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세계의 의료 코딩 분야 AI 시장 규모 조사 및 예측 : 구성 요소별 및 지역별 분석(2023-2030년)Global AI in Medical Coding Market Size Study & Forecast, by Component (In-house, Outsourced), and Regional Analysis, 2023-2030 |
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세계 의료 코딩 분야 AI 시장은 2022년 약 20억 6,000만 달러로 평가되었고, 예측 기간인 2023년부터 2030년까지 13.7% 이상의 견실한 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다.
의료 코딩의 인공지능(AI)은 의료 코딩 프로세스에 AI 기술을 통합하는 것을 말합니다. 의료 코딩은 의료 진단, 치료 및 서비스를 코드로 표준화하는 과정입니다. 이러한 코드는 의료 분야의 데이터 분석, 청구 및 상환에 필요합니다. 의료 코딩은 AI 기술을 활용하여 코딩 프로세스의 다양한 측면을 자동화하고 강화하여 정확성, 효율성 및 비용 효율성을 향상시키는 데 도움이 되고 있습니다. 따라서 보험 청구의 부정과 오해를 줄이기 위한 표준화된 언어에 대한 수요 증가와 병원의 청구 및 코딩 작업의 효율성을 높이는 데 대한 관심이 높아지면서 세계 시장 확대에 기여하고 있습니다. 또한, 효율적인 의료 솔루션의 급속한 보급과 의료 데이터 양 증가는 추정 기간 동안 의료 코딩의 AI 시장 성장을 가속하고 있습니다.
원격 근무 및 원격 의료 서비스로의 급속한 전환은 원격 코더가 의료 기록에 효과적으로 액세스하고 분석할 수 있게 함으로써 이러한 서비스에 대한 수요를 촉진하고 있으며, AI 알고리즘은 코딩 프로세스를 가속화하고 적절한 데이터를 신속하게 획득하며 인간 프로그래머의 작업 부하를 줄이는 데 필수적입니다. Statista에 따르면, 2019년 원격 의료 분야는 세계적으로 약 499억 달러의 가치가 있는 것으로 추정되며, 앞으로도 계속 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 앞으로도 계속 성장하여 2025년에는 약 2,779억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 또한, 자연어 처리(NLP)의 발전과 전자 의료 기록(EHR)과의 통합은 예측 기간 동안 다양한 유리한 기회를 제공할 것입니다. 그러나 의료 청구 및 수익 주기 관리의 비효율성 증가와 개인정보 보호에 대한 우려 증가는 2023-2030년의 예측 기간 동안 시장 성장에 걸림돌로 작용할 것으로 보입니다.
세계의 의료 코딩 분야 AI 시장 조사에서 고려된 주요 지역은 아시아태평양, 북미, 유럽, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카입니다. 북미는 여러 국가의 만성 질환 부담 증가와 의료 인프라 확대로 인해 2022년 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 또한, 시장 경쟁을 유지하기 위해 다양한 주요 기업들이 혁신적인 솔루션과 서비스를 제공하기 시작하면서 이 지역 시장 확대에 기여하고 있습니다. 한편, 아시아태평양은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 지역 시장은 의료비 지출 증가, 정부 이니셔티브 증가, 만성 질환 부담 증가, 아웃소싱 기회 등으로 인해 성장하고 있습니다. 아시아태평양은 의료 시스템 강화, AI와 같은 첨단 기술 도입, 새로운 의료 시설 설립에 중점을 두면서 의료 코딩의 탄탄한 시장으로 발전하고 있습니다.
이 연구의 목적은 최근 몇 년간 다양한 부문과 국가 시장 규모를 파악하고 향후 몇 년간 시장 규모를 예측하는 것입니다. 이 보고서는 조사 대상 국가의 산업의 질적/양적 측면을 모두 포함하도록 설계되었습니다.
또한 시장의 미래 성장을 규정하는 촉진요인과 과제와 같은 중요한 측면에 대한 자세한 정보도 제공합니다. 또한, 주요 기업의 경쟁 구도와 제품 제공에 대한 상세한 분석과 함께 이해관계자들이 투자할 수 있는 미시적 시장에서의 잠재적 기회도 포함합니다.
목차
제1장 주요 요약
제2장 세계의 의료 코딩 AI 시장 정의와 범위
- 조사 목적
- 시장 정의와 범위
- 업계 진화
- 조사 범위
- 조사 대상년도
- 통화 환산율
제3장 세계의 의료 코딩 분야 AI 시장 역학
- 의료 코딩 분야 AI 시장 영향 분석(2020년-2030년)
- 시장 성장 촉진요인
- 시장이 해결해야 할 과제
- 시장 기회
제4장 세계의 의료 코딩 분야 AI 시장 산업 분석
- Porter's Five Forces 모델
- 공급 기업의 교섭력
- 바이어의 교섭력
- 신규 진출업체의 위협
- 대체품의 위협
- 경쟁 기업간 경쟁 관계
- Porter's Five Forces의 영향 분석
- PEST 분석
- 정치
- 경제
- 사회
- 기술
- 환경
- 법률
- 주요 투자 기회
- 주요 성공 전략
- COVID-19의 영향 분석
- 파괴적 동향
- 업계 전문가의 견해
- 애널리스트의 결론 및 제안
제5장 세계의 의료 코딩 분야 AI 시장 : 컴포넌트별
- 시장 현황
- 세계의 의료 코딩 분야 AI 시장 : 컴포넌트별, 실적·가능성 분석
- 세계의 의료 코딩 분야 AI 시장, 컴포넌트별, 2020-2030년, 추정·예측
- 의료 코딩 분야 AI 시장, 하위 부문 분석
- 인소싱
- 아웃소싱
제6장 세계의 의료 코딩 분야 AI 시장 : 지역별 분석
- 주요 국가
- 주요 신흥 국가
- 의료 코딩 분야 AI 시장, 지역별 시장 현황
- 북미
- 미국
- 컴포넌트별, 추정·예측, 2020-2030년
- 캐나다
- 미국
- 유럽의 의료 코딩 분야 AI 시장 현황
- 영국
- 독일
- 프랑스
- 스페인
- 이탈리아
- 기타 유럽
- 아시아태평양의 의료 코딩 분야 AI 시장 현황
- 중국
- 인도
- 일본
- 호주
- 한국
- 기타 아시아태평양
- 라틴아메리카의 의료 코딩 분야 AI 시장 현황
- 브라질
- 멕시코
- 중동 및 아프리카
- 사우디아라비아
- 남아프리카공화국
- 기타 중동 및 아프리카
제7장 경쟁 정보
- 주요 기업의 SWOT 분석
- 주요 시장 전략
- 기업 개요
- International Business Machines(IBM) Corporation
- Fathom, Inc.
- Epic Systems Corporation
- Clinion
- BUDDI.AI
- Cerner Corporation
- CodaMetrix
- Nuance Communications, Inc
- aideo technologies, LLC
- Optum, Inc.
제8장 조사 과정
- 조사 과정
- 데이터 마이닝
- 분석
- 시장 추정
- 검증
- 출판
- 조사 속성
- 조사의 전제조건
Global AI in Medical Coding Market is valued at approximately USD 2.06 billion in 2022 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 13.7% over the forecast period 2023-2030. Artificial intelligence (AI) in medical coding refers to the incorporation of AI technology into the process of medical coding. Medical coding is the process of standardizing medical diagnoses, treatments, and services into codes. These codes are necessary for data analysis, billing, and reimbursement in the healthcare sector. AI technologies are being increasingly utilized in medical coding to automate and enhance various aspects of the coding process, leading to increased accuracy, efficiency, and cost-effectiveness. Accordingly, the increase in demand for a standardized language to reduce insurance claim fraud and misinterpretations, and the rising focus on increasing the effectiveness of hospital billing and coding operations are primarily attributed to the global market expansion. Additionally, the rapid penetration of efficient healthcare solutions, coupled with the growing volume of healthcare data is augmenting the growth of the AI in medical coding market during the estimated period.
The rapid shift towards remote work and telehealth services has propelled the demand for these services, allowing remote coders to access and analyze medical records effectively. AI algorithms have been essential in accelerating the coding process, rapidly retrieving pertinent data, and lightening the workload for human programmers. According to Statista, in 2019, the telemedicine sector was estimated to value around USD 49.9 billion around the world. Also, it is anticipated to grow and is expected to reach about USD 277.9 billion by the year 2025. Moreover, the growing advancements in Natural Language Processing (NLP), as well as the rising integration with Electronic Health Records (EHRs) present various lucrative opportunities over the forecasting years. However, the growing inefficiency in medical billing and revenue cycle management, along with increasing privacy concerns are challenging the market growth throughout the forecast period of 2023-2030.
The key regions considered for the Global AI in Medical Coding Market study include Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Middle East & Africa. North America dominated the market in 2022 owing to the growing burden of chronic diseases in various countries and the expansion of healthcare infrastructure. Also, various key players in the market are increasingly launching innovative solutions and services to maintain a competitive edge further contributing to the regional market expansion. Whereas, Asia Pacific is expected to grow at the highest CAGR over the forecasting years. The regional market is expanding due to increasing expenditures on healthcare, rising initiatives by the government, increased burden of chronic illnesses, and outsourcing opportunities. APAC has developed into a robust market for medical coding because of the increasing emphasis on enhancing healthcare systems, adoption of advanced technologies such as AI, and establishment of new healthcare facilities.
Major market players included in this report are:
- International Business Machines (IBM) Corporation
- Fathom, Inc.
- Epic Systems Corporation
- Clinion
- BUDDI.AI
- Cerner Corporation
- CodaMetrix
- Nuance Communications, Inc
- aideo technologies, LLC
- Optum, Inc.
Recent Developments in the Market:
- In May 2023, Codametrix and Henry Ford Health launched their joint Autonomous Bedside Pro (ABP) medical coding system. The ABP technology enables doctors to record clinical documentation in real-time, which is subsequently examined by AI algorithms to provide precise legal codes. This novel technology decreases coding backlogs, increases productivity, and improves coding accuracy by removing the need for manual coding and optimizing workflow.
- In March 2023, Clinion, a healthcare technology business, unveiled a clinical trial medical coding system driven by AI. The solution improves clinical trial medical coding's effectiveness, precision, and speed. Advanced AI algorithms are capable of rapidly analyzing and interpreting a high number of clinical trial data, extracting pertinent information, and assigning suitable codes, which substantially decreases the time and effort needed for coding.
Global AI in Medical Coding Market Report Scope:
- Historical Data: 2020 - 2021
- Base Year for Estimation: 2022
- Forecast period: 2023-2030
- Report Coverage: Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends
- Segments Covered: Component, Region
- Regional Scope: North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Middle East & Africa
- Customization Scope: Free report customization (equivalent up to 8 analyst's working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope*
The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.
The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and product offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:
By Component:
- In-house
- Outsourced
By Region:
- North America
- U.S.
- Canada
- Europe
- UK
- Germany
- France
- Spain
- Italy
- ROE
- Asia Pacific
- China
- India
- Japan
- Australia
- South Korea
- RoAPAC
- Latin America
- Brazil
- Mexico
- Middle East & Africa
- Saudi Arabia
- South Africa
- Rest of Middle East & Africa
Table of Contents
Chapter 1. Executive Summary
- 1.1. Market Snapshot
- 1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2020-2030 (USD Billion)
- 1.2.1. AI in Medical Coding Market, by Region, 2020-2030 (USD Billion)
- 1.2.2. AI in Medical Coding Market, by Component, 2020-2030 (USD Billion)
- 1.3. Key Trends
- 1.4. Estimation Methodology
- 1.5. Research Assumption
Chapter 2. Global AI in Medical Coding Market Definition and Scope
- 2.1. Objective of the Study
- 2.2. Market Definition & Scope
- 2.2.1. Industry Evolution
- 2.2.2. Scope of the Study
- 2.3. Years Considered for the Study
- 2.4. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global AI in Medical Coding Market Dynamics
- 3.1. AI in Medical Coding Market Impact Analysis (2020-2030)
- 3.1.1. Market Drivers
- 3.1.1.1. Increasing volume of healthcare data
- 3.1.1.2. Rapid shift towards remote work and telehealth services
- 3.1.2. Market Challenges
- 3.1.2.1. Growing inefficiency in medical billing and revenue cycle management
- 3.1.2.2. Regulatory and privacy concerns
- 3.1.3. Market Opportunities
- 3.1.3.1. Growing advancements in Natural Language Processing (NLP)
- 3.1.3.2. Rising integration with Electronic Health Records (EHRs)
- 3.1.1. Market Drivers
Chapter 4. Global AI in Medical Coding Market Industry Analysis
- 4.1. Porter's 5 Force Model
- 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
- 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
- 4.1.3. Threat of New Entrants
- 4.1.4. Threat of Substitutes
- 4.1.5. Competitive Rivalry
- 4.2. Porter's 5 Force Impact Analysis
- 4.3. PEST Analysis
- 4.3.1. Political
- 4.3.2. Economical
- 4.3.3. Social
- 4.3.4. Technological
- 4.3.5. Environmental
- 4.3.6. Legal
- 4.4. Top investment opportunity
- 4.5. Top winning strategies
- 4.6. COVID-19 Impact Analysis
- 4.7. Disruptive Trends
- 4.8. Industry Expert Perspective
- 4.9. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global AI in Medical Coding Market, by Component
- 5.1. Market Snapshot
- 5.2. Global AI in Medical Coding Market by Component, Performance - Potential Analysis
- 5.3. Global AI in Medical Coding Market Estimates & Forecasts by Component 2020-2030 (USD Billion)
- 5.4. AI in Medical Coding Market, Sub Segment Analysis
- 5.4.1. In-house
- 5.4.2. Outsourced
Chapter 6. Global AI in Medical Coding Market, Regional Analysis
- 6.1. Top Leading Countries
- 6.2. Top Emerging Countries
- 6.3. AI in Medical Coding Market, Regional Market Snapshot
- 6.4. North America AI in Medical Coding Market
- 6.4.1. U.S. AI in Medical Coding Market
- 6.4.1.1. Component breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
- 6.4.2. Canada AI in Medical Coding Market
- 6.4.1. U.S. AI in Medical Coding Market
- 6.5. Europe AI in Medical Coding Market Snapshot
- 6.5.1. U.K. AI in Medical Coding Market
- 6.5.2. Germany AI in Medical Coding Market
- 6.5.3. France AI in Medical Coding Market
- 6.5.4. Spain AI in Medical Coding Market
- 6.5.5. Italy AI in Medical Coding Market
- 6.5.6. Rest of Europe AI in Medical Coding Market
- 6.6. Asia-Pacific AI in Medical Coding Market Snapshot
- 6.6.1. China AI in Medical Coding Market
- 6.6.2. India AI in Medical Coding Market
- 6.6.3. Japan AI in Medical Coding Market
- 6.6.4. Australia AI in Medical Coding Market
- 6.6.5. South Korea AI in Medical Coding Market
- 6.6.6. Rest of Asia Pacific AI in Medical Coding Market
- 6.7. Latin America AI in Medical Coding Market Snapshot
- 6.7.1. Brazil AI in Medical Coding Market
- 6.7.2. Mexico AI in Medical Coding Market
- 6.8. Middle East & Africa AI in Medical Coding Market
- 6.8.1. Saudi Arabia AI in Medical Coding Market
- 6.8.2. South Africa AI in Medical Coding Market
- 6.8.3. Rest of Middle East & Africa AI in Medical Coding Market
Chapter 7. Competitive Intelligence
- 7.1. Key Company SWOT Analysis
- 7.1.1. Company 1
- 7.1.2. Company 2
- 7.1.3. Company 3
- 7.2. Top Market Strategies
- 7.3. Company Profiles
- 7.3.1. International Business Machines (IBM) Corporation
- 7.3.1.1. Key Information
- 7.3.1.2. Overview
- 7.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
- 7.3.1.4. Product Summary
- 7.3.1.5. Recent Developments
- 7.3.2. Fathom, Inc.
- 7.3.3. Epic Systems Corporation
- 7.3.4. Clinion
- 7.3.5. BUDDI.AI
- 7.3.6. Cerner Corporation
- 7.3.7. CodaMetrix
- 7.3.8. Nuance Communications, Inc
- 7.3.9. aideo technologies, LLC
- 7.3.10. Optum, Inc.
- 7.3.1. International Business Machines (IBM) Corporation
Chapter 8. Research Process
- 8.1. Research Process
- 8.1.1. Data Mining
- 8.1.2. Analysis
- 8.1.3. Market Estimation
- 8.1.4. Validation
- 8.1.5. Publishing
- 8.2. Research Attributes
- 8.3. Research Assumption
