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시장보고서
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1408103
세계 의료 분야 생성형 AI의 성장 기회Growth Opportunities of Generative AI For Healthcare |
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신약 개발, 의료 이미지 분석, 디지털 트윈, 합성 데이터, 전자 의료 기록 관리, 가상 어시스턴트의 새로운 용도
건강 관리에서 생성형 AI의 응용은 빠르게 성장하는 분야입니다. 최근에는 창약 및 개발, 의료 화상 해석, 디지털 트윈, 합성 데이터, 전자 의료 관리, 가상 어시스턴트 등의 새로운 용도이 이 분야에 혁명을 가져올 가능성이 있다고 큰 관심을 모으고 있습니다. 이러한 이유로 건강 관리 업계의 소프트웨어 기업 및 신흥 기업과 같은 기술 개발자들에게 이러한 신기술을 제품 개발의 R&D 활동의 중심에 두는 유망한 기회가 탄생했습니다.
이 보고서의 신흥 용도에 대한 조사 범위는 다면적이며 기술, 임상 판단 지원, 안전성, 경제성의 각 영역에 걸친 고찰을 포함하고 있습니다. 설문 조사의 주목은 건강 관리 산업 전반에서 채택되고 있는 기존의 케어 방법을 능가하는 새로운 갭 영역을 확인하는 것입니다.
최상급 소프트웨어 기업이 기술 개발자로서의 지위를 확립해, 생성형 AI 신흥 기업이 임상 부담의 경감과 효율적인 임상 의사 결정 지원 시스템의 제공을 향해, 작지만 중요한 측면에 주력해 이러한 협력 관계도 있기 때문에 본 조사에서는 잠재적인 이익과 성과를 파헤쳐 경쟁 업계의 장래성과 대응하는 이해관계자를 부각시켜 향후 5년간의 약제, 진단, 치료계획에 걸칩니다. 생성형 AI의 진화를 밝힙니다.
이 보고서가 답변하는 질문
- 1. 헬스케어에서 생성형 AI의 성장 촉진요인과 억제요인은 무엇인가?
- 2. 창약 및 개발, 의료 화상 해석, 디지털 트윈, 합성 데이터, 전자 의료 관리, 가상 어시스턴트에서 생성형 AI 모델의 유형과 이점은 무엇인가?
- 3. 생성형 AI 건강 관리 산업에서 주요 기업의 액션은?
- 4. 업계의 주요 협력 관계와 자금 조달은?
- 5. 주요 생성형 AI 규제란?
목차
전략적 과제
- 왜 성장이 어려워지고 있는가? The Strategic Imperative 8(TM) : 성장을 막는 요인
- The Strategic Imperative 8(중략)
- 생성형 AI 업계에 대한 주요 전략적 과제의 영향
- Growth Pipeline Engine(TM) : 성장 기회 촉진
- 조사 방법
성장 기회 분석
- 생성형 AI의 진화 : 그 후와 현재
- 멀티 모달 접근법을 도입 한 의료에서 생성형 AI의 새로운 역할
- 헬스케어 데이터에 멀티모달 생성형 AI의 구현
- 생성형 AI를 채용하는 헬스케어 산업의 다양한 측면
- 건강 관리에서 생성형 AI의 응용 : 적용 범위
- 헬스케어에서 생성형 AI의 응용: 세분화
- 성장 촉진요인
- 성장 억제요인
기술 스냅샷 건강 관리에서 생성된 AI 용도
- 창약 및 의약품 개발을 위한 생성형 AI
- 의료 화상 해석을 위한 생성형 AI
- 합성 데이터와 디지털 트윈 작성을 위한 생성형 AI
- EHR과 가상 어시스턴트 관리를 위한 생성형 AI
- 헬스케어에서 생성형 AI의 기업 인사이트 : 스냅샷
- 업계 스냅샷
- 헬스케어에서 생성형 AI: 기술 도입과 기술 성숙의 비교
혁신 생태계
- 생성형 AI와 클라우드 컴퓨팅 인프라의 공동 개발
- 제약회사는 창약을 위한 생성형 AI 기반 플랫폼 개발에 다액의 자금을 제공
- 헬스케어 LLM의 신흥 시장에 자금을 제공하는 병원내 기업
- 건강 관리 생성형 AI에서 조직의 지리적 분포
- 여러 주요 국가에서 생성형 AI 규정 개요
성장 기회의 세계
- 성장 기회 1 : 생성형 AI를 실시간으로 구현하는 경량 클라우드
- 성장 기회 2: 가상 임상시험을 위한 합성 데이터 작성
- 성장 기회 3 : 생성형 AI 구현에 필수적인 건강 관리 상호 운용성
부록
- 기술 성숙도(TRL) : 해설
다음 단계
BJH 24.02.01Emerging Applications in Drug Discovery and Development, Medical Imaging Analysis, Digital Twins, Synthetic Data, Electronic Health Record Management, and Virtual Assistants
The application of Generative AI (Gen AI) in healthcare is a rapidly growing field. In recent years, emerging applications in drug discovery and development, medical imaging analysis, digital twins, synthetic data, and electronic health records management, and virtual assistants have garnered significant interest thanks to their potential to revolutionize the field. This creates a promising opportunity for technology developers-such as software companies and startups-in the healthcare industry to center their R&D activities on these emerging technologies for their product development.
This report's scope of analysis for emerging applications is multifaceted and involves considerations across technical, clinical decision support, safety, and economic domains. The primary focus of the study is to identify the emerging gap areas being adopted across the healthcare industry that will surpass conventional care methodologies.
With top-tier software companies positioning themselves as technology developers and Gen AI startups focusing on small but crucial aspects toward reducing the clinical burden and providing efficient clinical decision support systems and their collaborations, this study will delve into the potential benefits and outcomes, highlighting prospective and corresponding stakeholders in the competitive industry, and the evolution of generative AI across drugs, diagnostics, and treatment planning in the next five years.
Questions that this report answers:
- 1. What are the growth drivers and restraints of Gen AI in healthcare?
- 2. What are the types of models and benefits of Gen AI in drug discovery and development, medical imaging analysis, digital twins, synthetic data, electronic health record management, and virtual assistants?
- 3. What are the key companies to action in the Gen AI healthcare industry?
- 4. What are key collaborations and funding in the industry?
- 5. What are the key Gen AI regulations?
Table of Contents
Strategic Imperatives
- Why Is It Increasingly Difficult to Grow?The Strategic Imperative 8™: Factors Creating Pressure on Growth
- The Strategic Imperative 8™
- The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Generative Artificial Intelligence Industry
- Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
- Research Methodology
Growth Opportunity Analysis
- The Evolution of Gen AI: Then and Now
- Emerging Roles of Gen AI in Medicine to Incorporate the Multimodal Approach
- Implementing Multimodal Generative AI on Healthcare Data
- Various Facets of the Healthcare Industry That Employ Gen AI
- Applications of Gen AI in Healthcare: Scope
- Applications of Gen AI in Healthcare: Segmentation
- Growth Drivers
- Growth Restraints
Tech Snapshot: Gen AI Applications in Healthcare
- Gen AI for Drug Discovery and Development
- Gen AI for Medical Image Analysis
- Gen AI for Synthetic Data and Digital Twin Creation
- Gen AI for Managing EHRs and Virtual Assistants
- Company Insights for Gen AI in Healthcare: A Snapshot
- Industry Snapshot
- Gen AI in Healthcare: Tech Adoption versus Tech Maturity
Innovation Ecosystem
- Collaboration for Developing Gen AI and Cloud Computing Infrastructure
- Pharmaceutical Companies Significantly Funding Gen AI-based Platform Development for Drug Discovery
- In-hospital Enterprises Significantly Funding the Emerging Market of Healthcare LLMs
- Geographical Distribution of Organizations in Healthcare Gen AI
- Overview of Gen AI Regulations in a Few Prominent Countries
Growth Opportunity Universe
- Growth Opportunity 1: Lighter Clouds to Implement Gen AI in Real Time
- Growth Opportunity 2: Synthetic Data Creation for Virtual Clinical Trials
- Growth Opportunity 3: Healthcare Interoperability Essential to Implement Generative AI
Appendix
- Technology Readiness Levels (TRL): Explanation
Next Steps
- Your Next Steps
- Why Frost, Why Now?
- Legal Disclaimer
