欧州のヘルスケア分析：市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2025年～2030年）

欧州のヘルスケア分析市場は予測期間中にCAGR 19%を記録する見込みです。

主なハイライト

• COVID-19はヘルスケア分析市場にややプラスの影響を与えたが、これは製薬会社やバイオテクノロジー企業が現在、COVID-19の治療薬やワクチンの開発に注力していることが大きく影響しています。また、特定の薬剤成分の臨床試験を実施している企業もあります。臨床試験や大規模なデータベースを扱う際に重要なアナリティクスは、COVID-19の世界的流行の現状においても有用であることが判明しています。
• ヘルスケア分野におけるデータ記録の増加に伴い、データに基づく洞察を迅速に提供するために高度なアナリティクスの採用が増加しており、これが市場を牽引する主な要因の1つとなっています。市場を牽引しているのは、医療費の低下と緊急サービスが必要になるとの予測です。デジタル化されたヘルスケア記録により、患者のパターンや履歴をより効率的に特定することができます。予測分析により、慢性的な健康問題により危機的状況に陥るリスクが高い可能性のある患者を切り分けることができるため、医師は救急受診を減らす是正計画を提供することができ、その結果、全体的な資源コストをさらに削減することができます。欧州では、IoTやアプリケーションなどのデジタル機器の登場がヘルスケアシステムの一部となりつつあり、ヘルスケアにおける技術的ソリューションの利用を支援・奨励する政府のさまざまな取り組みが、データ分析の需要をさらに押し上げています。
• これとは別に、膨大な量のデータを生成するコネクテッドデバイスは大幅に増加する見込みであり、この生データを分析することで、より良い企業の意思決定を行うことができます。欧州通信ネットワーク事業者（ETNO）によると、2019年中のEUにおけるヘルスケアのIoTアクティブ接続数は279万であり、2025年には1,034万に達すると予想されています。この成長により、データに基づく業界を知るためのデータ分析とツールの必要性がさらに高まっています。
• さらに、近年の欧州連合におけるeヘルスサービスの導入急増も、調査対象市場の成長を後押しすると予想されます。例えば、今年9月には、WHOの欧州加盟53カ国の保健大臣と代表者により、同地域初のデジタルヘルス行動計画が採択されました。この野心的なアジェンダは、欧州と中央アジアにおけるデジタル変革を利用して、人々の健康と福祉を向上させるというものです。

さらに、COVID-19の様々な株の発生に伴い、病院やヘルスケア企業は、業務の一環としてアナリティクスの導入にますます力を入れています。患者や医師は、遠隔医療やその他のデジタルツールを急速に導入し、医療を提供しています。Tech NationのData Commonsによると、英国には10億米ドルのビジネスになる可能性のあるヘルステック新興企業が100社以上あります。英国政府は、高成長企業向けの6億米ドルの投資ファンドを含む15億米ドルのファンドを発表しました。

欧州のヘルスケア分析市場動向

臨床データ分析が予測期間中に大きな成長を遂げる

• 患者データを効果的にモニタリングして予防医療を提供し、サービスの有効性と効率性を高めるための個別ケアを提供するため、業務の一環として臨床アナリティクスを導入しようとするヘルスケア機関や企業が増えています。
• 臨床データアナリティクスは、eヘルスからのリアルタイムの医療データを利用して洞察を生み出し、意思決定を行い、転帰を予測し、潜在的な臨床合併症への早期介入を可能にしてコストを削減する、不可欠なツールになることが確実視されています。臨床データ分析は、ヘルスケアプロバイダーがデータを分析し、フィー・フォー・サービスの報酬からバリュー・ベース購買、アカウンタブル・ケア組織、バリュー・ベース保険設計（VBID）へのシフトを開始するのに役立っています。
• イタリアの病院は、ほとんどがコンピューターによる医師オーダーエントリー（CPOE）、電子カルテ（EMR）、無線自動識別（RFID）のトラック＆トレース・プラットフォームを国内で完全に稼働させています。ロンバルディア州の病院情報システムとEMRは、イタリア政府が提供する投資のひとつです。
• 同地域では、電子カルテとしてデジタル患者記録の採用が増加しており、組織がより良いケアを提供し、患者のさまざまな状態を分析するのに役立っています。そのため、高血圧、心血管疾患、その他の慢性疾患の患者のデータをよりよく分析することができます。
• 臨床データ分析は現在、COVID-19の対応の一部となっており、ヘルスケア組織や政府は患者データを利用して危機に取り組み、よりよく対処できるようにしています。例えば、英国政府は、患者データを機械学習やAIアルゴリズムに投入して状況を分析し、政府のデータベースを強化し、閣僚や当局者のパンデミック対策を支援しました。

医療費の削減と緊急サービスの可能性の予測

• ヘルスケアにおけるビッグデータの活用は、研究者の集団健康データ分析を支援し、疾病を治療しながらアウトブレイクの可能性を減らす一方で、全体的な経費を削減します。この種の巨大データの例としては、医療記録、医療検査機器からのデータ、病院記録、処方箋に関する情報、家族の病歴、個人識別情報、保険情報などがあります。
• 医師やその他の医療専門家は、治療やサービスを効果的に決定するためにビッグデータ分析を利用します。そのため、より安価に治療できる可能性のある病気や疾患を早期に発見することができます。ヘルスケア・アナリティクスの利用は、上記の要因から増加すると予想されます。
• 病院の再入院には多額の費用がかかります。HealthcareDiveによると、メディケアは再入院に年間260億米ドル以上を費やしています。メディケアの病院再入院削減プログラムは、再入院対策に金銭的インセンティブを加えるもので、病院には厳しい罰金も科せられます。ヘルスケアにおける予測分析は、再入院の可能性が高い患者の特徴を特定することができるため、医師はフォローアップにより多くの時間を割き、急速な回復を避けるために退院手順を調整することができます。
• 予測分析のおかげで、ヘルスケア組織は慢性疾患にかかるリスクのある患者を特定し、病気が悪化する前に予防医療を提供することができます。アナリティクスを通じて、患者の人口統計、病状、年齢、過去のケアパターンに基づいたスコアが与えられます。Diabetes Careの研究では、ヘルスケアのための予測分析モデルによって、高齢の糖尿病患者の余命が5年から10年であると推定され、医師が個別の治療計画を立てられるようになったことを示しました。

ヘルスケア分野における予測分析は、集団の健康動向の可能性の発見にも役立ちます。健康動向を特定するために予測分析を採用した研究が、Lancet Public Health誌に掲載されました。この研究では、米国の飲酒習慣が変わらない限り、アルコール関連の肝臓疾患は増加し、死亡事故につながると結論づけています。

欧州のヘルスケア分析産業の概要

欧州のヘルスケア分析市場は、IBM Corporation、Oracle Corporation、McKesson Europe AG、Cerner Corporation、Optum, Inc.などの大手数社によって支配されています。市場で圧倒的なシェアを誇るこれらの大手企業は、海外における顧客基盤の拡大に注力しています。これらの企業は、市場シェアと収益性を高めるために、戦略的な協業イニシアティブを活用しています。しかし、技術の進歩や製品の革新に伴い、中堅・中小企業は新規契約の獲得や新市場の開拓によって市場での存在感を高めています。

2022年11月、DARWIN EU（Data Analysis and Real-World Interrogation Network）は、最初のPDFアイコンデータパートナーを決定します。これらのパートナーによるデータへのアクセスは、規制および科学的意思決定をサポートする実証的データを作成するための調査に使用されます。実世界データとは、患者の健康状態やヘルスケア提供に関して、従来の臨床試験以外の情報源から日常的に取得されるデータのことで、実世界のエビデンスの基礎となるものです。選ばれたパートナーには、政府機関も民間企業も含まれます。病院、一次ケア診療所、健康保険、バイオバンク、特定疾患の患者登録など、1つ以上の情報源から実世界のヘルスケアデータにアクセスする能力を共有しています。

その他の特典：

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3ヶ月間のアナリスト・サポート

目次

第1章 イントロダクション

• 調査の成果 と市場定義
• 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

• 市場概要
• 業界の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 新規参入業者の脅威
  • 代替品の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 市場力学

• 市場促進要因
  • 医療費の削減と緊急サービスの可能性の予測
  • エビデンスに基づく活動の増加と量から価値に基づく委託へのシフト
• 市場抑制要因
  • 患者データのプライバシーと完全性の維持

第6章 市場セグメンテーション

• 技術タイプ別
  • 予測分析
  • 処方的分析
  • 記述的分析
• 用途別
  • 臨床データ分析
  • 財務データ分析
  • 運用/管理データ分析
• 製品別
  • ハードウェア
  • ソフトウェア
  • サービス別
• 提供モード別
  • オンプレミスモデル
  • クラウド
• エンドユーザー別
  • ヘルスケアプロバイダー
  • 製薬業界
  • バイオテクノロジー産業
  • 学術機関
• 国別
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン

第7章 競合情勢

• 企業プロファイル
  • IBM Corporation
  • Oracle Corporation
  • Cerner Corporation
  • McKesson Europe AG
  • Optum Inc.
  • 3M Company
  • HP Europe BV
  • Digital Reasoning Systems Inc.
  • QVIA Inc.
  • Datawizard SRL
  • SAS Institute Inc.

The Europe Healthcare Analytics Market is expected to register a CAGR of 19% during the forecast period.

Key Highlights

• COVID-19 had a slightly positive impact on the healthcare analytics market, which has been largely attributed to the current focus of pharmaceutical and biotech companies on developing a therapeutic drug or vaccine for COVID-19. Some companies are also conducting clinical trials for their specific drug components. Analytics, which is important in clinical trials and dealing with large databases, has been discovered to be useful in the current situation of the COVID-19 global outbreak.
• With the increasing number of data records in the healthcare sector, the adoption of advanced analytics is increasing to provide data-driven insights faster, which is one of the primary factors driving the market. The market is driven by lower costs for health care and the expectation that emergency services will be needed. Patient patterns and histories can be identified more efficiently with digitized healthcare records. Predictive analytics can isolate patients who may be at high risk of crises due to chronic health problems, allowing physicians to provide corrective plans that decrease emergency visits, thus further reducing the overall cost of resources. With the advent of digital devices such as IoT and applications that are increasingly becoming part of the healthcare system in Europe, various government initiatives to support and incentivize the use of technological solutions in healthcare further boost the demand for data analytics.
• Apart from this, connected devices that generate huge amounts of data are expected to increase significantly; this raw data can be analyzed to make better enterprise decisions. According to European Telecommunications Network Operators (ETNO), the number of IoT active connections in healthcare in the EU during 2019 stood at 2.79 million and is expected to reach 10.34 million by 2025. This growth makes the need for data analytics and tools to learn about an industry based on data even stronger.
• Moreover, a surge in the adoption of e-health services in the European Union in recent years is also expected to boost the growth of the studied market. For instance, in September this year, the first-ever digital health action plan for the region was adopted by health ministers and representatives from WHO's 53 European member states. The ambitious agenda will use the digital transformation in Europe and Central Asia to improve the health and well-being of the people.

Further, with the outbreak of various strains of COVID-19, hospitals and healthcare enterprises are increasingly focused on adopting analytics as part of their operations. Patients and doctors rapidly adopted telemedicine and other digital tools to deliver care. According to Tech Nation's Data Commons, the United Kingdom had more than 100 health tech startups with the potential to become USD 1 billion businesses. The UK government announced a fund of USD 1.5 billion, including a USD 600 million investment fund for high-growth companies.

Europe Healthcare Analytics Market Trends

Clinical Data Analytics to Witness Significant Growth Over the Forecast Period

• A growing number of healthcare institutes and enterprises are looking to adopt clinical analytics as part of their operations to offer preventive care by effectively monitoring patient data and providing individual attention to increasing the effectiveness and efficiency of their services.
• Clinical data analytics is assured of becoming an essential tool that uses real-time medical data from eHealth to generate insights, make decisions, predict outcomes, and decrease costs by enabling early interventions for potential clinical complications. Clinical data analytics is helping healthcare providers analyze their data and initiate a shift from fee-for-service reimbursements to value-based purchasing, accountable care organizations, and value-based insurance design (VBID).
• Hospitals in Italy mostly have their computerized physician order entry (CPOE), electronic medical record (EMR), and radio-frequency identification (RFID) track & trace platforms fully operational in the country. The hospital information systems and EMRs in the Lombardy region are one of the investments provided by Italy's government.
• The increasing adoption of digital patient records as electronic medical records in the region is seeing a surge that helps organizations offer better care and analyze patients' various conditions. Thus, data from patients with hypertension, cardiovascular disease, and other chronic illnesses can be better analyzed.
• Clinical data analytics is currently part of the COVID-19 response, where healthcare organizations and the government use patient data to tackle and enable themselves to better handle crises. For example, the UK government used patient data to analyze the situation by feeding the data to machine learning and AI algorithms to strengthen government databases and assist ministers and officials in countering the pandemic.

Reduced Cost of Care and Prediction of Possible Emergency Services

• Using big data in healthcare reduces overall expenses while assisting researchers in population health data analysis and reducing the likelihood of outbreaks while treating diseases. Some examples of this kind of huge data are medical records, data from medical testing devices, hospital records, information about prescriptions, medical history of the family, personal identification information, and insurance information.
• Doctors and other medical professionals use big data analysis to effectively decide on treatments and services. Thus, it aids physicians in spotting diseases and illnesses early, when they may be treated more affordably. The usage of healthcare analytics is anticipated to increase as a result of the factors mentioned above.
• Hospital readmission carries a hefty price tag. According to HealthcareDive, Medicare spends more than USD 26 billion per year on readmissions. The Hospital Readmission Reduction Program of Medicare, which adds financial incentives to fight readmission, also subjects hospitals to severe fines. Predictive analytics in healthcare can identify patients whose characteristics point to a high likelihood of readmission so that doctors can devote more time to follow-ups and tailor discharge procedures to avoid a rapid recovery.
• Thanks to predictive analytics, healthcare organizations may identify patients at risk of acquiring chronic diseases and provide them with preventive care before the illness worsens. Through analytics, patients are given scores based on their demographics, medical conditions, age, and previous care patterns. Diabetes Care did a study that showed how predictive analytics models for healthcare could estimate an older person with diabetes's life expectancy to be between five and ten years, which let doctors make personalized treatment plans.

Predictive analytics in the healthcare sector also aid in the detection of possible population health trends. A study that employed predictive analytics to identify health trends was published in the Lancet Public Health journal. This study concluded that unless US drinking habits alter, alcohol-related liver illnesses will increase and result in fatalities.

Europe Healthcare Analytics Industry Overview

The European healthcare analytics market is dominated by a few major players like IBM Corporation, Oracle Corporation, McKesson Europe AG, Cerner Corporation, and Optum, Inc. These major players, with a prominent share in the market, are focusing on expanding their customer base across foreign countries. These companies leverage strategic collaborative initiatives to increase their market share and profitability. However, with technological advancements and product innovations, midsize to smaller companies are growing their market presence by securing new contracts and tapping new markets.

In November 2022, the Data Analysis and Real-World Interrogation Network, or DARWIN EU, will have chosen the first PDF icon data partners with whom it will work. These partners' access to data will be used for research to produce empirical data supporting regulatory and scientific decision-making. Real-world data, routinely acquired data regarding a patient's health state or healthcare provision from sources other than traditional clinical trials, are the basis for real-world evidence. Both governmental and private entities are represented among the chosen partners. They all share the ability to access real-world healthcare data from one or more sources, including hospitals, primary care practices, health insurance, biobanks, and patient registries for particular diseases.

Additional Benefits:

• The market estimate (ME) sheet in Excel format
• 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

• 1.1 Study Deliverables and Market Definition
• 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

• 4.1 Market Overview
• 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
  • 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
  • 4.2.2 Bargaining Power of Buyers
  • 4.2.3 Threat of New Entrants
  • 4.2.4 Threat of Substitute
  • 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry

5 MARKET DYNAMICS

• 5.1 Market Drivers
  • 5.1.1 Reduced Cost of Care and Prediction of Possible Emergency Services
  • 5.1.2 Increasing Evidence-based Activities and Shift from Volume- to Value-based Commissioning
• 5.2 Market Restraints
  • 5.2.1 Maintaining the Privacy and Integrity of Patient Data

6 MARKET SEGMENTATION

• 6.1 By Technology Type
  • 6.1.1 Predictive Analytics
  • 6.1.2 Prescriptive Analytics
  • 6.1.3 Descriptive Analytics
• 6.2 By Application
  • 6.2.1 Clinical Data Analytics
  • 6.2.2 Financial Data Analytics
  • 6.2.3 Operational/Administrative Data Analytics
• 6.3 By Product
  • 6.3.1 Hardware
  • 6.3.2 Software
  • 6.3.3 Service
• 6.4 By Mode of Delivery
  • 6.4.1 On-premise Model
  • 6.4.2 Cloud-based Model
• 6.5 By End User
  • 6.5.1 Healthcare Provider
  • 6.5.2 Pharmaceutical Industry
  • 6.5.3 Biotechnology Industry
  • 6.5.4 Academic Organization
• 6.6 By Country
  • 6.6.1 Germany
  • 6.6.2 United Kingdom
  • 6.6.3 France

• 6.6.4 Italy
• 6.6.5 Spain

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

• 7.1 Company Profiles
  • 7.1.1 IBM Corporation
  • 7.1.2 Oracle Corporation
  • 7.1.3 Cerner Corporation
  • 7.1.4 McKesson Europe AG
  • 7.1.5 Optum Inc.
  • 7.1.6 3M Company
  • 7.1.7 HP Europe BV
  • 7.1.8 Digital Reasoning Systems Inc.
  • 7.1.9 QVIA Inc.
  • 7.1.10 Datawizard SRL
  • 7.1.11 SAS Institute Inc.