Global Patient Risk Stratification Market Analysis

Espera-se que o tamanho do mercado de estratificação de risco do paciente chegue US$ 11,44 bilhões em 2030, de US$ 1.56 bilhões em 2023, em um CAGR de 22,2% durante o período de previsão.

A estratificação do risco do paciente é o processo de identificação e agrupamento de pacientes de acordo com o risco de desenvolver determinados resultados, como a readmissão hospitalar ou complicações de doenças crônicas. Ele permite que os provedores segmentem intervenções para pacientes que mais beneficiarão por software e serviços de satisfação de risco do paciente. As principais vantagens da estratificação de risco do paciente incluem melhores resultados do paciente, redução dos custos de saúde e melhor gestão da saúde da população.

O crescimento do mercado é impulsionado pela crescente população geriátrica, aumentando a prevalência de doenças crônicas, a necessidade de reduzir os custos de saúde e avanços tecnológicos. O mercado de estratificação de risco do paciente é segmentado com base no componente, modelo de entrega, tipo, aplicação, usuário final e região. Por componente, o mercado é segmentado em software e serviços. O segmento de software responde pela maior parte devido à crescente adoção de soluções de análise preditiva e integração de dados para estratificação de risco.

Estratégia de Risco do Paciente Drivers de Mercado

• Prevalência crescente de doenças crônicas: A prevalência crescente de doenças crônicas como diabetes, doenças cardiovasculares, doenças respiratórias crônicas e câncer é um fator importante que impulsiona o crescimento do mercado de estratificação de risco do paciente. As doenças crônicas são condições de saúde duradouras que exigem monitoramento contínuo de saúde e gestão de cuidados. A estratificação de risco permite que os provedores identifiquem pacientes em alto risco de desenvolver complicações de doenças crônicas e alvo de intervenções preventivas em conformidade. Por exemplo, a análise preditiva pode identificar pacientes diabéticos em alto risco de readmissão hospitalar para que possam ser matriculados em programas de gerenciamento de cuidados para evitar resultados adversos. A crescente carga de doenças crônicas está criando uma necessidade de estratificação avançada de risco para otimizar a gestão de doenças.
• Necessidade de reduzir os custos de saúde: Com o aumento dos custos de saúde, os pagadores e os fornecedores estão à procura de formas inovadoras de melhorar os resultados, reduzindo os custos. A estratificação de risco do paciente fornece insights acionáveis para identificar pacientes de alto custo e alinhar a entrega de cuidados às suas necessidades. Por exemplo, os modelos de risco simultâneos podem identificar pacientes susceptíveis de incorrer em custos elevados para que as equipes de cuidados possam evitar eventos adversos que levem à utilização e gastos desnecessários. A estratificação de risco é possibilitar modelos de saúde populacional baseados em valor destinados a reduzir custos de saúde evitáveis. De acordo com estimativas, a implementação bem sucedida da estratificação de risco pode resultar em economias de custos variando de US$ 100 a US$ 1.000 por membro por mês para populações de risco.
• Iniciativas governamentais favoráveis: As políticas e iniciativas do governo para promover o cuidado preventivo, o reembolso baseado no valor e a gestão da saúde da população estão contribuindo para a adoção de soluções de estratificação de risco do paciente. Por exemplo, o Programa de Poupança Compartilhada CMS Medicare incentiva as organizações responsáveis de cuidados (ACOs) a usar a estratificação de risco para fornecer cuidados eficientes e coordenados. Além disso, os programas de ajuste de risco exigem que os pagadores estratifiquem os membros do plano com precisão para pagamentos capitated. Tais programas estão criando um ambiente propício para o crescimento do mercado de estratificação de risco.
• Avanços em análise, Inteligência Artificial (AI) e aprendizado de máquina: Os avanços contínuos em análises preditivas, inteligência artificial, aprendizado de máquina e técnicas de big data estão melhorando as capacidades de soluções modernas de estratificação de riscos. O processamento de linguagem natural e a aprendizagem não supervisionada podem extrair insights de notas clínicas não estruturadas e identificar padrões desconhecidos preditivos de condições de risco. Os modelos baseados em IA podem ser continuamente autoaprendedos e melhorar sua precisão preditiva. O acesso a dados abrangentes do mundo real permite algoritmos de estratificação de risco mais granulares e precisos. Tais melhorias tecnológicas são esperadas para expandir significativamente a adoção da estratificação de risco em andamento.

Estratégia de Risco do Paciente Oportunidades de mercado

• Aproveitando evidências do mundo real (RWE) e grandes dados: Os dados do mundo real a partir de configurações clínicas e reivindicações de seguro fornecem informações abrangentes sobre os resultados da saúde do paciente, padrões de tratamento, utilização de recursos e custos. Aproveitar o RWE e os grandes dados em modelos de risco podem levar a previsões mais precisas de riscos e trajetórias clínicas. Por exemplo, a integração de dados socioeconômicos e genômicos pode levar em conta os determinantes sociais das desigualdades de saúde. A análise de dados grande também pode gerar avaliação de risco personalizada em um nível de paciente individual. No geral, RWE e big data apresentam oportunidades significativas para desenvolver estruturas de estratificação de risco aprimoradas.
• Adoção de softwares de satisfação de risco do paciente em economias emergentes: As economias emergentes apresentam oportunidades inexploradas de crescimento devido à melhoria da infraestrutura de saúde, aumento do seguro de classe média e saúde, e aumento da incidência de doenças crônicas. Governos em países em desenvolvimento estão focados em melhorar o acesso a serviços de saúde acessíveis. A estratificação de risco pode ajudar os provedores a priorizar a alocação de recursos entre grupos de baixa renda de alto risco. A localização de modelos de risco conforme os desafios de saúde da população será fundamental para a adoção nos mercados emergentes.
• Incorporação de determinantes sociais da saúde: Determinantes sociais de saúde (SDOH), como acesso alimentar, estabilidade habitacional, barreiras de transporte e toxicidades financeiras, estão sendo reconhecidos como preditores fundamentais dos riscos de saúde. A incorporação de dados do SDOH de prestadores de serviços comunitários pode levar a uma melhor estratificação de risco, coordenação de cuidados e melhorias de resultados entre populações desfavorecidas. Dirigir o SDOH através de intervenções ajustadas a riscos é uma oportunidade impactante para os pagadores e organizações responsáveis.
• Modelos de previsão de risco centrados no paciente: Os modelos de risco existentes dependem predominantemente de entradas de dados clínicas e de reivindicações. Desenvolver modelos centrados no paciente usando resultados relatados pelo paciente, dados wearable e outros dados do mundo real podem permitir uma avaliação de risco mais personalizada. Por exemplo, o monitoramento remoto do paciente e os dados referenciados pelo paciente podem fornecer visibilidade em tempo real sobre as mudanças de saúde entre visitas de escritório. Esses dados granulares podem permitir intervenções oportunas baseadas em previsões dinâmicas de risco. O envolvimento do paciente na tomada de decisão compartilhada em torno de informações de risco também promove a satisfação e os resultados.

Estratégia de Risco do Paciente Restrições de mercado

• Preocupações de privacidade e segurança de dados: Preocupações com a privacidade e segurança dos dados associados à agregação de grandes volumes de dados dos pacientes estão dificultando o crescimento do mercado. Há apreensões sobre a privacidade de dados de saúde sensíveis usados para modelagem de riscos por terceiros. Os regulamentos rigorosos que regem a transferência transfronteiriça de dados dos pacientes também restringem a expansão do mercado. As organizações de saúde são frequentemente relutantes em abraçar a estratificação de risco devido a riscos de segurança cibernética e obrigações de conformidade relacionadas com informações de saúde protegidas.
• Custos de alto nível: Os altos custos iniciais de implementação de software de estratificação de risco, infraestrutura e recursos são desafiadores, especialmente para organizações menores de saúde com restrições orçamentárias. São necessários investimentos substanciais para integrações do EHR (Electronic Health Record), configuração de data warehouse, plataformas analíticas e contratação especializada. A infraestrutura de dados complexa e o longo ROI (Return on investment) deteta muitos provedores. No entanto, os modelos baseados em SaaS (Software como serviço) estão emergindo para fornecer opções mais flexíveis e acessíveis.
• Questões de interoperabilidade: A estratificação efetiva de risco depende da agregação completa de dados do paciente em ambientes de cuidados. No entanto, sistemas de fornecedores diferentes e silos de dados fragmentados fazem a montagem de registros abrangentes com contexto completo desafiador. Problemas de interoperabilidade subjacentes entre diferentes EHRs, sistemas de reivindicações, registros e outras fontes de dados dificultam a análise de risco holística. Falta de terminologias e especificações padronizadas também dificulta a integração de dados.