글로벌 환자 위험 Stratification Market 트렌드

• 클라우드 기반 납품 모델: 클라우드 기반 위험 stratification 솔루션은 유연한 확장성, 신속한 배포 및 감소된 upfront 비용과 같은 이점을 얻기 위해 견인을 증가시킵니다. 클라우드는 다양한 시스템을 통해 쉽게 데이터 공유를 가능하게 하며 전체적인 위험 평가에 필요한 통합 환자 조회를 만들 수 있습니다. 클라우드 분석 및 기계 학습 리소스는 광범위한 현장 컴퓨팅 인프라 없이 복잡한 위험 알고리즘을 신속하게 실행할 수 있습니다. On-premise 데이터 보안과 함께 클라우드 민첩성을 혼합하는 하이브리드 모델. 전반적으로, 구름 납품 모형은 위험 stratification 시장에서 눈에 띄는 동향입니다.
• 건강 정보 교환 (HIE) 통합: 지역 보건 정보 교환 및 임상 데이터 저장소를 통한 위험 관리 솔루션 통합은 정확한 모델에 필요한 종합 환자 데이터 액세스가 가능합니다. HIEs는 병원, 의사 사무실, 실험실, 약국, payers 및 지리적 지역 내의 다른 entities와 같은 임상 데이터 공유를위한 허브 역할을합니다. 위험 stratification을 위한 종합적인 HIE 환자 기록에 그림은 더 정확한 위험 득점을 제공합니다. 헬스케어 조직은 점점 더 HIE와 임베디드 통합 할 수있는 위험 stratification 시스템을 배치하고 있습니다.
• 구급차 및 가정 근거한 위험 stratification: 위험 모델은 기존의 병 청구 데이터에 의존했습니다. 그러나, 임상 및 원격 디지털 데이터를 사용하여 구급차 및 홈 기반 위험 평가를 향한 이동이 있습니다. 1 차 진료 및 전문가 방문은 조기 개입을 통해 예방 가능한 병원 활용을 도울 수 있습니다. 유사하게, 원격으로 방문 사이 중요한 생명 및 건강 지시자를 감시하는 것은 이른 위험 탐지를 가능하게 할 수 있습니다. 병원 벽을 넘어 이러한 커뮤니티 중심의 위험 평가는 중요한 추세입니다.
• unstructured 자료를 위한 자연적인 언어 가공 (NLP): Unstructured 임상 노트는 위험 모델에 대한 귀중한 환자 정보를 포함합니다. NLP 및 연설 인식 기술은 의사 narratives, 방전 요약, 방사선 보고서 및 기타 narrative 문서의 통찰력을 잠금 해제하는 데 사용됩니다. NLP는 자동으로 임상 개념을 태그, 위험 요소 추출, 구조 데이터에 인코딩. 이것은 위험 알고리즘에 통합되지 않은 임상 데이터를 통합하여 광범위한 수동 차트 리뷰없이 더 정확하게 만듭니다.

그림 . 글로벌 환자 위험 Stratification Market Share (%), 지역, 2023