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의료 코딩 분야 AI 시장, 기회, 성장 촉진요인, 산업 동향 분석 및 예측(2024-2032년)

AI in Medical Coding Market, Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis and Forecast, 2024-2032

발행일: | 리서치사: Global Market Insights Inc. | 페이지 정보: 영문 100 Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




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세계 의료 코딩 분야 AI 시장 규모는 24억 달러로 평가되며, 2024년부터 2032년까지 연평균 13.6%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

이러한 성장의 배경에는 의료 코딩의 정확성에 대한 중요성 증가, 숙련된 코더의 부족, 코딩 데이터의 급증 등이 있습니다.

의료 코딩 시스템의 복잡성, 높은 이직률, 긴 교육 기간으로 인해 숙련된 의료 코딩 전문가 부족이 두드러지게 나타나고 있습니다. 이 격차는 병원과 클리닉이 청구 지연과 부정확한 청구로 인해 구체적인 영향을 미치고 있습니다. 미국 의료정보관리협회(AHIMA)는 공인된 의료 코더에 대한 수요와 공급의 격차가 확대되고 있다고 강조합니다.

정확성에 대한 요구가 높아지면서 의료 코딩에 AI를 도입하는 사례가 증가하고 있습니다. 자동 기계 학습, 자연어 처리(NLP), 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 첨단 기술은 코딩을 혁신하고 오류를 최소화하며 정확도를 높이고 있습니다.

시장은 아웃소싱 부문과 인하우스 부문으로 나뉩니다. 아웃소싱 부문이 우세하며 2023년 17억 달러 규모로 평가되었습니다. 아웃소싱 기업은 최신 코딩 표준 및 규정에 정통한 베테랑 공인 의료 코더를 고용하고 있습니다. 그들의 전문 지식은 코딩의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 청구 및 규제 표준의 핵심인 규정 준수를 보장합니다. 또한, 아웃소싱을 통해 의료 서비스 제공자는 수요 변동에 따라 코딩 작업을 조정할 수 있는 민첩성을 확보할 수 있으며, 인력에 대한 제약을 피할 수 있습니다.

의료 코딩 분야 AI 시장은 최종사용자별로 의료 제공자 및 진단 센터, 의료 코딩 회사, 보험사, 정부 기관으로 분류됩니다. 의료 제공자 및 진단 센터 부문은 분석 기간 동안 연평균 13.7%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 의료 서비스 제공자 및 진단 센터는 매일 수많은 환자 진료, 치료 및 진단 테스트를 처리하기 때문에 정확하고 효율적인 코딩이 필요한 방대한 양의 의료 기록을 생성합니다.

북미 의료 코딩 분야 AI 시장은 2023년 12억 달러로 평가되며, 분석 기간 동안 12.5%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 의료 코딩에 AI를 통합하는 것은 북미에서 EHR 시스템이 널리 채택되어 코딩의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 AI 분석에 필요한 방대한 양의 데이터를 생성하고 있기 때문에 강력한 지지를 받고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 조사 범위

제2장 주요 요약

제3장 업계 인사이트

  • 생태계 분석
  • 업계에 대한 영향요인
    • 성장 촉진요인
      • 의료 코딩의 우수한 정확성 중시 상승
      • 숙련된 의료 코더의 부족
      • 방대한 코딩 데이터 증가
    • 업계의 잠재적 리스크와 과제
      • 고액의 초기 투자
  • 잠재 성장력 분석
  • 규제 상황
  • 혁신 상황
  • Porters 분석
  • PESTEL 분석
  • 향후 시장 동향
  • GAP 분석

제4장 경쟁 상황

  • 소개
  • 기업 매트릭스 분석
  • 기업 점유율 분석
  • 경쟁 포지셔닝 매트릭스
  • 전략 대시보드

제5장 시장 추정과 예측 : 모드별, 2021-2032년

  • 주요 동향
  • 아웃소싱
  • 사내

제6장 시장 추정과 예측 : 용도별, 2021-2032년

  • 주요 동향
  • 자동 코딩
  • 부정·에러 검출
  • 데이터 분석
  • 기타 용도

제7장 시장 추정과 예측 : 최종사용자별, 2021-2032년

  • 주요 동향
  • 의료 제공자 및 진단 센터
  • 보험회사
  • 의료 코딩 기업
  • 정부기관

제8장 시장 추정과 예측 : 지역별, 2021-2032년

  • 주요 동향
  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 프랑스
    • 스페인
    • 이탈리아
    • 네덜란드
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 중국
    • 일본
    • 인도
    • 호주
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
  • 라틴아메리카
    • 브라질
    • 멕시코
    • 아르헨티나
    • 기타 라틴아메리카
  • 중동 및 아프리카
    • 남아프리카공화국
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트
    • 기타 중동 및 아프리카

제9장 기업 개요

  • 3M
  • AGS Health
  • Aideo Technologies
  • aiHealth
  • Arintra
  • Buddi AI
  • Clinion
  • CodaMetrix
  • Corti HQ
  • Datavant
  • Diagnoss
  • Fathom, Inc.
  • MediCodio
  • Nuance Communications, Inc.
  • Semantic Health
ksm 24.10.30

The Global AI in Medical Coding Market was valued at USD 2.4 billion and is projected to grow at a CAGR of 13.6% from 2024 to 2032. This growth is fueled by an increasing emphasis on accuracy in medical coding, a shortage of skilled coders, and a surge in coding data.

The rising complexity of medical coding systems, coupled with high turnover rates and a lengthy training process, has led to a notable shortage of skilled medical coders. This gap has tangible repercussions, with hospitals and clinics experiencing billing delays and inaccuracies. The American Health Information Management Association (AHIMA) has underscored this widening gap between the demand for and supply of certified medical coders.

As the push for accuracy intensifies, AI adoption in medical coding is on the rise. Advanced technologies like automated machine learning, natural language processing (NLP), and robotic process automation (RPA) are transforming the coding landscape, minimizing errors and boosting precision.

The overall industry is divided into mode, application, end-use, and region.

The market is divided into outsourced and in-house segments. The outsourced segment dominated, boasting a valuation of USD 1.7 billion in 2023. Outsourcing firms bring onboard seasoned and certified medical coders, adept in the latest coding standards and regulations. Their expertise not only boosts coding accuracy but also ensures compliance, key for billing and regulatory standards. Moreover, outsourcing grants healthcare providers the agility to adjust their coding operations in response to demand fluctuations, sidestepping staffing constraints.

The AI in medical coding market is segmented by end-use into healthcare providers and diagnostic centers, medical coding firms, insurance entities, and government agencies. The healthcare providers and diagnostic centers segment is projected to expand at a CAGR of 13.7% during the analysis period. Given their daily handling of numerous patient visits, treatments, and diagnostic tests, healthcare providers and diagnostic centers generate a vast array of medical records necessitating precise and efficient coding.

North America AI in medical coding market was valued at USD 1.2 billion in 2023, with projections of a 12.5% CAGR over the analysis period. The integration of AI in medical coding finds robust support in North America's widespread adoption of EHR systems, generating a substantial data volume for AI analysis to bolster coding accuracy and efficiency.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

  • 1.1 Market scope and definitions
  • 1.2 Research design
    • 1.2.1 Research approach
    • 1.2.2 Data collection methods
  • 1.3 Base estimates and calculations
    • 1.3.1 Base year calculation
    • 1.3.2 Key trends for market estimation
  • 1.4 Forecast model
  • 1.5 Primary research and validation
    • 1.5.1 Primary sources
    • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Industry impact forces
    • 3.2.1 Growth drivers
      • 3.2.1.1 Growing emphasis on superior accuracy in medical coding
      • 3.2.1.2 Shortage of skilled medical coders
      • 3.2.1.3 Extensively increasing coding data
    • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.2.2.1 High initial investments
  • 3.3 Growth potential analysis
  • 3.4 Regulatory landscape
  • 3.5 Innovation landscape
  • 3.6 Porter's analysis
  • 3.7 PESTEL analysis
  • 3.8 Future market trends
  • 3.9 GAP analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company matrix analysis
  • 4.3 Company share analysis
  • 4.4 Competitive positioning matrix
  • 4.5 Strategy dashboard

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Mode, 2021 - 2032 ($ Mn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Outsourced
  • 5.3 In-house

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($ Mn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Automated coding
  • 6.3 Fraud and error detection
  • 6.4 Data analysis
  • 6.5 Other applications

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By End-Use, 2021 - 2032 ($ Mn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Healthcare providers and diagnostic centers
  • 7.3 Insurance companies
  • 7.4 Medical coding companies
  • 7.5 Government bodies

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($ Mn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 North America
    • 8.2.1 U.S.
    • 8.2.2 Canada
  • 8.3 Europe
    • 8.3.1 Germany
    • 8.3.2 UK
    • 8.3.3 France
    • 8.3.4 Spain
    • 8.3.5 Italy
    • 8.3.6 Netherlands
    • 8.3.7 Rest of Europe
  • 8.4 Asia Pacific
    • 8.4.1 China
    • 8.4.2 Japan
    • 8.4.3 India
    • 8.4.4 Australia
    • 8.4.5 South Korea
    • 8.4.6 Rest of Asia Pacific
  • 8.5 Latin America
    • 8.5.1 Brazil
    • 8.5.2 Mexico
    • 8.5.3 Argentina
    • 8.5.4 Rest of Latin America
  • 8.6 Middle East and Africa
    • 8.6.1 South Africa
    • 8.6.2 Saudi Arabia
    • 8.6.3 UAE
    • 8.6.4 Rest of Middle East and Africa

Chapter 9 Company Profiles

  • 9.1 3M
  • 9.2 AGS Health
  • 9.3 Aideo Technologies
  • 9.4 aiHealth
  • 9.5 Arintra
  • 9.6 Buddi AI
  • 9.7 Clinion
  • 9.8 CodaMetrix
  • 9.9 Corti HQ
  • 9.10 Datavant
  • 9.11 Diagnoss
  • 9.12 Fathom, Inc.
  • 9.13 MediCodio
  • 9.14 Nuance Communications, Inc.
  • 9.15 Semantic Health
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