医疗保健数据收集和标签市场（2022 - 2030）

报告概览

2021 年全球医疗保健数据收集和标签市场规模为 5.266 亿美元，预计 2022 年至 2030 年复合年增长率 (CAGR) 为 26.9%。医疗保健行业见证了COVID-19 大流行期间的人工智能和机器学习。由于采用技术和医学成像技术来早期准确地诊断疾病，预计数据收集将出现增长。各个市场参与者正在采取战略举措，通过外包数据收集和标签服务来构建强大的人工智能网络。例如e、Centaur 实验室提供医疗标签解决方案，例如医疗音频标签、医疗图像标签、医疗文本标签、放射学标签、心电图标签和心脏病学标签。

根据世界卫生组织的数据，截至 2021 年 11 月，全球约有 2.47 亿例确诊的 COVID-19 病例，其中死亡人数超过 500 万人。尽管RT-PCR检测仍被广泛用于诊断COVID-19，但检测试剂盒短缺，因此检测结果的可靠性在许多国家都是一个挑战。 医学成像在许多发达国家被用来检测 COVID-19 的症状。事实证明，成像技术是最大限度降低病毒传播风险的有力工具。近年来，由于人工智能、机器学习和深度学习。数据收集和标记用于训练这些人工智能算法。

数据收集是系统地评估、测量和获取信息以响应假设、研究问题和评估结果的过程。基于人工智能的解决方案可以经过训练以识别标记和标记的数据。医学图像、X 射线、CT 扫描图像和 磁共振成像是常见的信息来源。视频、文本、音频和图像格式均用于收集数据。这些格式主要用于医疗保健行业，预计将在医学成像中发挥重要作用，医学成像使用计算机视觉技术进行早期诊断、最小化风险和发现。趋势。

人工智能系统在与疾病相关的图像识别任务方面取得了进步ASE诊断、检测各种疾病模式以及解释和分析大量非结构化数据。由于医学成像使用计算机视觉技术来感知模式并检测疾病或损伤，因此数据收集和标签在医疗保健行业中发挥着关键作用。数据标记有助于训练人工智能系统从医学图片（例如 MRI、X 射线和 CT 扫描图像）中提取信息。

人工智能在医疗保健领域广泛应用于各种应用，例如早期疾病检测、识别新出现的风险、启动药物发现、加强社交距离措施以及提供替代方法来协助医疗保健专业人员。它还协助医疗专业人员自动创建患者报告。由于训练人工智能算法需要极其精确的数据标记，医疗数据收集市场离子和标签将在预测期内实现正增长。

数据类型洞察

2021年，由于人工智能算法在医疗保健行业的应用增加，图像/视频细分市场占据了最大的收入份额，超过40.0%。医学图像标记使用语义分割和多边形图像注释进行器官分割和疾病诊断。它是用于检测各种罕见疾病的有用工具。由于其准确性和早期诊断，医学成像在 COVID-19 大流行期间被广泛应用于医疗保健行业的数据标记。

文本数据类型细分市场预计从 2022 年到 2030 年将以最快的复合年增长率增长 29.1%。临床数据的收集，特别是非结构化文本文档，已成为临床标记最重要的资源之一。文本标记对于训练语音识别、情感分析和聊天机器人等 NLP 算法至关重要。时间他最终将为该细分市场的增长做出贡献。

区域洞察

北美在 2021 年占据市场主导地位，收入份额超过 45.0%，原因是在 COVID-19 大流行的初始阶段，医疗保健领域越来越多地采用基于人工智能的解决方案。该地区的医疗保健服务正在转向医学成像，以实现准确和早期诊断，因为这还可以为个体患者生成自动报告。数据标签用于针对不同的医学图像训练人工智能系统。

预计亚太地区在预测期内将以最快的复合年增长率扩张。这一增长归因于中国和印度等发展中国家的医疗保健行业越来越多地使用医学成像。各国政府采取了各种举措来提高人工智能在医疗保健领域的采用 在未来几年。中国人脸识别监控系统实施的增长预计将促进市场增长。技术的快速进步、智能手机和平板电脑用户的增长以及社交网站的日益普及等其他因素是医疗保健数据的主要贡献者。

主要公司和市场份额见解

主要市场参与者正致力于扩大其客户群，以获得市场竞争优势。在市场上运营的公司正在开展多项战略活动，例如与其他行业领导者的合作、收购、合并和伙伴关系。例如，2021 年 9 月，Centaur 实验室筹集了 1500 万美元的资金。投资方为 Matrix Partners、Susa Ventures、Y Combinator 和 Global Founders Capital。

2021 年 8 月，Snorkel AI 以 10 亿美元估值筹集 8500 万美元，用于创建人工智能列车自动处理数据库并开发训练有素的人工智能数据公司，这些公司需要花费数月时间手动完成，这减少了人工智能开发过程。 Snorkel AI 正在开发一种自动机制，可以减少消耗的时间，并且更加准确可靠。 2020 年 11 月，总部位于奥斯汀的数据标签解决方案公司 Alegion 宣布推出 Alegion Control，这是一款自助软件解决方案，可通过提供对其数据标签平台的直接访问来优化数据注释。它提供高分辨率视频注释和模型就绪数据来训练机器学习模型。它提供平台和劳动力来将结构化和非结构化数据训练为视频、图像、音频和文本。全球医疗保健数据收集和标签市场的一些知名参与者包括：

• Alegion

• Labelbox, Inc.

• iMerit

• Cogito Tech LLC

• Appen Limited

• Shaip

• Snorkel AI

• Infloks

• Datalabeller

• Centaur 实验室

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