世界の患者リスク層別化市場 規模およびシェア分析 - 成長トレンドおよび予測 (2023 - 2030)

世界の患者リスク層別化市場 サイズ - 分析

忍耐強いリスクの Stratification マーケットドライバー

• 慢性疾患の蔓延を成長させる: 糖尿病、心血管疾患、慢性呼吸器疾患、がんなどの慢性疾患の増大は、患者のリスク増殖市場の成長を促進する主要な要因です。 慢性疾患は、継続的な健康監視とケア管理を必要とする長持ちする健康状態です。 リスクの層化により、プロバイダは、慢性疾患およびターゲット予防介入から合併症を発症するリスクが高い患者を特定することができます。 たとえば、予測分析では、病院の受診リスクが高い糖尿病患者を識別できるため、副作用を回避するために、ケア管理プログラムに入学することができます。 慢性疾患の増大の負担は、疾患管理を最適化するための高度なリスクの stratification の必要性を作成します。
• ヘルスケアコストを削減する必要があります。 ヘルスケアコストの上昇に伴い、給与者やプロバイダはコストを削減しながら、結果を改善するための革新的な方法を探しています。 忍耐強い危険の stratification は費用の高い患者を識別し、彼らの必要性に心配の配達を合わせる実用的な洞察を提供します。 例えば、並列リスクモデルは、高コストが発生する可能性が高い患者を特定できるため、ケアチームは、不必要な利用と支出につながる有害事象を防ぐことができます。 リスク・ストラティフィケーションは、回避可能なヘルスケアコストの削減を目指した価値ベースの人口の健康モデルを可能にします。 見積もりによると、リスクの固定化の成功した実装は、リスクの人口のための1ヶ月あたり100ドルから1,000ドルの範囲のコスト節約につながる可能性があります。
• 好ましい政府の取り組み: 政府の方針と取り組みにより、予防ケア、価値に基づく払い戻し、人口の健康管理を推進し、患者のリスク・ストラティフィケーション・ソリューションの採用に貢献します。 たとえば、CMS Medicare 共有貯蓄プログラムでは、リスクの stratification を使用して、効率的なケアと調整を行います。 また、リスク調整プログラムでは、プランメンバーを正確に把握し、キャピレーションされた支払いを要求します。 このようなプログラムは、リスクの stratification 市場の成長のための包括的な環境を作成します。.
• 分析、人工知能(AI)、機械学習の高度化: 予測分析、人工知能、機械学習、ビッグデータ技術の進歩は、現代のリスク戦略ソリューションの機能を強化しています。 自然言語処理と監視されていない学習は、非構造の臨床ノートからインサイトを抽出し、リスク条件の未知のパターン予測を特定することができます。 AIベースのモデルは、継続的に自己学習し、予測精度を向上させることができます。 包括的なリアルタイムデータへのアクセスにより、より詳細なリスクのストラテライズアルゴリズムが可能になります。 このような技術強化は、今後リスクの安定化の採用を著しく拡大することが期待されます。

忍耐強いリスクの Stratification マーケットチャンス

• 実際の証拠(RWE)と大きなデータを活用して: 臨床設定と保険クレームから現実的なデータが、患者の健康への影響、治療パターン、資源利用、コストに及ぼす広範な情報を提供します。 リスクモデルにおけるRWEとビッグデータを活用して、臨床リスクや軌跡のより正確な予測を得ることができます。 たとえば、社会経済とゲノムデータを統合することで、社会的な健康不等性の決定者を占める可能性があります。 ビッグデータ分析は、個々の患者レベルでパーソナライズされたリスク評価にも役立ちます。 全体的に、RWEとビッグデータでは、強化されたリスクの戦略フレームワークを開発する重要な機会を提示します。
• 新興国における患者リスク満足ソフトウェアの採用: ヘルスケアインフラの整備、中級・健康保険の増大、慢性疾患の発生率を高めるため、エコノマイズが成長する機会が増えています。 開発途上国の政府は、手頃な価格の医療サービスへのアクセスを強化することに焦点を当てています。 リスク・ストラティフィケーションは、高リスク・ロー・インカム・グループにおける資源配分の優先化を支援します。 人口の健康課題によるリスクモデルのローカライズは、新興市場での採用が重要となります。
• 健康の社会的決定者の設立: 食糧アクセス、ハウジングの安定性、交通機関の障壁および財政の毒性のような健康(SDOH)の社会的な決定者は健康の危険のpivotalの予測者として認識されます。 コミュニティサービスプロバイダからSDOHデータを組み込むことで、より優れたリスクの安定化、ケアの調整、および不利な人口間の結果の改善につながる可能性があります。 リスク調整された介入を通じたSDOHの接客は、受給者や会計支援機関にとってインパクトのある機会です。
• 患者中心のリスク予測モデル: 既存のリスクモデルは、臨床およびクレームデータ入力に依存しています。 患者報告された結果、ウェアラブルなデータ、およびその他の現実的なデータを使用して、患者中心のモデルを開発することで、よりパーソナライズされたリスク評価が可能になります。 たとえば、リモート患者の監視と患者報告されたデータは、オフィス訪問間の健康的変化にリアルタイムの可視性を提供できます。 このような粒状データは、動的リスク予測に基づいてタイムリーな介入を可能にします。 リスク情報の共有意思決定における患者の関与も満足と結果を促進する。

忍耐強いリスクの Stratification 市場の拘束

• データのプライバシーとセキュリティ上の懸念: 大量の患者データを集計するデータプライバシーとセキュリティに関する懸念は、市場成長を妨げる。 第三者によるリスクモデリングに使用される機密性の高い健康データのプライバシーに関する不安があります。 クロスボーダー患者データ転送に関する厳しい規制も市場拡大を抑制します。 ヘルスケア組織は、保護された健康情報に関連するサイバーセキュリティリスクとコンプライアンスの義務により、リスクの stratification を組み込むことがよく知られています。
• 高い直面コスト: リスク戦略ソフトウェア、インフラ、リソースを実装する高コストは、特に予算の制約を持つ小規模なヘルスケア組織にとって困難です。 EHR(電子健康記録)の統合、データウェアハウスのセットアップ、分析プラットフォーム、および専門家の採用に必要な実質的な投資が必要です。 複雑なデータインフラと長いROI(投資収益)は、多くのプロバイダを決定します。 しかし、SaaS(Software as a Service) ベースのモデルは、より柔軟で手頃な価格のオプションを提供するために新興しています。
• 相互運用性の問題: 効果的なリスクの stratification は、ケア設定全体で完全な患者データ集計に依存しています。 しかし、ベンダーのシステムとフラグメントされたデータサイロを分離することで、完全なコンテキストチャレンジで包括的なレコードを組み立てることができます。 多様なEHR、クレームシステム、レジストリ、その他のデータソース間の相互運用性の問題を抱えています。 標準化された用語と仕様の欠如は、データの統合を妨げます。

世界の患者リスク層別化市場 トレンド

• クラウド型デリバリーモデル: クラウドベースのリスク戦略ソリューションは、柔軟なスケーラビリティ、迅速な展開、および先行コストの削減など、メリットを享受するトラクションを増加させています。 クラウドでは、多様なシステム間でのデータ共有が容易になり、包括的なリスク評価に必要な統合的な患者様のビューを作成することができます。 クラウド分析と機械学習リソースは、広範囲のオンサイトコンピューティングインフラストラクチャなしで複雑なリスクアルゴリズムを迅速に実行できます。 クラウドアジリティとオンプレミスのデータセキュリティを融合したハイブリッドモデルが誕生しました。 全体的に、クラウドデリバリーモデルはリスクの stratification 市場で著名な傾向です。
• 健康情報交換(HIE)の統合: 地域保健情報交換および臨床データリポジトリによるリスクの戦略ソリューションを統合することで、正確なモデルに必要な包括的な患者データアクセスが可能になります。 HIEsは、病院、医師事務所、ラボ、薬局、受給者、および地理領域内の他の組織間の集計された臨床データ共有のためのハブとして機能します。 危険の stratification のための広範囲 HIE の忍耐強い記録のデッサンはより精密な危険のスコアリングを提供します。 ヘルスケア組織は、HIEと組み込まれた統合が可能なリスクのストラティフィケーションシステムの導入をますますます進んでいます。
• Ambulatoryおよびホームベースのリスクの stratification: リスクモデルは、従来の病院のクレームデータに依存しています。 しかしながら、臨床データやリモートデジタルデータを用いたアンブレラやホームベースのリスク評価へのシフトがあります。 第一次ケアと専門家の訪問を分析することで、早期介入による回避可能な病院利用を防ぐことができます。 同様に、訪問間のキーの重要なおよび健康表示を遠隔に監視することは早期の危険の検出を可能にすることができます。 病院の壁を越えてそのようなコミュニティ重視のリスク評価は重要な傾向です。
• 構造化されていないデータのための自然言語処理(NLP): 構造化されていない臨床ノートには、リスクモデルのための貴重な患者情報が含まれています。 NLPおよび音声認識技術は、医師の物語、放電の要約、放射性レポート、およびその他の物語文書からの洞察のロック解除に使用されます。 NLPは、臨床コンセプトを自動的にタグ付けし、リスク要因を抽出し、構造化されたデータにエンコードすることができます。 これにより、リスクアルゴリズムに未構造の臨床データを組み込むことで、広範なマニュアルチャートレビューなしでより精密なものにすることができます。

図 . 2023年 地域別 世界患者リスク管理市場シェア(%)

競合の概要 世界の患者リスク層別化市場

患者リスク戦略市場で動作する主要なプレーヤーのいくつかは、Cerner Corporation、Epic Systems Corporation、Optum、Inc.、Allscripts Healthcare Solutions、Inc.、IBM Corporation、Medecision、Inc.、健康触媒、Inc.、Conifer Health Solutions、LLC、Wellcentive、Inc.、Veratiscend Technologies、Inc.、CitiusTech Inc.、Avero Diagnostics、Lightbeam、Rescis、Inc.、Inc.、Resect、Res、Res、Res、Res、Res、Res、Resect、Res、Res、Res、Resect、Resect、Resect、Resect、Res、Res、Res、Res、Res、Res、Res、Res、Res、Res、Res、Resect、Res、Res、Res、Resect、Res、Res、Res、Resect、Res、Res、Res、Res、Res、Res、Res、Resect、Res、Res、Res、

最近の動向 世界の患者リスク層別化市場

世界の患者リスク層別化市場 セグメンテーション

• コンポーネント別
• • ソフトウェア
  • サービス
• 配達モデルによって
• • オンプレミス
  • クラウドベース
• タイプ別
• • 予測リスクの強化 モデル
  • レトロスペクティブ・リスク・ストラテジー モデル
  • リスクの特定 モデル
  • 並行リスクの安定化 モデル
• 用途別
• • 人口健康管理
  • リスク調整
  • 収益サイクル管理
  • 臨床ワークフロー
• エンドユーザ
• • ヘルスケアプロバイダー
  • 医療従事者
  • その他のエンドユーザー
• 地域別
• • 北アメリカ
  • ラテンアメリカ
  • ヨーロッパ
  • アジアパシフィック
  • 中東
  • アフリカ