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(%)