L’intelligence artificielle dans l’épidémiologie : taille, part et tendances du marché, rapport d’analyse 2024-2031

La taille du marché de l'intelligence artificielle en épidémiologie est évaluée à 380,58 millions en 2023 et devrait atteindre 3 496,11 millions d'ici 2031 avec un TCAC de 28,62 % au cours de la période de prévision 2024-2031.

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Les derniers moteurs, les contraintes et les opportunités du marché :

Les facteurs clés qui influencent le marché mondial de l'intelligence artificielle en épidémiologie sont les suivants :

• Traitement des big data
• Détection précoce et surveillance
• Modélisation prédictive

Les principaux obstacles à l'expansion du marché de l'intelligence artificielle en épidémiologie sont les suivants :

• Qualité des données et biais
• Préoccupations éthiques
• Nature dynamique de la maladie

Les futures opportunités d'expansion du marché mondial de l'intelligence artificielle en épidémiologie sont les suivantes :

• la détection des épidémies par l'Earl
• L'épidémiologie de précision
• Intégration dans le système de santé

Analyse du marché :

L'intelligence artificielle peut être utilisée pour détecter et suivre les épidémies en surveillant les données de santé en temps réel, y compris les médias sociaux, les recherches en ligne et les dossiers médicaux électroniques. Cela permet d'avoir une vision opportune des risques sanitaires. Les modèles prédictifs basés sur l'IA utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser diverses sources de données et prédire la prévalence des maladies. Ces modèles aident les responsables de la santé et les décideurs à planifier et à mettre en œuvre des interventions ciblées. Ils favorisent ainsi l'expansion du marché.

Liste des principaux acteurs du marché de l'intelligence artificielle en épidémiologie :

• IBM Corporation
• Google Health
• Microsoft Healthcare
• Amazon web service
• IQVIA
• Institut SAS
• Oracle health science
• Palantir tech
• Kinsa health
• Bluedot
• Epidémie
• Carte de santé

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Développements récents :

• 13 septembre 2022 : Les National Institutes of Health (NIH) ont commencé à investir 130 millions de dollars sur quatre ans pour accélérer l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) dans la recherche scientifique et comportementale.
• 30 août 2022 : Penn Medicine et le Children's Hospital of Philadelphia (CHOP) ont créé le Penn-CHOP Kidney Innovation Center pour financer la recherche visant à améliorer les soins aux adultes et aux adolescents souffrant de lésions rénales.
• 7 novembre 2022 : L'université d'Albany a annoncé son intention d'embaucher un nombre record de 27 nouveaux professeurs spécialisés dans l'intelligence artificielle, donnant ainsi le coup d'envoi aux ambitions de l'université d'intégrer la formation et le développement de l'IA dans tous les départements.

Dynamique du marché de l'intelligence artificielle en épidémiologie :

Les moteurs du marché : Traitement et analyse des données

L'intelligence artificielle nous permet de traiter et d'analyser efficacement des ensembles de données vastes et complexes, notamment les dossiers médicaux électroniques, les données génomiques et les déterminants sociaux de la santé. Cette compétence est essentielle pour permettre aux épidémiologistes de découvrir des modèles, des tendances et des relations. L'intelligence artificielle facilitera le suivi en temps réel des données sanitaires, ce qui permettra aux épidémiologistes de détecter les épidémies et d'y répondre plus rapidement. C'est particulièrement important pour les maladies infectieuses, dont la détection précoce peut conduire à des mesures d'endiguement efficaces. Les algorithmes d'apprentissage automatique basés sur l'intelligence artificielle peuvent aider les épidémiologistes à développer des modèles de prédiction de la propagation des maladies qui permettent de prévoir et de planifier les épidémies potentielles. Ces modèles peuvent prendre en compte divers facteurs, notamment les mouvements de population et les conditions environnementales.

Défis : Qualité des données et biais

Les modèles d'IA dépendent fortement de la qualité et de la représentativité des données utilisées pour la formation. Des ensembles de données incomplets ou biaisés peuvent faire en sorte que les modèles ne se généralisent pas bien à diverses populations, ce qui conduit à des prédictions biaisées. De nombreux algorithmes d'IA, en particulier les modèles d'apprentissage profond, sont considérés comme des systèmes "boîte noire", ce qui fait qu'il est difficile de comprendre comment ils parviennent à des conclusions spécifiques. Le manque de clarté peut réduire l'acceptation et la fiabilité des prédictions épidémiologiques basées sur l'IA. L'IA en épidémiologie implique souvent l'analyse de grands ensembles de données, ce qui soulève des préoccupations concernant la vie privée des patients. Il est important de garantir des pratiques éthiques de traitement des données et le respect des réglementations en matière de protection de la vie privée, mais cela peut s'avérer difficile.

L'Amérique du Nord devrait connaître le taux de croissance annuel moyen le plus élevé au cours de la période de prévision.

L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) en épidémiologie en Amérique du Nord a été impressionnante, avec plusieurs initiatives, collaborations et efforts de recherche axés sur l'utilisation de la technologie de l'IA pour la santé publique. L'Amérique du Nord, en particulier les États-Unis et le Canada, abrite de nombreux instituts de recherche et universités de premier plan dans le domaine de l'IA et de la recherche en épidémiologie. Ces laboratoires collaborent à des projets visant à développer des outils basés sur l'intelligence artificielle pour la surveillance des maladies, la prévision des épidémies et l'analyse des données. En Amérique du Nord, le secteur de la santé utilise de plus en plus les technologies de l'IA pour diverses applications, y compris l'épidémiologie. Les hôpitaux, les systèmes de santé et les instituts de recherche de la région étudient comment l'IA peut améliorer la détection des maladies, le diagnostic et la planification des traitements. Les agences de santé publique nord-américaines, telles que les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis et l'Agence de santé publique du Canada, participent activement à l'utilisation de l'IA pour la surveillance des maladies et l'intervention. Ces agences jouent un rôle important dans la surveillance et le contrôle de la propagation des maladies infectieuses. Plusieurs entreprises technologiques et startups nord-américaines contribuent activement au développement d'outils d'IA pour l'épidémiologie. Il s'agit notamment d'intégrer l'intelligence artificielle dans les plateformes d'analyse de la santé, les wearables et d'autres solutions qui soutiennent les efforts en matière de soins de santé.

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Segmentation du marché de l'intelligence artificielle en épidémiologie-

Par déploiement

• Basé sur le nuage
• Sur le Web

Par application

• Prédiction et prévision des infections
• Surveillance des maladies et des syndromes

Par utilisateur final

• Agences gouvernementales et d'État
• Laboratoires de recherche
• Sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques
• Fournisseurs de soins de santé

Par région

Amérique du Nord

• Les Etats-Unis
• Le Canada
• Le Mexique

Europe

• L'Allemagne
• Royaume-Uni
• La France
• L'Italie
• Espagne
• Reste de l'Europe

Asie-Pacifique

• Chine
• Japon
• Inde
• Corée du Sud
• Asie du Sud-Est
• Reste de l'Asie-Pacifique

Amérique latine

• Brésil
• Argentine
• Reste de l'Amérique latine

Moyen-Orient & Afrique-

• Pays du CCG
• Afrique du Sud
• Reste du Moyen-Orient et de l'Afrique

Pour en savoir plus sur ce marché : https://www.insightaceanalytic.com/report/global-artificial-intelligence-in-epidemiology-market/1450

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