全球患者风险分级市场 分析

患者的风险分层市场规模预计将达到 到2030年11.44 Bn,从2023年的1.56 Bn,在22.2%的CAGR中 在预测期间。

患者风险分层是根据其出现某些结果(如医院重新接纳或慢性疾病并发症)的风险进行识别和分组的过程。 它使供应商能够把干预目标对准那些通过病人风险满意度软件和服务受益最多的病人。 患者风险分层的主要优点包括:患者结果得到改善,医疗保健费用降低,人口健康管理得到改善。

市场增长的动力是老年人口的增加、慢性病的日益流行、控制保健费用的需要和技术进步。 患者风险分级市场按组件,投递模式,类型,应用,最终用户,区域划分. 按构成部分划分,市场分为软件和服务。 软件部分所占份额最大,原因是越来越多地采用预测分析法和数据整合办法进行风险分层。

患者风险分级 市场驱动器

• 慢性疾病的发病率不断上升: 糖尿病、心血管疾病、慢性呼吸道疾病和癌症等慢性疾病的发病率上升,是推动患者风险分层市场增长的主要因素。 慢性病是长期的健康条件,需要持续的健康监测和护理管理. 风险分层使提供方能够确定有发生慢性疾病并发症的高风险患者,并相应地确定预防干预措施的目标。 例如,预测分析可以确定有重新住院风险的糖尿病患者,以便他们能够参加护理管理方案,避免不良结果。 慢性病的负担日益加重,因此需要先进的风险分层来优化疾病管理。
• 需要降低保健费用: 随着医疗保健费用的增加,付款人和提供者正在寻找创新方法,在降低成本的同时改善成果。 患者风险分层提供可操作的洞察力,以识别高成本患者,并使护理的提供符合他们的需要。 例如,同时存在的风险模型可以确定可能付出高昂费用的病人,因此护理小组可以防止导致不必要的利用和开支的不良事件。 风险分层使基于价值的人口健康模式能够降低可避免的保健费用。 据估计,成功实施风险分层可节省风险人群每月每个成员100至1,000美元的费用。
• 有利的政府倡议: 政府促进预防护理、基于价值的补偿和人口健康管理的政策和举措有助于采用患者风险分层解决方案。 例如,CMS医疗保险共享储蓄方案鼓励负责任的护理组织利用风险分层提供高效和协调的护理。 此外,风险调整方案要求付款人准确划分计划成员人均付款。 这些方案正在为风险分层市场的增长创造有利环境。
• 分析、人工智能和机器学习方面的进步: 预测分析、人工智能、机器学习和大数据技术的不断进步正在增强现代风险分层解决方案的能力。 自然语言处理和无监督的学习可以从无结构的临床笔记中提取洞察力,并找出风险条件的未知规律预测. 基于AI的模型可以不断自我学习,并提高其预测准确性. 获取全面的现实世界数据可以使风险分层算法更加颗粒化和精确。 预计这种技术的改进将大大扩大今后风险分级的采用。

患者风险分级 市场机会

• 利用现实世界证据(RWE)和大数据: 来自临床环境和保险索赔的真实世界数据使人们广泛了解病人的健康结果、治疗模式、资源利用和费用。 在风险模型中利用RWE和大数据可以导致对临床风险和轨迹的更准确的预测. 例如,整合社会经济和基因组数据可以说明健康不平等的社会决定因素。 大数据分析还可以推动个人患者层面的个性化风险评估. 总体而言,可再生能源和大数据为制定强化的风险分层框架提供了重要机会。
• 新兴经济体采用患者风险满意度软件: 新兴经济体由于改善保健基础设施、增加中产阶级和健康保险以及增加慢性疾病的发病率,提供了未开发的增长机会。 发展中国家政府的重点是增加获得负担得起的保健服务的机会。 风险分层可以帮助提供者在高风险低收入群体中优先分配资源。 将风险模型按人口健康挑战本地化将是新兴市场采用的关键。
• 纳入健康的社会决定因素: 健康的社会决定因素,如获得食物、住房稳定、交通障碍和金融毒性,被公认为健康风险的关键预测因素。 纳入社区服务提供者的性别歧视数据,可改善弱势群体的风险分层、护理协调和结果改善。 通过风险调整干预措施解决性别歧视问题,是付款人和负责的护理组织的一个具有影响力的机会。
• 以病人为中心的风险预测模型: 现有风险模型主要依靠临床和索赔数据投入。 利用病人报告的结果、可穿戴数据和其他现实世界数据开发以病人为中心的模型,可以进行更个性化的风险评估。 例如,远程病人监测和病人报告的数据可以实时显示办公室访问之间的健康变化。 这种颗粒性数据能够根据动态风险预测及时进行干预。 患者参与风险信息方面的共同决策,也有助于满足和结果。

患者风险分级 市场限制

• 数据隐私和安全问题: 与大量病人数据聚合有关的数据隐私和安全性问题正在阻碍市场增长。 人们担心第三方用于风险模型的敏感健康数据的隐私。 有关跨界病人数据传输的严格条例也制约了市场的扩张。 由于网络安全风险和与受保护的健康信息有关的遵守义务,保健组织往往不愿接受风险分层。
• 高额预付费用: 实施风险分层软件、基础设施和资源的高昂前期成本具有挑战性,特别是对预算有限的小型保健组织而言。 需要为EHR(电子健康记录)集成、数据仓设置、分析平台和专家聘用进行大量投资。 复杂的数据基础设施和长期ROI(恢复投资)使许多提供者感到震慑。 然而,基于SaaS(软件作为一种服务)的模型正在出现,以提供更加灵活和负担得起的选择。
• 互操作性问题: 有效的风险分级取决于各个护理环境的完整的病人数据汇总。 然而,不同的供应商系统和零散的数据仓使综合记录的收集工作充满挑战。 各种电子人力资源、索赔系统、登记册和其他数据来源之间的基本互操作性问题阻碍了全面的风险分析。 缺乏标准化术语和规格也阻碍了数据整合。