의료 시장의 예측 분석 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 애플리케이션별 세분화(임상 결정 및 진단 지원(CDS), 위험 예측 및 점수 매기기, 수요 예측, 약물 발견, 질병 및 암 탐지, 사기 탐지, 기타), 구성 요소별(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 최종 사용자별(헬스케어 제공자, 헬스케어 지불자, 기타), 배포 모드별(온프레미스, 클라우드), 지역별, 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

2023년 글로벌 헬스케어 예측 분석 시장은 130억 1천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 17.32%의 CAGR로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 헬스케어 예측 분석 시장은 최근 몇 년 동안 헬스케어 부문에서 첨단 기술 도입이 증가함에 따라 놀라운 성장을 보였습니다. 예측 분석에는 통계 알고리즘과 머신 러닝 기술을 사용하여 과거 및 현재 데이터를 분석하여 미래 결과를 예측하는 것이 포함됩니다.

헬스케어 부문에서 예측 분석은 환자 치료를 개선하고 운영을 간소화하며 비용 효율성을 높이는 데 상당한 잠재력을 제공합니다. 이 시장의 성장은 개인화된 의학에 대한 수요 증가, 만성 질환의 증가, 효과적인 의료 관리 솔루션에 대한 필요성을 포함한 몇 가지 주요 요인에 의해 촉진됩니다. 예측 분석은 의료 서비스 제공자가 환자 건강 위험을 예상하고 잠재적인 합병증을 식별하고 그에 따라 치료 계획을 맞춤화할 수 있도록 지원하여 향상된 결과와 높아진 환자 만족도를 가져옵니다. 또한 예측 분석과 전자 건강 기록(EHR) 및 기타 의료 IT 시스템의 원활한 통합으로 데이터 분석 및 의사 결정 프로세스가 간소화되었습니다.

또한 시장은 웨어러블 기기, 유전체학, 건강의 사회적 결정 요인과 같은 다양한 출처에서 제공되는 의료 데이터의 가용성이 증가함에 따라 이점을 얻고 있습니다. 그러나 데이터 보안 문제, 상호 운용성 문제, 숙련된 전문가 부족과 같은 과제가 시장 성장을 다소 방해할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 인공 지능(AI), 빅 데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅의 지속적인 발전은 의료를 위한 예측 분석 솔루션의 지속적인 혁신을 촉진할 것으로 예상됩니다. 결과적으로, 의료 시장에서의 글로벌 예측 분석은 가까운 미래에 상당한 확장을 향해 나아가고 있으며, 공급업체는 전 세계 의료 기관의 변화하는 요구를 충족하는 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있는 기회를 제공합니다.

주요 시장 동인

만성 질환의 유병률 증가

만성 질환의 전 세계적 유병률 증가는 의료 시장 내에서 예측 분석의 확장을 촉진하는 중요한 촉매 역할을 합니다. 당뇨병, 심혈관 질환, 암, 호흡기 질환과 같은 질환은 전 세계 의료 시스템에 엄청난 과제를 안겨주며, 의료 지출이 증가하고 의료 자원이 고갈됩니다. 고령화 인구, 앉아서만 있는 생활 방식, 나쁜 식습관과 같은 요인이 이러한 질환의 급증을 촉진함에 따라, 이러한 질환의 관리 및 예방을 위한 효과적인 전략을 구현해야 할 시급성이 커지고 있습니다.

예측 분석은 이러한 추구에서 강력한 솔루션으로 부상하여 의료 제공자가 질병 진행을 예측하고, 고위험 개인을 정확히 파악하고, 위험과 합병증을 완화하기 위한 개입을 맞춤화할 수 있도록 지원합니다. 인구 통계, 병력, 라이프스타일 요소를 포함하는 광범위한 환자 데이터를 분석하여 예측 분석은 예방적 치료 전략과 개인화된 치료 프로토콜을 알려주는 실행 가능한 통찰력을 생성합니다. 예를 들어, 예측 모델은 체질량 지수, 혈당 수치, 가족 병력과 같은 요인을 기반으로 당뇨병이 발병할 위험이 있는 개인을 표시하여 의료 서비스 제공자가 라이프스타일 조정, 식단 수정, 예방적 검진과 같은 타겟팅된 개입을 구현하여 질병 발생률을 억제할 수 있습니다.

예측 분석은 조기 감지 및 개입을 용이하게 함으로써 의료 서비스 제공자가 개입이 가장 효과적이고 비용 효율적인 질병 발병 초기 단계에서 개입할 수 있도록 지원합니다. 예측 분석을 활용하여 의료 기관은 원격 환자 모니터링, 원격 진료 개입, 개인화된 건강 코칭을 포함하여 만성 질환 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 채택할 수 있습니다. 이러한 이니셔티브는 환자 결과와 삶의 질을 향상시킬 뿐만 아니라 자원 할당과 의료비 지출을 최적화합니다.

예측 분석은 환자 인구 통계에서 추세, 패턴 및 위험 요소를 식별하여 인구 건강 관리 전략을 개선할 수 있는 도구를 의료 서비스 제공자에게 제공합니다. 인구 수준 데이터 분석을 통해 예측 분석은 만성 질환이 사회에 미치는 영향을 완화하는 것을 목표로 하는 공중 보건 이니셔티브, 질병 예방 프로그램 및 건강 증진 캠페인의 개발을 알려줍니다.

만성 질환의 유병률이 증가함에 따라 질병 관리 및 예방 노력을 개선하기 위한 혁신적인 솔루션에 대한 시급한 필요성이 강조됩니다. 예측 분석은 이러한 추구에서 귀중한 자산으로 부상하여 만성 질환 관리, 개인화된 개입 및 인구 건강 관리 이니셔티브를 위한 사전 예방적 전략을 형성하기 위해 데이터 기반 통찰력을 활용합니다. 만성 질환 부담이 지속적으로 증가함에 따라 의료 분야에서 예측 분석에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되며, 이는 글로벌 의료 시장에서 혁신과 도입을 더욱 촉진할 것입니다.

의료 IT 솔루션 도입 증가

의료 IT 솔루션 도입 증가는 의료 시장 내에서 예측 분석 확장의 원동력입니다. 전 세계적으로 의료 기관은 환자 치료를 개선하고, 운영 효율성을 높이고, 임상 워크플로를 간소화하기 위해 디지털 혁신 이니셔티브를 도입하고 있습니다. 이러한 디지털화로의 전환은 전자 건강 기록(EHR), 원격 진료 플랫폼, 디지털 건강 애플리케이션과 같은 최첨단 기술을 활용하여 방대한 양의 환자 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 데 상당한 중점을 두고 있습니다.

예측 분석은 의료 IT 솔루션과 완벽하게 통합되어 의료 서비스 제공자가 의료 생태계 내의 다양한 접점에서 생성된 풍부한 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있도록 지원합니다. EHR 시스템에 내장된 예측 분석 기능을 활용하여 의료 서비스 제공자는 과거 환자 데이터, 임상 기록, 진단 검사 및 치료 결과를 활용하여 특정 질병 및 환자 인구 통계와 관련된 패턴, 추세 및 위험 요소를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 의료 기관은 환자 건강 위험을 예상하고, 질병 진행을 예측하고, 개별 환자의 요구에 맞게 개인화된 치료 계획을 조정할 수 있습니다.

원격 의료 플랫폼과 원격 모니터링 기술의 도입은 의료 분야에서 예측 분석에 대한 수요를 더욱 촉진합니다. 이러한 솔루션을 통해 의료 서비스 제공자는 홈 기반 모니터링 장치 및 웨어러블 센서를 포함하여 원격 위치에서 실시간 환자 데이터를 수집하여 지속적인 모니터링과 건강 문제의 조기 감지를 용이하게 합니다. 예측 분석 알고리즘은 이러한 소스의 스트리밍 데이터를 분석하여 기준 건강 매개변수와의 편차를 식별하고, 잠재적 건강 위험에 대한 알림을 트리거하고, 적시에 개입하여 부정적인 결과를 방지할 수 있습니다.

의료 IT 솔루션은 서로 다른 시스템과 이해 관계자 간의 상호 운용성과 데이터 교환을 용이하게 하여 예측 분석을 기존 의료 워크플로에 원활하게 통합할 수 있습니다. 표준화된 데이터 형식과 상호 운용성 표준을 통해 의료 기관은 EHR, 실험실 시스템, 영상 시스템, 웨어러블 기기를 포함한 다양한 소스의 데이터를 집계하여 예측 모델링 및 분석을 위한 포괄적인 환자 프로필을 구성할 수 있습니다.

AI 및 빅데이터 분석의 기술적 발전

인공 지능(AI)과 빅데이터 분석의 기술적 발전은 의료 분야에서 글로벌 예측 분석 시장의 성장을 촉진하고 있으며, 환자 치료를 제공, 관리 및 최적화하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘과 빅데이터 분석 기술은 의료 기관이 방대하고 다양한 데이터 세트에서 통찰력을 확보하여 보다 정확한 예측, 개인화된 개입 및 개선된 환자 결과를 촉진할 수 있도록 지원합니다.

AI 기반 예측 분석 솔루션은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 전자 건강 기록(EHR), 의료 영상, 유전체학 및 실시간 환자 모니터링 데이터를 포함한 복잡한 의료 데이터를 분석합니다. 이러한 알고리즘은 대규모 데이터 세트 내에서 패턴, 상관 관계 및 숨겨진 통찰력을 식별하여 의료 제공자가 전례 없는 정확도로 질병 발병, 진행 및 치료 반응을 예측할 수 있도록 합니다. 예를 들어, AI 기반 예측 분석은 의료 영상 데이터를 분석하여 암과 같은 질병의 조기 징후를 감지하여 시기적절한 개입을 가능하게 하고 환자 생존율을 개선할 수 있습니다.

빅데이터 분석을 예측 분석 솔루션에 통합하면 확장성, 성능 및 데이터 처리 기능이 향상됩니다. 빅데이터 기술을 사용하면 의료 기관이 의료 기기, 웨어러블, 소셜 미디어 및 인구 건강 데이터베이스를 포함한 다양한 소스에서 생성된 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 저장, 관리 및 분석할 수 있습니다. 빅데이터 분석 플랫폼을 활용함으로써 의료 서비스 제공자는 인구 건강 추세, 역학적 패턴 및 질병 발생에 대한 보다 심층적인 통찰력을 얻어 사전 예방적 개입 및 공중 보건 이니셔티브를 촉진할 수 있습니다.

AI 및 빅데이터 분석의 발전은 예측 모델링 기술의 혁신을 주도하여 보다 정교한 예측 분석 알고리즘의 개발을 가능하게 합니다. AI의 하위 집합인 딥 러닝 알고리즘은 인간 뇌의 신경망을 모방하여 이미지, 텍스트 및 시계열 데이터와 같은 복잡한 데이터 구조를 놀라운 정확도로 처리할 수 있습니다. 의료 분야에서 딥 러닝 기반 예측 분석 모델은 의료 이미지 분석, 약물 발견 및 개인화된 치료 권장 사항과 같은 작업에 사용되어 임상 의사 결정 및 환자 치료를 향상시킵니다.

주요 시장 과제

데이터 보안 문제

의료 시장에서 글로벌 예측 분석을 방해하는 주요 과제 중 하나는 데이터 보안 문제입니다. 의료 기관은 의료 기록, 진단 검사, 치료 내역을 포함한 민감한 환자 데이터를 처리하는데, 이는 미국의 건강보험 양도성 및 책임법(HIPAA)과 같은 엄격한 개인정보 보호 규정의 적용을 받습니다. 환자 개인정보를 보호하고 데이터 보안을 보장하는 것은 의료 서비스 제공자에게 가장 중요한 관심사입니다. 환자 정보에 대한 침해나 무단 액세스는 법적 및 재정적 처벌, 평판 손상, 환자 신뢰 상실을 포함한 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 예측 분석을 통합하려면 암호화, 액세스 제어, 데이터 익명화 기술을 포함한 강력한 데이터 보안 조치가 필요하여 환자의 기밀성을 보호하고 규정 요구 사항을 준수해야 합니다.

상호 운용성 과제

상호 운용성 과제는 의료 분야에서 예측 분석을 채택하고 구현하는 데 상당한 장벽을 제공합니다. 의료 데이터는 종종 전자 건강 기록(EHR), 실험실 정보 시스템, 영상 시스템, 웨어러블 기기를 포함한 여러 시스템에 분산되어 있어 여러 소스의 데이터를 집계, 통합, 분석하기 어렵습니다. 상호 운용성 부족은 의료 이해 관계자 간의 데이터 공유 및 협업을 방해하여 실행 가능한 통찰력을 생성하는 예측 분석의 효과를 제한합니다. 상호 운용성 과제를 해결하려면 상호 운용성 표준, 데이터 교환 프로토콜 및 상호 운용 가능한 IT 인프라에 투자하여 예측 분석을 기존 의료 워크플로에 원활하게 통합해야 합니다.

숙련된 전문가 부족

데이터 과학자, 통계학자 및 의료 정보학자를 포함한 숙련된 전문가 부족은 의료 시장의 글로벌 예측 분석에 상당한 과제를 제기합니다. 예측 분석 솔루션을 개발하고 배포하려면 데이터 과학, 의료 도메인 지식 및 통계 모델링 기술에 대한 학제 간 전문 지식이 필요합니다. 그러나 의료 산업에서 이러한 전문 기술에 대한 수요가 증가하고 있으며 자격을 갖춘 전문가의 공급을 앞지르고 있습니다. 또한, 의료 기관은 예측 분석 솔루션을 효과적으로 개발하고 구현하는 데 필요한 기술과 경험을 갖춘 인재를 모집하고 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 숙련된 전문가의 부족을 해결하려면 인력 교육 및 훈련 프로그램에 투자하고, 학술 기관과 협력하고, 의료 기관 내에서 데이터 중심 의사 결정 문화를 육성해야 합니다.

주요 시장 동향

정밀 의학의 등장

정밀 의학의 등장은 의료 서비스 제공에 혁명을 일으키고 있으며, 의료 분야에서 글로벌 예측 분석 시장을 크게 확대하고 있습니다. 정밀 의학은 유전적 구성, 바이오마커, 라이프스타일 요인을 포함한 개별 환자 특성에 맞게 조정된 개인화된 치료에 초점을 맞춘 의료 분야의 패러다임 전환을 나타냅니다. 이 접근 방식은 동일한 진단을 받은 환자가 고유한 유전적 프로필과 환경적 영향에 따라 치료에 다르게 반응할 수 있다는 것을 인식합니다.

예측 분석은 고급 알고리즘과 머신 러닝 기술을 활용하여 방대한 양의 환자 데이터를 분석하고 전례 없는 정확도로 치료 반응을 예측함으로써 정밀 의학에서 중요한 역할을 합니다. 게놈 데이터, 전자 건강 기록(EHR), 의료 영상 및 기타 환자 데이터 소스를 분석함으로써 예측 분석은 패턴, 상관 관계 및 예측 통찰력을 식별하여 개인화된 치료 계획을 알릴 수 있습니다. 정밀 의학에서 예측 분석의 주요 이점 중 하나는 질병 감수성, 치료 효능 및 부작용과 관련된 바이오마커 및 유전자 돌연변이를 식별하는 기능입니다. 예측 분석은 게놈 프로필을 분석하여 질병 위험을 예측하고, 표적 치료를 권장하고, 개별 환자의 필요에 맞는 치료 요법을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 보다 효과적인 치료를 제공하고, 부작용을 최소화하며, 환자 결과를 개선할 수 있습니다.

예측 분석은 사전 위험 평가와 조기 개입을 용이하게 하여 의료 서비스 제공자가 고위험 개인을 식별하고 질병이 진행되기 전에 개입할 수 있도록 합니다. 환자 데이터를 실시간으로 분석함으로써 예측 분석은 건강 매개변수의 미묘한 변화를 식별하고 잠재적인 건강 위험에 대한 경고를 트리거하여 시기적절한 개입과 예방 조치를 용이하게 할 수 있습니다.

가치 기반 치료로의 전환

글로벌 의료 환경은 가치 기반 치료 모델로의 전환으로 상당한 변화를 겪고 있으며, 이러한 추세는 의료 분야에서 예측 분석 도입을 현저히 촉진하고 있습니다. 가치 기반 치료 모델은 제공되는 서비스의 양보다 환자 결과의 질을 우선시하여 의료 서비스 제공자가 예방, 조기 개입 및 만성 질환의 조정된 관리에 중점을 둔 효율적이고 비용 효율적인 치료를 제공하도록 인센티브를 제공합니다. 예측 분석은 전자 건강 기록(EHR), 청구 데이터, 환자가 생성한 데이터를 포함한 방대한 데이터 세트에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 제공하여 가치 기반 치료를 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 고급 알고리즘과 머신 러닝 기술을 활용하여 예측 분석은 고위험 환자를 식별하고, 부작용을 예측하고, 환자 결과를 개선하는 동시에 의료비를 절감하기 위한 개인화된 개입을 권장할 수 있습니다.

가치 기반 치료에서 예측 분석의 주요 이점 중 하나는 인구 건강 관리 이니셔티브를 지원할 수 있다는 것입니다. 인구 수준에서 환자 데이터를 분석하여 예측 분석은 건강 결과에 부정적인 영향을 미치는 추세, 패턴 및 위험 요소를 식별할 수 있습니다. 의료 서비스 제공자는 이 정보를 사용하여 개입을 타겟팅하고, 리소스를 효과적으로 할당하고, 환자 집단의 건강을 개선하기 위한 예방 전략을 구현할 수 있습니다.

예측 분석을 통해 의료 기관은 가치 기반 치료 제공의 두 가지 필수 구성 요소인 치료 조정 및 리소스 활용을 최적화할 수 있습니다. 재입원이나 합병증의 위험이 있는 환자를 식별함으로써 예측 분석은 의료 서비스 제공자가 적극적으로 개입하여 환자가 적절한 시간과 장소에서 적절한 수준의 치료를 받도록 할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 환자 결과를 개선할 뿐만 아니라 예방 가능한 입원 및 응급실 방문과 관련된 불필요한 의료 지출을 줄입니다.

세그먼트별 통찰력

애플리케이션 통찰력

애플리케이션을 기준으로, 임상 의사 결정 및 진단 지원(CDS) 세그먼트는 2023년 글로벌 의료 예측 분석 시장에서 지배적인 세그먼트로 부상했습니다.

구성 요소 통찰력

구성 요소를 기준으로, 소프트웨어 세그먼트는 2023년 글로벌 의료 예측 분석 시장에서 지배적인 세그먼트로 부상했습니다.

지역별 통찰력

북미는 2023년 글로벌 의료 예측 분석 시장에서 지배적인 플레이어로 부상하여 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 북미는 예측 분석 및 인공 지능(AI) 혁신의 최전선에 있는 기술 회사, 연구 기관 및 의료 기관의 번창하는 생태계의 본거지입니다. 미국의 실리콘 밸리와 캐나다의 토론토와 같은 선도적인 기술 허브는 의료 분석의 연구 개발의 중심지 역할을 하며, 의료 제공자와 환자의 요구에 맞는 최첨단 예측 분석 솔루션 개발을 주도합니다. 북미는 강력한 정부 지원과 의료 혁신 및 디지털 건강 이니셔티브에 대한 투자의 혜택을 받고 있습니다. 미국 식품의약국(FDA) 및 캐나다 보건부와 같은 정부 기관은 의료 환경에서 예측 분석 솔루션의 안전성, 효능 및 상호 운용성을 보장하기 위한 규제 감독 및 지침을 제공합니다.

최근 개발

• 2022년 1월 21일, IBM(NYSEIBM)과 기술 벤처에 중점을 둔 저명한 글로벌 투자 회사인 Francisco Partners는 중요한 개발을 발표했습니다. 두 회사는 Francisco Partners가 현재 Watson Health 사업을 구성하는 IBM의 의료 데이터 및 분석 자산을 인수하는 확정 계약을 발표했습니다. 이 인수에는 Health Insights, MarketScan, Clinical Development, Social Program Management, Micromedex 및 이미징 소프트웨어 제품과 같은 다양한 자산이 포함되어 광범위한 데이터 세트 및 제품의 광범위한 포트폴리오를 나타냅니다.

주요 시장 참여자

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