Прогнозная аналитика на рынке здравоохранения — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментировано по применению (поддержка принятия клинических решений и диагностики (CDS), прогнозирование и оценка рисков, прогнозирование спроса, открытие лекарств, обнаружение заболеваний и рака, обнаружение мошенничества и другие), по компоненту (оборудование, программное обеспечен

Обзор рынка

Глобальный рынок предиктивной аналитики в здравоохранении оценивался в 13,01 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 17,32% до 2029 года. Глобальный рынок предиктивной аналитики в здравоохранении продемонстрировал значительный рост в последние годы, чему способствовало растущее внедрение передовых технологий в секторе здравоохранения. Предиктивная аналитика включает использование статистических алгоритмов и методов машинного обучения для анализа исторических и текущих данных, тем самым предсказывая будущие результаты.

В секторе здравоохранения предиктивная аналитика представляет значительный потенциал для улучшения ухода за пациентами, оптимизации операций и повышения эффективности затрат. Рост этого рынка обусловлен несколькими ключевыми факторами, включая растущий спрос на персонализированную медицину, рост заболеваемости хроническими заболеваниями и необходимость в эффективных решениях для управления здравоохранением. Предиктивная аналитика позволяет поставщикам медицинских услуг предвидеть риски для здоровья пациентов, выявлять потенциальные осложнения и соответствующим образом настраивать планы лечения, что приводит к улучшению результатов и повышению удовлетворенности пациентов. Кроме того, бесшовная интеграция предиктивной аналитики с электронными медицинскими картами (ЭМК) и другими ИТ-системами здравоохранения оптимизировала процессы анализа данных и принятия решений.

Кроме того, рынок выигрывает от растущей доступности медицинских данных из различных источников, таких как носимые устройства, геномика и социальные детерминанты здоровья. Однако такие проблемы, как проблемы безопасности данных, проблемы взаимодействия и нехватка квалифицированных специалистов, могут несколько сдерживать рост рынка. Тем не менее, ожидается, что продолжающиеся достижения в области искусственного интеллекта (ИИ), аналитики больших данных и облачных вычислений будут способствовать постоянным инновациям в решениях предиктивной аналитики для здравоохранения. Следовательно, глобальный рынок предиктивной аналитики в здравоохранении готов к существенному расширению в обозримом будущем, предоставляя поставщикам возможности для разработки индивидуальных решений, которые отвечают меняющимся потребностям организаций здравоохранения по всему миру.

Ключевые драйверы рынка

Рост распространенности хронических заболеваний

Рост распространенности хронических заболеваний в мире служит существенным катализатором, стимулирующим расширение предиктивной аналитики на рынке здравоохранения. Такие состояния, как диабет, сердечно-сосудистые заболевания, рак и респираторные расстройства, представляют собой серьезные проблемы для систем здравоохранения во всем мире, способствуя росту расходов на здравоохранение и истощая ресурсы здравоохранения. С такими факторами, как старение населения, малоподвижный образ жизни и неправильные пищевые привычки, способствующие росту этих состояний, растет необходимость внедрения эффективных стратегий для их управления и профилактики.

Прогностическая аналитика становится мощным решением в этом направлении, позволяя поставщикам медицинских услуг предвидеть прогрессирование заболевания, выявлять лиц с высоким риском и адаптировать вмешательства для снижения рисков и осложнений. Благодаря анализу обширных данных о пациентах, охватывающих демографические данные, историю болезни и элементы образа жизни, прогностическая аналитика генерирует действенные идеи, которые информируют о стратегиях профилактической помощи и индивидуальных протоколах лечения. Например, прогностические модели могут отмечать людей с риском развития диабета на основе таких факторов, как индекс массы тела, уровень глюкозы в крови и семейный анамнез, что позволяет поставщикам медицинских услуг внедрять целевые вмешательства, такие как корректировка образа жизни, диетические модификации и упреждающие скрининги, чтобы сдержать заболеваемость.

Облегчая раннее выявление и вмешательство, прогностическая аналитика позволяет поставщикам медицинских услуг вмешиваться на начальных стадиях развития заболевания, когда вмешательства наиболее эффективны и экономически эффективны. Используя прогностическую аналитику, организации здравоохранения могут применять проактивные подходы к лечению хронических заболеваний, включая удаленный мониторинг пациентов, телемедицинские вмешательства и персонализированный коучинг по вопросам здоровья. Эти инициативы не только улучшают результаты лечения и качество жизни пациентов, но и оптимизируют распределение ресурсов и расходы на здравоохранение.

Прогностическая аналитика предоставляет поставщикам медицинских услуг инструменты для совершенствования стратегий управления здоровьем населения путем выявления тенденций, закономерностей и факторов риска в демографических характеристиках пациентов. Благодаря анализу данных на уровне населения предиктивная аналитика информирует о разработке инициатив в области общественного здравоохранения, программ профилактики заболеваний и кампаний по укреплению здоровья, направленных на смягчение воздействия хронических заболеваний на общество.

Растущая распространенность хронических заболеваний подчеркивает острую необходимость в инновационных решениях для улучшения управления заболеваниями и усилий по профилактике. Предиктивная аналитика становится ценным активом в этом стремлении, используя основанные на данных идеи для формирования проактивных стратегий управления хроническими заболеваниями, персонализированных вмешательств и инициатив в управлении здоровьем населения. С постоянным ростом бремени хронических заболеваний спрос на предиктивную аналитику в здравоохранении готов расти, стимулируя дальнейшие инновации и внедрение на мировом рынке здравоохранения.

Растущее внедрение ИТ-решений в здравоохранении

Растущее внедрение ИТ-решений в здравоохранении является движущей силой расширения предиктивной аналитики на рынке здравоохранения. По всему миру организации здравоохранения принимают инициативы цифровой трансформации для повышения уровня ухода за пациентами, повышения операционной эффективности и оптимизации клинических рабочих процессов. Этот сдвиг в сторону цифровизации делает значительный акцент на использовании передовых технологий, таких как электронные медицинские карты (EHR), платформы телемедицины и приложения цифрового здравоохранения, для сбора, хранения и анализа больших объемов данных пациентов.

Прогностическая аналитика легко интегрируется с ИТ-решениями в сфере здравоохранения, позволяя поставщикам медицинских услуг извлекать полезные сведения из обилия данных, генерируемых в различных точках соприкосновения в экосистеме здравоохранения. Используя возможности прогностической аналитики, встроенные в системы EHR, поставщики медицинских услуг могут использовать исторические данные пациентов, клинические заметки, диагностические тесты и результаты лечения, чтобы выявлять закономерности, тенденции и факторы риска, связанные с конкретными заболеваниями и демографическими данными пациентов. Это позволяет организациям здравоохранения предвидеть риски для здоровья пациентов, прогнозировать прогрессирование заболеваний и разрабатывать персонализированные планы лечения для удовлетворения индивидуальных потребностей пациентов.

Внедрение платформ телемедицины и технологий удаленного мониторинга еще больше стимулирует спрос на прогностическую аналитику в здравоохранении. Эти решения позволяют поставщикам медицинских услуг собирать данные о пациентах в режиме реального времени из удаленных мест, включая домашние устройства мониторинга и носимые датчики, что обеспечивает непрерывный мониторинг и раннее выявление проблем со здоровьем. Алгоритмы предиктивной аналитики анализируют потоковые данные из этих источников для выявления отклонений от базовых параметров здоровья, запускают оповещения о потенциальных рисках для здоровья и позволяют своевременно вмешиваться для предотвращения неблагоприятных исходов.

ИТ-решения для здравоохранения облегчают взаимодействие и обмен данными между разрозненными системами и заинтересованными сторонами, обеспечивая бесшовную интеграцию предиктивной аналитики в существующие рабочие процессы здравоохранения. Благодаря стандартизированным форматам данных и стандартам взаимодействия организации здравоохранения могут объединять данные из различных источников, включая электронные медицинские карты, лабораторные системы, системы визуализации и носимые устройства, для создания комплексных профилей пациентов для прогностического моделирования и анализа.

Технологические достижения в области искусственного интеллекта и аналитики больших данных

Технологические достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и аналитики больших данных стимулируют рост мирового рынка прогностической аналитики в здравоохранении, революционизируя способы предоставления, управления и оптимизации ухода за пациентами. Алгоритмы ИИ и методы анализа больших данных позволяют организациям здравоохранения извлекать информацию из обширных и разнообразных наборов данных, способствуя более точным прогнозам, персонализированным вмешательствам и улучшению результатов лечения пациентов.

Решения для предиктивной аналитики на основе ИИ используют алгоритмы машинного обучения для анализа сложных данных здравоохранения, включая электронные медицинские карты (EHR), медицинскую визуализацию, геномику и данные мониторинга пациентов в реальном времени. Эти алгоритмы могут выявлять закономерности, корреляции и скрытые сведения в больших наборах данных, позволяя поставщикам медицинских услуг прогнозировать начало заболевания, прогрессирование и реакцию на лечение с беспрецедентной точностью. Например, предиктивная аналитика на основе ИИ может анализировать данные медицинской визуализации для выявления ранних признаков таких заболеваний, как рак, что позволяет своевременно вмешиваться и повышать выживаемость пациентов.

Интеграция аналитики больших данных в решения для предиктивной аналитики повышает масштабируемость, производительность и возможности обработки данных. Технологии больших данных позволяют организациям здравоохранения хранить, управлять и анализировать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, полученных из различных источников, включая медицинские устройства, носимые устройства, социальные сети и базы данных о здоровье населения. Используя платформы аналитики больших данных, поставщики медицинских услуг могут получить более глубокое представление о тенденциях в области здоровья населения, эпидемиологических моделях и вспышках заболеваний, что способствует упреждающим вмешательствам и инициативам в области общественного здравоохранения.

Достижения в области ИИ и аналитики больших данных стимулируют инновации в методах предиктивного моделирования, позволяя разрабатывать более сложные алгоритмы предиктивной аналитики. Алгоритмы глубокого обучения, подмножество ИИ, имитируют нейронные сети человеческого мозга и могут обрабатывать сложные структуры данных, такие как изображения, текст и данные временных рядов, с удивительной точностью. В здравоохранении модели предиктивной аналитики на основе глубокого обучения используются для таких задач, как анализ медицинских изображений, поиск лекарств и персонализированные рекомендации по лечению, что улучшает принятие клинических решений и уход за пациентами.

Основные проблемы рынка

Проблемы безопасности данных

Одной из основных проблем, препятствующих развитию глобальной предиктивной аналитики на рынке здравоохранения, являются проблемы безопасности данных. Медицинские организации обрабатывают конфиденциальные данные пациентов, включая медицинские записи, диагностические тесты и истории лечения, которые подпадают под строгие правила конфиденциальности, такие как Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в США. Защита конфиденциальности пациентов и обеспечение безопасности данных являются первостепенными задачами для поставщиков медицинских услуг, поскольку любое нарушение или несанкционированный доступ к информации о пациентах может иметь серьезные последствия, включая юридические и финансовые штрафы, репутационный ущерб и потерю доверия пациентов. Интеграция предиктивной аналитики требует надежных мер безопасности данных, включая шифрование, контроль доступа и методы анонимизации данных, для защиты конфиденциальности пациентов и соответствия нормативным требованиям.

Проблемы взаимодействия

Проблемы взаимодействия создают значительные препятствия для принятия и внедрения предиктивной аналитики в здравоохранении. Данные здравоохранения часто фрагментированы в разрозненных системах, включая электронные медицинские карты (EHR), лабораторные информационные системы, системы визуализации и носимые устройства, что затрудняет агрегацию, интеграцию и анализ данных из нескольких источников. Отсутствие взаимодействия затрудняет обмен данными и сотрудничество между заинтересованными сторонами в здравоохранении, ограничивая эффективность предиктивной аналитики в создании действенных идей. Решение проблем взаимодействия требует инвестиций в стандарты взаимодействия, протоколы обмена данными и совместимую ИТ-инфраструктуру для обеспечения бесшовной интеграции предиктивной аналитики в существующие рабочие процессы здравоохранения.

Нехватка квалифицированных специалистов

Нехватка квалифицированных специалистов, включая специалистов по данным, статистиков и специалистов по медицинской информатике, представляет собой серьезную проблему для глобальной предиктивной аналитики на рынке здравоохранения. Разработка и внедрение решений предиктивной аналитики требуют междисциплинарных знаний в области науки о данных, знаний в области здравоохранения и методов статистического моделирования. Однако в отрасли здравоохранения растет спрос на эти специализированные навыки, опережая предложение квалифицированных специалистов. Более того, организации здравоохранения сталкиваются с трудностями при наборе и удержании талантов с необходимыми навыками и опытом для эффективной разработки и внедрения решений предиктивной аналитики. Решение проблемы нехватки квалифицированных специалистов требует инвестиций в программы обучения и образования рабочей силы, сотрудничества с академическими учреждениями и развития культуры принятия решений на основе данных в организациях здравоохранения.

Основные тенденции рынка

Появление прецизионной медицины

Появление прецизионной медицины революционизирует предоставление медицинских услуг и значительно стимулирует глобальный рынок предиктивной аналитики в здравоохранении. Прецизионная медицина представляет собой смену парадигмы в здравоохранении, фокусируясь на персонализированном лечении, адаптированном к индивидуальным характеристикам пациента, включая генетический состав, биомаркеры и факторы образа жизни. Этот подход признает, что пациенты с одним и тем же диагнозом могут по-разному реагировать на лечение в зависимости от их уникальных генетических профилей и влияния окружающей среды.

Прогностическая аналитика играет решающую роль в прецизионной медицине, используя передовые алгоритмы и методы машинного обучения для анализа огромных объемов данных пациентов и прогнозирования ответов на лечение с беспрецедентной точностью. Анализируя геномные данные, электронные медицинские карты (EHR), медицинские изображения и другие источники данных о пациентах, предиктивная аналитика может выявлять закономерности, корреляции и предиктивные идеи для информирования о персонализированных планах лечения. Одним из ключевых преимуществ предиктивной аналитики в точной медицине является ее способность выявлять биомаркеры и генетические мутации, связанные с восприимчивостью к болезням, эффективностью лечения и побочными реакциями на лекарства. Анализируя геномные профили, предиктивная аналитика может прогнозировать риск заболевания, рекомендовать целевые терапии и оптимизировать схемы лечения, адаптированные к индивидуальным потребностям пациента. Это позволяет поставщикам медицинских услуг предоставлять более эффективное лечение, минимизировать побочные эффекты и улучшать результаты лечения пациентов.

Прогностическая аналитика облегчает проактивную оценку рисков и раннее вмешательство, позволяя поставщикам медицинских услуг выявлять лиц с высоким риском и вмешиваться до того, как заболевания перейдут в продвинутые стадии. Анализируя данные пациентов в режиме реального времени, прогностическая аналитика может выявлять незначительные изменения в параметрах здоровья и запускать оповещения о потенциальных рисках для здоровья, способствуя своевременному вмешательству и профилактическим мерам.

Переход к ценностно-ориентированной медицинской помощи

Глобальный ландшафт здравоохранения претерпевает значительную трансформацию с переходом к ценностно-ориентированным моделям медицинской помощи, и эта тенденция заметно стимулирует внедрение прогностической аналитики в здравоохранении. Ценностно-ориентированные модели медицинской помощи отдают приоритет качеству результатов лечения пациентов, а не объему предоставляемых услуг, стимулируя поставщиков медицинских услуг предоставлять эффективную и экономически эффективную помощь, которая фокусируется на профилактике, раннем вмешательстве и скоординированном лечении хронических заболеваний. Прогностическая аналитика играет решающую роль в обеспечении ценностно-ориентированной помощи, предоставляя действенные идеи, полученные из обширных наборов данных, включая электронные медицинские карты (EHR), данные о претензиях и данные, сгенерированные пациентами. Используя передовые алгоритмы и методы машинного обучения, прогностическая аналитика может выявлять пациентов с высоким риском, прогнозировать неблагоприятные события и рекомендовать персонализированные вмешательства для улучшения результатов лечения пациентов при одновременном снижении расходов на здравоохранение.

Одним из ключевых преимуществ прогностической аналитики в ценностно-ориентированной помощи является ее способность поддерживать инициативы по управлению здоровьем населения. Анализируя данные пациентов на уровне населения, прогностическая аналитика может выявлять тенденции, закономерности и факторы риска, которые способствуют плохим результатам лечения. Поставщики медицинских услуг могут использовать эту информацию для целевого вмешательства, эффективного распределения ресурсов и внедрения профилактических стратегий для улучшения здоровья своих пациентов.

Прогностическая аналитика позволяет организациям здравоохранения оптимизировать координацию ухода и использование ресурсов — два важнейших компонента предоставления ценностно-ориентированной помощи. Выявляя пациентов, подверженных риску повторной госпитализации или осложнений, прогностическая аналитика может помочь поставщикам медицинских услуг принять упреждающие меры, гарантируя, что пациенты получат надлежащий уровень медицинской помощи в нужное время и в нужном месте. Такой проактивный подход не только улучшает результаты лечения пациентов, но и сокращает ненужные расходы на здравоохранение, связанные с предотвратимыми госпитализациями и посещениями отделений неотложной помощи.

Сегментарные аналитические данные

Аналитические данные по приложениям

На основе приложений сегмент поддержки принятия клинических решений и диагностики (CDS) стал доминирующим сегментом на мировом рынке предиктивной аналитики в здравоохранении в 2023 году.

Аналитические данные по компонентам

На основе компонентов сегмент программного обеспечения стал доминирующим сегментом на мировом рынке предиктивной аналитики в здравоохранении в 2023 году.

Региональные аналитические данные

Северная Америка стала доминирующим игроком на мировом рынке предиктивной аналитики в здравоохранении в 2023 году, занимая самую большую долю рынка. Северная Америка является домом для процветающей экосистемы технологических компаний, научно-исследовательских институтов и организаций здравоохранения, находящихся на переднем крае инноваций в области предиктивной аналитики и искусственного интеллекта (ИИ). Ведущие технологические хабы, такие как Кремниевая долина в США и Торонто в Канаде, служат эпицентрами исследований и разработок в области аналитики здравоохранения, стимулируя разработку передовых решений предиктивной аналитики, адаптированных к потребностям поставщиков медицинских услуг и пациентов. Северная Америка получает выгоду от сильной государственной поддержки и инвестиций в инновации в здравоохранении и инициативы цифрового здравоохранения. Правительственные учреждения, такие как Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) и Министерство здравоохранения Канады, обеспечивают нормативный надзор и руководство для обеспечения безопасности, эффективности и совместимости решений предиктивной аналитики в медицинских учреждениях.

Последние разработки

• 21 января 2022 года IBM (NYSEIBM) и Francisco Partners, известная глобальная инвестиционная фирма, ориентированная на технологические предприятия, объявили о важном развитии. Две компании представили окончательное соглашение, в соответствии с которым Francisco Partners приобретет активы IBM в области медицинских данных и аналитики, в настоящее время включающие бизнес Watson Health. Это приобретение включает в себя широкий спектр активов, таких как Health Insights, MarketScan, Clinical Development, Social Program Management, Micromedex и программное обеспечение для визуализации, представляющее собой широкий портфель обширных наборов данных и продуктов.

Ключевые игроки рынка

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