Global Patient Risk Stratification Market GRÖSSEN- UND MARKTANTEILSANALYSE - WACHSTUMSTRENDS UND PROGNOSEN (2023 - 2030)
Global Patient Risk Stratification Market is Segmented By Component (Software and Services), By Delivery Model (On-premise and Cloud-based), By Type (Predictive Risk Stratification Model, Retrospective Risk Stratification Model, Prospective Risk Stratification Model, and Concurrent Risk Stratification Model), By Application (Population Health Management, Risk Adjustment, Revenue Cycle Management, and Clinical Workflow), By End User (Healthcare Providers, Healthcare Payers, and Other End Users), By Region (North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, Middle East and Africa). The report offers the value (in USD billion) for the above-mentioned segments.
Global Patient Risk Stratification Market Trends
- Cloud-basierte Liefermodelle: Cloud-basierte Risikoverlagerungslösungen gewinnen aufgrund von Vorteilen wie flexible Skalierbarkeit, schnellem Einsatz und reduzierten Vor-Ort-Kosten zunehmend an Traktion. Die Cloud ermöglicht einen einfachen Datenaustausch über verschiedene Systeme, um integrierte Patientenansichten für eine ganzheitliche Risikobewertung zu erstellen. Cloud-Analysen und maschinelle Lernressourcen können schnell komplexe Risikoalgorithmen ohne umfangreiche Recheninfrastruktur vor Ort ausführen. Es entstehen Hybrid-Modelle, die Cloud-Agilität mit On-Premise-Datensicherheit verbinden. Insgesamt ist das Cloud-Lieferungsmodell ein prominenter Trend im Risikoschichtungsmarkt.
- Gesundheitsinformationsaustausch (HIE) Integration: Die Integration von Risikoschichtungslösungen mit regionalen Gesundheitsinformationen und klinischen Datenrepositorien ermöglicht einen umfassenden Patientendatenzugriff für genaue Modelle. HIEs dienen als Hubs für den aggregierten klinischen Datenaustausch zwischen Krankenhäusern, Arztbüros, Labors, Apotheken, Zahlern und anderen Einrichtungen innerhalb eines geografischen Gebiets. Aufgrund des umfassenden HIE-Patientenrekords für die Risikoschichtung ergibt sich eine genauere Risikobewertung. Healthcare-Organisationen suchen daher zunehmend Risikoschichtungssysteme, die eine eingebettete Integration mit HIEs ermöglichen.
- Ambulatorische und hausbasierte Risikoschichtung: Risikomodelle haben sich konventionell auf Krankenhausforderungsdaten verlassen. Es gibt jedoch einen Wechsel zur ambulanten und hausbasierten Risikobewertung mit klinischen und fernen digitalen Daten. Die Analyse von primären Betreuungs- und Fachbesuchen kann dazu beitragen, eine vermeidbare Krankenhausauslastung durch frühzeitige Eingriffe zu verhindern. Ebenso kann die Fernüberwachung von Schlüssel- und Gesundheitsindikatoren zwischen Besuchen eine frühzeitige Risikoerkennung ermöglichen. Eine solche gemeinschaftsorientierte Risikobewertung jenseits von Krankenhauswänden ist ein wichtiger Trend.
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für unstrukturierte Daten: Unstrukturierte klinische Noten enthalten wertvolle Patienteninformationen für Risikomodelle. NLP- und Spracherkennungstechniken werden verwendet, um Erkenntnisse aus medizinischen Erzählungen, Entladungssummen, Radiologieberichte und anderen Erzähldokumenten zu entsperren. NLP kann klinische Konzepte automatisch markieren, Risikofaktoren extrahieren und in strukturierte Daten kodieren. Dies ermöglicht es, unstrukturierte klinische Daten in Risikoalgorithmen zu integrieren, um sie genauer zu machen, ohne umfangreiche manuelle Diagramm-Bewertungen.
Abbildung . Globaler Anteil des Patientenrisikos am Markt (%), nach Region, 2023
