Marché mondial de la stratification des risques pour les patients Tendances

• Modèles de livraison en nuage: Les solutions de stratification des risques basées sur le cloud gagnent en traction grâce à des avantages tels que l'évolutivité flexible, le déploiement rapide et la réduction des coûts initiaux. Le cloud permet un partage facile des données entre différents systèmes pour créer des vues intégrées des patients nécessaires à l'évaluation globale des risques. Les ressources d'analyse en nuage et d'apprentissage automatique peuvent exécuter rapidement des algorithmes de risque complexes sans une infrastructure de calcul étendue sur place. Des modèles hybrides combinant agilité cloud et sécurité des données sur site émergent. Dans l'ensemble, le modèle de livraison en nuage est une tendance importante sur le marché de la stratification des risques.
• Intégration de l'échange d'informations sur la santé: L'intégration de solutions de stratification des risques aux échanges régionaux d'informations sur la santé et aux dépôts de données cliniques permet un accès complet aux données des patients requis pour des modèles précis. Les EIS servent de centres de partage de données cliniques agrégées entre les hôpitaux, les cabinets de médecins, les laboratoires, les pharmacies, les payeurs et d'autres entités d'une région géographique. En s'appuyant sur le dossier complet du patient HIE pour la stratification du risque, on obtient une cote de risque plus précise. Les organismes de soins de santé cherchent donc de plus en plus à déployer des systèmes de stratification des risques capables de s'intégrer dans les EIS.
• Stratification des risques ambulatoires et à domicile : Les modèles de risque s'appuient habituellement sur les données sur les demandes de remboursement des hôpitaux. Toutefois, on assiste à une évolution vers l'évaluation des risques ambulatoires et à domicile à l'aide de données numériques cliniques et à distance. L'analyse des soins primaires et des visites de spécialistes peut aider à prévenir l'utilisation évitable des hôpitaux par des interventions précoces. De même, la surveillance à distance des éléments essentiels et des indicateurs de santé entre les visites peut permettre une détection précoce des risques. Une telle évaluation des risques axée sur la collectivité au-delà des murs des hôpitaux est une tendance importante.
• Traitement du langage naturel (NLP) pour les données non structurées: Les notes cliniques non structurées contiennent de l'information précieuse sur les patients pour les modèles de risque. Les techniques de NLP et de reconnaissance de la parole sont utilisées pour dégager les idées des récits des médecins, des résumés de congé, des rapports de radiologie et d'autres documents narratifs. Le NLP peut automatiquement identifier les concepts cliniques, extraire les facteurs de risque et encoder dans des données structurées. Cela permet d'intégrer des données cliniques non structurées dans les algorithmes de risque pour les rendre plus précis sans examen détaillé des graphiques manuels.

Graphique . Part du marché mondial de la stratification des risques pour les patients (%), par région, 2023