ヘルスケア市場における予測分析 - 世界の業界規模、シェア、傾向、機会、予測、アプリケーション別（臨床判断および診断サポート（CDS）、リスク予測およびスコアリング、需要予測、創薬、疾病およびがん検出、不正検出、その他）、コンポーネント別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、エンドユーザー別（ヘルスケアプロバイダー、ヘルスケア支払者、その他）、展開モード別（オンプレミス、クラウド）、地域別、競合状況別、2019～2029年予測

市場概要

ヘルスケア市場における世界の予測分析は、2023年に130億1000万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に17.32％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。ヘルスケア市場における世界の予測分析は、ヘルスケア分野での先進技術の採用の増加に牽引され、近年著しい成長を遂げています。予測分析では、統計アルゴリズムと機械学習技術を使用して過去および現在のデータを分析し、将来の結果を予測します。

ヘルスケア分野では、予測分析は患者ケアの強化、業務の合理化、コスト効率の向上に大きな可能性を秘めています。この市場の成長は、パーソナライズ医療の需要の高まり、慢性疾患の発生率の上昇、効果的なヘルスケア管理ソリューションの必要性など、いくつかの重要な要因によって促進されています。予測分析により、医療提供者は患者の健康リスクを予測し、潜在的な合併症を特定し、それに応じて治療計画をカスタマイズできるため、結果的に治療結果が改善され、患者の満足度が高まります。さらに、予測分析と電子医療記録 (EHR) およびその他の医療 IT システムがシームレスに統合されたことで、データ分析と意思決定プロセスが合理化されました。

さらに、ウェアラブル デバイス、ゲノミクス、健康の社会的決定要因など、さまざまなソースからのヘルスケア データがますます利用可能になっていることから、市場は恩恵を受けています。ただし、データ セキュリティの問題、相互運用性に関する懸念、熟練した専門家の不足などの課題により、市場の成長が多少妨げられる可能性があります。とはいえ、人工知能 (AI)、ビッグ データ分析、クラウド コンピューティングの継続的な進歩により、ヘルスケア向けの予測分析ソリューションの継続的なイノベーションが促進されると予想されます。その結果、ヘルスケア市場における世界的な予測分析は近い将来に大幅に拡大する見込みで、ベンダーには世界中のヘルスケア組織の進化するニーズを満たすカスタマイズされたソリューションを開発する機会がもたらされます。

主要な市場推進要因

慢性疾患の有病率の上昇

慢性疾患の世界的な有病率の上昇は、ヘルスケア市場における予測分析の拡大を推進する重要な触媒となっています。糖尿病、心血管疾患、がん、呼吸器疾患などの病気は、世界中のヘルスケア システムにとって大きな課題であり、医療費の増加や医療リソースの圧迫につながっています。高齢化、座りがちな生活、不健康な食習慣などの要因がこれらの病気の急増を後押ししているため、それらの管理と予防のための効果的な戦略を実施する緊急性が高まっています。

予測分析は、この取り組みにおいて強力なソリューションとして浮上しており、ヘルスケア プロバイダーが病気の進行を予測し、リスクの高い個人を特定し、リスクと合併症を軽減するための介入を調整できるようにします。予測分析は、人口統計、病歴、ライフスタイルの要素を含む広範な患者データを分析することで、予防ケア戦略や個別化された治療プロトコルに役立つ実用的な洞察を生み出します。たとえば、予測モデルは、BMI、血糖値、家族の病歴などの要素に基づいて、糖尿病を発症するリスクのある個人にフラグを立てることができ、医療提供者はライフスタイルの調整、食事の変更、予防的スクリーニングなどの的を絞った介入を実施して、病気の発生を抑制できます。

予測分析は、早期発見と介入を促進することで、医療提供者が介入が最も効果的で費用対効果の高い、病気の発症の初期段階で介入できるようにします。予測分析を活用することで、医療機関は、遠隔患者モニタリング、遠隔医療介入、個別化された健康コーチングなど、慢性疾患の管理に対するプロアクティブなアプローチを採用できます。これらの取り組みは、患者の転帰と生活の質を向上させるだけでなく、リソースの割り当てと医療費の最適化にもつながります。

予測分析は、患者の人口統計全体にわたる傾向、パターン、リスク要因を見極めることで、医療提供者に集団健康管理戦略を改善するためのツールを提供します。人口レベルのデータの分析を通じて、予測分析は、慢性疾患が社会に与える影響を軽減することを目的とした公衆衛生イニシアチブ、疾病予防プログラム、健康促進キャンペーンの開発に役立ちます。

慢性疾患の蔓延が進むにつれ、疾病管理と予防の取り組みを強化するための革新的なソリューションが緊急に必要であることが強調されています。予測分析は、この取り組みにおいて貴重な資産として浮上し、データ主導の洞察を活用して、慢性疾患管理、個別介入、集団健康管理の取り組みに対する積極的な戦略を策定します。慢性疾患の負担が継続的に増加していることから、医療における予測分析の需要は高まり、世界の医療市場におけるさらなる革新と採用が促進されると見込まれます。

医療 IT ソリューションの採用の増加

医療 IT ソリューションの採用の増加は、医療市場における予測分析の拡大の原動力となっています。世界中の医療組織は、患者ケアの向上、業務効率の向上、臨床ワークフローの合理化を目的として、デジタル変革イニシアチブを採用しています。このデジタル化への移行により、電子医療記録 (EHR)、遠隔医療プラットフォーム、デジタル ヘルス アプリケーションなどの最先端技術を活用して、膨大な量の患者データを収集、保存、分析することが重視されるようになりました。

予測分析は医療 IT ソリューションとシームレスに統合され、医療エコシステム内のさまざまなタッチポイントで生成される大量のデータから医療提供者が実用的な洞察を引き出すことを可能にします。 EHR システムに組み込まれた予測分析機能を活用することで、医療提供者は患者の履歴データ、臨床記録、診断テスト、治療結果を利用して、特定の疾患や患者の人口統計に関連するパターン、傾向、リスク要因を解明できます。これにより、医療組織は患者の健康リスクを予測し、疾患の進行を予測し、個々の患者のニーズに合わせてパーソナライズされた治療計画をカスタマイズできます。

遠隔医療プラットフォームとリモート モニタリング テクノロジーの導入により、医療における予測分析の需要がさらに高まっています。これらのソリューションにより、医療提供者は、自宅のモニタリング デバイスやウェアラブル センサーなど、遠隔地から患者のデータをリアルタイムで収集できるため、継続的なモニタリングと健康問題の早期検出が容易になります。予測分析アルゴリズムは、これらのソースからのストリーミング データを分析して、ベースラインの健康パラメータからの逸脱を特定し、潜在的な健康リスクに関するアラートをトリガーし、タイムリーな介入によって有害な結果を防ぐことができます。

医療 IT ソリューションは、異なるシステムや関係者間の相互運用性とデータ交換を促進し、既存の医療ワークフローに予測分析をシームレスに統合できるようにします。標準化されたデータ形式と相互運用性標準により、医療機関は、EHR、検査システム、画像システム、ウェアラブルデバイスなどの複数のソースからデータを集約し、予測モデルと分析のための包括的な患者プロファイルを構築できます。

AI とビッグデータ分析の技術的進歩

人工知能 (AI) とビッグデータ分析の技術的進歩は、医療における世界的な予測分析市場の成長を促進し、患者ケアの提供、管理、最適化の方法に革命をもたらしています。 AI アルゴリズムとビッグ データ分析技術により、医療機関は広範かつ多様なデータセットから洞察を引き出すことができ、より正確な予測、パーソナライズされた介入、患者の転帰の改善を促進できます。

AI 駆動型予測分析ソリューションは、機械学習アルゴリズムを活用して、電子医療記録 (EHR)、医療画像、ゲノミクス、リアルタイムの患者モニタリング データなどの複雑な医療データを分析します。これらのアルゴリズムは、大規模なデータセット内のパターン、相関関係、隠れた洞察を特定できるため、医療提供者はこれまでにない精度で病気の発症、進行、治療への反応を予測できます。たとえば、AI を活用した予測分析では、医療画像データを分析してがんなどの病気の初期兆候を検出し、タイムリーな介入を可能にして患者の生存率を向上させることができます。

ビッグ データ分析を予測分析ソリューションに統合すると、スケーラビリティ、パフォーマンス、データ処理機能が向上します。ビッグ データ テクノロジーにより、医療機関は、医療機器、ウェアラブル、ソーシャル メディア、集団健康データベースなど、さまざまなソースから生成された膨大な量の構造化データと非構造化データを保存、管理、分析できます。ビッグデータ分析プラットフォームを活用することで、医療提供者は、人口の健康傾向、疫学的パターン、および病気の発生についてより深い洞察を得ることができ、積極的な介入と公衆衛生イニシアチブを促進できます。

AI とビッグデータ分析の進歩は、予測モデリング技術の革新を推進し、より洗練された予測分析アルゴリズムの開発を可能にしています。AI のサブセットであるディープラーニング アルゴリズムは、人間の脳のニューラル ネットワークを模倣し、画像、テキスト、時系列データなどの複雑なデータ構造を驚くほど正確に処理できます。医療では、ディープラーニング ベースの予測分析モデルが、医療画像分析、創薬、およびパーソナライズされた治療推奨などのタスクに使用され、臨床上の意思決定と患者ケアを強化しています。

主要な市場の課題

データ セキュリティの懸念

ヘルスケア市場における世界的な予測分析を妨げる主な課題の 1 つは、データ セキュリティの懸念です。医療機関は、医療記録、診断検査、治療履歴などの患者の機密データを扱っており、これらは米国の医療保険の携行性と責任に関する法律 (HIPAA) などの厳格なプライバシー規制の対象となっています。患者のプライバシーを保護し、データ セキュリティを確保することは、医療提供者にとって最重要事項です。患者情報への違反や不正アクセスは、法的および金銭的罰則、評判の失墜、患者の信頼の喪失など、深刻な結果を招く可能性があるためです。予測分析の統合には、患者の機密性を保護し、規制要件に準拠するために、暗号化、アクセス制御、データ匿名化技術などの堅牢なデータ セキュリティ対策が必要です。

相互運用性の課題

相互運用性の課題は、医療における予測分析の採用と実装に大きな障壁をもたらします。医療データは、電子医療記録 (EHR)、検査情報システム、画像システム、ウェアラブル デバイスなどのさまざまなシステムに分散していることが多く、複数のソースからのデータを集約、統合、分析することが困難です。相互運用性の欠如は、医療関係者間のデータ共有とコラボレーションを妨げ、実用的な洞察を生み出す予測分析の有効性を制限します。相互運用性の課題に対処するには、相互運用性標準、データ交換プロトコル、相互運用可能な IT インフラストラクチャへの投資が必要であり、予測分析を既存の医療ワークフローにシームレスに統合できるようにします。

熟練した専門家の不足

データ サイエンティスト、統計学者、医療情報学者などの熟練した専門家の不足は、医療市場における世界的な予測分析にとって大きな課題となっています。予測分析ソリューションの開発と展開には、データ サイエンス、医療分野の知識、統計モデリング手法の学際的な専門知識が必要です。しかし、医療業界ではこれらの専門スキルの需要が高まっており、資格のある専門家の供給を上回っています。さらに、ヘルスケア組織は、予測分析ソリューションを効果的に開発および実装するために必要なスキルと経験を持つ人材の採用と維持という課題に直面しています。熟練した専門家の不足に対処するには、人材トレーニングおよび教育プログラムへの投資、学術機関との連携、ヘルスケア組織内でのデータ主導の意思決定の文化の育成が必要です。

主要な市場動向

精密医療の出現

精密医療の出現は、医療の提供に革命をもたらし、ヘルスケアにおける世界的な予測分析市場を大幅に拡大しています。精密医療は、遺伝子構成、バイオマーカー、ライフスタイル要因など、個々の患者特性に合わせた個別化された治療に焦点を当てた、ヘルスケアのパラダイムシフトを表しています。このアプローチは、同じ診断を受けた患者でも、独自の遺伝子プロファイルと環境の影響に基づいて治療に対する反応が異なる可能性があることを認識しています。

予測分析は、高度なアルゴリズムと機械学習技術を活用して膨大な量の患者データを分析し、これまでにない精度で治療への反応を予測することで、精密医療において重要な役割を果たします。予測分析では、ゲノムデータ、電子健康記録 (EHR)、医療画像、その他の患者データ ソースを分析することで、パターン、相関関係、予測的洞察を特定し、個人に合わせた治療計画を策定できます。高精度医療における予測分析の主な利点の 1 つは、疾患感受性、治療効果、薬物有害反応に関連するバイオマーカーと遺伝子変異を特定できることです。ゲノム プロファイルを分析することで、予測分析では疾患リスクを予測し、標的療法を推奨し、個々の患者のニーズに合わせた治療計画を最適化できます。これにより、医療提供者はより効果的な治療を提供し、副作用を最小限に抑え、患者の転帰を改善できます。

予測分析により、プロアクティブなリスク評価と早期介入が容易になり、医療提供者はリスクの高い個人を特定し、病気が進行する前に介入することができます。予測分析は、患者データをリアルタイムで分析することで、健康パラメータの微妙な変化を特定し、潜在的な健康リスクに関するアラートをトリガーし、タイムリーな介入と予防措置を促進します。

価値に基づくケアへの移行

世界の医療環境は、価値に基づくケアモデルへの移行により大きな変革を遂げており、この傾向により、医療における予測分析の採用が著しく増加しています。価値に基づくケアモデルは、提供されるサービスの量よりも患者の転帰の質を優先し、医療提供者が予防、早期介入、慢性疾患の協調的管理に重点を置いた効率的で費用対効果の高いケアを提供するよう促します。予測分析は、電子医療記録 (EHR)、請求データ、患者生成データなどの膨大なデータセットから得られる実用的な洞察を提供することで、価値に基づくケアを実現する上で重要な役割を果たします。予測分析は、高度なアルゴリズムと機械学習技術を活用することで、リスクの高い患者を特定し、有害事象を予測し、パーソナライズされた介入を推奨して、医療費を削減しながら患者の転帰を改善できます。

価値に基づくケアにおける予測分析の主な利点の 1 つは、集団健康管理イニシアチブをサポートできることです。患者データを集団レベルで分析することで、予測分析は健康転帰不良につながる傾向、パターン、リスク要因を特定できます。医療提供者はこの情報を使用して介入をターゲットにし、リソースを効果的に割り当て、患者集団の健康を改善するための予防戦略を実施できます。

予測分析により、医療機関は、価値に基づくケアの提供に不可欠な 2 つの要素であるケアの調整とリソースの利用を最適化できます。予測分析は、入院や合併症のリスクがある患者を特定することで、医療提供者が積極的に介入し、患者が適切な時期と場所で適切なレベルのケアを受けられるようにするのに役立ちます。この積極的なアプローチは、患者の転帰を改善するだけでなく、予防可能な入院や緊急治療室の受診に関連する不必要な医療費を削減します。

セグメント別インサイト

アプリケーション別インサイト

アプリケーションに基づいて、臨床意思決定および診断サポート（CDS）セグメントは、2023年の世界のヘルスケアにおける予測分析市場における主要なセグメントとして浮上しました。

コンポーネント別インサイト

コンポーネントに基づいて、ソフトウェアセグメントは、2023年の世界のヘルスケアにおける予測分析市場における主要なセグメントとして浮上しました。

地域別インサイト

北米は、2023年に世界のヘルスケアにおける予測分析市場における主要なプレーヤーとして浮上し、最大の市場シェアを保持しました。北米には、予測分析と人工知能 (AI) のイノベーションの最前線に立つテクノロジー企業、研究機関、医療機関の活気あるエコシステムが存在します。米国のシリコンバレーやカナダのトロントなどの主要なテクノロジーハブは、ヘルスケア分析の研究開発の中心地として機能し、医療提供者と患者のニーズに合わせた最先端の予測分析ソリューションの開発を推進しています。北米は、ヘルスケアのイノベーションとデジタルヘルスの取り組みに対する政府の強力な支援と投資の恩恵を受けています。米国食品医薬品局 (FDA) やカナダ保健省などの政府機関は、医療現場における予測分析ソリューションの安全性、有効性、相互運用性を確保するための規制上の監督とガイダンスを提供しています。

最近の進展

• 2022 年 1 月 21 日、IBM (NYSEIBM) とテクノロジーベンチャーに重点を置く著名なグローバル投資会社 Francisco Partners は、重要な進展を発表しました。両社は、現在 Watson Health 事業を構成している IBM のヘルスケア データおよび分析資産を Francisco Partners が買収する正式契約を発表しました。この買収には、Health Insights、MarketScan、臨床開発、ソーシャル プログラム管理、Micromedex、イメージング ソフトウェア製品など、幅広い資産が含まれており、広範なデータセットと製品の幅広いポートフォリオを表しています。

主要市場プレーヤー

• InternationalBusiness Machines Corporation
• Unitedhealth Group.
• Oracle Cerner
• MicrosoftCorporation
• Veradigm LLC
• Verisk Analytics,Inc
• MedeAnalytics, Inc.
• Cloud SoftwareGroup, Inc.
• SAS Institute, Inc.
• Health Catalyst