Si prevede che la dimensione del mercato di stratificazione del rischio del paziente raggiunga US$ 11.44 Bn entro il 2030, da US$ 1.56 Bn nel 2023, ad un CAGR del 22,2% durante il periodo previsto.

La stratificazione del rischio del paziente è il processo di identificazione e raggruppamento dei pazienti secondo il loro rischio di sviluppare determinati risultati come la lettura dell'ospedale o complicazioni da malattie croniche. Esso consente ai fornitori di indirizzare gli interventi verso i pazienti che beneficeranno di più tramite software e servizi di soddisfazione del rischio paziente. I vantaggi principali della stratificazione del rischio paziente includono risultati migliorati del paziente, costi sanitari ridotti e una migliore gestione della salute della popolazione.

La crescita del mercato è guidata dalla crescente popolazione geriatrica, aumentando la prevalenza di malattie croniche, la necessità di frenare i costi sanitari e i progressi tecnologici. Il mercato della stratificazione del rischio del paziente è segmentato in base al componente, al modello di consegna, al tipo, all'applicazione, all'utente finale e alla regione. Per componente, il mercato è segmentato in software e servizi. Il segmento software rappresenta la quota più grande a causa della crescente adozione di soluzioni di analisi predittiva e di integrazione dei dati per la stratificazione dei rischi.

Stratificazione del rischio paziente Driver per il mercato

• Prevalenza crescente delle malattie croniche: La crescente prevalenza di malattie croniche come il diabete, malattie cardiovascolari, malattie respiratorie croniche, e il cancro è un fattore importante che guida la crescita del mercato di stratificazione del rischio del paziente. Malattie croniche sono condizioni di salute di lunga durata che richiedono il monitoraggio continuo della salute e la gestione della cura. La stratificazione del rischio consente ai fornitori di identificare i pazienti ad alto rischio di sviluppare complicazioni da malattie croniche e di individuare gli interventi preventivi di conseguenza. Per esempio, l'analisi predittiva può identificare i pazienti diabetici ad alto rischio di lettura ospedaliera in modo che possano essere iscritti in programmi di gestione della cura per evitare risultati negativi. Il crescente peso delle malattie croniche sta creando una necessità di stratificazione avanzata del rischio per ottimizzare la gestione delle malattie.
• Necessità di ridurre i costi sanitari: Con l'aumento dei costi sanitari, i pagatori e i fornitori sono alla ricerca di modi innovativi per migliorare i risultati, riducendo i costi. La stratificazione del rischio del paziente fornisce informazioni attuabili per identificare i pazienti ad alto costo e fornire assistenza allineare alle loro esigenze. Ad esempio, i modelli di rischio concomitanti possono identificare i pazienti che possono incorrere ad alti costi in modo che i team di assistenza possono prevenire eventi avversi che portano ad un utilizzo non necessario e spendere. La stratificazione del rischio consente modelli di salute basati sul valore della popolazione volti a ridurre i costi sanitari evitabili. Secondo le stime, la riuscita attuazione della stratificazione del rischio può portare a risparmi di costo che vanno da 100 a 1.000 dollari al mese per le popolazioni a rischio.
• Iniziative governative favorevoli: Le politiche e le iniziative governative per promuovere l'assistenza preventiva, il rimborso basato sul valore e la gestione della salute della popolazione contribuiscono all'adozione di soluzioni di stratificazione del rischio paziente. Ad esempio, il CMS Medicare Shared Savings Program incoraggia le organizzazioni di assistenza responsabile (ACO) ad utilizzare la stratificazione del rischio per fornire cure efficienti e coordinate. Inoltre, i programmi di regolazione del rischio richiedono ai paganti di stratificare i membri del piano con precisione per i pagamenti pro capite. Tali programmi stanno creando un ambiente favorevole per la crescita del mercato di stratificazione del rischio.
• Avanzamenti in analisi, intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico: I progressi in corso in analisi predittive, intelligenza artificiale, machine learning e grandi tecniche di dati stanno migliorando le capacità delle moderne soluzioni di stratificazione del rischio. L'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento non supervisionato possono estrarre intuizioni da note cliniche non strutturate e identificare modelli sconosciuti predittivi delle condizioni di rischio. I modelli basati su AI possono continuamente auto-learn e migliorare la loro precisione predittiva. L'accesso a dati reali completi consente algoritmi di stratificazione dei rischi più granulari e precisi. Tali miglioramenti tecnologici dovrebbero espandere significativamente l'adozione di stratificazioni di rischio in corso.

Stratificazione del rischio paziente Opportunità di mercato

• Sfruttando le prove reali (RWE) e i grandi dati: I dati reali delle impostazioni cliniche e delle assicurazioni forniscono ampie informazioni sui risultati della salute dei pazienti, sui modelli di trattamento, sull'utilizzo delle risorse e sui costi. Levare RWE e grandi dati nei modelli di rischio può portare a previsioni più accurate di rischi clinici e traiettorie. Ad esempio, l'integrazione dei dati socioeconomici e genomici potrebbe rappresentare i fattori determinanti sociali delle inequità sanitarie. Grandi analisi dei dati possono anche alimentare la valutazione del rischio personalizzata a livello individuale del paziente. Complessivamente, RWE e grandi dati presentano notevoli opportunità per sviluppare sistemi di stratificazione dei rischi potenziati.
• Adozione di software di soddisfazione del rischio paziente nelle economie emergenti: Le economie emergenti presentano opportunità non sfruttate per la crescita a causa del miglioramento delle infrastrutture sanitarie, dell'aumento dell'assicurazione di classe media e sanitaria e dell'incidenza crescente delle malattie croniche. I governi dei paesi in via di sviluppo si concentrano sul miglioramento dell'accesso ai servizi sanitari a prezzi accessibili. La stratificazione del rischio può aiutare i fornitori a privilegiare l'allocazione delle risorse tra i gruppi a basso reddito ad alto rischio. La localizzazione dei modelli di rischio secondo le sfide sanitarie della popolazione sarà fondamentale per l'adozione nei mercati emergenti.
• Incorporazione dei determinanti sociali della salute: Determinanti sociali della salute (SDOH), come l'accesso al cibo, la stabilità dell'alloggio, le barriere di trasporto e le tossicità finanziarie, sono riconosciuti come predittori cardine dei rischi per la salute. L'integrazione dei dati SDOH da parte dei fornitori di servizi comunitari potrebbe portare a una migliore stratificazione dei rischi, coordinamento delle cure e miglioramenti dei risultati tra le popolazioni svantaggiate. Affrontare SDOH attraverso interventi corretti dal rischio è un'opportunità impattante per i paganti e le organizzazioni di assistenza responsabile.
• Modelli di previsione del rischio incentrato sul paziente: I modelli di rischio esistenti si basano prevalentemente su input di dati clinici e crediti. Sviluppare modelli incentrati sul paziente utilizzando risultati segnalati dal paziente, dati indossabili e altri dati reali possono consentire una valutazione del rischio più personalizzata. Ad esempio, il monitoraggio remoto dei pazienti e i dati relativi ai pazienti possono fornire una visibilità in tempo reale sui cambiamenti di salute tra le visite di ufficio. Tali dati granulari possono consentire interventi tempestivi basati su previsioni di rischio dinamiche. Il coinvolgimento del paziente nel processo decisionale condiviso intorno alle informazioni sul rischio promuove anche la soddisfazione e i risultati.

Stratificazione del rischio paziente Restrizioni di mercato

• Privacy e sicurezza dei dati: Le preoccupazioni per quanto riguarda la privacy dei dati e la sicurezza associate all'aggregazione di grandi volumi di dati dei pazienti ostacolano la crescita del mercato. Ci sono apprensioni sulla privacy dei dati sanitari sensibili utilizzati per la modellazione dei rischi da parte di terzi. Anche le norme severe che disciplinano il trasferimento dei dati transfrontalieri dei pazienti limitano l'espansione del mercato. Le organizzazioni sanitarie sono spesso riluttanti ad abbracciare la stratificazione del rischio a causa dei rischi di sicurezza informatica e degli obblighi di conformità relativi alle informazioni sanitarie protette.
• Costi elevati: L'alto costo dell'implementazione di software di stratificazione dei rischi, infrastrutture e risorse è impegnativo, soprattutto per le organizzazioni sanitarie più piccole con vincoli di bilancio. Gli investimenti sostanziali sono necessari per le integrazioni EHR (Electronic Health Record), l'installazione di data warehouse, le piattaforme di analisi e l'assunzione di specialisti. La complessa infrastruttura dei dati e la lunga ROI (Ritorno agli investimenti) scoraggia molti fornitori. Tuttavia, i modelli basati su SaaS (Software as a service) stanno emergendo per fornire opzioni più flessibili e convenienti.
• Problemi di interoperabilità: Efficace stratificazione del rischio si basa sull'aggregazione completa dei dati del paziente attraverso le impostazioni di cura. Tuttavia, diversi sistemi di fornitori e dati frammentati silos rendono l'assemblaggio di record completi con contesto pieno impegnativo. Sottolineando i problemi di interoperabilità tra diversi EHR, sistemi di reclamo, registri e altre fonti di dati ostacolano l'analisi del rischio olistico. La mancanza di terminologie standardizzate e specifiche ostacola anche l'integrazione dei dati.

• Modelli di consegna basati su cloud: Le soluzioni di stratificazione del rischio basate su cloud stanno aumentando la trazione a causa di vantaggi come scalabilità flessibile, distribuzione rapida e costi upfront ridotti. Il cloud consente una facile condivisione dei dati attraverso diversi sistemi per creare viste integrate per la valutazione del rischio olistico. Le risorse di analisi del cloud e di machine learning possono eseguire rapidamente algoritmi di rischio complessi senza una vasta infrastruttura di calcolo in loco. I modelli ibridi che miscelano l'agilità cloud con la sicurezza dei dati on-premise stanno emergendo. Nel complesso, il modello di consegna cloud è una tendenza prominente nel mercato di stratificazione del rischio.
• Integrazione dello scambio di informazioni sulla salute (HIE): L'integrazione di soluzioni di stratificazione dei rischi con scambi di informazioni sanitarie regionali e repository di dati clinici consente l'accesso completo dei dati dei pazienti richiesti per modelli accurati. Gli HIE servono come hub per la condivisione di dati clinici aggregati tra ospedali, uffici medici, laboratori, farmacie, paganti e altre entità all'interno di un'area geografica. Disegnando il record completo del paziente HIE per la stratificazione del rischio fornisce un punteggio più preciso del rischio. Le organizzazioni sanitarie stanno quindi sempre più cercando di implementare sistemi di stratificazione del rischio in grado di integrare con HIEs l'integrazione integrata.
• Stratificazione del rischio ambulatorio e domestico: I modelli di rischio si affidano convenzionalmente ai dati delle richieste ospedaliere. Tuttavia, c'è uno spostamento verso la valutazione del rischio ambulatorio e basata sulla casa utilizzando dati digitali clinici e remoti. L'analisi delle cure primarie e delle visite specialistiche può aiutare a prevenire l'uso dell'ospedale evitabile attraverso i primi interventi. Allo stesso modo, il monitoraggio remoto dei fattori vitali chiave e degli indicatori di salute tra le visite può consentire il rilevamento precoce del rischio. Tale valutazione di rischio focalizzata sulla comunità al di là delle pareti ospedaliere è una tendenza importante.
• Trattamento linguistico naturale (NLP) per dati non strutturati: Le note cliniche non strutturate contengono preziose informazioni sui pazienti per i modelli di rischio. NLP e tecniche di riconoscimento vocale vengono utilizzate per sbloccare le intuizioni da narrazioni mediche, riassunti di scarica, rapporti di radiologia e altri documenti narrativi. NLP può taggare automaticamente concetti clinici, estrarre i fattori di rischio e codificare in dati strutturati. Questo consente di incorporare dati clinici non strutturati in algoritmi di rischio per renderli più precisi senza ampie recensioni di grafici manuali.

Figura . Quota del mercato globale del rischio paziente (%), per Regione, 2023

Alcuni dei principali attori operanti nel mercato della stratificazione del rischio paziente sono Cerner Corporation, Epic Systems Corporation, Optum, Inc., Allscripts Healthcare Solutions, Inc., IBM Corporation, Medecision, Inc., Health Catalyst, Inc., Conifer Health Solutions, LLC, Wellcentive, Inc., ZeOmega, Inc., Verscend Technologies, Inc., PreciseDx Light, CitiusTech