Global Patient Risk Stratification Market Analysis

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.