Künstliche Intelligenz in der Epidemiologie Marktgröße, Anteil und Trends Analysebericht 2024-2031

Die Künstliche Intelligenz in der Epidemiologie Marktgröße wird auf 380,58 Millionen im Jahr 2023 geschätzt und wird voraussichtlich 3.496,11 Millionen bis zum Jahr 2031 mit einem 28,62 % CAGR während des Prognosezeitraums für 2024-2031 zu erreichen .

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Aktuelle Treiber, Hindernisse und Chancen Marktüberblick:

Die wichtigsten Faktoren, die den globalen Markt für künstliche Intelligenz in der Epidemiologie beeinflussen, sind:

• Big Data-Verarbeitung
• Früherkennung und Überwachung
• Prädiktive Modellierung

Im Folgenden werden die Haupthindernisse für die Expansion des Marktes für künstliche Intelligenz in der Epidemiologie genannt:

• Datenqualität und Verzerrungen
• Ethische Bedenken
• Dynamische Natur der Krankheit

Zukünftige Expansionsmöglichkeiten für den globalen Markt für künstliche Intelligenz in der Epidemiologie umfassen:

• Erkennung von Krankheitsausbrüchen durch Earls
• Präzisions-Epidemiologie
• Integration in das Gesundheitssystem

Marktanalyse:

Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um Krankheitsausbrüche zu erkennen und zu verfolgen, indem Gesundheitsdaten in Echtzeit überwacht werden, einschließlich sozialer Medien, Online-Suchen und elektronischer Gesundheitsakten. Dies kann einen rechtzeitigen Einblick in Gesundheitsrisiken geben. KI-basierte Prognosemodelle nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um verschiedene Datenquellen zu analysieren und die Verbreitung von Krankheiten vorherzusagen. Diese Modelle helfen Gesundheitsbehörden und politischen Entscheidungsträgern bei der Planung und Umsetzung gezielter Maßnahmen. Dadurch wird die Marktexpansion vorangetrieben.

Liste der führenden Akteure auf dem Markt für Künstliche Intelligenz in der Epidemiologie:

• IBM Corporation
• Google Gesundheit
• Microsoft Gesundheitswesen
• Amazon Webdienst
• IQVIA
• SAS-Institut
• Oracle Gesundheitswissenschaft
• Palantir Technik
• Kinsa Gesundheit
• Bluedot
• Epidemie
• Karte der Gesundheit

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Jüngste Entwicklungen:

• 13. September 2022: Die National Institutes of Health (NIH) haben begonnen, über einen Zeitraum von vier Jahren 130 Millionen Dollar zu investieren, um den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Wissenschaft und der Verhaltensforschung zu beschleunigen.
• 30. August 2022: Penn Medicine und das Children's Hospital of Philadelphia (CHOP) haben das Penn-CHOP Kidney Innovation Center gegründet, um die Forschung zur Verbesserung der Patientenversorgung für Erwachsene und Jugendliche mit Nierenschäden zu finanzieren.
• 7. November 2022: Die University at Albany kündigt die Einstellung einer Rekordzahl von 27 neuen Fakultätsmitgliedern an, die sich mit künstlicher Intelligenz befassen, und gibt damit den Startschuss für die Bestrebungen der Universität, KI-Schulungen und -Entwicklungen in allen Fachbereichen zu integrieren.

Künstliche Intelligenz in der Epidemiologie Marktdynamik:

Markttreiber: Datenverarbeitung und -analyse

Künstliche Intelligenz ermöglicht es uns, große und komplexe Datensätze effizient zu verarbeiten und zu analysieren, einschließlich elektronischer Gesundheitsakten, genomischer Daten und sozialer Gesundheitsfaktoren. Diese Fähigkeit ist für Epidemiologen unerlässlich, um Muster, Trends und Beziehungen zu erkennen. Künstliche Intelligenz wird die Überwachung von Gesundheitsdaten in Echtzeit erleichtern und Epidemiologen in die Lage versetzen, Krankheitsausbrüche schneller zu erkennen und darauf zu reagieren. Dies ist besonders wichtig für Infektionskrankheiten, bei denen eine frühzeitige Erkennung zu wirksamen Eindämmungsmaßnahmen führen kann. Algorithmen des maschinellen Lernens, die auf künstlicher Intelligenz beruhen, können Epidemiologen dabei helfen, Modelle zur Vorhersage der Krankheitsausbreitung zu entwickeln, mit denen sich mögliche Ausbrüche vorhersagen und planen lassen. Diese Modelle können eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen, darunter Bevölkerungsbewegungen und Umweltbedingungen.

Herausforderungen: Datenqualität und Verzerrungen

KI-Modelle sind in hohem Maße von der Qualität und Repräsentativität der für das Training verwendeten Daten abhängig. Unvollständige oder verzerrte Datensätze können dazu führen, dass Modelle nicht gut auf verschiedene Populationen verallgemeinert werden können, was zu verzerrten Vorhersagen führt. Viele KI-Algorithmen, insbesondere Deep-Learning-Modelle, gelten als "Black Box"-Systeme, so dass es schwierig ist zu verstehen, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen gelangen. Mangelnde Klarheit kann die Akzeptanz und Zuverlässigkeit von KI-basierten epidemiologischen Vorhersagen verringern. KI in der Epidemiologie beinhaltet oft die Analyse großer Datensätze, was Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes der Patienten aufwirft. Die Sicherstellung ethischer Datenverarbeitungspraktiken und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen ist wichtig, kann aber schwierig sein.

Nordamerika wird voraussichtlich mit der höchsten CAGR während des Prognosezeitraums wachsen

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Epidemiologie in Nordamerika ist beeindruckend, da sich mehrere Initiativen, Kooperationen und Forschungsanstrengungen auf die Nutzung von KI-Technologie für die öffentliche Gesundheit konzentrieren. In Nordamerika, insbesondere in den Vereinigten Staaten und Kanada, gibt es viele führende Forschungseinrichtungen und Universitäten, die sich mit KI und Epidemiologie beschäftigen. Diese Labors arbeiten gemeinsam an Projekten zur Entwicklung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Tools für die Überwachung von Krankheiten, die Vorhersage von Krankheitsausbrüchen und die Datenanalyse. Das nordamerikanische Gesundheitswesen nutzt zunehmend KI-Technologien für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter auch die Epidemiologie. Krankenhäuser, Gesundheitssysteme und Forschungseinrichtungen in der Region erforschen, wie KI die Erkennung, Diagnose und Behandlungsplanung von Krankheiten verbessern kann. Nordamerikanische Gesundheitsbehörden wie die US-amerikanischen Centers for Disease Control and Prevention (CDC) und die kanadische Gesundheitsbehörde Public Health Agency beteiligen sich aktiv an der Nutzung von KI für die Krankheitsüberwachung und -bekämpfung. Diese Behörde spielt eine wichtige Rolle bei der Überwachung und Kontrolle der Ausbreitung von Infektionskrankheiten. Mehrere nordamerikanische Technologieunternehmen und Start-ups leisten einen aktiven Beitrag zur Entwicklung von KI-Tools für die Epidemiologie. Dazu gehört die Integration von künstlicher Intelligenz in Plattformen für die Gesundheitsanalyse, Wearables und andere Lösungen, die das Gesundheitswesen unterstützen.

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Segmentierung des Marktes fürKünstliche Intelligenz in der Epidemiologie -

Nach Einsatz

• Cloud-basiert
• Webbasiert

Nach Anwendung

• Infektionsvorhersage und -prognose
• Krankheits- und Syndrom-Überwachung

Nach Endbenutzer

• Behörden und staatliche Einrichtungen
• Forschungslaboratorien
• Pharmazeutische und biotechnologische Unternehmen
• Anbieter von Gesundheitsdienstleistungen

Nach Regionen.

Nordamerika-

• Die USA
• Kanada
• Mexiko

Europa -

• Deutschland
• Großbritannien
• Frankreich
• Italien
• Spanien
• Übriges Europa

Asien-Pazifik-

• China
• Japan
• Indien
• Südkorea
• Südostasien
• Übrige Asien-Pazifik-Region

Lateinamerika-

• Brasilien
• Argentinien
• Rest von Lateinamerika

Naher Osten & Afrika-

• GCC-Länder
• Südliches Afrika
• Rest des Nahen Ostens und Afrikas

Detaillierte Informationen zu diesem Markt: https://www.insightaceanalytic.com/report/global-artificial-intelligence-in-epidemiology-market/1450

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