Maschinelles Lernen im Gesundheitsmarkt 2019: Größe, Anteil, Wachstum, Anwendung, zukünftige Trends und Prognose 2024

Der Marktforschungsbericht 2019 für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen umfasst die Segmentierung nach geografischen Regionen, Top-Unternehmen, Technologie, Produkttyp und Anwendung. Der Marktbericht für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen untersucht die wichtigsten Faktoren zusammen mit der Wachstumsrate, dem Marktanteil des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen, der Größe, den Trends und der Nachfrage.

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Durch die kritische Rolle in der Patientenversorgung, Abrechnung und Krankenakten ist es heutzutage möglich, dass medizinische Fachkräfte alternative Personalmodelle entwickeln, IP-Kapitalisierung betreiben, intelligente Gesundheitsfürsorge anbieten und die Verwaltungs- und Versorgungskosten senken. Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen ist ein Bereich, der in der Gesundheitsbranche allmählich akzeptiert wird.

Machine Learning (ML) hilft bereits in verschiedenen Situationen im Gesundheitswesen. ML im Gesundheitswesen hilft bei der Analyse tausender verschiedener Datenpunkte und schlägt Ergebnisse vor, liefert zeitnahe Risikobewertungen, genaue Ressourcenzuteilung und hat viele andere Anwendungen.

Anwendungsbereich Einblicke in Maschinelles Lernen im Gesundheitsmarkt: –

• Identifizierung und Diagnose von Krankheiten und Beschwerden, die ansonsten als schwer zu diagnostizieren gelten.
• Eine der primären klinischen Anwendungen des maschinellen Lernens liegt im frühen Stadium der Entdeckung von Medikamenten.
• In den kommenden Jahren werden mehr Geräte und Biosensoren mit hochentwickelten Gesundheitsmessgeräten auf den Markt kommen, wodurch mehr Daten für solche innovativen ML-basierten Gesundheitstechnologien zur Verfügung stehen werden.
• Die Hauptaufgabe des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen besteht darin, Prozesse zu vereinfachen, um Zeit, Aufwand und Geld zu sparen. Verfahren zur Klassifizierung von Dokumenten mit Vektormaschinen und ML-basierte OCR-Erkennungstechniken gewinnen langsam an Bedeutung.
• Das Vorhersagen von Ausbrüchen ist besonders in Ländern der Dritten Welt hilfreich, da sie nicht über wichtige medizinische Infrastrukturen und Bildungssysteme verfügen.

Anzahl der Seiten: 119 und Hauptakteure: 13

In diesem Bericht analysierte internationale Unternehmen sind: –

Philips, Google Inc., Intel Corporation, Oracle, Hewlett Packard Enterprise Development, Amazon Web Services, Inc., CareSkore, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Dell, Zephyr Health, Siemens Healthcare und Sap.

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Die Studie präsentiert eine gründliche Analyse der Wettbewerbslandschaft unter Berücksichtigung der Marktanteile der führenden Unternehmen. Die Bewertung umfasst die Prognose, einen Überblick über die Wettbewerbsstruktur, die Marktanteile der Wettbewerber sowie die zukünftigen Trends, regionalen Anforderungen, Haupttreiber, Herausforderungen und Produkttypanalyse.

Die wichtigsten Arten von Maschinellem Lernen in Gesundheitsprodukten, die in diesem Bericht behandelt werden, sind: –

• Wolke
• Auf dem Gelände

Die am weitesten verbreiteten nachgelagerten Bereiche des Marktes für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen, die in diesem Bericht behandelt werden, sind:

• Identifizierung und Diagnose von Krankheiten
• Image Analytics
• Drug Discovery / Herstellung
• Personalisierte Behandlung
• Andere (klinische Studienforschung und Vorhersage von Epidemien)

Der Marktbericht “Machine Learning in Healthcare” analysiert auch die wichtigsten geografischen Regionen des Marktes sowie die wichtigsten Länder des Marktes in diesen Regionen. Die in der Studie behandelten Regionen und Länder umfassen:

• Nordamerika: USA, Kanada, Mexiko
• Südamerika: Brasilien, Venezuela, Argentinien, Ecuador, Peru, Kolumbien, Costa Rica
• Europa: Großbritannien, Deutschland, Italien, Frankreich, Niederlande, Belgien, Spanien, Dänemark
• APAC: China, Japan, Australien, Südkorea, Indien, Taiwan, Malaysia, Hongkong
• Naher Osten und Afrika: Israel, Südafrika, Saudi-Arabien

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Es gibt 13 Kapitel, in denen der Markt für Machine Learning in Healthcare ausführlich dargestellt wird. Dieser Bericht umfasste die Analyse von Marktüberblick, Marktcharakteristika, Industriekette, Wettbewerbslandschaft, historischen und zukünftigen Daten nach Typen, Anwendungen und Regionen.

Kapitel 1: Machine Lernen im Gesundheitswesen Marktübersicht, Produktübersicht, Marktsegmentierung, Marktübersicht der Regionen, Marktdynamik, Einschränkungen, Chancen und Branchennews.

Kapitel 2: Maschinelles Lernen in der Gesundheitswesenbranche Kettenanalyse, Upstream-Rohstofflieferanten, Hauptakteure, Produktionsprozessanalyse, Kostenanalyse, Marktkanäle und große Downstream-Käufer.

Kapitel 3: Wertanalyse, Produktion, Wachstumsrate und Preisanalyse nach Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen.

Kapitel 4: Downstream-Merkmale, Verbrauch und Marktanteil nach Anwendung von Machine Learning im Gesundheitswesen.

Kapitel 5: Produktionsvolumen, Preis, Bruttogewinn und Umsatz ($) des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen nach Regionen (2014-2019).

Kapitel 6: Maschinelles Lernen in der Gesundheitsversorgung, Konsum, Export und Import nach Regionen (2014-2019).

Kapitel 7: Maschinelles Lernen im Gesundheitsmarkt und Statusanalyse nach Regionen.

Kapitel 8: Wettbewerbslandschaft, Produkteinführung, Unternehmensprofile, Marktverteilungsstatus von Spielern des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen.

Kapitel 9: Maschinelles Lernen in der Gesundheitsmarktanalyse und -prognose nach Typ und Anwendung (2019-2024).

Kapitel 10: Marktanalyse und Prognose nach Regionen (2019-2024).

Kapitel 11: Branchenmerkmale, Schlüsselfaktoren, Neuzugänge SWOT-Analyse, Analyse der Durchführbarkeit von Investitionen.

Kapitel 12: Marktabschluss des gesamten Berichts.

Kapitel 13: Anhang Wie Methodik und Datenressourcen dieser Forschung.

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Pressemitteilung von Express Wire vertrieben

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