世界の医療コーディングにおけるAI市場規模は2030年までに年平均成長率13.7％で拡大すると予測
市場概要
医療コーディングにおけるAIの世界市場規模は、2022年に20億6000万米ドルと推定され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）13.7％で成長すると予測されています。同市場は、こうしたサービスに対する需要の高まり、保険請求の不正や誤った解釈を最小限に抑えるための標準化された言語、病院の請求・コーディング手続きの効率化に対する強い要望など、いくつかの要因によって成長を遂げています。コーディングサービスの需要は増加傾向にあります。例えば、米国病院協会（AHA）の「Hospital Statistics 2022」によると、全米での入院患者数は約33,356,853人でした。このような入院患者数の多さは、市場における医療請求者およびコーダーの大きなニーズを生み出し、医療コーディングにおける人工知能（AI）市場の成長を促進すると期待されています。
COVID-19の流行は、医療データの量を増やし、効率的なコーディングプロセスへの需要を生み出すことで市場に大きな影響を与えています。このことが、AIを搭載したソリューションの採用に拍車をかけています。リモートワークや遠隔医療サービスへのシフトが需要をさらに加速し、遠隔地のコーダーが医療記録に効率的にアクセスして分析できるようになりました。AIアルゴリズムは、コーディングプロセスのスピードアップ、関連情報の迅速な抽出、人間のコーダーの負担軽減に重要な役割を果たしています。
これらのAIを搭載したコーディングシステムは、パンデミック中のコーディングガイドラインや規制の急速な変化にも対応し、コンプライアンスを確保し、エラーを最小限に抑えています。さらに、AIはデータ分析と研究活動を支援し、COVID-19のデータから、より良い理解と公衆衛生介入に向けた洞察を提供しました。パンデミックによって、回復力のある医療システムの重要性が強調され、プロセス、データ管理、将来の備えを強化するAIの価値が認識されるようになりました。その結果、COVID-19の長期的な影響により、人工知能医療コーディング市場のさらなる成長と革新が促進される見込みです。
医療コーディングにおけるAIとは、医療コーディングに人工知能技術やテクノロジーを適用することを指します。医療コーディングでは、標準化されたコードを手順、医療専門家の診断、およびサービスに割り当てます。これらのコードは、請求、払い戻し、統計分析、研究など、さまざまな目的で使用されます。機械学習アルゴリズム、自然言語処理（NLP）、その他のAI技術を活用して、コーディングプロセスを自動化し、改善します。AIコーディングシステムは、医療記録を分析し、関連情報を抽出し、文書化された情報に基づいて適切なコードを提案します。また、過去のコーディングパターン、コーディングガイドライン、フィードバックから学習し、精度と効率を継続的に向上させることができます。
より合理的で便利なコーディングと請求ソリューションに対する需要が高まっています。医療コーディングは、様々な医療施設で一貫した文書化を保証する上で重要な役割を果たしています。医療コーディング会社は、医療管理者が施設内の治療の頻度や効果を分析することを可能にし、これは三次医療病院のような大規模な医療施設にとって特に重要です。市場成長の原動力となるのは、頻繁な製品発表です。例えば、Athenahealthは2021年3月、臨床医のコーディング関連の作業負担を軽減し、臨床医の燃え尽きを緩和するために設計された電子カルテ（EHR）コーディングソリューションであるathenaOne Medical Coding Solutionを発表しました。
請求の間違い、不正な保険活動、医療文書の誤解は、大きな金銭的損失につながります。医療費請求と収益サイクル管理における非効率性の増大により、収益サイクル管理サービスと医療コーディングソフトウェアに対する需要が増加しています。このような理由から、これらのサービス市場は大幅な成長が見込まれています。電子カルテ、収益サイクル管理ソフトウェア、mhealthアプリケーション、遠隔医療などのデジタル技術の採用や、米国における医療のデジタル化への継続的な取り組みが、この市場の成長にプラスに寄与しています。米国疾病予防管理センターによると、2021年には米国内の約88.2%の医院が電子カルテを利用しています。
しかし、市場の成長を妨げる要因もあります。これには、絶えず変化する規制、データセキュリティに関する懸念、医療分野におけるより十分なスキルを持つ情報技術（IT）専門家の必要性などがあります。
コンポーネント・セグメントには、インハウスとアウトソーシングがあります。2022年の売上高シェアはアウトソーシング・セグメ ントが68%で最多。予測期間中の年平均成長率は14.5%で、最速の成長が見込まれています。医療提供者は、管理費を最小限に抑えるために、医療コーディングのニーズをアウトソーシングすることを選択しています。このアプローチは、コスト削減、時間の節約、ワークフローの合理化に役立ちます。その結果、医療提供者は質の高い患者ケアの提供と患者エンゲージメントの向上に集中することができます。市場の成長は、医療コーディングを含む収益サイクル管理のオフショアリングとオンショアリングの増加傾向によってプラスの影響を受けます。
企業は、いくつかの理由から、社内ソリューションよりも医療コーディングのアウトソーシングAIを好むことがよくあります。アウトソーシングにより、医療機関はAIと医療コーディングに関する深い知識と経験を持つ外部ベンダーの専門知識とリソースを活用することができます。これらのベンダーは、医療コーディングに特化した高度なAIアルゴリズムとテクノロジーの開発と維持に専念しています。
アウトソーシングされたAIソリューションは、拡張性、柔軟性、および費用対効果を提供します。さらに、アウトソーシングにより、社内チームの雇用、トレーニング、管理の負担が軽減されるため、医療機関は、正確で効率的なコーディングソリューションを提供する信頼できるAIパートナーに依存しながら、中核となる医療業務に集中することができます。
2022年の収益シェアは、北米が31.8%で最大。技術の進歩と医療インフラの改善により、北米の医療コーディング市場は予測期間を通じて大きなシェアを占めると予測されています。同地域内の様々な国で慢性疾患の負担が増加していることが、市場拡大の主な要因となっています。例えば、米国癌協会は、2022年に米国だけで1,918,030件の新規癌患者が発生すると予測しており、それによって効率的な病院請求手続きの必要性が生じています。その結果、医療コーディングサービスの需要が高まり、この地域の市場成長が促進される見込みです。
アジア太平洋地域は、医療費の増加、技術の進歩、医療インフラの成長、慢性疾患の負担増、政府の取り組み、アウトソーシングの機会などを背景に、予測期間中のCAGRは15.1%となり、高成長が見込まれています。この地域は、医療システムの改善、AIのような先進技術の採用、新しい医療施設の設立に注力しているため、効率的で正確な医療コーディングサービスの需要が高まっており、APACは医療コーディングの盛んな市場となっています。
主要企業・市場シェア
主要企業は、パートナーシップ、提携、M&Aなどの戦略を採用し、市場での地位を高めています。主要ステークホルダーは、存在感を高めるために新製品やサービスを導入しています。例えば、2023年5月、Codametrix社は、Henry Ford Health社と共同で、Autonomous Bedside Pro（ABP）医療コーディングソリューションを発表しました。ABPソリューションは、臨床医がリアルタイムの臨床文書をキャプチャし、それをAIアルゴリズムが分析して正確で準拠したコードを生成します。この革新的なソリューションは、手作業によるコーディングの必要性をなくし、ワークフローを合理化することで、コーディングの滞りを減らし、効率を改善し、コーディングの精度を高めます。
同様に、2023年3月、ヘルスケア・テクノロジー企業のクリニオンは、AIを活用した臨床試験向け医療コーディング・ソリューションを発表しました。このソリューションは、臨床試験における医療コーディングの効率性、正確性、スピードを向上させます。高度なAIアルゴリズムが膨大な臨床試験データを迅速に分析・解釈し、関連情報を抽出して適切なコードを割り当てることで、コーディングに必要な労力と時間を大幅に削減します。世界の医療コーディングにおけるAI市場の著名なプレーヤーは以下の通り：
IBM
Fathom, Inc.
クリニオン
BUDDI.AI
コーダメトリックス
aidéoテクノロジー合同会社
ダイアグノス
本レポートでは、2018年から2030年までの各サブセグメントにおける収益成長を予測し、最新動向の分析を提供しています。この調査に関してGrand View Research社は、世界の医療コーディングにおけるAI市場レポートをコンポーネント、地域に基づいてセグメント化しています：
コンポーネントの展望（収益、百万米ドル、2018年～2030年）
インハウス
アウトソーシング
地域別展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
デンマーク
スウェーデン
ノルウェー
アジア太平洋
日本
中国
インド
オーストラリア
韓国
タイ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
中東・アフリカ
南アフリカ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
クウェート
【目次】
第1章 方法論と範囲
1.1 市場の細分化と範囲
1.2 市場の定義
1.3 調査方法
1.3.1 情報収集
1.3.1.1 購入データベース
1.3.1.2 GVRの社内データベース
1.3.2 一次調査
1.4 調査範囲と前提条件
1.5 推計プロセス
1.6 データソースのリスト
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 医療コーディングにおける人工知能市場の展望
2.2 医療コーディングにおける人工知能市場のセグメント展望
2.3 医療コーディングにおける人工知能市場の競合洞察
2.4 医療コーディングにおける人工知能市場のスナップショット
第3章 医療コーディングにおける人工知能市場の変数、動向、スコープ
3.1 普及と成長展望マッピング
3.2 価格分析
3.3 ユーザー視点分析
3.3.1 消費者行動分析
3.3.2 市場インフルエンサー分析
3.4 市場系統の展望
3.4.1 親市場の展望
3.4.2 付属市場の展望
3.5 規制の枠組み
3.6 市場ダイナミクス
3.6.1 市場促進要因分析
3.6.2 市場抑制分析
3.6.3 業界の課題
3.7 医療コーディングにおける人工知能市場分析ツール
3.7.1 医療コーディングにおける人工知能市場 – ポーター分析
3.7.1.1 サプライヤーの交渉力
3.7.1.2 買い手の交渉力
3.7.1.3 新規参入者の脅威
3.7.1.4 代替の脅威
3.7.1.5 競争上のライバル関係
3.7.2 ペステル分析
3.7.2.1 政治的・法的情勢
3.7.2.2 経済・社会情勢
3.7.2.3 技術的ランドスケープ
3.8 COVID-19の医療コーディングにおける人工知能市場への影響
第4章 医療コーディングにおける人工知能市場 構成要素の推定と動向分析
4.1 医療コーディングにおける人工知能市場： コンポーネントの動向分析、2023年および2030年（百万米ドル）
4.2 インハウス
4.2.1 インハウス市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
4.3 アウトソーシング
4.3.1 2018年～2030年のアウトソーシング市場の推定と予測（USD Million）
第5章 医療コーディングにおける人工知能市場 地域別ビジネス分析
5.1 地域別市場スナップショット
5.2 北米
5.2.1 北米のデジタル患者監視装置市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.2.2 米国
5.2.2.1 米国のデジタル患者監視装置市場、2018年～2030年 (百万米ドル)
5.2.2.2 主要国の動向
5.2.2.3 規制の枠組み
5.2.2.4 保険償還シナリオ
5.2.3 カナダ
5.2.3.1 カナダのデジタル患者モニタリング機器市場、2018年〜2030年 (百万米ドル)
5.2.3.2 主要国のダイナミクス
5.2.3.3 規制の枠組み
5.2.3.4 保険償還シナリオ
5.3 欧州
5.3.1 欧州のデジタル患者モニタリング機器市場、2018年〜2030年 (百万米ドル)
5.3.2 英国
5.3.2.1 英国デジタル患者モニタリング機器市場：2018年～2030年（百万米ドル）
5.3.2.2 主要国のダイナミクス
5.3.2.3 規制の枠組み
5.3.2.4 保険償還シナリオ
5.3.3 ドイツ
5.3.3.1 ドイツのデジタル患者モニタリング機器市場、2018年〜2030年 (百万米ドル)
5.3.3.2 主要国のダイナミクス
5.3.3.3 規制の枠組み
5.3.3.4 保険償還シナリオ
5.3.4 スペイン
5.3.4.1 スペインのデジタル患者モニタリング機器市場：2018〜2030年（百万米ドル）
5.3.4.2 主要国のダイナミクス
5.3.4.3 規制の枠組み
5.3.4.4 保険償還シナリオ
5.3.5 フランス
5.3.5.1 フランスのデジタル患者モニタリング機器市場：2018年～2030年（百万米ドル）
5.3.5.2 主要国のダイナミクス
5.3.5.3 規制の枠組み
5.3.5.4 保険償還シナリオ
5.3.6 イタリア
5.3.6.1 イタリアのデジタル患者モニタリング機器市場、2018年〜2030年 (百万米ドル)
5.3.6.2 主要国のダイナミクス
5.3.6.3 規制の枠組み
5.3.6.4 保険償還シナリオ
5.3.7 デンマーク
5.3.7.1 デンマークのデジタル患者モニタリング機器市場：2018〜2030年（百万米ドル）
5.3.7.2 主要国の動向
5.3.7.3 規制の枠組み
5.3.7.4 保険償還シナリオ
5.3.8 スウェーデン
5.3.8.1 スウェーデンのデジタル患者監視装置市場：2018〜2030 (百万米ドル)
5.3.8.2 主要国のダイナミクス
5.3.8.3 規制の枠組み
5.3.8.4 保険償還シナリオ
5.3.9 ノルウェー
5.3.9.1 ノルウェーのデジタル患者モニタリング機器市場：2018年～2030年（百万米ドル）
5.3.9.2 主要国の動向
5.3.9.3 規制の枠組み
5.3.9.4 保険償還シナリオ
5.4 アジア太平洋地域
5.4.1 アジア太平洋地域のデジタル患者モニタリング機器市場、2018年〜2030年 (百万米ドル)
5.4.2 日本
5.4.2.1 日本のデジタル患者監視装置市場：2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.2.2 主要国のダイナミクス
5.4.2.3 規制の枠組み
5.4.2.4 保険償還シナリオ
5.4.3 中国
5.4.3.1 中国のデジタル患者モニタリング機器市場、2018年〜2030年 (百万米ドル)
5.4.3.2 主要国のダイナミクス
5.4.3.3 規制の枠組み
5.4.3.4 保険償還シナリオ
5.4.4 インド
5.4.4.1 インドのデジタル患者モニタリング機器市場、2018年〜2030年 (百万米ドル)
5.4.4.2 主要国のダイナミクス
5.4.4.3 規制の枠組み
5.4.4.4 保険償還シナリオ
5.4.5 韓国
5.4.5.1 韓国のデジタル患者モニタリング機器市場：2018〜2030年（百万米ドル）
5.4.5.2 主要国のダイナミクス
5.4.5.3 規制の枠組み
5.4.5.4 保険償還シナリオ
5.4.6 タイ
5.4.6.1 タイのデジタル患者モニタリング機器市場：2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.6.2 主要国のダイナミクス
5.4.6.3 規制の枠組み
5.4.6.4 保険償還シナリオ
5.4.7 オーストラリア
5.4.7.1 オーストラリアのデジタル患者監視装置市場：2018年〜2030年（百万米ドル）
5.4.7.2 主要国のダイナミクス
5.4.7.3 規制の枠組み
5.4.7.4 保険償還シナリオ
5.5 中南米
5.5.1 ラテンアメリカのデジタル患者モニタリング機器市場、2018〜2030年 (百万米ドル)
5.5.2 ブラジル
5.5.2.1 ブラジルのデジタル患者監視装置市場：2018年〜2030年 （百万米ドル）
5.5.2.2 主要国のダイナミクス
5.5.2.3 規制の枠組み
5.5.2.4 保険償還シナリオ
5.5.3 メキシコ
5.5.3.1 メキシコのデジタル患者監視装置市場：2018〜2030年（百万米ドル）
5.5.3.2 主要国のダイナミクス
5.5.3.3 規制の枠組み
5.5.2.4 保険償還シナリオ
5.5.4 アルゼンチン
5.5.4.1 アルゼンチンのデジタル患者モニタリング機器市場：2018年～2030年（百万米ドル）
5.5.4.2 主要国のダイナミクス
5.5.4.3 規制の枠組み
5.5.4.4 保険償還シナリオ
5.5 MEA
5.5.1 MEAのデジタル患者モニタリング機器市場、2018年〜2030年 (百万米ドル)
5.5.2 南アフリカ
5.5.2.1 南アフリカのデジタル患者監視装置市場：2018年～2030年（百万米ドル）
5.5.2.2 主要国の動向
5.5.2.3 規制の枠組み
5.5.2.4 保険償還シナリオ
5.5.3 サウジアラビア
5.5.3.1 サウジアラビアのデジタル患者モニタリング機器市場：2018〜2030年 (百万米ドル)
5.5.3.2 主要国の市場動向
5.5.3.3 規制の枠組み
5.4.3.4 保険償還シナリオ
5.5.4 アラブ首長国連邦
5.5.4.1 UAEデジタル患者監視装置市場：2018〜2030年（百万米ドル）
5.5.4.2 主要国のダイナミクス
5.5.4.3 規制の枠組み
5.5.2.4 保険償還シナリオ
5.5.5 クウェート
5.5.5.1 クウェートのデジタル患者監視装置市場：2018〜2030年 (百万米ドル)
5.5.5.2 主要国の動向
5.5.5.3 規制の枠組み
5.5.5.4 保険償還シナリオ
第6章 競合分析
6.1 主要市場参入企業による最近の動向と影響分析
6.2 企業／競合の分類（主要イノベーター、市場リーダー、新興プレイヤー）
6.3 各社の市場ポジション分析
6.4 各社の市場シェア分析(%)
第7章 企業プロフィール
7.1 参加企業の概要
7.2 財務パフォーマンス
7.3 参加企業の分類
7.3.1 買収
7.3.2 製品／サービスの立ち上げ
7.3.3 パートナーシップ／コラボレーション
7.3.4 その他
…
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：GVR-4-68040-098-0