Global Patient Risk Stratification Market Analysis

Die Größe des Patientenrisikos wird erwartet US$ 11.44 Bn bis 2030, von US$ 1.56 Bn in 2023, bei einem CAGR von 22,2% während des Prognosezeitraums.

Patientenrisikoschichtung ist der Prozess der Identifizierung und Gruppierung von Patienten nach ihrem Risiko, bestimmte Ergebnisse zu entwickeln, wie Krankenhaus-Rückübernahme oder Komplikationen von chronischen Erkrankungen. Es ermöglicht Anbietern, Eingriffe auf Patienten zu richten, die am meisten von Patienten-Risikozufriedenheit Software und Dienstleistungen profitieren werden. Die Hauptvorteile der Patientenrisikoschichtung umfassen verbesserte Patientenergebnisse, reduzierte Gesundheitskosten und ein besseres Bevölkerungsgesundheitsmanagement.

Das Marktwachstum wird durch die steigende geriatrische Bevölkerung, die zunehmende Prävalenz chronischer Krankheiten, die Notwendigkeit, die Gesundheitskosten zu senken, und technologische Fortschritte getrieben. Der Markt der Patientenrisikoschichtung wird auf Basis von Bauteil, Liefermodell, Typ, Anwendung, Endbenutzer und Region segmentiert. Durch die Komponente wird der Markt in Software und Dienstleistungen segmentiert. Das Software-Segment macht den größten Anteil aufgrund der wachsenden Übernahme von prädiktiven Analyse- und Datenintegrationslösungen für die Risikoschichtung aus.

Patientenrisiko-Strecken Markttreiber

• Wachsende Prävalenz chronischer Krankheiten: Die steigende Prävalenz von chronischen Erkrankungen wie Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, chronischen Atemwegserkrankungen und Krebs ist ein wichtiger Faktor, der das Wachstum des Markts für Patientenrisikoschichtung treibt. Chronische Erkrankungen sind lang anhaltende Gesundheitsbedingungen, die eine kontinuierliche Gesundheitsüberwachung und Pflegemanagement erfordern. Risikoschichtung ermöglicht es den Anbietern, Patienten mit hohem Risiko zu identifizieren, Komplikationen durch chronische Krankheiten und gezielte Präventionsmaßnahmen entsprechend zu entwickeln. So können prognostizierende Analytik diabetische Patienten mit hohem Risiko von Krankenhaus-Remission identifizieren, so dass sie in Pflege-Management-Programme eingeschrieben werden können, um negative Ergebnisse zu vermeiden. Die zunehmende Belastung chronischer Krankheiten ist eine Notwendigkeit für eine fortgeschrittene Risikoschichtung zur Optimierung des Krankheitsmanagements.
• Notwendigkeit, die Gesundheitskosten zu reduzieren: Mit steigenden Gesundheitskosten suchen die Zahler und Anbieter innovative Wege, um die Ergebnisse zu verbessern und Kosten zu senken. Patientenrisikoschichtung bietet hilfreiche Einblicke, um hochpreisige Patienten zu identifizieren und Pflegelieferungen an ihre Bedürfnisse anzupassen. Zum Beispiel können gleichzeitige Risikomodelle Patienten identifizieren, die hohe Kosten verursachen können, so dass Pflegeteams unerwünschte Ereignisse verhindern können, die zu unnötiger Auslastung und Ausgaben führen. Die Risikoschichtung ermöglicht wertbasierte Gesundheitsmodelle für die Bevölkerung, die darauf abzielen, vermeidbare Gesundheitskosten zu reduzieren. Nach Schätzungen kann die erfolgreiche Umsetzung der Risikoschichtung zu Kosteneinsparungen von 100 bis 1.000 US$ pro Monat für Risikopopulationen führen.
• Favorable staatliche Initiativen: Regierungspolitiken und Initiativen zur Förderung der präventiven Betreuung, der wertbasierten Erstattung und des Bevölkerungsgesundheitsmanagements leisten einen Beitrag zur Annahme von Lösungsansätzen für Patientenrisiken. So ermutigt das CMS Medicare Shared Savings Program die verantwortlichen Pflegeorganisationen (ACOs), Risikoschichtungen zu nutzen, um eine effiziente und koordinierte Betreuung zu gewährleisten. Darüber hinaus erfordern Risikoanpassungsprogramme die Zahler, die Planmitglieder genau für begrenzte Zahlungen zu vernetzen. Solche Programme schaffen ein förderliches Umfeld für das Wachstum des Risikoverlagerungsmarktes.
• Fortschritte in der Analytik, Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen: Fortschritte bei der Vorhersageanalyse, der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der großen Datentechniken verbessern die Fähigkeiten moderner Risikoschichtungslösungen. Natürliche Sprachverarbeitung und ununtersuchtes Lernen können Einblicke aus unstrukturierten klinischen Noten entnehmen und unbekannte Mustervorhersage an Risikobedingungen identifizieren. AI-basierte Modelle können kontinuierlich selbstlernen und ihre Vorhersagegenauigkeit verbessern. Der Zugang zu umfassenden realen Daten ermöglicht körnigere und präzisere Risikoschichtungsalgorithmen. Solche technologischen Verbesserungen werden erwartet, dass die Annahme der Risikoschichtung deutlich erweitert wird, die vorangeht.

Patientenrisiko-Strecken Marktchancen

• Leveraging real-world Beweise (RWE) und Big Data: Echtzeitdaten aus klinischen Einstellungen und Versicherungsansprüchen liefern umfangreiche Einblicke in die Patientengesundheitsergebnisse, Behandlungsmuster, Ressourcennutzung und Kosten. Die Abhilfe von RWE und Big Data in Risikomodellen können zu genaueren Vorhersagen von klinischen Risiken und Trajektorien führen. So könnte beispielsweise die Integration sozioökonomischer und genomischer Daten den sozialen Determinanten von gesundheitlichen Ungleichheiten Rechnung tragen. Große Datenanalysen können auch die personalisierte Risikobewertung auf individueller Patientenebene durchführen. Insgesamt bieten RWE und Big Data erhebliche Chancen, verbesserte Risikoschichtungskonzepte zu entwickeln.
• Annahme von Software zur Zufriedenheit der Patienten in Schwellenländern: Aufstrebende Volkswirtschaften bieten aufgrund der Verbesserung der Gesundheitsinfrastruktur, der steigenden Mittelschicht- und Krankenversicherung und der zunehmenden Häufigkeit chronischer Krankheiten ungenutzte Wachstumschancen. Die Regierungen in Entwicklungsländern konzentrieren sich auf die Verbesserung des Zugangs zu erschwinglichen Gesundheitsdienstleistungen. Risikoschichtung kann Anbietern bei der Priorisierung der Ressourcenzuweisung unter hochrisikoarmen Gruppen helfen. Die Lokalisierung von Risikomodellen nach den Herausforderungen der Bevölkerung im Bereich der Gesundheit ist der Schlüssel zur Annahme aufstrebender Märkte.
• Einbeziehung sozialer Determinanten der Gesundheit: Soziale Determinanten der Gesundheit (SDOH), wie Lebensmittelzugriff, Gehäusestabilität, Transportbarrieren und Finanztoxizitäten, werden als entscheidende Vorhersagen für Gesundheitsrisiken anerkannt. Die Einbeziehung von SDOH-Daten von Community-Dienstleistern könnte zu einer besseren Risikoschichtung, Pflegekoordination und Ergebnisverbesserungen bei benachteiligten Bevölkerungsgruppen führen. SDOH durch risikobereinigte Eingriffe zu behandeln ist eine wirkungsvolle Gelegenheit für Zahler und verantwortliche Pflegeorganisationen.
• Patientenzentrierte Risikovorhersagemodelle: Vorhandene Risikomodelle setzen sich überwiegend auf klinische und Claim-Dateneingänge. Die Entwicklung patientenzentrierter Modelle mit geduldig gemeldeten Ergebnissen, tragbaren Daten und anderen realen Daten kann eine personalisierte Risikobewertung ermöglichen. So können z.B. Remote-Patientenüberwachung und patientengestützte Daten Echtzeit-Übersicht über Gesundheitsänderungen zwischen Bürobesuchen bieten. Solche körnigen Daten können zeitnahe Eingriffe auf Basis dynamischer Risikovorhersagen ermöglichen. Patientenengagement in gemeinsamer Entscheidungsfindung rund um Risikoinformationen fördert auch Zufriedenheit und Ergebnisse.

Patientenrisiko-Strecken Marktrückhaltungen

• Datenschutz und Sicherheitsbedenken: Im Hinblick auf Datenschutz und Sicherheit im Zusammenhang mit der Aggregation großer Mengen von Patientendaten wird das Marktwachstum behindert. Es gibt Hinweise auf die Privatsphäre sensibler Gesundheitsdaten, die von Dritten zur Risikomodellierung verwendet werden. Auch strenge Regelungen für die grenzüberschreitende Patientendatenübermittlung stützen die Markterweiterung. Gesundheitsorganisationen sind oft zögerlich, Risikoverlagerungen aufgrund von Cybersicherheitsrisiken und Compliance-Verpflichtungen im Zusammenhang mit geschützten Gesundheitsinformationen aufzunehmen.
• Hohe Kosten im Voraus: Die hohen Kosten für die Implementierung von Risikoschichtungssoftware, Infrastruktur und Ressourcen sind anspruchsvoll, insbesondere für kleinere Gesundheitsorganisationen mit Budgetzwängen. Wesentliche Investitionen sind für die Integration von EHR (Electronic Health Record), Data Warehouse Setup, Analyseplattformen und spezialisierte Einstellung erforderlich. Die komplexe Dateninfrastruktur und der lange ROI (Return on Investment) verschlechtern viele Anbieter. Allerdings entwickeln sich SaaS(Software als Service)-basierte Modelle, um flexiblere und erschwingliche Optionen zu bieten.
• Probleme der Interoperabilität: Eine effektive Risikoschichtung beruht auf einer vollständigen Patientendaten-Aggregation über Pflegeeinstellungen. Unterschiedliche Anbietersysteme und fragmentierte Datensilos machen jedoch die Zusammenstellung umfassender Datensätze mit voller Kontextanstrengung. Interoperabilitätsfragen zwischen diversen EHR, Claimsystemen, Registries und anderen Datenquellen behindern die ganzheitliche Risikoanalyse. Mangel an standardisierten Terminologien und Spezifikationen erschwert auch die Datenintegration.