全球人工智能在遠程病人監測市場預計到2032年將超過130億美元 | DelveInsight
人工智能在遠程病人監測市場正在經歷強勁增長，這主要是由於癌症、心血管疾病和生活方式相關疾病等慢性病的日益普遍。這一增長勢頭進一步受到產品創新、全球對數字健康基礎設施的投資增加以及對主動、數據驅動的醫療保健方法的高度重視的推動。預計這些趨勢將在2025年至2032年的預測期內顯著加速人工智能驅動的遠程病人監測市場的擴張。
2025年6月4日 13:00 ET | 來源: DelveInsight Business Research LLP
紐約，美國，2025年6月4日（GLOBE NEWSWIRE）——
全球人工智能在遠程病人監測市場預計到2032年將超過130億美元 | DelveInsight
人工智能在遠程病人監測市場正在經歷強勁增長，這主要是由於癌症、心血管疾病和生活方式相關疾病等慢性病的日益普遍。這一增長勢頭進一步受到產品創新、全球對數字健康基礎設施的投資增加以及對主動、數據驅動的醫療保健方法的高度重視的推動。預計這些趨勢將在2025年至2032年的預測期內顯著加速人工智能驅動的遠程病人監測市場的擴張。
DelveInsight的人工智能在遠程病人監測市場洞察報告提供了當前及未來市場分析、各主要公司市場份額、挑戰、推動因素、障礙、趨勢及市場中的關鍵公司。
人工智能在遠程病人監測市場報告的主要要點
– 根據DelveInsight的估計，北美在預測期內將主導全球人工智能在遠程病人監測市場。
– 在產品類型細分中，2024年設備類別佔據了最大的收入份額。
– 目前在人工智能遠程病人監測市場運營的知名公司包括美敦力（Medtronic）、iRhythm Inc.、皇家飛利浦（Koninklijke Philips N.V.）、西門子健康（Siemens Healthineers）、GE健康（GE HealthCare）、蘋果（Apple Inc.）、AliveCor Inc.、Biofourmis、Optum Inc.、Headspace Health、Withings、NeuroRPM Inc.、Caretaker Medical、Implicity、Stryker、Biobeat等多家公司。
– 在2024年9月，iRhythm Technologies宣布其zio®心電圖監測系統獲得日本的監管批准，這是首個利用人工智能提供心律失常監測服務的產品。
– 在2024年4月，皇家飛利浦宣布與smartQare的先進解決方案viQtor建立戰略合作夥伴關係，將其與飛利浦的臨床病人監測平台整合，旨在啟用下一代持續病人監測，無論是在醫院內外，首先在歐洲啟動。
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人工智能在遠程病人監測概述
人工智能（AI）正在通過使傳統臨床設置之外的實時、持續健康監測成為可能，徹底改變遠程病人監測（RPM）。通過可穿戴設備和連接的傳感器，人工智能算法可以分析生命體徵，檢測異常，並在症狀變得危急之前預測潛在的健康惡化。這種主動的方法使得早期干預成為可能，減少醫院再入院率，並改善慢性病管理，特別是對於心力衰竭、糖尿病和慢性阻塞性肺病等疾病。通過自動化數據分析和分診，人工智能還顯著減輕了醫療專業人員的負擔，使他們能夠專注於需要緊急關注的病人。
此外，基於人工智能的遠程病人監測通過隨著時間的推移從個別病人數據中學習來促進個性化護理。機器學習模型可以適應每位病人獨特的健康模式，提高預測的準確性，並實現量身定制的治療計劃。自然語言處理（NLP）工具還可以通過應用程序或語音接口解釋病人報告的症狀，豐富臨床情況。隨著人工智能技術的發展，其在遠程病人監測系統中的整合預計將增強可及性，特別是在農村或服務不足的地區，彌補醫療服務交付的差距，同時保持成本效益和高質量護理。
人工智能在遠程病人監測市場洞察
北美預計將在2025年至2032年期間領導人工智能在遠程病人監測市場。這一主導地位主要受到癌症等慢性疾病日益普遍、強大的醫療基礎設施、數字健康技術的廣泛採用以及政府支持措施等因素的推動。該地區還受益於對數字健康的重大投資以及可穿戴和連接醫療設備的廣泛使用。
美國和加拿大癌症發病率的上升正在推動對持續、居家護理解決方案的需求。這一趨勢加速了人工智能驅動的遠程病人監測的採用，增強了治療管理、症狀跟蹤和病人在傳統醫療環境之外的結果。
此外，心血管疾病及相關風險因素的增加也加劇了對持續和高效監測解決方案的需求。基於人工智能的遠程監測使心臟病患者能夠進行早期檢測、實時干預和個性化護理，特別是在老年人群中，從而減少併發症並改善結果。
這些因素共同創造了市場擴張的有利環境，鞏固了北美在人工智能驅動的遠程病人監測市場中的領導地位。
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人工智能在遠程病人監測市場動態
人工智能在遠程病人監測市場正在迅速轉型，這主要是由於先進技術的融合、醫療模式的變化以及對個性化護理的日益重視。人工智能通過實時數據分析、預測分析和自動化來增強遠程病人監測系統，幫助提供者更有效地管理慢性疾病、術後護理和老年患者。人工智能算法可以分析來自可穿戴設備和家庭監測系統的大量病人數據，識別異常並在危機發生之前提醒護理團隊。這種主動能力正在推動需求，特別是在以價值為基礎的護理模式中，預防醫院再入院是關鍵。
市場的主要推動力之一是全球慢性疾病的增加和老齡化人口，這導致對持續和成本效益的病人監測的迫切需求。基於人工智能的遠程病人監測解決方案不僅減輕了醫療系統的負擔，還使病人能夠更好地管理自己的病情。此外，新冠疫情的爆發加速了採用，使虛擬護理和遠程診斷成為常態。這一轉變在疫情後仍在繼續，醫療提供者和支付者越來越多地投資於基於人工智能的工具，以支持混合護理模式並去中心化服務交付。
然而，市場並非沒有挑戰。數據隱私、監管障礙和互操作性問題是廣泛採用的主要障礙。人工智能算法的有效性在很大程度上依賴於高質量、多樣化數據集的獲取，而醫療機構之間的數據孤島可能限制這一點。此外，監管框架仍在不斷發展，以跟上人工智能的快速進步，並且對算法偏見和責任的監督也在持續進行。解決這些挑戰對於建立臨床醫生和病人之間的信任至關重要。
在競爭方面，市場正在見證技術公司、醫療科技公司和醫療提供者之間的激烈創新和戰略合作夥伴關係。初創企業在心律失常檢測、糖尿病監測和心理健康評估等領域出現，主要參與者則將人工智能整合到其現有的遠程病人監測平台中。雲基礎設施提供商和人工智能即服務供應商也在各地區擴大解決方案的規模方面發揮了關鍵作用。
展望未來，人工智能在遠程病人監測市場預計將持續增長，這主要受益於傳感器技術的進步、5G連接和聯邦學習模型的推動，這些模型允許隱私保護的數據共享。隨著人工智能變得更加可解釋和透明，其在臨床工作流程中的整合將加深，使遠程監測成為主流醫療交付的重要組成部分。
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