医疗保健聊天机器人市场:当前分析与预测 (2020-2027)

侧重组件(软件、服务)、部署类型(本地部署、云端部署)、应用(医疗分诊、客户服务和管理、心理健康、健康与健身、患者参与、其他)、最终用户(患者、供应商、支付方、其他)以及地区/国家

地理:

Global

上次更新:

Aug 2021

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由于互联网普及率的提高以及发展中国家智能手机的普及,全球医疗保健聊天机器人市场正在呈现上升趋势。一项研究表明,全球约有46.6亿人使用互联网,接近全球人口的60%。此外,医疗机构、医生、诊断实验室等正在开发app并筹集风险投资,同时由于COVID-19病例的激增以及对成本优化和增强用户体验的需求,一些机构已经推出了他们的聊天机器人。主要支付方在自然语言处理 (NLP) 和语音识别等解决方案方面的技术进步也加快了市场的增长。


此外,全球范围内医生短缺,无法响应查询,这导致了医疗保健领域对聊天机器人的需求。根据世界卫生组织的数据,全球短缺430万医生、护士和其他卫生专业人员,预计到2025年,对医生的需求将增长17%,这主要是由于人口规模的增长和人口老龄化。


此外,向久坐的生活方式转变,加上容易患病的老年人口的增加,是导致慢性病和其他相关疾病日益增多的主要原因之一,这也导致了医疗保健领域对用于咨询、检查、提醒等的聊天机器人的需求。根据美国心脏协会的数据,美国有56%的成年人被医疗保健专业人员告知要改善他们的健康状况,99%的美国人需要改善心脏健康。


各国政府正在增加对医疗保健的投资,从而改善了医疗保健基础设施和数字化。根据OCED的数据,美国政府在2015年的人均支出为8,032.6美元,到2019年增加到人均9,386.5美元,同样,英国政府在2015年的人均支出为3,043.6美元,到2019年增加到人均3,619.5美元。


医疗保健中聊天机器人的演变



全球医疗保健聊天机器人市场高度分散。各地区众多全球和本地参与者的存在使该行业竞争非常激烈。该行业中具有相当市场份额的主要参与者包括


Baidu、Sensely、Ada Digital Health Ltd、Babylon Health、Tencent、HealthTap、Infermedica、Buoy Health、Your.MD (Healthily) 和 Woebot Labs。这些参与者已经进行了多次并购以及合作,以向客户提供高科技和创新产品。


报告中提出的见解


“在组件类型中,软件部门占据主要份额”


根据组件,市场分为软件和服务。 2019年,软件部门占据了市场的主导地位,份额为81.9%,预计在预测期内将保持其主导地位,原因是医疗保健机构中医疗保健聊天机器人的部署以及消费者对使用聊天机器人的偏好增加,例如节省时间、灵活性等带来的好处。


“在部署类型中,预计在分析期间云端将主导市场”


根据部署类型,市场分为本地部署和云端部署。 2019年,云端部署占据了主要的市场份额,占市场收入份额的69.7%。由于易于部署、升级软件等优势,医疗保健机构在云端上的支出不断增加,从而导致该细分市场的市场份额不断增长。此外,预计在2021-27年的预测期内,本地部署细分市场将以约19.7%的复合年增长率增长。


“在应用中,预计在分析期间医疗分诊将主导市场”


根据应用,市场分为医疗分诊、客户服务和管理、心理健康、健康和健身、患者参与及其他(临床试验、医疗提醒、研究中的聊天机器人、医疗程序中的聊天机器人)。 2019年,医疗分诊部门占据了主要的市场份额,占市场收入份额的37.8%。此外,预计在2021-27年的预测期内,心理健康部门将以约21.6%的复合年增长率增长。


“北美是医疗保健聊天机器人市场最大的市场之一”


为了更好地理解医疗保健聊天机器人市场的市场动态,我们对全球不同地区进行了详细分析,包括北美(美国、加拿大和北美其他地区)、欧洲(德国、法国、意大利、英国、西班牙和欧洲其他地区)、亚太地区(中国、日本、印度、澳大利亚、韩国和亚太地区其他地区)、中东和非洲(阿联酋、沙特阿拉伯、中东和非洲其他地区)以及拉丁美洲(墨西哥、巴西、拉丁美洲其他地区)。北美占据了市场的主导地位,2019年创造了416亿美元的收入,原因是美国和加拿大等国家/地区的医疗保健IT投资不断增加。此外,完善的参与者以及最新的技术升级软件和服务的存在使该地区在全球范围内占据主导地位。


购买此报告的理由:



  • 该研究包括经过认证的关键行业专家验证的市场规模和预测分析

  • 该报告一目了然地快速回顾了整体行业表现

  • 该报告对杰出的行业同行进行了深入分析,主要侧重于关键业务财务、产品组合、扩张策略和最新发展

  • 详细 بررسی行业中存在的驱动因素、制约因素、关键趋势和机遇

  • 该研究全面涵盖了不同细分市场的市场

  • 深入的行业区域层面分析


自定义选项:


医疗保健聊天机器人市场可以根据要求或任何其他细分市场进一步定制。 除此之外,UMI 了解到您可能有自己的业务需求,因此请随时与我们联系以获取完全满足您要求的报告。


目录

分析全球医疗保健聊天机器人市场的历史市场、评估当前市场以及预测未来市场是创建和分析全球主要区域医疗保健垂直领域采用医疗保健聊天机器人的三个主要步骤。进行了详尽的二级研究,以收集历史市场数据并评估当前市场规模。其次,为了验证这些见解,考虑了许多发现和假设。此外,还与医疗保健聊天机器人市场价值链上的行业专家进行了详尽的初步访谈。在通过初步访谈对市场数据进行假设和验证后,我们采用了自上而下的方法来预测整个市场规模。此后,采用市场细分和数据三角测量方法来评估和分析行业相关细分市场和子细分市场的市场规模。详细方法如下:


历史市场规模分析


步骤 1:深入研究二级来源:


进行了详细的二级研究,通过公司内部来源(例如年度报告和财务报表、业绩演示文稿、新闻稿等)以及外部来源(包括期刊、新闻和文章、政府出版物、竞争对手出版物、行业报告、第三方数据库和其他可靠出版物)获取医疗保健聊天机器人的历史市场规模。


步骤 2:市场细分:


在获得医疗保健聊天机器人市场的历史市场规模后,我们进行了详细的二级分析,以收集主要区域不同细分市场和子细分市场的历史市场见解和份额。报告中包含的主要细分市场包括类型和子类型。此外,还进行了国家层面的分析,以评估该地区医疗保健聊天机器人的总体采用情况。


步骤 3:因素分析:


在获得不同细分市场和子细分市场的历史市场规模后,我们进行了详细的因素分析,以评估聊天机器人的当前市场规模。此外,我们使用自变量和因变量(例如医疗保健行业的增长、疾病患病率的上升、投资等)进行了因素分析。我们对需求和供应方情景进行了全面分析,考虑了全球医疗保健聊天机器人行业中的顶级合作伙伴关系、并购、业务扩张和产品发布。


当前市场规模评估与预测


当前市场规模评估:基于上述 3 个步骤的可行见解,我们得出了当前市场规模、医疗保健聊天机器人市场中的主要参与者以及细分市场的市场份额。所有必需的百分比份额拆分和市场细分均使用上述二级方法确定,并通过初步访谈进行验证。


评估与预测:对于市场评估和预测,我们为不同的因素(包括驱动因素和趋势、制约因素以及利益相关者可获得的机会)分配了权重。在分析这些因素后,我们应用了相关的预测技术,即自上而下的方法,以得出全球主要市场到 2027 年左右不同细分市场和子细分市场的市场预测。用于评估市场规模的研究方法包括:



  • 该行业的市场规模,按价值(美元)以及国内主要市场医疗保健聊天机器人的采用率计算

  • 市场细分和子细分的全部百分比份额、拆分和细分

  • 医疗保健聊天机器人市场中主要参与者提供的服务。此外,这些参与者为在快速增长的市场中竞争而采取的增长策略


市场规模和份额验证


初步研究:与主要意见领袖 (KOL)(包括高级管理人员(CXO/VP、销售主管、营销主管、运营主管以及区域主管、国家主管等))进行了深入访谈。然后总结了初步研究结果,并进行了统计分析以证明所述假设。初步研究的输入与二级研究结果相结合,从而将信息转化为可行的见解。


不同地区的主要参与者分布



市场工程


采用数据三角测量技术来完成整体市场评估,并得出医疗保健聊天机器人市场各个细分市场和子细分市场的精确统计数据。在研究了医疗保健聊天机器人市场的类型及其类型的各个参数和趋势后,将数据分为几个细分市场和子细分市场。


医疗保健聊天机器人市场研究的主要目标


该研究精确指出了医疗保健聊天机器人当前和未来的市场趋势。投资者可以从研究中进行的定性和定量分析中获得战略见解,从而为其投资决策提供依据。当前和未来的市场趋势决定了区域层面市场的整体吸引力,从而为行业参与者提供了一个利用未开发市场以获得先发优势的平台。该研究的其他定量目标包括:



  • 分析医疗保健聊天机器人当前和预测的市场规模,按价值(美元)计算。此外,分析不同细分市场和子细分市场当前和预测的市场规模

  • 该研究中的细分市场包括类型及其子类型领域

  • 定义和分析医疗保健聊天机器人行业的监管框架

  • 分析与各种中介机构相关的价值链,同时分析行业的客户和竞争对手行为

  • 分析主要地区医疗保健聊天机器人市场当前和预测的市场规模

  • 报告中研究的主要地区包括北美(美国和加拿大)、欧洲(德国、法国、意大利、西班牙和英国)、亚太地区(中国、日本、印度、澳大利亚和韩国)、中东和非洲(沙特阿拉伯、阿联酋)、拉丁美洲(墨西哥、巴西)和世界其他地区

  • 医疗保健聊天机器人市场的公司概况以及市场参与者为在快速增长的市场中保持竞争力而采取的增长策略

  • 对该行业进行深入的区域层面分析

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