市場調査レポート
商品コード
353820
ヘルスケア予測分析市場 - 成長、動向、予測(2022年~2027年)Healthcare Predictive Analytics Market - Growth, Trends, and Forecasts (2022 - 2027) |
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ヘルスケア予測分析市場 - 成長、動向、予測(2022年~2027年) |
出版日: 2022年01月17日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 90 Pages
納期: 2~3営業日
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ヘルスケア予測分析市場の成長の主な要因としては、個別化医療やエビデンスに基づく医療の出現、ヘルスケア分野における効率化のニーズの高まり、不要なコストを削減することによる医療費抑制の要求の高まりなどが挙げられます。
GDPに占めるヘルスケア支出の割合は、先進国や発展途上国を含む世界のほぼすべての地域で継続的に増加しています。米国などの新興諸国では、2015年の医療費の対GDP比は17.8%で、2000年の13%から増加しています。欧州諸国の大半では、医療費のシェアはすでに2桁の数字に達しており、増加の一途をたどっています。また、新興諸国もヘルスケア支出の急激な伸びを目の当たりにしています。予測分析は、病院の再入院の削減、不要な診断テストの排除、不要な救急外来の受診の削減など、多方面でのコスト削減に貢献します。さらに、ヘルスケアコストの主要な構成要素である不要な検査も、アナリティクスによって削減することができます。予測分析は、将来の結果を事前に十分予測できるため、こうした訪問を減らす可能性があります。不要な支出を抑制するためにさまざまなレベルで利用されていることが、この技術の導入率向上に非常に役立っており、この傾向は予測期間中も続くと予想されます。
臨床データ分析の一部である予測モデリングは、ヘルスケアプロバイダーが個人の健康に対するリスクの割合を推定するために使用されています。臨床データ分析は、手術部位の感染、身体機能の低下、薬やアレルギーに対する反応など、手術後の問題について患者や介護者をサポートします。また、臨床データ解析により、患者は自分の健康状態を異なる医師に繰り返し説明することができます。これは、患者の臨床データを鋭く分析することで実現でき、さらに予防医療を提供することができます。臨床データ分析の成長は、医療費の削減、ヘルスケア産業におけるビッグデータへのアクセスの増加、技術の進歩につながると予想されます。これらのアプリケーションによって取得、共有、集計された患者データは、ヘルスケア組織がこれらの臨床分析ツールを使用して分析するデータの主要なソースとなります。
米国のヘルスケア・インフラは、予測分析領域において前向きな傾向を示しています。ここ数年、医療機関の経営者の40%以上が、データ量が50%増加したと報告していることが、調査で明らかになっています。データセットが大きくなり、取り扱いが難しくなるにつれて、医療システムや支払者は予測分析をますます採用するようになっています。また、医療機関は、健康の社会的決定要因が医学的問題以上に患者のウェルビーイングに寄与していることに気付いています。2016年には、薬物使用量と緊急入院データとともに、健康の社会的決定要因の両方が、人口集団のコストリスクを特定するための予測モデルを急速に推進させました。観察されている動向の1つは、非競合的なヘルスケア組織が互いに提携して集団の健康を管理することです。メディケアやメディケイドなどの政府系支払機関は、成果を測定して報酬を与える人頭払いや価値ベースの購買モデルへ容易に移行しています。このように、医療インフラの充実により、市場は高い成長を遂げると予想されます。
本市場は、様々なプレイヤーが存在するため、適度な競争が行われています。例えば、Allscripts Healthcare Solutions、Cerner Corporation、Information Builders Inc.、International Business Machines Corporation(IBM)、Mckesson Corporation、Medeanalytics, Inc、Optum Inc、Oracle Corporation、Truven Holding Corp.などが挙げられます。
The major factors for the growth of the healthcare predictive analytics market include the emergence of personalized and evidence-based medicine, growing need of increasing efficiency in the healthcare sector, and increasing demand to curtail healthcare costs by reducing unnecessary costs.
Healthcare expenditure as a percentage of GDP is continuously growing in almost every part of the world, including developed and developing countries. In developed countries like the United States, health care spending was 17.8% of the GDP in 2015, increasing from 13% in 2000. In the majority of European countries, the healthcare expenditure share has already reached double-digit numbers and continues to increase. Developing countries are also witnessing the rapid growth in healthcare expenditure. Predictive analytics can be instrumental in reducing costs at multiple fronts like reducing hospital readmissions, eliminating unnecessary diagnostic tests and reducing unnecessary emergency room visits. Additionally, unnecessary tests which are the major components of healthcare cost, can also be reduced by analytics. The predictive analytics has the potential to reduce such visits, as it can predict the future outcomes well in advance. Its usage at various levels to curb unnecessary expenditures has been very helpful in improving the adoption rate for the technology, and the trend is expected to continue during the forecast period.
Predictive modeling, part of clinical data analytics, is being used by the healthcare providers to estimate the risk percentage to an individual's health. The clinical data analytics help the patients and caregivers with post-operation issues, such as surgical site infections, poor physical function, and reaction to medicines and allergies, as healthcare providers are equipped with the patients' historical medical data, which has been provided through the electronic health records. Moreover, with clinical data analytics, patients can explain their health conditions to different doctors repeatedly. This can be achieved through an acute analysis of their clinical data, further providing preventive care. The growth of clinical data analytics is expected to reduce healthcare costs, increase the accessibility of big data in healthcare industry, and technological advancements. The patient data captured, shared, and aggregated by these applications is the primary source of the data that healthcare organizations analyze using these clinical analytic tools.
The healthcare infrastructure in the United States is experiencing positive trends in the predictive analytics domain. Studies have shown that since last few years, more than 40% of healthcare executives reported a 50% increase in data volume. As the data sets become bigger and more difficult to handle, health systems and payers are increasingly adopting predictive analytics. Healthcare organizations are also realizing that social determinants of health contribute to the wellbeing of a patient more than the medical issues. In 2016, both social determinants of health along with drug usage and emergency room admissions data rapidly drove the predictive model for identifying cost risks of population clusters. One of the trends being observed is that of non-competing healthcare organizations partnering with each other to manage the health of a population. Government payers like Medicare and Medicaid are readily moving toward capitated payment and value-based-purchasing models where outcomes will be measured and rewarded. Thus, owing to the better healthcare infrastructure the market is expected to witness high growth.
The market studied is a moderately competitive owing to the presence of various market players. Some of the market players are Allscripts Healthcare Solutions, Cerner Corporation, Information Builders Inc., International Business Machines Corporation (IBM), Mckesson Corporation, Medeanalytics, Inc, Optum Inc, Oracle Corporation, and Truven Holding Corp.