報告指出：“自然語言處理能夠將數據集以清晰易懂的方式轉述出來，讓醫學專業人員和患者都能夠理解，這有助于分析有關個人提升的觀點。”

“然而，深度學習領域的復合年增長率有望達到51.1%，高于其他技術領域，因為它比其他技術更加簡單，并且在使用大量數據進行訓練時提高了準確性。”

研究和市場網站(ResearchAndMarkets.com)在一份單獨的市場分析中進行了補充：“深度學習是計算機視覺的核心部分，它還將為軟件和服務供應商帶來可觀的收入。”

計算機視覺使機器得以分析診斷研究中的圖像，也許還能夠通過視頻識別患者的癥狀或特征，協助診斷運動障礙、精神健康問題和神經系統疾病。

目前，計算機視覺的市場規模為2.1億美元，未來四年的復合年增長率有望達到47.2%。到2023年，對基于圖像的解決方案供應商而言，計算機視覺產品的價值將達到14億美元。

大市場研究機構還指出，深度學習和自然語言處理有助于維護與臨床決策支持和護理個性化相關的應用程序。精準醫療也將是增長最快的領域之一，在整個研究期間，其年復合增長率達52.1%。

研究人員稱：“這是由于人工智能可以支持基因層面的研究，這類研究需要先進的技術和系統來不間斷地接收大量數據。”

“這些研究推動了藥物基因組學和新藥基因構成的研究，這推動了個性化醫療的發展，同時傳統藥物治療在人類身上產生了越來越多的副作用。”

鑒于制藥商和研究人員力圖治愈罕見疾病，并為發揮罕見病藥物的作用創造新機會，人工智能也將在新藥研發和藥物再利用方面發揮重要作用。

核實市場智能(Verified Market Intelligence)補充道，人工智能工具將推動整個醫療保健IT市場的發展，其中包括數據分析的應用程序、電子健康記錄和患者參與的技術。

更廣泛的醫療保健IT市場的市場價值預計將從2016年的1341億美元增加到2025年的4829.8億美元，復合年增長率達15.3%。

該市場的主要參與者(例如臥騰、Epic Systems、Allscripts、athenahealth和麥克森)正在積極探索人工智能的多方面潛力，包括改善工作流、簡化流程以及為患者護理服務提供更有價值的洞察。

然而，將人工智能引入醫療保健IT領域也可能帶來挑戰。當開發人員滿足了日益增長的洞察需求，他們將需要解決數據聚合和集成的問題。

隨著數據源激增，這或許會引發問題，尤其是在消費者方面——消費者熱烈歡迎通過可穿戴設備跟蹤其個人健康數據的方式，并且越來越期望那些數據能代替他們為臨床決策提供支持。

市場研究引擎(Market Research Engine)稱，可穿戴計算市場在持續增長，并預計到2024年，供應商將出售逾400億美元的可穿戴設備，其中大量設備的核心功能是健身、保健和健康。

據報告預測，蘋果和Fitbit等公司將其追蹤裝置的目標群體定位為注重健康的消費者，這些公司將繼續引領全球市場，促使健康信息技術供應商和醫療保健供應商探索新策略，將可穿戴設備與患者體驗相結合。

人工智能已經應用于多數可穿戴設備，這或許使流行的消費電子產品更容易地融入醫療大數據分析的環境之中。

隨著醫療人工智能、計算機視覺、可穿戴設備、數據管理工具和深度學習幾個市場共同發展，醫療保健機構獲得了大量機會去開發人工智能驅動的保健服務生態系統。

在進入人工智能環境之前，企業需要確定其數據分析目標，并仔細評估其現有數據資產，以便進行明智的投資，避免創建新的數據豎井。

鑒于醫療人工智能技術領域的供應商和消費者組成了數十億美元的市場，在試圖將人工智能應用于保健領域時，企業應該徹底調查他們的各個選擇，并確保其供應商能夠提供真正滿足其需求的策略和工具。

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