Ожидается, что размер рынка стратификации риска пациента достигнет US$ 11,44 Bn к 2030 году, от US$ 1,56 Bn в 2023 году, при CAGR 22,2% в течение прогнозируемого периода.

Стратификация риска пациента - это процесс идентификации и группировки пациентов в соответствии с их риском развития определенных результатов, таких как госпитализация или осложнения от хронических заболеваний. Это позволяет поставщикам таргетировать вмешательства на пациентов, которые больше всего выиграют от программного обеспечения и услуг по удовлетворению риска пациентов. Ключевые преимущества стратификации риска для пациентов включают улучшение результатов лечения пациентов, снижение затрат на здравоохранение и улучшение управления здоровьем населения.

Рост рынка обусловлен ростом гериатрического населения, увеличением распространенности хронических заболеваний, необходимостью сократить расходы на здравоохранение и технологическими достижениями. Рынок стратификации риска пациента сегментирован на основе компонента, модели доставки, типа, приложения, конечного пользователя и региона. По компонентам рынок сегментирован на программное обеспечение и услуги. Наибольшую долю приходится на сегмент программного обеспечения в связи с растущим внедрением решений прогнозной аналитики и интеграции данных для стратификации рисков.

Стратификация риска пациента Рыночные драйверы

• Растущая распространенность хронических заболеваний: Растущая распространенность хронических заболеваний, таких как диабет, сердечно-сосудистые заболевания, хронические респираторные заболевания и рак, является основным фактором, стимулирующим рост рынка стратификации риска для пациентов. Хронические заболевания - это длительные состояния здоровья, которые требуют постоянного мониторинга состояния здоровья и управления уходом. Стратификация риска позволяет поставщикам выявлять пациентов с высоким риском развития осложнений от хронических заболеваний и соответствующим образом нацеливаться на профилактические мероприятия. Например, прогнозная аналитика может идентифицировать пациентов с диабетом с высоким риском реадмиссии в больницу, чтобы они могли быть зачислены в программы управления уходом, чтобы избежать неблагоприятных исходов. Растущее бремя хронических заболеваний создает потребность в расширенной стратификации риска для оптимизации управления заболеваниями.
• Необходимо сократить расходы на здравоохранение: С ростом расходов на здравоохранение плательщики и поставщики услуг ищут инновационные способы улучшения результатов при одновременном снижении затрат. Стратификация риска пациентов обеспечивает действенную информацию для выявления дорогостоящих пациентов и согласования оказания медицинской помощи с их потребностями. Например, одновременные модели риска могут идентифицировать пациентов, которые могут понести высокие затраты, поэтому группы по уходу могут предотвратить неблагоприятные события, приводящие к ненужному использованию и расходам. Стратификация рисков позволяет создавать ценностные модели здоровья населения, направленные на снижение затрат на здравоохранение, которых можно избежать. По оценкам, успешное внедрение стратификации рисков может привести к экономии затрат в диапазоне от 100 до 1000 долларов США на члена в месяц для групп риска.
• Благоприятные правительственные инициативы: Государственная политика и инициативы по содействию профилактической помощи, возмещению затрат и управлению здравоохранением населения способствуют принятию решений по стратификации риска для пациентов. Например, программа общих сбережений CMS Medicare поощряет подотчетные организации по уходу (ACO) использовать стратификацию рисков для обеспечения эффективного и скоординированного ухода. Кроме того, программы корректировки рисков требуют от плательщиков точной стратификации членов плана для подушевых платежей. Такие программы создают благоприятную среду для роста рынка стратификации рисков.
• Достижения в области аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения: Текущие достижения в области прогнозной аналитики, искусственного интеллекта, машинного обучения и технологий больших данных расширяют возможности современных решений по стратификации рисков. Обработка естественного языка и неконтролируемое обучение могут извлечь информацию из неструктурированных клинических заметок и выявить неизвестные закономерности, предсказывающие условия риска. Модели на основе ИИ могут непрерывно самообучаться и повышать точность прогнозирования. Доступ к полным реальным данным позволяет использовать более детальные и точные алгоритмы стратификации рисков. Ожидается, что такие технологические усовершенствования значительно расширят принятие стратификации рисков в будущем.

Стратификация риска пациента Рыночные возможности

• Использование реальных доказательств (RWE) и больших данных: Реальные данные о клинических условиях и страховых претензиях дают обширную информацию о результатах лечения пациентов, моделях лечения, использовании ресурсов и затратах. Использование RWE и больших данных в моделях риска может привести к более точным прогнозам клинических рисков и траекторий. Например, интеграция социально-экономических и геномных данных может объяснить социальные детерминанты неравенства в отношении здоровья. Аналитика больших данных также может обеспечить персонализированную оценку риска на индивидуальном уровне пациента. В целом, RWE и большие данные предоставляют значительные возможности для разработки расширенных рамок стратификации рисков.
• Принятие программного обеспечения для удовлетворения риска пациентов в странах с развивающейся экономикой: Развивающиеся экономики предоставляют неиспользованные возможности для роста благодаря улучшению инфраструктуры здравоохранения, росту среднего класса и медицинского страхования, а также увеличению заболеваемости хроническими заболеваниями. Правительства развивающихся стран сосредоточены на расширении доступа к недорогим медицинским услугам. Стратификация рисков может помочь поставщикам определить приоритетность распределения ресурсов среди групп с высоким риском и низким уровнем дохода. Локализация моделей риска в соответствии с проблемами здоровья населения будет иметь ключевое значение для внедрения на развивающихся рынках.
• Включение социальных детерминант здоровья: Социальные детерминанты здоровья (SDOH), такие как доступ к продовольствию, стабильность жилья, транспортные барьеры и финансовая токсичность, признаются в качестве основных предикторов рисков для здоровья. Включение данных SDOH от поставщиков общественных услуг может привести к лучшей стратификации рисков, координации ухода и улучшению результатов среди неблагополучных групп населения. Решение проблемы SDOH с помощью мер, скорректированных на риск, является эффективной возможностью для плательщиков и подотчетных организаций по уходу.
• Модели прогнозирования риска, ориентированные на пациента: Существующие модели риска в основном полагаются на клинические данные и данные о претензиях. Разработка моделей, ориентированных на пациента, с использованием результатов, сообщаемых пациентом, носимых данных и других реальных данных, может обеспечить более персонализированную оценку риска. Например, удаленный мониторинг пациентов и данные о пациентах могут обеспечить видимость изменений в состоянии здоровья в режиме реального времени между посещениями офиса. Такие подробные данные могут позволить своевременное вмешательство на основе динамических прогнозов риска. Участие пациентов в совместном принятии решений в отношении информации о рисках также способствует удовлетворенности и результатам.

Стратификация риска пациента Ограничения рынка

• Проблемы конфиденциальности и безопасности данных: Опасения относительно конфиденциальности и безопасности данных, связанные с агрегированием больших объемов данных пациентов, препятствуют росту рынка. Существуют опасения относительно конфиденциальности конфиденциальных данных о здоровье, используемых для моделирования рисков третьими лицами. Строгие правила, регулирующие трансграничную передачу данных о пациентах, также сдерживают расширение рынка. Организации здравоохранения часто неохотно принимают стратификацию рисков из-за рисков кибербезопасности и обязательств по соблюдению, связанных с защищенной медицинской информацией.
• Высокие первоначальные затраты: Высокие первоначальные затраты на внедрение программного обеспечения для стратификации рисков, инфраструктуры и ресурсов являются сложными, особенно для небольших организаций здравоохранения с бюджетными ограничениями. Значительные инвестиции необходимы для интеграции EHR (Electronic Health Record), настройки хранилища данных, аналитических платформ и найма специалистов. Сложная инфраструктура данных и долгая рентабельность инвестиций сдерживают многих поставщиков. Тем не менее, модели на основе SaaS (программное обеспечение как услуга) становятся все более гибкими и доступными.
• Вопросы совместимости: Эффективная стратификация риска основана на полной агрегации данных о пациентах по всем параметрам ухода. Однако разрозненные системы поставщиков и разрозненные хранилища данных затрудняют сбор всеобъемлющих записей с полным контекстом. Проблемы взаимодействия между различными EHR, системами претензий, реестрами и другими источниками данных препятствуют целостному анализу рисков. Отсутствие стандартизированных терминологий и спецификаций также препятствует интеграции данных.

• Облачные модели доставки: Облачные решения по стратификации рисков набирают все большую популярность благодаря таким преимуществам, как гибкая масштабируемость, быстрое развертывание и снижение первоначальных затрат. Облако позволяет легко обмениваться данными между различными системами для создания интегрированных представлений о пациентах, необходимых для комплексной оценки риска. Облачная аналитика и ресурсы машинного обучения могут быстро запускать сложные алгоритмы риска без обширной вычислительной инфраструктуры на месте. Появляются гибридные модели, сочетающие облачную гибкость с локальной безопасностью данных. В целом, модель облачной доставки является заметной тенденцией на рынке стратификации рисков.
• Интеграция в обмен информацией о здоровье (HIE): Интеграция решений по стратификации рисков с региональным обменом медицинской информацией и хранилищами клинических данных обеспечивает полный доступ к данным пациентов, необходимый для точных моделей. HIE служат центрами для агрегированного обмена клиническими данными между больницами, кабинетами врачей, лабораториями, аптеками, плательщиками и другими организациями в пределах географической области. Опираясь на полную запись пациентов HIE для стратификации риска, обеспечивает более точное определение риска. Таким образом, организации здравоохранения все чаще стремятся развернуть системы стратификации рисков, способные интегрироваться с HIE.
• Амбулаторная и домашняя стратификация риска: Модели риска традиционно основывались на данных о больничных претензиях. Однако наблюдается сдвиг в сторону амбулаторной и домашней оценки риска с использованием клинических и удаленных цифровых данных. Анализ первичной медико-санитарной помощи и посещений специалистов может помочь предотвратить использование больниц путем раннего вмешательства. Аналогичным образом, удаленный мониторинг ключевых жизненных показателей и показателей здоровья между посещениями может обеспечить раннее выявление риска. Такая оценка риска за пределами больничных стен является важной тенденцией.
• Обработка естественного языка (NLP) для неструктурированных данных: Неструктурированные клинические записи содержат ценную информацию о пациентах для моделей риска. НЛП и методы распознавания речи используются для разблокировки идей из рассказов врачей, резюме разрядов, радиологических отчетов и других повествовательных документов. NLP может автоматически помечать клинические концепции, извлекать факторы риска и кодировать структурированные данные. Это позволяет включить неструктурированные клинические данные в алгоритмы риска, чтобы сделать их более точными без обширных ручных обзоров диаграмм.

Фигура. Доля рынка стратификации рисков пациентов (%) по регионам, 2023 год

Некоторые из основных игроков, работающих на рынке стратификации риска пациентов, - это 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, CitiusTech Inc., Avero Diagnostics, Lightbeam Health Solutions, LexisNexis Risk Solutions, Milliman, Inc., NVision Health, RLDatix и Verisk Analytics, Inc.