Global Patient Risk Stratification Market 规模与份额分析 - 成长趋势与预测 (2023 - 2030)
Global Patient Risk Stratification Market is Segmented By Component (Software and Services), By Delivery Model (On-premise and Cloud-based), By Type (Predictive Risk Stratification Model, Retrospective Risk Stratification Model, Prospective Risk Stratification Model, and Concurrent Risk Stratification Model), By Application (Population Health Management, Risk Adjustment, Revenue Cycle Management, and Clinical Workflow), By End User (Healthcare Providers, Healthcare Payers, and Other End Users), By Region (North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, Middle East and Africa). The report offers the value (in USD billion) for the above-mentioned segments.
Global Patient Risk Stratification Market Trends
- 基于云的交付模式: 由于灵活的可扩展性、快速部署和降低前期成本等好处,基于云的风险分层解决方案的吸引力越来越大。 云使不同系统之间易于分享数据,从而形成整体风险评估所需的综合病人意见。 云分析学和机器学习资源可以在没有广泛的现场计算基础设施的情况下快速运行复杂的风险算法. 混合模型将云的敏捷性与精准数据安全混合在一起正在出现。 总体而言,云送模式是风险分层市场的突出趋势.
- 卫生信息交流一体化: 将风险分层解决方案与区域卫生信息交流和临床数据储存库相结合,使患者能够全面获取准确模型所需的数据。 卫生倡议是医院、医生办公室、实验室、药店、付款人和地理区域内其他实体之间综合临床数据共享的中心。 利用HIE综合患者记录进行风险分层,可以提供更精确的风险评分. 因此,各保健组织正日益寻求部署能够与健康影响评估嵌入式整合的风险分层系统。
- 救护车和家庭风险分级: 风险模型通常依赖医院索赔数据。 然而,正在转向利用临床和远程数字数据进行流动和居家风险评估。 通过早期干预,分析初级保健和专家探访有助于防止可避免的医院使用。 同样,远程监测关键生命体征和两次访问之间的健康指标可以及早发现风险。 这种以社区为重点的、超越医院围墙的风险评估是一项重要趋势。
- 非结构化数据的自然语言处理(NLP): 无结构的临床笔记中包含了风险模型中宝贵的患者信息. 正在使用NLP和语音识别技术从医生的叙述、出院摘要、放射学报告和其他叙述文件中解开洞察力。 NLP可以自动标记临床概念,提取风险因素,并编码为结构化数据. 这使得在风险算法中加入了无结构的临床数据,使其在不进行大量人工图表审查的情况下更加精确.
图. 全球患者风险分级市场份额(%),按区域分列,2023年
