprié entre les systèmes DME et les organisations de soins de santé, améliorant ainsi la prestation des soins de santé.

Intelligence artificielle générative (Gen AI) sur le marché de la santé : aperçu des facteurs limitants

• Confidentialité des données et coûts élevés de l’interopérabilité : Le partage de données sensibles sur les patients et les risques potentiels de violation ou d’accès et d’utilisation non autorisés sont des préoccupations majeures qui ont un impact sur l’adoption de l’IA générative dans le secteur de la santé. Le manque d’interopérabilité sûre et sécurisée entre les systèmes et les organisations de santé est également une préoccupation majeure. L’intégration de ces solutions dans les systèmes existants constitue également un défi et peut entraîner des coûts substantiels pour les organisations de santé.
• Résistance au changement et incertitude réglementaire : Certaines organisations de santé peuvent hésiter à adopter de nouvelles technologies et à s’éloigner des pratiques et approches traditionnelles en matière de soins de santé. En outre, les incertitudes réglementaires liées à l’évolution constante des technologies et des applications, ainsi que les changements dans les politiques de santé peuvent avoir un impact négatif sur l’adoption de solutions telles que l’IA générative dans le domaine de la santé.
• Implications éthiques de l’IA dans les soins de santé : Les préoccupations liées à la prise de décision par l’intelligence artificielle ou une machine suscitent des préoccupations et des considérations éthiques. La responsabilité, la transparence et l’équité liées aux décisions et recommandations de traitement sont également des facteurs majeurs suscitant des inquiétudes liées aux résultats négatifs ou positifs des patients. Ces facteurs peuvent avoir un impact majeur sur l’adoption.

Opportunités de marché de l'intelligence artificielle générative (Gen AI) dans le secteur de la santé

• Innovation dans le domaine du diagnostic par imagerie : Le besoin d’une plus grande précision dans l’imagerie diagnostique et l’analyse peut offrir aux entreprises leaders de ce secteur des opportunités d’intégrer et d’améliorer les capacités d’IA générative pour répondre à ce besoin. L’amélioration de la précision de l’imagerie et de l’analyse médicales ainsi que de la détection et du diagnostic précoces des maladies peut permettre aux entreprises d’élargir leur offre de technologies et de solutions d’imagerie avancées et de générer des flux de revenus.
• Tirer parti des tendances en matière de télésanté : Tirer parti de l’attrait croissant des services de télésanté et de l’essor de la transformation numérique dans les soins de santé grâce au développement d’assistants de santé virtuels et de chatbots plus avancés, réactifs et naturels peut servir à répondre aux besoins croissants en matière de surveillance à distance des patients et de plateformes de télémédecine.
• Découverte de médicaments et collaborations en R&D : Les entreprises peuvent se concentrer sur une applicabilité plus rationalisée de l’IA générative dans la découverte de médicaments et également se concentrer sur la satisfaction des besoins spécifiques des sociétés pharmaceutiques par le biais de collaborations et de partenariats pour accélérer les processus de recherche et développement et accélérer l’introduction de nouveaux traitements sur le marché.

Segmentation du marché de l'intelligence artificielle générative (Gen AI) dans la santé :

Par technologie:

• Traitement du langage naturel (PNL)
• L'apprentissage en profondeur
• Analyses prédictives
• Réseaux d'adversaires génératifs
• Réseaux de neurones de transformateur

Par composant:

• Solutions
• Services

Par modalité :

• Texte
• Image(s)
• Video

Par application:

• Imagerie diagnostique
• Découverte de médicament
• Médecine de précision
• Planification de traitement personnalisée
• Assistants de santé virtuels
• Chatbots
• Surveillance à distance du patient

Par utilisation finale :

• Hôpitaux et cliniques
• Compagnies pharmaceutiques
• Fabricants de dispositifs médicaux
• Institutions de recherche

Informations sur les segments :

Parmi les segments technologiques, le segment de l'apprentissage profond devrait représenter la plus grande part de revenus au cours de la période de prévision. L'apprentissage profond est devenu une technologie clé de l'IA générative en raison de sa capacité à traiter de vastes quantités de données non structurées, à identifier des modèles et à générer des résultats très sophistiqués. L'apprentissage profond s'avère très performant dans un certain nombre d'innovations en matière d'IA, notamment en améliorant les capacités génératives dans le traitement du langage naturel et la création d'images. La polyvalence dans tous les secteurs, allant des soins de santé au divertissement, la capacité à générer du texte, à créer des images et du contenu numérique, ainsi que l'utilisation croissante dans les diagnostics et les services clients sont quelques-unes des possibilités transformatrices qu'offre l'apprentissage profond, entre autres. Les progrès de l'apprentissage profond dans les modèles d'IA sont également soutenus par les avancées du matériel tel que les GPU et les TPU, et des cadres logiciels, ce qui rend le déploiement de solutions d'IA plus évolutif et efficace, et ouvre également de nouvelles voies de déploiement et d'adoption plus large dans tous les secteurs.

Par composant:

Parmi les segments de composants, le segment des solutions devrait dominer en termes de part de revenus au cours de la période de prévision. L'adoption croissante des solutions GenAI dans une variété d'entreprises et de secteurs pour des besoins spécifiques, tels que l'amélioration de l'automatisation, l'amélioration de la prise de décision et la génération de contenu, devrait continuer à soutenir la croissance de ce segment. Ces solutions sont souvent présentées sous forme de produits autonomes ou de systèmes intégrés qui répondent à des défis commerciaux clés, tels que les chatbots génératifs alimentés par l'IA, les outils de génération d'images et les plateformes d'analyse de données automatisées. Les outils d'IA gagnent également du terrain pour rationaliser les flux de travail et améliorer la productivité dans tous les secteurs, notamment la santé, la fabrication et le marketing.

Par modalité :

Parmi les segments de modalités, le segment de la génération de texte devrait représenter la plus grande part de revenus au cours de la période de prévision. L'adoption d'applications textuelles telles que la traduction linguistique, le développement de chatbot et la création de contenu automatisée a enregistré une hausse significative. Les plateformes de communication et de génération de contenu basées sur l'IA ont connu un succès significatif avec de grands modèles linguistiques, tels que GPT, prouvant leur capacité à produire du texte de type humain, qui a un large éventail d'applications dans le service client, le marketing, l'éducation et la génération de contenu. La croissance du segment de la génération de texte devrait également continuer à augmenter rapidement à mesure que de plus en plus d'entreprises adoptent ces outils pour faire évoluer la création de contenu et améliorer l'expérience utilisateur grâce à l'IA conversationnelle.

Par application:

Parmi les segments d’application, le segment des chatbots devrait représenter la plus grande part de revenus au cours de la période de prévision. Les chatbots alimentés par l’IA générative sont rapidement intégrés dans tous les secteurs et industries, en particulier dans le service client, le commerce électronique et la santé. Les chatbots pilotés par l’IA s’avèrent très efficaces pour traiter les requêtes des clients, réduire le temps de réponse et fournir des interactions personnalisées. De plus, la capacité à fonctionner 24 heures sur 7, XNUMX jours sur XNUMX, à offrir une assistance multilingue et à gérer des conversations de plus en plus complexes rend ces solutions indispensables pour les entreprises qui cherchent à améliorer l’expérience client tout en réduisant les coûts opérationnels. En outre, les progrès rapides dans les systèmes de dialogue pilotés par le traitement du langage naturel et l’IA devraient encore améliorer les capacités des chatbots, permettant des interactions utilisateur plus naturelles et plus engageantes.

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Couverture du rapport et livrables

Le rapport PDF et le tableau de bord en ligne vous aideront à comprendre :

• Mises à jour des données en temps réel :
• Analyse comparative des concurrents
• Carte thermique des tendances du marché
• Requêtes de recherche personnalisées
• Analyse du sentiment du marché
• Informations démographiques et géographiques

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Par utilisation finale :

Parmi les segments d’utilisation finale au cours de la période de prévision, le segment des hôpitaux et des cliniques devrait représenter la plus grande part des revenus. Cela peut être attribué à la transformation numérique importante dans l’ensemble du secteur de la santé, l’IA générative jouant un rôle crucial dans l’amélioration de la précision du diagnostic, la personnalisation des soins aux patients et l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. La dépendance et l’intégration des chatbots et des assistants virtuels d’IA générative, ainsi que du ML, de l’apprentissage profond et de l’analyse de données pour l’analyse d’images, les diagnostics prédictifs et les plans de traitement personnalisés dans le secteur de la santé, n’ont cessé d’augmenter. La capacité d’analyser rapidement et avec précision de grands ensembles de données est particulièrement précieuse en radiologie, pathologie et génomique, où des diagnostics rapides et précis sont essentiels. En outre, l’utilisation croissante de l’IA dans les solutions de surveillance à distance des patients et de télésanté, qui ont gagné en importance et en utilisation notamment pendant la pandémie de COVID-19, a permis d’accélérer l’adoption de l’IA générative dans les établissements de santé, les hôpitaux et les cliniques.

Régions et pays

Amérique du Nord

• USA
• Canada
• Mexico

Europe

• Allemagne
• Royaume-Uni
• France
• Italie
• Espagne
• Reste de l'Europe

Asie Pacifique

• La Chine
• Japon
• Inde

Reste de l'Asie-Pacifique

• Amérique Latine
• Bresil
• Argentine

Reste de l'amérique latine

• Moyen-Orient et Afrique
• Arabie Saoudite
• Afrique du Sud
• UAE
• Israël
• Reste de la MEA

Paysage régional du marché de l'intelligence artificielle générative (Gen AI) dans le secteur de la santé :

Parmi les marchés régionaux, l’Amérique du Nord devrait continuer à représenter la plus grande part de revenus au cours de la période de prévision. Les avancées technologiques et l’innovation, le taux élevé d’adoption de solutions génératives basées sur l’IA, la présence d’infrastructures de santé modernes et sophistiquées, les investissements élevés dans le secteur de la santé et de la médecine, l’environnement réglementaire favorable et le large bassin de patients aux États-Unis sont des facteurs clés qui soutiennent la croissance du marché dans la région.

Le marché européen de l'IA générative dans le domaine de la santé enregistre également un taux de croissance constant des revenus, l'adoption et l'intégration de ces solutions étant considérablement élevées en Allemagne et au Royaume-Uni, parallèlement à la présence d'établissements de santé modernes et au vieillissement rapide de la population et au besoin de solutions de santé avancées pour répondre aux besoins médicaux croissants.

Le marché de l'IA générative dans le secteur de la santé en Asie-Pacifique devrait enregistrer un taux de croissance stable et rapide au cours de la période de prévision. Actuellement, la Chine et le Japon sont en tête des pays de la région en ce qui concerne l'adoption de solutions d'IA générative dans le secteur de la santé. Cependant, des facteurs tels que la tendance constante à la numérisation dans le secteur de la santé, l'accent croissant mis sur la médecine de précision, les tendances en matière de soins de santé personnalisés qui gagnent du terrain et l'amélioration des infrastructures et des dépenses de santé devraient stimuler la croissance du marché de l'Asie-Pacifique au cours de la période de prévision.

Intelligence artificielle générative (Gen AI) sur le marché de la santé Paysage compétitif:

Liste des entreprises :

• IBM Watson
• Google LLC (Alphabet Inc.)
• Microsoft Corporation
• NVIDIA Corporation
• Johnson & Johnson
• Siemens Healthineers SA
• Compagnie générale d'électricité (GE Healthcare)
• Philips Healthcare
• PLC de Medtronic
• Epic Systems Corporation
• Laboratoires Tempus Inc.
• CheminAI
• Aidoc Médical Ltée.
• Arterys Inc.
• CureMetrix

Paysage compétitif:

Le paysage concurrentiel du marché mondial de l'intelligence artificielle générative (GenAI) dans le domaine de la santé est devenu intense, les entreprises existantes et les nouveaux entrants étant engagés dans une course technologique continue pour développer et introduire des solutions et des outils dotés de fonctionnalités et de capacités plus avancées. L'IA générative est de plus en plus entraînée et explorée pour des capacités de diagnostic plus avancées et plus précises, ainsi que pour la découverte de médicaments, l'imagerie, le diagnostic des maladies, le développement de médicaments et la génération de données synthétiques, entre autres.

Les entreprises leaders se lancent également dans l’innovation en matière d’IA générative et, en plus de développer des solutions plus efficaces et plus avancées pour les applications de santé, se concentrent également sur les capacités d’optimisation des flux de travail et d’amélioration des soins et des résultats pour les patients. D’autres stratégies incluent des collaborations et des partenariats avec des institutions et centres de recherche et des hôpitaux, ainsi que des fusions et acquisitions dans le but d’intégrer des technologies plus avancées dans les portefeuilles existants, d’élargir la portée du marché et de générer des revenus.

DEVELOPPEMENTS récents

• 11 octobre 2024 : Microsoft a annoncé le dévoilement d'un certain nombre d'améliorations de l'intelligence artificielle dans Microsoft Cloud pour les innovations dans le domaine de la santé. Cela comprend de nouveaux modèles d'IA dans le domaine de la santé dans Azure AI Studio, de nouvelles fonctionnalités de données de santé dans Microsoft Fabric et des outils de développement dans Copilot Studio. Selon les informations fournies par l'entreprise, les innovations comprennent des capacités basées sur l'IA pour combiner les données des dossiers médicaux électroniques afin de générer des informations complètes et de prendre en charge les cas d'utilisation et l'imagerie clinique, les demandes d'indemnisation des services Medicare & Medicaid, les déterminants sociaux de la santé et autres. Une nouvelle fonctionnalité clé est l'intégration de données conversationnelles et l'outil génératif d'IA à commande vocale, DAX Copilot de Nuance, qui est disponible depuis un an, mais qui a gagné en popularité ces derniers mois

• 13 juin 2024 : Cognizant, en partenariat avec Google Cloud, a lancé des solutions d'IA générative spécifiques au secteur de la santé pour cibler les flux de travail à coût élevé, améliorant ainsi l'efficacité, la précision et la prestation globale des soins de santé. Dans le cadre d'un partenariat élargi annoncé en août 2023, Cognizant a désormais lancé le premier ensemble de solutions de modèles de langage étendu (LLM) pour le secteur de la santé sur la technologie d'IA générative de Google Cloud. Cela comprend la plateforme d'IA Vertex et les modèles Gemini. Selon l'annonce, ces nouvelles solutions et outils d'IA générative sont capables de repenser les processus administratifs du secteur de la santé et d'améliorer les expériences. L'intégration de ces modèles hautement optimisés dans un écosystème caractérisé par une complexité et des exigences croissantes envers les systèmes de santé rationalisera les processus administratifs et accélérera la vitesse des opérations tout en améliorant considérablement la qualité des soins et des services fournis aux membres

Questions Fréquemment Posées:

Q : Quelle est la taille du marché mondial de l’intelligence artificielle générative (IA) dans le domaine de la santé en 2024 et quelles sont les projections pour 2034 ?

A : La taille du marché mondial de l'intelligence artificielle générative (IA) dans le domaine de la santé a été calculée à 1.8 milliard USD en 2024 et devrait atteindre 34.61 milliards USD en 2034.

Quel marché régional représentait la plus grande part des revenus en 2023 et quelle est la tendance attendue au cours de la période de prévision ?

A : L’Amérique du Nord a représenté la plus grande part des revenus en 2023 et devrait également continuer à maintenir son avance au cours de la période de prévision.

Q : Quelles sont les principales entreprises incluses dans le rapport sur le marché mondial de l’intelligence artificielle générative (IA) dans les soins de santé ?

R : Les principales entreprises du rapport de marché sont IBM Watson, Google LLC (Alphabet Inc.), Microsoft Corporation, NVIDIA Corporation, Johnson & Johnson, Siemens Healthineers AG, General Electric Company (GE Healthcare), Philips Healthcare, Medtronic PLC, Epic Systems Corporation, Tempus Labs Inc., PathAI, Aidoc Medical Ltd., Arterys Inc., CureMetrix

Q : Quel est le TCAC des revenus projeté du marché mondial de l'intelligence artificielle générative (IA) dans le domaine de la santé au cours de la période de prévision ?

A : Le marché mondial de l’intelligence artificielle générative (IA) dans le domaine de la santé devrait enregistrer un TCAC de 34.4 % entre 2025 et 2034.

Q : Quels sont les facteurs clés qui stimulent la croissance des revenus du marché de l’intelligence artificielle générative (IA) dans le domaine de la santé ?

R : Certains facteurs clés qui stimulent la croissance des revenus du marché comprennent l’augmentation de la prévalence des maladies, l’augmentation des volumes de données de santé, le besoin d’analyse de données, l’augmentation des initiatives en matière de découverte de médicaments, le diagnostic des maladies, la médecine personnalisée, la demande de chatbots médicaux, d’assistants de santé virtuels, de simulations médicales de plans de traitement personnalisés, de diagnostics de maladies améliorés et précis et l’adoption de l’IA générale dans les services clients.