疾病予測分析市場、機会、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年

世界の疾病予測分析市場は、2023年に25億米ドルと評価され、2024年から2032年にかけて21.7%のCAGRで成長すると予測されています。

この成長の原動力は、ヘルスケアプロセスの合理化、予防医療、AIと機械学習技術の進歩への注力です。

ヘルスケアにおける精密医療とデータ主導の意思決定の需要は、予測分析ソリューションの採用を加速させています。これらの技術により、ヘルスケア提供者はデータを活用して将来の健康事象を予測することで、患者の転帰を予測し、治療計画を改善し、医療費を削減することができます。例えば、2024年4月には、クレムソン大学の研究者が、患者の遺伝子プロファイルとともに薬剤のメカニズムを調査し、精密医療のためのAI技術を模索しています。

注目すべき動向は、クラウドベースのソリューションの台頭です。クラウド導入は拡張性、柔軟性、費用対効果を提供し、ヘルスケア組織が大量のデータを管理し、遠隔地から分析ツールにアクセスすることを可能にし、データ統合とリアルタイム分析を強化します。

2023年に20億米ドルを売り上げたソフトウェア・セグメントには、医療データ分析と予測的洞察のためのツールとプラットフォームが含まれます。この分野は、既存のヘルスケアシステムと統合する高度なアナリティクスの需要により、大きな市場シェアを維持すると予想されます。データの可視化、リスク評価、転帰予測などの機能により、ヘルスケア組織にとって不可欠なソフトウェアとなっています。2024年7月、Cardio Diagnostics Holdings Inc.は、心血管疾患向けのAI主導型機能を備えたCDIO.AIウェブソリューションを発表しました。

市場は、展開モード別にオンプレミスとクラウドに分類され、2023年にはオンプレミス部門が15億米ドルでリードしています。組織のIT環境内に予測分析ソフトウェアをインストールするオンプレミス展開は、コントロールとカスタマイズを提供するが、ハードウェアとメンテナンスに多額の投資を必要とします。データプライバシー要件が厳しい組織は、機密性の高い医療情報の管理を維持し、規制コンプライアンスを確保するため、オンプレミスのソリューションを好みます。例えば、2018年3月、エヌビディアヘルスケアは、医療技術、創薬、デジタルヘルス向けのジェネレーティブAIマイクロサービスを発表しました。

北米の疾病予測分析市場は、2023年の売上高が9億1,910万米ドルで、2024年から2032年までのCAGRは20.9%で成長するとみられています。同地域の疾病予測分析需要は、価値ベースのヘルスケアとコスト抑制へのシフトが原動力となっています。予測分析は、高リスク患者の特定、治療計画の最適化、不必要な通院の削減に役立ちます。技術の急速な進歩と洗練されたデータ分析プラットフォームへのアクセスは、正確な予測と実用的な洞察のためにAIと機械学習を活用し、採用をさらに加速します。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• 業界への影響要因
  • 促進要因
    • ヘルスケアプロセスの合理化への注目の高まり
    • 予防ヘルスケアへの注目の高まり
    • AIと機械学習技術の進歩と患者の転帰の改善
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データプライバシーとセキュリティに関する懸念
• 成長可能性の分析
• 規制状況
• イノベーションの展望
• ポーター分析
• PESTEL分析
• 将来の市場動向
• ギャップ分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業マトリックス分析
• 主要プレーヤーの競合分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略ダッシュボード

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
• サービス

第6章 市場推計・予測：展開モード別、2021年～2032年

• 主要動向
• オンプレミス
• クラウド

第7章 市場推計・予測：最終用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• ヘルスケア支払者
• ヘルスケアプロバイダー
• その他のエンドユーザー

第8章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • オランダ
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • オーストラリア
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • その他中東とアフリカ

第9章 企業プロファイル

• Allscripts Healthcare Solutions Inc.
• Anaconda Inc.
• Apixio Inc.
• Epic System Corporation
• Health Catalyst
• IBM
• McKesson Corporation
• MedeAnalytics, Inc.
• Microsoft Corporation
• Optum
• Oracle
• Philips Healthcare
• SAS
• Siemens Healthineers

The Global Predictive Disease Analytics Market, valued at USD 2.5 billion in 2023, is projected to grow at a CAGR of 21.7% from 2024 to 2032. This growth is driven by a focus on streamlining healthcare processes, preventive healthcare, and advancements in AI and machine learning technologies.

The demand for precision medicine and data-driven decision-making in healthcare accelerates the adoption of predictive analytics solutions. These technologies enable healthcare providers to foresee patient outcomes, refine treatment plans, and reduce healthcare costs by leveraging data to predict future health events. For example, in April 2024, researchers at Clemson University are exploring AI technologies for precision medicine, examining drug mechanisms alongside patients' genetic profiles.

A notable trend is the rise in cloud-based solutions. Cloud deployment offers scalability, flexibility, and cost-effectiveness, allowing healthcare organizations to manage large data volumes and access analytics tools remotely, enhancing data integration and real-time analysis.

The overall predictive disease analytics industry is segmented based on component, deployment mode, end-use, and region.

The software segment, which generated USD 2 billion in 2023, includes tools and platforms for health data analysis and predictive insights. This segment is expected to maintain a significant market share due to the demand for advanced analytics that integrate with existing healthcare systems. Features like data visualization, risk assessment, and outcome prediction make the software essential for healthcare organizations. In July 2024, Cardio Diagnostics Holdings Inc. launched its CDIO.AI web-solution with AI-driven functionalities for cardiovascular diseases.

The market, categorized by deployment mode into on-premises and cloud, saw the on-premises segment leading with USD 1.5 billion in 2023. On-premises deployment, which installs predictive analytics software within an organization's IT environment, offers control and customization but requires significant investment in hardware and maintenance. Organizations with stringent data privacy requirements prefer on-premises solutions to maintain control over sensitive health information and ensure regulatory compliance. For instance, in March 2018, NVIDIA Healthcare introduced generative AI microservices for medtech, drug discovery, and digital health.

North America predictive disease analytics market, with a revenue of USD 919.1 million in 2023, is set to grow at a CAGR of 20.9% from 2024 to 2032. The region's demand for predictive disease analytics is driven by a shift towards value-based healthcare and cost containment. Predictive analytics helps identify high-risk patients, optimize treatment plans, and reduce unnecessary hospital visits. Rapid technological advancements and access to sophisticated data analytics platforms further accelerate adoption, leveraging AI and machine learning for accurate predictions and actionable insights.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

• 1.1 Market scope and definitions
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates and calculations
  • 1.3.1 Base year calculation
  • 1.3.2 Key trends for market estimation
• 1.4 Forecast model
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
  • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Industry impact forces
  • 3.2.1 Growth drivers
    • 3.2.1.1 Increasing focus on streamlining of healthcare processes
    • 3.2.1.2 Rising focus on preventive healthcare
    • 3.2.1.3 Advancements in AI and machine learning technologies coupled with improved patient outcomes
  • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.2.2.1 Data privacy and security concerns
• 3.3 Growth potential analysis
• 3.4 Regulatory landscape
• 3.5 Innovation landscape
• 3.6 Porter's analysis
• 3.7 PESTEL analysis
• 3.8 Future market trends
• 3.9 Gap analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company matrix analysis
• 4.3 Competitive analysis of major key players
• 4.4 Competitive positioning matrix
• 4.5 Strategy dashboard

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Software
• 5.3 Services

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Deployment Mode, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 On-premises
• 6.3 Cloud

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By End-use, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Healthcare payers
• 7.3 Healthcare providers
• 7.4 Other end-users

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 North America
  • 8.2.1 U.S.
  • 8.2.2 Canada
• 8.3 Europe
  • 8.3.1 Germany
  • 8.3.2 UK
  • 8.3.3 France
  • 8.3.4 Spain
  • 8.3.5 Italy
  • 8.3.6 Netherlands
  • 8.3.7 Rest of Europe
• 8.4 Asia Pacific
  • 8.4.1 China
  • 8.4.2 Japan
  • 8.4.3 India
  • 8.4.4 Australia
  • 8.4.5 South Korea
  • 8.4.6 Rest of Asia Pacific
• 8.5 Latin America
  • 8.5.1 Brazil
  • 8.5.2 Mexico
  • 8.5.3 Argentina
  • 8.5.4 Rest of Latin America
• 8.6 Middle East and Africa
  • 8.6.1 South Africa
  • 8.6.2 Saudi Arabia
  • 8.6.3 UAE
  • 8.6.4 Rest of Middle East and Africa

Chapter 9 Company Profiles

• 9.1 Allscripts Healthcare Solutions Inc.
• 9.2 Anaconda Inc.
• 9.3 Apixio Inc.
• 9.4 Epic System Corporation
• 9.5 Health Catalyst
• 9.6 IBM
• 9.7 McKesson Corporation
• 9.8 MedeAnalytics, Inc.
• 9.9 Microsoft Corporation
• 9.10 Optum
• 9.11 Oracle
• 9.12 Philips Healthcare
• 9.13 SAS
• 9.14 Siemens Healthineers