Predictive Analytics im Gesundheitsmarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Anwendung (Unterstützung bei klinischen Entscheidungen und Diagnosen (CDS), Risikovorhersage und -bewertung, Nachfrageprognose, Arzneimittelforschung, Krankheits- und Krebserkennung, Betrugserkennung, Sonstiges), nach Komponente (Hardware, Software, Dienste), nach Endbenutzer (
Published Date: November - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Healthcare | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationPredictive Analytics im Gesundheitsmarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Anwendung (Unterstützung bei klinischen Entscheidungen und Diagnosen (CDS), Risikovorhersage und -bewertung, Nachfrageprognose, Arzneimittelforschung, Krankheits- und Krebserkennung, Betrugserkennung, Sonstiges), nach Komponente (Hardware, Software, Dienste), nach Endbenutzer (
| Prognosezeitraum | 2025-2029 |
| Marktgröße (2023) | 13,01 Milliarden USD |
| Marktgröße (2029) | 33,63 Milliarden USD |
| CAGR (2024-2029) | 17,32 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Software |
| Größter Markt | Norden Amerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für Predictive Analytics im Gesundheitswesen wurde im Jahr 2023 auf 13,01 Milliarden USD geschätzt und soll im Prognosezeitraum mit einer CAGR von 17,32 % bis 2029 ein robustes Wachstum verzeichnen. Der globale Markt für Predictive Analytics im Gesundheitswesen hat in den letzten Jahren ein bemerkenswertes Wachstum erlebt, das durch die zunehmende Einführung fortschrittlicher Technologien im Gesundheitssektor vorangetrieben wurde. Predictive Analytics beinhaltet die Verwendung statistischer Algorithmen und maschineller Lerntechniken, um historische und aktuelle Daten zu analysieren und so zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
Im Gesundheitssektor bietet Predictive Analytics erhebliches Potenzial zur Verbesserung der Patientenversorgung, Rationalisierung der Abläufe und Steigerung der Kosteneffizienz. Das Wachstum dieses Marktes wird durch mehrere Schlüsselfaktoren vorangetrieben, darunter die steigende Nachfrage nach personalisierter Medizin, die steigende Zahl chronischer Krankheiten und die Notwendigkeit effektiver Lösungen für das Gesundheitsmanagement. Predictive Analytics ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, Gesundheitsrisiken für Patienten vorherzusehen, potenzielle Komplikationen zu identifizieren und Behandlungspläne entsprechend anzupassen, was zu besseren Ergebnissen und höherer Patientenzufriedenheit führt. Darüber hinaus hat die nahtlose Integration von Predictive Analytics in elektronische Gesundheitsakten (EHRs) und andere IT-Systeme des Gesundheitswesens die Datenanalyse und Entscheidungsprozesse optimiert.
Darüber hinaus profitiert der Markt von der wachsenden Verfügbarkeit von Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen wie tragbaren Geräten, Genomik und sozialen Determinanten der Gesundheit. Herausforderungen wie Datensicherheitsprobleme, Interoperabilitätsbedenken und ein Mangel an qualifizierten Fachkräften können das Marktwachstum jedoch etwas behindern. Dennoch wird erwartet, dass die laufenden Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), Big Data Analytics und Cloud Computing die weitere Innovation bei Predictive Analytics-Lösungen für das Gesundheitswesen vorantreiben werden. Folglich wird der globale Markt für prädiktive Analytik im Gesundheitswesen in absehbarer Zukunft erheblich expandieren und Anbietern die Möglichkeit bieten, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die den sich entwickelnden Anforderungen von Gesundheitsorganisationen weltweit gerecht werden.
Wichtige Markttreiber
Steigende Verbreitung chronischer Krankheiten
Die zunehmende globale Verbreitung chronischer Krankheiten ist ein wichtiger Katalysator für die Expansion der prädiktiven Analytik im Gesundheitsmarkt. Krankheiten wie Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Krebs und Atemwegserkrankungen stellen die Gesundheitssysteme weltweit vor enorme Herausforderungen, tragen zu steigenden Gesundheitsausgaben bei und belasten die Gesundheitsressourcen. Angesichts von Faktoren wie der alternden Bevölkerung, sitzender Lebensweise und schlechten Ernährungsgewohnheiten, die den Anstieg dieser Krankheiten begünstigen, wird es immer dringlicher, wirksame Strategien zu ihrer Behandlung und Vorbeugung umzusetzen.
Prädiktive Analytik erweist sich in diesem Zusammenhang als wirksame Lösung, da sie es Gesundheitsdienstleistern ermöglicht, den Krankheitsverlauf vorherzusehen, Hochrisikopersonen zu identifizieren und Interventionen anzupassen, um Risiken und Komplikationen zu mindern. Durch die Analyse umfangreicher Patientendaten, die demografische Daten, Krankengeschichte und Lebensstilelemente umfassen, generiert Predictive Analytics umsetzbare Erkenntnisse, die präventive Pflegestrategien und personalisierte Behandlungsprotokolle unterstützen. Beispielsweise können prädiktive Modelle Personen mit einem Diabetesrisiko anhand von Faktoren wie Body-Mass-Index, Blutzuckerspiegel und familiärer Krankengeschichte kennzeichnen, sodass Gesundheitsdienstleister gezielte Interventionen wie Lebensstilanpassungen, Ernährungsumstellungen und präventive Screenings durchführen können, um das Auftreten von Krankheiten einzudämmen.
Durch die Erleichterung einer frühen Erkennung und Intervention ermöglicht Predictive Analytics Gesundheitsdienstleistern, in den Anfangsstadien der Krankheitsentwicklung einzugreifen, wenn Interventionen am wirkungsvollsten und kosteneffektivsten sind. Durch die Nutzung von Predictive Analytics können Gesundheitsorganisationen proaktive Ansätze für das Management chronischer Krankheiten verfolgen, darunter Fernüberwachung von Patienten, Telegesundheitsinterventionen und personalisiertes Gesundheitscoaching. Diese Initiativen verbessern nicht nur die Patientenergebnisse und die Lebensqualität, sondern optimieren auch die Ressourcenzuweisung und die Gesundheitsausgaben.
Predictive Analytics stattet Gesundheitsdienstleister mit den Werkzeugen aus, um Strategien für das Bevölkerungsgesundheitsmanagement zu verfeinern, indem Trends, Muster und Risikofaktoren in der Patientendemografie erkannt werden. Durch die Analyse von Daten auf Bevölkerungsebene unterstützt Predictive Analytics die Entwicklung von Initiativen im Bereich der öffentlichen Gesundheit, Krankheitspräventionsprogrammen und Gesundheitsförderungskampagnen, die darauf abzielen, die Auswirkungen chronischer Krankheiten auf die Gesellschaft zu mildern.
Die zunehmende Verbreitung chronischer Krankheiten unterstreicht die dringende Notwendigkeit innovativer Lösungen zur Verbesserung des Krankheitsmanagements und der Präventionsbemühungen. Predictive Analytics erweist sich dabei als wertvolles Instrument, da es datengesteuerte Erkenntnisse nutzt, um proaktive Strategien für das chronische Krankheitsmanagement, personalisierte Interventionen und Initiativen im Bereich des Bevölkerungsgesundheitsmanagements zu entwickeln. Angesichts der anhaltenden Zunahme chronischer Krankheiten wird die Nachfrage nach Predictive Analytics im Gesundheitswesen voraussichtlich steigen und weitere Innovationen und die Akzeptanz auf dem globalen Gesundheitsmarkt vorantreiben.
Zunehmende Akzeptanz von IT-Lösungen im Gesundheitswesen
Die zunehmende Akzeptanz von IT-Lösungen im Gesundheitswesen ist eine treibende Kraft hinter der Verbreitung von Predictive Analytics im Gesundheitsmarkt. Überall auf der Welt ergreifen Gesundheitsorganisationen Initiativen zur digitalen Transformation, um die Patientenversorgung zu verbessern, die Betriebseffizienz zu steigern und klinische Arbeitsabläufe zu optimieren. Dieser Wandel hin zur Digitalisierung legt großen Wert auf die Nutzung modernster Technologien wie elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Telemedizinplattformen und digitale Gesundheitsanwendungen, um große Mengen an Patientendaten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren.
Predictive Analytics lässt sich nahtlos in IT-Lösungen für das Gesundheitswesen integrieren und ermöglicht es Gesundheitsdienstleistern, aus der Fülle an Daten, die an verschiedenen Kontaktpunkten innerhalb des Gesundheitsökosystems generiert werden, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Nutzung der in EHR-Systemen eingebetteten Predictive Analytics-Funktionen können Gesundheitsdienstleister auf historische Patientendaten, klinische Notizen, diagnostische Tests und Behandlungsergebnisse zugreifen, um Muster, Trends und Risikofaktoren im Zusammenhang mit bestimmten Krankheiten und Patientendemografien aufzudecken. Auf diese Weise können Gesundheitsorganisationen Gesundheitsrisiken für Patienten vorhersehen, den Krankheitsverlauf vorhersagen und personalisierte Behandlungspläne erstellen, um den individuellen Bedürfnissen der Patienten gerecht zu werden.
Die Einführung von Telemedizinplattformen und Fernüberwachungstechnologien treibt die Nachfrage nach Predictive Analytics im Gesundheitswesen weiter an. Diese Lösungen ermöglichen es Gesundheitsdienstleistern, Patientendaten in Echtzeit von entfernten Standorten aus zu sammeln, einschließlich Überwachungsgeräten zu Hause und tragbaren Sensoren, was eine kontinuierliche Überwachung und Früherkennung von Gesundheitsproblemen ermöglicht. Predictive-Analytics-Algorithmen analysieren Streaming-Daten aus diesen Quellen, um Abweichungen von grundlegenden Gesundheitsparametern zu identifizieren, Warnungen vor potenziellen Gesundheitsrisiken auszulösen und rechtzeitige Eingriffe zu ermöglichen, um negative Folgen zu verhindern.
IT-Lösungen im Gesundheitswesen erleichtern die Interoperabilität und den Datenaustausch zwischen unterschiedlichen Systemen und Beteiligten und ermöglichen die nahtlose Integration von Predictive Analytics in bestehende Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen. Durch standardisierte Datenformate und Interoperabilitätsstandards können Gesundheitsorganisationen Daten aus mehreren Quellen, darunter EHRs, Laborsysteme, Bildgebungssysteme und tragbare Geräte, aggregieren, um umfassende Patientenprofile für prädiktive Modellierung und Analyse zu erstellen.
Technologische Fortschritte bei KI und Big Data Analytics
Technologische Fortschritte bei künstlicher Intelligenz (KI) und Big Data Analytics katalysieren das Wachstum des globalen Predictive-Analytics-Marktes im Gesundheitswesen und revolutionieren die Art und Weise, wie Patientenversorgung bereitgestellt, verwaltet und optimiert wird. KI-Algorithmen und Big-Data-Analysetechniken ermöglichen es Gesundheitsorganisationen, Erkenntnisse aus riesigen und vielfältigen Datensätzen zu gewinnen, was genauere Vorhersagen, personalisierte Eingriffe und verbesserte Patientenergebnisse ermöglicht.
KI-gesteuerte Predictive-Analytics-Lösungen nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um komplexe Gesundheitsdaten zu analysieren, darunter elektronische Gesundheitsakten (EHRs), medizinische Bildgebung, Genomik und Echtzeit-Patientenüberwachungsdaten. Diese Algorithmen können Muster, Korrelationen und verborgene Erkenntnisse in großen Datensätzen erkennen, sodass Gesundheitsdienstleister Krankheitsbeginn, -verlauf und Behandlungsreaktion mit beispielloser Genauigkeit vorhersagen können. Beispielsweise kann KI-gestützte Predictive Analytics medizinische Bilddaten analysieren, um frühe Anzeichen von Krankheiten wie Krebs zu erkennen, wodurch rechtzeitige Eingriffe möglich sind und die Überlebensrate der Patienten verbessert wird.
Die Integration von Big-Data-Analytics in Predictive-Analytics-Lösungen verbessert Skalierbarkeit, Leistung und Datenverarbeitungsfunktionen. Big-Data-Technologien ermöglichen es Gesundheitsorganisationen, riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus unterschiedlichen Quellen zu speichern, zu verwalten und zu analysieren, darunter medizinische Geräte, Wearables, soziale Medien und Datenbanken zur Bevölkerungsgesundheit. Durch die Nutzung von Big Data-Analyseplattformen können Gesundheitsdienstleister tiefere Einblicke in Gesundheitstrends der Bevölkerung, epidemiologische Muster und Krankheitsausbrüche gewinnen und so proaktive Interventionen und Initiativen im Bereich der öffentlichen Gesundheit ermöglichen.
Fortschritte in der KI und der Big Data-Analyse treiben Innovationen bei prädiktiven Modellierungstechniken voran und ermöglichen die Entwicklung ausgefeilterer Algorithmen für prädiktive Analysen. Deep-Learning-Algorithmen, eine Untergruppe der KI, ahmen die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns nach und können komplexe Datenstrukturen wie Bilder, Text und Zeitreihendaten mit bemerkenswerter Genauigkeit verarbeiten. Im Gesundheitswesen werden auf Deep Learning basierende prädiktive Analysemodelle für Aufgaben wie medizinische Bildanalyse, Arzneimittelentdeckung und personalisierte Behandlungsempfehlungen verwendet, um klinische Entscheidungen und die Patientenversorgung zu verbessern.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit
Eine der größten Herausforderungen, die die globale prädiktive Analyse im Gesundheitsmarkt behindern, sind Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit. Gesundheitsorganisationen verarbeiten sensible Patientendaten, darunter Krankenakten, Diagnosetests und Behandlungshistorien, die strengen Datenschutzbestimmungen wie dem Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in den USA unterliegen. Der Schutz der Privatsphäre der Patienten und die Gewährleistung der Datensicherheit sind für Gesundheitsdienstleister von größter Bedeutung, da jeder Verstoß oder unbefugte Zugriff auf Patienteninformationen schwerwiegende Folgen haben kann, darunter rechtliche und finanzielle Strafen, Rufschädigung und Verlust des Patientenvertrauens. Die Integration von Predictive Analytics erfordert robuste Datensicherheitsmaßnahmen, darunter Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Datenanonymisierungstechniken, um die Patientenvertraulichkeit zu schützen und die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.
Herausforderungen hinsichtlich der Interoperabilität
Herausforderungen hinsichtlich der Interoperabilität stellen erhebliche Hindernisse für die Einführung und Implementierung von Predictive Analytics im Gesundheitswesen dar. Gesundheitsdaten sind oft über unterschiedliche Systeme verteilt, darunter elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Laborinformationssysteme, Bildgebungssysteme und tragbare Geräte, was die Aggregierung, Integration und Analyse von Daten aus mehreren Quellen erschwert. Mangelnde Interoperabilität behindert den Datenaustausch und die Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten im Gesundheitswesen und begrenzt die Wirksamkeit von Predictive Analytics bei der Generierung umsetzbarer Erkenntnisse. Die Bewältigung von Interoperabilitätsproblemen erfordert Investitionen in Interoperabilitätsstandards, Datenaustauschprotokolle und interoperable IT-Infrastruktur, um eine nahtlose Integration von Predictive Analytics in bestehende Arbeitsabläufe im Gesundheitswesen zu ermöglichen.
Fachkräftemangel
Ein Mangel an Fachkräften, darunter Datenwissenschaftler, Statistiker und Gesundheitsinformatiker, stellt eine erhebliche Herausforderung für den globalen Markt für Predictive Analytics im Gesundheitswesen dar. Die Entwicklung und Bereitstellung von Predictive-Analytics-Lösungen erfordert interdisziplinäres Fachwissen in den Bereichen Datenwissenschaft, Fachwissen im Gesundheitswesen und statistische Modellierungstechniken. Allerdings besteht in der Gesundheitsbranche eine wachsende Nachfrage nach diesen Fachkenntnissen, die das Angebot an qualifizierten Fachkräften übersteigt. Darüber hinaus stehen Gesundheitsorganisationen vor der Herausforderung, Talente mit den erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen zu rekrutieren und zu halten, um Predictive-Analytics-Lösungen effektiv zu entwickeln und umzusetzen. Um den Fachkräftemangel zu beheben, sind Investitionen in Schulungs- und Ausbildungsprogramme für die Belegschaft, die Zusammenarbeit mit akademischen Einrichtungen und die Förderung einer Kultur datengesteuerter Entscheidungsfindung in Gesundheitsorganisationen erforderlich.
Wichtige Markttrends
Aufkommen der Präzisionsmedizin
Das Aufkommen der Präzisionsmedizin revolutioniert die Gesundheitsversorgung und beflügelt den globalen Markt für prädiktive Analysen im Gesundheitswesen erheblich. Die Präzisionsmedizin stellt einen Paradigmenwechsel im Gesundheitswesen dar und konzentriert sich auf personalisierte Behandlungen, die auf die individuellen Patientenmerkmale zugeschnitten sind, einschließlich genetischer Veranlagung, Biomarkern und Lebensstilfaktoren. Dieser Ansatz berücksichtigt, dass Patienten mit derselben Diagnose aufgrund ihres einzigartigen genetischen Profils und Umwelteinflüssen unterschiedlich auf Behandlungen reagieren können.
Prädiktive Analysen spielen in der Präzisionsmedizin eine entscheidende Rolle, indem sie fortschrittliche Algorithmen und maschinelle Lerntechniken nutzen, um riesige Mengen an Patientendaten zu analysieren und Behandlungsreaktionen mit beispielloser Genauigkeit vorherzusagen. Durch die Analyse genomischer Daten, elektronischer Gesundheitsakten (EHRs), medizinischer Bildgebung und anderer Patientendatenquellen können prädiktive Analysen Muster, Korrelationen und prädiktive Erkenntnisse identifizieren, um personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Einer der Hauptvorteile der prädiktiven Analytik in der Präzisionsmedizin ist ihre Fähigkeit, Biomarker und genetische Mutationen zu identifizieren, die mit Krankheitsanfälligkeit, Behandlungswirksamkeit und unerwünschten Arzneimittelwirkungen in Zusammenhang stehen. Durch die Analyse genomischer Profile kann die prädiktive Analytik das Krankheitsrisiko vorhersagen, gezielte Therapien empfehlen und Behandlungsschemata optimieren, die auf die individuellen Bedürfnisse des Patienten zugeschnitten sind. Dadurch können Gesundheitsdienstleister wirksamere Behandlungen durchführen, Nebenwirkungen minimieren und die Behandlungsergebnisse für Patienten verbessern.
Predictive Analytics erleichtert eine proaktive Risikobewertung und frühzeitige Intervention, sodass Gesundheitsdienstleister Hochrisikopersonen identifizieren und eingreifen können, bevor Krankheiten fortgeschrittene Stadien erreichen. Durch die Analyse von Patientendaten in Echtzeit kann Predictive Analytics subtile Änderungen der Gesundheitsparameter identifizieren und Warnungen vor potenziellen Gesundheitsrisiken auslösen, wodurch rechtzeitige Interventionen und vorbeugende Maßnahmen ermöglicht werden.
Verschiebung hin zu wertorientierter Versorgung
Die globale Gesundheitslandschaft erlebt einen bedeutenden Wandel mit einer Verlagerung hin zu wertorientierten Versorgungsmodellen, und dieser Trend fördert insbesondere die Einführung von Predictive Analytics im Gesundheitswesen. Wertorientierte Versorgungsmodelle priorisieren die Qualität der Patientenergebnisse gegenüber der Menge der bereitgestellten Dienste und motivieren Gesundheitsdienstleister, eine effiziente, kostengünstige Versorgung bereitzustellen, die sich auf Prävention, frühzeitige Intervention und koordiniertes Management chronischer Erkrankungen konzentriert. Predictive Analytics spielt eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung einer wertorientierten Versorgung, indem es umsetzbare Erkenntnisse liefert, die aus riesigen Datensätzen abgeleitet werden, darunter elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Schadensdaten und patientengenerierte Daten. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lerntechniken kann Predictive Analytics Hochrisikopatienten identifizieren, unerwünschte Ereignisse vorhersagen und personalisierte Interventionen empfehlen, um die Patientenergebnisse zu verbessern und gleichzeitig die Gesundheitskosten zu senken.
Einer der Hauptvorteile von Predictive Analytics in der wertorientierten Versorgung ist ihre Fähigkeit, Initiativen zum Bevölkerungsgesundheitsmanagement zu unterstützen. Durch die Analyse von Patientendaten auf Bevölkerungsebene kann Predictive Analytics Trends, Muster und Risikofaktoren identifizieren, die zu schlechten Gesundheitsergebnissen beitragen. Gesundheitsdienstleister können diese Informationen verwenden, um Interventionen gezielt einzusetzen, Ressourcen effektiv zuzuweisen und Präventionsstrategien umzusetzen, um die Gesundheit ihrer Patientenpopulationen zu verbessern.
Predictive Analytics ermöglicht es Gesundheitsorganisationen, die Koordinierung der Versorgung und die Ressourcennutzung zu optimieren, zwei wesentliche Komponenten einer wertorientierten Gesundheitsversorgung. Durch die Identifizierung von Patienten, bei denen das Risiko einer erneuten Krankenhauseinweisung oder von Komplikationen besteht, kann Predictive Analytics Gesundheitsdienstleistern dabei helfen, proaktiv einzugreifen und sicherzustellen, dass Patienten zur richtigen Zeit und am richtigen Ort die angemessene Versorgung erhalten. Dieser proaktive Ansatz verbessert nicht nur die Patientenergebnisse, sondern reduziert auch unnötige Gesundheitsausgaben im Zusammenhang mit vermeidbaren Krankenhausaufenthalten und Besuchen in der Notaufnahme.
Segmentale Einblicke
Anwendungseinblicke
Basierend auf der Anwendung erwies sich das Segment Clinical Decision & Diagnosis Support (CDS) im Jahr 2023 als das dominierende Segment auf dem globalen Markt für Predictive Analytics im Gesundheitswesen.
Komponenteneinblicke
Basierend auf der Komponente erwies sich das Softwaresegment im Jahr 2023 als das dominierende Segment auf dem globalen Markt für Predictive Analytics im Gesundheitswesen.
Regionale Einblicke
Nordamerika erwies sich im Jahr 2023 als der dominierende Akteur auf dem globalen Markt für Predictive Analytics im Gesundheitswesen und hielt den größten Marktanteil. Nordamerika ist die Heimat eines florierenden Ökosystems aus Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und Gesundheitsorganisationen, die an der Spitze der Innovation in den Bereichen Predictive Analytics und künstliche Intelligenz (KI) stehen. Führende Technologiezentren wie das Silicon Valley in den USA und Toronto in Kanada dienen als Epizentren der Forschung und Entwicklung im Bereich der Gesundheitsanalytik und treiben die Entwicklung hochmoderner Predictive-Analytics-Lösungen voran, die auf die Bedürfnisse von Gesundheitsdienstleistern und Patienten zugeschnitten sind. Nordamerika profitiert von starker staatlicher Unterstützung und Investitionen in Innovationen im Gesundheitswesen und digitale Gesundheitsinitiativen. Regierungsbehörden wie die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) und Health Canada sorgen für behördliche Aufsicht und Anleitung, um die Sicherheit, Wirksamkeit und Interoperabilität von Predictive-Analytics-Lösungen im Gesundheitswesen zu gewährleisten.
Neueste Entwicklung
- Am 21. Januar 2022 gaben IBM (NYSEIBM) und Francisco Partners, ein führendes globales Investmentunternehmen mit Schwerpunkt auf Technologieunternehmen, eine bedeutende Entwicklung bekannt. Die beiden Unternehmen haben eine endgültige Vereinbarung bekannt gegeben, nach der Francisco Partners die Gesundheitsdaten- und Analyseressourcen von IBM erwerben wird, die derzeit das Watson Health-Geschäft bilden. Diese Übernahme umfasst eine breite Palette von Ressourcen wie Health Insights, MarketScan, Clinical Development, Social Program Management, Micromedex und Bildgebungssoftwareangebote, die ein breites Portfolio umfassender Datensätze und Produkte darstellen.
Wichtige Marktteilnehmer
- InternationalBusiness Machines Corporation
- Unitedhealth Group.
- Oracle Cerner
- MicrosoftCorporation
- Veradigm LLC
- Verisk Analytics,Inc
- MedeAnalytics, Inc.
- Cloud SoftwareGroup, Inc.
- SAS Institute, Inc.
- Health Catalyst
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